Variation is the archenemy of quality. To reduce or control the variation in a complex production unit, firstly we need to identify the location of the root cause of the variation. This paper discusses the detection of variability and the techniques used for reduction of variation for a production unit consisting of many processes. In the first part of this paper, the background of variability detection in production systems is introduced which is then followed by a weighted network corresponding to correlation matrix of all processes. Based on the network and clustering criterion of maximum spanning tree, a classification of all processes is derived. Furthermore, the variation of each process in a class is determined by residual analysis. In the last part, the use of methods of robust design for the processes with a larger variability is discussed.
We propose a real time personalized recommendation algorithm on the mobile device. We use a unified collaborative filtering with reduced data. We use Fuzzy C-means clustering to obtain the reduced data and Konohen SOM is applied to get initial values of the cluster centers. The proposed algorithm overcomes data sparsity since it extends data to the similar users and similar items. Also, it enables real time service on the mobile device since it reduces computing time by data clustering. Applying the suggested algorithm to the MovieLens data, we show that the suggested algorithm has reasonable performance in comparison with collaborative filtering. We developed Android-based smart-phone application, which recommends restaurants with coupons and restaurant information.
The current research utilized as its target population who are current employees of innovative manufacturing enterprise medium to large-sized companies in Korea. The research validated the innovative dimensions by studying the two constructs within the context of the innovative manufacturing enterprise user population. Correlation was found between innovative dimensions retained as components of a Comprehensive Model. It was determined that these four dimensions-Content, Intrinsic Interest, Control, and Timeliness-are significant predictors of user success. The Comprehensive Model was validated, and it is therefore suggested as a basis for further study of user success indicators in the innovative manufacturing enterprise environment.
The Pattern Sequence-based Forecasting (PSF) is an approach to forecast the behavior of time series based on similar pattern sequences. The innovation of PSF method is to convert the load time series into a label sequence by clustering technique in order to lighten computational burden. However, it brings about a new problem in determining the number of clusters and it is subject to insufficient similar days occasionally. In this paper we proposed an adaption of the PSF method, which introduces a new clustering index to determine the number of clusters and imposes a threshold to solve the problem caused by insufficient similar days. Our experiments showed that the proposed method reduced the mean absolute percentage error (MAPE) about 15%, compared to the PSF method.
Purpose - Nowadays, the innovative design concept is being implemented in product design. In order to satisfy market trends and the demand for quality, designers should employ customer satisfaction questionnaires and analyze them with various experimental processes. Research design, data, and methodology - These methodologies would help designers have a better understanding of their customers and judge the market size and clustering validity, by diverse product strategies, for dealing with the rapid change prevailing in the market today. Results - By considering the innovative design with regard to telephones as an experimental case, the study investigates and demonstrates how the product can benefit from market-oriented and customized management concepts, when creative design ability is utilized for developing the product. Conclusions - Along with the benefit of having an innovative product value, the product can stimulate progress inthe development of the enterprise management, which has emerged as the main issue in the area of social and economic development in every developed country.
This paper investigates the lifestyles in Korean market. We will classify the groups using cluster analysis, and exploit the characteristics of innovators. These groups can be verified by multiple comparisons. This research is accomplished by sample survey between June 92003 and June 27 2003. Korean market for innovation can be classified into four groups such as innovators, early adopters, late majority, and laggards, which are similar to Rodger's classification. The ratios of four groups are 11%, 24.4%, 48.9%, 15.7% respectively. innovators, and late majority are heavy groups in that early adopter group is omitted on the contrary. Whereas innovators have a tendency to adopt the innovation quickly, rest groups have resistance for innovations and adopt slowly. The brief demographic characteristics of innovators are that the ratio of students is 44.44%, the ratio of single is 69.44%, the age between 15 and 25 is 56.95%, and the salary is relatively low compared with other cluster. The summary of lifestyle of innovators is that they are active, want to do worldwide business, want to have good relationship with high society, want to know the information of innovations, etc.
We analyze the embedded structure of the cooperative research network of innovation studies in Korea by employing the social network methodology. The network covers all the contributing authors of two journals such as JTI and KTIS, which are the representative journals in the area. Across the networks, the following is noted: networks are highly segmented and the link density is low. However, the KTIS network contains a huge component with 131 authors which implies the existence of a strong cooperative research infrastructure. We derived three sub-networks such as technology economics, technology management, and technology policy. The technology policy network has the lowest link density, while the technology management network of KTIS shows relatively high cohesion among the researchers. Simulation analysis for the mean links of networks by author affiliation divided into university and others show no significant difference between the two networks. We also found a higher ratio of linkage within affiliated network than between networks, rejecting our hypothesis that researchers will not discriminate their research partners due to strong governmental inducement of academia-res each-industry cooperation. The explainability of indices from network structure such as structural holes and clustering coefficients on the performance of researchers measured by the number of citations confirms the results reported in Oh, Choi & Kim (2006) which dealt with the research network of information systems.
The rapidity at which industrial and business management environment has become globalized, including the FTA, has provided valuable opportunities for domestic small and medium enterprises (SMEs) to obtain global technological business. However, it is unclear whether or not the SMEs' attempt to advance global technological business is producing fruitful results. This study begins with defining global technological business and the efforts of SMEs to develop them and proceeds to discuss survey results that asked the reasoning behind SMEs that entered or wish to enter foreign spheres (China, Japan, Southeast Asia, and Europe) of businesses, and also perform factorial analysis to obtain substantiation. The study classified the relevant SMEs using clustering method. Based on the results, the study makes recommendations to executives in instilling global-minded strategies, on customized support strategies depending on the SME's capability and its intended foreign entry sphere, and on strengthening the SME's competence on the global scale.
In this study, clustering analysis was performed to find out the influence of the maturity level of Industry 4.0 of SMEs in Korea, index factors of clustering, and major factors on the self-evaluation of companies. When 80 domestic SMEs were classified into 4 categories, it was found that there was a significant positive correlation between process, technology and organization. In addition, the majority of the 80 companies tested according to the maturity model appear to be immature or partially mature, and many improvements and re-evaluation of innovation strategies related to Industry 4.0 are needed. Finally, it was concluded that the Singapore Smart Industry Readiness Index is suitable for conducting self-assessment in domestic SMEs. These conclusions can serve as useful maturity and grouping guidelines for practitioners and researchers.
This study modelled the social network structure characteristics between Innopolis Start-ups located in Daejeon and Innopolis Start-ups' customers scattered across the country as a tendency of regional clustering among homogeneous technologies, and the observed values were included within the 95% confidence interval of the ERGM(Exponential Random Graph Model) analysis model. If both the research institute and the customer company are located in Yuseong-gu, Daejeon, the probability of being connected is about 13 times higher than if they are located in other administrative districts, and there is a strong tendency of connection between firms with the same technology with a negative value of assortment and homogeneity (0.1904), especially among the six technology sectors, with a P value of 0.035. There was a negative value (-0.0035) among firms not located in Yuseong-gu, with less clustering tendency. This confirms that Yuseong-gu, Daejeon, where the Daedeok Innopolis is located, is forming the centre of an innovation cluster.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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