المكاسب:
- القدرة على حساب الوقت القياسي وتصنيف الإيقاع ومفاهيم البدل (البدل).
- القدرة على إنتاج تحليل خطوات الوظيفة وتحسين ECRS ومسودات موازنة MTM/الخط باستخدام الذكاء الاصطناعي
- القدرة على تطبيق نظام التحقق من الأوقات القياسية التي يقترحها الذكاء الاصطناعي باستخدام بيانات القياس الحقيقية
تعد دراسة العمل أحد التخصصات التأسيسية للهندسة الصناعية: إنتاج طريقة عمل أفضل وأوقات قياسية واقعية من خلال الفحص المنهجي لكيفية إنجاز العمل (دراسة المنهج) وقياس المدة التي يستغرقها (دراسة الوقت). التوقيت القياسي؛ إنه أساس التكلفة وتخطيط القدرات وموازنة الخط وأنظمة الحوافز. المعيار الخاطئ يعني تسعيرًا خاطئًا وأهدافًا غير واقعية. يعتبر الذكاء الاصطناعي قويًا في هذا المجال في تحليل خطوات العمل، وتوليد أفكار تحسين ECRS، ووضع مخططات موازنة الخطوط؛ لكن تصنيف الإيقاع وقياس الوقت الفعلي يأتي من الميدان. سنغطي في هذه الوحدة المحاسبة الزمنية القياسية والدور المناسب للذكاء الاصطناعي.
مكونات الوقت القياسي
يتم اشتقاق الوقت القياسي من الوقت الخام المرصود في عدة خطوات.
1) الوقت المرصود (NZ): الوقت الخام الذي يتم قياسه بساعة توقيت (متوسط). 2) الوقت العادي (NZ) = OZ × الإيقاع (عامل التصنيف) - السرعة هي تصنيف المشغل بالنسبة إلى السرعة "العادية". - 100% = عادي، 110% = أسرع من الطبيعي، 90% = بطيء. 3) الوقت القياسي (SZ) = NZ × (1 + نسبة المشاركة) - الأسهم: الحاجة الشخصية، التعب (الراحة)، التأخير الحتمي.
مثال صغير. لنفترض أن متوسط الوقت المرصود لعملية التجميع هو 45 ثانية، والإيقاع المرصود هو 110%، والهامش الإجمالي 15%:
NZ = 45 × 1.10 = 49.5 ثانيةSZ = 49.5 × (1 + 0.15) = 49.5 × 1.15 ≈ 56.9 ثانية
لذا، على الرغم من أن الأداء الفعلي سريع (الإيقاع مرتفع)، إلا أنه مع إضافة الهوامش فإن الوقت القياسي يتجاوز الوقت المرصود. قيمة الإيقاع هنا هي حكم هندسي ذاتي وتتطلب خبرة؛ لا يستطيع الذكاء الاصطناعي ملاحظة ذلك نيابةً عنك.
انتبه: عندما تطلب من الذكاء الاصطناعي "حساب الوقت القياسي"، تأكد من تحديد الإيقاع والهامش. إذا قال الذكاء الاصطناعي تلقائيًا "افترض أن الإيقاع هو 100%" واستمر، فقد لا يعكس هذا الافتراض الواقع على أرض الملعب وسيشوه وقتك القياسي.
كم الملاحظة؟ (حجم العينة)
قياس واحد لا يكفي؛ هناك تقلب العملية. يتم تحديد عدد الملاحظات المطلوبة إحصائيًا بناءً على الثقة والدقة المطلوبة. يتمثل النهج التقريبي في النظر إلى تباين الملاحظات القليلة الأولى وحساب n المطلوب لدقة الهدف.
تقدير عدد الملاحظات اللازمة للحصول على ثقة 95% ودقة ±5% مع الملاحظات الأولية التالية (بالثواني). اكتب الصيغة والافتراضات.الملاحظات: {{ 44، 46، 45، 48، 43، 47، ... }}التالي: هل العدد الحالي من الملاحظات كافٍ، وإذا لم يكن كذلك، كم عدد الملاحظات الأخرى المطلوبة؟
دراسة المنهجية وECRS مع الذكاء الاصطناعي
الغرض من دراسة الطريقة هو القيام بالمهمة بشكل أفضل. يعد استعلام ECRS إطارًا قويًا: الإزالة والدمج وإعادة الترتيب والتبسيط.
الدور: أنت مهندس صناعي متخصص في دراسة العمل. المهمة: تقييم خطوات العمل التالية باستخدام إطار عمل ECRS. لكل خطوة: هل يمكن حذف/دمج/إعادة ترتيب/تبسيط هذه الخطوة؟ اكتب اقتراحات ملموسة وتأثيرات زمنية مقدرة. خطوات العمل والمدة (ثواني):1. خذ الجزء من الرف (6)2. ضعه على المنضدة (4)3. قم بتشغيل المسمار يدويًا (8)4. تشديد مع وجع عزم الدوران (5)5. تحقق (3)6. ضع الجزء النهائي في الصندوق (5)القاعدة: تجنب الاقتراحات التي من شأنها المساس ببيئة العمل والجودة؛ قم بإعطاء كل اقتراح ملاحظة "يجب اختباره ميدانيًا".
موجه ضعيف / موجه قوي
حث ضعيف:
تسريع هذا.
بدون سياق؛ يقدم الذكاء الاصطناعي اقتراحات عامة وغير مكلفة مثل "إضافة الأتمتة".
مطالبة قوية:
قم بتحليل خطوات العمل التالية مع ECRS وتقديم الاقتراحات التي تنطبق فقط على المعدات الموجودة ودون الحاجة إلى استثمارات إضافية. حدد مكاسب الثواني المقدرة والمخاطر المحتملة للجودة/بيئة العمل لكل توصية. أضف المكاسب واحسب وقت الدورة المقدر الجديد. الخطوات: {{ ... }}
ويتطلب القيد الفوري الثاني (عدم وجود استثمار إضافي) المخاطرة والعائد القابل للقياس؛ وهذا يجعل التوصيات قابلة للتطبيق بشكل مباشر.
موازنة الخط
تعمل موازنة الحمل بين محطات العمل على خط التجميع على تقليل الاختناقات وانتظار الخمول. المفاهيم الأساسية:
وقت التكت = وقت الإنتاج المتاح / الطلب (السرعة المطلوبة) الحد الأدنى لعدد المحطات = إجمالي محتوى العمل / وقت التكت (تقريبًا) كفاءة الخط = إجمالي محتوى العمل / (عدد المحطات × وقت الدورة)
مثال: إجمالي محتوى العمل 180 ثانية/القطعة، 450 دقيقة إنتاج يوميًا، الطلب اليومي 300 قطعة:
تاكت = (450 × 60) / 300 = 27000 / 300 = 90 ثانية / قطعة الحد الأدنى للمحطة = 180 / 90 = محطتان
ينشئ الذكاء الاصطناعي مسودة في إسناد المهام إلى المحطات بناءً على العلاقات ذات الأولوية؛ لكن عليك التحقق من صحة مخطط الأولوية وأن المهمة لا تتجاوز المهارة فعليًا.
نصيحة: في مهمة المحطة التي يقترحها الذكاء الاصطناعي، تأكد من أن الوقت الإجمالي لكل محطة لا يتجاوز وقت العمل عن طريق جمعها واحدة تلو الأخرى. يقوم الذكاء الاصطناعي أحيانًا بتعيين مهام تتجاوز اللباقة إلى محطة معينة ويقدمها على أنها "متوازنة".
حالة صغيرة: معيار غير واقعي
تم تحديد الوقت القياسي لمحطة الخياطة في ورشة النسيج منذ سنوات عديدة، ودائمًا ما يتجاوز المشغلون الهدف. يعيد المهندس الصناعي كرم دراسة الوظيفة: يأخذ 15 ملاحظة، ويقيم الإيقاع بنسبة 95% (مشغل بطيء قليلاً)، ويحصل على الحصة بنسبة 12%. يقوم بإدخال هذه البيانات في الذكاء الاصطناعي، ويحسب الوقت القياسي، ويطلب اقتراحات التحسين عبر ECRS. يجمع الذكاء الاصطناعي بين خطوة واحدة واقتراح العمل المتوازي باليدين (باستخدام اليدين). كيرم يختبر الاقتراح في الميدان؛ يتناقص وقت الدورة ويتم إنشاء معيار واقعي جديد. الفرق: محسوب بالمعيار القديم والإيقاع والطريقة غير المحدثة. لقد أدى الذكاء الاصطناعي إلى تسريع العمليات الحسابية والتوصية؛ قام الإنسان بتقييم الإيقاع والاختبار الميداني.
الأخطاء الشائعة
- نسيان الأسهم: إنتاج معايير غير واقعية (قصيرة جدًا) من خلال عدم إضافة الراحة والأسهم الشخصية.
- ترك الإيقاع للذكاء الاصطناعي: بناءً على التخمين دون إجراء تقييم شخصي للإيقاع في الميدان.
- مراقبة غير كافية: وضع معايير بقياسات مفردة/قليلة؛ تجاهل التقلب.
- محطة تتجاوز التكت: عدم مقارنة حمل المحطة مع زمن التكت في موازنة الخط.
- عدم تحديث المعيار: الاستمرار في استخدام المعيار القديم عند تغيير الطريقة.
باختصار
- الوقت القياسي = الوقت العادي × (1 + البسط)؛ الوقت الطبيعي = الوقت المرصود × السرعة. جميع المكونات الثلاثة مطلوبة.
- تصنيف السرعة هو حكم هندسي شخصي؛ لا يمكن للذكاء الاصطناعي أن يراقبك.
- يتم تحديد العدد الكافي من الملاحظات عن طريق الإحصائيات؛ لا يمكن إنشاء معيار بقياس واحد.
- يعد ECRS إطارًا قويًا لتحسين الطريقة؛ اطلب الاقتراحات مع القيود والمخاطر.
- تأكد من التحقق من أن كل محطة لا تتجاوز وقت العمل الخاص بها في موازنة الخط.
مهمة التطبيق
اختر وظيفة (حقيقية أو خيالية، 5-7 خطوات). لاحظ متوسط الأوقات التي تمت ملاحظتها للخطوات، وحدد الإيقاع (على سبيل المثال 105%) ونسبة المشاركة (على سبيل المثال 13%). اطلب من الذكاء الاصطناعي حساب الوقت القياسي وعرض كل خطوة. التحقق النقدي: احسب NZ وSZ يدويًا وقارنهما بالذكاء الاصطناعي. ثم قم بتحليل الخطوات باستخدام ECRS واحصل على اقتراحين على الأقل مع قيد "عدم وجود استثمار إضافي"؛ أضف المكسب الثاني لكل اقتراح وابحث عن وقت الدورة الجديد. أخيرًا، افترض الطلب اليومي واحسب وقت العمل والحد الأدنى لعدد المحطات؛ تحقق مما إذا كانت مهمة محطة الذكاء الاصطناعي تتجاوز المهارة.