Nowadays, crowdfunding presents a promising development. This research focuses on the influence of platform strategy and market response on the success of crowdfunding from the perspective of the elaboration likelihood model (ELM) theory. Detailed product specifications, crowdfunding difficulty coefficient, vivid advertising video such as introduction and music, and recommendations from relevant figures are all used to depict platform strategy. Meanwhile, we use the number of lovers, followers, comments and 1 RMB backers to measure the level of market response. And thus, we model the impact of platform strategy and market response on crowdfunding success with empirical studies based on 400 samples of observed value. We found firstly that there exist significant positive relations between the total amount of funds pledged and detailed product specification, vivid advertising video, recommendations from relevant figures and the number of 1 RMB backers. Secondly, the crowdfunding difficulty of projects affects negatively, and significantly, the total amount of funds pledged. Thirdly, the influence of the number of lovers and followers on funds pledged is not significant.
지속적인 이커머스 시장의 성장으로 풀필먼트센터가 처리해야 하는 주문량은 증가하였고, 다양한 고객 요구사항은 주문 처리의 복잡성을 높이고 있다. 이러한 추세와 함께 최근 인건비 증가로 인해 풀필먼트센터의 운영 효율성이 기업 경영 관점에서 더욱 중요해지고 있다. 본 연구는 풀필먼트센터의 출고 프로세스 중 포장 작업 영역에 적용 가능한 박스 추천을 중심으로 연구를 수행하였다. 박스 추천을 하기 위해 과거 실적 데이터를 기계학습 모형의 학습 데이터로 사용하였다. 상품 정보, 주문 정보, 포장 정보, 배송 정보 4가지 종류의 데이터를 전처리, 변수 가공 과정을 거쳐 기계학습 모델에 적용하였다. 입력 벡터로는 상품 규격 정보에 해당하는 width, length, height 3가지 특성을 사용하였으며, 상품의 실수 정보를 구간별 정수체계로 변환하는 변수 가공 과정을 통해 입력 벡터의 특성을 추출하였다. 기계학습 모형별 성능을 비교한 결과 GradientBoosting 모델을 적용하였을 경우 21개의 구간으로 상품 규격 정보를 정수로 변환하였을 때 95.2%로 가장 높은 정확도로 예측을 수행함을 확인하였다. 본 연구는 풀필먼트센터에서 잘못된 박스 선택으로 인해 발생하는 물류비용의 증가와 박스 포장 소요 시간의 비효율을 줄이기 위한 방안으로 기계학습 모형을 제시하며, 상품 규격 정보의 특성을 효과적으로 추출하기 위한 변수 가공 처리 방식을 제안한다.
This paper aims to propose a new steps of hypothesis testing using analysis process and improvement process in the six sigma DMAIC. The six sigma implementation models proposed in this paper consist of six steps. The first step is to establish a research hypothesis by specification directionality and FBP(Falsibility By Popper). The second step is to translate the research hypothesis such as RHAT(Research Hypothesis Absent Type) and RHPT(Research Hypothesis Present Type) into statistical hypothesis such as $H_0$(Null Hypothesis) and $H_1$(Alternative Hypothesis). The third step is to implement statistical hypothesis testing by PBC(Proof By Contradiction) and proper sample size. The fourth step is to interpret the result of statistical hypothesis test. The fifth step is to establish the best conditions of product and process conditions by experimental optimization and interval estimation. The sixth step is to draw a conclusion by considering practical significance and statistical significance. Important for both quality practitioners and academicians, case analysis on six sigma projects with implementation guidelines are provided.
소프트웨어 프로덕트 라인을 구축하고자 할 때,첫 단계 활동은 도메인 분석을 통해 요구사항 들에서 가변성을 식별하는 것이고, 다음 단계는 일련의 관련된 프로덕트들의 전체적인 구조를 나타내는 도 메인 아키텍처를 개발하는 것이다 도메인 아키텍처는 소프트웨어 프로덕트 라인에 포함되어 있는 프로덕트들의 공통성과 가변성을 기술함으로써 프로덕트 라인의 핵심자산이 된다. 핵심자산의 가변성은 개발 프로세스가 진행됨에 따라 식별될 수 있는 가변 요소의 종류와 상세화 수준이 달라지기 때문에 아키텍처 수준에서 식별될 수 있는 가변성을 정의하고 이를 체계적으로 식별하여 아키텍처 모델에 명시적으로 표현하는 것이 중요하다. 아키텍처 수준에서 고려해야 하는 가변성은 아키텍처 구성 요소들에서 발생하는 가변성 뿐만 아니라 이들의 구성(configuration) 관계를 나타내는 모텔에서 나타나는 가변성들까지 고려해야 하기 때문에, 이들 사이의 복잡한 관계를 이해하고 표현하는 것은 매우 힘든 일이며 이에 대한 기존 연구가 부족한 실정이다. 본 논문에서는 공통성과 가변성이 명시적으로 고려되는 프로덕트 라인의 핵심 자산으로서 도메인 아키텍처를 개발하는 방법을 제시한다. 이를 위해, 최근 Object Management Group(OMG)에서 채택한 재사용 자산 병세(Reusable Asset Specification; RAS) 모델을 확장하여 공통성과 가변성 개념이 명확히 정의된 도메인 아키텍처 메타모델을 제시한다. 제시되는 메타모델에는 아키텍처의 구성요소들이 정의되어 있으며, 각 구성요소와 모텔에서 식별 될 수 있는 가변성이 상세화 수준에 따라 두 가지 형태로 구분되어 제시되어 있다. 또한 본 메타모델을 기반으로 특정 도메인에 대한 아키텍처에 가변성이 명시적으로 표현되는 방법을 보인다.
The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.232-235
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2015
Defect data contains experiential knowledge about specific work conditions. And the number of projects performed by a company is too limited for an individual to experience the various defects under the current complex construction environment. Therefore, in order to manage and prevent a reoccurrence of defects, a proper data feedback mechanism is required. However, most defect data are stored in unstructured ways, resulting in the fundamental problem of data utilization. In this paper, a new framework is proposed by using linked data technologies to improve defect data utilization. The target of this framework is to convert defect data to the ontology-based linked data format for sharing defect data from different data sources. To demonstrate it, some technical solutions are implemented by using real cases. The proposed approach can reduce data search time and improve the accuracy of search results as well. Moreover, the proposed approach can be applied to other domains that need to refer to external sources such as safety, specification, product, and regulation.
This paper is an exploratory study on the success factors of Defence Quality Management System (DQMS) which is the certification system granted by the military for improving the quality of munitions. DQMS is established by adding military requirements to the ISO standard, thus, we especially focus on the additional requirements to figure out success key factors of DQMS certification. The 51 additional requirements of Korean Defense Specification (KDS) are empirically investigated from 67 companies that acquired DQMS certification. Firstly, we conduct an independent t-tests on 51 additional requirements of KDS 0050-900-3 to determine if there is a difference between an easily certified company and a hard-to-certify company, and obtain 8 requirements such as 'Internal propagation of performance', 'Preparation of documented work instructions', 'Work instructions in the workplace', 'Documentation of equipment management', 'Inventory management', 'Packaging and identification', 'Guarantee of access to internal audit result for customers', 'Notification to the customer for improper product.' Secondly, we carry out an factor analysis to the 51 additional requirements for classification, and figure out that 4 requirements among the 8 requirements above mentioned are grouped together in the same factor. The 4 requirements are 'Preparation of documented work instructions', 'Work instructions in the workplace', 'Packaging and identification', and 'Guarantee of access to internal audit result for customers.' The result of this paper will provide useful information to the company preparing for DQMS.
Purpose: The purpose of this study is to propose adoption of QFD and Stage-gate in order to analyze the quality of korea defense system. Methods: Drawing change data of initial production phase in korea defense system were anlayzed and a practical method was proposed. Results: The results of this study are as follows; Off line Quality Control should be introduced in development phase. Specially, in case of defense system, the best method is QFD(Quality Function Deployment) and Stage-gate process. At first, QFD 1 step defines product planning from VOC(Voice Of Customer), QFD 2 step specifies part planning from product planning, QFD 3 step defines process planning from part planning, QFD 4 step defines production planning from previous process planning. Secondly, Stage-gate process is adopted. This study is proposed 5 stage-gate in case of korea defense development. Gate 1 is located after SFR(System Function Review), Gate 2 is located after PDR(Preliminary Design Review), Gate 3 is located after CDR(Critical Design Review), Gate 4 is located after TRR(Test Readiness Review) and Gate 5 is located before specification documentation submission. Conclusion: Off line QC(Quality Control) in development phase is necessary prior to on line QC(Quality Control) in p roduction phase. For the purpose of off line quality control, QFD(Quality Function Deployment) and Stage-gate process can be adopted.
건설 프로젝트 수행에서 설계정보는 실제 건축물에 대한 정확한 정보가 반영된 체계적인 모델로 구축하여 프로젝트 전 단계에서 적용할 수 있어야 한다. 하지만 3차원 기반의 도면과 관련 문서에 대한 파일 관리 위주의 시스템은 발주자 및 설계자의 의도를 명확하게 표현하고 전달하기 어려울 뿐만 아니라 단순기능위주, 방대자료의 정리 부족, 축적된 정보와 실행정보의 공유 및 교환이 미비한 수준이다. 반면, 제반 환경의 변화와 기술의 발전 속도는 관련 사용자들이 적응하기 어려울 정도로 급변하고 있다. CAD 기술의 발전은 기존의 2차원 도면 위주에서 3차원 모델기능의 확대와 발전으로 많은 설계정보를 CAD를 통해 표현하고 기타 관련정보와 연계할 수 있는 CAD시스템들이 등장하고 있다. 그러나 아직까지 현시점에서 설계관련 모든 정보를 3차원 모델을 통해 나타내는 것은 매우 어려우며 많은 시간과 비용을 필요로 하고 있다. 따라서 본 연구에서는 기존 3차원 도면 및 시방서 위주의 시스템에서 3차원 모델기반의 설계정보관리 시스템으로의 전환기 시점에 초점을 두고 3차원 모델기반 시스템으로의 완전한 전환이 아닌 3차원과 3차원 기반 시스템의 공존을 통한 전환에 그 초점을 두고 있다. 다시 말해 2차원 도면과 3차원 모델의 통합을 통한 혼합된 형태의 2차원 및 3차원 설계정보관리시스템의 모델을 제시하고자 하며, 이를 통해 객체기반 설계 및 시방서 정보 통합관리시스템을 개발하는 것이 본 연구의 목적이다. 본 연구에서는 3차원 도면 및 시방서 정보를 통합하여 3차원 객체 기반의 설계정보로 표현하기 어려운 부분을 보완하고, 3차원 정보를 효과적으로 활용할 수 있도록 관련 업무를 분석하고, 관리 모델을 구축하여, 이를 기반으로 한 설계도면 및 시방서 통합관리 시스템을 구축하였다.
Robust design of products or processes is a way to produce products or processes with less variability on condition that the product specification is met, so that the ratio of nonconforming products can be as minimized as possible. In such models as robust parameter design(RPD) originated by Taguchi and response surface methodology(RSM), the variances of noise variables are assumed to be measurable. However, there are circumstances in which the experimenters are unable to measure noise variables or perhaps are not aware of what the noise variables are. In this paper, it is demonstrated through an example that Taguchi's RPD approach can be conducted within the framework of the analysis of variability, with a view to a comparison of the two methods.
In modern manufacturing, a product consists of many components created by different processes. Variations in the individual component dimensions and in the processes may result in unacceptable final assemblies. Thus, engineers have increased pressure to properly set tolerance specifications for individual components and to control manufacturing processes. When a proper variation stack-up analysis is not performed for all of the components in a functional system, all component parts can be within specifications, but the final assembly may not be functional. Thus, in order to improve the performance of the final assembly, a proper variation stack-up analysis is essential for specifying dimensional tolerances and process control. This research provides a detailed case example of the use of variation stack-up analysis using a Monte Carlo simulation method to improve the defect rate of a complex process, which is the commutator brush track undercut process of an armature assembly of a small motor. Variations in individual component dimensions and process mean shifts cause high defect rate, Since some dimensional characteristics have non-normal distributions and the stack-up function is non-linear, the Monte Carlo simulation method is used.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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