True Causes
TL

Pagsusuri ng ugat na sanhi

Ang pagsusuri ng ugat na sanhi ay ang disiplina ng pagtatanong kung bakit nagkamali ang isang bagay hanggang hindi na gumagalaw ang sagot. Ayusin ang ugat at mawawala ang mga sintomas sa itaas nito; ayusin ang isang sintomas at babalik ito. Hinihingi ito matapos ang isang kabiguan sa quality management, IT incident response, kaligtasan ng pasyente at abyasyon. Pangunahing nagkakaiba ang mga pamamaraan sa kung sino ang nangangatwiran.

Ang mga pamamaraan

Five whys
Itanong ang “bakit” sa kabiguan, saka sa sagot, nang limang beses. Isang tao o maliit na team. Mabilis at mura, at isang kadena ng sanhi ang natatagpuan nito — ang pinaghihinalaan na ng nagtatanong. Mahusay para sa iisang insidente na may iisang mekanismo; mahina kapag nagsasalubong ang mga sanhi.
Fishbone (Ishikawa) diagram
Mga sanhing inayos sa mga kategorya — tao, proseso, kagamitan, materyales, kapaligiran — na iginuhit bilang mga tinik mula sa isang gulugod. Pinupunan ito ng facilitator mula sa mga mungkahi ng isang grupo. Malawak sa halip na malalim: naglilista ito ng mga kandidato pero walang sinasabi kung aling sanhi ang nakaiimpluwensiya sa alin.
Fault tree analysis
Isang lohikal na puno mula itaas pababa, mula sa kabiguan, dumaraan sa mga AND/OR gate, hanggang sa mga batayang pangyayari. Mahigpit para sa mga sistemang dinisenyo ng inhinyero kung saan alam ang mga bahagi at ang paraan ng pagkasira ng mga ito. Binubuo ng isang analyst; nangangailangan ng datos na bihirang mayroon ang mundong panlipunan.
Pareto analysis
Bilangin ang mga insidente ayon sa kategorya at ayusin ang mga kategoryang bumubuo sa karamihan nito. Sinasabi kung nasaan ang sakit, hindi kung ano ang sanhi nito — kasangkapan sa triage, hindi panghanap ng sanhi.
Structured Democratic Dialogue
Ang mga taong namumuhay kasama ang problema ang sumusulat ng mga kandidatong sanhi, naglilinaw sa mga ito, at saka humuhusga — isang pares sa bawat pagkakataon, sa pamantayang 75% — kung may malaking impluwensiya ang bawat sanhi sa bawat isa pa. Binubuo ng isang algorithm (interpretive structural modelling) ang mga sagot tungo sa isang mapa ng impluwensiya, at ang mga sanhi sa ibaba ng mapa ang mga ugat. Limampung taon ng praktika, ilang daang dokumentadong diyalogo. Ito ang pinatatakbo ng site na ito.

Kung kailan mas mahusay ang grupo kaysa sa analyst

Iisang tanong ang nagpapasya. May nakaaalam ba ng sanhi sa silid? Kung nasira ang isang makina, mas mabilis na matatagpuan ng isang inhinyerong may hawak ng mga log kung bakit kaysa sa labinlimang taong bumoboto. Kung huli ang mga delivery, naghihintay ang mga pasyente, nawawalan ng guro ang isang paaralan o nawawalan ng tiwala ang isang bayan, nakakalat ang mga sanhi sa mga taong kasangkot — alam ng shift sa gabi ang isa, ng dispatcher ang isa pa, ng customer ang ikatlo — at walang analyst na may hawak sa lahat. Kung gayon, kailangang tipunin ng pamamaraan ang mga sanhi mula sa lahat at hayaang humusga ang lahat sa mga ugnayan, o ang mahahanap lang nito ay ang pinaniniwalaan na ng analyst.

Dalawang natuklasan ng pananaliksik ang nagpapaliwanag kung bakit hindi rin ito nagagawa ng karaniwang talakayan ng grupo. Maling ranggo ang ibinibigay ng mga taong hinilingang iranggo ang mga sanhi ayon sa kahalagahan bago suriin ang mga ugnayan nila — ang epekto ng maling prayoridad — at ang grupong hiningan ng pananaw ay ikinakalat ang mga ito nang napakalawak na walang nakakukuha ng mayorya — ang spreadthink. Binuo ang structured dialogue para harapin ang dalawa: walang pagraranggo hangga’t hindi nahuhusgahan ang mga ugnayan, at isa-isang hinuhusgahan ang mga ugnayan sa supermajority.

Ang ibinubunga ng mahusay na pagsusuri ng ugat na sanhi

Ang template na may pitong yugto · Isang halimbawang may totoong mga numero · Paano ito pinatatakbo ng site na ito para sa kahit ilang grupo