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Enregistrement W2995577075 · doi:10.19255/jmpm02005

Product Development Cost Management in Aerospace SMEs

2019· article· en· W2995577075 sur OpenAlex
Darli Rodrigues Vieira, Érika Souza de Melo, Marcela Pereira dos Santos Silva

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

RevueJournal of Modern Project Management · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueManufacturing Process and Optimization
Établissements canadiensBombardier (Canada)Université du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAerospaceNew product developmentProduct cost managementScope (computer science)Product lifecycleContext (archaeology)Cost engineeringProcess managementTarget costingProduct (mathematics)Process (computing)BusinessProduct managementProduct designManufacturing engineeringComputer scienceCost estimateRisk analysis (engineering)Systems engineeringEngineeringMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Product development in the aerospace industry involves a complex environment that demands a high level of integration to ensure that the final product cost adheres to the business plan. However, in the initial development phases, the work scope is immature and cannot be completely defined a priori. In this context, cost management is a real challenge, particularly for small and medium-sized enterprises (SMEs) that have smaller margins for errors when defining their products’ pricing. This paper proposes a framework to manage costs during product development using a method based on the design structure matrix associated with the design to cost methodology. The analysis is based on the literature and the case study method, which is applied in an aerospace SME. The results indicate positive prospects for the application of the method, which can provide a holistic perspective of the development process while promoting better control of costs.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,583
Score d'incertitude au seuil0,608

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,227
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