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Enregistrement W1993741337 · doi:10.1177/1063293x07084641

A Multiple Views Management System for Concurrent Engineering and PLM

2008· article· en· W1993741337 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueConcurrent Engineering · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueManufacturing Process and Optimization
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProduct lifecycleComputer scienceWorkflowConcurrent engineeringImplementationAdaptation (eye)Product (mathematics)Information systemProduct design specificationNew product developmentSoftware engineeringSystems engineeringInformation modelInformation flowProduct designProcess managementKnowledge managementEngineeringDatabase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Product Lifecycle Management (PLM) is an approach for controlling and exploiting product-related information throughout its lifecycle as needed by various business functions. Concurrent engineering (CE) integrates several disciplines contributing to product design. Both PLM and CE involve information sharing amongst disciplines having a specific point of view regarding the product. While each discipline exerts its own expertise and methods on the definition of the product and its related processes, information must remain consistent for all disciplines and throughout the evolution of the product definition. Therefore, being able to efficiently manage multiple views fulfilling the needs of multiple disciplines is an important issue. This article, proposes a multiple views generation mechanism incorporated in the product feature evolution validation (PFEV) model. The PFEV model is a dynamic workflow that controls the information flow needed to support a product definition evolution (PDE) while supporting its validation by all the disciplines involved. The model addresses two qualities of an information system: dispatching relevant PDE information to appropriate disciplines and providing this information according to specific views. With current CAD tool implementations, disciplines will not need all the information obtained from the numerical model, which often comes from files characterizing the geometry. Thus, each discipline must interpret the information characterizing the product by performing some filtering or adaptation in order to obtain what is relevant to its function. Two cases are associated with the views generation mechanism that corresponds to the elimination of not-useful explicit information and to the adaptation of implicit information, respectively. To accomplish this, three alternatives are distinguished to generate a view: create a new view, recuperate an existing view and update an existing view. The process used to create a new view is composed of three stages: selection of data element to be treated, selection of treatment parameters to be applied, selection and execution of views generation algorithm. The generated view is then saved in a table of views characterization, which is used to recuperate an existing view. Three reference elements (treatment parameters, views generation algorithm, and knowledge parameters) are saved when a new view is created. These elements are used for each update required for the existing view.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,947
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,183 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle