Was ist ein Pareto-Diagramm? Definition und Beispiele

Pareto-Diagramme sind ein gängiges Instrument, das von Herstellern zur Analyse von Qualitäts- und Fehlerdaten eingesetzt wird. Sie bieten eine einfache visuelle Darstellung der Häufigkeit bestimmter Probleme und des kumulativen Prozentsatzes ihres Auftretens.

In diesem Beitrag werden wir den Nutzen von Pareto-Diagrammen in der Fertigung erörtern und erläutern, wie sie eingesetzt werden, um Qualitätsprobleme in der Produktion einfacher zu bewerten.

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Ein Pareto-Diagramm ist eine grafische Darstellung, die sowohl die Häufigkeit von Fehlern als auch deren kumulative Auswirkungen aufzeigt. Pareto-Diagramme sind nützlich, um die Fehler zu identifizieren, deren Behebung Priorität haben sollte, um die größte Gesamtverbesserung zu erzielen.

Um diese Definition näher zu erläutern, wollen wir ein Pareto-Diagramm in seine Bestandteile zerlegen.

1) Ein Pareto-Diagramm ist eine Kombination aus einem Balkendiagramm und einem Liniendiagramm. Beachten Sie, dass das untenstehende Pareto-Diagramm sowohl Balken als auch eine Linie enthält.

2) Jeder Balken steht in der Regel für eine bestimmte Art von Fehler oder Problem. Die Höhe des Balkens entspricht einer relevanten Maßeinheit – häufig der Häufigkeit des Auftretens oder den Kosten.

3) Die Balken sind in absteigender Reihenfolge dargestellt (vom höchsten zum niedrigsten Wert). So lässt sich auf einen Blick erkennen, welche Mängel häufiger auftreten.

4) Die Linie stellt den kumulativen Prozentsatz der Fehler dar.

Schauen wir uns die Datentabelle für das obige Pareto-Diagramm an, um zu verstehen, was der kumulative Prozentsatz ist.

Bei Kragenfehlern ergibt sich der prozentuale Anteil am Gesamtwert einfach aus (10/59) * 100.

Der kumulierte Prozentsatz entspricht der Summe aller Prozentsätze bis einschließlich der Mängel am Kragen. In diesem Fall wäre dies die Summe der Prozentsätze für Mängel an Knöpfen, Taschen und am Kragen (39 % + 27,1 % + 16,9 %).

Die letzte kumulierte Prozentzahl beträgt immer 100 %.

Die kumulativen Prozentsätze geben an, wie viel Prozent aller Mängel beseitigt werden können, wenn die wichtigsten Mängelarten behoben werden.

Im obigen Beispiel lassen sich durch die Behebung der beiden wichtigsten Fehlerarten – Knopf- und Taschenfehler – 66 % aller Fehler beseitigen.

In jedem Pareto-Diagramm haben die Fehlerarten einen erheblichen kumulativen Effekt, solange die kumulative Prozentlinie steil ansteigt. Daher lohnt es sich, die Ursache für diese Fehlerarten zu ermitteln und sie zu beheben. Wenn die kumulative Prozentlinie abflacht, verdienen die Fehlerarten nicht mehr dieselbe Aufmerksamkeit, da ihre Behebung das Ergebnis nicht mehr so stark beeinflusst.

5) In der Fertigung werden Pareto-Diagramme als Qualitätsmanagement eingesetzt: Sie helfen dabei, Probleme zu analysieren und bei deren Lösung Prioritäten zu setzen.

Das Prinzip hinter einem Pareto-Diagramm besteht darin, dass die wenigen, aber besonders schwerwiegenden Mängel den größten Teil des Gesamtproblems ausmachen. Wir haben bereits zwei Möglichkeiten vorgestellt, wie Pareto-Diagramme dabei helfen, die Mängel zu identifizieren, die die größten kumulativen Auswirkungen haben.

Erstens sind die ersten Balken immer am höchsten, was auf die häufigsten Fehlerursachen hinweist. Zweitens zeigt die kumulative Prozentlinie an, welche Fehler vorrangig behoben werden sollten, um die größte Gesamtverbesserung zu erzielen.

6) Das Pareto-Prinzip kann Pareto-Diagramme analysieren, auch bekannt als die 80/20-Regel.

Das Pareto-Prinzip besagt, dass 80 % der Ergebnisse durch 20 % der Ursachen bestimmt werden.

Deshalb sollten Sie versuchen, die 20 % der Fehlerarten zu ermitteln, die für 80 % aller Fehler verantwortlich sind.

Auch wenn die 80/20-Regel nicht ganz auf das obige Beispiel zutrifft, lässt sich durch die Konzentration auf nur zwei Arten von Mängeln (Knöpfe und Taschen) der Großteil aller Mängel (66 %) beseitigen.

Wenn es darum geht, Pareto-Diagramme zur Analyse von Fehlern in Ihren Produktionslinien zu erstellen, sollten Sie nicht erst Excel öffnen müssen.

Mit der richtigen Software für den operativen Einsatz vor Ort können Sie in Ihrem Betrieb „Qualität 4.0“ erreichen, wodurch Visualisierungen in Echtzeit und Berichte automatisch erstellt werden können.

Die Erstellung eines Pareto-Diagramms ist nicht kompliziert, doch um ein gutes Ergebnis zu erzielen, muss man einem strukturierten Prozess folgen. Ganz gleich, ob Sie Excel, Python oder ein modernes Analysetool verwenden – diese fünf Schritte helfen Ihnen dabei, aus Rohdaten eine übersichtliche Darstellung zu erstellen, die Ihre wichtigsten Probleme hervorhebt.

Schritt 1: Sammeln und Kategorisieren Ihrer Daten
Beginnen Sie mit einem sauberen Datensatz, der die Probleme oder Ergebnisse widerspiegelt, die Sie analysieren möchten. In der Fertigung können dies beispielsweise Fehlerarten, Ursachen für Ausfallzeiten oder Maschinenausfälle sein. Ordnen Sie jede Beobachtung einer einheitlichen Kategorie zu (z. B. „zerkratztes Teil“, „fehlendes Etikett“, „lockerer Sitz“).

Vermeiden Sie eine zu starke Kategorisierung. Zu viele Bezeichnungen können Ihre Erkenntnisse verwässern und die Kurve abflachen.

Schritt 2: Sortieren Sie die Kategorien nach Häufigkeit oder Kosten
Sobald Sie Ihre Kategorien definiert haben, zählen Sie, wie oft jede einzelne davon auftritt – oder, falls Sie die Kosten erfassen, addieren Sie die Gesamtauswirkungen für jede Kategorie. Sortieren Sie die Liste anschließend in absteigender Reihenfolge, sodass die wichtigsten Probleme ganz oben stehen.

Beispiel:

Schritt 3: Berechnung von Prozentsätzen und kumulierten Gesamtwerten
Wandeln Sie nun die absoluten Zahlen in Prozentsätze um, um deren relative Bedeutung besser zu verstehen. Für jede Kategorie:

• Anteil an der Gesamtsumme = (Anzahl der Kategorie / Gesamtsumme) × 100

• Kumulativer Prozentsatz = Summe der Prozentsätze aller vorherigen Kategorien
  
  

Füge diese beiden Spalten zu deiner Tabelle hinzu:

Schritt 4: Balken und die kumulative Linie zeichnen
Nachdem Sie Ihre Daten vorbereitet haben, ist es an der Zeit, das Diagramm zu erstellen:

• X-Achse: Kategorien (nach Größe von links nach rechts geordnet)

• Primäre Y-Achse: Balkenhöhe für Häufigkeit oder Kosten

• Sekundäre Y-Achse: Liniendiagramm für den kumulativen Prozentsatz
  
  

Das Ergebnis ist ein Balkendiagramm mit einer darüber liegenden aufsteigenden Linie – das typische Merkmal eines Pareto-Diagramms. Schritt 5: Identifizieren Sie die „entscheidenden wenigen“

Interpretieren Sie nun das Diagramm. Die kumulative Linie soll Ihnen dabei helfen, die 80/20-Grenze zu erkennen – also die geringste Anzahl von Ursachen, die für den Großteil der Probleme verantwortlich ist. Oft sind es die ersten zwei oder drei Balken, die die 80-Prozent-Marke überschreiten. Das ist Ihr Prioritätsbereich.

Das sind Ihre „entscheidenden wenigen“ – die Themen, die es am dringendsten zu behandeln gilt.

Beispiel: Pareto-Diagramm für Fertigungsfehler

Dieses Beispiel stammt aus der Montage “. Die Prüfer erfassten eine Woche lang Daten zu Mängeln, um festzustellen, welche Probleme am häufigsten auftraten. Der Schwerpunkt lag dabei auf sichtbaren Qualitätsmängeln bei der Endbearbeitung und der Passform.

Nachdem die Zahlen sortiert und die Prozentsätze addiert worden waren, machten die beiden häufigsten Mängel – lose Knöpfe und falsch sitzende Taschen – mehr als die Hälfte der Gesamtzahl aus. Der Großteil der Reparaturarbeiten betraf genau diese Bereiche.

Übersicht über die Grafik

Die Balken im Diagramm zeigen, wie oft der jeweilige Fehler aufgetreten ist. Die Linie zeigt den kumulativen Anteil an der Gesamtzahl der Fehler.

Beschreibung: Pareto-Diagramm zu den Montage . Die ersten beiden Balken – lose Knöpfe und falsch ausgerichtete Taschen – sind am höchsten. Die kumulative Kurve steigt schnell an und flacht dann ab, was zeigt, dass wenige Ursachen den Großteil der Nacharbeit verursachen.

Weitere Anwendungsfälle außerhalb der Fertigung

Pareto-Diagramme haben ihren Ursprung im Qualitätsmanagement, eignen sich jedoch überall dort, wo man erkennen möchte, welche Probleme das größte Gewicht haben. Jeder Prozess, der Daten liefert – sei es im technischen, dienstleistungsbezogenen oder kaufmännischen Bereich –, kann von dieser Art der einfachen Rangfolge profitieren.

Softwarefehler-
-Entwicklungsteams nutzen bei Tests häufig Pareto-Diagramme. Wenn Hunderte von Fehlern erfasst werden, hilft das Diagramm dabei, diese nach Kategorien zu sortieren. Oft stellt sich heraus, dass einige wenige wiederkehrende Probleme, wie Authentifizierungsfehler oder Layoutfehler, den Großteil der Testfehler ausmachen. Werden diese zuerst behoben, werden die größten Hindernisse vor der Markteinführung beseitigt.

Kundenbeschwerden
Support-Teams können denselben Ansatz auf Beschwerdedaten anwenden. Anrufe können sich auf Verzögerungen, falsche Lieferungen, beschädigte Waren und Rücksendungen beziehen. Bei der grafischen Darstellung zeigt sich oft, dass zwei Problemtypen den Großteil der Beschwerden ausmachen. Das erleichtert es, Ressourcen dort einzusetzen, wo die Kunden die größten Probleme haben.

Umsatzanalyse
Bei Umsatzanalysen verdeutlicht die Pareto-Analyse Konzentrationsmuster. Oft erwirtschaftet eine kleine Gruppe von Produkten den Großteil des Umsatzes. Das Erkennen dieses Musters ermöglicht es den Teams, verstärkt auf umsatzstarke Produktlinien zu setzen und den Wert von SKUs mit geringem Absatz zu hinterfragen, die Lagerkapazitäten und Aufmerksamkeit binden.

Außendienst und Support
Wartungs- und Serviceteams nutzen Pareto-Diagramme, um wiederkehrende Problemstellen zu erkennen. Wenn die meisten Einsätze auf wenige Gerätemodelle oder Komponentenausfälle zurückzuführen sind, werden diese Elemente zu den ersten Zielen für vorbeugende Maßnahmen oder Neukonstruktionen.

Bei all diesen Beispielen bleibt das Ziel dasselbe: anhand der Daten aufzuzeigen, wo sich der Aufwand am schnellsten auszahlt. Ein Pareto-Diagramm ersetzt keine eingehende Analyse, sondern hilft Ihnen bei der Entscheidung, wo diese Analyse ansetzen sollte.

Wie man ein Pareto-Diagramm interpretiert

Ein Pareto-Diagramm dient nicht nur der Darstellung, sondern hilft Ihnen auch dabei, zu entscheiden, wo Maßnahmen den größten Unterschied bewirken. Entscheidend ist, dass man weiß, wie man die Informationen aus der Form des Diagramms richtig interpretiert.

Beginnen Sie mit der kumulativen Kurve
. Die Kurve zeigt, wie sich die einzelnen Kategorien – etwa Fehler, Ausfallzeiten, Kosten oder was auch immer Sie messen – von links nach rechts auf die Gesamtbelastung auswirken.

Ein steiler Anstieg bedeutet, dass die ersten Kategorien den größten Anteil ausmachen. Dort konzentrieren sich Verluste oder Misserfolge.
Ein langsamerer, flacherer Anstieg bedeutet, dass spätere Kategorien einen viel geringeren Beitrag leisten. Sie sind zwar erwähnenswert, aber nicht der Bereich, in dem Sie wesentliche Verbesserungen erzielen werden.

Achten Sie auf den Punkt, an dem die Kurve abflacht. Das ist der Übergang von den wenigen Schwergewichten zum langen Schwanz der kleineren Titel.

Den 80/20-Punkt finden
Man stellt oft fest, dass ein kleiner Teil der Ursachen den Großteil des Ergebnisses ausmacht, in der Regel fast 80 %. Sie müssen keine strenge Grenze ziehen, sondern nur darauf achten, wo die Kurve diesen Bereich schneidet. Die Kategorien links von dieser Markierung sind Ihre besten Ansatzpunkte für Korrekturmaßnahmen.

Was die Abflachung bedeutet
Sobald sich die Kurve abflacht, trägt jede hinzugefügte Kategorie weniger zum Problem bei. Wenn Sie sich Punkte ansehen, die nur ein- oder zweimal im Monat auftreten, befinden Sie sich wahrscheinlich im Bereich der abnehmenden Erträge. Die Behebung dieser Punkte wird Ihre Gesamtkennzahlen im Vergleich zu den Hauptfaktoren kaum beeinflussen.

Pareto-Diagramm vs. Balkendiagramm vs. Histogramm: Was ist der Unterschied?

Auch wenn Pareto-Diagramme auf den ersten Blick wie Balkendiagramme oder Histogramme aussehen mögen, werden sie für unterschiedliche Arten von Analysen verwendet. Dieser Vergleich hilft den Lesern, diese Unterschiede zu erkennen, damit sie das Diagramm wählen können, das zu ihrer Fragestellung passt, und nicht nur das, das ihnen bekannt vorkommt.

Jede davon vermittelt einen anderen Eindruck von der Leistung. Die Wahl der richtigen Darstellung hängt davon ab, was Sie verstehen wollen, und nicht davon, wie das Diagramm aussieht.

Jede davon vermittelt einen anderen Eindruck von der Leistung. Die Wahl der richtigen Darstellung hängt davon ab, was Sie verstehen wollen, und nicht davon, wie das Diagramm aussieht.

Vorteile und Einschränkungen

Pareto-Diagramme sind weit verbreitet, da sie Teams dabei helfen, ihre Aufmerksamkeit auf das Wesentliche zu lenken. Doch wie jedes Werkzeug bringen auch sie Vor- und Nachteile mit sich. Wenn man beide Seiten kennt, sind sie in der Praxis weitaus nützlicher.

Vorteile

1. Hilft bei der Prioritätensetzung
Ein Pareto-Diagramm zeigt auf einen Blick, wo die größten Probleme liegen. Durch die Sortierung der Kategorien nach Umfang und das Hinzufügen einer kumulativen Linie lässt sich leicht erkennen, welche wenigen Ursachen für den Großteil der Verluste oder Mängel verantwortlich sind.

2. Übersichtliche Kommunikation
Durch die Kombination aus Balken- und Linien-Darstellung werden Daten leicht lesbar. Muster, die in einer Tabellenkalkulation möglicherweise verborgen bleiben, werden auf einen Blick deutlich – was bei der Erläuterung der Ergebnisse gegenüber Personen außerhalb des Fachteams hilfreich ist.

3. Fördert gezielte Verbesserungen
Bei Lean-, Six-Sigma- oder allgemeinen Leistungsbewertungen geben Pareto-Diagramme Struktur vor, wie Teams ihre Zeit und Ressourcen einsetzen. Sie tragen dazu bei, dass Verbesserungsmaßnahmen auf Daten statt auf Annahmen basieren.

Einschränkungen

1. Kann seltene, aber schwerwiegende Probleme verbergen
Ein Diagramm, das ausschließlich auf Zahlen oder Häufigkeiten basiert, kann Probleme übersehen, die zwar selten auftreten, aber erhebliche Auswirkungen haben, wie beispielsweise einen Ausfall, der einmal im Jahr zum Stillstand einer Produktionslinie führt. Diese erfordern besondere Aufmerksamkeit.

2. Hängt von einer klaren Kategorisierung ab
Wenn sich Kategorien überschneiden oder nicht klar definiert sind, verliert das Diagramm seine Aussagekraft. Eine einheitliche Beschriftung und klare Definitionen sind unerlässlich, bevor Sie die Daten eintragen.

3. Geringere Zuverlässigkeit bei kleinen Stichproben
Bei sehr begrenzten Datenmengen kann ein Pareto-Diagramm zufällige Schwankungen übertrieben darstellen. In diesem Fall ist es besser, mehr Daten zu sammeln oder Trends über mehrere Durchläufe hinweg zu betrachten, bevor man Schlussfolgerungen zieht.

Tulip bündelt alle Betriebsdaten an einem Ort. Alle Ihre Berichte und Grafiken – einschließlich Pareto-Diagramme – werden in Echtzeit auf Dashboards angezeigt. Auf diese Weise können Sie Ursachenanalysen für die Mängel durchführen, die den größten Einfluss auf Ihre Produktionsleistung haben.