KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Endüstri Mühendisliği / 2019 / Cilt: 30 - Sayı: 3

KARAR DESTEK SİSTEMİ TABANLI BİR KALİTE EVİ İÇİN ORANSAL BİR ÖLÇEK ÖNERİSİ

Yeliz BURUK ŞAHİN
Ezgi AKTAR DEMİRTAŞ
Sayfa
173–186
Yayın Tarihi
2019-12-15
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Klasik ve yeni önerilen oransal ölçek ile gerçekleştirilen çalışma sonucunda, kabinet sektöründeki bir firma için, en çok önem verilmesi gereken müşteri ihtiyaçlarının ve odaklanılması gereken teknik gereksinimlerin neler olduğu belirlenmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Kalite Fonksiyon Yayılımı, müşteri taleplerine göre işletmenin mevcut veya yeni ürün/hizmet tasarımının en etkin biçimde gerçekleştirilmesini sağlayan bir yaklaşımdır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Yapılan çalışmada kullanımı nispeten yeni olan oransal bir ölçek kullanılarak Karar Destek Sistemi tabanlı bir kalite evi geliştirilmiş, imalat sektöründe faaliyet gösteren bir firmada uygulanmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:Klasik ve yeni önerilen oransal ölçek ile gerçekleştirilen çalışma sonucunda, kabinet sektöründeki bir firma için, en çok önem verilmesi gereken müşteri ihtiyaçlarının ve odaklanılması gereken teknik gereksinimlerin neler olduğu belirlenmiştir.
🔬Tür:Uygulamalı Anket & Alan Araştırması
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:kalite fonksiyon yayılımı · kalite evi · karar destek sistemi

Özet

Kalite Fonksiyon Yayılımı, müşteri taleplerine göre işletmenin mevcut veya yeni ürün/hizmet tasarımının en etkin biçimde gerçekleştirilmesini sağlayan bir yaklaşımdır. Yöneticiler, şirketlerinin sürdürülebilirliği için müşterilerin değişen taleplerini hızlı ve kaliteli bir şekilde karşılamak zorundadırlar. Yapılan çalışmada kullanımı nispeten yeni olan oransal bir ölçek kullanılarak Karar Destek Sistemi tabanlı bir kalite evi geliştirilmiş, imalat sektöründe faaliyet gösteren bir firmada uygulanmıştır. Amaç, Karar Destek Sistemi yardımıyla bu süreci yöneten karar verici konumundaki ekibin hızlı cevaplar üretebilmesine yardımcı olmaktır. Klasik ve yeni önerilen oransal ölçek ile gerçekleştirilen çalışma sonucunda, kabinet sektöründeki bir firma için, en çok önem verilmesi gereken müşteri ihtiyaçlarının ve odaklanılması gereken teknik gereksinimlerin neler olduğu belirlenmiştir. Her iki yöntemle elde edilen sonuçlar karşılaştırılıp yorumlanarak firma yetkilileri ile paylaşılmıştır.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

ŞAHİN, Y. B., DEMİRTAŞ, E. A. (2019). KARAR DESTEK SİSTEMİ TABANLI BİR KALİTE EVİ İÇİN ORANSAL BİR ÖLÇEK ÖNERİSİ. Endüstri Mühendisliği, Cilt: 30 - Sayı: 3, 173–186. https://ajindex.com/articles/70671

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (11)

  1. Akao, Y., & Mazur, G. H. (2003). The leading edge in QFD: Past, present, and future. International Journal of Quality and Reliability Management, 20 (1), 20-35. doi: https://doi.org/10.1108/02656710310453791
  2. Aiello, G., Giovino, I., Vallone, M., Catania, P., & Argento, A. (2018). A decision support system based on multisensor data fusion for sustainable greenhouse management. Journal of Cleaner Production, 172, 4057-4065. doi: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2017.02.197
  3. Akdağ, H. C., Tarım, M., Lonıal, S., & Yatkın A. (2013). QFD application using SERVQUAL for private hospitals: A case study. Ladership in Health Services, 26 (3), 175-183. doi: https://doi.org/10.1108/LHS-02-2013-0007
  4. Aktepe, A., Ersöz, S., Hayat, Y., Orhan, G., Can, C., & Çifci, S. (2011). Kalite Fonksiyon Yayılımı (KFY)’de Servqual Analizi ve Bulanık Analitik Hiyerarşi Prosesi (BAHP) Yöntemlerinin Bütünleşik Kullanımı: Bir Üniversite Hastanesinde Uygulama, XI. Üretim Araştırmaları Sempozyumu, 23-24
  5. Haziran, İstanbul.
  6. Almannai, B., Greenough, R., & Kay, J. (2008). A decision support tool based on QFD and FMEA for the selection of manufacturing automation technologies. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 24(4), 501-507. doi: https://doi.org/10.1016/j.rcim.2007.07.002
  7. Chan, S. L., & Ip, W. H. (2011). A dynamic decision support system to predict the value of customer for new product development. Decision Support Systems, 52(1), 178-188. doi: https://doi.org/10.1016/j.dss.2011.07.002
  8. Conrow, E. H. (2009). Estimating Technology Readiness Level Coefficients, AIAA SPACE 2009 Conference & Exposition, 14 - 17 September, Pasadena, California. Çetinyokuş, T. ve Gökçen, H. (2002). Borsada teknik göstergelerle analiz için bir Karar Destek Sistemi. Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, 17(1), 43-58.
  9. Dat, L. Q., Phuong, T. T., Kao, H. P., Chou, S. Y., & Van Nghia, P. (2015). A new integrated fuzzy QFD approach for market segments evaluation and selection. Applied Mathematical Modelling, 39(13), 3653-3665. doi: https://doi.org/10.1016/j.apm.2014.11.051
  10. Delice, E. K., & Güngör, Z. (2013). Determining design requirements in QFD using fuzzy mixed-integer goal programming: application of a decision support system. International Journal of Production Research, 51(21), 6378-6396. doi: https://doi.org/10.1080/00207543.2013.803625
  11. Demirtaş, E. A. & Köksal, G. (2018). Sağlık Hizmet Kalitesinin Servqual Temelli Kalite Evi İle Değerlendirilmesinde Yeni Bir Yaklaşım, Verimlilik Dergi