DESAIN MEJA SETRIKA LIPAT UNTUK UMKM LAUNDRY DENGAN METODE QUALITY FUNCTION DEPLOYMENT
Notice bibliographique
Résumé
The growth of laundry every year will increase by 20% and reach 50% in 2022. In the laundry washing process, the process of ironing and folding clothes is a process that requires the most energy and long time. Constraints that occur in the process of ironing and folding clothes cause overload so that many laundries refuse customer requests causing the resulting turnover to be not optimal. The folding ironing table innovation can combine the functions of ironing as well as folding clothes in one process. The Quality Function Deployment (QFD) method is used to get the voice of the customer and build the House of Quality (HOQ) matrix. Customers desire an ironing board product that has strong and sturdy material, ergonomic design, wide table size, flexible and multifunctional, quality base, and has an attractive design. The development of a folding ironing table product design with a strong and sturdy material, specifically stainless steel, as well as an ironing table base that can be rotated and folded flexibly is expected to make the process of ironing and folding clothes more effectiveKeywords : laundry, ironing, folding clothes, Quality Function Deployment, House of Quality
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,044 | 0,011 |
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 ».