These days, many companies use information systems as a basis for organizational management activities and as an important component of sustainable management. Thus, securing and operating a high-quality information system that can improve the efficiency of business processes is a large part of corporate competitiveness. In order to get such a critical information system, it is only possible to successfully carry out the project. Various attempts and studies have been undertaken to increase the success rate of the project. However, the reality is that the success rate is still not getting much better. In this study, the concept of quality of service, which has long been actively studied in marketing area, was applied as a new factor to enhance the project's success. In this study, project performance activities were defined as the act of providing services. A survey of 164 valid collection data was analyzed. The analysis used SPSS 23. Four process quality factors (customer participation, customer response, knowledge and skills, reliability) and 21 metrics were derived. Through this research, I hope to be the starting point of applying process quality concept as a new breakthrough to increase success rate of project.
Continuous quality improvement through process refinement is a must for survival of all industries in the contemporary market place. This is true for both manufacturing and service sectors. While manufacturing has spearheaded quality efforts, the service sector has lagged behind primarily because of inherent difficulties. Customer satisfaction is perhaps the most important performance measure for service quality. There are a number of quality dimensions in service quality, such as reliability, responsiveness, assurance, empathy, and tangibles. An issue of concern is ‘how can one have a unified measure of service quality across all the dimensions?' The intent of this paper is to determine if the Analytical Hierarchy Process (AHP) method could be used to derive a single quality index. AHP is a quantitative technique that structures a multi-attribute, multi-person and multi-period problem hierarchically so that solutions are facilitated. This paper presents the development of an AHP model and the derivation of a Quality Index through it. The model is used in a hypothetical case and a quality index was developed. The advantages of using such a technique are discussed.
In order to develop high quality software, software metrics have been made to assess the quality of software, and recently, many object-oriented metrics have been suggested for this purpose as well. However, research on the utilization of metrics to control software quality in a development process has been inadequate. This is due to the difficulty in assessing the significance of metrics in a software development process from the perspective of overall software quality. In this paper, we propose a method of applying metrics to a development process using the Hierarchical Software Quality Model(H-SQM) which is defined in terms of the products' special features. The method represents the H-SQM as the cause-and-effect diagram and changes the diagram to the process-analysis diagram. And it applies software quality metrics to each development stage by the process-analysis diagram. In this way, we could utilize the software quality metrics efficiently in order to improve the quality of software in the software development process.
Purpose: This study would measure the users'perceived overall quality level of A automobile Company, which has leading market power in the domestic automobile market and analyze the causal relationships in the quality value process Model to quality capability, customer value and loyalty based on that. Especially, this study would analyze the relative impacts of the users'perceived risks appearing in the quality value process model of the formation of Quality Factors(QF), Customer Value(CV), and Customer Loyalty(CL) and analyze the moderating effect of the causal relationships among the components. Methods: For an analysis of causal relationships connected to QF, CV, and CL of the customers who purchased Auto manufacturer A's automobile users, 179 users who used within 3 years were utilized as samples for the analysis. As for QF, based on the Garvin(1988), the QF of automobiles were redesigned. For a structural equation analysis of the entire research model, the PLS(S(Partial Least Square) model was utilized. Results: As a result of an analysis, R2 of CV and CL was 0.652 for CV and 0.664 for CL, which was a very stable Goodness of fit. As a result of an analysis of the hypotheses of QF and CV, automobile performance, conformance, aesthetics, serviceability, and durability. In addition, it turned out that the perceived risk had a moderating effect on convenience, service availability, and perceived quality. Conclusion: This study found that the perceived quality risk appearing among automobile users had negative effects on the quality value process model to QF, CV and CL. In contrast, there were factors not affecting the users'quality value process in spite of the perceived risk. These factors can suggest important managerial implications in that they can be utilized as Auto manufacturer A's market-dominant strengths.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.14
no.3
s.37
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pp.63-70
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2006
This study aims to development of web-based process management system for spatial data construction. For developing this system work classification of basic surveying was standardized and quality management method for spatial data was established. Production process and work classification system for basic surveying such as control point surveying using GPS, leveling, aerial photographing, digital mapping, topographic mapping, digital elevation modeling, aerial photographic DB construction and digital orthophotomap was standardized. The status of the output and quality inspection for basic surveying project were analyzed, and the elements of quality inspection and data format for the type of outputs were analyzed. Based on standardized and analyzed contents, web-based process management system was developed after database and process was designed. The process management system consisted of process management, quality control, metadata management, and system management.
Injection molding is a process widely used in various industries because of its high production speed and ease of mass production during the plastic manufacturing process, and the product is molded by injecting molten plastic into the mold at high speed and pressure. Since process conditions such as resin and mold temperature mutually affect the process and the quality of the molded product, it is difficult to accurately predict quality through mathematical or statistical methods. Recently, studies to predict the quality of injection molded products by applying artificial neural networks, which are known to be very useful for analyzing nonlinear types of problems, are actively underway. In this study, structural optimization of neural networks was conducted by applying multi-task learning techniques according to the characteristics of the input and output parameters of the artificial neural network. A structure reflecting the characteristics of each process step was applied to the input parameters, and a structure reflecting the quality characteristics of the injection molded part was applied to the output parameters using multi-tasking learning. Building an artificial neural network to predict the three qualities (mass, diameter, height) of injection-molded product under six process conditions (melt temperature, mold temperature, injection speed, packing pressure, pacing time, cooling time) and comparing its performance with the existing neural network, we observed enhancements in prediction accuracy for mass, diameter, and height by approximately 69.38%, 24.87%, and 39.87%, respectively.
Many 6-sigma innovation companies are obtaining ISO9000 series or ISO/TS16949 certifications. However, not many of them have considered the integrated management of ISO/TS16949 at the time of 6-sigma introduction. ISO/TS16949 focuses on the process of an overall company. In particular, APQP (Advanced Product Quality Planning) requires that from the beginning all the planning should have a clear quality planning business process. Each company can decide the best course of action to suit its individual needs. Lean DFSS in 6-sigma offers the concrete development steps of the product development process. And if analyses of Input, Output, Target, Process, KSF, KPI, and FMEA is done in each process and clearly defined in APQP, mutual organic and effective systems can be initially achieved.
Proceedings of the Korean Society for Quality Management Conference
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1998.11a
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pp.325-332
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1998
In the context of total quality management, customer satisfaction is a key factor of success. Customer needs have been in the past described with rather vague words. In order to lead in the competitive market, product designers must be willing to interpret and reflect customer perceptions of a product on the design. The objective of this research is to develop a systematic process capable of linking customer preferences on a product to the design of product elements or specifications. The design process consists of multivariate statistical analyses, semantic differentials, and multidimensional scaling techniques under the framework of a methodology known as quality function deployment which is frequently used to construct a quality design process. The process being established is expected to serve as an effective means to communicate between the customer and the designer through proper representational schemes of design elements.
In the context of total quality management, customer satisfaction is a key factor of success. Customer needs have been in the past described with rather vague words. In order to lead in the competitive market, product designers must be willing to interpret and reflect customer perceptions of a product on the design. The objective of this research is to develop a systematic process capable of linking customer preferences on a product to the design of product elements or specifications. The design process consists of multivariate statistical analyses, semantic differentials, and multidimensional scaling techniques under the framework of a methodology known as quality function deployment which is frequently used to construct a quality design process. The process being established is expected to serve as an effective means to communicate between the customer and the designer through proper representational schemes of design elements.
The process of producing software differs in many aspects from that of traditional manufacturing. Software is not manufactured in the classical sense. Development of software more closely resembles the development effort that goes into design new product [1-3]. In this article, we first describe the foundations of process improvement, which all processes can share. The process improvement differences between software and manufacturing process are then discussed, and a defect driven process inspection and improvement is introduced. Based on the discussion, two experiments were designed and the results of the results were collected. Through the comparison, we found that some efficient quality improvement approaches can be easily adapted in the software improvement and that the inspection efficiency is also significant.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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