汽車公司沖壓線標準工時制定方法的優化研究

王亞雙，單麟婷，何權峰，郝鴻愷，吳金穎，佟 年，李治震

（沈陽大學機械工程學院，遼寧 沈陽 110044）

隨著我國汽車工業的飛速發展，汽車制造業在我國國民經濟生產總值中所占比重日益增大。但受國際、國內形勢及汽車企業內部環境的影響，國內汽車企業整體競爭力較弱。整車廠提高其生產能力是目前經濟形勢下贏得更多客戶、保證企業在市場中地位的必經途徑。在國內汽車行業競爭日趨激烈的今天，生產率越來越受到人們的高度重視，因此標準工時的制定，對于汽車企業來說無疑是改革創新中的一個重要方向。本文將針對汽車公司沖壓線上標準工時的制定進行研究，建立標準工時輔助算法，并對其準確性進行檢驗。

1 資料收集

1.1 建立Sop文件

在測量時間之前，必須對調查對象有透徹的了解，否則會導致時間測量內容錯誤地寫入最終標準工時。以沖壓線的Tooling change over崗位進行研究，給出該工位Sop文件以進行特定的操作。根據作業現場實地分析，選取該工位上熟練程度較好的工人，且其水平一般人通過努力可以達到，對所選操作員的操作進行詳細調查，確保在不影響工人工作的情況下完成現場觀察，選擇合適的觀察角度，完整記錄整個工作過程，并通過錄像設備進行錄像，將所觀察操作過程的分解為具有各種動作屬性的工作單元，并把每個工作單元作為分析對象進行詳細地動作分析。同時，需要記錄異常狀況，以便后續的工作可以充分考慮意外狀況對標準工作時間的影響。通過上述觀測過程所得到的動作數據，結合ECRS原則、動作經濟原則、5W1H提問技術等工業工程方法，對工人的肢體動作、工具的擺放以及作業配置進行分析和改善，刪除多余動作，以保證基于此得到的標準動作最大程度地滿足動作經濟原則，進而完善該工位Sop文件。

1.2 建立工時數據庫

工時數據庫就是對生產各工位進行每一步生產工序時所需人員、設備和工時的匯總。由于需要處理所得數據、計算測量次數，還需要對速度和努力程度進行評價，所以對測量人員的要求很高。因此文章改進測量方法，采用秒表法結合MTM方法。將工人的操作步驟設為最小作業單元，然后給予每個作業單元或者基本動作寬放率，計算每個最小作業單元的時間，再將這些與Sop文件中作業單元根據代碼得出來的時間相加，即可得出完成一項工作的工時，并以此作為建立標準時間的依據。

基于統計原理確定觀測數量和觀測次數，并采用誤差界限法對所得數據進行處理。對多次觀測后得到的觀測數據進行分析，使用三倍標準差方法來識別和剔除異常值。根據數學統計中的正態分布原理，其99.7%的數據應在管制上限UCL和管制下限LCL之間：X±3σ之內，不在控制界限內，把該數據忽略。其中σ利用公式（1）進行求解。觀測次數n越多，觀察到意外事件的可能性就越高，時間測量結果就越科學。以A area installation & uninstallation為例，觀測14次，具體過程如表1所示。

對沖壓線Tooling Change over作業單元時間分別進行異常值檢驗，7個作業單元沒有異常值，都在管制上限下限以內，見表1。

表1 異常值檢驗

經過上面的測量及數據處理，得到一系列用于制定標準工時的數據，如表2所示。此時即可進行標準工時的制定。

表2 異常值檢驗表

2 基于CBR技術計算標準工時

所謂CBR技術（Case-Based Reasoning），是指利用已經解決的相似類型的解決方案來解決新的問題，解決新問題的知識包括在已有問題中。CBR技術作為一種重要的知識手段，是一個可以進行案例表示、案例修改、案例檢索、案例存儲等關鍵環節的技術，適用于解決問題需要豐富的歷史經驗、難以進行定量的數學描述的求解環境中。

基于CBR技術，對制定標準工時的計算機輔助算法進行制定，要確定查找的相似系數。根據事物特性表及特征矩陣列表，新作業對象與案例作業之間既具有特性相似性，又具有距離相似性。因此在設置相似案例檢索規則時需要設置特性相似和距離相似兩項系數指標。相似性系數采用相關系數法即夾角余弦算法，計算樣本特性相關程度作業對象與案例的距離相似性采用絕對值指數法計算。只有與新的作業特性相似系數和距離相近系數達到設置水平的樣本案例才能作為參考案例。兩種方法的計算工時如下共根據事物特性表及特征矩陣列表，新作業對象與案例作業之間既具有特性相似性，又具有距離相似性。因此在設置相似案例檢索規則時需要設置特性相似和距離相似兩項系數指標：

反映特性的相關系數算法：

反映距離相似的絕對指數算法：

公式說明：

i—相似樣本案例序號，i-l，2，…，n，n-l為作業相似樣本案例數量；

m—作業事物特性表中事物特性的數量，即用來進行樣本比較的指標數量；

k—兩件事物特性序號，k=l，2，…，m；

Wk—第k個特性的權重系數，根據不同的作業特點，由工藝設計專家經驗確定；

Xik—樣本作業的事物特性數值；

Xnk—定制作業的事物特性數值；

Xi—案例作業的事物特性變量值；

Xn—定制作業特性變量值；

由這兩個特性設置出系數指標，通過作業特性變量和已有的案例作業工時，可以擬合新作業對象和案例作業對象符合的曲線關系。將新作業對象的作業特性變量值代入該關系即可獲得作業對象工時。

獲得符合條件的相似樣本作業容量為l，用于估算零件工時的樣本零件Pj，j=1，2，……，l。假設擬合直線方程為：

則根據（2）（3）計算出擬合直線參數a、b的值，a、b的計算公式為：

根據定制工序的特性參數數值Xm，由公式（4）計算該作業對象的作業時間。

計算過程中，根據式子（2）、（3）進行相似性計算和選擇，確定相似性作業案例。再依據公式（4）進行直線擬合方程的求解，得到估算工時。

以Tooling Change Over崗位為例，確定該作業對象特性參數和權重參數。根據作業過程，對作業單元的工時進行分析，結合工時制定專家的意見，確定顯著影響該工位作業的主要工時特性參數為A area installation & uninstallation和C area installation & uninstallation；根據式子（2）、（3）進行相似性計算和選擇，確定相似性作業案例；再根據公式（4）~（6）進行直線擬合方程的求解，得到估算工時。將估算工時與通過寬放率為5%的MTM方法計算得到的工時進行對比，獲得基于CBR技術工時估算的相對誤差，如表3所示。

表3 基于CBR技術工時估算的相對誤差 單位：s

由表3可以看出基于CBR技術得到的各工作單元工時與基于MTM法所得標準工時相比，誤差基本控制在10%以內，總標準工時誤差控制在1.29%。這也證明基于CBR技術制定作業時間是可行的。雖然工時制定是可行的，但是在使用基于CBR技術的作業時間時，還存在一定的局限性：首先，需要工時定額專家根據長期以來的生產實踐經驗和知識，確定目標作業事物特性的權重；其次，需要具備相當數量的典型案例作業，這需要企業經過長時間的基礎數據積累。

3 結論

結合汽車沖壓生產線的特點，提出了一種基于CBR技術制定標準工時的方法。該方法可在制定類似工藝的標準工時提供一定參考，為企業節約時間和制定成本。基于CBR技術計算標準工時，能有效減輕企業對于制定標準工時方面的壓力，也能減少因行業、地區的不同而不同的制定方法帶來的諸多不便，但需要有豐富的生產實踐和長期積累的數據。