워크샘플링 가동 분석 (Work Sampling)
관측 카테고리별 횟수와 신뢰수준·허용오차를 입력하면 카테고리별 비율과 신뢰구간, 필요 총 관측수, 가동·비가동 요약을 자동 산출하고 구성비 차트로 시각화합니다.
계산 근거
카테고리 비율 p̂ = 관측수 ÷ N, 신뢰구간 p̂ ± z·√(p̂(1−p̂)/N). 필요 총 관측수는 절대오차 e(±%p)일 때 n = z²·p(1−p)/e²(p 는 0.5 에 가장 가까운 카테고리 비율), 상대오차 e(가동률의 ±%)일 때 n = z²·(1−p)/(e²·p)(p = 가동률). 이항분포의 정규근사(Barnes, Motion and Time Study; ILO, Introduction to Work Study).
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자주 묻는 질문 (FAQ)
워크샘플링(Work Sampling)이란 무엇인가요?
작업자나 설비를 랜덤한 시각에 순간적으로 관측해 "그 순간 무엇을 하고 있는가"를 기록하고, 카테고리별 관측 비율로 시간 구성비를 통계적으로 추정하는 작업측정 기법입니다. 연속 관측(스톱워치) 대비 관측 비용이 훨씬 적고, 여러 명·여러 설비를 한 명의 관측자가 동시에 조사할 수 있어 가동률 분석과 여유율 설정에 널리 쓰입니다.
핵심 공식은 무엇인가요?
카테고리 비율 추정치는
p̂ = 해당 관측수 ÷ 총 관측수 N, 신뢰구간은 p̂ ± z·√(p̂(1−p̂)/N), 필요 총 관측수는 n = z²·p(1−p) / e² (e = 허용 절대오차)입니다. 오차를 가동률의 ±몇 %(상대오차)로 잡을 때는 n = z²·(1−p) / (e²·p)를 쓰며, 본 도구에서 두 방식을 고를 수 있습니다. z값은 신뢰수준 90%에서 1.645, 95%에서 1.96, 99%에서 2.576을 사용합니다.필요 관측수 계산에서 "보수적 p"란 무슨 뜻인가요?
p(1−p)는 p = 0.5에서 최대가 되므로, 어떤 비율을 기준으로 하느냐에 따라 필요 관측수가 달라집니다. 본 도구는 입력된 카테고리 비율 중 0.5에 가장 가까운(= 분산이 가장 큰) 비율을 기준으로 계산해, 모든 카테고리가 목표 정밀도를 만족하도록 보수적으로 산정합니다. 예: p = 0.5, 95% 신뢰, e = 3%p이면 n = 1.96² × 0.25 ÷ 0.03² = 1,068회입니다.
관측 시각은 왜 반드시 랜덤이어야 하나요?
매시 정각처럼 규칙적으로 순회하면 휴식·조회·자재 공급 같은 주기적 활동과 동기화되어 특정 카테고리가 과대·과소 추정됩니다. 난수표나 랜덤 알람 앱으로 관측 시각을 미리 생성하고, 관측 경로도 매번 바꾸는 것이 원칙입니다. 또한 관측자가 다가오는 것을 보고 작업자가 행동을 바꾸지 않도록 순간 판정(첫눈에 본 상태 기록)을 지켜야 합니다.
허용 절대오차는 얼마로 설정해야 하나요?
용도에 따라 다릅니다. 개선 전후 비교나 여유율 설정처럼 정밀도가 필요하면 ±2~3%p, 대략적인 실태 파악이면 ±5%p로 충분합니다. 오차를 절반으로 줄이면 필요 관측수는 4배가 되므로(e²에 반비례), 목적 대비 과도한 정밀도는 조사 비용만 키웁니다.
조사는 어떤 절차로 진행하나요?
① 관측 카테고리 정의(가동/비가동을 원인 수준까지 구분) ② 파일럿 관측 100~200회로 대략적 비율 파악 ③ 본 도구로 필요 관측수 산정 ④ 관측 일수·순회 횟수 계획(통상 1~2주 분산) ⑤ 랜덤 시각 관측 실행 ⑥ 비율·신뢰구간 산출과 개선과제 도출. 관측을 여러 날에 분산해야 특정일의 이상 상황이 결과를 왜곡하지 않습니다.
워크샘플링과 스톱워치 Time Study는 어떻게 구분해 쓰나요?
반복 사이클 작업의 표준시간 산정은 Time Study가 적합하고, 비반복·장주기 업무(간접부문·물류·보전)나 다수 인원·설비의 시간 구성비 파악은 워크샘플링이 적합합니다. 워크샘플링으로 얻은 지연 비율은 Time Study의 지연 여유율 근거 데이터로도 활용됩니다.
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