1、任務抽樣法 IE組：王濱日期：2021年12月11日.任務抽樣法在任務中，我們常遇到這些問題：車間里機器的稼動率實踐究竟是多少？Part 1稼動率不能再提高了嗎？Part 2現場的寬放率給多少最恰當？Part 3如何把握每項作業的時間比率？Part 4目前作業員、管理者的任務負荷如何？Part 5處理以上問題，我們可以采用任務抽樣法.任務抽樣概述任務抽樣是指對作業者和機器設備的任務形狀進展瞬時觀測調查作業活動事項的發生次數及發生率，進展工時研討，并用統計方法推斷各觀測工程的時間構成及變化情況。什么是任務抽樣？任務抽樣法.任務抽樣概述與秒表時間研討相比，任務抽樣具有測定效率高、經濟性好、方法簡便

2、、易于掌握、丈量精度高等特點，能滿足運用要求，并能適用于多種作業。 任務抽樣與秒表時間研討的比較項目工作抽樣秒表時間研究測定方法對觀測對象的狀態進行瞬時觀測對觀測對象的狀態進行連續測定測定工具目視秒表或計時器觀測者的疲勞程度不太疲勞相當疲勞，觀測者必須專心觀測對象1名觀測者可以觀測多名對象；可以同時觀測作業者和設備1名觀測者只能觀測1名對象；同時觀測作業者和設備有困難觀測時間根據觀測目的可自由決定實際上難以在很長時間觀測觀測結果得到的是工作率直接得到時間值.任務抽樣概述任務抽樣的優缺陷工作抽樣的優點工作抽樣的缺點測定效率高且經濟有時往返走路時間多，應合理安排觀測路線。觀測數據失真小，準確性高只

3、能得到平均結果，得不到詳盡細致的反應個別差異（如同類作業的時間差異）的資料。時間的隨機性很強若操作者發現觀測者時，有可能改變其工作態勢，會使觀測結果失真。方法簡便、適用對生產周期短或重復性高的作業，不如使用秒表測時。觀測結果精度易保證工作抽樣由于無法將作業分細，所以只適用第三、四階次的作業（作業、制程）。.任務抽樣概述任務抽樣的作用任務抽樣可用到哪些領域？人員飽和度調查人員的任務情況，找出作業者在任務中存在的問題，制定改善方案和措施設備稼動率調查設備的開機率及停機率，分析停機的緣由，采取對策，提高設備的運轉率 工時寬放率調查規范時間的管理寬放率和作業寬放率，設法減少無效工時，使規范時間制定的合

4、理 .任務抽樣的方法任務抽樣的原理 基于概率論的根本實際 總體中隨機地抽取樣本，假設這個樣本足夠大，那么從樣本的性質可推斷出總體的形狀。 應遵照的根本原那么 保證每次抽樣觀測的隨機性 是要有足夠的抽樣觀測次數.任務抽樣的方法 觀測結果的可信程度，也就是樣本符合總體形狀的程度 根據概率定理，用任務抽樣法處置的景象接近于正態分布曲線范圍.07611.96234概率（）50.0 68.2795.095.4599.7399.99可靠度.任務抽樣的方法 允許的誤差，分為絕對精度和相對精度兩種 當可靠度定為95%時，絕對精度為 相對精度為P 觀測事項的發生率開場為估計值n 抽樣觀測次數即樣本數精度.精度任

5、務抽樣的方法 對普通的任務抽樣來說，通常取絕對誤差E為2%3%，相對誤差S為5%10%。對于絕對誤差根據閱歷規定，按任務抽樣的目的不同可在表中查出允許的絕對誤差值的大小。目 的E 值調查停工，等待時間等管理上的問題作業改善決定工作地布置等寬放率制訂標準時間不同抽樣目的允許的絕對誤差E值3.64.52.43.51.21.41.62.4.任務抽樣的方法觀測參數 原那么：在滿足可靠度及觀測精度的前提下，確定合理的抽樣次數。 方法：圖表法和計算法。圖表法：在作業率任務率知條件下，根據觀測目的、觀測誤差相對誤差或絕對誤差確定觀測次數可利用表8-5來確定。.任務抽樣的方法計算法：當可靠度設定為95%時n

6、=4P(1-P)/ E2 n=4(1-P)/S2P 式中，E為絕對精度，S為相對精度，P為觀測事件發生率，n為需觀測的次數。 確定P值有兩種方法，一是根據以往的閱歷統計數，先大致選定一個P值；另一種方法是可預先進展100次左右的試觀測來求P。留意，預觀測次數并非僅僅為了計算用，可作為整個觀測次數的一部分，計入總觀測次數中。.例：經過100次觀測，求得某設備的開動率或作業率、任務率為75%，假設取絕對誤差為3%，求觀測次數？解： n=4P(1-P)/E2=40.75(1-0.75)/(0.03)2=833(次) 曾經觀測了100次，尚需追加833-100次=733次。任務抽樣的方法.任務抽樣的步

7、驟確定調查目的與范圍 調查目的不同，那么觀測的工程及分類，觀測的次數，觀測表格的設計，觀測時間及數據處置的方法也不同。 如以設備開動情況為調查目的，那么還需明確調查的范圍，是一臺設備、幾臺設備，還是車間、全廠的一切設備； 如以科室、庫房任務人員的任務比率為觀測對象，那么還需確定是某個科室、庫房，還是全廠的科室、庫房 如確定某科室為調查觀測對象，那么還需進一步明確調查范圍是該科室的一部份任務人員還是全部等.任務抽樣的步驟 可靠度：普通取2的范圍，即確定95.45%普通表示為95% 的可靠度； 允許誤差范圍通常取絕對誤差E為2%3%，相對誤差S為5%10%。對于絕對誤差也可根據任務抽樣的目的不同選

8、擇誤差值的大小。確定可靠度/允許誤差.任務抽樣的步驟調查工程分類 根據調查的目的和范圍，就可對調查對象進展分類。如只是單純調查機器設備的開動率，那么觀測工程可分為“任務既開動、停工停機、閑置三項。假設進一步了解停工和閑置的緣由，那么應將能夠發生的緣由詳細分類，以便進一步了解。 圖8-3是對設備的觀測工程分類圖。 圖8-4是操作人員的觀測工程分類圖。 .任務抽樣的步驟確定觀測途徑 在觀測前，首先繪制被觀測者的設備及操作者的平面位置圖和巡回觀測的道路圖，并注明觀測的位置。工時測定人員按事先規定好的巡回道路在指定的察看點上作瞬間察看，斷定操作者或機器設備的活動屬于哪一類事項，并記錄在調查表上。圖8-

9、5為某工廠的機器與操作者的配置平面圖。.設計任務抽樣觀測表 為了使抽查任務準確、高效，應根據企業實踐問題事先設計好表格。表格普通包括觀測工程、觀測者姓名及日期、被觀測的對象情況、觀測時辰等內容,根據內容和目的而定。正正正正任務抽樣的步驟.任務抽樣的步驟確定觀測次數 正式觀測前，需求進展一定次數的試觀測。經過試觀測求得該觀測事項的發生率作業率或空閑率，然后根據前面所述公式決議正式觀測次數。 例：觀測某加工車間10人的作業形狀，試觀測一天，觀測20次，那么一天得到了1020=200個觀測數據，對觀測數據進展統計后有150次作業，50次空閑，那么操作者的作業率為P=150/200100%=75%，當

10、可靠度置信度規定為95%，相對誤差為5%時，那么求得觀測次數為:.任務抽樣的步驟 思索到調查目的，觀測對象的任務形狀，確定觀測期間顯得很重要。在上述例子中，一天做了200次觀測，即使再準確也難以此來推斷其一周，一個月的任務形狀，由于任務效率會隨著日期的不同而發生變化，具有一定的周期性等，還有因消費方案和條件的不同而發生很大的變化。在此例中，由于是10人作業，假設每天觀測20次，那么求得觀測期間為： 顯然一天的觀測次數為：確定觀測期間及一天的觀測次數 .任務抽樣的步驟 以找出問題進展改善和推斷作業率為目的的場所，假設任務穩定，每天觀測20-40次較適宜；而任務內容在一天中有較大變化時，應取發生變

11、化的時辰。 假設作業的變化具有周期性，決議觀測時辰必需取變化周期的整數倍，或取與最小、最大周期一樣的時辰。 在觀測時，假設作業內容穩定而均勻，可確定較短的觀測期間，如裝配線上的作業。而對非周期性作業，觀測期間應延伸，每天觀測次數也應增多，如機器設備的維修任務內容不均勻等，要了解各種時間變化就需求確定較長的觀測期間。 研討寬放率疲勞寬放除外或作業內容變動大的場所，最好觀測期間稍長些。 觀測期間應避開非正常作業時間。決議觀測次數和觀測期間應思索以下幾點： .任務抽樣的步驟闡明調查目的 為使任務抽樣獲得勝利，必需將抽樣的目的、意義與方法向被觀測對象講清楚，以便消除不用要的疑慮，并要求操作者按平常形狀

12、任務，防止緊張或做作。.任務抽樣的步驟正式觀測 1決議每日的觀測時辰 觀測時辰必需是隨機的，以免觀測結果產生誤差。隨機決議觀測時辰的方法主要有如下三種方法： 1利用隨機數表決議觀測時辰 2利用系統抽樣原理確定觀測時辰 3利用分層隨機抽樣原理決議觀測時辰.任務抽樣的步驟利用隨機數表決議觀測時辰 例：觀測天數5天，每天觀測20次，觀測期間是：每天8：00-17：30，其中12：00-12：45 為中午休憩時間。 根據隨機時辰表進展換算觀測時間。由于作業開場時間為8：00，所以隨機時辰表的列上時間全部加上8個小時。即190：05+8=8：05即8時05分。 決議觀測時辰。由于一天觀測20次，先將列中

13、括號內大于20如21、22、23、24、25相對應時辰剔除；又由于12:0012:45為中午休憩時間，從而12：00、12：10、12：35也需剔除。這種觀測次數只需17次，不能滿足20次。因此要追加3次觀測時辰：213：45、221：10、236：20見表。其它天數應以同樣的方法確定。 .任務抽樣的步驟利用分層隨機抽樣原理決議觀測時辰例：某任務單位的任務時間安排如下：上午 8: 00-8 :30 30min 正式任務前的預備 8 :3011:45 195min 任務 11:45-12:00 15min 拾掇 下午 1:00-1:15 15min 下午正式任務前的預備 1:15-4:30 19

14、5min 任務 4:305:00 30min 一天任務終了后進展整理、整頓、清潔、清掃任務。.任務抽樣的步驟 假設每天需觀測的總次數n=150次，每天任務8h。其觀測的次數如下： 上午 8:00-8:30 中午 11:45-12:00 下午 1:00-1:15 4:30-5:00 上午與下午任務時間 .任務抽樣的步驟2實地觀測 觀測人員按照既定的觀測時辰及觀測道路，根據預定的抽樣工程，逐個觀測并將觀測的活動形狀準確地記錄在設計的表格上。.任務抽樣的步驟2觀測要點 假設錯過觀測時辰，不要勉強估計，先空下，在補測； 到達觀測地點就及時進展瞬間觀測； 觀測者不能客觀行動，應按設計好的觀測時辰進展觀測

15、； 作業者不在場時應向他人了解或過后問其本人； 觀測中有不明白的地方應向觀測對象訊問清楚； 如發現問題點、改善點，應及時記錄 .觀測數據的整理與分析任務抽樣的步驟 全部觀測終了后，就要對觀測數據進展統計、整理及分析。其處置過程如下： 統計觀測數據。每天或每個班次終了了，應將一天 或一個班次的觀測數據進展統計，并核對各個時辰的 記錄有無過失。 計算工程的發生率。計算出每一個分類工程的發生次數并計算各個工程的發生率，即 剔除異常值。在完成全部觀測之后，需檢驗觀測數據能否正常，如發現異常數值應予以剔除。3 P 1-P /N 剔除異常值 N 平均每日觀測次數 某工程發生率P= 100% .任務抽樣的步

16、驟日期觀測次數n設備開動數設備開動率p6月9日20016080.0%6月10日20016683.0%6月11日20016281.0%6月12日20013266.0%6月13日20016281.0%6月16日20015678.0%6月17日20014482.0%6月18日20016683.0%6月19日20016281.0%6月20日20015683.0%合計2000159679.8%例：對某工廠某車間的設備自6月9日至6月20日期間進展了10天休憩日除外的現場巡回觀測，得到觀測的結果列在下表中。根據表中記錄的數據繪制管理圖來進展分析。.任務抽樣的步驟解：表8-12已求出10天的平均開動率作業率

17、=79.8%，那么:管理界限=P3=0.79830.0284 UCL=0.798+30.0284=0.8832 LCL=0.798-30.0284=0.7128由管理界限及設備開動率可繪制管理圖，詳見圖8-6。從管理圖中可以看出，6月12日的點在界外，可以判別66%的開動率為異常值，應剔除。.任務抽樣的步驟管理圖.任務抽樣的步驟 重新計算設備開動率作業率，求絕對誤差及相對誤差，剔除異常值后的設備平均開動率為： 由事先確定的E=3%，可靠度為95%,計算出總的觀測次數為： 1800次觀測數據遠大于所需的觀測次數，足以保證精度要求。此時絕對精度為：.任務抽樣的步驟 相對精度為： 原選擇的絕對精度為

18、3%，相對精度為5%，闡明此觀 測也是有效的。 假設剔除異常值后實踐觀測次數沒有到達所需的觀測數，那么需繼續補測。.任務抽樣的步驟結果確認及改善對策 經過上述步驟，確認結果可信之后，就可得出與設計目的相應的結論，如作業率發生率能否適宜，設備的負荷如何，工人的任務形狀，各種作業活動時間構成比能否適宜等。并分析其緣由，提出詳細改善措施等。到達任務抽樣能充分開掘人員與設備的潛力，提高企業的經濟效益的目的。.案例分享 某公司運輸部林主任向課長提出添加產品保送用小型卡車的懇求書。小型卡車目前雖有15臺，但似乎曾經不夠用了，所以希望公司再購買幾臺。假設他是課長，應如何處置這個問題呢？ 請說出他的解題思緒與

19、步驟.案例分享 一、對問題下定義 1、對汽車的任務情況進展檢討：用車的比率高，還是 不任務的比率高； 2、假設用車的比率高，那么同意；否那么不予同意； 3、假設不任務比率高，應進一步提出改良的方向 二、獲得研討對象部門管理人員的成認 1、告知被研討對象的管理人員此行的目的； 2、了解能否有車輛管理的相關記錄，以取閱歷數據； 3、請管理人員協助此次的調查 .案例分享結論去除異常值，補測正式觀測試觀測.案例分享 三、決議對結果所等待的可靠度、允許誤差 1、可靠度普通運用95%； 2、允許誤差范圍定為+/-3%； 四、估算要測定的景象的發生率 對15臺汽車，進展10次抽樣，獲得150個樣本。不任務

20、樣本65個，因此推定汽車未運用發生率： P=65 150 100%=43.3% 汽車的運用發生率為：P=56.7% .案例分享 五、擬定實施方案 1、決議抽樣數：P=0.567；E=0.03； N=T2P(1-P)/E2=40.567(1-0.567) (0.030.03) =1092(次) 2、已抽樣150個樣本，再添加抽取1092-150=942個樣本； 3、由于有15臺車，必需巡查63(942/15)次； 4、由于想在10天內完成調查，所以每天的巡回次數 =942 (1510)=7(次) .案例分享結論去除異常值，補測正式觀測試觀測.案例分享 六、按方案進展抽樣.案例分享結論去除異常值，

21、補測正式觀測試觀測.案例分享 1、利用P3P( 1-P)/N來剔除異常值 P3P( 1-P)/N =0.448 0.448(1-0.448)/109 =0.448 30.048 UCL=0.448+30.048=0.592 LCL=0.448-30.048=0.304 觀測表不任務比率在0.448 0.144范圍內為正常值 七、數據驗證.案例分享 2、驗證容差E=2 P(1-P)/N能否在最初決議的范圍內 E=2 P(1-P)/N=2 0.448(1-0.448)/1200 =0.0287=2.87% 故絕對精度為E=2.87%，在最初決議 3范圍內 .案例分享結論去除異常值，補測正式觀測試觀

22、測.案例分享2、從上述抽樣的結果可以看出，汽車不任務率太高可以經過IE的其他手法來進展改善，不需求添加車輛。1、不任務的緣由如下表所述：等待裝貨17.8%故障與維修11.3%產品運輸以外的用途7.9%司機不在4.5%其它原因3.3%合計44.8%. Q&A. n nP（%）絕對誤差相對誤差P（）絕對誤差相對誤差51155115123456789101112131415161718192021222324252627281632476276921021181311441571691811932052162662362462562662752842923003083163233967841 164

23、1 5361 9002 2562 6042 9443 2763 6003 9164 2244 5244 8165 1005 3765 6445 9046 1566 4006 6366 9167 0847 2967 5007 6967 8848 0643 960 0001 960 0001 293 000960 000760 000626 667531 429460 000404 444360 000323 636293 333267 692245 714226 667210 000195 294182 222170 526160 000150 476143 636133 913126 6671

24、20 000113 846108 148102 857158 40078 40051 72038 40030 43325 06721 25718 40016 17836 00012 94511 73310 7089 8299 0678 4007 8127 2896 8216 4006 0195 6735 3575 0674 8004 5544 3264 11451525354555657585960616263646566676869707172737475767778400400399398397395392390400384381377373369365360354349343337330

25、3233163083002922842759 9969 9849 9649 9369 9009 8569 8049 7449 9969 6009 5169 4249 3239 2169 1008 9768 8448 7048 5568 4008 2368 0647 8847 6967 5007 2967 0846 86438 43136 92335 47234 07432 72731 42930 17528 96641 63326 66725 57424 51623 49222 50021 53820 60619 70118 82417 97117 14316 33815 55614 9951

26、4 05413 33312 63211 94811 2821 5371 4771 4191 3631 3091 2571 2071 1591 6651 0671 023 981 940 900 862 824 788 753 719 686 654 622 592 562 533 505 478 451表8-5 不同作業率P下的觀測次數n可靠度為95%觀測參數確定-圖表法.觀測參數確定-圖表法 nnP（%）絕對誤差相對誤差P（）絕對誤差相對誤差1515151529303132333435363738394041424344454647484950330337343349354360365369

27、3733773813843873903923953973983994004004008 2368 4008 5568 7048 8448 9769 1009 2169 3249 4249 5169 6009 6769 7449 8049 8569 9009 9369 9649 9849 9961000097 93193 33389 03285 00081 21277 64774 28671 11168 10865 26362 56460 00057 56155 23853 02350 90948 88946 95745 10643 33341 63340 0003 9173 7333 5613 4003 2493 1062 9172 8442 7242 6112 5032 4002 3022 2102 1212 036