Development of Quality Cost Models within a Supply Chain Environment
Notice bibliographique
Résumé
Determining the quality cost is one of the best ways that can assist industrial or business organizations to know clearly the investment and return of their quality improvement efforts. The information provided by accurate quality cost calculation is also a significant tool that can assist our assessment of the effectiveness of quality management system, as well as identification of quality issues within the organization and creation of opportunities for improvement. It has been noted that there is insufficient research regarding calculating cost of quality using a standard cost elements model .There is a need for a methodology to describe and develop a quality cost model using international standard. The purpose of this research is to show the development of a quality cost model that includes all possible quality cost components such as Prevention, Appraisal and Failure (P.A.F). This research studies various quality cost models, based on reviewing and analyzing these models a generic quality cost model is developed. The proposed model can be used as a tool to calculate various quality costs. In addition, it is used to determine the most failure cost. A case study is used to validate the proposed model. In this case, the implementation shows that the model is able to identify and quantify the hidden cost related to the quality in products assembly plant. Also, it identify the potential improvement opportunities within the plant. The expected significance of this research is to develop a quality cost model that can bring a light to the status of a quality system .The analysis of the outcome will be a significant management tool that helps to identify the non-value adding activities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».