Improving new product development innovation effectiveness by using problem solving tools during the conceptual development phase: Integrating Design Thinking and TRIZ
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this research is to improve innovation effectiveness during new product development (NPD) processes in industry by using problem‐solving techniques during the conceptual development phase. The concept phase of physical NPDs is widely recognized in the literature as the time when the target market is identified, alternative product concepts are created and evaluated for further development and testing, also called the “fuzzy front end” or “discovery stage”. Design Thinking (DT) and TRIZ were the chosen problem‐solving techniques to support this stage because of their complementariness. While DT is most recognized as an approach that drives project teams toward the end‐users, TRIZ has its main strength during idea generation and selection processes where it has a robust set of analytical tools to drive NPD teams to a final product concept. After conducting a literature review to understand the strengths and limitations of both techniques, a framework is proposed by integrating them into the conceptual development phase of an industrial NPD process. The proposed framework is then tested and validated after being applied successfully in an NPD process in the automotive industry. The automotive industry is a good example of an incremental type of industry when designing its components for new vehicle models, and is therefore a very appropriate laboratory for validating the proposed framework.
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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 | 0,025 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».