Analiza Pareto – ABC identyfikacji kluczowych czynników

Zasada, wykres i analiza Pareto  oraz analiza ABC

 

Bardzo często analizując wyniki zastanawiamy się, które przyczyny miały największy wpływ na zaistniałą sytuację, powstanie problemu. Metod, które mogą nam pomóc w prawidłowej interpretacji jest wiele, ale najbardziej znaną i najczęściej stosowaną jest analiza Pareto oraz jej odmiana – analiza ABC.

 

Wg tego podejścia w sferze naszych zainteresowań powinno znaleźć się  tylko (albo aż) 20% czynników wpływających na daną cechę.

 

Aby zrozumieć specyfikę tej analizy konieczne jest zapoznanie się z jej trzema kluczowymi elementami, tj. zasadą, wykresem i interpretacją, czyli finalną analizą Pareto.

No to zaczynamy….

 

 1. Zasada Pareto

 

Zasada Pareto, lub dokładniej Pareto-Lorenza, jest najpowszechniejszą zasadą odnoszącą się nie tylko do przemysłu, ale praktycznie do każdego obszaru działalności, a nawet naszego życia. Reguła ta mówi, że 20% przyczyn odpowiada za 80% skutków.

Przykłady więc można mnożyć:

1. 80% wad spowodowanych jest przez 20% przyczyn

2. 80% obrotu generuje 20% klientów

3. 80% reklamacji pochodzi od 20% niezadowolonych klientów

4. 80% chorobowych dostarczane jest przez 20% pracowników

itd.

 

W tym wpisie skupię się na pierwszym przykładzie, tj. 80% wad spowodowanych jest przez 20% przyczyn, aby kontynuować ścieżkę jakościową metod rozwiązywania problemów.

 

Dodatkowo pokażę, w jaki sposób zasadę Pareto wykorzystuje się w projektowaniu eksperymentów pełno-czynnikowych  i analizie zasobów materiałowych.

 

2. Wykres Pareto

 

Nieodzownym elementem analizy Pareto jest wykres Pareto. To właśnie w oparciu o jego interpretację dokonuje się podsumowania TOP najważniejszych czynników wpływających na daną sytuację.

 

Aby wygenerować wykres Pareto można skorzystać z programu Minitab lub po prostu z MS Excel.

 

Jak wykonać wykres Pareto?

 

Na przykładzie MS Excel

 

  • W pierwszej kolejności przygotuj dane w formie tabeli i uszereguj wyniki od najwyższych wartości do najniższych (kolumna Liczba wystąpień). Następnie oblicz jaki procent całości stanowi dana wada oraz % narastająco.

 

 

  • Na podstawie danych w tabeli należy wygenerować wykres. Do tego celu potrzebne będą kolumny opisane jako: Wada, Liczba wystąpień oraz % narastająco.

 

Po zaznaczeniu potrzebnych kolumn wybierz z opcji programu Excel:

Wstawianie > Wykres kolumnowy

Otrzymasz wykres:

 

  • Kolejnym krokiem jest zmiana serii z danymi % narastająco na wykres liniowy.

Aby to zrobić wystarczy zaznaczyć interesującą nas serię danych na wykresie, a następnie klikając prawy przycisk myszy wybrać z dostępnych opcji Zmień typ wykresu seryjnego i wskazać wykres liniowy.

 

Ponadto trzeba zaznaczyć w opcjach, że wykres liniowy jest wykresem pomocniczym. Wówczas dane % będą zaznaczone na osobnej osi, z prawej strony wykresu.

 

W taki oto sposób otrzymujemy wykres Pareto:

 

 

Oś z prawej strony wykresu wskazuje procent narastający udziału poszczególnych czynników, co odzwierciedla wykres liniowy. Z lewej strony zaś można odczytać liczbę wystąpień danej cechy/ czynnika – wykres słupkowy.

Teraz pozostaje tylko prawidłowo zinterpretować wykres Pareto i na tej podstawie podjąć skuteczne działania.

3. Podstawowa interpretacja wykresu Pareto

 

Zgodnie z wcześniej przedstawioną definicją zasady Pareto, 80% skutków wywołuje 20% przyczyn.

Dokonajmy więc analizy Pareto z przygotowanego przykładu.

 

 

Poprowadź linię na wykresie wyznaczającą wartość 80% na osi pomocniczej. Punkt przecięcia tej linii z wykresem liniowym wyznacza skumulowaną wartość odpowiadającą właśnie 20% czynników, które wywołują dany skutek.

W przytoczonym przykładzie główny problem stanowią zagięcia folii i opiłki. Pod lupę można było by wziąć też rysy, gdyż są na granicy 80%, co może wskazywać na podobny wpływ, jak występowanie opiłków.

 

Wyeliminowanie tych trzech czynników powinno znacząco wpłynąć na poprawę wskaźników jakościowych.

 

Ale aby skutecznie tego dokonać, trzeba zadać właściwe pytania do analizowanych wyników, tj.:

– Jak dane zostały zebrane?

– Co powoduje zagięcia folii, pojawienie się opiłków czy rys?

– Jakiego okresu czasu dotyczą dane?

– Który rodzaj wad jest najbardziej krytyczny z punktu widzenia klientów?

– Czy Pareto jest stabilne w czasie?

 

Zastosowanie analizy Pareto w procesie projektowania eksperymentów pełno-czynnikowych (Full Factorial Designs)

 

Projektowanie Eksperymentów (DoE) jest niezwykle ważną metodą, pozwalającą zrozumieć, które z czynników wybrane do badania mają największy wpływ na interesujący nas wynik.   Ocena DoE opiera się o szereg elementów, do których należą:

 

– analiza praktyczna, graficzna i ilościowa

– wykres efektu głównego i interakcji

– obliczenie efektu głównego

wykres Pareto

 

W interpretacji wykresu Pareto występuje bardzo ciekawe założenie, które pozwala na wyeliminowanie tzw. szumów, zakłóceń w procesie, sygnałów statystycznie nieistotnych.

Wg tego podejścia 5% wyników powinno być pominięte w analizie, gdyż stanowi tzw. zakłócenia, ich znaczenie jest niewielkie i nie ma wpływu na dany wynik. Nie powinniśmy się tym zajmować.

 

Na wykresie Pareto zaznacza się to jako tzw. water level (poziom wody). Wszystko co powyżej ma  wpływ na wynik.

 

Teraz pozostaje już tylko zastosować regułę 80/20 i dokonać finalnej analizy.

 

 

Analiza Pareto = Analiza ABC w planowaniu asortymentu i zapasów materiałowych

 

W obszarze zarządzania materiałowego i planowania asortymentu zasada Pareto również znajduje zastosowanie.

Dzięki niej możemy z łatwością powiązać ze sobą system Pull, mapę powiązań i prognozy produkcyjne.

Często to podejście nazywane jest analizą ABC.  Pomaga ona zrozumieć,  jak funkcjonuje nasz system produkcyjny. Wykorzystując harmonogram zamówień klienta i zapotrzebowanie na różne numery części, możemy wygenerować wykres Pareto i odnieść do niego nasz poziom produkcji czy zapasów.

Interpretacja wyników:

A – 20% elementów obejmujących 80% danej cechy

B – 30% elementów obejmujących  15% danej cechy

C – 50% elementów obejmujących 5% danej cechy

 

O dokładnym wykorzystaniu tego podejścia będzie mowa we wpisach poświęconych systemowi pull.

 

 

Dodaj komentarz

Twój adres email nie zostanie opublikowany. Pola, których wypełnienie jest wymagane, są oznaczone symbolem *