Kök neden analizi

Kök neden analizi (KNN), bilim ve mühendislikte, yanlışların veya sıkıntıların başlıca sebeplerini belirlemek için kullanılan bir problem çözme yöntemidir. BT operasyonlarında, telekomünikasyonda, endüstriyel süreç kontrolünde, kaza analizinde (örneğin havacılıkta, demiryolu ulaşımında veya nükleer tesislerde), tıpta (tıbbi teşhis için), sağlık endüstrisinde (örneğin epidemiyoloji için) vb. alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır.Kök neden ile diğer nedensel faktörler arasında ayrım yapın (örneğin, olay korelasyonunu kullanarak).KNN genellikle, sorunun tekrarlanmasını engel olmak için düzeltici eylemlerin gerçekleştirildiği bir iyileştirme sürecine girdi görevi görmektedir. Bu işlemin adı bir uygulama etki alanından diğerine değişmektedir. ISO/IEC 31010'a göre KNN, beş neden, arıza biçimi ve etkileri analizi, arıza ağacı analizi, ıshikawa diyagramı ve pareto analizi tekniklerini içerebilmektedir.Reaktif yönetim, problem ortaya çıktıktan sonra belirtileri tedavi ederek hızlı bir şekilde tepki vermeyi içermektedir. Bu yönetim türü, reaktif sistemler, kendi kendini uyarlayan sistemler, kendi kendini organize eden sistemler ve karmaşık uyarlanabilir sistemler tarafından uygulanmaktadır. Buradaki amaç, hızlı tepki vermek ve sorunun etkilerini en kısa sürede hafifletmektir.Proaktif yönetim ise problemlerin oluşmasını engellemeyi içerir. Bu amaç için, tasarımdaki iyi uygulamalardan, daha önce meydana gelen sorunları ayrıntılı olarak analiz etmeye ve bir daha asla tekrarlanmamasını sağlamak için harekete geçmeye kadar birçok teknik kullanılabilmektedir. Burada hız, teşhisin doğruluğu ve kesinliği kadar önemli değildir. Odak noktası, sorunun etkilerinden ziyade gerçek nedenini ele almaktır.Kök neden analizi, proaktif yönetimde genellikle bir sorunun temel nedenini, yani o sorunun ana nedeni olan faktörü belirlemek için kullanılmaktadır.Kök nedene tekil biçimde atıfta bulunmak gelenekseldir. Ancak bir veya birkaç faktör aslında incelenen sorunun kök nedenini/nedenlerini oluşturabilmektedir.Bir faktör, ortadan kaldırılması sorunun tekrarlanmasını engelliyorsa, sorunun temel nedeni olarak kabul edilmektedir. Tersine nedensel bir faktör, bir olayın sonucunu etkileyen, ancak temel neden olmayan bir faktördür. Nedensel bir faktörü ortadan kaldırmak bir sonuca fayda sağlayabilse de, tekrarını kesin olarak engellemez.Aşırı yüklendiği ve sigortası attığı için duran bir makineyle ilgili bir soruşturma hayal edin. Araştırma, yeterince yağlanmayan bir yatağa sahip olduğu için makinenin aşırı yüklendiğini göstermektedir. Araştırma daha da ilerler ve otomatik yağlama mekanizmasının yeterince pompalamayan bir pompaya sahip olduğunu, dolayısıyla yağlama eksikliğini ortaya çıkarmaktadır. Pompanın incelenmesi, aşınmış bir şafta sahip olduğunu göstermektedir. Milin neden aşındığının araştırılması, metal hurdanın pompaya girmesini önleyecek yeterli bir mekanizma olmadığını keşfeder. Bu, hurdanın pompaya girmesini ve ona zarar vermesini sağlamıştır.Bu nedenle sorunun görünen temel nedeni, metal hurdanın yağlama sistemini kirletebilmesidir. Bu sorunu düzeltmek, tüm olay dizisinin tekrarlanmasını engellemelidir. Metal hurdanın sisteme girmesini önleyecek bir filtre yoksa gerçek kök neden bir tasarım sorunu olabilmektedir. Veya rutin denetim eksikliği nedeniyle tıkanmış bir filtresi varsa, asıl temel neden bir bakım sorunudur.Bunu, temel nedeni bulmayan bir araştırmayla karşılaştırın: sigortanın, yatağın veya yağlama pompasının değiştirilmesi, yüksek olasılıkla makinenin bir süreliğine tekrar çalışmasına müsaade edecektir. Ancak, temel neden ortadan kaldırılıncaya kadar sorunun yeniden ortaya çıkma riski vardır.Yukarıdakiler maliyet/fayda analizini içermez: bir veya daha fazla makineyi değiştirmenin, bir filtreye sahip olmanın maliyeti, sigorta değiştirilene kadar arıza süresinin maliyetini aşıyor mu? Bu duruma bazen tedavi, hastalıktan daha kötü denilmektedir. Tedavinin hastalıktan daha kötü olması sorununu açıklamaya yardımcı olabilecek, ilgisiz bir maliyet/fayda analizi eksikliği, nüfus azalmasının iddia edilen bazı faydaları arasındaki ödünleşimdir; bu da kısa vadede emeklilik/emeklilik sistemlerine daha az ödeyici sağlamaktadır. Nüfusun durdurulması, daha fazla okul inşa etmenin maliyetini karşılamak için daha yüksek vergilere duyulan ihtiyacı kabul ederken azalmaktadır.Yukarıdaki örnek, KNN'nın üretimde nasıl kullanılabileceğini göstermektedir. KNN ayrıca endüstriyel proses kontrolünde rutin olarak kullanılmaktadır, örn. kimyasalların üretimini kontrol etmek (kalite kontrol).Kök neden analizi, ciddi sorunların temel nedenlerini tespit etmek için BT ve telekomünikasyonda sıklıkla kullanılmaktadır. Örneğin, ITIL hizmet yönetimi çerçevesinde, olay yönetiminin amacı, hatalı bir BT hizmetini mümkün olan en kısa sürede sürdürmektir (reaktif yönetim), sorun yönetimi ise yinelenen sorunları kök nedenlerini ele alarak (proaktif yönetim) temelli olarak çözmekle ilgilenmektedir.Diğer bir örnek, güvenlik ihlallerini araştırmak için genellikle kök neden analizinin kullanıldığı bilgisayar güvenliği olay yönetimi sürecidir.KNN, iş süreçlerindeki hataları analiz etmek için iş faaliyeti izleme ve karmaşık olay işleme ile birlikte de kullanılmaktadır.Sağlık ve güvenlik alanlarında, KNN, nedensel çıkarsama yöntemlerinin sıklıkla klinik ve istatistiksel uzmanlık gerektirdiği tıpta (tanı) ve epidemiyolojide (örneğin, bulaşıcı bir hastalığın kaynağını belirlemek için) rutin olarak kullanılır. süreçler.KNN ayrıca çevre biliminde (örneğin çevresel felaketleri analiz etmek için), kaza analizinde (havacılık ve demiryolu endüstrisi) ve iş güvenliği ve sağlığında da kullanılmaktadır. Tıbbi cihaz, ilaç, gıda ve diyet takviyelerinin üretiminde kök neden analizi yasal bir gerekliliktir.Çeşitli kök neden analizi okulları arasındaki farklı yaklaşımlara ve her uygulama alanının özelliklerine rağmen, KNN genellikle aynı dört adımı izler:Tanımlama ve açıklama: Etkili sorun bildirimleri ve olay açıklamaları (örneğin başarısızlıklar gibi) yararlıdır ve genellikle uygun kök neden analizlerinin yürütülmesini sağlamak için gereklidir.Kronoloji: KNN, katkıda bulunan (nedensel) faktörler, temel neden ve araştırılan sorun arasındaki ilişkileri anlamak için bir olaylar dizisi veya zaman çizelgesi oluşturmalıdır.Ayırt etme: Bu olay dizisini, sorunun doğası, büyüklüğü, yeri ve zamanlaması ile ve muhtemelen daha önce analiz edilmiş problemlerin bir kütüphanesi ile ilişkilendirerek, KNN, araştırmacının/araştırmacıların temel neden arasında ayrım yapmasını sağlamalıdır. Nedensel faktörler ve nedensel olmayan faktörlerdir. Kök nedenleri bulmanın bir yolu, hiyerarşik kümeleme ve veri madenciliği çözümlerini (graf-teori tabanlı veri madenciliği gibi) kullanmaktır. Bir diğeri, vaka temelli muhakeme araçlarını kullanarak vaka kitaplıklarında saklanan geçmiş durumlarla incelenen durumu karşılaştırmaktır.Nedensel grafik oluşturma: Son olarak, araştırmacı, olay dizilerinden sorunu açıklayan önemli olayların bir devamını çıkarabilmeli ve bunu bir nedensel grafiğe dönüştürebilmelidir.Etkili olması için kök neden analizi sistematik olarak yapılmalıdır. Genellikle bir ekip çalışması gereklidir. Örneğin, hava aracı kazası analizleri için, soruşturmanın sonuçları ve tespit edilen temel nedenler, belgelenmiş kanıtlarla desteklenmelidir.KNN'nın amacı, sorunun temel nedenini belirlemektir. Sonraki adım, KNN sırasında belirlenen temel nedeni ele almak için uzun vadeli düzeltici eylemleri başlatmak ve sorunun yeniden ortaya çıkmamasını sağlamaktır. Ancak bir sorunu düzeltmek resmi olarak KNN'nın bir parçası değildir. Bunlar, BT ve telekomünikasyonda arıza yönetimi, mühendislikte onarım, havacılıkta iyileştirme, ekolojide çevresel iyileştirme, tıpta terapi vb. olarak bilinen bir problem çözme sürecindeki farklı adımlardır.Spesifik problemlerin özelliklerini araştırmadan, birkaç genel koşul, KNN'yi ilk bakışta göründüğünden daha zor hale getirebilmektedir.İlk olarak, önemli bilgiler genellikle eksiktir çünkü pratikte her şeyi izlemek ve tüm izleme verilerini uzun süre saklamak genellikle mümkün değildir.İkincisi, veri ve kanıt toplamak ve bunları olayların zaman çizelgesi boyunca nihai soruna kadar sınıflandırmak önemsiz olabilmektedir. Örneğin telekomünikasyonda, dağıtılmış izleme sistemleri tipik olarak günde bir milyon ile bir milyar arasında olayı yönetir. Bu kadar alakasız olay yığını içinde birkaç alakalı olay bulmak, samanlıkta atasözü iğnesini bulmaktır.Üçüncüsü, belirli bir problem için birden fazla kök neden olabilmektedir ve bu çokluk nedensel grafiğin oluşturulmasını çok zorlaştırabilmektedir.Dördüncüsü, nedensel grafiklerin çoğu zaman birçok düzeyi vardır ve kök neden analizi, araştırmacının gözünde "kök" olan bir düzeyde sona ermektedir. Endüstriyel proses kontrolünde yukarıdaki örneğe tekrar bakıldığında, daha derin bir araştırma, tesisteki bakım prosedürlerinin, yağlama alt sisteminin her iki yılda bir periyodik muayenesini içerdiğini, mevcut yağlama alt sistemi satıcısının ürününün ise 6 aylık bir süre belirttiğini ortaya çıkarabilmektedir. Satıcıları değiştirmek, yönetimin paradan tasarruf etme arzusundan ve değişikliğin bakım prosedürleri üzerindeki etkisi konusunda mühendislik personeline danışmamaktan kaynaklanmış olabilmektedir. Bu nedenle, yukarıda gösterilen "kök neden", belirtilen tekrarlamayı engellemiş olsa da, diğer makineleri etkileyen diğer – belki de daha ciddi – arızaları engelleyemez.