Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.13
no.3
s.33
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pp.3-13
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2005
This study aims to establish the quality management method for spatial data construction process. Total 17 regulations related to spatial database construction and major aerial survey firms were analyzed in terms of working process, equipments, accuracy of results. It is standardized the process of making new digital maps using aerial photography, revising existing digital maps, producing digital elevation models and developing imagery maps. Quality checking factors for spatial data construction process are also established.
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2005.05a
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pp.503-521
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2005
Process capability indices are widely used in industries and quality assurance system. When designing the parameter on the multiple quality characteristics, there has been a study for optimization of problems, but there has been few former study on the possible conflicting phenomena in considertion of the correlations among the characteristics. To solve the issue on the optimal design for muliple quality characteristics, the study propose the expected loss function with cross-product terms among the characteristics and derived range of the coefficients of terms. Therefore, the analysis have to be required a multivariate statistical technique. This paper introduces to multivariate capability indices and then selects a multivariate process capability index incorporated both the process variation and the process deviation from target among these indices under the multivariate normal distribution. We propose a new multivariate capability index $MC_{pm}^{++}$ using quality loss function instead of the process variation and this index is compared with the proposed indices when quality characteristics are independent and dependent of each other,
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2004.11a
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pp.69-79
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2004
Process capability indices are widely used in industries and quality assurance system. When designing the parameter on the multiple quality characteristics, there has been a study for optimization of problems, but there has been few former study on the possible conflicting phenomena in considertion of the correlations among the characteristics. To solve the issue on the optimal design for multiple quality characteristics, the study propose the expected loss function with cross-product terms among the characteristics and derived range of the coefficients of terms. Therefore, the analysis have to be required a multivariate statistical technique. This paper introduces to multivariate capability indices and then selects a multivariate process capability index incorporated both the process variation and the process deviation from target among these indices under the multivariate normal distribution. We propose a new multivariate capability index $MC_{pm}^{++}$ using quality loss function instead of the process variation and this index is compared with the proposed indices when quality characteristics are independent and dependent of each other.
The problem of selecting optimal target values for the mean of the quality characteristic of interest for a production process in which an item is sold in one of two market with different profit / cost structures or reworked. Two profit models are constructed which involve four profit / cost components: profit, production, inspection, and rework costs. Assumed that the quality characteristic of interest is normally distributed, methods of finding the most profitable process mean are presented and a numerical example is given.
This study was performed to enhance contents of low molecular ginsenoside using steaming and fermentation process in low quality fresh ginseng. For increase in contents of Rg2, Rg3, Rh2 and CK in low quality fresh ginseng, a steaming process was applied at $90^{\circ}C$ for 12 hr which was followed by fermentation process at Lactobacillus rhamnosus HK-9 incubated at $36^{\circ}C$ for 72 h. The contents of ginsenoside Rg1, Rb1, Rc, Re and Rd were decreased with the steaming associated with fermentation process but ginsenoside Rg2, Rg3, Rh2 and CK increased after process. It was found that under the steaming associated with fermentation process, low molecule ginsenosides such as Rg2, Rg3, Rh2 and CK were increased as 3.231 mg/g, 2.585 mg/g and 1.955 m/g and 2.478 mg/g, respectively. In addition, concentration of benzo[${\alpha}$]pyrene in extracts of the low quality fresh ginseng treated by the complex process was 0.11 ppm but it was 0.22 ppm when it was treated with the steaming process. This result could be caused by that the most efficiently breakdown of 1,2-glucoside and 1,4-glucoside linkage to backbone of ginsenosides by steaming associated with fermentation process. This results indicate that steaming process and fermenration process can increase in contents of Rg2, Rg3, Rh2 and CK in low quality fresh ginseng.
A various quality data are produced during nuclear fuel fabrication. In order to control quality data efficiently, Computerization of Quality Information System(QIS) using personal computer was established. Database control software and analysis software were developed for QIS. QIS was applied the fuel manufacturing and quality inspection. Quality trend analysis, process control, process capability and quality history docket for nuclear fuel manufacturing were performed by QIS. Through the Quality Information System, quality assurance, quality control, process control and manufacturing engineering were performed efficiently in nuclear fuel manufacturing.
The EWMA(Exponentially Weighted Moving Average) has recently received a great deal of attention in the quality control literature as a process monitoring tool on the shop floor of manufacturing industires, since it is easy to plot, to interpret, and its control limits are easy to obtain. Most a, pp.ications of the EWMA for process monitoring have concentrated on the problem of detecting shifts of a process mean and a process standard deviation with ARL(Average Run Length) properties. But there may be the necessity of controlling linearity on product quality such as the correlation coefficient to the process operator. Control managers may want to protect the increase of a process correlation coefficient value, such as 0, between two variables of interest. However, there are few studies concerned on this part. Therefore, we propose EWMA models for a process correlation coefficient using two transformed statistics, T-statistic and (Fisher's) Z-statistic. We also present some results of simulation by SAS/IML and compare two models.
Purpose: The purpose of this paper is to get a meaningful information for improving manufacturing quality of the products before they are produced in client's manufacturing process. Methods: A variety of data mining techniques have been being used for wide range of industries from process data in manufacturing factories for quality improvement. One application of those is to get meaningful information from process data in manufacturing factories for quality improvement. In this paper, the failure rate at client's manufacturing process is predicted by using the parameters of the characteristics of the product based on PCA (Principle Component Analysis) and regression analysis. Results: Through a case study, we proposed the predicting methodology and regression model. The proposed model is verified through comparing the failure rates of actual data and the estimated value. Conclusion: This study can provide the guidance for predicting the failure rate on the manufacturing process. And the manufacturers can prevent the defects by confirming the factor which affects the failure rate.
Jang, Jin Myeong;Seo, Seung Ju;Lee, Yuna;Kim, Youn Sung
Journal of Korean Society for Quality Management
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v.47
no.1
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pp.199-211
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2019
Purpose: The concept of quality is changing in the quality 4.0 era with the fourth industrial revolution in the world. This research aims to understand the characteristics of well-adapted companies against the quality 4.0 era and to improve the quality of clothing companies. Methods: We analyzed companies that responded well to the quality 4.0 era, especially Kutesmart using Quality 4.0 Matrix. We focused on the service process of Kutesmart and we suggested modified service process to improve quality. We also interviewed an expert to verify this process is valid. Results: We found that two types are classified of well-adapted companies against the quality 4.0 era. Especially, Kutesmart has built a smart factory and introduced new technologies like 3D scanner and big data analysis. However, Kutesmart has a weakness in post-purchase process like other clothing companies. Kutesmart could solve this problem with modular production method for damaged part of customer. Conclusion: This research can be used for better understanding of the characteristics of well-adapted companies against the quality 4.0 era and service process of Kutesmart that is custom clothing company for providing information for benchmarking in this industry. This study suggests that further empirical researches on the costs and the efficiencies of applying the new technologies are necessary.
Process incapability index which is intended to evaluate the process capability by measuring process incapability provides more detailed information by dividing information about the process mean and variance. But when the target value is not consistent with the center of specification, it is very difficult to evaluate the process capability accurately. Thus it is necessary to improve the existing process incapability index. The improved process incapability index can identify the variation of the process faster than other process capability indices when applied firstly, to the precision process which can be affected sensitively by the change of the process, secondly, to the ordinary process where cost difference from the change of process is noticeable. By using subindices such as inaccuracy index and imprecision index, it is easier for quality manager to find where the cause of the variation of process is, and to take necessary action in advance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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