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Enregistrement W4392760387 · doi:10.4271/2024-01-1946

Considerations for Requirements and Specifications of a Digital Thread in Aircraft Data Life Cycle Management

2024· article· en· W4392760387 sur OpenAlexaff
Robert Rencher, Sastry Veluri, Narayanan Chidambaran, Rhonda Walthall, Chris Fabre, Chris Markou, Ken Jones, Dragos Budeanu, Ravi Kumar G.V.V., Ravi Rajamani

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueManufacturing Process and Optimization
Établissements canadiensInternational Air Transport Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThread (computing)Computer scienceProduct life-cycle managementReliability engineeringEngineeringOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aircraft lifecycle involves thousands of transactions and an enormous amount of data being exchanged across the stakeholders in the aircraft ecosystem. This data pertains to various aircraft life cycle stages such as design, manufacturing, certification, operations, maintenance, and disposal of the aircraft. All participants in the aerospace ecosystem want to leverage the data to deliver insight and add value to their customers through existing and new services while protecting their own intellectual property. The exchange of data between stakeholders in the ecosystem is involved and growing exponentially. This necessitates the need for standards on data interoperability to support efficient maintenance, logistics, operations, and design improvements for both commercial and military aircraft ecosystems. A digital thread defines an approach and a system which connects the data flows and represents a holistic view of an asset data across its lifecycle. The digital thread framework addresses data flow procedures, data security, and data governance aspect. The digital thread includes as-designed requirements, validation and inspection records, certification information, as-manufactured data, as-operated data, and as-maintained data. This paper discusses the considerations for requirements, specifications, and framework of a digital thread in aircraft data lifecycle management.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,063
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,089
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,332

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0630,089
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0040,008
Communication savante0,0200,019
Science ouverte0,0040,007
Intégrité de la recherche0,0090,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,004

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,226 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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