On tacit knowledge management in product design: status, challenges, and trends
Notice bibliographique
Résumé
Mass personalisation production is one of the strategic priorities for the next transformation of the production paradigm and market economy. With the purpose of offering personalised products to satisfy customers on an individual basis, tacit knowledge rooted in individuals has become increasingly accepted as an integral part of product design. This paper aims to explore the state-of-the-art in tacit knowledge management with a product design focus. Particularly, methods for tacit knowledge acquisition, transfer, and reuse are reviewed and analysed. Research on tacit knowledge acquisition is mainly dedicated to making tacit knowledge explicit. In knowledge transfer, both formal and informal approaches have been adopted to enable knowledge circulation. Research on tacit knowledge reuse is much less and scattered, and the main work focuses on user modelling and the reuse of empirical knowledge. Five challenges of tacit knowledge management are identified in this paper: lack of unified tacit knowledge definition, massive heterogeneous data, authenticity and completeness verification, uncertainty and gaps in bridging tacit knowledge management and personalised design, lack of practical knowledge sharing and inheritance tools. To fill these research gaps, five thematic future directions are suggested with possible visions to facilitate knowledge circulation, customer co-creation and innovation in mass personalised design.
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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 | 0,016 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,014 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».