Durante los años anteriores, FANASA ha ido presentando un comportamiento del indicador de scrap por arriba del 3% que han tenido, durante este trayecto, como meta. Con el paso del tiempo, ingenieros en mejora continua han detectado causas de este comportamiento en el indicador, sin embargo, las causas que han encontrado no son raíz. Fanasa, ha estipulado nueva meta de llegar a 2% de scrap y para lograrlo se requiere de un extenso análisis e implementación de la metodología seis sigma para poder observar la variabilidad en el comportamiento del indicador de scrap con respecto a la meta a lograr y crear propuestas de solución con base en esto. Dentro de este punto se estableció el proceso para señalar las posibles causas de la problemática, identificar las causas raíz y verificarlas mediante la validación de datos. Algunas herramientas utilizadas para obtener resultados en esta etapa son: diagrama causa-efecto, diagrama de árbol, FMEA, gráficas de frecuencia estratificada, diagramas de dispersión, pruebas de hipótesis, estratificación de datos, entre otros.