Perspective: The Stage‐Gate<sup>®</sup> Idea‐to‐Launch Process—Update, What's New, and NexGen Systems<sup>*</sup>
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
Stage‐Gate has become a popular system for driving new products to market, and the benefits of using such a robust idea‐to‐launch system have been well documented. However, there are many misconceptions and challenges in using Stage‐Gate. First, Stage‐Gate is briefly outlined, noting how the system should work and the structure of both stages and gates. Next, some of the misconceptions about Stage‐Gate—it is not a linear process, nor is it a rigid system—are debunked, and explanations of what Stage‐Gate is and is not are provided. The challenges faced in employing Stage‐Gate are identified, including governance issues, overbureaucratizing the process, and misapplying cost‐cutting systems such as Six Sigma and Lean Manufacturing to product innovation. Solutions are offered, including better governance methods such as “gates with teeth,” clearly defined gatekeepers, and gatekeeper rules of engagement, as well as ways to deal with bureaucracy, including leaner gates. Next‐generation versions of Stage‐Gate are introduced, notably a scalable system (to handle many different types and sizes of projects), as well as even more flexible and adaptable versions of Stage‐Gate achieved via spiral development and simultaneous execution. Additionally, Stage‐Gate now incorporates better decision‐making practices including scorecards, success criteria, self‐managed gates, electronic and virtual gates, and integration with portfolio management. Improved accountability and continuous improvement are now built into Stage‐Gate via a rigorous postlaunch review. Finally, progressive companies are reinventing Stage‐Gate for use with “open innovation,” whereas others are applying the principles of value stream analysis to yield a leaner version of Stage‐Gate.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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