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  • last updated : 26 September, 2022

R&Dパフォーマンス改善ガイド

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R&Dビジネス機能は、組織が絶えず変化する技術革新に追いつくことを可能にするため、組織内で最も重要かつ重要な部門の1つです。R&D機能のない会社を想像してみてください。

R&Dは、複雑で理解しにくく、敏感な未踏の技術分野で運営されており、パフォーマンスパラメータの測定をさらに困難にしています。しかし、組織はそのようなKPIを測定し、イノベーションパワーハウスの持続可能な発展を確実にする必要があります。

これは、R&Dパフォーマンスを測定する方法と、その効率を高めるために何ができるかにつながります。R&Dパフォーマンス改善ガイドを作成する際に、特定の要因を考慮に入れることができます。組織のニーズに応じて、これらの要因の包括的なリストを次に示します。

今後の研究開発ロードマップ

R&Dロードマップは、R&Dパフォーマンスに影響を与える可能性のある重要なフェーズです。これには、研究の質、最終製品の範囲、一般的なユーザーの受け入れなど、複数の質的変数が含まれます。これらの変数をパラメーター化して、定量化可能な目標を設定します。予算、リソース、技術シフトなどの他のビジネス変数は、包括的なR&Dロードマップを作成する前に考慮すべき他の要因の一部です。

念慮

アイデアの生成、ブレーンストーミング、アイデアの育成は、R&Dパフォーマンスの向上に重要な役割を果たします。これは、新しいアイデアを生み出し、その周りの技術を理解し、その周りの実行可能な市場機会を評価するために、かなりの量の研究が費やされる最も重要な形成段階の1つです。

スマートなAIベースの支援を通じてアイデアプロセスを構造化することは、アイデアをより効果的に形成するのに役立ちます。アイデア段階で考慮すべきことの1つは、最終製品とその有用性の可能性です。nはR&Dパフォーマンスに長期的な影響を与えます。

では、このステップで役立つ可能性のあるアクションアイテムは何でしょうか。

  1. 実施された調査が適切であり、市場と同期していることを確認する。
  2. ハイブリッド(自動および手動)アプローチを使用して、主題に関する以前のデータをできるだけ多く収集します。重複の可能性を減らすために、重要なデータベースを必ずカバーしてください。

標準、プロセス、およびプロトコルの設定

プロセスを定義すると、長期的には結果を改善するのに役立ちます。プロセスの標準化により、イノベーションサイクルの早い段階で弱いリンクを特定する機会が増えます。これにより、時間、コスト、リソースが節約され、出力の品質が向上します。

効率的なデータ管理

データは、データの作成、参照、管理のいずれであっても、R&D機能において重要な役割を果たし、適切なチャネライゼーション、およびこのデータの管理は、R&Dパフォーマンスを向上させるための鍵です。R&D機能が動作するデータの量が多いため、重要な情報や詳細を見逃す可能性は驚くことではありません。したがって、企業は包括的なデータベース管理システムを整備する必要があります。

変更と繰り返しの管理

R&Dライフサイクルでは、アイデアやコンセプトが通過し、最終ドラフトを完成させる前に、いくつかの複数の繰り返しや変更が組み込まれます。これらの変更は、たとえ最終草案の一部でなくても、重要な概念ポイントとして考慮することが非常に重要です。また、利益相反を避けるために、組み込まれた変更を組織内外のすべての関連する利害関係者に伝達することも重要です。

Incorporating New-age tools and software 

デジタル時代は、R&Dのハイタイムに影響を与えています。それは従来の慣行を再定義しています。技術ペースが続く中、R&Dチームはニーズに合わせた新時代のテクノロジーを検討する必要があります。従来のアプローチは結果をもたらしますが、数年以内に時代遅れで非効率的になる可能性があることを理解することが重要です。

データ収集、データ管理、および機能間のコラボレーションを支援するツールとSaaSベースのプラットフォームがあります。新しいAIベースのツールは、既存のワークフローを洗練し、新しい方法論を合理化するのに役立つデータ精度を提供します。XLSCOUT、そのような新興の1つ

人工知能(AI)と機械学習(ML)を搭載したツールは、データ集約、アイデア生成、IPとR&Dのコラボレーションのための複数のソリューションを提供します。

結論

R&Dの生産性は非常に主観的であり、組織の運用ドメインによって大きく異なります。ただし、R&Dビジネス機能の生産性を向上させるために、いくつかの標準的なプラクティスを組み込むことができます。

XLSCOUTは、特定のプロセスを合理化し、R&D内の従来のタスクを強化できるAI支援ソリューションをサポートしています。

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