This study is concerned with the reduction of fraction defective for quality improvement model in manufacturing system. For the methodology, a heuristic method for the selection of alternatives of process improvement is introduced for quality improvement and cost problem subject to cost constraints. This study suggests a model for selecting fraction defective reduction alternatives in multi-stage manufacturing system and a numerical example is presented.
A model for obtaining optimal resetting period and optimal target value of the process quality level is proposed when the quality characteristic is subject to a linear shift in mean. Different sales conditions are considered where good items can he sold at a regular price and bad items at a discounted one. Some numerical examples are also given.
An acceptance sampling plan for products manufactured from a production process with variable fraction defective is developed. We consider a situation where defective products have short lifetimes and non-defective ones never fail during the technological life of the products. An acceptance criterion which guarantee the out going quality of accepted products is derived using the prior information on the quality of products. Numerical examples are provided.
A rectifying inspection plan is considered for the case of destructive testing. Screening inspection for rejected lots is performed by some nondestructive testing which is prone to misclassification errors. Apparent defectives found in the screening process is replaced with apparent good items. The plan provides LTPD protection on each individual lot while the sum of the cost of testing and the cost due to producer's risk at process average quality is minimized. A brief discussion on average outgoing quality is also given.
Journal of the Korean Institute of Plant Engineering
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v.23
no.4
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pp.29-38
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2018
Through process quality information, the time required for process quality analysis has been drastically shortened, the process defect rate has been reduced, and the manufacturing lead time has been shortened and the on-time delivery rate has been improved. Therefore, The purpose of this study is to develop a quality information analysis system model that effectively shortens the time required for process quality analysis in automobile safety belt parts manufacturing process. As a result of experiments on communication operation between manufacturing execution system (MES) quality server, injection machine control computer, injection machine programmable logic controller (PLC) and terminal, in analyzing quality information, the conventional handwriting input method took an average of 20 minutes, but the new multi-network method took about 2 minutes on average. In addition, the process defect rate was reduced by 13% and the manufacturing lead time was shortened from 28 hours to 20 hours. The delivery compliance rate improved from 96 to 99%.
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.
Multivariate control charts are widely used to monitor the performance of a multivariate process over time to maintain control of the process. Although existing multivariate control charts provide control limits to monitor the process and detect any extraordinary events, it is a challenge to identify the causes of an out-of-control alarm when the number of process variables is large. Several fault identification methods have been developed to address this issue. However, these methods require a normality assumption of the process data. In the present study, we propose a bootstrapped-based $T^2$ decomposition technique that does not require any distributional assumption. A simulation study was conducted to examine the properties of the proposed fault identification method under various scenarios and compare it with the existing parametric $T^2$ decomposition method. The simulation results showed that the proposed method produced better results than the existing one, especially in nonnormal situations.
Recently, fundamental manufacturing industry such as casting foundry, plasticity, welding etc. is rise to concerned. This study is the analysis of using structural equation method in order to verify the significant activation factor of quality management activities and the effect on business performance in fundamental manufacturing industry. To perform this research, we surveyed CEOs, managers, workers working for manufacturing business. We analysed valid 357 questionnaires that we could use for this research using SPSS 15.0 and AMOS 18.0. The results through this research is following. First, we verified the relationship between organizational supports and employee's participation to quality management activity, we could get the result that positive influence on to interrelation. Second, we analysed that organizational supports had a meaningful effect on not process performance but business performance. Third, we found that employee's participation to quality management activity had a significant to business performance, and process performance had a meaningful effect to business performance.
This study examines the factors configuration management quality of the construction company, and to analyze the impact of these factors on Project Performance and Company Performance. That quality construction management configuration factors, chief executives, corporate strategy, organizational management, information technology, and partners five variables, Project Performance variables, process management, quality management, cost management, safety management, environmental management five variables, and Company Performance parameters of financial competence and organizational satisfaction, quality of work three variables, the overall causal relationship between the presence of specific activities and management quality, classified according to the size of the company were verified by the difference in impact between the two groups.
Purposes: This study was performed to understand the recognition about accreditation motives, support within the hospital and accreditation survey process for the hospitals that participated in the accreditation program and to find out whether these factors are related to hospital management performances, so that the study can suggest plans for activation and development of the accreditation program. Methodology: This study was performed targeting 98 hospitals answered th the survey among 189 acute care hospitals that acquired accreditation from December 2010 to February 2014. For data analysis, frequency analysis, ${\chi}^2$-test, reliability analysis, ANOVA, Kruskal-Wallis H test and multiple regression analysis with SPSS 21.0 were used. Findings: The hospitals that had staff in charge of patient safety had bigger hospital culture change than those that didn't have(p<.05). In addition, the hospital culture change was bigger as internal motives were bigger, and as CEO's will was bigger(p<.05). Meanwhile, as maintenance rate of internal management after accreditation was higher, and as CEO's will was bigger, process improvement level was higher(p<.05). The quality improvement and patient satisfaction level were higher as CEO's will was bigger, and as suitability of survey process was recognized to be high(p<.05). As a result of analyzing the factors that affect hospital management performances with hospital culture change, process improvement and quality improvement combined, as internal management maintenance rate was higher, as CEO's will was bigger, and as suitability of survey process was higher, performances were higher(p<.05). Practical Implications: Hospitals need to reinforce internal motives to improve internal competences such as the whole system maintenance opportunity and staff training. In addition, the will of hospital director is most important, and if there is hospital director's interest in quality improvement and improvement intention definitely, employees voluntarily participate in and cooperate with the accreditation program, so that prompt medical service provision and high quality of medical services can be guaranteed, leading to hospitals' management performances.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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