These days, many companies use information systems as a basis for organizational management activities and as an important component of sustainable management. Thus, securing and operating a high-quality information system that can improve the efficiency of business processes is a large part of corporate competitiveness. In order to get such a critical information system, it is only possible to successfully carry out the project. Various attempts and studies have been undertaken to increase the success rate of the project. However, the reality is that the success rate is still not getting much better. In this study, the concept of quality of service, which has long been actively studied in marketing area, was applied as a new factor to enhance the project's success. In this study, project performance activities were defined as the act of providing services. A survey of 164 valid collection data was analyzed. The analysis used SPSS 23. Four process quality factors (customer participation, customer response, knowledge and skills, reliability) and 21 metrics were derived. Through this research, I hope to be the starting point of applying process quality concept as a new breakthrough to increase success rate of project.
Continuous quality improvement through process refinement is a must for survival of all industries in the contemporary market place. This is true for both manufacturing and service sectors. While manufacturing has spearheaded quality efforts, the service sector has lagged behind primarily because of inherent difficulties. Customer satisfaction is perhaps the most important performance measure for service quality. There are a number of quality dimensions in service quality, such as reliability, responsiveness, assurance, empathy, and tangibles. An issue of concern is ‘how can one have a unified measure of service quality across all the dimensions?' The intent of this paper is to determine if the Analytical Hierarchy Process (AHP) method could be used to derive a single quality index. AHP is a quantitative technique that structures a multi-attribute, multi-person and multi-period problem hierarchically so that solutions are facilitated. This paper presents the development of an AHP model and the derivation of a Quality Index through it. The model is used in a hypothetical case and a quality index was developed. The advantages of using such a technique are discussed.
고품질의 소프트웨어를 개발하기 위하여, 소프트웨어의 품질을 측정하는 메트릭스가 활발히 개발되었고 근래에는 객체지향 메트릭스도 제시되고 있다. 그러나 개발 과정에서 품질을 관리하기 위하여 메트릭스를 이용하는 방법에 대한 연구는 제대로 이루어지고 있지 않다. 이는 개발 과정에서 적용되는 메트릭스의 의미를 전체적인 품질 관점에서 이해하기가 어렵기 때문이다. 본 논문에서는 제품 특성을 기반으로 정의된 소프트웨어 품질 모형(H-SQM)을 이용하여 개발 과정에 소프트웨어 품질 메트릭스를 적용하는 방법을 제안한다. 이 방법에서는 H-SQM을 표현한 원인-결과 다이어그램을 공정분석도로 바꾼다. 공정분석도에 따라 개발 단계별로 소프트웨어 품질 메트릭스를 적용한다. 이러한 방법으로 개발 과정에서 소프트웨어의 품질을 효율적으로 개선해 나갈 수 있도록 메트릭스를 적용 할 수 있게 된다.
Purpose: This study would measure the users'perceived overall quality level of A automobile Company, which has leading market power in the domestic automobile market and analyze the causal relationships in the quality value process Model to quality capability, customer value and loyalty based on that. Especially, this study would analyze the relative impacts of the users'perceived risks appearing in the quality value process model of the formation of Quality Factors(QF), Customer Value(CV), and Customer Loyalty(CL) and analyze the moderating effect of the causal relationships among the components. Methods: For an analysis of causal relationships connected to QF, CV, and CL of the customers who purchased Auto manufacturer A's automobile users, 179 users who used within 3 years were utilized as samples for the analysis. As for QF, based on the Garvin(1988), the QF of automobiles were redesigned. For a structural equation analysis of the entire research model, the PLS(S(Partial Least Square) model was utilized. Results: As a result of an analysis, R2 of CV and CL was 0.652 for CV and 0.664 for CL, which was a very stable Goodness of fit. As a result of an analysis of the hypotheses of QF and CV, automobile performance, conformance, aesthetics, serviceability, and durability. In addition, it turned out that the perceived risk had a moderating effect on convenience, service availability, and perceived quality. Conclusion: This study found that the perceived quality risk appearing among automobile users had negative effects on the quality value process model to QF, CV and CL. In contrast, there were factors not affecting the users'quality value process in spite of the perceived risk. These factors can suggest important managerial implications in that they can be utilized as Auto manufacturer A's market-dominant strengths.
본 연구의 목적은 웹기반의 공간데이터 구축공정 관리시스템을 개발하는데 있다. 이를 위하여 기본측량 공종을 표준화하고, 품질관리 요소를 정립하였다. 기본측량인 GPS에 의한 기준점 측량, 수준측량, 창공사진촬영, 수치지도제작, 지형도 제작, 수차표고자료 제작, 항공사진 DB 구축, 정사영상지도 제작 공정 및 공종분류체계를 표준화하였다. 또한 기본측량 사업별 성과품 및 품질검사 업무 현황과 성과품 유형별 품질검사 요소 및 데이터 포맷을 분석하였으며, 이를 기반으로 데이터베이스 및 프로세스 설계 단계를 거쳐 공정관리, 품질관리, 메타데이터 관리, 시스템관리로 구성된 웹 기반의 공정관리 시스템을 개발하였다.
Injection molding is a process widely used in various industries because of its high production speed and ease of mass production during the plastic manufacturing process, and the product is molded by injecting molten plastic into the mold at high speed and pressure. Since process conditions such as resin and mold temperature mutually affect the process and the quality of the molded product, it is difficult to accurately predict quality through mathematical or statistical methods. Recently, studies to predict the quality of injection molded products by applying artificial neural networks, which are known to be very useful for analyzing nonlinear types of problems, are actively underway. In this study, structural optimization of neural networks was conducted by applying multi-task learning techniques according to the characteristics of the input and output parameters of the artificial neural network. A structure reflecting the characteristics of each process step was applied to the input parameters, and a structure reflecting the quality characteristics of the injection molded part was applied to the output parameters using multi-tasking learning. Building an artificial neural network to predict the three qualities (mass, diameter, height) of injection-molded product under six process conditions (melt temperature, mold temperature, injection speed, packing pressure, pacing time, cooling time) and comparing its performance with the existing neural network, we observed enhancements in prediction accuracy for mass, diameter, and height by approximately 69.38%, 24.87%, and 39.87%, respectively.
Many 6-sigma innovation companies are obtaining ISO9000 series or ISO/TS16949 certifications. However, not many of them have considered the integrated management of ISO/TS16949 at the time of 6-sigma introduction. ISO/TS16949 focuses on the process of an overall company. In particular, APQP (Advanced Product Quality Planning) requires that from the beginning all the planning should have a clear quality planning business process. Each company can decide the best course of action to suit its individual needs. Lean DFSS in 6-sigma offers the concrete development steps of the product development process. And if analyses of Input, Output, Target, Process, KSF, KPI, and FMEA is done in each process and clearly defined in APQP, mutual organic and effective systems can be initially achieved.
한국품질경영학회 1998년도 The 12th Asia Quality Management Symposium* Total Quality Management for Restoring Competitiveness
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pp.325-332
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1998
In the context of total quality management, customer satisfaction is a key factor of success. Customer needs have been in the past described with rather vague words. In order to lead in the competitive market, product designers must be willing to interpret and reflect customer perceptions of a product on the design. The objective of this research is to develop a systematic process capable of linking customer preferences on a product to the design of product elements or specifications. The design process consists of multivariate statistical analyses, semantic differentials, and multidimensional scaling techniques under the framework of a methodology known as quality function deployment which is frequently used to construct a quality design process. The process being established is expected to serve as an effective means to communicate between the customer and the designer through proper representational schemes of design elements.
In the context of total quality management, customer satisfaction is a key factor of success. Customer needs have been in the past described with rather vague words. In order to lead in the competitive market, product designers must be willing to interpret and reflect customer perceptions of a product on the design. The objective of this research is to develop a systematic process capable of linking customer preferences on a product to the design of product elements or specifications. The design process consists of multivariate statistical analyses, semantic differentials, and multidimensional scaling techniques under the framework of a methodology known as quality function deployment which is frequently used to construct a quality design process. The process being established is expected to serve as an effective means to communicate between the customer and the designer through proper representational schemes of design elements.
The process of producing software differs in many aspects from that of traditional manufacturing. Software is not manufactured in the classical sense. Development of software more closely resembles the development effort that goes into design new product [1-3]. In this article, we first describe the foundations of process improvement, which all processes can share. The process improvement differences between software and manufacturing process are then discussed, and a defect driven process inspection and improvement is introduced. Based on the discussion, two experiments were designed and the results of the results were collected. Through the comparison, we found that some efficient quality improvement approaches can be easily adapted in the software improvement and that the inspection efficiency is also significant.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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