在任何重复性活动或生产流程中，其输出结果都会存在一定程度的波动。这些波动可以分为两大类：特殊原因变动和共同原因变动。共同原因（Common Cause），也被称为非可归因原因或随机原因，是导致流程输出持续存在、普遍存在的微小、随机且不可避免的变动源。它反映了系统设计、操作方法、材料特性和环境条件的正常综合影响。理解共同原因的本质，是有效进行质量管理和过程改进的基础。
共同原因的特性与识别
共同原因是流程固有的，它们是流程“ DNA”的一部分。其核心特性包括：
普遍性： 它们影响每一次操作或每一个产品，而不是偶尔出现。
随机性： 由共同原因引起的波动是杂乱无章的，无法预测下一次波动会偏高还是偏低。
稳定性： 尽管每次波动不可预测，但从统计学角度看，这些波动会形成一个稳定的、可预测的分布模式，即它们会落在统计控制图的控制限之内。
难以单一追溯： 很难将某个特定的波动归因于单一的共同原因，因为它们是无数微小因素叠加累积的结果。例如，咖啡机冲泡温度的微小波动，可能是由水温加热器轻微的功率漂移、环境温度的细微变化、甚 柬埔寨 vb 数据库 至传感器本身的微小误差等多种因素共同引起的。
识别共同原因的关键在于，当流程在统计受控状态下运行，所有数据点都落在控制限内，且没有呈现出异常模式（如趋势、周期性、连续点在均线一侧）时，此时的所有波动都应被视为由共同原因引起。
共同原因对流程的影响
共同原因的本质决定了它对流程的影响：
定义了流程的“能力”： 共同原因的波动范围决定了当前流程在正常运行下的最佳性能水平。如果这个范围过大，就意味着流程的能力不足，无法稳定地生产出符合要求的产品或服务。
需要系统性改进： 由于共同原因是系统固有的，解决它们需要改变系统本身。这意味着需要进行流程再设计、设备升级、操作标准化或材料质量提升等，而不仅仅是解决某个具体事件。
过度干预的危害： 如果将共同原因的正常波动误认为是特殊原因，并对其进行频繁的干预（例如，每次看到咖啡温度略高或略低就去调整机器），这种过度调整反而会引入新的不稳定因素，使流程变得更不稳定，加剧波动，这种现象被称为“过度调整”或“瞎忙活”。
如何应对共同原因？
应对共同原因的策略与应对特殊原因截然不同：
理解与接受： 首先要理解并接受共同原因的存在，知道它们是当前流程的“正常”组成部分。
统计控制： 使用控制图等统计工具来监控流程，以区分共同原因和特殊原因。确保流程在统计受控状态下运行，避免过度调整。
系统性改进： 当共同原因导致的波动范围过大，导致产品或服务不符合要求时，需要启动更深层次的流程改进项目。这可能涉及到精益、六西格玛等方法论，从根本上改变流程的设计和运行方式，以缩小共同原因的波动范围。例如，更换更稳定的加热器，升级更精准的传感器，或对操作员进行更严格的标准化培训。
总而言之，共同原因的本质是流程中持续存在的、可预测的微小变动，它们定义了当前流程的性能上限。正确地识别并处理共同原因，而非对正常波动进行过度干预，是实现流程稳定性和持续改进的关键。