International comparative analysis of former textile cities and their 'comeback strategies'. In this chapter results are showed from the design workshop by students from the Tilburg Academy of Architecture and Urbanism
This full paper works towards merging ‘frugality’ and ‘design thinking’ into a simplified framework for a workshop routine as a stepping stone for SMEs in developed countries to create and capture value of frugal innovations. Innovations which are born out of the notion that we can do more with less, or for less. This framework is aimed at reaching a specific group of SMEs, in this paper called the peloton of SMEs, a large group of SMEs which generally have lower growth ambitions and growth potential in comparison to the frontrunners. This group is often overlooked by (regional) governmental innovation programmes due to a primary focus on the same industry’s frontrunners. The framework was first tested with students, discussed with experts and eventually tested with SMEs from the Agribusiness sector in the Netherlands. Frugal Elements added to the design thinking process are; (a.) a Frugal Lens (b.) Frugal Business Model Patternsfor BMI (c.) Frugal leadership development (d.) Frugal Validation of the solution (e.) Frugal Intervention (limited time, limited theory, vertical learning community, practical tools). Although the first Pilot has been a succes in terms of helping participating SMEs to create innovations, more research is necessary for the design of a final framework which is expected to contribute to the frameworks that are currently available to SMEs in frugal and sustainable business modelling.
Heb je wel eens gemerkt dat de premie voor je autoverzekering verandert als je in een andere wijk gaat wonen? Verzekeraars berekenen dit met een algoritme, wat kan leiden tot indirecte discriminatie. Dit project onderzoekt hoe zulke digitale differentiatie (DD) zowel eerlijk als rendabel kan.
Dit onderzoeksproject is ontstaan als reactie op de lancering van AI-tools zoals ChatGPT en DAL-E, die zowel positieve reacties als zorgwekkende vragen oproepen in de samenleving, met name binnen de ontwerpwereld door de ontwerpprofessionals. Het lectoraat Industrial Design, gericht op productontwikkeling, plaatst het ontwerpproces centraal en streeft ernaar te begrijpen hoe AI-tools kunnen worden ingezet om complexe ontwerpvraagstukken aan te pakken. De centrale onderzoeksvraag is drieledig. Eerst wordt exploratief onderzoek gedaan naar bestaande AI-tools, gekoppeld aan lastige, saaie of langdurige taken in het ontwerpproces. Ten tweede wordt het ontwerpproces geanalyseerd om een visie te ontwikkelen op hoe AI-tools een positieve impact kunnen hebben en aan welke eisen ze moeten voldoen. Tot slot wordt een negatieve impact analyse uitgevoerd om potentiële nadelen te identificeren. Het project wordt gedreven door praktijkvragen van ontwerpbureaus (Dynteq, D’Andrea&Evers, 100%FAT) en RenderAI - een AI-toolontwikkelaar. RenderAI wil gerichte feedback op hun producten en inzicht krijgen in de waarde van AI binnen specifieke ontwerpstappen. De overkoepelende onderzoeksvraag luidt: "Hoe kunnen de voordelen van AI-tools gekoppeld worden aan de uitdagingen binnen het ontwerpproces?" De drie werkpakketten zijn gestructureerd rond inventarisatie en identificatie van het ontwerpproces, experimenteren en evaluatie van bestaande AI-tools en het samenvoegen van resultaten in een toolbox met een bijbehorende workshop. Het project sluit af met het formuleren van een toekomstvisie op basis van ervaringen en gesprekken met AI-experts, inclusief een negatieve impact analyse. De onderzoeksvraag draagt bij aan zowel de praktijkvragen van RenderAI als die van de ontwerpbureaus, met als verwacht resultaat concrete verbeteringen van AI-tools en praktische richtlijnen voor effectief gebruik binnen het ontwerpwerkveld.
In de automotive sector vindt veel onderzoek en ontwikkeling plaats op het gebied van autonome voertuigtechnologie. Dit resulteert in rijke open source software oplossingen voor besturing van robotvoertuigen. HAN heeft met haar Streetdrone voertuig reeds goede praktijkervaring met dergelijke software. Deze oplossingen richten zich op een Operational Design Domain dat uitgaat van de publieke verkeersinfrastructuur met daarbij de weggebruikers rondom het robotvoertuig. In de sectoren agrifood en smart industry is een groeiende behoefte aan automatisering van mobiele machinerie, versterkt door de actuele coronacrisis. Veel functionaliteit van bovengenoemde automotive software is inzetbaar voor mobiele robotica in deze sectoren. De toepassingen zijn enerzijds minder veeleisend - denk aan de meer gestructureerde omgeving, lagere snelheden en minder of geen ‘overige weggebruikers’ – en anderzijds heel specifiek als het gaat over routeplanning en (indoor) lokalisatie. Vanwege dit specifiek karakter is de bestaande software niet direct inzetbaar in deze sectoren. Het MKB in deze sectoren ervaart daarom een grote uitdaging om dergelijke complexe autonome functionaliteit beschikbaar te maken, zonder dat men kan voorbouwen een open, sectorspecifieke softwareoplossing. In Automotion willen de aangesloten partners vanuit bestaande kennis en ervaring tot een eerste integratie en demonstratie komen van een beschikbare automotive open source softwarebibliotheek, aangepast en specifiek ingezet op rijdende robots voor agrifood en smart industry, met focus ‘pickup and delivery’ scenario’s. Hierbij worden de aanpassingen - nieuwe en herschreven ‘boeken’ in de ‘bibliotheek’ - weer in open source gepubliceerd ter versterking van het MKB en het onderwijs. Parallel hieraan willen de partners ontdekken welke praktijkvragen uit dit proces voortvloeien en welke onderliggende kennislacunes in de toekomst moeten worden ingevuld. Via open workshops met uitnodigingen in diverse netwerken worden vele partijen uitgenodigd om gezamenlijk aan de hand van de opgedane ervaringen van gedachten te wisselen over actuele kennisvragen en mogelijke gezamenlijke toekomstige beantwoording daarvan.
