목차
1). 워크샘플링이란
2). 워크 샘플링의 정의와 적용
3). 워크 샘플링 기법의 응용
4). 워크 샘플링의 기본기법
5). 워크샘플링법의 진행방법
(1). 준비와 예비관측
(2). 본관측과 정리
6). 워크샘플링의 활용방법
7). 워크샘플링의 구체적인 예
2). 워크 샘플링의 정의와 적용
3). 워크 샘플링 기법의 응용
4). 워크 샘플링의 기본기법
5). 워크샘플링법의 진행방법
(1). 준비와 예비관측
(2). 본관측과 정리
6). 워크샘플링의 활용방법
7). 워크샘플링의 구체적인 예
본문내용
7000대, 정지중인 기계가 3000대였다.
이 경우의 기계가동률은 70%, 정지율은 30%이며, 1일 실동 7시간당 운전시간은 6시간 18분으로 추정된다. 그 신뢰도는 관측수에 의해서 결정되므로 관측수가 충분하다면 신뢰성은 있게 된다.
위의 예에서는 기계를 대상으로 하여 운전과 정지만을 관찰했으나, 동시에 작업자 10명의 행동까지도 순간적으로 관찰하여 관리여유가 연 500명이 있었다고 하면, 그 조사기간에 있어서의 관리여유는 평균 5%일 것이라고 추정할 수 있을 것이다.
좀더 정확하게 말하면 관리여유는 신뢰도가 95%로서 5±0.435%, 즉 관리여유는 4.565%와 5.435%의 사이에 있을 것이므로 오차 위험률은 100회에 5회라고 할 수 있다. 이와 같은 오차의 계산은 통계이론을 이용한 것이다.
이 경우의 기계가동률은 70%, 정지율은 30%이며, 1일 실동 7시간당 운전시간은 6시간 18분으로 추정된다. 그 신뢰도는 관측수에 의해서 결정되므로 관측수가 충분하다면 신뢰성은 있게 된다.
위의 예에서는 기계를 대상으로 하여 운전과 정지만을 관찰했으나, 동시에 작업자 10명의 행동까지도 순간적으로 관찰하여 관리여유가 연 500명이 있었다고 하면, 그 조사기간에 있어서의 관리여유는 평균 5%일 것이라고 추정할 수 있을 것이다.
좀더 정확하게 말하면 관리여유는 신뢰도가 95%로서 5±0.435%, 즉 관리여유는 4.565%와 5.435%의 사이에 있을 것이므로 오차 위험률은 100회에 5회라고 할 수 있다. 이와 같은 오차의 계산은 통계이론을 이용한 것이다.
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