कार्य नमूनाकरण: अर्थ और सीमाएं (गणना के साथ)

इस लेख को पढ़ने के बाद आप इस बारे में जानेंगे: - 1. काम के नमूने का अर्थ 2. कार्य के नमूने की परिभाषा 3. सिद्धांत 4. प्रक्रिया 5. आवेदन 6. लाभ 7. सीमाएँ।

मीनिंग ऑफ वर्क सैंपलिंग:

कार्य नमूनाकरण एक सांख्यिकीय आधारित तकनीक है जिसका उपयोग प्रत्यक्ष प्रदर्शन द्वारा काम के प्रदर्शन और मशीन के उपयोग का विश्लेषण करने के लिए किया जाता है, लेकिन स्टॉप वॉच के बिना। तो काम का नमूना काम के अध्ययन की एक और उपयोगी तकनीक है।

यह तकनीक किसी उद्यम / संयंत्र में होने वाली देरी या आलस्य के अनुपात का अनुमान लगाने के लिए विशेष रूप से उपयोगी है और इसके लिए कारण को जिम्मेदार ठहराया है, जैसे कि बिजली की विफलता / इनपुट देरी, मशीन की सफाई, मशीन टूटने और जनशक्ति निष्क्रिय या दूसरे शब्दों में, अनुपात का आकलन करना। मीटिंग में भाग लेने, टेलीफ़ोन करने या पढ़ने आदि में एक कार्यकारी द्वारा समय व्यतीत किया जाता है

समय के आकलन के लिए स्टॉप वॉच तकनीक बेहद समय लेने वाली है और इसलिए संभव नहीं है।

कार्य नमूनाकरण गतिविधियों के मानक समय की स्थापना के लिए एक तकनीक है। इस विधि को 1934 में LHC Tippet द्वारा गतिविधि नमूनाकरण के रूप में भी जाना जाता था। यह तकनीक समूह गतिविधियों और दोहराव वाली गतिविधियों के विश्लेषण के लिए अधिक उपयुक्त है, जिसमें अधिक समय लगता है।

यदि एक दिया गया व्यक्ति एक से अधिक गतिविधि करता है, तो इस पद्धति की मदद से प्रत्येक गतिविधि के लिए समय मानक की गणना की जा सकती है। उदाहरण के लिए, एक प्रिंटिंग प्रेस पर, एक ही ऑपरेटर / कर्मी कंपोज़िंग, प्रूफरीडिंग, प्रिंटिंग आदि कर रहा होगा। इन सभी गतिविधियों के लिए समय का निर्धारण कार्य नमूना विधि की सहायता से किया जा सकता है।

कार्य नमूना लेने की विधि में बड़ी संख्या में तात्कालिक टिप्पणियों को यादृच्छिक रूप से लेना होता है, न कि लगातार टिप्पणियों को लेने के बजाय जैसा कि विभिन्न उत्पादन जांच / अध्ययनों में किया जाता है। यह विधि एक नमूना लेने की तकनीक है और प्रायिकता के नियमों पर निर्भर करती है।

एक बड़ी आबादी से यादृच्छिक पर लिया गया एक नमूना जनसंख्या के वितरण का एक अच्छा अनुमान प्रदान करता है क्योंकि यह जनसंख्या के समान वितरण को दर्शाता है।

कुछ उदाहरण इस प्रकार हैं:

(१) चावल को पकाने का एक निर्णय उबलते / खाना पकाने के बर्तन से चावल का नमूना लेने और उंगलियों के बीच दबाकर लिया जाता है।

(२) गेहूं के बैग की गुणवत्ता के संबंध में एक निर्णय एक बैग से गेहूं के नमूने की जांच करके किया जाता है।

इसलिए, नमूनाकरण सांख्यिकीय नमूनाकरण और यादृच्छिक टिप्पणियों की सहायता से एक निश्चित गतिविधि (प्रक्रियाओं, मशीनों, या श्रमिकों के एक समूह) के प्रतिशत घटनाओं को निर्धारित करने की एक तकनीक है। जब नमूना आकार काफी बड़ा होता है और यादृच्छिक अवलोकनों को वास्तव में बनाया जाता है, तो इस बात की बहुत अधिक संभावना होती है कि अवलोकनों से वास्तविक स्थिति और त्रुटि का एक निश्चित मार्जिन माइनस हो जाएगा।

कार्य नमूनाकरण की परिभाषा:

“काम का नमूना एक ऐसी विधि है जिसमें बड़ी संख्या में तात्कालिक टिप्पणियों को समय-समय पर या मशीनों, श्रमिकों या प्रक्रियाओं / कार्यों के एक समूह में यादृच्छिक समय अंतराल पर बनाया जाता है। प्रत्येक अवलोकन यह बताता है कि उस पल में क्या हो रहा है और किसी विशेष गतिविधि या विलंब / आलस्य के लिए दर्ज टिप्पणियों का प्रतिशत उस समय के प्रतिशत का माप है जिसके दौरान वह गतिविधि या विलंब / आलस्य होता है ”।

काम के नमूने की आवेदनों की एक लंबी और प्रभावशाली सूची है, लेकिन उनमें से सभी तीन श्रेणियों में से एक में आते हैं:

(i) कार्य नमूने का उपयोग कार्य और निष्क्रिय समय के अनुपात अध्ययन के रूप में किया जा सकता है।

(ii) इसका उपयोग प्रदर्शन नमूना अध्ययन के रूप में किया जा सकता है जिसमें काम के समय पर काम करने और आलस्य को मापा जाता है और, एक प्रदर्शन सूचकांक तैयार किया जाता है।

(iii) यदि कार्य मापन तकनीक के रूप में उपयोग किया जा सकता है।

कार्य नमूनाकरण का सिद्धांत:

यह बताता है कि किसी भी राज्य में किसी ऑपरेशन / प्रक्रिया पर दर्ज टिप्पणियों का प्रतिशत उस स्थिति में होने वाले ऑपरेशन / प्रक्रिया के प्रतिशत का एक विश्वसनीय अनुमान है, बशर्ते, "पर्याप्त संख्या में अवलोकन यादृच्छिक रूप से लिए गए हों"।

यह ध्यान दिया जा सकता है कि यहां, "यादृच्छिक" और "पर्याप्त संख्या में टिप्पणियों" पर विशेष तनाव का भुगतान किया जाना चाहिए। इस तकनीक में, कुछ त्रुटि हो सकती है लेकिन नमूनों की संख्या बढ़ने पर त्रुटि की मात्रा कम हो जाती है।

कार्य नमूनाकरण एक नमूना विधि है और संभावना के नियमों पर निर्भर करता है। एक बड़ी आबादी से यादृच्छिक पर लिया गया एक नमूना जनसंख्या के वितरण का एक अच्छा अनुमान प्रदान करता है। इसे और अधिक स्पष्ट करने के लिए, आइए हम निम्नलिखित उदाहरण पर विचार करें।

एक कार्यकर्ता अपनी पारी के दौरान काम करता है या तो उसे सौंपा गया काम या एक या दूसरे कारण से बेकार रहता है। निम्न तालिका से पता चलता है कि कुल 50 टिप्पणियों में से, 45 कामकाजी अवलोकन और पांच निष्क्रिय अवलोकन थे।

यह तालिका कार्य समय और निष्क्रिय समय को इंगित करती है।

इस उदाहरण में, निष्क्रिय समय प्रतिशत -5 / 50x 100 = 10% होगा

कार्य समय x 100 = 90% होगा

यह जांच एक श्रमिक के लिए प्रतिदिन 8 घंटे की शिफ्ट के लिए है और यह दर्शाता है कि ऑपरेटर एक शिफ्ट में 90% या 432 मिनट तक काम करते हुए 8 घंटे (480 मिनट) की शिफ्ट में 10% या 48 मिनट के लिए निष्क्रिय था।

आत्मविश्वास का स्तर:

कार्य नमूना तकनीक द्वारा प्राप्त परिणाम वास्तव में समय की निरंतर रिकॉर्डिंग द्वारा प्राप्त परिणामों से काफी भिन्न होता है। परिणाम की सटीकता संख्या या टिप्पणियों और विश्वास स्तर की सीमाओं पर निर्भर करती है क्योंकि उपयोग की गई नमूना प्रक्रिया में कुछ हद तक त्रुटि शामिल है। इसलिए यह तय करना महत्वपूर्ण है कि अंतिम "वर्क सैंपलिंग" परिणामों में आत्मविश्वास किस स्तर पर वांछित है।

एक जांच के दौरान, यदि हम टिप्पणियों की संख्या में काफी वृद्धि करते हैं और प्रत्येक अवलोकन में तो गतिविधियों की संख्या बड़ी है हम सामान्य वितरण वक्र नामक एक चिकनी वक्र प्राप्त कर सकते हैं जैसा कि अंजीर में दिखाया गया है। 18.12।

सबसे आम आत्मविश्वास का स्तर 95% है। 2 सिग्मा या दो मानक विचलन पर वक्र के नीचे का क्षेत्र 95.45% है जो गोल है और 95% देता है।

यह इंगित करता है कि संभावना 95% है जब यादृच्छिक, अवलोकन सही होंगे या तथ्य का प्रतिनिधित्व करेंगे और 5% समय गलत होगा या नहीं। बहुमत के मामलों के लिए, 5% की सटीकता को संतोषजनक माना जाता है। इसे आमतौर पर प्रतिशत मानक त्रुटि के रूप में जाना जाता है।

नमूना आकार निर्धारण। एक वांछित सटीकता स्तर प्राप्त करने के लिए एक विश्लेषक को पर्याप्त संख्या में अवलोकन करने की आवश्यकता होती है।

वांछित सटीकता प्राप्त करने के लिए अवलोकन के अपेक्षित संख्या खोजने के लिए निम्नलिखित सूत्र का उपयोग किया जा सकता है:

त्रुटि की सीमा = Sp = x (p (1-p) / N

जहां क्रमशः 68%, 95% और 99% या एक सिग्मा, दो सिग्मा तीन सिग्मा आत्मविश्वास के स्तर के लिए x = 1. 2 या 3।

एस = वांछित रिश्तेदार सटीकता।

P = दशमलव में व्यक्त किसी गतिविधि या विलंब की प्रतिशत घटना, 10% = 0.10

एन = नमूना आकार या यादृच्छिक टिप्पणियों की कुल संख्या।

उदाहरण 1:

95% का विश्वास स्तर और of 5% की वांछित सापेक्ष सटीकता मान लें। अध्ययन के लिए आवश्यक अवलोकन की संख्या निर्धारित करें। ड्रिलिंग मशीनों के एक समूह के उपयोग को निर्धारित करने के लिए कार्य नमूना विधि का उपयोग किया जाना है। प्रारंभिक अध्ययन बताता है कि मशीनों का उपयोग लगभग 60% समय के लिए किया जाता है।

उदाहरण 2:

उस समय का अनुमान लगाने के लिए एक कार्य नमूना जांच का आयोजन किया गया था जिसके लिए संयंत्र में काम करने वाले निष्क्रिय रहते हैं।

श्रमिकों के बारे में कुल 720 अवलोकन किए गए। 45 टिप्पणियों में श्रमिकों को निष्क्रिय पाया गया। यदि आत्मविश्वास का स्तर 95% है, तो आलस्य द्वारा खपत समय के अनुपात के वर्तमान अनुमान की पूर्ण सटीकता निर्धारित करें।

उपाय:

यहाँ

कुल नं। टिप्पणियों का = एन 120

पी = निष्क्रिय समय का अनुपात = 45/720 = 0.0625

कार्य नमूनाकरण प्रक्रिया:

कार्य नमूना जांच के संचालन के लिए अपनाई जाने वाली प्रक्रिया आवेदन के प्रकार पर निर्भर करेगी। टिप्पणियों को लेने के लिए यथासंभव विभिन्न तरीकों को लागू किया जाएगा। मामले का परीक्षण करने के लिए डेटा का विश्लेषण किया जाएगा।

लेकिन प्रत्येक अध्ययन में निम्नलिखित सामान्य प्रक्रिया लागू होती है:

(1) समस्या को परिभाषित करें:

अध्ययन के मुख्य उद्देश्यों या उद्देश्य को स्पष्ट रूप से बताएं। यह हमेशा काम के प्रत्येक तत्व का विस्तृत विवरण शामिल करता है। विश्लेषक को स्पष्ट रूप से पता होना चाहिए कि ऑपरेटर की गतिविधि के विभिन्न राज्य कौन से हैं जिन्हें देखा जाना है। कभी-कभी ऑपरेटर को काम या बेकार के रूप में निरीक्षण करना आवश्यक होगा।

(2) रिकॉर्डिंग की जानकारी के लिए एक चार्ट डिजाइन करें।

(३) प्रायोगिक अध्ययन अर्थात ………… प्रारंभिक अवलोकन करें।

(4) प्रारंभिक अवलोकनों से, विलंब प्रतिशत p की गणना करें।

(5) जांच के लिए वांछित सटीकता और आत्मविश्वास स्तर का निर्धारण करें।

(६) जिस विभाग या विभाग के प्रमुख का अध्ययन किया जाना हो, उसके फोरमैन की स्वीकृति प्राप्त करें। अध्ययन किए जाने वाले श्रमिकों / ऑपरेटरों के सहयोग को प्राप्त करें और उन्हें अध्ययन के उद्देश्य / उद्देश्य को भी समझना चाहिए।

(() चुने हुए स्तर के विश्वास और सटीकता के लिए आवश्यक टिप्पणियों की संख्या की गणना करें। क्योंकि काम का नमूना एक सांख्यिकीय नमूनाकरण प्रक्रिया है और प्राप्त अनुमान नमूना आकार बढ़ने के साथ अधिक से अधिक यथार्थवादी हो जाएगा।

इस प्रकार, अधिक संख्या में अवलोकन अध्ययन को अधिक सटीक बना देगा। इससे टिप्पणियों की संख्या में वृद्धि के साथ, अध्ययन की लागत और समय बढ़ेगा। इस प्रकार लिए जाने वाले अवलोकनों की संख्या को आवश्यक सटीकता और विश्वास के आलोक में तय किया जाता है।

(() आवश्यक पर्यवेक्षकों की संख्या निर्धारित करें। इन लोगों का चयन करें और निर्देश दें।

(९) अध्ययन के लिए आवश्यक दिनों / पारियों की संख्या निर्धारित करें।

(१०) प्रेक्षकों की समय सारणी और प्रेक्षक द्वारा अनुसरण किए जाने वाले मार्ग की योजना बनाएं।

(11) किसी भी असामान्य बिंदु के नोट बनाने वाले चार्ट (रिकॉर्ड शीट) में टिप्पणियों के नमूने के साथ आगे बढ़ें।

(१२) आंकड़ों का विश्लेषण करना और परिणाम प्रस्तुत करना। अध्ययन के दौरान काम के नमूने के आंकड़ों का विश्लेषण किया जाता है ताकि यह जांचा जा सके कि चीजें योजना के अनुसार चल रही हैं या नहीं। डेटा को आमतौर पर प्रत्येक दिन के अंत में संक्षेपित किया जाता है।

यह अगले दिन के काम के लिए रुझान प्रदान करता है और अध्ययन में प्राप्त सटीकता के बारे में जानकारी देता है और कितना अधिक आवश्यक है। अध्ययन के अंत में, अंतिम विश्लेषण किया जाता है और आवश्यक परिणाम प्रस्तुत किए जाते हैं। ये या तो अनुपात में देरी, प्रदर्शन अध्ययन-या-कार्य माप प्रदान करेंगे।

कार्य नमूनाकरण के अनुप्रयोग / उपयोग:

मशीनों, प्रक्रियाओं या लोगों के समूहों को शामिल करने वाली विभिन्न प्रकार की गतिविधियों में विभिन्न समस्याओं को हल करने के लिए कार्य नमूनाकरण एक अत्यधिक उपयोगी तरीका है। औद्योगिक संयंत्रों / उद्यमों के विस्तार और विकास के साथ, अधिकारियों / प्रबंधकों के लिए यह मुश्किल हो गया है कि वे अपने निर्माण खंडों में क्या हो रहा है, इसके बारे में जानकारी और तथ्य एकत्र करें।

काम का नमूना उपयोगी है और जब लागू किया जा सकता है:

(1) टीमों के कार्य की जांच / अध्ययन किया जाना है।

(२) कार्य समय और निष्क्रिय समय के बीच स्पष्ट अंतर है।

(३) देरी के क्षेत्रों को इंगित करना।

(४) जाँच करना और क्षेत्रों को रेखांकित करना।

(5) समग्र प्रदर्शन स्तर स्थापित करने के लिए।

(6) मशीन उपयोग के निर्धारण के लिए।

(() श्रमिकों के समूह के बीच कर्तव्यों के वितरण का निर्धारण करना।

(8) प्रकृति के अध्ययन में, किसी परियोजना की प्रभावी उपलब्धि के साथ हस्तक्षेप का कारण और सीमा।

(9) लागत नियंत्रण और लेखांकन के उद्देश्य के लिए।

(१०) अपरिहार्य विलंब के लिए भत्तों का अनुमान लगाना।

(11) वेयर हाउसिंग और शिपिंग ऑपरेशंस में पिन-पॉइंट देरी के लिए ताकि लेआउट या विधि में बदलाव को पहचाना जा सके जिससे देरी कम हो।

(१२) ऐसा तब पसंद किया जाता है जब किसी कार्य के लिए अन्य कार्य मापन तकनीकों का उपयोग करने की लागत अधिक प्रतीत होती है।

कार्य नमूने के लाभ:

(१) यह समय अध्ययन और उत्पादन अध्ययन की तुलना में एक सस्ती तकनीक है।

(२) केवल एक विश्लेषक कई गतिविधियों का कार्य नमूना अध्ययन कर सकता है।

(३) प्रेक्षकों को अधिक प्रशिक्षण की आवश्यकता नहीं है।

(4) यह गैर-दोहराव और अप्रत्यक्ष नौकरियों में अधिक उपयोगी है।

(५) समय के अध्ययन से मापने के लिए कई ऑपरेशन या गतिविधियाँ जो अव्यावहारिक या महंगी हैं, उन्हें काम के नमूने द्वारा आसानी से मापा जा सकता है।

(६) दिन या सप्ताह की अवधि में अवलोकन किए जा सकते हैं, इस प्रकार दिन-प्रतिदिन या सप्ताह से सप्ताह की विविधताओं में परिवर्तन घट सकता है।

(Icting) काम के लंबे समय तक अध्ययन में एक कार्यकर्ता की निरंतर टिप्पणियों के खिलाफ कार्यकर्ता की सामान्य दिनचर्या का चित्रण करते हुए यादृच्छिक अंतराल पर अवलोकन किए जाते हैं जो कि उनकी सामान्य दिनचर्या (देखे जाने के प्रति सचेत होना) को प्रकट नहीं कर सकता है।

(() इन परिणामों को प्रभावित किए बिना किसी भी समय काम का नमूना बाधित हो सकता है।

(९) अध्ययन को पूर्व निर्धारित विश्वसनीयता की डिग्री के साथ बनाया जा सकता है।

(१०) अध्ययन थका देने वाला और कम थकाऊ होता है।

(११) इसमें समय कम लगता है।

(१२) जैसा कि अध्ययन कई दिनों में फैला है, यह अधिक प्रतिनिधि होने की संभावना है और दिन-प्रतिदिन के बदलावों से कम प्रभावित होता है।

कार्य नमूनाकरण की सीमाएँ:

(१) समय अध्ययन की तुलना में, कार्य नमूना अध्ययन के सांख्यिकीय दृष्टिकोण को कार्यकर्ता द्वारा समझा जाना मुश्किल है।

(2) ऑपरेटर नमूना आकार और सटीकता आदि के मूल्य को नहीं समझ सकते हैं।

(३) यह छोटी अवधि या परिचालकों और मशीनों के अध्ययन के लिए किफायती नहीं है, जो विस्तृत क्षेत्र में फैला या स्थित है।

(४) कार्यकर्ता अपने नमूने को कार्य नमूना बनाने वाले पर्यवेक्षक की नजर में बदल सकता है और अधिक उत्पादक देखने की कोशिश कर सकता है, जिसके परिणामस्वरूप गलत जानकारी जो अर्थहीन है।