RANCANG BANGUN ALAT BANTU PEMASANGAN SPRING PISTON BRAKE NO 1 PADA AUTOMATIC TRANSAXLE DENGAN METODE PERANCANGAN FRENCH
Bibliographic record
Abstract
Penggunaan mobil dengan transmisi otomatis terus meningkat di Indonesia, di mana bisa dilihat hampir semua brand mengeluarkan tipe transmisi otomatis di setiap variannya. Kebutuhan akan perawatan dan perbaikan pada transmisi otomatis juga meningkat, seperti penggantian oli transmisi, penggantian komponen dan juga overhaul transmisi otomatis tersebut. Pada saat melakukan overhaul transmisi otomatis terdapat kendala dimana terdapat kecacatan komponen yaitu pada spring piston brake no 1 dikarenakan pemasangan komponen tersebut dilakukan dengan menggunakan obeng. Selain itu diperlukan waktu yang lama serta manpower lebih dari 1 untuk memasang komponen tersebut. Berdasarkan masalah tersebut penulis merancang special service tool atau alat bantu untuk membantu proses pemasangan spring piston brake no 1 tersebut. Pertama penulis akan mengumpulkan data lapangan melalui observasi langsung dan melakukan pengukuran, kemudian data data tersebut diolah menjadi sebuah rancangan desain dengan menggunakan metode French yang kemudian desain tersebut digunakan untuk membuat alat melalui proses machining. Hasil yang didapat dari penggunaan alat bantu untuk membantu pemasangan spring piston brake no 1 adalah penurunan waktu pemasangan 87,91% dari 48 menit menjadi 5 menit 48 detik, serta proses pemasangan hanya membutuhkan 1 manpower dan tidak terdapat kerusakan komponen spring piston brake no 1 selama pemasangan.
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) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.062 | 0.016 |
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".