Network Based Technology Roadmapping for Future Markets: Case of 3D Printing
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle