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Abstracto:
Todos hemos escuchado el término: Análisis de
Causa Raíz (RCA por sus siglas en inglés) y seguramente cada quién
tiene una interpretación diferente de su significado. Esta es la
razón por la cual en muchos casos se tiene una forma poco efectiva de
usarlo, y hay comunicación deficiente o nula entre quienes lo usan. Si
estamos usando diversas formas de RCA, entonces, al comparar nuestros
resultados no estaremos comparando "manzanas con
manzanas". Aquí vamos a explorar la disciplina necesaria para
darle consistencia a nuestro programa de RCA mejorando totalmente su
credibilidad y la comunicación de los resultados.
Desde
la evolución del Mantenimiento Productivo Total (TPM) en los EEUU ha
habido un movimiento consistente hacia la exploración de la calidad del
proceso en vez de la calidad del producto. Antes de la llegada del TPM,
las organizaciones de calidad se contentaban con medir la calidad del
producto terminado como salía de la línea. Aún cuando admirable esa
medida era demasiado tardía si se hallaban defectos de calidad. El
producto, y probablemente todo el lote tenía que ser reprocesado a un
alto costo para la organización.
Entonces
se introdujeron los principios de W.
Edwards Deming de TPM e impulsaron el concepto de "calidad del
proceso". En pocas palabras, esto significa que debemos medir
variables clave en el proceso para detectar cualquier variación
inaceptable. De esta manera, corregimos la variación en el proceso y
evitamos la manufactura de productos fuera de especificación. Esta era se
está continuando dentro del Siglo 21 con la introducción del índice de
calidad Six Sigma (99.999996% calidad).
Sumariando
lo anterior relativo a aplicar el TPM, apliquémoslo a un proceso de
no-manufactura como el RCA. Como discutimos anteriormente, RCA tiene
diferentes significados para diferentes personas. Algunos aplican
esfuerzos indisciplinados como el método de "prueba y error"
como su perspectiva de RCA. Esto significa que nos percatamos de un
problema, y vamos directo a lo que es la causa más obvia, ¡PARA
NOSOTROS!. Estamos usando la perspectiva del "producto
terminado". No validamos ninguna de nuestras suposiciones,
simplemente adoptamos una y gastamos dinero en una compostura esperando
que funcione. La experiencia ha demostrado que esta forma de hacerlo es
cara e inefectiva.
Ahora,
apliquemos un sistema disciplinado tipo TPM de RCA tal como el Árbol
Lógico que se emplea en el programa PROACT®. El Árbol Lógico permite
representar gráficamente las relaciones de causa y efecto que nos conduce
a descubrir el evento indeseable y cuál fué la causa raíz del problema.
En
este procedimiento, debemos identificar claramente el evento indeseable y
todos sus detalles asociados mediante hechos que los soporten. Los hechos
deben soportarse con observación directa, documentación y algunos
conceptos científicos. ¡No pueden ser rumores ni suposiciones!
Por
ejemplo, en el caso que presentamos enseguida, la mayoría de las personas
insistirían en comenzar con la falla del rodamiento. Sin embargo, cuando
el evento se presentó, ¿por qué llamó nuestra atención? No llamó
nuestra atención el rodamiento fallando, sino el hecho de que la bomba
dejó de proveer algo. Por lo tanto el evento final que llamó nuestra
atención fue la falla de la bomba. Una razón o modo de que la bomba
fallase fue debido a la falla del rodamiento. Esto resulta evidente
cuando vemos el rodamiento dañado (evidencia física). La parte alta de
nuestro Árbol Lógico se verá así:
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Evento:
Falla de la bomba
Hecho – DCS Verificación |
Modo:
Falla de Rodamiento
Hecho -
Rodamiento Físico |
Figura 1.0 – Evento
y Modo Apoyado por los Hechos
Continuando
nuestra búsqueda en retrospectiva de la causa y relaciones de los efectos,
nos preguntaremos: ¿Cómo puede fallar un rodamiento? Las hipótesis
pueden ser: erosión, corrosión, fatiga o sobrecarga. ¿Cómo podemos
verificar cuál de ellas es la verdadera causa? Simplemente haremos que un
laboratorio metalúrgico haga un análisis del rodamiento. Para efectos de
este ejemplo, digamos que el reporte nos indica que sólo hubo signos de
fatiga, ahora nuestro "Árbol Lógico" avanzará un nivel, y se
verá como el la figura 2.0
Figure
2.0 – Hipótesis Adicional
Podemos
ver que a medida que desarrollemos nuevas series de hipótesis, iremos
probando lo que decimos a cada nivel del proceso. A medida que avanzamos
este proceso reiterativo, vamos validando nuestras conclusiones a cada
paso del camino. De esta forma, cuando llegamos a conclusiones en cada
etapa, esas conclusiones serán las correctas, porque no estamos haciendo
suposiciones, sino las estamos basando en "hechos". Esto
también implica que nos comprometemos a efectuar gastos para poder
superar las causas que se identifican, que invertiremos dinero en evitar
que el problema se repita.
La
aplicación del TPM en los procesos de pensamiento, no es un concepto
nuevo. Cuando pensamos en experimentación científica, se sigue la misma
premisa. Al seguir esos experimentos, se parte del desarrollo de diversas
hipótesis, y a base de un método de prueba, llegamos a conclusiones
válidas. Si lo pensamos bien, este es el "proceso de calidad"
que debe seguirse en cualquier actividad de investigación. Pensemos en:
Detectives, Investigadores de Accidentes de Transporte (NTSB), Médicos,
Investigadores de Incendios, etc. Todos ellos formulan hipótesis y luego
tienen que decidirse por aquella o aquellas que pueden probar lo que dicen
o proponen.
En
un esfuerzo por mover nuestras culturas hacia la precisión, debemos usar
los conceptos de TPM en nuestros procesos administrativos también.
La perspectiva del TPM es aplicable a: Maquinaria, Procesos y Situaciones
Humanas. No debemos limitarnos al aplicar estos conceptos.
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