Product (coal) design using Quality Function Deployment with new decision approach for an open pit coal mine

• Autorzy: Aykul H. , Tas M.

Warianty tytułu

PL

Projektowanie produkcji w kopalni odkrywkowej w oparciu o funkcję jakości jako wspomaganie procesu decyzyjnego

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Quality Function Deployment (QFD) is a quality technique used to translate customers' needs and their expectations in to products or services. This study aimed to adapt the Quality Function Deployment Approach to the coal mining process for application to Bursa Lignite Enterprise (BLE). First, the definition and benefits of QFD were considered, and the process of QFD discussed in detail. In the application stage, expectations of BLE's customers with regard to market coal for domestic use were first determined by conducting 113 public surveys. Later, a product planning matrix (quality house) was constituted with the help of information and data gathered from these surveys and some technical evaluations. At this stage, the customer information part of the quality house was formed by collecting data such as customer needs, importance to customer, complaints and competitive satisfaction performance. Second, the technical information part of the house was formed by converting customer needs to technical responses, determining the relations between customer needs and technical responses and adding the other technical definitions. This matrix was then analyzed and interpreted. Finally, the most critical customer needs in terms of optimizing the requirements of the customer and BLE conditions was found to be "coal without stone". Therefore, BLE should respond with an improvement in the ratio of stone to coal to satisfy the customer's need for market coal.

PL

W warunkach gospodarki rynkowej wymagania konsumentów stają się ważnym czynnikiem i firmy górnicze muszą na te oczekiwania reagować w krótkim czasie, aby wzmocnić swą pozycję na konkurencyjnym rynku. Dlatego tez kluczowym zagadnieniem staje się sposób przedstawiania oczekiwań klientów w zakresie produktów i usług. Wykorzystanie funkcji jakości QFD (Quality Function Deployment) jest techniką umożliwiającą uwzględnienie oczekiwań i wymagań klientów w zakresie produktów i usług. W pracy tej podjęto próbę zastosowania funkcji jakości do procesów zachodzących w górnictwie. Jako przykład wybrano kopalnię Bursa Lignite Enterprise. Na początku zdefiniowano funkcję jakości i korzyści płynące z zastosowania metody, następnie szczegółowo przedstawiono procedurę stosowania podejścia QFD. Na etapie aplikacji opisano zakład Bursa Lignite Enterprise (BLE), omówiono szczegółowo wymagania i oczekiwania konsumentów w zakresie dostarczanego węgla w oparciu o wyniki 113 badań opinii publicznej, 63 spośród respondentów należało do klientów BLE, 38 to klienci GLE, zaś pozostali to klienci innych firm. Następnie opracowano macierz planowania produktu, schemat "domku jakości" (Rys. 7) w oparciu o informacje i dane zebrane podczas badania oraz na podstawie ocen technicznych. Na tym etapie informacja od klientów uwzględniona na rys 6 została oparta na zebranych danych odnośnie potrzeb i oczekiwań klientów, kwestii ważności poszczególnych kwestii dla konsumentów, zażaleń i uwag o jakości usług konkurencji. Ponadto, informacje techniczne umieszczone na schemacie uzyskano poprzez odpowiednie przekształcenie informacji od klientów, w celu określenia związków pomiędzy potrzebami konsumentów a warunkami technicznymi, dodano także definicje innych pojęć technicznych: korelacji, punktów wyjściowych dla przeprowadzania porównań, wielkości docelowych, wagi kolumn, zagadnień organizacyjnych, doświadczenia terenowego, zagadnień prawnych i technicznych. W etapie końcowym dokonano analizy macierzy a wyniki analizy zostały odpowiednio zinterpretowane. Na tym etapie wyłoniono grupę klientów uprzywilejowanych i ich potrzeby zostały zidentyfikowane i umieszczone w "kolejce pierwszeństwa". Zagadnienia techniczne związane z zaspokojeniem potrzeb klientów uprzywilejowanych zostały określone poprzez uwzględnienie całości macierzy. Procedurę optymalizacyjna przeprowadzono przy pomocy opracowanych formuł CNP, MTR. W pierwszej formule obliczono punkt potrzeb klienta (CNP) dla każdego z klientów a uzyskane wyniki zamieszczono w kolumnie decyzyjnej na schemacie. W oparciu o drugi wzór (MTR) określono kolejność warunków technicznych poprzez określenie punktów odpowiedzi na wymogi techniczne. We wzorze na CNP uwzględniono kolumnę współczynników wagowych, wiersze współczynników wagowych, współczynniki opisujące kwestie techniczne firmy (FTSC), całkowitą liczbę par zapotrzebowanie-pozytywny wynik, które wyrażają dodatkowo parametry określające zapotrzebowanie ze strony klientów. Parametry ograniczające to: współczynnik trudności technicznych, liczbę negatywnych dopasowań potrzeb klientów do odpowiedzi firmy. Dla obliczania MTR określono kolumnę współczynników wag, zagadnień technicznych, stopień dopasowania pozytywnego, trudności techniczne. Procedurę określania kolejności realizacji zamówień określono na podstawie wstępnie ustalonej "kolejki pierwszeństwa" klientów, drugim decydującym parametrem była wartość wskaźnika MTR. Wyniki obliczeń wskazują, że głównym wymogiem najważniejszych klientów i warunkiem odbierania dostaw od BLE było dostarczanie węgla wolnego od zanieczyszczeń (87.9%). Potrzeby pozostałych klientów określić można jako: węgiel czysty, ekologiczny (25.97%); węgiel wysokoenergetyczny (12.88%); węgiel łatwo dostarczany (3.38%); węgiel spalany efektywnie (3.04%). Wskaźniki, które w pierwszym rzędzie wymagają poprawy określono następująco: współczynnik zawartości skał płonnych, stabilność procesu, zawartość popiołów, zawartość siarki, niska wartość opałowa, wilgotność, wartość energetyczna, rozmiar cząstek. Jak widać na podstawie rys. 5, najbardziej krytyczni konsumenci BLE wymagali "węgla bez zawartości kamieni"; co wymagało udoskonalenia warunków technicznych dla zmniejszenia udziału kamieni w węglu dostarczanym na rynek w celu zaspokojenia potrzeb klienta.

Słowa kluczowe

EN

quality; quality function deployment; QFD and Mining; Quality House

PL

jakość; funkcja jakości QFD; górnictwo; schemat jakości

• Wydawca: Instytut Mechaniki Górotworu PAN
• Czasopismo: Archives of Mining Sciences
• Rocznik: 2009
• Tom: Vol. 54, no 2
• Strony: 285--300
• Opis fizyczny: Bibliogr. 14 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Aykul H.

autor

Tas M.

• Dumlupinar University, Mining Engineering Department, Kutahya, Turkey

Bibliografia

• Akbaba A., 2000. QFD method and application in service sector. Dokuz Eylul University, Journal of Institute of Social Science, Volume 2, Issue 3, İzmir. (In Turkish).
• Akın B., 1996. Statistical process control techniques in enterprises at ISO 9000 application. Bilim Teknik Press, İstanbul.
• Benner M., Linnemann A.R., Jongen W.M.F., Folstar P., 2003. Quality Function Deployment (QFD): can it be used to develop food products? Food Quality and Preference, June, Vol.14, Issue 4, 2002, p327-p339.
• Chen L.H., Ko W.C., 2007. Fuzzy linear programming models for new product design using QFD with FMEA. Applied Mathematical Modeling, In Press, Available online 4 December.
• Cohen L., 1995. Quality Function Deployment: How to make QFD work for you. Enginering Process Improvement Series, Addision-Wesley publishing Company, New York, NY, USA.
• Day R.G., 1998. Quality Function Deployment, Integrating one firm with firm’s customer. ASQC Quality Press, Milwaukee, Wisconsin, Translation: International Translation Service Company, First press, İstanbul. (In Turkish).
• Ediz G., Korkmaz M., Bentli T., 1998. Proceedings of the conference on the causes of air pollution in Kütahya and possible solutions: The causes of air pollution-Effect of coal usage on air pollution. Panel on natural gas necessity for Kütahya, organized by Dumlupınar University, Ed: Goktay Ediz, Kütahya.
• Govers C.P.M., 2001. QFD not just a tool but a way of quality management. International Journal of Production Economics, Volume 69, Issue 2, Pages 151-159.
• Hauser J.R., Clausing D., 1988. The house of quality: Design is a team effort, but how to marketing and engineering talks each other. The Harvard Business Review, May-June, No:3, pp 63-73.
• Lee Y.C., Sheu L.C., Tsou Y.G., 2007. Quality function deployment implementation based on Fuzzy Kano model: An application in PLM system. Computers & Industrial Engineering, In Press, Available online 7 December.
• Raharjo H., Brombacher A.C., Xie M., 2008. Dealing with subjectivity in early product design phase: a systematic approach to exploit Quality Function Deployment potentials. Computers & Industrial Engineering, Received 12 July 2007; accepted 14 December 2007, Available online 28 January 2008.
• TCE (Turkish Coal Enterprises)-MLE (Directorate of Marmara Lignite Enterprise)., 1987. Bursa Orhaneli Region production revision project with 1.120.000 ton/year capacity, Ankara.
• TEPTC (General Directorate of Turkey Electricity Production-Transmittal Company), 1997. Orhaneli thermal power plant flue gas desulphurization plant, Ankara.
• Yamane T., 2001. Basic sampling methods. Gazi University, Faculty of Science and Literature Department of statistics, Translation: Esin A., Aydın C., Bakır M.A., Gurbusel E., İstanbul.