Quality improvement through export item rejection reduction using the implementation of statistical quality control (SQC) tools: a case study
Notice bibliographique
Résumé
Garment sector is one of the industrial sectors in Ethiopia. In this sector the final products are always with defect(s) which reduces attraction from customers and economic benefit from the business. With this intention, quality enhancement of shirt products through defect(s) rejection reduction using SQC tools was a vital task of this research. The study applied Pareto Analysis and Cause-and-effect diagrams for detailed examination of top defects. From the Pareto-analysis six top defect types; cuff assembly seam slip out, sleeve hemming, button slip out, side seam puckering, button missed, and placket seam out have been identified. These defects contributed 81.68% of all defects happening in the case company. Then root-cause analyses for these top defect types have been done and solutions have been suggested to overcome causes to reduce rejected shirts. Finally, the suggested solutions have been practically implemented through the organized implementation team from different departments of the case company including the researcher. This has given remarkable results of almost 67.3%, 2222 shirts, of export rejected shirts have been saved. These saved shirts have been exported additionally to the international market in line with the defect free products of that month and increased the income of the case company by 444,400 ETB to 555,500 ETB per month.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».