Reduksi Limbah Pinggiran Kain Jenis Benang Polyester DTY pada Mesin Rapier
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Proses tenun dapat dilakukan oleh beberapa jenis mesin salah satunya adalah Mesin tenun Rapier. Mesin tenun Rapier merupakan mesin tenun yang penyisipan benangnya menggunakan sebilah batang tipis yang rigid ataupun fleksibel yang digerakkan secara positif yang disebut dengan rapier. PT Unggulrejo Wasono adalah perusahaan yang bergerak di bidang industri tekstil dengan hasil akhir adalah kain grey. Penelitian berfokus pada mesin berjenis Sulzer R 6500 pada Divisi Weaving II Rapier. Berdasarkan pengamatan, terjadi kekurangan benang pakan jenis polyester DTY setiap kali menjalankan order. Padahal telah dilakukan perhitungan kebutuhan sebelum order berjalan. Berdasarkan analisis yang dilakukan, terdapat beberapa faktor penyebabnya yaitu jarak slide RHS dengan sisir lebih dari 6 mm, kayu opener gripper RHS aus, sisa sisir sebelah kanan lebih dari 3 cm, tensioner benang pakan kendor, cones benang cacat, serat benang putus. Solusi dari beberapa faktor tersebut diantaranya adalah dari faktor mesin dengan melakukan resetting pada slide gripper RHS, pemotongan sisa sisir dan penggantian part kayu opener yang aus. Dari faktor manusia adalah dengan membuatkan pengait benang pakan agar tidak ditarik selebar kain saat terjadi putus pakan, menempatkan benang sesuai lay out agar tidak terbentur dan kotor. Dari faktor metode adalah dengan penyediaan checklist panjang limbah pinggiran kain dan melakukan evaluasi terhadap hasil penimbangan limbah pinggiran kain. Setelah dilakukan perbaikan, prosentase jumlah limbah pinggiran kain berkurang 2,51% dan jumlah kasus penyebab besarnya jumlah limbah pinggiran kain berkurang 10 kasus.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.003 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.004 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
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 it