我说CMMI 2.0 之:原因分析与解决方案
原因分析与解决方案(CAR)是对选中的现象识别原因,并采取纠正措施或预防措施。
基本的思想:
组织内的好事和坏事都可以做CAR,并非仅仅是对坏事做CAR。可以在计划阶段做CAR,也可以在事情发生后再做CAR, 前者是根据估计的结果做CAR,后者是根据实际执行的结果做CAR。
在做原因分析时,是从现象,到数据,然后再到原因。数据准确刻画了现象,并有助于识别真正的原因。
原因有浅层次的直接原因,也有深层次的根本原因,对直接原因采取纠正措施,对根本原因采取预防措施。
实践列表:
CAR |
1.1 |
Identify and address causes of selected outcomes. |
识别并处理选中现象的原因 |
CAR |
2.1 |
Select outcomes for analysis. |
选择要分析的现象 |
CAR |
2.2 |
Analyze and address causes of outcomes. |
分析并处理现象的原因 |
CAR |
3.1 |
Determine root causes of selected outcomes by following an organizational process. |
遵从组织级的流程确定选中现象的根因 |
CAR |
3.2 |
Propose actions to address identified root causes. |
提出行动建议以处理识别的根因 |
CAR |
3.3 |
Implement selected action proposals. |
实施选中的行动建议 |
CAR |
3.4 |
Record root cause analysis and resolution data. |
记录根因分析和解决方案的数据 |
CAR |
3.5 |
Submit improvement proposals for changes proven to be effective. |
为已经证明有效的变更提交改进建议 |
CAR |
4.1 |
Perform root cause analysis of selected outcomes using statistical and other quantitative techniques. |
采用统计和其他量化技术对选中的现象执行根因分析 |
CAR |
4.2 |
Evaluate the effect of implemented actions on process performance using statistical and other quantitative techniques. |
采用统计和其他量化技术评价已实施行动的对过程性能的变化效果 |
CAR |
5.1 |
Use statistical and other quantitative techniques to evaluate other solutions and processes to determine if the resolution should be applied. |
使用统计和其他量化技术评价其他解决方案或过程以确定是否应用某解决方案 |
实践通俗解释:
CAR 2.1 选择要进行原因分析的现象
并非所有的事情都要做正式的原因分析,原因分析也是有成本的,要挑选值得分析的现象做原因分析。比如:
预计项目的目标达成概率比较低;
有些错误重复发生;
交给给客户以后发生了严重缺陷;
发生了客户投诉;
某大型项目顺利结题;
等等。
CAR 2.2 分析并采取措施
分析原因的方法有多种:鱼骨图、5-whys法、头脑风暴等等。
措施与纠正措施与预防措施之分。
CAR 3.1 采用组织级的流程识别根本原因
何为根本原因?两种判定方法:
方法一,比较简单直观,MIN process法:
Missing process:没有定义流程;
Incomplete process: 流程定义不完整;
Not followed: 定义了流程,没有按流程执行。
方法二,从预防问题的角度思考:
当解决了这个原因,是否这个问题还会发生?
当解决了这个问题,是否类似的问题还会发生?
组织级要定义了根因分析的相关流程。
CAR 3.2 针对根本原因提出预防措施。
CAR 3.3 实施预防措施。
CAR 3.4 记录过程的中的相关数据。
CAR 3.5 验证了预防措施成功后,修改组织级体系流程或推广到其他项目组。
CAR 4.1 进行根因分析时,要采用统计技术,如:相关性分析,回归分析,假设检验,方差分析等。
CAR 4.2 采用统计技术分析预防措施的效果。
有效的预防措施会改变:
过程性能基线:分布的位置移动(均值,中位数等)或分布的离散程度(方差,标准差,四分位差等)变小。
过程性能模型:对于线性回归方程而言,斜率改变或截距改变。
CAR 5.1 采用统计技术分析其他的解决方法、其他过程是否可以将预防措施推而广之。
除了采取的解决方案,是否还有更优的方案能比当前的方案效果更好?
除了改进的这个流程,是否还有其他流程也可以进行类似的改进?
可借鉴的具体做法:
可以参考福特公司的8D方法进行根因分析:
上述两张图片来自网络。
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