IPD流程验证阶段模板及表单

简介: 在IPD流程的验证阶段,不仅涉及功能测试,更注重确保产品符合市场需求,包括审视市场、客户、财务假设,及时调整。此阶段强调基于市场的开发,检查发布计划、销售准备,验证开发假设,确保功能、制造准备就绪。活动涵盖试生产测试、系统验证、受控销售等。相关表单如成本核算、Bug分析报告、测试报告等在IPD资源群更新,详情见链接。由《硬件产品经理》作者卫朋分享。

前面几期分享了 IPD 开发流程中的,

概念、计划、开发阶段的相关资料。

今天就来分享一下验证阶段的资料及表单内容。

在 IPD 流程的这个阶段,

就不仅仅是测试功能的实现这么简单了。

它的首要目的就是要确保产品在市场上的成功。

一方面是要去审视市场及客户的需求、产品及财务方面的假设;

如果有任何变化,产品就需要进行变更。

这一点也体现了 IPD 的一个核心思想:

基于市场的开发。

另外还要审视发布计划、销售使能器的状态。

验证阶段作为一个承上启下的阶段。

其次就是要证实开发阶段的假设。

然后,第三个才是确保产品的功能能够满足要求。

  • 形成最终的产品规格;
  • 修改设计,以满足规格要求;

之后是确保制造准备就绪。

  • 确定最终的工艺文档;
  • 确认验证供应商、验证制造工艺;

验证阶段的活动主要涉及:

  • 进行试生产验证测试;
  • 系统验证;
  • 进行受控销售活动;
  • 组织 Beta 测试、外部认证测试等。

好了,验证阶段的介绍就讲这么多了。

更多内容请参阅《IPD合集》。

验证阶段涉及的表单内容已更新至IPD资源群。


内容brief(部分截图)


资料主要涉及:

  • 小批量产品的成本核算模板;
  • 产品 Bug 内部的分析报告;
  • 产品的故障分析标准手册;
  • 产品版本可接受性测试报告;
  • 系统测试报告;
  • Beta 测试报告、中试测试报告,以及量产准备;
  • 产品最终 BOM 模板;
  • TR5评审要素表、TR5评审报告等。

资源群:https://t.zsxq.com/RMIB0


卫朋

《硬件产品经理:从入门到精通》作者,人人都是产品经理受邀专栏作家,CSDN认证博客专家、嵌入式领域优质创作者,阿里云开发者社区专家博主。

相关文章
|
安全 项目管理
一文搞懂需求流程规范的制定方法和落地技巧
随着业务和产品的发展、团队的不断扩大,很多团队都不可避免的会遇到需求流程混乱的问题。虽然有的团队也编写了一些“需求流程规范”的文档,但最终却流于纸面,难以在团队真正落地。如何科学制定并有效落实需求管理规范呢?对此,云效产品经理陈逊进行了非常详细的直播分享,本文是他经验的文字总结。
103616 19
|
7月前
|
存储 安全 Linux
Centos 8系统ext4文件系统类型进行扩容缩容 (LVM)
通过使用这些技术和工具,可以有效管理CentOS 8系统上的存储资源,确保系统在高负载和高并发情况下的稳定运行。
470 9
|
7月前
|
SQL 人工智能 关系型数据库
Flink CDC YAML:面向数据集成的 API 设计
Flink CDC YAML:面向数据集成的 API 设计
232 5
|
9月前
|
Java 关系型数据库 MySQL
MySQL 分库分表方案
本文总结了数据库分库分表的相关概念和实践,针对单张表数据量过大及增长迅速的问题,介绍了垂直和水平切分的方式及其适用场景。文章分析了分库分表后可能面临的事务支持、多库结果集合并、跨库join等问题,并列举了几种常见的开源分库分表中间件。最后强调了不建议水平分库分表的原因,帮助读者在规划时规避潜在问题。
969 20
|
10月前
|
存储 数据可视化 Linux
语雀停机事件后,你也在找替代方案吗?
2023年10月23日,语雀遭遇长达8小时的服务中断,严重影响了用户的日常工作和生活。事后官方提供了6个月免费会员作为补偿。此次事件引发用户对云笔记产品的可靠性思考,Obsidian和思源笔记因注重本地存留而受到关注。Obsidian支持双向链接、Markdown、本地存储及插件系统,适合个人知识管理;思源笔记则强调关系图谱和快速引用功能。此外,也有用户选择印象笔记、腾讯文档等云产品或使用编辑器+网盘的方式。如何选择合适的工具取决于个人需求和偏好。
864 2
MCU最小系统电路设计(以STM32F103C8T6为例)-2
MCU最小系统电路设计(以STM32F103C8T6为例)
MCU最小系统电路设计(以STM32F103C8T6为例)-2
|
存储 编译器 C语言
函数解剖——深挖getchar()与putchar()
函数解剖——深挖getchar()与putchar()
|
机器学习/深度学习 算法 调度
「AIGC算法」爬山算法详解
**爬山算法是迭代求解优化问题的局部搜索方法,从随机解开始,逐步向邻域内更优解移动,直至达到局部极值。特点包括简单性、可能陷入局部最优和依赖初始解。应用包括调度、路径规划和参数调优。改进策略如随机重启、模拟退火和多起始点可帮助跳出局部最优。主要挑战是局部最优、平坦区域和高维问题。**
647 0