مقایسه روش‌های تحلیل علل ریشه‌ای RCA

در حوزه‌های مختلف از جمله مدیریت نگهداشت، کیفیت، ایمنی و مهندسی تحلیل علل ریشه‌ای یا RCA یکی از پایه‌های بهبود پایدار است. این فرسته به مقایسه ۱۱ روش متداول RCA می‌پردازد.

تکنیک‌های محبوب  RCA

۱.  پنج چرا: ساده اما قدرتمند؛ با پرسیدن مکرر «چرا» به علت اصلی مشکل می‌رسید.
۲. نمودار استخوان ماهی (ایشیکاوا): نمایش بصری علل احتمالی در دسته‌بندی‌های مختلف (افراد، روش‌ها، ماشین‌آلات و…)
۳. تحلیل پارتو:  بر اساس قانون 80/20 و تمرکز بر پرتکرارترین علل
۴. تکنیک FMEA: روشی پیشگیرانه برای ارزیابی ریسک خرابی‌های بالقوه
۵.  تحلیل درخت خطا: رویکرد منطقی از بالا به پایین با استفاده از منطق بولی
۶. روش DMAIC: حل مسئله ساختاریافته (تعریف، اندازه‌گیری، تحلیل، بهبود، کنترل)
۷. روش 8D: تیم‌محور و فرایندمحور با اقدامات پیشگیرانه و اصلاحی
۸. روش Shainin Red X: تمرکز بر علت غالب با حذف تدریجی عوامل
۹. تحلیل پاپیونی: ترکیب ارزیابی ریسک با RCA و نمایش تهدیدها، کنترل‌ها و پیامدها
۱۰. ماتریس علت و معلول: اولویت‌بندی ورودی‌ها بر اساس تأثیر آن‌ها بر خروجی‌های کلیدی
۱۱. روش‌ RCA مبتنی بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین:  استفاده از داده‌کاوی و الگوریتم‌ها برای شناسایی الگوها و پیش‌بینی علل

 

روش کاربرد اصلی محدودیت‌های اصلی زمان

مورد نیاز

 سطح تخصص مورد نیاز صنایع رایج اثرگذاری
۱. پنج چرا تحلیل سریع مشکلات ساده و خطی برای مشکلات پیچیده یا چندعلتی مناسب نیست ۳۰ دقیقه     تا ۱ ساعت مبتدی تولید، خودروسازی، بهداشت و درمان، خدمات ۶۰ تا ۷۰ درصد
۲. نمودار استخوان ماهی شناسایی عوامل متعددِ مؤثر به‌صورت بصری علت ریشه‌ای واقعی را تأیید نمی‌کند ۱ تا ۲ ساعت مبتدی تا متوسط بهداشت و درمان، تولید، IT، خودروسازی، خدمات ۷۰ تا ۸۰ درصد
۳. تحلیل پارتو برجسته‌سازی عوامل پرتکرار با استفاده از قانون ۲۰/۸۰ علت ریشه‌ای را مشخص نمی‌کند، فقط فراوانی تأثیر را نشان می‌دهد ۱ تا ۲ ساعت متوسط فناری اطلاعات، لجستیک، مالی، تولید ۷۵ تا ۸۵ درصد
  ۴. آنالیز حالات خرابی و اثرات آن (FMEA) پیش‌بینی و پیشگیری  از خرابی‌ها قبل از وقوع زمان‌بر، نیازمند دانش عمیق در خصوص سیستم ۱ تا ۳ روز پیشرفته هوافضا، خودروسازی، تجهیزات پزشکی، تولید ۸۵ تا ۹۰ درصد
۵. تحلیل درخت خطا (FTA) شناسایی علت خرابی در سیستم‌های ایمنی و حیاتی پیچیده، نیازمند دانش تخصصی و تسلط بر ابزارها ۱ تا ۵ روز پیشرفته صنایع دفاعی، هوافضا، خودروسازی، هسته‌ای ۸۵ تا ۹۵ درصد
۶. روش DMAIC      (شش سیگما) بهبود فرایند‌ها از طریق تحلیل علل ریشه‌ای طولانی و پرهزینه از نظر منابع چند هفته تا چند ماه خبره فناوری اطلاعات، تولید، مالی، بهداشت و درمان ۹۰ تا ۹۵ درصد
۷. روش هشت D   (هشت نظم) رویکرد بین‌بخشی برای مشکلات تکرارشونده نیاز به همکاری تیمی و زمان‌بر ۱ تا ۲ هفته پیشرفته تولید، خودروسازی، هوافضا ۸۵ تا ۹۵ درصد
۸. روشShainin Red X شناسایی متغیرهای پنهان در سیستم‌های پیچیده نیازمند آموزش آماری پیشرفته چند هفته تا چند ماه پیشرفته هوافضا، تولید دقیق، خودروسازی ۹۰ تا ۹۸ درصد
۹. آنالیز پاپیونی (Bowtie) نمایش تهدیدها، کنترل‌ها و پیامدها در مدیریت ریسک تمرکز بر کنترل ریسک و نه علل ریشه‌ای ۱ تا ۳ روز متوسط نفت و گاز، مدیریت ریسک، هوافضا ۸۰ تا ۹۰ درصد
۱۰. ماتریس علت و معلول اولویت‌بندی علل بر اساس داده‌ها و امتیازدهی بدون داده‌های کمّی    بی‌اثر است ۱ تا ۲ روز متوسط فناوری اطلاعات، بهداشت و درمان، لجستیک، تولید ۷۵ تا ۸۵ درصد
۱۱. RCA  مبتنی بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین تحلیل مجموعه  داده‌های بزرگ و پیچیده برای دستیابی به بینش نیازمند ابزارهای پیشرفته، داده‌های غنی و تخصص گسترده چند ساعت تا چند روز خبره (در هوش مصنوعی و علم داده) فناوری اطلاعات، بهداشت و درمان، خودروسازی، مالی، تولید ۹۵ تا ۹۹ درصد

 

انتخاب روش مناسب باید بر اساس این عوامل باشد:

  • پیچیدگی مشکل
  • در دسترس بودن داده‌ها
  • دقت موردنیاز
  • محدودیت‌های زمانی و منابع

   چالش‌های استفاده از RCA

  •     تعصبات و فرضیات نادرست
  •     کمبود داده یا کیفیت پایین داده‌ها
  •     اتکای بیش از حد به یک ابزار
  •     ناهماهنگی تیمی
  •     عدم اعتبارسنجی علت یا علل اصلی

     نکات و راهکارهای تکمیلی:

  •      ترکیب روش‌ها (مثلاً: استخوان ماهی + پنج چرا یا پارتو + FMEA)
  •      آموزش تیم‌ها درباره زمان و نحوه استفاده از هر ابزار
  •      تأیید صحت علت ریشه‌ای با داده‌ها و شواهد
  •      مستندسازی آموخته‌ها برای پیشگیری در آینده
  •      بهره‌گیری از ابزارهای دیجیتال در صورت امکان