Concurrent engineering teams II: performance consequences of usage
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This is the second paper in a two‐part discussion of the determinants and performance consequences of concurrent engineering (CE) team usage. In this paper, a model is developed outlining the relationship between the extent of CE team usage and three measures of performance, specifically NPD financial performance, NPD development performance, and communication quality. Design/methodology/approach To test the model, 2,500 questionnaires were mailed to NPD managers from the machinery, computer product, electrical equipment, and transportation equipment manufacturing industries. Of the 2,500 questionnaires mailed, 189 usable questionnaires were retuned for a usable response rate of 7.5 percent. Findings Results of performing partial least squares analysis indicate that the frequency of use of CE teams and functional involvement on CE teams influences communication quality, which in turn, influences both NPD financial and development performance. Research limitations/implications To researchers of NPD, the major implication of this study is that it highlights possible reasons (e.g. not considering the extent of usage or not including functional involvement or communication quality in their models) why they are obtaining such inconsistent results when examining the relationship between NPD practices and performance. The major limitation of this study is that only CE teams have been selected for investigation or risk the problems associated with developing a very long questionnaire. Originality/value To practicing NPD managers, the value of this research is that it highlights that CE teams which do little to improve communication quality will not lead to improvements in NPD performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».