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서비스 품질 관리를 위한 SPC의 적용
Application of SPC for Service Quality Control 원문보기

한국산업경영시스템학회 2002년도 춘계학술대회, 2002 May 01, 2002년, pp.379 - 386  

김지윤 (한양대학교 산업공학과) ,  강창욱 (한양대학교 산업공학과)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

As the value and relative importance of service industry boosts in modern society, to strengthen competitiveness companies starts to recognize the quality of service as a key component in their business operations. Furthermore, companies that apply the quality of services as their competitive method...

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 연구에서는 SPC 기법을 통한 서비스 품질 변수 선택과 관리/해석 방법에 대한 전반적인 절차와 방법을 제안하고자 한다.
  • 본 연구에서는 서비스 품질을 효율적으로 측정하고 관리/해석하기 위한 기법을 다변량 SPC를 활용하여 제시하였다. 주요 변수 선택기법을 이용하여 데이터 수집을 용이하게 하고 서비스 품질에 대한 효율적인 분석을 가능하게 하였다.
  • 본 연구에서는 소수의 변수들로 다수의 변수들을 관리하기 위한 주요 변수 선별 기법과 여러 개의 변수들로 측정되는 서비스 품질을 효율적으로 관리할 수 있는 다변량 SPC(Statistical Process Control)를 바탕으로 일정 수준의 서비스 품질을 지속적으로 관리하는 데 목적이 있다.
  • 이러한 관점에서 주요 변수선별 과정에 대한 많은 연구가 진행되어 왔다. 이와 같은 연구들은 선별된 변수들과 선별되지 못한 변수들 사이의 상관관계가 최대가 되도록 주요 변수들을 선별하는 방법을 제시하였다. 일반적으로 변수들을 선별할 때에는 식(2.
  • 이상 신호는 하나의 원인 변수 또는 둘 이상의 원인 변수들의 조합에 의해서 발생되기 때문이다. 이와 같이 이상 신호의 해석을 위한 방법으로 Mason, Young, Tracy(1995)에 의해 제시된 MYT 분해법을 제안하고자 한다.
  • 데이터가 관리한계선을 벗어날 경우 Mason, Young, Tracy(1995)에 의해 제시된 MYT 분해법을 이용하여 관리 및 개선흐 H야 할 변수를 찾아낸다. 찾아낸 변수를 개선하여 일정 수준의 서비스 품질을 지속적으로 관리하고자 한다.

가설 설정

  • 이와 같은데이터 구조를 서비스 품질에 적용하면 각 행은 고객 한 명에게서 측정된 관측 벡터로, 각 열은 p개의 서비스 품질 변수들 각각에 대한 전체 데이터로 표현될 수 있다. 또한 P 차원의 i번째 관측벡터를 XiT =[xi1, Xi2,...xip]로 표현할 때, Xij는, j번째 변수의 관측치를 나타내고 Xi는 평균 벡터 μ공분산행렬 Σ을 가진 다변량 정규분포라고 가정한다. 또한

    제안 방법

    • 고객의 특성을 고려하여 고객을 세분화하고, 전체 서비스 품질 변수에 대한 표본 데이터를 수집/측정한다. 표본 데이터를 바탕으로 서비스 품질에 영향을 미치는 주요 변수들을 선별하고, 주요 변수들에 대한 데이터를 수집/측정한 후 Hotelling's T2 관리도를 통해 서비스 품질을 지속적으로 관리한다.
    • 주요 변수 선택기법을 이용하여 데이터 수집을 용이하게 하고 서비스 품질에 대한 효율적인 분석을 가능하게 하였다. 다변량 SPC 기법 중의 하나인 T2 관리도를 이용하여 서로 상관관계가 있는 서비스 품질 변수들을 동시에 관리할 수 있는 방법론을 제시하였다. 또한, 이상 신호가 발생하였을 때 원인을 보다 정확하게 분석하기 위한 MYT 분해법을 제안하여 효율적으로 서비스 품질을 개선할 수 있는 방법을 제시하였다.
    • 다음과 같은 MYT 분해법을 이용하여 이상 신호 발생 시 개선해야 할 변수를 찾아내어 서비스 품질을 개선한다.
    • 즉, 고객들을 비슷한 성향을 가진 고객들로 세분화하고, 고객의 심리적 요인을 종합적으로 고려하는 것이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 의사결정 나무구조(Decision Tree)를 통하여 고객을 세분화하고, SERVQUAL에서 제안한 22개 변수들에 대해 컨조인트 분석을 이용하여 서비스 품질을 측정하는 기법을 적용하였다.
    • 다변량 SPC 기법 중의 하나인 T2 관리도를 이용하여 서로 상관관계가 있는 서비스 품질 변수들을 동시에 관리할 수 있는 방법론을 제시하였다. 또한, 이상 신호가 발생하였을 때 원인을 보다 정확하게 분석하기 위한 MYT 분해법을 제안하여 효율적으로 서비스 품질을 개선할 수 있는 방법을 제시하였다.
    • 선별된 변수들로 설명되는 변동량의 비율과 주성분 분석에서 주성분으로 설명되는 변동량의 비율을 비교한 후, 비슷한 비율을 가진 주요 변수들의 집합을 선별한다. 주성분으로 설명되는 비율과 비슷한 주요 변수들의 집합을 선별할 때, 두 번째 기준인 'Trace Criterion, 에서식(2.
    • 고객의 특성을 고려하여 고객을 세분화하고, 전체 서비스 품질 변수에 대한 표본 데이터를 수집/측정한다. 표본 데이터를 바탕으로 서비스 품질에 영향을 미치는 주요 변수들을 선별하고, 주요 변수들에 대한 데이터를 수집/측정한 후 Hotelling's T2 관리도를 통해 서비스 품질을 지속적으로 관리한다. 데이터가 관리한계선을 벗어날 경우 Mason, Young, Tracy(1995)에 의해 제시된 MYT 분해법을 이용하여 관리 및 개선흐 H야 할 변수를 찾아낸다.

    이론/모형

    • 통계량을 이용한 관리도를 통해 각 고객군이 중요하게 생각하는 주요 변수들에 대한 서비스 품질을 관리한다. 관리 한계선을 벗어난 데이터는 이상 신호라고 판정하고 MYT 분해법을 이용하여 원인을 분석/개선을 하게 된다.
    • 표본 데이터를 바탕으로 서비스 품질에 영향을 미치는 주요 변수들을 선별하고, 주요 변수들에 대한 데이터를 수집/측정한 후 Hotelling's T2 관리도를 통해 서비스 품질을 지속적으로 관리한다. 데이터가 관리한계선을 벗어날 경우 Mason, Young, Tracy(1995)에 의해 제시된 MYT 분해법을 이용하여 관리 및 개선흐 H야 할 변수를 찾아낸다. 찾아낸 변수를 개선하여 일정 수준의 서비스 품질을 지속적으로 관리하고자 한다.
    • 따라서 보다 용이한 서비스 품질관리를 위해서는 변수의 개수를 줄이는 것이 필요하다. 본 연구에서는 변수의 수를 줄이기 위해서 주요 변수 선별 기법을 이용하였다.
    • 본 연구에서는 주요 변수들을 선별하기 위해서 George P. McCabe(1984)가 제시한 ⑴Determinantal criterion과 (2)Trace criterion의 두 가지 기준을 이용하였다. 첫 번째 기준인 Determinantal Criterion으로 변수들의 부분 집합 전부에 대해서 행렬식을 계산하고 행렬식의 값이 큰 변수들의 부분 집합을 선별한다.
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