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Enregistrement W1987593749 · doi:10.1080/14783363.2014.972626

Quality management in heavy duty manufacturing industry: TQM vs. Six Sigma

2014· article· en· W1987593749 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

RevueTotal Quality Management & Business Excellence · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueQuality and Supply Management
Établissements canadiensBombardier (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTotal quality managementSix SigmaBusinessQuality (philosophy)Process managementQuality managementKaizenDutyOperations managementLean manufacturingEngineeringMarketingPolitical scienceManagement system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

‘Is TQM a management fad?’ This question has been extensively documented in the quality management literature, and is tackled in this research through a critical literature review on the area. The ‘TQM vs. Six Sigma' debate, which has also been a fundamental challenge in this research field, is addressed by a thematic and chronological review of the peer papers. To evaluate this challenge in practice, a primary research in heavy duty machinery production industry has been conducted using a case-study on J C Bamford Excavators Ltd, the largest European construction machinery producer. The result highlights the fact that TQM is a natural foundation upon which to build Six Sigma; and not surprisingly the quality yield in a TQM approach complemented by Six Sigma is far higher and more stable than when TQM with no Six-Sigma focus is put in place, thus presenting the overall finding that TQM and Six Sigma are complements, not substitutes. The study concludes with an overview on quality management approaches in the heavy duty manufacturing industry to highlight the way forward.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,754
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,242 · 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