Six Sigma methodology in automobile industry.
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.
Notice bibliographique
Résumé
In a mature industry like the Truck industry, competition is getting harder and harder. A few strong manufactures are doing there very best to cut cost in order to gain market shares from the others within the market. To be able to generate cost Savings Company must be flexible & prepare to adapt & implement new ideas. This thesis was carried out at the International Truck & Engine Corporation Garland Assembly Plant, Texas, which employs 1000 employees. The Plant Assembles Heavy duty & Severe service Trucks. The purpose of this Research is to Investigate, Study, & analyzes the existing process of steering wheel Alignment in order to give recommendations on what actions are needed for efficiently implementing six-sigma in the organization to Improve Process. The Analysis aims to reduce/eliminate customer complaints, PTD (Prior to delivery-Dealers) warranty & 0 to 90 days warranty (Customer) costs caused by Steering Wheel Alignment claims. Six-Sigma methodologies will be utilized to identify and correct the most complex problems. This product quality innovation methodology will provide a structured, disciplined, rigorous approach to process improvement consisting of five phases (DMAIC) D&barbelow; efine, M&barbelow;easure, A&barbelow;nalyze, I&barbelow;mprove, C&barbelow;ontrol where each phase is linked logically to the previous & next phase.Dept. of Industrial and Manufacturing Systems Engineering. Paper copy at Leddy Library: Theses & Major Papers - Basement, West Bldg. / Call Number: Thesis2006 .H372. Source: Masters Abstracts International, Volume: 45-01, page: 0436. Thesis (M.A.Sc.)--University of Windsor (Canada), 2006.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
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 découle