Standarddata for arbeidsmåling: Syntetiske og analytiske standarddata
Standarddata for arbeidsmåling: Syntetiske og analytiske standarddata!
(1) Konstante elementer som ikke varierer fra jobb til jobb.
(2) Elementer av samme art, men varierende på grunn av vanskeligheter, størrelse, trykk og vekt etc. involvert.
(3) Elementer som varierer i ytelsestidspunktet på grunn av variasjonen i de tekniske egenskapene til materialer eller prosesser som hastighet, dybde, fôring av kutt etc.
For den første typen elementer kan standarddataene kompileres ved å gjøre mange studier på samme element eller samme jobb. På samme måte kan standarddataene for tredje type elementer beregnes ut fra de fysiske egenskapene til utstyret som brukes, for eksempel arbeidets lengde, diameter, hastighet på spindelmating, skjærebredde etc. Men vanskeligheten kommer mens du arbeider med den andre typen. I denne tilstanden må en rekke gangerstudier på jobben utføres.
Nå, i hvert tilfelle kan en eller flere av jobbvariablene varieres og effekten av denne variasjonen på tiden studeres. For å oppnå forholdet mellom variabel og ytelsestider, skal et stort antall studier gjennomføres. Dette kan gjøres ved regresjonsanalyse.
Ved å holde den ovennevnte diskusjonen i betraktning klassifiseres standarddataene i to typer:
1. Syntetisk standarddata:
Vi har allerede uttalt at disse dataene kan kompileres enkelt ved hjelp av tidsstudier eller arbeidstesting eller PMTS etc. Noen ganger kan kombinasjonen av disse også brukes. Den elementære sammenbrudd kan være mikroskopisk eller makroskopisk i henhold til situasjonen.
Mikroskopiske data er basert på minuttbevegelser (dvs. terapeutisk rekkevidde, bære, hold etc.) involvert i operasjonen og oppfylles av mikroskopiske metoder. I makroskopiske metoder behandler data store elementer. Derfor er dette en gruppe bevegelser som elementene som å hente komponenten og fikse i chuck etc. Makrodata samles inn ved tidsstudie og mikrodata er resultatet av mikrobevegelsesstudie og analyse.
De ulike trinnene som er involvert i utviklingen av standarddataene, er som følger:
1. Fastsett omfanget av anvendelighet av standarddata.
2. Jobb er oppdelt i elementer. Elementer er de konstante elementene eller variabelelementene eller maskinelementet.
3. Gjennomfør tidsstudiene for ulike jobber under ulike forhold.
4. Lag en sjekkliste over arbeidsforhold og verifisere arbeidsforholdene til de arbeidsforholdene som er nevnt i dataene.
5. Oppsummer tidsstudiene ved hjelp av en oppsummeringsskjema.
6. Konstante og variable elementer er differensiert.
7. Jobbkarakteristikker analyseres som fører til variabilitet i elementer.
8. Et plott kan gjøres mellom normal tid for hvert element og variabel dimensjon, for eksempel .......... Størrelsen på varen som vist på figur 7.2.
9. Standarddata er kompilert.
10. Endelig blir dataene testet for nøyaktighet og korrekthet.
Arbeidsforholdene der de syntetiske standarddataene er nyttige er:
(a) Stillinger som involverer svært repeterende operasjoner med kort varighet.
(b) Høy lønnskostnad.
(c) Hyppige metallsvingninger.
(d) Når et stort antall mennesker gjør identisk arbeid.
2. Analytiske standarddata:
Her brukes matematisk modell for å bestemme standardtider for den oppgitte jobben. La jobben bestå av ulike elementer E 1 E 2, E 3 ... E n,
Den grunnleggende eller normale tiden for jobben er
NT = NT E1 + NT E2 + NT E3 + ...... + NT En
hvor den grunnleggende grunnleggende tiden er som følger:
NT E1 = f 1 (V 1 V 2, V 3 ... .. V m )
NT E2 = f 2 (V 1 V 2, V 3 ....... V m )
NT En = fn (V 1 V 2, V 3 ... V m )
hvor V 1 V 2, V 3 ... V m variablene.
Det finnes ulike matematiske teknikker som brukes til å utvikle analytiske standarddata. Størrelsen på elementene vil avhenge av det spesielle tilfellet som er valgt. Vanligvis brukte teknikker er lineær programmering, regresjonsanalyse, kømodell, krøllinær regresjonsanalyse, ikke-lineær programmering etc.
Arbeidsforhold der analytisk standarddato er veldig nyttig og vellykket:
(a) Stillinger som involverer ikke-repeterende operasjoner med lang varighet.
(b) Lav lønnskostnad.
(c) Uvanlig metodevariasjon.
(d) Når et lite antall mennesker gjør identisk arbeid.
