Home » Articole » Articole » Afaceri » Știința datelor (Data Science) » Analiza cauzei principale în inteligența operațională

Analiza cauzei principale în inteligența operațională

Analiza cauzei principale (Root Cause Analysis, RCA) este o metodă de rezolvare a problemelor utilizată pentru identificarea cauzelor fundamentale ale defecțiunilor sau problemelor. Un factor este considerat o cauză principală dacă eliminarea acestuia din secvența problemă-defecțiune împiedică recidiva evenimentului final nedorit; în timp ce un factor cauzal este unul care afectează rezultatul unui eveniment, dar nu este o cauză principală. Deși eliminarea unui factor cauzal poate aduce beneficii unui rezultat, nu împiedică cu siguranță reapariția acestuia.

De exemplu, imaginați-vă un segment fictiv de elevi care au primit scoruri slabe la teste. După investigația inițială, s-a verificat că elevii care susțin teste în ultima perioadă a zilei de școală obțin scoruri mai mici. O investigație ulterioară a relevat că la sfârșitul zilei, elevii nu aveau capacitatea de a se concentra. Chiar și investigații suplimentare au arătat că motivul lipsei de concentrare a fost foamea. Deci, cauza principală a scorurilor slabe la testare a fost foamea, remediată prin mutarea timpului de testare cât mai aproape de după prânz.

Ca un alt exemplu, imaginați-vă o investigație asupra unei mașini care s-a oprit pentru că s-a supraîncărcat și s-a ars siguranța. Investigația arată că mașina s-a supraîncărcat deoarece avea un rulment care nu a fost lubrifiat suficient. Ancheta continuă și constată că mecanismul automat de ungere avea o pompă care nu pompa suficient, de unde și lipsa lubrifierii. Cercetarea pompei arată că are arborele uzat. Investigarea motivului pentru care a fost uzat axul descoperă că nu există un mecanism adecvat pentru a preveni intrarea deșeurilor metalice în pompă. Acest lucru a permis deșeurilor să intre în pompă și să o deterioreze. Cauza principală a problemei este, prin urmare, că resturile de metal pot contamina sistemul de lubrifiere. Remedierea acestei probleme ar trebui să împiedice repetarea întregii secvențe de evenimente. Comparați acest lucru cu o investigație care nu găsește cauza principală: înlocuirea siguranței, a rulmentului sau a pompei de lubrifiere va permite probabil ca mașina să revină în funcțiune pentru o perioadă. Dar există riscul ca problema să se repete, până când cauza principală este rezolvată.

În urma introducerii analizei Kepner-Tregoe – care a avut limitări în arena extrem de complexă a proiectării, dezvoltării și lansării rachetelor – RCA a apărut în anii 1950 ca un studiu oficial al Administrației Naționale pentru Aeronautică și Spațiu (NASA) din Statele Unite. Noile metode de analiză a problemelor dezvoltate de NASA au inclus o practică de evaluare la nivel înalt numită MORT (Management Oversight Risk Tree). MORT s-a diferențiat de RCA prin atribuirea cauzelor unor clase obișnuite de deficiențe de cauze care puteau fi rezumate într-o listă scurtă. Acestea au inclus practica de lucru, proceduri, management, oboseală, presiunea timpului, împreună cu multe altele. De exemplu: dacă un accident de avion a avut loc ca urmare a condițiilor meteorologice nefavorabile crescute de presiunea de a pleca la timp; nerespectarea măsurilor de precauție meteorologice poate indica o problemă de management sau de antrenament; iar lipsa unei preocupări adecvate privind vremea ar putea pune sub acuzare practicile de muncă. Deoarece mai multe măsuri (metode) pot aborda în mod eficient cauzele fundamentale ale unei probleme, RCA este un proces iterativ și un instrument de îmbunătățire continuă.

RCA este aplicat pentru a identifica și corecta metodic cauzele principale ale evenimentelor, mai degrabă decât pentru a aborda pur și simplu rezultatul simptomatic. Concentrarea corecției pe cauzele fundamentale are scopul de a preveni complet reapariția problemei. În schimb, Analiza eșecului cauzei principale (Root Cause Failure Analysis, RCFA) recunoaște că prevenirea completă a recurenței printr-o singură acțiune corectivă nu este întotdeauna posibilă.

RCA este de obicei folosită ca o metodă reactivă de identificare a cauzelor evenimentului (evenimentelor), dezvăluirea problemelor și rezolvarea acestora. Analiza se face după ce a avut loc un eveniment. Informațiile despre RCA o fac potențial utilă ca metodă preventivă. În acest caz, RCA poate fi folosită pentru a prognoza sau prezice evenimente probabile chiar înainte ca acestea să apară. În timp ce unul îl urmează pe celălalt, RCA este un proces complet separat de gestionarea incidentelor.

Mai degrabă decât o metodologie bine definită, RCA cuprinde multe instrumente, procese și filozofii diferite. Cu toate acestea, mai multe abordări sau „școli” definite foarte larg pot fi identificate după abordarea de bază sau domeniul de origine: bazat pe siguranță, bazat pe producție, bazat pe asamblare, bazat pe proces, bazat pe eșec și bazat pe sisteme.

  • RCA bazată pe siguranță a apărut din domeniile analizei accidentelor și securității și sănătății în muncă.
  • RCA bazată pe producție are rădăcini în domeniul controlului calității pentru producția industrială.
  • RCA bazată pe proces, o continuare a RCA bazată pe producție, extinde domeniul de aplicare al RCA pentru a include procesele de afaceri.
  • RCA bazată pe defecțiuni își are originea în practica analizei defecțiunilor, așa cum este folosită în inginerie și întreținere.
  • RCA bazată pe sisteme a apărut ca un amalgam al școlilor precedente, încorporând elemente din alte domenii, cum ar fi managementul schimbărilor, managementul riscurilor și analiza sistemelor.

În ciuda abordărilor diferite dintre diferitele școli de analiză a cauzelor fundamentale, toate împărtășesc câteva principii comune. De asemenea, pot fi definite mai multe procese generale pentru efectuarea RCA.

Principii generale

  1. Scopul principal al analizei cauzei principale este: să identifice factorii care au dus la natura, amploarea, locația și momentul în care au avut loc rezultatele (consecințele) dăunătoare ale unuia sau mai multor evenimente din trecut; pentru a determina ce comportamente, acțiuni, inacțiuni sau condiții trebuie modificate; pentru a preveni reapariția unor rezultate dăunătoare similare; și să identifice lecții care pot promova obținerea unor consecințe mai bune. („Succesul” este definit ca prevenirea aproape sigură a recurenței.)
  2. Pentru a fi eficientă, analiza cauzei principale trebuie efectuată sistematic, de obicei ca parte a unei investigații, cu concluzii și cauze principale identificate susținute de dovezi documentate. Un efort de echipă este de obicei necesar.
  3. Pot exista mai multe cauze principale pentru un eveniment sau o problemă, de aceea partea dificilă este demonstrarea persistenței și susținerea efortului necesar pentru a le determina.
  4. Scopul identificării tuturor soluțiilor la o problemă este de a preveni reapariția la cel mai mic cost în cel mai simplu mod. Dacă există alternative care sunt la fel de eficiente, atunci este preferată abordarea cea mai simplă sau cu cel mai mic cost.
  5. Cauzele principale identificate vor depinde de modul în care este definită problema sau evenimentul. Declarațiile eficiente ale problemelor și descrierile evenimentelor (ca eșecuri, de exemplu) sunt utile și de obicei necesare pentru a asigura executarea analizelor adecvate.
  6. O modalitate logică de a urmări cauzele principale este utilizarea soluțiilor de extragere a datelor de grupare ierarhică (cum ar fi extragerea de date bazată pe teoria graficelor). O cauză principală este definită în acel context drept „condițiile care permit una sau mai multe cauze”. Cauzele principale pot fi sortate deductiv din grupurile superioare, dintre care grupurile includ o cauză specifică.
  7. Pentru a fi eficientă, analiza ar trebui să stabilească o secvență de evenimente sau o cronologie pentru înțelegerea relațiilor dintre factorii contributivi (cauzali), cauzele principale și problema sau evenimentul definit care trebuie prevenit.
  8. Analiza cauzei principale poate ajuta la transformarea unei culturi reactive (una care reacționează la probleme) într-o cultură orientată spre viitor (una care rezolvă problemele înainte ca acestea să apară sau să escaladeze). Mai important, RCA reduce frecvența problemelor care apar în timp în mediul în care este utilizat procesul.
  9. Analiza cauzelor principale ca forță de schimbare reprezintă o amenințare pentru multe culturi și medii. Amenințările la adresa culturilor sunt adesea întâmpinate cu rezistență. Pot fi necesare alte forme de asistență managerială pentru a obține eficacitate și succes cu analiza cauzei principale. De exemplu, poate fi necesară o politică „nepunitivă” cu privire la identificatorii problemei.

Proces general pentru efectuarea și documentarea unei acțiuni corective bazate pe RCA

RCA (în pașii 3, 4 și 5) reprezintă partea cea mai critică a acțiunii corective de succes, direcționând acțiunea corectivă către adevărata cauză principală a problemei. Cunoașterea cauzei principale este secundară obiectivului de prevenire, deoarece nu este posibilă determinarea unei acțiuni corective absolut eficiente pentru problema definită fără a cunoaște cauza principală.

  1. Definiți problema sau descrieți evenimentul de prevenit în viitor. Includeți atributele (proprietățile) calitative și cantitative ale rezultatelor nedorite. De obicei, aceasta include specificarea naturii, magnitudinii, locațiile și momentul evenimentelor. În unele cazuri, „scăderea riscurilor de reapariție” poate fi un obiectiv rezonabil. De exemplu, „scăderea riscurilor” viitoarelor accidente auto este cu siguranță un obiectiv mai realist atins din punct de vedere economic decât „prevenirea tuturor” accidentelor auto viitoare.
  2. Colectați date și dovezi, clasificându-le de-a lungul unei cronologii a evenimentelor până la eșecul sau criza finală. Pentru fiecare comportament, condiție, acțiune și inacțiune, specificați în „cronologie” ce ar fi trebuit făcut atunci când diferă de ceea ce a fost făcut.
  3. În modelele de clustering ierarhic în mineritul de date, utilizați grupurile de clustering în loc să clasificați: (a) atingeți vârful grupurilor care prezintă cauza specifică; (b)găsiți grupurile superioare; (c) găsiți caracteristici de grup care sunt consecvente; (d) verificați cu experți și validați.
  4. Întrebați „de ce” și identificați cauzele asociate cu fiecare pas succesiv către problema sau evenimentul definit. „De ce” înseamnă „Care au fost factorii care au avut drept rezultat efectul?”
  5. Clasificați cauzele în două categorii: factori cauzali care se referă la un eveniment din secvență; și cauzele principale care au întrerupt acel pas al lanțului de secvență atunci când au fost eliminate.
  6. Identificați toți ceilalți factori dăunători care au pretenția egală sau mai bună în a fi numiți „cauze principale”. Dacă există mai multe cauze principale, ceea ce este adesea cazul, dezvăluiți-le clar pentru o selecție optimă ulterioară.
  7. Identificați acțiunile corective care vor preveni, cu siguranță, reapariția fiecărui efect dăunător și a rezultatelor sau factorilor aferenti. Verificați dacă fiecare acțiune corectivă, dacă ar fi fost pusă în aplicare înainte de eveniment, ar fi redus sau prevenit efectele dăunătoare specifice.
  8. Identificați soluții care, atunci când sunt eficiente și cu acordul de consens al grupului: să prevină recurența cu o certitudine rezonabilă; să fie sub controlul instituției; să-și atingă scopurile și obiectivele; și să nu cauzeze sau introducă alte probleme noi, neprevăzute.
  9. Implementați corecțiile recomandate pentru cauza principală.
  10. Asigurați eficacitatea prin respectarea soluțiilor implementate în funcțiune.
  11. Identificați alte metodologii posibil utile pentru rezolvarea și evitarea problemelor.
  12. Identificați și abordați celelalte cazuri ale fiecărui rezultat dăunător și factor dăunător.

Sursa: Drew Bentley, Business Intelligence and Analytics. © 2017 Library Press, Licență CC BY-SA 4.0. Traducere și adaptare: Nicolae Sfetcu

Analitica rețelelor sociale
Analitica rețelelor sociale

Analitica rețelelor sociale este un domeniu nou și emergent, pregătit pentru a permite companiilor să își îmbunătățească inițiativele de gestionare a performanței în diferite funcții de afaceri. Indiferent dacă este vorba de măsurarea eficienței campaniilor promoționale, colectarea de informații despre … Citeşte mai mult

Nu a fost votat $3,99$9,61 Selectează opțiunile
Introducere în inteligența artificială
Introducere în inteligența artificială

Inteligența artificială s-a dezvoltat exploziv în ultimii ani, facilitând luarea deciziilor inteligente și automate în cadrul scenariilor de implementare. Inteligența artificială se referă la un ecosistem de modele și tehnologii pentru percepție, raționament, interacțiune și învățare.  Asistăm la o convergență … Citeşte mai mult

Nu a fost votat $2,99$5,07 Selectează opțiunile
Căutarea, extragerea, organizarea și evaluarea informațiilor
Căutarea, extragerea, organizarea și evaluarea informațiilor

Informația, ca și concept, include o mare diversitate de sensuri în contexte diferite, de la cele zilnice până la cele tehnice. Conceptul de informație este strâns legat de noțiunile de restricție, comunicare, control, date, forme, educație, cunoaștere, înțelegere, stimul mental, … Citeşte mai mult

Nu a fost votat $3,99$9,61 Selectează opțiunile

Lasă un răspuns

Adresa ta de email nu va fi publicată. Câmpurile obligatorii sunt marcate cu *