Juurisyyanalyysi vai pinnallinen syyanalyysi?

Juurisyyanalyysi (RCA) kattaa laajan kirjon analyysejä ideoista uusiin tuotteisiin, palveluihin ja prosesseihin ja  kroonisista ongelmista akuutteihin sporaidisiin ongelmiin. Ongelmien juurisyyt voidaan selvittää tapahtumatasolla tässä ja nyt tai laajemmin systeemi- ja prosessitasolla. Näitä kaikkia analyysejä vaivaa ”pinnallisen analyysin ongelma”, jossa todellinen juurisyy jää löytymättä virheellisen analyysin seurauksena.  

Erityinen ongelmaryhmä ovat onnettomuudet, äkilliset vahingot ja laitehäiriöt, viat, äkilliset laitteiden luotettavuusongelmat, hoitovirheet, yllättävät reklamaatiot, joiden analyysi pitäisi tehdä välittömästi kohdistuen itse tapahtumaan, jotta uusiutumisvaara ja ”tamperointi, yliohjaus” voidaan torjua. Tähän ongelmaryhmään on kehitetty ”Root cause analysis (RCA)” standardi, SFS-EN 62740:2015, joka määrittelee analyysikohteen ja analyysit ”erityisen kiinnostavalle tapahtumalle, fokus tapahtumalle” (particular event of interest, focus event). Useasti tämä kohdetapahtuma-analyysi sekoittuu systeemi ja prosessipohjaisten juurisyy-analyysien kanssa – haemmeko tapahtuman syytä vai syytä tapahtumalle. 

Ensimmäisessä juurisyytä käsittelevässä artikkelissa käsittelin juurisyyn ja syyanalyysin kehittymistä, toisessa artikkelissa käsittelin yleisiä juurisyyn löytämisen strategioita. Tässä kolmannessa artikkelissa käsittelen juurisyyanalyysejä ja pinnallista analyysiä ja näiden eroja yksityiskohtaisemmin. 

Sisältö:

1. Analyyttinen ja numeerinen ongelmanratkaisu
2. Mikä ymmärretään RCA-analyysiksi?
3. Analyyttisen prosessin tarkastelu: Pinnallinen Syyanalyysi
4. Katsaus analyyttisiin RCA työkaluihin
   4.1. 5-Miksi (5 Why’s)
   4.2. Kalanruotokaavio eli Ishikawa-diagrammi
   4.3. Aivoriihi (Brainstorming)
   4.4. Vianetsintä (Troubleshooting)
   4.5. Perinteinen ongelmanratkaisu
   4.6. Ehdot todelliselle Juurisyyanalyysille (RCA)

5. Analyyttisen prosessin tarkastelu: Todellinen juurisyyanalyysi (RCA)
5. 1. Root cause analysis (RCA): SFS-EN 62740:2015 Standardi
5.2. Logiikkapuu
5.3. Data-analyysiin perustuva RCA-analyysi 
6. Yhteenveto ja loppupäätelmät
7. Viitteet

1. Numeerinen ja analyyttinen ongelmanratkaisu

Ongelmien ratkaisu on keskeistä jokaisen organisaation tehokkaassa toiminnassa. Ongelmilta emme voi välttyä, mutta niiden määrää voidaan radikaalisti vähentää selvittämällä juurisyyt ja näin parantaa merkittävästi tuottavuutta, vähentää onnettomuuksia, vahinkoja, vikoja ja virheitä, hukkaa, asiakasvalituksia ja reklamaatioita. Itse asiassa kaikki ongelmanratkaisumenetelmät perustuvat tavalla tai toisella ”juurisyyn tai juurisyiden” löytämiseen ja II-artikkelissa esitettyihin strategioihin.

Ongelman ratkaisu (Problem Solving) laajassa merkityksessä: 

1. voi tapahtua tiedostamalla toive tai halu jonkin asian paremmasta tilasta ja/tai keksimällä jokin uusi tuote, palvelu tai prosessi, joka vastaa tähän ”kysyntään”. (≈ juurisyy toiveen tai halun toteutukselle), 
2. voi tapahtua olemassa olevan tuotteen, palvelun tai prosessin puutteeseen tai heikkouteen, vikaan tai virheeseen, hukkaan, joka halutaan korjata tai muuttaa paremmaksi (= juurisyy puutteelle, heikkoudelle).  

Ongelmanratkaisu voidaan edelleen jakaa tri W. Edwards Demingin⁽¹⁾ mukaan karkeasti kahteen osakokonaisuuteen: 1. Numeerinen ongelma ja reaktiivinen toimenpide ja 2. analyyttinen ongelma ja proaktiivinen toimenpide. (Artikkeli: Numeeriset ja analyyttiset tutkimukset)

Reaktiivinen toiminta painottuu enemmän menneisyyteen ja hakee ratkaisua menneisyydestä, faktoista. Puhtaimmillaan RCA edustaa reaktiivista toimintaa, joka kohdistuu hetken tapahtumaan (standardi SFS-EN 62740) ja yrittää löytää tapahtumaan vaikuttavat juurisyyt; fyysiset, inhimilliset ja piilevät. 

Proaktiivinen toiminta tähtää tulevaisuuteen ja hakee ratkaisua huomisen ongelmiin ideoista. Tämä vaatii kausaliteetin huomioimista. (Artikkeli: Kausaliteetti-syy on ehto parannukselle – mitä se on?). Jos kausaliteetti ei ole hallussa, ei ole myöskään huomisen parannus.

Nämä molemmat ongelmaryhmät voidaan edelleen ”pilkkoa” neljään osakokonaisuuteen – häiriön löytäminen (troubleshooting), faktan löytäminen, idean löytäminen ja ratkaisun löytäminen. Minkä löytäminen? Juurisyyn! 

2. Mikä ymmärretään RCA-analyysiksi?

Juurisyyanalyysistä tehtyjä tutkimuksia, kirjoituksia, google-hakuja tai muita lähteitä lukiessa ja selatessa törmää määrittelyongelmaan. Laajan juurisyyanalyysi-käsitteen sisällä on menetelmätason juurisyyanalyysien ryhmä. (Katso artikkelin I kuva 4, jossa on esitetty DeFeon  Juran´s Quality handbook, s 460 seitsemän erilaista RCA-menetelmää. Erityisen kiinnostavan sporadisen tapahtuman analyysiä, joka koskee niin tuotetta kuin prosessia, kutsutaan juurisyyanalyysisyyksi (RCCA/RCA)⁽⁵⁾, vaikka se on vain yksi monista RCA-ratkaisumenetelmistä, joskin erittäin tehokas ja ymmärrettävä. 

Tässä käsitteellisessä ristiriidassa on suuri sekaannuksen vaara. Mihin ongelmaan mitäkin menetelmää, työkalua, tulisi käyttää. Tämän seurauksena faktaperusteinen juurisyyanalyysi korvautuu helposti ja nopeasti toteuttavalla ”juuri-ideoiden” tuottamisella. Ideat ja mielikuvitushan eivät tunne rajoja! Tuloksena voi olla pinnallinen syyanalyysi, josta on enemmin haittaa kuin hyötyä. Syntyy vain ajan hukkaa ja kustannuksia ja uskomus, että ei-toivotuille tapahtumille, vialle, virheille, reklamaatioille ja hukalle on tehty jotain. Usein jää huomiotta, että jokainen väärä toimenpide lisää riskiä uusille ongelmille yliohjausvaaran vuoksi. Katso artikkeli: Jatkuvasta tarkastuksesta ja korjauksesta jatkuvaan parantamiseen tai sitten ei?

3. Analyyttisen prosessin tarkastelu: Pinnallinen Syyanalyysi?

Pinnallinen Syyanalyysi edustaa ”vähemmän” kurinalaista lähestymistapaa kuin todellinen tai todelliset juurisyyanalyysit (RCA), joita niitäkin on lukuisia erilaisia eri tarkoituksiin.  Useat yleisesti käytetyistä olevista analyysityökaluista, joita kutsutaan virheellisesti juurisyyanalyyseiksi, eivät täytä todellisen tapahtumaperäisen, sporadisen, RCA:n olennaisia elementtejä eivätkä myöskään systeemin ja prosessin analyyttisissä käytettävien RCA analyysien faktaehtoja. 

Nämä analyysit ovat pinnallisia analyysejä, jotka perustuvat vain ideoiden tuottamiseen vailla totuusperää. Tyypillisiä työkaluja näissä pinnallisissa analyyseissä ovat ”5-Why, kalanruotokaavio, aivoriihi, vianetsintä, perinteinen ongelmanratkaisu (PDCA, PDSA) ja monet lomakepohjaiset RCA-tarkistuslistat ja lomakepohjaiset analyysit”, koska niiden tuloksia ei ole vahvistettu faktalla.  

Monet näistä työkaluista ovat peräisin laatumenetelmistä, jotka kukoistivat 1970- ja 80-luvuilla ja ovat sieltä juurtuneet virheellisessä muodossa laatukenttään. Näitä kutsutaan laatutyökaluiksi aivan kuten oikeita työkaluja oikeassa työkalulaatikossa; ja kuten oikeita työkaluja, meidän olisi käytettävä oikeaa laatutyökalua oikeaan projektiin. Siksi on oltava selkeä käsitys projektin ominaisuudesta ja laajuudesta ennen kuin päätämme, mikä työkalu on sopivin juuri tähän ongelmaan.

Määritettäessä oikeaa menetelmää ja vaadittavan analyysin laajuutta ja syvyyttä, on tutkittava käsillä olevan ei-toivotun tapahtuman – onnettomuuden, vian, virheen, ei toivotun tapahtuman jne – luonne, suuruus ja vakavuus. Tyypillisesti tätä määrittelyä ei kuitenkaan tehdä RCA:n johtaneesta ei toivotusta tapahtumasta itsestään, vaan pikemminkin tapahtuman seurauksista. Analyysi kuitenkin perustuu tapahtumaan, ei seurauksiin.  Jos meillä tapahtuu jokin erityinen tapahtuma, jolla on jonkinlainen ei-toivottu tulos, sen prioriteetti on yleensä verrannollinen sen seurausten vakavuuteen, ei tapahtuman vakavuuteen. Vakava läheltä piti tapahtuma jää ehkä huomiotta!

Milloin on tarkoituksenmukaista käyttää 5 Miksi, kalanruotoa, aivoriihiä, vianetsintää (troubleshooting), ongelmanratkaisua (Problem solving, PDCA), lomakkeita tai RCA:ta? Mitkä ovat näiden hyvät ja huonot puolet?

4. Katsaus analyyttisiin RCA-työkaluihin 

”Analyyttiset työkalut ovat vain niin hyviä kuin niiden käyttäjät” tai toisin sanoen ”analyysi voi olla vain yhtä hyvä kuin analyytikko”.

Oikein käytettynä mitä tahansa työkaluista voidaan käyttää kattavasti etenkin, jos niitä yhdistetään RCA-prosessissa muihin työkaluihin, ja saadaan merkittäviä tuloksia Tämä tarkoittaa, että oiretta ei esiinny ja/tai tapahtuma ei toistu tulevaisuudessa ja siten säästetään kuluja. 

Kokemus kuitenkin osoittaa, että yksinkertaisten työkalujen houkuttelevuus on itse asiassa myös niiden haittapuoli ja samalla ansa. Nämä työkalut ovat tyypillisesti houkuttelevia, koska ne tuottavat nopeasti näennäisen tuloksen, vaativat vähän resursseja, ovat edullisia ja saavat analysoijan ja toimeksiantajan uskomaan, että ongelma ei enää toistu, kun näennäisjuureen puututaan. Yksittäisistä työkaluista puuttuu leveys ja syvyys.

4.1. 5-Miksi (5 Why´s) on yksinkertainen lähestymistapa, josta on erilaisia versioita. ”5 Miksi” työkalua käytettäessä analyytikko kysyy itseltään kysymyksen ”MIKSI?”. Vastaa kysymykseen ja kysyy edelleen vastauksesta ”miksi”. Tämä toistuu viisi kertaa ja viimeinen vastaus on juurisyyn.

Mitkä ovat perinteisen 5 Miksi -lähestymistavan hyvät ja huonot puolet, kun menetelmää sovelletaan vakavasti otettavaan tapahtumaan:

Hyvät puolet

”5 Miksi” -lähestymistavan houkuttelevia puolia ovat:
1. Se on nopea. Yleensä kestää alle tunnin (ellei minuutteja) tehdä analyysi.
2. Se ei ole resurssi-intensiivinen. Yleensä yksittäisten henkilöiden suorittamia vastakohtana tiimien suorittamat analyysit.
3. Se päätyy yhteen (1 kpl) juurisyyhyn.
4. Se on edellisistä syistä johtuen edullinen. 

Huonot puolet

”5 Miksi” -menetelmän tärkeimmät haitat:
1. Vika, virhe tai ei-toivottu tapahtuma ei aina tapahdu lineaarisesti. Useat tekijät yhdistyvät samanaikaisesti sivusuunnassa (rinnakkain) mahdollistaen ei-toivottujen tulosten syntymisen.
2. Yhtä ainoaa juurisyytä ei esiinny (oikeastaan) koskaan, ja tämä on myös harhaanjohtava näkökohta tässä lähestymistavassa.
3. Ihmisillä on tapana käyttää tätä työkalua yksilöinä eikä tiimissä. 
4. Hypoteesit ja johtopäätökset perustuvat harvoin todisteille.

5 Miksi:n kehittämisen ja käytön alkuperäinen kohde oli Toyotan kokoonpanolinjat ja niissä olevat työntekijät, kuten ensimmäisessä artikkelissani totesin. Kun työntekijä kohtasi ei-toivotun lopputuloksen -virheen- linjatasolla, yksilöitä rohkaistiin ajattelemaan syvemmin kuin mitä he normaalisti tekisivät, kun tutkivat mahdollisia tulokseen vaikuttavia tekijöitä. Tuotantolinja on hyvin fyysinen tila, jossa vikaa edeltävät vaiheet (miksi kysymys) on helposti todennettavissa faktalla. Reunahuomautuksena: onnettomuustutkijat eivät käytä 5 Miksi -lähestymistapaa tutkimuksissaan! Miksi? Se johtaa helposti väärille jäljille ja liian heppoisiin selityksiin.

4.2. Kalanruotokaavio eli Ishikawa-diagrammi on toiseksi suosituin analyyttinen laatutyökalu. Tämä lähestymistapa on saanut nimensä kalamuotoisesta diagrammista. Ishikawa-diagrammi sana tulee sen kehittäjästä prof. Kaoru Ishikawasta, joka kehitti menetelmän 1960-luvulla.

Kalan selkä edustaa tapahtumasarjaa, joka johtaa ei-toivottuun lopputulokseen. Kalan ruodot itsessään edustavat syyluokkia, joiden pitäisi kuvata mahdollista vaikuttavaa tapahtumasarjaa. Nämä luokat vaihtelevat käyttäjästä toiseen. Suosituimmat syyluokkajoukot ovat yleensä:

4M+EP:tä: Mittaukset, Materiaali, Menetelmät, Koneet, Ympäristö, Ihminen
4M+EP´s: Measurements, Material, Methods, Machines, Environment, Personnel

6 M:tä: Johtaminen, Ihminen, Menetelmä, Kone, Materiaali, Mittaus
6 M’s: Management, Man, Method, Machine, Material, Measurement 

4 P:tä: Paikka, Menettely, Ihmiset, Käytännöt
4 P’s: Place, Procedure, People, Policies

4 S:t: Ympäristö, Toimittajat, Järjestelmät, Taidot
4 S’s: Surroundings, Suppliers, Systems, Skills

Kalanruotokaavio on työkalu, jota käytetään usein aivoriihien yhteydessä. Tiimin jäsenet päättävät käytettävän syyluokan ja kysyvät edelleen, mitkä kategorian tekijät aiheuttivat tapahtuman. Kun nämä tekijät on tunnistettu ja päästy yhteisymmärrykseen, huomio keskittyy ratkaisuihin.

Mitkä ovat perinteisen kalanruotolähestymistavan hyvät ja huonot puolet RCA:n yhteydessä:

Hyvät puolet

Tämän lähestymistavan houkuttelevia puolia ovat:

1. Se on perinteisesti tiimipohjainen.
2. Siihen on helppo määrittää syyt edellä kerrottujen syykategorioiden valinnan perusteella (kalanruodot).
3. Se on kattavampi kuin perinteinen 5 Miksi. 
4. Se on yksinkertainen tapa ohjata analyysiä, luokitella syitä.

Huonot puolet

Tämän lähestymistavan tärkeimmät haitat vakavasti otettavissa RCA-tapahtumissa:

1. Kalanruoto on aivoriihitekniikan käytön ytimessä. Kun ”syy”-kategoriat on valittu, tiimi pohtii, mitä kussakin syyluokassa olisi voinut tapahtua. Tämä ei siis ole syy-seuraus-pohjainen lähestymistapa (vaikka siltä vaikuttaa).
2. Jos valitaan liian vähän syyluokkia tai ei sopiva syyluokitus, kaikkien mahdollisten syiden/vaikuttavien tekijöiden luokat voivat jäädä huomiotta.
3. Työkalun käyttö ei mitenkään riipu kovista todisteista, jotka tukisivat olettamuksia juurisyistä. Kalanruoto antaa todennäköisesti kuulopuheiden ”lentää” ja ”käy yli” faktan.
4. Ihmisillä on tapana käyttää tätä työkalua yksilöinä eikä ryhmässä.
5. Ei voimakasta riippuvuutta fyysisten todisteiden käyttämisestä perustuen hypoteeseihin ja johtopäätöksiin.

4.3. Aivoriihi (Brainstorming) on perinteisesti tapa, jossa asiantuntijoiden joukko heittää ajatuksia tietyn tapahtuman mahdollisista syistä. Yleensä tällaisia istuntoja ei ole rakennettu tavalla, joka tutkii syy-seuraus-suhteita. Pikemminkin ihmiset vain ilmaisevat mielipiteensä ja pääsevät yhteisymmärrykseen ratkaisuista. Kun tätä lähestymistapaa verrataan myöhemmin lueteltuihin olennaisiin RCA-elementteihin, aivoriihi ei täytä RCA:ksi kutsuttavia kriteerejä ja kuuluu siksi pinnalliseen syy-analyysin luokkaan.

4.4. Vianetsintä (Troubleshooting) on yleensä ”laastariapu”-tyyppinen lähestymistapa tilanteen nopeaan korjaamiseen ja ennalleen palauttamiseen. Tyypillisesti vianetsinnän tekevät yksilöt, toisin kuin ryhmät, ja se vaatii vain vähän tai ei ollenkaan todisteita syiden tueksi. Riittää, kun oire laastaroidaan. Kuitenkin tätäkin vapaamuotoista prosessia kutsutaan usein RCA:ksi, mutta se ei selvästikään täytä RCA-kelpoisuuden kriteerejä.

4.5 Perinteinen ongelmanratkaisu, PDSA, PDCA, 7 Tools, Kaizen, QC story jne. Tämä on lähinnä RCA-kriteerien täyttämistä, joskin näitä käytetään erityisen tapahtuman tutkimisen lisäksi prosessiongelmiin. Ongelmanratkaisu on yleensä tiimipohjaista ja siinä käytetään strukturoituja työkaluja ja lomakkeita. Jotkut näistä työkaluista voivat perustua syy-seuraussuhteeseen, jotkut eivät. Ongelmanratkaisu jää usein RCA-kriteerien alle, koska se ei aina vaadi todisteita ja hypoteesin testausta tiimin jäsenten oletuksen tukemiseksi tai kumoamiseksi.

4.6. Ehdot todelliselle Juurisyyanalyysille (RCA)

Juurisyyanalyysi (Root Cause Analysis) on loogisesti täydellisten, näyttöön perustuvien, tiiviisti kytkettyjen tekijöiden ketjujen muodostaminen vähiten hyväksyttävistä seurauksista syvimpiin merkittäviin taustalla oleviin juurisyihin.

RCA-standardi SFS-EN 62740:2015 määrittelee: RCA on systemaattinen prosessi, jolla tunnistetaan kohdetapahtuman syyt.

Standardi antaa myös vaihtoehtoisen laajemman selityksen perustuen standardiin IEC 60050-192:2014: ”Systemaattinen prosessi vian, virheen tai ei-toivotun tapahtuman syyn tunnistamiseksi, jotta se voidaan poistaa suunnittelun, prosessin tai menettelyn muutoksilla.” 

RCA = “systematic process to identify the causes of a focus event”. RCA = “systematic process to identify the cause of a fault, failure or undesired event, so that it can be removed by design, process or procedure changes”

Jotta voimme tunnistaa, mikä on juurisyyanalyysiä ja mikä EI OLE juurisyyanalyysiä (pinnallinen syyanalyysi), meidän on määriteltävä, mitkä kriteerit on täytettävä, jotta prosessi ja sen työkalut voidaan luokitella juurisyyanalyysiksi.

Seuraavassa on juurisyyanalyysiprosessin olennaisia osia:

1. Ensimmäiseksi on tunnistettava todellinen ongelma, jota analysoidaan (ei vain oireita). Ehkä vain alle 20 % kaikista erityissyistä (ei toivotuista fokusilmiöistä) täyttää analysoitavuusehdon.  Jos kyseessä on kroonisten ongelmien RCA, ongelman määrittely ja ongelmanasetus (statement) on vieläkin tärkeämpää ja perusteellisempaa. Six Sigmassa käytetään erityisiä kriteerejä ongelmalle.
2. Syy-seuraus-suhteiden tunnistaminen, joista muodostuu ja tiivistyy syiden ja seurausten aukottomia ketjuja, jotka ovat aiheuttaneet ei-toivotun tuloksen 
3. Syy-seuraussuhteita tukevien todisteiden keräyksen suunniteltu ja järjestelmällinen (kurinalainen) kerääminen ja säilyttäminen
4. Kaikkien fyysisten, inhimillisten ja piilevien juurisyiden tunnistaminen, jotka liittyvät ei-toivottuun lopputulokseen. Hypoteesitestaus.
5. Tehokkaiden korjaavien toimien/vastatoimien kehittäminen samojen ja/tai samankaltaisten ongelmien estämiseksi tulevaisuudessa
6. Analyysin päätelmien (ja yhteistyön) tehokas kommunikointi ja opiksi ottaminen muille organisaatiossa toimiville

Taulukko 1. Analyyttisten prosessien vertailu RCA:n olennaisiin elementteihin. Pinnalliset RCA-analyysit ja todellinen RCA-analyysi 

5. Analyyttisen prosessin tarkastelu: Todellinen juurisyyanalyysi (RCA)

Hyviä juurisyyn analyysimenetelmiä, jotka täyttävät edellä mainitut ehdot, on lukuisia: Six Sigma, Shainin, RCA(RCCA), 8D, Logiikkapuu, ATS jne. Seuraavassa esitetään kolme erilaista todellista juurisyyanalyysiprosessia, joista kaksi on ”tapahtuma”perusteisia (focus event) ja yksi prosessiperusteinen.

5. 1. Root cause analysis (RCA): Standardi SFS-EN 62740:2015 mukaan.

RCA:sta on myös englanninkielinen standardi SFS-EN 62740:2015, joka on vahvistettu suomalaiseksi standardiksi 10.8.2015. Standardin johdannossa kuvataan standardin soveltuvuutta:  

”Juurisyyanalyysi (RCA) viittaa mihin tahansa systemaattiseen prosessiin, joka tunnistaa tekijät, jotka vaikuttivat tiettyyn kiinnostavaan tapahtumaan (focus event). RCA tehdään, jotta ymmärretään tapahtuman juurisyyt välittömästi ilmenevien oireiden lisäksi. RCA pyrkii paljastamaan juurisyitä, jotta joko niiden esiintymisen todennäköisyyttä tai niiden vaikutusta voidaan muuttaa.”

Eri menetelmät eroavat toisistaan prosessiaskelien, käytettyjen työkalujen ja dataintensiivisyyden osalta. Jotkut perustuvat enemmin päättelyyn kuin toiset. RCA standardin esittelemä geneerinen prosessi muodostuu viidestä askeleesta: 1. Aloitus, 2. Faktojen kerääminen, 3. Analyysi, 4. Validointi ja 5. Tulosten esittäminen (1. Initation, 2. Establiliching Facts, 3. Analysis, 4. Validation, 5. Presentation of Results) lisäksi standardi luettelee 12 erilaista työkalua ja menetelmää ja kuvaa niiden hyvät ja huonot puolet. 

Standardi luettelee standardin mukaisen käytön hyvät puolet:

1. saada parempi käsitys siitä, mitä on tapahtunut;
2. ongelmien syyn löytäminen, jotta korjaavat toimet voivat estää tulevia tapahtumia;
3. tunnistaa sellaisten tapahtumien syyt, jotka ovat hyödyllisiä tuloksia, jotta ne voidaan monistaa;
4. tunnistaa tehokkaampia toimia fokustapahtumien syiden käsittelemiseksi;
5. fokustapahtumatutkinnan tavoitteiden saavuttaminen tehokkaammin;
6. tuetaan jäljitettävyyttä fokustapahtumatutkimuksen todisteiden ja johtopäätösten välillä;
7. samanlaisten fokustapahtumien tutkimusten johdonmukaisuuden lisääminen;
8. fokustapahtuma-analyysin objektiivisuuden lisääminen.

Seuraavassa esiteltynä lyhyesti kaksi muuta todellista juurisyyanalyysiä – Logiikkapuu ja Data-analyysiin perustuva RCA (molemmat ovat lähellä standardia) 

5.2. Logiikkapuu

Logiikkapuu on eräs RCA:n perustuva menetelmä ⁽⁷⁾, jonka avulla voi esitellä juurisyyn löytämisen periaatetta. Logiikkapuu perustuu ”välittömien syiden strategiaan” (Artikkeli: Juurisyyn löytämisen strategioita).  Menetelmä vertautuu rikosten tutkintaan (ei-toivottu fokustapahtuma) ja sen selvittämiseen (todisteisiin ja motiiviin) ja tuomioistuntoon, jossa tuomio vahvistetaan kovien todisteiden perusteella. 

Logiikkapuu on lähellä onnettomuus-, vaurio- ja luotettavuustutkimusta ja FMEA-analyysiä. Logiikkapuu edustaa työkalua, joka on erityisesti suunniteltu käytettäväksi RCA:ssa. Se ei ole vain kokoelma analyysityökaluja, vaan ilmaisu syy-seuraus-suhteista, jotka asettuvat jonoon tietyssä järjestyksessä tiettynä hetkenä, joiden seurauksena syntyy ei-toivottu tulos. 

Nämä syy-seuraussuhteet vahvistetaan, validoidaan, kovilla todisteilla kuulo-puheiden sijaan. Todisteet johdattavat analyysiä, ei tiimin äänekkäin asiantuntija.

Logiikkapuu alkaa kuvauksella tosiseikoista, jotka liittyvät tapahtumaan.  Kuvassa logiikkapuun rakenne ja etenemisvaiheet.  

Tosiasiat (T) ja vikatilat (M) muodostavat niin sanotun ”ylälaatikon”. Vikatilat (modes) ovat ilmentymiä epäonnistumisesta ja tapahtuma (T) on ”vähiten hyväksyttävä seuraus”, joka laukaisi RCA-analyysin tarpeen. Vaikka saatamme tietää, mitä ovat vikatilat (modes), emme tiedä, kuinka ne voi tapahtua. Seuraavaksi kysytään, ”Kuinka vikatila (M) olisi voinut tapahtua”? Näistä kysymysten vastauksista muodostuu hypoteesit, jotka todistetaan oikeaksi tai kumotaan kovalla datalla vääräksi. Todistettu hypoteesi muodostaa uuden kysymyksen ”Kuinka hypoteesi H olisi voinut muodostua”. Nämä vastaukset todistetaan tai kumotaan faktalla. Ketjua jatketaan, kunnes päädytään juurisyyhyn. 

Tämä vahvistettujen, validoitujen hypoteesien ketju voi olla hyvinkin pitkä (8-12). Siinä voi olla useita rinnakkaisia haaroja. 

Tämän jälkeen viimeisen hypoteesin kohdalla kysytään miksi. Tämä kysymys avaa inhimillisen juurisyyn (IH) tai juurisyyt, jotka validoidaan. Kun validoitu miksi hypoteesi on löydetty, kysytään vielä miksi, joka tunnistaa latentit syyt, jotka myös validoidaan. Näin saadaan valmiiksi logiikkapuuhun perustuva juurisyyanalyysi.

Hyvät puolet

Logiikkapuun käytön edut vakavasti otettavassa tapahtumassa:

1. Se on hyvin kattava oikein käytettynä.
2. Se pystyy sukeltamaan syvälle päätöksentekijän ohi ja sisään organisaatio- järjestelmien puutteisiin.
3. Se VAATII kovaa näyttöä hypoteesien vahvistamiseksi, juurisyitä ja myötävaikuttavia tekijöitä.
4. Se yhdistää yhteiskuntatieteet (miksi hyvät ihmiset usein tekevät heikkoja päätöksiä) fysiikan tieteiden kanssa (miksi komponentit hajoavat).
5. Se voi viedä enemmän aikaa ja resursseja, mutta se myös varmistaa todennäköisemmin, että emme tee toista RCA:ta samasta asiasta taas… koska se tehtiin oikein ensimmäisellä kerralla!

Huonot puolet

Tämän lähestymistavan tärkeimmät haitat vakavissa tapahtumissa:

1. Se vie aikaa, johtuen ensisijaisesti pyrkimyksistä kerätä kovia todisteita kurinalaisella tavalla 
2. Se on resursseja vievää, pääasiassa siksi, että se vaatii asianmukaisten aiheasiantuntijoiden määräämistä osallistumaan tiimiin 
3. Vaatii ennakkoluulotonta ja valistunutta johtajaa, joka vaatii analyysiä ja hyväksyy, että puutteelliset organisaatiojärjestelmät vaikuttavat huonoihin päätöksiin, jotka johtivat tapahtumiin, joita RCA-analyysissä käsiteltiin.
4. Kattavat syy-seuraus-työkalut antavat analyytikoille mahdollisuuden korreloida puutteelliset järjestelmät huonoon päätöksentekoon, josta seurasi ei-toivotut tulokset. Tämä tapahtuu kovalla datalla.

5.3. Data-analyysiin perustuva RCA-analyysi (prosessiperusteinen, ei tapahtuma)

Data-analyysiin perustuvat juurisyyanalyysit tukeutuvat ensi sijassa ”oksi ja karsi”, ”oire” ja ”suppilo” -strategioihin, joita käytetään olemassa olevan datan analysointiin ja siinä havaittuihin erityisiin datapoikkeamiin (satunnaisesta datasta) ja dataperusteiseen kokeelliseen karsintaan. Nämä analyysit eivät toimi pelkästään tapahtumien tutkimisessa vaan myös laajemmin prosessin juurisyiden analysoinnissa. Tämän työkalun yleisenä oletuksena on, että historiallista dataa on tallentunut tai voidaan kerätä suunnitelman mukaan ja ei toivottu ilmiö ei ole pelkästään yksittäinen harvinainen fyysinen tapahtuma.

Tyypillisesti ei-toivotut tapahtumat ovat seurausta prosessin erityissyitä (juurisyy), ongelmia, jotka toistuvat kohtuullisen usein ja niillä on merkittävä vaikutus tuottavuuteen, vikoihin, virheisiin tai ei toivottuihin tapahtumiin.  Taustalla oleva perusoletus on, että vaihteluun vaikuttavat juurisyyt muodostavat ”Pareto” -jakauman. 

Erityissyyn olemassaoloon on kehitetty 7-10 vaiheen prosesseja, jotka ovat tilastollisesti ja datamäärältään ”kevyempiä” analyysejä verrattuna esimerkiksi Six Sigmaan tai Shainin menetelmään. Näitä kutsutaan usein RCA-analyyseiksi. Kuvassa 10 vaiheen RCA-prosessi, jossa 5 ensimmäistä vaihetta muodostaa diagnoosin ja 5 seuraavaa vaihetta ratkaisuvaiheen, jolla haetaan juurisyyhyn liittyvää toimenpidettä, joka poistaa oireen tai mielummin poistaa ei-toivotun tapahtuman uudelleen esiintymisen. 

Tässä tapauksessa juurisyyn määrittäminen käynnistyy erityisestä tapahtumasta, erityissyystä. Erityissyy voidaan todentaa SPC-ohjauskortin erityissyypisteen avulla. Juranin terminologian mukaan kyseessä on sporadinen tapahtuma. Tämän jälkeen yritetään ymmärtää prosessia erilaisten prosessianalyysien avulla. Tutkitaan, missä on poikkeamaa normaalista. Mahdollisten syyehdokkaiden tunnistamisen jälkeen kerätään dataa, jolla syyehdokas tai ehdokkaat todistetaan oikeiksi juurisyiksi data-analyysin avulla.  Juurisyiden löytymisen jälkeen käynnistyy ratkaisuvaihe, jolla haetaan keinoja syyn poistamiseksi tulevaisuudessa. 

Hyvät puolet

Erityissyyperusteisen (sporadinen) käytön edut RCA:n suorittamiseen vakavasti otettavissa tapahtumassa:

1. Se parantaa ongelmanratkaisun tehokkuutta käyttämällä mallia ongelmatilanteiden syvälliseen analysointiin. 
2. Se tekee eron analyyttisen ja luovan (pinnallisen) ajattelun välillä.
3. Se on kattava erityissyyperusteisessa tutkimuksessa.
4. Ei vaadi merkittävää tilastollista osaamista
5. Se VAATII kovaa näyttöä hypoteesien vahvistamiseksi.
6. Määrittää ongelmanratkaisut juurisyyanalyysin avulla.
7. Tarjoaa ongelmanratkaisutukea tilanteissa, joissa ei ole asianomaisen prosessin tai teknologian asiantuntija.
8. Laajentaa työkaluvalikoimaa ongelmatilanteiden analysointiin.

Huonot puolet

Tämän lähestymistavan tärkeimmät haitat vakavissa tapahtumissa:

1. Se vie aikaa ja vaatii prosessidatan olemassaolon tai ainakin keräämisen 
2. Se vie resursseja (tiimiperusteinen)
3. Analyysin rakenne ei ole kiinteä – vaihtuu analyysistä toiseen
4. Ei kata satunnaissyistä johtuvia suorituskykyanalyysejä (kuten Six Sigma, Shainin)

6. Yhteenveto ja loppupäätelmät

Juurisyyanalyysien pinnallisuus on suuri ongelma. Ongelman ratkaisussa päädytään liian usein ”heppoisiin” ja näennäisiin selityksiin siitä, mitkä tekijät ovat todella vaikuttaneet ei-toivottuun tapahtumaan (onnettomuus, hoitovirhe, vikaantuminen, virheet, reklamaatiot jne). Tästä suora seuraus on, että ongelma ei poistu vaan jopa pahenee ”tamperointi”-ilmiön seurauksena. Jokainen väärä juurisyy ja siihen tehty toimenpide on uhka ongelman kasvamiselle! 

On väärin ajatella, että syömällä lääkkeet apteekin oikeasta laidasta vasempaan laitaan, seurauksena on parantuminen. Osuuhan se oikea lääke joskus kohdalle! Kuitenkin jokainen väärä lääke heikentää potilaan tilaa huomattavasti enemmin kuin oikea lääke ja vielä enemmän, jos vääriä lääkkeitä on useita. Näin myös yksittäisten tapahtumien tai prosessin tapauksessa. Väärä korjaus, lääke, johtaa vain tilanteen heikkenemiseen. Jos et tiedä VARMASTI korjaus- tai parannustapaa, älä ihmeessä tee mitään. Yrittänyttä kyllä laitetaan, vaikka suomalainen sanonta toista väittää – ”Yrittänyttä ei laiteta!”

Juurisyyanalyysien menetelmäkirjo on suuri. Erilaisiin tilanteisiin ja taustalla oleviin oletuksiin pohjautuen on vuosien saatossa kehitetty erilaisia menetelmiä, jotka perustuvat yhteen tai useampaan juurisyyn etsimisstrategiaan. Juurisyymenetelmää valittaessa on hyvin tarkasti perehdyttävä menetelmän suositeltavaan sovelluskohteeseen ja tarkoitukseen.

Taulukossa on esitettynä professori G. Smithin⁽⁹⁾ antama yhteenveto joidenkin RCA-menetelmien käytöstä, sovellutuskohteesta ja vahvuuksista ja heikkouksista.

Taulukko 2. Prof G. Smithin arviot RCA menetelmien sovellutuskohteista, vahvuuksia ja heikkouksia ⁽⁷⁾

Ensimmäisessä Juurisyytä käsittelevässä artikkelissa oli Juranin ”Laaturaamatusta” DeFeon vuonna 2017 laatima RCA-taulukko⁽⁵⁾, joka täydentää menetelmien valintaa. Erityisesti kannattaa huomioida tarkoituksen lisäksi hyöty (ROI), kuinka moninkertaisena sijoitetun euron saa takaisin.

Taulukko 3. Juran’s Quality Handbook esittämiä RCA-menetelmiä ⁽⁵⁾ ja niiden vertailua käyttökohteen, riskin, hyödyn ja vaikeusasteen suhteen.

Oikean menetelmän tai menetelmäjoukon tunnistaminen on keskeistä. Viitteen tästä antaa ei-toivotun ilmiön esiintymisen tiheys ja luonne, halutaanko tutkia tapahtumaa vai systeemiä ja prosessia. 

Jos ei toivottu ilmiö, tapahtuma, on satunnainen ja satunnaisesti toistuva, on kyseessä analyyttinen ongelma, kansankielellä ihan normaali tapahtuma. Ongelma vaatii yleensä systeemin tai prosessin selvittämistä ja  Six Sigman tai Shainin menettelyn, jotta sisäisen rakenteen ”Pareto-luonne” saadaan selville ja parannus voidaan kohdistaa kaikkein vaikuttavimpiin tekijöihin (juurisyy). Yksittäisen tapahtuman tutkimuksesta ei ole paljoakaan hyötyä.

Jos sen sijaan ei-toivottu tapahtuma ei ole satunnainen, mutta kuitenkin toistuu (sporadinen), juurisyyn löytäminen on helpompaa, joskaan ei välttämättä helppoa. Mahdollisuuksia on tutkia prosessia (normaalia) tai joissain tapauksissa itse tapahtumaan kohdistettu (focus event) tutkimus (RCA) on oiva tapa. On lukuisia tilanteita, jossa prosessidataa ei ole riittävästi tai käsitellään yksittäistä, joskin toistuvaa tilannetta.

Lähteet:

1. Artikkeli: Numeeriset ja analyyttiset tutkimukset, 21.11.2019
2. Tanja ja Eero Karjalainen: Lean Six Sigma 2.0 ja laatuteknologia, 2020
3. Artikkeli: Juurisyyanalyysi ja sen kehittyminen, 5.1.2023
4. Artikkeli: Juurisyyn löytämisen strategioita, 23.1.2023
5. Joseph A. Defeo: Juran’s Quality Handbook, Seventh Edition, 2017
6. Root cause analysis (RCA): Standardi SFS-EN 62740:2015
7. Mark A. Latino: Root Cause Analysis – Improving Performance for Bottom-Line Results, 2020
8. Duke Okes: Root Cause Analysis – The Core of Problem Solving and Corrective Action, Second Edition, 2019
9. Gerald F. Smith: Determining the Cause of Quality Problems: Lessons from Diagnostic Disciplines, Quality Management Journal, 1998