这个数据可靠吗？

sawata

我公司某一个A岗位，一般以5人一组为一个单位。不定岗位，每次轮换岗位或随机换岗。
此岗位的产量一直保持45件/小时。
今年5月某日总裁过来，在该岗位后面站着看了一个小时，这个时间段里，员工的产量是72件/小时。

+ d2 b  a4 l) m/ R: n9 W" y后来过了几日，公司针对该岗位订下新的奖惩制度：
1.若每日平均每小时超过72件，每超过一件，奖励n元；每少于一件，处罚n/2元（如果都是奖励的话，平均一天多挣16元）。此制度颁发后，员工的产量在55件/小时，所以每天都有罚款的，所以在此制度执行半个月内，所有接触这个岗位的人纷纷提出离职，都说完成不了，当然这里有不少老员工。后来该制度就不了了之。

; q5 Y3 d5 J. X某日生产经理说，他那天在后面看了这个岗位，他们完成80件/小时是没有问题的，所以今年11月，公司针对该岗位再次定下新的奖惩制度：
- I" [9 E2 `; q8 |4 c* Q8 s( B# H- Y2.若每日平均每小时产量超过75件的，则20元/日。若未超过75件/小时，则没有此20元。
   现在有个别人，几乎都是新员工想做这些岗位，每日小时产量保持在75～78之间（生产过程产生的废品也比以前大大增加）
: k' ?# t3 {5 F) o8 P
现在问题是这样的：
1.无论72件/小时还是75件/小时，这个靠一次观察，而定出的数据是否具有合理性？
2.根据目前的形式，这个75件/小时好像能行的通，这个75件是正确的数据还是歪打正着？
5 J0 n4 j! A3 d9 C4 D3 `* N% a3.如果这个75件/小时也行不通，那么今后对这个岗位如何定额呢？比75低还是比75高？还是实行阶梯式的奖励呢？
( x+ ?: y/ O$ @" m  s
求指导，谢谢！
2 v6 ]' o2 d4 D* S+ i- I: ~

1 Q3 t% A/ n9 ^7 m) h4 L

、非説

新人，发表浅见：
首先觉得数据肯定不合理：一是因为只是一次观察并不具有代表性，二是领导在后面看着员工肯定会有一定的积极性存在，得出的数据会高于平均水平，所以合理的数据应该在多次、正常的状态下产生；
5 e# P8 T* o* b其次75相对于原来的45，是其的1.67倍，这么大的差距一方面来源于20元奖励的激励，另一方面则在于大大增加的废品率；
两种方式作对比，第一种标准比第二种低，但第一种有奖有罚，基本工资并没有保障，而第二种做好了有奖励，做差了并不会影响基本的收入，这可能是很多人青睐于第二种的原因。

# o* T' a2 I  R) Z' Y0 z* V至于如何定额我觉得可以根据产量和废品率为标准通过线性规划确定合适的劳动额，奖励最好采取阶梯的方式且不要有处罚。

greenhilte

你的叙述已经告诉了我们你想要的答案，何必再问呢。
很多事情是没有对错之分的，不用太纠结。

sawata

greenhilte 发表于 2013-12-9 20:22
你的叙述已经告诉了我们你想要的答案，何必再问呢。
$ B7 q) ]4 W* u很多事情是没有对错之分的，不用太纠结。 ...

最初72出来的时候，我认为数据很不可靠，因为那是总裁站在后面盯着得出的结果，这个情况人的状态是不一样的。而后来的确没有人完成。
& Y& w3 g4 f& I0 F+ e5 o- r4 \但最近75出来的时候，本来我认为这也是我们一次的观察得出的结果，不可靠。但每次却完成了。
所以两种结果更是增加我的对这个数据的疑惑。所以我现在的确不知道这个数据。

sawata

、非説 发表于 2013-12-9 16:57
6 @* z' P8 K$ ~9 i新人，发表浅见：
6 A* g! f( I3 C5 H# h' {首先觉得数据肯定不合理：一是因为只是一次观察并不具有代表性，二是领导在后面看着员工 ...

2 n# b8 \6 X" g% W. i: a4 ~非常感谢的您的指导。
( b$ h/ P5 g3 s4 N% L( h& v有2个问题是这样的。
1.我最初的想法也是采用阶梯的方式且没有处罚，但是我后来考虑，如果没有处罚，员工会不会某日的产量严重低于规定产量呢？
* R$ J  F1 X9 V- R6 W2.“合理的数据应该在多次、正常的状态下产生”，事实的确是这样的，可是如果把这句话应用到我公司该项目中的话，那么这个数据可能维持在60左右。那么以现在这个情况来看，60和75还是有差距的，您认为如何得出正确的数据呢。
期待指导。

、非説

sawata 发表于 2013-12-10 08:23
) ], G* Z" g3 s- O* @3 ~% I) \非常感谢的您的指导。
, o3 X0 S& f9 a( }有2个问题是这样的。
+ T) `( ^% l: p$ Q" L( P/ m" H1.我最初的想法也是采用阶梯的方式且没有处罚，但是我后来考 ...

作为一个刚参加工作的新人，只是抱着讨论学习的想法才发表了自己一点十分浅薄的看法，所以对于您的指导二字，我感到十分汗颜。
对于您所担忧的问题，我的看法是，首先您如果设置处罚标准，这个自然可以起到减少员工偷懒的情况，但这并不是最好的处理方式，因为员工的偷懒行为可以通过监督来避免，而如果您的标准定的合理的话，扣工资的情况也不大可能会出现，那么有何苦一定要设置这么个东西存在来让员工反感呢，而如果不是因为主观原因造成的产量低则更不应该扣钱来寒了员工的心，可能是因为我个人心比较软，对处罚这块我一直比较排斥，所以观点可能会过于主观。
至于数据，我觉得60就可以作为合理的数据了，而且也没必要一定去执着于数据的精准性，可以通过奖励额度和阶梯设置来弥补数据的偏差。

masophia123

太不可靠， 纯主观
7 ?2 q0 w0 b4 @4 ?* E/ q要由工艺工程师，根据设备的产能来进行计算的

tonycheungchn

1、选择标准可以参考历史数据或者同行业的标杆企业等等，数据处理方法是选择中位数、众数或者其他方法计算，以便排除偶然因素的影响。所以，考一次观察得出的结论，（不谈具体数字对还是错）从程序上是不靠谱的。
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5 W% |# k  [/ v" A  N1 S2、前后两种方法，都要考虑群体对员工行为的影响，就像霍桑试验。第一种方法，员工的实际产出是55，是员工的能力有限，还是员工的集体***？第二种方法，是新员工能力使然，还是受到新职位的刺激？

3、到底是72还是75，其实并不是最重要的（很多所谓的科学方法，不过是用“科学”的方式“自我安慰”或者“安慰他人”）。重要的是，什么数字能在公司和员工之间达成平衡。这个平衡数字，需要双方试探和磨合，不是能一次性解决的问题。
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4、第二种方法，考核产量可以合格品的产量为准，不合格产品不计入产量。

lqy5656

数据来源不可靠；第二，员工的心声在那里？第三，高压下的活毕竟不是平时。员工心理阴影太大。不离职才怪呢？

wangxuguwen

这个已经有标准的IE计算方法，没什么可讨论的。可确定基础值，剩下的测定疲劳系数和合格率进行修正。
基础值 最大+4倍平均+最小，然后除以6。数学概念是正态分布。疲劳系数可以计算或实测，合格率只能实测统计。