Estimados Todos,
En este interesante debate sobre el Análisis Causa Raíz, el valor de los datos de calidad, el valor de las evidencias que prueban que las causas enunciadas son reales y el valor de los testigos que aportan esos datos e información es sin dudas muy importante.
Para construir un buen gráfico de Análisis Causa Raíz se requiere como primer paso el Definir bien el Problema, Que, Cuando, Donde y la Relevancia del Problema. En esta última, la Relevancia, deben estar definidos y cuantificados todos los perjuicios o daños causados realmente, y que potencialmente podría causar el referido Problema, tanto en los aspectos de desempeño, como de riesgo y financieros, y reflejado en los KPI pertinentes.
El segundo paso es comenzar a Preguntar los subsiguientes Por Qués? Y al preguntar por qué, la respuesta debe siempre incluir tanto Causas Acciones como Condiciones, siguiendo los Principios de Causa y Efecto.
Esas Causas Acciones y Condiciones, además de cumplir con la lógica básica de causa-efecto, deben estar respaldadas por Evidencias, siendo éstas, pruebas físicas de que las causas que respaldan son reales, y que convierten a estas, ya no en hipótesis, sino en hechos. Dichas pruebas físicas, o evidencias, normalmente las adquirimos por percepciones o inferencias de la realidad, las percepciones son a través de nuestros sentidos, lo que los testigos ven, oyen, sienten, olfatean, etc. Pero también las inferencias a partir de instrumentación que nos da datos, y que cuyo funcionamiento es bien conocido, calibrado, reproducible y repetible, y por tanto nos da confianza.
Los seres humanos también adquirimos conocimiento de la realidad por medio de las intuiciones o emociones, mucho más de los reconocemos, pero como estos "datos" no son calibrables, reproducibles, ni repetibles; ponemos una sombra de duda sobre ellos, pero muchas veces son los que guían nuestra investigación en busca de otros datos más firmes y comprobables.
Un punto clave aquí es que muchas veces no contamos con instrumentación suficiente como para tener datos firmes suficientes, o nuestros sistemas de registros de gestión, tienen carencias importantes, entonces debemos confiar en las percepciones de las personas que estuvieron cerca o tienen algún conocimiento del problema en cuestión. Y ayudarnos de su memoria y su experiencia, convirtiendo dichos testimonios en datos, mediante diferentes técnicas de facilitación y verificación de la información.
Y aquí viene otro factor crítico de las investigaciones, que es cuan confiables son las declaraciones de los testigos, en nuestra experiencia son tan confiables como confiable sea la cultura de la organización. A qué me refiero, si una empresa tiene cultura de buscar culpables, entonces las personas tendrán temor a dar información que pueda ser usada en su contra, lo cual además constituye un derecho a no incriminarse.
A veces esa cultura de buscar culpables, lleva a una mala aplicación de la metodología de Análisis Causa Raíz, cometiendo la falla de considerar el error humano como una posible causa raíz, y dejar por ahí la investigación. Muchos colegas coinciden en que, cuando en el análisis surgen errores humanos, no deben ser considerados como causas raíces únicas, sino que se debe preguntar más veces por qué, tras ellos, pues en general por detrás y a los lados de los errores humanos, hay Causas Condiciones, sistemas y procesos que fallaron, que permitieron que los efectos de dichos errores humanos tuvieron dichas consecuencias.
Por tanto durante la investigación es fundamental transmitir a los participantes que el objetivo del Análisis Causa Raíz no es buscar culpables, sino buscar las múltiples causas que generan el problema, tanto Causas Acciones como Causas Condiciones, para que una vez completado el gráfico y habiendo recorrido todas las causas físicas, humanas, de proceso, sistémicas y latentes, poder entonces pasar al tercer paso de la metodología, de proponer Soluciones Efectivas, que cumpliendo ciertas reglas de validación para encontrar las Mejores Soluciones, nos permitan controlar de la mejor manera el Problema, de preferencia Eliminando, Cambiando o al menos Controlando los efectos de cada causa donde se interviene.
El cuarto paso, y que normalmente muchos olvidan, es el de Monitorear los Resultados de aplicar las Mejores Soluciones, que fundamentalmente es medir los resultados de la aplicación dichas Mejores Soluciones para verificar su éxito. Y aquí también, como se trata de medir y confirmar datos, la calidad de dicha mediciones, que mucha veces se trata de medir la evolución de los KPI que fueron afectados por el Problema, es de crucial importancia, para validar el éxito de la aplicación de las soluciones, y en definitiva el éxito del Análisis Causa Raíz.
Saludos cordiales,
Santiago
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Santiago Sotuyo Blanco
Engineering Manager - Latin America
ARMS Reliability
Ciudad De La Costa
Uruguay
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Original Message:
Sent: 06-04-2020 11:29 PM
From: Carolina Altmann Macchio
Subject: La efectividad del Análisis de Causa Raíz
Muchas gracias @Victor Manriquez por tu valioso aporte.
Coincido en la relevancia de la calidad de la información y la rigurosidad que se debería requerir, para que sean consideradas como evidencias, para poder validar o descartar hipótesis.
Cordial saludo.
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Mg. Ing. Carolina Altmann, CMRP, MLAII, CMVP
Director Consultor ALTMANN & Asociados
Vice- Chair SMRP Latin American Affiliate
Email: caltmann@altmann.com.uy
Tel: +(598) 99 798 732
www.altmann.com.uy
Original Message:
Sent: 06-04-2020 08:38 PM
From: Victor Manriquez
Subject: La efectividad del Análisis de Causa Raíz
Un punto esencial en el análisi de caisa raíz y donde la calidad de información es fundamemtal, es en la recolección y presentación de evidencias.
En el modelo del facilitador, que me cupo desarrollar, era exigido a los participantes en la reunión de ACR, presentar la evidencia de la afirmación que hacían para que esta fuera validada como causa.
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Victor Manriquez -
Senior Consultant
SOLSENCO
Lima
Original Message:
Sent: 06-01-2020 06:56 PM
From: Carolina Altmann Macchio
Subject: La efectividad del Análisis de Causa Raíz
Gracias por los aportes.
También, aprovecho para recordarles que el día 03 de Junio, @Santiago Sotuyo Blanco, estará impartiendo un Webinar, sobre: "Resolución efectiva de problemas".
Cordial saludo.
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Mg. Ing. Carolina Altmann, CMRP, MLAII, CMVP
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Original Message:
Sent: 06-01-2020 05:07 PM
From: ANGEL GARCIA LARA
Subject: La efectividad del Análisis de Causa Raíz
Es muy clara la importancia de la calidad del dato en todos las aplicaciones de una gestión de mantenimiento, el caso especifico de un ACR, este es realizado para localizar la causa raíz que ocasiono la falla o evento, y establecer las acciones y/o recomendaciones necesarias para evitar la recurrencia, el no contar con la información de los hechos reales que detonaron la ocurrencia de la falla o evento llevara a establecer acciones erróneas y no atacaremos el problema de raíz, algunas de las causas por lo que podría ocultarse información real, es el temor a sanciones y el evitar evidenciarse por haber realizado alguna acción incorrecta, en la medida que se haga conciencia de que el reportar la realidad de los hechos será en beneficio del análisis y por supuesto de la instalación o planta, se realizara un ACR correcto y se establecerán las acciones enfocadas a evitar la recurrencia.
"Mejorar lo que ya es bueno no necesita grandes lideres, mejorar lo que esta muy mal requiere de lideres de cambio excepcionales"
ANGEL GARCIA LARA
agarcial@me.com
Original Message:
Sent: 6/1/2020 2:11:00 PM
From: Carolina Altmann Macchio
Subject: La efectividad del Análisis de Causa Raíz
Muy cordial saludo.
En el interesante debate anterior, sobre el rol de la Planificación de Mantenimiento, se introdujo un tema muy relevante: la calidad de los datos de Mantenimiento.
Los invito, a compartir experiencias y sus opiniones acerca de:
- El impacto de los datos de Mantenimiento inexactos y de poca calidad, en la aplicación del Análisis de Causa de Raíz y su efectividad.
Agradezco los aportes que puedan brindan.
Cordial saludo.
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Mg. Ing. Carolina Altmann, CMRP, MLAII, CMVP
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