Qu'est-ce que l'analyse des causes profondes (RCA) ?
L'analyse des causes profondes (RCA) est le processus qui consiste à identifier la source sous-jacente d'un problème, afin de pouvoir définir et mettre en œuvre une solution. Il s'agit d'une approche de résolution de problèmes qui s'appuie sur l'analyse des données, la discussion et divers outils pour examiner en profondeur les symptômes d'un problème et en révéler la cause sous-jacente. Elle ne se limite pas à mettre en évidence n'importe quel facteur contributif, mais vise à identifier la véritable cause sous-jacente d'un problème afin d'empêcher qu'il ne se reproduise.
Lorsqu'un problème survient au sein de vos opérations de production, votre priorité absolue est de le résoudre et de rétablir la situation normale. Parallèlement, vous souhaitez également comprendre les causes de ce problème, afin d'éviter qu'il ne se reproduise.
Plusieurs raisons peuvent expliquer l'apparition d'un problème. Il peut s'agir d'une défaillance du matériel ou de l'équipement, d'un processus de travail inefficace, d'un manque de visibilité sur un processus organisationnel, d'un respect insuffisant des procédures opérationnelles standard (SOP) ou d'une défaillance du système.
Malheureusement, l'analyse des causes profondes relève davantage d'une approche réactive, ce qui signifie qu'une erreur ou un incident s'est déjà produit. Au sein de votre entreprise de fabrication, l'analyse des causes profondes, la résolution des problèmes et l'enquête sur les incidents s'appuient sur trois questions simples :
- Quel était le problème ?
- Pourquoi cela s'est-il produit ?
- Que peut-on faire pour éviter que cela ne se reproduise ?
Historique de l'analyse des causes profondes
L'analyse des causes profondes est liée au concept de gestion de la qualité totale (TQM) et d'amélioration continue. La TQM s'est développée dans différentes directions, notamment l'analyse des problèmes, la résolution des problèmes et l'analyse des causes profondes.
L'analyse des causes profondes constitue un élément essentiel de l'amélioration continue. À elle seule, elle ne produit aucun résultat ; elle doit s'inscrire dans une culture plus large de résolution des problèmes visant à améliorer la qualité.
Objectifs de l'analyse des causes profondes
- L'objectif premier de l'analyse des causes profondes est d'identifier la cause profonde d'un problème.
- Le deuxième objectif est de comprendre comment résoudre le problème sous-jacent lié à la cause première ou d'en tirer des enseignements.
- Une fois que vous avez identifié et éliminé ou maîtrisé la cause première, vous devez mettre en place des systèmes et/ou des processus pour éviter que le problème ne se reproduise.
Au-delà de l'identification des défaillances des processus ou des systèmes à l'origine du problème, il est important de prêter attention au troisième objectif.
La qualité de votre analyse dépend entièrement de l'usage que vous faites de ces informations.
Au lieu de vous contenter de traiter les symptômes du problème, vous pouvez recourir à l'analyse des causes profondes pour adapter les procédures opérationnelles et résoudre les problèmes liés aux systèmes, afin d'éviter l'apparition de problèmes futurs.
Outils et méthodes d'analyse des causes profondes
L'analyse des causes profondes peut être mise en œuvre à l'aide de divers outils et stratégies. Voici les techniques les plus courantes et les plus répandues.
Les 5 « pourquoi »
La technique des « 5 pourquoi » fait partie du Système de production Toyota, mis au point par Sakichi Toyoda, et elle est devenue un élément à part entière de la philosophie Lean. « Le fondement de l’approche scientifique de Toyota consiste à se demander « pourquoi » cinq fois chaque fois que l’on rencontre un problème… En répétant cinq fois cette question, la nature du problème ainsi que sa solution apparaissent clairement. »
Lorsque vous utilisez cette technique, pour chaque réponse à une question commençant par « pourquoi », vous devrez enchaîner avec une autre question du type « D'accord, mais pourquoi ? ». On a coutume de poser cinq fois la question « pourquoi », ce qui vous mènera à la cause première – mais il n'y a pas de limite au nombre de « pourquoi » que vous pouvez poser.
Voici un exemple d'application de la méthode des « 5 pourquoi ». Imaginons que votre chaîne de production n'applique pas correctement l'étiquette sur une bouteille. Cela affecte non seulement la qualité de votre produit, mais entraîne également un gaspillage important. Le problème peut être formulé ainsi : « L'étiquette présente un pli au milieu de la bouteille. »
Tout d'abord, pourquoi : pourquoi l'étiquette n'est-elle pas correctement apposée sur la bouteille ?
Première réponse : Parce que la machine a un problème.
Deuxième raison : pourquoi la machine présente-t-elle un dysfonctionnement ?
Deuxième réponse : Parce qu'une pièce ou un composant du bras d'étiquetage est desserré.
Troisième raison : pourquoi cette pièce est-elle desserrée ?
Troisième réponse : Parce que le composant n'a pas été contrôlé correctement.
Quatrième « pourquoi » : pourquoi n'a-t-il pas été inspecté correctement ?
Quatrième réponse : Parce que l'opérateur de la chaîne de production n'a pas correctement effectué toutes les étapes de nettoyage, d'inspection et de lubrification (CIL).
Cinquième « pourquoi » : pourquoi l'opérateur de la ligne n'a-t-il pas suivi correctement toutes les étapes du CIL ?
Cinquième réponse : Parce qu’ils se basent sur leur souvenir des étapes du CIL.
Un point important à retenir lorsque l'on applique la méthode des « 5 pourquoi » : même si la tentation est grande, il ne faut pas se précipiter vers la solution. La solution ne vient qu'après avoir identifié la ou les causes profondes.
Et voilà. Après cinq questions, vous découvrez la cause profonde du problème qui empêche l'étiquette d'être apposée correctement. En trouvant les réponses à chaque question successive, le dernier « pourquoi » vous mènera finalement à la cause de l'échec et vous pourrez prendre les mesures nécessaires pour résoudre le problème.
Diagramme en arête de poisson
Le diagramme en arête de poisson, également appelé diagramme d'Ishikawa ou diagramme de cause à effet, est un autre outil couramment utilisé dans l'analyse des causes profondes. Il sert à identifier les causes possibles d'un problème ayant conduit à l'effet observé. Dans ce cas précis, on regroupe les causes potentielles du problème en sous-catégories, en les reliant au problème principal, jusqu'à ce que l'on identifie la cause exacte.
Vous commenceriez par le problème (la colonne vertébrale du squelette du poisson), puis vous définiriez plusieurs catégories de causes qui constituent les branches de la ligne principale (les os du squelette du poisson). Ces catégories comprennent notamment : les personnes, l’environnement, la méthode, le matériel, la mesure et la machine. Une fois vos catégories définies, vous approfondissez ensuite votre analyse. Par exemple, sous la rubrique « machine », vous pourriez envisager des facteurs à l’origine du problème tels que : un dysfonctionnement de la machine, une erreur de l’employé ou un défaut de la machine.
La prochaine étape consiste à approfondir l'analyse de chaque branche (ou élément) afin de se rapprocher de la cause profonde du problème.
Diagramme de Pareto
Un diagramme de Pareto est un graphique à barres qui met en évidence les facteurs les plus significatifs. Il repose sur le principe de Pareto (règle des 80/20), selon lequel 80 % des problèmes proviennent de 20 % des modes de défaillance. Dans ce graphique, la hauteur de chaque barre représente l’importance d’une cause, classée par ordre décroissant d’impact (de gauche à droite). Cela permet une visualisation claire des informations, ce qui vous aide à identifier où concentrer vos efforts de réflexion et vos actions pour résoudre le problème. Les barres du graphique ci-dessous représentent le temps passé sur chaque machine, tandis que la ligne indique le temps cumulé. Vous pouvez constater que si vous vous attaquez à la barre la plus haute, vous aurez un impact sur une grande partie du problème global.
Un diagramme de Pareto est généralement utilisé lors d'une séance de brainstorming pour illustrer la contribution de chacun des éléments ou des causes profondes d'un problème. Ces diagrammes peuvent s'avérer efficaces, mais ils ne sont utiles qu'avec certains types de données : les données hypothétiques.
Diagramme de nuage de points
Un nuage de points, ou diagramme de dispersion, permet de déterminer s'il existe une relation entre deux ensembles de données. Il s'agit d'une méthode quantitative permettant de vérifier si deux variables sont corrélées, par exemple pour tester les causes potentielles identifiées dans votre diagramme en arête de poisson.
Pour créer un nuage de points, vous représentez graphiquement votre variable indépendante (ou la cause présumée) sur l'axe des x et votre variable dépendante (l'effet) sur l'axe des y. Si la tendance forme une ligne ou une courbe, vous pouvez facilement en déduire que les variables sont corrélées et passer à une analyse de régression ou de corrélation.
Analyse des modes de défaillance et de leurs effets (AMDE)
L'analyse des modes de défaillance et de leurs effets (FMEA) est une méthode utilisée pour identifier toutes les défaillances potentielles d'une conception, d'un processus de fabrication, d'un processus d'assemblage, d'un produit ou d'un service. Elle comprend deux volets principaux : l'analyse des modes de défaillance et l'analyse de leurs effets.
Les modes de défaillance désignent les différentes façons, ou modes, selon lesquels un élément peut tomber en panne. Les défaillances correspondent à toute erreur ou tout défaut, en particulier ceux qui affectent le client. L'analyse des effets consiste à examiner les conséquences de ces défaillances.
Analyse des causes profondes : comment la technologie peut-elle aider ?
Revenons à notre exemple précédent, dans lequel votre chaîne de production n'applique pas correctement l'étiquette sur la bouteille. Au-delà de l'identification de la cause du problème, quel rôle la technologie peut-elle jouer pour éviter que cela ne se reproduise à l'avenir ?
L'adoption d'une solution telle que Connected Worker® de Parsable peut contribuer à renforcer la conformité et la cohérence dans la mise en œuvre du CIL, donner accès à des données pertinentes et favoriser l'amélioration des performances de votre équipe. Voyons cela de plus près.
Si vous utilisez encore des processus papier, dans ce cas précis, lorsqu'un problème survient, un membre de votre équipe doit le saisir dans une base de données ou un système d'enregistrement. Le rapport est ensuite transmis à un responsable ou à un chargé de la conformité pour examen. Un membre de l'équipe procède alors à une analyse des causes profondes afin de comprendre le problème. Imaginez tout le temps perdu.
Dans ce cas, il est probable que votre taux de rendement global (TRG), c’est-à-dire le pourcentage du temps de production prévu qui est réellement productif, soit faible. Cela peut s’expliquer par de nombreux arrêts imprévus (consultez ces statistiques intéressantes sur les temps d’arrêt) ou par un problème de qualité. Peut-être que votre machine date de 1947, qu’elle est vieille et nécessite des interventions de maintenance préventive (CIL) plus fréquentes. Comment savoir si votre équipe effectue ces interventions suffisamment souvent pour éviter ces arrêts imprévus ? Il pourrait s’agir d’une vieille machine qui fonctionne encore de manière régulière, à l’image d’une vieille voiture qui a simplement besoin de plus de vidanges.
Peut-être que la procédure n'est pas respectée parce que les employés se fient à leur mémoire, ce qui a d'ailleurs été à l'origine du problème avec la machine.
Avec Connected Worker, une fois que vous avez identifié la cause première, vous pouvez documenter numériquement le processus CIL et le mettre à la disposition de vos opérateurs sur un appareil mobile.
Ils savent désormais parfaitement comment mener à bien le CIL et n’ont plus besoin de se fier à leur mémoire ni à des connaissances institutionnelles ou tribales. Vous disposez désormais d’une visibilité sur les actions menées, sur la qualité du CIL réalisé par votre équipe, ainsi que de données sur la fréquence à laquelle le CIL est mis en œuvre.
Vous pourrez améliorer les taux d'achèvement, la conformité et la cohérence en veillant à ce que chacun assume ses responsabilités dans l'exécution des tâches régulières essentielles qui permettront à votre activité d'atteindre l'excellence. Grâce à la visibilité dont vous disposerez, vous pourrez faire en sorte que le système ou le processus s'adapte à votre activité, plutôt que l'inverse.
Connected Worker permet aux collaborateurs de collecter facilement les données nécessaires pour comprendre le « pourquoi » qui mène à la véritable cause profonde. Une fois le problème identifié, l'étape suivante consiste à mettre en œuvre une solution qui contribuera progressivement à l'amélioration continue.
