基础工业工程-第8章-工作抽样

内容要旨，第五章作业分析，第十二章现场管理方法，第九章预定时间标准法，第一章生产和生产率管理，第二章工业工程概要，第三章工作研究，第四章程序分析，第六章工作分析，第八章工作样本，第十章标准资料法，第十一章学习曲线，第七章秒表时间研究，第十四章工业工程的发展， 第十三章工作分析和设计基础工程，第八章工作样本，第八. 1工作样本原理8.2工作样本的方法和步骤8.3工作样本的应用实例，第八章工作样本，第八. 1工作样本的原理， 8.1.1工作样本的概念8.1.2工作样本的特征8.1.3工作样本的用途8.1.4工作样本的优点、工作样本的原理、8.1.1工作样本的概念工作样本是指瞬间观测工作人员和机械设备的工作状态，调查各种工作事项的发生次数和发生率，进行工时研究、工作采样的原理、工作采样的概念、工作采样的原理、例如某个工厂设备的运转状况进行调查时，在数天的随机采样中观察到120次，判明90次为运转状态，30次停止的情况下，该工厂设备的运转率、停止率为： 工作采样的概念例：用秒表测量该工厂的4名作业者(a，b，c，d )时，如图8-1所示，可以推定其工作状态为阴影部分的面积占63.75%。 如果采用功能采样法，可以在任意时刻观察被观察对象。 图8-1右侧的箭头表示观测次数为10次，同时观测到4个操作者，因此总观测次数为10次，4=40次。 统计结果见表8-1。工作状态、非工作状态、图8-14的名作业者的工作状况、工作采样的原理、表明，作业人员的工作次数为25次，非工作状态为15次，因此，作业人员的工作率=(25/40)100%=62.5%，但通过所述秒表测定得到的工作率为63.75% 实际上，误差值随着观测次数的增多而减少，证明了观测次数越多，误差值越小，越接近秒表测定时。工作样本原理、8.1.2工作样本特点、表8-2工作样本法特点、秒表时间研究相比，工作样本具有测量效率高、经济性好、方法简单易懂、测量精度高等特点，可满足使用要求，适用于多种工作。 工作抽样的原理，8.1.3工作抽样的用途，工作抽样法是直接观测工作的时间研究方法，最适合测量周期长、重现性低的工作，特别是观测岗位布局、维护、待机、空闲、办公室工作等方便。 作业改善。 测定操作者和机器的空闲时间在总时间中所占的比例和工作时间在总时间中所占的比例。 求空白比率后，将空白部分的时间构成细分为项目进行观测记录，利用各种分析技术找出原因，改善作业，使作业负荷合理化。 工作样本原理，改进设备管理。 研究机器(设备)运行状况，寻找机器运行率低的原因，抽样调查各机器可能发生的原因，分析哪些机器会发生什么样的原因，停机多长时间，应对重要原因，有计划地保护机器，改善生产能力。 为了制定标准时间，决定宽频率。 利用工作抽样，可以很容易制定缓解疲劳以外的缓解时间基准，结合秒表测定法、预定时间标准化(PTS法)等制定标准时间。 工作抽样原理，8.1.4工作抽样优点，测量效率高，经济实惠。 国外资料显示，工作抽样法的费用只有秒表的5%50%，同时一个观测者可以负责多个被观测者的观测。 观测数据失真小，准确性高。 工作抽样是随机的，一般工作人员没有察觉到，不受工作人员的态度影响。 时间的随机性很强。工作样本可以在很多日期间断断续续地观测，减少时间差异的影响，随时可以中断，不影响结果随时可以重新开始。 工作样本优点、工作样本原理、方法简单、适用。 观察者几乎不需要专门的训练就可以实施观察。 容易保证观测结果的精度。 工作抽样按照预先指定的可靠度进行抽样观测，其观测误差可以预先按观测次数计算，因此可以确保该观测结果的精度。 工作抽样原理，8.2.1工作抽样方法，工作抽样原理来源于数理统计理论，以概率法则为依据，要得到正确的工作抽样结果，必须遵守两个基本原则：一是保证每次抽样观测的随机性，二是充分但是，由于工作抽样法毕竟不是全数调查，有可能产生误差(参照前述)。 解决问题的方法是给出容许的误差范围，只要采样样数目足够大，只要测量结果在容许范围内，就可以认为达到了一定的置信度和精度。 工作样本的方法和程序、8.2工作样本的方法和程序、正态分布、工作样本的方法和程序、正态分布是概率分布中极其重要的分布，用途非常广泛，工作样本法处理的现象接近正态分布曲线。 将平均值取中心线两侧标准偏差的1倍、2倍、3倍，其面积分别为总面积的68.25%、95.45%、99.73%。图8-2正态分布曲线、功样的方法和程序、功样中，标准偏差的取值大小与样本结果的可靠度相对应。 工作样本通常可以取2的范围，即95% (实际上是95.45% )的可靠度。 这意味着，在提取100个样本中，95个样本接近总体状态(或母体状态)，后者可以是预先确定的样本数据中的95%或更多可以在2范围内，而其馀的5%可以在2范围外。 表8-3正态分布概率，两个分布：假设某个工作项目的实际工作率为p (或工作率或发生率)，则空闲率为q=1-P，该工作的概率分布为两个分布。 根据工作采样的方法和程序、可靠性和精度以及统计学上的两个分布标准偏差，P观测事项的发生率(从估计值开始)。 n样本观测次数(样本数)。 统计学证明，如果p不小(5%以上)，当NP5时，二次分布非常接近正态分布。(8-1)，可靠度：可靠度是指观测结果的可靠度，其意思是情况(身体)符合母体(整体)的状态。 工作抽样的可靠性一般是预先给出的。 通常，可靠度为95%。 精度：精度是允许的误差，工作样品的精度分为绝对误差e和相对误差s。 可靠度为95%时，(8-2)，(8-3)，作业抽样的方法和顺序，一般的作业抽样中绝对误差e为2%3%，相对误差s为5%10%。 绝对误差根据经验规定，根据工作样本的目的允许的绝对误差值的大小如表9-4所示。 表8-4不同采样目的允许的绝对误差e值、工作采样的方法和程序、工作采样的观测次数的决定原则是以满足可靠性和观测精度为前提，决定合理的采样次数。 决定观测次数的方法有计算法和图表法。工作样本观测次数n的决定、算法：将可靠度设定为95%时，n=4P(1-P)/E2、n=4(1-P)/S2P、(8-5)、(8-6)，式中，e为绝对精度，s为相对精度，p为观测事件发生率，n为应观测的次数。 工作采样的方法和程序，确定p值的方法有两种，一种是根据过去的经验统计数，首先粗略地选定p值的另一种方法是事先进行100次左右的试验观测求出p值的方法。 另外，预测次数不仅用于计算，作为观测次数整体的一部分也可包含在总观测次数中。例8-1经过100次观测，求出某设备的运转率(或运转率、运转率)为75%，如果绝对误差为3%，则求出观测次数吗？ 解：由式(8-5)得到的： n=4p (1- p )/e2=40.75 (1-0. 75 )/(0. 03 )2=833 (次)已经观测到100次，需要追加(833-100 )次=733次. 作业采样的方法和步骤、表8-5的不同作业率(p )下的观测次数n (可靠度95% )、作业采样的方法和步骤、图表法：作业率(作业率)在已知条件下，根据观测目的、观测误差(相对误差或绝对误差)决定观测次数可以在表8-5中决定。 (续)，工作样本的方法和程序，8.2.2工作样本的实施程序，调查目的不同，观测的项目和分类，观测的次数，观测表的设计，观测时间和数据处理的方法也不同。 例如，要调查设备的运转率，必须明确调查范围的是设备还是工厂本体设备。 观察人的工作比率时，还要明确测定的对象和范围，以后的工作展开。 明确了工作抽样的方法和程序、调查目的的范围，可以根据调查目的和范围对调查对象进行分类。 单单调查机械设备的运转率，观测项目分为“工作(运转)、休业(停止)、偶像”3个项目。 进一步了解停止和闲置的原因需要对可能发生的原因进行详细分类和进一步了解。 图8-3是设备观测项目的分类图。 图8-4是操作员的观测项目分类图。项目分类说明，图8-3设备观测项目分类图，工作样本的方法和程序，图8-4工作人员的观测项目分类图，工作样本的方法和程序，在观测前，首先制作被观测人员的设备和工作人员的平面位置图和循环观测的路线图，记述观测的位置。 工时测量者以预先规定的巡回路线指定的视点瞬间观察，判定作业者和机器设备的活动是怎样的，并记录在问卷中。 图8-5是某工厂设备和操作者的配置平面图。 图中的圆圈表示观测机器的位置，x表示观测作业者的位置，带箭头的线表示巡回路。 确定了工作采样的方法和程序、观测路径，图8-5的机器和操作者的配置平面图应当根据企业实际问题预先设计表，以使提取工作正确且高效。 表中一般包含观测项目、观测者的名字和日期、观测的对象状况、观测时刻等。 观测表的形式很多，要根据内容和目的来决定。 表8-6是调查作业和空闲时间比例的观测表。 表8-7的观测只是观测3台机器和3名作业者的运转率和作业率。 表8-8细分了机器的停止时间和作业人员的空闲时间，通过观测结果的统计处理求出各活动时间的构成比，分析并改善了其原因。 请注意，表中的作业者的作业只有工作中的准备和搬运三项，其他的是空闲和开放的内容，计算作业率的话，只要把前三项加起来除以总观测次数即可。 工作样品的方法和步骤，设计工作样品观测表，表8-6工作样品观测表，工作样品的方法和步骤，表8-7机械运转率和作业人员运转率，工作样品的方法和步骤，表8-8空闲时间细分观测，工作样品的方法和步骤，正式观测前，进行一定次数的试验观通过试制观测求出该观测事项的发生率(作业率或空闲率)，根据上述式8-5和式8-6决定本观测次数。 例如，观测某加工现场10人的作业状态，观测1天，观测20次，一天就能得到1020=200个观测数据，统计观测数据后有150次作业，50次空闲的话，作业者的作业率为P=，作业抽样的方法和顺序，试制在规定100%=75%、可靠度(可靠度)为95%、相对误差为5%的情况下，通过式8-6求出的观测次数一般来说，由于观测次数决定于精度的大小，能够保证足够的精度，因此是观测数考虑到调查的目的，观察对象的工作状态，确定观测期间是很重要的。 在上述例子中，一天观测了200次，但是即使准确，也很难推测出那一周，一个月的工作状态，因为工作的效率会根据日期而变化，所以有一定的周期性等，会根据生产计划和条件而发生很大变化。 在这个例子中，因为是10人的工作，所以如果每天观测20次，则观测期间是：求出工作采样的方法和顺序，确定观测期间和一天的观测次数，显然一天的观测次数是：问题，以发现工作率改善推定为目标的情况下，如果工作稳定，则一天2040 工作变化有周期性的情况下，必须决定观测时刻是变化周期的整数倍，还是与最小最大周期相同的时刻。 观察时，如果作业内容稳定均匀，则可以确定短的观察期间，例如组装线中的作业。 在非周期性的工作中，必须延长观测期间，也必须增加每天的观测次数。 例如，为了知道机械设备的维护作业内容不均匀等各种各样的时间变化，需要确定长的观测期间。 在宽敞开放率(疲劳宽敞开放除外)和作业内容的变动大的情况下，最好稍微延长观测期间。 在观测期间，请避免非正常的工作时间。 决定观测次数和观测时间要考虑以下几点：工作样本的方法和程序，为使工作样本成功，必须向被观测者清楚说明样本的目的、意义和方法，消除不必要的顾虑，要求工作人员在平时的状态下工作，避免紧张和工作。 工作抽样的方法和程序，向相关人员说明调查目的，正式观测，(1)决定每天的观测时间。 正式观测还必须确定每天的观测时间。 采样理论表明，观测期全时选择的概率均等，观测时刻必须是随机的，观测结果不会产生误差。 随机确定观测时间的方法很多，下面介绍三种方法。 另外，工作样本的方法和程序利用随机数表决定观测时刻，常用的随机数有2位随机数表和3位随机数表，表8-9是3位随机数表。 从0:00到7:59的8小时内，一天随机选择25次观测时间。 具体应用为：例如观测天数为5天，每天20次，观测期间为每天8:0017:30，其中12:0012:45午休。 首先，为每个观测选择列号。 为了防止观测每天在同一时刻发生偏移，通常使用不同的列号。 其次，根据随机时刻表换算观测时间。 因为工作开始时间是8:00，所以随机时间表列全部加上8小时。 例如，在骰子上选择第一列时，(19)0:05 8=8:05，即8点05分。 该例20次换算时刻如表8-10所示。 然后，确定观测时刻。 因为一天观测20次，所以首先除去与列括号内20以上(例如21、22、23、24、25 )对应的时刻，另外，由于12:0012:45是中午的休息时间，所以还需要去除12:00、12:10、12:35。 这个观测次数只有17次，不能满足20次。 因此，增加三次观测时间： (21)3:45，(22)1:10，(23)6:20。 (参照表8-10 )，表8-10是从时刻随机数表换算观测时刻而成的，注：前面带“*”是为了增加观测时间，减去午休的3次。 利用工作采样的方法和步骤、工作采样的方法和步骤、系统采样的原理确定观测时间，系统采样又称为等距离采样，因为它是根据一定的采样距离从母体中提取样品的。 如果把每天的总工作时间设为t分钟，要求进行n次采样观测，那么按时间t/n随机选择观测时间，之后按t/n进行观测。 例8-2在某工厂设置的某工厂实施工作样品。 决定观测5天，每天观测20次。 这