Facteur d'apprentissage Calculatrice

✖Le temps pour la tâche 1 est le temps nécessaire pour terminer la première tâche du cycle d'opération de production.ⓘ Il est temps pour la tâche 1 [a₁]			+10% -10%
✖Le temps pour n tâches est la somme du total des tâches entreprises dans une opération de production particulière.ⓘ Temps pour n tâches [a_n]			+10% -10%
✖Le nombre de tâches est le nombre total de tâches à effectuer au cours d'une équipe par tous les travailleurs d'un même étage de travail.ⓘ Nombre de tâches [n_tasks]			+10% -10%

✖Le facteur d'apprentissage est associé à la maturité de la technologie.ⓘ Facteur d'apprentissage [k]

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Formule

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Facteur d'apprentissage

Formule

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

Exemple

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

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Facteur d'apprentissage Solution

ÉTAPE 0: Résumé du pré-calcul

Formule utilisée

Facteur d'apprentissage = (log10(Il est temps pour la tâche 1)-log10(Temps pour n tâches))/log10(Nombre de tâches)
k = (log10(a₁)-log10(a_n))/log10(n_tasks)
Cette formule utilise 1 Les fonctions, 4 Variables

Fonctions utilisées

log10 - Le logarithme commun, également connu sous le nom de logarithme base 10 ou logarithme décimal, est une fonction mathématique qui est l'inverse de la fonction exponentielle., log10(Number)

Variables utilisées

Facteur d'apprentissage - Le facteur d'apprentissage est associé à la maturité de la technologie.
Il est temps pour la tâche 1 - (Mesuré en Deuxième) - Le temps pour la tâche 1 est le temps nécessaire pour terminer la première tâche du cycle d'opération de production.
Temps pour n tâches - (Mesuré en Deuxième) - Le temps pour n tâches est la somme du total des tâches entreprises dans une opération de production particulière.
Nombre de tâches - Le nombre de tâches est le nombre total de tâches à effectuer au cours d'une équipe par tous les travailleurs d'un même étage de travail.

ÉTAPE 1: Convertir les entrées en unité de base

Il est temps pour la tâche 1: 3600 Deuxième --> 3600 Deuxième Aucune conversion requise
Temps pour n tâches: 1200 Deuxième --> 1200 Deuxième Aucune conversion requise
Nombre de tâches: 11 --> Aucune conversion requise

ÉTAPE 2: Évaluer la formule

Remplacement des valeurs d'entrée dans la formule

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

Évaluer ... ...

k = 0.458156909991326

ÉTAPE 3: Convertir le résultat en unité de sortie

0.458156909991326 --> Aucune conversion requise

RÉPONSE FINALE

0.458156909991326 ≈ 0.458157 <-- Facteur d'apprentissage

(Calcul effectué en 00.004 secondes)

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Crédits

Créé par Kaki Varun Krishna

Institut de technologie Mahatma Gandhi (MGIT), Hyderabad

Kaki Varun Krishna a créé cette calculatrice et 25+ autres calculatrices!

Vérifié par Prasana Kannan

Collège d'ingénierie Sri sivasubramaniyanadar (école d'ingénieurs ssn), Chennai

Prasana Kannan a validé cette calculatrice et 10+ autres calculatrices!

< 12 Paramètres industriels Calculatrices

Distribution binomiale

Aller Distribution binomiale = Nombre d'essais!*(Probabilité de succès d'un essai unique^Résultats spécifiques des essais)*(Probabilité d'échec d'un seul essai^(Nombre d'essais-Résultats spécifiques des essais))/(Résultats spécifiques des essais!*(Nombre d'essais-Résultats spécifiques des essais)!)

Distribution normale

Aller Distribution normale = e^(-(Résultats spécifiques des essais-Moyenne de distribution)^2/(2*Écart type de distribution^2))/(Écart type de distribution*sqrt(2*pi))

Facteur d'apprentissage

Aller Facteur d'apprentissage = (log10(Il est temps pour la tâche 1)-log10(Temps pour n tâches))/log10(Nombre de tâches)

Loi de Poisson

Aller Loi de Poisson = Moyenne de distribution^(Résultats spécifiques des essais)*e^(-Moyenne de distribution)/(Résultats spécifiques des essais!)

Taux de dévaluation annuel

Aller Taux de dévaluation annuel = (Taux de rendement Devise étrangère-Taux de rendement USD)/(1+Taux de rendement USD)

Crashing

Aller Pente de coût = (Coût de l'accident-Coût normal)/(Temps normal-Temps de crash)

Erreur de prévision

Aller Erreur de prévision = Valeur observée au temps t-Prévision moyenne lisse pour la période t

Densité de trafic macroscopique

Aller Densité du trafic en vpm = Débit horaire en vph/(Moy. Vitesse de voyage/0.277778)

Données générales de couture

Aller DSG = (Pouvoir humain*Heures de travail)/Cible

Point de commande

Aller Point de commande = Demande de délai de livraison+Stock de Sécurité

Intensité du trafic

Aller Intensité du trafic = Taux d'arrivée moyen/Taux de service moyen

Variance

Aller Variance = ((Temps pessimiste-Temps optimiste)/6)^2

Facteur d'apprentissage Formule

Facteur d'apprentissage = (log10(Il est temps pour la tâche 1)-log10(Temps pour n tâches))/log10(Nombre de tâches)
k = (log10(a₁)-log10(a_n))/log10(n_tasks)

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