ISO/TR 56009:2025

مواصفة قياسية دولية   الإصدار الحالي · اعتمدت بتاريخ ٢٥ يوليو ٢٠٢٥

Innovation management — Example implementations of innovation operation measurements

ملفات الوثيقة ISO/TR 56009:2025

الإنجليزية 53 صفحات
الإصدار الحالي
OMR 99.54

مجال الوثيقة ISO/TR 56009:2025

This document provides illustrative examples of how organizations of different kinds, sizes and innovation objectives can implement innovation operation measurements by using ISO 56008.

This document is applicable to:

     organizations that are seeking to define and implement an innovations operations measurement approach;

     organizations and interested parties seeking to improve the areas of accountability, transparency and evidence-based assessment of innovation operations;

     providers of training in innovation operations and measurements, including assessment of and consultancy for achieving results;

     experts in innovation operations evaluation and impact assessment, favouring the use of a harmonized guidance International Standard.

الأكثر مبيعاً

GSO 150-2:2013
 
مواصفة قياسية خليجية
فترات صلاحية المنتجات الغذائية - الجزء الثاني : فترات الصلاحية الاختيارية
OS GSO 150-2:2013
GSO 150-2:2013 
مواصفة قياسية عمانية
فترات صلاحية المنتجات الغذائية - الجزء الثاني : فترات الصلاحية الاختيارية
OS GSO 9:2022
GSO 9:2022 
مواصفة قياسية عمانية
بطاقات المواد الغذائية المعبأة
GSO 9:2022
 
لائحة فنية خليجية
بطاقات المواد الغذائية المعبأة

اعتمدت مؤخراً

ISO/TS 4966:2026
 
مواصفة قياسية دولية
Nanotechnologies — Silica nanomaterials — Specification of characteristics and measurement methods for nanoporous silica microparticles applied in liquid chromatography
ISO/TS 44005:2026
 
مواصفة قياسية دولية
Collaborative business relationship management system — Guidance on leadership for collaborative working
ISO 10325:2026
 
مواصفة قياسية دولية
Fibre ropes — High modulus polyethylene — 8-strand braided ropes, 12-strand braided ropes and covered ropes
ISO/IEC TS 42112:2026
 
مواصفة قياسية دولية
Information technology — Artificial intelligence — Guidance on machine learning model training efficiency optimization