Diagrama Pareto

Diagrama Pareto

Vilfredo Pareto, economist, si sociolog nascut in 1848, a realizat diferite studii despre distribuirea bogatiei, observand ca 80% din aceasta se afla concentrata la 20% din populatie. Aceasta relatie a fost gasita si in alte domenii. De exemplu, 80% dintre problemele unei organizatii se datoreaza 20% din cauzele posibile. Bineinteles ca relatia nu este mereu exact 80/20, insa se poate afirma cu certitudine ca un numar mic de cauze sunt responsabile de cea mai mare parte a problemelor. Experienta a demonstrat ca cea mai mare parte a efectelor sunt consecinta unui numar foarte mic de cauze. De exemplu, majoritatea amenzilor in trafic se datoreaza unui numar foarte redus de tipuri de infractiuni. Juran face aluzie la acest lucru atunci cand vorbeste de cauze ca despre ceva de importanta redusa. Intr-un magazin, 10% din produse pot reprezenta (forma) 90% din cereri. Graficul lui Pareto prezinta un interes deosebit in circumstantele urmatoare: identificarea cauzelor principale care provoaca o situatie; stabilirea importantei unei actiuni care actioneaza asupra uneia din cauzele identificate; evaluarea evolutiei in timp a unui atribut determinat.

Aceasta abordare ne conduce la fenomenul putin si vital si mult si trivial, constatat de catre J.M. Juran care, cautand o definitie a acestui fenomen, a gasit lucrarile lui Pareto, dandu-i denumirea de Principiul lui Pareto. Din acest principiu deriva diagrama lui Pareto. Ce constituie o metoda grafica simpla de analiza ce permite discriminarea intre cauzele cele mai importante ale unei probleme (putine si vitale) si cele care sunt mai putin importante (multe si triviale). Pasii care trebuie urmati pentru elaborarea unei diagrame Pareto se prezinta in continuare, utilizand ca exemplu analiza plangerilor si reclamatiilor primite intr-o unitate administrativa.

1.Stabilirea datelor ce se vor analiza si perioada de timp la care se refera datele respective. Este necesar sa se precizeze de unde provin si cum se vor clasifica.

2.Gruparea pe categorii. In cazul nostru se considera 845 de reclamatii efectuate, plecand de la fisele de reclamatii completate de beneficiarii serviciului, care s-au grupat in categoriile urmatoare (Tabelul 4.5.).

Tabelul 4.5. Repartizarea reclamatiilor pe categorii

3.Tabularea datelor. Se realizeaza incepand cu categoria ce contine mai multe elemente si continuand in ordine descrescatoare. Astfel se calculeaza:

frecventa absoluta;

frecventa absoluta acumulata;

frecventa relativa unitara;

frecventa relativa acumulata;

Tabelul 4.6

4. Trasarea diagramei:(fig.3.3.)

a)       Trasarea axelor de coordonate carteziene.

b)       In axa ordonatelor, se delimiteaza o scara incepand cu zero si ajungand pana la valoarea totala a frecventei acumulate.

c)       In axa orizontala (a abscisei) se eticheteaza categoriile in care s-au grupat elementele tinand cont ca pe o diagrama Pareto nu exista spatiu intre bare.

d)       Reproducerea altei axe verticale, la dreapta graficului, cu aceeasi lungime ca si axa din stanga, numerotand de la 0 la 100, in care se vor reprezenta frecventele relative.

5. Reprezentarea graficului de bare corespunzator, in care, pe axa orizontala, va aparea tot in ordine

descrescatoare (figura 4.4..).

6. Desenarea curbei acumulative. Se deseneaza un

punct care reprezinta totalul fiecarei categorii.

Dupa unirea acestor puncte se va forma o linie poligonala.

(figura 4.5.).

7. Identificarea diagramei, etichetand-o cu date ca:

Titlu;

Data realizarii;

Perioada considerata;

Procedura;

Unitatea sau serviciul administrativ;

Etc

8. Analizarea diagramei. Cu o prima aproximare nu este greu sa se ajunga la concluzii valide despre cauzele principale ale reclamatiilor. In exemplu, putem observa ca aproape 2/3 dintre acestea (68%) se datoreaza la 2 categorii: timpul necesar Administratiei pentru a raspunde si "informatia transmisa ", fiind prima dintre acestea cea care a acumulat cele mai multe plangeri. Tinand cont ca este mai usor sa reduci o frecventa ridicata decat una joasa, se pare ca va fi mai util ca imbunatatirea sa se centreze pe primele 2 cauze (putine si vitale) decat pe cele care au incidenta mai mica (multe si triviale). Odata indeplinite actiunile oportune pentru reducerea acestor 2 motive, se poate elabora alta diagrama si verifica reducerea reclamatiilor la fiecare dintre categorii. Pe de alta parte, diagrama Pareto poate fi aplicata pentru a afla cauzele responsabile pentru categoriile considerate.

De exemplu s-ar putea elabora o diagrama de nivelul 2 pentru a determina in ce aspecte se produce intarzierea unitatii administrative in a raspunde cererilor. Am fi atunci in fata unei faze de analiza mai concrete.

Diagrama Pareto poate avea diferite utilizari:

Sa afle care este cauza principala a unei probleme, separand-o de altele prezente, insa mai putin importante.

Sa decida care va fi obiectivul actiunilor de imbunatatire optimizand eficienta eforturilor realizate pentru aceasta.

Evaluarea imbunatatirilor obtinute, comparand diagrame succesive obtinute in momente diferite.

Pot de asemenea sa fie utilizate pentru a investiga efecte si cauze.

Sa comunice usor altor membri ai organizatiei concluziile privind cauzele, efectele si costurile erorilor.

In sfarsit este necesar sa mentionam ca este de mare utilitate in functie de caz sa se construiasca diagrame folosindu-se unitati financiare. Atunci rezultatul si semnificatia analizei e posibil sa fie diferite.

6.1.6. Diagrama de dispersie

Diagrama de dispersie se utilizeaza pentru a determina daca exista vreo relatie intre doua variabile. De exemplu, se poate intampla ca doua variabile sa fie in relatie astfel incat marind valoarea uneia, sa creasca si cealalta. In acest caz avem o corelare pozitiva. Aceasta corelatie poate fi puternica, atunci cand punctele de coordonate (x,y) nu prezinta un grad mare de imprastiere, in caz contrar aceasta corelatie este slaba (fig. 4.10.a,b). De asemenea, s-ar putea intampla ca atunci cand o variabila evolueaza intr-un sens, cealalta sa derive in sens contrar; de exemplu, marind valoarea variabilei x, sa se reduca cea a variabilei y.

In acest caz avem o corelare negativa. Aceasta corelatie este slaba, daca punctele de coordonate (x,y) prezinta un grad mare de imprastiere, in caz contrar corelatia este puternica (fig. 4.10. c,d). In cazul in care puncte de coordonate (x,y) prezinta un grad mare de imprastiere, intre cele doua categorii de date nu exista corelatie. (fig. 4.10., e)

Daca pentru o parte dintre valorile crescatoare ale lui y atunci se considera ca exista o corelatie neliniara (fig. 4.10. f.)

Pasii care trebuie parcursi pentru a realiza o diagrama a dispersiei sunt urmatorii:

1.Culegerea a mai mult de 30 de perechi de date.

2. Realizarea unui sistem de axe astfel incat ambele axe sa aiba o lungime similara

3. Reprezentarea perechilor de date

a). b).

c). d).

e). f).

Fig. 4.10. Tipuri de corelatii: a). puternic pozitiva; b) pozitiva slaba; c) puternic negativa; d) negativa slaba; e) nu exista corelatie; f) corelatie neliniara.