ניתוח פארטו ליעילות תפעולית

האם שימוש בעיקרון פארטו יכול לשפר את היעילות התפעולית? האם ניהול סלקטיבי יכול לסייע לארגון לאתר הזדמנויות לחיסכון בהוצאות ולשיפור ביצועים? התשובה היא כן, בשני המקרים. עיקרון פארטו הוא כלי פשוט יחסית ליישום, המסייע למנהלים לנתח נתונים, לזהות את הגורמים המשפיעים ביותר ולמקד את המשאבים במקומות שבהם ניתן להשיג את ההשפעה המשמעותית ביותר. כיום ניתן להרחיב את השימוש בעיקרון פארטו באמצעות בינה מלאכותית (AI), באמצעות סוכני AI ו-Skills לניתוח פארטו חד-ממדי ודו-ממדי, המסייעים לנתח נתונים במהירות, לזהות בקלות גורמי השפעה ולתמוך בקביעת סדרי עדיפויות. ניתוח פארטו מתאים למגוון רחב של תהליכים עסקיים ותפעוליים, ויישום נכון שלו, בשילוב כלי AI במקומות המתאימים, יכול לסייע בקבלת החלטות, בשיפור ביצועים ובהתייעלות. למדו כל מה שאתם צריכים לדעת על עיקרון פארטו 20/80

מתי משתמשים בעיקרון פארטו?
ניתוח פארטו יכול לסייע במגוון מצבים ניהוליים ותפעוליים, לדוגמא:

• קבלת החלטות ניהוליות
• קביעת סדרי עדיפויות ומיקוד המאמץ הניהולי
• איתור הזדמנויות לחיסכון בהוצאות
• גיבוש מדיניות מלאי
• שיפור התפוקה
• שיפור הרווחיות
• שיפור היעילות התפעולית
• ניתוח הסיבות לליקויים, תקלות וכשלים

   

מהו עיקרון פארטו?
ניתוח פארטו נקרא על שמו של וילפרדו פארטו, כלכלן איטלקי מהמאה ה-19. פארטו מצא כי חלק גדול מהקרקעות באיטליה היה בבעלות חלק קטן יחסית מהאוכלוסיה. מכאן התפתח עיקרון 80/20, שלפיו במקרים רבים חלק קטן מהגורמים אחראי לחלק משמעותי מהתוצאה. חשוב להדגיש כי 80/20 אינו חוק מתמטי הקובע שבכל מצב בדיוק 20% מהגורמים אחראים ל-80% מהתוצאה. זהו עיקרון ניהולי המסייע לזהות ריכוזיות והשפעה, כאשר היחס בפועל עשוי להיות שונה. השימוש בעיקרון פארטו מסייע לארגונים להתמודד עם מגוון אתגרי ניהול, כגון:

• תקציב הארגון: התפלגות ההוצאות לפי קטגוריות
• ניהול מלאי: סיווג פריטים לפי ערך צריכה, רווח גולמי, סבבי מלאי, תנודתיות הביקוש או קריטריונים אחרים
• ניהול ספקים: התפלגות הוצאות הרכש של ספקים, Spend analysis לפי קריטריונים שונים
• מכירות: התפלגות ההכנסות מלקוחות
• רכש: ניתוח הוצאות לפי קטגוריות רכש וקריטריונים שונים
• בקרת איכות: ניתוח התפלגות תקלות, ליקויים ותלונות

הערך המרכזי של ניתוח פארטו הוא היכולת להתמקד בעיקר: לזהות את הגורמים בעלי ההשפעה הגדולה ביותר ולהפנות אליהם את המשאבים הניהוליים.

כלל 80/20 בסביבת העבודה, דוגמאות:
ניהול מלאי: 20% מהפריטים במלאי מהווים 80% מסך ערך המלאי
מכירות:  20% מהלקוחות מהווים 80% מההכנסות
מכירות:  20% מהמוצרים מהווים 80% מההכנסות
רווח גולמי: 20% מהמוצרים מהווים 80% מהרווח הגולמי
רכש: 20% מהספקים מספקים 80% מהוצאות ההרכש
ניהול פרויקטים: 20% מהמשימות משקפות 80% ממשך הפרויקט הכולל
איכות: 20% ממוצרי החברה גורמים ל 80% מתלונות הלקוחות

יישום טכניקת פארטו
דוגמא 1 – ניתוח פארטו לתקציב החברה

ניתוח מבנה ההוצאות מסייע להנהלת החברה לקבל תמונה ברורה וממוקדת של התפלגות העלויות. ניתוח קטגוריות התקציב יכול לתמוך בקבלת החלטות בנוגע להקצאת משאבים, סדרי עדיפויות והזדמנויות להתייעלות. בדוגמה זו ניתן לראות כי שלוש קטגוריות התקציב הראשונות: שכר, שכירות מבנה ורכש חומרי גלם מהוות יחד 86% מסך ההוצאות השנתיות. נתון נוסף הוא ש-60% מקטגוריות התקציב מייצגות יחד 6% בלבד מסך ההוצאות. המשמעות הניהולית ברורה: לא כל קטגוריות ההוצאה מצדיקות את אותה רמת תשומת לב. ניתוח פארטו מאפשר להנהלה לזהות היכן נמצאת עיקר ההוצאה ולמקד שם את מאמצי ההתייעלות

דוגמא 2 – ניתוח פארטו למלאי

ליעילות ניהול המלאי יש השפעה ישירה על רמת ההוצאות, על ההון המושקע במלאי ועל זמינות הפריטים. בדוגמה זו ניתן לראות את התפלגות צריכת הפריטים. שלושת הפריטים הראשונים מהווים יחד 80% מסך ערך הצריכה השנתי. כלומר, במקרה זה כ-30% מהפריטים מייצגים 80% מערך הצריכה השנתי. לעומת זאת, 50% מהפריטים מייצגים יחד 5% בלבד מערך הצריכה. המשמעות היא שמספר הפריטים אינו בהכרח המדד הנכון לקביעת סדרי העדיפויות. יש למקד את המאמץ הניהולי בפריטים בהתאם להשפעתם הכלכלית ולא רק בהתאם לכמות הפריטים. בניהול מלאי נהוג להשתמש גם בניתוח ABC, המאפשר לסווג את הפריטים לקבוצות בהתאם לערך הצריכה השנתי. גבולות הקבוצות אינם קבועים וניתן להתאים אותם למאפייני הארגון ולמדיניות ניהול המלאי

דוגמא 3 – ניתוח פארטו תלונות לקוח

רשת בתי מלון מנתחת את דירוג שביעות רצון הלקוחות ומתעדת את התלונות של הלקוחות. איסוף הנתונים במשך חצי שנה, כפי שמוצג בטבלה, מראה כי שלושת הגורמים הראשונים מהווים יחד 78% מסך התלונות. במקום לטפל בכל סוגי התלונות באותה רמת עדיפות, הנהלת המלון יכולה להתמקד תחילה בשלושת הגורמים המרכזיים ולבחון כיצד ניתן לצמצם אותם. זהו אחד היתרונות המרכזיים של ניתוח פארטו: הפיכת כמות גדולה של נתונים לסדרי עדיפויות ברורים שניתן לפעול לפיהם

פארטו ובינה מלאכותית AI
כיום ניתן לפתח בקלות סוכני AI, כלים ו-Skills לניתוח פארטו חד-ממדי ודו-ממדי, המאפשרים לבצע ניתוחים במהירות, על בסיס נתונים שהוזנו למערכת, ולזהות את הגורמים בעלי ההשפעה המשמעותית ביותר. לדוגמה, ניתן להשתמש בסוכן AI לניתוח הוצאות, תקלות, תלונות לקוחות, צריכת מלאי או ביצועי ספקים, ולהפיק באופן אוטומטי ניתוח פארטו, לזהות את הקטגוריות המרכזיות ולהציג את סדרי העדיפויות להמשך טיפול. בניתוח דו-ממדי ניתן לשלב שני קריטריונים במקביל, כגון רווחיות הפריט ותנודתיות הביקוש, ובכך לקבל תמונה מדויקת יותר לצורך קבלת החלטות. השימוש בסוכני AI מאפשר להפוך את ניתוח פארטו מכלי ניתוח נקודתי לכלי עבודה זמין ושימושי בתהליכי קבלת החלטות ושיפור מתמיד. יחד עם זאת, התובנות שמפיק ה-AI צריכות לשמש בסיס לדיון ולקבלת החלטות מקצועית, ולא להחליף את שיקול הדעת של המנהל או המומחה לתהליך. 

שילוב מספר קריטריונים בניתוח פארטו
ניתוח פארטו מסייע למפות את הדברים החשובים יותר והחשובים פחות ובעיקר למקד את סדרי העדיפויות. עם זאת, המשאבים בארגון מוגבלים ולכן לא תמיד מספיק לבחון את הנתונים לפי קריטריון יחיד, כגון ערך צריכה שנתי או עלות שנתית. במקרים רבים, קבלת החלטה טובה יותר מחייבת שילוב של מספר קריטריונים. לדוגמה, בניהול מלאי ניתן לבחון את הפריטים לא רק לפי ערך הצריכה השנתי, אלא גם לפי רווחיות, דפוס הביקוש, קריטיות, זמני אספקה או רמת השירות הנדרשת. שילוב של מספר קריטריונים מאפשר לקבל תמונה רחבה יותר ולזהות מצבים שלא ניתן לזהות באמצעות ניתוח פארטו חד-ממדי בלבד. לדוגמה, ניתן לזהות פריטים בעלי תרומה משמעותית לרווח הגולמי שנמכרים במהירות, לצד פריטים בעלי תרומה משמעותית לרווח אך עם ביקוש נמוך. במקרים כאלה, ניתוח מלאי לפי שני קריטריונים או יותר, כגון ABC-XYZ, מאפשר לארגון להתאים את מדיניות המלאי למאפיינים השונים של הפריטים ולשפר את האיזון בין זמינות, רווחיות ועלויות החזקת מלאי

סיכום
ניתוח פארטו הוא כלי פשוט אך משמעותי לקבלת החלטות ולשיפור היעילות התפעולית. הערך שלו אינו נמצא ביכולת לזהות ריכוז של השפעה ולמקד את המשאבים בגורמים שבהם ניתן להשיג את התוצאה המשמעותית ביותר. בין אם מדובר בהוצאות, מלאי, רכש, איכות, מכירות, תלונות לקוחות או ביצועי תהליכים, ניתוח נכון של הנתונים יכול לסייע לארגון להבין היכן נמצאות ההזדמנויות המרכזיות לשיפור. כאשר משלבים את ניתוח פארטו עם כלים נוספים של מצוינות תפעולית, ניתוח נתונים ובינה מלאכותית, ניתן ליצור תהליך קבלת החלטות ממוקד יותר: לזהות את הבעיה, להבין את הגורמים המשפיעים, לקבוע סדרי עדיפויות ולמקד את מאמצי השיפור במקום שבו צפויה ההשפעה הגבוהה ביותר. אתרוג הנדסת תעשיה וניהול מציעה לארגונים קורס ניהול מלאי המשלב AI וכלים מעשיים לשיפור תכנון המלאי, קבלת החלטות והתייעלות. לפרטים נוספים התקשרו: 09-8654503