Analyse des causes profondes (RCA)

Définition, contenu et origine

Définition : l'analyse des causes profondes (RCA) est une méthode d'investigation structurée utilisée pour identifier les causes fondamentales des problèmes ou des incidents. L'objectif est de déterminer la cause d'un problème afin d'éviter de futurs incidents.

Contenu : L'analyse des causes profondes comprend l'identification du problème, la collecte de données pertinentes, l'analyse visant à déterminer les causes sous-jacentes, le développement et la mise en œuvre de solutions, ainsi que la documentation et le suivi des résultats. Des techniques telles que la méthode des 5 pourquoi ou le diagramme d'Ishikawa sont souvent utilisées pour déterminer systématiquement les racines d'un problème et obtenir des améliorations durables.

Origine : l'ACR trouve son origine dans le secteur de la fabrication et de l'ingénierie et a été popularisée dans les années 1950 par Toyota dans le cadre de son système de production (Toyota Production System). La méthodologie a ensuite été appliquée à divers autres secteurs tels que la santé, l'informatique, l'aviation et bien d'autres encore.

L'ACR aide les organisations à identifier les points faibles systématiques et à mettre en œuvre des améliorations durables, plutôt que de se contenter de corriger les symptômes des problèmes.

Objectifs et avantages

L'objectif principal de l'analyse des causes profondes est de comprendre un problème de manière suffisamment approfondie pour que les causes réelles puissent être adressées et corrigées efficacement. Cela conduit à une solution plus durable que le simple traitement des symptômes. Les avantages d'une telle analyse sont multiples :

• Éviter les erreurs et les problèmes futurs en s'attaquant aux causes.

• Augmenter l'efficacité en optimisant les processus.

• Amélioration de la qualité et de la sécurité des produits ou des services.

• Réduction des coûts en minimisant la répétition des erreurs.

Application et procédure

L'application de l'ACR peut être divisée en plusieurs étapes :

1. Identification du problème : clarification de la nature du problème et des circonstances dans lesquelles il survient.

1. Collecte des données : recueillir toutes les données pertinentes concernant le problème.

1. Analyse des causes : utiliser différentes techniques, telles que la méthode des 5 pourquoi ou la technique du diagramme en arête de poisson, pour identifier les causes principales du problème.

1. Planification des mesures : élaboration de mesures visant à éliminer ou à contrôler les causes identifiées.

1. Mise en œuvre et suivi : mettre en œuvre les mesures et vérifier régulièrement leur efficacité afin d'éviter que le problème ne se reproduise.

Ces étapes garantissent que l'analyse des causes profondes est effectuée de manière systématique et efficace afin d'améliorer la qualité et l'efficacité dans différents environnements opérationnels et de production.

Exemple d'application

Contexte

Sur une chaîne de production automobile, des taux de rebut accrus ont été constatés sur les composants du système de freinage. La fréquence des défauts a augmenté de manière inattendue, ce qui entraîne une hausse des coûts et des retards dans la chaîne d'approvisionnement.

Procédure

1. Identification du problème : l'équipe d'assurance qualité a identifié le problème lors du contrôle final, au cours duquel les composants du système de freinage n'étaient pas conformes aux spécifications.

1. Collecte de données : des données ont été collectées à partir des protocoles de production, des commentaires des employés et des alertes système automatisées. Une attention particulière a été accordée aux lots présentant les taux d'erreur les plus élevés.

1. Analyse des causes : plusieurs causes potentielles ont été identifiées à l'aide du diagramme d'Ishikawa, notamment des défauts de matériaux, des réglages de machine inadéquats et des erreurs humaines dans une section spécifique de la ligne de production.

1. Planification des mesures : des mesures correctives spécifiques ont été proposées, notamment le recalibrage des machines et l'amélioration de la formation du personnel travaillant sur la station défectueuse.

1. Mise en œuvre : les mesures proposées ont été mises en œuvre, y compris la surveillance des réglages des machines et la réalisation de contrôles de qualité supplémentaires.

Résultat

Après la mise en œuvre des mesures correctives, les taux d'erreur ont été considérablement réduits. Les coûts de production ont diminué et les délais de livraison ont pu être stabilisés. La confiance des clients dans la qualité des produits a été restaurée.

Références

• ChatGPT : Excellence de la gestion de la qualité