Le metodologie più complete per l'ideazione, la gestione dei progetti, la gestione dei rischi, l'ergonomia, il design dei prodotti e la produzione snella.
Nell'ambito del design del prodotto, queste oltre 180 metodologie professionali offrono la più ampia raccolta di articoli e risorse che delineano varie metodologie e strumenti rilevanti per l'ideazione e l'innovazione, ergonomiae di produzione. Questo archivio centralizzato permette di accedere e confrontare approcci sistematici, come il Form, Analisi di adattamento e funzione (FFF), design modulare, A/B testing e design thinking.
Gli strumenti elencati mirano a fornire informazioni sulle tecniche per la creazione di nuovi prodotti o per il miglioramento di quelli esistenti, descrivendo in dettaglio i processi che possono portare a una maggiore usabilità, a una riduzione dei costi di produzione e all'allineamento con le pratiche sostenibili. Essi supportano varie fasi dello sviluppo di un prodotto, dalla generazione del concetto iniziale e dalla definizione delle priorità delle caratteristiche fino alla garanzia di qualità e rilevanza per il mercato.
Nota: global methodologies (ISO 9000, Gestione della qualità totale, Design for Manufacturing, Lean Manufacturing, Sei Sigma …) are not included in the comparison cards below, but have posts on this site and can be searched with the menu or with the magnifying glass on the top right.
- Miglioramento continuo, Ergonomia, Fattori umani, Ingegneria dei fattori umani (HFE), Miglioramento dei processi, Garanzia di qualità, Controllo di qualità, Gestione della qualità, Gestione del rischio
Obiettivo:
Valutare il livello di disagio muscoloscheletrico dei lavoratori.
Come si usa:
- Questionario autosomministrato utilizzato per raccogliere dati sulla localizzazione, la frequenza e la gravità dei disagi muscoloscheletrici avvertiti dai lavoratori. Viene spesso utilizzato in ergonomia per identificare i lavori ad alto rischio e per valutare l'efficacia degli interventi.
Professionisti
- Semplice e poco costoso da somministrare; può essere utilizzato per raccogliere dati da un gran numero di lavoratori.
Contro
- I risultati sono soggettivi e possono essere influenzati da fattori individuali; possono non essere accurati come una valutazione fisica.
Categorie:
- Ergonomia, Risorse umane
Ideale per:
- Valutare la prevalenza del disagio muscoloscheletrico in una forza lavoro per identificare i lavori ad alto rischio e valutare l'efficacia degli interventi ergonomici.
- Test A/B, Tasso di conversione, Progettazione per Sei Sigma (DfSS), Pensiero progettuale, Sviluppo iterativo, Prototipazione, Garanzia di qualità, Controllo di qualità, Esperienza utente (UX)
Obiettivo:
Per testare contemporaneamente più varianti di più elementi su una pagina web.
Come si usa:
- Tecnica di verifica di un'ipotesi in cui vengono modificate più variabili. L'obiettivo dei test multivariati è quello di determinare quale combinazione di variazioni si comporta meglio tra tutte le combinazioni possibili.
Professionisti
- Può testare l'interazione tra i diversi elementi di una pagina; può identificare la combinazione ottimale di elementi per un determinato obiettivo.
Contro
- Può essere complesso da impostare e analizzare; richiede una grande quantità di traffico per ottenere risultati statisticamente significativi.
Categorie:
- Clienti e marketing, Progettazione del prodotto
Ideale per:
- Ottimizzare una pagina web o una campagna e-mail testando diverse combinazioni di titoli, immagini e inviti all'azione.
- Algoritmi di manutenzione predittiva, Miglioramento dei processi, Garanzia di qualità, Controllo di qualità, Gestione della qualità, Analisi statistica, Controllo statistico del processo (SPC)
Obiettivo:
Modellare la relazione tra una variabile dipendente e due o più variabili indipendenti.
Come si usa:
- Tecnica statistica che utilizza diverse variabili esplicative per prevedere il risultato di una variabile di risposta. È un'estensione della regressione lineare che consente di analizzare relazioni più complesse.
Professionisti
- Può essere utilizzato per modellare relazioni complesse con più fattori; può fornire una previsione più accurata rispetto alla semplice regressione lineare.
Contro
- Può essere più difficile da interpretare rispetto alla regressione lineare semplice; richiede un campione di dimensioni maggiori.
Categorie:
- Economia, Ingegneria, Qualità
Ideale per:
- Analizzare i fattori che influenzano un risultato complesso, come il prezzo di una casa o il rendimento di uno studente.
- Progettazione per la produzione additiva (DfAM), Gemello digitale, Ergonomia, Fattori umani, Human-Centered Design, Prototipazione, Robotica, Simulazione
Obiettivo:
Registrare il movimento di oggetti o persone.
Come si usa:
- Una tecnologia per registrare il movimento umano e tradurlo in formato digitale. Viene utilizzata in diverse applicazioni, dall'intrattenimento allo sport, dalla medicina all'ingegneria.
Professionisti
- Fornisce dati dettagliati e precisi sul movimento umano; può essere utilizzato per creare animazioni e simulazioni realistiche.
Contro
- Possono essere costosi e complessi da installare e utilizzare; i marcatori possono essere intrusivi e possono influenzare il movimento della persona.
Categorie:
- Ingegneria, Ergonomia, Progettazione del prodotto
Ideale per:
- Analizzare il movimento di un atleta per migliorarne le prestazioni, o il movimento di un lavoratore per progettare una postazione di lavoro più ergonomica.
- Metodologia agile, Sviluppo prodotto agile, Gestione del cambiamento, Miglioramento continuo, Sviluppo iterativo, Produzione snella, Gestione del progetto, Mischia, Mappatura del flusso di valore
Obiettivo:
Per dare priorità ai requisiti di un progetto.
Come si usa:
- Una tecnica di prioritizzazione utilizzata nella gestione dei progetti e nello sviluppo del software per raggiungere un'intesa con gli stakeholder sull'importanza che attribuiscono alla realizzazione di ciascun requisito. MoSCoW è l'acronimo di Must have, Should have, Could have e Won't have.
Professionisti
- Semplice e facile da capire; aiuta a dare priorità ai requisiti e a gestire l'ambito.
Contro
- Può essere soggettivo e dipendere dall'interpretazione delle categorie; può non essere adatto a tutti i tipi di progetti.
Categorie:
- Progettazione del prodotto, Gestione del progetto
Ideale per:
- Dare priorità alle caratteristiche di un nuovo prodotto o ai compiti di un progetto per garantire che le cose più importanti vengano fatte per prime.
- Analisi della varianza (ANOVA), Miglioramento continuo, Prove non distruttive (NDT), Miglioramento dei processi, Ottimizzazione del processo, Garanzia di qualità, Controllo di qualità, Analisi statistica, Test statistici
Obiettivo:
Per verificare se due o più gruppi hanno la stessa mediana.
Come si usa:
- Test statistico non parametrico utilizzato per confrontare le mediane di due o più gruppi indipendenti. È un'alternativa all'ANOVA a una via quando l'ipotesi di normalità non è soddisfatta.
Professionisti
- Può essere utilizzato con dati non normali; è robusto agli outlier.
Contro
- Meno potenti dei test parametrici quando i dati sono distribuiti normalmente; testano solo le differenze nella mediana, non nella media.
Categorie:
- Risoluzione dei problemi, Qualità
Ideale per:
- Confronto delle mediane di due o più gruppi, come ad esempio le prestazioni di due diversi processi produttivi.
- Miglioramento dei processi, Ottimizzazione del processo, Gestione del progetto, Analisi del rischio, Gestione del rischio, Simulazione, Analisi statistica, Controllo statistico del processo (SPC)
Obiettivo:
Modellare la probabilità di risultati diversi in un processo che non può essere facilmente previsto a causa dell'intervento di variabili casuali.
Come si usa:
- Tecnica matematica computerizzata che consente di tenere conto del rischio nell'analisi quantitativa e nel processo decisionale. Viene utilizzata per modellare la probabilità di risultati diversi eseguendo un gran numero di simulazioni con input casuali.
Professionisti
- Può essere utilizzato per modellare sistemi complessi con molte fonti di incertezza; fornisce una gamma di risultati possibili e le relative probabilità.
Contro
- Può essere computazionalmente costoso; l'accuratezza dei risultati dipende dalla qualità del modello e dei dati di input.
Categorie:
- Economia, Ingegneria, Gestione del rischio
Ideale per:
- Analizzare il rischio e l'incertezza in un piano di progetto, in un modello finanziario o in un progetto ingegneristico.
- Metodologia agile, Miglioramento continuo, Ingegneria dei sistemi basata su modelli (MBSE), Garanzia di qualità, Controllo di qualità, Gestione della qualità, Sistema di gestione della qualità (SGQ), Test del software, Metodi di prova
Obiettivo:
Per generare automaticamente casi di test da un modello di sistema.
Come si usa:
- Una tecnica di test del software in cui i casi di test sono derivati da un modello che descrive il comportamento atteso del sistema sotto test.
Professionisti
- Può ridurre il tempo e lo sforzo necessario per creare i casi di test; può migliorare la qualità dei casi di test.
Contro
- La qualità dei casi di test dipende dalla qualità del modello; può essere complesso creare e mantenere il modello.
Categorie:
- Ingegneria, Qualità
Ideale per:
- Generazione automatica di casi di test per un sistema software complesso, come una macchina a stati o un sistema di controllo.
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