CMA重要知识点：预测技术—学习曲线

CMA重要知识点之预测技术—学习曲线

学习曲线是一种可以用来衡量效率提升的工具。管理者可以通过学习曲线来判断生产线上员工人工工时将会如何随着产量的变化而变化。

学习曲线的特征

1、通过学习曲线来判断人工工时将会如何随着产量的变化而变化。

2、适用于劳动密集型企业，以人工工作为主（大批量生产）。

3、会有极限，学习曲线到某一点后，趋于平缓（逐渐递减的曲线）。

累计模式学习曲线和增量模式学习曲线

1、累积平均时间学习模式：当产量翻番的时候，即累积产量增加一倍，该时点所有产品的平均耗时。累计平均模式的关键词是“前”，即考虑的是前X个（批）的累计平均耗时。（学习曲线只计算翻番的个数或批次，无需纠结非翻番的个数或批次）

2、增量单位时间学习模型：当产量翻番的时候，即累积产量增加一倍，该时点最后一个产品的耗时。增量模式的关键词是“第”，即考虑的是第X个（批）的耗时。（学习曲线只计算翻番的个数或批次，无需纠结非翻番的个数或批次）

学习曲线的优点：

1、了解在既定的模式下，作业的投入量(比如，人工工时)将如何发生变化，由此来判断未来生产成本的变化方式，进而给定价决策提供合理的依据。

2、为可实现标准的设定提供客观的依据(比如，单位产品的标准人工耗时)，以此来更有效地进行差异分析例外管理，提高经营控制的效率。

学习曲线的缺点：

1、适用的对象只是人的行为，而不是机器的作业。

2、用于预测的学习曲线百分比需要随着条件的变化而进行修正。

3、效率的提升是基于“重复同一行为”这一假设之上的。影响人的行为的因素还包括新技术的学习，外部激励和自我激励等。