学习曲线zcc1126

目錄学习曲线概述………….1对数线性学习曲线…….2学习速率测定方法…….3学习曲线的应用………4經驗分享学习曲线概述学习曲线又称为熟悉曲线，是指在大量生产周期中，随着生产产量的增加，单件产品的制造工时逐渐减少的一种变化曲线。累計產量累計平均工時經驗分享?存在學習曲線----1）容易观察得到的行为改变被经过训练的观察者全神贯注的辨别出来，未经训练的观察者则无法观察出2)细微的行为改变经过一端时间的练习，操作逐渐熟悉，动作变得连贯，速度得以提高。經驗分享影响学习曲线的因素1、操作员动作的熟练程度如何是影响学习曲线最基本的因素2、改善操作工具，便于工人操作可以大大降低操作时间3、设计改进，新产品开始生产后，由于各种疏忽和考虑问题的不周全，需要作设计修改。必要的设计修改有助于降低工时，但过多的修改则有碍生产，对学习反而有害4、改善陈旧设备有助于降低工时5、高质量的原材料和充足的货源可避免停工待料的时间，从而有助于单位工时的降低，减少学习中断现象6、分工专业化，使每个操作者专做某一部分简单的制造工作，有利于减少操作者的学习遗忘和工作难度，从而降低单位工时7、优良的管理，科学的指导，奖励制度的应用和学习效果的及时反馈都有助于降低成本，提高生产力經驗分享4.2对数线性学习曲线二战期间，美国航空业为了赶制飞机，发现随着制造飞机数量的增加，单架飞机的制造工时逐渐减少。依次类推，可得出当某一种产品产量增加一倍时，所需累计单件制造工时降低到原来的一定的百分数，这个百分数就是学习效率，它说明了操作者在学习中取得的成果。设y----------生产第x架飞机所需工时k----------生产第一架飞机所需工时s----------工时递减率或学习速率x----------累计生产的飞机架数n----------累计产量翻番指数根据上述规律，有y=k(s)nx=2n上两式两边取对数，可得累计平均工时累计产量經驗分享logy=logk+nlogslogx=nlog2设α=-logs/log2可得logy=logk-αnlog2=logk-alogx=logk.x-α即y=k.x-α其中，α=-logs/log2上式称为莱特公式，它表示了学习效果即累计平均工时y随累计产量即学习次数x而变化的情况。将logy=logk-αlogx两边取对数，并令Y=logyX=logxK=logk则有：Y=K—αX因此如果把莱特公式中的累计平均工时y和累计产量x绘制在双对数坐标纸上，学习曲线则变成斜率为-α，纵截距为k的一条直线。如下图所示：K第1件產品工時X累計產品數量Y累計平均工時S學習速率經驗分享从图可以看出随着累计产量的增加，累计平均工时将逐渐减少，累计产量每增加一倍，累计平均工时便降低一个固定的百分数，这个固定的百分数就是前面说的学习速率s或叫学习递减率。100401011050100累计产量（件）累计平均工时α=-logs/log2K=logkX=logxY=logy經驗分享例題:例1：对一条学习速率为95%的曲线，如果生产第一件产品需10个工时，生产第二件产品平均只需要9.5个工时，生产第4件产品则平均只需要9个工时，以此类推，求（1）求生产第51件产品的工时。（2）设产品的标准时间为7小时，要生产多少件产品才能达到标准时间？解：（1）由α=-logs/log2有α=0.074则第51件的工时y=kx-a=10×(51)（-0.074）=7.48小时（2）若产品的标准时间为7小时，则将y=7，k=10，α=0.074代入莱特公式得x=124件經驗分享新的問題產生了1.k可以現場實測.x更容易知道,但是在工廠內部s又該如何求出呢2.何時才可以認為操作員的工作達到熟練程度,才可以作為標準時間確定下來.下面就來探討這些問題經驗分享学习速率测定方法1.历史资料法根据积累的历史资料，提出各种作业的标准学习速率。在预测新作业的学习速率时可从这些资料中选取，对照类似作业的学习速率略加修正后确定。这种方法的基础时依靠平时积累的资料数据，使用起来很方便，比较可靠，但也存在一定缺陷。故用此法确定的学习速率不免有误差。經驗分享2.经验估计法当本企业缺少类似作业的学习速率时，可参照其他企业的历史资料，结合本企业的具体情况加以修订后设定出来。經驗分享他們也是這樣做的3.直接测定法对生产情况进行观测，取得足够（通常为30个）的样本值，就可根据一组x和y的观测值使用最小二乘法求得参数α的估计值，再根据α=-logs/log2，求得学习速率s。此法的精确度取决于采样及参数估计的精度。經驗分享4.合成法当一个作业由两个子作业组成时，可分别测定它们的学习速率，然后按加权平均法合成为该作业的学习速率。设该作业中两个子作业的时间分别为t1和t2，则子作业在总作业时间中的比例分别为；x=t1/（t1+t2）100%-x=t2/(t1+t2)以时间比为权数合成子作业的学习速率，可列入表12-1所示中。90%-0.1x100%合计0.9(100%-x)90%100%-x=t2/(t1+t2)20.8x80%x=t1/(t1+t2)1加权值学习速率时间比（权数）子作业设t1=55秒，t2=45秒，则x=55%，因此合成学习率=90%-0.1*55%=84.5%經驗分享5.MTM法合成法可以推广到多个子作业组成的作业系统，亨柯克hancok教授利用MTM法（方法时间测定）的原理，将纯手工的作业分解成若干个动作单元，对每个动作单元都用直接测定法求其相应的学习速率，然后将它们综合成整个作业的学习速率。此法通过分解与合成的过程，提高了测定结果的科学性与客观性，结果比较可靠。經驗分享4.4学习曲线的应用（1）利用学习曲线预测作业时间学习曲线提出了随累计产量的增加，单件产品制造工时逐渐减少的规律，因此学习曲线一旦被设定，便可用来预测作业时间。例如，某企业生产某产品1000件，累计平均工时为每件50h，学习速率为80%。现准备再生产2500件，求需要多少工时才能完成？解：生产2500件时的平均工时为：α=-logs/log2=-log(0.8)/log2=0.322由y=k·x（-α）有50=k×1000（-0.322）则k=462到3500件时累计平均工时为462×3500（-0.322）=33.4生产3500件所需时间为：3500×33.4=116900生产1000件所需时间为：1000×50=50000生产2500件还需要：66900經驗分享例如，某企业已生产A产品150台，第150台的工时为100h，同时已知学习速率为80％，今年计划再生产100台，试预测这100台产品的平均工时为多少？平均工时=(1/n2-n1+1)×∫k·x（-α）=k(n2(1+(-α))-n1(1+(-α)))/(1+(-α))經驗分享（3）利用学习曲线建立动态绩效评核制度静态的绩效评估制度单纯地依靠工时研究所设定的标准公式来确定每月的标准产量。但在有学习现象发生的情况下，这种静态方法易产生在学习初始阶段目标过高，没有激励作用的情况。因此，可应用学习曲线建立动态的绩效评估制度，使学习者提高学习的积极性，从而降低单件产品的制造工时。通过学习速率来预测预期产量，则在编制生产计划和进行动态绩效评价时可进行参考。方法：如将横坐标改为时间，纵坐标改为每日、每周或每月的生产效率，从而预测出生产产量。經驗分享END經驗分享