Ecosistema de innovación para la Personalización en Masa. Plataforma MCKN

Publicado: octubre 26, 2011 en comentarios varios, herramientas
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El proyecto Remplanet (financiado por el séptimo programa marco europeo), está en su mes 29 (finalizará en abril 2012), siendo su objetivo fundamental la I+D+i en modelos, metodologías y herramientas (software) para el desarrollo de productos – procesos – cadenas de suministro flexibles y eficientes ante escenarios de mercado que demandan productos y servicios con alto grado de personalización, a precios y tiempos de entrega reducidos [ver nota de prensa donde se comentan los ejes de trabajo principales de Remplanet].

A lo largo de estos meses se han ido concretando muchos de los resultados explotables del proyecto, y en este sentido queremos presentaros uno de ellos: la plataforma MCKN (Mass Customization Knowledge Network). Esta plataforma, gestionada desde RWTHFrankPiller, se encuentra en fase beta y aspira a convertirse en el punto de encuentro europeo para todos aquellos interesados, tanto desde el plano I+D+i, como de la práctica empresarial, en el ámbito de la personalización en masa (“sobre cómo hacer-servir productos-servicios personalizados de forma competitiva”).

 

La plataforma MCKN consta de varias secciones que permiten avanzar progresivamente en el (re)conocimiento de los problemas y la identificación de soluciones, tanto actuales como en desarrollo, en el mundo de la personalización en masa:

  • wiki glosario,
  • repositorio de documentos,
  • posts eventos,
  • red social / comunidad, y
  • un mercado de problemas-soluciones que en este primer momento está funcionando únicamente como foro y en un futuro próximo como mercado de innovación tipo innocentive para la personalización en masa.

De modo que desde aquí os invitamos a todos aquellos interesados en la personalización en masa a daros un paseo por la plataforma, registraros, y adentraros en el mundo del diseño, desarrollo, y comercialización de productos-servicios personalizados, a precios y tiempos de entrega reducidos.

Eduardo Castellano (Ikerlan-IK4) y Frank Piller (RWTH/MIT)

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