Here's how you can effectively apply root cause analysis in Facilities Engineering problem solving.

En mi experiencia es importante mantener el enfoque cuando se trata de un análisis de causa raíz, cuando se tiene una máquina caída la prioridad es repararla para minimizar el impacto, posteriormente ya con la máquina funcionando se puede profundizar a las razones que llevaron a la falla recién reparada. Primeramente se debe identificar lo que la máquina deja de hacer, es imprescindible entender la naturaleza de la falla, si es mecánica, hidráulica, electrónica/eléctrica, neumática, por decir algunos ejemplos, ello nos podrá delimitar las siguientes pruebas. Una vez entendida la naturaleza, el objetivo es seccionar el sistema por bloques de tal manera que se pueda identificar en dónde está el problema. Resolviendo el problema se profundiza.

Asumiendo que ya se tienen los datos históricos de las fallas, una de las herramientas metodológicas que nos ayuda a encontrar las causas raíces es la matriz 4D, en ella se puede analizar como se relaciona entre sí la falla reportada con el subsistema, la causa y la parte específica da?ada. Organizando la información de esta manera se puede profundizar mediante análisis Pareto que subsistema es el más propenso a fallar, que parte del subsistema tiende a da?arse y así entender las posibles causas que intervienen para llegar a dicho da?o.

Una vez que se tiene identificado el subsistema afectado y la parte más propensa a fallar, surgen inmediatamente varias posibilidades como causas, para poder determinar la causa raíz se necesita recabar información relacionada con cada causa, ejemplos de esto son los armónicos involucrados en un sistema eléctrico, la irregularidad de voltaje en el mismo (estos ejemplos se pueden medir con el equipo adecuado); para una causa mecánica se puede validar el desgaste de una determinada pieza midiendo con pie de rey cada tiempo, midiendo tensión de bandas. Todo debe ser enfocado a las posibles causas que salen en el análisis.

Los datos obtenidos nos dan la certeza de que una causa hipotética pueda ser en efecto una causa raíz, por ejemplo, si después de obtener la tensión de una banda durante un periodo de tiempo con un determinado material se cambia la banda por otro?a de distinto material y se mide durante el mismo tiempo la estadística nos puede ayudar con una prueba de hipótesis si los datos obtenidos muestran cambio, esto nos da certeza al material de la banda, es decir si ellos es la causa raíz y de no serlo se puede descartar y continuar con las demás causas. Se debe tener cuidado cuando se usa el análisis de Ishikawa y el 5 por qué, ya que cada espina que se incluye en el Ishikawa debe ser comprobada y preferentemente sometida al 5 por qué.

Una vez implementadas las soluciones que atacan la causa raíz se debe hacer un comparativo cronológico del desempe?o del sistema desde que se implementó la corrección contra el histórico antes que ésta se implementó. Con la información actualizada conforme pasa el tiempo se puede concluir que tan efectiva fue la solución y en caso de no tener un resultado favorable entonces continuar con el análisis a las demás causas que se identificaron anteriormente. Es importante recordar que los análisis de causa raíz siguen a la mejora continua por lo que siempre se puede optimizar e implementar mejoras que ayuden al desempe?o del sistema.