Diagrama de Pareto en Ecoinnovación en procesos industriales

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Wikilibro: Ecoinnovación en procesos industriales > Capítulo 8: Herramientas básicas para la Mejora de la Calidad y la Productividad

Sección 3

Diagrama de Pareto
El Diagrama de Pareto consiste en un gráfico de barras similar al histograma que incluye además una curva de tipo creciente que representa el grado de importancia o peso que tienen los diferentes factores determinados que afectan a un proceso, actividad o resultado. En el gráfico de barras se enumeran las categorías en orden descendente de izquierda a derecha, el cual puede ser utilizado por un equipo para analizar las causas, para estudiar los resultados, y para planificar una mejora continua.

Permite separar gráficamente los aspectos más significativos de un problema de los demás, con el objeto de que se puedan focalizar los esfuerzos en ellos para mejorar la situación. Es una herramienta de análisis de datos muy extendida y muy útil en la determinación de la causa principal durante un proceso de evaluación y resolución de los problemas, permitiendo determinar cuáles son los problemas más grandes y volcarse en su resolución.

La reducción de los aspectos problemáticos más significativos, que son las barras más altas de la gráfica, va a permitir alcanzar una reducción de los de menor relevancia. Lo más habitual es que de uno a tres aspectos destaquen sobre el resto como causa de más del 80% de los problemas.

13 Pareto.jpg

Cuando se utiliza

  • al identificar un producto o servicio susceptible de aplicar sobre éste un análisis para la mejora de su calidad.
  • cuando existe la necesidad de destacar los problemas o causas sistemáticamente para que se tomen en serio y se planifiquen acciones que permitan la mejora.
  • al identificar oportunidades de mejora.
  • al analizar los diferentes datos recogidos durante la realización de las actividades.
  • al buscar las causas principales de los problemas y establecer la prioridad de las soluciones.
  • al evaluar los resultados de los cambios efectuados a un proceso, analizando la situación anterior y posterior a la toma de medidas para ver la evolución.
  • cuando los datos se pueden agruparse en categorías, lo que facilita su análisis.
  • cuando se pretende planificar una mejor continua.

Como se utiliza

  • seleccionar categorías lógicas para los tipos de problema identificados.
  • reunir los datos disponibles.
  • ordenar los datos de mayor a menor categoría.
  • totalizar los datos para todas las categorías.
  • calcular el porcentaje del total que cada categoría representa.
  • trazar los ejes horizontales (x) y verticales (y, y’).
  • trazar la escala del eje vertical izquierdo para frecuencia (de 0 al total según los cálculos realizados anteriormente).
  • de izquierda a derecha se trazan las barras para cada categoría en orden ascendente. Si se define una categoría otros, es recomendable colocarla al final independientemente del valor que tenga, es decir, no se tienen en cuenta durante la etapa de ordenación de las categorías de mayor a menor la frecuencia.
  • trazar la escala del eje vertical derecho para el porcentaje acumulativo (de 0 a 100%).
  • trazar el gráfico lineal para el porcentaje acumulado, comenzando en la parte superior de la barra de la primera categoría (que debe ser la más alta).
  • se suele dar un título al gráfico, y agregar las fechas de cuando los datos se obtuvieron y nombrar la fuente de los datos.
  • analizar la gráfica para determinar los problemas pocos significativos.

Al tratar de interpretar un gráfico de Pareto podemos encontrarnos con que los datos a veces no reflejan una clara distinción entre las categorías. Por ello, es crucial realizar un buen análisis previo de las causas y posterior de recogida de datos, para poder realizar una correcta interpretación que facilite la planificación de acciones de mejora de la situación. Deben existir un número determinado de categorías relacionadas con sus efectos y que representan un porcentaje sobre el total.

Ejemplo de aplicación:

Un fabricante de neveras desea analizar cuáles son los defectos más frecuentes que aparecen tras su fabricación. Para ello, empezó a clasificar todos los defectos posibles en sus diversos tipos:

14 Ejemplo aplicación.jpg

Posteriormente, un inspector revisa cada nevera a medida que sale de la línea de producción y registra sus defectos según las categorías definidas anteriormente. Tras revisar 88 neveras se obtuvieron los resultados de la siguiente tabla:

14b Ejemplo aplicación.jpg

Podemos ahora representar los datos en un histograma como el siguiente:

15 Histograma.jpg

Para facilitar la representación gráfica debemos ordenar los datos de la table en orden decreciente en baser a la frecuencia:

16 Datos.jpg

Tal y como se ha comentado, la categoría otros siempre debe ir al final sin importar su valor (aunque hubiese tenido el valor más alto va en la última fila). Ahora ya se puede ver cuáles son los tipos de defectos más frecuentes. Es posible observar que los tres primeros tipos de defectos representan el 82% de las neveras aproximadamente (tal y como se ha comentado anteriormente cuando se mencionó que lo normal es que los defectos encontrados pertenezcan a 1-3 categorías). Por lo tanto, si es posible eliminar las causas que provocan esos 3 defectos mayoritarios desaparecería la mayor parte de los defectos.

Si representamos los datos de forma gráfica se obtiene como resultados la siguiente representación:

17 Diagrama.jpg

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