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<!--:pt-BR-->Análise de Causa Raiz: Informações Quantitativas ou Qualitativas?<!--:--><!--:en-->Root cause analysis: Qualitative x Quantitative Information<!--:-->
03Set

Análise de Causa Raiz: Informações Quantitativas ou Qualitativas?

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Qual seu ponto de vista com relação a análises de causa raiz utilizando informações qualitativas versus informações quantitativas? Você crê ser possível identificar as causas raizes de um problema somente realizando uma análise qualitativa?

Tenho a impressão de que a grande maioria dos leitores deste post vão dizer que a melhor forma, se não a única forma, de realizar análise de causa raiz é através de análises de dados quantitativos, correto? Este é o pensamento comum entre os profissionais quando estamos discutindo sobre análises de causa raiz: traga-me os dados relevantes para o problema em discussão, faça um diagrama de Pareto priorizando os principais sintomas, aplique a regra 80/20 e utilize uma das ferramentas conhecidas para realização da análise de causa, como por exemplo o "Diagrama de Ishikawa" (também conhecido como Diagrama de Espinha de Peixe), 5 Por ques, entre outros.... 

Em minha experiência como praticante da metodologia Teoria das Restrições, eu realizei várias análises de causa raiz para projetos de melhoria contínua implementados globalmente utilizando somente dados qualitativos. Agora você deve estar se perguntando: Como isto é possível? Segundo a metodologia Teoria das Restrições, acreditamos que em primeiro lugar, em muitas das companhias os respectivos processos e seus dados não são precisos o suficiente para gerar uma boa análise. Portanto, gastar seu tempo analisando dados imprecisos para identificar causas raizes não vai trazer no fim da análise os melhores resultados e conclusões. Em segundo lugar, envolver os principais "donos" dos processos em análise para uma sessão de "brainstorming" de levantamento dos principais causadores do "Baixo índice de entrega no prazo", por exemplo, pode trazer ótimos resultados nas potencias causas raizes. Outra forte crença desta metodologia é que envolvendo as pessoas que vivenciam o problema em questão rotineiramente, fará com que esta análise qualitativa traga resultados significativos principalmente devido ao profundo conhecimento dos processos e respectivos problemas vivenciados pelas pessoas envolvidas. Portanto não pense você que este método é um método de "achismo" ou "erro e tentativa", este método segue um processo bem definido que gera excelentes resultados!

A ferramenta utilizada na Teoria das Restrições para análise de causa raiz é CRT - "current reality tree" ou Árvore da situação atual. Esta é basicamente uma árvore de causa e efeito, que é montada à partir dos principais problemas ou sintomas levantados pelos participantes dos times multi-funcionais na sessão de "brainstorming". 

Em resumo você monta um time multi-funcional com pessoas que estão bem familiarizadas com o problema em questão, por exemplo "baixa produtividade no departamento de engenharia do produto". Depois realiza a sessão de "brainstorming" para que seja levantado os principais problemas causadores do tópico em discussão. No próximo passo você solicitará o auxílio de um ou dois recursos participantes da sessão de "brainstorming" no processo de montagem da Árvore da situação atual. Para esta etapa de montagem da árvore, você precisará de no mínimo um recurso para auxiá-lo, pois geralmente você não conseguirá montar a árvoce por completo com todas as relações de causa e efeito utilizando-se somente das informações levantadas no processo anterior. Sempre haverá alguns "gaps" na relação de causa e efeito, e para preenche-los este recurso é fundamental. Após uns dois dias a árvore estará pronta e você irá apresentá-la ao mesmo time que levantou os principais causadores na sessão anterior. Eles terão como missão, validar todas as relações de causa e efeito e a árvore por completo. Uma vez concluída esta etapa, continua-se para a definição das ações para mitigar as causas raízes. 

Abaixo você encontra um simples exemplo de uma Árvore da situação atual: 

Da próxima vez que você for liderar um processo de análise de causa raiz, pense na possibilidade em realizar um processo com análise de dados qualitativos. Tenha certeza de que você irá se surpreender com a experiência e resultados alcançados com sua análise!

Ricardo Arima
Ricardo Arima

Formado em Engenharia de Produção Mecânica pela FEI - Faculdade de Engenharia Industrial em São Bernardo do Campo, e certificado em Lean Six Sigma Black Belt pela Seta Desenvolvimento Gerencial em São Paulo, com mais de 15 anos de experiência em empresas multinacionais de grande porte como ABB e GE Oil Gas. Experiência internacional durante 10 anos em países como Suécia, Finlândia e Estados Unidos, atuando em funções de liderança Global em Gestão da Qualidade, Melhoria Contínua e Lean Manufacturing com excelente habilidades em Liderança e Gestão de Processos de Mudança, incluindo liderança de times globais.