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Productivity enhancement strategies in North American automotive industry

机译：北美汽车行业的生产率提高策略

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The aim of this study is to define a robust estimation model of the most dominant labour productivity measurement, Hours per Vehicle (HPV), in the auto industry. Data utilised in this study were from 10 different multinational North American carmakers from 1999 to 2007. Through a comprehensive literature review and practical consideration, 13 important variables that affect HPV were defined and developed. Several robust and advanced statistical methods were utilised to determine the best possible HPV regression equations. The MM estimator, multiple M-estimator, was defined as the best method to perform the data analysis and to derive the robust regression model to estimate HPV. Depending on the car class, the vehicle variety, model types, annual working days, car assembly utilisation and launching a new model penalise HPV; however, annual production volume, flexible manufacturing and year of production improve HPV. Moreover, Japanese plants are the benchmark regarding HPV followed by joint ventures, and American plants.
机译：这项研究的目的是为汽车行业中最主要的劳动生产率度量标准（每车时数（HPV））定义一个可靠的估计模型。这项研究中使用的数据来自1999年至2007年的10个不同的北美跨国汽车制造商。通过全面的文献综述和实践考虑，确定并开发了13个影响HPV的重要变量。使用了几种可靠且先进的统计方法来确定最佳的HPV回归方程。 MM估计器（多个M估计器）被定义为执行数据分析和推导鲁棒回归模型以估计HPV的最佳方法。根据汽车类别，汽车种类，型号类型，年度工作日，汽车组装利用率以及推出新车型，对HPV产生不利影响；但是，年产量，灵活的制造方式和生产年份可以提高HPV。此外，日本工厂是紧随其后的合资企业的HPV基准，而美国工厂则是其后的基准。

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