Метод моментных наблюдений
Метод моментных наблюдений ― метод наблюдения в случайно выбранные моменты времени и установлении на основании полученной информации удельного веса и абсолютных значений затрат и потерь рабочего времени. Является разновидностью выборочного наблюдения.
Определение
Согласно БСЭ метод моментных наблюдений ― это метод наблюдений в статистике, фиксация наличия или отсутствия отдельных элементов изучаемого процесса на определённые моменты времени без учёта продолжительности этих элементов[1].
Ряд экономистов определяют метод моментных наблюдений как способ, позволяющий изучать затраты рабочего времени и определять фактическую загрузку работников и степень использования оборудования на предприятии[2].
Является разновидностью выборочного наблюдения[1].
Применение
Применяется при изучении использования рабочего времени и эксплуатации производственного оборудования в промышленности, покупательского спроса в розничной торговле, использования вагонного парка на ж.-д. транспорте и т.д. Метод позволяет рассчитать процессы массового обслуживания (поток заявок в единицу времени, средней уровень обслуживания). Метод позволяет определить эффективность изменений в организации труда работников предприятия[1].
Метод заключается в проведении наблюдений через случайные или постоянные интервалы времени с отметками о состоянии исследуемого объекта в тот или иной момент времени. В течение рабочей смены по намеченному маршруту через определённые интервалы производится обход рабочих мест и фиксация элементов рабочего или станочного времени («работа» или «простой»)[1].
Формула расчёта
Число наблюдений ([math]\displaystyle{ N }[/math]) рассчитывают по формуле[1]:
- [math]\displaystyle{ N=\frac {t^2 (1-K)*100^2} {K*\Delta ^2_k} }[/math],
где [math]\displaystyle{ K }[/math] — коэффициент использования времени; [math]\displaystyle{ \Delta_k }[/math] — заданная точность, то есть предельная относительная ошибка при определении [math]\displaystyle{ К }[/math] с доверительной вероятностью 0,954 или 0,997; [math]\displaystyle{ t }[/math] — гарантийный коэффициент точности результатов моментного наблюдения. В условиях стабильного производственного процесса [math]\displaystyle{ t=2 }[/math], тогда доверительная вероятность [math]\displaystyle{ \phi_t=0,954 }[/math]; в условиях нестабильного производственного процесса [math]\displaystyle{ t=3 }[/math] и [math]\displaystyle{ \phi_t=0,997 }[/math].
Количество обходов определяется путём деления числа записей на число рабочих мест или на количество установленного оборудования. Оценка результатов моментного наблюдения производится по формуле[1]:
- [math]\displaystyle{ \Delta=t \frac {K(1-K)}{N} }[/math],
где [math]\displaystyle{ (1 — K) }[/math] — потери времени.
Преимущества метода
Специалисты отмечают следующие плюсы использования данного метода[2]:
- охват одним наблюдателем практически неограниченного числа объектов;
- низкая трудоёмкость проведения наблюдений;
- наблюдение с различными перерывами (на следующий день, по истечении одного или нескольких дней и т.д.) без ущерба качеству исследования;
- неинформирование работников о проведении исследования (проведение скрытых наблюдений);
- отсутствие психологического прессинга на работников со стороны наблюдателей;
- производство наблюдений лицами, не имеющими специальной подготовки, в том числе самими руководителями;
- низкая трудоёмкость обработки материалов наблюдений.
Недостатки метода
Специалисты отмечают следующие минусы использования данного метода[2]:
- получение исключительно усредненных результатов;
- вероятность неполного отражения структуры затрат рабочего времени;
- получение лишь частичной информации о причинах простоев и потерь рабочего времени.
См. также
Источники
- ↑ 1,0 1,1 1,2 1,3 1,4 1,5 Мометных наблюдений метод / Шифман А.Г. // Большая советская энциклопедия : [в 30 т.] / гл. ред. А. М. Прохоров. — 3-е изд. — М. : Советская энциклопедия, 1969—1978.
- ↑ 2,0 2,1 2,2 Порываева, Н.Аудит рабочего времени. Метод моментных наблюдений/ Н. Порываева // Интернет-проект «Корпоративный менеджмент» [Электронный ресурс]. ― 1998-2023. Дата доступа:09.02.2023