Pareto grafikon temelji na raziskavi Villefreda Pareta. Ugotovil je, da je približno 80 odstotkov vsega bogastva italijanskih mest, ki jih je raziskal, imelo le 20 odstotkov družin. Ugotovljeno je bilo, da se načelo Pareto uporablja na drugih področjih, od ekonomije do nadzora kakovosti. Paretovi grafikoni imajo nekaj pomanjkljivosti.
Enostaven za izdelavo, vendar težko odpraviti težave
Vsako izboljšanje procesov bi se moralo na podlagi načela Pareto osredotočiti na 20 odstotkov vprašanj, ki povzročajo večino problemov, da bi imeli največji učinek. Vendar pa je ena od slabosti Pareto grafikonov ta, da ne zagotavljajo vpogleda v temeljne vzroke. Na primer, Pareto grafikon bo pokazal, da se polovica vseh težav pojavlja pri pošiljanju in prejemanju. Analiza učinkov modelov neuspehov, karte statističnih kontrol, procesne karte in karte vzroka in učinka so potrebne za določitev najbolj osnovnih razlogov, da se pojavljajo glavna vprašanja, ki jih je ugotovil Pareto diagram.
Potrebno je več Pareto grafikonov
Pareto grafikoni lahko pokažejo, kje se pojavljajo glavne težave. Vendar pa ena karta morda ne bo dovolj. Če želite slediti vzroku napak na svoj vir, bodo morda potrebne nižje ravni Pareto grafikonov. Če pride do napak pri pošiljanju in prejemanju, so potrebne nadaljnje analize in več grafikonov, da se pokaže, da je največji prispevek v naročanju ali tiskanju etiket. Še ena pomanjkljivost Pareto grafikonov je, da je več, ki so ustvarjene z natančnejšimi podrobnostmi, mogoče tudi izgubiti vpogled v te vzroke v primerjavi drug z drugim. Top 20 odstotkov temeljnih vzrokov v Pareto analizi dva do tri plasti navzdol od prvotnega Paretovega grafikona je treba primerjati tudi med seboj, tako da bo ciljni popravek imel največji vpliv.
Kvalitativni podatki v primerjavi s kvantitativnimi podatki
Paretovi grafikoni lahko prikazujejo le kvalitativne podatke, ki jih je mogoče opaziti. Prikazuje le pogostost atributa ali meritve. Pomanjkljivost pri ustvarjanju Pareto grafikonov je, da jih ni mogoče uporabiti za izračun povprečja podatkov, njegove spremenljivosti ali sprememb v merjenem atributu skozi čas. Ne more se uporabiti za izračun povprečja, standardnega odklona ali drugih statističnih podatkov, potrebnih za prevajanje podatkov, zbranih iz vzorca, in za oceno stanja realnega prebivalstva. Brez kvantitativnih podatkov in statističnih podatkov, izračunanih iz teh podatkov, ni mogoče matematično preskusiti vrednosti. Potrebna je kvalitativna statistika, da lahko proces ostane znotraj meje specifikacije ali ne. Medtem ko lahko Pareto grafikon pokaže, kateri problem je največji, ga ni mogoče uporabiti za izračun, kako težko je problem ali kako daleč spremembe vrača postopek v specifikacijo.
