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Este artículo presenta un ejemplo para elaborar el diagrama de Pareto, método que permite distinguir entre las causas más importantes de un problema y las triviales (para una introducción general, lea este artículo). A pesar de su simplicidad, este diagrama es una de las más potentes herramientas para apoyar la toma de decisiones sobre qué aspectos centrar los análisis y las mejoras.
Una importante aplicación del principio de Juran (o de Pareto) está en el diseño de programas de mejora de la calidad, de modo que una mejora deberá tener como objetivo a los pocos vitales. Son estos proyectos los que tendrán más éxito al contener la mayor parte de las oportunidades de mejora, tanto en incremento de las oportunidades de mejora, tanto en incremento de la eficacia de los procesos, como en el decremento de los porcentajes de fallos, reducción de costes, etc.
Entrada la década de 1930, Joseph M. Juran analizaba mediante técnicas estadísticas la producción defectuosa y observó que los defectos se concentraban en unos cuantos tipos. Se refirió a este fenómeno como el de “los muchos triviales y pocos vitales”. Joseph Juran tuvo conocimiento de los estudios de Pareto durante una visita a la central de General Motors Corporation y lo relacionó con los “muchos triviales” y “pocos vitales”. Dio a este efecto el nombre de principio de Pareto, (Juran, 1954[1]), nombre que ha perdurado, aunque en realidad Pareto nunca generalizó este concepto de distribución desigual a otros aspectos.
De hecho, fue Juran el primero en observar, hacia finales de la década de 1940, la existencia de los muchos triviales y los pocos vitales como una ley universal de aplicación en áreas muy diversas. Por ello, puede tenerse en consideración el que este principio se denomine principio de Juran.
De este principio se deriva el diagrama de Pareto, que constituye un sencillo y gráfico método de análisis que permite discriminar entre las causas más importantes de un problema (los pocos y vitales) y las que lo son menos (los muchos y triviales).
El diagrama de Pareto se aplica en el diseño de programas de mejora de la calidad. La lógica cosiste en que una mejora deberá tener como objetivo a los pocos vitales. De esta manera, son estos los proyectos que tendrán más éxito al contener la mayor parte de las oportunidades de mejora, tanto en incremento de la eficacia de los procesos, como en el decremento de los porcentajes de fallos, reducción de costes, etc.
Como ejemplo para elaborar el diagrama de Pareto, utilizaremos el análisis de las quejas recibidas en una unidad administrativa de un ayuntamiento.
En primer lugar, determinamos los datos a analizar, así como el periodo de tiempo al que se refieren dichos datos. Es necesario precisar de dónde van a provenir y cómo se van a clasificar.
En este caso, la fuente de datos es el registro de las quejas presentadas por los ciudadanos durante el año 2018.
Posteriormente, se agrupan los datos por categorías, de acuerdo con un criterio determinado.
Siguiendo con nuestro ejemplo de desarrollo del diagrama de Pareto, se consideran 845 quejas efectuadas. A su vez, se han agrupado en las siguientes categorías:
| CATEGORÍA | NÚMERO DE QUEJAS |
|---|---|
| Información transmitida | 210 |
| Horario | 60 |
| Atención recibida | 92 |
| Ausencia de impresos | 13 |
| Tiempo de la administración en responder | 320 |
| Demasiados trámites | 75 |
| Preparación del personal | 18 |
| Esperas en colas | 53 |
| Otros | 4 |
Seguidamente, tabulamos los datos, comenzando por la categoría con más elementos. Siguiendo en orden descendente, calcular las frecuencias: la absoluta y absoluta acumulada, así como la relativa unitaria y la relativa acumulada.
En el ejemplo de referencia, el producto de lo anterior sería la tabla 2.
| CATEGORÍA | (fi) Frecuencia absoluta | (Fi) Frecuencia Absoluta acumulada | (hi) Frecuencia relativa | (Hi) Frecuencia relativa acumulada |
|---|---|---|---|---|
| Tiempo de la administración en responder | 320 | 320 | 37’9 | 37’9 |
| Información transmitida | 210 | 530 | 24’9 | 62’8 |
| Atención recibida | 92 | 622 | 10’9 | 73’7 |
| Demasiados trámites | 75 | 697 | 8’9 | 82’6 |
| Horario | 60 | 757 | 7’1 | 89’7 |
| Esperas en colas | 53 | 810 | 6’3 | 96 |
| Preparación del personal | 18 | 828 | 2’1 | 98’1 |
| Ausencia de impresos | 13 | 841 | 1’5 | 99’6 |
| Otros | 4 | 845 | 0’4 | 100 |
Una vez que hemos tabulado los datos, se procede a elaborar el diagrama de Pareto. Los pasos a seguir para su preparación son:
Ahora, se elabora es gráfico de barras correspondiente que, en su eje horizontal, aparecerá también en orden descendente.
Una vez representado el gráfico de barras, se dibuja un punto que represente el total de cada categoría. Después de hacer la conexión de estos puntos, se formará una línea poligonal.
Para ello, se etiqueta con datos como:
Finalmente, se analiza el diagrama. En nuestro caso, no es difícil llegar a conclusiones sobre las causas principales de las quejas. En el ejemplo de desarrollo del diagrama de Pareto, observamos que casi dos tercios de ellas (el 68%) se deben a dos categorías: tiempo de la administración en responder e información transmitida; siendo la primera la que más ocurrencias acumula.
Teniendo en cuenta que es más fácil reducir una frecuencia elevada que otra baja, parece evidente que será más útil centrarse en estas dos primeras causas (pocas y vitales) que en las que tienen menor incidencia (muchas y triviales).
Una vez tomadas las acciones oportunas para reducir estos dos motivos, puede elaborarse otro diagrama y estimar la reducción de las reclamaciones en cada una de las categorías.
Por otra parte, el diagrama de Pareto puede ser aplicado para investigar, a su vez, las causas responsables de las categorías consideradas. Por ejemplo, podría elaborarse un diagrama de un segundo nivel para determinar en qué asuntos se está produciendo el retraso de la unidad administrativa en responder. Estaríamos entonces ante una fase de análisis más concreta.
También es preciso apuntar que, en el desarrollo del diagrama de Pareto, puede ser de mayor utilidad, según los casos, construir diagramas empleando unidades económicas. Entonces, el resultado y la significación del análisis posiblemente sean diferentes.
La tabla 3 ejemplifica lo anterior, mostrando que el análisis puede ser conveniente realizarlo en función de los costes de cada categoría.
| TIPO DE CAUSA | N. º DEFECTOS | COSTE UNITARIO | COSTE POR CAUSA | % COSTE | % ACUMULADO |
| A | 38 | 4 | 152 | 35,55 | 35,55 |
| B | 120 | 1 | 120 | 28,06 | 63,61 |
| C | 32 | 3 | 96 | 22,45 | 86,06 |
| D | 12 | 1,8 | 21,6 | 5,05 | 91,11 |
| TOTALES | 202 | 100 |
Puede observarse en este caso que la primera causa en la que centrar la mejora no es la B (que cuenta con una frecuencia de defectos más alta), sino la A que es responsable del mayor porcentaje de los costes provocados por los tipos de causa estudiados
Veamos otro sencillo ejemplo. La Unidad de Reprografía de un ayuntamiento se plantea la mejora del servicio que presta a los distintos departamentos. Para ello realiza un estudio acerca de las incidencias y requerimientos que se hacen del servicio.
Tomando como inicio los partes de incidencias, en los que el personal de la Unidad anota las distintas solicitudes de asistencia (reflejando día, hora, departamento, tipo de incidencia y tiempo de respuesta), se ha elaborado la tabla 8.4, correspondiente al último mes, con relación al tipo de incidencia.
| INCIDENCIA | FRECUENCIA |
|---|---|
| Apoyo técnico | 9 |
| Falta “tóner” | 25 |
| Máquina averiada | 19 |
| Papel atascado | 23 |
| Reposición de papel | 56 |
| Reponer “tóner” | 16 |
| Requiere limpieza | 35 |
| TOTALES | 183 |
Una vez ordenados los tipos de incidencia, por su número de observaciones o frecuencia, se elabora la tabla siguiente:
| N. º | CATEGORÍA | (fi) Frecuencia absoluta | (Fi) Frecuencia Absoluta acumulada | (hi) Frecuencia relativa | (Hi) Frecuencia relativa acumulada |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Reponer papel | 56 | 56 | 30,60 | 30,60 |
| 2 | Requiere limpieza | 35 | 91 | 19,13 | 49,73 |
| 3 | Falta tóner | 25 | 116 | 13,66 | 63,39 |
| 4 | Papel atascado | 23 | 139 | 12,57 | 75,96 |
| 5 | Máquina averiada | 19 | 158 | 10,38 | 86,34 |
| 6 | Reponer tóner | 16 | 174 | 8,74 | 95,08 |
| 7 | Apoyo técnico | 9 | 183 | 4,92 | 100,00 |
Si observamos la tabla anterior, veremos que dos tipos de incidencias comprenden el 49,73% de los requerimientos de asistencia: reponer papel (30,60%) y requiere limpieza (19,13%).
Tras el análisis de estos datos el equipo de mejora planteó, para la reducción de estos porcentajes, el aumento de las cantidades suministradas de papel a cada departamento (para el primer factor) y el incremento de la frecuencia de la limpieza preventiva (segundo factor).
[1] Juran, J. M: «Universals in management planning and controlling», Management Review. 1954, 43(11), pp. 748-761.
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