柏拉图Pareto Chart
柏拉图是一种将质量缺陷（或损失项目）按发生频次（或损失金额）由高到低降序排列，并以柱状图表示各项目频数、以折线图表示累计百分比的组合图形。它借助帕累托法则（二八原则）与朱兰（J. M. Juran）提出的「重要的少数与次要的多数（the vital few and the trivial many）」思想，在众多缺陷或问题中识别应优先配置改善资源的关键少数（A 类要因）。该工具由朱兰引入质量管理，并被石川馨纳入 QC 七大手法。
\(P(X\geq x) \propto x -\alpha \)，其中 \(\alpha\) 为幂律指数。它意味着「越大的事件越稀少，但单个贡献越大」——少数项目占住绝大部分总量。
- 财富分配（少数富人占有多数财富）
- 城市人口（少数大城市聚集多数人口）
- 词汇频率（少数词占多数使用）
- 缺陷类型分布（少数缺陷占多数不良）
- 客诉类型分布（少数主题占多数投诉）
✅ 适合用柏拉图
- PDCA 的 P 阶段——确定改善课题
- DMAIC 的 D（定义） 阶段——选题
- 8D 的 D3——临时措施范围界定
- QCC「选题理由」与「现状把握」
- 月度缺陷构成回顾（质量例会）
⛔ 不适合 / 前置条件
- 不良总数 < 50 件——排序不稳定
- 分类不可靠（重叠、判定不一致）——先修检查表
- 单次损失悬殊（如安全失效）——改按损失金额 / RPN
- 自然连续现象——柏拉图只处理可分类计数项
- 前置：「其他」各项 < 5%、口径一致、\(\geq 50\) 件
核心思想
少数原因造成多数问题。资源有限时，先打票数最多的那一项。柏拉图的思维本质是：把「改善」从「一种态度」变成一道算术题——集中资源打前两项（累计 70%），同样的投入能解决七成不良；若平均铺开 7 个方向，每个都只解决一部分，整体改善有限。
柏拉图只在「数据已被正确分类」之后才有意义。采集阶段定下的分类口径，直接决定排序结论是否可信。这一节讲清分类原则、代码表设计与衔接关系。
🧩 分类原则（四条都必须满足）
- 互斥：每一条数据只能归入唯一一类，不能「既是虚焊又是桥连」。
- 穷尽：所有数据都有归属，不允许出现无家可归的项目。
- 可区分：分类界限清楚、判定一致，换人判结果相同。
- 可行动：分类后能对应到明确的改善措施，否则分类无意义。
🏷️ 缺陷代码表设计要点
- 代码唯一：一项一码，避免同物异名造成拆分失真。
- 定义清晰：每条附判定标准与示例图，减少主观误差。
- 培训到位：采集人须统一理解，否则口径漂移。
- 定期评审：随工艺/产品演进回收无效代码、增补新代码。
- 变更受控：增删改走审批，保留版本，保证历史可比。
🔗 检查表 \(\leftrightarrow\) 柏拉图 \(\leftrightarrow\) 上下游的衔接
七个工具在「缺陷管理流」里各管一段。柏拉图的上游是检查表（提供频数）与层别法（先分层锁定重点层）：
上游 \(\cdot\) 检查表（第1篇）
柏拉图的「缺陷项目—频数」直接来自检查表的采集；检查表分类是否互斥且穷尽，决定柏拉图排序是否失真。 查看 \(\to\)
上游 \(\cdot\) 层别法（第2篇）
先用层别法按机台 / 班次 / 批次分层、锁定重点层，再对该层做柏拉图——不先分层就排优先，总体柏拉图会被层间差异掩盖（辛普森悖论）。 查看 \(\to\)
本工具 \(\cdot\) 柏拉图（第3篇）
把频数降序排列、计算累计百分比，锁定应优先改善的关键少数（A 类）。
下游 \(\cdot\) 鱼骨图（第4篇）
锁定 A 类项目后，用鱼骨图从 6M（人 / 机 / 料 / 法 / 环 / 测）展开，追查该项目的具体根因。 查看 \(\to\)
下游 \(\cdot\) 控制图（第7篇）
改善后画多流控制图，确认特殊原因是否消除、效果是否稳定。 查看 \(\to\)
检查表的分类设计直接决定柏拉图质量：分类叠重，柏拉图把同一缺陷拆成几项、排名失真；分类不穷尽，柏拉图漏掉大头。所以先修检查表，再做柏拉图。
📊 样本量要求
- 不良总数 < 50 件：排序不稳定，结论慎用。
- 不良总数 50–100 件：可初步分析，方向性参考。
- 不良总数 > 100 件：结论较可靠，可立项。
- 每类样本太少：合并相近项或继续收集后再排。
🗓️ 统计周期
- 明确周期口径：日 / 周 / 月 / 季，写进图表标题。
- 周期内数据要完整，缺天数须说明。
- 不同周期对比须统一分类口径与范围。
- 异常周期（停线、换型）要单独标注，勿混入。
柏拉图的全部信息由四列派生：频数 \(\to\) 占比 \(\to\) 累计频数 \(\to\) 累计百分比。判类只看「累计百分比落在哪个区间」。
占比(%) = 该项频数 / 总频数 \(\times\) 100
总频数 = 所有类别频数之和。占比回答「这一项占多大份额」。
累计频数(i) = \(\Sigma\) 频数(1…i) （已按降序）
逐行累加，末项必须严格等于总频数。
累计%(i) = 累计频数(i) / 总频数 \(\times\) 100
末项必须严格 = 100.0%，否则说明有数据遗漏（注意 4）。
累计% \(\leq\) 80% \(\to\) A 类（关键少数）
80% < 累计% \(\leq\) 95% \(\to\) B 类
累计% > 95% \(\to\) C 类
80% 为经验参考非数学定理（注意 7）；关键是能指导行动。绿色虚线即 80% 基准线。
用 XH-2508 案例（480 件）演示：从原始清单到 A/B/C 分区，每一步图形与数据同步变化。本模块为固定教学样本，不随「试算表」改动；要看自己的数据请回「试算表」或「案例解读」。
在表格里直接改「缺陷项目 / 频数」，图形与 A/B/C 分类会实时重算重绘。也可一键载入案例对比。
| # | 缺陷项目 | 频数 | 占比 | 累计% | 分类 |
|---|
驾驶舱指标 + 交互图表，一眼看清「钱该花在哪」。悬浮柱体查看明细。本模块不另存数据：下方指标、仪表、图表与结论全部取自「试算表」当前数据，在试算表改数即刻同步；点「载入 XH-2508 案例」可恢复原始案例。
柏拉图不是「做完一次就交差」。把改善前 / 改善后、以及按时间排列的多期柏拉图放在一起，才能判断措施是否真打到了根因、效果是否持续。
🔁 多期对比（改善前后并列）
- 改善前：记录首位缺陷是什么（如虚焊）。
- 改善后：首位缺陷是否被替换？
- 若首位换成原第二（如偏移）\(\to\) 首轮有效，进入下一轮选题。
- 若首位仍是同一项 \(\to\) 说明没打到根因，措施需重做。
📈 柏拉图时间序列图
- 按时间顺序排列多期柏拉图，观察趋势而非单点。
- 盯住首位缺陷是否变化、A 类项目是否收敛。
- 盯住总不良率是否下降。
- 综合判断改善措施的方向与力度是否对。
✅ 改善验证四问（重做柏拉图后逐条核对）
- 问题层是否改善：原 A 类频数 / 占比是否下降？
- 是否出现新问题：原尾部项是否升到首位（治此失彼）？
- 改善效果是否持续：多期是否稳定，而非单期回落？
- 是否需要下一轮：首位替换后，新首位即下一轮课题。
柏拉图回答「先打哪一项」，但不回答「为什么」和「稳不稳」。下面把上下游工具的彼此关系逐一展开——每个卡片都写明「谁给谁输入、怎么衔接」。
\(\leftrightarrow\) 与检查表
- 检查表负责采集原始缺陷计数。
- 柏拉图负责排序，把采集结果排出优先级。
- 检查表的分类设计直接决定柏拉图质量——分类叠重或遗漏，排名即失真。
\(\leftrightarrow\) 与层别法
- 柏拉图看整体的关键少数；层别法看分层，把整体拆到各维度。
- 主链顺序：先层别、后柏拉图——先按机台 / 班次 / 批次分层锁定重点层，再在该层内排优先。
- 反向迭代：已用柏拉图锁定 A 类项目后，可回过头对项目做层别深挖，定位「哪一层在主导」。
- 层别柏拉图看各层中的关键少数，避免总体图掩盖层间差异。
\(\leftrightarrow\) 与鱼骨图
- 柏拉图回答「打哪一项」。
- 鱼骨图回答「为什么」。
- 柏拉图 + 鱼骨图 = 选题 + 找因，闭环第一步。
\(\leftrightarrow\) 与 FMEA（六西格玛）
- FMEA 提供 RPN（严重度\(\times\)发生度\(\times\)探测度）。
- 柏拉图按 RPN 排序潜在失效模式。
- 加权柏拉图优先改善高 RPN 项，而非仅按频次。
\(\leftrightarrow\) 与控制图
- 柏拉图看缺陷构成（静态占比）。
- 控制图看过程稳定（动态波动）。
- 柏拉图 + 控制图 = 静态构成 + 动态稳定。
\(\leftrightarrow\) 与 DOE（六西格玛）
- 柏拉图筛选因子，从众多可能中挑重点。
- DOE 验证因果，确认该因子是否真影响输出。
- 柏拉图发现差异，DOE 确认是否真因。
教材里的「注意」与「常见误用」已合并去重为 10 条——相似项归并，覆盖分类、排序、口径、周期、根因与闭环。
读完全篇再来测。每次「重置」会随机抽取 10 题并打乱顺序，便于反复自测。提交后逐题标注对错、给出解析，答错可回看对应模块。