An Integrated Method to Acquire Technological Evolution Potential to Stimulate Innovative Product Design
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
Fast and effective forecasting of the new generation of products is key to enhancing the competitiveness of a company in the market. Although the technological evolution laws in the theory of the solution of inventive problems (TRIZ) have been used to predict the potential states of products for innovation, there is a lack of effective methods to select the best technological evolution law consistently with product replacement and update, and acquiring potentially new technologies and solutions, which relies heavily on designers’ experience and makes it impossible for designers to efficiently use the technological evolution laws to stimulate product innovation. Aimed to bridge this gap, this paper proposes an integrated method consisting of three main steps, combining the technological evolution laws with back propagation neural network (BPNN), international patent classification (IPC) knowledge and company’s technological distance. The best technical evolution law is first searched by a BPNN. The functional verbs and effects in the IPC are then extracted and searched for potential technologies in the Spyder-integrated development environment. Finally, the company’s technological distance is used to select analogous sources of potential solutions in the patent database. The final innovative design is determined based on the ideality. The proposed method is applied in the development of a steel pipe-cutting machine to verify its feasibility. The proposed method reduces the dependence on designers’ experience and provides a way to access cross-domain technologies, providing a systematic approach for the technological evolution laws to motivate innovative product design.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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