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第八章 工作抽样

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第8章 工作抽样

第8章 工作抽样

经过100次观测，求得某设备的开动率（或作业率、 次观测， 例8-1 经过 次观测 求得某设备的开动率（或作业率、 工作率） 绝对误差为 工作率）为75%，若取绝对误差为±3%，求观测次数？ ，若取绝对误差 ，求观测次数？ 解：按式(8-5)得： 按式 得
n=4P(1-P)/E2=4×0.75(1-0.75)/(0.03)2=833(次) × 次
例8 - 3
对某工厂某车间的设备自6 对某工厂某车间的设备自6月9日至6月 日至6
20日期间进行了10天 休息日除外） 20日期间进行了10天（休息日除外）的现场巡 日期间进行了10 回观测，得到观测的结果列在表8 12中 回观测，得到观测的结果列在表8-12中。根据 表中记录的数据绘制管理图来进行分析。 表中记录的数据绘制管理图来进行分析。
解：表8-12已求出10天的平均开动率（作业率）=79.8%，则
σ=
(1 − P) P 0.798(1 − 0.798) = = 0.0284 n 200
− −
管理界限=±3σ=0.798±3×0.0284 UCL=0.798+3×0.0284=0.8832 LCL=0.798-3×0.0284=0.7128 由管理界限及设备开动率可绘制管理图，详见图8-6。从管理 图中可以看出，6月12日的点在界外，可以判断66%的开动率 为异常值，应剔除。
确定P值有两种办法，一是根据以往的经验统计数， 确定 值有两种办法，一是根据以往的经验统计数，先 值有两种办法 经验统计数 大致选定一个P值 另一种办法是可预先进行100次左 大致选定一个 值；另一种办法是可预先进行 次左 预先进行 右的试观测来求P。注意， 右的试观测来求 。注意，预观测次数并非仅仅为了计 算用，可作为整个观测次数的一部分，计入总观测次数 算用，可作为整个观测次数的一部分， 中。

第八章 工作抽样

第八章 工作抽样

上下午工作时间为（195＋195）/480×300＝244次
2.实地观测
观测人员按既定的观测时刻及预定的抽样调查项
目进行实地观测并记录。
第八步：整理数据
1.剔除异常值 根据记录数据绘制管理图，确定管理界限，将超过 管理界限的异常值去掉。 P（1-P） 管理界限=P ±3 n
P---观测事项发生率的平均数 n---平均每日观察次数 现以下例说明如何作管理界限图。
，并注明观测的位臵。如图8-5所示。
（4）设计调查表格。调查表格的内容和形式取
决于调查的目的和要求。
圆圈—观测机器的位置 带箭头的线表示巡回路线
为观测操作者的位置 ×
车间用瞬间观测记录表
车间 班组 机床 受观测者 观测者 日期
项目 1 次数 时刻 1 2 3 。。。 单项合计 占总数％ 大项合计 占总数％ 基本 时间
从样本的性质可以推断出母体的状态。由于它不是全数调查，
所以会产生误差，这又取决于抽样的数量（即观测次数）。抽
样数越多可靠度就越高；反之，可靠度就越低。但是，抽样次 数多，人力、物力、财力的消耗将增加。
（1）臵信度（可靠度）与精度－臵信度是指观测结果的可信程
度，也就是子样符合母体状态的程度。根据概率定理，用工作 抽样法处理的现象接近于正态分布曲线，如下图所示：
表 8-2 工作抽样法的特点
项目
测定方法 测定工具 观测者的 疲劳程度 观测对象 观测时间 观测结果
工作抽样
对观测对象的状态进行瞬时观测 目视 不太疲劳 1名观测者可以观测多名对象； 可以同时观测作业者和设备 根据观测目的可自由决定 得到的是工作率
秒表时间研究
对观测对象的状态进行连续测定 秒表或计时器 相当疲劳，观测者必须专心 1名观测者只能观测1名对象； 同时观测作业者和设备有困难 实际上难以在很长时间观测 直接得到时间值

工作抽样详解

工作抽样详解

工作抽样的原理(续)
➢2、精确度
精确度就是允许的误差。 精确度分为绝对精确度E和相对精确度S。
根据统计学，二项分布标准差 在一定条件下为：
σ = P(1-P) n
当可靠度定为95%时，绝对精度E=2σ ， 即:
绝对精度E：E = 2σ = 2
P(1-P) n
相对精度即为绝对精度与观测事项发生率之比，即
：
E 相对精度S： S = = 2
需要观测天数=1000/（20*10）=5天，
2人呢？
举例
设某作业组，有10名工人，规定可靠度为95% ，相对精度定为5%，根据原有资料，他们的工作 比率为70%，准备每日观察20次。则
4(1-P) 4*(1-0.7)
n=
S*S*P
= 0.05*0.05*0.7
= 686(次)
实际观测次数K=686/10=68.6=69（次） 观测日数=68.6/20=3.43=4（日）
工作抽样
目錄
➢工作抽樣定義 ➢工作抽樣應用 ➢工作抽樣優缺點 ➢工作抽樣的原理 ➢工作抽樣步驟 ➢工作抽樣實例
直接法
作業測定 (時間研究)
合成法
密集抽樣時間研究 分散抽樣時間研究
預定動作時間標準法 （PTS法）
標準資料法
秒表時間研究
工作抽樣法 方法時間測定（MTM） 工作因素法（WF） 簡易WF法 模特法（MOD）
（3）工作抽样在事先指定的可靠度之下展开，既使是不太 熟悉资料收集方法的人，所提供的结果仍有意义；
（4）如果仅是为了工作改善，则可以不需要受过训练的人 来承担。对于观测者来说，由于是间断抽样，疲劳。
工作抽样的缺点
（1）对于调查分布在距离较远的车间的许多工人和机器来 说，由于观测者需要把许多时间花在走路上，有时也是不 太经济的，因此用工作抽必须很好地安排观测路线，以减 少走路的时间。

08第八章-工作抽样-文档资料

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工 作 抽 样 的 方 法 和 步 骤
1.
正态分布
正态分布是概率分布中的一种极为重要的分布，用 途十分广泛，工作抽样法处理的现象接近于正态分 布曲线。以平均数为中线的两侧取标准差的1倍、2 倍、3倍时，其面积分别为总面积的68.25%、95.45% 、99.73%。
空闲次数 1. 作业改善。测定操作 空闲比率 100 % 总观测次数 者或机器的空闲时间 工作次数 占总时间的比率，以 工作比率 100 % 及工作时间占总时间 总观测次数 的比率。
求出空闲比率后，再对其空闲部分的时间构成细分成项目，加 以观测记录，利用各种分析技巧查找原因，谋求作业改善，使 作业负荷合理化。
非工作状态 37.5％ 36.25％ 1.25％
样
的
原
理
从表中可见，操作 者作业次数为25次 ，非作业状态为15 次，因此操作者的 作业率=（25/40 ）×100%=62.5%, 但前述秒表测时得 到的作业率为 63.75%，两者仅 相差1.25%，该差 值就是工作抽样的 误差值。实践证明 ，误差值随观测次 数增多而减少，观 测次数越多，误差 值越小，与秒表测 时越接近。
工 作 抽
8.1.2 工作抽样的特征
表 8-2 工作抽样法的特点
样
的
原
理
与秒表时间研究相比，工作抽样具有测定效率高、经济性好、方法 简便、易于掌握、测量精度高等特点，能满足使用要求，并能适用 于多种作业。
工 作 抽
8.1.3 工作抽样的用途
工作抽样法是对作业直接进行观测的时间研究方法，最 适合于对周期长、重复性较低的作业进行测定，尤其是 像对布置工作地、维修、等待、空闲以及办公室作业等 进行观测是比较方便。
第 八 章 工 作 抽 样

第八章-工作抽样PPT课件

第八章-工作抽样PPT课件
• 观测员：2人，8次/天，１次/小时，每次5~8分钟， 每次随机抽8个对象
• 资料样本数： 8人*8次*5天*2人＝640
在办公室上做计划 在办公室上用计算器做报表
20% 40%
人不在（开会）
25%
人不在（不知原因）
15%
.
2
说明
1.分散式观测 • 记录资料是次数，分析结果是比值 • 不针对特定的作业员、机器，整体观察 • 瞬间观察
工作抽样：一种分散抽样，分散的方式 时间测定：密集抽样
2.作业率分析
3.记录资料是次数，分析结果是比值
.
3
观测对象
• 观测的第一层次： 人和机器
• 观测的第二层次：人和机当时发生的事项
确实的有效作业 假性的作业 完全的停顿与等待
• 重点：事项发生的比率
.
4
工作抽样的用途
1.工作改善策略提示
• 提高运转率：调查非作业的原因 • 作业负荷合理化：不同人、不同设备 • 设备管理：设备运转率和停机原因
步骤五：决定后几日的观测时刻
此法简单、时间间隔相等，利用观测人员掌 握，不足之处在于除首次外，其余的观测时刻随 机性不强
.
31
工作抽样的步骤7－正式观测
分层抽样法
根据企业的实际情况，如生产准备、中间休 息、机器调试、清洁工作等将一天划分为数个时 间段，把每天的观测次数按比例分配到每个时间 段，每个时间段内自行随机观测。
步骤一：作两位数的乱数排列个位 十位
每次各抽1张，放回，再抽，得到乱数排列
设共抽15次，乱数排列如下：
步骤二：将此数列中小于50的数保留，大于
50的减去50，保留余额 2211、、944、4、621、2、35、350、6、0664、、1946、、4406、、40、 8355、、772、7、88、386、3、1352、、0227、、7257、25

基础工业工程-工作抽样简介PPT课件

基础工业工程-工作抽样简介PPT课件

22
1）利用系统抽样原理确定观测时刻 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。
✓ 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。
03.03.2021
24
1 （19）0：05
0：20 0：55 （22）1：10 （20）1：20 （24）1：35 2：30 3：05 （16）3：10 （25）3：15 3：25 （21）3：45 4：00 4：10 （18）4：35 4：55 5：00 （15）5：05 （17）5：35 5：55 （23）6：20 6：45 6：50 7：10 7：25
注意：P为观测事件发生率
03.03.2021
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？
03.03.2021
03.03.2021
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？
03.03.2021
10
大分类 工作
全
作
业
停工
时

大学课件《工作抽样》讲义.

大学课件《工作抽样》讲义.
全部工作时间
定额时间（T）
非定额时间（t）
准备 与结 束时
间
( T 准)
作 业 时 间
( T 作)
布置 工作 地时
间
( T 布)
休息 与生 理需 要时
间
( T 休)
基本 时间
( T 基)
辅助 技术 组织 时间 性的 性的
( T 辅) 时间 时间
( T 技布) ( T 组布)
非生 产时
间
( t 非)
非操作 者原因 造成的 停工时Байду номын сангаас
标准时间的构成
标准时间=正常时间+宽放时间 =正常时间×（1+宽放率） =平均操作时间×评比系数+宽放时间 =平均操作时间×（1+评比系数+宽放率）
宽放时间
分为私事宽放、疲劳宽放、程序宽放、特别宽放、政策
宽放
也可分为作业宽放、管理宽放、生理宽放、疲劳宽放 由于宽放时间的绝对值难以直接测出或算出，通常用宽
标准作业是标准时间的依据
标准时间的特性
客观性：对应于某一标准化了的作业操作（通过方法研 究），不以人们的意志为转移而客观存在的一个量值。
可测性：可以用科学的方法对操作进行测定以确定其时 间量值。
适用性：易于被大多数人所接受。
标准时间与工时定额
工时定额：对某种作业的工时规定一个额度。
降低、为此给予恢复体力的时间。
宽放时间的举例
调整作业姿势 调整暖气（通风、空调） 做工间操 上下班清扫 修理机器 开关窗户 领导安排工作 吃饭 分发原材料 作业中间取暖
工作抽样概述
工作抽样又称瞬时观察法、样本法。它是在一段较长

2012年统计学第8章抽样调查理论与方法

2012年统计学第8章抽样调查理论与方法

8-26
一、估计总体均值时样本容量的确定
重复抽样时
1. 估计总体均值时样本容量n为 允许误差
n x
(z 2 )2 2
2
x
其中： x
z 2
n
2. 可见，样本容量
✓ 与总体方差成正比 ✓ 与允许误差成反比 ✓ 与置信度成正比
《统计学》第8章抽样调查理论与方法
8-27
不重复抽样时：
n x
NZ2 / 2 2
X
1 N
N i 1
Xi
N
X Xi N X
i 1
总体比例 总体方差 标准差
P N1 ,Q N0 N N1 1 P N NN
2
1 N
N
(Xi X )2
i 1
1 N
N
( Xi X )2
i 1
《统计学》第8章抽样调查理论与方法
8-9
统计量：是根据样本的n个单元的变量值计 算出来一个量，也叫估计量
解：Q N 15000 n 150
p 147 98% 150
p
p(1 p) n
0.98 (1 0.98) 1.14% 150
若按不重复抽样方式：
p
p(1 p) (1 n ) 0.98 (1 0.98) (1 150 ) 1.1374%
n
N
150
15000
《统计学》第8章抽样调查理论与方法
8-24
8.5.1影响样本容量确定的主要因素
总体被研究标志的变异程度 调查者对推断精确度的要求 抽样调查的方式和方法 人力、物力和财力的允许条件
《统计学》第8章抽样调查理论与方法
8-25
8.5.2 样本容量的确定
一、估计总体均值时样本容量的确定 二、估计总体比率时样本容量的确定

精益生产培训课题

精益生产培训课题

精益生产实践IE生产效率提升高级研修班培训对象：厂长、各制造相关部门经理、精益生产项目实施经理、主管、工程师、工业工程（IE）及工艺工程（PE）工程师、技术员等学习费用：5900元/人（含授课费、资料费、茶点、会务费、午餐费等）课程大纲：第一部分：工业工程(IE)基础理论及导入一、工业工程(IE)基础理论①工业工程(IE)的基础概念及工作职责②工业工程在企业定位，扮演角色及所处部门③工业工程(IE)在现场改善时遵循的原则④改善团队成员的组成及活动形式⑤如何获得高层,中层及基层人员对改善的支持⑥现场改善时常见的抵抗情绪分析及应对措施⑦工业工程与精益生产的关系第二部分：现场改善手法（工具）一、宏观改善手法1.流程分析：工艺流程分析—开展改善活动的基础2.仓库改善方法3.生产现场改善方法1）产品价值流分析－识别增值与浪费2）混流生产与Cell生产--解决多批少量最有效的方法二、中观分析手法1.工序作业分析1.1人机联合作业分析（1人1机，1人多机，2人1机，多人多机）1.2人人联合作业分析1.3 快速换模（SMED）三、微观分析手法1.动作分析及防呆、防错假流程，接力棒区，非标作业，5S，工装治具设计，防呆，防错，18个动作分析第三部分：作业测定一、作业测定手法（案例分组讨论及发表）1.时间分析的种类（秒表法和MOD法介绍）2.标准工时的制定3.缩短标准工时的五个步骤（SHIPS法）生产一线主管的管理技能提升培训对象：生产经理、生产主任、车间负责人；生产线负责人、班组长和生产活动相关的管理人员学习费用：3880元/人课程背景：一线管理者是直接负责产品与服务的生产的管理人员，主要对非管理人员负责，是企业大部分战术层面的执行终端。

他们在实现高效生产,提供技术援助和激励下属过程中起着至关重要的作用。

本课程旨在帮助一线管理者系统理解生产一线管理者的角色定位及主要职责；全面了解自己成功管理团队的主要因素；掌握如何实施一线团队管理每天的工作，以推动团队成员致力于达成团队绩效目标；提升有效的沟通技能，应对生产一线团队会议中遇到的窘境；提升处理团队内部困难事宜的能力等。

第8章 工作抽样

第8章 工作抽样
定管理界限，把超过管理界限的异常值 去掉。
35
7、观测数据的整理与分析
管理界限 P 3 P(1 P) n
式中：P ——观测事项发生率的百分数；
n ——平均每日观测次数。
36
7、观测数据的整理与分析
例：某观测结果如下表所示
观测班次 1 2 3 4 5 6
合计
每班观测次数（N） 工作次数 工作比率（%）
8.2 工作抽样原理与方法步骤
一、工作抽样的原理
工作抽样是根据数理统计的理论，以概 率论作为基础的方法，即从“母集团 （总体）”中随机地取样本，如果这个 样本足够大，则从样本的性质可以推断 出总体的状态。
14
一、工作抽样的原理
⒈正态分布 工作抽样法处理的现象接近于正态分布曲线。
68.27%
40
7、观测数据的整理与分析
P 129 124 125 119 120 77.13% 160 5
E 2 P(1 P) 2 0.7713(1 0.7713) 0.0297
Байду номын сангаас
n
160 5
S 2 1 0.7713 0.0388 160 5
41
7、观测数据的整理与分析
原选择的相对精度为±5%，故此可以肯 定观测有效。
100
%
标准时间
总观测时间 工作比率 平均绩效指标 观测期间的总产量
宽放
提供人工效率因素： 人工效率因素=工作比率×平均绩效指标 确定宽放时间
11
8.1 工作抽样概述
四、工作抽样的优缺点
⒈ 优点 ⑴高效经济；国外经验，是秒表研究费
用的5%~50%。 ⑵观测数据失真小，准确性高；——作
53 54
将1h分成60格（60分钟），然后随机取出10个数作 为观测的时分，如4，9，12，19，25，29，34，47， 53，54。观测结果：3次空闲，7次工作，则：

工作抽样

工作抽样

5
§1.工作抽样概述
b)用工作抽样法来分析 把1小时分成60个整数，随机地抽出其中的10 个作
为观测的时分，设取出的时分（min）分别为19、23、 31、17、11、7、41、53、58、3，把这些时分按大小 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：2来自正正正正正┬27
正正┬
12 39
3 正正正正正 25 正正正正一 21 46
1 正正正正正正 30 操
作 者
2
正正正一
16
3
正正正
15
正正 正┬
正
10 40 7 23 5 20
表1 空闲时间分析表
22
§2.工作抽样的原理与方法步骤
3）决定观测方法
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
如果要进一步了解机器停止和闲置的原因，则应将 可能发生的原因作详细分类，抽样项目分类是工作抽样 表格设计的基础，也是抽样结果达到抽样目的的保证， 必须结合本单位的实际调查目的而制定。
21
§2.工作抽样的原理与方法步骤
操作
次数
小计
空闲 合计 操作率 空闲率
次数 小计
1 正正正正一 21
正正
10 31
机 器
开始 3 7 11
17 19 23
31
41
时分
53 58 终止
时分
6
§1.工作抽样概述
b)用工作抽样法来分析
开始 3 7 11
17 19 23
31
41
时分
53 58 终止
时分
机器运转率＝运转次数÷观测次数＝8÷10＝80％ 停车率＝停车次数÷观测次数＝2÷10＝20％

标准工时工作抽样-59页精选文档

标准工时工作抽样-59页精选文档

1 4 9 12
19
25 29 34
47 53 54 60
2020/6/17
5
第八章 工作抽样
由图可知，在内60分钟内，有18分钟为空 闲，有42分钟为工作，故：
工作比 总 工 率 观 作测 时 64时 间 027间 0%
空闲比 总 空 率 观 闲测 时 1 6时 间 8 03间 0%
2020/6/17
观测时间 随机时刻
实际上难以在很长时间观测
观测结果 工作率
时间值
2020/6/17
11
第八章 工作抽样
项目
工作抽样
秒表时间研究
研究对象 工作班制度工时
研究重点
测定工时的利用情况及 各类工时消耗比例
工序作业时间
测定工序及其组成要素的作业 时间，研究工序结构与操作方 法合理性
主要用途
分析工时利用，确定各 类宽放时间的标准资料
解：根据题意，P=0.28,1-P=0.72, n=1800
由公式得：
S E 21 P 2 0 .72 0 .0 7 1% 5 0 P nP 18 0 .2 08 0
因此满足预定的精度要求。
2020/6/17
18
第八章 工作抽样
2、观测次数n的确定 ✓原则：在满足可靠度及观测精度的前提下，确 定合理的抽样次数。 ✓方法：图表法和计算法。
缺点：
✓当调查对象分布较广时，路上花的时间多； ✓无法将作业细分； ✓只能得到平均结果，得不到详尽的个别差异。
2020/6/17
9
第八章 工作抽样
三、工作抽样的用途
主要用在以下两个方面： （1)工作改善。 （2)制定标准时间。
每 件 产 品 标 准 时 间 生 观 产 测 总 总 数 时 量 间 作 业 率 评 比 率 （ 1 宽 放 率 ）
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4
0
作业率=（25/40
抽 样
1
3
）×100%=62.5%,
3 2
1
但前述秒表测时得
2
到的作业率为
3
1
63.75%，两者仅
2
2
相差1.25%，该差
的
2
2
值就是工作抽样的
25
15
误差值。实践证明
，误差值随观测次
原
工作抽样法
工作状态 62.5％
非工作状态 37.5％
数增多而减少，观 测次数越多，误差
理
秒表测时法 误差
表8-4 不同抽样目的允许的绝对误差E值
目的 调查停工，等待时间等管理上的问题
作业改善 决定工作地布置等宽放率
制订标准时间
E值 ±3.6％～4.5％ ±2.4％～3.5％ ±1.2％～1.4％ ±1.6％～2.4％
工
作
3. 工作抽样观测次数n的确定
抽 样
• 工作抽样观测次数的确定原则是：在满足可靠度及 观测精度的前提下，确定合理的抽样次数。确定观 测次数的方法有计算法和图表法。
的
影响。
3. 时间的随机性很强。工作抽样可在许多天时间
原
内间断的观测，能减少不同时间的差异影响，
可以在任何时间中断，也可以在任何时间再继
理
续，而不会影响其结果。
工
作
4. 方法简便、适用。对观测者几乎不必专门训练，
就能实施观测。
抽
5. 观测结果精度易保证。工作抽样是在事先指定的
可靠度下进行抽样观测，其观测误差能事先通过
止多长时间，对重要原因采取相应对策，有计划的对机
样
器进行保护，改进其生产能力。
3. 为制定标准时间，确定宽放率。利用工作抽样可以很容
的
易的制定除疲劳宽放以外的宽放时间标准，这样和秒表 测时法、预定时间标准化（PTS法）等结合来制定标准
时间。
原
理
每件产品标准时间
观测总时间 生产总数量
作业率
评比率
（1
抽•
工作抽样（Work Sampling）是指对作业者
和机器设备的工作状态进行瞬时观测，调查各种作
样
业活动事项的发生次数及发生率，进行工时研究，
并用统计方法推断各观测项目的时间构成及变化情
的
况。
原
理
工
作
工作抽样的概念例证
• 例如，欲调查某车间设备的开动情况，经过数日随
抽
机抽样观察120次，发现有90次处于工作状态，30
定抽样数据中有95%以上落入±2σ 的范围内，剩下的
步
有5%可能落在 ±2σ范围之外。
骤
工
作
2. 可靠度与精度
抽
二项分布：假定某一作业项目的实际作业率为P（或称工
样
作率或称发生率），则空闲率为q=1-P，则此作业的概率
分布为二项分布。
的 方
根据统计学中二项分布标准差σ为： P(1 P)
n
法
（8-1）
5％
158 400 78 400 51 720 38 400 30 433 25 067 21 257 18 400 16 178 36 000 12 945 11 733 10 708 9 829 9 067 8 400 7 812 7 289 6 821 6 400 6 019 5 673 5 357 5 067 4 800 4 554 4 326 4 114
的
精确度 ：精确度就是允许的误差，工作抽样的精确度 分为绝对误差E和相对误差S。当可靠度为95%时，
方
法
E 2 2 P(1 P)
n
（8-2）
和 步
S E 2 1 P
P
nP
（8-3）
骤
工 作 抽 样 的 方 法 和 步 骤
• 对一般的工作抽样来说，通常取绝对误差E为2%~3%， 相对误差S为5%~10%。对于绝对误差依据经验规定，按 工作抽样的目的不同可在表9-4中查出允许的绝对误差 值的大小。
相对误差
1％
3 960 000 1 960 000 1 293 000 960 000 760 000 626 667 531 429 460 000 404 444 360 000 323 636 293 333 267 692 245 714 226 667 210 000 195 294 182 222 170 526 160 000 150 476 143 636 133 913 126 667 120 000 113 846 108 148 102 857
工作比率
工作次数 总观测次数
100 %
的比率。
原
求出空闲比率后，再对其空闲部分的时间构成细分成项目，加
以观测记录，利用各种分析技巧查找原因，谋求作业改善，使
理
作业负荷合理化。
工
作
2. 设备管理改善。研究机器（设备）的开动情况，查找机
器开动率低的原因，对每一台机器可能出现的原因进行
抽
抽样调查，通过分析了解哪类机器会出现哪类原因，停
284
7 084
275
6 864
相对误差
样
次处于停止，则可推断该车间设备开动率、停止率 为：
的
开动率 90 100% 75% 120
原
停止率 30 100% 25%
120
理
工
作
• 若对该车间的4名作业者（A、B、C、D）进行秒
抽
表测时，其工作状态如图8-1所示，可以推算出阴 影部分的面积占63.75%。若采用工作抽样法，可
样
以选择任意时刻对被观测对象进行观测。图8-1右 侧箭头表示观测次数是10次，同时观测了4名操作
n
P （％）
51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78
绝对误差
1％
5％
400
9 996
400
9 984
399
9 964
398
9 936
397
9 900
395
9 856
392
9 804
者，所以总观测次数为10次×4=40次。将统计结
的
果列成表格，如表8-1所示。
原
理
工
A
B
C
D
1
作 2
3
抽
4
样
5 6
的
7
8
原
9
10
理
图8-1 4名作业者工作状况
工作状态 非工作状态
表8-1 统计表
工
工作状态
非工作状态
从表中可见，操作
3
1
者作业次数为25次
作
3
1
，非作业状态为15
2
2
次，因此操作者的
144
3 600
157
3 916
169
4 224
181
4 524
193
4 816
205
5 100
216
5 376
266
5 644
236
5 904
246
6 156
256
6 400
266
6 636
275
6 916
284
7 084
292
7 296
300
7 500
308
7 696
316
7 884
323
8 064
的
仅为了计算用，可作为整个观测次数的一部分，计 入总观测次数中。
方
法
和
步
骤
工
作 抽
• 例8-1 经过100次观测，求得某设备的开动率（或 作业率、工作率）为75%，若取绝对误差为±3%，
样
求观测次数？
的 • 解：按式(8-5)得：
方
•
n=4P(1-P)/E2=4×0.75(1-0.75)/(0.03)2=833(次)
390
9 744
400
9 996
384
9 600
381
9 516
377
9 424
373
9 323
369
9 216
365
9 108 844
349
8 704
343
8 556
337
8 400
330
8 236
323
8 064
316
7 884
308
7 696
300
7 500
292
7 296
63.75％ 1.25％
36.25％ 1.25％
值越小，与秒表测 时越接近。
工 作 抽 样 的 原 理
8.1.2 工作抽样的特点
表 8-2 工作抽样法的特点
项目
工作抽样
秒表时间研究
测定方法 对观测对象的状态进行瞬时观测
测定工具 观测者的 疲劳程度
观测对象
目视
不太疲劳 1名观测者可以观测多名对象；
可以同时观测作业者和设备
概率（％）
50.0
±1σ 68.27
±1.96σ 95.0
±2σ 95.45
±2.586σ ±3σ
99.0
99.73
±4σ 99.99
方
在工作抽样中，标准偏差σ的取值大小和抽样结果的可 靠度对应。工作抽样一般可取2σ的范围，即确定95%（
法
实际95.45%）的可靠度，其含义是在抽取100个子样中
和