Production Model Based On 5's Tools, Visual Control and Slp to Reduce Waste in a Company in the Poultry Sector
Notice bibliographique
Résumé
This work performs data analysis, as well as economic evaluation to validate whether the implementation of the engineering tools to be used is viable.For this purpose, the background, state of the art of the project, analysis and diagnosis of the problem were prepared using different improvement tools, which in this case are: 5's, visual control and Systematic Layout Planning (SLP).In addition, solution proposals were designed and developed for each tool and in this way validate the solution and economic validation; the impacts they may have on the different stakeholders relevant to the company and the sector.Thus, to achieve the results, pilot tests of 5's and visual control were developed.Where when carrying out an initial audit the result was 62% and after carrying out the pilot test there was an improvement that reached 86%; What it reflects is that if the company complies with the tools, there will be greater efficiency in it.Similarly, the use of the Arena simulator for the SLP tool also improved the technical gap approximately from 0,96% to 0,82%; However, the sector indicates that the ideal is 0,5%, but this will be achieved as the company adapts to the new changes.Likewise, by implementing these Lean Manufacturing and SLP tools, the monthly margin percentage increases by 2%, since monthly by reducing internal shrinkage there would be a monthly income of approximately $1 716,82 and if unplanned stops are reduced using visual control, you will have an income of approximately $4 539,86.For all of the above, it was concluded that, if the poultry company implements engineering tools, it will be more profitable, it will achieve cleaner spaces and, above all, collaborators more committed to their work.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».