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4 - La mesure par échantillonnageSur la base d’une analyse statistique des fréquences, cette méthode va permettre de déterminer des temps d’opérationsen s’affranchissant de difficulté technique ou de jugement.

Introduction

En anglais Work Sampling, il s’agit d’une technique par analyse quantitative pour mesurer en terme de temps des activitéshumaines, machines ou toutes autres activités observables.

Développé dans les années 1930 par L. H. C. TIppett au sein de l’industrie textile, cette méthode s’appuie sur une étude statistiquedes fréquences pour déterminer le temps standard. Elle est particulièrement utilisée pour analyser les activités non répétitives ouirrégulières.

Elle consiste à observer le travail à des instants répartis au hasard dans le temps et à analyser la proportion des observationscorrespondants à chacune des activités étudiées. Elle permet de déduire ainsi la fréquence des évènements analysés par rapportsà l’ensemble dont ils font partis.

Moins précises que les autres techniques, elle a pour avantage de pouvoir être simple, rapide et peu couteuse.

Procédure

1. Choisir les tâches à analyser

Première étape de la méthode, il faut découper le travail en tâche que l’on souhaite analyser. On peut par exemple séparer letravail en type de tâches comme les opérations d’assemblages, de transport... ou encore on peut mesurer la répartition des tâches« administratives » (dossier de lot...) parmi les tâches opérationnelles.

2. Faire une première mesure

A partir des données que nous allons analyser, on doit se faire une première idée pour préparer le relevé. Pour cela, on effectueune première série de mesure de manière aléatoire. A la suite de cela, on effectue une estimation chiffrée des différents paramètresque l’on souhaite analyser.

Par exemple, suite à une première analyse, on identifie que le temps « machine » représente 20% du temps de cycle total.

3. Analyse avec l’étude par échantillonnage

Une fois la première mesure effectuée, on va pouvoir calculer la taille de l’échantillon nécessaire pour obtenir un résultat statistiquefiable. Il est évident qu’au plus il y a de mesure, au plus les résultats seront fiables. Toutefois, pour des questions de coûts et detemps, on va déterminer le nombre de mesure le plus juste par rapport à la précision souhaitée. Il existe pour cela deux techniques.

La formule statistique

Statistiquement, la formule de calcul de la taille de l’échantillon va dépendre de la taille de la population mère et de différentsfacteurs :

p : valeur estimée de la caractéristique à analysere : marge d'erreur, généralement 3 à 5%

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z : coefficient de marge de la loi normaleCes formules sont identiques à celle des plans d'échantillonnage (/Articles/Analyse/5-Les-plans-d-echantillonnage).

La méthode graphique

Une autre méthode plus simple, consiste en une analyse graphique dénommée Nomogramme.

Source : D. P. Adams (1964) - Nomography : theory and application

4. Préparer l’observation

Avant de passer au relevé, il faut le préparer avec minutie. En effet, cette méthode statistique se base avant tout sur un relevé« aléatoire » des données. Il faut donc ici s’assurer que le relevé suivra cette règle essentielle. L’enjeu est ici de s’assurer quel’observation se fera bien de manière aléatoire, pour respecter les principes de la statistique.

Pour cela, on doit soit :

Effectuer un relevé a intervalle fixe : par exemple, toutes les 10 minutes, on va effectuer le relevéEffectuer un relevé aléatoire : pour cela de nombreuses possibilités existent comme par exemple tirer un « pile ou face » pour

savoir si on fait un relevé sur l’instant.C’est également lors de cette étape que l’on va construire la feuille de relevé. On dit retrouver dessus :

Une introduction avec la date et l’observateurLe nombre de relevé a effectuerLes différentes tâches a relever

5. Observer et relever les données

Dès lors, on peut effectuer le relevé de fréquence en fonction des éléments définis dans l’étape précédente. La aussi, biens’assurer que les conditions de travail sont respectées et que le relevé aléatoire est suivi.

En fonction de la règle aléatoire choisie précédemment, l’observateur coche en fonction la case.

On rappelle les 2 règles d'or d'une mesure directe :

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Le personnel doit être au fait du projet et être en accord avec celui-cile chronométrage doit se faire dans des conditions normales de production

6. Analyser les données et conclure

A partir du relevé précédent des fréquences des opérations à analyser, on va calculer le pourcentage de temps que les différentesopérations prennent. Ainsi par exemple, sur 100 mesures, si les déplacements ont été vue 20 fois alors, cette tâche prend 20% dutemps total des opérations.

Ainsi, dans le cas où l’on a souhaité effectuer une mesure sur le temps mis pour fabriquer une pièce sur un poste déterminé. Laméthode a donc consisté à calculer le nombre de fois ou l’opérateur travaille sur le pièce et de le distinguer des temps dedéplacements, d’attentes... On peut en déduire le Temps Standards d’une unité que l’on calcule selon la formule suivante :

Avec :

TpsObs : Temps total de l'observation en minute.TpsCar : Temps de la caractéristiques analysées en %JA : Valeur du Jugement d'AllureNbPcs : Nombre total de pièces produites

Source

G. Salvendy (2001) – Handbook of industrial engineering : technology and operations management

O. D. Salih, A. Raouf, J. D. Campbell (1999) – Planning and control of maintenance systems : modeling and analysis

J. P. Tanner (1991) – Manufacturing engineering

L. H. C. Tippett (1935) – Statistical methods in textile research : a snap reading method of making time studies of machines andoperatives in factory surveys

D. F. Sittig (1993) – Work Sampling : a statistical approach to evaluation of the effect of computers on work patterns in thehealthcare industry

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