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：

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。