A se apoia em FMEA e FTA para analisar e filtrar causas fundamentais dos problemas facilitando os processos de intervenção.
B faz uso de tabelas, planilhas e gráficos que quantificam os problemas e os organiza para agir sobre os poucos críticos que geram a maioria das causas.
C é uma ferramenta estatística que segmenta dados relevantes para alimentar técnicas de aprendizado de máquina para inferir soluções para problemas difusos.
D analisa variáveis recorrentes com apoio de técnicas de aprendizado de máquina para inferir soluções para problemas de difícil quantificação e análise pelas técnicas convencionais.
E é uma ferramenta de software que permite vincular a maioria das falhas de processo às causas fundamentais na lógica de que 80% dos fenômenos se devem a 20% das causas.