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¿Qué es un análisis de causa raíz? ¿Cómo hacer un análisis de causa raíz? Ejemplos de uso del análisis de causa raíz de la investigación académica de RCA sobre análisis de causa raíz
¿Qué es un análisis de causa raíz?
La causa raíz es la causa principal de un problema, cuya eliminación evitará que el problema se repita. El análisis de causa raíz (RCA) es el proceso de descubrir la razón principal de un problema y el enfoque para resolverlo. Se diferencia de los factores causales en su escala e impacto en la resolución de un problema. La eliminación de un factor causal no resuelve el problema principal, mientras que abordar la causa raíz sí lo hace.
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¿Cómo hacer un análisis de causa raíz?
El análisis de causa raíz implica un proceso de cuatro principios para llegar al fondo del problema.
- Uso de la técnica de los cinco porqués para definir y describir el evento problema.
- Detalles de la línea de tiempo desde el principio, la primera aparición del problema, hasta la falla final.
- Demarcación de factores causales y causas profundas.
- Vincular los datos para llegar al análisis final de la causa raíz, su comportamiento y el método de resolución.
Es un proceso metódico ampliamente utilizado en la identificación de las causas fundamentales de los eventos y para separarlos de los factores causales. La recurrencia del problema solo se puede abordar analizando y resolviendo con éxito la causa raíz. Su contrario es el análisis de falla de causa raíz (RCFA), que postula que abordar una sola causa no siempre elimina el problema del sistema.
Uso del análisis de causa raíz
RCA generalmente se emplea después de que ocurre un evento fallido. Los conocimientos obtenidos del análisis lo hacen útil para eliminar los problemas que causaron las fallas. También se utiliza para hacer predicciones y pronósticos en el análisis de eventos. RCA es distinto de la gestión de eventos, en esto es un proceso totalmente separado.
Ejemplos de RCA
Se realizó un RCA sobre las malas calificaciones de los estudiantes en las pruebas. La investigación reveló que todas estas pruebas se tomaron en la última hora de la escuela, lo que implica que la hora no era propicia para realizar las pruebas. Una inmersión más profunda reveló la razón por la cual esta hora no era un buen momento para evaluar a los estudiantes, porque los estudiantes tenían hambre, lo que los desconcentró. Así que la causa principal fue el hambre y no lo avanzado de la hora, que fue solo un factor causal. Las pruebas se trasladaron al período posterior al almuerzo, lo que mejoró significativamente los puntajes de las pruebas.
Investigación académica sobre análisis de causa raíz
- Análisis de causa raíz para principiantes, Rooney, JJ y Heuvel, LNV (2004). Progreso de la calidad , 37 (7), 45-56. Este documento explica RCA, sus principios, métodos y más.
- Análisis de causa raíz : un marco para la selección de herramientas, Doggett, AM (2005). Revista de gestión de calidad , 12 (4), 34-45. Este artículo analiza tres herramientas diferentes para RCA: el árbol de realidad actual, el diagrama de causa y efecto y los diagramas de interrelación, para proporcionar un marco de análisis de rendimiento para RCA.
Una comparación estadística de tres herramientas de análisis de causa raíz , Doggett, AM (2004). Revista de Tecnología Industrial , 20 (2), 2-9. Este artículo presenta una comparación estadística entre tres herramientas diferentes empleadas en la aplicación de RCA.- Análisis de causa raíz de los sobrecostos de construcción, Rosenfeld, Y. (2013). Journal of Construction Engineering and Management , 140 (1), 04013039. Esta revista examina el problema de los sobrecostos en el negocio de la construcción en todo el mundo a través de la lente de un RCA.
- Una metodología de análisis de la causa raíz
de la sostenibilidad y su aplicación, Jayswal, A., Li, X., Zanwar, A., Lou, HH y Huang, Y. (2011). Informática e ingeniería química , 35 (12), 2786-2798. Este artículo analiza el problema de la sostenibilidad en el diseño de sistemas de productos energéticos a través del filtro de RCA.
El problema del análisis de causa raíz , Peerally, MF, Carr, S., Waring, J. y Dixon-Woods, M. (2017). BMJ Qual Saf , 26 (5), 417-422. Este documento analiza los problemas inherentes al proceso de análisis de causa raíz mediante la observación de datos de industrias de alto riesgo.
Aplicación del análisis de causa raíz en la mejora de la calidad y productividad del producto, Mahto, D. y Kumar, A. (2008). Revista de Ingeniería y Gestión Industrial , 1 (2), 16-53. Este artículo identifica los problemas para mejorar la producción y el mantenimiento de la calidad en la fabricación mediante la aplicación del método RCA.- Análisis de causa raíz de violaciones de cumplimiento en tiempo de diseño sobre la base de patrones de propiedad, Elgammal, A., Turetken, O., van den Heuvel, WJ y Papazoglou, M. (diciembre de 2010). En Conferencia Internacional sobre Informática Orientada a Servicios (págs. 17-31). Springer, Berlín, Heidelberg. Este documento analiza el método RCA y su aplicación en violaciones de cumplimiento en negocios, leyes y regulaciones de políticas.
- Análisis de causa raíz con registros de procesos enriquecidos, Suriadi, S., Ouyang, C., van der Aalst, WM y ter Hofstede, AH (2012, septiembre). En Conferencia Internacional sobre Gestión de Procesos de Negocio (págs. 174-186). Springer, Berlín, Heidelberg. Esta revista analiza la aplicación de RCA en el campo de la minería de procesos.
Gestión de retiradas en un análisis de causa raíz de la cadena de suministro de productos de consumo y medidas para mitigar los riesgos, Kumar, S. y Schmitz, S. (2011). Revista Internacional de Investigación de Producción , 49 (1), 235-253. Este documento analiza la aplicación de RCA en el proceso de gestión de la cadena de suministro de productos para mitigar los riesgos.
Uso de redes bayesianas para el análisis de causa raíz en el control estadístico de procesos, Alaeddini, A. y Dogan, I. (2011). Sistemas expertos con aplicaciones , 38 (9), 11230-11243. Este artículo analiza la aplicación de RCA en el control estadístico de procesos con el uso de redes bayesianas.