Assessment of risk propagation during different stages of new product development process
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
New Product Development Process (NPD) is a key aspect of launching new and innovative products in the market. Many products fail in the market because of technical risks, financial risks and product development time risks. It is very important to understand the overall risk factors associated with different stages of product development so that risks can be mitigated effectively. This paper presents a methodology to understand the risk associated with the initial stages of NPD. Design flexibility is higher in initial design stages requiring minimum redesign efforts and costs. It is a great opportunity to deal with risk factors and uncertainties in initial design stages than the later design stages. Product development costs in initial stages are around 5 to 10 percent but impact is 70 to 80 percent so exploration assessment in initial stages of NPD can be hugely beneficial. Stage-wise risk assessment will also provide the details of risk associated with each stage, which will be helpful in implementing appropriate mitigation strategies. Since transition from one stage to another stage of NPD is independent of the previous stage, different NPD stages can be easily expressed by the transition state of the Markov process. In this paper, the Markov process has been used for the risk assessment of initial stages of NPD, keeping mitigation strategies in mind. The three initial stages of NPD considered in this study include the concept design, detailed design and integration & testing stages. This paper also explores a method by integration of quality function deployment (QFD) and Markov process, to understand risk patterns associated with several complete design solutions (CFDs). By using QFD, the mapping between customer requirements can be reflected into risk assessment of complete design solutions (CFDs). This methodology has been demonstrated by a case study on Coffee Maker.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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