在回顾历史数据时，回顾一定时间内同类事件发生的次数并回顾的数据来源，且注意需要回顾的时间长度，比如：生产过程异常引发的偏差至少需回顾偏差发生前N个月；如投诉引发的偏差需回顾此前X个月的记录。

确认是否有产品涉及偏差问题：评估中应清楚地记录有哪些产品被涉及。提供理由说明为什么只涉及所列产品，并说明为什么不涉及偏差发生之前和之后生产的其他产品/材料批次。如果涉及到已分销产品，麻烦就会大很多，涉及面也会广很多，这里，需要确保的是负责人通告管理层并帮助他们决定是否应该采取区域纠正措施 (FCA)。

对于所有的调查来说，都是需要一个明确的结果的，提供已完成的原因评估详情来说明是偏差还是重大偏差。确保记录中清楚描述了是如何根据使用的工具和收集的数据来确定每个根本原因的。确保记录中包含被排除的潜在原因及其排除理由。对于排除的原因应列明理由，而不能用NA替代。

原因的调查是很困难的，特别是要找到根本原因方面，不断地会有新的Why出现。在这一节里，我就不展开来讲了。

制定纠正和/或预防行动是一项技术活，为什么这么说呢， 因为要确定制定的措施可有效防止偏差再次发生，是有针对性的。同时，要确定措施不会影响到现有的产品，不会引入新的风险点 ，这将引来新的变更/新的风险分析/新的验证，麻烦可能不止一点点。然后需要确定措施后续的持续可执行性(如增加点检项目，执行内容写进相关SOP，定期考核，添加BBQ追踪项目等等。一个无法执行的措施将是一份失败的调查报告。比如前期写的停电异常的调查而言，如果空泛地谈需要增加一台发电机，在停电的时候供电。那么，停电就会不停了吗？从旧电的停到发电机供电的启动之间的时间，该如何处理呢？又如何确保这个处理措施是被执行了的呢？因此，在很多时候，提供实际的措施证据，诸如相关的变更/记录/照片之类的存在，就显得很必要。它能够证明确实我是按我说的做了的。

最后，对于有效性检查标准，需要包含：

最后的最后，祝你最好不要有偏差，一切顺顺利利地，按着即定的目标，前行。

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