郭安庆 满春水 衷扬 邹中泉
摘 要:本文针对焊接作业过程中,生产计划不容易制定准确,作业效果难以准确评估,成本和材料消耗配额难以实现有效控制等问题,对此,本文根据实际情况,采用线性化回归分析方法,分析累积工作量与单位平均作业时间之间的关系,建立了学习曲线方程,从而预测员工工时以及项目工期,消耗料等成本费用,进行项目周期成本核算等。可以进一步分析员工实际作业过程中的有效时间,员工的学习能力和适岗能力,然后可以作为员工考核和转岗依据。
关键词:工序作业时间;学习曲线;回归方程;工时预测
中图分类号:F715 文献标识码:A
1.学习曲线及线性回归方程
2.应用学习曲线预测工期方法
2.1 作业时间回归分析
现以某模拟工件焊工培训为例,根据培训的统计资料显示,培训一名成熟的焊工需要累计有效焊接长度为150m焊道,原定培训工作量为0.5工日/m。该工件每日培训工作量与工作时间消耗情况前十周的实测值(班组平均值)见表1。
再利用r檢验法进行线性相关关系的显著性检验,取α=0.01,则有rα(n-2)=0.765,|r|= 0.993> 0.765。故可认为Y与X间的线性相关关系高度显著。
2.2 工序作业时间学习曲线
由b=1gc/lg2,可知学习率c=10c=10b×1g2=90.3%, a=10= 0.921工日/m。
则焊工作业的标准学习曲线为y=0.921x1g0.903/1g2
根据以上学习曲线模型。预测单位焊缝长度人工工日为y=0.921x1g0.903/1g2 =0.4409工日/m,总的工日为0.4409×150= 66.1工日。根据原有培训计划,其培训工作量为0. 5工日/m。则该工件焊接培训总人工工日为0. 5×150= 75工日。
通过学习曲线效应的应用,培训单位可以节约75-66.1=8.9工日,培训人员人工费用可降低11.9%, 总成本可降低3%~5%,培训单位在成本核算以及生产过程中可以此作为控制标准。
参考文献
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