Improving new product development using process simulation
Notice bibliographique
Résumé
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 iv 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.v ABRÉGÉ Présentement, Bombardier Aéronautique cherche à accélérer le développement de leurs nouveaux produits.Le sujet de cette mémoire est l'étude de l'effet du partage du modèle aéroélastique entre le département de charges et le département de la dynamique de Bombardier Aéronautique sur la durée des projets, ainsi que de la recherche de différentes méthodes pour réduire l'effort total.Le contenu de cette mémoire est basé sur le travail d'un projet précédent qui avait pour but de créer les cartes de processus pour les deux départements et simuler le scénario de partage du modèle aéroélastique.Dans cette mémoire, deux types de stratégies sont proposés : augmenter les ressources aux tâches sur le chemin critique du projet afin de réduire sa durée, et chercher des possibilités de partager les processus de conception pour réduire l'effort total.Premièrement, les cartes de processus des deux départements ont été mis à jour et validés.Deuxièmement, les tâches critiques ont été identifiées sur les cartes de processus.Les cartes de processus ont également été présentés aux deux départements afin d'identifier les possibilités de partager des processus de conception.Troisièmement, les scénarios appliquant les vi deux types de stratégies proposés ont été simulés.Les résultats des simulations ont été analysés en comparant la durée du projet et l'effort total des scénarios.Puis, la qualité des donnés entrées et les processus de conception ont été étudiés.Finalement, les résultats des simulations ont été présentés, et des recommandations pour améliorer le processus de développement de nouveaux produits sont proposées.
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 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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».