Js-moving-average

Js-moving-average

S & p-500-50-dan-200-hari-rata-rata bergerak
Teknik-forex-paling-mudah
Bagaimana-untuk-set-stop-loss-and-take-profit-in-forex-trading


Apa-is-stock-options-calls-and-puts Strategi short-selling-options Xlt-forex-trading-course Pilihan-trading-school-new-york Keuntungan dan kelebihan sistem perdagangan multilateral Trading-system-su-excel

Membuat item raster baru dari argumen yang dilalui, dan menempatkannya di lapisan aktif. Objek bisa berupa DOM Image, kanvas, atau string yang menjelaskan URL untuk memuat gambar dari, atau ID elemen DOM untuk mendapatkan gambar dari (baik Gambar DOM atau Kanvas). Parameter: sumber: HTMLImageElement HTMLCanvasElement String mdash sumber dari raster mdash posisi opsional: Point mdash posisi tengah di mana item raster ditempatkan mdash optional Contoh: Membuat raster menggunakan url Melakukan hit-test pada item dan anak-anaknya. (Jika itu adalah Group atau Layer) di lokasi titik yang ditentukan, mengembalikan hit yang ditemukan pertama kali. Objek pilihan memungkinkan Anda untuk mengontrol secara spesifik uji coba dan mungkin berisi kombinasi dari nilai berikut: options.tolerance: Nomor mdash toleransi dari mdash hit-test default: paperScope.settings .hitTolerance options.class: Function Mdash hanya hit-test lagi kelas item tertentu dan sub-kelasnya: Group. Lapisan. Jalan CompoundPath Bentuk Raster. SimbolItem. PointText Hellip options.match: Fungsi mdash fungsi korek untuk dipanggil untuk setiap hasil hit yang ditemukan: Kembalikan true untuk mengembalikan hasilnya, salah untuk terus mencari options.fill: Boolean mdash hit-test isi item mdash default: pilihan sebenarnya .stroke : Boolean mdash hit-test stroke item jalur, dengan mempertimbangkan pengaturan warna stroke dan lebar mdash default: true options.segments: Boolean mdash hit-test untuk segment.point item Path mdash default: true options.curves: Boolean mdash hit-test kurva item jalan, tanpa mengambil warna stroke atau lebar ke pilihan akun.handles: Boolean mdash hit-test untuk pegangan (segment.handleIn segment.handleOut) dari segmen jalan. Options.ends: Boolean mdash hanya hit-test untuk titik segmen pertama atau terakhir dari pilihan item jalur terbuka. Bounds: Boolean mdash hit-test di sudut dan sisi-pusat dari persegi panjang item (bout) options.center : Boolean mdash hit-test rectangle.center dari item persegi panjang yang dilewati item (item.bounds) options.guides: Boolean mdash item tes-hit yang berisi Itemguide disetel ke pilihan sebenarnya.seleksi: mfash Boolean hanya menekan item yang dipilih Parameter: HitResult Mdash objek hasil hit yang menggambarkan apa yang sebenarnya dipukul atau null jika tidak ada yang terkena Lakukan hit-test pada item dan anak-anaknya (jika itu adalah Group atau Layer) di lokasi titik yang ditentukan, mengembalikan semua klik yang ditemukan. Objek pilihan memungkinkan Anda mengendalikan secara spesifik uji coba. Lihat hitTest (titik, opsi) untuk daftar semua opsi. Parameter: Array objek HitResult mdash hit result objects untuk semua hits, menggambarkan apa sebenarnya yang dipukul atau null jika tidak ada yang terkena Cek apakah item tersebut sesuai dengan kriteria yang dijelaskan oleh objek yang diberikan, dengan iterasi atas semua propertinya dan sesuai dengan nilai mereka. Melalui pertandingan (nama, bandingkan). Lihat project.getItems (pilihan) untuk pilihan contoh yang diilustrasikan. Parameter: pilihan: Fungsi Objek mdash kriteria untuk mencocokkan melawan Boolean mdash benar jika item tersebut sesuai dengan semua kriteria, salah jika Cek apakah item tersebut sesuai dengan kriteria yang diberikan. Pencocokan yang diperluas dimungkinkan dengan menyediakan fungsi perbandingan atau ekspresi reguler. Pencocokan poin, warna hanya berfungsi sebagai perbandingan objek penuh, bukan pencocokan parsial (misalnya hanya menyediakan koordinat x untuk mencocokkan semua titik dengan nilai-x tersebut). Pencocokan parsial bekerja untuk item.data. Lihat project.getItems (pilihan) untuk pilihan contoh yang diilustrasikan. Parameter: nama: String mdash nama negara yang cocok dengan membandingkan: Objek mdash nilai, fungsi atau ekspresi reguler untuk membandingkan terhadap Boolean mdash benar jika item tersebut sesuai dengan keadaan, salah jika mengambil keturunan (anak-anak atau anak-anak dari anak-anak) Dari item ini yang sesuai dengan sifat pada objek yang ditentukan. Pencocokan yang diperluas dimungkinkan dengan menyediakan fungsi perbandingan atau ekspresi reguler. Pencocokan poin, warna hanya berfungsi sebagai perbandingan objek penuh, bukan pencocokan parsial (misalnya hanya menyediakan koordinat x untuk mencocokkan semua titik dengan nilai-x tersebut). Pencocokan parsial bekerja untuk item.data. Mencocokkan item dengan area persegi panjang juga dimungkinkan, dengan menetapkan pilihan.inside atau options.overlapping ke persegi panjang yang menggambarkan area di mana barang harus diisi seluruhnya atau sebagian. Lihat project.getItems (pilihan) untuk pilihan contoh yang diilustrasikan. Options.recursive: Boolean mdash apakah akan melakukan loop secara rekursif melalui semua anak, atau berhenti pada level saat ini mdash default: true options.match: Function mdash fungsi korek api yang akan dipanggil untuk setiap item, yang memungkinkan definisi pemeriksaan item lebih fleksibel yang Tidak terikat pada sifat. Jika tidak ada properti pencocokan lainnya yang ditetapkan, fungsi ini juga dapat dilewatkan alih-alih opsi objek pilihan. Kelas: Fungsi mdash fungsi konstruktor dari jenis item agar sesuai dengan pilihan.inside: Rectangle mdash persegi panjang di mana item harus Pilihan penuh .overlapping: Rectangle mdash persegi panjang yang itemnya setidaknya harus tumpang tindih Parameter: pilihan: Fungsi Objek mdash kriteria untuk mencocokkan objek Array Item mdash daftar item keturunan yang sesuai Mengambil keturunan pertama (anak atau Anak anak) dari item ini yang sesuai dengan sifat pada objek yang ditentukan. Pencocokan yang diperluas dimungkinkan dengan menyediakan fungsi perbandingan atau ekspresi reguler. Pencocokan poin, warna hanya berfungsi sebagai perbandingan objek penuh, bukan pencocokan parsial (misalnya hanya menyediakan koordinat x untuk mencocokkan semua titik dengan nilai-x tersebut). Pencocokan parsial bekerja untuk item.data. Lihat project.getItems (match) untuk pemilihan contoh yang diilustrasikan. Parameter: cocok: Fungsi Objek mdash kriteria untuk mencocokkan dengan Item mdash item keturunan pertama yang sesuai dengan kriteria yang diberikan Mengimpor Ekspor JSON dan SVG Ekspor (serializes) item dengan konten dan item anak ke string data JSON. Options.asString: Boolean mdash apakah JSON dikembalikan sebagai Object atau String mdash default: true options.precision: Number mdash jumlah pecahan digit dalam angka yang digunakan dalam data JSON mdash default: 5 Parameter: options: Object mdash the serialalization Pilihan Mdash optional Import (deserializes) data JSON yang tersimpan ke dalam item ini. Jika data menggambarkan item kelas yang sama atau kelas induk item, data diimpor ke item itu sendiri. Jika tidak, item yang diimpor ditambahkan ke daftar itemrsrios item.children ini. Perhatikan bahwa tidak semua jenis barang bisa memiliki anak. Parameter: json: String mdash data JSON untuk mengimpor dari Ekspor item dengan konten dan item anak sebagai DOM SVG. Options.asString: Boolean mdash apakah sebuah node SVG atau String akan dikembalikan mdash default: false options.precision: Number mdash jumlah digit pecahan dalam angka yang digunakan dalam data SVG mdash default: 5 options.matchShapes: Boolean mdash apakah path Item harus mencoba dikonversi menjadi item bentuk SVG (rect, circle, elell, line, polyline, polygon), jika geometri mereka sesuai dengan mdash default: false options.embedImages: Boolean mdash apakah gambar raster harus disematkan sebagai data base64 yang digarisbawahi di Xlink: atribut href, atau disimpan sebagai link ke URL eksternal mereka. Mdash default: true Parameter: pilihan: Objek mdash pilihan ekspor mdash opsional SVGElement mdash item dikonversi ke node SVG Mengkonversi konten SVG yang disediakan ke item Paper.js dan menambahkannya ke daftar anak-anak itemrsquos ini. Perhatikan bahwa item tersebut tidak dibersihkan terlebih dahulu. Anda bisa menghubungi item.removeChildren () untuk melakukannya. Options.expandShapes: Boolean mdash apakah item bentuk impor harus diperluas ke item jalur mdash default: pilihan palsu.onLoad: Fungsi mdash fungsi panggilan balik untuk memanggil begitu konten SVG dimuat dari URL yang diberikan yang menerima dua argumen: item yang dikonversi dan Data svg asli sebagai string Hanya diperlukan saat loading dari sumber eksternal. Options.onError: Fungsi mdash fungsi callback untuk memanggil jika terjadi kesalahan saat loading. Hanya diperlukan saat loading dari sumber eksternal. Options.insert: Boolean mdash apakah item yang diimpor harus ditambahkan ke item yang importSVG () dipanggil pada mdash default: opsi sebenarnya.applyMatrix: Boolean mdash apakah item yang diimpor harus memiliki matriks transformasi yang diterapkan pada konten mereka atau tidak mdash default : PaperScope.settings .applyMatrix Parameters: svg: String SVGElement mdash konten SVG untuk diimpor, baik sebagai node DOM SVG, string yang berisi konten SVG, atau string yang menjelaskan URL file SVG untuk diambil. Pilihan: Objek mdash pilihan impor mdash opsional Item mdash item Paper.js yang baru dibuat yang berisi konten SVG yang telah dikonversi Impor file SVG eksternal yang disediakan, mengubahnya menjadi item Paper.js dan menambahkannya ke daftar anak-anak itemrsquos ini. Perhatikan bahwa item tersebut tidak dibersihkan terlebih dahulu. Anda bisa menghubungi item.removeChildren () untuk melakukannya. Parameter: svg: String SVGElement mdash URL file SVG untuk diambil. OnLoad: Fungsi mdash fungsi panggil balik untuk memanggil begitu konten SVG dimuat dari URL yang diberikan yang menerima dua argumen: item yang dikonversi dan data svg asli sebagai string. Hanya diperlukan saat loading dari file eksternal. Item mdash item Paper.js yang baru dibuat yang berisi konten SVG yang dikonversi Hirarki Operasi Menambahkan item yang ditentukan sebagai anak dari item ini di akhir daftar anak-anaknya. Anda dapat menggunakan fungsi ini untuk kelompok, jalur majemuk dan lapisan. Parameter: Item mdash item tambahan, atau null jika menambahkan tidak mungkin Menyisipkan item yang ditentukan sebagai anak dari item ini pada indeks yang ditentukan dalam daftar anak-anaknya. Anda dapat menggunakan fungsi ini untuk kelompok, jalur majemuk dan lapisan. Parameter: indeks: Nomor mdash indeks untuk memasukkan item item: Item mdash item yang akan dimasukkan sebagai item Item mdash item yang dimasukkan, atau null jika memasukkan tidak mungkin Menambahkan item yang ditentukan sebagai anak dari item ini di Akhir daftar anak-anaknya. Anda dapat menggunakan fungsi ini untuk kelompok, jalur majemuk dan lapisan. Parameter: item: Array item Item mdash item yang akan ditambahkan sebagai anak-anak Array item item mdash item tambahan, atau null jika menambahkan tidak mungkin Menyisipkan item yang ditentukan sebagai anak-anak dari item ini pada indeks yang ditentukan dalam daftar anak-anaknya. Anda dapat menggunakan fungsi ini untuk kelompok, jalur majemuk dan lapisan. Parameter: indeks: Item nomor: Array item Item mdash item yang akan ditambahkan sebagai anak-anak Array item item mdash item yang dimasukkan, atau null jika disisipkan tidak mungkin Menyisipkan item ini di atas item yang ditentukan. Parameter: item: Item mdash item di atas yang seharusnya dimasukkan Item mdash item yang disisipkan, atau null jika inserting tidak memungkinkan Menyisipkan item ini di bawah item yang ditentukan. Parameter: item: Item mdash item di bawah ini yang seharusnya dimasukkan Item mdash item yang dimasukkan, atau null jika memasukkan tidak mungkin Lakukan hit-test pada item dan anak-anaknya (jika itu adalah Group atau Layer) di lokasi Dari titik yang ditentukan, mengembalikan semua klik yang ditemukan. Objek pilihan memungkinkan Anda mengendalikan secara spesifik uji coba. Lihat hitTest (titik, opsi) untuk daftar semua opsi. Parameter: Array objek HitResult mdash memukul objek hasil untuk semua klik, menggambarkan apa sebenarnya yang dipukul atau null jika tidak ada yang terkena Indeks 0.10.2 Jenis Dasar Item Proyek Tipografi Interaksi Pengguna Peristiwa JavaScriptHBS Toolkit - Buku Kerja Operasional Dasar Self-Instructional Kata operasi dapat Membangkitkan citra pabrik besar, namun sebuah operasi benar-benar merupakan proses yang mengambil masukan dan mengubahnya menjadi keluaran yang bernilai lebih besar. Pabrik mobil pasti merupakan operasi, tapi begitu juga rumah sakit, departemen pemrosesan klaim dari perusahaan asuransi atau orang yang melakukan binatunya. Buku kerja instruksional ini dari HBS Toolkit memberikan pengantar singkat tentang konsep dasar operasi dan menggambarkan bagaimana operasi yang kompleks dapat dipecah menjadi komponennya, dijelaskan dan dipetakan dengan cara yang membuatnya lebih mudah dipahami dan diperbaiki. Selamat datang di Workbook Latihan Mandiri. Tujuan buku kerja ini adalah untuk memberikan pengantar singkat tentang konsep dasar yang ditemukan dalam operasi. Hal ini dimaksudkan untuk digunakan sehubungan dengan kursus Manajemen Teknologi dan Operasi tahun pertama oleh siswa yang tidak memiliki latar belakang minimal atau sedikit dalam operasi. Buku kerja akan mencakup istilah seperti waktu siklus, arus proses, kerja dalam proses dan pembuatan lead time. Akhirnya, ini akan menggambarkan bagaimana operasi kompleks dapat dipecah menjadi komponennya, dijelaskan dan dipetakan dengan cara yang membuatnya lebih mudah dipahami dan diperbaiki. Apa Operasi Meskipun bagi banyak dari kita, operasi kata-kata membangkitkan citra pabrik besar, sebuah operasi adalah proses dimana satu set input melalui satu atau lebih langkah yang menghasilkan serangkaian output yang mudah-mudahan lebih berharga. Dengan demikian, pabrik mobil tentu saja operasi, tapi begitu juga rumah sakit, departemen pengolah klaim dari perusahaan asuransi atau orang yang melakukan cuciannya. Masing-masing operasi ini dapat dijelaskan dengan menggunakan seperangkat terminologi dan alat pemetaan yang umum. Kami akan menjelaskan definisi dan memberikan contoh sederhana dari konsep dan persyaratan berikut: Siklus Waktu (CT) Kemacetan Waktu Pengambilan Waktu Kerja dalam Proses (WIP) Buffer Manufacturing Lead Time (MLT) Memetakan sebuah operasi menggunakan Diagram Aliran Proses Mengelola operasi untuk Efisiensi yang optimal Isi Buku Kerja Pendahuluan Apa itu Operasi Persyaratan Umum yang Digunakan dalam Operasi (Dasar Proses) Langkah 1: Waktu Siklus Langkah 2: Kemacetan Langkah 3: Waktu Idle Langkah 4: Langkah dalam Proses 5: Penyangga Langkah 6: Waktu Pokok Manufaktur Langkah 7: Memetakan Langkah Operasi 8: Alat Manajemen Operasi Glosarium Persyaratan Operasi Siklus Waktu (CT) Siklus Waktu adalah lamanya waktu, rata-rata, yang diperlukan untuk menyelesaikan langkah atau serangkaian langkah dalam operasi. Dalam contoh cucian kami, waktu siklus untuk mesin cuci adalah tiga puluh menit dan waktu siklus untuk pengering bisa berkisar antara empat puluh lima menit sampai satu jam. Namun, perhatikan bahwa waktu siklus mengacu pada waktu rata-rata. Dalam operasi binatu besar dengan sepuluh mesin cuci, waktu siklus untuk satu beban adalah tiga menit (tiga puluh menit dibagi sepuluh mesin cuci). Penting juga untuk berhati-hati dengan unit apa yang sedang kita bicarakan. Jika pengering cukup besar untuk menjalankan dua cucian (dan operasi kami diatur sedemikian rupa sehingga tidak terjadi), waktu siklus per beban pencuci adalah setengah dari waktu siklus per pengering. Nantinya kita juga akan membicarakan waktu siklus untuk keseluruhan proses cucian. Langkah-langkah yang tergantung. Banyak operasi memiliki langkah-langkah yang dependen, yaitu langkah-langkah yang hanya bisa dilakukan bila langkah sebelumnya sudah selesai. Anda bisa memasukkan cucian ke pengering sebelum mesin cuci, atau Anda bisa melipatnya sebelum memasukkannya ke dalam pengering, tapi kemungkinan tidak akan produktif. Interaksi langkah-langkah dependen menciptakan banyak kebutuhan akan manajemen operasi. Dalam serangkaian langkah yang bergantung, umumnya ada satu langkah yang menentukan kecepatan operasi keseluruhan. Langkah ini disebut bottleneck karena, seperti cairan yang keluar dari botol, ini membatasi kecepatan keseluruhan operasi. Mari kita asumsikan bahwa mesin cuci dan pengering masing-masing dapat menangani satu beban cucian dan bahwa waktu siklus untuk setiap langkah adalah sebagai berikut: Sekarang bayangkan bahwa kita memiliki banyak cucian untuk dilakukan, sedemikian rupa sehingga segera setelah kita memasukkan muatan pertama kita Ke pengering kami berencana untuk memulai beban kedua kami di mesin cuci, dan seterusnya. Begitu jalur kita penuh, operasi mana yang akan memutuskan (yaitu membatasi) kecepatan di mana kita bisa mencuci pakaian pengering akan, karena masih akan mengeringkan beban pertama saat mesin cuci menyelesaikan siklusnya pada muatan kedua. Umumnya, langkah dengan waktu siklus terpanjang akan menjadi hambatan. Hambatan seringkali merupakan fokus penting untuk meningkatkan kapasitas operasi, karena jika kapasitas kemacetan dapat ditingkatkan, seringkali akan meningkatkan kapasitas keseluruhan, sekaligus meningkatkan keluaran langkah non-bottleneck mungkin tidak berpengaruh. Dalam contoh cucian kami, jika kita bisa mengeringkan satu kali cucian setiap hari dengan menggantungnya di luar yang akan membiarkan kita mencuci pakaian ekstra per hari. Jika, bagaimanapun, kita bisa mencuci beban dengan tangan yang tidak membiarkan kita mendapatkan binatu lagi karena mesin cuci kita sudah bisa mencuci pakaian lebih banyak daripada yang bisa ditangani pengering kita. Terkadang Anda hanya perlu melakukan satu kali cucian, tapi karena langkah-langkah dalam proses tergantung, dua mesin (termasuk Anda foldernya) akan menjadi bagian idaman dari waktu. Karena banyak operasi mampu menyelesaikan tugas mereka lebih cepat daripada operasi bottleneck, seringkali tidak masuk akal untuk menjalankannya pada kapasitas penuh. Jika Anda menjalankan mesin cuci dan pengering tanpa henti sepanjang hari, Anda akan mengumpulkan banyak cucian basah yang menunggu untuk dikeringkan. Akhirnya Anda harus berhenti menjalankan mesin cuci agar membiarkan pengering mengejar ketinggalan. Apakah mesin cuci tidak berjalan dalam waktu singkat untuk setiap muatan (sementara kita menunggu pengering selesai), atau memiliki masa downtime yang lebih lama di kemudian hari, waktu henti itu disebut waktu idle. Work in Process (WIP) Work-in-process, atau WIP, mengacu pada input yang masih dalam operasi. Binatu masih di mesin cuci, pengering atau dilipat akan dihitung sebagai WIP dalam contoh kita (seperti binatu saat transit ke mesin cuci atau pengering). WIP kadang-kadang dibahas dalam dolar, namun umumnya akan dipertimbangkan dalam unit apa pun (seperti banyak cucian) yang bergerak melalui operasi. Dalam contoh kita, setelah garis penuh, kita akan selalu memiliki beban baik di mesin cuci atau menunggu dimasukkan ke pengering dan ada beban lain di pengering. Kita juga akan memiliki beban yang dilipat, tapi karena beban itu tidak harus menunggu apapun, langkah itu akan kosong beberapa saat. Mengabaikan kemungkinan bahwa melipat ditunda oleh pemuatan dan pembongkaran mesin kami, kami berharap dapat memuat cucian dalam proses pada langkah lipat selama tiga puluh menit (waktu luang) dari setiap empat puluh lima (waktu siklus cucian operasi). Oleh karena itu, kami akan mengatakan bahwa ada dua pertiga beban dalam langkah tersebut dalam menggambarkan WIP operasi, atau 2 23 total WIP. Terkadang sebuah operasi akan memiliki ruang penyimpanan dimana WIP dari satu langkah dapat terakumulasi sebelum digarap pada langkah selanjutnya. Ada sejumlah besar alasan untuk memiliki buffer. Misalkan kita tidak ingin mesin cuci berlari di sore hari. Kami mungkin ingin menjalankannya tanpa henti di pagi hari untuk mendapatkan banyak muatan sebanyak mungkin, tapi kami memerlukan ruang untuk memasukkannya ke dalam sementara mereka menunggu pengering untuk mengejar ketinggalan. Dalam operasi yang lebih besar, penyangga mungkin penting untuk memastikan bahwa bottleneck tidak pernah kekurangan masukan. Karena kemacetan menentukan kecepatan, kehilangan produksi di sana mungkin menyiratkan kehilangan produksi untuk keseluruhan operasi. Waktu Manufaktur Lead Time (MLT) Manufaktur lead-time, atau MLT, adalah panjang rata-rata waktu yang dibutuhkan untuk mengambil masukan baru untuk bergerak sepanjang jalan melalui operasi, dengan asumsi tidak ada tindakan yang tidak biasa yang dilakukan. Sebuah beban cucian, misalnya, akan menghabiskan satu siklus (45 menit) di mesin cuci, termasuk waktu idle, siklus lain dalam pengering (total 90 menit), dan kemudian dua pertiga siklus dilipat (120 menit). Dari tas laundry hingga bersih dan dilipat akan memakan waktu rata-rata dua jam. Perhatikan bahwa karena melipat terjadi setelah kemacetan kita (pengeringan), beban tidak harus tinggal di sana selama siklus penuh. Contoh cucian cukup sederhana, namun dalam operasi yang lebih kompleks mungkin sulit untuk memperkirakan sekilas MLT. Ada rumus sederhana, yang dikenal dengan istilah Littles Law, yang bisa membantu. Littles Law menyatakan bahwa: Waktu Siklus Waktu Manufaktur Lead Time Work-in-Process Aturan sederhana ini masuk akal jika Anda membayangkan jalan set baru masukan (seperti cucian) harus diikuti agar bisa melewati operasi. Karena setiap unit WIP bergerak maju, rangkaian input baru menggantikannya. Setiap gerakan terjadi satu kali per siklus, sehingga mengalikan waktu siklus WIP akan memberi kita total waktu timah. Dalam contoh laundry kami, kami memiliki 2 23 WIP. Mengalikan 2 23 kali waktu siklus kita 45 menit memberi kita 120 menit. Memetakan Operasi Salah satu cara yang dapat digunakan seorang manajer untuk memahami dan memperbaiki operasi adalah dengan memetakannya. Dengan konvensi, kita memetakan proses (seperti mesin cuci) dengan empat persegi panjang, tempat WIP atau bahan mentah berada pada segitiga, dan menunjukkan arus dengan garis, dengan menggunakan panah untuk menunjukkan arah. Kapasitas tiap proses bisa ditambahkan, jika diinginkan. Peta awal untuk ruang cuci kami adalah sebagai berikut: Aliran informasi juga penting untuk memahami bagaimana operasi bekerja. Di sini, arus informasi sangat sederhana, mesin cuci dan pengering masing-masing mungkin memiliki bel yang berbunyi saat mereka selesai, atau mungkin kita cukup dekat sehingga kita bisa mendengarnya berhenti berjalan. Dalam operasi yang lebih kompleks, arus informasi tidak akan begitu mudah. Aliran informasi umumnya dicatat dengan garis putus-putus, sehingga mudah dibedakan dari arus fisik. Menggunakan Peralatan Manajemen Operasi Mari kita asumsikan sejenak bahwa kita tidak mencuci pakaian kita sendiri. Sebagai gantinya, tinggal di rumah orang tua kita dan mencuci pakaian untuk tetangga kita pada akhir pekan untuk menghasilkan uang ekstra. Kami mengenakan biaya 15 per beban, termasuk melipat. Saat ini kami melakukan enam beban per hari sebelum bertemu dengan teman kami, yang bangun agak lambat dari yang kami lakukan. Misalkan kita mempertimbangkan untuk membeli mesin cuci yang lebih baik atau pengering yang lebih baik untuk membantu kita menghasilkan lebih banyak uang. Orangtua kami bersedia membantu, karena akan menjadi mesin cuci atau pengering baru mereka, namun masih memerlukan biaya 100 untuk upgrade. Mesin cuci baru akan memakan waktu hanya 20 menit untuk melakukan cucian, sementara pengering baru akan memakan waktu hanya 30 menit. Yang, jika salah, haruskah kita melakukannya Nah, pemahaman kita tentang kemacetan memperjelas bahwa membeli mesin cuci sepertinya tidak masuk akal. Kecepatan di mana kita bisa mencuci, mengeringkan dan melipat cucian diatur oleh langkah paling lambat, pengeringan. Jadi mari kita pertimbangkan pengering baru. Seperti apa tampilan peta kami Sekarang setiap proses memiliki waktu siklus 30 menit, menunjukkan waktu siklus 30 menit untuk keseluruhan baris juga. Dalam praktiknya, waktu siklus kita hampir pasti akan lebih lama, karena kita mungkin menggunakan waktu idle kita dalam proses melipat untuk memindahkan cucian masuk dan keluar dari mesin, beristirahat atau apa saja. Tapi sebagai perkiraan, kita dapat memperkirakan kapasitas baru kita sebagai sekitar 50 lebih tinggi dari sebelumnya, atau sembilan beban per hari. Dengan demikian, kami mengharapkan untuk mendapatkan tambahan 45 per hari, dan hampir dapat membayar untuk upgrade pengering dalam satu akhir pekan. Kami mungkin ingin memeriksa beberapa asumsi, seperti kemampuan kita untuk menarik tiga beban ekstra bisnis baru setiap hari, namun dari sudut pandang operasi, pengering baru ini tampak seperti taruhan yang bagus. Ini mengakhiri Workbook Latihan Mandiri. Anda mungkin ingin melanjutkan glosarium untuk meninjau beberapa persyaratan yang telah kami gunakan. Glosarium Persyaratan Operasi Bottleneck: Sumber daya produksi yang membatasi kapasitas keseluruhan proses. Ini biasanya peralatan produksi pada langkah dengan kapasitas keseluruhan terendah, yaitu waktu siklus terpanjang. Dalam beberapa situasi, sumber daya kemacetan mungkin tersedia untuk tenaga kerja pada langkah atau langkah tertentu. Penyangga: Penyimpanan sementara tempat Work-in-process dapat disimpan di antara langkah-langkah dalam sebuah proses. Dalam contoh cucian kami, keranjang cucian antara siklus mencuci dan mengering bisa dianggap sebagai penyangga. Kapasitas: Tingkat output maksimum suatu proses, diukur dalam satuan output per satuan waktu. Unit waktu mungkin panjang, sehari, shift, atau satu menit. Siklus Waktu (CT): Rata-rata waktu antara selesainya unit berturut-turut. Hal ini terkait langsung dengan tingkat output. Suatu proses dengan tingkat output 4 unit per jam memiliki waktu siklus 15 menit. Idle Time: Waktu ketika pekerjaan berguna tidak dilakukan. Ukuran Lot (juga disebut Batch Size): Jumlah unit dari jenis produk tertentu yang diproduksi sebelum memulai produksi dari jenis produk lain. Manufacturing Lead Time (MLT): Jumlah waktu yang dikeluarkan setiap unit dalam proses pembuatan (kadang disebut Throughput Time). Ini termasuk waktu yang dihabiskan untuk dikerjakan secara aktif setiap langkah proses dan juga menghabiskan waktu di antara langkah-langkah. Konsep waktu tunggu berlaku untuk total waktu yang dihabiskan dalam proses di mana awal dan akhir adalah peristiwa yang didefinisikan dengan baik. Kita dapat membicarakan waktu timah, misalnya, dalam operasi layanan, atau dalam keseluruhan proses pengiriman-ke-pengiriman. Operasi, Sistem Operasi, (juga Proses): Setiap bagian dari sebuah organisasi yang mengambil masukan dan mengubahnya menjadi keluaran yang bernilai lebih besar bagi organisasi daripada pada input aslinya. Proses: Untuk keperluan buku kerja dan definisi ini, Proses dapat merujuk pada proses produksi yang lengkap, seperti mencuci muatan atau membuat roti dari awal sampai akhir, atau ke segmen proses yang lengkap, seperti siklus cucian. Atau proses pembuatan roti Diagram Aliran Proses: Memecah proses menjadi komponen diskritnya dan membuat diagram sebagai serangkaian sekumpulan kecil (proses), panah (arus informasi dan material), dan segitiga terbalik (penyimpanan barang). Pemanfaatan: Rasio input benar-benar digunakan selama jumlah input yang tersedia. Penggunaan tenaga kerja adalah rasio waktu kerja aktual yang digunakan untuk memproses jumlah waktu kerja yang tersedia. Perbedaan antara keduanya dapat disebabkan oleh inefisiensi dalam proses yang menyebabkan hilangnya waktu kerja, serta ketidakseimbangan dalam siklus kali pada setiap langkah proses yang menyebabkan waktu menganggur pekerja di beberapa tahap sementara yang lain bekerja. . Pemanfaatan kapasitas adalah rasio kapasitas yang benar-benar digunakan (yaitu output dari proses) terhadap total kapasitas yang ada. Work-in-Process: Jumlah unit dalam proses pada setiap titik waktu. Jika proses mencakup persediaan penyangga di antara langkah-langkah, mereka adalah proses kerja dalam jumlah total unit yang sedang dikerjakan dan juga menunggu persediaan antara langkah-langkah. Unit dalam persediaan biasanya disebut sebagai inventori Work-in-process, untuk membedakannya dari persediaan bahan baku atau persediaan barang jadi. Sumber: Diadaptasi dari Profesor W. Bruce Chew, Glosarium Persyaratan TOM. HBS No. 687-019Zaras Rahasia untuk Fast Fashion Peritel Spanyol Zara telah menghasilkan formula untuk kesuksesan rantai pasokan yang berhasil. Dengan menentang kebijaksanaan konvensional, Zara dapat merancang dan mendistribusikan garmen ke pasar hanya dalam lima belas hari. Dari Harvard Business Review. Oleh Kasra Ferdows, Michael A. Lewis dan Jose A.D. Catatan Editor Machuca: Dengan sekitar 650 toko di 50 negara, peritel pakaian Spanyol Zara telah menghasilkan formula untuk kesuksesan rantai pasokan yang bekerja dengan cara melawan kebijaksanaan konvensional. Kutipan ini dari sebuah ringkasan Profil Bisnis Harvard yang baru-baru ini mengenai bagaimana rantai pasokan Zaras berkomunikasi, memungkinkannya merancang, memproduksi, dan mengirimkan pakaian dalam lima belas hari. Di toko Zara, pelanggan selalu bisa menemukan produk baru151 tapi harganya terbatas. Ada rasa menggiurkan eksklusivitas, karena hanya beberapa item yang dipamerkan meski gerainya luas (ukuran rata-rata sekitar 1.000 meter persegi). Seorang pelanggan berpikir, Kemeja hijau ini sesuai dengan saya, dan ada satu di rak. Jika saya tidak membelinya sekarang, saya kehilangan kesempatan saya. Konsep ritel semacam itu bergantung pada penciptaan reguler dan penambahan cepat sejumlah kecil barang baru. Desainer Zaras menciptakan sekitar 40.000 desain baru setiap tahunnya, dari mana 10.000 dipilih untuk produksi. Beberapa dari mereka menyerupai kreasi couture terbaru. Tapi Zara sering memukul rumah mode tinggi ke pasar dan menawarkan produk yang hampir sama, dibuat dengan kain yang lebih murah, dengan harga jauh lebih rendah. Karena kebanyakan pakaian datang dalam lima sampai enam warna dan lima sampai tujuh ukuran, sistem Zaras harus berurusan dengan sesuatu di dunia 300.000 unit persediaan baru (SKU) rata-rata setiap tahun. Sistem mode cepat ini bergantung pada pertukaran informasi konstan di seluruh bagian rantai pasokan Zaras151dari pelanggan untuk menyimpan manajer, mulai dari manajer toko sampai spesialis pasar dan perancang, mulai dari perancang hingga staf produksi, mulai dari pembeli hingga subkontraktor, mulai dari manajer gudang hingga distributor, dan Begitu seterusnya Sebagian besar perusahaan memasukkan lapisan birokrasi yang bisa membuat komunikasi antar departemen. Tapi organisasi Zaras, prosedur operasional, ukuran kinerja, dan bahkan tata letak kantornya semuanya dirancang untuk mempermudah transfer informasi. Zaras tunggal, desain terpusat dan pusat produksi terpasang ke markas Inditex (perusahaan induk Zaras) di La CoruAtildeplusmna. Terdiri dari tiga ruangan luas untuk garis pakaian wanita, satu untuk pria, dan satu untuk anak-anak. Tidak seperti kebanyakan perusahaan, yang mencoba mengeluarkan tenaga kerja berlebihan untuk memotong biaya, Zara membuat tiga unit keluarga produk sejajar, namun berbeda secara operasional. Dengan demikian, perencanaan terpisah, penjualan, dan pengadaan dan perencanaan produksi direkrut untuk setiap lini pakaian. Sebuah toko mungkin menerima tiga panggilan berbeda dari La CoruAtildeplusmna dalam satu minggu dari seorang spesialis pasar di setiap saluran yang dibuat oleh pabrik kemeja secara simultan dengan dua manajer Zara, satu untuk kemeja pria dan satu lagi untuk kemeja anak-anak. Meskipun lebih mahal untuk mengoperasikan tiga saluran, arus informasi untuk masing-masing saluran cepat, langsung, dan tidak terbebani oleh masalah di saluran lain. Membuat rantai pasokan keseluruhan lebih responsif. Kader Zaras dari 200 desainer duduk tepat di tengah proses produksi. Di setiap aula, jendela lantai ke langit-langit yang menghadap ke pedesaan Spanyol memperkuat rasa informal dan keterbukaan yang ceria. Tidak seperti perusahaan yang merekrut staf desain mereka, kader Zaras dari 200 desainer duduk tepat di tengah proses produksi. Membagi di antara ketiga garis itu, perancang dua puluhan yang sekarang ini terkenal karena antusiasme dan talenta mereka, tidak ada barang prima yang diizinkan bekerja di samping pakar pasar dan perencana produksi dan produksi. Meja melingkar besar menjadi tuan rumah pertemuan dadakan. Rak majalah dan katalog mode terbaru memenuhi dinding. Sebuah toko prototipe kecil telah didirikan di sudut setiap aula, yang mendorong setiap orang untuk mengomentari pakaian baru saat mereka berevolusi. Kedekatan fisik dan organisasi dari tiga kelompok meningkatkan kecepatan dan kualitas proses perancangan. Perancang dapat dengan cepat dan informal memeriksa sketsa awal dengan rekan kerja. Market specialists, who are in constant touch with store managers (and many of whom have been store managers themselves), provide quick feedback about the look of the new designs (style, color, fabric, and so on) and suggest possible market price points. Procurement and production planners make preliminary, but crucial, estimates of manufacturing costs and available capacity. The cross-functional teams can examine prototypes in the hall, choose a design, and commit resources for its production and introduction in a few hours, if necessary. Zara is careful about the way it deploys the latest information technology tools to facilitate these informal exchanges. Customized handheld computers support the connection between the retail stores and La CoruAtildeplusmna. These PDAs augment regular (often weekly) phone conversations between the store managers and the market specialists assigned to them. Through the PDAs and telephone conversations, stores transmit all kinds of information to La CoruAtildeplusmna151such hard data as orders and sales trends and such soft data as customer reactions and the buzz around a new style. While any company can use PDAs to communicate, Zaras flat organization ensures that important conversations dont fall through the bureaucratic cracks. Once the team selects a prototype for production, the designers refine colors and textures on a computer-aided design system. If the item is to be made in one of Zaras factories, they transmit the specs directly to the relevant cutting machines and other systems in that factory. Bar codes track the cut pieces as they are converted into garments through the various steps involved in production (including sewing operations usually done by subcontractors), distribution, and delivery to the stores, where the communication cycle began. The constant flow of updated data mitigates the so-called bullwhip effect151the tendency of supply chains (and all open-loop information systems) to amplify small disturbances. A small change in retail orders, for example, can result in wide fluctuations in factory orders after its transmitted through wholesalers and distributors. In an industry that traditionally allows retailers to change a maximum of 20 percent of their orders once the season has started, Zara lets them adjust 40 percent to 50 percent. In this way, Zara avoids costly overproduction and the subsequent sales and discounting prevalent in the industry. The relentless introduction of new products in small quantities, ironically, reduces the usual costs associated with running out of any particular item. Indeed, Zara makes a virtue of stock-outs. Empty racks dont drive customers to other stores because shoppers always have new things to choose from. Being out of stock in one item helps sell another, since people are often happy to snatch what they can. In fact, Zara has an informal policy of moving unsold items after two or three weeks. This can be an expensive practice for a typical store, but since Zara stores receive small shipments and carry little inventory, the risks are small unsold items account for less than 10 percent of stock, compared with the industry average of 17 percent to 20 percent. Furthermore, new merchandise displayed in limited quantities and the short window of opportunity for purchasing items motivate people to visit Zaras shops more frequently than they might other stores. Consumers in central London, for example, visit the average store four times annually, but Zaras customers visit its shops an average of 17 times a year. The high traffic in the stores circumvents the need for advertising: Zara devotes just 0.3 percent of its sales on ads, far less than the 3 percent to 4 percent its rivals spend. Excerpted with permission from Rapid-Fire Fulfillment, Harvard Business Review . Vol. 82, No.11, November 2004. Kasra Ferdows is the Heisley Family Professor of Global Manufacturing at Georgetown Universitys McDonough School of Business in Washington DC. Michael A. Lewis is a professor of operations and supply management at the University of Bath School of Management in the UK. Jose A.D. Machuca is a professor of operations management at the University of Seville in Spain. For Fast Response, Have Extra Capacity on Hand
Sistem kuadran-trading
Online-trading-us-stock