Stakeholder identification for a structured release planning approach in the automotive domain
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In regulated domains like automotive, release planning is a complex process. This complex process consists of an agreement between product development processes for hardware as well as mechanic systems and approaches for software development. Particularly in automotive, the creation and synchronization of release plans for hardware as well as software is a challenge. Within the whole complex system development, it is challenging to consider the relevant stakeholders in the initial creation of a release plan. Depending on the context that a release plan shall be created for, there are different stakeholders that have to be considered from the beginning. There are numerous publications in the area of release planning, but there is no detailed research that shows which stakeholders have to be addressed in the automotive context. The aim of this work is to identify stakeholders of a release plan as an appropriate approach to create transparency in release planning in the automotive domain. Action research to elaborate relevant stakeholders for release planning was conducted at Dr. Ing. h. c. F. Porsche AG. We present a detailed overview of identified stakeholders as well as their required content and added value regarding two pilot projects. With this contribution, identified stakeholders of release planning from the hardware and software points of view are introduced. We discuss, based on the results, why there are common stakeholders for the two projects and why there are individual stakeholders for each project. With this work, we present a more complete stakeholder identification and a more detailed understanding of their needs.
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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 | 0,018 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».