Pareto 图的局限

Pareto 图容易理解和使用，但它存在一些需要注意的局限：

·    在较短时间内收集的数据，特别是从不稳定过程收集的数据可能导致错误的结论。由于数据不可靠，因此获得的缺陷和原因分布图有可能不正确。当过程不受控制时，原因系统可能不稳定。少数严重问题可能每周都在变化。时间太短可能代表不了整个过程。

·    较长时间内收集的数据可能包含一些变化。检查数据以确定问题分布中随时间出现的分层或变化。

·    慎重选择类别。如果最初的 Pareto 分析没有获得有用的结果，则您可能需要确保类别是有意义的，而且“其他”类别没有过于庞大。

·    慎重选择加权标准。例如，对于确定优先顺序而言，成本可能比出现次数更有用，尤其是当各种缺陷的成本各不相同时。

·    重点解决出现频率最高的问题应该能够减少需要返工产品的总数。重点解决成本最高的问题应该能够增加改进的财务收益。

·    Pareto 分析的目标是从质量改进中获得最大程度的收益，但这并不意味着在解决较大问题之前可以忽略容易解决的小问题。