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说到帕累托图就不得不说“帕累托法则”。帕累托法则由19世纪末和20世纪初意大利经济学家及社会学家帕累托提出,是说在任何一组东西之中,最重要的通常只占其中的一小部分。这项原则有时候又被称做“重要的少数”、“微不足道的多数”,或80/20原理。
这个法则揭示了我们日常工作和生活中普遍存在的一种现象:20%的重要因素决定了80%的结果。例如,全世界超过80%的财富掌握在20%的人手里。超过80%的案件是由不到20%的人所犯的。公司超过80%的生意是由20%的业务人员所带来的。诸如此类的例子不胜枚举。
如果能够很好的应用这条法则就可以使我们的工作事半功倍。在工作中,你只需要集中处理好20%的重要工作,就可以产生80%的工作成果。每个人的精力都是有限的,公司的资源也是有限的。因此,我们要把有限的资源和精力重点投入到最重要的工作之中。反之,如果一味追求完美,贪大求全,往往最终的结果就是哪件事也没做好,竹篮打水一场空。不过,并不是说有了这条法则我们就可以不去做那些相对不重要的事了,而是说要分清轻重、缓急、主次,先做第一重要的事、再做第二重要的事,按照事情的重要和紧急程度来合理安排做事的顺序。
帕累托图是帕累托法则在问题改进工作之中的有效应用。帕累托图又叫排列图、主次图,是按照发生频率大小顺序绘制的直方图,表示有多少结果是由已确认类型或范畴的原因所造成。可以用来分析质量问题,确定产生质量问题的主要原因。让我们先来认识一下这张图。
从上图可以看出,帕累托图用双直角坐标系表示,左边纵坐标表示频数,右边纵坐标表示频率。分析线表示累积频率,横坐标表示影响造成问题的各项原因,按影响程度的大小(即出现频数多少)从左到右排列。
帕累托图适用于分析计数型数据,例如维修次数、不合格品数量、迟到次数等都属于计数型数据。与计数型数据相对应的是计量型数据,例如重量、长度、体积、面积等都属于计量型数据。对于计量型数据,帕累托图分析无能为力,除非把计量型数据转化为计数型数据。例如,我们设定一个标准,长度超过多少或小于多少就属于不合格,然后通过测量将实际值与标准进行比较后统计不合格品数量,这就将长度这个计量型数据转化为了不合格品数量这个计数型数据。
下面我们通过一个案例来看一看如何应用帕累托图进行分析。
在工作中,我们遇到一个问题:客户抱怨我们的工程师不能按照预约的时间准时到达客户现场进行上门维修。针对这个问题我们决定积累一个月的数据来进行原因分析。
第一步,我们把数据记录在“查检表”上,一个月之后,我们得到下面这张表:
二步,把问题原因按照出现的频次自大到小排序,然后将“查检表”转换为“频次表”。我们得到下面这张表:
第三步,根据频次表绘制帕累托图。
在绘制完成帕累托图后,我们发现原来备件不及时是造成上述问题最主要的原因,后续应针对这个原因来制定解决方案。这个原因解决了,50%以上的问题就不会再发生。
以上案例中的问题、原因以及相关数据并不是真实的。只是通过这个案例想教会大家如何使用这件兵器。前面给大家介绍的“鱼骨图”和“问五个为什么”可以帮助我们找到问题的原因。而帕累托图则有助于从这许许多多的原因中找出最主要的原因。解决了这些最主要的原因,大部分问题就不会发生。需要注意的是,帕累托图可以反复使用,当你解决了主要的原因之后,你可以在通过帕累托分析再验证一下改进的结果。很可能原先的次要原因这时变成了主要原因,成为了你下一步要重点改进的对象。
不知大家是否已掌握了它的使用方法?
[此贴子已经被作者于2009-7-30 8:27:09编辑过] |