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 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 | 0,008 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».