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IE七大手法之工作抽查法.ppt


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IE七大手法之工作抽查法
The user can demonstrate on a projector or computer print the presentation and make it into e used in a
=6699次
因此需要将观测次数调整为6699次。
7. 决定观测时刻
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。
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。
(1)作两位数的乱数排列,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。假设乱数排列为:11、18、39、70、63、77、37、25、44、59、33、42、76、81、03。
(2)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。
(3)去掉大于30的数,得出11、18、20、13、27、25、09、16、03。
(4)取乱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为:
(480-11)/ 30=≈16(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。
(5)决定第二天第一次的观测时刻。取乱数排列的第二个数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。
(6)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,其余的观测策时刻随机性不强。
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:
上午 8:00-8:30 30分钟 工作准备及调整机器
8:30-11:45 195分钟 上午的工作时间
11:45-12:00 15分钟 收拾
下午 1:00-1:15 15分钟 准备下午的工作
1:15-4:30 195分钟 下午的工作时间
4:30-5:00 30分钟 收拾,打扫清洁
这样就必须各段断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:
上午和下午的工作时间共为195+195=390分,
工作时间内总共需观测(390/480)×200=163次。
8. 检查异常值作出结论
由工作抽样得到的观测结果,只是估计值,并不是真实值。用估计值代替真实值需要计算它的置信区间,若由异常值出现应剔除掉。
设以P`表示所观测时间发生率的真实值,P表示与之相应的估计值,由前面所讲的只是,P符合正态分布,其置信区间为:
Z — 正态分布下的Z值可查表得知
σ — 标准差
Z·σ — 估计值P的精确度
由正态分布曲线可知,当置信区间在X±3 σ的范围内时,%,因此置信区间可以限定在P`±3 σ即:
的范围内,超出此范围,就作为异常值除去。
例:设某项工作抽样10天,共观测了1000次,每天观测100次,观测结果见下表所示。请进行异常值处理。
解:由题意,n=100,P=,1-P=
子样本标准差
σ=(P(1-P)/n)1/2=((*)/100)1/2=
由3σ原则控制界限为:
故 控制上限=+=
控制下限=-=
由上表可知,第二天的工作率为67%,%,应作为异常值除去;第八天的工作率为94%,%,也应作为异常值除去。异常值除

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  • 上传人我是药仙
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  • 时间2022-05-20