基于改进的MOST法的多品种小批量产品工时测定及仿真应用
王雅琳 陈洪转。
摘要：文章以制造型企业“多品种小批量”产品为研究对象，通過运用改进的MOST法进行标准工时的制定，并建立动态标准工时库，为新产品工时预估提供更为高效的新途径。基于MOST法应用的局限性和准确度的问题，文章进行了提高MOST法标准工时制定科学性的研究，从方法论角度结合MOST法的应用情境进行现场精益改善。最终通过实际工位的仿真检验证实了应用软件的可靠性。
Abstract： This paper takes "multi—variety and small—batch" products of manufacturing enterprises as the research object. Standard working hours are formulated by using the improved MOST method， and dynamic standard working hours database is established to provide a more efficient new way for the prediction of working hours of new products. Based on the limitations and accuracy of the application of MOST method， a research on the improvement of the scientificity of standard working hours of most method is carried out. From the perspective of methodology， on—site lean improvement is carried out in combination with the application situation of MOST method. Finally， the reliability of the application software is verified by the simulation test of the actual station.
关键词：多品种小批量;标准工时;改进的MOST法;动态标准工时库;精益改善。
Key words： multi—variety and small—batch;standard hours;improved MOST method;dynamic standard working hours database;lean improvement。
中图分类号：F273 文献标识码：A 文章编号：1006—4311（2020）22—0097—04。
0 引言。
在这个竞争日趋激烈的世界，制造业组织正面临着不断变化的压力[1]。传统大规模单一流水线生产追求规模经济的竞争模式逐渐体现出不适应性[2]，制造业生产模式逐渐向迎合顾客多样化需求的多品种小批量生产模式过渡[3]。基于消费者差异化产品诉求，多品种小批量正以高柔性、高效率、低库存、低成本的特点占据市场的竞争优势。但与此同时，由于顾客需求的不确定性和产品需求的个性化，致使物流较为复杂、工艺流程复杂多变、系统影响因素繁多，车间的生产运作管理面临极大挑战[4]，如何缩短市场响应周期、提高客户服务水平成为企业亟需解决的问题。
企业的高效运作很大程度上取决于生产排产计划的科学合理与否，其中一个重要维度就是计量化的管理方式。而在计量化基准数据中，标准工时一直占有不可替代的作用。操作标准化是企业管理的基石，也是企业竞争力的基础。标准工时为产线的排产计划、生产调度、产能预估提供数据支撑，也为判断企业现行运转合理与否提供参考。在多品种小批量生产模式下，产品零部件组成相近、生产工艺具有较高相似性，意味着产品工时定额具有较高的普遍适用性和实际使用价值，同时产品较短的生命周期又对标准工时制定的效率提出了更高的要求。这也正是本文试图通过建立动态标准工时库的方式，提升该公司在多品种小批量生产机制下的生产管理效率的原因。
在基于不同应用背景的标准工时制定方式上，学者们做了很多的研究。马力（2009）阐述了工作因素法和MOST法这两种标准工时制定方法的工作原理和特点，并对两种方式的优劣势进行了对比分析，指出MOST法的动作要素划分更能贴近工作人员的实际情况，但在反映某些具有特殊特点的企业情况上有其应用的局限性[5]。董巧英（2009）为解决装配线基础工时数据缺乏以及工时制定复杂的问题，在MODAPTS法的基础上提出了粒度中等的基元操作，将常见的操作组合定义为基元，进行基元标准工时的制定，以多个基元的累加和值作为工序工人的作业标准时间[6]。叶宁（2012）基于多品种小批量生产产品数量少、转款快、生命周期短等特点，用标准资料法进行产品标准工时的制定，并通过拟合学习曲线的方法进行标准工时批量大小的修正[7]。李小兵（2013）研究了工时定额的制定过程，并以此为依据建立了作业时间的测算模型，通过Power Builder9.0h和SQL Server 2000进行工时定额测算软件系统的开发，以期望达到根据实测工时更迅速制定标准工时的效果[8]。张丽珍（2017）基于标准工时分析方法MTMUAS，提出了一种适用于工序重复动作较多的，高效制定标准工时的模块化方法，将装配动作分为常量和变量动作要素，通过重新规定变量动作要素的编码规则，简化了重复动作标准工时的设计过程，将含有重复动作的工序作为一个模块进行标准工时的制定，有利于提高工程师的标准工时制定效率[9]。
总体而言，基于工时定额对企业生产运作的重要性，近年来，企业特别是制造型企业对其重视度显著提升。立足于不同的应用背景以及企业各自的侧重点，标准工时制定方法众多，或应用传统的标准工时制定方法，或改良原方法使其更具实际应用情境的适用性，或创造新的方法，且各有优劣，但最终目的都是提升该情境下标准工时制定的效率、科学性、可靠性以及准确度。
本文立足于制造型企业多品种小批量的生产现状，提出了基于改进的MOST法的工时测定方式，并建立动态标准工时库。MOST法的工序单元与标准工时库要求划分的单元的高匹配度保证了工时数据的实用性;相比其他方法，MOST法相对简单、易操作，为大批量工序数据收集效率的提升奠定了良好的基础。基于MOST法的应用局限性，建立标准工时的修订模型，以确保工序记录的通用性和科学性。并通过现场操作环境的精益改善，提高MOST法制定标准工时的准确性。以收集到的工时数据为基础，构建动态标准工时库，以应用软件的形式实现新产品工序检索和工时预估的设想。多品种小批量方式下，大多数产品组装工艺相似度较大，保证了工时库建立的实用性;结合改进的MOST法确定预估工时，提高了数据的可靠性;以多品种小批量产品工序工时数据为基础，以“最小动作单元”为划分精度建立的工时库可满足工序通用性诉求。通过工序内容检索，实现新产品工时预估功能，为“拉式生产”下的企业生产运作奠定数据基础。
1 改进的MOST法。
1.1 原始数据的收集和处理。
1.1.1 原始数据的收集和初步修正。
在传统流程程序分析下进行产线工序划分、实测工时测算。以“最小动作单元”为划分精度确保工时数据的实用性和准确性;在原始实测工时数据的基础上，考虑到由于产线工人主观、客观等因素影响造成的个体差异性，基于工人熟练度等级标准进行实测工时的初步修正，将实测工时统一到正常工人水平，确保工时数据的代表性。
MOST法在标准工时制定中表现出了应用的局限性。诸如，“擦拭机身”受机器初始状态不同的影响难以标准化，受工人自身对“干净”的主观界定标准不同的影响难以统一化，很难给出一个具体的MOST法公式表示出特定的标准工时值;对于“定量的物料”、“复杂检验”等步骤，不同类型的机器，或者同一大类的不同机型，它们之间仍有较大的个体差异，且由于工序的操作细节繁多，MOST法的使用显示出较大的局限性，使得工序的通用性大大降低;此外，对于“贴胶带”、“彩盒折叠成型”等常用工序，考虑到其工序细节繁多，但标准化程度高，适用范围广，可以按照某个标准进行分类，比如“擦拭”，选出了观测产线中所有“擦拭”工序，按照擦拭的范围将它划分成了3个等级：擦拭机身、擦拭标贴槽、擦拭局部，对于每种类别的实测工时数据取平均得到同种操作的工时等级划分，并以实测工时的平均值作为工时预估的标准。
考虑到上述三种情况，本文以“可否用MOST法制定标准工时”为分类依据进行工序的分类，将工序分为了MOST法部分和非MOST法部分，并参照工位操作指导书中的标准作业方式对MOST法部分进行工序正常工时的制定。
1.2 MOST法部分异常数据修正。
1.2.1 MOST法部分异常数据筛选。
标准工时=MOST法制定的正常工时*（1+α），其中α为宽放比率。正常情况下，操作的标准工时和实际工时应该是很接近的，即标准工时与实测工时的差值应当趋近于无穷小。换言之，即如果实测工时满足宽放比率，就认为此时的实测工时可以作为标准工时。标准工时制定是一个双向检验的过程：即标准工时能够很好的代表正常工人的实际操作水平，工人的操作水平也满足标准期望要求，则车间产线的生产运转在预估水平上，肯定了企业现行效率并证明了该方式制定的标准工时在企业现行生产实践中的适用性。本文以“■”所得的百分比为依据，以该车间的宽放比率20%为基准，进行MOST法部分异常工序的筛选：当所得百分比在20%以内时，认为工人操作满足标准化作业要求，可以以此实测工时作为该工序的预估工时，即标准工时，反之认为是异常数据，需要进行后续的修正。
1.2.2 MOST法部分正常数据关系建立。
剔除异常数据后的工序实测工时可以作为预估工时的基准。以MOST法部分正常工序记录中的正常工时为x轴，实测工时为y轴，拟合两者之间的函数关系，从函数关系看两者呈一次函数关系，函数拟合得：y=1.0174x—0.0085，为MOST法部分异常数据的修正提供依据，也为动态工时库的完善奠定了基础。MOST法正常数据标准工时和实测工时的拟合关系如图2所示。
该回归模型检验结果如表1所示。
R2的值接近1，证明回归模型精确，p<0.005表明y=1.0174x—0.0085成立。
为更直观体现模型线性回归效果，本文进行了图像绘制，如图2和图3所示。
通过图2可以看出实际值和拟合值两条曲线很接近，表明该线性回归模型拟合效果良好。
通过图3可以看到残差值都在置信区间内，代表该回归模型正常。
上文通过曲线拟合建立了正常工时和實测工时之间的函数关系。对于筛选得到的MOST法异常数据，将工序正常工时数据代入拟合曲线y=1.0174x—0.0085来修正实测工时，得到对应工序的实测工时修正值，即标准工时，实现了MOST法部分工序的最终修正。
区别于传统生产方式，精益生产通过推进企业内部生产结构变革，优化制造效率，以达到生产各方面最优绩效，其特色是多品种小批量。减少浪费通常被视为“精益理念”的核心，浪费被广泛定义[10]。基于此，针对MOST法标准工时制定过程中发现的主观和客观因素对工时制定造成的干扰以及时间浪费问题，在前文异常数据分析，并基于拟合函数进行异常数据修正的基础上，下面本文将对异常数据出现的原因结合现场观测进行分析，并针对问题产生的原因，基于MOST法的异常数据分析，对操作现场进行精益改善，对工位的布局进行调整，对工装进行优化改善，削弱MOST法制定标准工时过程中系统误差和理想操作与实际操作的差异对预估工时的准确性和实用性带来的影响，增加预估工时的科学性;规范工序操作，使得标准工时制定更具有实际价值，减少不必要的资源浪费。
2.1 探究物料摆放位置（客观因素限制）对预估工时准确性的影响。
通过对诸多产线的观测和数据统计发现，异常工序大多集中在“取”这一操作上，为了探讨问题出现的原因，本文进行了以下分析：
2.1.1 原因分析。
由于空间的限制，物料盒在操作台上摆放的位置距离操作者的距离不统一，故取零件时手的实际到达时间是不同的，但在双手可触及的范围内，标准工时制定统一选用“A1”，即0.036×10=0.36s。不同的实际操作时间会对应相同的标准作业时间;同时，工序划分精确到最小动作单元，意味着工序总时间相对较短，即基数较小，造成工序相对误差较大，对工时制定的精准度和可靠性产生较大影响。
由于实际操作环境的限制，实际操作和标准操作不可避免会出现偏颇，此时若再依据理想情况制定标准工时，则会削弱标准工时的可参考性，对预估工时的可靠性带来影响。由于物料架上物料盒摆放位置的制约，对视线和操作的流畅度都产生了一定程度的影响，会使得“取”由“随手抓取”状态对应的“G1”变成“需用手感觉的物件抓取”对应的“G3”，实际标准操作时间相比于理想标准操作时间增加了2×0.036×10=0.72s，此时按照理想标准操作制定的标准作业时间显然有所偏颇。
2.1.2 解决方案。
如图4所示的搁物架，层与层之间的距离设置为满足工人双手流畅取放的高度即可，避免材料上的浪费和物料摆放位置太高对操作者视线遮挡;每层搁物架下方支撑物料盒的支架设置成前低后高，有一定倾斜角度的形式，方便取放，避免遮挡;基于物料盒由于存放零件大小不同而尺寸差异较大的情况，搁物架的网格设计中有宽、窄两种。考虑到相比大零件，小零件的抓取难度更高一些，搁物架采取上宽下窄的设计，小零件放置在下方搁物架，大零件放置在上层。
在物料盒的设计上，前方挡板选用亚力克材质活动透明塑料板。透明质地的设计减少了取放零件时视线的遮挡。考虑到物料盒中零部件的滑动对塑料盒壁可能造成划伤，以及塑料长时间暴露在空气中，氧化效应会使得透明塑料板透明度受到影响，为了在满足更换需求的基础上尽可能的减少资金投入，选用了可拆卸的透明塑料板。在塑料盒材质上选用了亚力克材质，它有较好的化学稳定性、耐候性、耐磨性、易加工、外观优美，同时该材料拥有可以与玻璃比拟的透光率，以及只有玻璃一半的密度，这些特性很好的契合了对物料盒整体特性的预期效果。
2.2 探究非规范化操作（主观因素影响）对预估工时科学性的影响。
理想操作工序应对应操作指导书的标准作业步骤进行，但受个人主观喜好和习惯影响，实际操作过程中存在很多不规范的操作行为，而标准工时制定参照的是操作指导书上的规范操作，则标准工时表示的操作步骤与实际操作不匹配，致使标准工时预估结果并不能反映工人的实际操作情况，标准工时作为工序预估时间标准的参照价值降低。从微观角度来说，工人在生产实践中摸索出来的一些操作技巧可以一定程度上提高工人的效率或满足自身个性化操作习惯需求。但就宏观角度而言，在大量产品流水线生产过程中，非规范操作是造成产品缺陷和影响产线根据预估的运转情况进行排产的潜在因素。
工人非规范操作较多，一方面是公司规范化力度较低，工人受主观喜好支配来满足自己对流畅作业的需求;另一方面，在劳动力市场供大于求的背景下，企业懈怠于“迎合”员工需要[11]，忽略“人”作为生产主体的生理特性，也是致使标准工时适用性缺失的重要因素。比如对于“拧螺钉”操作而言，标准操作是双手完全同步取放，却忽略了长时间流水线操作工人身体和精神上高度疲劳，难以集中注意力做到双手完全同步。
因此，一方面要求企业加强对工人操作规范化的规整和督查力度，另一方面要结合实际情况，将“人”的因素融入到工序规范的制定中，基于人因工程，进行规范化作业标准的调整。
3 仿真应用。
基于改进后的MOST法进行数据的收集和处理，以MOST法部分最终修正的工序记录和非MOST法部分工序记录为数据内容构建多品种小批量产品的动态标准工时库，通过应用软件的开发实现新产品的工时预估：企业相关部门依照顾客提出的产品功能预期进行产品设计研发，在产品结构和功能设计基础上制定标准化的操作规范，依照划分的工序进行关键词检索，以相似或相同工序对应的标准工时的累计和值作为新产品的预估工时。
通过MOST法计算得到的累计正常工时为40.1s，产线实测工时为40.3s。
在构建动态数据库并进行应用程序开发的基础上，对该工位进行了工时预估，最终求得该工位的软件预估工时，即标准工时，为42.8s。
通过计算得，误差仅为6.2%，在误差允许的合理范围内。由此可见，程序的仿真效果较好，由动态工时库得到的预估工时合乎生产实际情况，在实际生产中有较高应用价值。
4 结论。
本文立足于机械制造业“多品种小批量”的背景，以制造型企业多品种小批量产品为研究对象，工时定额為主要研究内容，运用改进的MOST法，进行了产线标准工时的制定，结合实际操作情况对MOST法制定标准工时误差产生的原因进行分析并对操作现场进行精益改善，以提高MOST法在此情境中的适用性。以收集到的数据为基础建立动态工时库，并通过应用软件的开发实现新产品工时的预估功能，最终通过仿真检验验证软件的工时预估效果，进而证实该方法的可行性和有效性。本文的贡献如下：
①在本文中，系统地研究了MOST法制定标准工时的问题。在传统流程程序分析的基础上，对MOST法进行了深入研究和优化，通过数据分类和修正，实现工时定额科学合理化，为动态标准工时库的建立奠定基础;②通过误差分析和现场精益改善，优化MOST法的使用情境，增强MOST法应用过程中的适用性和预估可靠性;③通过标准工时库的建立和应用程序的开发，实现新产品的工时预估功能，提高了工时预估的效率和准确性。既是对现有MOST法制定标准工时的完善和修正，也为新产品工时预估开辟了更为便捷高效的新途径。未来，随着动态工时库的不断更新完善，软件预估能力和预估精度也必将稳步提升，成为强有力的计量化工具。
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基金项目：江苏省社科联2020年度重大应用研究课题“加快构建江苏自主可控、安全高效先进制造业体系关键词问题研究”（2020—5）。
作者简介：王雅琳（1999—），女，河北石家庄人，本科，现就读于南京航空航天大学经济与管理学院，研究方向为工业工程;陈洪转（1977—），女，山东泰安人，博士，教授，南京航空航天大学经济与管理学院博士生导师，研究方向为物流与供应链管理、质量管理。