Graf Pareto je založený na výskume Villefreda Pareta. Zistil, že približne 80 percent všetkých bohatstva talianskych miest, ktoré on skúmal, bol zadržaný iba 20 percentami rodín. Zistilo sa, že zásada Pareto platí aj v iných oblastiach, od ekonomiky až po kontrolu kvality. Diagramy Pareto však majú niekoľko nevýhod.
Jednoduché, ale ťažké riešiť problémy
Na základe zásady Pareto by sa akékoľvek zlepšenie procesu malo zamerať na 20 percent problémov, ktoré spôsobujú väčšinu problémov, aby mali najväčší vplyv. Jednou z nevýhod Paretových grafov je však to, že neposkytujú žiadny prehľad o základných príčinách. Napríklad graf Pareto preukáže, že pri odosielaní a prijímaní sa vyskytuje polovica všetkých problémov. Analýza účinkov, štatistiky grafov štatistickej kontroly, grafy spustení a diagramy príčin a účinkov sú potrebné na určenie najzákladnejších dôvodov, prečo sa vyskytujú hlavné problémy identifikované grafom Pareto.
Môžu byť potrebné viaceré diagramy Pareto
Diagramy Pareto dokážu ukázať, kde sa vyskytujú hlavné problémy. Jeden graf však nemusí stačiť. Ak chcete zistiť príčinu zistenia chýb vo svojom zdroji, môžu byť potrebné nižšie úrovne grafov Pareto. Ak sa pri odosielaní a prijímaní vyskytnú chyby, sú potrebné ďalšie analýzy a ďalšie grafy, ktoré ukazujú, že najväčším prispievateľom je prijímanie objednávok alebo tlač etikiet. Ďalšou nevýhodou grafov Pareto je to, že čím viac sa vytvárajú s jemnejšími detailmi, je možné tieto príčiny stratiť aj v porovnaní s ostatnými. Prvých 20 percent koreňových príčin v analýze Pareto, ktoré majú dve až tri vrstvy nižšie od pôvodného diagramu Pareto, musia byť navzájom porovnané tak, aby cielená oprava mala najväčší vplyv.
Kvalitatívne údaje versus kvantitatívne údaje
Grafy Pareto môžu zobrazovať iba kvalitatívne údaje, ktoré možno pozorovať. Zobrazuje len frekvenciu atribútu alebo merania. Jednou nevýhodou generovania grafov Pareto je to, že nemôžu byť použité na výpočet priemeru údajov, ich variability alebo zmien meraného atribútu v čase. Nemôže sa použiť na výpočet priemeru, štandardnej odchýlky alebo iných štatistických údajov potrebných na preklad údajov zhromaždených zo vzorky a odhad stavu populácie v reálnom svete. Bez kvantitatívnych údajov a štatistických údajov vypočítaných z týchto údajov nie je možné matematicky testovať hodnoty. Kvalitatívne štatistiky sú potrebné na to, či môže proces zostať v rámci limitu špecifikácie. Zatiaľ čo graf Pareto môže ukázať, ktorý problém je najväčší, nemôže byť použitý na výpočet toho, aký problém je alebo aké zmeny prinesú proces späť do špecifikácie.
