طرق تحليل السبب الجذري (RCA) – نظرة عامة، مقارنة، ونصائح ... Root Cause Analysis (RCA) Methods

[Osama Badr]

Root Cause Analysis (RCA) Methods – Overview, Comparison & Tips 🔍

In quality, safety, engineering, and problem-solving domains, Root Cause Analysis (RCA) is a cornerstone of sustainable improvement. Here’s a quick overview and comparison of the top RCA methods, their strengths, and where they shine:


FREE Management Courses 🔥
𝟭. 𝗚𝗼𝗼𝗴𝗹𝗲 𝗣𝗿𝗼𝗷𝗲𝗰𝘁 𝗠𝗮𝗻𝗮𝗴𝗲𝗺𝗲𝗻𝘁: 𝗣𝗿𝗼𝗳𝗲𝘀𝘀𝗶𝗼𝗻𝗮𝗹 𝗖𝗲𝗿𝘁𝗶𝗳𝗶𝗰𝗮𝘁𝗲
👉 https://lnkd.in/dSVg_gUX
𝟮. 𝗜𝗕𝗠 𝗣𝗿𝗼𝗷𝗲𝗰𝘁 𝗠𝗮𝗻𝗮𝗴𝗲𝗿 𝗣𝗿𝗼𝗳𝗲𝘀𝘀𝗶𝗼𝗻𝗮𝗹 𝗖𝗲𝗿𝘁𝗶𝗳𝗶𝗰𝗮𝘁𝗲
👉 https://lnkd.in/dYVWT9kj
𝟯. 𝗦𝗰𝗿𝘂𝗺 𝗠𝗮𝘀𝘁𝗲𝗿 𝗖𝗲𝗿𝘁𝗶𝗳𝗶𝗰𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗦𝗽𝗲𝗰𝗶𝗮𝗹𝗶𝘇𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻
👉 https://lnkd.in/dmxgWS9G
𝟰. 𝗣𝗿𝗼𝗷𝗲𝗰𝘁 𝗠𝗮𝗻𝗮𝗴𝗲𝗺𝗲𝗻𝘁: 𝗧𝗼𝗼𝗹𝘀, 𝗔𝗽𝗽𝗿𝗼𝗮𝗰𝗵𝗲𝘀, 𝗕𝗲𝗵𝗮𝘃𝗶𝗼𝘂𝗿𝗮𝗹 𝗦𝗸𝗶𝗹𝗹𝘀
👉 https://lnkd.in/dWHe3xk8


🎯 Popular RCA Tools & Techniques:

❶5 Whys – Simple yet powerful. Keep asking “why” to drill down to the root cause.
✅ Quick, intuitive | ❌ May oversimplify complex issues

❷Fishbone (Ishikawa) Diagram – Visualizes potential causes across categories (People, Methods, Machines, etc.)
✅ Great for brainstorming | ❌ Needs team consensus

❸Pareto Analysis – Based on the 80/20 rule. Focuses on the most frequent causes.
✅ Prioritization | ❌ Doesn’t show causality

❹FMEA (Failure Modes and Effects Analysis) – Proactive method to assess risk of potential failures.
✅ Risk-based | ❌ Time-consuming

❺Fault Tree Analysis (FTA) – Logical, top-down approach using boolean logic.
✅ Detailed and structured | ❌ Requires expertise

❻DMAIC (Six Sigma) – Structured problem-solving (Define, Measure, Analyze, Improve, Control).
✅ Data-driven | ❌ Can be resource-heavy

❼8D (Eight Disciplines) – Team-based, process-driven RCA with containment and corrective action.
✅ Widely used in automotive/manufacturing | ❌ May be too rigid for some issues

❽Shainin Red X Method – Focuses on dominant cause using progressive elimination.
✅ Fast for repetitive issues | ❌ Less known, needs training

❾Bowtie Analysis – Combines risk assessment with RCA, visualizing threats, controls, and consequences.
✅ Holistic | ❌ More qualitative

❿Cause & Effect Matrix – Prioritizes inputs based on impact on key outputs (CTQs).
✅ Links causes to outcomes | ❌ Needs solid process understanding

⓫AI/ML-Based RCA – Uses data mining and algorithms to detect patterns and predict root causes.
✅ Scalable, modern | ❌ Requires quality data & digital maturity


🔥 Challenges in Using RCA:

-Bias and assumptions
-Lack of data or poor data quality
-Over-reliance on a single tool
-Team misalignment
-Skipping validation of root cause(s)

🧿 New Additions & Tips:

✅ Combine methods: e.g., Fishbone + 5 Whys or Pareto + FMEA
✅ Train teams on when/how to use each tool
✅ Always validate the root cause with data/evidence
✅ Document learnings for future prevention
✅ Embrace digital tools where appropriate


🔔Follow ‏Govind Tiwari,PhD‏ for more.
https://www.linkedin.com/mwlite/feed/update/urn:li:activity:7316913001041682434#:~:text=Root%20Cause%20Analysis,PhD%E2%80%8F%20for%20more.


طرق تحليل السبب الجذري (RCA) – نظرة عامة، مقارنة، ونصائح ... Root Cause Analysis (RCA) Methods

في مجالات الجودة، والسلامة، والهندسة، وحل المشكلات، يُعتبر تحليل السبب الجذري (RCA) حجر الزاوية في تحقيق التحسين المستدام. إليك نظرة عامة سريعة ومقارنة بين أبرز طرق تحليل السبب الجذري، مع توضيح نقاط القوة وأماكن التميز لكل منها:

أدوات وتقنيات تحليل السبب الجذري الشائعة:

❶ طريقة 5 Whys (لماذا خمس مرات) – بسيطة لكنها فعالة. استمر في طرح سؤال "لماذا؟" حتى تصل إلى السبب الجذري.
✅ سريعة وبديهية | ❌ قد تبسط المشكلات المعقدة أكثر من اللازم

❷ مخطط عظم السمكة (إيشيكاوا) – يُظهر الأسباب المحتملة ضمن فئات مختلفة (الأشخاص، الأساليب، الآلات، إلخ).
✅ رائع للعصف الذهني | ❌ يحتاج إلى توافق الفريق

❸ تحليل باريتو – يعتمد على قاعدة 80/20، يركّز على الأسباب الأكثر تكراراً.
✅ يساعد على تحديد الأولويات | ❌ لا يُظهر التسلسل السببي

❹ تحليل أنماط وأثر الفشل (FMEA) – طريقة استباقية لتقييم مخاطر الفشل المحتملة.
✅ قائم على المخاطر | ❌ يستغرق وقتاً طويلاً

❺ تحليل شجرة الأعطال (FTA) – منهج منطقي من الأعلى إلى الأسفل باستخدام منطق بولياني.
✅ مفصل ومنظم | ❌ يتطلب خبرة

❻ DMAIC (منهجية Six Sigma) – منهج منظم لحل المشكلات (تحديد، قياس، تحليل، تحسين، ضبط).
✅ قائم على البيانات | ❌ قد يتطلب موارد كثيرة

❼ منهجية 8D (الانضباطات الثمانية) – تحليل سببي جذري يعتمد على الفريق ويشمل إجراءات احتواء وتصحيح.
✅ شائع في الصناعات التحويلية والسيارات | ❌ قد يكون جامداً أكثر من اللازم لبعض المشكلات

❽ منهجية Shainin Red X – تركّز على السبب المهيمن باستخدام أسلوب الإقصاء التدريجي.
✅ سريعة للمشكلات المتكررة | ❌ أقل شهرة وتحتاج لتدريب

❾ تحليل القوس وربطة العنق (Bowtie) – يدمج بين تقييم المخاطر وتحليل السبب الجذري، ويُظهر التهديدات، والضوابط، والعواقب بصرياً.
✅ شامل ومنهجي | ❌ أكثر نوعاً ما على الجانب النوعي

❿ مصفوفة السبب والنتيجة – تحدد الأولويات بين المدخلات بناءً على تأثيرها على النتائج الرئيسية (CTQs).
✅ تربط الأسباب بالمخرجات | ❌ تحتاج لفهم عميق للعملية

⓫ تحليل السبب الجذري بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (AI/ML) – يستخدم تنقيب البيانات والخوارزميات لاكتشاف الأنماط والتنبؤ بالأسباب الجذرية.
✅ قابل للتوسع وحديث | ❌ يتطلب بيانات عالية الجودة ونضج رقمي


---

التحديات في استخدام RCA:

التحيز والافتراضات المسبقة

نقص البيانات أو ضعف جودتها

الاعتماد الزائد على أداة واحدة فقط

عدم توافق الفريق

تجاهل التحقق من صحة السبب الجذري
---

إضافات جديدة ونصائح:

✅ دمج الأدوات معاً مثل: مخطط عظم السمكة + لماذا خمس مرات أو باريتو + FMEA
✅ تدريب الفرق على متى وكيفية استخدام كل أداة
✅ دائماً تحقق من صحة السبب الجذري باستخدام البيانات والأدلة
✅ توثيق الدروس المستفادة لتجنب التكرار مستقبلاً
✅ تبنّي الأدوات الرقمية عند توفرها