Реализация многоуровневой диаграммы Парето (Paynter Chart, Pivot Chart)

В статье Парето анализ была рассмотрена возможность проведения анализа данных с применением трехуровневой диаграммы Парето. Было отмечено, что использование диаграмм такого типа разрешает проводить более глубокий анализ данных и находить корневые причины производственных проблем. На самом же деле количество уровней может варьировать в широком диапазоне. В зависимости от типа и сложности анализируемых данных приоретизация может проводиться как с помощью классической диаграммы Парето, так и более сложными методами, реализующими, тем не менее, все тот же принцип 80/20. Следует также отметить, что целью данной статьи было ознакомление читателя с практическими способами реализации многоуровневого Парето анализа, что не предусматривает применение более комплексного ABC анализа.

Итак, что представляет собой диаграмма Парето?

Диаграмма Парето – это гистограмма, колонки которой ранжированы по убыванию.

Проводя анализ, часто приходится сталкиваться с большими объемами данных и множеством их уровней. К примеру, поставим перед собой задачу выяснить причину низкого выхода продукции на предприятии. Показатель выхода продукции целого предприятия формируется из аналогичных показателей отделов, зависящих от показателей выхода для каждого продукта. Последние выводятся как усредненное значение между участками/линиями, которые в свою очередь рассчитываются как кумулятивный показатель из данных по всем контрольным станциям. Можно проводить градацию дальше по дням, сменам и т.д.

Для описанного выше случая диаграмма Парето не сможет отобразить всей необходимой информации. Зато, проведение многоуровневого Парето анализа позволит найти необходимую информацию. Т.е. возвращаясь к примеру выше: первый уровень Парето анализа позволит сравнить отделы между собой и сфокусироваться на тех из них, показатели которых представляют наиболее низкие значения. Затем, для выбранных отделов проводится градация по продуктам, и выбираются продукты с наиболее низким выходом. Для каждого продукта сравниваются показатели выхода отдельных участков, линий, смен и т.д.

В чем недостатки проведения такого анализа?

·         Представление отчета такого анализа (с множеством диаграмм) отнюдь не легкое дело. Понимание и интерпретация – еще сложнее, особенно для слушателей, впервые ознакомившихся с отчетом.

·         Не исключена также возможность ошибки. К примеру, при сравнении двух отделов вы сфокусируете внимание на том, выход которого ниже. Сравним показатели выхода двух отделов: 86,5% и 87,8%. Предположим, что в каждом отделе производят по 3 продукта. Показатели выхода для первого отдела составляют: 90, 82,0 и 87,5% (среднее значение – 86,5%), для второго отдела – 95, 98,2 и 70,2% (среднее значение – 87,8%). Первый отдел, при более низком показателе выхода будет выбран как приоритетный. Тем не менее, один из продуктов второго отдела является более критичным (как для предприятия, так и для заказчика), так как имеет наиболее низкий показатель выхода – 70,2%.

Наиболее простой способ избежать промахов – использовать сводные диаграммы: Paynter Chart и Pivot Chart. Реализация таких диаграмм хорошо представлена в пакете MS Excel под названием " Pivot Chart ” или "Сводная диаграмма”.

Рассмотрим вначале более простой вариант – Paynter Chart. Paynter Chart – это диаграмма, построенная по правилу Парето. Как и случае диаграммы Парето, Paynter Chart ранжирует категории по убыванию, при этом, каждая категория дополнительно разбита на столбцы – подкатегории. Такая диаграмма осуществляет двухуровневый Парето анализ.

Попробуем проанализировать показатели выхода двух отделов с помощью диаграмм Парето и Paynter Chart. Для этого введем условные обозначения отделов – А и В, и, продуктов соответственно – А1, А2, А3, В1, В2 и В3.

 

Очень часто путают Paynter Chart с пространственной диаграммой. Пространственная или объемная диаграмма, в отличие от гистограммы с группированием (Paynter Chart), представляет отдельные ряды данных, а не разбивает диаграмму Парето на несколько уровней. Представим вышеупомянутые данные в виде пространственной диаграммы:

Проведем дополнительную градацию данных: все продукты делаются на разных линиях. Количество линий варьируется от 2 до 3 для каждого продукта. Представим данные анализа в виде сводной диаграммы (Pivot Chart):

 

Что изменится, если представить, что на предприятии всего три производственных линии, поделенных между отделами, на которых поочередно делаются шесть продуктов? – В таком случае диаграмму правильнее будет представить в следующем виде:

 

Иногда удобнее пользоваться типом гистограмм с накоплением, например для анализа причин дефектов:

 

Представление результатов или каких либо других данных следует проводить в такой форме, в которой они максимально просто и наглядно будут отображать свою суть. Представление данных в виде графиков и диаграмм призвано облегчить понимание результатов. Кроме того, графический анализ данных очень полезен и для человека, проводящего анализ, так как способен отобразить максимальное количество информации в наиболее понятном виде.
15.07.2009 / 5226 / Загрузок: 0 / dmagic /
Всего комментариев: 0
avatar
SixSigmaOnline.ru © 2009-2018            Хостинг от uWeb