Pareto 차트는 Villefredo Pareto의 연구를 기반으로합니다. 그는 그가 연구 한 모든 이탈리아 도시의 약 80 %가 가정의 20 %만이 소유하고있는 것으로 나타났습니다. 파레토 원칙은 경제에서 품질 관리에 이르기까지 다른 분야에 적용되는 것으로 밝혀졌습니다. 그러나 파레토 차트에는 몇 가지 단점이 있습니다.
만들기는 쉽지만 문제를 해결하기는 어렵습니다.
파레토 (Pareto) 원칙에 따라 모든 프로세스 개선은 문제의 대부분을 차지하는 20 %의 문제에 집중해야 가장 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 그러나 파레토 차트의 단점 중 하나는 근본 원인에 대한 통찰력을 제공하지 않는다는 것입니다. 예를 들어, 파레토 차트는 모든 문제 중 절반이 운송 및 수령 과정에서 발생 함을 보여줍니다. 실패 모드 영향 분석, 통계 프로세스 제어 차트, 실행 차트 및 인과 관계 차트는 파레토 차트에서 확인 된 주요 문제가 발생하는 가장 기본적인 원인을 파악하는 데 필요합니다.
여러 개의 파레토 차트가 필요할 수 있음
파레토 차트는 주요 문제가 발생한 위치를 보여줍니다. 그러나 한 차트로는 충분하지 않을 수 있습니다. 소스에 대한 오류의 원인을 추적하려면 더 낮은 레벨의 파레토 차트가 필요할 수 있습니다. 배송 및 수령 중에 실수가 발생하면 주문 분석 또는 라벨 인쇄에 가장 큰 기여자가 있음을 보여주기 위해 추가 분석 및 차트가 필요합니다. 파레토 차트의 또 다른 단점은 세밀한 세부 사항으로 더 많은 것을 만들수록 서로 비교하여 이러한 원인을 놓칠 수도 있다는 것입니다. 파레토 분석에서 뿌리 원인의 상위 20 %는 원래 파레토 차트에서 2 ~ 3 층 아래로 또한 서로 비교되어 대상 수정이 가장 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
질적 데이터 대 정량적 데이터
파레토 차트에는 관찰 할 수있는 정 성적 데이터 만 표시됩니다. 속성 또는 측정 빈도 만 보여줍니다. 파레토 차트를 생성하는 한 가지 단점은 데이터의 평균, 변동성 또는 시간 경과에 따른 측정 된 특성의 변화를 계산하는 데 사용할 수 없다는 것입니다. 표본에서 수집 된 데이터를 번역하고 실제 인구의 상태를 평가하는 데 필요한 평균, 표준 편차 또는 기타 통계를 계산하는 데 사용할 수 없습니다. 정량 데이터와 해당 데이터로부터 계산 된 통계가 없으면 수학적으로 값을 테스트 할 수 없습니다. 프로세스가 규격 한계 내에 머무를 수 있는지 여부에 대한 정 성적 통계가 필요합니다. 파레토 차트는 어떤 문제가 가장 큰지를 보여줄 수 있지만 문제가 얼마나 나쁜지 또는 얼마나 변화가 프로세스를 사양으로 되 돌리는 지 계산하는 데는 사용할 수 없습니다.
