The fire department has one of the most important role as public resources of response to disasters in the aspect of supply and the adequate distribution of resources of response is essential, but the distribution of the response capability to disaster of fire department does not reflect the regional hazard vulnerability and hazard risks. Researchers performed database process with simple mapping based on the regional fire disaster response capability and the regional hazard vulnerability and hazard risks. The cities and towns are divided to four types each, total eight types and relative threat ratios are extracted from every type. The fire disaster response capability was extracted from number of firemen and fire vehicles in defined region. The distribution of the fire disaster response capability was inadequate and not matching to relative threat especially in small cities and some types of towns. The regional relative threat and resources should be analyzed by more delicate mapping and software development in the future.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.51
no.7
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pp.333-340
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2002
To secure a service continuity is one of the most important mission in the ower distribution system operation. In this paper the necessary and sufficient condition to guarantee 100% service restoration capability for any fault on the system is reported. An evaluation methodology of the restoration capability(or restorability) is developed based on the developed restoration conditions. Applications of the developed concept to the system operation in the normal and emergency states, that would enhance the supply reliability of the system are described. They include enhancement of restoration capability adapting to load change, identification of best open switch and supervised switch positions.
Process capability indices are used to determine whether a production process is capable of producing items within a specified tolerance. Using conditional distribution, we study some process capability indices ${\hat{C}}_{Gp}$, ${\hat{C}}_{Gpk}$, ${\hat{C}}_{Gpm}$ under conjugate prior distribution. We consider some process capability indices with Gibbs sampling method. Also, we examine some small sample properties related to these estimaters by some simulations.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.25
no.2
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pp.1-10
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2002
Process capability indices are widely used in industries and quality assurance system. In past years, process capability analysis have been used to characterize process performance on the basis of univariate quality characteristics. However, in actual manufacturing industrial, statistical process control (SPC) often entails characterizing or assessing processes or products based on more than one engineering specification or quality characteristic. Therefore, the analysis have to be required a multivariate statistical technique. This paper introduces to multivariate capability indices and then selects a multivariate process capability index incorporated both the process variation and the process deviation from target among these indices under the multivariate normal distribution. We propose a new multivariate capability index $MC_{pm}^+$ using quality loss function instead of the process variation and this index is compared with the proposed indices when quality characteristics are independent and dependent of each other.
This study attempts to explain the mechanism behind the migration from vertically integrated value chain architecture to an innovation ecosystem consisting of horizontally separated layers in value chain. We first present a comprehensive framework based on the theoretical analysis of the drivers for migration to an innovation ecosystem, which are standard (institution), capability distribution, and transaction costs. The theoretical framework suggests that the migration to an innovation ecosystem is explained by the influence of standard on the evolutionary change of capability distribution and transaction costs. In particular, when the new de-jure standard competes with the de-facto standard, the new de-jure standard has the greatest impact on the distribution capabilities and the transaction costs. Based on this theoretical framework, we analyze the latest SDN (Software Defined Networking) case of the network industry. SDN standard has transformed the industry from a vertically integrated value chain architecture to a horizontally separated one with its influence on the distribution capabilities and the transaction costs in the industry.
Purpose: During the pandemic, a large number of orders forced online retailers of fresh produce to quickly change their emergency logistics capabilities to meet the needs of ordinary consumers during the pandemic. Our research aims to help online retailers establish an emergency physical distribution framework for fresh produce during disasters to meet consumer needs. Research design and methodology: 160 effective responses were collected from the online response team in Wuhan, China, and exploratory factor analysis was used to determine the emergency logistics capability framework. Twelve experts were invited online to collect their scoring opinions and use the entropy method to determine the importance of emergency logistics capabilities. Results: Our results have identified a total of 17 emergency logistics factors for online retailers, and we found that Transportation route planning and reconstruction capabilities, Emergency plan planning ability, and Supply chain real-time information sharing capability are the most important in the overall framework. Conclusions: This research completely established the physical distribution framework of fresh agricultural products online retailer in emergency situations. It enriches academic resources in the field of emergency distribution and provides a scientific basis for corporate managers to improve their physical distribution capabilities in emergency situations.
Purpose: Business agility is an important key to survival for SMEs in Indonesia, especially during the COVID-19 pandemic. Indonesian local product distribution and service distribution are mostly served by SMEs. Agile businesses will be able to assist them in the proper distribution of products and services. This research examines how the direct and indirect influence of IT capabilities on business agility through organizational learning and business intelligence for small and medium enterprises in the distribution of Indonesian products and services. Research design, data and methodology: This research uses SEM method with SmartPLS tool. The sample of this research was conducted on small and medium enterprises in the distribution of Indonesian products and services. The sample obtained in this study was 202 SME owners or managers (strategic level). Results: Business intelligence plays a key role in improving business agility. The results of IT capability can directly and indirectly affect business agility through organizational learning. Conclusions: Business intelligence has the biggest role in increasing business agility in SMEs in Indonesia. IT capability has an indirect effect on business agility through organizational learning. The findings of this study prove that IT capabilities do not indirectly affect business agility through business intelligence.
Proceedings of the Korean Society for Quality Management Conference
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1998.11a
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pp.133-142
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1998
This paper is a brief review of the different procedures that are available for fitting theoretical distributions to data. The use of each technique is illustrated by reference to a distribution system which including the Pearson, Poission approximation of Gamma distribution and Burr functions. These functions can be used to calculate percent out of specification. Therefore, in this paper a new methods for estimating a measure of non-normal process capability for Gamma distributed variable data proposed using the percentage nonconforming. Process capability indices combines with the percentage nonconforming information can be used to evaluate more accurately process capability.
A family of some capability indices { $C_{p}$(.alpha.,.beta.); .alpha..geq.0, .beta..geq.0}, containing the indices $C_{p}$, $C_{{pk}}$, $C_{{pm}}$, and $C_{{pmk}}$, has been defined by Vannman(1993) for the case of two-sided specification interval. By varying the parameters of the family various capability indices with suitable properties are obtained. We derive tha asymptotic distribution of the family { $C_{p}$(.alpha.,.beta.); .alpha..geq.0,.beta..geq.0} under general proper conditions. It is also shown that the bootstrap approximation to the distribution of the estimator $C_{p}$(.alpha., .beta.) is vaild for almost all sample sequences. These asymptotic distributions would be used in constructing some bootstrap confidence intervals.tervals.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.42
no.2
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pp.18-27
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2019
The process control methods based on the statistical analysis apply the analysis method or mathematical model under the assumption that the process characteristic is normally distributed. However, the distribution of data collected by the automatic measurement system in real time is often not followed by normal distribution. As the statistical analysis tools, the process capability index (PCI) has been used a lot as a measure of process capability analysis in the production site. However, PCI has been usually used without checking the normality test for the process data. Even though the normality assumption is violated, if the analysis method under the assumption of the normal distribution is performed, this will be an incorrect result and take a wrong action. When the normality assumption is violated, we can transform the non-normal data into the normal data by using an appropriate normal transformation method. There are various methods of the normal transformation. In this paper, we consider the Box-Cox transformation among them. Hence, the purpose of the study is to expand the analysis method for the multivariate process capability index using Box-Cox transformation. This study proposes the multivariate process capability index to be able to use according to both methodologies whether data is normally distributed or not. Through the computational examples, we compare and discuss the multivariate process capability index between before and after Box-Cox transformation when the process data is not normally distributed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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