Utilizing QFD model to determine quality characteristics of the products and priority needs of customers in the medical industry products (Case Study: Plasma seat product in mashhad`s Sahateb medical equipment company)
Notice bibliographique
Résumé
Quality Function Deployment (QFD) as one of the quality engineering methods; originates from market study and product or service customers identification, where by determining their needs; tries to involve them in all stages of product or service development.This study uses QFD method to apply customers' criteria in production of Coach Plasma in Mashhad`s Sahateb Company.Coach Plasma is used for healthy bloodletting.The proposed study of this paper designed and distributed a questionnaire, which includes identification & determination of customers' needs and investigation of their satisfaction of manufactured products, while looking for technical and engineering characteristics related to their needs.The Coach Plasma costumers are categorized into two groups of local and external customers.Data collection was done based on available documents, experts opinions, structured interview with managers and questionnaire.Customers' needs were studied in QFD teams.Collecting essential information such as needs importance degree and competitive benchmarking of customer`s needs, the weight of each need has been evaluated.In this research, House of Quality was used from first matrix of QFD leading to estimation of engineering & technical characteristics in order to enter to the quality deployment matrix.Take a look at obtained results, we could mention the role of each of these external factors in satisfaction of Sahateb Company customers and technical characteristics of the company in providing these factors and the prioritization of the customer's needs.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».