Cách dùng biểu đồ xương cá để phân tích nguyên nhân

Khi sử dụng đúng cách, biểu đồ xương cá giúp trả lời ba câu hỏi liên tiếp: vấn đề cụ thể là gì, những nhóm nguyên nhân nào có thể tạo ra vấn đề và nguyên nhân nào thực sự có bằng chứng cho thấy đang góp phần gây ra vấn đề. Vì vậy, biểu đồ nên được xem là công cụ khám phá và cấu trúc hóa nguyên nhân, không phải bằng chứng tự thân chứng minh nguyên nhân

Xác định vấn đề trước khi lập biểu đồ xương cá

Một biểu đồ xương cá tốt bắt đầu từ kết quả cần phân tích, thường được đặt ở phần đầu “xương cá”. Kết quả này phải đủ cụ thể để nhóm có thể quan sát và kiểm chứng

Chẳng hạn, “chất lượng sản phẩm kém” quá rộng để phân tích hiệu quả. Có thể cụ thể hóa thành “tỷ lệ sản phẩm bị lỗi tăng trong công đoạn đóng gói”. Khi vấn đề được xác định rõ, các nguyên nhân đưa vào biểu đồ cũng dễ gắn với một hiện tượng thực tế hơn

Cần phân biệt hiện tượng với nguyên nhân. “Tỷ lệ lỗi tăng” là kết quả cần giải thích; “thiết bị lệch chuẩn”, “thao tác không nhất quán” hoặc “nguyên liệu biến động” mới là những giả thuyết nguyên nhân cần tiếp tục kiểm tra

Viết vấn đề theo cách có thể kiểm chứng

Một mô tả vấn đề nên cho biết:

·         Kết quả bất thường đang xảy ra

·         Đối tượng hoặc công đoạn liên quan

·         Điều kiện hoặc phạm vi xảy ra nếu đã biết

·         Dữ liệu quan sát được nếu có

Cách đặt vấn đề càng cụ thể thì biểu đồ càng ít có nguy cơ biến thành danh sách nguyên nhân chung chung

Phân nhóm nguyên nhân để không bỏ sót hướng điều tra

Sau khi xác định vấn đề, bước tiếp theo là chia các nguyên nhân có thể xảy ra thành những nhóm lớn. Với môi trường sản xuất, một cách phân loại phổ biến là 6M gồm Man, Machine, Method, Material, Measurement và Mother Nature/Environment

Tùy lĩnh vực, cách phân nhóm có thể thay đổi. Mục đích không phải áp dụng máy móc một bộ nhóm cố định mà là bảo đảm nhóm phân tích xem xét vấn đề từ những khía cạnh phù hợp

Ví dụ, với một vấn đề trong sản xuất:

·         Con người: Kỹ năng, đào tạo, thao tác, mức độ tuân thủ

·         Máy móc: Thiết bị, tình trạng vận hành, bảo trì, hiệu chuẩn

·         Phương pháp: Quy trình, hướng dẫn, trình tự thao tác, tiêu chuẩn thực hiện

·         Vật liệu: Nguyên liệu, linh kiện, đặc tính đầu vào, biến động lô

·         Đo lường: Phương pháp đo, dụng cụ đo, dữ liệu và cách ghi nhận

·         Môi trường: Nhiệt độ, độ ẩm, điều kiện làm việc hoặc các yếu tố bên ngoài

Cách phân nhóm này giúp nhóm phân tích tránh tập trung quá sớm vào một lời giải thích quen thuộc, chẳng hạn chỉ cho rằng lỗi xuất phát từ con người

Đào sâu từ nguyên nhân tổng quát đến nguyên nhân có thể kiểm chứng

Giá trị lớn nhất của biểu đồ xương cá nằm ở bước đào sâu nguyên nhân, thay vì chỉ dừng ở các nhánh cấp đầu tiên

Giả sử một nhánh ghi “Con người” và nguyên nhân được đề xuất là “nhân viên thao tác sai”. Đây chưa phải điểm kết thúc. Nhóm có thể tiếp tục hỏi vì sao thao tác sai: nhân viên chưa được đào tạo, hướng dẫn khó hiểu, quy trình có bước dễ nhầm hay điều kiện làm việc khiến thao tác không ổn định?

Mỗi lần đào sâu cần chuyển từ một mô tả chung sang một yếu tố cụ thể hơn có thể quan sát hoặc kiểm chứng

Kết hợp câu hỏi “tại sao” với biểu đồ xương cá

Biểu đồ xương cá và kỹ thuật hỏi “tại sao” có thể bổ trợ cho nhau. Xương cá giúp mở rộng phạm vi tìm kiếm theo nhiều nhóm nguyên nhân, còn việc hỏi “tại sao” giúp đào sâu một nhánh

Có thể hình dung quá trình như sau:

Vấn đề → Nhóm nguyên nhân → Nguyên nhân khả dĩ → Nguyên nhân cụ thể → Yếu tố cần kiểm chứng

Nhờ vậy, nhóm không nhầm một biểu hiện trung gian với nguyên nhân gốc. Ví dụ, “máy dừng” có thể là nguyên nhân trực tiếp của việc chậm sản xuất, nhưng vẫn cần tìm hiểu tại sao máy dừng nếu mục tiêu là ngăn sự cố tái diễn

Dùng bằng chứng để phân biệt nguyên nhân giả định và nguyên nhân thực tế

Biểu đồ xương cá không tự chứng minh rằng mọi nguyên nhân được ghi trên đó đều đúng. Các nhánh ban đầu nên được xem là những giả thuyết cần kiểm chứng

Đây là bước quyết định chất lượng của phân tích nguyên nhân. Với mỗi nguyên nhân đáng chú ý, nhóm nên hỏi:

·         Có dữ liệu nào cho thấy nguyên nhân này thực sự xuất hiện không?

·         Nguyên nhân có xảy ra cùng thời điểm với vấn đề không?

·         Khi nguyên nhân thay đổi, kết quả có thay đổi tương ứng không?

·         Có bằng chứng nào loại trừ nguyên nhân này không?

·         Nguyên nhân đang được xác định trực tiếp hay chỉ là suy đoán từ một nguyên nhân khác?

Chẳng hạn, nếu cho rằng “nhiệt độ môi trường” gây ra lỗi, chỉ ghi nguyên nhân này lên biểu đồ là chưa đủ. Cần xem dữ liệu nhiệt độ trong những thời điểm có lỗi, so sánh với những thời điểm bình thường và kiểm tra xem mối quan hệ có nhất quán hay không

Theo cách này, biểu đồ xương cá trở thành bản đồ giả thuyết để điều tra, còn dữ liệu quan sát, hồ sơ vận hành, thử nghiệm hoặc các bằng chứng phù hợp mới giúp xác nhận hay bác bỏ từng giả thuyết

Đánh giá nguyên nhân để tìm điểm can thiệp phù hợp

Sau khi đã liệt kê và kiểm chứng các nguyên nhân, nhóm cần chuyển từ câu hỏi “nguyên nhân nào có thể tồn tại?” sang “nguyên nhân nào đáng được xử lý trước?”

Không phải mọi nhánh trên biểu đồ đều có mức độ ảnh hưởng như nhau. Một nguyên nhân có thể tồn tại nhưng tác động nhỏ, trong khi một nguyên nhân khác vừa thường xuyên xuất hiện vừa tạo ảnh hưởng lớn đến kết quả

Có thể ưu tiên dựa trên:

·         Mức độ liên quan với vấn đề

·         Tần suất hoặc mức độ xuất hiện

·         Mức độ ảnh hưởng đến kết quả

·         Khả năng kiểm chứng bằng dữ liệu

·         Khả năng kiểm soát hoặc can thiệp

·         Rủi ro nếu nguyên nhân tiếp tục tồn tại

Điều này giúp tránh một lỗi phổ biến: chọn ngay nguyên nhân “dễ sửa” thay vì nguyên nhân có bằng chứng cho thấy đóng góp đáng kể vào vấn đề

Phân biệt nguyên nhân trực tiếp và nguyên nhân gốc

Một biểu đồ có thể chứa nhiều tầng nguyên nhân. Nguyên nhân ở gần vấn đề chưa chắc là nguyên nhân gốc

Ví dụ, “nhân viên nhập sai dữ liệu” có thể là nguyên nhân trực tiếp. Nhưng nếu việc nhập sai bắt nguồn từ biểu mẫu khó sử dụng, thiếu kiểm tra tự động hoặc hướng dẫn không rõ ràng, thì những yếu tố đó mới là các hướng cần xem xét nếu mục tiêu là ngăn lỗi lặp lại

Vì vậy, phân tích nguyên nhân không nên kết thúc ngay khi tìm thấy một nguyên nhân có vẻ hợp lý. Cần tiếp tục đào sâu đến mức mà việc can thiệp vào nguyên nhân đó có khả năng làm giảm hoặc loại bỏ vấn đề một cách đáng kể

Hoàn thiện biểu đồ xương cá bằng một quy trình phân tích có kiểm soát

Một quy trình thực tế có thể triển khai theo thứ tự:

1.    Xác định kết quả hoặc vấn đề cần giải thích

2.    Xác lập các nhóm nguyên nhân phù hợp với lĩnh vực

3.    Động não các nguyên nhân có thể xảy ra trong từng nhóm

4.    Đào sâu các nguyên nhân bằng câu hỏi “tại sao”

5.    Loại bỏ những nguyên nhân không liên quan hoặc trùng lặp

6.    Xác định dữ liệu cần thu thập để kiểm chứng các nguyên nhân quan trọng

7.    Đánh giá mức độ ảnh hưởng và khả năng kiểm soát

8.    Chọn những nguyên nhân có đủ cơ sở để đưa vào hành động khắc phục

Điểm cần lưu ý là không nên biến bước động não thành bước kết luận. Một nguyên nhân xuất hiện trên biểu đồ chỉ có nghĩa là nó đáng được xem xét. Nó chỉ trở thành cơ sở cho quyết định khi có bằng chứng phù hợp

Khi biểu đồ đã hoàn thành, người phân tích cũng nên xem lại toàn bộ cấu trúc: có nhóm nguyên nhân quan trọng nào bị bỏ sót không, có nhánh nào chỉ lặp lại ý khác không và các nguyên nhân quan trọng đã có cách kiểm chứng hay chưa

Biểu đồ xương cá hiệu quả nhất khi được dùng như một khung khám phá nguyên nhân có hệ thống: bắt đầu từ vấn đề cụ thể, phân nhóm các khả năng, đào sâu quan hệ nguyên nhân – kết quả rồi dùng bằng chứng để kiểm chứng. Giá trị của biểu đồ không nằm ở số lượng nhánh, mà ở khả năng giúp nhóm chuyển từ phỏng đoán rời rạc sang những giả thuyết nguyên nhân có thể kiểm tra và xử lý