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Enregistrement W2103538595 · doi:10.1109/ccece.2006.277384

Engineering Change Management and Decision-Making Assistance using Software Agent

2006· article· en· W2103538595 sur OpenAlexaff
Dounia Habhouba, Alain Desrochers, Soumaya Cherkaoui

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueProduct Development and Customization
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNegotiationProcess (computing)Computer scienceTask (project management)Product (mathematics)New product developmentConcurrent engineeringProduct lifecycleProcess managementMultidisciplinary approachProduct life-cycle managementEngineering managementKnowledge managementSoftware engineeringSystems engineeringEngineeringOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Engineering change management of mechanical products is a critical task which poses many challenges for industrials. Both the integration of the various tools intervening in the life cycle of a product and the management of the communication between the various multidisciplinary teams working on a product are difficult tasks. The communication between disciplines is currently performed mostly using message exchange. The approval process of an engineering change can be achieved only if experts representing the various disciplines meet and agree on the change, which can require a lot of time. This paper proposes an agent-based approach that ensures the propagation of an engineering change towards the external systems concerned. It also checks if the engineering change proposed for a mechanical product does not create any inconsistency with the constraints from the various disciplines involved. Each discipline is represented by an expert agent. When an inconsistency is discovered, a negotiation process is launched

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,193 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations13
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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