Pareto analyse: hoe werkt het en waar gebruik je het voor

Een Pareto analyse laat zien welke oorzaken het grootste effect hebben op een probleem. Je ontdekt hoe de 80 20 regel werkt en hoe een Pareto diagram helpt bij verbeteren.

Wat je op deze pagina ontdekt over de Pareto analyse

Op deze pagina leer je hoe de Pareto analyse werkt en waarom sommige oorzaken veel zwaarder meetellen dan andere. Je ziet hoe de 80 20 regel helpt om focus aan te brengen en hoe je een Pareto diagram maakt. Je krijgt voorbeelden en tips zodat je de inzichten snel gebruikt in Lean en Lean Six Sigma projecten.

Wat is een Pareto analyse?

Een Pareto analyse is een methode waarmee je onderzoekt welke oorzaken het grootste aandeel hebben in een probleem, fout of resultaat. De analyse is gebaseerd op het Pareto principe, beter bekend als de 80 20 regel. Dit principe zegt dat een klein aantal oorzaken vaak verantwoordelijk is voor een groot deel van het effect.

Het gaat niet om exacte percentages maar om het inzicht dat sommige categorieën veel zwaarder meetellen dan andere. Door deze categorieën zichtbaar te maken zie je waar je het beste kunt starten met verbeteren. Lean tools helpen om dit soort patronen in processen na een procesanalyse inzichtelijk te maken.

Het Pareto principe en de 80 20 regel

Het Pareto principe blijft populair omdat het in veel processen zichtbaar is. In klant-problemen, voorraden, doorlooptijden en defecten zie je vaak dezelfde verdeling. Verspilling ontstaat vaak door een beperkt aantal oorzaken.

Voorbeelden zijn:

• een groot deel van de fouten komt uit een kleine groep oorzaken
• een groot deel van de klachten komt uit een paar categorieën
  
• een groot deel van de omzet komt uit een beperkt aantal klanten

De percentages verschillen per situatie. Soms is het 70 30 of 60 40. Het gaat vooral om het inzicht dat je je energie richt op de oorzaken die het meest bijdragen aan het resultaat.

Wanneer gebruik je een Pareto analyse

Een Pareto analyse werkt het best met discrete data zoals aantallen fouten, klachten of incidenten. De methode is waardevol wanneer je wilt weten wat het meest bijdraagt aan een probleem. Je gebruikt het vooral in de Analyse fase van DMAIC en in Lean verbeterprojecten wanneer je structuur zoekt in data.

Typische toepassingen zijn:

• kwaliteitsverbetering
• klantklachten analyseren
• fouten in administratieve processen
• voorraadproblemen
• veelvoorkomende oorzaken achter vertraging of herbewerkingen

Door te zien welke categorieën samen het grootste aandeel vormen maak je betere keuzes over waar je begint.

Naast de Pareto analyse zie ik in de praktijk dat veel organisaties Power BI gebruiken. Daarbij verschijnen vaak piecharts als alternatief, hoewel die minder inzicht geven in welke categorieën echt het grootste aandeel hebben.

Een piechart laat vooral verhoudingen zien terwijl een Pareto analyse duidelijk maakt welke categorieën je als eerste moet aanpakken om het meeste effect te bereiken.

Hoe werkt een Pareto analyse stap voor stap

1. Bepaal wat je wilt onderzoeken
   Kies het probleem of de vraag die je wilt verkennen. Vaak komen deze gegevens uit de Voice of the Customer, incidentmeldingen, registraties of audits.
2. Verzamel de data en groepeer in categorieën
   Gebruik discrete data zoals aantallen fouten of klachten. Maak een dataset met categorieën en tel hoe vaak elke categorie voorkomt.

Voorbeeld klachten over leveringen:

• Te laat geleverd: 110
• Fout product geleverd: 60
• Niet juiste aantal geleverd: 20
• Defect product geleverd: 10
• Verkeerde kleur geleverd: 5
• Verkeerde maat geleverd: 25

1. Maak het Pareto diagram in Excel
   Excel heeft een ingebouwde Pareto grafiek. Selecteer de tabel, kies Invoegen en selecteer Pareto. Excel sorteert automatisch op omvang en toont het cumulatieve percentage.
2. Interpreteer de grafiek
   Kijk welke categorieën samen ongeveer tachtig procent vormen. Dit zijn de oorzaken met het grootste effect. Die categorieën vormen jouw prioriteit voor verdere analyse of verbetering.
3. Verdeel je vervolgstappen
   Gebruik daarna een methode zoals 5W1H, Ishikawa, PDCA of DMAIC om te onderzoeken waardoor deze oorzaken ontstaan en welke oplossingen het beste passen.

Pareto analyse en AI: sneller zien waar het probleem zit

AI past heel goed bij de manier waarop je een Pareto analyse uitvoert. De methode zelf verandert niet, maar het voorwerk gaat een stuk sneller. Vooral bij het opschonen van Excelbestanden en het ordenen van categorische data merk je veel winst.

Wat ik vaak zie in organisaties: de output uit systemen is rommelig. Categorieën worden op verschillende manieren vastgelegd, omschrijvingen verschillen per medewerker en dubbele categorieën komen vaak voor. Dat kost normaal gesproken veel tijd. Met AI is dit een stuk overzichtelijker geworden.

AI kan bijvoorbeeld

• grote datasets samenvatten zodat je direct ziet welke categorieën het meest voorkomen
• foutmeldingen, klantklachten of incidenten automatisch groeperen
• tekst uit meldingen analyseren en omzetten naar discrete categorieën
• pieken en patronen herkennen die je anders snel overslaat

Daardoor wint de Pareto analyse vooral tijd in de voorbereiding. Je hoeft minder handmatig te tellen of te sorteren. AI laat sneller zien waar de grootste verschillen zitten zodat je met het team beter kunt bepalen welke categorieën verder onderzoek nodig hebben.

De kern van de Pareto analyse blijft menselijk werk. AI helpt je om de data begrijpelijk te maken, maar de keuzes over waar je begint met verbeteren maak je samen met de mensen die het proces kennen.

Wat doe je met de uitkomsten van een Pareto analyse

Een Pareto analyse is geen eindpunt maar een startpunt. De grafiek laat zien waar je moet kijken, niet wat de precieze oorzaak is. Daarom combineer je de analyse met andere Lean tools.

Enkele logische vervolgstappen zijn:

• een PDCA cyclus om kleine verbeteringen uit te voeren
• een DMAIC traject voor gestructureerd onderzoek
• een 5W1H verkenning om de kernoorzaak te vinden
• een Kaizen verbeteractie om directe winst te pakken

Met deze vervolgstappen vertaal je de inzichten uit de Pareto analyse naar concrete procesverbeteringen met Lean.

Voordelen van een Pareto analyse

Een Pareto analyse helpt je om keuzes te maken in plaats van alles tegelijk te willen oplossen.

De belangrijkste voordelen zijn:

Gericht verbeteren
Je ziet snel welke oorzaken de grootste bijdrage leveren aan het probleem.

Beter beslissen
De analyse is feitelijk en sluit goed aan bij Lean en Lean Six Sigma.

Overzicht en prioriteit
Door de grafiek te combineren met het cumulatieve percentage zie je in één oogopslag waar de verbeterkans zit.

Brede toepasbaarheid
De methode werkt in productie, dienstverlening, logistiek, administratie en klantenservice.

Samenvatting en afsluiting

Een Pareto analyse voelt soms bijna alsof je vals speelt. Je kijkt naar de data en ineens wordt duidelijk waar je het eerst moet zijn. Geen discussies, geen gokwerk. Gewoon scherp zien welke oorzaken het meest bijdragen aan het probleem.

Het mooie is dat de methode in bijna elke organisatie werkt. Of het nu gaat om klachten, fouten, doorlooptijden of voorraad. Er is altijd een kleine groep oorzaken die veel meer invloed heeft dan je vooraf dacht. Juist dat maakt het zo’n fijne tool om mee te starten als je richting zoekt in een verbetering.

Met AI erbij gaat het voorwerk ook nog eens sneller. Excel opschonen, meldingen ordenen en categorieën groeperen kost minder tijd, waardoor je eerder in gesprek kunt met de mensen die het proces kennen. En daar ontstaat vaak de echte winst.

Zie de Pareto analyse dus als een soort zaklamp. Hij laat je zien waar je moet kijken. Wat je daarna vindt, ontdek je samen met je team. En dat maakt het werk niet alleen effectiever, maar meestal ook een stuk leuker.

Verder leren met Lean

Wil je vaker en met meer vertrouwen analysetools zoals de Pareto analyse gebruiken? In onze online Lean Green Belt en Lean Black Belt trainingen leer je hoe je deze tools toepast, oefent en combineert binnen Lean..