SIMULASI PROSES PRODUKSI KERUPUK KULIT DOROKDOK PD.ABC SUKAREGANG – GARUT
Notice bibliographique
Résumé
PD.ABC mengalami permasalahan di sistem produksi yang belum efisien. Hal ini ditunjukkan dengan minimnya jumlah output yang bisa terkirim. Ini menjadi sumber permasalahan ketika ada pesanan kerupuk kulit dorokdok dalam jumlah banyak, tidak dapat sepenuhnya dipenuhi. Oleh karena itu, penelitian ini akan menganalisis faktor yang menjadi kendala dalam sistem produksi kerupuk kulit dorokdok dengan menggunakan pendekatan pemodelan dan simulasi sistem. didapat kesimpulan bahwa pada sistem produksi kerupuk kulit dorokdok PD. ABC masih kekurangan tenaga kerja untuk proses produksinya. Hal ini menyebabkan tingkat kegagalan pengiriman kerupuk kulit dorokdok masih ada dan terjadinya kerugian. Dengan jumlah operator 2 orang, output maksimal yang dihasilkan hanya 63 pcs/hari dengan biaya yang dikeluarkan sebesar Rp.2.950.000 dan keuntungan yang didapatkan hanya sebesar Rp1.260.000 atau bisa diartikan PD.ABC mengalami kerugian sebesar Rp.1.690.000. Setelah dilakukan improvement, dengan menambahkan 3 orang operator terlihat bahwa hasil simulasi tidak menunjukkan adanya kegagalan pada aliran proses produksi kerupuk kulit dorokdok dengan output maksimal yang dihasilkan adalah 500 pcs/hari, total biaya yang dikeluarkan sebesar Rp.6.850.000 dan keuntungan yang didapatkan sebesar Rp.10.000.000 atau bisa diartikan PD.ABC mengalami keuntungan sebesar Rp.3.150.000 Sehingga dapat disimpulkan bahwa improvement yang dilakukan sudah efektif dengan menambah man power sehingga menambah kapasitas produksi kerupuk kulit dorokdok PD. ABC
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,003 |
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 ».