¿Qué es el Diagrama de Pareto?

Un Diagrama de Pareto es un gráfico de barras simple que clasifica las medidas relacionadas en orden decreciente de ocurrencia.

El principio fue desarrollado por Vilfredo Pareto, un economista y sociólogo italiano que realizó una investigación en Europa a principios de los años 1900 sobre la riqueza y la pobreza. Encontró que la riqueza estaba concentrada a cargo de unos pocos y la pobreza en manos de muchos.

Es la ley de los “pocos significativos contra los muchos triviales”. Las pocas cosas significativas por norma general representan el ochenta por ciento del total, al paso que el trivial muchos constituirán alrededor del veinte por ciento.

El propósito de un diagrama de Pareto es separar los aspectos significativos de un inconveniente o problema de los triviales. Al separar gráficamente los aspectos de un inconveniente, el equipo ya va a saber dónde dirigir sus esfuerzos de mejora.

Reducir las barras más grandes identificadas en el diagrama va a hacer más para la mejora general que reduciendo las más pequeñas. Esta es una herramienta básica e importantísima en la mejora continua, y por lo tanto, en la aplicación de técnicas Lean.

Hay 2 formas de examinar los datos de Pareto en función de lo que desea saber:

Pareto de recuento o pareto de cantidad

Utilice esta clase de análisis de Pareto para saber qué categoría ocurre con una mayor frecuencia, deberá hacer un diagrama de Pareto de cuentas. Para crear un Pareto de cantidad, precisará conocer las categorías y la frecuencia con la que se generaron.

Pareto de coste

Utilice este género de análisis de Pareto si quiere saber qué categoría de inconveniente es la más cara en concepto de algún costo.

Un Pareto de coste da más detalles sobre el impacto de una categoría concreta, que un Pareto de cantidad. Por servirnos de un ejemplo, imaginemos que tiene cincuenta ocurrencias de un inconveniente y tres ocurrencias de otro. Basado en un Pareto de recuento, probablemente abordar el inconveniente que ocurrió cincuenta veces primero.

No obstante, pongamos que el inconveniente que ocurrió cincuenta veces cuesta solo  0.50 dólares americanos por ocurrencia ( veinticinco dólares en conjunto) y el inconveniente que ocurre tres veces cuesta 50 dólares americanos cada vez ( ciento cincuenta dólares en conjunto).

Basado en el Pareto de coste, posiblemente desee abordar el inconveniente más costoso primeramente. Para crear un Pareto de coste, precisará conocer las categorías, la frecuencia con la que se generó cada una y un costo para cada categoría.

Aspecto del Diagrama de Pareto

A continuación mostramos un caso de un diagrama de Pareto.

Diagrama de Pareto

Diagrama de Pareto

¿Cuando se usa el Diagrama de Pareto?

¿Cuándo se utiliza?
Utilice un diagrama de Pareto cuando pueda contestar “sí” a ambas preguntas:
1. ¿Se pueden organizar los datos en categorías?
2. ¿El valor de cada categoría es significativo?

Más información

Pese a su simplicidad, el análisis de Pareto es una de las herramientas de resolución de inconvenientes más potentes para mejorar el sistema. Aprovechar al máximo el análisis de Pareto incluye hacer subdivisiones, análisis de múltiples perspectivas y análisis de repetición.

Las subdivisiones son útiles cuando los datos se han registrado por vez primera son a un nivel muy general, por lo que para la resolución de inconvenientes debe ocurrir a un nivel más concreto. Un gerente de cadena de venta al por menor podría crear un diagrama de Pareto para todos los devoluciones de los clientes del servicio de los muebles por tienda en su distrito.

En el momento en que él o ella ha identificado la tienda que más contribuye a la devolución del total, el siguiente paso podría ser analizar las devoluciones de la tienda por tipo de muebles. Si las “sillas” aparecieran como la categoría más grande de muebles que regresan para la tienda en cuestión, otro Pareto de devolución de sillas podría ayudar a descubrir si las sillas del comedor, las sillas eventuales, las sillas de madera o las sillas tapizadas se retornaban con más frecuencia.

Debido a que el principio de Pareto es válido para los subgrupos de datos, semejantes análisis sucesivos se pueden realizar para asistir a los equipos a dirigirse a pequeños elementos de un enorme inconveniente.

Los análisis multi-perspectiva son útiles cuando los datos pueden ser estratificados o bien subdivididos de múltiples formas diferentes. En dependencia de la prioridad, el inconveniente podría ser atacado para reducir la frecuencia más alta o bien el factor de mayor costo.

El gerente minorista del distrito podría estudiar sus devoluciones de muebles por distrito, por número de lote, por género de mueble, por motivo de devolución, por frecuencia, por costo, vendedor, transportista o bien cualquier otro conjunto de categorías.

Así se pueden descubrir oportunidades para la mejora. El análisis de Pareto de múltiples perspectivas ayuda a asegurar que un conjunto de datos se examina desde todos y cada uno de los ángulos y que se consideran muchas explicaciones de la variabilidad.

Los análisis de reiteración son útiles cuando la actividad de mejora está en marcha y los datos de desempeño cambian con el tiempo.

Si el gerente de ventas al por menor trabajó con el personal de entrega de la tienda para reducir el número de muebles que se dañan y devuelve más tarde, sería útil reiterar un análisis precedente de Pareto usando datos más recientes para poder ver si la categoría objetivo se ha reducido.

En dependencia del ciclo de colección de datos, los análisis Pareto diarios, semanales, mensuales, trimestrales o bien de otro tipo repetidos por horas, asisten a monitorear las mejoras efectuadas al sistema que genera los datos.

Se debe tener precaución en la estabilidad de los datos a fin de que los usuarios del análisis de Pareto no lleguen a conclusiones erróneas.

Si, por servirnos de un ejemplo, el gerente de ventas no apreció que los retornos de los muebles de los clientes del servicio cambiaban sensiblemente de mes a mes, la clasificación de las categorías podría ser absolutamente diferente en un mes con altos rendimientos de los de un mes en que los rendimientos eran inusualmente bajos.

Los análisis repetidos de Pareto pueden asistir a confirmar las clasificaciones, mas la protección más eficaz contra ser engañado es utilizar primero un gráfico de control para saber si el sistema es estable y predecible.