New Product Development: From efficiency to value creation
Notice bibliographique
Résumé
New Product Development - NDP is a major source of competitive advantage to companies. For decades researchers have studied the phenomena and various approaches have emerged over the years. Firstly, NPD was structured in clearly defined phases or stages to enable a quick and risk-free flow from idea to launch. Later, Concurrent engineering - CE, in which critical development phases are performed simultaneously, was successfully introduced by Japanese companies like Toyota. In recent years, CE has become a widely used option world-wide. CE proven benefits include reduced time-to-market; reduced human and capital cost, increased product quality; all factors related to project efficiency. More recently, Lean product development-LPD, validated some aspects of CE (e.g., overlapping of phases), but proposed a more structured way of reducing non-value added activities. The main objective of this study is to discuss the idea that thus far NPD research has mostly focused on efficiency - eliminating waste, reducing time-to-market and costs. This study also discusses the need for an emphasis on creativity in NPD to enhance value creation. In terms of organization, this study contains a literature review on CE, LPD, and group creativity. This study also proposes an abstract model combining concurrent and lean product development aiming at enabling both creativity and efficiency, consequently enhancing value creation. Lastly, limitations and opportunities for future research are proposed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».