第8章工作抽样
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8.1 工作抽样的原理
一、工作抽样的概念 二、工作抽样的特征 三、工作抽样的用途 四、工作抽样的优缺点 五、工作抽样与秒表测时比较
一、工作抽样的概念
概念：工作抽样（Work Sampling）是指对作业 者和机器设备的工作状态进行瞬时观测，调查各种 作业活动事项的发生次数及发生率，进行工时研究， 并用统计方法推断各观测项目的时间构成及变化情 况。
例8-1 经过100次观测，求得某设备的开动率（或作业率、 工作率）为75%，若取绝对误差为±3%，求观测次数？
解：按式(8-5)得： n=4P(1-P)/E2=4×0.75(1-0.75)/(0.03)2=833(次) 已经观测了100次，尚需追加（833-100）次=733次 。
二、工作抽样的实施步骤
预定时间标准
秒表时间研究
工作抽样
标准资料法
五、工作抽样与秒表测时比较
项目
工作抽样
测时
测定方法
测定工具 观测者的 疲劳程度
对观测对象的状态进 行瞬时观测 目视
不太疲劳
对观测对象的状态进行连续测 定
秒表或计时器
相当疲劳，观测者必须专心
一名观测者可以观测 观测对象 多名对象；可以同时
观测作业者和设备
观测时间
工作抽样的概念例证。
工作抽样的概念例证
✓ 例如，欲调查某车间设备的开动情况，经过数日随机 抽样观察120次，发现有90次处于工作状态，30次处 于停止，则可推断该车间设备开动率、停止率为：
开动 9率 010% 07% 5 停止 3率 010% 02% 5
120
120
✓ 若对该车间的4名作业者（A、B、C、D）进行秒表测 时，其工作状态如图8-1所示，可以推算出阴影部分的 面积占63.75%。若采用工作抽样法，可以选择任意时 刻对被观测对象进行观测。图8-1右侧箭头表示观测次 数是10次，同时观测了4名操作者，所以总观测次数为 10次×4=40次。将统计结果列成表格，如表8-1所示。
只能得到平均结果，得不到详尽细致的反应个 别差异（如同类作业的时间差异）的资料。
若操作者发现观测者时，有可能改变其工作态 势，会使观测结果失真。
对生产周期短或重复性高的作业，不如使用秒 表测时。
工作抽样由于无法将作业分细，所以只适用 第三、四阶次的作业。
第一阶次 动作 第二阶次 单元 第三阶次 作业 第四阶次 工序
37.5 ％
36.25 ％
1.25 ％
✓从表中可见，操作者作 业次数为25次，非作业 状态为15次，因此操作 者的作业率=（25/40） ×100%=62.5%,但前述 秒表测时得到的作业率 为63.75%，两者仅相差 1.25%，该差值就是工作 抽样的误差值。实践证 明，误差值随观测次数 增多而减少，观测次数 越多，误差值越小，与 秒表测时越接近。
主要用途
分析工时利用，确定各 类宽放时间的标准资料
为制定工序标准时间提供实测 作业时间，分析改进操作方法
瞬间观察，调查活动事 方法特点 项发生次数与发生率
对工序作业进行多次重复观察 与记录
8.2 工作抽样的方法和步骤
一、工作抽样的方法 二、工作抽样的实施步骤
一、工作抽样的方法
工作抽样的原理来自于数理统计的理论，以概率法则作 为基础的方法，欲取得正确的工作抽样结果，必须遵循两 条基本原则：一是保证每次抽样观测的随机性；二是要有 足够的抽样观测次数。但由于工作抽样法毕竟不是全数调 查，就可能产生误差（见前述）。解决问题的办法是给一 个允许的误差范围，只要所取样本数足够大，使测定的结 果在允许的范围内，就认为达到一定的可靠度和精度了。
1、明确调查目的范围 2、调查项目分类 3、确定观测路径 4、设计工作抽样观测表 5、试观测及总观测次数的确定 6、向有关人员说明调查目的 7、正式观测 8、观测数据的整理与分析
1、明确调查目的范围
✓ 调查目的不同，则观测的项目及分类，观测的次数，观 测表格的设计，观测时间及数据处理的方法也不同。例 如，调查设备开动率，则要明确调查的范围，是一台设 备，还是车间主体设备。若观测人的工作比率，也要明 确测定的对象和范围，以便后面工作开展。
2、可靠度与精度
✓二项分布：假定某一作业项目的实际作业率为P（或称 工作率或称发生率），则空闲率为q=1-P，则此作业的 概率分布为二项分布。
✓根据统计学中二项分布标准差σ为： P(1 P)
P —— 观测事项的发生率（开始为估计值）； n n —— 抽样观测次数（即样本数）。
（8-1）
✓统计学证明，若P不是很小（5%以上），当nP≥5时，则 二次分布非常接近正态分布。
✓对一般的工作抽样来说，通常取绝对误差E为2%—3%，相 对误差S为5%—10%。对于绝对误差依据经验规定，按工作 抽样的目的不同可在表9-4中查出允许的绝对误差值的大小
。
表8-4 不同抽样目的允许的绝对误差E值
目的
调查停工，等待时间等管理上的问题 作业改善
决定工作地布置等宽放率 制订标准时间
E值
可以同时观测作业者和设备 根据观测目的可自由决定
得到的是工作率
秒表时间研究
对观测对象的状态进行连续测定 秒表或计时器
相当疲劳，观测者必须专心 1名观测者只能观测1名对象； 同时观测作业者和设备有困难
实际上难以在很长时间观测 直接得到时间值
三、工作抽样的用途
工作抽样法是对作业直接进行观测的时间研究方法，最 适合于对周期长、重复性较低的作业进行测定。
2
3
1
2
3
机 人 1
机
机
人
人
机
机
机4
人
人
人
4
6
5
4
6
5
图8-5 机器与操作者的配置平面图
4、设计工作抽样观测表
95.45%
-3σ －2σ
99.73%
-σ
X
+σ
图8-2 正态分布曲线
+2σ
+3σ
✓在工作抽样中，标准偏差σ的取值大小和抽样结果的可靠度 对应。工作抽样一般可取2σ的范围，即确定95%（实际 95.45%）的可靠度，其含义是在抽取100个子样中有95个是 接近总体（或称母体）状态的，后者说事前预定抽样数据中 有95%以上落入±2σ的范围内，剩下的有5%可能落在±2σ范 围之外。
每 件 产 品 标 准 时 间 生 观 产 测 总 总 数 时 量 间 作 业 率 评 比 率 （ 1 宽 放 率 ）
四、工作抽样的优缺点
工作抽样的优点
工作抽样的缺点
测定效率高且经济 有时往返走路时间多，应合理安排观测路线。
观测数据失真小，准 确性高 时间的随机性很强
方法简便、适用
观测结果精度易保证
大分类 工作
全
作
业
停工
时
间
闲置
中分类 工作中
准备中 等待中
机械休止
图8-3 设备观测项目分类图
小分类
加工 准备机械 准备工具 整理加工品 等待（有工作） 等待（无工作）
修理 走动中
缺席 工人不足 制造能力不均衡 订货计划不均衡
大分类
作 业
中分类 基本作业
辅助作业
小分类
作业 监视
正规作业
狭
临时作业
A
B
C
D
1
2 3 4
5 6
7 8 9 10
图8-1 4名作业者工作状况
工作状态 非工作状态
表8-1 统计表
工作状态 3 3 2 4
1 3 2 3 2 2 25 工作状态
工作抽样法
62.5 ％
秒表测时法 误差
63.75 ％ 1.25 ％
非工作状态
1 1 2 0 3 1 2 1 2 2 15 非工作状态
设备管理改善。研究机器（设备）的开动情况，查找 机器开动率低的原因，对每一台机器可能出现的原因进 行抽样调查，通过分析了解哪类机器会出现哪类原因， 停止多长时间，对重要原因采取相应对策，有计划的对 机器进行保护，改进其生产能力。
为制定标准时间，确定宽放率。利用工作抽样可以很 容易的制定除疲劳宽放以外的宽放时间标准，这样和秒 表测时法、预定时间标准化（PTS法）等结合来制定标 准时间。
义
自动化机械
作
化学反应
业
计器等
标准作业（收拾作业）
随时作业
调整机械 测量等
作 作 业业 操 作时
间
全
作
非
业
生
产
时
作
业 间
非 作 业
搬运作业（搬运工作）
修理保养
（研磨工具、机器设备的 小修理、注油等）
作业宽放
作业等待（原材料、半成品、检
验、搬运）
管理等待
洽商（联络、原始记录）
管
工厂走动
开工时的准备、下班时间的收拾及其它（开 灯、开窗、清扫、关灯关窗灯）
2、调查项目分类
✓ 根据调查的目的和范围，就可对调查对象进行分类。如 只是单纯调查机器设备的开动率，则观测项目可分为 “工作（既开动）、停工（停机）、闲置”三项。如果 进一步了解停工和闲置的原因，则应将可能发生的原因 详细分类，以便进一步了解，图8-3是对设备的观测项 目分类图。图8-4是操作人员的观测项目分类图。
可靠度：可靠度是指观测结果的可信度，其含义是指子 样（体）符合母体（总体）状态的程度。工作抽样可靠 度一般都是预先给定，通常可靠度定为95%。
精确度：精确度就是允许的误差，工作抽样的精确度分 为绝对误差E和相对误差S。当可靠度为95%时，
E22 P(1P)
n
S E 2 1P
P
nP
（8-2） （8-3）
根据观测目的可自由 决定
观测结果 得到的是工作率
一名观测者只能观测一名对象； 同时观测作业者和设备有困难
实际上难以在很长时间观测 直接得到时间值
项目
工作抽样
秒表测时
研究对象 工作班制度工时
研究重点
测定制度工时的利用情 况及各类工时消耗比例
工序作业时间
测定工序及其组成要素的作业 时间，研究工序结构与操作方 法合理性
➢1、正态分布
➢2、可靠度与精度
➢3、工作抽样观测次数n的确定
1、正态分布
✓正态分布是概率分布中的一种极为重要的分布，用途十 分广泛，工作抽样法处理的现象接近于正态分布曲线。 以平均数为中线的两侧取标准差的1倍、2倍、3倍时，其 面积分别为总面积的68.25%、95.45%、99.73%。
68.27%
作业改善。测定操作者或机器的空闲时间占总时间的比 率，以及工作时间占总时间的比率。求出空闲比率后，再 对其空闲部分的时间构成细分成项目，加以观测记录，利 用各种分析技巧查找原因，谋求作业改善，使作业负荷合 理化。
工 作 比 率 总 工 观 作 测 次 次 数 数 100% 空 闲 比 率 总 空 观 闲 测 次 次 数 数 100%
理
宽 放
宽
放
洗手、上厕所
时
生理宽放 间
wk.baidu.com
休息（喝水、拭汗、消除疲劳）
疲劳宽放
怠工（迟到、早退）
可避免宽放
图8-4 操作人员观测项目分类图
3、确定观测路径
✓ 在观测前，首先按绘制被观测者的设备及操作者的平面 位置图和巡回观测的路线图，并注明观测的位置。工时 测定人员按事先规定好的巡回路线在指定的观察点上作 瞬间观察，判定操作者或机器设备的活动属于哪一类事 项，并记录在调查表上。图8-5为某工厂的机器与操作者 的配置平面图。图中圆圈为观测机器的位置，X为观测操 作者的位置，带箭头的线表示巡回路线。
二、工作抽样的特征
与秒表时间研究相比，工作抽样具有测定效率高、经济 性好、方法简便、易于掌握、测量精度高等特点，能满足 使用要求，并能适用于多种作业。
表 8-2 工作抽样法的特点
项目
测定方法 测定工具 观测者的 疲劳程度 观测对象
观测时间 观测结果
工作抽样
对观测对象的状态进行瞬时观测 目视
不太疲劳 1名观测者可以观测多名对象；
±3.6％～4.5％ ±2.4％～3.5％ ±1.2％～1.4％
±1.6％～2.4％
3、工作抽样观测次数n的确定
✓原则：在满足可靠度及观测精度的前提下，确定合理的 抽样次数。 ✓方法：图表法和计算法。
图表法：在作业率（工作率）已知条件下，根据观测 目的、观测误差（相对误差或绝对误差）确定观测次 数可利用表8-5来确定。
计算法：当可靠度设定为95%时
n =4P(1-P)/ E2 （8-4） ✓式中，E为绝对精度，S为相 n=4(1-P)/S2P （8-5） 对精度，P为观测事件发生率，
n为需观测的次数。
✓确定P值有两种办法，一是根据以往的经验统计数，先大 致选定一个P值；另一种办法是可预先进行100次左右的试 观测来求P。注意，预观测次数并非仅仅为了计算用，可作 为整个观测次数的一部分，计入总观测次数中。
表8-3 正态分布概率
范围（ ±σ） ±.076σ ±1σ ±1.96σ ±2σ ±2.586σ ±3σ ±4σ
概率（％） 50.0 68.27 95.0 95.45
99.0 99.73 99.99
6σ是一个目标，这个质量水平意味的是所有的过程和结果中， 99.99966% 是无缺陷的，也就是说，做100万件事情，其中只 有3.4件是有缺陷的，这几乎趋近到人类能够达到的最为完美 的境界。
一、工作抽样的概念 二、工作抽样的特征 三、工作抽样的用途 四、工作抽样的优缺点 五、工作抽样与秒表测时比较
一、工作抽样的概念
概念：工作抽样（Work Sampling）是指对作业 者和机器设备的工作状态进行瞬时观测，调查各种 作业活动事项的发生次数及发生率，进行工时研究， 并用统计方法推断各观测项目的时间构成及变化情 况。
例8-1 经过100次观测，求得某设备的开动率（或作业率、 工作率）为75%，若取绝对误差为±3%，求观测次数？
解：按式(8-5)得： n=4P(1-P)/E2=4×0.75(1-0.75)/(0.03)2=833(次) 已经观测了100次，尚需追加（833-100）次=733次 。
二、工作抽样的实施步骤
预定时间标准
秒表时间研究
工作抽样
标准资料法
五、工作抽样与秒表测时比较
项目
工作抽样
测时
测定方法
测定工具 观测者的 疲劳程度
对观测对象的状态进 行瞬时观测 目视
不太疲劳
对观测对象的状态进行连续测 定
秒表或计时器
相当疲劳，观测者必须专心
一名观测者可以观测 观测对象 多名对象；可以同时
观测作业者和设备
观测时间
工作抽样的概念例证。
工作抽样的概念例证
✓ 例如，欲调查某车间设备的开动情况，经过数日随机 抽样观察120次，发现有90次处于工作状态，30次处 于停止，则可推断该车间设备开动率、停止率为：
开动 9率 010% 07% 5 停止 3率 010% 02% 5
120
120
✓ 若对该车间的4名作业者（A、B、C、D）进行秒表测 时，其工作状态如图8-1所示，可以推算出阴影部分的 面积占63.75%。若采用工作抽样法，可以选择任意时 刻对被观测对象进行观测。图8-1右侧箭头表示观测次 数是10次，同时观测了4名操作者，所以总观测次数为 10次×4=40次。将统计结果列成表格，如表8-1所示。
只能得到平均结果，得不到详尽细致的反应个 别差异（如同类作业的时间差异）的资料。
若操作者发现观测者时，有可能改变其工作态 势，会使观测结果失真。
对生产周期短或重复性高的作业，不如使用秒 表测时。
工作抽样由于无法将作业分细，所以只适用 第三、四阶次的作业。
第一阶次 动作 第二阶次 单元 第三阶次 作业 第四阶次 工序
37.5 ％
36.25 ％
1.25 ％
✓从表中可见，操作者作 业次数为25次，非作业 状态为15次，因此操作 者的作业率=（25/40） ×100%=62.5%,但前述 秒表测时得到的作业率 为63.75%，两者仅相差 1.25%，该差值就是工作 抽样的误差值。实践证 明，误差值随观测次数 增多而减少，观测次数 越多，误差值越小，与 秒表测时越接近。
主要用途
分析工时利用，确定各 类宽放时间的标准资料
为制定工序标准时间提供实测 作业时间，分析改进操作方法
瞬间观察，调查活动事 方法特点 项发生次数与发生率
对工序作业进行多次重复观察 与记录
8.2 工作抽样的方法和步骤
一、工作抽样的方法 二、工作抽样的实施步骤
一、工作抽样的方法
工作抽样的原理来自于数理统计的理论，以概率法则作 为基础的方法，欲取得正确的工作抽样结果，必须遵循两 条基本原则：一是保证每次抽样观测的随机性；二是要有 足够的抽样观测次数。但由于工作抽样法毕竟不是全数调 查，就可能产生误差（见前述）。解决问题的办法是给一 个允许的误差范围，只要所取样本数足够大，使测定的结 果在允许的范围内，就认为达到一定的可靠度和精度了。
1、明确调查目的范围 2、调查项目分类 3、确定观测路径 4、设计工作抽样观测表 5、试观测及总观测次数的确定 6、向有关人员说明调查目的 7、正式观测 8、观测数据的整理与分析
1、明确调查目的范围
✓ 调查目的不同，则观测的项目及分类，观测的次数，观 测表格的设计，观测时间及数据处理的方法也不同。例 如，调查设备开动率，则要明确调查的范围，是一台设 备，还是车间主体设备。若观测人的工作比率，也要明 确测定的对象和范围，以便后面工作开展。
2、可靠度与精度
✓二项分布：假定某一作业项目的实际作业率为P（或称 工作率或称发生率），则空闲率为q=1-P，则此作业的 概率分布为二项分布。
✓根据统计学中二项分布标准差σ为： P(1 P)
P —— 观测事项的发生率（开始为估计值）； n n —— 抽样观测次数（即样本数）。
（8-1）
✓统计学证明，若P不是很小（5%以上），当nP≥5时，则 二次分布非常接近正态分布。
✓对一般的工作抽样来说，通常取绝对误差E为2%—3%，相 对误差S为5%—10%。对于绝对误差依据经验规定，按工作 抽样的目的不同可在表9-4中查出允许的绝对误差值的大小
。
表8-4 不同抽样目的允许的绝对误差E值
目的
调查停工，等待时间等管理上的问题 作业改善
决定工作地布置等宽放率 制订标准时间
E值
可以同时观测作业者和设备 根据观测目的可自由决定
得到的是工作率
秒表时间研究
对观测对象的状态进行连续测定 秒表或计时器
相当疲劳，观测者必须专心 1名观测者只能观测1名对象； 同时观测作业者和设备有困难
实际上难以在很长时间观测 直接得到时间值
三、工作抽样的用途
工作抽样法是对作业直接进行观测的时间研究方法，最 适合于对周期长、重复性较低的作业进行测定。
2
3
1
2
3
机 人 1
机
机
人
人
机
机
机4
人
人
人
4
6
5
4
6
5
图8-5 机器与操作者的配置平面图
4、设计工作抽样观测表
95.45%
-3σ －2σ
99.73%
-σ
X
+σ
图8-2 正态分布曲线
+2σ
+3σ
✓在工作抽样中，标准偏差σ的取值大小和抽样结果的可靠度 对应。工作抽样一般可取2σ的范围，即确定95%（实际 95.45%）的可靠度，其含义是在抽取100个子样中有95个是 接近总体（或称母体）状态的，后者说事前预定抽样数据中 有95%以上落入±2σ的范围内，剩下的有5%可能落在±2σ范 围之外。
每 件 产 品 标 准 时 间 生 观 产 测 总 总 数 时 量 间 作 业 率 评 比 率 （ 1 宽 放 率 ）
四、工作抽样的优缺点
工作抽样的优点
工作抽样的缺点
测定效率高且经济 有时往返走路时间多，应合理安排观测路线。
观测数据失真小，准 确性高 时间的随机性很强
方法简便、适用
观测结果精度易保证
大分类 工作
全
作
业
停工
时
间
闲置
中分类 工作中
准备中 等待中
机械休止
图8-3 设备观测项目分类图
小分类
加工 准备机械 准备工具 整理加工品 等待（有工作） 等待（无工作）
修理 走动中
缺席 工人不足 制造能力不均衡 订货计划不均衡
大分类
作 业
中分类 基本作业
辅助作业
小分类
作业 监视
正规作业
狭
临时作业
A
B
C
D
1
2 3 4
5 6
7 8 9 10
图8-1 4名作业者工作状况
工作状态 非工作状态
表8-1 统计表
工作状态 3 3 2 4
1 3 2 3 2 2 25 工作状态
工作抽样法
62.5 ％
秒表测时法 误差
63.75 ％ 1.25 ％
非工作状态
1 1 2 0 3 1 2 1 2 2 15 非工作状态
设备管理改善。研究机器（设备）的开动情况，查找 机器开动率低的原因，对每一台机器可能出现的原因进 行抽样调查，通过分析了解哪类机器会出现哪类原因， 停止多长时间，对重要原因采取相应对策，有计划的对 机器进行保护，改进其生产能力。
为制定标准时间，确定宽放率。利用工作抽样可以很 容易的制定除疲劳宽放以外的宽放时间标准，这样和秒 表测时法、预定时间标准化（PTS法）等结合来制定标 准时间。
义
自动化机械
作
化学反应
业
计器等
标准作业（收拾作业）
随时作业
调整机械 测量等
作 作 业业 操 作时
间
全
作
非
业
生
产
时
作
业 间
非 作 业
搬运作业（搬运工作）
修理保养
（研磨工具、机器设备的 小修理、注油等）
作业宽放
作业等待（原材料、半成品、检
验、搬运）
管理等待
洽商（联络、原始记录）
管
工厂走动
开工时的准备、下班时间的收拾及其它（开 灯、开窗、清扫、关灯关窗灯）
2、调查项目分类
✓ 根据调查的目的和范围，就可对调查对象进行分类。如 只是单纯调查机器设备的开动率，则观测项目可分为 “工作（既开动）、停工（停机）、闲置”三项。如果 进一步了解停工和闲置的原因，则应将可能发生的原因 详细分类，以便进一步了解，图8-3是对设备的观测项 目分类图。图8-4是操作人员的观测项目分类图。
可靠度：可靠度是指观测结果的可信度，其含义是指子 样（体）符合母体（总体）状态的程度。工作抽样可靠 度一般都是预先给定，通常可靠度定为95%。
精确度：精确度就是允许的误差，工作抽样的精确度分 为绝对误差E和相对误差S。当可靠度为95%时，
E22 P(1P)
n
S E 2 1P
P
nP
（8-2） （8-3）
根据观测目的可自由 决定
观测结果 得到的是工作率
一名观测者只能观测一名对象； 同时观测作业者和设备有困难
实际上难以在很长时间观测 直接得到时间值
项目
工作抽样
秒表测时
研究对象 工作班制度工时
研究重点
测定制度工时的利用情 况及各类工时消耗比例
工序作业时间
测定工序及其组成要素的作业 时间，研究工序结构与操作方 法合理性
➢1、正态分布
➢2、可靠度与精度
➢3、工作抽样观测次数n的确定
1、正态分布
✓正态分布是概率分布中的一种极为重要的分布，用途十 分广泛，工作抽样法处理的现象接近于正态分布曲线。 以平均数为中线的两侧取标准差的1倍、2倍、3倍时，其 面积分别为总面积的68.25%、95.45%、99.73%。
68.27%
作业改善。测定操作者或机器的空闲时间占总时间的比 率，以及工作时间占总时间的比率。求出空闲比率后，再 对其空闲部分的时间构成细分成项目，加以观测记录，利 用各种分析技巧查找原因，谋求作业改善，使作业负荷合 理化。
工 作 比 率 总 工 观 作 测 次 次 数 数 100% 空 闲 比 率 总 空 观 闲 测 次 次 数 数 100%
理
宽 放
宽
放
洗手、上厕所
时
生理宽放 间
wk.baidu.com
休息（喝水、拭汗、消除疲劳）
疲劳宽放
怠工（迟到、早退）
可避免宽放
图8-4 操作人员观测项目分类图
3、确定观测路径
✓ 在观测前，首先按绘制被观测者的设备及操作者的平面 位置图和巡回观测的路线图，并注明观测的位置。工时 测定人员按事先规定好的巡回路线在指定的观察点上作 瞬间观察，判定操作者或机器设备的活动属于哪一类事 项，并记录在调查表上。图8-5为某工厂的机器与操作者 的配置平面图。图中圆圈为观测机器的位置，X为观测操 作者的位置，带箭头的线表示巡回路线。
二、工作抽样的特征
与秒表时间研究相比，工作抽样具有测定效率高、经济 性好、方法简便、易于掌握、测量精度高等特点，能满足 使用要求，并能适用于多种作业。
表 8-2 工作抽样法的特点
项目
测定方法 测定工具 观测者的 疲劳程度 观测对象
观测时间 观测结果
工作抽样
对观测对象的状态进行瞬时观测 目视
不太疲劳 1名观测者可以观测多名对象；
±3.6％～4.5％ ±2.4％～3.5％ ±1.2％～1.4％
±1.6％～2.4％
3、工作抽样观测次数n的确定
✓原则：在满足可靠度及观测精度的前提下，确定合理的 抽样次数。 ✓方法：图表法和计算法。
图表法：在作业率（工作率）已知条件下，根据观测 目的、观测误差（相对误差或绝对误差）确定观测次 数可利用表8-5来确定。
计算法：当可靠度设定为95%时
n =4P(1-P)/ E2 （8-4） ✓式中，E为绝对精度，S为相 n=4(1-P)/S2P （8-5） 对精度，P为观测事件发生率，
n为需观测的次数。
✓确定P值有两种办法，一是根据以往的经验统计数，先大 致选定一个P值；另一种办法是可预先进行100次左右的试 观测来求P。注意，预观测次数并非仅仅为了计算用，可作 为整个观测次数的一部分，计入总观测次数中。
表8-3 正态分布概率
范围（ ±σ） ±.076σ ±1σ ±1.96σ ±2σ ±2.586σ ±3σ ±4σ
概率（％） 50.0 68.27 95.0 95.45
99.0 99.73 99.99
6σ是一个目标，这个质量水平意味的是所有的过程和结果中， 99.99966% 是无缺陷的，也就是说，做100万件事情，其中只 有3.4件是有缺陷的，这几乎趋近到人类能够达到的最为完美 的境界。