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Enregistrement W4246017233 · doi:10.1115/detc2018-85644

Understanding the Role of Additive Manufacturing Knowledge in Stimulating Design Innovation for Novice Designers

2018· article· en· W4246017233 sur OpenAlexafffund
Sheng Yang, Tom Page, Yaoyao Fiona Zhao

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDesign Education and Practice
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésNoveltyIdeationComputer scienceQuality (philosophy)Process (computing)Architectural designKnowledge managementProcess managementManufacturing engineeringSystems engineeringEngineeringArchitecturePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Additive manufacturing (AM) is recognized as a disruptive technology that offers significant potentials for innovative design. Prior experimental studies have revealed that novice designers provided with AM knowledge (AMK) resources can generate a higher quantity and quality of solutions in contrast with the control groups. However, these studies have adopted general evaluation metrics that fall short in correlating AMK with radical or architectural innovation. This deficiency directly affects how AMK should be captured, modeled, and delivered so that novel opportunities may be more efficiently utilized in the ideation stage. To refine the understanding of AMK’s role in stimulating design innovation, an experimental study is conducted with two design projects: (a) a mixer design project, and (b) a hairdryer redesign project. The former of which aims to discover whether AMK inspiration increases the quantity and novelty of working principles (i.e. radical innovation), while the latter examines the influence of AMK on layout and feature novelty (i.e. architectural innovation). The experimental study indicates that AMK does have a positive influence on architectural innovation, but the effects on radical innovation are very limited if the provided AMK is functionally irrelevant to the design problems. Two strategies are proposed to aid the ideation process in maximizing the possibility of identifying AM potentials which facilitate radical innovation. The limitations of this study and future research plans are also discussed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,973
Score d'incertitude au seuil0,280

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,123
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,196 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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