Guide de l'analyse des causes profondes - exemples, outils et plus encore

Une cause profonde est définie comme un événement ou un facteur qui entraîne une non-conformité dans un environnement de fabrication. Une fois la cause fondamentale identifiée, les fabricants doivent prendre des mesures pour éliminer définitivement la cause par une amélioration continue du processus.

En fin de compte, une cause profonde n'est pas n'importe quel facteur contributif. La cause fondamentale doit être une cause sous-jacente afin que la personne qui identifie la source du problème puisse l'empêcher de se reproduire à l'avenir. En outre, la cause fondamentale doit être identifiable.

Identifier la source des non-conformités par l'analyse des causes profondes

L'analyse des causes profondes (RCA) est l'un des principaux outils utilisés par les fabricants pour identifier les facteurs contribuant aux problèmes de qualité dans leurs opérations.

Les analyses des causes profondes sont souvent menées par des ingénieurs de processus dans le secteur de la fabrication afin d'identifier ce qui, comment ou pourquoi un événement déclencheur s'est produit.

Cette approche de la résolution des problèmes est généralement utilisée lorsque la conséquence implique un "impact sur la sécurité, la santé, l'environnement, la qualité, la fiabilité ou la production".

L'identification de la cause sous-jacente du problème, ou cause fondamentale, permet à l'analyste d'identifier et de mettre en œuvre une solution potentielle au problème. Ces solutions varient et peuvent inclure un changement de processus ou d'autres remèdes. Contrairement à l'analyse basée sur les indicateurs avancés, l'analyse des causes profondes est une réaction à un problème existant ou historique. L'objectif est d'empêcher qu'il ne se reproduise à l'avenir.

Si l'analyse des causes profondes ne permet pas de trouver la véritable cause du problème, l'analyste doit envisager d'utiliser un autre outil analytique pour résoudre le problème.

La cause profonde doit également pouvoir être corrigée par la direction. Par exemple, si un changement de politique commerciale a entraîné une baisse de la seule source d'un matériau spécifique, la direction n'a pas le contrôle. Ce n'est pas elle qui définit la politique gouvernementale ! Enfin, pour être une cause profonde, le problème doit avoir une solution qui empêchera les problèmes de se reproduire. Si cette solution n'empêche pas les récurrences, il y a probablement un problème de cause à résoudre plutôt qu'une cause fondamentale.

Avant de pouvoir effectuer une analyse des causes profondes, vous devez collecter autant de données que possible sur les événements et les personnes impliqués dans l'incident.

Si vous fondez principalement votre analyse sur le témoignage des employés, il est important que vous établissiez dès que possible un cadre pour la collecte de données concrètes. Les gens ne sont pas toujours fiables et leur mémoire est vulnérable aux suggestions, surtout après un certain temps.

Les prochaines étapes à suivre pour réaliser une analyse des causes profondes dépendront de votre approche. Il existe généralement 5 approches populaires de l'analyse des causes profondes :

• Analyse des événements et des facteurs de causalité
• Analyse du changement
• Analyse des barrières
• Analyse de l'arbre des risques
• Résolution de problèmes Kepner-Tregoe

Dans notre prochaine session, nous nous pencherons sur les 5 approches différentes que les fabricants peuvent adopter pour mener une analyse des causes profondes.

Qu'est-ce qu'une analyse des facteurs de causalité ?

L'analyse des facteurs de causalité consiste à identifier tous les événements qui ont contribué au problème. Évitez le piège de vous concentrer sur les contributeurs finaux les plus évidents. L'une des façons d'examiner en profondeur toutes les causes est d'utiliser la méthode des "5 questions". Les " 5 Pourquoi" sont "une technique d'interrogation itérative utilisée pour explorer les relations de cause à effet qui sous-tendent un problème particulier."

Par exemple, imaginez que votre coût des rebuts ait augmenté au cours du dernier trimestre. Si vous créiez une analyse des facteurs de causalité de l'augmentation, vous pourriez vous concentrer sur la cause la plus évidente. Qu'est-ce qui a changé pendant cette période ? La réponse pourrait être qu'une ligne spécifique produit plus de déchets. Si vous demandez à nouveau pourquoi cette ligne produit plus de déchets, vous pourriez découvrir qu'il y a eu une rotation importante des opérateurs au cours de la dernière période. Demandez à nouveau pourquoi et vous pourriez apprendre que quelques-uns de vos opérateurs expérimentés ont pris leur retraite.

Si vous poursuivez ce processus suffisamment longtemps, vous découvrirez bien d'autres facteurs contribuant à l'augmentation des rebuts, qui vous donneront plus de détails que "il y a eu une augmentation des rebuts". Ce type de questionnement logique est appelé "5 pourquoi", car 5 est le nombre de fois où une personne peut comparer ses questions. L'utilisation des "5 pourquoi" peut vous aider à identifier les facteurs de causalité qui ont contribué au problème que vous souhaitez éviter à l'avenir.

Pour les défis de base, les 5 pourquoi peuvent suffire à trouver la cause profonde du problème. Dans l'exemple non technique fourni ci-dessus, une solution claire au problème serait de remplacer le loquet pour que le portail se ferme sans avoir besoin d'une brique pour le maintenir fermé.

Dans le cas de problèmes plus complexes, les 5 pourquoi ne suffiront peut-être pas à résoudre l'origine du problème. Ajoutons un peu de couleur à l'exemple ci-dessus. Que se passe-t-il si vous tenez compte du fait que l'usine a attendu d'embaucher de nouveaux membres de l'équipe une semaine avant que les opérateurs expérimentés ne partent à la retraite ? Et si les nouveaux opérateurs devaient généralement suivre une formation de deux mois avant d'avoir le même niveau de responsabilité ?

Ce ne sont pas seulement les opérateurs qui ont causé le problème. Il y avait une série de facteurs causaux qui ont influencé les mauvaises performances.

Qu'est-ce que l'analyse du changement ?

L'analyse du changement est une technique d'analyse des causes profondes qui se concentre sur un problème spécifique ou un événement problématique. Ce type d'analyse cherche à exposer quelle déviation de la procédure régulière, ou changement, a conduit à l'événement défavorable. C'est le type d'analyse auquel les industriels pensent généralement lorsqu'ils parlent d'analyse du changement.

L'analyse du changement est facile à apprendre et à appliquer. La recherche d'un écart par rapport à une norme permet également de définir une action corrective claire. Cela fournit des étapes concrètes à toute personne effectuant l'analyse. En outre, elle permet de détecter plus facilement les causes profondes inhabituelles.

Envisagez d'appliquer un autre type d'analyse des causes profondes si votre processus standard n'est pas suffisamment bien défini pour fournir une bonne base de comparaison. De même, selon le degré de variabilité de vos processus, le nombre de pièces mobiles peut augmenter considérablement la portée de ce type d'analyse.

Que vous décidiez d'appliquer ce type d'analyse ou une autre forme d'analyse des causes profondes, veillez à tester vos hypothèses. Dans le pire des cas, vous constaterez que votre hypothèse n'est pas concluante ou que vous ne parvenez pas à trouver une cause première réelle. Ce résultat, bien que désagréable, est préférable à une conclusion erronée qui causerait des problèmes supplémentaires à l'avenir.

Qu'est-ce que l'analyse des barrières ?

L'analyse des barrières est un processus systématique utilisé pour identifier les défaillances des barrières physiques, administratives et procédurales qui auraient dû empêcher l'événement indésirable. Cette analyse identifie les raisons pour lesquelles les barrières ont échoué et détermine les types d'actions correctives nécessaires pour éviter qu'elles n'échouent à nouveau à l'avenir.

Commencez votre analyse des barrières en identifiant toutes les barrières qui étaient en place avant que l'événement indésirable ne se produise. Examinez chaque barrière pour déterminer si elle fonctionnait dans des conditions normales d'exploitation. S'il y a eu un écart dans les conditions de fonctionnement, la barrière a-t-elle rempli sa fonction prévue dans ces conditions ? La barrière a-t-elle contribué à réduire le coût total de l'événement indésirable ? La conception de la barrière était-elle suffisamment solide pour remplir son objectif ? Enfin, vérifiez si elle a été construite, entretenue et inspectée de manière appropriée avant l'événement.

Utilisez ces questions pour chaque barrière afin de déterminer comment les barrières n'ont pas réussi à prévenir l'événement. Notez que ce n'est peut-être pas le meilleur type d'analyse des causes profondes en fonction de l'objet de votre enquête et de l'état du processus ou de la configuration existante avant l'événement.

Qu'est-ce que l'analyse de l'arbre des risques ?

L'analyse de l'arbre des risques, comme les deux analyses précédentes que nous avons examinées, est utilisée pour analyser les effets d'un système défaillant après qu'un événement indésirable se soit produit. Les arbres d'événements ont été développés lors de l'étude de sécurité de la centrale nucléaire WASH-1400 en 1974. Dans certaines circonstances, une analyse d'arbre de défaillance devient volumineuse et indisciplinée. L'arbre d'événements a été développé pour aider à identifier la voie qui crée le risque le plus important de défaillance d'un système sans exiger que chaque voie soit cartographiée dans l'arbre.

L'analyse de l'arbre des risques présente quelques avantages. Premièrement, elle vous aide à identifier les multiples facteurs coexistants qui contribuent à la défaillance. Cela permet d'obtenir plusieurs niveaux de détails. D'un autre côté, la quantité de détails disponibles dans cette analyse peut permettre de négliger des différences subtiles entre les branches. En outre, il s'agit d'une forme plus complexe d'analyse des causes profondes. La personne qui effectue l'analyse doit être formée et avoir une certaine expérience pour garantir le succès.

Qu'est-ce que la méthode Kepner-Tregoe ?

La méthode Kepner-Tregoe d'analyse des causes profondes est devenue célèbre lorsque la NASA l'a utilisée pour ramener l'équipe d'Apollo 13 à la maison. Il s'agit d'une méthodologie structurée de collecte, de hiérarchisation et d'évaluation des informations. Comme d'autres formes d'analyse des causes profondes, la méthode Kepner-Tregoe est une approche systématique pour résoudre un problème et analyser les risques.

La première étape de cette méthodologie consiste à identifier les problèmes et à les classer par niveau de préoccupation. Ensuite, fixez le niveau de priorité en fonction de l'impact potentiel, de l'urgence et de la croissance. Ensuite, décidez de l'action à entreprendre ou de l'étape suivante. Enfin, établissez un plan pour déterminer qui sera impliqué, ce qu'il fera, où il sera impliqué et quand il participera. Assurez-vous d'évaluer l'étendue de la participation de chaque personne.

L'étape suivante de l'application de cette analyse consiste à déterminer les objectifs qui doivent être atteints, ainsi que ceux que vous voulez atteindre mais qui ne sont pas absolument nécessaires. Cela vous aidera à évaluer vos options par rapport à vos objectifs afin de déterminer le meilleur choix d'action possible.

Le principal avantage de l'analyse de Kepner-Tregoe est sa capacité à établir des priorités et à cibler l'analyse. En pondérant et en fixant des objectifs, ce type d'analyse permet un examen plus direct d'une question.

Facteurs de causalité vs cause fondamentale

L'un des défis à relever lors d'une analyse des causes profondes est de s'assurer que vous identifiez les causes profondes plutôt que les facteurs de causalité. Un facteur causal est un comportement, une omission ou une déficience qui, s'il avait été corrigé, éliminé ou évité, aurait probablement empêché l'événement. Une cause fondamentale est un facteur qui, s'il était éliminé, empêcherait définitivement une récurrence.

Les puristes de l'analyse des causes profondes se concentrent sur l'identification d'une cause profonde plutôt que d'un facteur causal. Cependant, de nombreux processus auxquels l'analyse des causes profondes est appliquée génèrent des événements indésirables en raison d'une erreur humaine. La suppression d'une manifestation spécifique de l'erreur ne met pas nécessairement en évidence la manière dont ce type d'erreur peut se répéter. En fin de compte, cette focalisation spécifique peut ignorer une erreur systématique.

Intégrité des données

Les données sont la condition la plus fondamentale de l'analyse des causes profondes. Collecter autant de données que possible tout au long du processus que vous examinez améliorera la qualité et l'efficacité de l'analyse des causes profondes. Cependant, il s'agit d'un autre point sur lequel se concentrent les critiques de l'analyse de la cause profonde. Souvent, la collecte de données sur l'événement déclencheur commence après l'événement. Elle nécessite également de multiples témoignages et entretiens. Cette collecte de données qualitatives peut être peu fiable, surtout si ces entretiens doivent avoir lieu des jours, des semaines, voire des mois après l'événement.

Solutions faciles ou durables

Malheureusement, les solutions à ces événements peuvent être complexes. Au lieu de retirer une pièce d'un processus existant, la meilleure solution peut être une refonte complète, la mise en œuvre d'une nouvelle technologie ou d'autres ajustements à grande échelle. Même lorsque cela est nécessaire, les administrateurs, les gestionnaires et les dirigeants ont tendance à rechercher des solutions rapides et faciles.

Donner la priorité à une solution qui ne résout pas le problème à long terme, bien que plus facile, peut conduire à la répétition de l'événement.

Éviter le blâme

Si l'analyse des causes profondes est perçue comme une quête pour identifier la culpabilité, vous risquez d'avoir des problèmes. Le processus de collecte des données pourrait être compromis si l'analyse des causes profondes ressemble à un moyen de trouver un coupable pour l'événement. Il faut trouver un équilibre entre l'identification de la personne à blâmer et le système qui a produit le résultat involontaire. Il est peu probable qu'une seule personne ait créé le problème par malveillance. Toutefois, si c'était le cas, il serait nécessaire de responsabiliser l'individu et l'organisation.

Pensée de groupe

Les partisans de l'analyse des causes profondes encouragent souvent les groupes à collaborer et à faire du brainstorming pendant le processus. Cependant, certains critiques affirment que cela favorise la pensée de groupe et étouffe les approches et les analyses créatives. Si vous mettez sur pied une équipe d'analyse des causes profondes, intégrez des membres de différents groupes et domaines fonctionnels pour favoriser une collaboration fructueuse.

Outils pour surmonter les difficultés et appliquer l'analyse des causes profondes

Les entreprises utilisent des outils comme Tulip pour collecter en temps réel les données provenant de leurs employés, de leurs processus et de leurs machines. Cela leur permet d'effectuer une analyse des causes profondes après de petits événements et d'améliorer plus rapidement et plus efficacement ces processus. En outre, des données précises sur les opérateurs, les machines et les changements de procédures permettent d'éviter plus facilement les défis de l'analyse des causes profondes soulignés ci-dessus.

Il existe un certain nombre d'outils et de techniques différents qui peuvent être utilisés lors de la réalisation d'une analyse des causes profondes. Nous avons écrit de manière exhaustive sur les outils utilisés pour l'analyse des causes profondes dans le passé, nous nous contenterons donc de les résumer ici.

Graphiques de Pareto - Les graphiques de Pareto permettent d'analyser facilement de grandes quantités de données de production en un coup d'œil. En affichant les sources les plus courantes d'un défaut par ordre décroissant, les diagrammes de Pareto peuvent aider les équipes à hiérarchiser les améliorations pour un impact maximal.

Les 5 raisons - Nous avons beaucoup parlé des 5 raisons comme technique d'investigation dans ce guide. Pour résumer, les 5 questions peuvent aider les ingénieurs de processus à effectuer une analyse des causes profondes en se concentrant sur la raison principale pour laquelle un événement s'est produit. La technique des 5 questions est la plus efficace lorsqu'il s'agit d'étudier un problème rudimentaire qui ne nécessite pas d'analyse quantitative.

Diagrammes en arête de poisson - Les diagrammes en arête de poisson, également connus sous le nom de diagrammes de cause à effet, sont utiles lorsqu'il existe un certain nombre de sources potentielles d'un problème qui peuvent être classées dans différentes catégories. Cet outil est particulièrement efficace lorsque la cause profonde d'un problème est totalement inconnue.

Diagrammes de dispersion - Les diagrammes de dispersion ou les diagrammes de dispersion sont des représentations visuelles de la relation entre deux ensembles de données. Pour utiliser un diagramme de dispersion comme outil d'analyse des causes profondes, une personne reporterait une variable indépendante (la cause profonde présumée) sur l'axe des x et la variable dépendante (le problème résultant) sur l'axe des y. Si, après avoir tracé ces deux variables, un modèle clair et présent apparaît, vous pouvez soupçonner que les variables sont peut-être corrélées.

Analyse des modes de défaillance et de leurs effets (AMDE) - L'analyse des modes de défaillance et de leurs effets est un outil qui peut être utilisé à n'importe quel stade de la production et qui consiste à identifier et à explorer tous les points de défaillance potentiels au sein d'une conception, d'un processus ou d'un produit, ainsi que l'effet potentiel que la défaillance pourrait avoir. L'AMDE implique souvent un groupe interfonctionnel de parties prenantes qui connaissent bien la conception, le processus ou le produit et peut aider à documenter les causes profondes potentielles avant qu'elles ne se produisent.