Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: weighted sum model

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Approach to predict product quality considering current customers’ expectations

Siwiec Dominika, Pacana Andrzej, Bednárová Lucia

Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska

2022

z. 155

461--472

Purpose: The purpose was to develop an approach to predict product quality considering current customers' expectations. Design/methodology/approach: The approach includes integrated techniques, i.e.: SMART(-ER) method, a questionnaire with the Likert scale, brainstorming (B&M), WSM method, and Naïve Bayes Classifier. This approach refers to obtaining customers' expectations for satisfaction from the current quality of products and the importance of these criteria. Based on the satisfaction of customers, the quality of the product was estimated and classified. Then, the quality of the product was predicted for current customers. Findings: It was shown that it is possible to predict product quality based on current customer expectations, and so based on the current existing product. Research limitations/implications: The proposed approach does not include the possibilities of determining the expected quality of the product. The approach focuses on predicting customers' satisfaction with the current quality of the product. Therefore, if there is a need for improvement actions, further analyzes should be carried out to determine which criteria should be modified and how. Practical implications: The presented approach can be used for any product. Therefore, it is a useful tool for any kind of organization, which strives to meet customer satisfaction. Despite the possibility to predict the quality of the product, the proposed approach can indicate at an early stage to the organization that it is necessary to make improvement actions. Social implications: It is possible to reduce the waste of resources by predicting that improvement actions are necessary. Moreover, the approach supports an entity (e.g., expert, enterprise, interested parties) in predicting current customers' satisfaction. Originality/value: Originality is predicting product quality based on current customers' expectations. A new combination of quality management techniques, decision support, and machine learning was implemented.

Comparison of multiple-criteria decision-making methods - results of a simulation study

Adamczak M., Domański R., Wagener N.

LogForum

2016

Vol. 12, no. 4

237--246

Background: Today, both researchers and practitioners have many methods for supporting the decision making process. Due to the conditions in which supply chains function, the most interesting are multi-criteria methods. The use of sophisticated methods for supporting decisions requires the parameterization and execution of calculations that are often complex. So is it efficient to use sophisticated methods? Methods: The authors of the publication compared two popular multi-criteria decision-making methods: the Weighted Sum Model (WSM) and the Analytic Hierarchy Process (AHP). A simulation study reflects these two decision-making methods. Input data for this study was a set of criteria weights and the value of each in terms of each criterion. Results: The iGrafx Process for Six Sigma simulation software recreated how both multiple-criteria decision-making methods (WSM and AHP) function. The result of the simulation was a numerical value defining the preference of each of the alternatives according to the WSM and AHP methods. The alternative producing a result of higher numerical value was considered preferred, according to the selected method. In the analysis of the results, the relationship between the values of the parameters and the difference in the results presented by both methods was investigated. Statistical methods, including hypothesis testing, were used for this purpose. Conclusions: The simulation study findings prove that the results obtained with the use of two multiple-criteria decision making methods are very similar. Differences occurred more frequently in lower-value parameters from the "value of each alternative" group and higher-value parameters from the "weight of criteria" group.

Wstęp: Obecnie teoretycy i praktycy dysponują wieloma metodami wspomagającymi proces podejmowania decyzji. Z uwagi na warunki, w jakich funkcjonują współczesne łańcuchy dostaw najbardziej interesujące wydają się metody wielokryterialne. Wykorzystanie skomplikowanych metod wymaga jednak wieloetapowej parametryzacji i przeprowadzenia rozbudowanych obliczeń. Czy zatem efektywne jest stosowanie skomplikowanych metod? Metody: Autorzy publikacji porównali dwie popularne wielokryterialne metody wspomagające proces podejmowani decyzji: metodę punktową ważoną (WSM) oraz metodę hierarchiczną (AHP). W modelu symulacyjnym odzwierciedlono funkcjonowanie obu tych metod. Dane wejściowe do symulacji stanowiły wartości parametrów: ocena alternatywy oraz waga kryterium. Wyniki: Model symulacyjny opracowano w oprogramowaniu iGrafx Process for Six Sigma. Odzwierciedlono w nim funkcjonowanie dwóch wielokryterialnych metod wspomagania procesu decyzyjnego: WSM oraz AHP. Wynikami symulacji były wartości liczbowe odzwierciedlające preferencję każdej z alternatyw według każdej z metod. Za wybraną przez daną metodę alternatywę uznawano tą, której wartość wskaźnika preferencji była wyższa. W analizie wyników poszukiwano zależności pomiędzy wartościami parametrów oraz różnicą wyników przedstawioną przez obie metody. Wykorzystano w tym celu metody statystyczne w tym testowanie hipotez. Wnioski: Przedstawione rezultaty badań symulacyjnych wskazują, że wyniki uzyskane dwiema wielokryterialnymi metodami wspomagania decyzji są do siebie bardzo zbliżone. Różnice wyników pomiędzy nimi miały miejsce częściej w warunkach niższych wartości parametru ocena alternatywy oraz w wyższych wartości parametru waga kryterium.