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Record W2272489764 · doi:10.82308/4590

Quantitative assessment of product value and change risk analysis in early design process

2011· article· en· W2272489764 on OpenAlexfundno aff
Arman Oduncuoglu

Bibliographic record

VenueeScholarship@McGill (McGill) · 2011
Typearticle
Languageen
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicProduct Development and Customization
Canadian institutionsnot available
FundersConsortium de Recherche et d’innovation en Aérospatiale au QuébecMcGill University
KeywordsNew product developmentProduct designRisk analysis (engineering)Design review (U.S. government)Computer scienceProduct engineeringProcess managementProduct design specificationProduct (mathematics)Systems engineeringEngineeringOperations managementBusinessProduct testingMarketing

Abstract

fetched live from OpenAlex

De nombreux produits d'usage courant ont été conçus en modifiant des produits déjà existants. L'évolution constante des tendances du marché actuel et la demande croissante des clients pour des produits de qualité forcent les entreprises à effectuer des modifications fréquentes en vue de créer de nouveaux produits. Les défis associés à la modification de produit ont incité beaucoup d'entreprises à développer une stratégie de conception adaptative permettant de créer de nouveaux produits en améliorant de manière incrémentielle les produits existants. Ce mémoire propose un système d'aide à la décision visant à appuyer les gestionnaires en développement de produits dans l'analyse des mesures de performance d'un projet tels que l'effort et le temps de développement, le coût et le potentiel de revenu, la satisfaction de la clientèle, la marge de profit et le risque. Le modèle proposé est un calculateur spécialisé intégrant la maison de la qualité (HOQ), la technique d'analyse fonctionnelle de système (diagramme FAST), l'analyse du risque, l'analyse de la complexité du produit et l'analyse de la propagation de la modification. Il est ainsi possible de fournir une vue d'ensemble du processus de conception du produit allant des attributs du produit et du risque de la conception jusqu'aux coûts et aux efforts requis.L'analyse des diverses solutions de conception est effectuée en comparant les mesures de performance obtenues avec celles qui sont associées à la conception initiale. Le système permet de recalculer les mesures de performance lorsque des modifications techniques sont apportées dans le cadre de la création de nouvelles solutions de conception. Le système fournit alors, par le biais d'une analyse comparative, une estimation de l'impact de la modification sur les ressources requises et les avantages escomptés. À l'aide de ces fonctionnalités, l'outil proposé vise à aider les chefs de projet à trouver la solution de conception optimale.Le principal objectif du modèle proposé est d'augmenter la connaissance du produit dès les étapes préliminaires de la conception afin d'appuyer le processus de prise de décision des chefs de projet et des ingénieurs de conception. Cet objectif est réalisé par la visualisation des impacts d'une modification technique. Dans ce mémoire, le système d'aide à la décision (SAD) proposé est décrit de manière détaillée et illustré par un exemple simple, celui d'un contenant isotherme.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.005
Threshold uncertainty score0.027

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.016
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0040.001
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.057
GPT teacher head0.260
Teacher spread0.203 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2011
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