Modelo para integrar inovação tecnológica e desenvolvimento de novos produtos em ambientes high tech

Abstract

: Este artigo tem por objetivo contribuir para uma política de planejamento no desenvolvimento de novos produtos. Para isto apresenta uma proposta de modelagem para integrar inovação tecnológica e desenvolvimento de novos produtos em ambientes high tech, sistematizada conforme as seguintes fases e etapas: Fase 1: Modelagem das necessidades de informação no PDP; Fase 2: Determinação das dimensões de integração da tecnologia ao produto; e Fase 3: Avaliação do conhecimento transferido para integrar a inovação tecnológica e desenvolvimento de produtos. Para demonstrar a factibilidade e plausibilidade da modelagem foi desenvolvido um estudo de caso em uma empresa high tech. A investigação contou com a intervenção de especialistas com conhecimento técnico- científico sobre o objeto de pesquisa. Para reduzir a subjetividade nos resultados alcançados foram utilizados os métodos Lei dos Julgamentos Categóricos de Thurstone de 1927, Redes Neurais Artificiais; os métodos multicriteriais Electre III, Compromise Programinng e Promethee II; e a tecnologia Neurofuzzy. Os resultados mostraram-se satisfatórios, validando a proposta apresentada.

: The present paper aims to contribute to the planning guidelines in new product development. Therefore, a modeling proposal was created to integrate technology and products in high-tech companies in Brazil, which considers a sequence of systematic procedures in the following phases: 1) modeling of the information needs in PDP, (ii) determine the dimensions of technology-product integration; 3) Evaluation of knowledge in technology-product integration. Thus, the research was based on the literature, in which they were identified as best practices (models) in technology-product integration. Once the data is collected, the next step is to develop the fieldwork; applying a study of multiple Brazilian high-tech companies. The study comprised the intervention of experts. Thus, a survey was developed with experts chosen for their technical-scientific criteria and knowledge on the subject. To reduce subjectivity in the results, the following methods were used: Law of Categorical Judgment - psychometric scaling (Thurstone, 1927) and Artificial Neural Networking (ANN), method Compromise Programming, Electre III and Promethee II - multi-criteria analysis.