مخطط باريتو

من ويكيبيديا، الموسوعة الحرة
اذهب إلى: تصفح، ‏ ابحث

مخطط باريتو، المسمى على اسم فيلفريدو باريتو، هو نوع من التمثيل البياني الذي يتضمن أعمدة ورسمًا بيانيًا خطيًا، حيث تُمثل القيم الفردية في ترتيب تنازلي بواسطة أعمدة ويُمثل المجموع التراكمي بواسطة الخط.

Right


المحور العمودي الأيسر هو تكرار الحدوث، ولكن يمكن أيضًا أن يرمز إلى التكلفة أو وحدة قياس مهمة أخرى. والمحور العمودي الأيمن هو النسبة التراكمية لإجمالي عدد مرات الحدوث أو التكلفة الإجمالية أو إجمالي وحدة القياس المحددة. ونظرًا لأن الأسباب موضحة في ترتيب تنازلي، فإن الدالة التراكمية عبارة عن دالة مقعرة. وبالنظر إلى المثال أعلاه، ففي سبيل خفض مقدار الوصول المتأخر بنسبة 78%، يكفي فقط حل المشكلات الثلاثة الأولى.

إن هدف منحنى باريتو هو تسليط الضوء على أهم العوامل بين مجموعة (كبيرة عادةً) من العوامل. في ضبط الجودة، يكون ذلك غالبًا أكثر مصادر العيوب شيوعًا أو نوع العيب الأعلى حدوثًا أو الأسباب الأكثر تكرارًا لشكاوى العملاء، وهكذا. وضع ويلكنسون (2006) خوارزمية لإيجاد حدود قبول قائمة على الإحصائيات (مماثلة لفترات الثقة) لكل عمود في منحنى باريتو.

يمكن إيجاد هذه المنحنيات باستخدام برامج جدولية بسيطة، مثل أوبن أوفيس.أورج كالك (OpenOffice.org Calc) ومايكروسوفت إكسل (Microsoft Excel) وأدوات برامج إحصائية متخصصة، إلى جانب مولدات منحنيات الجودة على الإنترنت.

يمثل منحنى باريتو أحد الأدوات السبعة الأساسية لضبط الجودة.[1]

انظر أيضًا[عدل]

المراجع[عدل]

  1. ^ Nancy R. Tague (2004). "Seven Basic Quality Tools". The Quality Toolbox. Milwaukee, Wisconsin: American Society for Quality. صفحة 15. اطلع عليه بتاريخ 2010-02-05. 

Pallavi Sharma

كتابات أخرى[عدل]

  • Hart, K. M., & Hart, R. F. (1989). Quantitative methods for quality improvement. Milwaukee, WI: ASQC Quality Press. Santosh: Pre Press
  • Juran, J. M. (1962). Quality control handbook. New York: McGraw-Hill.
  • Juran, J. M., & Gryna, F. M. (1970). Quality planning and analysis. New York: McGraw-Hill.
  • Montgomery, D. C. (1985). Statistical quality control. New York: Wiley.
  • Montgomery, D. C. (1991). Design and analysis of experiments, 3rd ed. New York: Wiley.
  • Pyzdek, T. (1989). What every engineer should know about quality control. New York: Marcel Dekker.
  • Vaughn, R. C. (1974). Quality control. Ames, IA: Iowa State Press.
  • Wilkinson, L. (2006). "Revising the Pareto Chart". The American Statistician 60: 332–334.