柏拉圖分析 (Pareto Chart)介紹
相信你曾經有過這樣的經驗，當你遇到一個問題想解決時，卻總是發現影響該問題的要因非常的多，多到讓你不知該從哪一個要因開始著手處理起。其實大部分的問題都有所謂的80/20的趨勢或原則，也就是只要解決掉20%的問題主要因，就可以解決掉問題的80%，而柏拉圖(Pareto Chart)就是用來幫助我們找出這可以影響80%的前20%的主要因。
它的理論其實也很簡單，就是永遠只找出影響較大的前三項要因，或是80%的主要因，然後集中火力，針對這些主要因對症下藥，這樣不但可以節省資源，也可以馬上見到成效，就像是擒賊先擒王的道理一樣，否則如果一開始就用亂槍打鳥的方式，對所有的要因都採取措施改善，反而可能因為火力不夠集中，至可能成效不彰，甚至還可能造成浪費（改善的費用比原先的損失大）。
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利用柏拉圖的分析手法，可以幫助住我們歸納出造成損失或不良的較大主要因，每次改善只要針對這些貢獻度較大的主要因來處理就可以了，其他的次要因也不是不處理，而是等到原來的大要因被消除或降低後，只要再做一次柏拉圖分析，那麼原來的次要因就會變成大要因而被重視並加以解決，如此循環幾次之後，問題就會得到控制，製程也就會趨於穩定，所以柏拉圖的改善分析不應該只做一次，而是要一直尋循環下去，直到製程獲得控制。
因為這個方法最初是由義大利的經濟學家Pareto所設計出來的，起初是用來表示國民所得的分佈，後來才被拿來被當成品管工具，用來分析問題並歸納要因的影響度，所以就被稱為柏拉圖。
柏拉圖的作法：
- 先把問題的現象(symptom)、狀況或原因加以層別分類。
這點很重要，因為分類如果沒有做好，歸納出來的結論有時候很難澄清問題點，有可能需要再做進一步的分析，造成浪費。
數據收集的時候也要盡量把分類的範圍清楚定義下來，甚至用說明的方式定義其範圍，免得數據收集錯誤。 - 決定資料收集的期間。
資料收集期間應該要收集到足以代表產品製程的數量，有時候還得留意早班、晚班的數據有時候會不一樣。建議數據收集的時候，負責人一定要可以隨時監控，或可以被詢問，以澄清數據收集時的分類或計算問題。 - 左邊的縱軸(Y)可以用數量或金額來表示。
一般建議以金額來表示會比較可以引起老闆的注意。 - 右邊的縱軸(Y)以百分比來表示，從0%～100%。
- 依照分類合計之大小順序，從左至右，從大至小排列於橫軸(X)上。
- 繪上柱狀圖，並標明數據。
- 繪上累計百分比的曲線圖。
柏拉圖的應用：
- 可以作為降低不良的依據。想要有效降低不良率，最好的方法就是繪製柏拉圖，以不良佔整體比率響較大的缺點項目來作為改善的重點，可以收事半功倍之效，若未繪製柏拉圖，只要碰到任何的不良都想要解決的話，效果可能會被大打折扣，而且從柏拉圖我們還可以看出以下的訊息：
- 全體有多少不良。
- 何種不良現象佔整體比率最多。
- 低哪幾種不良將可降低整體不良的80%以上。
- 可以作為改善目標的依據， 柏拉圖分析並不只侷限於「不合規格」的不良，其實任何工廠的問題都可以利用柏拉圖來決定改善的目標，例如：
- 檢查結果所剔出的不良品數及不良所引起的損失。
- 修理品數及修理所費時間及費用。
- 使用者的不滿、抱怨件數、處理時間及費用。
- 作業所費時間及損失。
- 標準作業時間以外所多花費的時間及費用。
例如某玻璃廠想要改善眼鏡用玻璃的壓板形成的製程缺點，作成一份柏拉圖分析檢討。
首先把上個月的不良損失與各不良類別分別用金額表示作成一柏拉圖（左圖）。結果顯示修理損失居然佔了總不良損失的62.8%，換算成金額為每月損失17,270元 （=27500×62.8%），雖然修理過的製品也可以變成良品，可是這種修理所造成的損失卻是非常的大，過去這種損失並不被廠方的高層所重視，經過柏拉圖分析後，知道這才是真正的損失原因。
於是在下個月開始，對修理品的種類再加以層別，收集數據作成柏拉圖，結果從柏拉圖分析後，發現其中修理最多的是彎曲時所引起的修理。
透過這兩個柏拉圖分析，廠方應該就可以知道今後製程改善的方向，只要採取必要的措施執行改善後，不良率就可以降低一大半。
延伸閱讀：
何謂製程能力?
製程能力改善步驟流程圖
製程能力解析(Process Capacity Analysis)
關於統計製程SPC：
製程能力介紹─製程能力的三種表示法
製程能力介紹 ─ Cp之製程能力解釋
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