MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1972462572 · doi:10.1504/ijqet.2009.031130

Kano-based Six Sigma utilising quality function deployment

2009· article· en· W1972462572 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Quality Engineering and Technology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueQuality Function Deployment in Product Design
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSix SigmaQuality function deploymentSoftware deploymentQuality (philosophy)Function (biology)SigmaEngineeringReliability engineeringComputer scienceOperations managementPhysicsSoftware engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For any company, the continuous and timely development of new products, which include creative features expected to satisfy customers, is essential to stay competitive. Currently, companies are not only aiming at satisfying customers, but also at delighting them. In fact, some companies aim at customers' loyalty, such that they only buy and recommend their products. Thus, it is important to attain a comprehensive understanding of the dynamic requirements of customers. One of the key models used to achieve that is Kano model. It strengthens Six Sigma and enhances customer satisfaction. Six Sigma is used to reduce variability. This leads to an almost defect-free level which is the focus of the design for Six Sigma (DFSS) approach in building quality upstream. This level can be essential to customers but may not always be economic. Therefore, it is important to understand customer needs and the company's own capabilities. In this paper, an integrated approach to product development is proposed using a Kano-based Six Sigma, which utilises Six Sigma structure and quality function deployment (QFD). This approach will contribute to the innovation of new and existing products or services.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,505
Score d'incertitude au seuil0,750

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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