Diagram Pareto: Różnice pomiędzy wersjami
m (cleanup bibliografii i rotten links) |
m (cleanup bibliografii i rotten links) |
||
(Nie pokazano 4 pośrednich wersji utworzonych przez tego samego użytkownika) | |||
Linia 117: | Linia 117: | ||
==Bibliografia== | ==Bibliografia== | ||
<noautolinks> | <noautolinks> | ||
* Bagiński J. (1993), ''Zarządzanie jakością totalną (TQM)'', Bellona, Warszawa | * Bagiński J. (1993), ''Zarządzanie jakością totalną (TQM)'', Bellona, Warszawa | ||
* Ciecieląg C., Ligus M. (2014) ''Analiza Pareto a zmiany klimatu: gospodarstwa domowe jako kluczowy potencjał redukcji szkodliwych emisji'', z. nr 3 | * Ciecieląg C., Ligus M. (2014), ''Analiza Pareto a zmiany klimatu: gospodarstwa domowe jako kluczowy potencjał redukcji szkodliwych emisji'', z. nr 3 | ||
* Dahlgaard J., Kristesen K., Kanji G. (2001), ''Podstawy zarządzania jakością'', PWN, Warszawa | * Dahlgaard J., Kristesen K., Kanji G. (2001), ''Podstawy zarządzania jakością'', PWN, Warszawa | ||
* Jazdon A. (2002), ''Doskonalenie zarządzania jakością'', Oficyna Wydawnicza Ośrodka Postępu Organizacyjnego, Bydgoszcz | * Jazdon A. (2002), ''Doskonalenie zarządzania jakością'', Oficyna Wydawnicza Ośrodka Postępu Organizacyjnego, Bydgoszcz | ||
* Łańcucki J. (red.) (2006), ''Podstawy kompleksowego zarządzania jakością TQM'', Wydawnictwo AE w Poznaniu, Poznań | * Łańcucki J. (red.) (2006), ''Podstawy kompleksowego zarządzania jakością TQM'', Wydawnictwo AE w Poznaniu, Poznań | ||
* Moothathu | * Moothathu T. (1985), ''Sampling distributions of Lorenz curve and Gini index of the Pareto distribution'', Sankhyā: The Indian Journal of Statistics | ||
* Pareto | * Pareto V. (1974), ''[https://msuweb.montclair.edu/~lebelp/ParetoNewTheoryJPE1897.pdf The new theories of economics]'', Journal of Political Economy, vol. 5, iss. 4 | ||
* Prywata M. (2010), ''[ | * Prywata M. (2010), ''[http://edunice.pl/wp-content/uploads/2012/09/zarz%C4%85dzanie-ryzykiem_web.gov_.pl_.pdf Zarządzanie ryzykiem w małych projektach]'', PARP, Warszawa | ||
* Ziółkowski J., Łada J. (2014), ''Analiza ABC i XYZ w gospodarowaniu zapasami'', Wydawnictwo Społecznej Akademii Nauk, Łódź | * Ziółkowski J., Łada J. (2014), ''Analiza ABC i XYZ w gospodarowaniu zapasami'', Wydawnictwo Społecznej Akademii Nauk, Łódź | ||
</noautolinks> | </noautolinks> |
Aktualna wersja na dzień 23:05, 9 sty 2024
Diagram Pareto-Lorenza to diagram, który zakłada, że w każdym systemie jest tylko mała liczba czynników, które mają największy wpływ na jego całość, a wpływ reszty czynników jest mniejszy. Nazywany jest również metodą ABC lub prawem 20-80. Zasada Pareto umożliwia znalezienie 20% przyczyn przynoszących 80% strat. Pokazuje, że występowanie większości typów zdarzeń można zaobserwować w małym zaledwie fragmencie możliwych okoliczności. Zasada ta sprawdza się w wielu dziedzinach życia, np.:
- 80% sprzedaży generuje 20% klientów,
- 80% braków jest skutkiem 20% przyczyn,
- 20% informacji warunkuje 80% decyzji,
- 20% firm giełdowych to 80% wartości wszystkich akcji na parkiecie.
Uproszczając - niewielka ilość osób lub przyczyn odpowiada za większość występujących zjawisk. Zlikwidowanie tych 20% znacząco poprawia końcowy wynik, proces, sytuacje. Równocześnie ich identyfikacja pozwala ominąć zwalczanie przyczyn mało istotnych, ponieważ zasada Pareto opiera się o analizę nierównego rozkładu czynników decyzyjnych.
Analiza Pareto nadaje się do uporządkowania i przeanalizowania wcześniej zebranych danych. Stosuje się ją kiedy naszym celem jest przeciwdziałanie:
- Zjawiskom negatywnym o największej częstotliwości występowania.
- Zjawiskom przysparzającym największych kosztów.
Diagram Pareto jest narzędziem umożliwiającym hierarchizacje czynników wpływających na badane zjawisko. Jest on graficznym obrazem, pokazującym zarówno względny, jak i bezwzględny rozkład rodzajów błędów, problemów lub ich przyczyn. Pozwala on przedstawić dane na wykresie kolumnowym z uwydatnieniem elementów dających największy wkład do problemu.
TL;DR
Diagram Pareto-Lorenza, znany również jako metoda ABC lub prawo 20-80, zakłada, że w każdym systemie tylko niewielka liczba czynników ma największy wpływ na całość. Zasada Pareto mówi, że 20% przyczyn odpowiada za 80% skutków. Diagram Pareto pozwala hierarchizować czynniki wpływające na badane zjawisko. Analiza Pareto jest przydatna do identyfikowania i przeciwdziałania negatywnym zjawiskom o największej częstotliwości występowania lub przynoszącym największe koszty. Diagram Pareto można tworzyć, zbierając dane o badanym zjawisku, uporządkowując przyczyny według częstotliwości występowania i przedstawiając je na wykresie kolumnowym. Analiza Pareto jest również podstawą dla analizy ABC, która pozwala sklasyfikować asortyment zgodnie z zasadami sterowania zakupami.
Historia reguły Pareto
Nazwa tej zasady pochodzi od nazwiska włoskiego socjologa i ekonomisty Vilfredo Pareto (15 VII 1848-19 VIII 1923). Analizował on dane statystyczne o dochodach ludności we Włoszech w 1897 roku. Na tej podstawie stwierdził, że 80% majątku we Włoszech jest w posiadaniu 20% mieszkańców kraju. W szerszym kontekście, nazwy "zasada Pareto" użył po raz pierwszy Joseph Juran w 1941 roku. W swoich badaniach nad poprawą jakości i usprawnianiem produkcji sformułował on tę zasadę jako "vital few (20%) and trivial many (80%)". Obecnie wykorzystanie zasady Pareto jest powszechne, np. w usprawnianiu efektywności przedsiębiorstw. Polega przykładowo na zebraniu danych o systemie (procesie, przedsiębiorstwie, produkcie) i wyłonieniu kluczowych czynników wpływających na efektywność systemu.
Tworzenie diagramu
1. Zebranie danych o badanym zjawisku, problemie - np. burza mózgów.
Zdarzenia wywołujące przerwy w produkcji
Brak przeszkolenia pracowników | 12 |
Awaria maszyn | 2 |
Pośpiech | 5 |
Nieuwaga | 15 |
Wady materiału | 3 |
2. Uporządkowanie przyczyn problemu według częstotliwości występowania.
Nieuwaga | 15 |
Brak przeszkolenia pracowników | 12 |
Pośpiech | 5 |
Wady materiału | 3 |
Awaria maszyn | 2 |
Razem | 37 |
3. Przedstawienie skumulowanych wartości na wykresie kolumnowym (np. wartości procentowe).
- Oznaczyć na osi pionowej (Y) wartości (ilości) przyczyn oraz udziały procentowe.
- Oznaczyć na osi poziomej (X) przyczyny od największej do najmniejszej wartości idąc od lewej do prawej.(porządek malejący)
- Narysować wykresy słupkowe dla każdej przyczyny - tzw. wykres Pareto.
4. Można dodać linię pokazującą skumulowany procentowy udział wynikający z dodawania kolejnych kategorii. Ułatwia to znalezienie kategorii mających 80% wkład do problemu.
5. Oznaczyć punkty odpowiadające wartościom skumulowanym i połączyć je linią - tzw. krzywa Lorenza.
Przeanalizować otrzymany wykres, sformułować wnioski dotyczące poprawy badanego zjawiska, w miarę potrzeby wprowadzić działania korygujące.
Analiza Paretto a analiza ABC
Dzięki Regule Pareto powstała analiza ABC, jedna z odmian reguły, która pozwala sklasyfikować asortyment, posługując się różnymi zasadami sterowania zakupami.
Analiza ta sprowadza się do podziału na określone grupy asortymentowe. Pierwsza grupa to towary, które stanowią 20% całości asortymentu, ale generują 80% sprzedaży. Druga grupa to towary stanowiące 50% całego asortymentu, które generują 15% sprzedaży. Trzecia grupa natomiast, to towary stanowiące 30% całości asortymentu generujące jednak tylko 5% sprzedaży.
Analiza ABC, czy też diagram Pareto mają szerokie zastosowanie w kwestiach zarządzania przedsiębiorstwem, takich jak np.:
- Kontrola zużycia materiałów - analiza zużycia materiałów w ciągu roku.
- Sterowanie procesami - w organizacji, która podejmuje się wielu zleceń, analiza ABC pokazuje, że wystarczy kontrola tylko kilku z nich, by zapewnić kontrolę większości zadań.
- Zarządzanie jakością - podczas przyporządkowania przyczyn wadliwości.
- Obsługa eksploatacyjna - obliczenie czasu straconego z powodu awarii maszyn i urządzeń wskutek określonych przyczyn często ułatwia planowanie programu obsługi eksploatacyjnej.
- Redukcja różnorodności - może dotyczyć różnorodności oferowanego asortymentu wyrobów lub usług, analiza Pareto może być przeprowadzona według dochodów lub udziału we wpływach ze sprzedaży.
Patrz także:
Diagram Pareto — artykuły polecane |
ABC — Niezgodność — Statystyczne sterowanie procesem — Analiza FMEA — Kontrola jakości — Próbkowanie — Utrzymanie ruchu — Modelowanie procesów — TCO |
Bibliografia
- Bagiński J. (1993), Zarządzanie jakością totalną (TQM), Bellona, Warszawa
- Ciecieląg C., Ligus M. (2014), Analiza Pareto a zmiany klimatu: gospodarstwa domowe jako kluczowy potencjał redukcji szkodliwych emisji, z. nr 3
- Dahlgaard J., Kristesen K., Kanji G. (2001), Podstawy zarządzania jakością, PWN, Warszawa
- Jazdon A. (2002), Doskonalenie zarządzania jakością, Oficyna Wydawnicza Ośrodka Postępu Organizacyjnego, Bydgoszcz
- Łańcucki J. (red.) (2006), Podstawy kompleksowego zarządzania jakością TQM, Wydawnictwo AE w Poznaniu, Poznań
- Moothathu T. (1985), Sampling distributions of Lorenz curve and Gini index of the Pareto distribution, Sankhyā: The Indian Journal of Statistics
- Pareto V. (1974), The new theories of economics, Journal of Political Economy, vol. 5, iss. 4
- Prywata M. (2010), Zarządzanie ryzykiem w małych projektach, PARP, Warszawa
- Ziółkowski J., Łada J. (2014), Analiza ABC i XYZ w gospodarowaniu zapasami, Wydawnictwo Społecznej Akademii Nauk, Łódź
Autor: Grzegorz Jarzynka, Tomasz Pająk