Network Based Technology Roadmapping for Future Markets: Case of 3D Printing
Notice bibliographique
Résumé
A clear and understandable Technology Roadmap (TRM) is necessary to planning and navigating change in the product development process. The fabric of the 3D printing landscape is complex and difficult to understand from single snapshot approach and a TRM is only as useful as it is understandable and easily communicable. Successful Technology Roadmapping involves expert industry analysis, technology expertise, and visual story telling. This research builds upon the principles of existing Technology Roadmapping practices to develop models that apply to the consumer market of the 3D content-to-print industry. In managing the involved complexity, multiple tools and methods have been explored, focusing on the efficacy and legibility of TRM’s. Literature review, analysis of market forces, patent analysis, and quality functional deployment (QFD) were used to establish current and future market drivers and subsequent product features. Technology forecasting and scenario analysis were then used to create product portfolios for 3D content manufactures. The application and research explored creating two future product scenario’s; a low cost (LC) product that would maintain the current state of the art performance metrics tailored to the mass market consumer and a high performance (HP) product that would continue to push the capability of the at home manufacturing performance. These bifurcating foci further complicate the visual illustration of these roadmaps. An exercise in visual display of a large blanket of networks and relationships has led to a powerful tool used to identify future reach and impacts of early technological investments.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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 ».