帕累托图的高级应用-经管之家官网！

由生产或服务现场所收集到的原始数据源，必须有效的加以整理和应用，才能成为有价值的数据。而将此数据加以管理和分类，并制成图表，充分地掌握问题点及其重要原因，则是时下不可或缺的管理工具。目前最为现场人员喜爱和广泛使用的，莫过于帕累托图（Pareto Chart）了。

帕累托图，又称排列图、八零二零法则，是一种基础性的统计质量管理工具。从形式上讲，它是由一个以降序排列的条形图和一个累积递增的折线图组合而成。通过这两个部分，可以清晰地展现出一个制程或运作中问题发生的绝对频数和相对累积百分比等，更重要的是能够帮助我们区分出“关键性的少数”与“次要的多数”，确定应该先集中资源解决哪些问题。

但是在实际应用中，帕累托图应有的功效却没有被充分地发挥出来，或者说长期停留在一个非常初级的应用阶段，甚至被少数人误解、抱怨。究其原因，很大一部分是由于工作人员没有领悟帕累托图的实质所导致的使用不当。本文将基于最新的JMP6.0中文版六西格玛统计分析软件，循序渐进地介绍帕累托图的几种高级应用方法，以避免在今后的应用中再出现类似的错误，进而提高使用效率。

一．常规帕累托图（General Pareto Chart）

图表一表示的是一家电子制造企业在汇总了一段时间内生产过程中所有出现的质量问题后用帕累托图所做的一个图形化结果。这就是常规帕累托图，也是我们使用最频繁、理解最方便的一种帕累托图。从图形结果来看，似乎不存在特别突出的几类质量问题。检查制作过程，也没有发现任何错误。然而，事实果真如此吗？
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二.分层帕累托图（Stratified Pareto Chart）

如果能够收集到时间、人员、设备、供应商、方法和产品种类等因素，并能够从中找到合适的因子做分层帕累托图，我们往往会看到一组不同形状的帕累托图，而其所蕴含的价值往往会更高。图表二就是将原先的汇总数据分组为5条生产线各自的数据后重新制作的五个帕累托图。原来，各条生产线上都存在着显著的“帕累托效应”，如A线的“虚焊”、B线的“焊料过多”和C线的“移位”等。在分层帕累托图的挖掘下，隐藏的“敌人”终于无法藏身了。
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三.对比帕累托图（Comparative Pareto Chart）

有些质量工作人员在使用帕累托图时很容易犯的一个错误是：静态地、孤立地看待问题，不去注重发现数据的变化趋势。所幸的是，这个错误可以通过对比帕累托图来克服。图表二是将原先的汇总数据按时间一分为二后重新制作的两个排列图。稍加观察后可以发现，对比帕累托图不同于分层帕累托图的地方在于其只对第一个分组数据严格按照“帕累托法则”制作条形图，其余的均按第一个条形图的排列顺序为标准制作条形图的。

从图表二中可以认识到，与2006年3月相比，在2006年4月时确实降低了“焊料过多”等排名靠前的问题，但本来排名居中的问题，如“焊桥”等却快速上升，问题总频数也没有显著减少，这一切综合地说明该进效果不明显。

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四.单位缺陷数分析（Defect Per Unit Analysis）

此外,如果我们在使用帕累托图的过程中，能够适时地加入一些质量指数的分析，那必然会增强帕累托图对日常质量管理工作的帮助。质量指数是对质量的通用度量，可以分析目前产品、服务或流程的表现并制定参考标准。单位缺陷数（Defect Per Unit，简称DPU），就是常用的质量指数之一，其计算公式为

选取生产线A的数据制作帕累托图，同时假定“已检验的产品数”为200，计算其DPU值及其区间估计后，得到图表四，这种帕累托图与DPU分析的结合方式显然会适应于更多的应用场合。
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最后值得一提的是，成熟的质量管理方法与专业的软件工具相结合，会大大提高我们的工作效率。本文中所展示的各类帕累托图都是通过中文版统计软件JMP绘制而成，绘制高级帕累托图是其特色之一。有兴趣的读者不妨借助日益普及的计算机设备，在充分了解业务背景的条件下，制作出更适合自身需要的帕累托图。