工作抽样在方便面生产线的应用实践毕业设计.doc

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1、 学号：08024020126 毕业设计说明书工作抽样在方便面生产线的应用实践Research On The Instant Noodle Production Lines By Work-sampling学院 机电工程学院 专业 工业工程 班级 工业08-1 学生 李 通 指导教师（职称） 赵晶英(讲师) 完成时间 2012 年 3 月 28 日至 2012 年 6月 8日摘要运用工作抽样法对方便面生产现场工人的工作情况和设备运作情况做大量的抽查，将该生产线的现状客观的描述出来，测定操作者和机床的空闲比率以及工作比率，在此基础上对其可能出现的空闲原因进行项目细分，并针对问题查找原因，采取相应

2、的对策改进作业，提高生产效率，同时对生产线制定一般标准并进行分析改善。研究表明，方便面生产线在机器调整、等待等活动中所花费时间的比例偏高，大大减少了有效工作时间，增加了人员闲置、空转的浪费。经初步估算，如果工人非作业率降低9个百分点，方便面产出速率可提高0.525s/包，每条方便面生产线日产量可增产9058包。 关键词 方便面生产线 工作抽样 比率 生产效率 一般标准AbstractUsing work sampling the production site of the instant noodle production line workers and equipment to do a

3、 lot of checks， the status of the production line describe the objective determination of the operator and machine idle ratio and ratio of work on this basis， its possible the idle cause of project segments， and find the reasons for the problem， take appropriate measures to improve operations， incre

4、ase productivity， the development of general standards and analysis to improve production line. Studies have shown that the high proportion of instant noodle production line machine adjustment， waiting for other activities to spend time and greatly reduces the effective working time， personnel idle，

5、 idling waste. Preliminary estimates， if the workers in non-operating rate is reduced by 9 percentage points， the pipelined rate can be increased to 0.525s/package， each noodle production line daily output can be increased to 9058 package.Keyword Instant noodle production line; Work-sampling Ratio;

6、Production efficiency; General standards 目录第一章 绪论11.1 方便面行业市场概况11.2 工作抽样的应用11.3 课题研究意义2第二章 工作抽样的原理与方法32.1 工作抽样概述32.2 工作抽样的优缺点32.2.1 工作抽样的优点32.2.2 工作抽样的缺点32.3 工作抽样的原理42.3.1正态分布42.3.2 可靠度与精度52.3.3观测次数62.3.4管理界限62.4 工作抽样的步骤62.4.1 确立调查目的与范围62.4.2 设定观测项目并分类加以定义72.4.3 确定观测路径72.4.4 设计工作抽样观测表72.4.5 试观测及总观测次

7、数的确定72.4.6 确定观测期间及一天的观测次数72.4.7 正式观测82.4.8 观测数据的整理与分析9第三章 工作抽样在生产线的现场应用113.1 研究的目的113.2 白象食品集团简介113.3 方便面生产线流程113.4 方便面生产线上的工人133.5 观测对象及观测项目分类133.5.1 观测对象133.5.2 观测项目分类143.6 观测路径163.7 试观测并确定观察次数173.7.1 设备试观测173.7.2 工作人员观测183.8 确定观测时刻203.8.1 设备观测时刻的确定203.8.2 工作人员观测时刻确定21第四章 数据处理与计算234.1 设备观测的数据处理与计算

8、234.1.1 设备观测项目数据汇总表234.1.2 绘制设备的管理图234.1.3 设备相关数据计算244.2人员观测的数据处理与计算254.2.1 人员观测项目数据汇总表254.2.2 绘制被观测人员工作管理图264.2.3 被观测人员相关数据计算274.2.4被观测人员一般标准确定28第五章 结果分析与优化建议305.1 影响生产效率的主要问题及原因305.2 分析非作业率的高低对企业产量的影响305.3 对如何提高生产效率的建议31第六章 结语32致谢33参考文献34第一章 绪论1.1 方便面行业市场概况目前，全世界每年方便面的消费额接近92亿美元，每年大约消费930亿包方便面。其中，

9、亚洲国家占据了全球方便面消费份额的80%。在日本，85%的老百姓都吃方便面。如今，中国已经成为方便面消费的大国，2009年中国大陆方便面总产量431.2亿包，已占全球的50%以上。方便面已经成为食品工业的朝阳产业，方便面行业在经历了连续18年的快速增长，目前开始走下坡路。由于市场的剧烈竞争，供需关系失衡，方便面行业进入微利时代。微利时代的市场竞争是相当残酷的，许多小规模又无经营特色的方便面企业纷纷倒闭；那些大规模的名牌企业也面临着利润下滑、市场占有率“缩水”的境况。为了站稳脚跟，稳定或扩大市场占有率，各个方便面企业采取了种种促销方式，如加量不加价、提高质量价格不变、不惜代价的促销等，种种途径无

10、外乎降低成本、提高产品质量、树立品牌形象、提高企业综合水平。在不降低产品质量的前提下，要增强企业的竞争力，只有走规模化经营之道；而规模化的核心目标就是以规模降成本，即扩大生产规模，挖掘企业潜力，向规模要效益，向管理要效益，降低生产成本和管理成本。鉴于此，在方便面生产线前段设备大致相同的情况下，方便面生产线后段设备的薄弱环节和人员的管理已经被众多精明的生产商重视起来。1.2 工作抽样的应用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。应用工作抽样， 通过观察可以得到所研究对象的各

11、种工作状态所占的比例。例如观测一台机器的工作状态，就可清楚这台设备运转、空闲、修理等各种工作状态所占的比例。通过工作抽样还可以测定机器或工时的利用率，同时也可以测定各类工作人员（包括管理人员、维修人员、服务人员等）的各种有效工作时间占总工作时间的比例，继而了解他们的工作效率状况。1.3 课题研究意义随着全球经济的发展，科学技术的飞跃，市场需求的变化，国内国际企业的竞争日趋激烈，企业竞争优势体现在质量，成本，交期，服务，安全等各方面。在进行原料加工生产的制造业中，全员劳动生产率水平的高低可作为企业经营管理水平的重要经济指标之一。本课题通过运用工作抽样法对方便面生产线上的工作人员和部分需人机一体的

12、设备的进行抽样分析和研究，对生产线进行作业改善和制定工作一般标准，从而达到优化生产线并使趋于平衡的目的。这有利于发掘员工的最大潜力，提高生产效率，以达到提高经济效益的目的。第二章 工作抽样的原理与方法 2.1 工作抽样概述工作抽样是一种按随机方式（不定时间条件下）观察随机过程来测定具体工作时间的方法。它的研究对象可以是某一项工序或作业，也可以是一台机器。观察可以是一系列间断的、随机间隔的、瞬间的观察活动。按照观察是连续的还是瞬间的，分为连续观察法与瞬时观察法两种。连续观察法是对作业人员或机械设备的工作状态以整天为单位，经过3天乃至1个星期左右连续观察的方法，通常1 名观测人员以1 名作业人员或

13、1 台机械设备作为观察对象。相反，瞬时观察法则是由观测人员在某特定时间在现场巡回中随机观测的一种方法，同时能测定多个作业人员或机械设备的工作状态。连续观察法是直接测定各个现象的时间值，而瞬时观察法则是纪录各种现象出现的次数并根据其百分率来推断全体的情况。因此有时也把它称为快速测定( snap reading ) 法、比例延迟( ratio delay )法、工作抽样法(work-sampling) 等。较为普遍的叫法是“工作抽样法”。2.2 工作抽样的优缺点2.2.1 工作抽样的优点1、测定效率高并且经济。据国外资料介绍，工作抽样法的费用只有秒表的5%50%，同时一名观测者可承担多个被观测对象

14、的观测。2、观测数据失真小，准确性高。工作抽样是随机的，一般作业者不会察觉，不受作业者的态度影响。3、时间的随机性很强。工作抽样可在许多天时间内间断的观测，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续，而不会影响其结果。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。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观测次数计算出来，所以能确保其观测结果精度。2.2.2 工作抽样的缺点1、有时往返走路时间长，应合理安排观测路线。2、只能得到平均结果，得不到详尽细致的反应个别差异（如同类作业时间差异）的资料。3、无法将作业

15、细分，对生产周期短或重复性高的作业，不如秒表测试方法方便、准确。2.3 工作抽样的原理2.3.1正态分布正态分布是概率分布中的一种极重要的分布，用途十分广泛，工作抽样法处理的现象接近于正太分布曲线。以平均数X() 为中线的两侧取标准差的1倍、2倍、3倍是时，其面积分别为总面积的68.25%、95.45%、99.73%，见图1-1，正态分布的概率如表2-1所示。 图2-1 正态分布曲线表2-1 正态分布概率范围（）0.07611.9622.58634概率（%）50.068.295.099.4599.099.7399.99在工作抽样中，标准偏差的取值大小和抽样结果的可靠度对应。工作抽样一般可取2的

16、范围，即确定95%（实际95.45%）的可靠度，其含义是在抽取100个子样中有95个是接近总体（或称母体）状态的，后者说事前预定抽样数据中有95%以上落入2 的范围内，剩下的有5%可能落在 2范围之外。2.3.2 可靠度与精度工作抽样的原理来自于数理统计的理论，以概率法则作为基础的方法，欲取得正确的工作抽样结果，必须遵循两条基本原则：一是保证每次抽样观测的随机性；二是要有足够的抽样观测次数。但由于工作抽样法毕竟不是全数调查，就可能产生误差。解决问题的办法是给一个允许的误差范围，只要所取样本数足够大，使测定的结果在允许的范围内，就认为达到一定的可靠度和精度了。可靠度是观测结果的可信度。工作抽样的

17、精确度取决于3个因素：观察次数、抽样过程的精确度及所衡量的工作内容是否有明确意义。抽样过程的精确度是指抽样时刻是否有代表性，一般是随机地观察时刻。观察内容所包含范围是否明确是指不同性质单元的划分是否合理、明确，例如看图纸、输程序是否算工人作业等等。观察次数是决定工作抽样结果的主要因素。次数愈多，抽样结果愈正确。但抽样次数愈多，成本愈多。因此，在实际运用中先确定精度再决定此精度所需的观察样本数。首先必须确定抽样结果需要哪种程度的可靠度。抽样精度分为绝对精度E和相对精度S，就是工作抽样的准确度。在工作抽样中， 用得最普遍的可靠度为95%。所谓抽样可靠度为95%就是在100个试样中有95合于实际，

18、允许有5个与事实不符。正态分布曲线的2范围约为95%。因此，使可信度满足95%的抽样数在2的范围内。根据二项分布原理，在一定条件下，二项分布标准差： （式1）当可靠度定位95%时，绝对精度 E 相对精度S （式3）式中，P-观测事件发生率的估算值，n-观测次数。E-绝对精度，S-相对精度。2.3.3观测次数观测次数是由企业所要求的可靠度和精度而定的，一般可靠度为95%时，由式一二三可得：用绝对精度E 用相对精度S 2.3.4管理界限 管理控制图采用直角坐标系的图形形式，由横坐标、纵坐标、控制中心线CL（p）、上控制界限UCL、下控制界限LCL组成。横坐标表明的是抽测日期，纵坐标是观测事项每天的

19、发生率，控制图的控制界限是判断过程“正常”或者“异常”的依据。在进行作图时，如果有数值超出上下控制界限时，就需要剔除这些超出界限的样本号，并且重新计算p值和上下控制界限，再依据新的数据进行画图。若精确度不够，应再追加观测次数，否则进行的抽样检测就不具有代表性。上控制界限 UCL = P+ （式6）下控制界限 LCL = P- （式7）P-观测事件发生的平均概率，n-总的观测次数。2.4 工作抽样的步骤2.4.1 确立调查目的与范围调查目的的不同，则项目分类、观测次数与方法、观测表格的设计、观测时间及数据处理的方法均不同。如以科室、库房工作人员的工作比率为观测对象，则需要确定某个科室、库房、还是

20、全长科室、库房；如确定某科室为调查对象，则需要进一步明确调查范围是该科室的一部分工作人员还是全部等。若是调查设备开动率，则要明确调查的范围是一台设备，还是车间主题设备，或是全部设备。若观测人的工作比率，也要明确测定的对象和范围，以便后面开展工作。2.4.2 设定观测项目并分类加以定义根据调查的目的和范围，就可以对调查对象进行分类。如只是单纯调查设备的开动率，则观测项目可分为“工作（即开动）、停工（停机）、闲置”三项。如进一步了解停工和闲置原因，则应将可能发生的原因详细分类，以便进一步了解。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、2.4.3 确定观测路径观测前，需绘制机器或操作者的分布平面图和巡回观测路线图，注明观测位置。研究人员按事先规定好的巡回路线在制定的观测点上做瞬间观测，判定操作者或机器设备的活动属于那一类事项，并记录在调查表上。2.4.4 设计工作抽样观测表为了使抽样工作准确高效，应根据企业实际问题事先设计好表格。表格一般包括观测项目、观测者姓名（或工位号）及日期、被观测的对象情况、观测时刻等内容。观测表格的格式很多，应根据内容和目的而定。2.4.5 试观测及总观测次数的确定正式观测以前，需要进行一定次数的试观测，通过试观测，得出观测时间的发生率（作业率或空闲率），然后根据公式（式4）或（式5）决定正式观测次

22、数。2.4.6 确定观测期间及一天的观测次数考虑到调查目的及观测对象的工作状态，确定观测期间显得很重要。决定观测期间和次数应考虑以下几点：1、在以找出问题进行改善和推断作业率为目标的场合，若工作稳定，每天观测2040次较合适，而工作内容在一天中有较大变化时，应取发生变化的时刻。2、如果作业的变化具有周期性，决定观测时刻必须取变化周期的整倍数，或取最小、最大周期相同的时刻。3、在观测时，若作业内容稳定而均匀，可确定较短的观测期间，如装配线上的作业。而对非周期性作业，观测期应延长，每天观测次数也应增多，如机器设备的维修等，工作内容不均匀，要了解各种时间的变化，就需要确定较长的观测期间。4、研究放宽

23、率（疲劳放宽除外）或作业内容变化大的场合，最好观测期间稍长些。5、观测期间应避开非正常作业时间。2.4.7 正式观测 1、决定每日观测时刻观测时刻的决定必须保证随机性，这是工作抽样的理论依据。为了保证抽样时间的随机性可利用随机数表。也可由计算机来产生随机数。（1）系统随机抽样法决定观测时刻实例：设某工厂一个车间进行工作抽样，决定观测5天，每天观测30次，该车间是上午8点上班，下午5点下班，中午12点至1点休息。可按下列步骤决定每日观测时刻。作两位数的随机排列，以黄色纸片代表个位，取10张，上面分别写0、1、2、9；以绿色纸片代表十位，上面同样分别写上0、1、2、9。将两种纸片充分混合。每次从这

24、两种颜色中随机抽取1张，记下数字。然后各自放回，再重新抽取。如此反复抽取15次。假设随机数排列为：11、18、39、70、63、77、37、25、44、59、33、42、76、81、03。1）将此数列小余50的数保留，大于50 的数减去50，保留其余数。得：11、18、39、20、13、27、37、25、44、09、33、42、16、31、03。2）去掉大于30的数，得出11、18、20、13、27、25、09、16、03。3）取随即数排列最前面的数字11，作为第一日第一次的观测时刻。因为8:00点上班，所以第一次观测时刻为8:11。每日工作480min，每日观测30次。从而每次观测的时间间隔

25、为： （48011） 3015.616（min）第二次观测时刻为8点11分16分8点27分第三次观测时刻为8点43分如此类推，可得出第一天30次的各个观测时刻。4）决定第二天第一次的观测时刻。取随机数排列的第二个数18。则第二天第一次的观测时刻即是8点18分，各次观测的时间间隔为16分。推算方法同上。5）以后几天的观测时刻如法炮制。此法随简单，但除了第一次观测时刻是随机产生的以外，其余的观测时刻随机性不强。（2）连续分层随机抽样法决定观测时刻例如：某工厂的某车间每天的工作时间安排如下：表2-2 工作时间安排表时间段时间内容上午8:00-8:3030分钟工作准备及调整机器8:30-11:4519

26、5分钟上午的工作时间11:45-12:0015分钟收拾下午1:00-1:1515分钟准备下午的工作1:15-4:30195分钟下午的工作时间4:30-5:0030分钟收拾，打扫清洁这样就必须各段时间分别规定观测次数和观测时间。所以称之为分层抽样。设每日需观测的总次数为200次，每天8小时工作。则观测次数如下：表2-3 观测次数预计表上午8:00-8:3030480200=13次11:45-12:0015480200=6次下午1:00-1:1515480200=6次4:30-5:0030480200=13次上午和下午的工作时间共为195195390分，工作时间内总共需观测（390/480）200

27、163次 2、实地观测观测人员按照既定的观测时刻及观测路线，根据预定的抽样项目，逐个观测并将观测结果准确的记录在设计表格上。记录时以刚看到观测对象的瞬时工作状态为记录标准，不能犹豫延迟，切忌用主观的想象推断来代替事实。观测时如发现人员离开岗位时应问清原因并做记录，如原因不明就应就记入离开岗位栏内。2.4.8 观测数据的整理与分析全部观测结束后，就对观测数据进行统计、整理及分析。其处理过程如下：统计观测数据。每天（或每个班次）结束了，应将一天（或一个班次）的观测数据进行统计，并核对各个时刻的记录有无差错。计算项目的发生率。计算出每一个分类项目的发生次数并计算各个项目的发即：100%剔除异常值。在

28、全部观测之后，需检验观测数据是否正常，如发现异常数值应予以剔除。重新计算设备开动率（作业率）。分析结果，改进工作。通过上述步骤，确认结果可信之后，就可得出与设计目标相应的结论，如作业率（发生率）是否合适等，并分析原因，提出具体改进措施。达到充分发掘人员与设备的潜力，提高企业经济效益的目的。第三章 工作抽样在生产线的现场应用3.1 研究的目的此次课题研究有以下3个目的：1、将工作抽样的原理应用于方便面生产线中，将该生产线的现状客观地描述出来，为进一步出台优化措施提供有用信息。 2、通过对方便面生产线的工作抽样研究，对生产线进行作业改善和制定工作的一般标准，从而达到优化生产线并使趋于平衡的目的。

29、3、针对实践过程中发现的问题给出该解决方案的具体实施步骤、预期的成本及效果等。3.2 白象食品集团简介实习公司为白象集团。白象食品集团是以食品的科研、开发、生产和销售为一体的集团企业，主要产品有“白象”牌系列方便面、挂面、面粉和粉丝等。集团现有87条方便面生产线，日产可达3000万包，年可产100亿包，实现中国市场人均7.69包。2011年4月，白象方便面总产量突破500亿包，挤进世界方便面第一阵营，成为中国最大的民族方便面生产企业。3.3 方便面生产线流程本课题研究以油炸方便面生产线为调查对象。生产线是由盐水混合器、盐水计量装置、双轴双速和面机、圆盘熟化机、复合压延机、多层蒸面机、方块面切割

30、分排机、油炸机、风冷机、输送机等组成。图3-1 方便面生产流程图3.4 方便面生产线上的工人由上面的方便面生产流程可以看出，大部分都是由机器自动完成，也有人工干预的环节。方便面生产线上，存在下面的工人：1、油酱包装车间的包装工人每个油酱包装机对应一个负责人，一共13台。工作特点：重复劳动、工作严格。2、方便面包装车间的包装工人每组包装生产线上24个工人，有1名作业辅导员，另外有3名机动人员。 图 3-2 方便面包装车间的工人工作特点：重复劳动、位置轮换。共计人员： 13+24+1+3=41（人）3.5 观测对象及观测项目分类3.5.1 观测对象此次课题研究观测的对象分为以下两个部分。1、机器：

31、13台液体包装机。2、人员：13台液体包装机的13名工作人员，包装车间的28名工作人员（料包放置员16人，装箱员8人，机动和辅助人员4名）；共41名工作人员。3.5.2 观测项目分类根据观测对象和不同工作人员不同的工作情况，观测项目分类分有下几种表格： 表3-1 油酱机设备观测项目分类表分类状态具体内容操作工作中正在使用中空闲准备中准备机械（预热）准备工具和材料整理加工品修理中修理工作人员不在岗走动中缺席机器休止工人不足制造能力不均衡订货计划不均衡表3-2 油酱包装机操作人员的观测项目分类图分类动作工人作业内容说明作业主要作业操作设备操作（调试）设备准备安装（更换）塑料卷维修维修设备辅助作业清

32、洁清洁设备搬运物料供给（包括搬运）其他相关其他作业相关项目（包括检查设备有无异常等）非作业商量工作指示、报告、教育、商量等等待工作等待塑料卷、物料等故障停工由断电、设备检修等引起不能工作疲劳作息时间以外的休息、偷懒间歇上厕所、喝水、擦汗等怠工讲废话、思想开小差、聊天、玩手机、打电话、照镜子、吃东西、梳头发、听歌等工作无关动作其他情况紧急事件离开，突发病等表3-3包装车间料包放置人员的观测项目分类表分类动作工人作业内容说明作业主要作业放置拿起放置油酱、粉料包调整调整料包位置辅助作业准备工作准备放料包（此时拿起料包但无动作）搬运搬运料包清扫清扫工作场地非作业等待此时料包供应不足，工作人员处于闲置状

33、态故障停工由断电、设备检修等引起不能工作商量工作指示、报告、教育、商量等疲劳作息时间以外的休息、偷懒间歇上厕所、喝水、擦汗等怠工讲废话、思想开小差、聊天、玩手机、打电话、照镜子、吃东西、梳头发、听歌等工作无关动作表3-4 包装车间装箱人员观测项目分类表分类动作工人作业内容说明作业主要作业装箱将包装好的方便面装箱辅助作业拿箱拿箱子的动作非作业等待等待箱子或是方便面故障停工由断电、设备检修等引起不能工作商量工作指示、报告、教育、商量等疲劳作息时间以外的休息、偷懒间歇上厕所、喝水、擦汗等表3-5 包装车间机动人员及辅助人员观测项目分类表分类动作工作内容说明作业相关作业检查、搬运物料等商量工作指示、报

34、告、教育、商量等非作业间歇上厕所、喝水、擦汗等怠工讲废话、思想开小差、聊天、玩手机、打电话、照镜子、吃东西、梳头发、听歌等工作无关动作无工作没事可做，空闲状态3.6 观测路径根据生产现场实际情况和工作量的考虑，特将设备与工作人员分别观测，具体观测路线图如图3-3所示。 图3-3观测路线图3.7 试观测并确定观察次数 此次观测分为两部分：设备观测和人员观测，为期2周。对设备和人员分别试观测一天，设备20次，工作人员由于人数多10次。3.7.1 设备试观测此次设备的试观测数据如表3-6所示表3-6试观测包装机作业记录表日期：工作空闲观测时刻11234工作中准备中修理中工作人员不在岗机器休止上午08

35、:129202008:3210210009:529300109:1211101009:3211110009:5212001010:128302010:3210200110:5212000111:12101201下午01:479201002:0711200002:2710101102:4711101003:0712001003:279031003:471021104:0710210004:2711101004:4791120得到数据2013=260个，其中工作次数204次，非工作次数56次，设备的工作率： P=204/260=78.5%求得观测总次数为：=4(1-78.5%)/0.05278.5

36、%=439次为保证足够的精度，决定观测5天，每天观测20次。3.7.2 工作人员观测此次抽样不同工作人员试观测数据见下列表格。表3-7 油酱包生产工人试观测数据表日期：作业非作业观测时刻12345123456操作设备准备维修清洁搬运商量工作等待工作故障停工疲劳间歇怠工上午08:128210000002008:527201010101009:329200001001010:129010010010110:52101100000001下午01:488012010010002:2811000000011003:089100110001003:4810010000010104:289100000101

37、1表3-8 料包放置员试观测数据表日期：作业非作业观测时刻12345123456放置调整准备工作搬运清扫商量工作等待工 作故障停工疲劳间歇怠工上午08:1212020100001008:5210002011020009:3210102100011010:1211020001101010:5292010000211下午01:4811100010012102:289101001111103:0811200010010103:4810111010011004:28112000011010表3-9 装箱人员试观测数据表日期：作业非作业观测时刻1212345装箱拿箱等待故障停工商量工作疲劳间歇上午08:

38、12610010008:52701000009:32501010110:12510101010:525100101下午01:48421001002:28520000103:08422000003:48410110104:285110001表3-10包装车间机动人员及辅助人员试观测数据表日期：作业非作业观测时刻1212相关作业商量工作间歇无工作上午08:12210108:52201109:32310010:12200210:522110下午01:48120102:28201103:08400003:48210104:282200方便面生产线在包装车间为流水线工作方式，并且一个工种多种名员工，油酱

39、包生产员13人，放置料包员16人，装箱人员8名，机动人员4名，在观测时候同一工种观测属于重复观测，由于被观测人员较多，故取每天观测10次。试观测一天得到1041=410个数据。总体人员作业次数326个，非作业次数，84个，作业比率为： p=326 总观测次数 =1.01，取2天。考虑可能由各种误差引起的试观测数据的不准确，所以将观测期间延长，设为5天，每天观测次数为10，共2050次。3.8 确定观测时刻3.8.1 设备观测时刻的确定本次观测的设备位置相对集中，而且是同一种设备，相对简单，所以观测分为上午10次，下午10次，开始时间用用随机数选择，间隔半天更换随机数。观测时刻如表4-7所示。开

40、始时间随机数19202218151517151520间隔时间随机数20222223242220232122表3-11 油酱机观测时刻表4.10 4.114.124.134.16上午08:1908:2208:1508:1708:1508:3908:4408:3908:3708:3608:5909:0609:0308:5708:5709:1909:2809:2709:1709:1809:3909:5009:5109:3709:3909:5910:1210:1509:5710:0010:1910:3410:3910:1710:2110:3910:5611:0310:3710:4210:5911:1811:2710:5711:0311:1911:4011:5111:1711:24下午01:5001:4801:4501:4501:5002:1202:1102:0802:0802:12