YENİ ÜRÜN GELİŞTİRME – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri

bestessayhomework@gmail.com * 0 (312) 276 75 93 *Her bölümden, Ödev Yaptırma, Proje Yazdırma, Tez Yaptırma, Rapor Yaptırma, Makale Yaptırma, spss ödev yaptırma, Araştırma Yaptırma, Tez Önerisi Hazırlatma talepleriniz için iletişim adreslerini kullanın. Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum, Ücretli Ödev Yaptırma, Parayla Ödev Yaptırma, Tez Yazdırma, Proje YAPTIRMA siteleri, Mühendislik proje yaptırma, Bitirme projesi YAPTIRMA, Ödev YAPTIRMA programı, En iyi ödev siteleri, Parayla ödev yapma siteleri, Ücretli ödev YAPTIRMA, Ücretli Proje Yaptırma, Tez Yaptırma

 YENİ ÜRÜN GELİŞTİRME – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri

8 Haziran 2022 Bir ürün geliştirme örnekleri Ürün GELİŞTİRME PLANI Var olan bir ürünü geliştirmek 0

 YENİ ÜRÜN GELİŞTİRME

Bu bölümde Nissen’den kavramlar çizerek, iş ortamının artık çok hızlı değiştiğini biliyoruz ve bu tür değişikliklerin sıklığının yalnızca zaman içinde artması bekleniyor. Bilgiye dayalı organizasyonun yeni rekabetçi gereksinimlere ve pazar fırsatlarına basitçe tepki vermemesi için iş süreçlerinin daha da hızlı değişmesi gerekir.

Bu nedenle, işletmelerin genellikle geçici avantajlardan yararlanmak için süreçleri hızlı bir şekilde yeniden yapılandırabilmeleri gerektiğinden, sabit iş kuralları günleri (örneğin, statik iş akışı veya ERP sistemlerine gömülü) çoktan geride kaldı. Bu tür çevik yeniden yapılandırılabilirliği başarmak için kurumsal bilgi, süreç değişikliklerinin gerektirdiği şekilde alan, zaman ve organizasyonel birimler arasında hızlı ve verimli bir şekilde akmalıdır. Yine, kurumsal bilgi akışı performans için kritik öneme sahiptir.

Daha önce açıklanan bilgi akışı modelimizi uygulamada temellendirmeye yardımcı olmak için, 21. yüzyılda yeni ürün geliştirme örneği üzerinden onun uygulamasını gösteriyoruz.

Bilgi akışı modelini benzer şekilde diğer uygulama alanlarında (örneğin bankacılık, danışmanlık, üretim, telekomünikasyon) temellendirebiliriz; bu alanlarda bazı özellikler değişiklik gösterir, ancak prensipler sabit kalır. Bununla birlikte, bu örnek ana fikirleri açıkça iletmelidir.

Tipik olarak yeni ürün geliştirme için tesis ve teçhizata yapılan ağır yatırımlar, çoğu fiziksel sermayeyi belirli coğrafi konumlarla sınırlandırır ve bu tür tesis ve teçhizata dayalı süreçler kısa vadeli değişikliklere karşı çok dirençlidir. Ancak küresel müşteri pazarları ve tedarikçi tabanları bu tür kısa vadeli değişiklikleri talep ediyor. Bu, bilgi açısından zorlu bir bağlamı temsil eder.

Ayrıca, giderek artan küresel pazarlar ve operasyonlar, belirli ürünlere olan talebin öngörülemez olmasına ve sürekli değişmesine neden olmaktadır. Yeni ürün tasarım döngüleri, bu tür talep değişimlerine zar zor ayak uydurabiliyor ve dinamik tedarikçi ağları her yeni ürün sunumuyla değişiyor.

Burada kritik görünen dört bilgi alanını tartışıyoruz: 1) müşteri talepleri, 2) rakip ürünler, 3) tasarım süreçleri ve 4) tedarikçi yetenekleri. Şekil 3’te, bu tür kritik bilgileri betimlemek ve incelemek için çok boyutlu modelimizi kullanıyoruz.

Müşteri taleplerinden başlayarak, bu bilgiye karşılık gelen üç boyutlu çizim noktası şekilde “CD” olarak etiketlenmiştir. Açıklık ekseninin (örneğin, gelecekteki müşteri istekleri genellikle açıkça belirtilmez), erişim boyutu açısından bireysel seviyenin (örneğin, müşteri tercihleri ​​bireyler tarafından geliştirilir) zımni ucunda çizildiğine dikkat edin ve yaşam döngüsünün aşamasını geliştirir (yani, müşteri zevkleri zamanla gelişir).

Müşteri talebi bilgisini çok boyutlu modelimiz açısından sınıflandırma ve planlamaya yönelik bu tek adımla bile, kritik bir bilgi öğesi belirledik ve onu görsel olarak diğer temel bilgi öğeleriyle karşılaştırabilir ve karşılaştırabiliriz.

Benzer şekilde, rakip ürünlerin bilgisi (yani, şekilde “CP” etiketli), dahili tasarım süreçleri (yani, “DP” etiketli) ve tedarikçi yetenekleri (yani, “SC” etiketli) de bu şekilde çizilmiştir. Bu noktalar kümesi bize firmanın kritik bilgisinin bugün mevcut olduğu şekliyle bir bakış açısı sağlar. Kritik olarak kabul edilse bile, bilgi tabanlı bir organizasyonun ihtiyaç duyduğu yere (ve ne zaman) bu tür bir bilginin nasıl akmadığını aşağıda açıklıyoruz. Bu, bilgi akışını teşvik etme ihtiyacını motive eder.


Var olan bir ürünü geliştirmek
Bir ürün geliştirme örnekleri
Yeni ürün geliştirme ödevi
Ürün GELİŞTİRME PLANI
Neden ürün geliştirmeye ihtiyaç duyulur
Yeni ürün GELİŞTİRME stratejisi
Var olan bir ürünü geliştirmek Teknoloji Tasarım
İnovasyon ve yeni ürün geliştirme


Bu aynı dört noktayı, her alandaki bilginin üç model boyutumuz açısından nasıl akması gerektiğini gösteren karşılıklarıyla birlikte çiziyoruz. Örneğin, müşteri talepleri bilgisi açık hale getirilmelidir ve erişimi en azından firma içindeki bir pazarlama grubu düzeyine kadar genişletilmelidir.

Yaşam döngüsünün neresinde olduğu sorusu, firmanın ne kadar çevik ve proaktif olmak istediğine bağlıdır; Şekilde gösterildiği gibi (yani nokta CD’si), ideal olarak firma, yeni ürün inovasyonu ve marka sadakati yoluyla müşteri talebi yaratmak ister.

Mevcut ve istenen bilgi noktalarını (yani, CD-CD’) birleştiren bir vektör, ilgili bilgi akışı gereksinimini betimlemek için gösterilir. Burada artık hangi bilginin kritik olduğunu, bu bilginin durumunu ve yeni ürün inovasyonunu mümkün kılmak için nasıl akması gerektiğini anlıyoruz.

Rakip ürünler (yani, CP-CP’), tedarikçi yetenekleri (yani, SC-SC’) ve tasarım süreçleri (yani, DP-DP’) açısından gerekli bilgi akışlarına karşılık gelen noktalar ve vektörler sınıflandırılır, tanımlanır, tanımlanır ve benzer şekilde çizilmiştir.

Örneğin, (zımni) müşteri taleplerinden farklı olarak, rakip ürünlere ilişkin bilgiler zaten açık ve dağıtılmıştır, ancak gerekli bilgi akışı, bu tür bilgilerin kuruluşlar arasında da açık hale getirilmesi gerektiğini göstermektedir (yani, hem firmamız hem de rakipler içinde) ; bu, rakiplerin ilgili pazar alanlarında ne yaptığını belirlemek için iş zekası gerektirir.

Tedarikçi yeteneklerine karşılık gelen bilgi akışı benzerdir (örneğin, tedarikçinin ötesine ve firmamıza akması gerekir), ancak bu tür yetenekler (örneğin, yeni ürün geliştirme açısından) ayrıca açık hale getirilmelidir (yani, olduğu gibi bırakılmamalıdır). eklemlenmemiş potansiyel) resmileştirme yoluyla; bu, gelecek vaat eden tedarikçileri belirlemek ve geliştirmeye yardımcı olmak için rekabetçi kaynak kullanımını gerektirir.

Son olarak, tasarım süreci bilgisinin, organizasyon çapında dağıtımı öneren belirli bir tasarım grubunun ötesine akması gerekir, ancak örtük bilgiyi bu şekilde dağıtmak, genellikle “yapışkan” olarak anıldığı için zor bir girişim olmaya devam etmektedir. 

Daha önce açıklanan analizde bilgi akışlarını teşvik ederek ne tür gelecek eğilimleri öneriliyor? Birincisi, bu özel analiz, KM ve BT açısından tek bir boyutun herkese uymadığı gerçeğine dair fikir veriyor.

Bunun yerine, kilit nokta, her bir vektörle ilişkili gerekli bilginin, o anda “kümelenmiş” veya “daralmış” olduğu durumlarda (örneğin, daha önce açıklanan pazarlama akışı) akmaya nasıl teşvik edilebileceğine odaklanmaktır.

Bir diğeri için, bilgi akışlarını teşvik etmek için, çoğu başarılı firma tarafından kullanılan mevcut araçlar ve süreçler entegre edilebilir ve özellikle ilgili bilgiye odaklanmak için hedeflenebilir. Yönetici, daha önce özetlendiği gibi bilgi akışı tümevarımını kullanarak, bu özel bilginin bugün akmasını neyin engellediğini sorabilir ve sorunun üstesinden gelmek için kurumun araçlarını ve süreçlerini yeniden yapılandırabilir.

Daha önce açıklanan analiz, yeni BT açısından gelecekteki eğilimlere de işaret ediyor. Örneğin, artık BT’yi bilgi ve verilere odaklamaktan daha iyisini biliyoruz ve bu tür bilgiler, araştırma ve geliştirmeye özellikle doğrudan bilgiye hitap edebilen teknoloji sınıflarına odaklanmak için kullanılabilir.

Veri madenciliği ve yapay zeka gibi bazı teknolojiler nispeten iyi bilinirken, “bilgi yükselticileri” ve “bilgi motorları” gibi diğerleri henüz icat edilmemiştir. Son olarak, daha önce açıklandığı gibi bilgi akışlarını teşvik etmek, araştırma açısından çıkarımlara sahiptir.

Bu makalede yansıtılan ilerlemeye rağmen, bilgi akışı dinamiklerine ilişkin cehalet seviyemiz yüksek kalıyor. Bununla birlikte, bilgi akışlarını tasvir etmek için çok boyutlu bir modele ve temsili bir yönteme sahip olmak, bu tür araştırmalara rehberlik edebilir.

author avatar
akademi delisi

 

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir