ParetoチャートはVillefredo Paretoの研究に基づいています。彼は彼が研究したイタリアの都市の全富のおよそ80パーセントが家族のわずか20パーセントによって保有されていたことを発見しました。パレート原則は、経済学から品質管理まで、他の分野にも適用されることがわかっています。ただし、パレート図にはいくつかの欠点があります。
作成は簡単だがトラブルシューティングが難しい
パレートの原則に基づいて、プロセスの改善はすべて、最大の影響を与えるために、問題の大部分を引き起こす問題の20％に焦点を合わせるべきです。ただし、パレート図の欠点の1つは、根本的な原因についての洞察が得られないことです。たとえば、パレート図では、問題の半分が出荷と受領で発生していることがわかります。故障モード影響分析、統計的工程管理図、実行図、および因果関係図は、パレート図で特定された主要な問題が発生している最も基本的な理由を判断するために必要です。
複数のパレートチャートが必要になる場合があります
パレート図は、主要な問題が発生している場所を示すことができます。ただし、1つのグラフでは不十分な場合があります。エラーの原因をその原因と突き止めるには、より低いレベルのパレート図が必要になることがあります。出荷と受け取りで間違いが発生している場合は、最大の貢献者が受注またはラベル印刷であることを示すために、さらに分析およびチャートを追加する必要があります。パレートチャートのもう1つの欠点は、より詳細に細部が作成されるにつれて、互いに比較してこれらの原因を見失う可能性があることです。元のパレートチャートから2〜3層下にあるパレート分析の根本原因の上位20％も互いに比較して、目標とする修正が最も大きな影響を与えるようにする必要があります。
定性的データと定量的データ
パレート図は、観察できる定性的データのみを表示できます。属性または測定の頻度を示すだけです。パレート図を作成することの1つの不利な点は、それらがデータの平均、その変動性、または測定された属性の経時的な変化を計算するために使用できないことです。サンプルから収集されたデータを変換して実社会の人口の状態を推定するために必要な平均、標準偏差、またはその他の統計を計算するために使用することはできません。定量的データとそのデータから計算された統計がないと、値を数学的にテストすることはできません。プロセスが仕様制限内に収まるかどうかについては、定性的統計が必要です。パレート図はどの問題が最大であるかを示しているかもしれませんが、問題がどれほど悪いのか、あるいはどの程度の変更がプロセスを仕様に戻すのかを計算するために使用することはできません。
