Waste reduction of polypropylene bag manufacturing process using Six Sigma DMAIC approach: A case study
Notice bibliographique
Résumé
In the current study, minimization of waste in terms of sack rejection at a polypropylene bag manufacturing process is achieved. The Six Sigma DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, Control) approach is adopted which results in 50% waste reduction and a considerable cost saving. The sack rejection is brought to 1.20% from the previous average waste of 2.80% using DMAIC. It is found that this high rejection rate of 2.80% is due to the low fabric strength obtained at the weaving section, which in turn occurred due to the lower tape tenacity values obtained from the extrusion section. Hence, experimental design is conducted at the extrusion department and it is found that the two interacting factors are playing a significant contribution to the process variation and hence result in lower tape-tenacity (i.e., less than 6 g/denier). The two interacting factors included the “water bath temperature” and “line speed” of the extrusion process, with a p-value less than 5%. By further analysis, the optimal level of these significant factors is found. They are 300 m/min for “line speed” and 40⁰C for “water bath temperature. At these settings, the extrusion process produces optimal tape-tenacity results (i.e., at least 6 g/denier), which ultimately results in minimum waste in terms of sack rejection waste. The objective of the study includes finding the significant factors contributing to the process variation. Also controlling those factors to the optimal levels to achieve minimum wastage and considerable cost saving. The methodology and findings of the present study can be generalized to the polypropylene bag manufacturing plants and the process efficiency can be enhanced.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».