在日常工作和日常生活中，我们每天都会遇到很多的问题，对于大多数的问题，可能比较简单，我们只需要通过经验判断、请教专家等简单的方法就可以解决。但是对于一些重复发生的问题或原因不清楚的问题，我们无法一下子找到有效的解决方案，这时，就应使用结构化的问题解决方法论，如DMAIC、PDCA等，一步步找出问题的关键原因，并找出适当的解决这些原因的方案，以解决问题。在寻找原因之前，我们往往需要做一项很重要的工作—聚焦问题。聚焦问题最有效的工具就是[排列图]。

排列图的来源

         [排列图]又名[柏拉图]、[Pareto图]。意大利经济学家V.Pareto(1848-1923)在1897年分析社会经济结构时，赫然发现国民所得的大部份均集中于少数人身上，于是将所得的大小与拥有所得的关系加以整理。发现有一定的方程式可以表示，称为[柏拉图法则]。1907年美国经济学者M.O.Lorenz使用累积分配曲线来描绘[柏拉图法则]，也就是经济学所谓的劳伦兹(Lorenz)曲线。美国质量大师J.M.Juran(朱兰博士)将劳伦兹曲线应用于品管上，同时创出[Vital Few, Trivial Many] (重要的少数，次要的多数)的见解，并借用Pareto的名字，将此现象定为[柏拉图原理]。[柏拉图]方法，由品管圈(QCC)的创始人日本石川馨博士介绍到品管圈活动中使用，而成为品管七大手法之一。
         80/20原则，也称二八原则，即：在任何特定群体中，重要的因子通常只占少数，而不重要的因子则占多数，因此只要能控制具有重要性的少数因子即能控制全局。[排列图]就是应用80/20原则的一种图形工具，通过对问题现象的分析，可以找出问题的焦点（即代表80%问题的20%的问题分类）。我们集中精力和资源去解决焦点问题，可达到事半功倍的效果。

排列图的结构

排列图的制作
 

1. 确定需要分析的问题，确定问题分类的维度及具体的分类
2. 制作数据收集表（检查表）收集数据
3. 收集数据
4. 计算（汇总收集的数据）
5. 处理数据（将汇总的数据进行排序，并计算占有率，累计占有率）
6. 绘制排列图
7. 利用排列图确定问题分析的焦点

排列图制作实例
  

1.确定需要分析的问题：对于显示器出厂检查的不良，需要首先明确不良的构成情况和需要重点分析的问题；我们以显示器具体的缺陷作为分类依据。

2.制作数据收集表（检查表）收集数据，：如下图

6.绘制排列图（根据合计的不良数、占有率、累计占有率几组数据绘制）

7.利用排列图确定问题分析的焦点

排列图制作注意事项：

1. 排列图的柱子高度都差不多，没有明显的焦点，该怎么办？

    一般的问题都应有焦点存在的，但如果通过排列图分析没有找到焦点问题，这时要确认：1）问题的分类是否有交叉重叠？2）收集的分类数据是否准确？3）是否还可以从其他维度来分析？
1）问题的分类是否有交叉重叠？
     排列图分析前要首先确定分析的维度，如上例中，我们是从缺陷种类的维度进行分析，这时我们要确保缺陷种类的分类要清晰、独立，不能有交叉重叠的现象，每一个缺陷现象都应能被明确地归于一类。比如，某个缺陷分类里，包含“发票填写错漏”与“填写信息难以理解”两个分类，这两个缺陷分类里就出现了重叠，“填写信息难以理解”也包含“发票填写错漏”的缺陷。
2）收集的分类数据是否准确？
     确定排列图分析的维度和具体的分类维度后，接下来我们要去收集数据，（六西格玛咨询）收集数据的过程要确保数据的准确性。数据是通过测量或专门人员判断出来的，或者说数据是通过测量系统得出的，要确保数据的准确性，就要首先确保测量系统的可靠性。以缺陷数据的收集为例，缺陷数据是通过检验人员判断得出的，那就要首先确保检验人员的检验能力，即检验人员与标准的一致性。简单来说，就是检验人员对同一缺陷现象多次检验的结果是否一致、检验结果与设定的标准是否一致。这个涉及了测量系统分析（MSA）工具的应用，在之后的期刊中我们会详细介绍。
3）是否还可以从其他维度来分析？
     我们确保了分类的清晰和独立，确保了收集数据的准确性，但通过排列图分析后的发现还是没有找出焦点问题，这时就要考虑是否可以换个维度来分析。
     以缺陷问题为例，我们可以从缺陷现象维度来分析，也可以从缺陷的位置、班组、供应商、作业者、设备、发生的时间甚至缺陷的形状等多个维度来分析，如果在某个维度找不到焦点，可以换个维度来分析。我们建议分析问题时，要从尽可能多的维度来同时分析，总有一个维度能找出焦点的。
    分析的维度可以通过请教专家、查看标准文件或团队头脑风暴来确定。
    注意：分析的维度可以是并行的展开，也可以是垂直的展开。如分析缺陷，缺陷的现象、班组、设备这三个维度可以并行单独分析，也可以按现象找出焦点后，再按班组找、再按设备找，垂直分析的顺序根据实际的情况而定。排列图的实际应用过程中，我们要根据实际情况来综合应用，直至找到合适的焦点。参考下图的分解过程。

1. 排列图分析结果显示，“其他”类最高，怎么办？

      这是因为我们的问题分类中归于“其他”类别的现象比较多，可能单个现象的数据不多，但累计起来的数据就比较多了。这时，我们应该将归于“其他”类别的现象分离出来，或者将累计占有率小于5%（可根据实际情况调整）的现象归于“其他”类别。这样就避免“其他”类别最高，而无从下手的情况了。

                                                                                                                                                                        责任编辑：倪小兵

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