Analisa keseimbangan lintasan untuk kelancaran produksi dengan menggunakan promodel di C.V. Sinar Badja Electric
Bibliographic record
Abstract
Salah satu aplikasi atau pemanfaatan dari ditemukannya waktu baku atau waktu standard adalah berguna untuk menyeimbangkan lintasan produksi (the balancing of production lines). Dan keseimbangan lintasan merupakan salah satu faktor penting dalam perencanaan hasil produksi. Dengan lintasan produksi tidak seimbang, maka hasil produksi tidak bisa optimal yang menyebabkan target produksi yang sudah direncanakan tidak dapat tercapai. Perencanaan keseimbangan lintasan produksi yang dilaksanakan di C.V. Sinar Badja Electric dalam pembuatan tugas akhir ini adalah bertujuan untuk menganalisa kebutuhan waktu, meminimalkan waktu menganggur (idle time) pada lintasan assembly (produksi), pembagian stasiun kerja dan menentiikan jumlah operator yang diperlukan dalam suatu stasiun kerja agar supaya target produksi yang telah direncanakan dapat tercapai. C.V. Sinar Badja Electric memproduksi alat elektronik yaitu loud speaker dan saat ini terdapat kurang lebih 3000 jenis speaker yang dihasilkan. Perancangan keseimbangan lintasan yang dilakukan adalah dengan cara mengelompokkan operasi-operasi kerja dalam stasiun kerja dengan metode keseimbangan lintasan 'COMSOAL' yang dioperasikan melalui Software Quantitative System. Setelah itu membuat model simulasi dari lintasan perakitan speaker baik pada lintasan perakitan sebelum dilakukan keseimbangan lintasan maupun setelah dilakukan keseimbangan lintasan. Hasil yang didapat dari perancangan keseimbangan lintasan tersebut adalah adanya rata-rata peningkatan efisiensi lintasan yang sebanding dengan rata-rata penurunan balance delay sebesar 5.84% dan pengurangan operator sebanyak 7 (tujuh) orang.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.005 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".