Today we are observing a lot of injuries, casualties, and property losses that are mainly caused by the defects of products. In order to derive safety designs, which minimize the possibility of such product liability-related accidents, we need to take into account the user-product interaction as an important part of the danger factor analysis. Existing risk analysis techniques, however, have some limitations in detecting comprehensive danger factors that are peculiarly involved in human errors and the functional defects of products. Researches on danger factor analysis regarding the user-product interaction have been carried out actively in ergonomics. In this paper, we suggest a novel product risk analysis technique, which is more objective and systematic compared to the previous ones, by combining a modified TAFEI (Task Analysis For Error Identification) technique with SASA (Systematic Approach to Accident Scenario Analysis) technique. By applying this technique to the product design practice in industry, corporations will be able to improve the product safety, consequently strengthening the competitiveness.
This study examined relationship among fashion product attributes of schoolbag, product satisfaction and repurchase intention. Total 315 questionnaires were distributed to the female/male students in Daegu and GyeongJu. Frequency analysis, factor analysis, reliability analysis, multiple regression were conducted using SPSS 13.0K statistics program as data analysis. The independent sample t-test was also conductd to examine the differences among sex, domicile, middle and highschool students. The findings hum the analysis are described in the following: First, female students is higher subjective fashion product attributes(fashion, individuality, refined) and objective fashion product attributes(design, color) importance than male students in purchasing schoolbag. High school students is higher subjective fashion product attributes(fashion, individuality) and objective fashion product attributes(brand, color) importance than middle school students in purchasing schoolbag. Second, product satisfaction are positive influenced by practicality and individuality of subjective fashion product attributes. Product satisfaction are not influenced by fashion and refined of subjective fashion product attributes. Third, product satisfaction are positive influenced by brand and design of objective fashion product attributes. Product satisfaction are not influenced by price and color of objective fashion product attributes. Forth, repurchase intention in schoolbag are strong positive influenced by product satisfaction.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.22
no.1
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pp.80-88
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2017
Product data analytics (PDA) is a data-driven analysis method that uses product data management (PDM) databases as its operational data. It aims to understand and evaluate product development processes indirectly through the analysis of product data from the PDM databases. To educate and train PDA efficiently, this study proposed an approach that employs courses for both product development and PDA in a class. The participant group for product development provides a PDM database as a result of their product development activities, and the other group for PDA analyses the PDM database and provides analysis result to the product development group who can explain causes of the result. The collaboration between the two groups can enhance the efficiency of the education and training course on PDA. This study also includes an application example of the approach to a graduate class on PDA and discussion of its result.
Product line analysis is an activity for analyzing requirements, their relationships, and constraints in a product line before engineering product line assets (e.g., architectures and components). A feature-oriented commonality and variability analysis (called feature modeling) has been considered an essential part of product line analysis. Commonality and variability analysis, although critical, is not sufficient to develop reusable and adaptable product line assets. Dependencies among features and feature binding time also have significant influences on the design of product line assets. In this paper. we propose a feature-oriented product line analysis model that extends the existing feature model in terms of three aspects (i.e., feature commonality and variability, feature dependency, and feature binding time). To validate the consistency among the three aspects we formally define the feature-oriented product line analysis model and provide rules for checking consistency.
In this paper, a new method of product function analysis is presented to categorize various design information generated in product development processes. In order to improve product functions, designers must understand unit functions and modified parts of products. The product function analysis (PFA) is based on the designer's understanding of product functions. The proposed PFA provides the methodology to classify the various functions systematically and understand the relation between functions easily. Using this approach, efficient design support system can be developed and used for designers to support decision-making with design knowledge.
There are various factors to determine success and failure of new product development. Among them one of the most important factors for success will be strategic management of development process for a new product. First the development process for a new product in domestic restaurant business is improvement of existing product quality or extension of a product line. Second, the study found that there is a strong relationship between the development strategy.for a new product and its outcome. The more focused a product becomes in cost efficiency and customer relations, the better reflected the financial and non financial outcome can be in analysis. Third, financial outcome tends to be considered more than non financial outcome on deciding success of the new product development. Fourth, the study indicates that there is a direct relationship between financial non financial outcome analysis and success of new product development.
This study aims to probe into the influence of new product design and new product development process management on development performance. The research finding demonstrates that product design reveals positive and significant influence on new product development performance. Through statistical analysis, this study finds that companies in Taiwan value new product design. When companies value it more, they tend to have better new product development performance. With regard to the relation between new product development process management and new product development performance, the empirical results demonstrate that companies would pay more attention on new product development process management. With regard to new product idea and assessment, concept design and development, product function test and mass production in the market, through statistical analysis, this study finds that companies that value process management of new product development tend to have better new product development performance. As to the influence of new product design and new product process management on new product development performance, statistical analysis result demonstrates that the integration between new product design valued by companies in Taiwan and development process management would lead to significantly positive influence on new product development performance of the companies.
Increasing product variety based on product family and product platform provides a company with a competitive advantage over its competitors. As products become more complex, short-life cycled and customized, the design efforts require more knowledge-intensive, collaborative and coordinating efforts for information sharing. By sharing knowledge, information, component and process across different families of products, the product realization process will be more efficient, cost-effective and quick-responsive. Formal Concept Analysis (FCA) is used for analyzing data and forming semantic structures that are formal abstractions of concepts of human thoughts. A Web Ontology Language (OWL) is designed for applications that need to process the content of information instead of simply presenting information to humans. OWL also captures the evolution of different components of the product family. The purpose of this paper is to develop product variety modeling to increase the usefulness of common platform. In constructing and analyzing product ontology, FCA is adopted for conceptual knowledge processing. For the selected product family, product variety Ontology is constructed and implemented using prot$\'{e}$g$\'{e}$-2000.
We define product line (or mix) selection problem as selecting a subset of potential product variants that can simultaneously minimize product proliferation and maintain market coverage. Selecting the most efficient product mix is a complex problem, which requires analyses of multiple criteria. This paper proposes a method based on Data Envelopment Analysis (DEA) for product line selection. Data Envelopment Analysis (DEA) is a linear programming based technique commonly used for measuring the relative performance of a group of decision making units with multiple inputs and outputs. Although DEA has been proved to be an effective evaluation tool in many fields, it has not been applied to solve the product line selection problem. In this study, we construct a five-step method that systematically adopts DEA to solve a product line selection problem. We then apply the proposed method to an existing line of staplers to provide quantitative evidence for managers to generate desirable decisions to maximize the company profits while also fulfilling market demands.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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