Discipline breakdown structure - bridging project management and systems engineering to form an integrated management system in multidisciplinary rail projects
Notice bibliographique
Résumé
The complexity of multidisciplinary projects requires that many specialities and disciplines work together. In rail infrastructure projects, the term ‘systems engineering (SE)’ is being widely used, yet it is still loosely defined. This PhD thesis proposes the use of a Disciplinary Breakdown Structure (DBS), an approach that better integrates SE as it is currently understood with traditional project management (PM) to make PM more efficient. A review of PM, SE and their relationship, particularly in the rail sector, identified gaps in performance, the most significant of which is a lack of integration between the SE and PM activities. Case study material was examined and a survey was conducted. The results highlighted the lack of consensus and consistency of the definition of SE and its application by project practitioners at various levels. Interface management (IM) was identified as a key factor contributing in project failure or success. IM was reviewed in the context of SE and PM, and existing methods and solutions were examined. The DBS as a new solution, was developed and introduced to improve the IM life cycle from definition to closure. This solution is based on industry discipline sectors (in this case, the rail sector) and therefore it is independent from project specific requirement. Exploring more detail of the DBS revealed its capability in integrating SE and PM more generally. The DBS is a modular solution (with a potential to become an industry standard) that provides a basis for the rapid development of project-bespoke management systems, improving PM efficiency by saving time and resources. The approach has been tested in two major rail project case studies in the UK and one in Canada and the results, benefits, constraints and the areas of improvements are discussed in more detail.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».