A performance evaluation model of an R&D module in the quality management system for M Company Is constructed using QFD. The company produces telecommunication devices and employs the performance evaluation model based on ISO 9000 family. However, the model has some problems, one of them is that all check items are regarded as equally important Customer requirements are gathered from internal customers and QFD is utilized to obtain weights for each check item.
The goal of this paper is to offer a quantitative decision model using Quality Function Deployment(QFD). We consider the factors outsourcing that affect the benefits of the organization and the fifth alternatives that were selected to be considered for outsourcing as customer requirements and technical attributes in QFD. For selecting the outsourcing system, we compute the priority considering interdependencies among alternatives. Thus this paper propose a decision model, which uses the quality function deployment to help practitioners set priority and users in structuring the outsourcing problems.
Quality function deployment (QFD) provides a specific approach for ensuring quality throughout each stage of the product development and production process. Since the focus of QFD is placed on the early stage of product development, the uncertainty in the input information of QFD is inevitable. If the uncertainty is neglected, the QFD analysis results are likely to be misleading. It is necessary to equip practitioners with a new QFD methodology that can model, analyze, and dampen the effects of the uncertainty and variability in a systematic manner. Robust QFD is an extended version of QFD methodology, which is robust to the uncertainty of the input information and the resulting variability of the QFD output. This paper discusses recent research issues in Robust QFD. The major issues are related with the determination of overall priority, robustness evaluation, robust prioritization, and web-based Robust QFD optimizer. Our recent research results on the issues are presented, and some of future research topics are suggested.
How to measure Quality Performance (QP) or excellence performance in organizations is very important for improving the quality of an organization's products and services. This paper takes Quality Function Deployment (QFD) as a useful tool to identify the key characteristics of quality performance and measure the influence factors on quality performance. Most national quality awards provide a framework of the criteria to show the essential elements of an organization's quality performance and get the Quality Performance Score (QPS) by self-assessment using the criteria. By means of these criteria, especially, the criteria of China Quality Award (CQA), a measurable indicator system for quality performance is set up. A four-phase QFD model of assessment for quality performance is developed. This QFD model not only presents the most important efforts for the deployment of the measurable indicators of quality performance, but also takes great advantage of evaluating the quality performance and obtaining the quality performance score. The measurable indicator hierarchy of quality performance is formed and its implementation method for assessment quality performance is described in this paper.
Purpose: To derive key requirements and key technologies for weapon system acquisition business by using Qualify Function Deployment (QFD), and to reduce business cost by setting the target performance and key expense of weapon system. Methods: We propose a QFD methodology that can induce rational decision-making by translating analyst's subjective opinions into quantitative values when analyzing requirements at the initial stage of weapon system development project. Based on QFD methodology, QFD application model combining house of quality, value engineering, and analogy cost estimating technique is presented. Results: It was possible to analyze the specific requirements necessary for the development of the weapon system, to solve the communication problem of the participants, to set clear development direction and target. Conclusion: By applying the QFD application model at the early stage of the weapon system acquisition project, it is possible to reduce the business cost by establishing clear development direction and goal through the procedural analysis process.
Quality function deployment (QFD) is a widely adopted customer-oriented product development methodology by analyzing customer requirements. It is a main activity in QFD planning process to determine the optimal values of the technical attributes (TAs) so as to achieve the customer requirements (CRs) from the House of Quality (HoQ). In most of the previous research, all the TAs in QFD are assumed to have either continuous or discrete values. In the real world applications, the continuous TAs and the discrete TAs are often mixed in QFD. In this paper, a mixed integer linear programming model is formulated to obtain the optimal values for the continuous TAs and the discrete TAs in QFD planning as well as Branch and Bound (B and B) algorithm is proposed as the solution approach. Finally, the proposed model and solution approach are illustrated with an office chair under multi-segment market, and the sensitivity analysis is performed to study how the proposed model and its solutions respond to the variation for the two elements which are budget and CRs' weights.
활용 중심의 기록관리 환경에서 효율적인 기록정보서비스를 제공하는 것은 매우 중요해졌으며 더 나아가 제공하는 서비스의 품질에 대한 중요성도 증가하였다. 본 연구는 품질관리기법인 품질기능전개(QFD)를 국가기록원 기록정보서비스에 적용하여 그 개선방안을 제안하기 위한 사전 연구로, 국가기록원에서 제공하고 있는 기록정보서비스의 품질 차원을 분석, 구체적인 이용자 요구사항 항목을 도출하였다. 이를 통해 국가기록원 기록정보서비스 특성이 반영된 이용자 요구사항 설문지를 개발하였으며, QFD를 적용한 선행연구를 토대로 QFD 적용모형을 설계하였다. 본 연구에서 제안한 QFD 적용모형을 기반으로 QFD를 단계적으로 수행함에 따라 도출되는 결과는 HoQ로 표현될 수 있으며 이는 서비스 설계 시 기초자료로 활용할 수 있다.
VE 분석은 사용자의 다양한 요구사항을 명확히 정의하여 기능과 성능을 확보함은 물론 비용절감이 가능한 대안을 제안하여야 한다. 하지만 현행 국내 VE 프로젝트는 프로젝트 참여자간 효과적, 효율적 커뮤니케이션의 어려움과 제약된 시간으로 인해 VE 기능분석에 대한 명확한 정의가 어려운 실정이다. 이로 인해 주로 국내 VE의 결과는 기존 시설 기능을 유지하면서 비용절감을 수행하는 방향으로 포커스 되어 있다. 따라서 본 연구는 VE 수행의 본래 취지에 맞추어서 사용자에 적합한 최적의 기능을 확보함은 물론 비용절감이 가능하도록 프로젝트 VE 참여자의 집단적, 협력적 방식이 가능한 QFD-VE 모델을 제안한다. QFD-VE 기법은 첫째, 요구기능의 정의 및 수정, 요구기능의 중요도 설정에 대하여 집단의사결정 적용이 가능하며, 둘째 VE 대안에 대한 인접시스템의 간섭, 충돌 여부를 프로젝트 VE 참여자가 협력적으로 검토할 수 있는 기법이다. 본 연구는 향후 QFD-VE 기법을 이용한 전산시스템 구현을 위해 수학적 모델을 함께 제시하였다.
With the development of the American Customer satisfaction index (ACSI), research on customer satisfaction measurement or evaluation methods have become significant in the last decade. Most of international customer satisfaction barometers or indices are evolved based on the cause and effect relationship model of ACSI. Of critical importance to validity of customer satisfaction indices is how to construct a measurement attribute or indicator model and provide an effective implementation method effectively. Quality Function Deployment (QFD) is a very useful tool for translating the customer voice into product design through quality engineering. In fact, this is a methodology for measuring and analyzing evaluation indicators by their relationship matrix. In this paper, we will make an effort to integrate the framework of QFD into the measurement problem of customer satisfaction, and also develop a new multi-phase QFD model for evaluation of Customer Satisfaction Index (CSI). From the houses of quality in this model, the evaluation indicators impacting on customer's global satisfaction are identified by means of their relationship matrix. Then the evaluation indicator hierarchy and its measurement method for the customer satisfaction index are presented graphically. Furthermore, survey data from the Chinese automobile maintenance sector and a relevant case study are utilized to show the implementation method of the QFD model used to measure and analyze of customer satisfaction.
Quality function deployment (QFD) is a useful tool for ensuring quality throughout each stage of the product development and production process. Since the focus of QFD is placed on the early stage, the uncertainty in the input information of QFD is inevitable. If the uncertainty is neglected, the QFD analysis results are likely to be misleading. This paper classifies the sources of uncertainty in QFD, and proposes a new approach to model and analyze the effects of uncertainty in QFD.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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