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革命还是进化：人工智能在新产品开发中的应用研究 1
人工智能 (AI) 有望改变业务的各个方面，并随之改变新产品开发 (NPD)。率先采用 AI 进行 NPD 的先驱公司已经展示了其主要优势，例如显著缩短了开发时间并加快了创新速度。但更典型的公司呢？我们着手解决这个问题，在 2023 年 9 月于芝加哥举行的 AI 在营销中的作用会议上对 ISBM 成员公司进行了调查。随后的报告揭示了研究结果，揭示了 AI 在 NPD 的 13 个关键领域的当前实施状况。它还深入探讨了企业在可预见的未来在其 NP 流程中采用 AI 的意图，并指出了 AI 已经带来的改进。结果令人惊讶：研究中的企业尚未在 NPD 的 13 个可能应用领域中的任何一个领域实施 AI；而且“采用意图”相当薄弱。唯一的例外是企业对采用自然语言处理有较为积极的意愿，这有助于将非结构化文本（例如来自在线资源、客户投诉或市场研究报告）转换为有用的结构化事实。此外，该报告还仔细研究了企业是否已准备好采用人工智能进行新产品开发，发现虽然领导层似乎已经做好准备，但企业的其他部门却还没有。这一结果令人惊讶且有些令人担忧，因为《哈佛商业评论》和《福布斯》等知名刊物已多次概述人工智能对商业尤其是新产品开发的好处。报告最后向管理层提出了重要信息，并提出了五项建议来指导下一步行动。当我们发现人工智能在推动企业迈向生产力、效率和创新能力增强的未来方面具有巨大潜力时，采取行动并在新产品开发中采用人工智能的紧迫性就变得显而易见。2 即将到来的革命……真是这样吗？
2023年PDMA年会展示新产品开发的9个里程碑。到2023年，人工智能将成为第十个里程碑
2023 年 PDMA 年度会议上展示的新产品开发的 9 个里程碑。到本世纪末，人工智能将成为第 10 个里程碑，并将改变产品创新的格局（照片中添加了 AI 海报 #10）。概述：人工智能 (AI) 有望彻底改变业务的各个方面，尤其是新产品开发 (NPD)。目前，我们对 NPD 的方法几十年来基本保持不变，结果一直很差：只有 30% 的新产品项目在商业上取得成功。然而，人工智能革命将显著改变这一格局！领先的早期采用者公司表明，AI 不仅在 NPD 中得到许多应用，而且还能带来丰厚的回报，例如开发时间缩短 50%。本文概述了 AI 在 NPD 中的多种强大应用，并提供了来自领先公司的众多示例。我们的探索之旅从创意阶段开始，贯穿整个新产品流程到发布后时期。有些例子简直令人震惊：联合利华耗资 1.2 亿美元建造的实验室，全部由机器人组成，用于端到端创建和测试新的个人护理产品；雀巢的“概念生成器”可扫描多个来源的数据和见解，然后根据扫描结果生成新的产品概念；或者 Moderna 基于 AI 的药物发现工具，该工具产生了 mRNA Covid 疫苗。此外，通用电气、西门子和特斯拉等领先企业所采用的数字孪生在开发（现场测试）甚至发布后都发挥着关键作用，可提高客户满意度。虽然对许多人来说，人工智能可能仍然像科幻小说一样，但那个未来已不再是小说——它现在就在这里。人工智能已经全面到来！人工智能在新产品开发中的众多应用已经带来了巨大的变化，提高了这些早期采用者的新产品开发速度、效率和质量。但是，这一旅程并不是要零碎地采用人工智能；相反，这必须是一个整体转型，由大胆的企业范围战略指导，由您的企业领导团队制定和倡导。引文：Cooper，RG 2023。“新产品开发中的人工智能革命”，宾夕法尼亚州立大学商业市场研究所成员会议，伊利诺伊州芝加哥：2023 年 9 月。
传染病仿制预防疫苗产品开发计划
1 在大多数 I 期疫苗试验中，受试者通常是健康的成年受试者。由于主要目标是证明安全性，因此疫苗的有效性通常不会得到证明。但是，作为次要或探索性参数的一部分，常见终点可能包括血清抗体滴度、血清 IgG、中和抗体滴度和一些细胞免疫反应。 2 必须决定是否在美国或其他地方进行 I 期临床试验。如果 I 期临床试验在美国进行，则必须遵守 FDA 规定。如果在其他地方（例如欧洲）进行，则必须遵守欧洲的规定。这可能会影响疫苗的生产和发布方式。美国和其他国家的监管要求在非临床数据包、临床试验执行、GLP 毒理学要求方面可能不相同。请务必咨询适当的监管专家或顾问。 3 如果提出多种给药途径，必须有非临床数据证明拟议给药途径的实用性。TPP 并非旨在涵盖所有可能性，而是一个有证据支持的概况。
在产品开发的早期阶段进行卫生技术评估框架：指导应用程序的审查和路线图
包括早期是否是正确的描述符，7、8，还是应使用哪些方法和决策工具在开发的不同阶段进行EHTA。4、6、7、9-12同样，出版的EHTA应用以医疗设备和Di-Nostics为主导，需要4个关于EHTA如何相似和与其他形式的早期目标评估13-16和DE-CISION工具17用于药物开发中使用的其他形式的额外明确性。对EHTA的利益，其潜在用途以及对其运营的明确性的更大系统化证据可能会增加行业和其他潜在利益相关者之间的吸收。在这篇综述中，我们更广泛地看着对现有EHTA框架的当前证据进行整理。我们广泛定义EHTA框架是“一种系统的方法，用于指导早期证据生成和合成以评估和证明技术的S
产品开发流程中的基于知识的工程 - 流程、IT 和知识管理视角
与此同时，管理知识的方法和 IT 工具也得到了发展，如今它们更易于访问和使用。知识型工程 (KBE) 就是这样一种方法，该术语诞生于 20 世纪 80 年代中期，用于指代自动设计规则驱动几何图形的应用程序。在本论文中，术语 KBE 涵盖了捕获和应用工程知识以自动执行工程任务，而不论其应用领域如何，本论文旨在促进 KBE 在产品开发 (PD) 中的更广泛应用。本论文重点关注 KBE 的两个方面：作为流程改进 IT 方法和知识管理 (KM) 方法。从第一个角度来看，缺乏对产品生命周期管理 (PLM) 架构约束的明确考虑，该架构控制着 PD 中流程和 IT 的交互，这已被确定会对 KBE 在 PD 流程中的利用产生负面影响。从第二个角度来看，知识管理理论和模型可以补充现有的方法，以识别知识工程应用的潜力。
从创新到创新：探索设计思维在产品开发中的应用
设计思维（DT）是利用创新的流行方法和方法。但是，在实际的组织环境中使用DT是具有挑战性的，因为在学术界几乎没有这样的认可。由于对邪恶问题的现象，组织误解了有关DT利用的少数现有研究，导致了该方法的滥用。这项研究调查并增强了跨学科方法，从而可以增强DT在产品开发中的利用来推动创新。这项定性案例研究是由两名全日制工程师学生在二十周内进行的，从1月中旬开始，作为其工业产品实现研究的论文项目。案例研究是在瑞典的一家制造公司Thule进行的，专门从事户外休闲产品。使用DT的IDEO方法，该研究实现了一种系统的方法来开发一种新的创新解决方案。该项目始于对市场竞争，用户和Thule公司的广泛分析，使用了创新的技术，例如集思广益和素描的各种素描阶段，以应对确定的用户挑战。利用DT方法进行创新取得了成功，因为使用计算机辅助设计和原型工具将洞察力转化为有形的概念。由于实施了DT，开发了一种概念化的方法，最终导致创新的想法是创建一个安装在汽车拖车栏上的模块化露营盒。
优化在产品开发早期阶段的应用，使用小型无人机案例研究
摘要。创新产品开发涉及许多工具、方法和途径，以便更快地创造更好的产品并满足客户需求。两种广泛使用的方法是产品生命周期管理 (PLM) 和基于模型的系统工程 (MBSE)。然而，结合方法论 PLM MBSE 的软件工具并不多；可以提到 LMS 系统合成软件，目前正在积极开发中。它用于创建系统模型，其中包括能够描述多物理域中系统行为的功能模型。因此，当产品的系统模型是多学科的时，参数值描述系统的最佳状态并不明显。出于这些原因，在产品开发的早期阶段，应用多学科优化技术和特定工具来计算开发系统的适当参数至关重要。本研究致力于将不同的优化工具（如 pSeven 和 Optimus Noesis）应用于构成小型无人机 (UAV) 数字孪生的数值模型。本文介绍了这项研究的结果，特别是优化问题的公式、详细的数值模型和计算结果。主要思想是，优化不应作为单独数值模型的附加工具，而应将其作为与 PLM 和 MBSE 工具一起应用的强大手段，以确保产品
人工智能在时尚行业设计和产品开发中的应用
产品创新是企业创造可持续竞争优势的重要一步（Biazzo & Filippini，2021）。创意或创意创造是产生和发展具有创造性的新想法和解决方案的认知过程，用于解决开放式问题（Fink & Benedek，2014）。创意过程通常发生在设计工程的早期阶段，作为寻找设计问题解决方案的工具。因此，在时装公司的创意阶段，有空间采用数据驱动和基于人工智能的方法（Chen et al.，2019）。创意对最终的产品解决方案做出了重要贡献，因此必须在产品开发中加以考虑、规划和充分准备（Quade & Schlüter，2020）。创意创意研究的主要贡献出现在 1950 年，当时该主题首次被研究（Guilford，1950）。另一个公认的方面是人工智能 (AI)，它被认为会影响组织的未来，可能包括时尚行业。人工智能是一种模仿人类智能、转化为算法并通过机器开发的技术（Kelley 等人，2018 年）。研究证明，2017 年至 2022 年间，企业采用人工智能的人数翻了一番（麦肯锡，2022 年）。一项采访全球 2,500 名商业领袖的研究表明，2023 年改变组织的十大转变之一是应用人工智能来构建更好的组织（麦肯锡，2023 年）。人工智能贡献收入最大的功能包括产品和服务开发（麦肯锡，2022 年）。
斯图加特产品开发研讨会 SSP 2023
关于可持续发展、新技术和不断变化的客户行为的日益严格的法律要求正在导致汽车行业出现一个非常活跃的市场环境。由此产生的电动汽车转型以及车辆中软件比例的显着提高，也给 IT 工程在流程、方法和工具方面带来了新的挑战。为了跟上步伐，现有的产品开发流程必须可持续地数字化，扩展到包括新技术，并在开发时间、产品质量和成本方面针对未来进行优化。对于机械产品开发，CAD 生态系统构成了从 3D 产品几何图形生成到数字验证的所有数字流程的基础。