Analisa keseimbangan lintasan untuk kelancaran produksi dengan menggunakan promodel di C.V. Sinar Badja Electric
Notice bibliographique
Résumé
Salah satu aplikasi atau pemanfaatan dari ditemukannya waktu baku atau waktu standard adalah berguna untuk menyeimbangkan lintasan produksi (the balancing of production lines). Dan keseimbangan lintasan merupakan salah satu faktor penting dalam perencanaan hasil produksi. Dengan lintasan produksi tidak seimbang, maka hasil produksi tidak bisa optimal yang menyebabkan target produksi yang sudah direncanakan tidak dapat tercapai. Perencanaan keseimbangan lintasan produksi yang dilaksanakan di C.V. Sinar Badja Electric dalam pembuatan tugas akhir ini adalah bertujuan untuk menganalisa kebutuhan waktu, meminimalkan waktu menganggur (idle time) pada lintasan assembly (produksi), pembagian stasiun kerja dan menentiikan jumlah operator yang diperlukan dalam suatu stasiun kerja agar supaya target produksi yang telah direncanakan dapat tercapai. C.V. Sinar Badja Electric memproduksi alat elektronik yaitu loud speaker dan saat ini terdapat kurang lebih 3000 jenis speaker yang dihasilkan. Perancangan keseimbangan lintasan yang dilakukan adalah dengan cara mengelompokkan operasi-operasi kerja dalam stasiun kerja dengan metode keseimbangan lintasan 'COMSOAL' yang dioperasikan melalui Software Quantitative System. Setelah itu membuat model simulasi dari lintasan perakitan speaker baik pada lintasan perakitan sebelum dilakukan keseimbangan lintasan maupun setelah dilakukan keseimbangan lintasan. Hasil yang didapat dari perancangan keseimbangan lintasan tersebut adalah adanya rata-rata peningkatan efisiensi lintasan yang sebanding dengan rata-rata penurunan balance delay sebesar 5.84% dan pengurangan operator sebanyak 7 (tujuh) orang.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,005 |
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 ».