ਕੰਮ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਅਧਿਐਨ

ਲਾਭ:

• ਮਿਆਰੀ ਸਮਾਂ, ਟੈਂਪੋ ਰੇਟਿੰਗ ਅਤੇ ਭੱਤਾ (ਭੱਤਾ) ਸੰਕਲਪਾਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
• ਏਆਈ ਦੇ ਨਾਲ ਨੌਕਰੀ ਦੇ ਪੜਾਅ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਈਸੀਆਰਐਸ ਅਨੁਕੂਲਨ ਅਤੇ ਐਮਟੀਐਮ/ਲਾਈਨ ਬੈਲੇਂਸਿੰਗ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
• ਅਸਲ ਮਾਪ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ AI-ਸੁਝਾਏ ਗਏ ਮਿਆਰੀ ਸਮੇਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਦੇ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ

ਕੰਮ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਉਦਯੋਗਿਕ ਇੰਜਨੀਅਰਿੰਗ ਦੇ ਸਥਾਪਿਤ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ: ਇੱਕ ਬਿਹਤਰ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਢੰਗ ਅਤੇ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਮਿਆਰੀ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਢੰਗ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕੇ ਕਿ ਕੰਮ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ (ਵਿਧੀ ਦਾ ਅਧਿਐਨ) ਅਤੇ ਇਹ ਮਾਪਣਾ ਕਿ ਇਸ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨਾ ਸਮਾਂ ਲੱਗਦਾ ਹੈ (ਸਮਾਂ ਅਧਿਐਨ)। ਮਿਆਰੀ ਸਮਾਂ; ਇਹ ਲਾਗਤ, ਸਮਰੱਥਾ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ, ਲਾਈਨ ਸੰਤੁਲਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਤਸਾਹਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦਾ ਆਧਾਰ ਹੈ। ਗਲਤ ਸਟੈਂਡਰਡ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਗਲਤ ਕੀਮਤ ਅਤੇ ਅਸਥਾਈ ਟੀਚੇ। AI ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਨੌਕਰੀ ਦੇ ਕਦਮਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ, ECRS ਸੁਧਾਰ ਵਿਚਾਰ ਪੈਦਾ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਲਾਈਨ ਸੰਤੁਲਨ ਬਲੂਪ੍ਰਿੰਟਸ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹੈ; ਪਰ ਟੈਂਪੋ ਗਰੇਡਿੰਗ ਅਤੇ ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਦਾ ਮਾਪ ਖੇਤਰ ਤੋਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਸਟੈਂਡਰਡ ਟਾਈਮ ਅਕਾਉਂਟਿੰਗ ਅਤੇ AI ਦੀ ਸਹੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਾਂਗੇ।

ਮਿਆਰੀ ਸਮੇਂ ਦੇ ਹਿੱਸੇ

ਮਿਆਰੀ ਸਮਾਂ ਕਈ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਕੱਚੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

1) ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤਾ ਸਮਾਂ (NZ): ਇੱਕ ਸਟੌਪਵਾਚ (ਔਸਤ) ਨਾਲ ਮਾਪਿਆ ਗਿਆ ਕੱਚਾ ਸਮਾਂ। 2) ਆਮ ਸਮਾਂ (NZ) = OZ × ਟੈਂਪੋ (ਰੇਟਿੰਗ ਫੈਕਟਰ) - ਗਤੀ "ਆਮ" ਗਤੀ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਓਪਰੇਟਰ ਦੀ ਰੇਟਿੰਗ ਹੈ। - 100% = ਆਮ, 110% = ਆਮ ਨਾਲੋਂ ਤੇਜ਼, 90% = ਹੌਲੀ। 3) ਮਿਆਰੀ ਸਮਾਂ (SZ) = NZ × (1 + ਸ਼ੇਅਰ ਅਨੁਪਾਤ) - ਸ਼ੇਅਰ: ਨਿੱਜੀ ਲੋੜ, ਥਕਾਵਟ (ਆਰਾਮ), ਲਾਜ਼ਮੀ ਦੇਰੀ।

ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਉਦਾਹਰਣ. ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਅਸੈਂਬਲੀ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਦਾ ਔਸਤ ਦੇਖਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਸਮਾਂ 45 ਸਕਿੰਟ ਹੈ, ਦੇਖਿਆ ਗਿਆ ਟੈਂਪੋ 110% ਹੈ, ਅਤੇ ਕੁੱਲ ਮਾਰਜਿਨ 15% ਹੈ:

NZ = 45 × 1.10 = 49.5 ਸਕਿੰਟSZ = 49.5 × (1 + 0.15) = 49.5 × 1.15 ≈ 56.9 ਸਕਿੰਟ

ਇਸ ਲਈ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਅਸਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਤੇਜ਼ ਹੈ (ਟੈਂਪੋ ਉੱਚਾ ਹੈ), ਹਾਸ਼ੀਏ ਦੇ ਜੋੜ ਦੇ ਨਾਲ ਮਿਆਰੀ ਸਮਾਂ ਨਿਰੀਖਣ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਟੈਂਪੋ ਮੁੱਲ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਨਿਰਣਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਨੁਭਵ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ; AI ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਇਸ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਧਿਆਨ ਦਿਓ: ਜਦੋਂ AI ਨੂੰ "ਮਿਆਰੀ ਸਮੇਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ" ਲਈ ਕਹਿੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਟੈਂਪੋ ਅਤੇ ਹਾਸ਼ੀਏ ਨੂੰ ਦੇਣਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ। ਜੇਕਰ AI ਸਵੈ-ਇੱਛਾ ਨਾਲ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ "ਸਮਝੋ ਟੈਂਪੋ 100% ਹੈ" ਅਤੇ ਜਾਰੀ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਧਾਰਨਾ ਫੀਲਡ 'ਤੇ ਅਸਲੀਅਤ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਮਿਆਰੀ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਵਿਗਾੜ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਕਿੰਨਾ ਕੁ ਨਿਰੀਖਣ? (ਨਮੂਨਾ ਆਕਾਰ)

ਇੱਕ ਮਾਪ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਹੈ. ਲੋੜੀਂਦੇ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਲੋੜੀਂਦੇ ਭਰੋਸੇ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਮੋਟਾ ਪਹੁੰਚ ਪਹਿਲੇ ਕੁਝ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਦੀ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਵੇਖਣਾ ਅਤੇ ਟੀਚੇ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ n ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨਾ ਹੈ।

ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਨਿਰੀਖਣਾਂ (ਸਕਿੰਟਾਂ) ਦੇ ਨਾਲ 95% ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਅਤੇ ±5% ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਓ। ਫਾਰਮੂਲਾ ਅਤੇ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਲਿਖੋ। ਨਿਰੀਖਣ: {{ 44, 46, 45, 48, 43, 47, ... }} ਅੱਗੇ: ਕੀ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਦੀ ਮੌਜੂਦਾ ਸੰਖਿਆ ਕਾਫ਼ੀ ਹੈ, ਜੇਕਰ ਨਹੀਂ, ਤਾਂ ਹੋਰ ਕਿੰਨੇ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ?

AI ਨਾਲ ਮੈਥਡ ਸਟੱਡੀ ਅਤੇ ECRS

ਵਿਧੀ ਅਧਿਐਨ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੰਮ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਰਨਾ ਹੈ। ECRS ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੈ: ਖ਼ਤਮ ਕਰੋ, ਜੋੜੋ, ਮੁੜ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰੋ, ਸਰਲ ਬਣਾਓ।

ਭੂਮਿਕਾ: ਤੁਸੀਂ ਕੰਮ ਦੇ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ ਮਾਹਰ ਇੱਕ ਉਦਯੋਗਿਕ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਹੋ। ਕੰਮ: ECRS ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੇ ਨਾਲ ਹੇਠਲੇ ਕੰਮ ਦੇ ਕਦਮਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ। ਹਰੇਕ ਕਦਮ ਲਈ: ਕੀ ਇਸ ਕਦਮ ਨੂੰ ਖਤਮ/ਮਿਲਾਇਆ/ਮੁੜ ਕ੍ਰਮਬੱਧ/ਸਰਲ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ? ਠੋਸ ਸੁਝਾਅ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਸਮੇਂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਨੂੰ ਲਿਖੋ। ਕੰਮ ਦੇ ਪੜਾਅ ਅਤੇ ਮਿਆਦ (ਸਕਿੰਟ):1. ਸ਼ੈਲਫ ਤੋਂ ਹਿੱਸਾ ਲਓ (6)2. ਇਸ ਨੂੰ ਕਾਊਂਟਰ 'ਤੇ ਰੱਖੋ (4)3. ਹੱਥੀਂ ਪੇਚ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ (8)4। ਟਾਰਕ ਰੈਂਚ ਨਾਲ ਕੱਸੋ (5)5। ਚੈੱਕ (3) 6. ਮੁਕੰਮਲ ਹੋਏ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਬਕਸੇ ਵਿੱਚ ਪਾਓ (5)ਨਿਯਮ: ਸੁਝਾਵਾਂ ਤੋਂ ਬਚੋ ਜੋ ਐਰਗੋਨੋਮਿਕਸ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਾਲ ਸਮਝੌਤਾ ਕਰਨਗੇ; ਹਰੇਕ ਸੁਝਾਅ ਨੂੰ "ਫੀਲਡ ਟੈਸਟ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ" ਨੋਟ ਦਿਓ।

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:

ਇਸ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰੋ।

ਸੰਦਰਭ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ; AI "ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ" ਵਰਗੇ ਆਮ ਅਤੇ ਲਾਗਤ-ਅਗਿਆਨਵਾਦੀ ਸੁਝਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਕੱਢਦਾ ਹੈ।

ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:

ECRS ਦੇ ਨਾਲ ਹੇਠਲੇ ਕੰਮ ਦੇ ਪੜਾਵਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸੁਝਾਅ ਦਿਓ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਮੌਜੂਦਾ ਉਪਕਰਨਾਂ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਬਿਨਾਂ ਵਾਧੂ ਨਿਵੇਸ਼ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਲਈ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਸਕਿੰਟ ਲਾਭ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਗੁਣਵੱਤਾ/ਐਰਗੋਨੋਮਿਕਸ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ। ਜਿੱਤਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜੋ ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਅੰਦਾਜ਼ਨ ਚੱਕਰ ਸਮੇਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ। ਕਦਮ: {{ ... }}

ਦੂਜੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਰੁਕਾਵਟ (ਕੋਈ ਵਾਧੂ ਨਿਵੇਸ਼ ਨਹੀਂ) ਜੋਖਮ ਅਤੇ ਮਾਪਣਯੋਗ ਵਾਪਸੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ; ਇਹ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਲਾਈਨ ਸੰਤੁਲਨ

ਅਸੈਂਬਲੀ ਲਾਈਨ 'ਤੇ ਵਰਕਸਟੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਲੋਡ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨ ਨਾਲ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਅਤੇ ਵਿਹਲੀ ਉਡੀਕ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਬੁਨਿਆਦੀ ਧਾਰਨਾਵਾਂ:

ਟਾਕਟ ਟਾਈਮ = ਉਪਲਬਧ ਉਤਪਾਦਨ ਸਮਾਂ / ਮੰਗ (ਲੋੜੀਦੀ ਗਤੀ) ਸਟੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਸੰਖਿਆ = ਕੁੱਲ ਕੰਮ ਸਮੱਗਰੀ / ਟਾਕਟ ਸਮਾਂ (ਰਾਉਂਡ ਅੱਪ) ਲਾਈਨ ਕੁਸ਼ਲਤਾ = ਕੁੱਲ ਕੰਮ ਸਮੱਗਰੀ / (ਸਟੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ × ਸਾਈਕਲ ਸਮਾਂ)

ਉਦਾਹਰਨ: ਕੁੱਲ ਕੰਮ ਸਮੱਗਰੀ 180 ਸਕਿੰਟ/ਟੁਕੜਾ, 450 ਮਿੰਟ ਉਤਪਾਦਨ ਪ੍ਰਤੀ ਦਿਨ, ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਮੰਗ 300 ਟੁਕੜੇ:

ਤਖਤ = (450 × 60) / 300 = 27000 / 300 = 90 ਸਕਿੰਟ/ਟੁਕੜਾ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਸਟੇਸ਼ਨ = 180 / 90 = 2 ਸਟੇਸ਼ਨ

AI ਤਰਜੀਹੀ ਸਬੰਧਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸਟੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਕੰਮ ਸੌਂਪਣ ਲਈ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤਰਜੀਹੀ ਚਿੱਤਰ ਸਹੀ ਹੈ ਅਤੇ ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ ਅਸਲ ਵਿੱਚ takt ਤੋਂ ਵੱਧ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਸੁਝਾਅ: AI ਦੁਆਰਾ ਸੁਝਾਏ ਗਏ ਸਟੇਸ਼ਨ ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ ਵਿੱਚ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ-ਇੱਕ ਕਰਕੇ ਜੋੜ ਕੇ ਤਸਦੀਕ ਕਰੋ ਕਿ ਹਰੇਕ ਸਟੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੁੱਲ ਸਮਾਂ ਟੈਕ ਟਾਈਮ ਤੋਂ ਵੱਧ ਨਹੀਂ ਹੈ। AI ਕਦੇ-ਕਦਾਈਂ ਸਟੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਟਾਕਟ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕੰਮ ਸੌਂਪਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ "ਸੰਤੁਲਿਤ" ਵਜੋਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਮਿੰਨੀ ਕੇਸ: ਅਰੀਅਲ ਸਟੈਂਡਰਡ

ਟੈਕਸਟਾਈਲ ਵਰਕਸ਼ਾਪ ਵਿੱਚ ਸਿਲਾਈ ਸਟੇਸ਼ਨ ਲਈ ਮਿਆਰੀ ਸਮਾਂ ਕਈ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਅਤੇ ਓਪਰੇਟਰ ਹਮੇਸ਼ਾ ਟੀਚੇ ਤੋਂ ਵੱਧ ਜਾਂਦੇ ਹਨ. ਉਦਯੋਗਿਕ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਕੇਰੇਮ ਨੌਕਰੀ ਦਾ ਦੁਬਾਰਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਉਹ 15 ਨਿਰੀਖਣ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਟੈਂਪੋ ਦਾ 95% (ਇੱਕ ਥੋੜ੍ਹਾ ਹੌਲੀ ਓਪਰੇਟਰ) ਵਜੋਂ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ 12% ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ AI ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਮਿਆਰੀ ਸਮੇਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ECRS ਦੁਆਰਾ ਸੁਧਾਰ ਸੁਝਾਵਾਂ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। AI ਇੱਕ ਕਦਮ ਨੂੰ ਦੁਵੱਲੇ ਪੈਰਲਲ ਕੰਮ (ਦੋ ਹੱਥਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ) ਦੇ ਸੁਝਾਅ ਨਾਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਕੇਰੇਮ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਚੱਕਰ ਦਾ ਸਮਾਂ ਘਟਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਨਵਾਂ, ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਮਿਆਰ ਸਥਾਪਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਅੰਤਰ: ਪੁਰਾਣੇ ਸਟੈਂਡਰਡ, ਅਪਡੇਟ ਕੀਤੇ ਟੈਂਪੋ ਅਤੇ ਵਿਧੀ ਨਾਲ ਗਣਨਾ ਕੀਤੀ ਗਈ। AI ਨੇ ਗਣਨਾ ਅਤੇ ਸਿਫਾਰਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ; ਮਨੁੱਖ ਨੇ ਟੈਂਪੋ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਫੀਲਡ ਟੈਸਟਿੰਗ ਕੀਤੀ।

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

• ਸ਼ੇਅਰਾਂ ਨੂੰ ਭੁੱਲਣਾ: ਅਰਾਮ ਅਤੇ ਨਿੱਜੀ ਸ਼ੇਅਰਾਂ ਨੂੰ ਨਾ ਜੋੜ ਕੇ ਗੈਰ-ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ (ਬਹੁਤ ਛੋਟੇ) ਮਿਆਰ ਪੈਦਾ ਕਰਨਾ।
• ਟੈਂਪੋ ਨੂੰ AI 'ਤੇ ਛੱਡਣਾ: ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਟੈਂਪੋ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਅਨੁਮਾਨ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ।
• ਨਾਕਾਫ਼ੀ ਨਿਰੀਖਣ: ਸਿੰਗਲ/ਕੁਝ ਮਾਪਾਂ ਨਾਲ ਮਾਪਦੰਡ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ; ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰੋ.
• ਸਟੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਵੱਧ ਟੈਕਟ: ਲਾਈਨ ਬੈਲੇਂਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸਟੇਸ਼ਨ ਦੇ ਲੋਡ ਦੀ ਟੈਕ ਸਮੇਂ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ।
• ਸਟੈਂਡਰਡ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ: ਜਦੋਂ ਤਰੀਕਾ ਬਦਲਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਪੁਰਾਣੇ ਸਟੈਂਡਰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਣਾ।

ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ

• ਮਿਆਰੀ ਸਮਾਂ = ਆਮ ਸਮਾਂ × (1 + ਅੰਕ); ਆਮ ਸਮਾਂ = ਦੇਖਿਆ ਗਿਆ ਸਮਾਂ × ਗਤੀ। ਸਾਰੇ ਤਿੰਨ ਭਾਗ ਲੋੜੀਂਦੇ ਹਨ.
• ਪੇਸ ਰੇਟਿੰਗ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਨਿਰਣਾ ਹੈ; AI ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਨਿਰੀਖਣ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ।
• ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਦੀ ਲੋੜੀਂਦੀ ਗਿਣਤੀ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ; ਇੱਕ ਮਾਪ ਨਾਲ ਇੱਕ ਮਿਆਰ ਸਥਾਪਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ।
• ECRS ਵਿਧੀ ਸੁਧਾਰ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਢਾਂਚਾ ਹੈ; ਰੁਕਾਵਟ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਦੇ ਨਾਲ ਸੁਝਾਅ ਮੰਗੋ।
• ਇਹ ਤਸਦੀਕ ਕਰਨਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਹਰੇਕ ਸਟੇਸ਼ਨ ਲਾਈਨ ਬੈਲੇਂਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਟੈਕ ਟਾਈਮ ਤੋਂ ਵੱਧ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

ਕੋਈ ਨੌਕਰੀ ਚੁਣੋ (ਅਸਲ ਜਾਂ ਕਾਲਪਨਿਕ, 5-7 ਕਦਮ)। ਕਦਮਾਂ ਦੇ ਔਸਤ ਨਿਰੀਖਣ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਨੋਟ ਕਰੋ, ਇੱਕ ਟੈਂਪੋ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ 105%) ਅਤੇ ਸ਼ੇਅਰ ਅਨੁਪਾਤ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ 13%) ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ। AI ਨੂੰ ਮਿਆਰੀ ਸਮੇਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਕਦਮ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰੋ। ਗੰਭੀਰ ਤਸਦੀਕ: NZ ਅਤੇ SZ ਦੀ ਹੱਥੀਂ ਗਣਨਾ ਕਰੋ ਅਤੇ AI ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ। ਫਿਰ ECRS ਨਾਲ ਕਦਮਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋ ਅਤੇ "ਕੋਈ ਵਾਧੂ ਨਿਵੇਸ਼ ਨਹੀਂ" ਦੀ ਰੁਕਾਵਟ ਦੇ ਨਾਲ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਦੋ ਸੁਝਾਅ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ; ਹਰੇਕ ਸੁਝਾਅ ਦਾ ਦੂਜਾ ਲਾਭ ਜੋੜੋ ਅਤੇ ਨਵਾਂ ਚੱਕਰ ਸਮਾਂ ਲੱਭੋ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੀ ਮੰਗ ਨੂੰ ਮੰਨੋ ਅਤੇ ਟੈਕ ਟਾਈਮ ਅਤੇ ਸਟੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਗਿਣਤੀ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ; ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ AI ਦਾ ਸਟੇਸ਼ਨ ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ takt ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈ।