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.
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.
제품계열분석(product line analysis)은 제품계열자산(product line asset)을 개발하기에 앞서, 제품계열 내에 속한 제품들의 다양한 요구사항과 이들 간의 관계 및 제약사항을 분석하는 활동을 말한다. 지금까지 특성모델링(feature modeling)이라 불리는 특성 지향의 공통성과 가변성 분석은 제품계열분석의 핵심적인 부분으로 간주되어 왔다. 비록 공통성과 가변성 분석이 제품계열분석의 핵심적인 요소이지만, 이것만으로는 재사용가능하고 적응성이 뛰어난 제품계열자산(예, 아키텍처와 컴포넌트) 개발에 한계가 있다. 특성간의 의존성 및 특성결합시간도 제품계열자산 개발에 중대한 영향을 미치는 요소이다. 따라서 본 논문에서는 기존에 공통성과 가변성 관점에서 제품계열을 분석한 결과인 특성모델(feature model)을 세 가지의 특성 측면(즉, 제품특성의 공통성과 가변성, 특성간의 의존성, 그리고 특성결합시간)으로 확장한 특성지향의 제품계열분석 모델을 제안한다. 특히, 세 가지 측면의 일관성을 검증하기 위해서, 특성 지향의 제품계열분석 모델을 정형적으로 정의하고, 모델의 일관성을 검사하는 규칙을 제공한다.
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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