रेटिंग: समय मान का चयन करना और रेटिंग फैक्टर का उपयोग करना

रेटिंग: समय मान का चयन करना और रेटिंग फैक्टर का उपयोग करना!

रेटिंग निम्न में से किसी एक तरीके से लागू की जा सकती है:

रेटिंग केवल एक समय में पूरे ऑपरेशन पर लागू की जा सकती है। यहां, ऑपरेशन के लिए केवल एक रेटिंग कारक का उपयोग किया जाता है। रेटिंग प्रत्येक तत्व के लिए व्यक्तिगत रूप से भी लागू की जा सकती है। यहां, मूल समय स्वचालित रूप से अभिव्यक्त किया जाएगा जब मौलिक समय (सही) अर्थात, (मनाया समय X रेटिंग कारक) जोड़े जाते हैं।

रेटिंग प्रत्येक तत्व और अवलोकन के प्रत्येक चक्र में भी लागू की जा सकती है। यह विधि सभी में सबसे सटीक है। लेकिन विधि कठिन है क्योंकि रेटिंग प्रत्येक घड़ी पढ़ने के साथ-साथ की जानी है। यहाँ, अध्ययन करने वाला व्यक्ति वह बहुत मेहनत करता है। एक बार रेटिंग हो जाने के बाद, अगला आता है, रेटिंग कारक का उपयोग कैसे करें।

इस प्रक्रिया में दो चरण शामिल हैं:

1. समय मूल्य का चयन:

यह सबसे महत्वपूर्ण कदम है जिसमें हमें उस समय मूल्य का चयन करना होगा जिस पर रेटिंग कारक का उपयोग किया जाएगा। इस चयन की कोई आवश्यकता नहीं होगी, यदि हमने प्रत्येक चक्र में प्रत्येक तत्व को पढ़ने की निगरानी की है।

लेकिन, यदि हम किसी तत्व के लिए केवल एक बार रेटिंग कारक का उपयोग करना चाहते हैं, तो हमें मौलिक समय के विभिन्न अवलोकनों में से एक मूल्य का चयन करना होगा। अब, चयनित ऑपरेशन समय प्राप्त करने के लिए चयनित तात्विक समय जोड़ा जाता है।

प्रेक्षित समय मानों को छाँटते समय, नियम उन समय मूल्यों को अस्वीकार करना है जो बाकी टिप्पणियों से बहुत दूर हैं। उदाहरण के लिए, यदि किसी ऑपरेशन या तत्व के लिए समय की निम्नलिखित टिप्पणियों को प्राप्त किया जाता है, तो 0.51, 0.51, 0.57, 0.49, 0.50, 0.92, 0.51, 0.49, 0.54, फिर हम सुरक्षित रूप से समय अध्ययन की सटीकता के बिना 0.92 की उपेक्षा कर सकते हैं।

निम्नलिखित में से किसी विधि द्वारा मौलिक समय के बाद:

1. अंकगणितीय विधि:

जैसा कि नाम से पता चलता है, चयनित समय का अंकगणितीय माध्य प्रारंभिक समय लेता है और असाइन किया जाता है। उपरोक्त दृष्टांत में, हमारे पास 10 अवलोकन हैं, जिनमें से 0.92 को छोड़ दिया गया है। अब, बाकी अवलोकन का अंकगणित माध्य रेटिंग कारक के लिए लिया जाता है। यह एक बहुत अनुशंसित विधि है।

2. मोडल विधि:

मोड को मूल्य के रूप में परिभाषित किया जा सकता है जो टिप्पणियों के दौरान सबसे अधिक बार होता है। तो, इस विधि में, उस मान का चयन किया जाता है जो अवलोकनों के दौरान सबसे अधिक बार होता है। फिर, ऊपर दिए गए उदाहरण को लेते हुए, 0.51 वह मान है जो सबसे अधिक बार होता है और इस प्रकार इसे रेटिंग कारक के रूप में उपयोग करने के लिए चुना जाना चाहिए।

2. रेटिंग फैक्टर का उपयोग करना:

ब्रिटिश स्टैंडर्ड स्केल यानी 0.100 स्केल का उपयोग करते समय, आंकड़ा 100 मानक प्रदर्शन का प्रतिनिधित्व करता है। अब, अगर विश्लेषक या अध्ययन-कर्ता को लगता है कि जिस ऑपरेशन का वह अवलोकन कर रहा है, उसे मानक प्रदर्शन की तुलना में कम प्रभावी गति के साथ प्रदर्शित किया जा रहा है, तो वह 100 से कम रेटिंग कारक का उपयोग करेगा, 70, 75 90, या जो भी वह विचार करेगा। सबसे अच्छा मूल्यांकन हो।

दूसरी तरफ, अगर वह देखता है, कि वह जिस ऑपरेशन को देख रहा है, वह प्रदर्शन के साथ किया जा रहा है जो कि मानक से ऊपर है, तो वह 100 से अधिक का कारक देगा, अर्थात 110, 115, 125 या जो भी वह समझता है वह एक उचित मूल्यांकन का प्रतिनिधित्व करता है।

स्केल पर रेटिंग को निकटतम बहु-पाँच तक ले जाना सामान्य अभ्यास है। एक उदाहरण लें; यदि विश्लेषक द्वारा दी गई रेटिंग मानक से 22 अधिक है, तो इसे 120 पर रखा जाएगा।

इस एप्लिकेशन में प्रयुक्त अभिव्यक्ति इस प्रकार है:

मूल समय = अवलोकित समय x रेटिंग / मानक रेटिंग

यह मूल समय तत्व या ऑपरेशन (पूर्ण) के लिए हो सकता है। उदाहरण के लिए, यदि किसी तत्व के लिए मनाया गया समय 0.16 मिनट है और यदि विश्लेषक ने प्रदर्शन को मानक से 25% ऊपर बताया है,

मूल समय = 0.16 मिनट x 125/100 = 0.20 मिनट।

100

अब मूल समय यानी, 0.20 मिनट उस समय का प्रतिनिधित्व करता है, जब तत्व मानक प्रदर्शन (प्रदर्शन) पर काम कर रहा था, जो मानक से अधिक तेजी के बजाय काम कर रहा था, जो कि देखा गया था।

जब रेटिंग सुसंगत और सटीक हो तो निम्नलिखित अभिव्यक्ति बड़ी संख्या में टिप्पणियों पर अच्छी पकड़ बनाएगी:

अवलोकन समय x रेटिंग = लगातार।

लेकिन वास्तविक व्यवहार में, यह अभिव्यक्ति बिल्कुल सच नहीं है।

इसके कई कारण हैं:

1. नोट किए गए समय को नोट करने और रिकॉर्ड करने में त्रुटियां।

2. रेटिंग में त्रुटियां।

3. तत्व की कार्य सामग्री में भिन्नता।

4. रेटिंग में फेरबदल के कारण बदलाव।