Measuring performance in multi‐stage service operations: An application of cause selecting control charts
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Many multistage service operations exhibit the cascade property, where performance at one stage is statistically correlated with performance at the preceding stage. Prior research on multistage services has analyzed each process stage independently or in an additive manner. Increased emphasis on Six Sigma initiatives in services has rekindled interest in the use of control charts to monitor and control service processes. This study examines the cause selecting control chart as a methodology to monitor and identify potential problem areas in an actual cascade service process and compares the diagnostic capability of the cause selecting chart to that of a traditional Shewhart chart. A grocery store whose parent company was implementing efficient consumer response (ECR) serves as the research context. This study models the grocery store as a two‐stage cascade process and uses operating data from the store to construct a cause selecting chart and a traditional Shewhart chart for the front‐end operation. Analysis of the two charts reveals that the cause selecting chart outperforms the traditional control chart as tool for signaling unusual variation in performance at the front‐end stage. The analysis demonstrates that service managers can receive misleading or erroneous information from traditional control charts if the service process being monitored is a cascade process.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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