[경영공학] Robust QFD의 Framework와 사례 분석

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소개글
[경영공학] Robust QFD의 Framework와 사례 분석에 대한 자료입니다.
목차
[Special Issue] Robust QFD ; framework와 사례연구

1. Introduction

2. 전통적인 QFD framework

3. QFD에서의 불확실성과 변화성

4. 강건 QFD 프레임워크

5. CASE STUDY: ADSL QFD STUDY

6. 결과 및 토의


본문내용
4. 강건 QFD 프레임워크

현존하는 과업을 극복하고 문제를 해결하기 위해서는 강건 QFD가 필요하다. 제안된 프레임워크는 네 가지의 중요한 절차들로 이루어져 있다. 첫 번째 세 단계의 경우는 전통적인 QFD에서도 중요한 과업이다. 차이점이 있다면 불확실성을 고려하고, 그것에 의한 영향을 의사결정에 반영한다는 것이다. 네 번째 단계에서는 기존의 QFD에서는 없었던 과정으로 QFD 결정의 타당성을 강화하고 평가는 것이다. 네 단계에서의 주요한 과업들은 다음에 제시되어 있다. 간결하게 하기 위해, 불확실성은 CA 중요도한 허락하고, 변동성은 오직 ECI 값만 고려한다고 가정한다.

Step 1 : 불확실성 모델링

이 단계에서는 불확실성을 정량화 방법을 통해 평가하고 파악한다. 좀 더 자세히 말하면, CA 중요도가 랜덤 변수()로 간주된다. 따라서 가 전통적인 QFD에서 고정 값이었다면 여기서는 분포 값을 가지게 된다. 의 분포는 최초 값이 주어진다면 평가가 가능하다. 하지만, 일 항 분포나 정규분포와 같이 일반적인 분포에서는 분석가의 의견에 기초하여 평가한다.

Step 2 : 변동성 기원

이 단계는 QFD의 대표적인 출력 값인 ECI의 변동에 기인한다. ECI의 값은 방정식 (1)에 의해 계산된다. 전통적 QFD에서 와 일정한 것으로 가정했다. 하지만, 현재의 모델에서 는 랜덤 변수이며, 따라서 역시 또 다른 랜덤 변수가 된다. 일반적으로 의 분포는 분석적으로 인식하기 힘들다. 시뮬레이션 접근을 통해 경험적으로 분포를 찾아 낼 수 있다.

Step 3 : EC 우선순위

이 단계는 Step 2에서 발생한 의 분포를 기반으로 하여 EC를 우선순위화 한다. 우선순위화 하는 방법은 가 어떠한 분포 형태를 가지고 있느냐에 따라 다양하다. parametric or non-parametric tests, stochastic dominance와 linear partial ordering이 가능한 대안들이다.

Step 4 : 강건 평가 및 향상

Step 3의 단계는 결정적이지 않으므로 항상 오류의 가능성을 포함하고 있다. 따라서, 우선순위 결정과정의
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