Calculadora Factor de aprendizaje

✖El tiempo para la tarea 1 es el tiempo necesario para completar la primera tarea en el ciclo de operación de producción.ⓘ Hora de la tarea 1 [a₁]			+10% -10%
✖El tiempo para n tareas es la suma total de tareas realizadas en una operación de producción particular.ⓘ Tiempo para n tareas [a_n]			+10% -10%
✖Número de tareas es el número total de tareas que deben realizar en un turno todos los trabajadores en un piso de trabajo.ⓘ Número de tareas [n_tasks]			+10% -10%

✖El factor de aprendizaje está asociado con la madurez de la tecnología.ⓘ Factor de aprendizaje [k]

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Fórmula

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Factor de aprendizaje

Fórmula

`"k" = (log10("a"_{"1"})-log10("a"_{"n"}))/log10("n"_{"tasks"})`

Ejemplo

`"0.458157"=(log10("3600s")-log10("1200s"))/log10("11")`

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Factor de aprendizaje Solución

PASO 0: Resumen del cálculo previo

Fórmula utilizada

Factor de aprendizaje = (log10(Hora de la tarea 1)-log10(Tiempo para n tareas))/log10(Número de tareas)
k = (log10(a₁)-log10(a_n))/log10(n_tasks)
Esta fórmula usa 1 Funciones, 4 Variables

Funciones utilizadas

log10 - El logaritmo común, también conocido como logaritmo de base 10 o logaritmo decimal, es una función matemática que es la inversa de la función exponencial., log10(Number)

Variables utilizadas

Factor de aprendizaje - El factor de aprendizaje está asociado con la madurez de la tecnología.
Hora de la tarea 1 - (Medido en Segundo) - El tiempo para la tarea 1 es el tiempo necesario para completar la primera tarea en el ciclo de operación de producción.
Tiempo para n tareas - (Medido en Segundo) - El tiempo para n tareas es la suma total de tareas realizadas en una operación de producción particular.
Número de tareas - Número de tareas es el número total de tareas que deben realizar en un turno todos los trabajadores en un piso de trabajo.

PASO 1: Convierta la (s) entrada (s) a la unidad base

Hora de la tarea 1: 3600 Segundo --> 3600 Segundo No se requiere conversión
Tiempo para n tareas: 1200 Segundo --> 1200 Segundo No se requiere conversión
Número de tareas: 11 --> No se requiere conversión

PASO 2: Evaluar la fórmula

Sustituir valores de entrada en una fórmula

k = (log10(a₁)-log10(a_n))/log10(n_tasks) --> (log10(3600)-log10(1200))/log10(11)

Evaluar ... ...

k = 0.458156909991326

PASO 3: Convierta el resultado a la unidad de salida

0.458156909991326 --> No se requiere conversión

RESPUESTA FINAL

0.458156909991326 ≈ 0.458157 <-- Factor de aprendizaje

(Cálculo completado en 00.004 segundos)

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Créditos

Creado por kaki varun krishna

Instituto de Tecnología Mahatma Gandhi (MGIT), Hyderabad

¡kaki varun krishna ha creado esta calculadora y 25+ más calculadoras!

Verificada por prasana kannan

escuela de ingeniería sri sivasubramaniyanadar (ssn facultad de ingenieria), Chennai

¡prasana kannan ha verificado esta calculadora y 10+ más calculadoras!

< 12 Parámetros industriales Calculadoras

Distribución binomial

Vamos Distribución binomial = Número de intentos!*(Probabilidad de éxito de un ensayo único^Resultados específicos dentro de los ensayos)*(Probabilidad de fracaso del ensayo único^(Número de intentos-Resultados específicos dentro de los ensayos))/(Resultados específicos dentro de los ensayos!*(Número de intentos-Resultados específicos dentro de los ensayos)!)

Distribución normal

Vamos Distribución normal = e^(-(Resultados específicos dentro de los ensayos-Media de distribución)^2/(2*Desviación estándar de distribución^2))/(Desviación estándar de distribución*sqrt(2*pi))

Distribución de veneno

Vamos Distribución de veneno = Media de distribución^(Resultados específicos dentro de los ensayos)*e^(-Media de distribución)/(Resultados específicos dentro de los ensayos!)

Factor de aprendizaje

Vamos Factor de aprendizaje = (log10(Hora de la tarea 1)-log10(Tiempo para n tareas))/log10(Número de tareas)

Estrellarse

Vamos Pendiente de costo = (Costo del accidente-Costo normal)/(Tiempo normal-Tiempo de choque)

Tasa de devaluación anual

Vamos Tasa de devaluación anual = (Tasa de Retorno Moneda Extranjera-Tasa de rendimiento USD)/(1+Tasa de rendimiento USD)

Error de pronóstico

Vamos Error de pronóstico = Valor observado en el momento t-Pronóstico promediado uniforme para el período t

Densidad de tráfico macroscópica

Vamos Densidad de tráfico en vpm = Tasa de flujo por hora en vph/(Promedio Velocidad de viaje/0.277778)

Datos generales de costura

Vamos GSD = (poder humano*Horas laborales)/Objetivo

Intensidad de tráfico

Vamos Intensidad del tráfico = Tasa media de llegada/Tasa media de servicio

Punto de pedido

Vamos Punto de pedido = Demanda de plazo de entrega+Stock de seguridad

Diferencia

Vamos Diferencia = ((Tiempo pesimista-Tiempo optimista)/6)^2

Factor de aprendizaje Fórmula

Factor de aprendizaje = (log10(Hora de la tarea 1)-log10(Tiempo para n tareas))/log10(Número de tareas)
k = (log10(a₁)-log10(a_n))/log10(n_tasks)

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