Agile Stage‐Gate Management (ASGM) for physical products
Notice bibliographique
Résumé
We present a qualitative study of Agile Stage‐Gate Management (ASGM),: a hybrid new product development methodology that combines Agile and Stage‐Gate Management (SGM) approaches for the coordination of new product development. When applied to software projects, Agile is expected to deliver reduced development times, improved resource utilization, and greater financial success. We examine whether ASGM practitioners realize similar outcomes in a sample of global firms developing complex electro‐mechanical products (e.g., automobile components, railway propulsion systems, and medical devices). Our grounded theory approach articulates an understanding of ASGM through extensive interviews of experienced professionals. Our thematic analysis supports many expected benefits (i.e., speed to market, innovation enabling), but also does not encourage others, and reveals new pitfalls that deserve recognition (i.e., resource inefficiency). ASGM is not a panacea for all product development. Overall, physical product firms adopting this method can expect reduced development times and higher levels of innovation but will expend more resources to complete development projects, but a dichotomy exists. Physical product developers using ASGM experience a negative impact on project resource efficiency due to the need for dedicated resources, frequent product demonstrations, and duplicative management structures.
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.
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 | 0,008 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».