Engenheiro de produção observando de longe uma célula de usinagem com uma prancheta em um chão de fábrica.

O que é amostragem do trabalho

A amostragem do trabalho (work sampling) estima a proporção do tempo que pessoas ou máquinas gastam em cada atividade, a partir de observações instantâneas feitas em momentos aleatórios. Em vez de cronometrar o dia inteiro, você "tira fotos" do processo e conta quantas mostram cada atividade.

O método foi desenvolvido por L. H. C. Tippett na indústria têxtil britânica nos anos 1930 e é usado até hoje para medir ociosidade, esperas, retrabalho e trabalho de ciclo longo ou irregular, onde a cronoanálise contínua seria cara ou inviável.

Anúncio · Publicidade

Mapa visual da amostragem do trabalho

O mapa resume a fórmula do tamanho da amostra, o passo a passo e o exemplo resolvido com 400 observações.

AMOSTRAGEM DO TRABALHO
Mapa visual 270: Amostragem do trabalho (work sampling): como calcular e aplicar. Clique no mapa para ver em tamanho real.Baixar o mapa em PNG

Fórmula do número de observações

Cada observação é um sorteio com dois resultados: a atividade aparece ou não. Por isso a proporção segue a distribuição binomial e o número de observações necessário é:

n = Z² × p × (1 − p) ÷ E²

Para a base estatística geral, veja tamanho da amostra. Com 95% de confiança e E = ±5 pontos:

p esperadoCálculon (arredondado para cima)
10%3,8416 × 0,10 × 0,90 ÷ 0,0025139
20%3,8416 × 0,20 × 0,80 ÷ 0,0025246
30%3,8416 × 0,30 × 0,70 ÷ 0,0025323
40%3,8416 × 0,40 × 0,60 ÷ 0,0025369
50%3,8416 × 0,50 × 0,50 ÷ 0,0025385

Se você quer ±3 pontos com p = 30%, o erro cai e o custo sobe: n = 3,8416 × 0,21 ÷ 0,0009 = 897 observações. Reduzir o erro pela metade quadruplica a amostra.

Passo a passo

  1. Defina o objetivo e as categorias. Exemplo: produzindo, esperando material, preparação (setup), outros. As categorias devem ser exaustivas e mutuamente exclusivas.
  2. Defina o que e quem observar: um posto, uma célula, uma equipe de empilhadeiras.
  3. Faça uma amostra-piloto (50 a 100 observações) para estimar p e calcular n.
  4. Sorteie os horários. Use tabela de números aleatórios ou planilha; evite horários fixos como "toda hora cheia".
  5. Percorra o roteiro no instante sorteado e registre o que cada pessoa ou máquina está fazendo naquele instante, sem esperar a atividade terminar.
  6. Distribua as rodadas por todos os turnos e dias do período, inclusive início e fim de turno.
  7. Recalcule o intervalo de confiança durante o estudo e pare quando o erro desejado for atingido.

Exemplo resolvido: célula de usinagem

Exemplo ilustrativo: uma célula com 5 operadores, observada durante 10 dias úteis de 8 horas, com 8 rodadas por dia em horários sorteados (por exemplo 08:12, 09:47, 10:31, 11:58, 13:24, 14:09, 15:36 e 16:02). Total: 5 × 8 × 10 = 400 observações, acima dos 385 exigidos para ±5 pontos no pior caso (p = 50%).

AtividadeObservaçõesProporçãoErro (95%)
Produzindo24862%±4,8 pontos
Esperando material6416%±3,6 pontos
Preparação (setup)328%±2,7 pontos
Outros (pessoal, ocioso)5614%±3,4 pontos
Total400100%

O erro de cada linha vem de 1,96 × √(p × (1 − p) ÷ n). Para "produzindo": 1,96 × √(0,62 × 0,38 ÷ 400) = 1,96 × 0,0243 = 0,0476, ou ±4,8 pontos. O intervalo vai de 57,2% a 66,8%.

Leitura prática: o tempo total da célula é 5 × 8 × 10 = 400 horas. Esperar material consumiu cerca de 16% desse total, ou 64 horas em duas semanas. Esse é o primeiro alvo de melhoria, antes de pensar em ritmo de trabalho.

Anúncio · Publicidade

Do resultado ao tempo padrão

Quando o estudo registra também a produção do período e o ritmo do operador, a amostragem gera um tempo padrão. No exemplo, a célula produziu 4.000 peças nas 400 horas.

EtapaCálculoResultado
Tempo trabalhando62% × 400 h248 h
Tempo observado por peça248 × 60 ÷ 4.0003,72 min
Tempo normal (ritmo 105%)3,72 × 1,053,906 min
Tempo padrão (tolerância 15%)3,906 × 1,154,49 min

O ritmo de 105% e a tolerância de 15% são valores do exemplo; na prática, o ritmo vem da avaliação do observador em cada registro de trabalho e a tolerância, da política da empresa. O resultado alimenta o dimensionamento de mão de obra e a capacidade produtiva.

Quando usar e quando não usar

SituaçãoAmostragem do trabalhoCronoanálise
Ciclo curto e repetitivoPouco indicadaIndicada
Trabalho irregular (manutenção, logística interna)IndicadaDifícil
Vários operadores ao mesmo tempoIndicadaCara
Medir ociosidade e esperasIndicadaPouco indicada
Tempo de elemento de poucos segundosNão medeIndicada

Use a técnica para diagnosticar onde o tempo vai: é a base para calcular produtividade e para localizar perdas que o OEE agrupa em uma categoria só. Em postos com carga física alta, combine com a avaliação de ergonomia para separar espera de recuperação necessária.

Erros comuns

Perguntas frequentes

O que é amostragem do trabalho?

É uma técnica que estima a proporção do tempo gasto em cada atividade por meio de observações instantâneas em horários aleatórios.

Qual a fórmula do número de observações?

n = Z² × p × (1 − p) ÷ E². Com 95% de confiança (Z = 1,96), p = 30% e erro de ±5 pontos, n = 323.

Quantas observações são necessárias?

Depende de p e do erro aceito. Sem informação prévia, use p = 50%: com ±5 pontos são 385 observações.

Qual a diferença para a cronoanálise?

A cronoanálise mede a duração de cada elemento de um ciclo repetitivo. A amostragem estima a proporção do tempo por atividade e serve para trabalho irregular ou muitos postos.

Os horários precisam ser aleatórios?

Sim. Horários fixos geram viés porque coincidem com rotinas como início de turno, café e troca de lote.

Dá para calcular tempo padrão com amostragem?

Dá, se você registrar a produção do período e avaliar o ritmo: tempo padrão = (proporção trabalhando × tempo total ÷ peças) × ritmo × (1 + tolerância).

Anúncio · Publicidade

Fontes

  1. BARNES, R. M. Motion and Time Study: Design and Measurement of Work. New York: Wiley.
  2. NIEBEL, B. W.; FREIVALDS, A. Methods, Standards, and Work Design. New York: McGraw-Hill.
  3. MAYNARD, H. B. (ed.). Maynard's Industrial Engineering Handbook. New York: McGraw-Hill.
  4. TIPPETT, L. H. C. Statistical methods in textile research: a snap-reading method of making time-studies of machines and operatives in factory surveys. Journal of the Textile Institute, 1935.

Para estudar mais: fontes e links confiáveis

Guarde este endereço: o Manufatura Enxuta é a sua escola de manufatura enxuta. Volte sempre que precisar estudar, com artigo completo, mapa visual e fontes confiáveis. Siga uma das trilhas de estudo ou consulte o glossário A–Z.

Quer menos quebras e mais disponibilidade?

Baixe o e-book gratuito sobre indicadores de desempenho e acompanhe as perdas da manutenção.

Baixar e-book
Foto de Vagner Soares

Sobre o autor

Vagner Soares

Especialista em Lean Manufacturing e Gestão Comportamental

Mais de 20 anos de indústria automotiva e metalmecânica (GM e Dana), especialista em Lean Manufacturing desde 2006. Instrutor e mentor do SENAI no programa Brasil Mais Produtivo, com consultorias, treinamentos e auditorias em mais de 50 empresas, unindo qualidade, produtividade e desenvolvimento de pessoas.