Das Pareto-Diagramm basiert auf den Recherchen von Villefredo Pareto. Er fand heraus, dass ungefähr 80 Prozent des gesamten Vermögens der von ihm untersuchten italienischen Städte nur von 20 Prozent der Familien gehalten wurde. Es wurde festgestellt, dass das Pareto-Prinzip in anderen Bereichen gilt, von der Wirtschaft bis zur Qualitätskontrolle. Pareto-Charts haben jedoch mehrere Nachteile.
Einfach zu machen, aber schwer zu beheben
Basierend auf dem Pareto-Prinzip sollte sich jede Prozessverbesserung auf die 20 Prozent der Probleme konzentrieren, die die meisten Probleme verursachen, um die größte Wirkung zu erzielen. Ein Nachteil von Pareto-Diagrammen besteht jedoch darin, dass sie keinen Einblick in die Hauptursachen bieten. Beispielsweise zeigt ein Pareto-Diagramm, dass die Hälfte aller Probleme beim Versand und beim Empfang auftritt. Fehlermöglichkeitsanalyse, statistische Prozesssteuerungsdiagramme, Laufdiagramme und Ursache-Wirkungs-Diagramme sind erforderlich, um die grundlegendsten Ursachen für die im Pareto-Diagramm festgestellten Hauptprobleme zu ermitteln.
Möglicherweise sind mehrere Pareto-Diagramme erforderlich
Pareto-Diagramme können zeigen, wo die Hauptprobleme auftreten. Ein Diagramm kann jedoch nicht ausreichen. Um die Ursache für die Fehler bis zu ihrer Ursache zu finden, sind möglicherweise niedrigere Pareto-Diagramme erforderlich. Wenn beim Versand und Empfang Fehler auftreten, sind weitere Analysen und weitere Diagramme erforderlich, um zu zeigen, dass der größte Beitrag dazu bei der Auftragsannahme oder beim Etikettendruck liegt. Ein weiterer Nachteil von Pareto-Diagrammen ist, dass je mehr Details mit feineren Details erstellt werden, dass auch diese Ursachen im Vergleich zueinander aus den Augen verloren werden können. Die 20 Prozent der Hauptursachen in einer Pareto-Analyse, die zwei bis drei Schichten hinter dem ursprünglichen Pareto-Diagramm liegen, müssen ebenfalls miteinander verglichen werden, damit die anvisierte Korrektur die größte Wirkung hat.
Qualitative Daten versus quantitative Daten
Pareto-Charts können nur qualitative Daten anzeigen, die beobachtet werden können. Es zeigt lediglich die Häufigkeit eines Attributs oder einer Messung. Ein Nachteil der Generierung von Pareto-Diagrammen ist, dass sie nicht dazu verwendet werden können, um den Durchschnitt der Daten, ihre Variabilität oder Änderungen im gemessenen Attribut im Zeitverlauf zu berechnen. Es kann nicht verwendet werden, um den Mittelwert, die Standardabweichung oder andere Statistiken zu berechnen, die zum Konvertieren von aus einer Stichprobe gesammelten Daten und zum Schätzen des Zustands der realen Bevölkerung benötigt werden. Ohne quantitative Daten und die aus diesen Daten berechneten Statistiken können die Werte nicht mathematisch getestet werden. Qualitative Statistiken sind erforderlich, um zu bestimmen, ob ein Prozess innerhalb einer Spezifikationsgrenze bleiben kann oder nicht. Ein Pareto-Diagramm zeigt zwar an, welches Problem am größten ist, es kann jedoch nicht verwendet werden, um zu berechnen, wie schlimm das Problem ist oder wie weit Änderungen einen Prozess wieder in die Spezifikation bringen würden.
