General Risks of CRM&N Product Development Process: A Case Study of a Medical Device Manufacturing Company
Notice bibliographique
Résumé
Nowadays, every new product development process is bound to have certain risks. This study will analyze the identification and control risks in the Cardiac Rhythm Management & Neuromodulation (CRM&N) product development process of a medical device manu-facturing company in the United States and summarize and analyze the common risks dur-ing New Product Development Process (PDP). CRM&N system of medical industry prod-uct and service institutions, namely the CRM&N system used by medical devices, medical equipment, medical consumables, biotechnology and other medical products/services en-terprises. The medical industry is facing many problems in transportation and terminal sales. This study adopts the case analysis method, through the analysis of a new product development case of a company, the research results of this study are obtained: (1) Risk should be controlled at every step of a new product from the preparation before production to the end of production. Therefore, the company needs to establish a complete risk man-agement system to reduce the existence of some risks as far as possible. (2) Large sample size and heavy testing workload in the process of new product development led to in-creased costs. Therefore, companies need to use new statistical methods to analyze large sample data and reduce development costs. This study makes an in-depth analysis of the risks that may occur in the process of the company's new product development and draws some useful conclusions and strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».