Aby obliczyć liczbę stanowisk roboczych potrzebnych do wytworzenia 25% komponentów z 600 sztuk w ciągu 30 minut, najpierw określmy, ile komponentów musimy wyprodukować. 25% z 600 to 150 komponentów. Czas produkcji jednego komponentu wynosi 1 minutę, co oznacza, że jedno stanowisko robocze może wyprodukować 30 komponentów w ciągu 30 minut. Aby wyprodukować 150 komponentów w tym czasie, potrzebujemy zatem 150 komponentów podzielić przez 30 komponentów na stanowisko, co daje 5 stanowisk roboczych. Przykładem zastosowania tej metodyki jest zarządzanie produkcją w fabrykach, gdzie precyzyjne obliczenia są niezbędne dla osiągnięcia efektywności i minimalizowania kosztów. Dobrą praktyką jest także weryfikowanie dostępnych zasobów i ich rozmieszczenia na stanowiskach roboczych, co pozwala na optymalizację procesów produkcyjnych. Takie podejście pozwala na zwiększenie wydajności oraz redukcję czasu przestojów.
Wybierając inną odpowiedź, można popełnić kilka typowych błędów, które prowadzą do nieprawidłowych wniosków. Na przykład, wybór 3 stanowisk roboczych może wydawać się logiczny, szczególnie jeśli ktoś zakłada, że mniejsze zasoby wystarczą do osiągnięcia celu. Jednakże, jeśli każde z tych stanowisk produkuje tylko 30 komponentów przez 30 minut, w sumie otrzymujemy jedynie 90 komponentów, co jest niewystarczające, aby osiągnąć wymagane 150. Podobnie, 4 stanowiska również nie spełniłyby celu, ponieważ mogłyby wytworzyć tylko 120 komponentów, co również jest poniżej wymaganego poziomu. Ponadto, wybór 1 stanowiska jest skrajnie nieefektywny, gdyż produkcja 150 komponentów zajmie 150 minut, co znacznie przekracza dostępny czas 30 minut. Te błędne założenia mogą wynikać z braku zrozumienia zasady działania procesów produkcyjnych oraz efektywności pracy zespołu. Kluczowym elementem w planowaniu produkcji jest zrozumienie, że pojemność produkcyjna jest głównym czynnikiem wpływającym na czas realizacji zleceń. W praktyce, zastosowanie odpowiednich metod analitycznych oraz symulacji procesów jest istotnym krokiem w podejmowaniu decyzji, co pozwala na lepsze zarządzanie zasobami i optymalizację procesów produkcyjnych.