操作工人在长时间的工作过程中，由于精神和身体的疲劳会产生失误，人的可靠性降低，导致生产残次品，甚至危及人身安全。为了了解在保证可靠性的前提下，操作者最长可持续的工作时间(极限工作时间)，提出了一种结合统计过程控制图(statistical process control chart，SPCC)和差分自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average model，ARIMA)的方法来进行确定。用连续时间中单位时间间隔内的次品率衡量人的可靠度，并形成次品率时序序列(defective rate time series，DRTS)。一方面使用该数列基于ARIMA构建SPCC，并确定样本的上控制线(up control line，UCL)、下控制线(low control line，LCL)和极限时间范围；另一方面使用ARIMA和支持向量机(support vector machine，SVM)配合实时跟踪算法(realtime tracing algorithm，RTA)对需要确定极限工作时间(limit working time，LWT)的某一操作者的DRTS进行预测。最后将预测曲线置于SPCC中来确定该操作者LWT的范围。通过对10个操作者8小时，每隔10分钟采样得到的DRTS分析，表明该类工作参数的范围为UCL=[3.89，4.66]、LCL=[-4.98，-3.90]、LWT=[393，450] min。确定了一个新操作者的LWT为[435，452] min，即435 min时该操作者就应该停止工作进行休息。