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Sistema de toma de decisiones para implementar mejoras de calidad, optimizando costes tangibles e intangibles en fabricación
| dc.contributor.author | Pérez Fernández, Lorena | |
| dc.contributor.author | Sebastián Pérez, Miguel Ángel | |
| dc.contributor.author | Gonzalez Gaya, Cristina | |
| dc.date.accessioned | 2021-10-11T11:08:20Z | |
| dc.date.available | 2021-10-11T11:08:20Z | |
| dc.date.issued | 2021 | |
| dc.identifier.isbn | 978-84-09-34228-0 | |
| dc.identifier.issn | 2695-5067 | |
| dc.identifier.uri | http://dspace.aeipro.com/xmlui/handle/123456789/2910 | |
| dc.description | Traditional cost assessment systems pass over a certain group of quality costs, which are intangible costs, such as customer satisfaction, image of the brand, etc, due to there is not trustable methodology to measure them. However, it is a fact, that companies which consider all quality costs (tangible and intangible costs), are in a competitive advantage position, compared to its competitors. This Companies will be able to make decisions correctly in quality matters, based on real cost information. Nowadays, in all industries there is a high volume of data about incidents in warranty period, which is important if it is combined with intangible data of customer satisfaction surveys. Nowadays, this data is analyzed traditionally based on cost and volume of failures, without considering intangible costs. In this context, the main objective is to develop a decision support system with empirical base, that helps manufacturers to decide the priority for improving the quality of those parts that have a high impact in warranty spend, taking into account both, historical warranty costs and intangible costs. This system will mix Analytical Hierarchy Process (AHP) Analytical Network Process (ANP) to optimize the investment in quality improvements. | es_ES |
| dc.description.abstract | Los sistemas tradicionales de evaluación de costes de calidad no introducen los costes intangibles, como pueden ser la satisfacción de los clientes, la imagen de marca, etc. Esto es debido a que no se utilizan metodologías para medir estos costes intangibles. Las compañías que consideran todos los costes de calidad para mejorar, están en una posición de ventaja competitiva respecto a sus competidores. En cualquier industria se generan un gran volumen de datos durante el período de garantía de los componentes. Estos datos son clave para tomar decisiones en calidad o ingeniería, donde se deben establecer prioridades para realizar procesos de reingeniería y mejora de calidad. Actualmente las compañías, suelen tratar los datos de forma tradicional, priorizando las mejoras de calidad en base al coste y volumen de incidentes, sin tener en cuenta los costes intangibles. En este contexto, el objetivo es desarrollar un sistema de toma de decisiones con base empírica, para priorizar ciertos componentes para mejorar su calidad por tener alto impacto en gasto de garantía, pero teniendo en cuenta también los costes intangibles. El sistema utilizará Analytical Hierarchy Process (AHP) y Analytical Network Process (ANP) para optimizar la inversión en mejoras de calidad en cualquier industria. | es_ES |
| dc.language.iso | es | es_ES |
| dc.subject | 01- Dirección y Gestión de Proyectos | es_ES |
| dc.title | Sistema de toma de decisiones para implementar mejoras de calidad, optimizando costes tangibles e intangibles en fabricación | es_ES |
| dc.title.alternative | Decision support system to implement quality improvements optimazing tangible and intangible costs in manufacturing | es_ES |
| dc.type | Article | es_ES |
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CIDIP 2021 (Alcoy) [167]
XXV Congreso Internacional de Dirección e Ingeniería de Proyectos (Alcoy, 2021)