Prarencana Pabrik Minyak Canola \ndengan metode Cold Pressed
Notice bibliographique
Résumé
Perkembangan produksi minyak Canola di Canada, Jepang' Amerika, \nAustralia dan beberapa negara yang lain telah membuktikan bahwa Canola telah \nmenjadi salah satu usaha pangan dunia. Canola sebagai tanaman penghasil minyak \nberprospek untuk dapat bersaing dengan edible oil yang lain karena meningkatnya \npermintaan pasar akan minyak goreng yang arnan untuk dikomumsi yaitu memiliki \nkadar asam crucic dan glukosinolat yang rendah akan mendukung perkembangan \nminyak goreng yang berbahan dasar biji canola. \nMinyak canola dapat digunakan sebagai salad dressing, bahan bakar dan \nmargarin. Ada 3 tahapan proses dalam memproduksi minyak canola, yaitu tahap \npersiapan tahap pengepressan dan tahap pemurnian. Pabrik minyak canola \nmenghasilkan limbah berupa gum, sabun dan ampas biji canola yang dapat dijual. \n Perencanaan pabrik minyak canola adalah sebagai berikut : \nJenis proses : cold pressed \nOperasi : kontinu \nProduk : minyak goreng canola \nBahan baliu : biji canola (imporf 4800 ton/tahun \n \nUtilitas : Air = 35,0064 m³/hari \n Bahanbakar :=1981,145L8/ bulan \n Steam = l9l4,52lb/jam \n NaOh: = l4,2kg/hari \nBleaching earth : 32,0688k g/hari \nAir pendingin : 22,4794mᶾ/hari \nJumlah tenaga kerja : 100 orang \nLokasi pabrik : Pandaan Pasuruan- Jawa Timur \nLuas tanah : 5.500 m² \n \nAnalisa ekonomi : \nModal tetap (FCI) : Rp. 35.239.3M.641,62 \nModal kerja (WCI) : Rp. 5.285.895.696,24 \nBiaya Produksi Total (TPC) : Rp. 82.306.097.391,16 \nPenjualan per tahun : Rp.34.713.5261.85, 00 \nRugi per tahun : Rlp.47.592.570.837,16
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».