A strategic model on quality management system was developed and applied for the public service sector. The public service sector includes a wide range of organizations such as local authorities responsible for education, social services and housing, government departments, military forces, and public enterprises like post office and Korean Railroad. Quality management requires strategic integration of management system for achieving customer satisfaction. Questionnaire was developed, and data was collected and analyzed for this study. Conclusively, leadership and organization culture are the important drivers among the quality management activities. Human resource development and process management are significantly related to employee satisfaction, which also significantly influences on customer satisfaction in the public sector.
운영 서버의 데이터에서 다양한 분석 정보를 추출하여 저장하는 의사결정지원시스템인 데이터웨어하우스는 데이터의 품질과 대용량의 데이터를 처리하기 위한 처리 시간이 매우 중요하다. 따라서 데이터의 품질 안정화와 생산성 향상을 위해 개발 프로세스를 표준화하고 개선할 필요가 있다. 본 연구에서는 소프트웨어 프로세스 향상모델인 CMMI의 형상관리를 적용하여 개선된 데이터웨어하우스 개발 프로세스를 제안한다. 또한 개선된 개발 프로세스를 평가하기 위해 프로세스 평가 척도를 제시하고, 기존의 개발 프로세스와 비교하여 본 연구의 제안이 처리시간 감소에 따른 비용의 절감과 생산성의 향상을 지원하고, 품질의 향상과 재작업비율을 개선시켰음을 보인다.
According to characters of software, the methods of evaluating reliability are different. The purpose of this study was to develop application software used in the field and to set up reliability model which failure density was used so that in the process of test, developer and user may apply a point of time to field business and to apply developed model which real data use used.
Purpose: The injection molding process, crucial for plastic shaping, encounters difficulties in sustaining product quality when replacing injection machines. Variations in machine types and outputs between different production lines or factories increase the risk of quality deterioration. In response, the study aims to develop a system that optimally adjusts conditions during the replacement of injection machines linked to molds. Methods: Utilizing a dataset of 12 injection process variables and 52 corresponding sensor variables, a predictive model is crafted using Decision Tree, Random Forest, and XGBoost. Model evaluation is conducted using an 80% training data and a 20% test data split. The dependent variable, classified into five characteristics based on temperature and pressure, guides the prediction model. Bayesian optimization, integrated into the selected model, determines optimal values for process variables during the replacement of injection machines. The iterative convergence of sensor prediction values to the optimum range is visually confirmed, aligning them with the target range. Experimental results validate the proposed approach. Results: Post-experiment analysis indicates the superiority of the XGBoost model across all five characteristics, achieving a combined high performance of 0.81 and a Mean Absolute Error (MAE) of 0.77. The study introduces a method for optimizing initial conditions in the injection process during machine replacement, utilizing Bayesian optimization. This streamlined approach reduces both time and costs, thereby enhancing process efficiency. Conclusion: This research contributes practical insights to the optimization literature, offering valuable guidance for industries seeking streamlined and cost-effective methods for machine replacement in injection molding.
소프트웨어 규모가 대형화 됨에 따라 개발에 소요되는 시간과 인력도 대형화 되고 있으며, 또한 원하는 수준의 소프트웨어 품질을 얻기 위해 필요한 테스트 비용도 점점 더 증가하고 있다. 소프트웨어 프로젝트 개발 과정에서 품질 관리를 위해 다양한 결함 제거 기법들이 사용되고 있으나, 이러한 결함제거 기법과 결함 제거 시간이 전체 일정에 미치는 영향은 아직까지 체계적으로 분석되지 못하고 있다. 본 논문에서는 일정한 소프트웨어 품질 수준을 달성하기 위해 소요되는 시간을 소프트웨어 개발 일정 관리에 반영한 새로운 일정관리 모델을 제안한다. 제안된 모델은 CMU의 PSP/TSP (Personal Software Process/Team Software Process)를 적용하는 개발 과정에서 수집된 결함 정보, 결함 제거 시간, 평균 결함 제거시간 및 단계별 결함 제거율을 사용하여 일정 지연 여부를 실시간으로 추적할 수 있도록 하고 있다. 이를 위해 본 논문에서는 소프트웨어 품질 달성에 필요한 작업량을 일정 관리 측정체계와 동일한 측정체계에서 사용할 수 있도록 하는 품질 지수(Quality Value)를 새로 제안한다. 본 연구의 결과는 일정과 품질을 분리하여 관리하는 기존의 일정 관리 방법을 보완하여 프로젝트 관리자를 비롯한 모든 관계자가 품질 관리의 중요성을 인식하고 품질 저하 문제를 사전에 예방하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Purpose: We measure service quality based on service process, and examine relationships among product quality, product and service loyalty. Methods: We develop a construct to evaluate process based service quality. We collect data from customers of auto maintenance centers to measure perceived product quality, service and product quality. We test relationships between constructs using structural equation model and regression analysis. Results: Relationships among perceived-product quality, service quality, service loyalty, and product loyalty are all significant. Conclusion: Perceived-product quality has a indirect impact through service quality and loyalty in addition to a direct impact on product loyalty.
A process control procedure is proposed when 100% inspection is performed in a process with excellent capability. Only the incomplete measurement data is assumed to be available, i.e. the specific measurement value of the quality characteristic is not available for each item but it can be determined to be smaller or larger than any prescribed value. In the suggested model, a signal limit is introduced to determine whether the process under study is in control or not. If the quality characteristic of an incoming item exceeds the upper signal or the lower signal limit, the process is determined to be stopped or not by comparing the number of consecutively accepted items with a predetermined threshold number. The procedure is designed based on the type I and II errors. The performance of the model is evaluated by the expected number of items produced under the in-control and out-of-control states until the process is stopped.
In this study, it was proposed that a method of setting the target water quality for TOC using the watershed model and the load duration curves to manage non-biodegradable organics in the total water load management system. To simulate runoff and water quality of the watershed, the HSPF model is used which is appropriate for urban and rural areas. Additionally, the load duration curve is used to reflect the variable water quality correlated with various river flow rates in preparing the TMDL plans in the U.S. First, the model was constructed by inputting the loads calculated from the pollutant sources in 2015. After the calibration and verification process, the water quality by flow conditions was analyzed from the BOD and TOC simulation results. When the BOD achieved the target water quality by inputting the target year loads for 2020, the median and average values of TOC were proposed for the target water quality. The provisional method of TOC target water quality for the management of non-biodegradable organics, which is one of the challenges of the total water load management system, was considered. In the future, it is expected to be used as basic data for the conversion of BOD into TOC in the total water load management system.
The purpose of this study was to develop a process management system to manage ingot fabrication and the quality of the ingot. The ingot is the first manufactured material of wafers. Operating data (trace parameters) were collected on-line but quality data (measurement parameters) were measured by sampling inspection. The quality parameters were applied to evaluate the quality. Thus, preprocessing was necessary to extract useful information from the quality data. First, statistical methods were employed for data generation, and then modeling was accomplished, using the generated data, to improve the performance of the models. The function of the models is to predict the quality corresponding to the control parameters. The dynamic polynomial neural network (DPNN) was used for data modeling that used the ingot fabrication data.
Purpose: Since traditional p chart is unable to deal with the variation of attribute data, this paper proposes a new attribute control chart for nonconforming proportions incorporating overdispersion with a beta-binomial model. Methods: Statistical theories for control chart developed under the beta-binomial model and a new approach using this control chart are presented Results: False alarm probabilities of p chart with the beta-binomial model are evaluated and demerits of p chart under overdispersion are discussed from three examples. Hence a concrete procedure for the proposed control chart is provided and illustrated with examples Conclusion: The proposed chart is more useful than traditional p chart, individual chart to treat observed proportions nonconforming as variable data and Laney p' chart.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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