The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.184-189
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2009
In 2008 the total estimated failure costs in the Netherlands was estimated to be 11.4% of the industry's turnover compared to 7.7% seven years earlier. Failure costs can be the consequence of rework as a result of failure to conform to the product requirements and specifications or due to inefficient processes and bad management practices. Many construction companies however are unaware of the exact nature of these costs, their root causes or how to control them. This paper describes work carried out in the Netherlands to identify the different types of failure costs in construction and their root causes. The research described builds on previous findings by another research institution and expands it to include information collected from project cases and a survey of a number of project managers in the construction industry. The paper describes the analysis of the results from cases and the survey to identify the root causes of failure costs. Research shows, for example, that many failure costs are related to the client taking late decisions and making changes to the project requirements.
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 -.
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.
The inventory level of concurrent spare parts (CSP) has a significant impact on the availability of a weapon system. A failure rate function might be of particular importance in deciding the CSP inventory level. We developed a CSP optimization model which provides a compromise between purchase costs and shortage costs on the basis of the Weibull and the exponential failure rate functions, assuming that a failure occurs according to the (non-) homogeneous Poisson process. Computational experiments using the data obtained from the Korean Navy identified that, throughout the initial provisioning period, the optimization model using the exponential failure rate tended to overestimate the optimal CSP level, leading to higher purchase costs than the one using the Weibull failure rate. A Pareto optimality was conducted to find an optimal combination of these two failure rate functions as input parameters to the model, and this provides a practical solution for logistics managers.
The effects on system availability, operation, and support costs were analyzed using the M&S system (MPS). The failure frequency items of current armored vehicles were identified and the MTBF of the identified items was improved. The results of this study suggest that when we reduce the frequency of failure, the availability increases, and the operation and support costs decrease. By improving the reliability of the failure frequency items, it becomes possible to upgrade or develop the weapons systems. Through this study, we confirmed that improving reliability will enhance combat readiness and reduce operation and support costs.
This paper presents an optimal decision model for minimizing the life-cycle cost of steel box girder bridges. The point is that it takes into account service life process as a whole, and the life-cycle costs include initial (design, testing, and construction) costs, maintenance costs and expected failure costs. The problem is formulated as that of minimization of expected total life-cycle cost with respect to the design variables. The optimal solution identifies those values of the decision variables that result in minimum expected total cost. The performance constraints in the form of flexural failure and shear failure are those specified in the design code. Based on extensive numerical investigations, it may be positively stated that the optimum design of steel box girder bridges based on life-cycle cost approach proposed in this study provides a lot more rational and economical design, and thus the proposed approach will propose the development of new concepts and design methodologies that may have important implications in the next generation performance-based design codes and standards.
This paper illustrates a method of developing a function of quality costs in manufacturing systems. It begins with a discussion of the problem statement of this research. A review of existing literatures related to quality costs and economic design of quality inspection methods are discussed. Next mathematical models that quantify the production cycle time and quality costs are formulated. This paper ends with an example that demonstrates the usefulness of the model and highlights the importance of using a system approach. The main contribution of this work is the more realistic considerations of the four types of quality costs (prevention cost, appraisal cost, internal failure cost, external failure cost) in manufacturing systems.
This paper aims to develop the adequate quality cost model at a company which delivers ICT(information communication technology) services. One particular business unit was in the first instance selected and quality costs were then analysed at an organization level, for a department and for specific processes. Some areas were determined for quality improvement at each level and their causes were also investigated. However, the existing PAF(prevention, appraisal and failure) models reveled some limitations because the ICT services company included the different number of large and complicated business processes. The PAF model did not sufficiently highlight the detailed causes of failure costs. It did not also stimulate the relevant department's strong responsibility to improve such problems. Both micro PAF and process cost models were proposed in order to cope with this. In final, it explains the relationship between six sigma and quality costing, suggesting how to use the quality costing results as a means of promoting either continuous improvement or innovation in a case company.
In this paper, an optimum design model for minimizing the life-cycle cost (LCC) of high-speed railway steel bridges is proposed The point is that it takes into account service life process as a whole, and thus the life-cycle costs include initial (design, testing, and construction) costs, maintenance costs, expected strength failure costs and expected serviceability failure costs. The problem is formulated as that of minimization of expected total life-cycle cost with respect to the design variables. By processing the optimum LCC design the effective and rational basis is proposed for calculating the total LCC and the sensitivity analysis of LCC is peformed. Based on a numerical example, it may be positively stated that the optimum LCC design of high-speed railway steel bridges proposed in this study provides a lot more rational and economical design, and thus the proposed approach will expedite the development of new concepts and design methodologies that may have important implications in the next generation performance-based design codes and standards.
This paper considers the optimum replacement times of a steam generator in nuclear power plant with failure data. It is assumed that the failure pattern of units is given as a Weibull distribution and repair and periodic preventive maintenance are performed periodically. The maximum likelihood method is used to estimated the Weibull parameters of failure distribution from failure data. Relpacement, output-decresing and maintenance costs are considered to determine the optimal replacement times by simulation. Numerical examples are included with actual failure data and cost estimators.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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