工作抽样方法 定稿模板.docx

1、工作抽样方法 定稿模板工 作 抽 样 方 法Working sampling methods中华人民共和国国家标准目 次 前言 引言 1 范围 12 规范性引用文件 13 工作抽样方法应用范围和条件 13.1 应用范围 13.1.1 工作改善 13.1.2 制定时间定额和产量定额 13.2 应用条件 14 工作抽样方法及要求 14.1 抽样前的准备 14.1.1 确定观察项目 14.1.2 观察项目分类 24.1.3 确定必要的观察次数 24.1.4 确定观察时刻 24.1.5 确定巡回路线 34.1.6 制定表格 34.2 观察记录 34.3 整理分析 34.3.1 填写结果汇总表 34.3

2、.2 计算事项发生率 34.3.3 剔除异常值 34.3.4 验算抽样误差 34.3.5 写书面结论或报告 4附录A（资料性附录）工作抽样表 5A.1 工作抽样观察记录表 5A.2 工作抽样结果汇总表 5附录B（规范性附录）事项发生率Py值对应的N值 6B.1 事项发生率py值对应的N值 6附录C (规范性附录)确定观察时刻的随机时刻表 8C.1 随机时刻表 8C.2 随机时间表的使用方法 8附录D（资料性附录）工作抽样方法使用 10D.1 时间计算公式 10D.1.1 作业时间比率Tzb 10D.1.2 基本（机动）时间比率Tjb 10D.1.3 辅助时间比率Tfb 10D.1.4 宽放时间

3、比率Tkb 10D.1.5 完成系数Twx 10D.1.6 单件时间Td 10D.1.7 标准时间Ts 11D.2 使用示例 11前 言 本标准的附录A、附录D为资料性附录，附录B、附录C为规范性附录。本标准由中华人民共和国劳动和社会保障部提出。本标准由全国劳动定额定员标准化技术委员会归口。本标准起草单位：劳动和社会保障部劳动工资司、中国劳动学会劳动标准专业委员会、中国北方车辆集团公司。本标准主要起草人：汪志洪、王文有、吴宝良、郑蜀洪、刘福文。 本标准首次制定。 引 言 为充分发挥劳动定额定员工作在企业管理的基础作用，本标准规定了劳动定额定员工作中的工作抽样方法及要求。应用工作抽样方法标准制定

4、劳动定额定员标准更具有规范性、准确性、合理性、适用性和先进性。它对促进企业管理、增强企业竞争能力，提高工作效率、劳动生产率，降低产品成本和提高经济效益将起到积极作用。工 作 抽 样 方 法1 范围本标准规定了工作抽样主要术语和定义、应用范围、工作抽样程序、方法及要求。本标准适用于工作时间消耗过程中采用工作抽样方法分析研究时间消耗情况及制定劳动定员定额。2 规范性引用文件 下列文件中的条款通过本标准的引用而成为本标准的条款。凡是注日期的引用文件，其随后所有的修改单（不包括勘误的内容）或修订版均不适用于本标准。然而，鼓励根据本标准达成协议的各方面研究是否可使用这些文件的最新版本。凡是不注明日期的引

5、用文件，其最新版本适用于本标准。GB/T 1416393工时消耗分类、代号和标准时间构成3 工作抽样方法应用范围和条件3.1 应用范围3.1.1 工作改善a) 研究时间消耗的构成比例，分析劳动者在劳动过程中各类时间消耗的构成比例；b) 分析工时消耗和浪费的原因，改进工时利用和消除工时损失；c) 分析研究各岗位工作负荷情况，调整岗位负荷量和人员配备比例，为进一步调整组织机构及合理的人员配备提供依据；d) 调查工作班内各类设备的利用情况，研究设备开动状况，为合理组织生产提供依据。3.1.2 制定时间定额和产量定额 根据劳动过程中各类定额时间的消耗比例和完成的产量，制定时间定额、产量定额。3.2 应

6、用条件 a) 适用于观察对象相对集中的生产、工作场所； b) 需要得到生产工作场所的管理者和被观察对象的配合，维持原有的生产工作状态；c) 观察人员必须经过事先的培训，熟悉活动事项分类，掌握工作抽样的方法、要领。4 工作抽样方法及要求4.1 抽样前的准备4.1.1 确定观察项目 观察项目根据抽样项目确定。4.1.2 观察项目分类 项目确定后，随即按工时消耗分类方法确定对观察项目的分类，其工时消耗代号应符合GB/T 1416393的规定。4.1.3 确定必要的观察次数 必要的观察次数是根据抽样调查时规定的绝对误差或相对误差而定。采用绝对误差时，必要的观察次数按公式（1）计算；采用相对误差时，必要

7、的观察次数按公式（3）计算。 （1） 式中： N 必要的观察次数； Py 事项发生率；E 绝对误差。 E = S（2） 式中：S 相对误差。（3）事项的发生率（Py）开始是通过较少的预备抽样或估计获得。随观察次数的不断增加，需按一定的时间间隔不断计算Py值，直到计算的Py值基本稳定为止。 绝对误差、相对误差在1、3、5、10时，Py值对应的N值见附录B。4.1.4 确定观察时刻4.1.4.1 确定必要的巡回观察次数工作抽样适应观察众多观察对象，例如：对车间全部操作工人进行观察，去现场作一次巡回，可以获得许多次观察。 巡回观察的总次数（K）按公式（4）计算。K = N/m（4） 式中：m 一次巡

8、回观察对象数。4.1.4.2 确定计划观察工作日数每工作日安排的巡回次数除以巡回观察的总次数（K），便得到计划观察工作日数。例如：必要巡回观察总次数为100次，一名观察员一工作班内巡回观察25次，则计划用4个工作班时间完成全部观察。4.1.4.3 确定观察时刻。方法有：a)不等间隔观察时刻查表法：可用附录C中的确定观察时刻的随机时刻表。用卡片抽取：抽样前准备一套按一定时间间隔作成的卡片，间隔时间应大于巡回一次所需时间。卡片使用前应充分混合，根据要求确定巡回观察次数，随意从卡片中抽取相应的张数，然后，将抽出的卡片按时间顺序排列出来，便是一张随机观察的时刻表。b)等间隔观察时刻第一次观察时刻是随机

9、的，其方法同上。以后各次观察时刻是按一定时间间隔确定。例如：每隔10min、15min观察一次。4.1.5 确定巡回路线 巡回路线可选“Z”形、环行、直线形等，因为观察次数多，走的路线又长，为了便于观察，应预先研究并确定最佳路线。4.1.6 制定表格 制定工作抽样观察记录表、工作抽样结果汇总表，格式见附录A。4.2 观察记录 按预先规定的观察时刻和巡回路线进行巡视。当观察人员到达固定的观察位置时，立即将每一瞬间看到的作业活动事项，用代号记录在工作抽样观察记录表上。4.3 整理分析4.3.1 填写结果汇总表 每工作日观察终止，将一工作日观察结果汇总，填写到工作抽样结果汇总表。4.3.2 计算事项

10、发生率 按公式（5）计算每工作日观察事项的发生率：Ps（5）4.3.3 剔除异常值在完成全部观察次数后，利用公式（6）对抽样数据进行检验。当事项发生率控制界限PL大于上控制值或小于下控制值时，属异常值，予以剔除。 （6） 式中：PL 事项发生率控制界限；n 每工作班观察次数； 按工作日计算平均事项发生率。4.3.4 验算抽样误差 根据剔除不正常数据后进行的观察次数和事项发生率计算抽样误差，计算出的抽样误差小于或等于事先规定的误差，则可行；大于事先规定的误差，则要继续进行抽样观察，直至满足条件为止。可靠度为95%时抽样误差计算公式如下： （7） （8） 式中： Py事项发生率；4.3.5 写书面

11、结论或报告 按抽样的目的，根据抽样结果推断出总体，写成书面结论或报告。附 录 A（资料性附录）工作抽样表A.1 工作抽样观察记录表表A.1 工作抽样观察记录表观察对象设备名称设备型号工序编号N0-序号分 类（组）第一组第二组第三组观察时刻时间消耗代号观察时刻时间消耗代号观察时刻时间消耗代号A.2 工作抽样结果汇总表表A.2 工作抽样结果汇总表观察日期第一天第二天第三天第四天第五天合计事项发生率%观察项目观 察 结 果 附 录 B（规范性附录）事项发生率Py值对应的N值 表 B.1 事项发生率Py值对应的N值 单位为次Py%ES10%5%3%1%1%3%5%10%NeNs123456789101

12、112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748121619232630333640434648515457596264676971737577798183848688899091929394959697979899999910016324762769210211813114415716918119320521622623624625626627528429230030831632333033734334935436036536937337738138438739039239539739839

13、944871301712112512903273644004354705035355675986276566847117387637878118348568768969169349519689839981012102410361048105810671076108310901096110011041108396678116415361900225626042944326736003916422445244816510053765644590461566400663668847084729675007696788480618236840085568704884489769100921693249

14、421951696009676974498049856990099369964396000019600001293000960000760000626667531429460000404444360000323636293333267692245714226667210000195294182222170526160000150476141818133913126667120000113346108148102857979319333389032850008121277647742867111188108652636256460000575615523853203509094888946957

15、451064400002177781437041066678444569630590485111244939400003596032593297442730225186233342170020247189481777816720157581488014074133341265012016114291088210371989394459024862882547902756872526952666763966138589256575431521850121584007840051720384003040025067212571840016178144001294511733107089829906

16、784007812728968216400601956735357506748004554432641143917373335613400324931062971284427242611250324002302221021212036195618781804396001360012934960076006267531546004045360032372934267724582267210019531823170616001505141913401267120011391092102998093489185081377774371268265362660057655353151048947045

17、2 续表 B.1 单位为次Py %ES10%5%3%1%1%3%5%10%NeNs4849505152535455565758596061626364656667686970717273747576777879808182838485868788899091929394959697989910010010010010010010099999898979696959493919089888684838179777573716967646259575451494643403633302623191612844004004004004003993983973953923903873843813773

18、733693653603543493433373303233163083002922842752662562462362262162081931811691571441311181029276624732161110111111111111110911071104110010951090108310761067105810481036102410129989839689519349168968768568348117887637387126846566285985675365034704364003643282902512121711308844998499961000099969984996

19、49936990098569804974496769600951694249324921691008976884487048556944082368064788476967500739670846864663664006156590456445376510048164524422439163600327629442604225620001516116478439643333416334000038431369233547234074327273142930175289662779726667255742451623492225002153820606197011882417971171431633815556147951405413333126321194811282106331000093838780819376197059651259775455494444443956247830112553210516671237816404481546264444542714103394237863637349333533219308929632842272426112500239422902190209219971905191617291644156214821404132812541182111210