Managing System Design Process Using Axiomatic Design: A Case on KAIST Mobile Harbor Project
Notice bibliographique
Résumé
As world-wide container volume increases and very large container ships emerge as a dominant player in the maritime cargo transport market, functional capabilities of container ports need to be greatly enhanced. To address this problem, KAIST is undertaking a project to design a novel container transport system, namely Mobile Harbor. Mobile Harbor refers to a system that can go out to a large container ship anchoring in the open sea, load and unload containers between the container ship and the Mobile Harbor, and transport them to their destinations. Designing Mobile Harbor presents a number of challenges as with many other large-scale engineering projects, especially at the beginning stage of the project. The challenges include diverse system mission scenarios that bring a wide range of different functional needs and constraints, large solution space with rather ambiguous concept selection criteria, difficulty in communicating ideas and concepts among many project participants with diverse background, and constant budget and time pressure, to name a few. For this kind of large, complex projects, the ability to effectively manage system design issues plays an essential role in determining the quality of outcomes of such projects. Properly defining and disseminating Functional Requirements, clarifying interface requirements between its subsystems, and identifying potential conflict, i.e. functional coupling, at the earliest stage of design as much as possible are all part of what need to be managed in a system design project. In this paper, we discuss the KAIST Mobile Harbor project to describe challenges and issues of system design, and illustrate how Axiomatic Design process can facilitate design tasks for a large, complex system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».