砌砖动作分析与效率提升:时间研究详解

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一致性系数,通常在质量管理和工程领域中用来衡量两个变量之间的关联程度或相似性,尤其是在IE(工业工程)领域的时间研究中。Qisda时间研究,可能是指一种量化评估工作流程效率的标准,它通过对特定任务或活动的详细分解,如砌砖动作中的17个基本动素分析,来计算出工作的理想状态与实际执行的相对效率。在这个例子中,"一致性系数"可能被用来评估不同工人在执行这些动作上的效率一致性,以及与标准工时的符合度。 理想状态下,一致性系数为A,代表非常优秀,表明工作效率接近于理论上的最优化,例如砌砖动作可以达到每小时350块砖的高效。其他等级,如B、C代表逐步递减的效率,从优秀到良好,再到平均。D表示标准时间,没有显著偏离;E则是指低于标准,可能存在浪费的时间或无效步骤;F是最差的情况,效率远低于预期。 吉尔伯特夫人(Mrs. Gilbreth)在这里起到了关键作用,她采用心理学方法和精细分析技术,不仅提升了砌砖效率,还通过动作分解来识别和改进工作中不必要的动作,从而减少了无效劳动,提高了整体生产率。时间研究作为一种工具,它的目标包括建立标准工时,提升生产效率,保证公平分配成果,优化工作环境,提高企业管理水平,以及保障员工的工作生活平衡。 时间研究的发展历程可以追溯到科学管理之父泰勒和动作研究之父吉尔吉斯的工作,他们倡导通过细致的工作分析来寻找最有效的工作方法,消除浪费,制定合理的工作程序,以此推动工业生产效率的提升。在工作研究中,时间研究是核心部分,它涉及将复杂任务分解成可测量的元素(动素),以便进行精确的时间测定、评价,并据此提出改进措施。 通过一致性系数的评估,管理者能够了解生产线的实际运行状况,针对低效环节进行干预和优化,以实现持续改进,这是现代工业工程和精益生产理念的重要实践应用。
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行