Фактор обучения Решение

ШАГ 0: Сводка предварительного расчета
Используемая формула
Фактор обучения = (log10(Время для задачи 1)-log10(Время для n задач))/log10(Количество задач)
k = (log10(a1)-log10(an))/log10(ntasks)
В этой формуле используются 1 Функции, 4 Переменные
Используемые функции
log10 - De gewone logaritme, ook bekend als de logaritme met grondtal 10 of de decimale logaritme, is een wiskundige functie die het omgekeerde is van de exponentiële functie., log10(Number)
Используемые переменные
Фактор обучения - Фактор обучения связан с тем, насколько зрелой является технология.
Время для задачи 1 - (Измеряется в Второй) - Время выполнения задачи 1 — это время, необходимое для выполнения первой задачи в цикле производственных операций.
Время для n задач - (Измеряется в Второй) - Время для n задач — это сумма всех задач, выполненных в рамках конкретной производственной операции.
Количество задач - Количество задач — это общее количество задач, которые должны быть выполнены за смену всеми работниками на одном рабочем участке.
ШАГ 1. Преобразование входов в базовый блок
Время для задачи 1: 3600 Второй --> 3600 Второй Конверсия не требуется
Время для n задач: 1200 Второй --> 1200 Второй Конверсия не требуется
Количество задач: 11 --> Конверсия не требуется
ШАГ 2: Оцените формулу
Подстановка входных значений в формулу
k = (log10(a1)-log10(an))/log10(ntasks) --> (log10(3600)-log10(1200))/log10(11)
Оценка ... ...
k = 0.458156909991326
ШАГ 3: Преобразуйте результат в единицу вывода
0.458156909991326 --> Конверсия не требуется
ОКОНЧАТЕЛЬНЫЙ ОТВЕТ
0.458156909991326 0.458157 <-- Фактор обучения
(Расчет завершен через 00.004 секунд)

Кредиты

Технологический институт Махатмы Ганди (МГИТ), Хайдарабад
Каки Варун Кришна создал этот калькулятор и еще 25+!
Проверено Прасана Каннан
Инженерный колледж Шри Шивасубраманиянадара (инженерный колледж ССН), Ченнаи
Прасана Каннан проверил этот калькулятор и еще 10+!

12 Промышленные параметры Калькуляторы

Биномиальное распределение
Идти Биномиальное распределение = Количество испытаний!*(Вероятность успеха одного испытания^Конкретные результаты испытаний)*(Вероятность неудачи единственного испытания^(Количество испытаний-Конкретные результаты испытаний))/(Конкретные результаты испытаний!*(Количество испытаний-Конкретные результаты испытаний)!)
Нормальное распределение
Идти Нормальное распределение = e^(-(Конкретные результаты испытаний-Средство распределения)^2/(2*Стандартное отклонение распределения^2))/(Стандартное отклонение распределения*sqrt(2*pi))
Фактор обучения
Идти Фактор обучения = (log10(Время для задачи 1)-log10(Время для n задач))/log10(Количество задач)
Распределение Пуассона
Идти Распределение Пуассона = Средство распределения^(Конкретные результаты испытаний)*e^(-Средство распределения)/(Конкретные результаты испытаний!)
Годовой темп девальвации
Идти Годовой темп девальвации = (Норма прибыли в иностранной валюте-Норма прибыли в долларах США)/(1+Норма прибыли в долларах США)
Сбой
Идти Наклон стоимости = (Стоимость аварии-Обычная стоимость)/(Обычное время-Время аварии)
Ошибка прогноза
Идти Ошибка прогнозирования = Наблюдаемое значение во время t-Гладкий усредненный прогноз для периода t
Макроскопическая плотность трафика
Идти Плотность трафика в vpm = Часовой расход в vph/(Сред. Скорость путешествия/0.277778)
Интенсивность трафика
Идти Интенсивность трафика = Средняя скорость прибытия/Средняя скорость обслуживания
Общие швейные данные
Идти ДГП = (Мужская сила*Рабочие часы)/Цель
Дисперсия
Идти Дисперсия = ((Пессимистическое время-Оптимистическое время)/6)^2
Точка заказа
Идти Точка заказа = Время выполнения заказа+Страховой запас

Фактор обучения формула

Фактор обучения = (log10(Время для задачи 1)-log10(Время для n задач))/log10(Количество задач)
k = (log10(a1)-log10(an))/log10(ntasks)
Let Others Know
Facebook
Twitter
Reddit
LinkedIn
Email
WhatsApp
Copied!