Root Cause Analysis (RCA) wat is het? En waarom is het onmisbaar bij het oplossen van bedrijfsproblemen?

Zit je organisatie vast in terugkerende problemen? Dan is de kans groot dat je symptomen bestrijdt in plaats van de echte oorzaken aan te pakken. Misschien herken je dit wel: een proces loopt steeds vast, dus er wordt nog een Excel-sheet gebouwd, of een project mist deadlines en er wordt iemand bijgezet die ‘even moet helpen’, maar het probleem komt iedere keer terug omdat de echte oorzaak bijvoorbeeld een onduidelijk intakeproces of ontbrekende rolverdeling nooit wordt aangepakt. Root Cause Analysis (RCA) biedt een oplossing.

RCA is een gestructureerde methode waarmee je de onderliggende oorzaak van een probleem blootlegt. In plaats van steeds opnieuw te repareren wat zichtbaar stukgaat, zoek je naar wat onzichtbaar scheef zit.

→ Daarmee leg je de basis voor structurele verbeteringen.

Een goede probleemanalyse voorkomt herhaling van fouten, maakt verbeteracties effectiever en bespaart tijd, geld en frustratie.

 In dit artikel ontdek je:

• Wat Root Cause Analysis is en waarom het zoveel problemen structureel oplost.

• Hoe AI je helpt sneller, scherper en onbevooroordeeld tot de kern te komen.

• Waarom een root-cause-mindset volgens mij onmisbaar is voor succesvolle en duurzame verandering.

De Amerikaanse Society for Quality definieert het zo: ‘Een root cause is de werkelijke oorzaak van een probleem. Eeen oorzaak die je blijvend moet aanpakken via verbetering van je processen.’

Wat zijn de voordelen van Root Cause Analysis?

Root Cause Analysis (RCA) is een slimme, systematische aanpak om problemen bij de kern aan te pakken. In plaats van telkens symptomen op te lossen, ga je direct naar de bron. Dat zorgt voor blijvende verbetering.

Zes voordelen van RCA op een rij: 

1. Kosten verlagen: Je voorkomt herhaling en verspilling door niet telkens te ‘repareren’.
2. Efficiëntie verhogen: Teams besteden minder tijd aan brandjes blussen en meer aan wat echt telt.
3. Concurrentiepositie versterken: Je werkt slimmer dan bedrijven die blijven dweilen met de kraan open.
4. Beter beslissen: Je neemt besluiten op basis van feiten, niet op aannames of snelle fixes.
5. Innovatie versnellen: Door bottlenecks structureel op te lossen ontstaat ruimte voor vernieuwing.
6. Stress verminderen: Minder terugkerende problemen = minder frustratie, minder verzuim.

Zoals ik ook in mijn boek Zorgvuldige besluiten nemen beschrijf: 

‘Parkeer de oplossingsmodus. Focus eerst op het begrijpen van het probleem.’

Waarom Root Cause Analysis veel meer is dan een techniek

Ik geloof al jaren dat Root Cause Analysis geen trucje is, maar een mindset. Een manier van kijken én een manier van werken. En eerlijk gezegd: iets dat in het Nederlandse bedrijfsleven veel te weinig wordt gedaan.

Want als je niet naar de kern kijkt, blijf je bezig met pleisters plakken. En pleisters plakken verergert de problemen alleen maar. Ik zie het continu gebeuren: teams rennen hard, lossen zichtbaar gedoe op, maar de echte oorzaak blijft liggen.

 Dat leidt tot drie dingen:

1. Problemen stapelen zich op: kleine issues worden grote blokkades.
2. De kwaliteit daalt: meer herstelwerk, meer fouten, meer frustratie.
3. De kosten stijgen: door vertragingen, inefficiëntie, escalaties en herstelmaatregelen.

En dat is nog maar het begin. De echte gevolgen blijven vaak onder water, maar ze zijn wel heel voelbaar:

 Inefficiëntie, ontevreden klanten, ontevreden medewerkers, slechte besluitvorming, verlies van concurrentiepositie, onvoorspelbaarheid, risico op escalatie, meer verzuim, beperkte groei, geen innovatiekracht, gebrek aan controle, negatieve bedrijfscultuur, imagoschade, verhoogde veiligheidsrisico’s, boetes, omzetderving en vooral: veel meer stress…

En dat hoeft niet.

Echt niet.

 Met een goede Root Cause Analysis doorbreek je die vicieuze cirkel. Je brengt rust en logica terug, teams krijgen weer overzicht en je werkt eindelijk aan structurele verbetering in plaats van dagelijks brandjes blussen.

Dit moet veranderen.

En het begint bij anders kijken naar problemen. 

Hoe helpt AI bij Root Cause Analysis?

Kan AI jou echt helpen om problemen slimmer op te lossen? Absoluut.

AI is geen vervanging van je denkvermogen, maar een krachtige versterker ervan. Vooral bij Root Cause Analysis is dat goud waard.

 AI helpt je op drie manieren:

1. Als sparringpartner die je scherp houdt.
   AI stelt onbevooroordeelde vragen, prikt door aannames heen en dwingt je om na te denken over wat je over het hoofd ziet.
2. Als snelle data-analist.
   AI analyseert grote hoeveelheden gegevens razendsnel, vindt patronen en legt verbanden die jij mogelijk mist. Zo krijg je in korte tijd beter inzicht in oorzaken.
3. Als rem op de oplossingsdrang.
   AI helpt je eerst de juiste vragen te stellen voordat je richting een oplossing springt. AI doet dat vaak scherper dan een collega, omdat het kan putten uit een enorm database van frameworks, boeken en methodes.

Reflectievraag: Heb jij al eens geprobeerd om met AI tot de kern van een probleem te komen nog vóór je in de oplossingsmodus schiet?

Tip: probeer het eens met een simpele prompt zoals
“Wat zou een mogelijke kernoorzaak kunnen zijn van dit probleem, gegeven deze data of situatie?”

Of gebruik deze Root Cause Analysis GPT (AI agent) die ik heb ontwikkeld. Je kunt hem gratis gebruiken om de onderliggende oorzaken van problemen te achterhalen.

Slimmer problemen oplossen: Root Cause Analysis met AI

AI versnelt je analyse en fungeert als een scherpe sparringspartner. Daardoor kom je sneller tot de kern van problemen en houd je zelf meer energie en waardevolle focustijd over voor andere dingen die impact maken.

Wat zijn veelvoorkomende uitdagingen bij Root Cause Analysis?

Waarom lukt het veel organisaties niet om écht tot de kern van een probleem te komen?

Hoewel Root Cause Analysis een krachtig instrument is, lopen veel teams steeds tegen dezelfde obstakels aan. Dit zijn de drie meest voorkomende valkuilen:

1. Gebrekkige of foutieve data
   Veel analyses beginnen al wankel, omdat de informatie waarop een team vertrouwt niet compleet of niet juist is. Denk aan systemen die verschillend rapporteren, handmatige Excel-lijstjes die niet worden bijgewerkt of aannames die als feit worden behandeld. Ik kom vaak situaties tegen waarin een team dacht dat de doorlooptijd ‘altijd vijf werkdagen’ was, terwijl verdere data liet zien dat de helft van de aanvragen al voor dag twee vastliep. Met verkeerde data ga je automatisch verkeerde conclusies trekken en dus verkeerde maatregelen nemen.
2. Weerstand tegen verandering
   Sommige mensen houden hun mond liever dan dat ze knelpunten blootleggen. Want als iets zichtbaar wordt, betekent dat meestal dat er daarna iets moet veranderen en daar heeft niet iedereen zin in. Zeker wanneer de oorzaak gevoelig ligt: bijvoorbeeld een werkwijze die al jaren onuitgesproken irritatie geeft, een systeem dat niemand durft aan te pakken of een teamgrens waar al lang spanning zit. Hierdoor blijven belangrijke oorzaken onder de radar en wordt het lastig om eerlijk naar het probleem te kijken.
3. Symptoom-denken in plaats van oorzaak-denken
   Teams richten zich vaak op wat zichtbaar pijn doet, omdat dat nu eenmaal het meest urgent voelt. Je ziet de foutmelding, de boze klant, de vertraging en dan wil je dat snel oplossen. Dat is logisch gedrag: de druk van de operatie is groot en niemand wil dat het vandaag opnieuw misgaat. Maar juist daardoor blijft de echte oorzaak onder water. Het gevolg: een reactieve modus waarin je brandjes blijft blussen in plaats van structureel oplost.

Hoe sneller je deze valkuilen herkent én erkent, hoe sneller je doorbreekt naar de kern.

Waarom is Root Cause Analysis belangrijk?

Root Cause Analysis (RCA) is geen luxe, maar een noodzaak als je serieus werk wilt maken van duurzame verandering.

Wie RCA vroeg toepast, voorkomt dat hij gaat bouwen op drijfzand. Door direct bij het begin van een probleem - of veranderingstraject - naar de kern te zoeken, leg je een stevig fundament voor je aanpak.

Wat levert dat op?

• Meer grip op je veranderstrategie: je weet wát je verandert en waarom.
• Voorspelbare implementatie: minder ad-hoc bijsturen, meer rust en richting.
• Betere besluitvorming: RCA voorkomt dat je je plan baseert op symptomen of aannames.
• Sneller herstel bij fouten: ook bij corrigerende maatregelen weet je precies waar je moet ingrijpen.

Of het nu gaat om een IT-implementatie, procesoptimalisatie of cultuurverandering, een grondige probleemanalyse helpt je koersvast te blijven.

Waar gaat het vaak mis bij het uitvoeren van een Root Cause Analysis? 

Zelfs met de beste intenties kan een RCA-traject onderweg ontsporen. Het gaat dan niet om wat je onderzoekt, maar om hoe je het doet. Dit zijn drie veelvoorkomende knelpunten tijdens de uitvoering:

1. Te diep blijven graven zonder richting
   Teams kunnen blijven zoeken naar nog meer details, waardoor de analyse steeds zwaarder wordt zonder dat er iets concreets uitkomt. Dit is de bekende analyseparalyse: je onderzoekt van alles, maar komt niet verder in het besluit of de volgende stap.

2. Te weinig betrokkenheid bij de mensen die het werk doen
   Een RCA werkt niet als je hem oplegt. Wanneer je het gesprek over oorzaken voert zonder de mensen die het proces kennen, creëer je afstand en weerstand. Bovendien mis je dan cruciale praktijkinformatie die je analyse juist sterker maakt.
3. Te snel conclusies trekken op basis van gevoel
   Dit punt lijkt op het eerdere stuk over foutieve data, maar het is iets anders: dit gaat over het moment dat teams tijdens de analyse alsnog terugvallen op aannames. Terwijl er wél data beschikbaar is, wordt die niet gebruikt. Dan lijkt het alsof je een RCA doet, maar eigenlijk bevestig je vooral wat je al dacht en blijf je steken in symptoombestrijding.

 Tip: Begin klein, neem de mensen mee die het werk dagelijks doen en werk met een vaste set vragen. Zo blijft je analyse gericht, haalbaar en bruikbaar.

Welke tools kun je gebruiken om tot de kern van een probleem te komen?

Er zijn verschillende bewezen technieken die helpen om oorzaken snel en systematisch boven water te krijgen. De meest gebruikte zijn:

• 5 Why’s
• Ishikawa-diagram (visgraatdiagram)
• Pareto-analyse (80/20-regel)
• First Principles Thinking
• Fault Tree Analysis
• Failure Mode & Effects Analysis (FMEA)
• Process Mining
• Fishbone workshop
• RCA-sessie met team

Hoe nu verder?

Download gratis het e-book ‘Zorgvuldige besluiten nemen en effectief bedrijfsproblemen oplossen’. Inclusief een bonuspodcast van 7 minuten: een heldere samenvatting die je makkelijk kunt luisteren in de auto of tijdens een korte wandeling. Ideaal om snel de belangrijkste inzichten mee te pakken.