Ban Rolling Resistance Rendah: Yang Perlu Anda Ketahui Oleh Sean Phillips. Ban Wheels Expert Kata kunci terbaru ketika datang ke ban adalah Low Rolling Resistance (LRR). Akhir-akhir ini sepertinya setiap perusahaan ban di dunia tiba-tiba melompat ke kereta musik bergulir rendah dan memasarkan setidaknya satu ban yang mereka klaim lebih hemat bahan bakar daripada yang lain. Tapi apa hambatan rolling rendah benar-benar, dan bagaimana seseorang memilih antara badai ban LRR yang masuk ke pasar Lanjutkan Membaca Berikut Bagaimana seseorang membuat perbandingan efisiensi bahan bakar antara, katakanlah, Bridgestone's Ecopia dan Yokohama's Avid Ascend. Misalnya Apa arti RRF dan RRC, dan mengapa mereka membuat bahkan kepalaku sakit untuk merenungkannya Berikut adalah lowdown pada hambatan rolling rendah. Apa itu Rolling Resistance Mesin mobil menghasilkan energi, yang sebagian besar akhirnya hilang di suatu tempat di sepanjang garis. Sebagian besar energi itu hilang di mesin itu sendiri dan di powertrain, namun beberapa energi akhirnya berhasil sampai ke ban dan digunakan untuk menggerakkan mobil. Rolling resistance, kemudian, adalah ukuran berapa banyak energi yang benar-benar membuatnya ke ban yang kemudian hilang baik pada gesekan permukaan jalan maupun proses yang dikenal sebagai histeresis. Histeresis adalah proses dimana ban melengkung saat beban ditempatkan di atasnya, dan kemudian kembali terbentuk kembali saat digulung. Energi yang kembali ke ban saat terkunci kembali adalah, karena hukum fisika, selalu kurang dari energi yang mengalami deformasi ban di tempat pertama, sehingga ban kehilangan energi pada proses meregangkan. Setiap saat itu bergerak. Lanjutkan Membaca Berikut sebanyak 30 energi yang akhirnya berhasil sampai ke ban diberikan oleh gesekan atau histeresis. Pada akhirnya, semua energi yang disediakan oleh mesin mobil berasal dari tangki bensin, dan inilah mengapa mencoba mempertahankan energi itu sangat penting sehingga semakin banyak energi yang digunakan untuk menggerakkan mobil, semakin baik jarak tempuh bahan bakar mobil. Dengan harga gas yang melonjak sepanjang waktu dan pertimbangan lingkungan dengan mengasumsikan semakin penting, efisiensi bahan bakar adalah nama permainan yang baru. Karena sangat sulit untuk mengurangi gesekan pada mesin dan powertrain lebih jauh lagi, ini membuat ban menjadi salah satu area terbaik yang tersedia untuk mencoba dan mengembalikan sebagian energi yang hilang itu. Di tahun-tahun yang lalu, ban rolling resistance yang rendah berarti memiliki ban dengan senyawa karet yang sangat keras dan dinding samping yang kaku untuk mengurangi gesekan dan flex. Sementara pendekatan ini bekerja cukup baik dalam mengurangi gesekan, dibuat untuk ban yang berlari seperti batu dan memiliki pegangan yang sangat kecil. Saat ini, teknik peracikan ban baru seperti senyawa berbasis silika dan minyak alternatif mengubah permainan lagi. Senyawa baru menunjukkan beberapa sifat ketahanan bergulir yang sangat baik, sementara juga menjaga perjalanan yang menyenangkan dan lebih banyak pegangan RRF dan RRC RRF dan RRC adalah dua nomor yang paling sering digunakan untuk mengevaluasi ketahanan rolling ban yang sebenarnya. Rolling Resistance Force pada dasarnya adalah kekuatan dalam pound atau kilogram yang dibutuhkan untuk memutar ban pada kecepatan 50mph melawan drum baja besar, sedangkan Koefisien Resistansi Rolling Resistance diperoleh dengan membagi RRF dengan beban sebenarnya yang ditempatkan pada ukuran ban tertentu. Prosesnya agak rumit, dan ada beberapa masalah dalam menggunakan angka-angka ini untuk membandingkan berbagai merek ban. Sementara RRF cukup mudah untuk membandingkan, tidak memperhitungkan ukuran dan beban ban, dan sementara RRC mempertimbangkan faktor-faktor ini, ini membuat tidak mungkin membandingkan ban dengan ukuran yang berbeda. Inilah sebabnya mengapa perusahaan ban paling sering memasarkan ban LRR dengan menggunakan perbandingan fuzzy. Paling sering Anda akan melihat perusahaan ban mengklaim bahwa ban mereka 20 lebih irit bahan bakar daripada ban pesaing. Atau 10 rolling resistance kurang dari ban sebelumnya. Saya telah mengatakan sebelumnya dan akan mengatakan lagi bahwa angka-angka ini umumnya merupakan rata-rata RRC di seluruh lini ban atau skenario terbaik untuk ukuran tertentu, yang membuat perbandingan yang jelas sulit jika bukan tidak mungkin. Sebenarnya, proyek musim panas saya telah memasang beberapa ban LRR yang berbeda di mobil saya selama berminggu-minggu pada suatu waktu untuk mendapatkan perbandingan yang jelas dari satu ukuran ban tunggal yang membawa beban yang sama, untuk memberi saya gambaran yang jelas tentang perbedaan dunia nyata antara Ban. Efisiensi Bahan Bakar: Teknologi LRR saat ini akan memberikan peningkatan efisiensi bahan bakar sebesar 1-4 mpg. Meskipun ini tidak tampak seperti banyak, diambil secara kumulatif selama masa pakai ban, namun mulai bertambah. Namun ada beberapa hal penting yang perlu diingat. Pertama-tama, jika Anda meluangkan waktu untuk membaca diskusi ban LRR secara online, Anda pasti akan melihat seseorang mengeluh bahwa ban LRR baru mereka memberi bahan bakar lebih buruk daripada ban standar lama mereka. Ada penjelasan sederhana untuk ban bekas ini yang memiliki ketahanan rolling jauh lebih rendah dibanding ban baru. Bila Anda memasang ban baru di tempat yang sudah tua, jarak tempuh bahan bakar Anda akan selalu turun. Terlepas dari seberapa rendah hambatan rolling pada ban baru sebenarnya. Satu-satunya perbandingan yang adil adalah antara ban anyar dan ban anyar lainnya, atau di antara ban yang dikenakan pada tingkat yang sama. Kedua, saat menggunakan ban tahan banting rendah, ada dua faktor yang saling terkait yang sangat penting bagi efisiensi bahan bakar dunia nyata seperti halnya ban itu sendiri. Motor Oil: Menggunakan berat benar minyak di mobil Anda akan mengurangi gesekan mesin, dan ini menyumbang setidaknya sebanyak keuntungan efisiensi bahan bakar seperti ban. Tekanan ban. Bahkan ban yang sedikit underpressured dengan cepat akan menghilangkan penghematan bahan bakar yang bisa diraihnya dari ban LRR. Saya menemukan bahwa jika Anda ingin mendapatkan penghematan bahan bakar terbaik dari ban LRR Anda, lebih baik untuk memeriksa tekanan secara harfiah setiap kali Anda mengisi tangki. Secara keseluruhan, ban LRR memang tampak sebagai teknologi baru yang efektif dan berguna, untuk semua hal yang nampaknya masih di masa bayi sekarang. Dengan harga gas menjadi seperti apa adanya, sering kali menjadi hal yang baik untuk memiliki ban yang bisa menghemat sedikit bahan bakar saat mereka menyimpan alat rollingputational mobil Anda Secara analog, DataFrame memiliki metode untuk menghitung kovarian antara berpasangan di antara seri dataFrame. , Juga tidak termasuk nilai NAnull. Dengan asumsi data yang hilang hilang secara acak, ini menghasilkan perkiraan matriks kovariansi yang tidak bias. Namun, untuk banyak aplikasi perkiraan ini mungkin tidak dapat diterima karena matriks kovariansi yang diperkirakan tidak dijamin bersifat semi-pasti positif. Hal ini dapat menyebabkan korelasi yang diperkirakan memiliki nilai absolut yang lebih besar dari satu, dan atau matriks kovariansi yang tidak dapat dibalik. Lihat Estimasi matriks kovarian untuk lebih jelasnya. DataFrame. cov juga mendukung kata kunci minperiod opsional yang menentukan jumlah pengamatan minimum yang diperlukan untuk setiap pasangan kolom agar memiliki hasil yang valid. Bobot yang digunakan di jendela ditentukan oleh kata kunci wintype. Daftar tipe yang dikenali adalah: boxcar triang blackman hamming bartlett parzen bohman blackmanharris nuttall barthann kaiser (kebutuhan beta) gaussian (kebutuhan std) generalgausia (butuh daya, lebar) slepian (kebutuhan lebar). Perhatikan bahwa jendela boxcar setara dengan mean (). Untuk beberapa fungsi windowing, parameter tambahan harus ditentukan: Untuk. sum () dengan wintype. Tidak ada normalisasi yang dilakukan pada bobot jendela. Melewati bobot kebiasaan 1, 1, 1 akan menghasilkan hasil yang berbeda dari pada bobot yang di atas 2, 2, 2. misalnya. Ketika melewati sebuah wintype dan bukan secara eksplisit menentukan bobotnya, bobotnya sudah dinormalisasi sehingga bobot terbesar adalah 1. Sebaliknya, sifat perhitungan. mean () adalah sedemikian rupa sehingga bobotnya dinormalisasi satu sama lain. Bobot 1, 1, 1 dan 2, 2, 2 menghasilkan hasil yang sama. Time-aware Rolling New di versi 0.19.0. Baru di versi 0.19.0 adalah kemampuan untuk melewatkan offset (atau konversi) ke metode. rolling () dan memilikinya menghasilkan jendela berukuran variabel berdasarkan jendela waktu yang berlalu. Untuk setiap titik waktu, ini mencakup semua nilai sebelumnya yang terjadi dalam delta waktu yang ditunjukkan. Ini bisa sangat berguna untuk indeks frekuensi waktu non-reguler. Ini adalah indeks frekuensi reguler. Menggunakan parameter jendela integer bekerja untuk memutar sepanjang frekuensi jendela. Menentukan offset memungkinkan spesifikasi frekuensi rolling yang lebih intuitif. Menggunakan indeks non-reguler, namun masih monoton, bergulir dengan jendela integer tidak memberikan perhitungan khusus. Menggunakan spesifikasi waktu menghasilkan jendela variabel untuk data yang jarang ini. Selanjutnya, sekarang kami mengizinkan parameter opsional untuk menentukan kolom (bukan default indeks) di DataFrame. Time-aware Rolling vs. Resampling Menggunakan. rolling () dengan indeks berbasis waktu sangat mirip dengan resampling. Mereka berdua mengoperasikan dan melakukan operasi reduktif pada objek panda yang diindeks dengan waktu. Bila menggunakan. rolling () dengan offset. Offset adalah waktu-delta. Ambil jendela belakang mundur, dan agregat semua nilai di jendela itu (termasuk titik akhir, tapi bukan titik awal). Ini adalah nilai baru pada saat itu hasilnya. Ini adalah jendela berukuran variabel dalam ruang waktu untuk setiap titik masukan. Anda akan mendapatkan hasil ukuran yang sama seperti input. Bila menggunakan. resample () dengan offset. Buatlah indeks baru yang merupakan frekuensi offset. Untuk setiap bin frekuensi, titik agregat dari input dalam jendela mencari mundur yang pada waktu itu berada dalam bin itu. Hasil agregasi ini adalah output untuk titik frekuensi tersebut. Jendela adalah ukuran ukuran tetap di ruang frekuensi. Hasil Anda akan memiliki bentuk frekuensi reguler antara min dan max dari objek masukan asli. Untuk meringkas. Rolling () adalah operasi jendela berbasis waktu, sementara. resample () adalah operasi jendela berbasis frekuensi. Memusatkan Windows Secara default label disetel ke tepi kanan jendela, namun kata kunci tengah tersedia sehingga labelnya dapat disetel di tengahnya. Fungsi Binary Window cov () dan corr () dapat menghitung statistik window bergerak sekitar dua Series atau kombinasi DataFrameSeries atau DataFrameDataFrame. Inilah perilaku dalam setiap kasus: dua Seri. Hitung statistik untuk pemasangan. DataFrameSeries. Hitung statistik untuk setiap kolom DataFrame dengan Seri yang dilewati, sehingga mengembalikan DataFrame. DataFrameDataFrame. Secara default hitung statistik untuk mencocokkan nama kolom, mengembalikan DataFrame. Jika kata kunci argumen pairwiseTrue dilewatkan maka hitung statistik untuk setiap pasangan kolom, mengembalikan Panel yang itemnya adalah tanggal yang dimaksud (lihat bagian selanjutnya). Computing rolling pairwise covariances and correlations Dalam analisis data keuangan dan bidang lainnya, hal itu umum untuk menghitung matriks kovarians dan korelasi untuk kumpulan deret waktu. Seringkali seseorang juga tertarik pada kovarians bergerak-jendela dan matriks korelasi. Hal ini dapat dilakukan dengan melewatkan argumen kata kunci berpasangan, yang jika input DataFrame akan menghasilkan Panel yang itemnya adalah tanggal yang dimaksud. Dalam kasus argumen DataFrame tunggal argumen berpasangan bahkan dapat diabaikan: Nilai yang hilang diabaikan dan setiap entri dihitung dengan menggunakan pengamatan lengkap berpasangan. Silakan lihat bagian kovarian untuk peringatan yang terkait dengan metode penghitungan kovarians dan matriks korelasi ini. Selain tidak memiliki parameter jendela, fungsi ini memiliki antarmuka yang sama dengan rekan mereka. rolling. Seperti di atas, parameter yang mereka terima adalah: minperiods. Ambang data non-null diperlukan. Default ke minimum yang dibutuhkan untuk menghitung statistik. Tidak ada NaN yang akan menjadi output setelah titik data non-null minperiod terlihat. pusat. Boolean, apakah untuk mengatur label di bagian tengah (default adalah False) Output dari metode. rolling dan. expanding tidak mengembalikan NaN jika setidaknya ada nilai minperiods non-null di jendela aktif. Ini berbeda dari cumsum. Cumprod Cummax Dan cummin. Yang mengembalikan NaN ke output dimanapun NaN ditemui di input. Statistik jendela yang meluas akan lebih stabil (dan kurang responsif) daripada penggabungan window rolling karena meningkatnya ukuran jendela akan mengurangi dampak relatif dari titik data individual. Sebagai contoh, berikut ini adalah mean () output untuk dataset seri waktu sebelumnya: Windows yang tertimbang secara eksponensial Satu set fungsi yang terkait adalah versi tertimbang secara eksponensial dari beberapa statistik di atas. Antarmuka yang serupa dengan. rolling dan. expanding diakses melalui metode. ewm untuk menerima objek EWM. Sejumlah metode EW (exponentially weighted) yang meluas disediakan: Moving Average atau Rolling Average Teknik rata-rata yang digunakan dalam praktik bisnis yang berjudul rolling average juga dapat disebut sebagai moving average. Teknik rata-rata ini dihitung dengan cara yang persis sama. Judul yang tepat untuk digunakan untuk teknik rata-rata ini benar-benar bermuara pada bagaimana orang lebih memilih untuk memvisualisasikan teknik ini dalam tindakan yang bergulir atau hanya bergerak. Cara Menghitung Rasio Rolling Average Untuk mengikuti cara menghitung rata-rata rolling, silahkan download The Basic Rolling Average Forecast Example. Karena akan digunakan untuk menjelaskan perhitungan di bagian ini. Keputusan pertama yang harus dilakukan perusahaan saat menghitung rata-rata rolling adalah berapa periode akan dirata-ratakan yang dikenal sebagai n. Dalam contoh, n 4 periode. Artinya, empat periode data historis akan digunakan untuk mengembangkan rata-rata rolling. Perusahaan harus memilih jumlah periode yang mereka inginkan berdasarkan rata-rata seberapa reaktif yang mereka inginkan agar rata rata bergulir dengan perubahan data yang tercatat. Semakin banyak periode rata-rata, semakin sedikit rata-rata rolling yang reaktif yang berarti hanya menggunakan beberapa periode, seperti satu atau dua, akan memberikan rata-rata bergulir yang sangat reaktif. Kemudian, dengan data kecil itu, mungkin sebaiknya Anda menggunakan rata-rata standar. Komputasi rata-rata bergulir membutuhkan data yang tercatat selama beberapa periode waktu yang konsisten. Biasanya, data historis, seperti penjualan historis, produksi, atau bahkan keuntungan yang dibuat digunakan. Rata-rata rolling ini menghasilkan nilai masa depan, yang dikenal sebagai ramalan. Perkiraan adalah prediksi yang dihitung dari semua jenis data masa depan untuk periode bisnis berikutnya termasuk perkiraan harian, mingguan, atau bulanan berdasarkan jumlah periode terakhir, n, dari data historis yang digunakan untuk perhitungan. Lebih spesifik lagi, rata-rata bergulir dapat didefinisikan sebagai penghitungan rata-rata yang terus-menerus bergerak dari jumlah periode n terakhir yang didefinisikan oleh perusahaan. Mari kita lihat contohnya untuk melihat bagaimana perhitungan ini bekerja. Pada Tabel 1 dari contoh, perkiraan pertama yang dihitung adalah untuk periode lima yaitu 775. Ini dihitung dengan rata-rata empat potongan data historis terakhir tepat sebelum periode kelima yang ditunjukkan dengan tanda cek merah, karena n 4 periode untuk contoh ini. Perhitungan rinci untuk ramalan jam kerja dijelaskan pada Tabel 2. Setelah data aktual untuk periode lima dikumpulkan dan dicatat ke dalam tabel, perkiraan untuk periode enam dapat dihitung. Prakiraan rata-rata bergulir untuk periode enam dihitung berdasarkan empat data historis terkini sebelum periode keenam rata-rata data historis untuk periode dua sampai lima, ditunjukkan dengan tanda centang biru. Perkiraan tersebut kemudian didokumentasikan dalam tabel, yang merupakan perkiraan 825 biru untuk periode enam pada Tabel 1 pada contoh. Untuk melihat perhitungan terperinci untuk perkiraan periode keenam, lihat baris kedua Tabel 2 pada contoh. Untuk mengetahui bagaimana menghitung perkiraan rata-rata bergulir menggunakan dua variabel, silakan lanjutkan membaca di halaman 2. Pelajari cara menghitung rata-rata rolling untuk mengembangkan perkiraan. Bagian khusus ini menampilkan panduan tentang bagaimana menghitung perkiraan manufaktur rata-rata bergulir dan bagaimana menghitung perkiraan penjualan rata-rata bergulir dengan contoh kerja untuk kedua departemen bisnis. Komputasi Rolling Average Manufacturing Forecasts Prakiraan manufaktur dapat menghitung berapa banyak barang yang akan diproduksi untuk memenuhi permintaan pembeli perusahaan, yang dikenal sebagai perencanaan produksi atau untuk menghitung berapa banyak barang yang akan disimpan di toko, yang dikenal dengan perencanaan permintaan. Untuk mengikuti dan menghitung ramalan rata-rata manufaktur rata-rata, unduh Komputasi Rolling Average Manufacturing Forecasts sebuah file Microsoft Excel yang berisi dua contoh kerja perhitungan perkiraan manufaktur rata-rata bergulir. Perkiraan Perencanaan Produksi - (Page 1) Perencanaan produksi di fasilitas manufaktur bergantung pada jumlah unit yang diperkirakan akan diminta pembeli pada masa mendatang. Seperti yang terlihat di halaman 1. Untuk menghitung rata-rata perkiraan Perencanaan Produksi berganda untuk memprediksi berapa banyak unit yang harus diproduksi perusahaan harus mengetahui berapa banyak unit yang diminta dalam beberapa periode terakhir. Jumlah n periode terakhir dirata-ratakan untuk membuat perkiraan. Sebagai satu bulan lagi selesai, jumlah n periode rata-rata bergulir rata-rata periode n terbaru. Hal ini bisa dilihat pada contohnya. Jumlah periode yang digunakan adalah empat periode, seperti yang dinyatakan oleh periode n4. Periode kelima diperkirakan oleh periode rata-rata satu sampai empat periode enam diperkirakan oleh periode rata-rata dua sampai lima dan seterusnya. Jika lebih banyak periode digunakan untuk menghitung perkiraan rata-rata rolling, perkiraan akan kurang responsif. Dengan hanya menggunakan dua sampai empat periode biasanya jumlah normal periode perusahaan manufaktur digunakan untuk menghitung perkiraan perencanaan produksi. Prakiraan Perencanaan Permintaan - (Page 2) Setelah menganalisis dengan seksama Page 1. Contoh Prakiraan Perencanaan Permintaan di atas dapat menunjukkan kemiripan yang sangat dekat. Contoh di kedua halaman praktis sama namun, dalam permintaan perencanaan data historis jumlah unit yang dijual kepada pembeli atau pelanggan akan menjadi metrik terbaik untuk menghitung perkiraan permintaan permintaan rata-rata yang bergulir secara lebih akurat. Cara Menghitung Ramalan Rata-rata Bergerak Rata-rata Perkiraan penjualan rata-rata yang bergerak dihitung dengan cara yang sama seperti perkiraan manufaktur. Untuk melihat perkiraan penjualan rata-rata bergerak, unduh Contoh Ramalan Penjualan Bergerak Rata-rata. Ini juga file Excel, seperti Prediksi Manufaktur Rolling Average Manufacturing yang ditampilkan di bagian sebelumnya, file ini memiliki tiga halaman. Dua halaman tambahan berisi contoh-contoh Ramalan Ramalan Rata-rata tertimbang dan Prakiraan Penjualan Smoothing Eksponensial. Untuk rincian lebih lanjut tentang ketiga contoh peramalan yang ditampilkan dalam Contoh Ramalan Penjualan Bergerak Rata-Rata, lihat Contoh Kerja Lengkap dari Prakiraan Penjualan untuk 3 Metode Peramalan. Berry, W. L. Jacobs, F. R. Vollmann, T. E. Whybark, D. Clark. Perencanaan dan Pengendalian Manufaktur untuk Manajemen Rantai Pasokan. (2005). Bab 2: Manajemen Permintaan (halaman 17-52) Gambar: Dibuat oleh penulis artikel ini, Christopher Kochan. File Media: Semua file media yang ditampilkan dalam artikel ini dibuat oleh penulis, Christopher Kochan khusus untuk pembaca artikel ini. Navigasi
No comments:
Post a Comment