Questa tecnica di analisi dei dati, come del resto molte altre, più che un metodo da seguire analiticamente è un “metodo di ragionamento” che serve ad estrarre i dati davvero significativi su cui concentrare le nostre azioni. Esso parte dal concetto che, in molti processi, un numero limitato di cause produce la maggior parte degli effetti (di conseguenza: un numero grande di cause produce un numero limitato di effetti).
Una definizione precisa si trova nel manuale di statistica di Levine, Krehbiel, Berenson:”Il principio di Pareto si verifica quando la maggioranza delle osservazioni è caratterizzata da un numero esiguo di modalità— dette le “poche modalità rilevanti” – e le poche osservazioni rimanenti si disperdono su un gran numero di modalità — dette le “molte modalità banali”. – In questa definizione viene utilizzato un linguaggio tipico della statistica. Per “osservazioni” si intendono gli “effetti osservati”, mentre con il termine “modalità” si intendono le “cause”. Con qualche esempio pratico sicuramente questo concetto apparirà più chiaro.
ESEMPIO 1: una piccola azienda metalmeccanica vuole individuare quali sono i motivi (“CAUSE”) per i quali si ha un alto numero di servomotori difettosi (“EFFETTO”). In fase di prova vengono date delle schede che gli operatori addetti al controllo devono riempire segnalando, per ogni pezzo difettoso trovato, la causa della difettosità.
| MOTIVO | QUANTITA’ | PERCENTUALE |
|---|---|---|
| Scatola danneggiata | 53 | 4.44% |
| Albero danneggiato | 35 | 2.93% |
| Gioco assiale | 130 | 10.9% |
| Attrito | 275 | 23.05% |
| Alta tensione scarsa | 43 | 3.6% |
| Voltaggio iniziale alto | 191 | 16.1% |
| Stampaggio sbagliato | 108 | 9.05% |
| Bassa velocità | 97 | 8.13% |
| Circuito aperto | 29 | 2.43% |
| Corsa massima | 58 | 4.87% |
| Assemblaggio sbagliato | 174 | 14.59% |
Se analizziamo questi dati possiamo verificare che più della metà dei pezzi difettosi sono dovuti a solo tre cause. I tecnici dunque, invece che disperdere energie su cause trascurabili, possono concentrarsi inizialmente solo su questi tre problemi in modo da ridurre a meno della metà la percentuale di difettosità. In seguito si potrà procedere ad eliminare anche gli altri problemi. Naturalmente questo è un classico esempio di processo di produzione industriale. La stessa tecnica si può però usare nei campi più disparati. Vediamo dunque un altro esempio applicato ad un problema di tipo “commerciale”.
ESEMPIO 2: Il nuovo Direttore Commerciale di un’azienda che produce abbigliamento vuole compiere personalmente una qualche azione sui Clienti. Questi ultimi sono però un migliaio e difficilmente riuscirebbe a portare a termine il proprio compito entro i termini stabiliti. A questo punto si fa stampare l’elenco dei clienti con accanto il fatturato fatto con essi nell’ultima stagione. In breve scopre che basta agire su circa il 30% dei clienti per coprire ben il 70% del fatturato.
Su internet si possono trovare molti esempi come quelli qui di seguito “generici”:
- il 20% delle merci in magazzino procura l’80% della movimentazione;
- l’80% dei prodotti stoccati in un magazzino fanno capo al 20% dei fornitori;
- eliminando il 20% dei difetti si eliminano l’80% delle difettosità;
- il 20% dei dipendenti fa l’80% delle assenze totali;
- l’80% delle riparazioni in garanzia fa capo al 20% delle parti;
- l’80% del tempo lo si passa facendo il 20% del lavoro;
- l’80% dei ritardi nella programmazione sono dovuti al 20% delle cause;
- l’80% dei visitatori di un sito vede solo il 20% delle pagine;
Nell’elenco vengono utilizzate le percentuali 20—80 ma è ovvio che queste possono variare a secondo del caso, anche in modo importante.