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품질관리의 정의
1.2. 품질관리의 중요성
2. 품질관리 기법
2.1. 통계적 품질 관리(SQC)
2.2. 품질 기능 전개(QFD)
2.3. 식스 시그마(Six Sigma)
3. 품질관리 기법의 적용 사례
3.1. 제조업에서의 품질관리
3.2. 서비스업에서의 품질관
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서비스업과 제조업의 비교
1. 서비스산업의 배경과 특성
2. 서비스업의 특징
제 3 절 Transactional 6시그마의 역할과 필요성
제 4 장 사례연구
제 1 절 사 례
1. Define
2. Measure
3. Analyze
4. Improve
5. Control
제 2 절 결 론
1. 서비스
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공격적 경영
(5) 세계화 경영
(6). 아웃소싱(outsourcing)
(7) 전환경영(transformation management)
(8) 스피드 경영
(9) 가치공학(VE)
Ⅳ 국내 제조업 경영혁신 기법과 적용의 사례조사
Ⅴ 자료의 출처
Ⅵ 경영혁신기법에 관한 조사를 마치며
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6시그마 노재범외, 삼성경제연구소 . 서비스 기업에서 식스 시그마가 성공하기 위한 핵심 조건
2. 식스 시그마 관점에서 서비스 기업과 타분야(제조기업)와의 차이점
3. 식스 시그마 관점에서 서비스 기업에서 추진해야 할 혁신적 전략
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관리
3. 로열티 프로그램
4. 이벤트 기반 마케팅
12강 crm 중심의 영업전략
1. 기존영업 vs crm중심의 영업
2. 영업 조직
3. 영업관리 프로세스
4. 인적 네트워크와 영업전략
5. 고객 중심적 가치 제안
6. 영업자동화 시스템(SFA)
13강 CRM중심
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관리시스템의 중요 구성 요소
3. 활동기준경영관리 사례
3-1. ABM을 이용한 Weyerhaeuser의 간접비 절감
3-2. JDCW의 ABC사례
3-3. 인터넷을 통한 질문과 응답 : 기업실무에서의 관리회계적 고민
4. 활동기준경영관리의 적용
4-1. 활동
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관리 43
3. 교육과 훈련 44
4. 시스템 44
제6장 결 론 46
참 고 문 헌 49
<표 목 차>
<표 2-1> 기존의 품질 경영 활동과 6시그마의 차이점13
<표 2-2> 6시그마 개념 용어 정리14
[그림목차]
[그림 3-1] KT 6시
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거시경제 관리
3. 신중한 환율정책
4. 금융개혁
5. 재벌개혁
6. 적극적 산업정책
7. 노동자 참가
8. 사회정책 강화와 재원조달
9. 투기적 단기자본 통제필요
< 결 론 >
Ⅵ. 진정한 민주적 시장경제의 길
Ⅶ. 참고문헌
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관리, 물적 투자유인 등으로 잠재성장률이 증가하게 될 것이다. 또한 서비스 산업화는 계속적으로 증가하게 될 것이나, 노동집약형 산업은 임금상승의 부담으로 산업구조 개편이 가속화될 수 있다.
2) 주5일 근무제 도입과 임금
한국노동연구
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느낌점.............................16
(부록Ⅰ)
국내 대표 기업의 6시그마 추진 system 사례 분석
(부록 Ⅱ)
세종공업(주) 품질보증부 6-시그마 프로젝트 완료 보고서
(부록 Ⅲ)
삼성종합기술원 6 sigma 연구혁신
◇ 6시그마 관련 용어 정리 ◇
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쏟아부었던 성공 혹은 실패 경험과 그 과정을 통해 무엇을 배웠는지 소개해주세요
3. 이차 전지 제조업을 하는 본 회사의 전극공정기술 조직이 수행하는 업무의 기본적인 목적 및 가치에 대해 기술하세요
4. 면접 예상 질문 및 모범답안
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혁신적 서비스와 제품을 개발하고, 이를 통해 일자리 창출과 산업 경쟁력 제고에 적극 참여할 계획입니다. 또한, 창업 생태계 활성화와 협력 네트워크 구축에도 힘쓰며, 사회적 가치 창출을 목표로 하는 기술 기업가로 성장하고자 합니다.
국
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대한 연구 그리고 서비스업을 둘러싼 최근의 변화도 수용하여야 할 것이다. 나아가 서비스경영의 수준을 제고시키기 위해서는 서비스 전략, 방법론, 관리기법 등에 대한 지속적이고도 체계적인 분석과 연구가 뒤따라야 할 것이다.
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관리 시스템이 회사의 전략 목표 달성에 실질적인 도움이 되도록 하겠습니다.
지속적인 자기개발과 역량 강화를 통해 변화하는 산업 환경과 경영 트렌드에 능동적으로 대응하겠습니다. 신기술과 경영기법을 꾸준히 연구하며 KG스틸의 경영관
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기법을 학습했습니다. ‘마케팅 성공 여부 예측’ 프로젝트에서 accuracy 향상을 목표로 다양한 분석 기법을 적용했지만 타겟 accuracy를 일정 수준 이상으로 학습할 경우 오버피팅이 발생해 오히려 성능이 나빠졌던 적이 있습니다. 이를 해결하
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