IE七大手法-工作抽查法

IE七大手法之抽查法工作抽樣抽查法即工作抽樣研究目的：確定機器設備利用率確定寬放建立時間標準主要內容：工作抽樣的程序和方法工作抽樣應用案例一﹑工作抽樣的原理工作抽樣是利用數理統計的原理，用隨機抽樣方法研究生產率的一種技術。第一節﹑工作抽樣概述-3σ–2σ-1σσ2σ3σ工作抽樣又稱為暫態觀測法，是在一段較長的時間內，以隨機的方式對調查物件進行間斷地觀測，並按預定的目的整理、分析所調查的資料得出需要的結果。其與工時研究用秒錶作連續觀測方法有很大差別。开始时分终止时分371117192331415358圖一觀測記錄1﹑用連續測時法(秒錶時間研究)來分析把1小時分成60個空格，每一個代表1分鐘。空白格—機器運轉時間斜條格—停車時間由圖可知,60分鐘內,有48分鐘運轉,有12分鐘停車,從而：機器運轉率＝運轉時間÷總觀測時間＝48÷60＝80％停車率＝停車時間÷總觀測時間＝12÷60＝20％2﹑用工作抽樣法來分析把1小時分成60個整數隨機地抽出其中的10個作為觀測的時分，設取出的時分(min)分別為19、23、31、17、11、7、41、53、58、3，把這些時分按大小順序排列，即表示在60分鐘內，在3分鐘時觀測一次、7分鐘觀測一次……如此觀測十次。在十次觀測中有8次運轉，2次停車，則：機器運轉率＝運轉次數÷觀測次數＝8÷10＝80％停車率＝停車次數÷觀測次數＝2÷10＝20％由此可見，採用秒錶時間研究和工作抽樣調查結果是一樣的，但採用工作抽樣具有省時、可靠、經濟等優點。二﹑工作抽樣的特點1﹑節省時間及費用。這種方法的費用只有秒錶時間研究的5%~50%。2﹑不受時間的限制，可以在任意時間內進行觀測，也可以在任何時候中斷，任何時候再繼續，而不會影響其結果。3﹑不需對觀測者進行專門培訓。由於是間斷抽樣，因此還能減少觀測者的疲勞。4﹑有時由於調查物件分佈較廣，觀測者需要把大部分時間花在路上，不太經濟合理因此必須很好地選擇觀測路線。5﹑由於工作抽樣無法將作業細分，因此不能取代其他作業測定方法。三﹑工作抽樣的用途1﹑收集生產中有關設備和人力資源資訊，用以研究改善資源利用、降低成本。2﹑驗證建立或改進管理制度的可行性。3﹑制訂工時標準。工作抽樣，工時研究和預定動作時間標準都可用來制定工時標準，但適用面有差別。工時研究用秒錶測時，比較使用於週期短而又重複工作的場合預定動作時間標準比較適用于完全確定的工作或設計新的操作方法而工作抽樣則用於確定不可避免的延遲，或制定不規則組成部分第二節工作抽樣的原理一﹑工作抽樣的觀測精度-3σ–2σ-1σ1σ2σ3σ工作抽樣一般取2σ的範圍，即確定95.45%的可靠度，就是說實現預定的抽樣資料中有95.45%以上落入2σ的範圍，僅有4.55%的誤差，所允許的誤差用精確度來衡量。精確度有分為絕對精確度E和相對精確度S，根據統計學中二項分佈標準σ，在一定條件下為：式中：P－觀測事件發生率n－觀測次數Z－正態分佈下的Z值相對精度為絕對精度與觀測事件發生率之比：)()1()()]1([公式二公式一nPPZZEnPP)(/)1(/公式三nPPZPES例1：根據工作抽樣查明某機器的停工率，要求相對誤差在10%以內。原估計該機器的停工率為30%，可靠度為95%，確定觀測次數為1500次。而實際卻觀測了1800次，其中停工500次，停工率為28%，問此觀測結果能否滿足預定誤差要求？解：根據題意，P=0.28,1-P=0.72,n=1800,Z=1.96由公式三得：S=0.07410%因此滿足預定的精度要求。二﹑工作抽樣的觀測次數（公式五）得观测次数三）由相对误差公式（公式（公式四）得观测次数二）由绝对误差公式（公式2222)1(1)1()1(PSZPnnPPZSEZPPnnPPZE工作抽樣時觀測次數的多少直接影響抽樣的成本與所得結果的精確度。如果精確度要求高，抽樣次數就多，所費的人力、時間及金錢就多。因此，不能將觀測次數無限增加，否則將失去工作抽樣的意義，觀測次數的多少可由絕對誤差和相對誤差公式來確定。第三節工作抽樣的步驟1﹑確立調查目的與範圍調查目的不同，則專案分類，觀測次數與方法均不相同。如以機器開動情況為調查目的，則還需明確調查的範圍，是一台機器還是幾台機器；如以車間工作人員的工作比率為觀測物件，則還需確定是機加工車間、裝配車間、還是全廠所有車間。2﹑調查專案分類根據目的與範圍，就可以對調查物件的活動進行分類，分類的粗細根據抽樣的目的而定。如果只是調查機器的開動率，觀測專案可分為“操作”、“停止”、“閒置”。第三節工作抽樣的步驟如果要進一步瞭解機器停止和閒置的原因，則應將可能發生的原因作詳細分類.抽樣專案分類是工作抽樣表格設計的基礎，也是抽樣結果達到抽樣目的的保證，必須結合本單位的實際調查目的而制定。操作空闲次数小计次数小计合计操作率空闲率1正正正正一21正正10312正正正正正┬27正正┬1239机器3正正正正正25正正正正一21461正正正正正正30正正10402正正正一16正┬723操作者3正正正15正5204﹑向有關人員說明為使工作抽樣取得成功，必須向工人說明調查目的、意義，請他們協助，以消除不必要的疑慮，並要求他們按照平時的工作情形工作，切勿緊張或做作。3﹑決定觀測方法觀測前，需繪製機器或操作者的分佈平面圖和巡迴觀測路線圖，注明觀測位置。分類操作修理故障停電工作中工作準備搬運等材料等檢查商議清掃洗手合計作業率1正正2正┬機器3正正12操作者3調查表格的內容和形式取決於調查的目的和要求。象表一那樣僅能瞭解機器的開動率和操作者的作業率，不能更進一步的分析空閒的原因。如果象表二那樣設置調查表格，能比較清楚的瞭解空閒的原因。5﹑設計調查表格6﹑試觀測，決定觀測次數正式觀測以前，需要進行一定次數的試觀測，通過試觀測，得出觀測時間的發生率，然後根據公式(公式四)或(公式五)決定正式觀測次數。例3﹕對某機器作業率進行觀測，估計該機器停車率為25.6%，需要觀測精度的絕對誤差為0.01，可靠度為95%，求需觀測的次數。解﹕P=0.25,1-P=0.75,Z=1.96,E=0.01由公式四，n=P(1-P)Z2/E2=0.25X0.75X1.962/0.012=7203次若再經過300次觀測，連同原理觀測的100次，共400次中，機器停車狀態90次，則重新調整觀測次數為多少？解﹕P=90/400=22.5%﹐n=P(1-P)Z2/E2=0.225X0.775X1.962/0.012=6699次故需將觀測次數調整為6699次。7.決定觀測時刻觀測時刻的決定必須保證隨機性，這是工作抽樣的理論依據。為了保證抽樣時間的隨機性可利用亂數表。也可由電腦來產生亂數。舉例﹕系統隨機抽樣法連續分層隨機抽樣法系統隨機抽樣法決定觀測時刻實例：設某工廠一個車間進行工作抽樣，決定觀測5天，每天觀測30次，該車間是上午8點上班，下午5點下班，中午12點至1點休息。可按下列步驟決定每日觀測時刻。（1）作兩位數的亂數排列，以黃色紙片代表個位，取10張，上面分別寫0、1、2、……、9；以綠色紙片代表十位，上面同樣分別寫上0、1、2、……、9。將兩種紙片充分混合。每次從這兩種顏色中隨機抽取1張，記下數位。然後各自放回，再重新抽取。如此反復抽取15次。假設亂數排列為：11、18、39、70、63、77、37、25、44、59、33、42、76、81、03。（2）將此數列小餘50的數保留，大於50的數減去50，保留其餘數。得：11、18、39、20、13、27、37、25、44、09、33、42、16、31、03。（3）去掉大於30的數，得出11、18、20、13、27、25、09、16、03。（4）取亂數排列最前面的數字11，作為第一日第一次的觀測時刻。因為8:00點上班，所以第一次觀測時刻為8:11。每日工作480min，每日觀測30次。從而每次觀測的時間間隔為：（480－11）/30＝15.6≈16（min）第二次觀測時刻為8點11分＋16分＝8點27分第三次觀測時刻為8點43分如此類推，可得出第一天30次的各個觀測時刻。（5）決定第二天第一次的觀測時刻。取亂數排列的第二個數18。則第二天第一次的觀測時刻即是8點18分，各次觀測的時間間隔為16分。推算方法同上。（6）以後幾天的觀測時刻如法炮製。此法隨簡單，但除了第一次觀測時刻是隨機產生的以外，其餘的觀測策時刻隨機性不強。連續分層隨機抽樣法決定觀測時刻例如：某工廠的某車間每天的工作時間安排如下：上午8:00-8:3030分鐘工作準備及調整機器8:30-11:45195分鐘上午的工作時間11:45-12:0015分鐘收拾下午1:00-1:1515分鐘準備下午的工作1:15-4:30195分鐘下午的工作時間4:30-5:0030分鐘收拾，打掃清潔這樣就必須各段斷時間分別規定觀測次數和觀測時間。所以稱之為分層抽樣。設每日需觀測的總次數為200次，每天8小時工作。則觀測次數如下：上午和下午的工作時間共為195＋195＝390分，工作時間內總共需觀測（390/480）×200＝163次。次＝：－：次＝：－：下午次＝：－：次＝：－：上午1320048030005304620048015151001620048015001245111320048030308008ZPPZP8.檢查異常值作出結論由工作抽樣得到的觀測結果，只是估計值，並不是真實值。用估計值代替真實值需要計算它的置信區間，若由異常值出現應剔除掉。設以P`表示所觀測時間發生率的真實值，P表示與之相應的估計值，由前面所講的只是，P符合正態分佈，其置信區間為：Z—正態分佈下的Z值可查表得知σ—標準差Z·σ—估計值P的精確度由正態分佈曲線可知，當置信區間在X±3σ的範圍內時，置信度已達到99.73%，因此置信區間可以限定在P`±3σ即：的範圍內，超出此範圍，就作為異常值除去。nPPP)1(3例：設某項工作抽樣10天，共觀測了1000次，每天觀測100次，觀測結果見下表所示。請進行異常值處理。觀測天數每天觀測次數(n)工作次數工作率(％)工作率均值(％)1100818181.72100676731007878410079795100878761008585710073738100949491008989101008484合計100081781.7解：由題意，n＝100，P＝0.817，1－P＝0.183子樣本標準差σ=(P(1-P)/n)1/2=((0.817*0.183)/100)1/2=0.039由3σ原則控制界限為：故控制上限＝0.817+0.0116＝0.933控制下限＝0.817-0.116＝0.701由上表可知，第二天的工作率為67%，低於控制下限70.1%，應作為異常值除去；第八天的工作率為94%，高於控制上限93.3%，也應作為異常值除去。異常值除去後其相應的觀測天數和觀測次數均應舍去，從而觀測事件的平均工作率P將發生變化，變化後為：116.0817.0039.03817.03P根據變化後的P計算絕對精度和相對精度，如果計算精度已達到預定的精度要求，觀測次數也已達到或超過預定的觀測次數，則說明該觀測事件的平均工作率是可靠的，否則還須繼續觀測。82.081008489738587797881P在工作抽樣時使用控制圖通過控制圖得到在工作過程中產生的異常，從而分析其原因，並對工作進行持續改進。因此，有必要經常性地對工作抽樣進行控制圖分析。例﹕計算裝配作業標準時間某工廠的機械裝配作業10名工人作同樣工作.為了制定標準時間，對這10名工人進行1天時間的分散抽樣.在觀測中要求同時評定出操作者的績效指標.10名工人在三天中共生產合格產品16314件﹐3天的觀測記錄經過整理見表。由表可知平均績效指標為123.6%資料來源數據總使用時間時間卡14400分鐘總生產