The purpose of this study is to develop the measuring instruments for evaluation criteria for Malcolm Baldrige National Quality Award(MBNQA), suitable for ICT Industries, and to analyze the cause-effect relationship between those criteria through aforementioned instruments. MBNQA is formed with seven categories: Leadership, Strategic planning, Focus on patients, other customers and markets, Measurement, analysis and knowledge management, Human resource focus, Process management and Results. As excluding the Human Resource Focus category, this study empirically examined the cause-effect relationship among six categories. In order to empirically examine the research model, this study calculated Cronbach's alpha and reliability index, thus examined the reliability and executed Exploratory Factor Analysis. Furthermore, Average Variance Extracted(AVE) is used to verify the discriminant validity. Lastly, the hypothesis testing was made complete through significance test on the paths between variables. The result of this study shows that both leadership and social responsibility have direct cause-effect relationship with Measurement, analysis and knowledge management, Human resource focus, Process management and also that this relationship has direct impact on Human resource focus, Measurement, analysis and knowledge management as well, consequently exerting influence on the result through Process management, Finance and Market data.
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.
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.
CMMI(Capability Maturity Model Integration) has been recognized as a critical method to validate the competitiveness of software development organization since its introduction. CMMI imposes additional requirements on the software development organization which has been established and certified to the ISO 9001 quality management system. This paper reviews the similarities and differences between CMMI and ISO 9001. This paper also examines what ate required to deploy the CMMI on the aircraft software development organization which has been certified to ISO 9001. The results of this study will help software development organization to provide the direction for implementing CMMI. Some suggestions are presented to identify and strengthen the weak portion of the software process quality management system.
In these days of world-wide business environment, the characteristics of quality management are variety, specialty, decentralization, totality, etc. Thus nowadays quality management is demanded to incorporate these new concepts. We propose a web-bused distributed expert system for this purpose. The system consists of four expert systems for design of experiment, acceptance inspection, statistical process control and reliability management corresponding to design quality, incoming-material quality, manufacturing quality and usability quality, respectively, throughout the total product life cycle. Each distributed expert system at the horizontal level in the hierarchy carries out its own quality jobs independently. At the lower level in the hierarchy there is an expert system for measurement analysis to provide reliable data, and at the upper level, an expert system for total quality management to coordinate, integrate and make final decisions. A prototype has been developed and its application is presented.
Recently, according to the total quality management environment, the necessity of the systematic administration about the quality information is gradually enlarged as to vehicle related company. Accordingly, related companies require the operation of the information management system matched with the quality administration task level. And through the storage and share of the efficient quality information, they try to solve the customer claim about the quality and prevent the quality problem recurrence of product. This research suggests the standard business process of the auto part supplier for the efficient management of the quality information and the quick correspondence of the quality problem. In addition, by building and managing the quality information management system will be able to expect the more efficient quality management and the product reliability insurance.
한국품질경영학회 1998년도 The 12th Asia Quality Management Symposium* Total Quality Management for Restoring Competitiveness
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pp.159-173
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1998
Quality characteristics on the properties of process capability indices (PCIs) are often required to be normally distributed. But, if a characteristic is not normally distributed, serious errors can result from normal-based techniques. In this case, we may well consider the use of new PCIs specially designed to be robust for non-normality. In this paper, a newly proposed measure of process capability is introduced and compared with existing PCIs using the simulated non-normal data.
This paper proposes a method of designing one-sided cumulative scored control charts to control the process mean with a normally distributed quality characteristic. The average run length(ARL) is obtained from the average sample number of sequential probability ratio test(SPRT) on trinomial distribution. Using the analogy between cumulative scored control chart and SPRT for trinomial observations, a procedure is presented to determine three control chart parameters; lower and u, pp.r scoring boundaries and action limit. The parameters are determined by minimizing the ARL when the process is out of control with prespecified ARL when the process is in control.
We consider the problem of selecting the most profitable initial process mean and length of production cycle for manufacturing processes subject to a constant linear trend during the same cycle that varies after resetting the processes. Assuming that the quality characteristic of interest is normally distributed, the optimum initial process mean and the length of production cycle are jointly obtained by minimizing the expected loss per unit time. We assume that the quality loss function due to the deviation from the target value is quadratic and resetting loss is constant. We consider both cases of symmetric and asymmetric quality loss function. An illustrative example is given and sensitivity analysis performed.
Process capability implies the qualitative capability of a process, and it is necessary to specify the process capability by quantification and to evaluate the level with the specified standardizaion. But the process capability index is currently used to evaluate the performance of quality control activity. without considering the characteristics of process structure or the economy of management. Here the researcher would like to redefine process capability and emphasize its index may be used as the measure of managerial assessment and the objective of process quality control in full consideration of the economic aspects of process characteristics. Too little or too much process capability causes a loss of or excess. The proper economic level of process capability varies to each process. The procedure of taking the optimum process capability index is derived from the expected profit function, whereas each method is studied in cases of normal process with one-sided specification and two-sided specification. In addition, the process capability index is presented as a method of quality assurance. And an example is exhibited on wrapping process of 'A' company. The results of this study are summarized at follows. First, though the norminalization of the process capability index is possible by the existing methods, the optimum process capability index can vary to the situation of each process. So, the optimum process capability index which is suggested in this dissertation should be used as the standard to assess process capability. Second, the process capability index can take its effect not just in indicating quality control or managerial records but also in the management of high qualify assurance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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