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Enregistrement W2001481856 · doi:10.2514/6.2005-7438

Development of a Precise Manufacturing Cost Model for the Optimisation of Aircraft Structures

2005· article· en· W2001481856 sur OpenAlexaff
Sylvie Castagne, Richard Curran, A. Rothwell, Adrian Murphy

Notice bibliographique

RevueAIAA 5th ATIO and16th Lighter-Than-Air Sys Tech. and Balloon Systems Conferences · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueLife Cycle Costing Analysis
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceManufacturing engineeringSystems engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A methodology for the development of a precise manufacturing cost model to be used for trade-offs at the early design stage is presented. The main objective of the research is the development of techniques to estimate the cost implications of early design decisions, which have a major influence on the product life-cycle cost, by integrating cost as a design parameter. The cost modelling relies on the genetic-causal method, where each cost element is computed in relation to its main cost drivers, these being linked to particular genetic identifiers relating to materials, processes and forms. In this paper, results of a preliminary study, which shows that the design optimisation process can be achieved by linking manufacturing costs models with structural analysis models through shared design parameters, are summarized. Then, the emphasis is put on a deeper understanding of the hidden costs, which are highly influential on cost but not easily observed. A classification of the different cost elements is proposed and the impact of the design decisions on these elements is highlighted. In this context, the need to improve current manufacturing cost models is based on two considerations: on the one hand, the current practice in the industry is often to use a single overhead rate for the whole factory, which does not necessarily reflect the true overhead cost to be assigned to a particular part or product and can bias the results of the optimisation. On the other hand, part commonality and standardization of the processes lead to reductions in the manufacturing cost due to learning and this has to be quantifies at the early design stage. The approach is illustrated through the analysis of the cost elements involved at the different stages of the material conversion route during the manufacturing of aircraft fuselage panels. Although the presented results concern aircraft structures, the methodology is generic and can be applied to any assembled structure.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,215 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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