{"id":65396,"date":"2019-04-18T15:48:00","date_gmt":"2019-04-18T15:48:00","guid":{"rendered":"https:\/\/kepner-tregoe.com\/blogs\/root-cause-analysis-hacks-for-easier-troubleshooting\/"},"modified":"2019-04-18T15:48:00","modified_gmt":"2019-04-18T15:48:00","slug":"root-cause-analysis-hacks-for-easier-troubleshooting","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/kepner-tregoe.com\/de\/blogs\/root-cause-analysis-hacks-for-easier-troubleshooting\/","title":{"rendered":"Root-Cause-Analysis-Hacks f\u00fcr einfacheres Troubleshooting"},"content":{"rendered":"<h4>Von <a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/michael-barna-b517b149\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Michael Barna<\/a>, Kepner-Tregoe<\/h4>\n<p>Warum str\u00e4uben sich Menschen dagegen, eine Root Cause Analysis durchzuf\u00fchren? \u201eZu zeitaufwendig!\u201c \u201eZu teuer!\u201c \u201eZu schwierig!\u201c <\/p>\n<p>Workarounds oder Vermutungen reichen manchmal aus \u2013 aber in einer Welt von Operational Excellence, Six-Sigma-Pr\u00e4zision, Lean-Workflows und sich schnell ver\u00e4ndernden Hightech-Grenzbereichen ist Root-Cause-Analysis-Expertise entscheidend, um wettbewerbsf\u00e4hig und profitabel zu bleiben.<\/p>\n<p>Wir kommen h\u00e4ufig in Organisationen, in denen Mitarbeitende gelernt haben, klassische Tools f\u00fcr Root Cause Analysis (RCA) zu nutzen \u2013 insbesondere die Five Whys und Fishbone-(Ishikawa-)Diagramme \u2013, diese aber als unzureichend empfinden, um die Ursache schwieriger Probleme zu finden. Die KT Problemanalyse bietet einen Prozess, der sich bei der Durchf\u00fchrung von RCAs f\u00fcr komplexe Probleme als wirksam erwiesen hat. H\u00e4ufig lassen sich KT Problemanalyse, Five Whys und Fishbone in unterschiedlichen Kombinationen einsetzen, um den RCA-Prozess zu verbessern. Entscheidend ist, die richtigen RCA-Tools effizient zu nutzen, um eine pr\u00e4zise L\u00f6sung schneller zu erreichen.   <\/p>\n<p>Hier sind zwei Hacks, um RCA zu verbessern, indem Sie Methoden kombinieren und so diesen Prozess optimieren.<\/p>\n<h4>1. Stellen Sie sicher, dass es ein Problem gibt, das gel\u00f6st werden muss<\/h4>\n<p>Bevor Sie ein Fishbone-Diagramm (siehe unten) erstellen, ben\u00f6tigen Sie eine Problemformulierung. Aber was, wenn Sie nicht die richtige Problemformulierung haben oder tats\u00e4chlich gar keine Ursache finden m\u00fcssen? Eine Problemformulierung benennt das zu l\u00f6sende Symptom \u2013 ausgehend von der Einheit, bei der das Problem auftritt, und dem konkreten Problem, das sie hat. Es ist nicht ungew\u00f6hnlich, dass Probleml\u00f6sende unterschiedliche Wahrnehmungen des Problems haben. In anderen F\u00e4llen ist die Problemformulierung entweder zu allgemein oder es handelt sich um eine Aussage, bei der die Ursache bereits bekannt ist.    <\/p>\n<p>Um Verwirrung beim Start einer Root Cause Analysis zu minimieren und sicherzustellen, dass dies ein angemessener Einsatz von Zeit und Ressourcen ist, nutzen Sie diesen einfachen Hack.<\/p>\n<p><strong><em>Es gibt drei Gatekeeper-Fragen, die Sie stellen m\u00fcssen:<\/em><\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Gibt es eine Abweichung? (d. h. eine Ver\u00e4nderung der erwarteten, normalen Leistung von etwas)<\/li>\n<li>Ist die Ursache zu 100 % unbekannt?<\/li>\n<li>M\u00fcssen wir die Ursache kennen, um wirksame, sinnvolle Ma\u00dfnahmen zu ergreifen?<\/li>\n<\/ul>\n<p>Wenn die Antwort auf eine dieser Fragen \u201eNein\u201c lautet, ist RCA nicht der beste Weg nach vorn: Es gibt bessere M\u00f6glichkeiten, Zeit und Ressourcen einzusetzen.<\/p>\n<p>Viele Situationen sind keine Abweichungen und ben\u00f6tigen keine RCA. Ein Abweichungsproblem liegt vor, wenn etwas nicht mehr so funktioniert wie in der Vergangenheit. Es gab eine Abweichung in der Leistung, und wir m\u00fcssen die Ursache kennen, um sie zu beheben. Das kann sich auf die Leistung eines Objekts beziehen, z. B. einer Maschine, eines IT-Systems oder einer Person.   <\/p>\n<p>Die Durchf\u00fchrung einer RCA dient dazu, die Ursache einer Abweichung zu identifizieren. Wenn Sie verstehen, dass unterschiedliche Problemarten unterschiedliche Methoden und Techniken erfordern, k\u00f6nnen Sie Ihre Ressourcen auf Abweichungsprobleme fokussieren, w\u00e4hrend Variations-, Effizienz- und Innovationsprobleme mit anderen Tools und Methoden besser adressiert werden. (Siehe:    <a href=\"https:\/\/kepner-tregoe.com\/blogs\/what-happened-different-kinds-of-problems-require-different-approaches\/\">Was ist passiert? Unterschiedliche Problemarten erfordern unterschiedliche Ans\u00e4tze <\/a>)<\/p>\n<p>Um schnell festzustellen, ob die Ursache unbekannt ist, k\u00f6nnen die Five Whys helfen. Die Five Whys sind eine iterative RCA-Technik, mit der man schnell zur Ursache gelangt. Bevor Sie eine komplexere RCA verfolgen, lohnt es sich, die Five Whys zu nutzen, um zu pr\u00fcfen, ob die Ursache tats\u00e4chlich unbekannt ist. Indem wir <em>Warum<\/em> fragen, bis die Antwort lautet: <em>Ich wei\u00df es nicht<\/em>, stellen wir sicher, dass die Ursache unbekannt ist, und gewinnen Erkenntnisse, die die Beschreibung des Problems verbessern.   <\/p>\n<p>Wir m\u00fcssen au\u00dferdem fragen, ob wir die Ursache kennen m\u00fcssen. Manchmal reicht ein Workaround aus. Ein Workaround kann eine bessere Option sein, als Zeit in die Ursachenfindung zu investieren \u2013 etwa wenn eine Maschine, die ohnehin in K\u00fcrze ersetzt werden soll, ein Problem hat.  <\/p>\n<p>Die Gatekeeper-Fragen \u00f6ffnen die T\u00fcr f\u00fcr RCA. Beachten Sie, wie die Aussage \u201eFilter Nummer eins verliert \u00d6l\u201c eine Verbesserung gegen\u00fcber dem zun\u00e4chst beobachteten Problem \u201e\u00d6l ist auf dem Boden\u201c ist. Zu \u201eFilter Nummer eins verliert \u00d6l\u201c k\u00f6nnten wir mit den 5 Whys gelangen, ausgehend von der ersten Beobachtung: \u00d6l ist auf dem Boden \u2026 warum? \u2026 Weil Filter Nummer eins \u00d6l verliert \u2026 warum? \u2026 Wei\u00df nicht \u2026 M\u00fcssen wir die Ursache kennen, um das zu beheben? \u2026 Ja.<\/p>\n<p>Hack #1: Nutzen Sie die drei Gatekeeper-Fragen von KT, bevor Sie RCA verfolgen. Das verhindert verschwendete Zeit und erm\u00f6glicht, andere Problemarten auf effizientere Weise zu bearbeiten. <\/p>\n<h4>2. Beschreiben Sie zuerst das Problem<\/h4>\n<p>Allzu oft springen Teams, die gemeinsam die Ursache finden wollen, aufgrund liebgewonnener Theorien, die m\u00f6glicherweise nicht zutreffen, direkt zur Ursache. Statt alle potenziellen Ursachen in einem Fishbone-Diagramm aufzulisten und zu kategorisieren \u2013 warum nicht einfach die Ursachen testen, die einige Teammitglieder bevorzugen? Die Antwort: Zu oft ist dieses Vorpreschen und Testen auf Ursachen verfr\u00fcht und wird zu einem gro\u00dfen, teuren Zeitfresser.  <\/p>\n<p>Um dem vorschnellen Springen zur Ursache entgegenzuwirken, ist es besser, einen Schritt zur\u00fcckzutreten und das Problem <em>zuerst<\/em> pr\u00e4zise zu beschreiben, bevor Sie das Fishbone-Diagramm zur Ursachenidentifikation nutzen. Wenn Sie das tats\u00e4chliche Problem von Anfang an beschreiben, k\u00f6nnen Sie einige Lieblingsursachen ausschlie\u00dfen und die Ursachen im Fishbone-Diagramm besser fokussieren. Eine pr\u00e4zise Problembeschreibung hilft Probleml\u00f6senden, die im Fishbone-Diagramm gesammelten Ursachen zu bewerten, indem sie deren G\u00fcltigkeit logisch gegen die bekannten Fakten testen \u2013 so lassen sich ganze Kategorien von Theorien eliminieren, die die Daten nicht erkl\u00e4ren.  <\/p>\n<p>Wenn wir zum Beispiel wissen, dass der \u00d6lfilter Nummer eins \u00d6l verliert, der \u00d6lfilter Nummer zwei dieses Problem aber offenbar nicht hat, k\u00f6nnen wir jede vorgeschlagene Fishbone-Theorie testen, indem wir fragen: \u201eWenn das die Ursache ist, wie erkl\u00e4rt sie dann die Tatsache, dass nur Filter Nr. 1 leckt, w\u00e4hrend Filter Nr. 2 in Ordnung ist?\u201c Wenn die Logik besagt, dass Filter Nr. 2 bei dieser Theorie ebenfalls betroffen sein m\u00fcsste, dann lohnt es sich nicht, das weiter zu untersuchen, und wir k\u00f6nnen diesen \u201eKnochen\u201c von der Liste streichen. Ein Fishbone zu f\u00fcllen kann ein umfangreiches Ratespiel sein. Eine belastbare, strukturierte Problembeschreibung minimiert das Risiko, verschwenderische Ma\u00dfnahmen zu ergreifen, indem sie Vermutungen hinterfragt und pr\u00fcft, was vor dem Gericht der Fakten Bestand hat \u2013 und was nicht.   <\/p>\n<p><em>Hack #2: Bevor Sie beginnen, Ursachen zu identifizieren \u2013 oder noch schlimmer: bevor Sie vorschnell zur Ursache springen und testen \u2013, <\/em>beschreiben Sie das Problem<em> auf Basis relevanter Daten.<\/em><\/p>\n<p>Troubleshooting-Teams mit guten RCA-F\u00e4higkeiten nehmen sich die Zeit, ein Problem zu verstehen, bevor sie versuchen, es zu l\u00f6sen. Das beginnt mit Hack #1: sicherzustellen, dass es sich um ein Abweichungsproblem handelt, das gel\u00f6st werden muss, bevor RCA eingesetzt wird, und Hack #2: das Problem anhand verf\u00fcgbarer Daten in konkreten Begriffen zu beschreiben. <\/p>\n<h4>\u00dcber Kepner-Tregoe<\/h4>\n<p>Seit mehr als sechs Jahrzehnten bef\u00e4higt Kepner-Tregoe Organisationen mit einem bew\u00e4hrten, strukturierten Ansatz zur Probleml\u00f6sung. Als f\u00fchrend in der Probleml\u00f6sung hat KT Tausenden von Organisationen geholfen, Millionen von Problemen durch effektivere Root Cause Analysis sowie bessere Entscheidungsf\u00e4higkeiten zu l\u00f6sen. Durch unsere einzigartige Kombination aus Training und Beratung erzielen unsere Kunden h\u00f6here Effizienz, bessere Qualit\u00e4t und gr\u00f6\u00dfere Kundenzufriedenheit \u2013 bei gleichzeitiger Senkung ihrer Kosten.  <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Von Michael Barna, Kepner-Tregoe Warum str\u00e4uben sich Menschen dagegen, eine Root Cause Analysis durchzuf\u00fchren? \u201eZu zeitaufwendig!\u201c \u201eZu teuer!\u201c \u201eZu schwierig!\u201c Workarounds oder Vermutungen reichen manchmal aus \u2013 aber in einer Welt von Operational Excellence, Six-Sigma-Pr\u00e4zision, Lean-Workflows und sich schnell ver\u00e4ndernden Hightech-Grenzbereichen ist Root-Cause-Analysis-Expertise entscheidend, um wettbewerbsf\u00e4hig und profitabel zu bleiben. 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