The purpose of TQM (Total Quality Management)-centered organizational culture is to enhance the efficiency of business through the proper allocation and concentration of restricted resources. In order to maximize the corporate profitability through customer satisfaction, what kind of, when and how many resources should be allocated and managed to the preventive TQM activities and corrective TQM activities have become a very important decision making factors at the point of high management. This study aims to identify the causal relationships of quality-centered organizational culture on service quality and customer satisfaction relating to service failure in food service industry. And this study is intended to discover the factors of quality-centered organizational culture which impacts on service recovery justice after service failure happens, and it can be helpful for the top managers to make a decision to how to form corporate structural culture.
Purpose: The focus of this study was on symptom management to predict quality of life among individuals with heart failure. The theoretical model was constructed based on situation-specific theory of heart failure self-care and literature review. Methods: For participants, 241 outpatients at a university hospital were invited to the study from May 19 to July 30, 2014. Data were collected with structured questionnaires and analyzed using SPSSWIN and AMOS 20.0. Results: The goodness of fit index for the hypothetical model was .93, incremental fit index, .90, and comparative fit index, .90. As the outcomes satisfied the recommended level, the hypothetical model appeared to fit the data. Seven of the eight hypotheses selected for the hypothetical model were statistically significant. The predictors of symptom management, symptom management confidence and social support together explained 32% of the variance in quality of life. The 28% of variance in symptom management was explained by symptom recognition, heart failure knowledge and symptom management confidence. The 4% of variance in symptom management confidence was explained by social support. Conclusion: The hypothetical model of this study was confirmed to be adequate in explaining and predicting quality of life among patients with heart failure through symptom management. Effective strategies to improve quality of life among patients with heart failure should focus on symptom management. Symptom management can be enhanced by providing educational programs, encouraging social support and confidence, consequently improving quality of life among this population.
The successful and sustainable growth of SMEs depends on their ability of strengthen their competitiveness in quality and cost and service more than anything else as a fundamental of operation. Among these key competitive factors of SMEs, quality is the most critical factor in manufacturing business fields. There are many different ways to improve the quality performance but it needs proper management decision to choose the best way what can maximize outputs with minimum inputs. And it needs effective measurement methods and some indicators to analysis the quality performance properly. The quality cost is one of the simplest key indicators to measure the quality performance and the effectiveness of quality related management decisions. In this study, through survey on local SMEs, we found that their average annual quality cost ratio versus turnover - total amount of annual quality cost divided by annual turnover - is around 3.69% excluded some SME's performances what have different quality control measures with others. And we found some results what corresponded with the early studies on the correlations between those categorized quality costs factors and some discrepancies between some of the literature model and the early case study results as follows. There were negative correlations between the Prevention costs and the External failure costs, and the Appraisal costs and the External failure costs, and there was positive correlation between the Appraisal costs and Internal failure costs same as early studies. But, we couldn't found any strong negative correlations between the Cost of control - Prevention costs & Appraisal costs - and the Cost of Failure of control - Internal & External failure costs -.
Failure mode and effects analysis (FMEA) is a preventive technique in reliability management field. The successful implementation of FMEA technique can avoid or reduce the probability of system failure and achieve good product quality. The FMEA technique had applied in vest scopes which include aerospace, automatic, electronic, mechanic and service industry. The marking process is one of the back ends testing process that is the final process in semiconductor process. The marking process failure can cause bad final product quality and return although is not a primary process. So, how to improve the quality of marking process is one of important production job for semiconductor testing factory. This research firstly implements FMEA technique in laser marking process improvement on semiconductor testing factory and finds out which subsystem has priority failure risk. Secondly, a CCD position solution for priority failure risk subsystem is provided and evaluated. According analysis result, FMEA and CCD position implementation solution for laser marking process improvement can increase yield rate and reduce production cost. Implementation method of this research can provide semiconductor testing factory for reference in laser marking process improvement.
In this paper, we relate the reliability of the system to the reliabilities of the components or subsystems. We discussed the basic concept of system reliability and present a method to determine probabilities of failure of coherent system components under various conditions, especially forcused on probability of component or subsystem failure before system failure. Several examples illustrate the procedure.
Purpose: To develop a risk metric for failure cause that can help determine the action priority of each failure cause in FMEA considering time sequence of cause- failure- detection. Methods: Assuming a quadratic loss function the unfulfilled mission period, a risk metric is obtained by deriving the failure time distribution. Results: The proposed risk metric has some reasonable properties for evaluating risk accompanied with a failure cause. Conclusion: The study may be applied to determining action priorities among all the failure causes in the FMEA sheet, requiring further studies for general situation of failure process.
Purpose: This study identifies preventive measures for VOC management by analyzing the causes and effects of factors that contribute to high risk service failure using FMEA on KORAIL VOC data. Methods: Two research methods were used. First, a Risk Priority Number (RPN) was assigned to each KORAIL VOC based on Failure Mode and Effect Analysis (FMEA). Second, multiple regression analysis was run with RPN factors that include severity, occurrence, and detection as the independent variables and customer dissatisfaction as the dependent variable. Results: Multiple regression analysis showed that RPN factors including severity, occurrence, and detection had significantly positive relationship with customer dissatisfaction. Based on these results, an FMEA was performed on VOC categories with high RPN for railroad stations including platform, ticketing, ticket verification, parking, and escalator, and VOC categories with high RPN for trains including entrance doors, cafes, air quality, announcement, and ticket verification. Conclusion: This study has practical implications to service failure management. A priority order using FMEA was established for the list of customer dissatisfactions that should be addressed to actively manage service failure, and strategies for tackling this priority list are offered.
The successful and sustainable growth of SMEs depends on their ability of strengthen their competitiveness in quality and cost and service more than anything else as a fundamental of operation. Among these key competitive factors of SMEs, quality is the most critical factor in manufacturing business fields. Because quality strongly influence cost and service performance on this manufacturing business field. There are many different ways to improve the quality performance but it needs proper management decision to choose the best way what can maximize outputs with minimum inputs. And it needs effective measurement methods and some indicators to analysis the quality performance properly. The quality cost is one of the simplest key indicators to measure the quality performance and the effectiveness of quality related management decisions. The major purpose of this study is to diagnose the categorized current level of actual quality cost of local SMEs to maximize their quality management effectiveness through comparing their level with others what's expressed in early studies. In this study, through survey on local SMEs, we found that their average annual quality cost ratio versus turnover - Total amount of annual quality cost divided by annual turnover - is around 3.69% excluded some SME's performances what have different quality control measures with others. And we found some results what corresponded with the early studies on the correlations between those categorized quality costs factors and some discrepancies between some of the literature model and the early case study results as follows. There were negative correlations between the Prevention costs and the External failure costs, and the Appraisal costs and the External failure costs, and there was positive correlation between the Appraisal costs and Internal failure costs same as early studies. But, we couldn't found any strong negative correlations between the Cost of control - Preventive costs & Appraisal costs - and the Cost of Failure of control - Internal & External failure costs -. It reveals not only the lack of effectiveness on their preventive or appraisal activities but also it can reveal there were so many effective ways to prevent the failure costs properly such as some innovative investment on Factory automation includes Error Proofing and more preventive actions to improve the effectiveness of the typical management methods likes CE (Concurrent Engineering), APQP (Advanced Product Quality Planning), FMEA (Failure Mode & Effect Analysis) etc.
Most systems are composed of components which have different failure chracteristics. Since the failure characteristics of components is different, it is rational and reasonable to establish a maintenance model to be considered repair and replacement policies which are proper to failure characteristics of these components. This paper proposes the age replacement time for a system composed of components which have different failure characteristics. In this model, it is assumed that a system is composed of a critical failure component, a major failure component, minor failure component. If any failure occurs to critical component before its age replacement time, the system should be replaced. If any failure does not occur until its age replacement time, preventive replacement should be performed at age replacement time T. Major component is minimal repaired if any failure occurs during operation. Minor component should be replaced as soon as failure is found. This paper determines the optimal replacement time of the system which minimize, total maintenance cost and initial stock Quantity of minor component within this optimal replacement time. Numerical example illustrates these results.
We present a brief survey concerning the relations between mean residual life and failure rate. Change points of mean residual life and failure rate are known to be different in general and we explore such situations in this paper. A few parametric models which show bathtub-shaped failure rate are examined in details, including the shape of its corresponding mean residual life function. We give some graphical comparisons of trend changes of mean residual life and failure rate for various choices of parameters for each parametric model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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