Analisis Perencanaan Persediaan Suku Cadang dengan Metode ABC dan Metode Min-Max di Bagian Fields Service Engineer PT. Merck Chemicals and Life Science
Notice bibliographique
Résumé
Keberhasilan suatu perusahaan dicerminkan oleh kemampuan manajemen untuk memanfaatkan peluang secara optimal sehingga dapat menghasilkan penjualan dan laba sesuai dengan yang diharapkan. PT. Merck Chemicals and Life Science terdiri dari beberapa departemen yang saling terkait dan secara terpadu berusaha mewujudkan tujuan perusahaan. Terutama untuk perbaikan penggantian suku cadang, sangat dibutuhkan perencanaan suku cadang, agar pelanggan tidak harus menunggu dan pekerjaan terhenti karena stok suku cadang habis, dan juga tidak kelebihan stok yang menyebabkan kelebihan dalam pemesanan. Dengan begitu, penelitian ini dilakukan untuk menyelesaikan masalah persediaan suku cadang yang dihadapi PT. MCLS. Pada penelitian ini, pengendalian persediaan suku cadang akan menggunakan metode ABC, yang mana akan membagi suku cadang yang ada kedalam 3 kelompok berdasarkan nilai jual tertinggi diantara suku cadang yang lain dan tingkat kebutuhannya. Hasil dari penelitian ini menunjukan perencanaan persediaan suku cadang di PT. Merck Chemicals and Life Science sangat diperlukan, mengingat belum adanya perencanaan persediaan suku cadang di perusahaan. Dari hasil pengklasifikasian ABC pada hasil penjualan suku cadang, PT. MCLS dapat memprioritaskan untuk memesan suku cadang kelompok A dikarenakan kelompok suku cadang A bernilai 56% dari seluruh penjualan suku cadang dengan menjual 33% dari total permintaan suku cadang yang ada pada periode Juli 2018 hingga Maret 2020.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,009 |
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 ».