• 公務のため：長崎県立北松西高校出前講義（小値賀町、14.10-16.20）
• 小値賀町から間に合う船なし
• 補講は電子的方法にて

• 英語コミュニケーションI（新井先生）
• 対象
  • 学生番号が奇数である1年次学生
  • その他該当する学生
• 教室は新館101室
• わすれないでね!!

• 事前と事後の計画すべて
  • 事前：生産計画
  • 事後：工程管理
• 生産計画：なにを、いくつ、いつ、どこで、どのような生産方法で、いくらでつくるか
• 工程管理：　生産計画どおりに生産できるようにする

• 受注と生産量、品種に基づく生産方法に関する分類
• 受注形態
  • 受注生産：注文を受けてから生産着手
  • 見込み生産：注文前に生産着手
• 生産量と品種
  • 多品種少量生産：近頃はたいていこれ
  • 中品種中量生産：中間形態
  • 少品種多量生産：いわゆる大量生産

• かんばん方式：生産情報を収集してすぐに発注、在庫費用極小化を狙う。
• セル生産方式：生産単位を大きくして生産費用最小化と柔軟性確保を狙う
• 計算機を用いた手法：CIM、ERP、SCM、IoTなどなど

• 手順計画：工程摂家と工程計画。作業標準作成が中心。
• 日程計画：要員と設備、材料調達計画。ガントチャートができれば完成。
• 工数計画：負荷と能力がつりあうように計画。工数山積表作成
• 設備計画：
• 材料計画：在庫費用最小化を目指して発注。定期発注方式と定量発注方式。2瓶法も捨てがたい。

• 作業指示（差立）：あとは着手するだけ
  • 準備
  • 割当
  • 指示
• 進捗管理と余力管理

• 繰り返すと次第に作業時間が短縮される現象
• 初期習熟と中期習熟
• 対象はいろいろ
  • 動作
  • 職場
  • 企業

\[ a_{0} = \frac{t_{1]}}{x^{n}} \\ (a_{0}:所要時間; t_{1}:最初の所要時間; x:生産量; n:習熟係数)は、\\ \log a_{0} = -n\log x + \log t_{1} \\ とおける。\\ \log a = A,\ \log x = X,\ \log t_{1} = T_{1}\\ とすれば、\\ A = -nX + T_{1}\\ \]

• 作業時間は対数関数にしたがって減少する
• 所要時間は習熟係数によって調整される
• 意外に扱いやすい
  • 線形なら計算がずいぶん楽になる
  • 直感的に理解しやすい

• ほぼ習熟現象が発現している
• 平均作業時間は90秒程度と設定してよいだろう
• 習熟現象出現に個体差があるように見える
  • ほぼ通常の対数線形習熟
  • 習熟に至るまでに要する時間が長い（個体差）がある
  • 作業時間が長い5名については要検討

• 作業時間中央値は200秒を割りこむ程度
• 現状、作業時間は90秒を下回ることはないだろう
• 外れ値となる作業者が5人程度存在する
  • 四分位点範囲から外れて極端に作業時間が長い
  • 作業時間変動が小さすぎる
  • 個別に検査する必要を認める

• 初期作業時間：223.9秒、習熟係数：0.258
• 統計解析環境Rによる簡単な計算例

## Nonlinear regression model
##   model: period ~ a * times^b
##    data: first.trial
##       a       b 
## 223.922  -0.258 
##  residual sum-of-squares: 5826227
## 
## Number of iterations to convergence: 5 
## Achieved convergence tolerance: 3.169e-07

1. 初期作業時間を短縮するには?
2. 習熟係数を大きくするには?

• 適性がある労働者を雇用する
• 作業に集中できる環境を構築する
• 単純化するなど、作業標準を作成しなおす