시스템 엔지니어링 트레이드 오프 분석

4.3.1 시스템 엔지니어링 트레이드 오프 연구 프로세스 프레임 워크.

매튜 브릴리,

이메일 주소 : mcillistevens. edu 시스템 공학 박사 후보자 Stevens Institute of Technology, Hoboken, NJ이 저자의 더 많은 논문 검색.

그레고리 S. 파넬.

전자 메일 주소 : gparnelluark. edu Arkansas 대학 산업 공학과, 산업 공학 객원 교수 4207 Bell Engineering Center이 저자의 더 많은 논문 검색.

처음 발행 : 2014 년 7 월 전체 간행 내역 DOI : 10.1002 / j.2334-5837.2014.tb03151.x 인용문보기 / 저장 인용 (CrossRef) : 0 기사 업데이트를 확인하십시오.

트레이드 오프 연구는 시스템 수명주기 동안 징계 엔지니어, 시스템 엔지니어 및 프로그램 관리자를위한 의사 결정을 지원하는 정보를 제공하는 중요한 도구입니다. 불행히도, 무역 연구의 질은 조직과 조직 사이에서 일치하지 않습니다. 이 백서는 트레이드 오프 연구를 향상시키기위한 INCOSE 노력의 일부를보고하고 ISO / IEC 15288에 따라 제안 된 INCOSE 의사 결정 관리 프로세스에 대해 논의합니다. 본 백서에서 논의 된 제안 된 프로세스는 의사 결정 분석 모범 사례와 시스템 엔지니어링 활동을 통합하여 미래의 논문은 가능한 혁신을 모색하여 트레이드 오프 연구의 질을 더욱 향상시킬 수 있습니다. 이 프로세스를 통해 기업은 요구 사항 간의 복잡한 관계, 각 요구 사항을 처리하기위한 설계 선택 사항, 전체 성능 요구 사항에 걸친 설계 선택 항목의 시스템 수준 결과 및 기타 요소에 대한 심층적 인 이해를 개발할 수 있습니다 비용 및 일정을 포함하는 이해 관계자 가치 데이터 시각화 기술을 통해 의사 결정권자는 복잡한 무역 공간을 신속하게 이해하고 의사 소통 할 수 있으며 불확실성이 존재할 때 견고한 권장 사항을 수렴 할 수 있습니다.

기사 정보.

사용 가능한 형식.

&부; 2014 저자.

간행물 역사.

온라인 문제 : 2014 년 10 월 31 일 온라인 기록 버전 : 2014 년 10 월 31 일

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인용 문헌.

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저작권 및 사본; 1999 - 2017 John Wiley & amp; Sons, Inc. 판권 소유.

시스템 분석.

시스템 분석을 통해 개발자는 객관적으로 시스템의 정량적 평가를 수행하여 가장 효율적인 시스템 아키텍처를 선택 및 / 또는 업데이트하고 파생 된 엔지니어링 데이터를 생성 할 수 있습니다. 엔지니어링 중에 시스템 요구 사항을 준수하는지 결정하기 위해 기술 선택이나 결정을 내릴 때마다 평가를 수행해야합니다.

시스템 분석은 기술적 의사 결정에 대한 엄격한 접근 방식을 제공합니다. 트레이드 오프 연구를 수행하는 데 사용되며 모델링 및 시뮬레이션, 비용 분석, 기술적 위험 분석 및 효율성 분석이 포함됩니다.

시스템 분석을 관리하는 원칙.

시스템 엔지니어의 주요 임무 중 하나는 시스템 엔지니어링 (SE) 프로세스 중에 생성 된 엔지니어링 데이터와 가공물을 평가하는 것입니다. 평가는 수단과 기술을 제공하는 시스템 분석의 중심에 있습니다.

시스템 요구 사항에 따라 평가 기준을 정의합니다. 이 기준과 비교하여 각 후보 솔루션의 설계 특성을 평가합니다. 후보 솔루션을 세계적으로 채점하고 점수를 정당화하는 것; 적절한 해결책을 결정할 수 있습니다.

파트 2의 공학적 시스템 지식 영역 (KA)에 적용된 시스템 접근법의 대안 솔루션 사이의 분석 및 선택 문서에서는 식별 된 문제 또는 기회에 대한 가능한 시스템 솔루션 중에서 선택하는 것과 관련된 활동을 설명합니다. 다음과 같은 시스템 분석의 일반 원칙이 정의됩니다.

시스템 분석은 문제 또는 기회 시스템 설명을 기반으로하는 평가 기준을 기반으로합니다. 이 기준은 이상적인 시스템 설명을 기반으로하며 하드 시스템 문제 컨텍스트를 정의 할 수 있다고 가정합니다. 기준은 가능한 모든 시스템 컨텍스트 및 환경에서 완전한 솔루션의 필수 시스템 동작 및 속성을 고려해야합니다. 시스템 안전성, 보안 등과 같은 비 기능적 문제를 고려해야합니다. (비 기능 요소 통합에 대한 추가 논의는 시스템 엔지니어링 및 특수 기술을 참조하십시오.)이 "이상적인"시스템 설명은 추가 "소프트"기준을 정의 할 수 있습니다. 예를 들어 특정 솔루션에 대한 이해 관계자 선호도, 고려해야 할 관련 사회, 정치 또는 문화적 협약 등이 있습니다. 평가 기준에는 최소한 이해 관계자가 수용 할 수있는 비용 및 시간 척도에 대한 제약이 포함되어야합니다. 무역 연구는 대안 솔루션 분석을위한 메커니즘을 제공합니다. 무역 연구는 개별 기준 간의 한계와 의존성을 적절히 인식하면서 일련의 평가 기준을 고려해야합니다. 무역 연구는 객관적이고 주관적인 기준을 다룰 필요가있다. 특정 기준에 대한 전반적인 평가의 민감도를 평가하는 데주의를 기울여야합니다.

절충 연구.

시스템 정의의 맥락에서 트레이드 오프 (trade-off) 연구는 각 시스템 요소의 특성과 각 후보 시스템 아키텍처의 특성을 비교하여 평가 기준을 세계적으로 균형있게 유지하는 솔루션을 결정하는 것으로 구성됩니다. 분석 된 다양한 특성은 원가 분석, 기술적 위험 분석 및 효율성 분석 (NASA 2007)에서 수집됩니다.

모든 유형의 시스템 상황에 대한 무역 연구의 수행에 대한 지침은 위의 원칙에서 특징 지어지며 대체 솔루션 간 분석 및 선택 주제에서보다 자세하게 설명됩니다. SE 분석에서 특히 중요한 것은 기술 효율성, 비용 및 기술 위험 분석입니다.

효과 분석.

설계된 시스템 솔루션의 효과는 성능, 유용성, 의존성, 제조, 유지 보수 또는 지원, 환경 등을 포함하는 (그러나 이에 국한되지는 않음) 다음 분석 목록에서 일반적으로 수집되는 몇 가지 필수 특성을 포함합니다. 솔루션을 제공합니다.

중요한 성능 매개 변수와 같은 중요한 측면에 대한 분석 횟수를 제한하는 분류를 설정하는 것이 필수적입니다. 효율성 분석의 가장 큰 어려움은 올바른 측면의 효율성을 분류하고 선택하는 것입니다. 예를 들어 제품이 일회용으로 제작 된 경우 유지 관리가 관련 기준이되지는 않습니다.

비용 분석.

비용 분석은 전체 라이프 사이클 비용을 고려합니다. 비용 기준선은 프로젝트와 시스템에 따라 조정될 수 있습니다. 전지구 수명주기 비용 (LCC) 또는 총 소유 비용 (TOC)에는 표 1에 나와있는 것과 같은 시험 노동 및 비 노동 비용 항목이 포함될 수 있습니다.

비용 결정 f}은 계획 주제에 설명되어 있습니다.

기술 위험 분석.

모든 도메인에 관한 모든 위험 분석은 다음 세 가지 요소를 기반으로합니다.

잠재적 인 위협이나 원하지 않는 사건 및 발생 가능성에 대한 분석 이러한 위협이나 원하지 않는 사건의 결과 분석 및 중력 규모에 대한 분류. 위협의 가능성 및 / 또는 해로운 영향의 수준을 허용 가능한 값으로 줄이는 완화.

기술적 위험은 시스템이 시스템 요구 사항을 더 이상 충족시킬 수 없을 때 나타납니다. 원인은 요구 사항 및 / 또는 솔루션 자체에 있습니다. 그것들은 불충분 한 효과의 형태로 표현되고 여러 가지 원인을 가질 수있다 : 기술 능력의 부정확 한 평가; 시스템 요소의 기술적 성숙도에 대한 과대 평가; 부품의 고장; 고장; (비준수 부품, 공급 지연 등), 인적 요인 (훈련 부족, 잘못된 튜닝, 오류 처리, 부적절한 절차, 악의적 인 행위) 등을 포함하되 이에 국한되지는 않습니다.

기술 위험은 프로젝트 위험을 관리하는 방법이 같더라도 프로젝트 위험과 혼동되어서는 안됩니다. 기술 위험은 프로젝트 위험을 초래할 수 있지만 기술적 위험은 개발 과정이 아닌 시스템 자체를 다룹니다. (자세한 내용은 위험 관리를 참조하십시오.)

프로세스 접근 방법.

접근법의 목적과 원리.

시스템 분석 프로세스는 (1) 기술적 의사 결정, 요구 사항 충돌 해결 및 대체 물리적 솔루션 (시스템 요소 및 물리적 아키텍처)에 대한 평가를위한 엄격한 기반을 제공합니다. (2) 시스템 요구 사항 및 파생 된 요구 사항을 충족시키는 과정을 결정합니다. (3) 위험 관리 지원; (4) 시스템의 엔지니어링 또는 리엔지니어링 (ANSI / EIA 1998)에 대한 비용, 일정, 성능 및 위험 효과를 평가 한 후에 만 ​​의사 결정이 이루어 지도록 보장합니다. 이 과정은 NASA (2007, 1-360)의 의사 결정 분석 프로세스라고도하며 의사 결정을 지원하기 위해 기술 문제, 대안 및 불확실성을 평가하는 데 사용됩니다. 자세한 내용은 의사 결정 관리를 참조하십시오.

시스템 분석은 다른 시스템 정의 프로세스를 지원합니다.

이해 관계자 요구 사항 정의 및 시스템 요구 사항 정의 프로세스는 시스템 분석을 사용하여 일련의 요구 사항 간 충돌과 관련된 문제를 해결합니다. 특히 비용, 기술 위험 및 효율성 (성과, 운영 조건 및 제약)과 관련된 문제. 높은 위험이 따르는 시스템 요구 사항이나 다른 아키텍처가 필요한 시스템 요구 사항에 대해 논의합니다. 논리적 구조 모델 개발 및 물리적 아키텍처 모델 개발 프로세스는 후보 논리적 및 물리적 아키텍처의 특성 또는 디자인 특성을 평가하고 비용, 기술적 위험 및 효율성 측면에서 가장 효율적인 것을 선택하기위한 논증을 제공하기 위해이를 사용합니다 (예 : 성능, 신뢰성 , 인간 요인 등).

다른 시스템 정의 프로세스와 마찬가지로 시스템 분석 프로세스는 반복적입니다. 각 작업은 여러 번 수행됩니다. 각 단계는 분석의 정밀도를 향상시킵니다.

프로세스의 활동.

이 과정에서 수행되는 주요 활동 및 작업에는 다음이 포함됩니다.

균형 교환 연구 계획 : 분석 할 후보 솔루션 수, 사용되는 방법 및 절차, 예상 결과 (선택되는 객체의 예 : 행동 아키텍처 / 시나리오, 물리적 아키텍처, 시스템 요소 등)를 결정합니다. 그리고 정당화 항목. 모델, 엔지니어링 데이터 (시스템 요구 사항, 설계 속성), 숙련 된 인력 및 절차의 가용성에 따라 분석을 예약하십시오. 선택 기준 모델 정의 : 비 기능 요구 사항 (성능, 작동 조건, 제약 조건 등) 및 / 또는 설계 속성으로부터 평가 기준을 선택하십시오. 평가 기준을 정렬하고 정렬하십시오. 각 평가 기준에 대한 비교 척도를 수립하고, 다른 평가 기준과의 상대적인 중요도에 따라 모든 평가 기준을 비교합니다. 후보 솔루션, 관련 모델 및 데이터를 확인하십시오. 이전에 정의 된 방법 또는 절차를 사용하여 후보 솔루션을 평가합니다. 비용 분석, 기술적 위험 분석 및 모든 후보 솔루션을 모든 평가 기준 비교 규모에 배치하는 효율성 분석을 수행합니다. 모든 후보 솔루션을 평가 점수로 평가하십시오. 평가 프로세스, 평가 척도, 비교 척도, 솔루션 점수, 평가 선택, 가능한 권장 사항 및 관련 인수에 결과를 제공하십시오.

산출물과 온톨로지 요소.

이 프로세스로 인해 다음과 같은 여러 아티팩트가 만들어 질 수 있습니다.

선택 기준 모델 (목록, 저울, 계량) 비용, 위험 및 효율성 분석 보고서 정당성 보고서.

이 프로세스는 시스템 분석 내에서 표 2의 온톨로지 요소를 처리합니다.

식별자; 이름; 기술; 상대 중량; 스칼라 체중.

식별자; 이름; 기술; 값.

식별자; 이름; 기술; 양; 유형 (개발, 생산, 이용, 유지 보수, 처분); 신뢰 구간; 참조 기간; 추정 기술.

식별자; 이름 설명; 지위.

시스템 분석의 정확성 검사.

검증 된 인수를 얻기 위해 시스템 분석에서 점검해야 할 주요 항목은 다음과 같습니다.

시스템 사용 컨텍스트에서 모델 및 데이터의 관련성, 시스템 사용 컨텍스트와 관련된 평가 기준의 관련성, 시뮬레이션 결과 및 계산의 재현성, 비교 수준의 정확한 수준, 추정치의 신뢰도 및 감도 평가 기준 가중치와 관련된 솔루션의 점수를 표시합니다.

추가적인 관점에 대해서는 Ring, Eisner, and Maier (2010)를 참조하십시오.

방법 및 모델링 기법.

모델의 일반적인 사용 : 시스템 분석의 맥락에서 다양한 유형의 모델을 사용할 수 있습니다. 물리적 모델은 물리적 현상을 시뮬레이션 할 수있는 스케일 모델입니다. 그것들은 각 분야에 따라 다릅니다. 진동 테이블, 테스트 벤치, 프로토 타입, 감압 챔버, 풍동 등이 포함됩니다. 대표 모델은 주로 시스템의 동작을 시뮬레이션하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 향상된 기능 흐름 블록 다이어그램 (eFFBD), 상태 차트, 상태 시스템 다이어그램 (시스템 모델링 언어 (SysML) 기반) 등이 있습니다. 분석 모델은 주로 예상 값을 설정하는 데 사용됩니다. 우리는 확정적 모델과 확률 론적 모델 (확률 론적 모델이라고도 함)을 본질적으로 분석적이라고 생각할 수 있습니다. 분석 모델은 방정식이나 다이어그램을 사용하여 실제 시스템 작동에 접근합니다. 엄청나게 복잡한 (여러 변수가있는 확률 분포) 매우 간단합니다 (추가). 프로젝트 진행 상황에 따라 적절한 모델 사용 프로젝트 초기에 첫 번째 연구는 간단한 도구를 사용하여 대략적인 시간과 노력이 필요하지 않은 거친 근사값을 허용합니다. 이러한 근사값은 종종 비현실적이거나 출현하는 후보 솔루션을 제거하기에 충분합니다. 점진적으로 프로젝트의 진전에 따라 여전히 경쟁하고있는 후보 솔루션을 비교하기 위해 데이터의 정확성을 향상시켜야합니다. 혁신 수준이 높으면 작업이 더 복잡해집니다. 시스템 엔지니어만으로는 복잡한 시스템을 모델링 할 수 없습니다. 그는 다른 분야의 숙련 된 사람들이 지원해야합니다. 전문가의 전문 지식 : 객관적이고 정확한 방식으로 평가 기준의 가치를 부여 할 수 없거나 주관적인 측면이 지배적이기 때문에 전문성을 전문가에게 요청할 수 있습니다. 견적은 네 단계로 진행됩니다. 고려 대상 분야의 자격을 갖춘 사람들의 의견을 수렴하기 위해 면담자를 선택하십시오. 설문지 초안; 정확한 설문 조사는 쉬운 분석을 가능하게하지만 너무 닫힌 설문지는 유의점의 무시를 위험에 빠뜨립니다. 정확한 의견을 얻기위한 심도 깊은 토론을 포함하여 설문 조사에 참여한 전문가의 수를 제한하십시오. 여러 다른 사람들과 데이터를 분석하고 평가 기준 및 / 또는 후보 솔루션의 분류에 관한 합의에 도달 할 때까지 그들의 인상을 비교하십시오.

시스템 분석의 맥락에서 종종 사용되는 분석 모델은 표 3에 요약되어 있습니다.

통계를 포함하는 모델이이 범주에 포함됩니다. 원칙은 상당량의 데이터와 이전 프로젝트의 결과 수를 기반으로 모델을 수립하는 것입니다. 기술이 이미 존재하는 시스템 요소 / 구성 요소에만 적용 할 수 있습니다. 유추 모델은 이전 프로젝트도 사용합니다. 연구중인 시스템 요소는 알려진 특성 (비용, 신뢰성 등)을 가진 이미 존재하는 시스템 요소와 비교됩니다. 그런 다음 이러한 특성은 전문가의 전문 지식을 기반으로 조정됩니다. 학습 곡선은 특성 또는 기술의 진화를 예견 할 수 있습니다. 진화의 한 예 : "생산 단위의 수가 두 배로 증가 할 때마다, 이 단위의 비용은 일정 비율로 대체로 일정합니다."

실용 고려 사항.

시스템 분석과 관련된 핵심 함정과 우수 사례는 다음 두 섹션에서 설명합니다.

표 4는 시스템 분석을 계획하고 수행하는 데있어 주요 함정 중 일부를 보여줍니다.

입증 된 관행.

참고 문헌에서 수집 된 검증 된 사례가 표 5에 나와 있습니다.

참조.

작품 인용.

ANSI / EIA. 1998. 시스템을 엔지니어링하기위한 프로세스. 미국 필라델피아, 미국 : 미국 표준 협회 (ANSI) / 전자 산업 협회 (EIA), ANSI / EIA-632-1998

NASA. 2007. 시스템 공학 핸드북. 워싱턴 D. C .: 미국 항공 우주국 (NASA), NASA / SP-2007-6105.

Ring, J, H. Eisner 및 M. Maier. 2010. "시스템 공학의 핵심 쟁점, 제 3 부 : 설계 증명." INCOSE 통찰력 13 (2).

1 차 참고 문헌.

ANSI / EIA. 1998. 시스템을 엔지니어링하기위한 프로세스. 미국 필라델피아, 미국 : 미국 표준 협회 (ANSI) / 전자 산업 협회 (EIA), ANSI / EIA 632-1998.

Blanchard, B. S., W. J. Fabrycky. 2010. 시스템 공학 및 분석, 제 5 판. 산업 및 시스템 공학 분야의 Prentice-Hall International 시리즈. Englewood Cliffs, NJ, USA : Prentice-Hall.

NASA. 2007. 시스템 공학 핸드북. 워싱턴 D. C., 미국 : NASA (National Aeronautics and Space Administration), NASA / SP-2007-6105.

추가 참고 자료.

Ring, J, H. Eisner 및 M. Maier. 2010. "시스템 공학의 핵심 쟁점, 제 3 부 : 설계 증명." 통찰력. 13 (2).

SEBoK 토론.

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시스템 설계에서의 트레이드 오프 결정.

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이 교과서는 불확실성 하에서의 의사 결정, 트레이드 오프 연구 및 공식적인 위험 분석과 관련하여 시스템 설계의 세 가지 핵심 요소에 관한 것입니다. 이 주제에 대한 수학적 처리가 비슷하다는 점을 인식하여 저자는 세 가지 영역 모두를 다루기 위해 기존의 수학 기법을 일반화합니다. 이 주제에 공통적 인 것은 중요도 가중치, 기능 결합, 채점 기능, 양적 지표, 우선 순위 및 민감도 분석입니다. 게다가 인간의 의사 결정 활동과 문제는이 같은 도구를 사용합니다. 따라서 이러한 문제는 잠재 고객 이론을 사용하여 균일하게 처리되고 모델링됩니다. 시스템 설계, 위험 분석, 운영 관리 및 비즈니스 프로세스 모델링에 관심있는 엔지니어링 및 비즈니스 실무자 및 학생을 대상으로하는 시스템 설계의 Tradeoff Decisions는 트레이드 오프 연구 및 위험 분석을 수행 할 때 인간이인지 편견을 극복하고 정신적 오류를 방지 할 수있는 방법을 설명합니다. 광범위한 도메인에서 이 책 전반에 걸쳐 예제를 일반적인 스레드로 풍부하게 사용합니다.

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Terry Bahill 박사는 Tucson University of Arizona의 시스템 및 산업 공학부 명예 교수이며 여섯 개의 공학 서적과 250 개의 논문을 발표했습니다. Dr. Bahill은 수십 명의 기술 회사와 협력하여 시스템 엔지니어링에 대한 세미나를 발표하고 시스템 개발 프로세스에 대한 설명에 대해 시스템 개발 팀에 자문을 제공했습니다. IEEE의 선임 연구원, 시스템 공학 (INCOSE) 및 AAAS의 국제 협의회 연구원은 시스템 설계, 생리 학적 시스템 모델링, 눈 - 손 머리 조정, 인간 의사 결정 및 시스템 엔지니어링 분야의 연구 분야에 종사하고 있습니다. 응용 및 이론.

Azad M. Madni 박사는 남 캘리포니아 대학의 우주 공학 공학 교수이자 시스템 설계 및 엔지니어링 기술 이사입니다. 그는 복잡한 시스템 엔지니어링을위한 게임 기반 교육 시뮬레이션, 방법, 프로세스 및 도구를 전문으로하는 Intelligent Systems Technology, Inc. 의 창립자이자 회장입니다. AAAS의 선임 연구원, 미국 항공 우주 학회, IEEE 및 국제 시스템 공학 협의회 (INCOSE)의 최근 수상자로는 INCOSE-LA의 2014 평생 공로상과 2013 년 INCOSE-LA의 교육 혁신 상 (Innovation in Curriculum Award)이 있습니다. 산업 기술 연구소 그의 연구 관심 분야는 시스템 엔지니어링, 모델 기반 아키텍처 및 엔지니어링, 탄력적 인 시스템 설계 및 징계 및 기술 융합을 활용하여 시스템 엔지니어링을 향상시키는 공식 및 확률 론적 방법을 포함합니다.

트레이드 오프 분석 : 시스템 Tradespace 생성 및 탐색.

기술.

정부 및 상업적 취득 환경에서 사용하기위한 트레이드 오프 분석 프레임 워크를 작성하기위한 정보를 제공합니다.

이 책은 ISO / IEC 15288, 시스템 엔지니어링 핸드북 및 시스템 공학 지식 체계와 연계 된 의사 결정 이론 및 비용 분석 모범 사례에 기반한 의사 결정 관리 프로세스를 제시합니다. 라이프 사이클 전반에 걸쳐 시스템 의사 결정을 지원하기 위해 거래 공간을 생성하고 가치와 위험을 평가할 수있는 건전한 트레이드 오프 분석 프레임 워크를 제공합니다. 절충 분석 및 위험 분석 기법을 검사합니다. 저자는 의사 결정 이론에 기초한 통합 된 가치 교환 및 위험 분석 프레임 워크를 제시합니다. 이러한 상충 관계 분석 개념은 방위 및 상업 도메인의 여러 사례를 사용하여 여러 가지 라이프 사이클 단계에서 설명됩니다.

이해 관계자 목표와 창의적이고 실행 가능한 대안을 식별하고 구조화하는 기술 제공 개념, 아키텍처, 설계, 운영 및 폐기에 대한 트레이드 오프 분석을위한 거래 공간 생성 및 탐색 기법의 장단점을 제시합니다. 시스템 수명주기의 불확실성의 원인을 다룹니다. 확률을 사용하여 불확실성을 식별, 평가 및 모델링하는 방법을 검토합니다. 확률 론적 기법과 확률 적 기법을 사용하여 INCOSE 의사 결정 관리 프로세스를 사용하여 절충 분석을 수행하는 방법을 보여줍니다.

트레이드 오프 분석 : 시스템 생성 및 탐색 Tradespace는 시스템 디자인, 시스템 엔지니어링, 산업 엔지니어링 및 엔지니어링 관리를 공부하는 학부생 및 대학원생을 대상으로 작성되었습니다. 이 책은 시스템 설계자, 시스템 엔지니어, 프로젝트 관리자 및 엔지니어링 관리자를위한 리소스로도 사용됩니다.

Gregory S. Parnell 박사는 University of Arkansas의 산업 공학과의 연구 교수입니다. 그는 또한 의사 결정 및 위험 분석 회사 인 Innovative Decisions, Inc. 의 선임 교장이며 이사회 의장을 역임했습니다. Parnell 박사는 100 개가 넘는 논문과 저서를 출간했으며 시스템 엔지니어링 및 경영을위한 의사 결정, 시스템 엔지니어링의 Wiley 시리즈 (2011 년 Wiley 2 차), 의사 결정 분석 핸드북 (Wiley 2013) . 그는 INFORMS, INCOSE, MORS 및 의사 결정 전문가 협회 소속입니다.

목차.

공헌자 목록 xix.

저자 정보 xxi.

컴패니언 웹 사이트 xlv 정보.

1 절충 분석 소개 1.

Gregory S. Parnell Matthew Cilli Azad M. Madni와 Garry Roedler.

1.1 소개 2.

1.2 수명주기 전반의 절충 분석 3.

1.3 시스템 가치를 확인하기위한 절충 분석 3.

1.4 시스템 불확실성과 위험을 확인하기위한 절충 분석 6.

1.5 절충 분석은 가치와 위험 분석을 통합 할 수있다. 6.

1.6 시스템 엔지니어링 의사 결정 프로세스에서의 절충 분석 8.

1.7 절판 분석 실수 (Omitmission and Commission) 9.

1.8 서적 개요 20.

1.9 주요 용어 24.

1.10 연습 문제 25.

2 균형 분석을위한 개념적 틀과 수학적 기초 29.

Gregory S. Parnell Azad M. Madni와 Robert F. Bordley.

2.1 소개 29.

2.2 절충 분석 용어 30.

2.3 무역 공간의 영향도 31.

2.4 Tradespace Exploration 46.

2.6 키워드 47.

2.7 연습 문제 48.

3 정량화 불확도 51.

로버트 F. 보들리.

3.1 시스템 공학에서 불확실성의 원인 51.

3.2 확률과 인간 직관의 규칙 52.

3.3 확률 분포 56.

3.4 확률 추정 66.

3.5 확률을 이용한 모델링 72.

3.7 핵심 용어 81.

3.8 연습 문제 83.

4 자원 분석 91.

Edward A. Pohl Simon R. Goerger와 Kirk Michealson.

4.1 소개 91.

4.2 자원 92.

4.3 원가 분석 99.

4.4 경제성 분석 135.

4.5 핵심 용어 147.

4.6 Excercises 149.

5 의사 결정 관리 이해 155.

Matthew Cilli와 Gregory S. Parnell.

5.1 소개 155.

5.2 의사 결정 프로세스 문맥 156.

5.3 의사 결정 과정 활동 157.

5.5 핵심 용어 199.

5.6 연습 문제 200.

6 기회 식별 203.

Donna H. Rhodes와 Simon R. Goerger.

6.1 서론 203.

6.2 지식 205.

6.3 결정 트랩 207.

6.4 기법 210.

6.6 예시들 223.

6.7 주요 용어 228.

6.8 연습 230.

7 목표와 가치 측정의 식별 233.

Gregory S. Parnell과 William D. Miller.

7.1 소개 233.

7.2 가치 중심 사고 234.

7.3 주주 및 이해 관계자 가치 236.

7.4 목표 확인에서의 도전 238.

7.5 결정 목적 식별 239.

7.6 재정 또는 비용 목표 241.

7.7 가치 측정 수단 개발 243.

7.8 다중 목표의 구조화 243.

7.9 예시들 248.

7.10 요약 250.

7.11 주요 용어 252.

7.12 연습 문제 253.

8 대안 개발 및 평가 257.

C. Robert Kenley Clifford Whitcomb 및 Gregory S. Parnell.

8.1 소개 257.

8.2 의사 결정 창의력과 팀 개요 258.

8.3 양자 택일 발달 기술 263.

대체 개발 기술의 평가 8.4 275.

8.5 대체 평가 기법 276.

8.6 대체 평가 기법의 평가 290.

8.7 주요 용어 290.

8.8 연습 290.

9 Trade-Off 분석을위한 통합 모델 297.

알렉산더 D. MacCalman 그레고리 S. Parnell과 샘 야만인.

9.1 소개 297.

9.2 개념 설계 예 298.

9.3 통합 된 접근 영향 도표 300.

9.4 다른 유형의 트레이드 오프 분석 322.

9.5 시뮬레이션 도구 322.

9.7 주요 용어 330.

9.8 연습 문제 331.

10 탐구 개념 탐구 337.

Azad M. Madni와 Adam M. Ross.

10.1 소개 337.

10.2 개념 공간 및 시스템 개념 정의 345.

10.3 개념 공간 탐색 346.

10.4 절충 분석 프레임 워크 348.

10.5 무역 공간 및 시스템 설계 생명주기 349.

10.6 포인트 트레이드 오프에서 트레이드 스페이스 탐사까지 351.

10.7 가치 기반 다중 속성의 무역 공간 분석 351.

10.8 예시적인 예 359.

10.9 결론 369.

10.10 주요 용어 371.

10.11 연습 372.

11 아키텍처 평가 프레임 워크 377.

11.1 소개 377.

아키텍처 평가에서의 11.2 주요 고려 사항 385.

11.3 아키텍처 평가 요소 389.

아키텍처 평가 프로세스의 11.4 단계 396.

11.5 예제 평가 분류 예제 398.

11.6 요약 400.

11.7 주요 용어 400.

11.8 연습 문제 402.

12 디자인 공간 탐색 405.

Clifford Whitcomb와 Paul Beery.

12.1 소개 405.

12.2 예제 1 : 리프트 보트 406.

12.3 예제 2 : 크루즈 선박 설계 411.

12.4 예 3 : 나토 해군 전투함 전투함 417.

12.5 주요 용어 431.

12.6 연습 433.

13 지속 가능성 모델과 무역 연구 437.

John E. MacCarthy와 Andres Vargas.

13.1 소개 437.

13.2 가용성 모델링 및 무역 연구 439.

13.3 지속 가능 라이프 사이클 비용 모델링 및 무역 연구 14 454.

13.4 가용성 무역 연구의 최적화 464.

13.5 몬테 카를로 모델링 471.

13.6 장 요약 475.

13.7 주요 용어 476.

13.8 연습 478.

14 프로그램 적 트레이드 오프 분석 수행 483.

Gina Guillaume-Joseph과 John E. MacCarthy.

14.1 소개 483.

14.2 시스템 승인 결정 및 무역 연구 485.

14.3 제품 취소 결정 무역 연구 512.

14.4 제품 은퇴 결정 무역 연구 538.

14.5 주요 용어 562.

14.6 연습 564.

15 요약 및 미래 동향 571.

Gregory S. Parnell과 Simon R. Goerger.

15.1 소개 571.

15.2 주요 트레이드 오프 분석 테마 572.

15.3 절충 분석의 미래 576.

15.4 요약 581.

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