Studien bidrar med en ökad förståelse för möjligheter och utmaningar för företag som ämnar integrera användardata i sina produktutvecklingsprocesser. Vikten av användaren är central i produktutveckling och genom den ökade förståelsen medförs även att integrering av ökad mängd användardata säkerställer beslutsunderlag som förbättrar produktutvecklingsprocesser. Dessa bidrag kompletterar även forskningen som teoretiska bidrag, där ett identifierat gap kompletterats samt nya gap i forskningen identifierats för vidare undersökningar.
Referenser
Abraham, Thomas K. m. fl. (2018). HandsOn Machine Learning with Azure: Build Powerful Models with Cognitive Machine Learning and Artificial Intelligence. O´Reilley Media.
Andreasen, Mogens Myrup. (2015). Conceptual Design Interpretations, Mindset and Models. Springer.
Azeem, Mohd m. fl. (2021). “Big data applications to take up major challenges across manufacturing industries: A brief review”. I: Materialstoday Proceedings. DOI:
.
Baumung, Wjatscheslav och Baumung, Viktor (2020). “Application of Machine Learning and Vision for realtime condition monitoring and acceleration of product development cycles”. I: Procedia Manufacturing 52, s. 61–66. DOI:
.
Bryman, Allen och Bell, Emma (2011). Business Research Methods (third edition). Oxford University Press.
Chang, Woojung och Taylor, Steven A. (2016). “The effectiveness of customer participation in new product development: a metaanalysis”. I: Journal of Marketing 80.1, s. 47–64.
DOI: .
Choudhary, A. K., Harding, J. A. och Tiwari, M. K. (2009). “Data mining in manufacturing:
a review based on the kind of knowledge”. I: Journal of Intelligent Manufacturing 20.
DOI: .
Conboy, Kieran, Dennehy, Denis och O’Connor, Mairead (2020). “‘Big time’: An examination of temporal complexity and business value in analytics”. I: Information Management
57.1. DOI: .
Davenport, Thomas H. (aug. 2012). The Human Side of Big Data and HighPerformance Analytics. Tekn. rapport. International Institute for Analytics.
Duan, Yanqing, Edwards, John S. och Dwivedi, Yogesh K (2019). “Artificial intelligence for decision making in the era of Big Data evolution, challenges and research agenda”. I:
International Journal of Information Management 48.595374, s. 63–71.
Dwivedi, Yogesh K. m. fl. (2021). “Artificial Intelligence (AI): Multidisciplinary perspectives on emerging challenges, opportunities, and agenda for research, practice and policy”. I:
International Journal of Information Management 57. DOI:
.
European Comission (2016). User guide to the SME Definition. Internal Market, Industry, Entrepreneurship and SMEs. The European Comission. URL:
.
Kahn, Kenneth B. (1996). “Interdepartmental integration: A definition with implications for product development performance”. I: Journal of Product Innovation Management 13.2,
s. 137–151. DOI: .
Kaisler, Stephen m. fl. (2013). “Big Data: Issues and Challenges Moving Forward”. I: System Sciences (HICSS) 46th.IEEE, s. 995–1004. DOI:
.
Koca, Aylin m. fl. (2010). “Engineering Soft Reliability in Product Realization”. I: Interna
tional Design Engineering Technical Conferences and Computers and Information in Engineering Conference 8, s. 739–751. DOI:
.
Kotsiopoulos, Thanasis m. fl. (2021). “Machine Learning and Deep Learning in smart manufacturing: The Smart Grid paradigm”. I: Computer Science Review 40. DOI:
.
Lanxes (2020). AI help in product development. Vol. 64. 1. DOI:
.
Lin, Ting Yu m. fl. (2021). “Evolutionary digital twin: A new approach for intelligent industrial product development, Advanced Engineering Informatics”. I: Advanced
Engineering Informatics 47. DOI: .
Mansaf, Alam, Ara, Shakil Kashish och Samiya, Khan (2020). Internet of Things (IoT):
Concepts and Applications. Springer.
Martens, H och Martens, M (2001). Multivariate Analysis of Quality. An Introduction. I:
Measurement Science and Technology vol. 12, s. 139–145. DOI:
.
Martín, María Vaquero (2021). “Communicating new product developement openness The impact on consumer perceptions and intentions”. I: European Management Journal.
DOI: .
Nell, Phillip C. m. fl. (2021). “Avoiding digitalization traps: Tools for top managers”. I:
Business Horizons 64.2, s. 163–169. DOI:
.
O’Sullivan, Maurice G. (2017). Chapter 5 Multivariate Data Analysis for Product Development and Optimisation. Woodhead Publishing, s. 83–99. DOI:
.
Riesener, Michael m. fl. (2020). “Identification of evaluation criteria for algorithms used within the context of product development”. I: Procedia CIRP 91, s. 508–515. DOI:
.
Schuh, Günther m. fl. (2019). “Data Mining Definitions and Applications for the Management of Production Complexity”. I: Procedia CIRP 81, s. 874–879. DOI:
.
Tsang, Y.P. m. fl. (2021). “Unlocking the power of big data analytics in new product development: An intelligent product design framework in the furniture industry”. I:
Journal of Manufacturing Systems. DOI:
.
Ullman, David G. (2010). The Mechanical Design Process. McGrawHill.
Villars, Richard L., Olofson, Carl W. och Eastwood, Matthew (juni 2011). Big Data: What It Is and Why You Should Care. Tekn. rapport. IDC.
Yang, Bin, Wei, Long och Pu, Zihan (2020). “Measuring and improving user experience through artificial intelligenceaided design”. I: Frontiers in Psychology 11.595374, s. 1–
11. DOI: .
Zheng, Pai m. fl. (2017). “Userexperience Based Product Development for Mass Personali
zation: A Case Study”. I: Procedia CIRP 63, s. 2–7. DOI:
.
Bilaga A
Vi heter Jonas Hägerlöf och Theodor Bengtsson och läser Design och Produktframtagning på KTH. Under våren skriver vi vår kandidatsuppsats inom Integrerad Produktutveckling.
Uppsatsen handlar om hur användardata kan integreras i produktutvecklingsprocessen.
Projektet belyser vilka möjligheter och utmaningar en integrering leder till. Ert företag är intressant för oss att studera kopplat till ämnet projektet handlar om, där vi vill studera följande frågeställningar mot er organisation:
• Vilka möjligheter och utmaningar finns vid integrering av stora mängder användardata i produktutvecklingsprocesser för mindre teknikföretag?
• Hur analyseras information som samlas in och vad får de för konsekvenser för beslutfattande?
Information som vi får under intervjun kommer användas som underlag för oss att besvara projektets frågeställningar. Den information vi får genom en intervju med er kommer att användas som underlag för att kunna redogöra för de två frågeställningarna ovan. Vår förhoppning genom intervjun är att få en djupare och mer kvalitativ inblick i hur ert företag arbetar.
Inledning av intervju
• Frågar om det är okej att spela in intervju samt frågar om de vill vara anonyma.
• Förklarar projektets ämne, syfte och frågeställningar som undersöks.
Bakgrundsfrågor: (om företaget, roll på bolag, affärsmodell/idé, utveckling)
• Beskriv företaget kortfattat, vad ni gör/utvecklar och hur organisationen ser ut.
• Vad är din roll inom bolaget och vad är dina huvudsakliga uppgifter?
• Hur länge har du jobbat inom företaget?
Produktutveckling generellt:
• Beskriv övergripande hur er produktutvecklingsprocess ser ut.
o Vilka metoder använder ni i era produktutvecklingsprocesser?
o Har dessa metoder förändrats något under din tid på företaget?
Användning av användardata i produktutvecklingsprocessen:
• På vilka sätt används användardata i era produktutvecklingsprocesser?
o När togs beslut om att integrera användardata i processerna?
o Hur samlas användardata in i organisationen?
• Hur analyseras de stora mängderna användardata för att få ut relevant informationsunderlag till fortsatt arbete med processerna?
o AI, Machine Learning eller av människa?
• Är den insamlade informationen tillförlitlig, det vill säga kvalitetssäkrad, för att kunna grunda beslut för utveckling av produktutvecklingsprocesserna?
Användning av användardata för produktutveckling:
• Används insamlade och analyserade användardata av befintliga produkter för att vidareutveckla produkterna?
• Vilka datakällor används? (användning, återkoppling, etc.)
• På vilka nya sätt skulle användardata kunna insamlas för att få relevant information?
(uppkoppling etc.)
Utmaningar med stora mängder användardata i produktutvecklingsprocessen:
• Vid hantering av användardata i nuvarande processer, uppkommer det problem som är svåra att hantera?
o Vad får detta för konsekvenser?
• Vill kunder lämna ifrån sig data?
• Är tillvägagångsättet för hantering av användardata tillräckligt komplett för att sålla ut relevant data på ett effektivt sätt?
o Vilken typ av data erhålls och är den tillräcklig?
o Kompletteras med andra sätt för att förstå användare?
o Används data vid vidareutveckling eller även nyutveckling?
• Upplever ni att kompetens saknas för att kunna använda data på ett mer effektivt sätt?
Möjligheter med användardata i produktutvecklingsprocessen:
• Vilka möjligheter ser ni med analys av användardata från nya källor (t.ex. sensorer) för att vidareutveckla produkterna och produktutvecklingsprocessen?
• Anser ni att det finns etiska aspekter att ta hänsyn till vid analys av datamängder?
(Med tanke på att ML och AI saknar mänskliga faktorn som är känslostyrd)
• Hur ser framtiden ut inom er organisation, avses analysen av användardata utvecklas med ny teknik?
• Finns det möjligheter för er att kapitalisera på användning av samma data för att utveckla olika tjänster?
• Finns potentiella nya källor för insamling av användardata som är relevant för utveckling av produktutvecklingsprocessen?
TRITA ITM EX 2021:108
www.kth.se