A metric to represent the evolution of CAD/analysis models in collaborative design

Computer Aided Design (CAD) and Computer Aided Engineering (CAE) models are often used during product design. Various interactions between the different models must be managed for the designed system to be robust and in accordance with initially defined specifications. Research published to date has for example considered the link between digital mock-up and analysis models. However design/analysis integration must take into consideration the important number of models (digital mock-up and simulation) due to model evolution in time, as well as considering system engineering. To effectively manage modifications made to the system, the dependencies between the different models must be known and the nature of the modification must be characterised to estimate the impact of the modification throughout the dependent models. We propose a technique to describe the nature of a modification which may be used to determine the consequence within other models as well as a way to qualify the modified information. To achieve this, a metric is proposed that allows the qualification and evaluation of data or information, based on the maturity and validity of information and model

Maturity integrated in a meta model of knowledge to help decision making in preliminary collaborative design of mechanical systems

La conception de systèmes mécaniques, de par son aspect pluridisciplinaire et technologique, fait intervenir et interagir différentes personnes qui travaillent et prennent des décisions ensemble, et, participent ensemble à l élaboration du produit. Elles travaillent de manière collaborative cependant elles ne se connaissent pas obligatoirement, ne se situent pas forcément géographiquement sur un site commun, n ont peut-être pas la même culture et n appartiennent pas systématiquement à la même entreprise. La conception préliminaire représente les premières phases du cycle de conception ou le produit est en cours de définition. Le nombre d incertitudes sur les paramètres et les informations produit sont très importantes. Il y a un manque de connaissances important à cette étape du processus de conception qui doit être considéré afin d améliorer et d aider les prises de décisions dans les phases amonts. C est ce manque de connaissances que je me propose de qualifier et caractériser en apportant une réponse à la question résultante: comment prendre en compte le manque de connaissances pour prendre des décisions durant la conception préliminaire collaborative ? Pour se faire, nous proposons un méta-modèle de connaissances permettant de structurer les informations du produit et les connaissances en intégrant la maturité du produit. Cette maturité est définie par une métrique et permet d identifier le niveau de connaissances des concepteurs sur le produit et d orienter la prise de décision grâce à l utilisation d une approche mixte, à la fois qualitative et quantitative. Enfin, nous évaluerons la capacité de ce méta-modèle à générer différent modèles produit, puis sa pertinence avec l implémentation sur un cas industriel.The design of mechanical systems, due to their multi-disciplinary and technological aspects, involves different people who, together, work and make decisions and jointly participate in the development of the product. They work in a collaborative manner; however, they may have different strategies, geographical positions, cultures and do not know the other members of the team. Preliminary design represents the early stages of the design cycle or product definition. A number of uncertainties regarding the parameters and product information are very important. There is an important lack of knowledge at this stage of the design process that must be managed or filled in order to improve and support the decision making in the early phases. It is this lack of knowledge that I propose to qualify and characterise, providing an answer to the question: how does one to take into account the lack of knowledge in decision making during the preliminary design collaboration? To do so, we propose a meta-model for structuring product information and knowledge by integrating product maturity. A metric allows this maturity to be defined, to identify the level of knowledge of the product designers and to guide the decision making, thanks to the use of a qualitative and quantitative approach. Finally, we evaluate the ability of the meta-model to generate the different models produced and its relevance to the implementation in an industrial case.COMPIEGNE-BU (601592101) / SudocSudocFranceF

La maturité intégrée dans un méta modèle de connaissances pour aider à la prise de décision en conception préliminaire collaborative de systèmes mécaniques

The design of mechanical systems, due to their multi-disciplinary and technological aspects, involves different people who, together, work and make decisions and jointly participate in the development of the product. They work in a collaborative manner; however, they may have different strategies, geographical positions, cultures and do not know the other members of the team. Preliminary design represents the early stages of the design cycle or product definition. A number of uncertainties regarding the parameters and product information are very important. There is an important lack of knowledge at this stage of the design process that must be managed or filled in order to improve and support the decision making in the early phases. It is this lack of knowledge that I propose to qualify and characterise, providing an answer to the question: how does one to take into account the lack of knowledge in decision making during the preliminary design collaboration? To do so, we propose a meta-model for structuring product information and knowledge by integrating product maturity. A metric allows this maturity to be defined, to identify the level of knowledge of the product designers and to guide the decision making, thanks to the use of a qualitative and quantitative approach. Finally, we evaluate the ability of the meta-model to generate the different models produced and its relevance to the implementation in an industrial case.La conception de systèmes mécaniques, de par son aspect pluridisciplinaire et technologique, fait intervenir et interagir différentes personnes qui travaillent et prennent des décisions ensemble, et, participent ensemble à l’élaboration du produit. Elles travaillent de manière collaborative cependant elles ne se connaissent pas obligatoirement, ne se situent pas forcément géographiquement sur un site commun, n’ont peut-être pas la même culture et n’appartiennent pas systématiquement à la même entreprise. La conception préliminaire représente les premières phases du cycle de conception ou le produit est en cours de définition. Le nombre d’incertitudes sur les paramètres et les informations produit sont très importantes. Il y a un manque de connaissances important à cette étape du processus de conception qui doit être considéré afin d’améliorer et d’aider les prises de décisions dans les phases amonts. C’est ce manque de connaissances que je me propose de qualifier et caractériser en apportant une réponse à la question résultante: comment prendre en compte le manque de connaissances pour prendre des décisions durant la conception préliminaire collaborative ? Pour se faire, nous proposons un méta-modèle de connaissances permettant de structurer les informations du produit et les connaissances en intégrant la maturité du produit. Cette maturité est définie par une métrique et permet d’identifier le niveau de connaissances des concepteurs sur le produit et d’orienter la prise de décision grâce à l’utilisation d’une approche mixte, à la fois qualitative et quantitative. Enfin, nous évaluerons la capacité de ce méta-modèle à générer différent modèles produit, puis sa pertinence avec l’implémentation sur un cas industriel

A metric to evaluate data maturity to help decision making : application in preliminary collaborative design of mechanical systems

The design process is complex and dynamic due in part to the volume of handled data and models, the number of exchanges between the different design teams and businesses interacting during the. The design teams, organized in Concurrent Engineering (CE) don’t wait to get the result of the later phases of the design life cycle; they anticipate them by making assumptions and by taking into consideration their experiences and know how. In that framework, quality approaches for the control of product performance, and collaborative engineering tools to support CE and collective decision making are required. In order to support decision making in early design and product’s performances management, this paper proposes a metric. It will enable to measure maturity in order to take into account the impact of lack of knowledge in decision making during preliminary collaborative design