最新人美版二年级美术上册《刷牙 1》PPT课件教学讲义ppt

人美版二年级美术上册《刷牙1》PPT课件 还是在吃饭之后？或者是睡觉之前？早晨起床之后？你每天在什么时间刷牙？ 你用什么刷牙？从古代就有人用各种各样的水漱口还有很多人用小绳子刷牙现在的人们大都用牙膏和牙刷你都用什么刷牙呢？ 你觉得刷牙的样子怎么画最有意思？不管怎么样，我们都不要这样再见！ 6.WorkSampling(1)运转分析和WorkSampling在生产现场中随着作业者和机器的移动的不同,将其分为几种不同类型的工作.如前一节所述可知,作业者和机器是由多种作业要素进行的.运转分析是指对一定时间内的生产性要素和非生产性要素进行分析,并为将生产系统改善得更好的一种方法.1)运转分析的目的①去除作业者和机器的等待等非生产性要素,用以提高生产性.②分析时间别的生产量或业务的变化,提高资源的有用度.③改善准备作业和结束作业等.④选定适当的标准时间,以决定适当的余裕率.⑤决定适当的作业者,设备和方法.2)运转分析的体系3)运转分析方法种类观测方法优点缺点在一定时间内使用秒表对观测对象进行连续观测,并测定各发生要素时间的.①可进行详细的分析①作业者,观测者的疲劳度高②观测范围被局限.③经费和努力较大连续观测法在即定的时间内,对观测对象进行瞬间观测,对结果进行统计性修正.①一次可进行多种观测②观测费用相对低下③观测者可同时进行其它业务①因只进行表面观测故不能进行详细的分析.瞬间观测法158作业日志–工时效率分析设备运转日志–设备综合效率分析连续运转分析(连续观测法)瞬间运转分析(瞬间观测法:WORKSAMPLINGVIDEO分析资料分析观测分析运转分析※通常在现场使用瞬间观测法(WORKSAMPLING) 作业者的作业要素和余裕要素·非常恶劣的作业环境·因处理重物而使作业速度降低由材料,部品的变形,变质等能够直接产生附加价值的作业要素·切削加工,钻孔加工等·部品组装·机器的操作(手动加工)主体作业观测要素内容事例在主体作业的前后,规律性的发生的作业要素.·材料装卸·加工物尺寸的测定·对正加工物的位置附属作业主作业为主作业进行的准备,结束作业以及周期中,定期性发生的要素.·为作业而进行的材料准备·搬运加工物·整理,其它附属作业(准备作业)作业要素尽管是必要的作业要素,但是一种不规则,偶然性发生的要素.·交换损坏的车刀·修正微小缺陷·非定期性的材料的补充作业余裕为充分满足人的生理的要素·会议及早会·作业途中的作业指示·规定时间内进行清扫.职务余裕(管理余裕)为恢复疲劳的自然要素.·去厕所·喝水生理余裕疲劳余裕因管理,监督者,作业者责任的无作业.·停电,机器故障,断品.·闲谈,不遵守上下班时间.无作业余裕要素机器的生产性要素和非生产性要素观测要素事例实运转空转暂停(延迟要素)停止(休息要素)生产性要素(正规要素)运转对材料,部品进行实际加工的状态尽管机器在转动,但材料,部品不在被加工的状态(Head的移动,加工中心内进行TOOL的交换等)非生产性要素(非正规要素)停止部品安装·卸下、损失、作业者不在、断品等造成的作业停止.与作业无关的,因管理目的而发生延迟的要素.158-1随着生产计划、所接订单的变化，日程计划等管理因素所导致的停止，也称作计划停止. (2)worksampling的目的为了有效的把握作业者和机器的运转状态,以任意的时间间隔对对象作业进行观测,并对各个要素构成费用进行统计性的推测的活动就称为,WORKSAMPLING.其活用目的为:①求出作业者活动时间的构成比例,发现并改善形成非运转的要因.②调查设备,机器的非运转率,改善非运转的要因.③设定包含准备时间在内的富裕时间.④把握期间别运转状态⑤探求管理上的问题点.以磨床为对象的WORKSAMPLING分析例对象:钻床现场材料的装,卸手动操作清扫切削粉切削时监视测量,检查材料搬运读图小计业务合意工具交换生理余裕小计非作业要素总计观测要素作业08:0508:1708:3908:4516:1716:24计%252828104112582291291839122808.910.010.037.14.08.92.981.84.33.26.413.94.3100101010101010作业要素余裕要素81100309910105158-2 Worksampling分析结果观测数百分率观测要素切削中监视作业要素余裕要素●●●●●●●●●●158-3手动操作清扫切削粉材料装卸搬运检查读图生理业务协议工具交换非作业10428282525118181291237%10%10%9%9%4%3%7%4%3%4%WORKSAMPLING是以统计理论为根据的瞬间观测法，由于在分析时间和分析费用上有优势所以在现场分析上广泛使用，该法适用与下面的情况.①反复性小的作业的现象分析②作业领域宽,移动频率多的作业的现象分析WORKSAMPLING分析结果的改善对象,①第一位的改善对象是占37%的最大比重的‘切削中的监视作业’②余裕要素占14%，其中，减少作业者的业务协议时间为第二位的对象③可以知道非作业的发生也占4.3%. (3)worksampling分析方法1)worksampling顺序体系①理解作业内容仔细观察作业内容，了解现场.②分解作业内容作业内容通常以要素作业单位进行分解.③定义要素作业为维持数据的一贯性，明确作业内容,而设定要素作业范围④计算观测次数设定发生机率,依据信赖度,精密度,并利用表或计算式求出观测次数，⑤确定每天巡回次数确定观测天数和观测者后再定每天巡回次数⑥确定观测时刻依据等间距或随机的时刻表而确定观测时刻⑦确定巡回路径为随机进行观测而定观测角度⑧准备观测用纸准备与目的符合的观测用纸对问题的定义确定调整目的，并且明确所需测定的内容得到现场负责人的承认得到调查对象的现场负责人的承认后，向作业者进行意图说明,并得到协助求得期待的精密度确定适当的精密度和绝对误差,同时考虑信赖度进行预备观测，树立观测计划理解作业内容,以分析的单位来分解作业依据所求精密度,求得观测次数确定观测天数,时刻,路径.按计划进行观测遵守观测位置,并依据计划进行观测.整理结果，检查精密度整理观测结果，除去异常数值，检查精密度结果整理，报告准备改善提案158-4 2)决定观测次数不进行预备观测或精密度的计算等活动,而依据WORKSAMPLING的目的,更多的活用下表所示的计量性观测次数的基准.计量性观测次数的基准1.一般目的(确认问题所在等)2.特征管理目的(分析等待的原因等)3.特征分析活动(求出准备作业或延迟的比率等)4.人或机器的运转率5.对较高精度的标准时间,余裕率,运转率的分析WORKSAMPLING的目的观测次数100次600次2,000次4,000次10,000次以上3)确定观测时间确定观测时间之前，随必要的观测次数和调查期间,确定每天的观测次数.例如:3600个sampling在20天内进行测定时，则观测次数为3,600个/20天＝180个/天然后根据对观测时间的进行决定,而使用随机Sampling法和等间距Sampling法观测.并为能够应用统计理论,在每次实施Sampling法时,相互间互相独立,为了能够将所有的时间平均分配在观测时间内,而适当的应用如下Sampling法.极简单的数表950622989408194660780915978142326355356141220985037183687432610163269577358421679380742942133869474192414101163214268787666478783807326689695066171067211559947187595132907093485453899093096124168942069133347104Sampling使用如下所示的数表，使选定的整体时刻相对均等.例)使用简单的数表的例解①确定根据随机抽样的观测时刻158-5 在此表中,从任意数值开始,纵向或者横向选定连续的3个数,并将其换算成进行观测的时刻.950→9:30(9→9时,50→60×0.50＝30分)622→6:13(6→6时,22→60×0.50＝13分)220→2:12(2→2时,20→60×0.50＝12分).用上列顺序决定时刻，如果工作时间为8:00~17:00(其中中餐时间12:00~13:00)时，将工作时间外的时刻除去，即,6:13分为工作时间以外故给予除去.随机时刻表1(19)0:050:200:55(22)1:10(20)1:20(24)1:352:303:05(16)3:10(25)3:153:25(21)3:454:004:10(18)4:354:555:00(15)5:05(17)5:355:55(23)6:206:456:507:107:2520:20(18)0:50(24)1:20(21)1:451:552:002:302:403:10(23)3:30(22)3:403:504:05(16)4:15(17)4:20(19)4:254:30(15)4:355:205:356:15(20)6:40(25)6:457:107:3530:10(16)0:350:55(24)1:001:101:45(19)2:002:05(21)2:452:50(22)3:003:203:30(20)4:404:454:555:00(18)5:35(25)6:006:05(23)6:35(15)6:407:107:35(17)7:5040:150:25(16)1:201:40(22)1:552:002:30(15)2:503:10(18)3:303:453:504:30(20)4:405:105:20(17)5:30(25)5:45(19)5:50(21)5:156:20(24)6:256:507:30(23)7:555(8)0:050:250:451:05(21)1:50(20)2:102:202:30(19)2:35(17)2:50(23)3:00(16)3:103:40(24)3:45(15)4:305:005:45(22)5:505:556:006:356:45(25)7:007:457:556(23)0:100:25(21)0:300:401:101:201:302:252:352:40(24)2:55(19)3:053:15(17)3:25(15)3:303:40(16)3:504:004:154:25(18)4:35(22)5:40(25)6:456:55(20)7:3570:15(21)0:20(16)0:35(15)0:501:001:25(23)1:40(22)1:501:552:45(25)3:053:50(19)4:004:25(18)4:45(20)5:005:10(24)5:156:206:256:506:557:157:40(17)7:458(17)0:05(18)0:20(15)1:051:251:302:052:25(24)2:40(16)3:003:204:254:454:50(25)4:555:055:155:505:55(22)6:00(20)6:10(19)6:206:35(23)7:107:10(21)7:2590:250:300:40(24)0:451:00(18)1:10(17)1:251:402:152:202:30(15)2:402:45(21)3:05(16)3:303:354:004:15(23)4:50(20)5:45(22)5:506:25(19)6:50(25)7:037:30100:050:150:401:301:45(21)2:202:25(22)3:10(20)3:40(15)3:504:15(24)4:204:30(25)4:404:555:005:15(19)5:205:25(23)6:05(17)6:45(18)7:157:257:35(16)7:5511(25)0:05(18)0:150:200:250:351:201:351:55(17)2:102:302:45(21)2:50(22)2:55(15)3:00(16)3:303:35(23)3:454:055:00(19)5:40(24)5:505:557:207:40(20)7:5012(22)0:100:200:301:30(19)1:451:502:25(25)2:35(17)3:053:103:503:554:054:104:50(21)5:10(16)5:25(15)5:30(24)6:006:056:156:30(18)6:50(23)6:55(20)7:2513(25)0:100:151:101:25(21)1:301:401:45(16)2:052:40(19)2:452:55(22)3:403:45(18)3:50(24)4:05(20)4:254:555:155:45(15)6:206:25(17)6:306:35(23)7:357:50140:10(17)0:150:20(22)0:25(24)0:50(18)1:251:35(23)2:10(20)2:152:402:553:35(21)3:404:35(16)4:45(19)5:055:105:506:056:207:057:107:20(25)7:50(17)7:55例2)利用随即时刻表进行观测时间测定的事例由于各数据群有25个时刻,若观测数少于25的话,按照括号内编号的顺序去掉该时刻.比25大的情况,将2个以上的数据群合并使用.158-6 ②等距sampling在Worksampling内选定观测时刻或观测地点时,主要使用等间sampling.例如,需要每1小时观测10次时,则分为6等份,即用类似于0分,6分,12分的顺序进行观测.4)作业情况的变化和SAMPLING周期的关系没有一定的作业周期的时候使用等间距sampling③层别sampling①随机作业情况时间作业周期和sampling周期不是整数倍时,可以使用等间距Sampling,但是如果是整数倍则使用随机Sampling②作业周期＜sampling周期使用随机sampling③作业周期＝sampling周期使用等间距sampling但是检讨周期是否成为整数倍④作业周期＞sampling周期使用等间距sampling.⑤有倾向性时母集团包含有异质要素时使用.例:上午,下午有悬殊的差异时,简单的随机抽样会使样本的分散变大,并且根据精密度sampling数量也增加.此时,依据母集团的特性别进行分层,在各层中进行随机抽样,并加重各个层的平均值.158-7 5)WORKSAMPLING的观测观测时注意不能参有观测者的主观意想,为了判断瞬间观测的状况,进行客观的判断,使用预先记录有各个要素观测项目的观测用纸,如果观测到项目以外的活动,则进行追加记录.观测用纸例W/S观测用纸现场名:观测对象：观测日:观测者:时间08:0308:1208:20合计故障bite交换材料待机等待吊车机器检验正规要素推迟要素小计休息大小便中计合计446421867121212小计作业要素非生产性要素休息要素无作业要素观测要素158-8 (4)WORKSAMPLING分析事例1)分析目的对组装产品的驱动装置中大型链轮齿的加工,组装现场的运转状态进行分析.去除不合理的要素,并提高效率.2)作业要素的定义分析对象:加工和组装链轮齿的作业者(总共有6人作业)要素作业:将正规要素和非正规要素分类后进行分析.*正规要素-组装及加工*非正规要素·起重机等待:为了抬起重物的等待.·机器点检:为了交换起重机以及机器间润滑运转的点检.·材料等待:为了组装加工物的等待.·清扫:机器加工后清扫.*非正规的休息要素·休息·去卫生间3)决定观测次数以及观测时刻参照作业时间,以20分为等间距取用Sampling,每天114次,总共观测3天.4)观测W/S用纸现场:S.G加工组装观测者:李哲民观测日:1998.5.21.Page:1/38:409:009:209:4010:0010:2010:4011:0011:2011:4012:0012:2013:5014:1014:3014:5015:1015:3015:50正规要素加工及组装吊车待机机器点检材料待机清扫小计大小便休息小计总计合计非正规要素推迟要素休息要素11211112111212181112233111111192222112333312111322376666666666666666666114计계778271613观测要素时间要素无作业要素158-9 非正规38%正规62%休息40%去卫生间15%起重机等待15%材料等待14%清扫8%机器点检8%全体作业构成非正规要素构成5)结果分析①与作业效率有关的正规作业率从62%应提高到75%以上.②去卫生间和休息要素占有整体作业的26%以上,因此应与强化作业管理一同改善业务的疲劳要素③消除加工和组装的不均衡,以缩减材料等待浪费.④改善搬运方法,去除起重机等待.作业现况6)实施改善对策加工,组装起重机等待机器点检材料等待清扫去卫生间休息合计观测要素日期5/215/225/23计构成比备注77827161311469455462111465736681911421119101811205334261.7%5.6%2.9%5.3%3.2%5.8%15.5%100.0%正规61.7%非正规38.3%延迟17.0%休息21.3%项目休息·因处理过重的物体,而增加现场作业者的疲劳·要求进行作业改善·因使用一台起重机而发生等待·要求搬运方法的改善·因加工和组装的时间不均衡而发生等待·改善工程间的不均衡现象改善案·设置脚板而调整作业高度·设置AirBalance改善资材处理·组装JIG改善为可以移动·使用能够适用于大型物的台车轮胎而不使用吊车·变更加工齿轮的机器的布置,缩短加工时间·组装人员去接收加工完成品,用以解除能力不均衡.起重机等待材料等待158-10 7)改善前·后比较8小时内，提高正规作业时间23%(1.14小时)△△△△△提高正规作业率23%以8小时为准的正规作业时间改善前:4.94h改善后:6.08h158-11 (5)Worksampling事例观测得到无作业比率为43.2%,特别是作业Morale和管理监督的不足引起的延迟达到30%以上.另外,生产的Lot结束时,因管理不足而使日别的非作业率的散布较大.业务开始前,需要通过正确的作业指示和监督以及Morale的提高进行改善.各观测项目的构成(N=3,139次,信赖度95%,相对精度±5%)主作业1,720次54.8%实际作业56.8%作业延迟1,048次33.4%延迟要素43.2%总观测数3,139次管理延迟289회9.2%准备,结束64次2.0%生理,疲劳延迟18次0.6%日别非作业趋势(观测期间:6/9~6/21)非作业率50403020100周六周一周二周三周四周五474651385239%158-12 因对作业的延迟,管理不足以及作业方法的不熟练等引发,并分析出的等待,闲谈,离开座位,步行较多,特别是在业务结束前观测得到早期作业完成.延迟要素别的发生频率()内是与整体观测数的比值时间别延迟发生率非作业率5040302010010点11点13点15点16点17点18点现象●作为非作业比率中较大项要素的等待和闲谈占有48%的比例.-观测得到等待是由于前工程品未完成以及对设备运转的监视较多.-作业不熟练引发的对话,有变成闲谈的倾向.●离开座位占有14%的比例.●因体系性的整理,整顿的不足引发的,随时寻找和整理资材时发生步行.●尽管观测对象即是小型,又是简单的组装,但是却有过多的搬运发生.●进餐以及上下班时间观测到非作业的变化.-上午的休息,感觉无力继续作业的现象.-由于用餐前和下班前开始的工作中止,使得非作业增加.25%(11%)23%(10%)14%(5.9%)13%(5.7%)10%(4.5%)5%3%6%等待闲谈离开座位步行整理搬运业务合意其他345次314次186次178次140次64次44次84次%休息午餐休息加餐158-13 依据WorkSampling结果进行的R-f分析中,将生产物流的合理化,现场管理水平的提高以及作业的Morale的提高成为最先改善的课题被提出.结果(Result)＝yA.等待较多最终要因(FinalFactor)=f(x)1.生产流程不流畅2.工程间的不均衡较严重3.已成标准化的作业不足4.没有明确的工程布置,只采取随机应变的对策.5.标准时间的信赖度较低6.管理监督者现场管理不足7.作业者的Morale较低8.不能进行作业场所的布置9.资材的接收不顺畅10.搬运,存放方式不合理11.物品的整理,整顿没有达到正规状态12.对Workmanship的培训,宣传不足.B.闲谈,业务合意等对话较多C.搬运,步行较多D.离开座位较多重点课题●生产物流流畅-工程再编成和有效果的布置.-改善搬运方式.●提高了现场管理的Skill-管理监督者的作用,权限,责任的明确化-现场的目标(生产性)管理-持续性的培训现场管理技法●提高现场的Morale-Workmanship培训-宣传业务规则,遵守基本-对成果的奖惩制度●资材接收的改善-主要品目的集中纳期管理-改善社内资材供应体系●管理.FeedbackSystem-运行生产性管理报告体系-现场确认以及Followup体系(假称“工厂Cleanup活动”)7.R-f(Result-factor)分析简要158-14 R-f(Result-factor)分析(1/4)Result等待过多没活干FactorB作业使用的物件没有准备好在前一工程加工的完成品没有传递过来.工程中外协品目不顺畅.材料没有准备好没有备料员.设备和人的作业时间不符.工程分配不合适.业务的正确指示不足.是被动的作业形态.移动前暂时停止.等待该批次的结束士气不高目标意识不足.作业方法费力.因熬夜的原因而疲倦.作业方法的标准化欠缺.作业前教育不足.FactorCFactorAFocus生产流程不顺畅工程间不均衡严重材料的供求不顺利.作业士气低下没有确定标准化作业管理.监督者的现场管理不足等材料.等待设备运转结束.不知道要做什么在向下工程传递前停止没有任何想法.解除着疲劳.等待作业指示不知道作业方法申请指导并等待.发愣暂时休息生产1部:5.5%生产2部:11.1%(y)f(x)158-15