Study of Cost of Quality Behavior in Manufacturing Supply Chain Based on the Quality Maturity Status
Notice bibliographique
Résumé
Measuring Cost of Quality (COQ) seems to be a critical factor for organizations in order to keep or grow their market share. However, until now the COQ has been measured almost exclusively only internally, i.e. within a company, while the role of a supply chain in delivering quality product to end users has been ignored. In this paper we argue that all the entities within supply chain affect the quality of a product or a service and their quality related activities should thus be inevitably considered. The objective of this research is to develop a mathematical model to estimate COQ as key performance measurement within manufacturing supply chain while considering quality Excellency status. Using classic PAF (Prevention-Appraisal-Failure) model classification to develop mathematical model and its integration with significant variables in supply chain entities are the key methodology in this work. Perceived quality is assumed as an appropriate definition of quality in manufacturing supply chain. Moreover, proposed model is examined against real time quality cost data of manufacturing supply chain in two intervals, first at quality immaturity period and then at quality maturity period. Statistical tools are used to validate the model and compare its behaviour in the two intervals. The results are then analyzed and discussed, and possible future works are presented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».