项目经理必看：2026年5大标准工时测定软件推荐及选型指南

标准工时测定最容易买错的，不是软件功能，而是把“计时工具”误当成“标准工时体系”。一套合格的测定流程，至少要能说明测了什么作业、怎么拆分工序、观察到什么时间、如何处理作业速度与宽放，以及标准值经过谁的确认。本文按这条链路评估 2026 年值得纳入候选的五类软件与方案，并给出适用边界、试点方法和选型取舍；文中涉及的测算数字均为情景模拟，不代表厂商实测或行业统计。

一、先讲结论：先选测定方法，再选软件

1. 五种候选方案各有边界

如果目标是做秒表时间研究、拆解作业单元并形成标准时间，我会优先评估 Timer Pro 和 Proplanner 一类的工业工程工具；如果重点是产线仿真、虚拟工厂或复杂制造过程规划，再看 Siemens Tecnomatix 与 DELMIA；如果团队规模小、流程尚未定型，可以先用 Excel 与 Power Query 建立透明的测定台账，再决定是否采购专用平台。

这不是五款软件的简单排名。前两类更靠近时间研究与标准工时管理，后两类更适合工艺、布局、仿真与数字化制造协同，电子表格则是低成本验证流程的起点。若采购目标只是“按按钮计时”，购买高价仿真平台通常是过度配置；若目标是跨工厂统一作业方法，单靠表格又很快会遇到版本、权限和审计问题。

表中名称用于建立候选池，不代表特定版本已具备所有列出的功能。厂商产品线会调整，实际采购前应让供应商在同一份业务脚本上演示：录入观测、拆分元素、处理异常、计算标准时间、审批、导出和追溯。产品名称相似或宣传页出现“工时”字样，并不能证明它覆盖了完整的标准工时方法。

2. 我的判断顺序：方法、数据、治理、软件

我建议按四步推进：先明确组织采用秒表时间研究、预定动作时间系统、历史数据估算，还是多种方法组合；再确认作业编码、元素划分和宽放规则；随后梳理谁能修改、审核、发布标准；最后才根据现场设备、系统集成和维护能力选软件。反过来先看界面、先要报价，很容易买到功能丰富但规则不匹配的产品。

对 100 人以上、多工厂或多产品线的组织，核心价值往往不是“测一次更快”，而是让方法、标准和变更记录可以复用与审计。对单一车间的小团队，先用轻量方案跑通 10 至 20 个代表性作业，比一开始实施复杂平台更有判断价值。这里的数量是试点建议，不是行业标准。

3. 采购前先写出“验收作业”

我会让采购、工业工程、生产和信息化团队共同准备一份真实但可脱敏的作业脚本。脚本应包含至少一个稳定重复作业、一个含人工搬运的作业，以及一个存在异常或换型的作业。供应商要用同一批数据演示，不允许每家用不同样例，否则演示效果无法横向比较。

验收不只看“算出来一个数字”，而要检查这个数字能否追溯：原始观察记录是否保留，异常值为何剔除，作业速度评定由谁填写，宽放率依据什么规则，标准版本什么时候生效，旧版本如何查到。标准时间没有来源链，系统里的数字就只是一个难以辩护的结果。

二、标准工时测定到底在测什么

1. 先区分四种经常被混用的概念

现场有人说“工时”，可能指工单实际耗时、设备运行时间、员工出勤时间、单件标准时间，也可能指预算或报价工时。这些口径不同，不能互相替代。系统若没有清楚区分数据类型，管理者看到的报表再精致，也可能比较的是不同概念。

• 实际耗时：某次生产或某个工单真实发生的时间，可能包含等待、缺料、返工和停机。

• 观察时间：测定员按预定规则记录某个作业单元完成所用的时间，是时间研究中的输入之一。

• 正常时间：对观察时间结合作业速度评定后，得到的规范化时间。具体计算口径应在企业方法文件中明确。

• 标准时间：企业根据正常时间及适用的宽放规则形成的作业标准。是否包含个人需要、疲劳恢复、不可避免延迟等，应以企业认可的方法为准。

如果生产系统的“实际工时”直接拿来当作标准，缺料、设备故障、排队等损失会被固化进标准；反过来，如果只拿理想节拍作为标准，员工又可能被要求达到脱离现场条件的速度。软件不能替企业解决口径争议，它只能让争议变得更明显，或者被错误地自动化。

2. 时间研究的计算必须先说清约定

以常见的秒表时间研究为例，观察作业时，先定义作业边界和作业单元，重复记录各单元耗时，再依据组织采用的方法评估作业速度。举例来说，若某单元平均观察时间为 0.50 分钟，速度评定系数为 1.05，则按“观察时间乘速度系数”的约定，正常时间为 0.525 分钟。

宽放的处理方式尤其容易产生口径差异。有的计算约定把宽放率定义为标准时间中的占比，公式可写为“标准时间＝正常时间÷（1－宽放率）”；若企业把宽放定义为相对正常时间增加的比例，则会写成“标准时间＝正常时间×（1＋宽放比例）”。两种写法代表不同定义，不能只复制公式而不写清分母、适用范围和审批依据。

软件演示时，我会要求供应商展示宽放参数的定义、默认值、适用对象、变更权限和计算过程。如果系统只显示最终标准时间，不展示中间字段，即使结果碰巧符合预期，也不适合作为长期可审计的标准管理工具。

3. 先把作业拆到可观察、可复用的粒度

一个作业单元过大，测量结果会混入多个动作和等待原因；切得过细，记录成本会迅速升高，还会让现场人员难以稳定识别边界。拆分的实用标准是：同一单元起止点容易识别，内容相对一致，重复时能独立比较，并且对改善或排程具有意义。

例如，“完成一个零件”可能包含取料、定位、加工、检查和放回。如果瓶颈发生在定位环节，只测整件总时间就不容易解释波动来自哪里。反之，若把每次手指移动都拆成独立元素，观察负担和维护成本可能超过分析收益。测量粒度不是越细越专业，而是要匹配决策用途。

三、五类方案逐一评估：适合谁，不适合谁

1. Timer Pro：优先用于时间研究流程验证

Timer Pro 可作为专用时间研究工具的候选，适合需要记录作业元素、进行时间分析并形成标准数据的团队。采购评估时不要只看计时界面，要核实所选版本是否支持企业采用的测定方式、作业元素模板、评级与宽放规则、异常记录、报表和数据导出。不同版本或授权组合的实际功能可能不同，应以供应商当期演示和合同附件为准。

它更适合工业工程团队已有明确方法、希望减少手工记录和重复计算的场景。若公司还没有统一元素编码、宽放定义和标准审批机制，直接上线专用工具未必会让流程更快；团队可能只是把不同测定员的不同习惯，迁移进一套新的软件界面。

我的现场演示检查项包括：计时中断后如何标记原因，异常周期如何保留或排除，元素顺序变动能否记录，标准发布后是否保留旧版本，以及原始观测数据能否导出为开放格式。若厂商只能展示汇总结果，却无法说明原始数据的取得和追溯方式，应把它列为风险项。

2. Proplanner：适合把工业工程数据连到规划工作

Proplanner 的候选价值在于工业工程场景的流程化管理与工艺规划协同。若团队不仅要测时间，还要维护作业方法、工艺规划或标准工作内容，可以重点核实其模块之间的数据关系：时间标准来自何处、工艺路线变更后如何影响标准、谁负责发布，以及现场作业文件是否与标准版本一致。

它的评估重点不是“功能是不是更多”，而是购买的模块是否覆盖当前问题。请将实际流程拆成任务，再逐项映射到产品模块。若只用到基础测时或台账功能，却为暂时不需要的协同模块承担实施和维护成本，投资回报会被稀释。

适合多部门共同维护工艺数据的组织，也需要预先指定数据责任人。系统不会自动消除“工艺部门说这是标准、生产部门却按另一套方法做”的差异。上线前应选择有代表性的产品路线，检查方法文件、工序信息和标准时间能否形成一致版本，而不是只验收账号和页面。

3. Siemens Tecnomatix：仿真需求明确时才发挥优势

Siemens Tecnomatix 是制造数字化与仿真领域的候选方向。若项目需要验证工位布局、生产线节拍、资源配置或虚拟制造过程，这类平台的价值可能远高于单纯记录秒表数据。相反，如果需求只是测一批人工装配动作并维护标准时间，先确认企业是否真的需要仿真建模，避免把昂贵的建模能力当成时间研究的替代品。

演示时要把“仿真时间”和“现场标准时间”分开核验。仿真结果依赖模型、工艺参数、资源设定和假设；现场时间研究依赖观察数据、作业条件和测定方法。二者可以互相校验，但不能因为模拟节拍看起来合理，就认定它已经是经过现场测定和审批的标准。

如果企业已有相关数字化制造环境，可进一步检查时间数据与产品工程、工艺规划、生产资源等数据的接口和主数据责任。若没有模型维护人员、模型更新机制和明确的业务用例，平台可能变成一次性展示项目，难以持续支持标准维护。

4. DELMIA：适合数字化制造规划与流程协同

DELMIA 应放在“制造过程规划与数字化协同”这个候选类别中评估，而不是简单视为秒表测定软件。对需要统一制造流程、规划资源或开展虚拟验证的组织，值得检查具体产品组合与企业现有工程数据如何衔接。采购方应要求供应商明确：哪一部分负责工艺规划，哪一部分存储工时，标准时间如何传递到现场或生产系统。

复杂平台的风险通常不在功能少，而在实施边界不清。若工时模块、流程规划、三维模型和生产系统接口分属不同产品或服务范围，企业必须提前确认授权、版本、实施工作量和升级责任。不要只凭统一品牌下的功能介绍，就假设所有数据会自动共享。

比较适合跨部门或跨工厂的制造数字化项目，也要求管理层明确主数据治理规则。若没有明确负责人回答“谁批准标准、谁更新工艺、谁负责接口异常”，软件上线后仍可能出现重复表格和线下确认。标准工时平台的价值，最终取决于它是否进入日常变更流程。

5. Excel 与 Power Query：低成本验证规则的起点

对单一产线、小团队或制度尚未定型的公司，电子表格方案有现实价值：建立作业编码、观察记录、异常说明、公式版本、审批人和生效日期等字段，先验证测定规则是否能被现场理解。Power Query 可辅助合并多张表、清洗数据和生成汇总，减少复制粘贴造成的错误。

它的风险也很具体：公式被覆盖、模板被另存多个版本、人员离职后没人知道参数来源、多个工厂各自修改口径、审批记录散落在邮件里。若采用表格，至少要把输入区与公式区分开，锁定计算公式，设置受控存储位置，为每次标准变更保留版本号和审核记录。

电子表格并非天然不专业，专用软件也并非天然可靠。对于流程成熟度低、样本少、尚未确定采用哪种方法的团队，表格有助于降低试错成本；当工序、工厂、维护人员和审计要求增加时，才需要按实际瓶颈迁移，而不是按“规模看起来大”提前采购。

四、常见误区：把工时问题误诊成软件问题

1. 误区一：观察次数越多，结果必然越准

样本数量重要，但并非唯一决定因素。若观察期间产品版本不同、设备状态不同、作业方法不一致，增加样本只会把多种条件混在一起。先判断观测对象是否处于可比条件，再决定需要多少次观察。对波动明显的单元，应分析变异来源，而不是机械地追加次数。

在现场测时中，测定员的观察方式、作业者是否知道正在被测、异常记录的处理方式，都可能影响数据。时间研究应如实记录作业条件，并以一致的规则处理等待、返工和设备异常。将不利样本直接删除，或把明显异常留在平均值里，都会制造一个看似精确、实际难以解释的结果。

2. 误区二：系统给出的标准时间就是客观真值

标准时间包含方法选择和管理约定。作业速度评定、宽放范围、异常周期、适用条件和审批人，都是可能影响结果的判断环节。软件自动计算只能保证公式执行一致，不能证明输入合理，也不能替代必要的现场验证。

因此，采购时不应只要求“系统自动计算”。更重要的是能否看见输入、参数、计算口径和变更记录。发生标准争议时，团队需要复盘“为什么得到这个数”，而不仅是重新导出同一个数。

3. 误区三：把宽放率设得越低，效率改善越大

宽放不是软件里的调节旋钮，不能为了降低单位工时而随意压缩。不同作业的体力负荷、环境、姿势、节奏和不可避免的延迟情况并不相同。企业应采用有依据、经审核的规则，并与现场健康、安全、质量和劳动管理要求保持一致。

如果标准工时被直接用于产能承诺、绩效比较或报价，宽放定义不清会扩散成更大的经营风险。每个宽放参数都应有适用边界、责任部门和复核周期；对不同作业类别套用同一参数前，要确认其方法学依据，而不是只图管理方便。

4. 误区四：买了平台就能自动统一多工厂标准

系统能统一字段和流程，不会自动统一现场实践。工厂之间的工装、物料供应、人员培训、质量要求和设备状态可能不同。若强行把一个工厂的标准复制到另一个工厂，表面上数据统一了，实际可能只是把差异藏起来。

更可行的办法是先定义“企业共同方法”，再区分“企业级参数”和“现场适用条件”。对于相同工艺、相同设备条件，可复用标准；对于确有差异的作业，应记录差异原因和适用范围。平台的任务是让差异可见、可审查，而不是把所有数字做成一样。

5. 误区五：以工人个人速度替代作业方法分析

标准工时管理如果只讨论“谁做得快”，很容易把方法、工装、布局、供料和培训问题归咎于个人。测定时应观察作业系统：取放距离是否合理、物料是否容易辨认、工具是否顺手、质量检查是否发生返工、工序间是否存在等待。

软件可以帮助找出波动较大的元素，但改善决策仍需要结合现场观察。标准工时更适合描述规定条件下的作业要求，不能仅凭个人表现去压缩标准，也不应被误用为不考虑安全和质量的单一绩效指标。

五、专业判断逻辑：怎样验证软件真的适合

1. 用“业务问题，功能证据，验收方式”连成一条线

我建议每个需求都写成三列：当前问题是什么，软件必须提供什么证据，试点如何验收。例如，“多班次测量结果无法比较”对应的功能证据不是一个汇总图，而是班次、产品、设备、作业条件等字段可追溯；验收则是同一作业在不同班次下能否按指定口径筛选和比较。

2. 关注总拥有成本，不只看软件报价

时间测定方案的成本通常包括许可、实施、数据清理、方法培训、接口开发、模板迁移、现场试点、维护与升级。轻量工具的软件费低，不代表总成本一定低：如果每次汇总都要人工整理，或公式错误需反复核对，隐形成本会持续累积。复杂平台也不必然昂贵到不值得，关键在于是否替代了真实存在的规划或协同工作。

可用一个简单框架估算年度收益：减少的重复整理时间、减少的标准变更滞后损失、减少的计划偏差和返工风险，分别列出计算口径，再与许可和维护成本对比。不要把“预计提升效率”直接换算成确定节省金额；没有基线、没有对照、没有收益归因的数字，只适合做假设，不适合做投资承诺。

3. 数据模型至少要回答六个问题

• 测量对象是什么：产品、工序、作业元素、设备、工位和人员条件如何编码？

• 适用条件是什么：物料、工装、班次、技能水平和质量要求如何关联？

• 原始记录在哪里：观测周期、现场备注、异常标记和测定日期是否保留？

• 计算依据是什么：速度评定、宽放参数、舍入规则和公式版本是否可查？

• 谁负责变更：测定、审核、发布、复核和停用权限是否分离？

• 标准怎么流转：如何进入工艺文件、排程、报价或生产系统，发生接口错误由谁处理？

如果供应商无法在演示中清晰回答这些问题，不要被仪表盘数量或页面动效转移注意力。标准工时体系真正难的，是定义数据责任与变更机制，而不是把数值放到一张图上。

4. 试点指标要同时看速度、质量和治理

试点可以观察测定员完成一次标准维护所需时间、原始记录完整率、异常周期可追溯率、计算复核差异、变更审批周期和现场作业方法一致性。指标应设定基线和统计周期，并区分“软件节省时间”与“工艺改善减少时间”。否则，工具上线后的变化可能来自产品组合、人员熟练度或订单结构改变，而不是软件本身。

不要只用“标准值降低了多少”评价项目。若标准工时下降，但质量返工增加、安全动作被省略，或员工为赶指标改变了记录方式，这不是成功。比较合理的评价是：数据可信度是否提升、标准能否及时维护、跨部门解释是否更一致，以及改善是否建立在可复核的作业条件上。

六、具体案例推演：一条装配线如何避免“平均数陷阱”

1. 案例背景：先把争议从软件转回作业条件

以下是一个情景模拟案例，用于说明分析方法，不是某家企业的真实项目数据。一条手工装配线发现计划工时与实际耗时差异较大，管理层起初认为“标准时间旧了”，现场则认为“缺料和换型时间没算”。如果不区分作业时间与异常损失，双方很容易围绕同一个总数字争论。

试点先选取重复频率高、作业边界清楚的一款产品，将流程拆为取件与定位、装配、紧固、检查与放置四个元素。另将缺料、设备停机、返工和换型作为独立事件记录，不混进正常周期平均值。该设计让团队能分别看见作业本身和生产系统损失。

2. 观察数据：平均时间不能代替原因分析

情景模拟中，连续记录多个正常周期后，团队发现紧固环节波动较小，取件定位的周期差异更明显。现场走查后发现，零件摆放距离和方向不一致，部分周期还受到临时补料影响。若只把所有周期混合求平均，最后得到的标准时间看似完整，却不能指向改善动作。

随后，团队把正常作业观察与缺料事件分开，统一物料摆放方式，并再次观察。表中数值只是用于展示推理的模拟值；实际项目必须基于现场采样、企业测定方法和审核结果确定标准，不能直接引用这些数值作为绩效目标。

3. 软件在案例中的作用：提供证据，不替代现场改善

在这个推演中，专用时间研究工具的价值，是让每个作业元素、观察周期、异常原因和计算规则有统一记录；工艺规划或仿真工具的价值，则可能在于进一步验证工位布局、物料路径与资源安排。两者承担不同任务。若试点没有改善物料摆位，只把旧数据更快地录入系统，作业时间本身不会因此下降。

电子表格也能支撑第一轮分析，只要模板清楚、原始记录完整、参数受控。真正需要升级的信号，是多人维护时版本混乱、跨产品复用困难、审批无法追踪、工厂间数据难以比较，或已需要和工艺规划、排程等系统建立稳定的数据流。

4. 案例得出的判断：分别设定改善目标与标准目标

建议把改善目标和标准目标分开管理。改善目标回答“流程如何变得更好”，标准目标回答“在定义的条件下，作业时间如何被测量和批准”。前者可以用试验、布局调整和工艺改进推动；后者必须有数据、规则和审批支撑。把两者合并，容易出现先设一个更低目标、再要求测时证明它合理的倒置流程。

每次标准更新都应留下适用产品、工序版本、现场条件、计算规则、审核人和生效日期。工艺变化后，旧标准是保留、作废还是重新测定，也要有明确的变更流程。这样，后续出现排程差异时，团队才有机会判断是标准失效、现场执行变化，还是供料与设备等系统问题。

七、不同情况下的行动建议与取舍

1. 只有一个车间，方法还没有统一

先不要以采购平台作为起点。挑选几项重复作业，用受控表格统一定义作业边界、观测条件、异常分类和计算方式。组织生产、工业工程与安全相关人员共同复核规则，验证不同测定员能否按同一说明得到可解释的结果。

这种路线的好处是启动快、成本可控，也便于发现制度问题；代价是要承担模板维护、权限管理和版本控制。若表格开始出现多个“最终版”、人工合并耗时增长，或者标准变更经常漏通知，便是评估专用工具的明确信号。

2. 工业工程团队成熟，重点是快速维护标准

把 Timer Pro、Proplanner 一类候选放入同一轮演示，使用相同的测定脚本和数据，重点测试原始记录、元素分析、宽放规则、版本管理和导出。先从一条线或一组工序试点，不要同时覆盖所有工厂，避免业务口径尚未验证就大规模迁移。

若团队的主要痛点是测时记录和标准更新，而不是三维仿真或全流程制造规划，就优先选择能把测定方法做透、治理成本可控的方案。取舍是：专用工具可能在大型规划协同方面覆盖较少，但更聚焦的能力有时更容易被一线持续使用。

3. 需要验证新产线布局或复杂制造过程

当项目明确涉及节拍平衡、资源配置、工位布局、产线方案比较或虚拟制造验证时，Siemens Tecnomatix 或 DELMIA 这类制造数字化候选更值得进入评估。先由业务部门写清模型要回答什么决策问题，再验证模型的数据来源、更新时间、维护责任以及测量时间如何与仿真参数区分。

取舍是前期模型、数据和专业人员投入通常更高，但在复杂规划问题上可能提供单纯秒表工具无法覆盖的验证能力。若没有持续维护模型的团队，只在项目评审时搭建一次模型，收益可能停留在阶段性展示，不能自然转化为标准工时治理。

4. 多工厂要统一标准，又必须保留现场差异

先建立企业统一的作业编码、方法文件、参数管理、版本规则和审批流程，再明确哪些数据可集团复用、哪些必须按工厂条件维护。试点应覆盖条件相似和条件明显不同的两类工厂，验证平台能否表达差异，而不是只验证能否把数字同步过去。

此类项目可以重点评估具备工业工程规划、跨流程协同或制造数字化能力的平台，并将数据治理、主数据责任和接口设计列为采购范围。取舍是统一性与本地灵活性需要同时维护；治理规则越清晰，平台越能支持复用，规则越含糊，系统越容易变成新的表格存放点。

5. 希望把标准工时直接接到绩效或成本核算

先做合规与治理评估，不要把试点的测定结果立即用于个人绩效结算。确认适用条件、异常扣除规则、质量与安全约束、数据纠错流程和申诉机制，确保标准可以被解释和复核。若用于成本核算，也需区分实际工时与标准工时，明确变更对历史期间的处理方式。

取舍是更强的业务联动可以提高数据价值，但也会放大错误标准的影响。连接考核、报价或财务前，应有足够的复核周期和变更控制；一旦标准数据承担高风险决策用途，就不能只按软件功能验收，还要进行治理与责任设计。

6. 给选型项目设置可执行的 30 天试点

以下是可调整的试点安排，不是所有企业都适用的硬性周期。它的重点是让团队在短时间内验证方法、数据、工具和责任是否匹配，而不是承诺一个月内完成全厂标准化。

1. 第 1 至 5 天：确定业务目标、候选作业、作业边界、测定口径和试点负责人。先选择能重复、能观察、对生产有代表性的作业。

2. 第 6 至 12 天：由不同测定员按同一说明记录作业周期，标记现场条件和异常，检查观察记录是否完整、可比。

3. 第 13 至 20 天：用候选软件或受控模板完成计算、审核、版本发布与导出，逐项记录操作耗时和解释困难。

4. 第 21 至 26 天：让生产、工业工程和系统负责人复核计算规则、适用边界与数据责任，补做异常场景和变更场景测试。

5. 第 27 至 30 天：对照试点指标决定继续、调整或停止。明确未解决的问题、预计实施成本和是否值得扩大范围。

八、最后的选型判断：买的是可复核的标准，不是一个数字

1. 三个问题可以快速筛掉不合适的候选

第一，能否从最终标准追溯到原始观察、作业条件和计算规则？第二，工艺变更后，谁能更新标准、谁来批准、旧版本如何处理？第三，软件是否解决了目前最贵或最频繁的业务问题，而不是只提供看上去先进的功能？如果供应商演示无法清楚回答，建议先暂停采购讨论，补齐业务定义。

对只需要小范围试验的团队，Excel 与 Power Query 足以验证方法，重点放在公式保护、版本和责任人；对成熟工业工程团队，专用时间研究工具值得进入试点；对需要产线仿真、数字化制造规划和跨流程协同的组织，再评估制造规划平台。不要把某一类方案当成所有企业的标准答案。

2. 2026 年更值得关注的不是自动化，而是可解释性

越来越多工具能够自动汇总数据、生成报表，甚至协助分析异常，但自动化不会改变输入数据的质量，也不会替企业决定哪些异常该剔除、哪些宽放适用、标准是否可以用于考核。采购时应优先要求规则透明、数据可导出、变更有记录、角色有边界，而不是把“自动生成标准”当作验收终点。

标准工时不是员工必须不断加速的指令，而是对规定作业条件下工作内容的管理描述。它的可靠性来自清晰的方法、稳定的现场条件、可复核的观察、合理的审核和及时的更新。软件能改善记录与协同，却不能取代现场观察和管理判断。

3. 下一步怎么做

先选一个最常被争议的工序，写出作业边界、计时口径、异常处理和标准用途；再准备一份统一演示脚本，要求候选供应商基于同一组脱敏数据完成从观察记录到标准发布的全过程；最后用可追溯率、复核差异、变更周期和维护成本评估试点结果。

我对这类项目的核心建议是：先让每个标准都能被解释，再追求测定速度；先确认企业采用什么规则，再决定让什么软件承载规则。选型成功不是得到一张漂亮的工时表，而是让生产、工业工程、管理和信息化团队在同一份证据上讨论同一个标准，并且在作业条件变化时知道如何更新它。