Cách xác định nguyên nhân gốc của vấn đề

Vì vậy, quá trình điều tra nên đi theo một logic nhất quán: xác định chính xác hiện tượng cần giải thích, thu thập bằng chứng, dựng các giả thuyết nguyên nhân, kiểm tra từng giả thuyết và chỉ kết luận khi quan hệ nhân quả đủ mạnh. Các công cụ như 5 Whys, sơ đồ xương cá hay cây lỗi có thể hỗ trợ suy nghĩ, nhưng bản thân chúng không chứng minh một nguyên nhân là đúng.

Xác định đúng vấn đề trước khi tìm nguyên nhân

Một phân tích nguyên nhân gốc dễ sai ngay từ đầu nếu “vấn đề” được mô tả bằng một nhận định đã chứa sẵn phán đoán nguyên nhân. Chẳng hạn, “máy dừng vì bảo trì kém” không còn là mô tả hiện tượng; nó đã ngầm coi bảo trì là nguyên nhân. Điểm xuất phát tốt hơn là dữ kiện có thể quan sát hoặc kiểm tra được, chẳng hạn máy dừng lúc nào, bộ phận nào báo lỗi, điều kiện vận hành khi đó ra sao và hiện tượng kéo dài bao lâu.

Một mô tả vấn đề hữu ích cần trả lời được một số câu hỏi cơ bản:

·         Hiện tượng nào thực sự xảy ra

·         Nó xảy ra ở đâu và vào thời điểm nào

·         Mức độ hoặc tần suất bất thường là bao nhiêu

·         Điều gì đáng lẽ phải xảy ra nhưng đã không xảy ra

·         Phạm vi nào bị ảnh hưởng và phạm vi nào không bị ảnh hưởng

·         Thay đổi nào xuất hiện trước khi vấn đề bắt đầu

Ranh giới “có vấn đề” và “không có vấn đề” đặc biệt có giá trị. Nếu cùng một quy trình nhưng chỉ một dây chuyền phát sinh lỗi, sự khác biệt giữa dây chuyền lỗi và dây chuyền bình thường có thể thu hẹp đáng kể không gian nguyên nhân. Tương tự, nếu lỗi chỉ xuất hiện từ một thời điểm nhất định, các thay đổi xảy ra ngay trước thời điểm đó đáng được kiểm tra hơn những điều kiện đã tồn tại ổn định từ lâu.

Ở bước này chưa cần trả lời “tại sao”. Nhiệm vụ chính là biến một mô tả mơ hồ thành một hiện tượng đủ cụ thể để các giả thuyết sau đó có thể được kiểm chứng hoặc bác bỏ.

Thu thập bằng chứng trước khi xây dựng câu chuyện nguyên nhân

Sau khi xác định hiện tượng, cần tách dữ kiện khỏi diễn giải. Dữ kiện là những gì có thể quan sát, đo, đối chiếu hoặc truy vết; diễn giải là cách con người giải thích dữ kiện đó.

Ví dụ, “nhiệt độ tăng lên 95°C trước khi hệ thống dừng” là dữ kiện nếu có log đo. “Hệ thống quá nóng vì nhân viên vận hành sai” lại chứa một suy luận chưa được chứng minh. Nếu hai loại thông tin này bị trộn lẫn, giả thuyết ban đầu rất dễ trở thành “kết luận” chỉ vì nó được lặp lại nhiều lần.

Bằng chứng nên được gom theo trình tự thời gian và theo quan hệ với sự cố. Tùy loại vấn đề, chúng có thể gồm log hệ thống, hồ sơ vận hành, dữ liệu đo, sản phẩm lỗi, hình ảnh, thay đổi cấu hình, lịch bảo trì, thao tác thực tế, phản hồi khách hàng hoặc lời kể của những người trực tiếp tham gia.

Một timeline thường giúp nhìn thấy ba nhóm thông tin khác nhau:

·         Điều kiện đã tồn tại từ trước nhưng hệ thống vẫn hoạt động bình thường

·         Thay đổi xuất hiện gần thời điểm vấn đề bắt đầu

·         Sự kiện xảy ra sau khi vấn đề đã hình thành

Sự phân biệt này ngăn một lỗi phổ biến: coi một hệ quả là nguyên nhân. Chẳng hạn, cảnh báo áp suất xuất hiện sau khi một van đã kẹt không thể tự động được coi là nguyên nhân của việc van kẹt. Thứ tự thời gian chưa đủ chứng minh quan hệ nhân quả, nhưng một nguyên nhân trực tiếp ít nhất phải có khả năng tồn tại trước kết quả mà nó được cho là gây ra.

Nếu thiếu dữ liệu quan trọng, cần ghi rõ đó là khoảng trống bằng chứng. Điền khoảng trống bằng một câu chuyện hợp lý chỉ làm tăng mức tự tin mà không làm tăng độ chắc chắn của kết luận.

Từ bằng chứng xây dựng các giả thuyết nguyên nhân có thể kiểm tra

Khi đã có dữ kiện, bước tiếp theo không phải chọn ngay một nguyên nhân mà là xây dựng tập hợp các nguyên nhân khả dĩ. Mỗi giả thuyết cần giải thích được cơ chế: yếu tố A đã dẫn đến hiện tượng B bằng cách nào.

Đây là điểm các kỹ thuật như 5 Whys hoặc sơ đồ xương cá có ích. 5 Whys giúp lần ngược qua một chuỗi nguyên nhân thay vì dừng ở biểu hiện gần nhất. Sơ đồ xương cá giúp tránh việc chỉ nhìn vào một nhóm nguyên nhân quen thuộc như con người, thiết bị hoặc quy trình. Tuy nhiên, những gì được viết ra từ các công cụ này vẫn chỉ là giả thuyết cho đến khi có bằng chứng hỗ trợ.

Giả sử một sản phẩm bị sai kích thước. Chuỗi điều tra có thể bắt đầu như sau: kích thước sai vì máy gia công lệch vị trí; vị trí lệch vì cảm biến tham chiếu trả tín hiệu không ổn định; tín hiệu không ổn định vì đầu nối bị lỏng. Mỗi mắt xích phải được kiểm tra riêng. Nếu không có dữ liệu cho thấy cảm biến thực sự phát tín hiệu bất thường tại thời điểm lỗi, chuỗi trên mới chỉ là một khả năng.

Một giả thuyết tốt phải tạo ra dự đoán có thể kiểm tra. Nếu đầu nối lỏng là nguyên nhân, có thể kỳ vọng những dấu hiệu nào xuất hiện? Lỗi có tập trung ở thiết bị dùng đầu nối đó không? Khi rung động tăng, tín hiệu có bất thường hơn không? Sau khi cố định đầu nối, lỗi có biến mất trong cùng điều kiện vận hành không?

Ngược lại, một giả thuyết quá chung như “quy trình chưa tốt”, “nhân viên thiếu trách nhiệm” hay “hệ thống có vấn đề” rất khó kiểm chứng vì không chỉ ra cơ chế cụ thể. Muốn điều tra tiếp, những nhận định này phải được phân rã thành hành vi, điều kiện hoặc cơ chế quan sát được.

Kiểm chứng xem nguyên nhân có thực sự tạo ra vấn đề hay không

Điểm phân biệt giữa một nguyên nhân khả dĩ và nguyên nhân gốc là khả năng chịu được kiểm chứng. Không nên xác nhận một nguyên nhân chỉ vì nó xuất hiện trước sự cố hoặc vì hai hiện tượng thường đi cùng nhau.

Có thể kiểm tra một giả thuyết bằng một số hướng bổ sung cho nhau.

Trước hết là tính phù hợp với bằng chứng. Giả thuyết phải giải thích được các dữ kiện quan trọng mà không mâu thuẫn với những trường hợp ngoại lệ đã biết. Nếu nguyên nhân được cho là tồn tại ở cả nhóm có lỗi lẫn nhóm không lỗi với cùng mức độ, cần giải thích tại sao chỉ một nhóm phát sinh vấn đề.

Tiếp theo là cơ chế nhân quả. Phải có một chuỗi hợp lý cho thấy yếu tố nghi ngờ tác động đến kết quả bằng cách nào. Hai biến cùng thay đổi không tự động có nghĩa biến này gây ra biến kia.

Sau đó là kiểm tra bằng thay đổi có kiểm soát khi khả thi và an toàn. Nếu loại bỏ hoặc điều chỉnh yếu tố nghi ngờ mà vấn đề biến mất trong cùng điều kiện, giả thuyết mạnh lên. Nếu có thể tái tạo vấn đề bằng cách đưa điều kiện đó trở lại mà không gây rủi ro không chấp nhận được, bằng chứng nhân quả càng mạnh hơn.

Trong nhiều tình huống không thể cố ý tái tạo sự cố, đặc biệt khi liên quan đến an toàn, chất lượng nghiêm trọng hoặc thiệt hại lớn. Khi đó có thể dựa vào dữ liệu lịch sử, so sánh các trường hợp tương đồng, kiểm tra vật chứng, log, chuỗi sự kiện và bằng chứng độc lập để đánh giá giả thuyết.

Một cách kiểm tra hữu ích là đặt câu hỏi phản thực tế: nếu yếu tố này không tồn tại, vấn đề có còn xảy ra theo cùng cơ chế hay không? Nếu câu trả lời rõ ràng là có, yếu tố đó khó có thể được coi là nguyên nhân gốc duy nhất, dù nó vẫn có thể là yếu tố đóng góp.

Phân biệt nguyên nhân gốc với triệu chứng và yếu tố đóng góp

Không phải mọi nguyên nhân trong chuỗi đều có cùng vai trò. Một sự cố thường có nguyên nhân trực tiếp, điều kiện góp phần và những yếu tố sâu hơn khiến nguyên nhân trực tiếp có thể xuất hiện hoặc không được phát hiện kịp thời.

Ví dụ, một thiết bị ngừng hoạt động vì cầu chì đứt. Cầu chì đứt là nguyên nhân trực tiếp khiến dòng điện bị ngắt, nhưng nếu cầu chì đứt do động cơ quá dòng thì chỉ thay cầu chì chưa giải quyết được vấn đề. Nếu động cơ quá dòng vì ổ trục bị kẹt, cần tiếp tục hỏi vì sao ổ trục bị kẹt. Tuy nhiên, cũng không nên tiếp tục hỏi “tại sao” vô hạn chỉ để tìm một nguyên nhân ngày càng xa sự cố.

Một điểm dừng hợp lý xuất hiện khi đã xác định được yếu tố:

·         Có quan hệ nhân quả đủ rõ với vấn đề

·         Có bằng chứng phù hợp với chuỗi sự kiện

·         Giải thích được các dữ kiện chính và các trường hợp khác biệt quan trọng

·         Có thể được tác động bằng một biện pháp kiểm soát thực tế

·         Khi được xử lý, làm giảm đáng kể khả năng vấn đề tái diễn theo cùng cơ chế

Trong hệ thống phức tạp, có thể không tồn tại một nguyên nhân gốc duy nhất. Sự cố có thể chỉ xảy ra khi nhiều điều kiện đồng thời xuất hiện. Khi đó, ép kết quả điều tra về một “root cause” đơn lẻ có thể làm mất thông tin quan trọng. Cần phân biệt nguyên nhân cần thiết, điều kiện kích hoạt, yếu tố làm tăng xác suất và điểm kiểm soát có thể ngăn tái diễn.

Đây cũng là lý do không nên mặc định lỗi con người là điểm kết thúc. Nếu một thao tác sai có thể xảy ra dễ dàng, cần xem xét điều gì trong hướng dẫn, giao diện, kiểm soát, đào tạo, tải công việc hoặc thiết kế quy trình khiến sai sót đó có thể xảy ra và đi qua hệ thống mà không bị phát hiện. Tuy nhiên, chỉ giữ những yếu tố thực sự có bằng chứng liên quan; không mặc định rằng mọi sai sót đều bắt nguồn từ “hệ thống”.

Xác nhận nguyên nhân gốc bằng hiệu quả của hành động khắc phục

Một kết luận nguyên nhân gốc chỉ thực sự hữu ích khi nó dẫn đến hành động khắc phục nhắm đúng cơ chế gây vấn đề. Vì thế, kiểm chứng không nên dừng tại thời điểm nhóm điều tra đồng ý với một giả thuyết.

Hành động khắc phục cần được nối trực tiếp với nguyên nhân đã xác nhận. Nếu nguyên nhân là sai lệch của cảm biến do đầu nối mất ổn định, biện pháp phải kiểm soát cơ chế đó; một buổi nhắc nhở nhân viên kiểm tra kỹ hơn có thể không đủ nếu nguyên nhân nằm ở thiết kế đầu nối.

Sau khi triển khai, cần quan sát xem chỉ báo của vấn đề có thay đổi như dự đoán hay không. Nếu lỗi vẫn tái diễn với cùng cơ chế, ít nhất một trong ba khả năng phải được xem xét: nguyên nhân đã xác định chưa đúng, biện pháp chưa loại bỏ được nguyên nhân, hoặc còn một đường nhân quả khác chưa được phát hiện.

Hiệu quả của biện pháp cũng cần được đánh giá trong một khoảng hoạt động đủ đại diện. Việc vấn đề chưa xuất hiện lại ngay sau một thay đổi không tự động chứng minh nguyên nhân đã được loại bỏ, nhất là với lỗi có tần suất thấp. Mức độ xác nhận cần tương xứng với mức độ rủi ro và đặc điểm xuất hiện của vấn đề.

Có thể tóm tắt quá trình xác định nguyên nhân gốc thành một chuỗi kiểm tra:

1.    Mô tả vấn đề bằng hiện tượng và dữ liệu, không nhúng sẵn phán đoán nguyên nhân

2.    Xác định phạm vi, thời điểm, điều kiện và các trường hợp có hoặc không có vấn đề

3.    Lập timeline và tách bằng chứng khỏi suy luận

4.    Xây dựng nhiều giả thuyết nguyên nhân có cơ chế cụ thể

5.    Tìm bằng chứng có thể xác nhận hoặc bác bỏ từng giả thuyết

6.    Kiểm tra quan hệ nhân quả bằng so sánh, loại bỏ biến, tái tạo có kiểm soát hoặc bằng chứng tương đương khi phù hợp

7.    Phân biệt nguyên nhân trực tiếp, nguyên nhân gốc và yếu tố đóng góp

8.    Triển khai hành động nhắm vào cơ chế đã xác nhận và theo dõi khả năng tái diễn

Một phân tích nguyên nhân gốc đáng tin cậy không kết thúc ở câu “đây có vẻ là lý do”. Nó kết thúc khi chuỗi bằng chứng cho thấy một nguyên nhân có thể giải thích hiện tượng, phù hợp với thời gian và điều kiện xảy ra, chịu được các phép thử nhằm bác bỏ nó và dẫn đến một hành động khắc phục có kết quả như dự đoán.

Điểm quan trọng nhất là giữ ranh giới giữa quan sát, giả thuyết và kết luận đã kiểm chứng. Khi ba lớp này không bị trộn lẫn, các công cụ như 5 Whys hay sơ đồ xương cá mới phát huy đúng vai trò: giúp tìm nơi cần điều tra, thay vì biến một chuỗi suy luận thành bằng chứng. Khi nguyên nhân được xác nhận bằng dữ kiện và hiệu quả của biện pháp khắc phục, khả năng xử lý đúng vấn đề và ngăn tái diễn sẽ cao hơn đáng kể.