Modelo de estudo de comércio de engenharia de sistema
Aquisições de Defesa Facilitadas.
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Engenharia de sistemas.
Um estudo de comércio é um estudo que identifica uma solução preferida entre uma lista de soluções qualificadas. O estudo do comércio examinará essas soluções com base em critérios como: custo, cronograma, desempenho, peso, configuração do sistema, complexidade, o uso de Commercial off-the-shelf (COTS) e muitos outros. Estudos de comércio são realizados ao longo de um programa de aquisição, desde o desenvolvimento do conceito até o projeto do sistema. Na engenharia de sistemas, eles são usados principalmente para determinar os requisitos operacionais e de nível do sistema.
Estudos de comércio são utilizados para apoiar a tomada de decisões ao longo do ciclo de vida de um programa. Os estudos de comércio são conduzidos entre as capacidades operacionais, os requisitos funcionais e de desempenho, as alternativas de projeto e seus processos relacionados de fabricação, teste e suporte; agenda do programa; e custo do ciclo de vida para examinar sistematicamente as alternativas. Uma vez identificadas as alternativas, uma equipe de estudo comercial aplica um conjunto de critérios de decisão para analisar as alternativas. Estes critérios são "negociados" & # 8217; para determinar qual alternativa é ótima e ser recomendada.
A maioria dos estudos de comércio não é estritamente formal ou informal; geralmente eles caem em algum lugar entre esses dois extremos. Como regra geral, estudos de comércio formal são indicados para decisões de alto valor, alto risco ou outras de alto impacto. Nem todos os estudos de comércio devem seguir o rigor total de um processo formal, mas devem ser adaptados às circunstâncias específicas do programa, tais como: [1]
Probabilidade ou gravidade do risco programático, Objetividade e dados quantitativos usados, Detalhes nos dados disponíveis e Tempo, esforço e dinheiro necessários para conduzir o estudo comercial.
Estudos de Comércio apoiam as seguintes atividades:
Isenção de Responsabilidade: AcqNotes não é um site oficial do Departamento de Defesa (DoD), da Força Aérea, da Marinha ou do Exército. Quaisquer informações, produtos, serviços ou hiperlinks contidos neste site não constituem qualquer tipo de endosso pelo DoD, Força Aérea, Marinha ou Exército. Nenhum endosso federal dos patrocinadores pretendido. As informações contidas neste site são apenas para fins informativos e não se destina a ser uma forma de orientação ou aconselhamento e não devem ser consideradas como uma declaração definitiva completa em relação a qualquer problema específico. O acesso e uso das informações deste site é de risco do usuário.
O guia do gerente.
O Guia do Administrador contém posts em blogs sobre Liderança e Engenharia de Sistemas. Os cargos de liderança fornecem um curso de auto-estudo em liderança para gerentes e para os trabalhadores que desejam se preparar para a gestão. Os artigos tratam de motivar pessoas e melhorar processos. Pessoas e processos são comuns a todo tipo de organização, de modo que o curso se aplica a qualquer organização. As postagens mais antigas abrangem Engenharia de Sistemas e podem ser encontradas no arquivo ou pesquisando palavras-chave.
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Quinta-feira, 9 de junho de 2011.
Metodologia do Estudo de Comércio.
3 comentários:
Este tópico tem a ver com sua esfera profissional ou é mais sobre seus hobbies e tempo livre?
Olá, eu sinto que vi você visitou meu blog então eu vim para devolver o desejo?
Eu estou tentando encontrar problemas para melhorar o meu site! Eu acho que é adequado usar alguns dos seus conceitos!
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A maioria dos estudos de comércio não é estritamente formal ou informal; geralmente eles caem em algum lugar entre esses dois extremos. Como regra geral, estudos de comércio formal são indicados para decisões de alto valor, alto risco ou outras de alto impacto. Nem todos os estudos de comércio devem seguir o rigor total de um processo formal, mas devem ser adaptados às circunstâncias específicas do programa, tais como: [1]
Probabilidade ou gravidade do risco programático, Objetividade e dados quantitativos usados, Detalhes nos dados disponíveis e Tempo, esforço e dinheiro necessários para conduzir o estudo comercial.
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Terça-feira, 21 de junho de 2011.
Matrizes de Design Trade e Outros Métodos de Estudo de Comércio.
A definição deficiente de requisitos pode resultar em um resultado comercial que pode não ser bom para requisitos adequadamente definidos. Alternativas valiosas podem estar faltando se as alternativas forem definidas sem o brainstorming de várias pessoas experientes com uma diversidade de habilidades e experiências. Permitir ponderações tendenciosas ou critérios de seleção freqüentemente resulta na seleção de alternativas que são direcionadas pelos vieses e não a alternativa ótima que seria selecionada com negócios imparciais. O erro fatal é não ter vencedor. Isso resulta se o spread da pontuação ponderada for menor do que o spread de estimativas de erros. A etapa de análise de sensibilidade na Figura 7.1 é crucial para negociações efetivas. Modelos inadequados usados para determinar pontuações de atributos. Os modelos não só precisam ser relevantes para o comércio que está sendo executado, mas devem ter credibilidade aos olhos dos tomadores de decisão, eles devem levar a pontuações para as diferentes alternativas que estão espalhadas mais do que as estimativas de erros nos resultados do modelo, os algoritmos e a matemática interna deve ser transparente para os usuários e deve ser suficientemente amigável para que a análise possa ser conduzida com confiança e em tempo hábil. Realização de estudos de comércio relacionados ao sistema e design fora do controle de sistemas e engenharia de projeto. Os gerentes de programas de desenvolvimento às vezes puxam os sistemas e projetam os engenheiros dos programas precocemente para economizar dinheiro e permitem que as equipes de compras, operações ou garantia de produtos conduzam negócios sem a supervisão dos sistemas apropriados ou engenheiros de projeto. Isso pode levar a uma infinidade de dificuldades e, geralmente, dificuldades dispendiosas. É suficiente dizer que os engenheiros de sistemas e engenheiros de projeto devem manter o controle de sistemas e projetos comerciais ao longo do ciclo de vida.
9 comentários:
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Gerenciamento de Decisões.
Muitas decisões de engenharia de sistemas são difíceis porque incluem inúmeros interessados, múltiplos objetivos concorrentes, incerteza substancial e conseqüências significativas. Nesses casos, a boa tomada de decisões requer um processo formal de gerenciamento de decisões. O objetivo do processo de gerenciamento de decisões é:
“… Fornecer uma estrutura estruturada e analítica para identificar, caracterizar e avaliar objetivamente um conjunto de alternativas para uma decisão em qualquer ponto do ciclo de vida e selecionar o curso de ação mais benéfico.” (ISO / IEC / IEEE 15288)
Situações de decisão (oportunidades) são comumente encontradas ao longo do ciclo de vida de um sistema. O método de gerenciamento de decisões mais comumente empregado pelos engenheiros de sistemas é o estudo de comércio. Os estudos de mercado visam definir, medir e avaliar o valor para acionistas e partes interessadas para facilitar a busca do tomador de decisão por uma alternativa que represente o melhor equilíbrio entre os objetivos concorrentes. Ao fornecer técnicas para decompor uma decisão comercial em segmentos lógicos e depois sintetizar as partes em um todo coerente, um processo de gerenciamento de decisões permite que o tomador de decisão trabalhe dentro dos limites cognitivos humanos sem simplificar demais o problema. Além disso, ao decompor o problema geral de decisão, os especialistas podem fornecer avaliações de alternativas em sua área de especialização.
Processo de Gerenciamento de Decisões.
O processo de análise de decisão é mostrado na Figura 1 abaixo. O processo de gerenciamento de decisões é baseado em várias práticas recomendadas, incluindo:
Utilizando a técnica matemática de análise de decisão para estudos de comércio. Parnell (2009) forneceu uma lista de conceitos e técnicas de análise de decisão. Desenvolver um modelo mestre de decisão, seguido por seu refinamento, atualização e uso, conforme necessário para estudos de comércio ao longo do ciclo de vida do sistema. Usando o pensamento focado no valor (Keeney, 1992) para criar melhores alternativas. Identificando a incerteza e avaliando riscos para cada decisão.
O centro do diagrama mostra os cinco objetivos do espaço comercial (listados no sentido horário): Desempenho, Potencial de Crescimento, Cronograma, Desenvolvimento & amp; Custos de Aquisição e Custos de Sustentação. As dez setas azuis representam as atividades do processo de gerenciamento de decisões e o texto branco dentro do anel verde representa os elementos do processo de SE. As interações são representadas pelas pequenas setas verdes ou azuis pontilhadas. O processo de análise de decisão é um processo iterativo. Um problema de decisão hipotético do UAV é usado para ilustrar cada uma das atividades nas seções a seguir.
Enquadramento e Adaptação da Decisão.
Para garantir que a equipe de decisão compreenda completamente o contexto de decisão, o analista deve descrever a linha de base, os limites e as interfaces do sistema. O contexto de decisão inclui: a definição do sistema, o estágio do ciclo de vida, os marcos de decisão, uma lista de tomadores de decisão e partes interessadas e os recursos disponíveis. A melhor prática é identificar uma declaração de problema de decisão que defina a decisão em termos do ciclo de vida do sistema.
Desenvolvimento de Objetivos e Medidas.
Definir como uma decisão importante será tomada é difícil. Como Keeney (2002) coloca:
As decisões mais importantes envolvem múltiplos objetivos e, geralmente, com decisões de múltiplos objetivos, você não pode ter tudo. Você terá que aceitar menos conquistas em termos de alguns objetivos para alcançar mais objetivos. Mas quanto menos você aceitaria para conseguir quanto mais?
O primeiro passo é desenvolver objetivos e medidas usando entrevistas e grupos focais com especialistas no assunto (SMEs) e partes interessadas. Para análises de tradeoff de engenharia de sistemas, o valor das partes interessadas geralmente inclui objetivos competitivos de desempenho, cronograma de desenvolvimento, custo unitário, custos de suporte e potencial de crescimento. Para decisões corporativas, o valor do acionista também seria adicionado a essa lista. Para o desempenho, uma decomposição funcional pode ajudar a gerar um conjunto completo de objetivos potenciais. Teste essa lista inicial de objetivos fundamentais, verificando se cada objetivo fundamental é essencial e controlável e se o conjunto de objetivos é completo, não redundante, conciso, específico e compreensível (Edwards et al., 2007). A Figura 2 fornece um exemplo de uma hierarquia de objetivos.
Para cada objetivo, uma medida deve ser definida para avaliar o valor de cada alternativa para esse objetivo. Uma medida (atributo, critério e métrica) deve ser inequívoca, abrangente, direta, operacional e compreensível (Keeney & amp; Gregory 2005). Uma característica definidora da análise de decisão multi-objetivo é a transformação do espaço de medida em espaço de valor. Essa transformação é executada por uma função de valor que mostra retornos à escala no intervalo de medidas. Ao criar uma função de valor, o ponto de afastamento na escala de medida (eixo x) deve ser determinado e mapeado para um valor 0 na escala de valor (eixo y). Um ponto de partida é o escore de medida, onde, independentemente de quão bem uma alternativa funciona em outras medidas, o tomador de decisão se afastará da alternativa. Ele faz isso trabalhando com o usuário, localizando a pontuação da medida além, no ponto em que uma alternativa não fornece valor adicional e rotulando-a como "meta estendida" (ideal) e mapeando-a para 100 (ou 1 e 10) a escala de valores (eixo y). A Figura 3 fornece as formas de curva de valor mais comuns. A lógica da forma das funções de valor deve ser documentada quanto à rastreabilidade e defesa (Parnell et al. 2011).
A matemática da análise de decisão objetiva múltipla (MODA) requer que os pesos dependam da importância da medida e do alcance da medida (afastar-se para alongar a meta). Uma ferramenta útil para determinar a ponderação prioritária é a matriz de balanceamento de peso (Parnell et al. 2011). Para cada medida, considere sua importância determinando se a medida corresponde a uma função definidora, crítica ou capacitadora e considere a lacuna entre a capacidade atual e a capacidade desejada; finalmente, coloque o nome da medida na célula apropriada da matriz (Figura 4). A ponderação de prioridade mais alta é colocada no canto superior esquerdo e recebe um peso não normalizado de 100. Os pesos não normalizados estão diminuindo monotonicamente para a direita e para baixo da matriz. Os pesos Swing são então avaliados comparando-os com a medida de valor mais importante ou outra medida avaliada. Os pesos de giro são normalizados para somar um para o modelo de valor aditivo usado para calcular o valor em uma seção subsequente.
Gerando Alternativas Criativas.
Para ajudar a gerar um conjunto criativo e abrangente de alternativas que abrangem o espaço de decisão, considere o desenvolvimento de uma tabela de geração alternativa (também chamada de caixa morfológica) (Buede, 2009; Parnell et al. 2011). É uma prática recomendada estabelecer uma estrutura de produto significativa para o sistema e ser relatada em todas as apresentações de decisão (Figura 5).
Avaliando alternativas através de análise determinística.
Com objetivos e medidas estabelecidos e alternativas definidas, a equipe de decisão deve envolver as PMEs, equipadas com dados operacionais, dados de testes, simulações, modelos e conhecimento especializado. As pontuações são melhor capturadas em folhas de pontuação para cada combinação de alternativa / medida que documenta a origem e a justificativa. A Figura 6 fornece um resumo das pontuações.
Observe que, além das alternativas identificadas, a matriz de pontuação inclui uma linha para a alternativa ideal. O ideal é uma ferramenta para o pensamento focado no valor, que será abordado mais adiante.
Sintetizando Resultados.
Em seguida, pode-se transformar as pontuações em uma tabela de valores, usando as funções de valor desenvolvidas anteriormente. Um mapa de calor colorido pode ser útil para visualizar compensações de valor entre alternativas e identificar onde as alternativas precisam de melhorias (Figura 7).
O modelo de valor aditivo usa a seguinte equação para calcular o valor de cada alternativa:
O gráfico do componente de valor (Figura 8) mostra o valor total e a contribuição da medida do valor ponderado de cada alternativa (Parnell et al. 2011).
O coração de um processo de gerenciamento de decisões para análise de tradeoff de engenharia de sistema é a capacidade de avaliar todas as dimensões de valor para acionistas e partes interessadas. O gráfico de dispersão do valor do stakeholder na Figura 9 mostra cinco dimensões: custo unitário, desempenho, risco de desenvolvimento, potencial de crescimento e custos de operação e suporte para todas as alternativas.
Cada alternativa do sistema é representada por um marcador de gráfico de dispersão (Figura 9). O custo unitário e o valor de desempenho de uma alternativa são indicados pelas posições x e y, respectivamente. O risco de desenvolvimento de uma alternativa é indicado pela cor do marcador (verde = baixo, amarelo = médio, vermelho = alto), enquanto o potencial de crescimento é mostrado como o número de chapéus acima do marcador circular (1 chapéu = baixo, 2 chapéus = moderado, 3 chapéus = alto).
Identificando Incerteza e Conduzindo Análise Probabilística.
Como parte da avaliação, o SME deve discutir a potencial incerteza das variáveis independentes. As variáveis independentes são as variáveis que impactam uma ou mais pontuações; as pontuações que são pontuações independentes. Muitas vezes, o SME pode avaliar um limite superior, nominal e inferior, assumindo baixo, moderado e alto desempenho. Usando esses dados, uma simulação de Monte Carlo resume o impacto das incertezas e pode identificar as incertezas que causam maior impacto na decisão.
Acessando o impacto da incerteza - analisando o risco e a sensibilidade.
A análise de decisão usa muitas formas de análise de sensibilidade, incluindo diagramas de linha, diagramas de tornados, diagramas em cascata e várias análises de incerteza, incluindo Simulação de Monte Carlo, árvores de decisão e diagramas de influência (Parnell et al. 2013). Um diagrama de linha é usado para mostrar a sensibilidade ao julgamento do balanço (Parnell et al. 2011). A Figura 10 mostra os resultados de uma Simulação de Monte Carlo do valor de desempenho.
Melhorando alternativas.
A mineração dos dados gerados para as alternativas provavelmente revelará oportunidades de modificar algumas opções de projeto para reivindicar valor inexplorado e / ou reduzir o risco. Aproveitar as descobertas iniciais para gerar alternativas novas e criativas inicia o processo de transformar o processo de decisão de "pensamento focado em alternativas" para "pensamento focado em valor" (Keeney, 1993).
Comunicando compensações.
Este é o ponto no processo em que a equipe de análise de decisão identifica as principais observações sobre as compensações e as incertezas e riscos importantes.
Apresentando Recomendações e Implementando o Plano de Ação.
Geralmente, é útil descrever a (s) recomendação (ões) na forma de uma lista de tarefas viável e de linguagem clara, a fim de aumentar a probabilidade de implementação da decisão. Os relatórios são importantes para a rastreabilidade histórica e decisões futuras. Aproveite o tempo e o esforço para criar um relatório abrangente e de alta qualidade, detalhando as descobertas do estudo e a justificativa de suporte. Considere relatórios de papel estáticos aumentados com relatórios eletrônicos hiperlinks vinculados.
Referências.
Trabalhos citados.
Buede, D. M. 2009. O projeto de engenharia de sistemas: modelos e métodos. 2ª ed. Hoboken, NJ: John Wiley & amp; Sons Inc.
Edwards, W., R. F. Miles Jr. e D. Von Winterfeldt. 2007. Avanços na análise de decisão: das fundações aos aplicativos. Nova York, NY: Cambridge University Press.
ISO / IEC / IEEE. 2015. Sistemas e Engenharia de Software - Processos de Ciclo de Vida do Sistema. Genebra, Suíça: Organização Internacional de Padronização / Comissões Eletrotécnicas Internacionais / Instituto de Engenheiros Elétricos e Eletrônicos. ISO / IEC / IEEE 15288: 2015.
Keeney, R. L. e H. Raiffa H. 1976. Decisões com Múltiplos Objetivos - Preferências e Tradeoffs de Valor. Nova Iorque, NY: Wiley.
Keeney, R. L. 1992. Pensamento focado no valor: um caminho para a tomada de decisão criativa. Cambridge, MA: Harvard University Press.
Keeney, R. L. 1993. "Criatividade em MS / OR: Pensamento focado em valor - Criatividade voltada para a tomada de decisão." Interfaces, 23 (3), p.62-67.
Parnell, G. S. 2009. "Análise de Decisão em um Gráfico", Linha de Decisão, Boletim informativo do Instituto de Ciências da Decisão. Maio de 2009.
Parnell, G. S., P. J. Driscoll e D. L Henderson (eds). 2011. Tomada de Decisão para Engenharia e Gestão de Sistemas, 2ª ed. Wiley Series em Engenharia de Sistemas. Hoboken, NJ: Wiley & amp; Sons Inc.
Parnell, G. S., T. Bresnick, S. Tani e E. Johnson. 2013. Manual de Análise de Decisão. Hoboken, NJ: Wiley & amp; Filhos.
Referências Primárias.
Buede, D. M. 2004. "On Trade Studies". Anais do 14º Simpósio Internacional do Conselho Internacional de Engenharia de Sistemas, 20 a 24 de junho de 2004, Toulouse, França.
Kirkwood, C. W. 1996. Tomada de Decisão Estratégica: Análise Multiobjetiva de Decisão com Planilhas. Belmont, Califórnia: Duxbury Press.
Referências Adicionais.
Buede, D. M. e R. W. Choisser. 1992. "Fornecendo uma estrutura analítica para as principais opções de projeto do sistema." Journal of Multi-Criteria Decision Analysis, 1 (1), pp.17-27.
Felix, A. 2004. "Abordagem Padrão para Estudos de Comércio". Anais da Conferência Regional Mid-Atlantic do Conselho Internacional de Engenharia de Sistemas (INCOSE), de 2 a 4 de novembro de 2004, Arlington, VA.
Felix, A. 2005. "Como o Gerente do Programa Pro-Ativo (Projeto) Utiliza o Estudo de Comércio de um Engenheiro de Sistemas como Ferramenta de Gerenciamento, e não apenas um Processo de Tomada de Decisão." Anais do Simpósio Internacional do Conselho Internacional de Engenharia de Sistemas (INCOSE), 10-15 de julho de 2005, Rochester, NY.
Miller, G. A. 1956. "O Mágico Número Sete, Mais ou Menos Dois: Alguns Limites em Nossa Capacidade de Processar Informações." Psychological Review, 63 (2), p.81.
Ross, A. M. e D. E. Hastings 2005. "Paradigma de Exploração do Tradespace." Anais do Simpósio Internacional do Conselho Internacional de Engenharia de Sistemas (INCOSE), 10-15 de julho de 2005, Rochester, NY.
Sproles, N. 2002. "Formulando medidas de eficácia". Engenharia de Sistemas ", 5 (4), p. 253-263.
Silletto, H. 2005. "Alguns Princípios Realmente Úteis: Um novo olhar sobre o escopo e os limites da engenharia de sistemas." Anais do Simpósio Internacional do Conselho Internacional de Engenharia de Sistemas (INCOSE), 10-15 de julho de 2005, Rochester, NY.
Ullman, D. G. e B. P. Spiegel. 2006. "Estudos de comércio com informações incertas". Anais do International Council on Systems Engineering (INCOSE) Simpósio Internacional, 9-13 de julho de 2006, Orlando, FL.
SEBoK v. 1.9 lançado em 17 de novembro de 2017.
Discussão SEBoK.
Por favor, forneça seus comentários e feedback sobre o SEBoK abaixo. Você precisará fazer login no DISQUS usando uma conta existente (por exemplo, Yahoo, Google, Facebook, Twitter etc.) ou criar uma conta do DISQUS. Basta digitar seu comentário no campo de texto abaixo e o DISQUS o guiará pelas etapas de login ou registro. O feedback será arquivado e usado para futuras atualizações no SEBoK. Se você forneceu um comentário que não está mais listado, esse comentário foi adjudicado. Você pode ver a adjudicação de comentários enviados antes do SEBoK v. 1.0 na Revisão e Adjudicação do SEBoK. Comentários posteriores são abordados e as alterações são resumidas na Carta do Editor e em Agradecimentos e Histórico de Lançamentos.
Se você deseja fornecer edições neste artigo, recomendar novos conteúdos ou fazer comentários no SEBoK como um todo, consulte o SEBoK Sandbox.
Análise de sistema.
A análise do sistema permite que os desenvolvedores realizem avaliações quantitativas de sistemas objetivamente para selecionar e / ou atualizar a arquitetura de sistema mais eficiente e para gerar dados de engenharia derivados. Durante a engenharia, as avaliações devem ser realizadas sempre que forem tomadas decisões ou decisões técnicas para determinar a conformidade com os requisitos do sistema.
A análise do sistema fornece uma abordagem rigorosa para a tomada de decisões técnicas. Ele é usado para realizar estudos de compromisso e inclui modelagem e simulação, análise de custos, análise de riscos técnicos e análise de efetividade.
Princípios que regem a análise do sistema.
Uma das principais tarefas de um engenheiro de sistemas é avaliar os dados e artefatos de engenharia criados durante o processo de engenharia de sistemas (SE). As avaliações estão no centro da análise do sistema, fornecendo meios e técnicas.
definir critérios de avaliação com base nos requisitos do sistema; avaliar as propriedades de design de cada solução candidata em comparação a esses critérios; pontuar globalmente as soluções candidatas e justificar as pontuações; e decidir sobre a (s) solução (ões) apropriada (s).
O artigo Análise e Seleção entre Soluções Alternativas na Abordagem de Sistemas Aplicados à Área de Conhecimento de Sistemas de Engenharia (KA) da Parte 2 descreve atividades relacionadas à seleção entre possíveis soluções de sistema para um problema ou oportunidade identificado. Os seguintes princípios gerais de análise de sistemas são definidos:
A análise de sistemas é baseada em critérios de avaliação baseados em uma descrição do sistema de problemas ou oportunidades. Esses critérios serão baseados em uma descrição de sistema ideal, que pressupõe que um contexto de problema de sistema rígido pode ser definido. Os critérios devem considerar o comportamento e as propriedades do sistema requeridos da solução completa, em todos os contextos e ambientes de sistema mais amplos possíveis. Eles devem considerar problemas não funcionais, como segurança do sistema, segurança etc. (consulte Engenharia de sistemas e engenharia de especialidade para obter mais informações sobre a incorporação de elementos não funcionais.) Essa descrição do sistema "ideal" pode ser suportada por descrições de sistema flexíveis. quais critérios “soft” adicionais podem ser definidos. Por exemplo, uma preferência das partes interessadas a favor ou contra certos tipos de soluções, convenções sociais, políticas ou culturais relevantes a serem consideradas, etc. Os critérios de avaliação devem incluir, no mínimo, as restrições de custo e escalas de tempo aceitáveis para as partes interessadas. Estudos de comércio fornecem um mecanismo para a análise de soluções alternativas. A trade study should consider a set of assessment criteria, with appropriate awareness of the limitations and dependencies between individual criteria. Trade studies need to deal with both objective and subjective criteria. Care must be taken to assess the sensitivity of the overall assessment to particular criteria.
Trade-off studies.
In the context of the definition of a system, a trade-off study consists of comparing the characteristics of each system element and of each candidate system architecture to determine the solution that best globally balances the assessment criteria. The various characteristics analyzed are gathered in cost analysis, technical risks analysis, and effectiveness analysis (NASA 2007).
Guidance on the conduct of trade studies for all types of system context are characterized in the above principles and described in more details in the Analysis and Selection between Alternative Solutions topic. Of particular interest to SE analysis are technical effectiveness, cost, and technical risk analysis.
Effectiveness Analysis.
The effectiveness of an engineered system solution includes several essential characteristics that are generally gathered in the following list of analyses, including (but not limited to): performance, usability, dependability, manufacturing, maintenance or support, environment, etc. These analyses highlight candidate solutions under various aspects.
It is essential to establish a classification that limits the number of analyses to the really significant aspects, such as key performance parameters. The main difficulties of effectiveness analysis are to sort and select the right set of effectiveness aspects; for example, if the product is made for a single use, maintainability will not be a relevant criterion.
Cost Analysis.
A cost analysis considers the full life cycle costs. A cost baseline can be adapted according to the project and the system. The global life cycle cost (LCC), or total ownership cost (TOC), may include examplar labor and non-labor cost items such as those indicated in Table 1.
Methods for determining cost are described in the Planning topic.
Technical Risks Analysis.
Every risk analysis concerning every domain is based on three factors:
Analysis of potential threats or undesired events and their probability of occurrence. Analysis of the consequences of these threats or undesired events and their classification on a scale of gravity. Mitigation to reduce the probabilities of threats and/or the levels of harmful effect to acceptable values.
The technical risks appear when the system cannot satisfy the system requirements any longer. The causes reside in the requirements and/or in the solution itself. They are expressed in the form of insufficient effectiveness and can have multiple causes: incorrect assessment of the technological capabilities; over-estimation of the technical maturity of a system element; failure of parts; breakdowns; breakage, obsolescence of equipment, parts, or software, weakness from the supplier (non-compliant parts, delay for supply, etc.), human factors (insufficient training, wrong tunings, error handling, unsuited procedures, malice), etc.
Technical risks are not to be confused with project risks, even if the method to manage them is the same. Although technical risks may lead to project risks, technical risks address the system itself, not the process for its development. (See Risk Management for more details.)
Process Approach.
Purpose and Principles of the Approach.
The system analysis process is used to: (1) provide a rigorous basis for technical decision making, resolution of requirement conflicts, and assessment of alternative physical solutions (system elements and physical architectures); (2) determine progress in satisfying system requirements and derived requirements; (3) support risk management; and (4) ensure that decisions are made only after evaluating the cost, schedule, performance, and risk effects on the engineering or re-engineering of a system (ANSI/EIA 1998). This process is also called the decision analysis process by NASA (2007, 1-360) and is used to help evaluate technical issues, alternatives, and their uncertainties to support decision-making. (See Decision Management for more details.)
System analysis supports other system definition processes:
Stakeholder requirements definition and system requirements definition processes use system analysis to solve issues relating to conflicts among the set of requirements; in particular, those related to costs, technical risks, and effectiveness (performances, operational conditions, and constraints). System requirements subject to high risks, or those which would require different architectures, are discussed. The Logical Architecture Model Development and Physical Architecture Model Development processes use it to assess characteristics or design properties of candidate logical and physical architectures, providing arguments for selecting the most efficient one in terms of costs, technical risks, and effectiveness (e. g., performances, dependability, human factors, etc.).
Like any system definition process, the system analysis process is iterative. Each operation is carried out several times; each step improves the precision of analysis.
Activities of the Process.
Major activities and tasks performed within this process include.
Planning the trade-off studies: Determine the number of candidate solutions to analyze, the methods and procedures to be used, the expected results (examples of objects to be selected: behavioral architecture/scenario, physical architecture, system element, etc.), and the justification items. Schedule the analyses according to the availability of models, engineering data (system requirements, design properties), skilled personnel, and procedures. Define the selection criteria model: Select the assessment criteria from non-functional requirements (performances, operational conditions, constraints, etc.), and/or from design properties. Sort and order the assessment criteria. Establish a scale of comparison for each assessment criterion, and weigh every assessment criterion according to its level of relative importance with the others. Identify candidate solutions, related models, and data. Assess candidate solutions using previously defined methods or procedures: Carry out costs analysis, technical risks analysis, and effectiveness analysis placing every candidate solution on every assessment criterion comparison scale. Score every candidate solution as an assessment score. Provide results to the calling process: assessment criteria, comparison scales, solutions’ scores, assessment selection, and possibly recommendations and related arguments.
Artifacts and Ontology Elements.
This process may create several artifacts, such as.
A selection criteria model (list, scales, weighing) Costs, risks, and effectiveness analysis reports Justification reports.
This process handles the ontology elements of Table 2 within system analysis.
Identifier; name; description; relative weight; scalar weight.
Identifier; name; description; valor.
Identifier; name; description; amount; type (development, production, utilization, maintenance, disposal); confidence interval; period of reference; estimation technique.
Identifier; name description; status.
Checking Correctness of System Analysis.
The main items to be checked within system analysis in order to get validated arguments are.
Relevance of the models and data in the context of use of the system, Relevance of assessment criteria related to the context of use of the system, Reproducibility of simulation results and of calculations, Precision level of comparisons' scales, Confidence of estimates, and Sensitivity of solutions' scores related to assessment criteria weights.
See Ring, Eisner, and Maier (2010) for additional perspective.
Methods and Modeling Techniques.
General usage of models : Various types of models can be used in the context of system analysis: Physical models are scale models allowing simulation of physical phenomena. They are specific to each discipline; associated tools include mock-ups, vibration tables, test benches, prototypes, decompression chamber, wind tunnels, etc. Representation models are mainly used to simulate the behavior of a system. For example, enhanced functional flow block diagrams (eFFBDs), statecharts, state machine diagrams (based in systems modeling language (SysML)), etc. Analytical models are mainly used to establish values of estimates. We can consider the deterministic models and probabilistic models (also known as stochastic models) to be analytical in nature. Analytical models use equations or diagrams to approach the real operation of the system. They can be very simple (addition) to incredibly complicated (probabilistic distribution with several variables). Use right models depending on the project progress At the beginning of the project, first studies use simple tools, allowing rough approximations which have the advantage of not requiring too much time and effort. These approximations are often sufficient to eliminate unrealistic or outgoing candidate solutions. Progressively with the progress of the project it is necessary to improve precision of data to compare the candidate solutions still competing. The work is more complicated if the level of innovation is high. A systems engineer alone cannot model a complex system; he has to be supported by skilled people from different disciplines involved. Specialist expertise : When the values of assessment criteria cannot be given in an objective or precise way, or because the subjective aspect is dominating, we can ask specialists for expertise. The estimates proceed in four steps: Select interviewees to collect the opinion of qualified people for the considered field. Draft a questionnaire; a precise questionnaire allows an easy analysis, but a questionnaire that is too closed risks the neglection of significant points. Interview a limited number of specialists with the questionnaire, including an in-depth discussion to get precise opinions. Analyze the data with several different people and compare their impressions until an agreement on a classification of assessment criteria and/or candidate solutions is reached.
Often used analytical models in the context of system analysis are summarized in Table 3.
Models containing statistics are included in this category. The principle consists in establishing a model based on a significant amount of data and number of results from former projects; they can apply only to system elements/components whose technology already exists. Models by analogy also use former projects. The system element being studied is compared to an already existing system element with known characteristics (cost, reliability, etc.). Then these characteristics are adjusted based on the specialists' expertise. Learning curves allow foreseeing the evolution of a characteristic or a technology. One example of evolution: "Each time the number of produced units is multiplied by two, the cost of this unit is reduced with a certain percentage, generally constant."
Considerações práticas.
Key pitfalls and good practices related to system analysis are described in the next two sections.
Some of the key pitfalls encountered in planning and performing system analysis are provided in Table 4.
Proven Practices.
Some proven practices gathered from the references are provided in Table 5.
Referências.
Trabalhos citados.
ANSI/EIA. 1998. Processes for Engineering a System . Philadelphia, PA, USA: American National Standards Institute (ANSI)/Electronic Industries Association (EIA), ANSI/EIA-632-1998.
NASA 2007. Systems Engineering Handbook . Washington, D. C.: National Aeronautics and Space Administration (NASA), NASA/SP-2007-6105.
Ring, J, H. Eisner, and M. Maier. 2010. "Key Issues of Systems Engineering, Part 3: Proving Your Design." INCOSE Insight 13(2).
Primary References.
ANSI/EIA. 1998. Processes for Engineering a System . Philadelphia, PA, USA: American National Standards Institute (ANSI)/Electronic Industries Association (EIA), ANSI/EIA 632-1998.
Blanchard, B. S., and W. J. Fabrycky. 2010. Systems Engineering and Analysis, 5th ed. Prentice-Hall International Series in Industrial and Systems Engineering. Englewood Cliffs, NJ, USA: Prentice-Hall.
NASA 2007. Systems Engineering Handbook . Washington, D. C., USA: National Aeronautics and Space Administration (NASA), NASA/SP-2007-6105.
Referências Adicionais.
Ring, J, H. Eisner, and M. Maier. 2010. "Key Issues of Systems Engineering, Part 3: Proving Your Design." INCOSE Insight. 13(2).
SEBoK Discussion.
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Aquisições de Defesa Facilitadas.
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Engenharia de sistemas.
Um estudo de comércio é um estudo que identifica uma solução preferida entre uma lista de soluções qualificadas. O estudo do comércio examinará essas soluções com base em critérios como: custo, cronograma, desempenho, peso, configuração do sistema, complexidade, o uso de Commercial off-the-shelf (COTS) e muitos outros. Estudos de comércio são realizados ao longo de um programa de aquisição, desde o desenvolvimento do conceito até o projeto do sistema. Na engenharia de sistemas, eles são usados principalmente para determinar os requisitos operacionais e de nível do sistema.
Estudos de comércio são utilizados para apoiar a tomada de decisões ao longo do ciclo de vida de um programa. Os estudos de comércio são conduzidos entre as capacidades operacionais, os requisitos funcionais e de desempenho, as alternativas de projeto e seus processos relacionados de fabricação, teste e suporte; agenda do programa; e custo do ciclo de vida para examinar sistematicamente as alternativas. Uma vez identificadas as alternativas, uma equipe de estudo comercial aplica um conjunto de critérios de decisão para analisar as alternativas. Estes critérios são "negociados" & # 8217; para determinar qual alternativa é ótima e ser recomendada.
A maioria dos estudos de comércio não é estritamente formal ou informal; geralmente eles caem em algum lugar entre esses dois extremos. Como regra geral, estudos de comércio formal são indicados para decisões de alto valor, alto risco ou outras de alto impacto. Nem todos os estudos de comércio devem seguir o rigor total de um processo formal, mas devem ser adaptados às circunstâncias específicas do programa, tais como: [1]
Probabilidade ou gravidade do risco programático, Objetividade e dados quantitativos usados, Detalhes nos dados disponíveis e Tempo, esforço e dinheiro necessários para conduzir o estudo comercial.
Estudos de Comércio apoiam as seguintes atividades:
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O guia do gerente.
O Guia do Administrador contém posts em blogs sobre Liderança e Engenharia de Sistemas. Os cargos de liderança fornecem um curso de auto-estudo em liderança para gerentes e para os trabalhadores que desejam se preparar para a gestão. Os artigos tratam de motivar pessoas e melhorar processos. Pessoas e processos são comuns a todo tipo de organização, de modo que o curso se aplica a qualquer organização. As postagens mais antigas abrangem Engenharia de Sistemas e podem ser encontradas no arquivo ou pesquisando palavras-chave.
Pesquisar este blog.
Terça-feira, 21 de junho de 2011.
Matrizes de Design Trade e Outros Métodos de Estudo de Comércio.
A definição deficiente de requisitos pode resultar em um resultado comercial que pode não ser bom para requisitos adequadamente definidos. Alternativas valiosas podem estar faltando se as alternativas forem definidas sem o brainstorming de várias pessoas experientes com uma diversidade de habilidades e experiências. Permitir ponderações tendenciosas ou critérios de seleção freqüentemente resulta na seleção de alternativas que são direcionadas pelos vieses e não a alternativa ótima que seria selecionada com negócios imparciais. O erro fatal é não ter vencedor. Isso resulta se o spread da pontuação ponderada for menor do que o spread de estimativas de erros. A etapa de análise de sensibilidade na Figura 7.1 é crucial para negociações efetivas. Modelos inadequados usados para determinar pontuações de atributos. Os modelos não só precisam ser relevantes para o comércio que está sendo executado, mas devem ter credibilidade aos olhos dos tomadores de decisão, eles devem levar a pontuações para as diferentes alternativas que estão espalhadas mais do que as estimativas de erros nos resultados do modelo, os algoritmos e a matemática interna deve ser transparente para os usuários e deve ser suficientemente amigável para que a análise possa ser conduzida com confiança e em tempo hábil. Realização de estudos de comércio relacionados ao sistema e design fora do controle de sistemas e engenharia de projeto. Os gerentes de programas de desenvolvimento às vezes puxam os sistemas e projetam os engenheiros dos programas precocemente para economizar dinheiro e permitem que as equipes de compras, operações ou garantia de produtos conduzam negócios sem a supervisão dos sistemas apropriados ou engenheiros de projeto. Isso pode levar a uma infinidade de dificuldades e, geralmente, dificuldades dispendiosas. É suficiente dizer que os engenheiros de sistemas e engenheiros de projeto devem manter o controle de sistemas e projetos comerciais ao longo do ciclo de vida.
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Gerenciamento de Decisões.
Muitas decisões de engenharia de sistemas são difíceis porque incluem inúmeros interessados, múltiplos objetivos concorrentes, incerteza substancial e conseqüências significativas. Nesses casos, a boa tomada de decisões requer um processo formal de gerenciamento de decisões. O objetivo do processo de gerenciamento de decisões é:
“… Fornecer uma estrutura estruturada e analítica para identificar, caracterizar e avaliar objetivamente um conjunto de alternativas para uma decisão em qualquer ponto do ciclo de vida e selecionar o curso de ação mais benéfico.” (ISO / IEC / IEEE 15288)
Situações de decisão (oportunidades) são comumente encontradas ao longo do ciclo de vida de um sistema. O método de gerenciamento de decisões mais comumente empregado pelos engenheiros de sistemas é o estudo de comércio. Os estudos de mercado visam definir, medir e avaliar o valor para acionistas e partes interessadas para facilitar a busca do tomador de decisão por uma alternativa que represente o melhor equilíbrio entre os objetivos concorrentes. Ao fornecer técnicas para decompor uma decisão comercial em segmentos lógicos e depois sintetizar as partes em um todo coerente, um processo de gerenciamento de decisões permite que o tomador de decisão trabalhe dentro dos limites cognitivos humanos sem simplificar demais o problema. Além disso, ao decompor o problema geral de decisão, os especialistas podem fornecer avaliações de alternativas em sua área de especialização.
Processo de Gerenciamento de Decisões.
O processo de análise de decisão é mostrado na Figura 1 abaixo. O processo de gerenciamento de decisões é baseado em várias práticas recomendadas, incluindo:
Utilizando a técnica matemática de análise de decisão para estudos de comércio. Parnell (2009) forneceu uma lista de conceitos e técnicas de análise de decisão. Desenvolver um modelo mestre de decisão, seguido por seu refinamento, atualização e uso, conforme necessário para estudos de comércio ao longo do ciclo de vida do sistema. Usando o pensamento focado no valor (Keeney, 1992) para criar melhores alternativas. Identificando a incerteza e avaliando riscos para cada decisão.
O centro do diagrama mostra os cinco objetivos do espaço comercial (listados no sentido horário): Desempenho, Potencial de Crescimento, Cronograma, Desenvolvimento & amp; Custos de Aquisição e Custos de Sustentação. As dez setas azuis representam as atividades do processo de gerenciamento de decisões e o texto branco dentro do anel verde representa os elementos do processo de SE. As interações são representadas pelas pequenas setas verdes ou azuis pontilhadas. O processo de análise de decisão é um processo iterativo. Um problema de decisão hipotético do UAV é usado para ilustrar cada uma das atividades nas seções a seguir.
Enquadramento e Adaptação da Decisão.
Para garantir que a equipe de decisão compreenda completamente o contexto de decisão, o analista deve descrever a linha de base, os limites e as interfaces do sistema. O contexto de decisão inclui: a definição do sistema, o estágio do ciclo de vida, os marcos de decisão, uma lista de tomadores de decisão e partes interessadas e os recursos disponíveis. A melhor prática é identificar uma declaração de problema de decisão que defina a decisão em termos do ciclo de vida do sistema.
Desenvolvimento de Objetivos e Medidas.
Definir como uma decisão importante será tomada é difícil. Como Keeney (2002) coloca:
As decisões mais importantes envolvem múltiplos objetivos e, geralmente, com decisões de múltiplos objetivos, você não pode ter tudo. Você terá que aceitar menos conquistas em termos de alguns objetivos para alcançar mais objetivos. Mas quanto menos você aceitaria para conseguir quanto mais?
O primeiro passo é desenvolver objetivos e medidas usando entrevistas e grupos focais com especialistas no assunto (SMEs) e partes interessadas. Para análises de tradeoff de engenharia de sistemas, o valor das partes interessadas geralmente inclui objetivos competitivos de desempenho, cronograma de desenvolvimento, custo unitário, custos de suporte e potencial de crescimento. Para decisões corporativas, o valor do acionista também seria adicionado a essa lista. Para o desempenho, uma decomposição funcional pode ajudar a gerar um conjunto completo de objetivos potenciais. Teste essa lista inicial de objetivos fundamentais, verificando se cada objetivo fundamental é essencial e controlável e se o conjunto de objetivos é completo, não redundante, conciso, específico e compreensível (Edwards et al., 2007). A Figura 2 fornece um exemplo de uma hierarquia de objetivos.
Para cada objetivo, uma medida deve ser definida para avaliar o valor de cada alternativa para esse objetivo. Uma medida (atributo, critério e métrica) deve ser inequívoca, abrangente, direta, operacional e compreensível (Keeney & amp; Gregory 2005). Uma característica definidora da análise de decisão multi-objetivo é a transformação do espaço de medida em espaço de valor. Essa transformação é executada por uma função de valor que mostra retornos à escala no intervalo de medidas. Ao criar uma função de valor, o ponto de afastamento na escala de medida (eixo x) deve ser determinado e mapeado para um valor 0 na escala de valor (eixo y). Um ponto de partida é o escore de medida, onde, independentemente de quão bem uma alternativa funciona em outras medidas, o tomador de decisão se afastará da alternativa. Ele faz isso trabalhando com o usuário, localizando a pontuação da medida além, no ponto em que uma alternativa não fornece valor adicional e rotulando-a como "meta estendida" (ideal) e mapeando-a para 100 (ou 1 e 10) a escala de valores (eixo y). A Figura 3 fornece as formas de curva de valor mais comuns. A lógica da forma das funções de valor deve ser documentada quanto à rastreabilidade e defesa (Parnell et al. 2011).
A matemática da análise de decisão objetiva múltipla (MODA) requer que os pesos dependam da importância da medida e do alcance da medida (afastar-se para alongar a meta). Uma ferramenta útil para determinar a ponderação prioritária é a matriz de balanceamento de peso (Parnell et al. 2011). Para cada medida, considere sua importância determinando se a medida corresponde a uma função definidora, crítica ou capacitadora e considere a lacuna entre a capacidade atual e a capacidade desejada; finalmente, coloque o nome da medida na célula apropriada da matriz (Figura 4). A ponderação de prioridade mais alta é colocada no canto superior esquerdo e recebe um peso não normalizado de 100. Os pesos não normalizados estão diminuindo monotonicamente para a direita e para baixo da matriz. Os pesos Swing são então avaliados comparando-os com a medida de valor mais importante ou outra medida avaliada. Os pesos de giro são normalizados para somar um para o modelo de valor aditivo usado para calcular o valor em uma seção subsequente.
Gerando Alternativas Criativas.
Para ajudar a gerar um conjunto criativo e abrangente de alternativas que abrangem o espaço de decisão, considere o desenvolvimento de uma tabela de geração alternativa (também chamada de caixa morfológica) (Buede, 2009; Parnell et al. 2011). É uma prática recomendada estabelecer uma estrutura de produto significativa para o sistema e ser relatada em todas as apresentações de decisão (Figura 5).
Avaliando alternativas através de análise determinística.
Com objetivos e medidas estabelecidos e alternativas definidas, a equipe de decisão deve envolver as PMEs, equipadas com dados operacionais, dados de testes, simulações, modelos e conhecimento especializado. As pontuações são melhor capturadas em folhas de pontuação para cada combinação de alternativa / medida que documenta a origem e a justificativa. A Figura 6 fornece um resumo das pontuações.
Observe que, além das alternativas identificadas, a matriz de pontuação inclui uma linha para a alternativa ideal. O ideal é uma ferramenta para o pensamento focado no valor, que será abordado mais adiante.
Sintetizando Resultados.
Em seguida, pode-se transformar as pontuações em uma tabela de valores, usando as funções de valor desenvolvidas anteriormente. Um mapa de calor colorido pode ser útil para visualizar compensações de valor entre alternativas e identificar onde as alternativas precisam de melhorias (Figura 7).
O modelo de valor aditivo usa a seguinte equação para calcular o valor de cada alternativa:
O gráfico do componente de valor (Figura 8) mostra o valor total e a contribuição da medida do valor ponderado de cada alternativa (Parnell et al. 2011).
O coração de um processo de gerenciamento de decisões para análise de tradeoff de engenharia de sistema é a capacidade de avaliar todas as dimensões de valor para acionistas e partes interessadas. O gráfico de dispersão do valor do stakeholder na Figura 9 mostra cinco dimensões: custo unitário, desempenho, risco de desenvolvimento, potencial de crescimento e custos de operação e suporte para todas as alternativas.
Cada alternativa do sistema é representada por um marcador de gráfico de dispersão (Figura 9). O custo unitário e o valor de desempenho de uma alternativa são indicados pelas posições x e y, respectivamente. O risco de desenvolvimento de uma alternativa é indicado pela cor do marcador (verde = baixo, amarelo = médio, vermelho = alto), enquanto o potencial de crescimento é mostrado como o número de chapéus acima do marcador circular (1 chapéu = baixo, 2 chapéus = moderado, 3 chapéus = alto).
Identificando Incerteza e Conduzindo Análise Probabilística.
Como parte da avaliação, o SME deve discutir a potencial incerteza das variáveis independentes. As variáveis independentes são as variáveis que impactam uma ou mais pontuações; as pontuações que são pontuações independentes. Muitas vezes, o SME pode avaliar um limite superior, nominal e inferior, assumindo baixo, moderado e alto desempenho. Usando esses dados, uma simulação de Monte Carlo resume o impacto das incertezas e pode identificar as incertezas que causam maior impacto na decisão.
Acessando o impacto da incerteza - analisando o risco e a sensibilidade.
A análise de decisão usa muitas formas de análise de sensibilidade, incluindo diagramas de linha, diagramas de tornados, diagramas em cascata e várias análises de incerteza, incluindo Simulação de Monte Carlo, árvores de decisão e diagramas de influência (Parnell et al. 2013). Um diagrama de linha é usado para mostrar a sensibilidade ao julgamento do balanço (Parnell et al. 2011). A Figura 10 mostra os resultados de uma Simulação de Monte Carlo do valor de desempenho.
Melhorando alternativas.
A mineração dos dados gerados para as alternativas provavelmente revelará oportunidades de modificar algumas opções de projeto para reivindicar valor inexplorado e / ou reduzir o risco. Aproveitar as descobertas iniciais para gerar alternativas novas e criativas inicia o processo de transformar o processo de decisão de "pensamento focado em alternativas" para "pensamento focado em valor" (Keeney, 1993).
Comunicando compensações.
Este é o ponto no processo em que a equipe de análise de decisão identifica as principais observações sobre as compensações e as incertezas e riscos importantes.
Apresentando Recomendações e Implementando o Plano de Ação.
Geralmente, é útil descrever a (s) recomendação (ões) na forma de uma lista de tarefas viável e de linguagem clara, a fim de aumentar a probabilidade de implementação da decisão. Os relatórios são importantes para a rastreabilidade histórica e decisões futuras. Aproveite o tempo e o esforço para criar um relatório abrangente e de alta qualidade, detalhando as descobertas do estudo e a justificativa de suporte. Considere relatórios de papel estáticos aumentados com relatórios eletrônicos hiperlinks vinculados.
Referências.
Trabalhos citados.
Buede, D. M. 2009. O projeto de engenharia de sistemas: modelos e métodos. 2ª ed. Hoboken, NJ: John Wiley & amp; Sons Inc.
Edwards, W., R. F. Miles Jr. e D. Von Winterfeldt. 2007. Avanços na análise de decisão: das fundações aos aplicativos. Nova York, NY: Cambridge University Press.
ISO / IEC / IEEE. 2015. Sistemas e Engenharia de Software - Processos de Ciclo de Vida do Sistema. Genebra, Suíça: Organização Internacional de Padronização / Comissões Eletrotécnicas Internacionais / Instituto de Engenheiros Elétricos e Eletrônicos. ISO / IEC / IEEE 15288: 2015.
Keeney, R. L. e H. Raiffa H. 1976. Decisões com Múltiplos Objetivos - Preferências e Tradeoffs de Valor. Nova Iorque, NY: Wiley.
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Parnell, G. S., T. Bresnick, S. Tani e E. Johnson. 2013. Manual de Análise de Decisão. Hoboken, NJ: Wiley & amp; Filhos.
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SEBoK v. 1.9 lançado em 17 de novembro de 2017.
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Análise de sistema.
A análise do sistema permite que os desenvolvedores realizem avaliações quantitativas de sistemas objetivamente para selecionar e / ou atualizar a arquitetura de sistema mais eficiente e para gerar dados de engenharia derivados. Durante a engenharia, as avaliações devem ser realizadas sempre que forem tomadas decisões ou decisões técnicas para determinar a conformidade com os requisitos do sistema.
A análise do sistema fornece uma abordagem rigorosa para a tomada de decisões técnicas. Ele é usado para realizar estudos de compromisso e inclui modelagem e simulação, análise de custos, análise de riscos técnicos e análise de efetividade.
Princípios que regem a análise do sistema.
Uma das principais tarefas de um engenheiro de sistemas é avaliar os dados e artefatos de engenharia criados durante o processo de engenharia de sistemas (SE). As avaliações estão no centro da análise do sistema, fornecendo meios e técnicas.
definir critérios de avaliação com base nos requisitos do sistema; avaliar as propriedades de design de cada solução candidata em comparação a esses critérios; pontuar globalmente as soluções candidatas e justificar as pontuações; e decidir sobre a (s) solução (ões) apropriada (s).
O artigo Análise e Seleção entre Soluções Alternativas na Abordagem de Sistemas Aplicados à Área de Conhecimento de Sistemas de Engenharia (KA) da Parte 2 descreve atividades relacionadas à seleção entre possíveis soluções de sistema para um problema ou oportunidade identificado. Os seguintes princípios gerais de análise de sistemas são definidos:
A análise de sistemas é baseada em critérios de avaliação baseados em uma descrição do sistema de problemas ou oportunidades. Esses critérios serão baseados em uma descrição de sistema ideal, que pressupõe que um contexto de problema de sistema rígido pode ser definido. Os critérios devem considerar o comportamento e as propriedades do sistema requeridos da solução completa, em todos os contextos e ambientes de sistema mais amplos possíveis. Eles devem considerar problemas não funcionais, como segurança do sistema, segurança etc. (consulte Engenharia de sistemas e engenharia de especialidade para obter mais informações sobre a incorporação de elementos não funcionais.) Essa descrição do sistema "ideal" pode ser suportada por descrições de sistema flexíveis. quais critérios “soft” adicionais podem ser definidos. Por exemplo, uma preferência das partes interessadas a favor ou contra certos tipos de soluções, convenções sociais, políticas ou culturais relevantes a serem consideradas, etc. Os critérios de avaliação devem incluir, no mínimo, as restrições de custo e escalas de tempo aceitáveis para as partes interessadas. Estudos de comércio fornecem um mecanismo para a análise de soluções alternativas. A trade study should consider a set of assessment criteria, with appropriate awareness of the limitations and dependencies between individual criteria. Trade studies need to deal with both objective and subjective criteria. Care must be taken to assess the sensitivity of the overall assessment to particular criteria.
Trade-off studies.
In the context of the definition of a system, a trade-off study consists of comparing the characteristics of each system element and of each candidate system architecture to determine the solution that best globally balances the assessment criteria. The various characteristics analyzed are gathered in cost analysis, technical risks analysis, and effectiveness analysis (NASA 2007).
Guidance on the conduct of trade studies for all types of system context are characterized in the above principles and described in more details in the Analysis and Selection between Alternative Solutions topic. Of particular interest to SE analysis are technical effectiveness, cost, and technical risk analysis.
Effectiveness Analysis.
The effectiveness of an engineered system solution includes several essential characteristics that are generally gathered in the following list of analyses, including (but not limited to): performance, usability, dependability, manufacturing, maintenance or support, environment, etc. These analyses highlight candidate solutions under various aspects.
It is essential to establish a classification that limits the number of analyses to the really significant aspects, such as key performance parameters. The main difficulties of effectiveness analysis are to sort and select the right set of effectiveness aspects; for example, if the product is made for a single use, maintainability will not be a relevant criterion.
Cost Analysis.
A cost analysis considers the full life cycle costs. A cost baseline can be adapted according to the project and the system. The global life cycle cost (LCC), or total ownership cost (TOC), may include examplar labor and non-labor cost items such as those indicated in Table 1.
Methods for determining cost are described in the Planning topic.
Technical Risks Analysis.
Every risk analysis concerning every domain is based on three factors:
Analysis of potential threats or undesired events and their probability of occurrence. Analysis of the consequences of these threats or undesired events and their classification on a scale of gravity. Mitigation to reduce the probabilities of threats and/or the levels of harmful effect to acceptable values.
The technical risks appear when the system cannot satisfy the system requirements any longer. The causes reside in the requirements and/or in the solution itself. They are expressed in the form of insufficient effectiveness and can have multiple causes: incorrect assessment of the technological capabilities; over-estimation of the technical maturity of a system element; failure of parts; breakdowns; breakage, obsolescence of equipment, parts, or software, weakness from the supplier (non-compliant parts, delay for supply, etc.), human factors (insufficient training, wrong tunings, error handling, unsuited procedures, malice), etc.
Technical risks are not to be confused with project risks, even if the method to manage them is the same. Although technical risks may lead to project risks, technical risks address the system itself, not the process for its development. (See Risk Management for more details.)
Process Approach.
Purpose and Principles of the Approach.
The system analysis process is used to: (1) provide a rigorous basis for technical decision making, resolution of requirement conflicts, and assessment of alternative physical solutions (system elements and physical architectures); (2) determine progress in satisfying system requirements and derived requirements; (3) support risk management; and (4) ensure that decisions are made only after evaluating the cost, schedule, performance, and risk effects on the engineering or re-engineering of a system (ANSI/EIA 1998). This process is also called the decision analysis process by NASA (2007, 1-360) and is used to help evaluate technical issues, alternatives, and their uncertainties to support decision-making. (See Decision Management for more details.)
System analysis supports other system definition processes:
Stakeholder requirements definition and system requirements definition processes use system analysis to solve issues relating to conflicts among the set of requirements; in particular, those related to costs, technical risks, and effectiveness (performances, operational conditions, and constraints). System requirements subject to high risks, or those which would require different architectures, are discussed. The Logical Architecture Model Development and Physical Architecture Model Development processes use it to assess characteristics or design properties of candidate logical and physical architectures, providing arguments for selecting the most efficient one in terms of costs, technical risks, and effectiveness (e. g., performances, dependability, human factors, etc.).
Like any system definition process, the system analysis process is iterative. Each operation is carried out several times; each step improves the precision of analysis.
Activities of the Process.
Major activities and tasks performed within this process include.
Planning the trade-off studies: Determine the number of candidate solutions to analyze, the methods and procedures to be used, the expected results (examples of objects to be selected: behavioral architecture/scenario, physical architecture, system element, etc.), and the justification items. Schedule the analyses according to the availability of models, engineering data (system requirements, design properties), skilled personnel, and procedures. Define the selection criteria model: Select the assessment criteria from non-functional requirements (performances, operational conditions, constraints, etc.), and/or from design properties. Sort and order the assessment criteria. Establish a scale of comparison for each assessment criterion, and weigh every assessment criterion according to its level of relative importance with the others. Identify candidate solutions, related models, and data. Assess candidate solutions using previously defined methods or procedures: Carry out costs analysis, technical risks analysis, and effectiveness analysis placing every candidate solution on every assessment criterion comparison scale. Score every candidate solution as an assessment score. Provide results to the calling process: assessment criteria, comparison scales, solutions’ scores, assessment selection, and possibly recommendations and related arguments.
Artifacts and Ontology Elements.
This process may create several artifacts, such as.
A selection criteria model (list, scales, weighing) Costs, risks, and effectiveness analysis reports Justification reports.
This process handles the ontology elements of Table 2 within system analysis.
Identifier; name; description; relative weight; scalar weight.
Identifier; name; description; valor.
Identifier; name; description; amount; type (development, production, utilization, maintenance, disposal); confidence interval; period of reference; estimation technique.
Identifier; name description; status.
Checking Correctness of System Analysis.
The main items to be checked within system analysis in order to get validated arguments are.
Relevance of the models and data in the context of use of the system, Relevance of assessment criteria related to the context of use of the system, Reproducibility of simulation results and of calculations, Precision level of comparisons' scales, Confidence of estimates, and Sensitivity of solutions' scores related to assessment criteria weights.
See Ring, Eisner, and Maier (2010) for additional perspective.
Methods and Modeling Techniques.
General usage of models : Various types of models can be used in the context of system analysis: Physical models are scale models allowing simulation of physical phenomena. They are specific to each discipline; associated tools include mock-ups, vibration tables, test benches, prototypes, decompression chamber, wind tunnels, etc. Representation models are mainly used to simulate the behavior of a system. For example, enhanced functional flow block diagrams (eFFBDs), statecharts, state machine diagrams (based in systems modeling language (SysML)), etc. Analytical models are mainly used to establish values of estimates. We can consider the deterministic models and probabilistic models (also known as stochastic models) to be analytical in nature. Analytical models use equations or diagrams to approach the real operation of the system. They can be very simple (addition) to incredibly complicated (probabilistic distribution with several variables). Use right models depending on the project progress At the beginning of the project, first studies use simple tools, allowing rough approximations which have the advantage of not requiring too much time and effort. These approximations are often sufficient to eliminate unrealistic or outgoing candidate solutions. Progressively with the progress of the project it is necessary to improve precision of data to compare the candidate solutions still competing. The work is more complicated if the level of innovation is high. A systems engineer alone cannot model a complex system; he has to be supported by skilled people from different disciplines involved. Specialist expertise : When the values of assessment criteria cannot be given in an objective or precise way, or because the subjective aspect is dominating, we can ask specialists for expertise. The estimates proceed in four steps: Select interviewees to collect the opinion of qualified people for the considered field. Draft a questionnaire; a precise questionnaire allows an easy analysis, but a questionnaire that is too closed risks the neglection of significant points. Interview a limited number of specialists with the questionnaire, including an in-depth discussion to get precise opinions. Analyze the data with several different people and compare their impressions until an agreement on a classification of assessment criteria and/or candidate solutions is reached.
Often used analytical models in the context of system analysis are summarized in Table 3.
Models containing statistics are included in this category. The principle consists in establishing a model based on a significant amount of data and number of results from former projects; they can apply only to system elements/components whose technology already exists. Models by analogy also use former projects. The system element being studied is compared to an already existing system element with known characteristics (cost, reliability, etc.). Then these characteristics are adjusted based on the specialists' expertise. Learning curves allow foreseeing the evolution of a characteristic or a technology. One example of evolution: "Each time the number of produced units is multiplied by two, the cost of this unit is reduced with a certain percentage, generally constant."
Considerações práticas.
Key pitfalls and good practices related to system analysis are described in the next two sections.
Some of the key pitfalls encountered in planning and performing system analysis are provided in Table 4.
Proven Practices.
Some proven practices gathered from the references are provided in Table 5.
Referências.
Trabalhos citados.
ANSI/EIA. 1998. Processes for Engineering a System . Philadelphia, PA, USA: American National Standards Institute (ANSI)/Electronic Industries Association (EIA), ANSI/EIA-632-1998.
NASA 2007. Systems Engineering Handbook . Washington, D. C.: National Aeronautics and Space Administration (NASA), NASA/SP-2007-6105.
Ring, J, H. Eisner, and M. Maier. 2010. "Key Issues of Systems Engineering, Part 3: Proving Your Design." INCOSE Insight 13(2).
Primary References.
ANSI/EIA. 1998. Processes for Engineering a System . Philadelphia, PA, USA: American National Standards Institute (ANSI)/Electronic Industries Association (EIA), ANSI/EIA 632-1998.
Blanchard, B. S., and W. J. Fabrycky. 2010. Systems Engineering and Analysis, 5th ed. Prentice-Hall International Series in Industrial and Systems Engineering. Englewood Cliffs, NJ, USA: Prentice-Hall.
NASA 2007. Systems Engineering Handbook . Washington, D. C., USA: National Aeronautics and Space Administration (NASA), NASA/SP-2007-6105.
Referências Adicionais.
Ring, J, H. Eisner, and M. Maier. 2010. "Key Issues of Systems Engineering, Part 3: Proving Your Design." INCOSE Insight. 13(2).
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