Lessons learned from development and implementation of a strategic life cycle model
Notice bibliographique
Résumé
A strategic life cycle model, coined triple "A" (adolescence, adult and aging), has been developed in 2000 at Nortel networks to drive repair outsourcing and to allocate resources freed up from outsourcing to accelerate quality growth of new products. A three-layer TOP (triple "A" - organizing people) strategy was then established to drive the implementation of the triple "A" effectively. The far-ranging impact of the triple "A" upon plant layout as well as roles and responsibilities is reviewed in this paper. For one of the pilot products, the cost avoidance due to early resolution of quality problems is estimated to be in excess of $7 million. The factors that have contributed to the success of this model are briefly discussed, and there are several key lessons learned from the implementation process. These include: a paradigm shift on the concept and value of repair, quantum improvement requires preventing "birth" defects in the design phase, synergy between various initiatives, mathematical correlation to expand the capability of the triple "A". Lastly, it is suggested that further research be done to explore the application of the model to practically all-human endeavors as a basis of continuous quality improvement. To substantiate this suggestion, the paper briefly sketches the concept of the triple "A" at several levels: vision (perspective), science (predictive), and engineering (prescriptive).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».