O tempo de inatividade não planeado continua a ser um dos desafios mais onerosos nos setores com grande concentração de ativos. Um inquérito da Siemens revelou que o tempo de inatividade não planeado custa às grandes empresas 11% das suas receitas. No total, isso ascende a cerca de $1,4 biliões anualmente.
Imagine que esta paragem se prolongasse por horas ou por um dia inteiro na sua organização. Custar-lhe-ia milhões de dólares. Embora muitas empresas tentem resolver estas questões, estas persistem porque o foco está em resolver o problema imediato.
A Análise da Causa Raiz (RCA) colmata esta lacuna através de uma abordagem estruturada e baseada em dados. Permite aos profissionais passar do ciclo de manutenção reativa para a manutenção proativa. Neste guia, irá explorar tudo o que há para saber sobre a RCA, desde o que é até à forma como é aplicada, especialmente em ambientes com grande concentração de ativos.
O que é a Análise da Causa Raiz (RCA)?
A análise da causa raiz é um processo estruturado que visa identificar a causa subjacente das falhas. Em vez de se limitar ao problema aparente, permite ir mais além e examinar o que o está a causar, de modo a evitar que o mesmo problema volte a ocorrer.
Considere uma fábrica de alimentos e bebidas que enfrenta frequentemente paragens na linha de produção durante o engarrafamento. Suponhamos que a equipa de manutenção reinicie a linha sempre que ocorre uma avaria. Isto permite retomar a produção, mas o problema continua a surgir a cada poucos dias. À primeira vista, isto parecerá uma simples falha mecânica. No entanto, a realização de uma análise de causa raiz (RCA) poderá revelar o problema subjacente.
Por exemplo, quando a equipa de manutenção recorre à RCA, pode descobrir que o problema não se encontra na máquina. Em vez disso, deve-se às dimensões inconsistentes das garrafas de um lote específico de um fornecedor. Isto resulta num desalinhamento no processo de enchimento e tamponamento, levando a paragens automáticas para evitar defeitos.
Neste caso, a equipa de manutenção centrou-se inicialmente no desempenho das máquinas, a equipa de engenharia identificou discrepâncias nas tolerâncias e a equipa de compras identificou a origem do problema na variabilidade dos fornecedores, com a ajuda da análise da causa raiz.
Uma RCA eficaz permite às empresas:
● Permite-lhes reduzir as falhas recorrentes
● As empresas podem aumentar a fiabilidade dos seus ativos, garantindo simultaneamente a estabilidade de todas as operações
● Melhorar o planeamento da manutenção
Na área da manutenção e das operações, centra-se na identificação da cadeia de eventos e dos fatores que contribuem para as avarias do equipamento, os desvios nos processos ou os problemas de qualidade.
Existem muitos aspetos envolvidos, desde a análise de dados de avarias até à verificação do histórico de manutenção. Todos eles ajudam a identificar a origem dos problemas. Embora o foco principal seja a resolução dos problemas, a análise da causa raiz tem uma importância que vai além disso. Trata-se de garantir a fiabilidade a longo prazo através da resolução sistemática dos problemas.
Eis alguns exemplos da utilidade da análise da causa raiz:
| Modo de falha | Causa imediata | Causa principal | Medida corretiva |
|---|---|---|---|
| Avaria do rolamento | Sobreaquecimento | Foi uma medida inadequada calendário de lubrificação que estava a causar sobreaquecimento |
O gestor pode revisar as medidas preventivas manutenção intervalos para prevenir isto |
| Fuga na vedação | Degradação do material | A administração A equipa estava a escolher o material errado com base no condições de funcionamento |
Alterar o material e atualizar a especificação da peça |
| Viagem de carro | Sobrecarga elétrica | A carga não era a ser distribuído de forma adequada |
As empresas podem sistema de reequilíbrio carregar |
Para além das avarias nos equipamentos, a análise da causa raiz (RCA) também se aplica a ineficiências nos processos e a problemas na cadeia de abastecimento. Por vezes, estas falhas podem sobrepor-se. Por exemplo, as ineficiências nos processos podem conduzir a avarias nos equipamentos e afetar a cadeia de abastecimento. A análise da causa raiz proporciona o quadro adequado para estabelecer a ligação entre elas e identificar a verdadeira origem do problema.
Explicação das metodologias RCA mais comuns
A análise das causas profundas pode ser realizada utilizando várias metodologias e abordagens, incluindo as seguintes:
A técnica dos 5 «porquês»
Como o nome sugere, este método consiste em perguntar «porquês», nomeadamente cinco vezes. Permite-lhe chegar à causa principal de um problema, perguntando «porquê» repetidamente até chegar ao cerne da questão. As respostas a todos estes «porquês» permitir-lhe-ão interrelacionar dados para criar uma imagem clara do problema subjacente.
Embora seja uma abordagem simples, pode revelar-se eficaz quando aplicada com um questionário rigoroso e uma validação de dados. Por exemplo, cada uma das suas respostas à pergunta «porquê» deve ser fundamentada em dados históricos, registos de inspeção, planos de manutenção e condições de funcionamento.
Um exemplo simples é que o Verdantis o ajuda a identificar a causa subjacente da avaria de um rolamento. As ferramentas do Verdantis podem ajudá-lo a manter registos de dados relativos a cada ativo, peça sobressalente, ordem de trabalho e muito mais. Pode utilizar esta informação para colocar questões relevantes que permitam determinar o problema potencial. Nesse caso,
Eis as cinco perguntas e respostas que pode encontrar:
Por que é que o rolamento avariou? -> Devido à temperatura excessiva registada (dados do sensor)
Por que razão a temperatura estava elevada? -> Falha na lubrificação (relatório de inspeção)
Por que razão a lubrificação falhou? -> A massa lubrificante começou a degradar-se após o intervalo previsto (registos de manutenção preventiva)
Por que razão foi excedido o intervalo? -> O plano de manutenção preventiva não foi acionado (lacuna no CMMS)
Porque é que não foi acionado? -> Uma configuração incorreta da hierarquia de ativos impediu que isso acontecesse
Uma vez que esta é uma forma muito simplificada de analisar as falhas, funciona melhor em casos típicos em que não há interação simultânea entre vários fatores.
A melhor situação para utilizar este método é quando a causa da avaria é simples e é necessário identificar rapidamente a causa principal. Por exemplo, pode utilizá-lo em casos de avarias repetidas nos rolamentos devido ao incumprimento dos planos de lubrificação, sobreaquecimento do motor do transportador associado a um manuseamento inadequado da carga ou fugas nas válvulas causadas pela instalação incorreta das juntas.
Diagrama em espinha de peixe
Também conhecido como diagrama de Ishikawa ou diagrama de causa e efeito, este método funciona através da classificação das causas de um problema em várias subcausas. Estas podem ser materiais, mão-de-obra, métodos, ambiente, medições ou qualquer outra subcausa. O nome deste método deriva da sua estrutura, que se assemelha a uma espinha de peixe. Além disso, Kaoru Ishikawa foi o pioneiro deste conceito. Daí o nome alternativo.
Vai além do pensamento linear, permitindo-lhe classificar diferentes fatores que contribuem para o resultado, provenientes de vários domínios.
A metodologia RCA com o diagrama de espinha de peixe é a mais adequada para problemas com múltiplos fatores. Pode tratar-se de um cenário em que as equipas de manutenção e de aprovisionamento tenham de trabalhar em conjunto para identificar a causa raiz. Um exemplo simples são as falhas nas vedações das bombas, que envolvem a qualidade do material, a instalação e as condições de funcionamento. Da mesma forma, também é possível utilizá-lo quando a ineficiência de uma caldeira está relacionada com a qualidade do combustível, lacunas na manutenção e fatores ambientais.
Análise da Árvore de Falhas
À semelhança do diagrama em espinha de peixe, o nome da análise da árvore de falhas deriva da sua estrutura. Trata-se de um método dedutivo, baseado na lógica, que modela a forma como múltiplas falhas se combinam para dar origem a um evento de nível superior.
Deve utilizar este método ao analisar a causa principal de falhas ao nível do sistema. Funciona melhor nestes cenários, uma vez que divide os problemas de nível superior em subproblemas que para eles contribuem.
Este método utiliza a lógica booleana. No caso da porta OR, qualquer entrada pode causar a falha, enquanto que, no caso da porta AND, todas as entradas têm de ocorrer simultaneamente. Esta lógica permite quantificar a probabilidade de falha quando as taxas de falha são conhecidas.
Eis um exemplo:
Evento principal: Paragem do compressor
Falha mecânica (OU)
Avaria do rolamento
Falha do rotor
Falha de controlo (AND)
Avaria do sensor
Erro na lógica de controlo
A análise da árvore de falhas é a mais adequada para identificar a causa principal de falhas em sistemas complexos. É útil quando as falhas envolvem sistemas interdependentes e exigem um mapeamento lógico. Entre os exemplos contam-se a falha do sistema de climatização, a paragem do compressor, o disparo da turbina, etc.
Análise de Modos de Falha e Efeitos (FMEA)
Em vez de reagir a um problema, este método consiste em procurar proativamente possíveis falhas. A FMEA é frequentemente utilizada para identificar falhas num determinado sistema. Assim, as empresas aplicam esta metodologia para realizar uma RCA sempre que é introduzido um novo processo ou produto. Enquanto método proativo, a FMEA também hierarquiza os riscos e previne problemas através da estimativa da sua gravidade ou probabilidade.
Além disso, determina a frequência com que uma falha ocorre e quais as medidas que deve tomar para a prevenir. Identifica também as ações que se revelaram eficazes para impedir que a falha volte a ocorrer. A FMEA é particularmente útil quando integrado com métricas de fiabilidade, tais como o tempo médio entre falhas (MTBF) e as distribuições de falhas.
A FMEA é mais adequada para situações em que existem múltiplas falhas e é necessária uma priorização dos riscos. Por exemplo, quando se pretende avaliar os riscos de falha de peças sobressalentes ou equipamentos críticos, pode-se recorrer à FMEA.
Análise de Pareto
O nome desta metodologia deriva do economista italiano Vilfredo Pareto. Trata-se de um gráfico de barras simples que representa os dados relativos às falhas com base na ordem decrescente de ocorrência ou impacto. Assim, esta metodologia de análise das causas profundas ajuda a identificar os problemas mais significativos entre eles. Em conjunto, estas questões podem proporcionar uma imagem clara das falhas mais recorrentes e da forma como estas se relacionam entre si.
Por exemplo, dados de entrada como as contribuições para o tempo de inatividade por ativo, os custos de manutenção por avaria e o número de avarias por tipo podem gerar conclusões, tais como: 20% de ativos representam 75% de tempo de inatividade.
Essas informações permitem à equipa de gestão concentrar os esforços de análise das causas profundas nos aspetos em que podem ter maior impacto. Além disso, podem até acompanhar o progresso, observando como uma barra vai encurtando ao longo do tempo.
Considere o cenário em que está a realizar uma RCA para compreender a análise dos custos de manutenção das peças sobressalentes utilizadas no equipamento da sua empresa de mineração. Para tal, irá analisar os dados dos últimos 12 meses. Após a análise, identifica os seguintes padrões:
● Os rolamentos estão a causar 35% de avarias
● Os selos causam 25%
● Os filtros causam 15%
● Outros causam 25%
Neste contexto, o que se destaca é que os rolamentos e as juntas são responsáveis por 60% do total de avarias. Com base nisto, saberá onde deve concentrar os seus esforços de análise de causa raiz (RCA).
A análise de Pareto destina-se a problemas de elevada frequência ou de elevado risco. Por exemplo, suponha que uma correia transportadora avaria regularmente. Neste caso, vários problemas relacionados com peças sobressalentes podem estar a contribuir para isso. No entanto, seria importante saber qual a peça sobressalente que mais contribui para o tempo de inatividade. Da mesma forma, a análise de Pareto revela-se útil ao determinar as principais causas de avaria em vários ativos ou ao analisar os custos de manutenção por tipo de equipamento.
Diagrama de dispersão
Pense num gráfico de dispersão como um gráfico bidimensional. São utilizados vários pontos para representar os valores de diferentes variáveis numéricas. A sua localização nos eixos X e Y mostra a relação entre duas variáveis. Esta representação permite às organizações visualizar as correlações entre causas e efeitos.
Também é possível utilizar gráficos de dispersão com análise de regressão para quantificar relações. Alguns exemplos em que esta metodologia de RCA pode ser utilizada incluem a determinação de relações e comparações entre a amplitude de vibração e a taxa de falha dos rolamentos, ou entre a carga e a temperatura do motor.
A metodologia do diagrama de pontos é a mais adequada para a análise de correlação. Um caso de utilização típico será a associação de lotes de fornecedores às taxas de falha ou às tendências de carga versus falhas. Pode escolher esta opção quando suspeitar da existência de uma relação entre variáveis, mas precisar de validar os dados.
Ligação do RCA aos dados do CMMS e das ordens de trabalho
A análise das causas profundas em ambientes com grande concentração de ativos, como a mineração, os serviços públicos e o setor do petróleo e da energia, requer o apoio de dados de alta qualidade. No entanto, a recolha e a utilização de dados de qualidade constituem um desafio significativo para muitas empresas.
De acordo com o nosso inquérito De um total de 1 900 executivos de topo destes setores, 51% destacaram problemas relacionados com a qualidade dos dados nas operações de MRO. Além disso, 49% referiram inconsistências nos dados mestre dos fornecedores.
Um Sistema Informatizado de Gestão da Manutenção (CMMS) fiável funciona como a principal espinha dorsal de dados para a análise das causas profundas através de dados mestre de fornecedores fiáveis. A eficácia da RCA depende diretamente da qualidade, da estrutura e da exaustividade dos dados de manutenção registados no CMMS.
Por exemplo, um CMMS pode fornecer dados como hierarquias de ativos, registos de manutenção, sistemas de codificação de avarias, acompanhamento do histórico de avarias e muito mais. Além disso, estrutura todos estes dados para garantir que estejam prontos para a RCA.
A tabela abaixo apresenta a relação entre os dados do CMMS e os resultados da RCA:
| Campo de dados do CMMS | Exemplo | Relevância da RCA | Conclusões extraídas |
|---|---|---|---|
| ID do ativo | Bomba – 102 | Identifica o local da avaria |
Isto ajuda a acompanhar frequência de falhas e agrupamento |
| Código de falha | Fuga na vedação | Classificação de falhas está normalizado |
Permite a criação de padrões reconhecimento |
| Notas da ordem de trabalho | Junta desgastada de forma irregular | As empresas obtêm indícios contextuais com isto |
Estes dados confirmam que validação da hipótese |
| Duração do tempo de inatividade | 3,5 horas | Os dados representam o impacto da falha |
Ajuda a estabelecer prioridades falhas graves |
| Tipo de manutenção | Corretivo |
Indica a estratégia de manutenção |
Destaques reativos tendências |
Sem estes dados estruturados, a análise da causa raiz torna-se mais anedótica do que analítica.
Num CMMS, os dados das ordens de trabalho são os mais úteis e aproveitáveis para a análise da causa raiz (RCA). Estes dados registam não só o que falhou, mas também a forma como a falha foi resolvida. Estes dados históricos constituem a base para a análise da causa raiz das falhas frequentes.
Na verdade, também permite a automatização da RCA. Por exemplo, a gestão pode definir gatilhos para automatizar o processo com base no número de avarias, nos dados a utilizar, etc. Assim, sempre que o CMMS registar uma avaria num determinado equipamento pela quinta vez, por exemplo, isso irá desencadear uma análise automatizada da causa raiz.
Para além de contribuir para a automatização, a integração do CMMS também fornece um plano de ação para aplicar as conclusões da análise da causa raiz (RCA) ao planeamento da manutenção. Quando a causa raiz é identificada, os gestores podem incorporar essas conclusões na execução da manutenção.
Por exemplo, podem otimizar a manutenção preventiva, os planos de trabalho e o aperfeiçoamento da estratégia de gestão de ativos. Também podem selecionar as peças sobressalentes relevantes com processos de MRO para uma manutenção rápida.
Como a RCA integra os diferentes departamentos
Um dos maiores desafios para compreender a causa principal num setor com grande volume de ativos é a atribuição de culpas entre departamentos.
Consideremos um exemplo simples de uma fábrica onde ocorre uma falha numa linha de automação. Neste caso, a maioria pensaria que se deve a uma falha na automação (equipa de TI) ou a uma falha mecânica. Para resolver o problema, a equipa de manutenção monitorizaria o desempenho da linha de automação e a equipa de TI analisaria o código para evitar que o problema se repita.
Aí começaria o jogo das culpas. A equipa de TI poderia culpar os técnicos de manutenção por não cumprirem as suas funções, e vice-versa.
No entanto, uma análise das causas profundas que abranja diferentes departamentos revelaria um quadro diferente. Por exemplo, a equipa de manutenção poderia detetar falhas regulares nos sensores. Além disso, a equipa de engenharia poderia descobrir que não existe qualquer falha de conceção, mas que a sensibilidade do sistema é elevada.
A equipa de compras poderá fornecer mais informações, revelando que os sensores adquiridos desta vez provinham de um novo fornecedor com algumas variações nas especificações. Com base nesta informação adicional da equipa da cadeia de abastecimento, a equipa de TI poderá constatar que o sistema de controlo não foi atualizado recentemente para refletir os limiares de tolerância revistos.
Isto indicaria que são necessárias alterações em todos estes departamentos. Assim que essas alterações forem implementadas, a equipa de operações poderá acelerar a produção e satisfazer a procura.
A RCA incentiva o brainstorming em conjunto, em vez da formulação de hipóteses isoladas. Isto proporciona uma abordagem estruturada para as diferentes equipas. Quer se trate de um gestor da cadeia de abastecimento, de um responsável do departamento de TI, de um técnico de manutenção ou de um gestor de operações, todos podem unir esforços para resolver rapidamente o problema.
O papel da IA na RCA moderna
As abordagens tradicionais de RCA (Análise de Causas e Efeitos) baseiam-se fortemente na investigação manual, no parecer de especialistas e em conjuntos de dados limitados. Este procedimento pode ainda ser eficaz no caso de falhas isoladas ou simples. No entanto, estas abordagens enfrentam limitações na área da Manutenção, Reparação e Operações (MRO), uma vez que, neste contexto, as falhas são influenciadas por múltiplas variáveis.
A Inteligência Artificial (IA) pode colmatar esta lacuna através do reconhecimento de padrões em grande escala e da correlação automatizada entre diversas fontes de dados.
Os modelos de IA podem analisar ordens de trabalho históricas, leituras de sensores e registos de avarias para identificar relações entre as variáveis que causam as avarias. Isto proporciona uma forma mais rápida e precisa de identificar a causa principal de uma avaria ou falha. Com dados de qualidade a partir dos quais possam aprender, os modelos de IA também podem automatizar os fluxos de trabalho de análise da causa principal.
O que confere maior valor à análise automatizada e baseada em IA das causas principais é a integração com outras tecnologias. Pode, por exemplo, integrar-se com a Internet das Coisas (IoT) e a realidade aumentada para recolher dados diretamente na fonte e criar uma representação visual dos mesmos.
À medida que esta conectividade cresce, a IA permite-lhe realizar análises preditivas. Com a introdução constante de dados e o feedback, os modelos de aprendizagem automática podem aprender o comportamento normal, detetar anomalias, estabelecer correlações entre eventos em diferentes sistemas e sugerir a causa mais provável de um problema antes que este se agrave.
| Aspecto | Exemplo | RCA baseada em IA |
|---|---|---|
| Âmbito dos dados | Limitado, com base em amostras |
Em grande escala, com várias fontes conjuntos de dados |
| Velocidade de análise | Que exige muito tempo | Automatizado, quase em tempo real |
| Detecção de padrões | Baseado na experiência |
Padrão baseado em algoritmos reconhecimento |
| Precisão na identificação da causa principal | Variável |
Maior com modelos de dados validados |
| Escalabilidade | Limitado a casos específicos |
Escalável em todos os ativos e locais |
Eis um exemplo para o ajudar a compreender melhor o impacto da IA. Suponha que uma instalação enfrenta avarias regulares nas bombas centrífugas em várias unidades. As equipas de manutenção tentaram resolver o problema imediato substituindo impulsores e vedantes, mas as avarias persistem. A tabela abaixo apresenta uma descrição detalhada de como a IA pode ajudar numa situação deste tipo.
| Palco | Fonte dos dados | Resultado da RCA baseada em IA | Impacto da MRO |
|---|---|---|---|
| Detecção de falhas | Ordens de trabalho do CMMS refletir a bomba normal falhas |
O sistema de IA irá detetar padrões em vários ativos e locais. |
Destaques sistemáticos problemas, não isolados falhas |
| Correlação de dados |
Ordens de trabalho + dados dos sensores |
Ao contrário do tradicional RCA, onde a sua TI A equipa deve analisar o registo dados para identificar o porque os modelos de IA podem vibração correlacionada picos com valores específicos condições de funcionamento. |
Isto irá identificar condições de falha rapidamente. |
| Análise de peças | Inventário + dados relativos a contratos públicos |
A Manual RCA oferece fornecedor restrito comparação, mas a IA ligações com maior taxa de falha taxas para específicos fornecedor de impulsores lotes. |
Assinala um fornecedor problema de qualidade. |
| Causa principal identificação |
Análise de engenharia | A IA vai além centrando-se exclusivamente em avarias mecânicas para identificar um combinação de impulsor de qualidade inferior material e carga de funcionamento condições na bomba falhas. |
Pode determinar a ligação entre as partes, operações, e fornecedores. |
| Ação recomendação |
NA |
A RCA automatizada A ferramenta pode sugerir um mudança de fornecedor, material atualizado especificações, e operacional revisto limites de apoio tomada de decisões. |
Isto reduz a ocorrência de falhas repetidas. |
| Monitorização contínua | Avaliação periódica e feedback |
Apenas RCA tradicional |
Pode interagir com planos de manutenção através de uma medida preventiva abordagem. |
Impacto nos negócios de uma RCA eficaz
Quando as empresas realizam uma análise eficaz das causas profundas, isso pode ter um impacto significativo nas suas taxas de manutenção e de avarias.
Redução das falhas recorrentes
Uma vez que a RCA é aplicada principalmente a falhas na área de manutenção, reparação e operações (MRO), não é de admirar que o seu resultado mais mensurável seja a redução das falhas recorrentes. Sem uma análise da causa raiz, as empresas tentam resolver essas falhas substituindo componentes. Isto proporciona uma solução a curto prazo, mas a falha volta a ocorrer passado algum tempo.
Custos de manutenção mais baixos
Os custos de manutenção são inflacionados por soluções de curto prazo, intervenções reativas, reparações de emergência e consumo excessivo de peças sobressalentes. À medida que a RCA destaca o problema subjacente, as soluções são derivadas de análises precisas, que abordam a questão a longo prazo. Além disso, a análise automatizada da causa raiz, baseada em dados, transforma a manutenção de uma abordagem reativa numa execução planeada e otimizada.
Maior tempo de funcionamento e disponibilidade dos ativos
Quando ocorrem falhas e avarias, o tempo de atividade aumenta. Depois de resolvida a causa principal de um problema, as empresas beneficiam de uma melhor gestão de ativos e maior disponibilidade, o que reduz o tempo de inatividade não planeado. Além disso, a análise automatizada da causa principal também aumenta o tempo médio entre falhas e reduz o tempo médio de reparação, contribuindo para a redução dos custos de manutenção.
Maior segurança e conformidade
Em setores com grande concentração de ativos, como o petrolífero e mineiro, os serviços públicos e a indústria transformadora, as avarias nas máquinas podem criar um ambiente de trabalho perigoso. Por exemplo, equipamento avariado pode cair sobre alguém e provocar lesões fatais.
A RCA contribui para a segurança e a conformidade ao:
● Identificar mecanismos de falha que possam conduzir a situações de insegurança
● Prevenir a recorrência de incidentes através de medidas corretivas
● Documentação de apoio necessária para auditorias e análises regulamentares
● Melhorar o cumprimento dos protocolos de manutenção
Conclusão
A maioria das organizações encara a análise da causa raiz apenas como uma ferramenta de resolução de problemas. No entanto, é muito mais do que isso, uma vez que pode influenciar não só as taxas de falha, mas também os custos de manutenção, o tempo de funcionamento, a disponibilidade dos ativos, a cadeia de abastecimento e muito mais. Por exemplo, é possível integrá-la com dados do CMMS para criar um sistema de ciclo fechado, no qual cada falha pode ser aproveitada para otimizar estratégias de manutenção, a seleção de peças e a tomada de decisões operacionais mais informadas.
A integração da IA reforça ainda mais esta capacidade através da análise de dados. No entanto, tudo depende da qualidade e da consistência dos dados subjacentes que utiliza para a RCA.
O enfoque da Verdantis na gestão de materiais e na normalização dos dados de MRO permite-lhe criar conjuntos de dados claros, estruturados e fiáveis em todos os sistemas de manutenção e da cadeia de abastecimento. Isto permite-lhe analisar as falhas com maior precisão e obter insights mais sólidos, tanto a partir de abordagens tradicionais de análise de causa raiz (RCA) como das baseadas em IA.
Ligue-se hoje mesmo para obter uma demonstração sobre como a Verdantis pode ajudar a melhorar a eficiência da sua análise das causas profundas.
Perguntas Frequentes (FAQ)
Em que medida a análise da causa raiz difere da resolução de problemas?
O principal objetivo da resolução de problemas é restabelecer a funcionalidade o mais rapidamente possível. Em termos simples, trata-se de resolver a causa imediata de uma falha. A RCA, por outro lado, investiga os fatores subjacentes que conduziram à falha. Elimina a recorrência através da identificação de problemas sistémicos.
