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,单击此处编辑母版标题样式,*,*,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,内容安排,一、作业测定概述,二、秒表测时法,三、工作抽样,四、预定动作时间,五、标准资料法,11/11/2024,1,1.,工作抽样概述,2.,工作抽样的方法和步骤,3.,工作抽样的应用实例,11/11/2024,2,例如：用连续测时法(秒表时间研究)来分析某台设备运转情况,把1小时分成60个空格，每一格代表1分钟。,空白格 机器运转时间,斜条格 停车时间,由图可知，60分钟内有48分钟运转有12分钟停车,所以：,机器运转率 运转时间总观测时间 4860 80,停 机 率 停车时间总观测时间 1260 20,秒表测时法：,11/11/2024,3,也可用如下做法：,把1小时分成60个整数，随机抽出其中10个为观测点，设取出的时分(min)分别为19、23、31、17、11、7、41、53、58、3，将它们按大小顺序排列，即表示在60分钟内，在3分钟时观测一次、7分钟观测一次如此观测十次。,在十次观测中有8次运转，2次停车，则：,机器运转率运转次数观测次数81080,停 车 率停车次数观测次数21020,由此可见，采用该方法和,秒表时间研究,结果一样（如果样本量足够大）。,开始,时分,终止,时分,3,7,11,17,19,23,31,41,53,58,11/11/2024,4,工作抽样（Work Sampling），又叫瞬时观测法、比率-延迟研究。是应用统计抽样方式，进行工作测量的一种技术。在一段较长的时间内，以,随机,的方式对,调查对象,进行间断地观测，根据观测到的该调查对象某状况的,次数多少,来推断发生的时间长短。,它的基本原则是：在抽样样本数一定的情况下，某活动项目被观测的次数同该活动项目的时间量成比例。,11/11/2024,5,工作抽样的用途,作业改善。测定操作者或机器的空闲时间占总时间的比率，了解其空闲部分的时间构成细分成项目，查找原因，谋求作业改善。,制定标准时间，确定宽放率。利用工作抽样可以很容易的制定除疲劳宽放以外的宽放时间标准。,11/11/2024,6,工作抽样与秒表测时比较,项目,工作抽样,测时,测定方法,测定工具,观测者的疲劳程度,观测特点,观测时间,观测结果,研究对象,对观测对象的状态进行瞬时观测,对观测对象的状态进行连续测定,目视,秒表或计时器,不太疲劳,相当疲劳，观测者必须专心,一名观测者可以观测多名对象；可以同时观测作业者和设备,一名观测者只能观测一名对象；同时观测作业者和设备有困难,根据观测目的可自由决定,实际上难以在很长时间观测,得到的是工作率,直接得到时间值,周期长、重复性低；作业、制程（3、4）,周期短、重复性高；单元（2）,11/11/2024,7,1.,工作抽样概述,2.,工作抽样的方法和步骤,3.,工作抽样的应用实例,11/11/2024,8,1）确立调查目的与范围,2）调查项目分类,3）决定观测方路径,4）设计调查表格,5）试观测，决定观测次数,6）确定观察期间及一天观测次数,7）正式观察（说明）,8）观测数据的整理和分析,11/11/2024,9,调查目的不同，则项目分类、范围、观测次数与方法均不相同。,以机器开动率为调查目的，则调查项目、范围？,以查明机器发生空闲的原因为调查目的，则调查项目、范围？,11/11/2024,10,全,作,业,时,间,工作,停工,闲置,工作中,准备中,等待中,机械休止,大分类,中分类,小分类,加工,准备机械,准备工具,整理加工品,等待,（,有工作,）,等待,（,无工作,）,修理,走动中,缺席,工人不足,制造能力不均衡,订货计划不均衡,11/11/2024,11,观测前，需绘制机器或操作者的分布平面图和巡回观测路线图，注明观测位置。,11/11/2024,12,调查表的内容和形式取决于调查目的和要求,上表仅能了解机器的开动率和操作者的作业率，不能更进一步的分析空闲的原因。,11/11/2024,13,下表能比较清楚的了解空闲的原因,11/11/2024,14,正式观测以前，需要进行一定次数的试观测，通过试观测，得出观测时间的发生率，然后根据调查精度和可靠度要求决定正式观测次数。,11/11/2024,15,精确度分为绝对精确度E和相对精确度S，根据统计学中二项分布标准，在一定条件下为：,式中：P观测事件发生率；n观测次数；Z由可靠度确定,11/11/2024,16,例：如可靠度为95，要求相对精度在5。进行工作抽样时，先做100次的预备观测以调查机器的空闲率p，结果发现有25次停止，现确定所需的观测次数。,如果又经过2天或3天的观测，观测500次后，发现机器有空闲150次，须修正观测次数为多少？,11/11/2024,17,注意：P为观测事件发生率,11/11/2024,18,练习：对某机器作业率进行观测，估计该机器停机率为25.6%，需要观测精度的绝对精度为0.01，可靠度为95%，求需观测的次数。,若再经过300次观测，连同原来观测的100次，共400次中，机器停机状态90次，则重新调整观测次数为多少？,11/11/2024,19,11/11/2024,20,决定观测次数和观测期间应考虑以下几点：,如果作业的变化具有周期性，观测期间必需取变化周期的整数倍，或取与最小、最大周期相同的时刻。,在观测时，若作业内容稳定而均匀，可确定较短的观测期间。而对非周期性作业，观测期间应延长。,研究宽放率（疲劳宽放除外）或作业内容变动大的场合，最好观测期间稍长些。,观测期间应避开非正常作业时间。,11/11/2024,21,（1）决定每日的观测时刻。,正式观测还需决定每天每次的观测时刻。根据抽样理论，观测期间的全部时点的选择的几率要均等。,1,）利用随机数表决定观测时刻,2,）利用系统抽样原理确定观测时刻,3,）利用分层随机抽样原理决定观测时刻,（2）实地观测,11/11/2024,22,书上例子的说明：,常用的随机数有二位随机数表，也有三位随机数表，表,8-9,为一个三位随机数表。它是从,0,：,00,到,7,：,59,的,8,个小时里，一天随机的选择,25,次的观测时刻。具体应用如下：,例：观测天数,5,天，每天观测,20,次，观测期间是：每天,8,：,00-17,：,30,，其中,12,：,00-12,：,45,为中午休息时间。,首先，选择每个观测的列号。为防止每天在同一时刻观测会产生偏差，通常可用骰子来选择使用不同的列号码。,1）利用系统抽样原理确定观测时刻,11/11/2024,23,其次，根据随机时刻表进行换算观测时间。因为作业开始时间为,8,：,00,，所以随机时刻表的列上时间全部加上,8,个小时。比如用骰子选择了第一列，（,19,）,0,：,05+8=8,：,05,即,8,时,05,分。表,8-10,显示了此实例的,20,次的换算时刻。,然后，决定观测时刻。因为一天观测,20,次，先将列中括号内大于,20,（如,21,、,22,、,23,、,24,、,25,）相对应时刻剔除；又因为,12:0012:45,为中午休息时间，从而,12,：,00,、,12,：,10,、,12,：,35,也需剔除。这种观测次数只有,17,次，不能满足,20,次。因而要追加,3,次观测时刻：（,21,）,3,：,45,、（,22,）,1,：,10,、（,23,）,6,：,20,。（见表,8-10,）,以上说明了使用表,8-9,的观测时刻随机数表来决定一天,20,次观测时刻的方法，剩下,4,天应以同样的方法确定。,11/11/2024,24,表8-10由时刻随机数表换算观测时刻,1,换算时间,20次观测时刻的顺序,（19）0：05,（+8）,8：05,1,午休,0：20,8：20,2,0：55,8：55,3,（22）1：10,9：10,*4,（20）1：20,9：20,5,（24）1：35,9：35,2：30,10：30,6,3：05,11：05,7,（16）3：10,11：10,8,（25）3：15,11：15,3：25,11：25,9,（21）3：45,11：45,*10,4：00,12：00,4：10,12：10,（18）4：35,12：35,4：55,12：55,11,5：00,13：00,12,（15）5：05,13：05,13,（17）5：35,13：35,14,5：55,13：55,15,（23）6：20,14：20,*16,6：45,14：45,17,6：50,14：50,18,7：10,15：10,19,7：25,15：25,20,注：前面标有“*”为追加观测时间，因要减去午休的3次。,11/11/2024,25,2）利用系统抽样原理确定观测时刻,例,8-2,设在某厂的一个车间实施工作抽样。决定观测,5,天，每天观测,20,次，该车间上午,8,时上班，下午,5,时下班，中午,12,时至下午,1,时为午间休息。试确定每天观测时刻。,确定第一天观测时间,确定第一次观测时间（乱数，随机）,等距确定后面各次观测时间,同法确定后面,4,天的观测时间,书上例子的说明：,11/11/2024,26,由正态分布曲线可知，当置信区间在X3 的范围内时，置信度已达到99.73%，因此置信区间可以限定在P3 即：,超出此范围，就作为异常值除去。,11/11/2024,27,例：设某项工作抽样10天，共观测了1000次，每天观测100次，观测结果见下表所示。请进行异常值处理。,11/11/2024,28,观测天数,每天观测次数（n）,工作次数,工作率（）,工作率均值（）,1,100,81,81,81.7,2,100,67,67,3,100,78,78,4,100,79,79,5,100,87,87,6,100,85,85,7,100,73,73,8,100,94,94,9,100,89,89,10,100,84,84,合计,1000,817,81.7,11/11/2024,29,解：由题意，n100，P0.817，1P0.183,子样本标准差,由3原则控制界限为：,故控制上限0.817+0.01160.933,控制下限0.701,11/11/2024,30,由上表可知，第二天的工作率为67%，低于控制下限70.1%，应作为异常值除去；第八天的工作率为94%，高于控制上限93.3%，也应作为异常值除去。异常值除去后其相应的观测天数和观测次数均应舍去，从而观测事件的平均工作率P将发生变化，变化后为：,11/11/2024,31,根据变化后的P计算绝对精度和相对精度，如果计算精度已达到预定的精度要求，则说明该观测事件的平均工作率是可靠的，否则还须继续观测。,如果精确度要求高，抽样次数就多，所费的人力、时间及金钱就多。因此，不能将观测次数无限增加，否则将失去工作抽样的意义。,11/11/2024,32,例：根据工作抽样查明某机器的停工率，要求相对误差在10以内，原估计该机器的停工率为30，可靠度为95，确定观测次数为934次。而实际却观测了1800次，其中停工500次，停工率28，问此观测结果能否满足预定误差要求？,11/11/2024,33,11/11/2024,34,奥林巴斯组装部的某一条拉线，有各类简单的组装作业，构成的零件数和构造几乎一样，只是外观设计按机种的不同而稍有不同，至今为止尚未设定标准时间，对人员计划和交货期管理很不方便，所以管理者想要知道一个产品的平均组装时间。,从事此工作皆为女性作业员共25人，一天的作业时间为470分钟。看过去的资料其工作率约为75%，工作抽样的相对误差（S）决定为4%以下，可靠度99%。,1.试求其应取的样本数N为多少？若想要在3天内完成工作抽样，则每天应取多少样本？观测几回？并作出你的方案。,2.若某先生3天观测结果如下表所示，则其相对误差为多少？是否需要继续工作抽样？,3.假定以上表为准。又知在此位先生3天工作抽样期间，该生产线的产量为9325个，评定系数为1.1，若宽放率为12%，生产一个该产品的标准时间为多少？,正规作业,非正规
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