Transdisciplinarni razvoj izdelkov
DOI:
https://doi.org/10.37886/Ključne besede:
transdisciplinarnost, sočasni inženiring, odločanje, poslovna inteligenca, dinamično programiranjePovzetek
Raziskovalno vprašanje (RQ): Kako lahko transdisciplinarni pristop izboljša proces razvoja proizvoda in
industriji prihodnosti?
Namen:Namen raziskave je razviti model za učinkovit razvoj proizvoda in avtomobilski industriji temelječ na
transdisciplinarnem pristopu.
Metoda: Uporabili smo kvalitativni raziskovalni pristop, da bi razvili teoretični okvir transdisciplinarnosti.
Okvir je kombinacija sočasnega inženiringa in vključevanja strokovnjakov iz različnih raziskovalnih disciplin.
Na podlagi tega smo razvili matematični model, ki temelji na dinamičnem programiranju.
Rezultati: Oblikovali smo teoretični model in zgradili praktičen primer transdisciplinarnega razvoja proizvodov
v avtomobilski industriji. Prikazali smo povezavo sodobnega informacijskega okolja za tak model.
Organizacija: Ugotovitve raziskave bodo lahko zagotovile višjo produktivnost, nižje stroške poslovanja,
spremembe v strukturi kadrov, višjo dodano vrednost, nižje stroške prodaje, nižje stroške uprave, zmanjšanje
rasti stroškov in nižje stroške delovne opreme.
Družba: Raziskava bo vplivala na višje zadovoljstvo strank, povečala se bo fleksibilnost poslovanja, izboljšala
se bo kakovost informacij in nadzor nad viri, razvijali se bodo izdelki z manj odpadki in manjšim
onesnaževanjem, izboljšal se bo proces načrtovanja, izboljšali se bodo delovni pogoji zaposlenih, izboljšano bo
upravljanje portfelja in korporativno komuniciranje podjetja.
Originalnost: Transdisciplinarni okvir združuje metode sočasnega inženiringa in interdisciplinarni pristop v
procesu razvoja izdelkov. Razvoj tovrstnega okvira je popolna novost in predstavlja izviren pristop k razvoju
proizvodov, ki bo še posebej primeren za pametne tovarne prihodnosti. Transdiciplinaren okvir je prenesen v
matematični model na podlagi stohastičnega dinamičnega programiranja in je podprt z obstoječim
informacijskim skladiščem in predstavlja potencial za nadgradnjo poslovne inteligence.
Omejitve / Bodoče raziskave: Predlagani model je bil realiziran na primeru tovarne v avtomobilski industriji. V
prihodnosti se bo ta model še nadgradil in izvedel tudi v drugih industrijah kot del koncepta pametnih tovarn.
Literatura
1. Ashley, S. (1995). Cutting costs and time with DFMA. Mechanical Engineering, March, 74-77.
2. Cerovšek, M. (2012). Vzvodi informatike za rast in razvoj organizacije = IT levers for
organization growth and development. Organizacija, 45(1), A27-A35.
3. Erenda, I. (2013). Correlation between emotional intelligence and intuitive decision-making style
among top and middle-level managers in Slovenian automotive industry. Journal of Business
Economy, STED Conference, Banja Luka, 48 – 54.
4. Erenda, I., Cerovšek, M., Makovec, I., Božič, M., Geršič, M., Koncilja, P., Kralj, S., Potočar
Papež, I., Savšek, T. (2014). A model of transdisciplinary product development in automotive
industry. In: 13th International Design Conference, May 19-22 2014, Dubrovnik, Croatia.
Marjanović, D. (ed.), et al. Design 2014: proceedings USB. Zagreb: Faculty of Mechanical
Engineering and Naval Architecture; Glasgow: Design Society, 1937-1946.
5. Groznik, A., Štemberger, I. M., Kovačič, A. (2005). Vloga menedžmenta pri zagotavljanju
poslovne vrednosti informatike = The role of management in achieving business value. Uporabna
informatika, 13(4), 213-222.
6. Jaklič, J. (2009). Slides from the lectures »Business Intelligence Technology«. Faculty of
Economics, University of Ljubljana.
7. Kovačič, A., Bosilj-Vukšič, V. (2005). Management poslovnih procesov: prenova in
informatizacija poslovanja s praktičnimi primeri = Business Process Management: modernization
and computerization of operations with practical examples. Ljubljana: GV Založba.
8. Luhn, H. P. (1958). A Business Intelligence System. IBM Journal of Research and Development,
Vol.2, No.4, 314-319.
9. Makovec, I. (2013). Od podatkov do informacij v primeru proizvodnega podjetja avtomobilske
industrije = From the data to information in a manufacturing company in automotive industry.
Industrijski forum IRT 2013, Portorož, 221-228.
10. Makovec, I., Erenda, I. (2014). Ali sta tabelarični model in jezik DAX znanilca poslovnointeligenčnih
rešitev za vse = Are tabular model and language DAX signaling a business
intelligence solution for all. Uporabna informatika, Ljubljana, Vol. 22, No. 4, 248-255.
11. Mihelič, P. (2012). Slides from the lectures »Concurrent Engineering«, Faculty for industrial
engineering Novo mesto, Novo mesto.
12. Nemhauser, G.L., Rinnooy Kan, A.H.G., Todd, M.J. (1989), Optimization, Handbooks in
operations research and management science, Vol. 1, North-Holland, Elsevier, Amsterdam.
13. Nicolescu B. (2008). Transdisciplinarity – Theory and Practice. (Ed.), Hampton Press, Cresskill,
NJ, USA.
14. Pennell, J.P., Winner, R.I. (1989). Concurrent engineering: practices and prospects. Global
Telecommunications Conference and Exhibition Communications Technology for the 1990s and
Beyond (GLOBECOM). IEEE, Vol.1, 27-30.
15. Ravindran, A., Phillips, D.T., Solberg, J.J. (1987). Operations Research, Principles and Practice,
John Wiley, New York.
16. Savšek, T. (2015). Razpoznavanje vzorcev s primerjavo mehkih relacijskih dreves = Pattern
recognition by the comparison of fuzzy relational trees. Faculty for industrial engineering Novo
mesto, Novo mesto.
17. Smith, H. A., McKeen, J. D., Singh, S. (2007). Developing Information Technology Strategy for
Business Value. Journal of Information Technology Management, 18(1), 51-60.
