如果数据齐备且合理，那么学习率就可利用下式所示的模型来求解：
kn=k1·nb
式中，k1--第一个产品的直接劳动时间；
kn--第n个产品的直接劳动时间；
n--累积的生产数量；
b--等于lgr/lg2；
r--学习率。
求解的步骤包括两步：
1） 计算b的值，其公式为：b=lg(kn/k1)lgn
2）根据b的定义求解学习率r，其公式为：r=10（blg2）
如果没有上述数据，即在某种产品未开始生产之前就想估计学习率，这种估计通常带有较强的主观性。在这种情况下有两种估计方法，一是根据本企业过去生产过的类似产品进行估计。如果工艺等比较类似，就认为具有相同的学习率。二是把它看作与该产业平均学习率相同。无论采用哪种方法，在实际生产开始、积累了一定数据以后，都需要对最初的估计加以修正。这里有几个要注意的问题：
1） 盲目地接受产业平均学习率有时是很危险的，因为对于不同的企业，有时会有相当不同的学习率；
2） 影响各企业学习率的主要因素之一是看生产运作是以设备速率为基础，还是以人的速率为基础，在以设备速率为基础的生产运作中，直接劳动时间减少的机会较有限。因为在这种情况下，产出速度主要取决于设备能力，而不是人的能力。在一个生产运作系统中，以人的速率为基础的生产运作所占的比例越大，直接劳动时间中所反映出来的学习效应也就越强；
3） 影响学习率的另一个因素是产品的复杂性。简单产品的学习率不如复杂产品那么显著。复杂产品在它的整个寿命周期中通常有更多的机会来改进工作方法，改进材料，改变工艺流程等。也就是说，复杂产品的组织学习率通常更高，特别是在没有相似产品生产经验的情况下，学习率更高；
4） 资本投入的比率也会影响学习率。这是指自动化程度的提高或设备的改善会使直接劳动时间减少，从而使学习曲线发生一定变化。因此，当根据过去类似产品的经验估计学习率时，必须考虑到资本投入比率的影响。
----摘自《生产与运作管理》（刘丽文著）
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