An imprecise goal programming approach for modeling design team's preferences in quality function deployment planning process
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Quality Function Deployment (QFD) is an approach that facilitates designing product by analyzing and projecting the Customer's Needs (CNs) in the Engineering Characteristics (ECs) of a product. The aim of QFD planning process is to determine the target levels for ECs of a product that achieve high level of overall customers' satisfaction. However, integrating design team's preferences in this preliminary stage of product design could make the design more realistic and could also avoid unfeasibility in posterior phases of the product development processes. Moreover, this process is performed within an imprecise environment, and more than one factor must be taken into account in determining targets levels of ECs; especially, the limited resources and increased market competition. This paper presents an imprecise goal programming approach to determine the best aspiration levels of ECs in QFD planning process. Based on benchmarking data of ECs, the concept of satisfaction functions will be utilized to integrate explicitly the design team's preferences and incorporate the competitive analysis of target market into the modelling and solution processes. In addition, the relationships linking CNs and ECs and the ECs to each other are integrated by functional relationships. The proposed approach will be illustrated through an example of product development of an emulsification dynamite packing machine. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,010 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle