1、2003-7-4 KAIFA IE DEPARTMENT,KAIFA IE DEPARTMENT 2003-7-4,时间研究（TIME STUDY）之 工作抽样（WORK SAMPLING）,KAIFA IE DEPARTMENT,提 纲,1.简介 2.工作抽样的实施程序 3.应用举例 4.习题,KAIFA IE DEPARTMENT,简 介,工作抽样(Work Sampling)就是依据概率论和数理统计的基本原理，来进行时间研究的一种技术。广泛适用于工厂、农场政府行政机关及服务行业的工作改善与工作测量。,KAIFA IE DEPARTMENT,工作抽样是根据观测时的次数来推断发生的时间长短。
2、它的基本原则是：观测的数目同要区别的活动的时间量成比例。即：时间的构成比率（P）= 活动项目被观测到的次数（X） 观测总次数（N）,简 介,KAIFA IE DEPARTMENT,根据这一原则，可以用抽样观测结果，对工作活动做出某种描述。利用它可以进行工作改善、确定宽放时间、确定标准时间、检查工时利用情况等，还可以确定管理、工程技术人员的工作定额和定员安排状况。,简 介,KAIFA IE DEPARTMENT,工作抽样的程序,（1）明确工作抽样的目的目的不同，所要求的准确度、观察项目的分类、观察时间的选定和结果的整理方法等也不相同。例如：如果调查机器的开动状况，其调查项目可以简单的分为“作业”
3、与“空闲”两部分。如果调查的是机器发生空闲的原因，则需将机器发生空闲原因的详细分类列出。,KAIFA IE DEPARTMENT,（2）调查项目分类目的确定后，要拟订具体的调查项目，对调查项目进行详细分类。例如：调查人员的非生产情况，对于构成作业人员非生产行为的各种现象来说，要确定他有那些项目。,工作抽样的程序,KAIFA IE DEPARTMENT,（3）进行预备观测，估计发生率从调查目的考虑，活动内容如何具体分类，以放不可预测的项目发生。为了确定整个项目观测次数，必须在正式实施抽样前进行12天的预备观测，以估计被观测项目的时间构成比率（p)。观测次数一般可为100200次。,工作抽样的程序
4、,KAIFA IE DEPARTMENT,（4）决定观测总次数一般在95%置信度，相对误差S或绝对误差E下，分别按以下公式求之：n=4（1-p) S2p 或 n=4p(1-p) E2n 为要求的观测次数S 为相对误差E 为绝对误差p 为预备观测时间构成比率,工作抽样的程序,KAIFA IE DEPARTMENT,工作抽样的程序,KAIFA IE DEPARTMENT,一般的工作抽样，E为23%，S为510%。但用于不同目的的工作抽样，其误差标准也不相同。如果我们仅仅以作业本身的问题作为研究对象，对精度要求不高，如果研究用于工作测定，而涉及到工资或作业目标的各种情况时，则要求很高的精确度。,工作
5、抽样的程序,KAIFA IE DEPARTMENT,（5）制定观测的计划根据观测目的和观测对象的情况来决定观测的总天数。如果每日的工作重复进行，工作周期为一日，依其目的可在一日内完成。如果观测次数非常多，或每日工作的重复程度不是非常高，一日内无法完成，可以按照比例分成数天观测。,工作抽样的程序,KAIFA IE DEPARTMENT,（6）观测时刻和观测路线 观测时刻的决定必须遵守随机的原则。常用的方法有：等距时刻（开始时刻按照随机的原则确定）与不等距时刻两种。 观测开始前，应预先根据机器设备配置或现场布置的平面图，确定出最佳的观测巡回路线图和观测点。,工作抽样的程序,KAIFA IE DEP
6、ARTMENT,（7）按照计划进行观测当观测人员沿巡回路线到达规定的观测位置时，应象拍照一样，将一瞬间观测到的内容，记录到预先设计好的调查表格中。至于调查的对象在被观测一瞬间之前或之后从事什么活动不必管他它。,工作抽样的程序,KAIFA IE DEPARTMENT,（8）检验观测数据当完成观测后，需检验全部观测的结果。方法是：根据观测的数据，先计算出调查的主要事项的发生率 P，根据 P 计算出上、下控制界限（P3）：P（1- P） 上下控制界限= P 3 NN 观测的总次数P 总平均发生率,工作抽样的程序,KAIFA IE DEPARTMENT,从观测数据中剔除异常值后进行追加观测，使总观测数
7、不低于观测要求N。最后可检验抽样精度是否符合当初设定的标准：S = 2 （1-P ） N P或 E = 2 P（1- P ） N S 相对误差 E 绝对误差P 删除异常后的总平均发生率N 删除异常后的总观测次数,工作抽样的程序,KAIFA IE DEPARTMENT,（9）评价最后抽样结果计算出所有分类事项的发生次数及发生比率以后，应结合观察到的现场情况做出必要的分析评价和说明，以便采取措施，改进工作程序和方法。,工作抽样的程序,KAIFA IE DEPARTMENT,应用举例,问题的提出某公司销售部经理向总经理提出要求，增加运送货物用的卡车。现在卡车15辆，似乎不够用。经理委托IE部门决策。
8、为了对此类问题下决策，必须先调查一下卡车的使用情况。如果卡车的利用率确实相当高，为了增加运输量、次数、距离等，则增购的要求是合理的。如果利用率不高，则要检讨未充分利用的原因，看是否可以避免。不用增购卡车，或减少卡车的增购量。,KAIFA IE DEPARTMENT,如何进行研究IE部门决定通过工作抽样的技术，取得需要的情报。首先预估未充分利用的发生比率，进行预备观测。花了一天时间进行了10次巡回的预备观测。卡车15台，10次观测取了150个样本。运送中的卡车为“使用”，在公司内或不是为了运送货物而不在的卡车记录为“未使用” 。观测结果，150个样本中有65个“未使用”，则其“未使用率”为：（6
9、5 / 150） 100% = 43.3%,应用举例,KAIFA IE DEPARTMENT,决定观测总次数，建立观测计划N=4p(1-p)/E2 =443.3%(1-43.3%)/0.032=1092 预备观测已经取得了150个样本，以后再取1092-150=942个样本。必须再做63次的巡回（942/15），打算在10天左右完成观测，则每天要巡回7次（63/10），所以，每天要取105个样本（157）。 实施观测 从7月1日的预备观测，到7月16日为止（7月6、7、13、14日为周末），取得了1305个样本。抽样期间每天：“未使用”的样本数和比率如下：,应用举例,KAIFA IE DEPA
10、RTMENT,应用举例,KAIFA IE DEPARTMENT,利用P3检核统计数据上下控制界限=0.4513 0.451（1-0.451）/1305 LCL（下限）=0.451-0.041=0.411 41.1%UCL （上限）=0.451+0.041=0.492 49.2%7月5日的37.1%在正常界限外，因此于7月18日追加观测。 最后计算“未使用”比率：P=（595 / 1305）100%=45.6%,应用举例,KAIFA IE DEPARTMENT,检核其绝对误差EE=2 P（1-P）/N = 0.0276= 2.76% 绝对误差为2.76%，在最初设定的3%范围内。由以上抽样的结果
11、来看，卡车的“非使用”比率，在置信度95%下为45.6%3%，即在42.6%48.6%之间。抽样结果,应用举例,KAIFA IE DEPARTMENT,抽样结果表明 “等待装货”很多时侯是因为事先已决定好了卡车需装的货物与输送的目的地。这表明运输配车计划有问题，其他的如：车辆保养、使用管理、工作纪律等，这些也不是无法避免的原因。所以，IE部门根据以上的分析结果，向总经理提出不必增购卡车的建议，只需对于以上的“未使用”原因进行改善即可。,应用举例,KAIFA IE DEPARTMENT,习 题,开发磁头厂装配部的某一条生产线，有种简单的组装作业，至今未设定标准时间，对人员计划和交货期管理很不方便，所以经理想要知道一个产品的平均组装时间，即使这种标准时间相当粗略也没有关系。从事此工作的作业员共15人，一天的工作时间为470分钟。看过去资料，其工时利用率约为75%，工作抽样的相对误差（S）决定为4%以下。试问：,KAIFA IE DEPARTMENT,（1）应取的样本数 n 应为多少？若想在3天内完成抽样工作，则每天应取多少样本？观测几回？（2）若宋工3天观测结果如下表所示，则其相对误差为多少？是否需要继续抽样？,习 题,KAIFA IE DEPARTMENT,（3）又知在宋工3天抽样期间，该生产线的产量为9325个，若宽余率为12%，则生产一个该产品的标准时间为多少？,习 题,
