Diagrama Pareto se bazează pe cercetarea lui Villefredo Pareto. El a constatat că aproximativ 80% din toată bogăția orașelor italiene pe care le-a cercetat a fost deținută doar de 20% din familii. Principiul Pareto se aplică în alte domenii, de la economie la controlul calității. Însă diagramele Pareto au câteva dezavantaje.
Ușor de făcut, dar dificil de depanat
Pe baza principiului Pareto, orice îmbunătățire a procesului ar trebui să se concentreze pe 20% dintre problemele care provoacă majoritatea problemelor pentru a avea cel mai mare impact. Cu toate acestea, unul dintre dezavantajele diagramelor Pareto este că acestea nu oferă nici o imagine asupra cauzelor de bază. De exemplu, o diagramă Pareto va demonstra că jumătate din toate problemele apar în transport și primire. Modelele de defecțiuni Analiza efectelor, graficele de control al proceselor statistice, graficele de rulare și diagramele cu cauze și efecte sunt necesare pentru a determina cele mai importante motive pentru care se întâmplă problemele majore identificate de diagrama Pareto.
Pot fi necesare mai multe diagrame Pareto
Diagramele Pareto pot arăta unde apar problemele majore. Cu toate acestea, este posibil ca o diagramă să nu fie suficientă. Pentru a detecta cauza erorilor la sursa sa, pot fi necesare nivele mai mici ale graficelor Pareto. Dacă apar greșeli la expediere și primire, sunt necesare analize suplimentare și mai multe diagrame pentru a arăta că cel mai mare contribuitor este la preluarea comenzilor sau imprimarea etichetelor. Un alt dezavantaj al diagramelor Pareto este că, pe măsură ce sunt create mai multe detalii mai fine, este posibil să pierdeți din vedere aceste cauze în comparație cu altele. Primele 20% din cauzele rădăcinilor dintr-o analiză Pareto cu două până la trei straturi în jos față de graficul original Pareto trebuie, de asemenea, să fie comparate una cu cealaltă, astfel încât fixarea vizată să aibă cel mai mare impact.
Date calitative versus date cantitative
Diagramele Pareto pot afișa date calitative care pot fi observate. Aceasta arată doar frecvența unui atribut sau a unei măsurători. Un dezavantaj al generării diagramelor Pareto este că ele nu pot fi folosite pentru a calcula media datelor, variabilitatea acestora sau modificările atributului măsurat în timp. Nu poate fi folosit pentru a calcula media, deviația standard sau alte statistici necesare pentru a traduce datele colectate dintr-un eșantion și pentru a estima situația populației din lumea reală. Fără date cantitative și statistici calculate din aceste date, nu este posibilă testarea matematică a valorilor. Sunt necesare statistici calitative pentru a stabili dacă un proces poate rămâne sau nu într-o limită de specificații. În timp ce o diagramă Pareto poate arăta ce problemă este cea mai mare, nu poate fi utilizată pentru a calcula cât de rău este problema sau cât de mult modificările ar aduce un proces înapoi în caietul de sarcini.
