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Finding Determinants for Optimizing System Development Planning and Acquisition Strategies Using Linear Discriminant Analysis.

机译：使用线性判别分析寻找优化系统开发计划和采购策略的决定因素。

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摘要

Complexity in systems acquisition can be characterized by descriptors in a system's architecture that portray interrelationships and interdependencies, technology readiness levels, test and evaluation, integration, and technical requirements, lifecycle support and other factors. Well known resource estimating measures such as mass, power, fuel requirements, etc. can be added to achieve a multivariable description of a desired program. Seldom can all these contributors to a system development and procurement plan be accommodated, optimized, or even known. There is no set of guidelines in this environment to select the best development and acquisition strategy. This paper attempts to begin mapping acquisition strategies and system planning paradigms to system performance indicators, with the intent of providing guidelines for future complex system efforts. Since the acquisition strategies and system planning paradigms are themselves complex, they are accepted as non-ordinal categorical variables in this analysis. An attempt is made to match them against empirical program performance indicators for cost and schedule using the technique of linear discriminant analysis with NASA mission data as the complex systems. While the results do not yield a significant determinant of optimum acquisition program strategy, there is evidence of separation in one set of category groupings that invites future research.
机译：系统获取的复杂性可以通过系统体系结构中的描述符来描述，这些描述符描述了相互关系和相互依赖性，技术准备水平，测试和评估，集成以及技术要求，生命周期支持和其他因素。可以添加众所周知的资源估计量，例如质量，功率，燃料需求等，以实现所需程序的多变量描述。很少能够容纳，优化甚至知道系统开发和采购计划的所有这些贡献者。在这种环境下，没有一套准则可以选择最佳的开发和收购策略。本文试图开始将采集策略和系统规划范例映射到系统性能指标，以期为将来的复杂系统工作提供指导。由于获取策略和系统规划范式本身很复杂，因此在此分析中它们被视为非常规类别变量。尝试使用线性判别分析技术，将NASA任务数据作为复杂系统，将其与经验计划绩效指标的成本和进度进行匹配。虽然结果并不能决定最佳采购计划策略的重要决定因素，但有证据表明，一组类别分组存在分离，这有待进一步研究。

著录项

  • 作者

    Mills, Hugh E., Jr.;

  • 作者单位

    The George Washington University.;

  • 授予单位 The George Washington University.;
  • 学科 Engineering.;Systems science.;Management.
  • 学位 D.Engr.
  • 年度 2018
  • 页码 51 p.
  • 总页数 51
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
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