True Causes
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मूल कारण विश्लेषण

मूल कारण विश्लेषण वह अनुशासन है जिसमें कुछ गलत क्यों हुआ, यह तब तक पूछा जाता है जब तक जवाब ठहर न जाए। जड़ ठीक करें, तो ऊपर के लक्षण उसके साथ चले जाते हैं; लक्षण ठीक करें, तो वह लौट आता है। गुणवत्ता प्रबंधन, IT घटना-प्रतिक्रिया, मरीज़ों की सुरक्षा और विमानन — सबमें विफलता के बाद यह विश्लेषण ज़रूरी होता है। विधियों का फ़र्क मुख्यतः इसमें है कि तर्क कौन करता है।

विधियाँ

पाँच क्यों
विफलता से “क्यों” पूछें, फिर जवाब से, पाँच बार। एक व्यक्ति या छोटी टीम। तेज़ और सस्ता, और यह कारणों की एक ही शृंखला ढूँढ़ता है — वही जिस पर पूछने वाले को पहले से शक है। ऐसी अकेली घटना के लिए अच्छा जिसका एक ही तंत्र हो; जहाँ कारण आपस में गुँथे हों, वहाँ कमज़ोर।
फ़िशबोन (इशिकावा) आरेख
कारण श्रेणियों में छाँटे जाते हैं — लोग, प्रक्रिया, उपकरण, सामग्री, परिवेश — एक रीढ़ से निकली हड्डियों की तरह खिंचे हुए। समूह के सुझावों से इसे एक सुविधाकर्ता भरता है। गहरा नहीं, चौड़ा: यह उम्मीदवार गिनाता है, पर इस बारे में कुछ नहीं कहता कि कौन-सा कारण किस पर असर डालता है।
फ़ॉल्ट ट्री विश्लेषण
विफलता से AND/OR द्वारों से होकर बुनियादी घटनाओं तक उतरता तर्क-वृक्ष। उन इंजीनियर किए सिस्टमों के लिए कठोर और सटीक, जिनके पुर्ज़े और उनके बिगड़ने के ढंग ज्ञात हों। इसे एक विश्लेषक बनाता है; इसे ऐसा डेटा चाहिए जो सामाजिक दुनिया में कम ही मिलता है।
पैरेटो विश्लेषण
घटनाओं को श्रेणी के हिसाब से गिनें और उन श्रेणियों को ठीक करें जिनमें सबसे ज़्यादा घटनाएँ हैं। यह बताता है दर्द कहाँ है, यह नहीं कि उसकी वजह क्या है — छँटनी का औज़ार, कारण खोजने का नहीं।
Structured Democratic Dialogue
जो लोग समस्या के साथ जीते हैं, वे उम्मीदवार कारण लिखते हैं, उन्हें स्पष्ट करते हैं, और फिर परखते हैं — एक बार में एक जोड़ी, 75% की कसौटी पर — कि हर कारण हर दूसरे पर उल्लेखनीय असर डालता है या नहीं। जवाबों को एक एल्गोरिद्म (interpretive structural modelling) प्रभाव-नक्शे में जोड़ता है, और नक्शे के तल के कारण ही जड़ें हैं। पचास साल का अभ्यास, कई सौ दर्ज संवाद। यही साइट यही चलाती है।

समूह विश्लेषक से कब बेहतर है

एक सवाल तय कर देता है। क्या कारण कमरे में किसी को पता है? मशीन बिगड़ी हो, तो लॉग लिए एक इंजीनियर वजह पंद्रह वोट देते लोगों से तेज़ ढूँढ़ लेगा। पर डिलीवरी देर से हो, मरीज़ इंतज़ार करें, स्कूल के शिक्षक जा रहे हों या शहर का भरोसा गिर रहा हो, तो कारण जुड़े हुए लोगों में बिखरे होते हैं — रात की शिफ़्ट एक जानती है, डिस्पैचर दूसरा, ग्राहक तीसरा — और कोई विश्लेषक सबको नहीं जानता। तब विधि को कारण सबसे इकट्ठे करने होंगे और कड़ियाँ सबसे परखवानी होंगी, वरना वह वही पाती है जो विश्लेषक पहले से मानता था।

शोध की दो खोजें बताती हैं कि सीधी-सादी समूह-चर्चा भी यह क्यों नहीं कर पाती। कड़ियों की परख से पहले कारणों को अहमियत से रैंक करने को कहे गए लोग उन्हें गलत रैंक करते हैं — गलत प्राथमिकताओं का असर — और जिस समूह से उसकी रायें पूछी जाएँ, वह उन्हें इतना फैला देता है कि किसी के पास बहुमत नहीं रहता — स्प्रेडथिंक। संरचित संवाद इन दोनों के इर्द-गिर्द बना है: कड़ियाँ परखे जाने तक कोई रैंकिंग नहीं, और कड़ियाँ एक-एक करके, विशेष बहुमत से, परखी जाती हैं।

अच्छा मूल कारण विश्लेषण क्या देता है

सात-चरणों का टेम्पलेट · असली आँकड़ों वाला एक पूरा उदाहरण · यह साइट इसे कितने भी समूहों के लिए कैसे चलाती है