This paper introduces two platforms created by the development team at CORE studio, Thornton Tomasetti's global innovation studio. Collaborative platforms change the way that parties communicate and develop projects. Wikipedia is one of many great examples for a platform that supports collaborative development of a product - the world's largest encyclopedia. In the AEC industry, no such platform exists that can be used for collaborative development of a building project, and hence, information exchange between the parties involved, and modeling programs used in a project is slow and opaque. The platforms introduced in this paper allow for much greater transparency at all stages of the building design process, and hence improve the flow of information between parties involved in the process, both firm-internal and external. While traditionally, the use of a large number of different modeling and analysis platforms is hard to manage by a project team; this paper introduces methods that strengthen the design process by using a multitude of programs needed in the different building design phases.
High-tech industry has been the principal economic source for Taiwan in recent years. The characteristics of high-tech industries in Taiwan are changeable product markets, short product life cycles and high company attrition rate. In the globalization trend, the high-tech industry has gradually increased corporate competitiveness and reached the goal of sustainable operations through knowledge management, knowledge sharing and new product research and development. Firms have aggressively strengthened and integrated their internal and external resources and enhanced knowledge sharing to increase industry operational performance. Effectively strengthening the knowledge management operation and performance evaluation of knowledge sharing in Taiwan's high-tech industry has become a critical issue. In the selection of knowledge sharing Key Performance Indicators (KPI), this research divided the knowledge sharing indicators into representative strategic indicators such as organizational knowledge learning, organizational knowledge resources, organizational information capacity and organizational knowledge performance through screening using Factor Analysis. The characteristics of the constructs were interdependent. This research calculated and adjusted the correlation among the key performance knowledge sharing indicators using ANP and determined the relative weight of knowledge sharing.
This paper proposes a model for demand forecasting that will require less effort in the process of utilizing the new product diffusion model while also allowing for more objective and timely application. Drawing upon the theoretical foundation provided by the hype cycle model and the consumer adoption model, this proposed model makes it possible to estimate the maximum market potential based solely on bibliometrics and the scale of the early market, thereby presenting a method for supplying the major parameters required for the Bass model. Upon analyzing the forecasting ability of this model by applying it to the case of the hybrid car market, the model was confirmed to be capable of successfully forecasting results similar in scale to the market potential deduced through various other objective sources of information, thus underscoring the potentials of utilizing this model. Moreover, even the hype cycle or the life cycle can be estimated through direct linkage with bibliometrics and the Bass model. In cases where the hype cycles of other models have been observed, the forecasting ability of this model was demonstrated through simple case studies. Since this proposed model yields a maximum market potential that can also be applied directly to other growth curve models, the model presented in the following paper provides new directions in the endeavor to forecast technology diffusion and identify promising technologies through bibliometrics.
Based on the usage levels of target costing systems(TCS) and information technology (IT) infrastructure, this study aims to develop a framework useful for classifying four types of knowledge management(KM) strategies in manufacturing firms: process-oriented, product-oriented, mixed and negative. We adopted a multi-methodological approach by mixing both qualitative and quantitative methods. Before developing a framework, through a case study of the H Motor Company in Korea, this paper investigated and showed the functions of TCS in the management of tacit knowledge. The results from the case study indicated that with the use of TCS, a firm can create, transfer, and share diverse kinds of tacit knowledge among employees for the facilitation of process innovation. We also empirically confirmed the four types of KM strategies, and demonstrated the characteristics(i.e., size, total sales, age, and knowledge intensity) of the organizations adopting each strategy.
The die & mould-design system fur the productivity increase is developed by our company. This system is made by UG API and constructs the standard through DB of parts of die & mould. Besides, the result of engineering analytic method is reflected in the design process in this system and the product precision is secured by On Machine Measurement method. Therefore, the ground of quality improvement and process innovation is solidified by the developed system and the competitiveness of die & mould manufacturing is intensified.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.39
no.4
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pp.40-48
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2016
The engineering knowledge and technology is core driving forces of continuous growth in knowledge based society. Companies, the government, and universities are the subjects of an innovation and the cooperation between them is very important. Nowadays, the main purpose of industry-university cooperation moves to train experts and develop a new product. A shift of the paradigm came from the change of recognition that the final consumers of the program are companies and the universities are supporters of the program. In this paper, we investigate the purpose, participation and satisfaction of companies to industry-academy technology cooperation through empirical studies. The need to expert training, product development and process development makes companies participate industry-academy technology cooperation and companies have different purpose of participation by the business type. Companies often feel that expert training, subsidiary purpose of industry-academy technology cooperation, is more important than product development or process development. This result is caused by the real world environment of small and mid-size companies, lacking of technology experts. The participation of companies to each technology cooperation program (technology transfer, joint technology development, consigned technology development, technology consulting, co-op. lab.) is also different by business type. The companies' satisfaction with the purpose of process development is relatively higher than that with the purpose of product development and companies show also different satisfaction value by business type and participating program. The results of this study can give a contribution to the design of demand oriented industry-academy technology cooperation model.
This study analyzed convergence status among input technologies used in technology development with Technology I-O analysis. It was another version of industry input-output analysis which is used in technology planning. This case is an analysis of association between technology an product. The subjects of analysis were 401 tasks that applied to '2012 Convergence Technology Development Project for Small and Medium Businesses' promoted by Korea Technology & Information Promotion Agency for Small and Medium Enterprises. The process of analysis is as followed. First step, we made a matrix table as an input of technology input-output analysis. Input was defined by technology and output was defined by the product. Input technology was defined in a 3-digit code under National Science Technology Classification and output products were defined in a 5-digit under National Standard Industry Code. Second, the Spillover ratio among technologies were calculated and was used to make a picture of technology linkage. As a result of analysis, technology spillover of embedded S/W was the highest in IT convergence, mold product in ET convergence, and functional cosmetics development technology in BT convergence. In general, IT convergence had many element technologies with high technology spillover, and ET had a small number of element technologies with high technology spillover. Therefore, investment effect of element technology is expected to be large if investment on element technologies with high technology spillover is important for vitalizing convergence.
A three-dimensional physical part can be fabricated from a three-dimensional digital model in a layer-wise manner via additive manufacturing (AM) technology, which is different from the conventional subtractive manufacturing technology. Numerous studies have been conducted to take advantage of the AM opportunities to penetrate bespoke custom product markets, functional engineering part markets, volatile low-volume markets, and spare part markets. Nevertheless, materials issues, machines issues, product issues, and qualification/certification issues still prevent the AM technology from being extensively adopted in industries. The present study briefly reviews the standard classification, technological structures, industrial applications, technological advances, and qualification/certification activities of the AM technology. The economics, productivity, quality, and reliability of the AM technology should be further improved to pass through the technology adoption lifecycle of innovation technology. The AM technology is continuously evolving through the introduction of PM materials, hybridization of AM and conventional manufacturing technologies, adoption of process diagnostics and control systems, and enhanced standardization of the whole lifecycle qualification and certification methodology.
Nowadays, new product development (NPD) is one of the most crucial factors for business success. The manufacturing firms cannot afford the resources in the long development cycle and the costly redesigns. Good product planning is crucial to ensure the success of NPD, while the Quality Function deployment (QFD) is an effective tool to help the decision makers to determine appropriate product specifications in the product planning stage. Traditionally, in the QFD, the product specifications are determined by a rather subjective evaluation, which is based on the knowledge and experience of the decision makers. In this paper, the traditional QFD methodology is firstly reviewed. An improved Hybrid Quality Function Deployment (HQFD) [MSOfficel] then presented to tackle the shortcomings of traditional QFD methodologies in determining the engineering characteristics. A structured questionnaire to collect and analyze the customer requirements, a methodology to establish a QFD record base and effective case retrieval, and a model to more objectively determine the target values of engineering characteristics are also described.
Evolutionary operation (EVOP) is a continuous improvement system which explores a region of process operating conditions by deliberately creating some systematic changes to the process variable levels without jeopardizing the product. It is aimed at securing a satisfactory operating condition in full-scale manufacturing processes, which is generally different from that obtained in laboratory or pilot plant experiments. Information on how to improve the process is generated from a simple experimental design. Traditional EVOP procedures are established on the assumption that the variance of the response variable should be small and stable in the region of the process operation. However, it is often the case that process noises have an influence on the stability of the process. This process instability is due to many factors such as raw materials, ambient temperature, and equipment wear. Therefore, process variables should be optimized continuously not only to meet the target value but also to keep the variance of the response variables as low as possible. We propose a scheme to achieve robust process improvement. As a process performance measure, we adopted the mean square error (MSE) of the replicate response values on a specific operating condition, and used the Kruskal-Wallis test to identify significant differences between the process operating conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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