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Purpose: This study examined a comprehensive model for assessing the success probability of electric vehicle (EV) commercialization in the Korean market. The study identified three risks associated with successful commercialization which were technology, social, policy, environmental, and consumer risk. Research design, methodology: The assessment of the riskiness was represented by a Bayes belief network, where the probability of success at each stage is conditioned on the outcome of the preceding stage. Probability of success in each stage is either dependent on input (i.e., investment) or external factors (i.e., air quality). Initial input stages were defined as the levels of investment in product R&D, battery technology, production facilities and battery charging facilities. Results: Reasonable levels of investment were obtained by expert opinion from industry experts. Also, a survey was carried out with 78 experts consisting of automaker engineers, managers working at EV parts manufacturers, and automobile industry researchers in government think tanks to obtain the conditional probability distributions. Conclusion: The output of the model was the likelihood of success ? expressed as the probability of market acceptance ? that depended on the various input values. A model is a useful tool for understanding the EV industry as a whole and explaining the likely ramifications of different investment levels.
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Aleixo, G. G. / 2009 / New product development process on high-tech innovation life cycle / World Academy of Science, Engineering and Technology 58(135):794~800
Ayala-Cruz, J. / 2016 / Project risk planning in high-tech new product development / Academia Revista Latinoamericana de Administración 29(2):110~124
Baccarini, D. / 2001 / The risk ranking of projects : A methodology / International Journal of Project Management 19(3):139~145
Barber, R. B. / 2005 / Understanding internally generated risks in projects / International Journal of Project Management 23(8):584~590
Elliot Bendoly / 2012 / Complementary Drivers of New Product Development Performance: Cross‐Functional Coordination, Information System Capability, and Intelligence Quality / Production and Operations Management 21(4):653~667
Ayala-Cruz, J. / 2016 / Project risk planning in high-tech new product development / Academia Revista Latinoamericana de Administración 29(2):110~124
Baccarini, D. / 2001 / The risk ranking of projects : A methodology / International Journal of Project Management 19(3):139~145
Barber, R. B. / 2005 / Understanding internally generated risks in projects / International Journal of Project Management 23(8):584~590
Elliot Bendoly / 2012 / Complementary Drivers of New Product Development Performance: Cross‐Functional Coordination, Information System Capability, and Intelligence Quality / Production and Operations Management 21(4):653~667
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