Despite the growing online exposure of retailes, offline retail channels still outperform online channels in the total retail volume of some countries. There is much interest in the physical layout plans of retail stores to expand sales. Product placement that have a large impact on customer purchasing behavior at offline retailers influences customer movement and sales volume. But in many cases, each retailer relies on unsystematic and autonomous product placement. When multiple products are sold with one purchase, the customer's movement for shopping may be evaluated in terms of customer efficiency and additional impulse purchase. In this paper, the social network is applied to sales data of a retail store and the result is used for evaluation of product placement and customer path. The frequent sales product composition was identified using k-core from sales data in the form of shopping baskets. The location was checked for the identified compositions of products, the spatial variance was measured and the customer's path was identified. With these results, the store arrangement of products was evaluated with appropriate improvement directions. The analysis method of this paper can be an alternative analysis approach for better layout of retail stores.
Purpose - In the development of new products, suppliers involvement and developing products jointly can be said to be strategic activities that utilize the lack of knowledge from external organizations. In this new product development, supplier involvement has been proven to have a positive impact on new product development performance for a long time by previous research. However, sufficient academic research has not been conducted on the influence of supplier involvement in various product strategies or sales strategies that buyers make in order to secure a competitive advantage in the market. This study argues that product strategy and sales strategy used by buyers in the development of new products will control the effect of supplier involvement on new product development performance in order to compensate the lack of these academic aspects. Research design, data, and methodology - Specifically, we selected the modularization strategy of the product as the product strategy, which is considered as an important strategy in the new product development through the preceding research, and the mass customer satisfaction strategy was chosen as the sales strategy. In order to achieve these research objectives, regression analysis was conducted using data from manufacturing productivity panel collected jointly by the Ministry of Industry, Trade and Industry and the Korea Productivity Center. Results - As a result, supplier involvement and new product development performances (development cost efficiency, customer satisfaction) were positively related. The product modularity strategy proved to have an interactive effect on the relationship between supplier involvement and new product development performances (development cost efficiency, customer satisfaction). However, it has not been confirmed that there is a statistically significant interaction effect between supplier involvement and new product development performances. Conclusions - Supplier involvement has positive relationships with NPD performance. In addition, product modularity strategies have interaction effects with supplier involvement and affect new product development performance (development cost efficiency and customer satisfaction). The results of this study are of academic significance in the case of lack of empirical studies on the effect of supplier participation on the effect of buyer 's strategy when a supplier participates and develops new products jointly.
This study investigates consumer opinions of clothing care and provides fundamental data to decision-making for oncoming development of clothing care system. Textom, a web-matrix program, was used to analyze big data collected from Naver and Daum with a keyword of "clothing care" from March 2019 to February 2020. A total of 22, 187 texts were shown from the big data collection. Collected big data were analyzed using text-mining, network, and CONCOR analysis. The results of this study were as follows. First, many keywords related to clothing care were shown from the result of frequency analysis such as style, Dryer, LG Electronics, Product, Customer, Clothing, and Styler. Consumers were well recognizing and having an interest in recent information related to the clothing care system. Second, various keywords such as product, function, brand, and performance, were linked to each other which were fundamentally related to the clothing care. The interest in products of the clothing care system were linked to product brands that were also naturally linked to consumer interest. Third, the keywords in the network showed similar attributes from the result of CONCOR analysis that were classified into 4 groups such as the characteristics of purchase, product, performance, and interest. Lastly, positive emotions including goodwill, interest, and joy on the clothing care system were strongly expressed from the result of the sentimental analysis.
The design models of a new product in general are created using clay models or wooden mock-ups. The reverse engineering(RE) technology enables us to quickly create the CAD model of the new product by capturing the surface of the model using laser digitizers or coordinate measuring machines. Rapid prototyping (RP) is another technology that can reduce the product development time by fabricating the physical prototype of a part using a layered manufacturing technique. In reverse engineering process, however, the digitizer generates an enormous amount of point data, and it is time consuming and also inefficient to create surfaces out of these data. In addition, the surfacing operation takes a great deal of time and skill and becomes a bottleneck. In rapid prototyping, a faceted model called STL file has been the industry standard for providing the CAD input to RP machines. It approximates the CAD model of a part using many planar triangular patches and has drawbacks. A novel procedure that overcomes these problems and integrates RE with RP is proposed. Algorithms that drastically reduce the point clouds data have been developed. These methods will facilitate the use of reverse engineered geometric data for rapid prototyping, and thereby will contribute in reducing the product development time.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권4호
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pp.621-628
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2010
품질보증데이터는 제품의 신뢰성평가에 귀중한 자료이므로 기업에서는 이를 분석하여 제품의 개선전략을 세운다. 하지만 기업에서는 제품의 수명을 고려하지 않고 통상 월별 또는 분기별 클레임건수를 1000제품 당으로 나타낸 품질보증회수율을 구하여 표나 그림으로 나타낸다. 본 연구에서는 그런 데이터를 통상적으로 어떻게 분석하는지 살펴보고 수명까지 고려한 분석이 효과적임을 설명한다. 아울러 이런 분석의 결과는 신뢰성추적시스템에 들어가야 됨을 설명한다.
An international standard for the product model data, STEP, and a standard for the distributed object technology, CORBA, will play a very important role in the future manufacturing environment. These two technologies provide background for the sharing of product data and the integration of applications on the network. This paper describes a prototype CAD/CAE environment that is integrated on the network by STEP and CORBA. Several application servers and client software were developed to verify the proposed concept. The present CAD/CAE environments are composed of several individual software components which are not tightly integrated. They also do not utilize the rapidly expanding network and object technologies for the collaboration in the product design process. In the design process in a large organization, sharing of application resources, design data and analysis data through the network will greatly enhance the productivity. The integration between applications can be supported by two key technologies, CORBA(Common Object Request Broker Architecture) and STEP(Standard for the Exchange of Product Model Bata). The CORBA provides interoperability between applications on different machines in heterogeneous distributed environments and seamlessly interconnects distributed object systems. Moreover, if all the data in the CAD/CAE environment are based on the STEP, then we can exclude all the data conversion problems between the application systems.
제품의 결함 탐지를 위한 머신 비전 시스템에 딥러닝을 적용하기 위해서는 다양한 결함 사례에 대한 방대한 학습 데이터가 필요하다. 하지만 실제 제조 산업에서는 결함의 종류에 따른 데이터 불균형이 생기기 때문에 결함 사례를 일반화할 수 있을 만큼의 제품 이미지를 수집하기 위해서는 많은 시간이 소요된다. 본 논문에서는 적은 데이터로도 학습이 가능한 샴 신경망을 제품 결함 탐지에 적용하고, 제품 결함 이미지 데이터의 속성을 고려하여 이미지 쌍 구성법과 대조 손실 함수를 수정하였다. AUC-ROC로 샴 신경망의 임베딩 성능을 간접적으로 확인한 결과, 같은 제품끼리만 쌍을 구성하고 결함이 있는 제품 간에는 쌍을 구성하였을 때, 그리고 지수 대조 손실로 학습하였을 때 좋은 임베딩 성능을 보였다.
The exchange of model design date among heterogeneous CAD systems is a difficult task because each system has different data structures suitable for its own functions. STEP has been able to represent product information as a common computer-interpretable form that is required to remain complete and consistent when the product informant is needed to be exchanged among different computer system. However, STEP has difficult architecture in is representing point, line, curve and vectors of element, more over it can't represent geometry data of feature based models. In this study, a structure of XML document that represents geometry data of feature based models as neutral format has been developed. To use the developed XML document, a Converter has also been developed to exchange modules so that it can exchange feature based data models among heterogeneous CAD systems. Aa for evaluation of the developed XML document and Converter, Solidworks and SolidEdge are selected.
기존의 RFID (Radio Frequency Identification) 기반 냉동창고 시스템에서는 cold room 입구에 RFID 리더기를 설치하여 물품이 인식될 때 단지 그곳에 적재되는 것으로 인식하였다. 그러나 이러한 방법으로는 다양한 상황에서 물품의 적재위치 인식에 오류가 발생하게 된다. 냉동창고에서는 물품 보관을 하는 cold room의 안팎 온도차이로 인해 물품의 적재위치 오류는 물품의 변질을 가져오게 하므로 실시간 정확한 위치를 파악하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 2대의 RFID 리더기가 설치된 지게차와 천정태그를 이용하여 냉동창고 관리시스템에서 물품의 적재위치 오류를 해결하기 위한 방안을 제시한다. 지게차에 설치된 2개의 RFID 리더기는 각각 천장에 부착된 태그로부터 위치데이터와 지게차에 적재된 물품데이터를 획득한다. 2개의 리더기로부터 수집된 데이터를 분석하여 물품의 입/출고 상황정보와 물품의 이동경로정보를 실시간으로 모니터링 할 수 있다. 이를 통해 냉동창고의 물품보관에 대한 효율성을 높일 수 있게 한다.
Purpose - To meet the needs of various customers in an uncertain market environment, many companies use product modularization strategies. Modularization of a product means that one product consists of several components and that the type of product can be changed according to the combination of components. The greatest feature of modularity is that changes in one component do not significantly affect the physical changes in the other component to which they are connected. Modularization of products is recognized as a very important strategy to reflect increasingly complicated customer requirements to products and respond to the needs of various markets. Many studies have been made in connection with the concept of mass customer satisfaction. There are many prior studies that modularization of such products positively affects the operational performance (manufacturing cost, fast delivery, etc.) and innovation of the product. However, excessive modularization has been found to have a negative effect on this performance. However, there are very few studies on the nonlinear relationship between product modularization and customer satisfaction. Supplementing these academically insufficient parts is very necessary when considering the current market environment. Research design, data, and methodology - In order to make up for the shortcomings of academic research in Korea, this study collects data through questionnaires in electronic, auto, and defense industry. This is because these industries are using modularity of products. based on lots of previous studies and information overload theory, we made two hypothesis and verify with empirical analysis. All 108 data were used. We used the R program and SPSS program for statistical verification. Results - As a result of the study, modularization of products showed positive relationship with customer satisfaction to a certain level. However, it has been found that when the modularization is over and beyond a certain level, there is a negative relationship with customer satisfaction. Conclusions - Excessive modularization of products can have a negative impact on customer satisfaction. This result can be understood as a result of human limited rationality due to information overload. Therefore, it is important for companies to apply appropriate modularity to product design.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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