¿Qué es el análisis de causa raíz? Una guía para la mejora de procesos y la fabricación.

Las apariencias engañan. Sobre todo cuando un fallo puede ser el resultado de varios factores que actúan de forma aislada o combinada. Precisamente por eso, el Análisis de Causa Raíz (ACR) adopta un enfoque minucioso y riguroso para llegar al fondo del asunto.

El análisis de causa raíz rara vez se menciona en las descripciones de puestos de trabajo. Sin embargo, cabe destacar que todos los gerentes realizan análisis de causa raíz de forma rutinaria para tomar decisiones informadas. Toda operación requiere una investigación previa similar a un análisis de causa raíz. La lectura de estudios de caso y metodologías para el análisis de causa raíz solo sirve como guía teórica para su aplicación práctica. El análisis de causa raíz se basa principalmente en buenas observaciones, un buen conocimiento de los fundamentos estadísticos y una firme capacidad para atenerse a lo que se sabe sin hacer suposiciones ni sacar conclusiones precipitadas.

Los análisis de causa raíz suelen ser tediosos, ya que existe una larga lista de posibilidades y múltiples explicaciones aparentemente racionales que conducen al mismo problema. La mayoría de las explicaciones plausibles no son ratificables o resultan un callejón sin salida para la experimentación debido a un enfoque poco razonable o a un costo elevado.

El análisis de causa raíz (ACR) suele asemejarse a un proyecto con limitaciones de costo, tiempo y riesgo de decisiones erróneas. Generalmente, se espera que el ACR corrija la causa subyacente, que solo puede descubrirse con el tiempo. En ocasiones, los ACR están vinculados a la asignación de sanciones y pueden ser muy difíciles de desentrañar, es decir, correlacionar la causa y el efecto sin confundirlos.

En este artículo, me gustaría compartir algunos matices del RCA, a modo de introducción para los lectores del blog. En función de los comentarios y la respuesta a este artículo, podremos compartir contenido posterior que profundice en el proceso exacto del RCA, tanto en su fase creativa como en la iterativa y definida.

Por qué el análisis de causa raíz (RCA) es importante en la fabricación

Para resolver un problema, es necesario encontrar su causa raíz. De lo contrario, los esfuerzos correctivos carecen de dirección y son inútiles. El análisis de causa raíz (ACR) consiste en orientar a quienes solucionan el problema en la dirección correcta.

Los componentes clave de un RCA son:

• Hallazgos inmediatos y medidas de contención provisionales: evaluación de la ICA;
  
• Todos los hallazgos posibles y reales que contribuyen al fallo: evaluación y razonamiento de todos los factores;
  
• Verificación de la causa raíz;
  
• Medidas correctivas permanentes; y
  
• Notas sobre las pruebas y validaciones realizadas, el nivel de confianza y el porcentaje de contribución de los factores al fallo.

Efficient Innovations ha trabajado en numerosos análisis de causa raíz para nuestros estimados clientes en relación con moldes de plástico, procesos de moldeo, maquinaria, automatización de envases y máquinas para líneas de llenado.

Errores comunes en el análisis de causa raíz: cómo evitar el sesgo de correlación causal.

Las personas tienden a pensar de ciertas maneras que pueden llevar a desviaciones sistemáticas del juicio racional. El sesgo más común y tristemente célebre es el sesgo de correlación casual.

Cada dato estadístico puede analizarse en busca de una correlación; si se encuentra una regresión en esos datos, es común que el ser humano asocie casualmente los factores. Si bien la regresión puede explicarse, no necesariamente tiene una causa. Este es el factor principal que he considerado de vital importancia para corregir las deficiencias de un sistema o para llegar a una conclusión estadística.

En EIPL, durante el último año hemos llevado a cabo numerosos análisis de causa raíz y análisis basados ​​en datos, todos ellos culminando en la corrección de un error común: la correlación casual de los factores dependientes e independientes involucrados en el análisis; donde una regresión correctamente identificada se confundía con una causa.

Ejemplo práctico: Análisis de causa raíz en líneas de moldeo por inyección y envasado.

Permítanme explicarlo con un ejemplo de la industria del moldeo por inyección. Cada vez que un componente falla en la línea de ensamblaje o en la línea de empaquetado, verificamos si hay valores atípicos en los resultados de las mediciones del componente y en los resultados de las pruebas funcionales.

Cabe mencionar que, en el laboratorio, pueden producirse mayores fugas en la línea de envasado junto con un aumento en la fuerza necesaria para retirar la tapa. Si bien ambos factores parecen estar perfectamente correlacionados y ser lógicamente coherentes, no existe una relación causal entre ellos.

Para que la regresión sea de causa y efecto, deben estar lo suficientemente separadas como para poder ser analizadas de forma aislada o no deben violar las pruebas de falsos negativos.

Principales desafíos en la realización de un análisis de causa raíz

• Información faltante y limitaciones de datos

Dado que es imposible disponer de todos los datos y mantenerlos/monitorearlos durante un período prolongado, los datos clave necesarios para el análisis de causa raíz (ACR) a menudo pueden faltar o ser difíciles de obtener. O incluso imposibles de conseguir considerando la cronología de los eventos.

Por lo tanto, la habilidad clave se reduce a la capacidad de detectar relaciones causales a partir de la información disponible. En el análisis de causa raíz técnico, el punto de vista estadístico a menudo no se considera o se desconoce.

Existen diversos enfoques, como el análisis de trayectorias, el estudio de afinidad jerárquica y el descuento de valores para valores atípicos, valores de significancia que deben considerarse antes de determinar la ponderación de los posibles factores contribuyentes.

• Recopilación de pruebas y mapeo de procesos

Recopilación de datos y pruebas para establecer la secuencia de los acontecimientos.

Lluvia de ideas y mapeo de valor para el análisis de causa raíz.

Esto puede resultar exhaustivo, ya que diferentes fabricantes y equipos podrían necesitar colaborar para determinar las posibles vías de recopilación de información. La clave para lograrlo reside en la creación de diagramas detallados de mapeo de procesos, ya sea en hojas de cálculo o en papel, con la colaboración de quienes mejor conocen el proceso.

Comprender las múltiples causas raíz y las distintas perspectivas

Multiplicidad de causas raíz y capas de puntos de vista: Este es un punto muy interesante cuando se trata de análisis de causas raíz.

Es muy probable que diversos factores contribuyan a la situación o al desarrollo del problema que se investiga. Sin embargo, otro factor que influye es la concurrencia de dichos factores. ¿Acaso siempre ocurren al mismo tiempo?

Cuando decimos que hemos llegado a la causa raíz, puede que sea así desde el punto de vista de ese departamento en particular.

Por ejemplo, el análisis de las causas ha llevado a comprender que problemas como las tolerancias de fabricación podrían ser el resultado de tolerancias en la herramienta IM o en el inserto del núcleo, además de muchos otros factores como tolerancias acumuladas, métodos de ensamblaje, mano de obra o prácticas de mantenimiento.

Tanto para el cliente como para el fabricante del molde, estos podrían ser la “causa principal”.

Si se compartiera esta causa raíz con el responsable técnico de la empresa, este podría profundizar en por qué no se cumplieron las tolerancias de fabricación de los componentes individuales y descubrir que los electrodos utilizados estaban desgastados, que el método de alineación era defectuoso, que la frecuencia de las comprobaciones con la herramienta de fresado era insuficiente, que la selección de la herramienta era incorrecta o una combinación de algunos de estos factores.

Conociendo la causa raíz del problema, el director general de la empresa puede investigar por qué el método no fue el adecuado o por qué la herramienta seleccionada fue incorrecta. Podría descubrir que el presupuesto para el mantenimiento de las cortadoras era insuficiente, que el personal estaba sobrecargado de trabajo, que la herramienta se compró al proveedor más barato, etc.

Por lo tanto, resulta muy importante saber quién solicita la RCA y con qué intención.

Metodologías de RCA: Del análisis de las causas a los enfoques estadísticos

La lectura de estudios de caso y metodologías para el análisis de causa raíz (ACR) solo sirve como guía teórica para su aplicación práctica.

El análisis de causa raíz (ACR) se basa principalmente en buenas observaciones, una buena comprensión de los fundamentos de la estadística y una capacidad inquebrantable para atenerse a lo que uno sabe sin hacer suposiciones ni sacar conclusiones precipitadas.

Enfoques como el análisis de las causas y los motivos, el análisis de trayectorias, el estudio de afinidad jerárquica y las técnicas de evaluación estadística ayudan a determinar la ponderación de los factores contribuyentes y a evitar la interpretación errónea de la regresión como causalidad.

Mejores prácticas para realizar un análisis de causa raíz (ACR) eficaz

El análisis de causa raíz (RCA) se asemeja a un proyecto con limitaciones de costo, tiempo y riesgo de tomar decisiones erróneas.

Los análisis de causa raíz suelen ser tediosos, ya que existe una larga lista de posibilidades y múltiples explicaciones aparentemente racionales que conducen al mismo problema. La mayoría de las explicaciones plausibles no son ratificables o resultan un callejón sin salida para la experimentación debido a un enfoque poco razonable o a un costo elevado.

Generalmente, se espera que el análisis de causa raíz (ACR) corrija la causa subyacente, la cual solo puede descubrirse con el tiempo. También puede implicar aspectos delicados, como la asignación de sanciones, por lo que es fundamental correlacionar cuidadosamente la causa y el efecto sin confusiones.

Conclusión: El análisis de causa raíz como herramienta para acciones correctivas y mejora continua.

Para resolver un problema, es necesario encontrar su causa raíz. De lo contrario, los esfuerzos correctivos carecen de dirección y son inútiles. El análisis de causa raíz (ACR) consiste en orientar a quienes solucionan el problema en la dirección correcta.

En el próximo artículo exploraremos el lado creativo de las investigaciones forenses en la industria de la mensajería instantánea. Hasta entonces, esperamos sus opiniones y comentarios.

Le invitamos a contactarnos para obtener más información sobre cómo nuestro equipo puede ayudarle a realizar un análisis exhaustivo de las causas raíz de sus problemas actuales. Sus consultas son importantes para nosotros y nos comprometemos a brindarle la orientación necesaria para que pueda afrontar estos desafíos con eficacia.

Preguntas frecuentes

1. ¿Qué es el análisis de causa raíz (ACR) en el moldeo por inyección?El análisis de causa raíz (ACR) en el moldeo por inyección es un proceso de investigación estructurado que se utiliza para identificar la causa fundamental de defectos o fallas. En lugar de abordar los síntomas superficiales, el ACR se centra en descubrir los factores subyacentes que contribuyen a los problemas de calidad, rendimiento o proceso.
2. ¿Por qué es importante realizar una investigación y un análisis de diagnóstico para resolver problemas de moldeo?
   Una investigación exhaustiva garantiza que las medidas correctivas aborden la causa real del problema, no solo sus síntomas. Sin un diagnóstico adecuado, los esfuerzos pueden ser ineficaces, lo que conlleva defectos recurrentes, desperdicio de recursos y un mayor tiempo de inactividad en la producción.
3. ¿Cuáles son los pasos clave que implica un proceso de investigación de la causa raíz en la fabricación?
   Los pasos clave incluyen la identificación de hallazgos inmediatos, la implementación de medidas de contención provisionales, la evaluación de todos los posibles factores contribuyentes, la verificación de la causa raíz mediante pruebas, la definición de acciones correctivas permanentes y la documentación de los resultados de la validación y los niveles de confianza.
4. ¿Cómo se distingue entre correlación y causa real al diagnosticar defectos?
   La correlación indica que dos factores se mueven conjuntamente, pero no confirma la causalidad. Para establecer una causa verdadera, las variables deben aislarse y analizarse de forma independiente, asegurando que la relación se mantenga sin violar los criterios de validación estadística o lógica.
5. ¿Cuáles son los errores comunes que se producen durante el análisis de causa raíz (RCA) en el diagnóstico de procesos de moldeo por inyección?
   Un error frecuente es suponer que correlación implica causalidad. Otros errores incluyen hacer suposiciones sin datos suficientes, ignorar la evaluación estadística, pasar por alto factores contribuyentes o concluir prematuramente la investigación sin la verificación adecuada.
6. ¿Cómo contribuyen la recopilación de datos y el mapeo de procesos a un diagnóstico eficaz?
   La recopilación precisa de datos y el mapeo detallado de procesos ayudan a reconstruir la secuencia de eventos que condujeron al fallo. La lluvia de ideas colaborativa y la documentación sistemática permiten a los equipos identificar posibles vías y evaluar objetivamente los factores contribuyentes.
7. ¿Qué dificultades suelen presentarse al diagnosticar fallos en los procesos de moldeo?
   Entre los desafíos más comunes se encuentran la falta de datos o la información incompleta, la dificultad para establecer cronogramas, la interacción de múltiples variables y las limitaciones de tiempo o costo. Estos factores dificultan la identificación de la causa raíz y requieren enfoques analíticos rigurosos.
8. ¿Pueden múltiples causas raíz contribuir a un único problema de moldeo por inyección?
   Sí, varios factores pueden actuar simultáneamente o de forma secuencial para generar un defecto. Las causas raíz pueden variar según la perspectiva (operador, fabricante de herramientas, ingeniero de calidad o gerencia), lo que subraya la importancia de definir claramente el alcance de la investigación.
9. ¿Cómo puede una investigación diagnóstica eficaz mejorar la calidad de la producción y reducir la recurrencia de problemas?
   Al identificar y abordar la verdadera causa subyacente, el análisis de causa raíz (RCA) permite implementar acciones correctivas específicas. Esto reduce la recurrencia de defectos, mejora la estabilidad del proceso, optimiza la calidad del producto y fomenta la mejora continua en las operaciones de fabricación.