标准工时被质疑，怎么办？
发现实际生产量远远低于标准工时对应的标准产量，现在现场质疑我们测定的标准工时的准确性，要求我们明年重新测定，该怎么办？
题目：
标准工时被质疑，怎么办？
作者：六号
来源：工业工程共学社
问题：
看了你工时测定两难的文章，很有感触。我们在一线员工的信任下完成了标准工时制定的工作。但是有了标准工时作为基准之后，发现实际生产量远远低于标准工时对应的标准产量。现在现场质疑我们测定的标准工时的准确性，要求我们明年重新测定，该怎么办？因为第一次测定标准工时，我心里面也没有什么底气，也想重新测定……
思考：
这个是一个复杂的问题，六号认为可以分为：
1、我们标准工时测定的基本方法有没有问题？
2、基本方法满足之后，是否还有其他问题？
3、没有达成标准产量，真的是标准工时有问题？
4、面对一个问题困惑，我该如何抉择？
1
标准工时测定的基本方法有没有问题？
首先我们要理解标准工时的定义。我查阅了一下百度，它给出的定义是：标准工时是在标准工作环境下，进行一道加工工序所需的人工时间。（这个定义还是在IE角度来讲还是相当不专业的，但估计很多老板、初学IE的人对标准工时的定义就是从这里来的。。。）
查阅industrial engineering handbook，我们再看看专业的定义：
Time standards have traditionally been defined as the time required by an average skilled operator, working at a normal pace, to perform a specified task using a prescribed method, allowing time for personal needs, fatigue, and delay.
就是说在一个普通熟练工人在带有生理宽放、疲劳宽放、延迟宽放的情况下，根据预定的标准操作手法，以正常速度操作所需要的时间。
差别是什么？专业的定义强调了：
1、没有说针对一个加工工序，只是笼统的说了一个工人在XXX情况下，需要的时间。如果针对一个加工工序容易和周期时间混为一谈。
2、工人是普通熟练，正常速度
3、宽放
4、标准操作手法
如果，以上四点的都注意到了，我想标准工时测定的基本方法上面，应该不会出现什么大的问题了。
在一个普通熟练工人在带有生理宽放、疲劳宽放、延迟宽放的情况下，根据预定的标准操作手法，以正常速度操作所需要的时间
2
基本方法满足之后，是否还有其他问题？
其实标准工时测定的基本方法是一种工程方法，并不是完美的，还有很多问题，比如：
1、霍桑效应 - Hawthorne Effect
当人意识到自己正在被别人观察时，他有改变自己行为的倾向。这种倾向可能导致他作业绩效变好，可能导致作业绩效变坏。
经常的，IE拿着摄像机到线上去测工时，总有一种感觉工人不是正常作业，总是感觉工人在欺骗你。在质检的时候，看到尾端随机抽检的人员来了，就把一些不良品先收着，等质检人员走了，再把不良品拿出来带条件放行。也有好的，感觉自己被重视了，更加努力的工作，绩效增长。
不论什么情况，观测被发现的时候，往往绩效是不准确的，这种不准确的程度到底是多少，很难有定论。有的公司采购了能远距离采集影像的设备，不让操作人员发现。有的公司采取了和工人聊天谈心，解除工人的心里防备。有的公司则用采集出来的数据做调整。
这些做法都有利有弊，挑选哪种方法也是仁者见仁，智者见智了。基于目前你们的状况，可能选择进一步和员工沟通比较好。我个人也是推荐用这种方式。
2、分辨率/精度
一般的，流水线的Takt Time会在10S-120S之间，有可能有更高，更低的，但是过高，过低的Takt Time会导致操作绩效的下降。
在这么一个要精确到5秒级别的Takt Time下，工时数据收集的精度应该达到多少呢？一般性要达到精确程度的1/10，也就是0.5秒。换句话说，如果你要精确到秒，那么测量的精度需要到0.1秒。
所以测量精度到秒，那么只能精确到10秒的级别。所以不要拿着测量到秒的工时数据和别人说，你看，我们是精确到秒的哦。测量精度和数据的准确度不是1：1的。
3、抽样误差
大家都知道统计数据需要一定的采样数量，一组数据说明不了问题。因为这一组可能正好是很低的，也可能正好是很高的。我们知道我们需要一定的置信度。但是多少人关注到了抽样误差呢？
在允许抽样误差在1*sigma（标准差）的时候，采样4组就能达到95%的置信度。而0.6*sigma需要11组数据。0.3*sigma就需要44组！很多企业都采集了3组，这就好比说，我知道人的寿命是在150岁以下，置信度是95%，这个95%的置信度又有何用呢？
此时注意！不要因为要缩小此抽样误差而大幅提高抽样次数，此项的投入产出比是十分低的。
当人意识到自己正在被别人观察时，他有改变自己行为的倾向
一般性精确程度要达到1/10
这一组数据可能正好很低，也可能正好很高
3
没有达成标准产量，真的是标准工时有问题？
如果按照上面的两个问题都思考过了，且觉得均没有什么问题，那么问题真的可能存在于现场。
一个生产过程当中，标准工时只是包括了一些增值时间（加工动作时间）、必要非增值时间（部分搬运动作时间）。但是没有包括非必要非增值时间（部分搬运动作时间、等待时间）。但是由于企业的组织管理水平的问题，非必要非增值时间的比例甚至可以超过50%！那就意味着，标准产量的一半都没有达到！
这点不要迫于现场的压力，去改动标准迎合他们，而是尽自己的一切耐心和他们讲解，标准工时已经经过了以上的条件检查。现在问题可能确实就是现场的浪费实在过多导致的问题，你愿意和他们一同找出问题，提高效率。相信在作业测定的时候，你有这样的基础。应该问题不大。
标准工时没有包括非必要非增值时间（部分搬运动作时间、拆放包装、等待时间）
4
面对一个问题困惑，我该如何抉择？
很多时候，很多人在遇到问题的时候，单单只看到了别人的问题，在会议上给对方抹黑。而这位朋友能怀疑自己的问题，想自己做得更好，这点十分可贵。
我赞同这样的一个做法：
遇到问题困惑之时，先从自己的做事的方法、态度上进行反省。
如果问题确实出在自己身上，那么首先要马上改正，同时要向受影响的人道歉。千万不要尝试用其他方法进行掩饰、掩盖，问题越来越大，最终纸包不住火，酿成大错！
但是如果经历过相对严谨求证、学习过程之后，发现自己确实没有大的过错，问题在别人身上。这时候我们也需要有勇气、用合适的方法指出别人的问题，并能够保持谦和的心态和别人一道解决这个问题，而不是趁机抓住别人的把柄，而落井下石。
这样，我认为才是面对问题困惑的最好的做法。
参考材料：
1、Industrial Engineering Handbook
2、All About 6 Sigma - the easy way to get started
3、论语
采集：段邺
编辑：段邺
排版：段邺
本文由“工业工程实践者”微信公众号小编整理、编辑，如有侵权，请联系删除。如需转载，请在公众号留言联系授权，未经授权不得转载。转载请务必保留此署名模块，否则按侵权处理。
推荐阅读：
招收在校生做文章编辑
有意请留言