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Enregistrement W4366324955 · doi:10.59432/jute.v4i1.6

Reduksi Limbah Pinggiran Kain Jenis Benang Polyester DTY pada Mesin Rapier

2020· article· id· W4366324955 sur OpenAlexaff
Wawan Ardi Subakdo, Hendri Pujianto, Pauli Cristy Pakpahan

Notice bibliographique

RevueJurnal Tekstil Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Bidang Tekstil dan Manajemen Industri · 2020
Typearticle
Langueid
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Optimization Techniques
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Proses tenun dapat dilakukan oleh beberapa jenis mesin salah satunya adalah Mesin tenun Rapier. Mesin tenun Rapier merupakan mesin tenun yang penyisipan benangnya menggunakan sebilah batang tipis yang rigid ataupun fleksibel yang digerakkan secara positif yang disebut dengan rapier. PT Unggulrejo Wasono adalah perusahaan yang bergerak di bidang industri tekstil dengan hasil akhir adalah kain grey. Penelitian berfokus pada mesin berjenis Sulzer R 6500 pada Divisi Weaving II Rapier. Berdasarkan pengamatan, terjadi kekurangan benang pakan jenis polyester DTY setiap kali menjalankan order. Padahal telah dilakukan perhitungan kebutuhan sebelum order berjalan. Berdasarkan analisis yang dilakukan, terdapat beberapa faktor penyebabnya yaitu jarak slide RHS dengan sisir lebih dari 6 mm, kayu opener gripper RHS aus, sisa sisir sebelah kanan lebih dari 3 cm, tensioner benang pakan kendor, cones benang cacat, serat benang putus. Solusi dari beberapa faktor tersebut diantaranya adalah dari faktor mesin dengan melakukan resetting pada slide gripper RHS, pemotongan sisa sisir dan penggantian part kayu opener yang aus. Dari faktor manusia adalah dengan membuatkan pengait benang pakan agar tidak ditarik selebar kain saat terjadi putus pakan, menempatkan benang sesuai lay out agar tidak terbentur dan kotor. Dari faktor metode adalah dengan penyediaan checklist panjang limbah pinggiran kain dan melakukan evaluasi terhadap hasil penimbangan limbah pinggiran kain. Setelah dilakukan perbaikan, prosentase jumlah limbah pinggiran kain berkurang 2,51% dan jumlah kasus penyebab besarnya jumlah limbah pinggiran kain berkurang 10 kasus.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,121

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0360,010

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
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