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Enregistrement W2081830245 · doi:10.4271/2011-01-2502

Business Model for Successful Commercialization of Aircraft Designs

2011· article· en· W2081830245 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

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTechnology Assessment and Management
Établissements canadiensLockheed Martin (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommercializationBusiness modelComputer scienceSystems engineeringBusinessEngineeringMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">In any new aircraft development program there are many important design decisions that determine profitability potential. The key to making new aircraft profitable is to design features that will command more money than the cost to provide them within the market's ability to absorb them. The business model in this paper shows how to predict or find: 1) the costs to provide various aircraft features; 2) the values that aircraft buyers place on these features; 3) the amount of money that buyers have to commit to them, 4) the open spaces in the market in which to place new designs and 5) the predicted profits from new designs.</div><div class="htmlview paragraph">In this process, this paper extends previous work on the law of value and demand, which states that attributes determine value; value determines price; and that price determines demand. This four-dimensional, non-negative system hosts a business model that describes the features needed to enable aircraft designs to go from concepts to profitable assembly lines.</div><div class="htmlview paragraph">Demand, cost and price, along with relevant constraints, form a market described by statistically significant equations bounded by technical, financial and legal limits. These equations predict producer and market responses given a set of aircraft attributes. Detailed market analysis reveals the market responsiveness to changes in attributes such as seating capacity, maximum cruising speed, maximum altitude, and range and cabin height. These customer responses may vary dramatically from the producer costs to provide them.</div><div class="htmlview paragraph">Mapping these attributes shows open locations within the market. These are positions with the least possible competition. Given features designed to satisfy demonstrated buyer preferences, these regions, defined by a set of optimized product attributes, offer the best potential profit points for the producers.</div></div>

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,222 · 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