构思、项目管理、风险管理、人体工程学、产品设计、精益生产的最完整方法论
在产品设计领域，这 180 多种专业方法论提供了最丰富的文章和资源，划分了与构思、创新相关的各种方法和工具、 人体工学和制造。这个集中式资料库允许访问和比较系统化方法，如表格、 拟合与功能分析 (FFF）、模块化设计、A/B 测试和设计思维。
所列工具旨在通过详细介绍可提高可用性、降低生产成本和符合可持续发展实践的流程，为创造新产品或改进现有产品的技术提供信息。这些工具支持产品开发的各个阶段，从最初的概念生成和功能优先级排序，到确保质量和市场相关性。
笔记： 全球方法论（ISO 9000、全面质量管理、制造设计、精益生产、六西格玛......）不包括在下面的比较卡中，但在本网站上有帖子，可通过菜单或右上角的放大镜进行搜索。
肌肉骨骼不适调查表
- 持续改进, 人体工程学, 人为因素, 人因工程（HFE）, 流程改进, 质量保证, 质量控制, 质量管理, 风险管理
目标
评估工人的肌肉骨骼不适程度。
如何使用
- 一种自填式调查问卷，用于收集有关工人肌肉骨骼不适的部位、频率和严重程度的数据。它通常用于人体工程学，以确定高风险工作并评估干预措施的效果。
优点
- 管理简单、成本低廉；可用于收集大量工人的数据。
缺点
- 结果是主观的，可能受到个人因素的影响；可能不如物理评估准确。
类别
- 人体工程学, 人力资源
最适合：
- 评估劳动力中肌肉骨骼不适的普遍程度，以确定高风险工作并评估人体工程学干预措施的效果。
多变量测试（MVT）
- A/B 测试, 转换率, 六西格玛设计（DfSS）, 设计思维, 迭代开发, 原型设计, 质量保证, 质量控制, 用户体验（UX）
目标
同时测试网页上多个元素的多种变化。
如何使用
- 对多个变量进行修改的假设检验技术。多变量测试的目的是确定在所有可能的组合中，哪种组合的效果最好。
优点
- 可以测试页面上不同元素之间的互动；可以为特定目标确定元素的最佳组合。
缺点
- 设置和分析可能比较复杂；需要大量流量才能获得有统计意义的结果。
类别
- 客户与营销, 产品设计
最适合：
- 通过测试标题、图像和行动号召的多种组合，优化网页或电子邮件营销活动。
多元回归分析
- 预测性维护算法, 流程改进, 质量保证, 质量控制, 质量管理, 统计分析, 统计过程控制 (SPC)
目标
建立因变量与两个或多个自变量之间的关系模型。
如何使用
- 一种使用多个解释变量来预测响应变量结果的统计技术。它是线性回归的延伸，可以分析更复杂的关系。
优点
- 可用于建立包含多个因素的复杂关系模型；与简单的线性回归相比，能提供更准确的预测。
缺点
- 可能比简单线性回归更难解释；需要更大的样本量。
类别
- 经济学, 工程, 质量
最适合：
- 分析影响房价或学生成绩等复杂结果的因素。
动作捕捉系统
- 增材制造设计（DfAM）, 数字孪生, 人体工程学, 人为因素, Human-Centered Design, 原型设计, 机器人技术, 模拟
目标
记录物体或人的移动。
如何使用
- 一种记录人体运动并将其转化为数字格式的技术。它被广泛应用于娱乐、体育、医疗和工程等领域。
优点
- 提供详细、准确的人体运动数据；可用于制作逼真的动画和模拟。
缺点
- 设置和使用成本高，操作复杂；标记可能具有侵扰性，可能会影响人的行动。
类别
- 工程, 人体工程学, 产品设计
最适合：
- 分析运动员的运动以提高他们的成绩，或分析工人的运动以设计出更符合人体工程学的工作站。
MoSCoW 方法
- 敏捷方法论, 敏捷产品开发, 变更管理, 持续改进, 迭代开发, 精益制造, 项目管理, Scrum, 价值流映射
目标
确定项目需求的优先次序。
如何使用
- 项目管理和软件开发中使用的一种优先级排序技术，用于与利益相关者就他们对交付每个需求的重视程度达成共识。MoSCoW 是 "必须有"、"应该有"、"可能有 "和 "不会有 "的缩写。
优点
- 简单易懂；有助于确定需求优先级和管理范围。
缺点
- 可能具有主观性，取决于对类别的解释；可能不适合所有类型的项目。
类别
- 产品设计, 项目管理
最适合：
- 确定新产品功能或项目任务的优先次序，确保最重要的事情首先完成。
情绪中值测试
- 方差分析, 持续改进, 无损检测（NDT）, 流程改进, 工艺优化, 质量保证, 质量控制, 统计分析, 统计测试
目标
检验两个或多个组的中位数是否相同。
如何使用
- 一种非参数统计检验，用于比较两个或多个独立群体的中位数。当不符合正态性假设时，它是单因素方差分析的替代方法。
优点
- 可用于非正态分布的数据；对异常值具有鲁棒性。
缺点
- 当数据呈正态分布时，功能不如参数检验强大；只能检验中位数的差异，不能检验平均数的差异。
类别
- 解决问题, 质量
最适合：
- 比较两组或多组的中位数，如两种不同制造工艺的性能。
蒙特卡罗模拟
- 流程改进, 工艺优化, 项目管理, 风险分析, 风险管理, 模拟, 统计分析, 统计过程控制 (SPC)
目标
模拟由于随机变量的干预而无法轻易预测的过程中不同结果的概率。
如何使用
- 一种计算机化的数学技术，使人们能够在定量分析和决策中考虑风险。它通过运行大量的随机输入模拟来模拟不同结果的概率。
优点
- 可用于模拟具有多种不确定性来源的复杂系统；提供一系列可能的结果及其概率。
缺点
- 计算成本可能很高；结果的准确性取决于模型和输入数据的质量。
类别
- 经济学, 工程, 风险管理
最适合：
- 分析项目计划、财务模型或工程设计中的风险和不确定性。
基于模型的测试
- 敏捷方法论, 持续改进, 基于模型的系统工程（MBSE）, 质量保证, 质量控制, 质量管理, 质量管理系统（QMS）, 软件测试, 测试方法
目标
根据系统模型自动生成测试用例。
如何使用
- 一种软件测试技术，测试用例来自描述被测系统预期行为的模型。
优点
- 可以减少创建测试用例所需的时间和精力；可以提高测试用例的质量。
缺点
- 测试用例的质量取决于模型的质量；创建和维护模型可能很复杂。
类别
- 工程, 质量
最适合：
- 为复杂的软件系统（如状态机或控制系统）自动生成测试用例。
方法 正文
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