Recent research on quality management systemically explored the use of quality management practices and performance. The consequences of using quality practices have not been consistently confirmed despite an increasing number of published empirical studies. The results of empirical studies of quality practices and performance are mixed. This study examines which quality management practices indicate high-, medium-, and low-performance under the TQM framework using MANOVA and multiple discriminant analysis (MDA). To measure quality management practices, this study used the Malcolm Baldrige National Quality Award (MBNQA) framework. Based on a survey of 490 suppliers from eleven different industries in Korea, the results revealed that the high performing group surpasses the medium and low performing groups in process management, employee empowerment, employee education and training, and employee satisfaction. Furthermore, the high and medium performing groups exceed the low performing group in human resource planning and evaluation, strategic deployment, leadership system, and senior executive leadership.
Continuous quality improvement is now the focus of research and application in quality engineering. To achieve continuous improvement, it's necessary to integrate quality tools and to plan, design and control the whole process of creating quality. Based on the extensive literature review and the philosophy of concurrent quality engineering, the paper analyzes the relationships among major quality tools such as QFD, FMEA, DOE and SPC and presents a basic model and structure for the integration of quality tools.
Purpose: The purpose of this study is to examine machine learning use cases in manufacturing companies from a digital quality management (DQM) perspective and to analyze and present machine learning research patterns from a quality management perspective. Methods: This study was conducted based on systematic literature review methodology. A comprehensive and systematic review was conducted on manufacturing papers covering the overall quality management process from 2015 to 2022. A total of 3 research questions were established according to the goal of the study, and a total of 5 literature selection criteria were set, based on which approximately 110 research papers were selected. Based on the selected papers, machine learning research patterns according to quality management were analyzed. Results: The results of this study are as follows. Among quality management activities, it can be seen that research on the use of machine learning technology is being most actively conducted in relation to quality defect analysis. It suggests that research on the use of NN-based algorithms is taking place most actively compared to other machine learning methods across quality management activities. Lastly, this study suggests that the unique characteristics of each machine learning algorithm should be considered for efficient and effective quality management in the manufacturing industry. Conclusion: This study is significant in that it presents machine learning research trends from an industrial perspective from a digital quality management perspective and lays the foundation for presenting optimal machine learning algorithms in future quality management activities.
The emergency medical service system in Korea was built upon the Emergency Medical Service Act, 1995 to respond adequately to be much in demand for emergency medical services. In addition, the government recognized the importance of the trauma care system and set out to plan for the designation and establishment of the regional trauma center by 2012. This study aimed to investigate features of quality management and trauma fee schedule on better understanding of trauma care system. First, quality management of the regional trauma center has been implemented by several quality programs involved in quality assessment, committee on trauma quality management, and mortality and morbidity conference. Second, the trauma fee schedule has reflected a specific quality of severe traumatic conditions and added the result to it, which are graded A, B, and C according to quality assessment. Although the government has contributed to instituting a trauma quality assessment program and trauma fee schedule for the regional trauma center, it could not lead to such a fixed standard for quality management of them. Therefore, it will promote discussion on the sustainability of the regional trauma center that requires reducing preventable trauma death rate and the way to apply comprehensive quality management.
Purpose: This paper reviews the papers on TQM issues which are published in the Journal of the Korean Society for Quality Management (KSQM) since 1965. The literature review is purposed to survey a variety of TQM issues for several categories. Methods: We divide all of TQM issues into 6 categories: ISO system, quality assurance, quality management theory, empirical study on quality management, quality awards, and quality management etc. Results: Dividing all of papers on TQM published in KSQM for 50 years into 6 categories, we provide a chronological roadmap for individual categories, and summarize the contents and contributions of surveyed papers. Conclusion: The review paper is expected to provide future direction to improve TQM theories and applications in manufacturing and service industries.
This paper investigates the effect of introducing MBNQA Model, a representative execution system of TQM with strong management innovation capability, and its Korean version, Korean Quality Award Model, to the Korean companies and analyzes the effect to find out whether the application has improved companies' management quality. The empirical result of this study not only provides the company planning to adopt those management innovation models to enhance their management quality with practical guidelines but also suggest a direction to the first class company.
The purpose of this study is to analyze the causal relationship among categories in the Korean National Quality Award(KNQA) model. The survey instrument consists of 79 questions from seven categories in the KNQA. Structural Equation Modeling(SEM) is used to analyze the empirical data and estimates the path coefficients among the KNQA categories. The result of this research indicates that Leadership drives systems that create Results through Foundation and Direction. Among eighteen hypotheses, sixteen hypotheses are statistically significant. Especially, this research indicates that Foundation and Direction are important mediating factors.
A special government agency has been charged with implementing quality management to guarantee the quality of wild-simulated ginseng. However, these processes are carried out by use of documents, and this has resulted in information omission and high document management costs. To solve this problem, this study analyzed the existing quality management process by using a smart contract for the existing offline form and proposed a new quality management system for storing and managing all log data in the blockchain. This system reduced documentation management costs about quality management and recorded information in the previous step through the quality management steps, thus forming a step-by-step record chain. Experiments were conducted by implementing this system, which improved data integrity and reliability. Additionally, sensitive information, such as personal information, was included in the system by use of the off-chain technology.
The 10th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1303-1304
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2024
Quality management work at construction sites requires a lot of time and effort in Excel-based document preparation and approval in addition to conducting quality tests. Because Excel-based quality management tasks are divided into quality test report printing and test progress, test report documentation, test report printout and approval, and management ledger preparation. This divided processes increase work time and reduce efficiency. Accordingly, a cloud-based construction site quality management system (Q-BOX) was developed to improve the productivity of quality management work. The purpose of this study is to analyze the productivity of Q-BOX, which is in the early stages of construction site introduction.
Finding the optimal solution in the river water quality management system is very hard with the non-linearity of the water quality model. Many suggested methods for that using the linear programming, non-linear programming and dynamic programming, are failed to give an optimal solution of sufficient accuracy and satisfaction. We studied a method to find a solution optimizing the river water quality management in the aspect of the efficiency and the cost of the waste water treatment facilities satisfying the water Quality goals. In the suggested method, we use the QUAL2E water quality model and the genetic algorithm. A brief result of the project to optimize the water quality management in the Youngsan river is presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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