Obliczając zdolność produkcyjną tokarki w I kwartale, musimy uwzględnić liczbę dni roboczych oraz wydajność maszyny. Tokarka pracuje w systemie dwuzmianowym, co oznacza, że funkcjonuje przez 16 godzin dziennie (2 zmiany po 8 godzin). W ciągu każdego dnia roboczego tokarka jest w stanie wyprodukować 160 sztuk wyrobów (10 sztuk na godzinę x 16 godzin). W I kwartale mamy 80 dni roboczych, ale należy odjąć 10 dni przeznaczonych na remont, co daje 70 dni roboczych. Całkowita produkcja w kwartale wynosi zatem: 70 dni x 160 sztuk = 11 200 sztuk. Tego typu obliczenia są kluczowe w zarządzaniu produkcją, gdyż pozwalają na efektywne planowanie zasobów oraz optymalizację procesów produkcyjnych. Przykładem zastosowania tej wiedzy jest tworzenie harmonogramów produkcji oraz analiza efektywności linii produkcyjnych, co przyczynia się do zwiększenia rentowności i minimalizacji kosztów operacyjnych.
W przypadku obliczeń dotyczących zdolności produkcyjnej tokarki, niepoprawne odpowiedzi mogą wynikać z kilku typowych błędów myślowych. Często pomija się kluczowy element, jakim jest czas przestoju związany z remontem obrabiarki. Ignorowanie tych faktów prowadzi do zawyżenia całkowitej produkcji, co może skutkować nieprecyzyjnym planowaniem oraz niewłaściwą alokacją zasobów. Niezrozumienie mechanizmu działania systemu dwuzmianowego również może wpływać na wybór błędnej odpowiedzi. Na przykład, niektórzy mogą błędnie zakładać, że tokarka pracuje tylko w jednej zmianie, co zmniejszałoby jej wydajność do 80 sztuk na dzień, a przy 70 dniach roboczych dałoby 5 600 sztuk w kwartale. Inna pułapka to nieprawidłowe obliczenia dni roboczych; jeśli ktoś nie uwzględniłby remontu, otrzymałby liczbę 12 800 sztuk, co jest zdecydowanie nierealistyczne w kontekście rzeczywistych warunków pracy. Właściwe podejście do obliczeń wykorzystuje standardy branżowe, które uwzględniają zarówno czas pracy, jak i czasy przestojów, co pozwala na bardziej wiarygodne prognozowanie zdolności produkcyjnej. Również, zrozumienie, jak różne systemy pracy wpływają na wydajność, jest fundamentalnym zagadnieniem w inżynierii produkcji i zarządzaniu operacyjnym.