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A statistical system management method to tackle data uncertainty when using key performance indicators of the balanced scorecard

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A statistical system management method to tackle data uncertainty when using key performance indicators of the balanced scorecard

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Sánchez-Márquez, R.; Albarracín Guillem, JM.; Vicens Salort, E.; Jabaloyes Vivas, JM. (2018). A statistical system management method to tackle data uncertainty when using key performance indicators of the balanced scorecard. Journal of Manufacturing Systems. 48:166-179. https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2018.07.010

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/124683

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Título: A statistical system management method to tackle data uncertainty when using key performance indicators of the balanced scorecard
Autor: Sánchez-Márquez, Rafael Albarracín Guillem, José Miguel Vicens Salort, Eduardo Jabaloyes Vivas, José Manuel
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Departamento de Organización de Empresas - Departament d'Organització d'Empreses
Universitat Politècnica de València. Departamento de Estadística e Investigación Operativa Aplicadas y Calidad - Departament d'Estadística i Investigació Operativa Aplicades i Qualitat
Fecha difusión:
Resumen:
[EN] This work is focused on the development of a graphical method using statistical non-parametric tests for randomness and parametric tests to detect significant trends and shifts in key performance indicators from ...[+]
Palabras clave: Key Performance Indicators (KPIs) , Operating system (OS) , Significant trend analysis (STA) , Significant shift analysis (SSA) , Manufacturing
Derechos de uso: Reconocimiento - No comercial - Sin obra derivada (by-nc-nd)
Fuente:
Journal of Manufacturing Systems. (issn: 0278-6125 )
DOI: 10.1016/j.jmsy.2018.07.010
Editorial:
Elsevier
Versión del editor: http://doi.org/10.1016/j.jmsy.2018.07.010
Tipo: Artículo

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