En ciencia e ingeniería , el análisis de causa raíz ( RCA ) es un método de resolución de problemas que se utiliza para identificar las causas raíz de fallas o problemas. [1] Es ampliamente utilizado en operaciones de TI , telecomunicaciones , control de procesos industriales , análisis de accidentes (por ejemplo, en aviación , [2] transporte ferroviario o plantas nucleares ), medicina (para diagnóstico médico ), industria de la salud (por ejemplo, paraepidemiología ), etc.
RCA se puede descomponer en cuatro pasos:
- Identifique y describa el problema con claridad.
- Establezca una línea de tiempo desde la situación normal hasta el momento en que ocurrió el problema.
- Distinga entre la causa raíz y otros factores causales (p. Ej., Usando la correlación de eventos ).
- Establezca un gráfico causal entre la causa raíz y el problema.
El RCA generalmente sirve como entrada para un proceso de remediación mediante el cual se toman acciones correctivas para evitar que el problema vuelva a ocurrir. El nombre de este proceso varía de un dominio de aplicación a otro. De acuerdo con ISO / IEC 31010 , RCA puede incluir las técnicas Cinco porqués , Modo de falla y análisis de efectos (FMEA), Análisis de árbol de fallas , Diagrama de Ishikawa y Análisis de Pareto .
Definiciones
En ciencia e ingeniería, hay esencialmente dos formas de reparar fallas y resolver problemas.
El manejo reactivo consiste en reaccionar rápidamente después de que ocurre el problema, tratando los síntomas. Este tipo de gestión se implementa mediante sistemas reactivos, [3] [4] sistemas autoadaptativos, [5] sistemas autoorganizados y sistemas adaptativos complejos . El objetivo aquí es reaccionar rápidamente y aliviar los efectos del problema lo antes posible.
La gestión proactiva , por el contrario, consiste en evitar que se produzcan problemas. Se pueden utilizar muchas técnicas para este propósito, que van desde las buenas prácticas en el diseño hasta el análisis en detalle de problemas que ya han ocurrido y la adopción de medidas para asegurarse de que nunca vuelvan a ocurrir. La velocidad no es tan importante aquí como la exactitud y precisión del diagnóstico. La atención se centra en abordar la causa real del problema en lugar de sus efectos.
El análisis de la causa raíz se utiliza a menudo en la gestión proactiva para identificar la causa raíz de un problema, es decir, el factor que fue la causa principal de ese problema.
Es habitual referirse a la causa raíz en forma singular, pero uno o varios factores pueden constituir de hecho la (s) causa (s) raíz del problema en estudio.
Un factor se considera la causa raíz de un problema si eliminarlo evita que el problema vuelva a ocurrir. Un factor causal , por el contrario, es aquel que afecta el resultado de un evento, pero no es la causa raíz. Aunque eliminar un factor causal puede beneficiar un resultado, no previene su recurrencia con certeza.
Ejemplos de
Imagine una investigación sobre una máquina que se detuvo porque se sobrecargó y el fusible explotó. [6] La investigación muestra que la máquina se sobrecargó porque tenía un cojinete que no estaba suficientemente lubricado. La investigación prosigue y encuentra que el mecanismo de lubricación automática tenía una bomba que no bombeaba lo suficiente, de ahí la falta de lubricación. La investigación de la bomba muestra que tiene un eje desgastado. La investigación de por qué se desgastó el eje descubre que no existe un mecanismo adecuado para evitar que los desechos metálicos entren en la bomba. Esto permitió que la chatarra entrara en la bomba y la dañara.
Por tanto, la causa fundamental aparente del problema es que la chatarra de metal puede contaminar el sistema de lubricación. La solución de este problema debería evitar que se repita toda la secuencia de eventos. La verdadera causa raíz podría ser un problema de diseño si no hay un filtro para evitar que la chatarra ingrese al sistema. O si tiene un filtro que se bloqueó debido a la falta de una inspección de rutina, entonces la verdadera causa raíz es un problema de mantenimiento.
Compare esto con una investigación que no encuentra la causa raíz: reemplazar el fusible, el cojinete o la bomba de lubricación probablemente permitirá que la máquina vuelva a funcionar por un tiempo. Pero existe el riesgo de que el problema simplemente se repita, hasta que se resuelva la causa raíz.
Análisis coste-beneficio
Lo anterior no incluye el análisis de costo / beneficio : ¿el costo de reemplazar una o más máquinas, tener un filtro, excede el costo del tiempo de inactividad hasta que se reemplaza el fusible? Esta situación a veces se conoce como que la cura es peor que la enfermedad. [7] [8] Una falta no relacionada de análisis de costo / beneficio, que puede ayudar a explicar el problema de que la cura sea peor que la enfermedad, es la compensación entre algunos beneficios alegados de la disminución de la población, que a corto plazo proporciona menos contribuyentes en sistemas de pensiones / jubilación, frente a detener la disminución de la población y reconocer la necesidad de impuestos más altos para cubrir el costo de construir más escuelas. [9]
Dominios de aplicación
El análisis de la causa raíz se utiliza en muchos dominios de aplicaciones.
Control de procesos industriales y de fabricación
El ejemplo anterior ilustra cómo se puede utilizar RCA en la fabricación . El RCA también se utiliza habitualmente en el control de procesos industriales , por ejemplo, para controlar la producción de productos químicos ( control de calidad ).
El RCA también se utiliza para el análisis de fallas en ingeniería y mantenimiento .
TI y telecomunicaciones
El análisis de la causa raíz se utiliza con frecuencia en TI y telecomunicaciones para detectar las causas raíz de problemas graves. Por ejemplo, en el marco de gestión de servicios de ITIL , el objetivo de la gestión de incidentes es reanudar un servicio de TI defectuoso lo antes posible (gestión reactiva), mientras que la gestión de problemas se ocupa de resolver los problemas recurrentes para siempre abordando sus causas fundamentales (gestión proactiva). .
Otro ejemplo es el proceso de gestión de incidentes de seguridad informática , donde a menudo se utiliza el análisis de la causa raíz para investigar las infracciones de seguridad. [10]
RCA también se utiliza junto con el monitoreo de la actividad comercial y el procesamiento de eventos complejos para analizar fallas en los procesos comerciales .
Salud y seguridad
En los dominios de la salud y la seguridad , la RCA se utiliza habitualmente en medicina (diagnóstico) y epidemiología (p. Ej., Para identificar la fuente de una enfermedad infecciosa), donde los métodos de inferencia causal a menudo requieren experiencia clínica y estadística para dar sentido a las complejidades de los procesos. [11]
El RCA también se utiliza en ciencias ambientales (por ejemplo, para analizar desastres ambientales), análisis de accidentes (industria de la aviación y ferrocarriles) y seguridad y salud ocupacional . [12] En la fabricación de dispositivos médicos, [13] productos farmacéuticos, [14] alimentos, [15] y suplementos dietéticos, [16] el análisis de la causa raíz es un requisito reglamentario.
Análisis de sistemas
RCA también se utiliza en la gestión de cambios , la gestión de riesgos y el análisis de sistemas .
Principios generales
A pesar de los diferentes enfoques entre las diversas escuelas de análisis de la causa raíz y los detalles de cada dominio de aplicación, RCA generalmente sigue los mismos cuatro pasos:
- Identificación y descripción: las descripciones de eventos y las declaraciones de problemas efectivas (como fallas, por ejemplo) son útiles y, por lo general, se requieren para garantizar la ejecución de análisis apropiados de la causa raíz.
- Cronología: RCA debe establecer una secuencia de eventos o un cronograma para comprender las relaciones entre los factores contribuyentes (causales), la causa raíz y el problema que se investiga.
- Diferenciación: al correlacionar esta secuencia de eventos con la naturaleza, la magnitud, la ubicación y el momento del problema, y posiblemente también con una biblioteca de problemas previamente analizados, la RCA debería permitir al investigador distinguir entre la causa raíz , factores causales y factores no causales. Una forma de rastrear las causas fundamentales consiste en utilizar soluciones de minería de datos y agrupamiento jerárquico (como la minería de datos basada en la teoría de gráficos ). Otro consiste en comparar la situación bajo investigación con situaciones pasadas almacenadas en bibliotecas de casos, utilizando herramientas de razonamiento basado en casos .
- Graficación causal: Finalmente, el investigador debe poder extraer de las secuencias de eventos una subsecuencia de eventos clave que expliquen el problema y convertirla en una gráfica causal .
Para ser eficaz, el análisis de la causa raíz debe realizarse de forma sistemática. Por lo general, se requiere un esfuerzo de equipo. Para los análisis de accidentes de aviación, por ejemplo, las conclusiones de la investigación y las causas fundamentales identificadas deben estar respaldadas por pruebas documentadas. [17]
Transición a acciones correctivas
El objetivo de RCA es identificar la causa raíz del problema. El siguiente paso es desencadenar acciones correctivas a largo plazo para abordar la causa raíz identificada durante la RCA y asegurarse de que el problema no resurja. Sin embargo, corregir un problema no es formalmente parte de RCA; Estos son diferentes pasos en un proceso de resolución de problemas conocido como gestión de fallas en TI y telecomunicaciones, reparación en ingeniería, remediación en aviación, remediación ambiental en ecología , terapia en medicina , etc.
Desafíos
Sin profundizar en la idiosincrasia de problemas específicos, varias condiciones generales pueden hacer que la RCA sea más difícil de lo que parece a primera vista.
Primero, a menudo falta información importante porque generalmente no es posible, en la práctica, monitorear todo y almacenar todos los datos de monitoreo durante mucho tiempo.
En segundo lugar, recopilar datos y pruebas, y clasificarlos a lo largo de una línea de tiempo de eventos hasta el problema final, puede no ser trivial. En telecomunicaciones, por ejemplo, los sistemas de monitoreo distribuidos generalmente manejan entre un millón y mil millones de eventos por día. Encontrar algunos eventos relevantes en una masa de eventos irrelevantes es pedir encontrar la aguja proverbial en un pajar .
En tercer lugar, puede haber más de una causa raíz para un problema dado, y esta multiplicidad puede hacer que el gráfico causal sea muy difícil de establecer.
En cuarto lugar, los gráficos causales a menudo tienen muchos niveles y el análisis de la causa raíz termina en un nivel que es "raíz" a los ojos del investigador. Mirando nuevamente el ejemplo anterior en el control de procesos industriales, una investigación más profunda podría revelar que los procedimientos de mantenimiento en la planta incluían una inspección periódica del subsistema de lubricación cada dos años, mientras que el producto del proveedor del subsistema de lubricación actual especificaba un período de 6 meses. El cambio de proveedor puede deberse al deseo de la gerencia de ahorrar dinero y a no consultar con el personal de ingeniería sobre las implicaciones del cambio en los procedimientos de mantenimiento. Por lo tanto, si bien la "causa raíz" mostrada anteriormente puede haber evitado la recurrencia citada, no habría evitado otras fallas, quizás más graves, que afectaron a otras máquinas.
Ver también
- Cinco porqués : técnica interrogativa iterativa
- A3 resolución de problemas: enfoque estructurado de mejora de problemas
- Análisis de barrera
- Ocho disciplinas de resolución de problemas
- Análisis factorial
- Análisis de modos y efectos de falla : técnica sistemática para la identificación de modos de falla potenciales en un sistema y sus causas y efectos.
- Análisis de árbol de fallas : sistema de análisis de fallas utilizado en ingeniería de seguridad e ingeniería de confiabilidad
- Ingeniería forense : investigación de fallas asociadas con la intervención legal
- Diagrama de Ishikawa: diagramas causales creados por Kaoru Ishikawa
- Sistema de información basado en problemas
- Árbol de problemas
- Regresión múltiple
- Regresión lineal multivariante
- Clasificación de defectos ortogonales
- RCASE
- Arreglo estructural
Notas
- ^ Véase Wilson 1993 , págs. 8-17. .
- ^ Ver IATA 2016 y Sofema 2017 .
- ^ Ver Manna 1995 .
- ^ Véase Lewerentz 1995 .
- ^ Ver Babaoglu 2005 .
- ^ Ver Ohno 1988 .
- ^ "La cura peor que la enfermedad" . The New York Times . 5 de noviembre de 1927.
- ^ Andrew C. Revkin (7 de diciembre de 2000). "Dredging River's PCB's podría ser una cura peor que la enfermedad, insiste GE" . The New York Times .
- ^ Phillip Longman (9 de junio de 2004). "El busto mundial del bebé" . The New York Times .
- ^ Ver Abubakar 2016 .
- ^ Landsittel, Douglas; Srivastava, Avantika; Kropf, Kristin (2020). "Una revisión narrativa de métodos de inferencia causal y recursos educativos asociados" . Gestión de la calidad en la asistencia sanitaria . 29 (4): 260–269. doi : 10.1097 / QMH.0000000000000276 . ISSN 1063-8628 . PMID 32991545 . S2CID 222146291 .
- ^ Ver OSHA 2019 .
- ^ Oficina de Asuntos Regulatorios (26 de diciembre de 2019). "Acciones Correctivas y Preventivas (CAPA)" . FDA .
- ^ US-FDA. "BUENAS PRÁCTICAS DE FABRICACIÓN ACTUALES DE PRODUCTOS FARMACÉUTICOS TERMINADOS" . Código Electrónico de Regulaciones Federales (eCFR) . Consultado el 28 de diciembre de 2020 .
- ^ US-FDA. "BUENAS PRÁCTICAS DE FABRICACIÓN ACTUALES, ANÁLISIS DE RIESGOS Y CONTROLES PREVENTIVOS BASADOS EN RIESGOS PARA ALIMENTOS HUMANOS" . Código Electrónico de Regulaciones Federales (eCFR) . Consultado el 28 de diciembre de 2020 .
- ^ US-FDA. "BUENAS PRÁCTICAS DE FABRICACIÓN ACTUALES EN OPERACIONES DE FABRICACIÓN, EMBALAJE, ETIQUETADO O TENIENDO DE SUPLEMENTOS DIETÉTICOS" . Código Electrónico de Regulaciones Federales (eCFR) . Consultado el 28 de diciembre de 2020 .
- ^ Ver IATA 2016 .
Referencias
- Abubakar, Aisha; Bagheri Zadeh, Pooneh; Janicke, Helge; Howley, Richard (2016). "Análisis de causa raíz (RCA) como herramienta preliminar en la investigación del robo de identidad". Proc. 2016 Conferencia Internacional sobre Ciberseguridad y Protección de Servicios Digitales (Ciberseguridad) .
- Babaoglu, O .; Jelasity, M .; Montresor, A .; Fetzer, C .; Leonardi, S .; van Moorsel, A .; van Steen, M., eds. (2005). Propiedades autoestrellas en sistemas de información complejos; Fundamentos conceptuales y prácticos . LNCS. 3460 . Saltador.
- IATA (8 de abril de 2016). "Análisis de la causa raíz para las autoridades de aviación civil y los proveedores de servicios de navegación aérea" . Asociación Internacional de Transporte Aéreo . Archivado desde el original el 8 de abril de 2016 . Consultado el 17 de noviembre de 2017 .
Pasos clave para realizar un análisis de causa raíz eficaz, qué herramientas utilizar para la identificación de la causa raíz y cómo desarrollar planes de acciones correctivas efectivas.
- Claus Lewerentz; Thomas Lindner, eds. (1995). Desarrollo formal de sistemas reactivos; Célula de producción de estudio de caso . LNCS. 891 . Saltador.
- Maná, Zohar; Pnueli, Amir (1995). Verificación temporal de sistemas reactivos: seguridad . Saltador. ISBN 978-0387944593.
- Ohno, Taiichi (1988). Sistema de producción de Toyota: más allá de la producción a gran escala . Portland, Oregon: Productivity Press. pag. 17. ISBN 0-915299-14-3.
- OSHA ; EPA . "Hoja informativa: la importancia del análisis de la causa raíz durante la investigación de incidentes" (PDF) . Administración de Seguridad y Salud Ocupacional . Consultado el 22 de marzo de 2019 .
- Sofema (17 de noviembre de 2017). "Análisis de causa raíz para profesionales de la gestión de la seguridad y propietarios de áreas comerciales" . Servicios de aviación de Sofema . Archivado desde el original el 17 de noviembre de 2017 . Consultado el 17 de noviembre de 2017 .
Identificar técnicas y comportamientos de mejores prácticas para realizar un análisis de causa raíz (RCA) eficaz
- Wilson, Paul F .; Dell, Larry D .; Anderson, Gaylord F. (1993). Análisis de la causa raíz: una herramienta para la gestión de la calidad total . Milwaukee, Wisconsin: Prensa de calidad ASQ. ISBN 0-87389-163-5.
enlaces externos
- "Herramientas de seguimiento y análisis de la causa raíz: una combinación perfecta" por Irene Carrasco
- "Cause Mapping una explicación visual"