Juurisyyanalyysi on tehokas menetelmä ongelman todellisen lähteen selvittämiseksi.
Juurisyyanalyysin tekemiseen on olemassa useita eri tekniikoita, joilla kullakin on omat vahvuutensa ja heikkoutensa. Tässä postauksessa käymme läpi joitakin yleisimpiä juurisyyanalyysityökaluja, jotta voit valita tarpeisiisi sopivan.
Mitä ovat juurisyyanalyysityökalut?
Lyhyesti sanottuna juurisyyanalyysityökalut ovat laadunhallinnassa ja jatkuvassa parantamisessa käytettäviä menetelmiä, joilla tunnistetaan ja ratkaistaan tietty ongelma. Vaikka ongelmanratkaisua voi toki lähestyä tapauskohtaisesti, kukin näistä työkaluista auttaa lisäämään rakenteellisuutta ja tarkoituksenmukaisuutta ponnisteluihin. Jotkut ovat visualisointityökaluja, jotka auttavat sinua näkemään perimmäiset syyt esittämällä tiedot uudessa muodossa. Toiset taas varmistavat, että etenet kausaalitekijöiden ohi todelliseen perimmäiseen syyhyn. Kaikki ne auttavat sinua kaivautumaan pinnan alle ja näkemään toimintasi uudessa valossa.
Juurisyyanalyysityökalujen tyypit
Tässä on viisi yleistä juurisyyanalyysityökalua, joita useimmat teollisuusyritykset käyttävät.
Paretokaaviot
Paretokaaviot perustuvat Pareto-periaatteeseen, jonka mukaan ”80 % vaikutuksista tulee 20 %:sta syistä”. Käytännössä Pareto-kaavio on viivakaavioon yhdistetty pylväskaavio, joka havainnollistaa taajuusjakaumaa suhteessa suhteelliseen merkitykseen.
Paretokaavioiden avulla on mahdollista nähdä yleisimmät virhemuodot yhdellä silmäyksellä. Näyttämällä yleisimmät virhelähteet alenevassa järjestyksessä Pareto-kaaviot voivat auttaa tiimejä priorisoimaan parannuksia mahdollisimman suuren vaikutuksen aikaansaamiseksi.
Monipuoliset analytiikkaraportit Tulip Dashboardissa, mukaan lukien Pareto-kaavio (vasemmassa alareunassa)
The 5 Whys
5 Whys on tutkimusmenetelmä, jota käytetään syventymään tiettyyn ongelmaan. Se on helppoa: kysyt vain toistuvasti ”Miksi?”, kunnes ydinongelma on tunnistettu. Tätä juurisyyanalyysityökalua käytetään parhaiten, kun tutkitaan alkeellisia ongelmia ilman kvantitatiivisia analyysimenetelmiä. Viisi syytä voidaan käyttää yhdessä Pareto-analyysin kanssa, jolloin kaavio paljastaa alueen, johon on kiinnitettävä enemmän huomiota.
Kirjolohkokaavio
Tämä on työkalu, jota käytetään laajasti monimutkaisten ongelmien analysointiin. Tunnetaan myös nimellä syy-seuraus-kaavio, ja siinä ryhmitellään tietyn ongelman mahdolliset syyt alaluokkiin, jotka linkittyvät takaisin tutkittavaan pääongelmaan. Fishbone-diagrammeja käytetään silloin, kun perimmäinen syy on täysin tuntematon.
Scatter-diagrammi
Scatter-diagrammit, jotka tunnetaan myös nimellä Scatter Plot, ovat visuaalisia esityksiä kahden tietokokonaisuuden välisestä suhteesta. Se on yksinkertainen kvantitatiivinen menetelmä muuttujien välisen korrelaation testaamiseen.
Käyttääksesi tätä juurisyyanalyysityökalua piirrät riippumattoman muuttujan (tai epäillyn syyn) x-akselille, kun taas riippuvainen muuttuja (vaikutus) piirretään y-akselille. Jos kuvio osoittaa selkeän viivan tai käyrän, tiedät, että muuttujat korreloivat keskenään. Tarvittaessa voit jatkaa kehittyneempiin regressio- tai korrelaatioanalyyseihin.
Vikaantumistapa- ja vaikutusanalyysi (FMEA)
FMEA nostaa esiin vikoja tietyssä järjestelmässä. Voit käyttää tätä työkalua missä tahansa tietyssä vaiheessa – suunnittelussa, suunnittelussa, toteutuksessa tai tarkastuksessa – ja se koostuu kahdesta pääkomponentista: Vikaantumistapa- ja vaikutusanalyysi.
Vikaantumistapa tarkoittaa eri tapojen, tyyppien (tai moodien) tunnistamista, joilla jokin asia voi epäonnistua. Vaikutusanalyysi taas koostuu kunkin vikaantumistavan vaikutusten ja seurausten analysoinnista. Nämä kaksi kulkevat käsi kädessä.
Johtopäätös
Juurisyyanalyysityökalut voivat yksinkertaistaa jatkuvan parantamisen raskasta työtä. Jokainen tässä esitellyistä työkaluista on helppo oppia ja nopea soveltaa.
Jos olet kiinnostunut oppimaan lisää, tutustu täydelliseen oppaaseemme juurisyyanalyysistä täällä.