如何掌握時間與動作研究？實例提升 5.2% UPH

7 January 2025

什麼是時間與動作研究？

時間與動作研究是一種提升生產力的核心方法，透過分析和優化工作流程，找到低效率的環節並改進。該方法結合了時間研究（測量任務所需的時間）和動作研究（聚焦於過程中涉及的身體動作）。這種雙重方法旨在找出低效率肇因，幫助持續改善，為各行業帶來時間上的效率提升。

時間研究：一種測量任務所需時間的方法，幫助設定標準並改善效率。通常會使用碼表或軟體工具，來觀察並計時各項任務。

動作研究：分析任務中涉及的身體動作，以辨識並消除低效行為。目的是簡化工作流程、減少工人疲勞並優化流程，以提升生產力。

時間與動作研究的起源

時間與動作研究起源於 19 世紀末至 20 世紀初，由弗雷德里克·溫斯洛·泰勒（Frederick Winslow Taylor）以及法蘭克與莉蓮·吉爾布雷斯（Frank and Lillian Gilbreth）所開創。泰勒的時間研究通過分析任務來找出高效的方法，而吉爾布雷斯夫婦的動作研究則著重於消除不必要的動作，他們發明了「動素（Therbligs）」，一種包含 18 種基本動作的系統，用來辨識低效行為。這些方法徹底改變了工業生產力，影響了現在的精實生產和六標準差（Six Sigma），推動各行業的流程優化。

時間與動作研究為什麼重要？

時間與動作研究強調提升生產力、效率和工作場域的人體工學。透過系統性地分析工作流程，它能發現任務與動作中的低效之處，協助企業簡化流程、減少浪費。這些研究能提供可量化的見解，如周期時間、節拍時間與增值活動，幫助管理者制定資源分配、工作負載平衡及標準化作業的明智決策。

為時間與動作研究做準備

成功的時間與動作研究始於徹底且有策略的準備。以下是一些準備的關鍵步驟：

1. 設定明確目標：你想實現什麼？縮短交期、提升生產力或改善人體工學？明確的目標是研究的第一步。
2. 優先處理關鍵流程：鎖定低效率明顯的任務或工作流程；瓶頸越大，改善潛力越大。
3. 協作與參與：讓員工參與其中，建立信任並確保順利合作。透明化是時間與動作研究能準確進行的關鍵要素。

快速總結：準備階段的核心在於設定清晰目標、解決最無效率的工作流程，以及促進協作。

執行研究與數據分析

1. 蒐集數據：詳細記錄任務時間並觀察工人動作。此階段的準確性是影響後續洞察的核心基礎。
2. 發現隱藏的變異：考慮不同因素的影響，例如班次時間、工人經驗，甚至是季節性波動，這些都可能大幅影響表現。
3. 轉化數據為可行洞察：使用強大的分析平台來解讀周期時間、節拍時間及增值時間等指標。這些分析能揭示低效點並突出優化機會。

重要指標定義：
周期時間（Cycle Time）：完成一個單位生產所需的總時間。
節拍時間（Takt Time）：生產需遵循的節奏，以滿足客戶需求。
作業時間 / 增值時間（Work Time/ Value-Added Time）：直接為產品做出貢獻的時間。

推行改進

完成分析後，實施針對性的改進措施：

• 消除浪費：簡化工作流程，移除無增值的步驟。
• 改善人體工學：重新設計工作站，減少壓力並優化人員動作。
• 提供培訓：讓工人掌握改進後的工作流程。

傳統時間與動作研究的挑戰

儘管傳統的時間與動作研究具有實用性，但人工手動進行的方式存在以下限制：

• 觀察偏差：人工肉眼觀察容易受到人為錯誤及不一致性的影響。
• 霍桑效應：工人在知道自己被觀察時，往往會改變行為，導致記錄下的數據不準確。
• 範圍有限：傳統方法通常無法跨多個班次、地點或季節蒐集數據，搜集的資料量有限，錯失關鍵變化。
• 資源密集：手動進行研究需要耗費大量時間與精力，難以持續進行。
• 證據不足：缺乏強大數據可能削弱提出改善計畫的說服力，讓工業工程師在面對管理層質疑時缺乏有力支撐。

結合智慧製造技術的時間與動作研究

將時間與動作研究與智慧製造技術相結合，可解決傳統方法的局限性。關鍵優勢包括：

• 即時檢視： IoT 物聯網設備與電腦視覺提供持續數據流，立即辨識機械故障或遺漏的步驟。
• 透明度提升：管理者可獲得全面且客觀的數據，減少對現場人員經驗之談的依賴。
• 精益改善：透過影像回溯，幫助管理者進行根本原因分析，促進可持續的流程改進。
• 提升生產力：持續完整的數據洞察，方便管理者主動優化流程，改善周期時間及整體效率。

案例研究：AI 視覺智慧搜集周期時間

在越南一處生產太陽能轉化器的遠端生產基地，工廠因為工業工程資源有限，在得不間斷生產的情形下面臨大挑戰。傳統方法的數據搜集通常需要兩天時間，導致工業工程團隊無法即時識別瓶頸，來應對和優化工作流程。

透過導入 HOP 人因作業平台，工廠透過 AI 視覺技術實現了運營轉型：

• 周期時間搜集：工業工程師無需手動進行研究；AI 視覺準確且持續追蹤所有 15 個工作站的周期時間。
• 即時數據生成：管理者隨時可透過生產管理介面，掌握生產狀態及作業瓶頸。
• 根原分析：工程師透過柏拉圖分析各站時間及低效率肇因，快速識別像是線不平衡、材料短缺及動作延遲等問題。
• 改進驗證：即時數據洞察讓工業工程師能快速測試並驗證解決方案，加速改進過程。

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成果：

• UPH 提升 5.2%：產出從 211 提升至 222 單位/小時。
• 快速改進驗證：工業工程師能即時測試並確認解決方案。
• 4 倍 ROI 投資回報率：AI 視覺技術投資帶來有感回報。

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結論

現代的時間與動作研究結合了傳統方法與 IoT 物聯網及 AI 視覺等創新技術，提供有效的洞察和效率提升。隨著各行業面臨勞動力短缺及客戶需求變化等挑戰，這些研究仍是推動運營的關鍵。採用這些技術的企業可以提升生產力、降低成本、增強員工滿意度，在智慧製造時代中奠定成功基礎。