Process capability indices (PCls) have been widely used in manufacturing industries to provide a quantitative measure of process potential and performance. The previous studies have measured only one location on each part in the case of single variate. To calculate the reliable process capability, a couple of measuring locations on each part are required. In this paper, we propose a new system process capability index $SC_{pm}$ (m) which is the minimum value of the location PCls.
글로벌 IS 소싱이 확산됨에 따라 다국적 팀원들로 구성된 글로벌 프로젝트 팀이 급격히 늘어나고 있다. 상이한 시간대에 위치한 팀원 간의 상호작용이 필수적인 글로벌 프로젝트는 이러한 시간적, 공간적 복잡성 때문에 프로젝트의 성공적 수행에 많은 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 성공적인 글로벌 프로젝트 수행에 필요한 프로젝트 관리 역량에 대한 탐색적인 연구 조사를 하고자 한다. 본 연구는 글로벌 프로젝트 관리 역량을 정보 기술적 역량(IT capability)과 인적 자원 역량(human resource capability)의 관점에서 고찰하였다. 연구 결과에 따르면 기술적 역량으로는 팀원 간의 조정 및 지식 공유 등을 지원하는 협업 도구(collaborative tools)가 프로젝트 성공에 중요한 역할을 하고, 인적 자원 역량과 관련해서는, 기존에 중요시 여겨지던 기술적 지식들 보다는 경영학적 관리 지식 및 의사 소통 능력 등이 중요시 여겨지는 것으로 나타났다. 인적 역량의 관점에서, 본 연구 결과는 해외소싱이 활발해 짐에 따라 프로젝트 관리자(Project Manager, PM)들이 가져야 하는 주요지식으로 기존의 기술적 지식의 비중은 급격히 줄어든 반면, 의사소통 능력, 해외개발 인력관리, 소싱전략 등과 같은 관리에 대한 지식과 비즈니스 업무지식이 점차 중요해 지고 있음을 보여주고 있다. 한국의 해외 소성은 매우 초기 단계에 있지만 본 연구는 차제에 한국의 IT 인력 특히 PM 인력들이 갖추어야 하는 지식요건과 해외소성을 관리하기 위한 기술적 역량 등에 대한 방향을 제시하고 있다는 점에서 의의가 있다.
In the industrial fields, the process capability index has been using to evaluate the variation of quality in the process. The traditional process capability indices such as $C_p$, $C_{pk}$, $C_{pm}$ and $C^+_{pm}$ have been applied in the industrial fields. These traditional process capability indices are mainly applied in the univariate analysis. However, the main streams in the recent industry are the multivariate manufacturing process and the multiple quality characteristics are corrected each other. Therefore, the multivariate statistical method should be used in the process capability analysis. The multivariate process indices need to be enhanced with more useful information and extensive application in the recent industrial fields. Hence, the purpose of the study is to develop a more effective multivariate process index ($MC_{pI}$) using the multivariate inverted normal loss function. The multivariate inverted normal loss function has the flexibility for the any type of the symmetrical and asymmetrical loss functions as well as the economic information. Especially, the proposed modeling method for the multivariate inverted normal loss function (MINLF) and the expected loss from MINLF in this paper can be applied to the any type of the symmetrical and asymmetrical loss functions. And this modeling method can be easily expanded from a bivariate case to a multivariate case.
Purpose: This study identifies the relation among the essentials of fundamental nursing skills performance (EFNSP), work capability and stress from work experienced by new clinical nurses. Method: This is a cross-sectional descriptive study with a self-reported questionnaire. The subjects were 224 new clinical nurses employed by general hospitals having more than 400 beds. The data, collected from February 10 to March 7, 2014, were analyzed using descriptive statistics, t-tests, ANCOVA, Pearson's correlation analysis and hierarchical linear regression. Results: The highest frequency of EFNSP of new clinical nurses was vital sign measurement (4.74, ${\pm}.89$) and the lowest frequency of performance was Basic CPR & defibrillator application (1.81, ${\pm}.94$). There were significant positive correlations between frequency and confidence of EFNSP (r=.64, p<.001), frequency and work capability (r=.34, p<.001), and confidence of EFNSP and work capability (r=.48, p<.001), but negative correlation stress from work and work capability (r=-.17, p=.009). General characteristics, stress from work, frequency and confidence in EFNSP and stress from work explain 25.1% of work capability. Conclusion: This result suggests the importance of EFNSP education in nursing schools and availability of opportunities to practice EFNSP during the post-graduation waiting period until assignment to a hospital.
Process quality control, which prevents problems and risks that may occur in products and processes, has been recognized as an important issue, and SPC techniques have been used for this purpose. Process Capability Index (PCI) is useful Statistical Process Control (SPC) tool that is measure of process diagnostic and assessment tools widely use in industrial field. It has advantage of easy to calculate and easy to use in the field. $C_p$ and $C_{pk}$ are traditional PCIs. These traditional $C_p$ and $C_{pk}$ were used only as a measure of process capability, taking into account the quality variance or the bias of the process mean. These are not given information about the characteristic value does not match the target value of the process and this has the disadvantage that it is difficult to assess the economic losses that may arise in the enterprise. Studies of this process capability index by many scholars actively for supplement of its disadvantage. These studies to evaluate the capability of situation of various field has presented a new process capability index. $C_{pm}$ is considers both the process variation and the process deviation from target value. And $C_{pm}{^+}$ is considers economic loss for the process deviation from target value. In this paper we developed an improved Expected Loss Capability Index using Reflected Normal Loss Function of Spring. This has the advantage that it is easy to realistically reflect the loss when the specification is asymmetric around the target value. And check the correlation between existing traditional process capability index ($C_{pk}$) and new one. Finally, we propose the criteria for classification about developed process capability index.
Process capability indices are widely used in industries and quality assurance system. In past years, process capability analysis have been used to characterize process performance on the basis of univariate quality characteristics. However, in actual manufacturing industrial, statistical process control (SPC) often entails characterizing or assessing processes or products based on more than one engineering specification or quality characteristic. 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.
This paper analysis the process capability by applying experiment design to control alcohol in soluble matter mixing process of laundry soap. The results are summarized as follows: (1) Alcohol insoluble matter shows the tendency of increasing according to the mixing temperature (A) and beating velocity (B). (2) The most suitable working condition of the mixing process is $A_2B_2$, and 95% confidence limit of alcohol insoluble matter is $22.06{\pm}0.77%$. (3) The process capability index ($C_p$) of the mixing process is improved from 0.64 to 1.68.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제10권2호
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pp.399-422
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2003
In actual manufacturing industries, process capability analysis often entails characterizing or assessing processes or products based on more than one engineering specification or quality characteristic. Since these characteristics are related, it is a risky undertaking to represent variation of even a univariate characteristic by a single index. Therefore, the desirability of using vector-valued process capability index(PCI) arises quite naturally. In this paper, some vector-valued ${PCI}_p$${C}_p$=(${C}_{px}$, ${C}_{py}$),${C}_{pk}$=(${C}_{pkx}$, ${C}_{pky}$) and ${C}_{pm}$=(${C}_{pmx}$, ${C}_{pmy}$) considering univariate PCIs ${C}_p$,${C}_{pk}$ and ${C}_{pm}$ are studied. First, we propose some asymptotic confidence regions of our vector-valued PCIs with bootstrap. And we examine the performance of asymptotic confidence regions of our vector-valued PCIs ${C}_p$ and ${C}_{pk}$ under the assumption of bivariate normal distribution BN($\mu_{x}$, $\mu_{y}$, $\sigma_{x}^{2}$, $\sigma_{y}^{2}$, $\rho$) and bivariate chi-square distribution Bivariate $x^2$(5,5,$\rho$).
The main objective of this study are to propose two methods that would be a comprehensive measure of evaluation for non-normal process capability with Beta distributions. First method is introduced using process capability index $C_{psk}$ by the Pearson system and Johnson system. The Pearson system and the Johnson System selected for process capability index calculation have a equivalent result of this study that the ranking of the seven indices in terms of sensitivity to departure of the process median from the target value from the most sensitive one up to the least sensitive are $C^{*}_{pm}$ , $C_{psk}$ , $C_{s}$ , $C_{pmk}$ , $C_{pm}$ , $C_{pk}$ , $C_{p}$ . Second method show using the percentage nonconforming by the Pearson, Johnson and Burr functions. In thus study, we find that the Pearson system and the Burr system are a reasonable method to estimate percentage nonconforming. But, the exact procedure for deriving this estimate will be based on Beta distribution. Accordingly, if a process is not normally distributed , but normal-based techniques are used serious errors can result.
This paper proposes a fourth generation index $C_{psk}$, constructed from $C_{psk}$, by introducing the factor|$\mu$-T| in the numerator as an extra penalty for the departure of the process mean from the preassigned target value T. The motivation behind the introduction of $C_{psk}$ is that when $T\neqM$ process shifts away from target are evaluated without respect to direction. All indices that are now in use assume normally distributed data, and any use of the indices on non-normal data results in inaccurate capability measurements. In this paper, a new process capability index $C_{psk}$ is introduced for non-normal process. The Pearson curve and the Johnson curve are selected for capability index calculation and data modeling the normal-based index $C_{psk}$ is used as the model for non-normal process. A significant result of this research find that the ranking of the six indices, $C_{p}$, $C_{pk}$, $C_{pm}$, ${C^*}_{psk}$, $C_{pmk}$, $C_{psk}$in terms of sensitivity to departure of the process median from the target value from the most sensitive one up to the least sensitive are $C_{psk}$, $C_{pmk}$, ${C^*}_{psk}$,$C_{pm}$, $C_{pk}$, $C_{p}$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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