Some (Team) Assembly Required: An Analysis of Collaborative Computer-Aided Design Assembly
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Previous efforts in the area of collaborative computer-aided design (CAD) suggest that a team of designers working synchronously in a multi-user CAD (MUCAD) environment can produce CAD models faster than a single user. Our research is the among the first to investigate assemblies in MUCAD. Due to the lack of hierarchical feature dependency in assemblies, we propose that CAD teams can optimize assembly through modularization and parallel execution. In our study, 20 participants were tasked with assembling pre-modelled CAD parts of varying complexity in teams of one, two, three or four. We analyze audio recordings, team activity, and survey responses to compare the performance of individuals and virtual collaborative teams during assembly, while working with the same MUCAD platform. This paper features a multimodal approach to analyze team trends in communication, workflow, task allocation and challenges to determine which factors are conducive to the success of a multi-user CAD team and which are detrimental. In our work, the success of a team is measured by its productivity score, which is the number of mates added by a team within a given time frame. We present evidence that teams can complete an assembly in less calendar time than a single user, but single users are more efficient based on person-hours, due to communications and coordination overheads. Surprisingly, paired contributors exhibit an assembly bonus effect. These findings represent a preliminary understanding of collaborative CAD assembly work. Our work supports the claim that collaborative assembly activities have the potential to improve the capabilities of modern product design teams, delivering products faster and at lower cost. We identify areas for future research, and highlight areas of improvement for collaborative CAD platforms and engineering design teams.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle