Transitioning additive manufacturing from rapid prototyping to high‐volume production: A case study of complex final products
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper seeks answers to the question: what are the key factors that enable the scaling of additive manufacturing (AM) from rapid prototyping to high‐volume production? Using a longitudinal case study, we collected primary and secondary data to trace the AM scaling journey of AeroCo, a highly innovative aerospace firm. Based on the case findings, we position AM as a whole system technology because it can print components for a wide range of subsystems in a complex final product. Scaling AM requires a significant realignment of existing, and often deeply entrenched, new technology, and product development processes. To achieve this alignment, AeroCo formed institutional alliances with the UK government and universities to establish university technology centers, which facilitated early stage ideation and “catapult” centers, which enabled high‐volume testing in factory‐like facilities. The case reveals how multiple functions needed to integrate, including research and development, product design, and future programs, to ensure that design changes cascaded from one subsystem to another, and that new technologies were linked to a future product to create a final product pull. These findings inform a managerial framework for additive manufacturing scaling that is generalizable to other digital technologies used in the design and production of complex final products, including artificial intelligence, machine learning, smart factories, and cyber physical production systems. Our framework contributes to innovation thought and practice by explaining how new product development processes and organizational structures change under the effect of digital technologies.
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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 | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».