Em busca da Causa Raiz

Não existem fenômenos sobrenaturais. As causas estão lá, esperando para ser descoberta. Veja como.

Claudemir Oribe

Segundo os princípios mais básicos da gestão da qualidade, resolver um problema significa eliminar ou minimizar a causa raiz (1). Para as pessoas pouco treinadas, isso envolve escolher um alvo e agir para apenas depois descobrir se o alvo estava ou não correto. Isso não passa de tentativa e erro. No MASP, a sequência é inversa: primeiro ter certeza das causas para depois “acertar na mosca”. Uma análise de causa-raiz tem, basicamente, três grandes etapas: modelagem dos componentes do problema, definição dos alvos mais prováveis e a confirmação dessas possíveis causas (2).

A modelagem dos componentes do problema é a construção de um modelo hipotético, que represente relação de causa e efeito entre o problema e todas as possibilidades de causas que se possa identificar. Devem ser usadas várias fontes de informação: evidências colhidas no local, experiência e insights dos membros da equipe de melhoria, informações de fornecedores e de outras empresas, opiniões dos operadores dos processos e de especialistas, literatura técnica e pesquisas na internet. O modelo pode ser construído num diagrama de árvore ou diagrama de causa-e-efeito (Ishikawa) apenas com as hipóteses prováveis, descartando aquelas com baixa probabilidade de provocar o problema (3). Esse mapeamento serve para reunir informações fragmentadas, organizar o pensamento e facilitar a compreensão do fenômeno, e deve ser atualizado a medida em que o projeto evolui.

A segunda grande etapa se refere à escolha das causas hipotéticas mais prováveis confirmação como causas reais do problema. Cada causa hipotética possui uma conjectura plausível, que explica por que ela causaria o problema, e que deve ser analisada em termos de probabilidade de ocorrência e intensidade (4) de causar o problema. As que atenderem ambos os critérios são as mais prioritárias. Essa decisão pode encurtar o tempo total para resolução do problema e sofrer as influências das crenças e preconceitos dos membros da equipe. Por isso é fundamental render-se às evidências reais ao invés de simples opiniões. Isso se chama objetivação.

Finalmente, a terceira e mais importante etapa se refere à confirmação das causas hipotéticas. Uma confirmação acontece quando ficar comprovado que ela efetivamente causa o problema (5). A primeira evidência disso é quando a tal causa se comporta de forma similar ao problema. Isso muito provavelmente não é uma coincidência, mas uma relação causal. A confirmação deve ser feita unicamente por dados colhidos de três formas: dados históricos, dados atuais e dados colhidos por meio de experimentos.

O ideal é fazer pelo menos duas confirmações em subetapas separadas. A primeira é a com dados históricos ou atuais do processo em funcionamento normal e sem qualquer intervenção. No entanto, coincidências acontecem e, para evitar enganos e ter certeza, recomenda-se fazer alguns experimentos controlados provocando as causas e verificando se o problema acontece (6).

Se a causa for confirmada então a próxima etapa será elaborar um plano de ação. No entanto, se isso não acontecer, novas buscas de causas reais devem ser empreendidas, seguindo as demais possíveis causas identificadas anteriormente. Se todas as causas hipotéticas não forem confirmadas, então nova observação atenta deve ser realizada para encontrar novas e promissoras possibilidades.

Persistência é essencial para quem resolve problemas. Não existem fenômenos sobrenaturais: as causas estão lá para serem encontradas, e problema algum resiste a uma combinação de determinação, objetividade e um método bem estruturado.

Claudemir Oribe é mestre em administração, consultor e instrutor de MASP, ferramentas da qualidade e gestão de T&D – claudemir@qualypro.com.br

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Referências

ANDERSEN, Bjorn; FAGERHAUG, Tom. Root Cause Analysis: simplified tools and techniches. Milwaukee: ASQ, 2006.

BAUER, John E.; Grace L. DUFFY; Russell T. WESCOTT. Eds. The quality improvement Handbook. 2. ed. Milwaukee: ASQ, 2006.

CAMPOS, Vicente Falconi. TQC: Controle da Qualidade Total (no estilo japonês). 8. ed. Belo Horizonte: INDG, 2004.

DEMING, William Edwards. Qualidade: a revolução da administração. Rio de Janeiro: Marques-Saraiva, 1990.

HOSOTANI, Katsuya. The QC problem solving approach: solving workspace problems the japanese way. Tokio: 3A Corporation, 1992.

IMAI, Masaaki. Gemba Kaizen: estratégias e técnicas do Kaizen no piso de fábrica. São Paulo: IMAN, 1996.

JURAN, Joseph. M. Juran na Liderança pela Qualidade: um guia para executivos. São Paulo: Pioneira, 1990.

JUSE – JAPANESE UNION OF CIENTISTS AND ENGINEERS. How to operate QC Circle activities. Tokyo: QC Circles Headquarters – JUSE, 1985. Primeira edição em japonês impressa em 1971.

KUME, Hitoshi. The QC Story. In: KUME, Hitoshi. Statistical methods for quality improvement. Tokyo: 3A Corporation, 1992. p. 191-206.

MIZUNO, Shigueru. Gerência para a Melhoria da Qualidade: as sete novas ferramentas para o controle da qualidade. São Paulo: LTC, 1993.

ORIBE, Claudemir Y. Diagrama de Árvore: a ferramenta para os tempos atuais. Revista Banas Qualidade, São Paulo: Editora EPSE, ano XIII, n. 142, março 2004, p. 78-82.

ORIBE, Claudemir Y. Quem Resolve Problemas Aprende? A contribuição do método de análise e solução de problemas para a aprendizagem organizacional. Belo Horizonte, 2008. Dissertação (Mestre em Administração). Programa de Pós-Graduação em Administração da Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais.

ORIBE, Claudemir Y. Erros Típicos na Aplicação do MASP – parte 2. Revista Banas Qualidade, São Paulo: Editora EPSE, n. 239/47, abril 2012. p. 21.

ORIBE, Claudemir Y. O Desafio da Descoberta da Causa Raiz. Revista Banas Qualidade, São Paulo: Editora EPSE, n. 246/54, dezembro 2012. p. 31.

SHINGO, Shigueo. Kaizen e a Arte do Pensamento Criativo: o mecanismo do pensamento científico. Porto Alegre: Bookman, 2010. Edição japonesa publicada com Idea wo Nigasuna. Tokio: Hakuto-Shobo, 1959.

TAGUE, Nancy R. The Quality Tool Box. 2. ed. Milwaukee: ASQ Quality Press, 2005.

Notas

(1) Embora muito empregada, a denominação causa raiz não é uma denominação unanime, conforme pode ser constatado no Apêndice A.

(2) Hiroshi Kume divide a etapa de Análise do MASP em duas grandes etapas: definir hipóteses e testar as hipóteses. Cada uma delas é subdividida em três outras.

(3) As ferramentas Brainstorming ou 5 Porquês pode ser empregada para a construção dos diagramas sendo que, esta última pode também testar cada relação causal. Para um mapeamento consistente é fundamental que o diagrama seja analisado e revisado criticamente, pelo menos três vezes.

(4) A análise de intensidade pode ser realizada por meio de uma análise de correlação calculando-se o índice de correlação de Pearson. Este índice varia entre -1 e 1 e quanto mais próximo desses extremos, mais o comportamento da causa se assemelha ao problema. A análise de Pareto também é empregada quando os dados têm características de atributos.

(5) Uma causa raiz é apenas a causa principal. Em processos de resolução de problemas, quase sempre existem várias causas que atuam de maneira combinada para provocar um problema. A causa raiz pode ser arbitrada naquela onde uma solução tenha maior grau de viabilidade.

(6) A realização de experimentos só pode ser feita se os custos envolvidos forem razoáveis e não houver riscos de qualquer natureza.

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