Statistical Analysis of Time Collection Tools for Simulation of Industrial Systems
Notice bibliographique
Résumé
This research focuses on statistically analyzing the results of time collection tools for use in simulating industrial systems, employed in a Honduran banking institution.The adaptability of the instruments to changes in simulated industrial systems is evaluated, validating time reduction strategies through piloting and data triangulation.The methodology included time measurements using manual timing, Excel, and a microcontroller (ESP).Through piloting with the tools, improvements were identified prior to official data collection.As part of the results, it was found after the final data collection that the majority of the bank's clients opt for multiple services.In conclusion, it is essential to define the activities to be analyzed beforehand to avoid unnecessary data collection.After collecting the data, a statistical analysis was conducted to examine the properties of the tools used.Through tests comparing variances and means, as well as ANOVA to examine multiple samples, it was concluded that the tools perform similarly in data collection.Therefore, the selection of any of the three tools is left to the user's discretion.The statistical analysis and data simulation provided by the banking institution revealed certain peculiarities of the system used.During equality tests, an approximate delay of two minutes was noted in the banking system's time records.Additionally, the simulation indicated that the average time within the system increases by 3.89% when considering the use of the ticket machine compared to not using it.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».