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文档简介

1、利用工作效率分析确定工时标准,目录,标准定制面对的问题 相关的数学模型建立 基于效率分析确定标准的分析 应用收益实证 结论,标准定制面对的问题(1),配置变化影响标准定制,工业工程的时间研究方法对于稳定的、重复的操作,则可以获得比较准确的时间标准。 对于ATO生产模型的产品、且配置变化多样、生产模型不固定的情况而言,其准确率就大打折扣。,标准定制面对的问题(2),工时定额管理要求工时标准要相对准确,华为工时管理对工作效率指标做了明确的管制目标90%-110,要求较高; 有些产品模型和生产模型并不完全适合工时定额考核与管理。,工作效率=产品工时(实际出勤工时-间接工时 - 异常工时),标准定制面

2、对的问题(3),对工作效率及工时标准的准确性的认识,工作效率实际上反映了工时标准的准确性,直接反映员工投入与获得之间的关系。 标准定制存在一定的问题。 利用效率指标分析确定工时标准是非常有益的探索。,相关的数学模型建立(1),提出问题,工作效率 = 产品工时(实际出勤工时-间接工时 - 异常工时) 产品工时 = 产量 (Q) X 标准单元时间 (T) Eff = T单元 X Q产出 H投入,如何识别量增加还是工时虚高? 产量增加的比较基准如何确定? 工时调整多少比较合适?,相关的数学模型建立(2),数学模型建立(1),Eff = (T单元 x Q产出) / (T Std x Q产出) T单元

3、/ T Std T Std T单元 / Eff,1、假设标准的真值为Tstd,工作效率的计算符合下述关系式;,相关的数学模型建立(3),数学模型建立(2),Cp Q产出(T单元Q产出 Eff%) = Eff% TStd,2、假设单位时间的产出量为Cp,Cp的计算符合下列关系式,相关的数学模型建立(4),数学模型建立(3),Q/QT/T,3、投入一定的情况下,产能的变化率等于标准时间的变化率。,基于效率分析确定标准的分析1,前提条件,周期(每季度)性地统计分析工作效率地历史数据,根据单位时间产出率的变化,回归确定时间标准。 由于单个产品项目的效率很难获取,借用团队平均效率做近似计算。,基于效率分

4、析确定标准的分析2,时间不变分析模型,根据工作效率,求得平均单位时间的产出数量作为比较基准,高出平均产出数量,则认为员工努力对工作效率有贡献,反之没有贡献。,目标值AVG【33110+33(118%-2)+33(120%-3%)】28.88,基于效率分析确定标准的分析3,时间一次变化的分析模型,工艺改进,标准时间出现一次变化。根据时间的变化等于产出量的变化,可以获得一个标准时间值,再根据相同时间的分析模型获得两个值,取其平均值作为调整目标。,基于效率分析确定标准的分析4,时间一次变化的分析模型计算过程,步骤1:时间从36.6降低34.7,降低(36.6-34.7)36.6=5%,单位产出量增加

5、5%;,T StdAVG(108%+115%)0.0336X(1+5%) =31.7280,步骤2:根据时间不变分析模式;,T StdAVG(34.7108% + 34.7(115%-3%) =31.5559 目标值AVG【31.7280+31.5559】31.6420,基于效率分析确定标准的分析5,时间二次变化的分析模型,工艺改进,标准时间出现多次变化,以最小时间为分析对象; 根据时间的变化等于产出量的变化,可以获得一个标准时间值; 按T Std T单元 / Eff计算可以获得一个时间取其平均值作为调整目标。,基于效率分析确定标准的分析6,时间二次变化的分析模型计算过程,步骤1:时间从15降

6、低12,降低(15-12)15=20%,单位产出量增加20%,T Std114%0.08X(1+20%)=11.6667,步骤2:当月工时产出;,T Std12112%=10.7143 目标值AVG(10.7143 + 11.6667)11.1905,应用收益实证(1),单元调整顺利实施,从第三季度开始推行上述方法的实际应用,在单元调整方面:,应用收益实证(2),工作效率改进明显,网络总测准确率提高6%。 传输总测准确率提高7%。 无线总测准确率提高6%。,应用收益实证(3),工时降低情况,传输总测1-6月平均工时降低率1.01%,7-10月平均工时降低率3.11%,提高208%; 网络总测部1-6月平均工时降低率0.47%,7-10月平均工时降低率0.79%,提高68%; 无线总测的数据没有导入系统,没有测算。,结论,实践证明,在华为当前的生产模式下,基于工作效率分析确定工时标准的方法是切实可行

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