MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7057159162

Improving new product development using process simulation

2014· dissertation· en· W7057159162 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2014
Typedissertation
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueThermal properties of materials
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAerospaceProcess (computing)New product developmentProduct (mathematics)Critical path methodWork (physics)Order (exchange)Quality (philosophy)Automotive industry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bombardier Aerospace currently puts more effort into developing new products at a faster pace. The goal of this thesis is to study the effect of sharing an aeroelastic model between the Loads and Dynamics departments at Bombardier Aerospace as well as to seek out other opportunities in order to reduce total effort. The work in this thesis is based on a previous project that was conducted two years ago in order to establish process maps for the two departments and to simulate the aeroelastic model sharing scenario.In the present thesis, two types of strategies are applied: (1) add resources to the tasks located on the critical path to shorten project span time; (2) seek opportunities for sharing design processes which in turn reduce total effort. Firstly, the process maps for the two departments were updated and verified. Secondly, the critical tasks were identified on the process maps. In addition, the process maps were shown to the engineers in both departments to look for potentially sharable design processes. Thirdly, the scenarios with additional resources and with shared processes were simulated. The benefits of the scenarios were observed by comparing two factors: (1) project span time and (2) effort. Afterwards, the quality of the inputs and the design processes was investigated. Finally, this thesis concludes with validated simulation results, suggested optimal solutions to reduce the span time and effort, and guidance for future work.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,277 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOpen MINDMême sujetThermal properties of materialsTravaux en français237 207