Por que há uma ênfase no estudo do comércio na engenharia de sistemas

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Papel para tópico: Requisitos & amp; Especificações.
A engenharia de sistemas não é uma especialidade técnica, mas é um. Isso significa que a ênfase é colocada apenas em parte. Existem várias razões pelas quais é difícil.

Por que há ênfase no estudo do comércio na engenharia de sistemas
Aquisições de defesa feitas com facilidade.
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Engenharia de sistemas.
Um estudo de comércio é um estudo que identifica uma solução preferencial entre uma lista de soluções qualificadas. O estudo de comércio examinará essas soluções em relação a critérios como; custo, cronograma, desempenho, peso, configuração do sistema, complexidade, uso de comercial fora da prateleira (COTS) e muitos outros. Estudos de comércio são realizados ao longo de um programa de aquisição de desenvolvimento de conceito através do design do sistema. Na engenharia de sistemas, eles são utilizados principalmente para determinar os requisitos de nível operacional e de sistema.
Estudos de comércio são utilizados em apoio à tomada de decisões ao longo do ciclo de vida de um programa. Os estudos de comércio são conduzidos entre os recursos operacionais, os requisitos funcionais e de desempenho, as alternativas de design e seus processos relacionados de fabricação, teste e suporte; cronograma do programa; e custo do ciclo de vida para examinar sistematicamente as alternativas. Uma vez que as alternativas foram identificadas, uma equipe de estudo de comércio aplica um conjunto de critérios de decisão para analisar as alternativas. Esses critérios são & # 8216; negociados & # 8217; para determinar qual alternativa é otimizada e recomendada.
A maioria dos estudos comerciais não são estritamente formais ou informais; geralmente eles estão em algum lugar entre estes dois extremos. Como regra geral, os estudos formais de comércio são indicados para decisões de alto impacto, alto risco ou de alto impacto. Nem todos os estudos de comércio devem seguir o rigor completo 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 utilizados, Detalhes dos dados disponíveis e Tempo, esforço e dinheiro necessários para realizar o estudo de comércio.
O Trade Studies apoia as seguintes atividades:
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Estudo de comércio.
Um estudo de comércio, também conhecido como análise de trade-off, é um método para tomar uma decisão entre alternativas concorrentes. Embora os estudos de comércio informal sejam realizados com freqüência, simplesmente analisando alternativas mentalmente e tomando uma decisão, os estudos de comércio formal são úteis para refinar e solidificar os pensamentos e remover o viés da decisão. Os estudos de comércio são mais úteis quando há muitos critérios diferentes que precisam ser considerados na decisão, cada um dos quais tem um nível de importância diferente. Por exemplo, ao selecionar um carro, você pode se preocupar com segurança, economia de combustível e custo, mas a importância de cada um desses fatores provavelmente não é o mesmo.
Os estudos de comércio são uma ferramenta importante na engenharia de sistemas, mas eles podem ser usados ​​para tomar decisões em uma ampla gama de situações e, portanto, são úteis fora do contexto estreito da engenharia de sistemas. Os principais passos de um estudo de comércio formal são:
Identificar alternativas Selecionar critérios Atribuir pesos de critérios Desempenho da taxa Calcular os resultados.
Existe uma ferramenta de estudo de comércio neste site que ajuda a automatizar o processo de realização de um estudo de comércio. Você pode achar útil usar essa ferramenta para acompanhar a discussão.
Identifique Alternativas.
O primeiro passo em qualquer estudo de comércio é identificar as alternativas que estão sendo consideradas. Por exemplo, você pode precisar decidir entre vários veículos potenciais: Toyota Camry, Ford Explorer, Ford F150 e Porche Boxter. Cada um desses veículos tem seus próprios méritos, e o resultado do estudo de comércio será baseado nos atributos do veículo que são mais importantes para você, combinados com a forma como cada um dos veículos satisfaz esses atributos.
Selecione Critérios.
Depois de identificar as alternativas, o próximo passo é selecionar os critérios que serão usados ​​ao tomar a decisão. Os critérios definem os atributos críticos que a alternativa ideal deve possuir. Por exemplo, se você está procurando um veículo familiar para levar seus filhos à prática de futebol, então você pode exigir que ele seja seguro e ter espaço suficiente para se adequar aos seus filhos e seus companheiros de futebol. No entanto, se você está procurando algo para arrastar a corrida nos finais de semana, a velocidade e o manuseio serão mais importantes para você.
Embora os critérios sejam únicos para cada decisão, os critérios comuns que estão incluídos na maioria dos estudos de comércio incluem:
Ao selecionar critérios, é importante que a lista de critérios seja completa (ou seja, as contas de lista para todos os atributos críticos que devem influenciar a decisão) e ser únicas (ou seja, os critérios não dependem um do outro, de modo que o desempenho bem, em um critério significa que também está funcionando bem em outro, e vice-versa).
Atribuir pesos de critérios.
Uma vez que a lista completa de critérios é determinada, os fatores de ponderação de cada critério são atribuídos com base na importância relativa de cada critério. Os pesos determinam quão fortemente uma critiera contribui para a pontuação geral. Existem vários métodos comuns para determinar fatores de ponderação que são descritos abaixo em ordem do mais simples para o mais complicado.
Ponderação linear.
De longe, o método mais simples de calcular fatores de ponderação é usar um método de ponderação linear. Neste método, um valor de importância é atribuído a cada critiera em alguma escala - por exemplo, uma escala de 1 a 9, onde 1 é menos importante e 9 é o mais importante. Depois que os valores de importância são atribuídos, os valores são normalizados de modo que somam para um valor de 1, e esses valores normalizados se tornam os fatores de ponderação.
Ponderação em pares.
O método de ponderação parwise consiste em criar uma matriz quadrada onde os critérios são colocados ao longo das linhas e colunas da matriz. Os valores na matriz são baseados na importância relativa entre pares de critérios. Os valores são escolhidos dentro do intervalo 1-9 conforme descrito na tabela a seguir:
Os valores são preenchidos na matriz comparando os critérios em cada linha com os critérios ao longo das colunas e determinando a importância relativa entre os critérios. Uma matriz de exemplo é dada abaixo para o caso de selecionar um carro familiar. Neste exemplo, segurança e confiabilidade são os critérios mais importantes. Isso pode ser visto ao encontrar as linhas para segurança e confiabilidade e observando que os valores para esses critérios são sempre maiores ou iguais a 1. Por exemplo, a segurança é moderadamente mais importante do que o conforto (3) e é muito mais importante do que a economia de combustível (6). Se você olhar para a linha para o conforto, você verá que o valor quando comparado à segurança é 1/3, o que é consistente. Da mesma forma, na linha de economia de combustível, o valor quando comparado com a segurança é 1/6.
Uma vez que a matriz pairwise é construída, os fatores de ponderação podem ser calculados. O cálculo é realizado ao encontrar a média geométrica de cada linha na matriz e depois normalizar os valores médios geométricos. Uma média geométrica é calculada por:
$$ GM = \ left (N_1 * N_2 *. * N_N \ right) ^ $$
A tabela abaixo mostra a matriz juntamente com os valores médios geométricos para cada linha e os fatores de ponderação normalizados finais:
Processo de hierarquia analítica.
O Processo de Hierarquia Analítica (AHP) começa construindo a matriz pairwise como descrito na seção anterior. No entanto, em vez de determinar os fatores de ponderação ao calcular a média geométrica para cada linha, a matriz é multiplicada por si mesma e, em seguida, cada linha da matriz resultante é somada e normalizada. A multiplicação da matriz é realizada até os valores normalizados convergirem. Neste processo, a matriz resultante de cada multiplicação é multiplicada por si mesma para a próxima iteração. Embora a convergência possa ser testada, geralmente é seguro apenas executar a multiplicação 3 vezes. Uma vez que a matriz final é alcançada, as linhas da matriz são somadas para obter uma coluna de valores. Esta coluna de valores de linha somados é então normalizada para dar os fatores de ponderação final.
Os fatores de ponderação que resultam de AHP são tipicamente muito semelhantes aos fatores de ponderação resultantes do método pairwise. Por exemplo, os fatores de ponderação na tabela abaixo foram calculados com o método AHP usando a mesma matriz pairwise da seção anterior:
Nós temos uma série de calculadoras estruturais para escolher. Aqui estão apenas alguns:
Avalie o desempenho.
Após a seleção dos critérios, os valores de desempenho das alternativas são classificados. A classificação é baseada em quão bem a alternativa atende aos critérios. Em todos os casos, um valor de classificação é atribuído a cada critério, e então os valores são normalizados.
Vários exemplos serão demonstrados para o caso de comprar um carro familiar usando os critérios da seção anterior.
Desempenho Qualitativo.
Para um critério como a segurança, um valor numérico pode não ser conhecido, e, em vez disso, apenas uma sensação qualitativa geral para o desempenho de cada alternativa é conhecida. Neste caso, um valor de classificação pode ser atribuído à alternativa com base em uma escala de 1-5, onde 1 é muito pobre e 5 é excelente.
Um exemplo das avaliações de desempenho para vários veículos é dado na tabela abaixo, onde os valores são baseados em classificações qualitativas em uma escala de 1-5. Os valores são então normalizados para dar as pontuações de desempenho final:
Desempenho Quantitativo - Alto Valor Melhor.
Muito comumente, um valor numérico é conhecido pelo desempenho, e um valor maior é melhor que um valor baixo. Nesse caso, o valor de desempenho real pode ser usado diretamente e, em seguida, os valores são normalizados para obter os escores de desempenho final. Um exemplo para a capacidade do passageiro é mostrado abaixo, onde o valor é simplesmente o número de passageiros que podem caber no veículo:
Desempenho Quantitativo - Baixo Valor Melhor.
Se um valor numérico é conhecido para o desempenho, mas um valor baixo é melhor em vez de um valor alto, então os valores de desempenho são registrados e um valor invertido intermediário é calculado com base em:
Para o valor invertido, o valor real é a mesma distância abaixo do valor máximo, pois o valor real foi orignially acima do valor mínimo. Os valores invertidos são então normalizados para dar os resultados finais de desempenho.
Um exemplo para o custo do veículo é mostrado abaixo:
Calcule resultados.
Para calcular os resultados, uma tabela é construída como a mostrada abaixo. Os critérios são listados abaixo das linhas juntamente com o fator de ponderação para cada critério, e as alternativas estão listadas nas colunas. Os resultados do desempenho são listados para cada alternativa em relação a cada critério. Uma pontuação ponderada é então calculada multiplicando a pontuação de desempenho pelo fator de ponderação para os critérios correspondentes. As pontuações ponderadas são então somadas para cada alternativa, e uma pontuação final é calculada pela ampliação das pontuações ponderadas somadas para que a maior alternativa de pontuação tenha uma pontuação de 100.
Interpretando resultados.
Um estudo de comércio é tão objetivo quanto você o faz. Quaisquer preconceitos que você tenha ao estabelecer ponderações para os critérios ou ao avaliar o desempenho das alternativas serão refletidos nos resultados, de modo que os resultados do estudo de comércio não devem ser considerados como absolutos. Para minimizar o risco de viés nos resultados, um estudo de sensibilidade deve ser conduzido em que os coeficientes de pontuação e os valores de desempenho são modificados para ver quão sensíveis são os resultados para esses fatores.
Lista de correspondência.
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Gerenciamento de Decisão.
Muitas decisões de engenharia de sistemas são difíceis porque incluem numerosas partes interessadas, múltiplos objetivos competitivos, incertezas substanciais e conseqüências significativas. Nesses casos, uma boa tomada de decisão exige um processo formal de gerenciamento de decisões. O objetivo do processo de gerenciamento de decisão é:
"... para fornecer um quadro estruturado e analítico 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)
As situações de decisão (oportunidades) são comumente encontradas ao longo do ciclo de vida de um sistema. O método de gerenciamento de decisões mais utilizado pelos engenheiros de sistemas é o estudo de comércio. Os estudos de comércio visam definir, medir e avaliar o valor dos acionistas e dos interessados ​​para facilitar a busca pelo decisor de uma alternativa que represente o melhor equilíbrio de objetivos concorrentes. Ao fornecer técnicas para a decomposição de uma decisão comercial em segmentos lógicos e depois sintetizar as partes em um todo coerente, um processo de gerenciamento de decisão permite que o tomador de decisão trabalhe dentro dos limites cognitivos humanos sem simplificar demais o problema. Além disso, ao decompor o problema de decisão geral, os especialistas podem fornecer avaliações de alternativas em sua área de especialização.
Processo de Gerenciamento de Decisão.
O processo de análise de decisão é representado na Figura 1 abaixo. O processo de gerenciamento de decisão baseia-se em várias práticas recomendadas, incluindo:
Utilizando a técnica matemática de som da análise de decisão para estudos de comércio. Parnell (2009) forneceu uma lista de conceitos e técnicas de análise de decisão. Desenvolver um modelo de decisão mestre, seguido de seu refinamento, atualização e uso, conforme exigido para estudos de comércio ao longo do ciclo de vida do sistema. Usando o pensamento centrado no valor (Keeney, 1992) para criar melhores alternativas. Identificando a incerteza e avaliando os riscos para cada decisão.
O centro do diagrama mostra os cinco objetivos do espaço comercial (listados no sentido horário): Desempenho, Potencial de Crescimento, Programação, Desenvolvimento e Ampliação; Custos de aquisição e custos de sustentação. As dez setas azuis representam as atividades do processo de gerenciamento de decisão e o texto branco dentro do anel verde representa os elementos do processo SE. As interações são representadas pelas pequenas setas verde ou azul pontilhada. O processo de análise de decisão é um processo iterativo. Um problema hipotético de decisão UAV é usado para ilustrar cada uma das atividades nas seções a seguir.
Enquadramento e adaptação da decisão.
Para assegurar que a equipe de decisão entenda completamente o contexto de decisão, o analista deve descrever a linha de base do sistema, limites e interfaces. O contexto da 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 define a decisão em termos do ciclo de vida do sistema.
Desenvolver Objetivos e Medidas.
Definir como uma decisão importante será difícil. Como Keeney (2002) diz:
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, a fim de alcançar mais em outros objetivos. Mas quanto menos você aceita para conseguir quanto mais?
O primeiro passo é desenvolver objetivos e medidas usando entrevistas e grupos focais com especialistas em assuntos (PMEs) e partes interessadas. Para análise de trade-off de engenharia de sistemas, o valor das partes interessadas geralmente inclui objetivos concorrentes de desempenho, cronograma de desenvolvimento, custo unitário, custos de suporte e potencial de crescimento. Para decisões corporativas, o valor para o acionista também seria adicionado a esta lista. Para o desempenho, uma decomposição funcional pode ajudar a gerar um conjunto completo de objetivos potenciais. Teste esta lista inicial de objetivos fundamentais, verificando que cada objetivo fundamental é essencial e controlável e que 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 e Gregory 2005). Uma característica definidora da análise de decisão multi-objetivo é a transformação do espaço de medida para o espaço de valor. Essa transformação é realizada por uma função de valor que mostra retornos em escala no intervalo de medidas. Ao criar uma função de valor, o ponto de saída na escala de medida (eixo x) deve ser determinado e mapeado para um valor 0 na escala de valores (eixo y). Um ponto de partida é a pontuação da medida onde, independentemente de quão bem uma alternativa desempenha em outras medidas, o tomador de decisão se afastará da alternativa. Ele ou ela faz isso através do trabalho com o usuário, encontrando a pontuação da medida além, em que ponto uma alternativa não fornece nenhum valor adicional, e rotulando-o "estiramento objetivo" (ideal) e, em seguida, mapeando-o para 100 (ou 1 e 10) em a escala de valores (eixo dos e). A Figura 3 fornece as formas de curva de valor mais comuns. O raciocínio para a forma das funções de valor deve ser documentado para rastreabilidade e defesa (Parnell et al., 2018).
A matemática da análise de decisão objetiva múltipla (MODA) exige que os pesos dependam da importância da medida e do alcance da medida (caminhar para o objetivo de estiramento). Uma ferramenta útil para determinar a ponderação prioritária é a matriz de peso balanço (Parnell et al., 2018). Para cada medida, considere sua importância ao determinar se a medida corresponde a uma função definidora, crítica ou habilitadora e considerar a distância entre a capacidade atual e a capacidade desejada; Por fim, coloque o nome da medida na célula apropriada da matriz (Figura 4). A ponderação de maior prioridade é colocada no canto superior esquerdo e atribuiu um peso não normalizado de 100. Os pesos não normalizados estão diminuindo monotonamente para a direita e para baixo da matriz. Os pesos de balanço são então avaliados comparando-os com a medida de valor mais importante ou outra medida avaliada. Os pesos de balanço são normalizados para somar um para o modelo de valor aditivo usado para calcular o valor em uma seção subseqüente.
Gerando alternativas criativas.
Para ajudar a gerar um conjunto criativo e abrangente de alternativas que abrangem o espaço de decisão, considere desenvolver uma tabela de geração alternativa (também chamada de caixa morfológica) (Buede, 2009; Parnell et al., 2018). 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 via análise determinista.
Com os objetivos e as medidas estabelecidas e as alternativas foram definidas, a equipe de decisão deve envolver as PME, equipadas com dados operacionais, dados de teste, simulações, modelos e conhecimento especializado. As pontuações são melhoradas em folhas de pontuação para cada combinação alternativa / medida que documenta a fonte e a lógica. 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 centrado no valor, que será abordado mais tarde.
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 de cores pode ser útil para visualizar compensações de valores entre alternativas e identificar onde alternativas precisam ser melhoradas (Figura 7).
O modelo de valor aditivo usa a seguinte equação para calcular o valor de cada alternativa:
O gráfico de componente de valor (Figura 8) mostra o valor total e a contribuição de medida de valor ponderada de cada alternativa (Parnell et al., 2018).
O coração de um processo de gerenciamento de decisão para análise de trade trade de engenharia de sistemas é a capacidade de avaliar todas as dimensões do valor do acionista e do stakeholder. O gráfico de dispersão do valor das partes interessadas 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 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 Realizando Análises Probabilísticas.
Como parte da avaliação, a PME deve discutir a incerteza potencial das variáveis ​​independentes. As variáveis ​​independentes são as variáveis ​​que afetam um ou mais escores; os escores que são pontuações independentes. Muitas vezes a PME pode avaliar um limite superior, nominal e menor assumindo desempenho baixo, moderado e alto. Usando esses dados, uma Simulação de Monte Carlo resume o impacto das incertezas e pode identificar as incertezas que mais têm impacto na decisão.
Acessando o Impacto da Incerteza - Analisando Riscos e Sensibilidade.
A análise de decisão usa muitas formas de análise de sensibilidade, incluindo diagramas de linhas, diagramas de tornados, diagramas de cachoeira e várias análises de incerteza, incluindo simulação de Monte Carlo, árvores de decisão e diagramas de influência (Parnell et al., 2018). Um diagrama de linha é usado para mostrar a sensibilidade ao julgamento do peso balanço (Parnell et al., 2018). A Figura 10 mostra os resultados de uma simulação Monte Carlo de valor de desempenho.
Melhorando as alternativas.
A mineração dos dados gerados para as alternativas provavelmente revelará oportunidades para modificar algumas escolhas de design para reivindicar o valor inexplorado e / ou reduzir o risco. Aproveitar as descobertas iniciais para gerar alternativas novas e criativas inicia o processo de transformação do processo de decisão do "pensamento centrado na alternativa" para o "pensamento centrado no valor" (Keeney, 1993).
Compensações de comunicação.
Este é o ponto no processo em que a equipe de análise de decisão identifica observações fundamentais sobre trocas e as incertezas e riscos importantes.
Apresentando Recomendações e Implementando Plano de Ação.
Muitas vezes é útil descrever a (s) recomendação (s) sob a forma de uma lista de tarefas claramente redigida e acionável, a fim de aumentar a probabilidade de implementação da decisão. Os relatórios são importantes para a rastreabilidade histórica e as decisões futuras. Aproveite o tempo e o esforço para criar um relatório abrangente e de alta qualidade detalhando os resultados do estudo e a justificativa. Considere relatórios de papel estático aumentados com relatórios eletrônicos hiperlinks dinâmicos.
Referências.
Trabalhos citados.
Buede, D. M. 2009. O design de engenharia dos sistemas: modelos e métodos. 2ª ed. Hoboken, NJ: John Wiley & amp; Sons Inc.
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Keeney, R. L. e H. Raiffa H. 1976. Decisões com Múltiplos Objetivos - Preferências e Intervalos de Valor. Nova Iorque, NY: Wiley.
Keeney, R. L. 1992. Pensamento centrado no valor: um caminho para a tomada de decisões criativas. Cambridge, MA: Harvard University Press.
Keeney, R. L. 1993. "Criatividade em MS / OR: pensamento centrado no valor - Criatividade voltada para a tomada de decisões". Interfaces, 23 (3), p.62-67.
Parnell, G. S. 2009. "Análise de decisão em um gráfico", Decision Line, Newsletter do Decision Sciences Institute. Maio de 2009.
Parnell, G. S., P. J. Driscoll e D. L Henderson (eds). 2018. Tomando decisões para engenharia e gerenciamento de sistemas, 2ª edição. Série Wiley em Engenharia de Sistemas. Hoboken, NJ: Wiley & amp; Sons Inc.
Parnell, G. S., T. Bresnick, S. Tani e E. Johnson. 2018. Manual de Análise de Decisão. Hoboken, NJ: Wiley & amp; Filhos.
Referências primárias.
Buede, D. M. 2004. "Em Estudos Comerciais". Actas do 14º Simpósio Internacional do Conselho Internacional de Engenharia de Sistemas, de 20 a 24 de junho de 2004, Toulouse, França.
Kirkwood, C. W. 1996. Tomada de decisão estratégica: análise de decisão multiobjetivo com planilhas. Belmont, Califórnia: Duxbury Press.
Referências adicionais.
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Miller, G. A. 1956. "O número mágico sete, mais ou menos dois: alguns limites sobre nossa capacidade de processamento de informações". Revisão Psicológica, 63 (2), p.81.
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SEBoK v. 1.9 lançado em 17 de novembro de 2017.
Discussão do SEBoK.
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Por que há ênfase no estudo do comércio na engenharia de sistemas
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O Valor da Engenharia de Sistemas.
Construir um sistema de armas complexo no ambiente de hoje pode envolver muitos subsistemas - propulsão, hidráulica, energia, controles, radar, estruturas, navegação, computadores e comunicações. O design destes sistemas requer a experiência de engenheiros em disciplinas específicas, incluindo engenharia mecânica, engenharia elétrica, engenharia de software, engenharia metalúrgica e muitos outros. Mas algumas atividades de desenvolvimento de sistemas são interdisciplinares, incluindo desenvolvimento de requisitos, estudos de comércio e design de arquitetura, para citar alguns. Essas tarefas não se encaixam perfeitamente nas disciplinas tradicionais de engenharia e requerem a atenção da equipe de engenharia com habilidades e origens mais amplas. Esta necessidade de amplitude e experiência é freqüentemente atendida por engenheiros de sistemas. Infelizmente, a engenharia de sistemas geralmente não é avaliada entre todas as partes interessadas no Departamento de Defesa (DoD), e muitas vezes é o primeiro grupo de atividades a serem eliminadas quando um programa enfrenta restrições orçamentárias. Esta publicação do blog destaca pesquisas recentes destinadas a demonstrar o valor da engenharia de sistemas para gerentes de programas no DoD e em outros lugares.
Em 2004, o Diretor de Engenharia de Sistemas no Departamento de Subsecretaria de Defesa para Aquisição, Tecnologia e Logística (OUSD [AT & amp; L]) veio à Associação Industrial de Defesa Nacional (NDIA) e expressou preocupações de que os programas de aquisição do DoD não estavam capitalizando sobre o valor da engenharia de sistemas (SE). Ele sabia o valor da SE e sabia que poderia ajudar os programas DoD, mas também sabia que nem todos os gerentes de programas DoD compartilhavam suas convicções. Conseqüentemente, os gerentes de programas estavam tomando atalhos e eliminando os recursos de SE de seus programas. Ele chegou à NDIA buscando provas quantitativas do valor da SE.
Posteriormente, outros reconheceram esse mesmo problema. Um relatório recente do Government Accountability Office (GAO) indica que os custos do programa de aquisição são geralmente 26 por cento acima do orçamento e os custos de desenvolvimento são tipicamente 40 por cento mais do que as estimativas iniciais. Esses programas rotineiramente não conseguem entregar os recursos quando prometidos, experimentando, em média, um atraso de 21 meses. O relatório conclui que "os pressupostos otimistas sobre os requisitos do sistema, a tecnologia e a maturidade do design desempenham um papel importante nessas falhas e que esses pressupostos otimistas são em grande parte o resultado de uma falta de análise SE disciplinada no início do programa".
Apesar de resultados como este, muitos programas ainda não conseguem implementar um bom SE. Por quê? Pode ser porque há relativamente poucas evidências quantitativas do impacto e do valor da SE. Todos podem ver os custos SE, como o trabalho aplicado eo tempo alocado no cronograma. Os benefícios do SE, no entanto, podem ser menos identificáveis. Eles geralmente se manifestam como.
riscos que não materializaram retrabalho que não precisava ser feito reclamações de clientes que não ocorreram e deficiências de produtos que são contornadas.
Como esses benefícios são difíceis de quantificar, no entanto, o retorno do investimento no SE geralmente não é reconhecido. Para obter uma imagem verdadeira do valor do SE, precisamos medir quantitativamente seu impacto no desempenho do programa de aquisição.
O restante deste post do blog descreve um esforço de pesquisa que o SEI realizou em parceria com NDIA e IEEE Aerospace and Electronic Systems Society (IEEE AESS). Este esforço forneceu evidências quantitativas do valor da SE em termos de seu impacto no custo do programa, no cronograma do programa e no desempenho técnico do programa - impactos que são de importância crucial para os gerentes de programas e executivos.
Com base em pesquisas anteriores em engenharia de sistemas.
Enquanto a "engenharia de software" é gravada em pedra na sede da SEI em Pittsburgh, às vezes é difícil traçar uma linha clara entre o software e os sistemas suportados pelo software. Por essa razão, a equipe do SEI freqüentemente realizou pesquisas no domínio SE. Por exemplo, o Framework de Integração do Modelo de Maturidade de Capacidade aborda processos que se aplicam igualmente ao desenvolvimento de software e ao desenvolvimento de sistemas. Os métodos de desenvolvimento e avaliação de arquitetura desenvolvidos para software são rotineiramente adaptados e aplicados em sistemas.
Através da filiação da SEI com a NDIA, meu colega de pesquisa, Dennis Goldenson e eu nos envolvemos no desenvolvimento de sua resposta ao inquérito de 2004 da OUSD (AT & amp; L) mencionado anteriormente. Em 2005, sugeri a realização de uma pesquisa de programas de aquisição para coletar informações sobre suas atividades relacionadas à SE e como esses programas se realizaram. Podemos então identificar relacionamentos entre esses fatores. Realizamos a pesquisa em 2006 e publicamos nossos resultados em 2007. Nossa pesquisa inicial demonstrou que os programas que implementaram mais engenharia de sistemas melhoraram as medidas de custo, cronograma e desempenho técnico.
Em 2018, o DoD abordou NDIA e o SEI sobre o fortalecimento do business case para SE, expandindo a população da pesquisa para incluir não apenas a NDIA, mas outras organizações profissionais, incluindo o IEEE-AESS, eo Conselho Internacional de Engenharia de Sistemas (INCOSE). Para este último estudo, pesquisamos programas individuais nas organizações participantes para obter respostas às seguintes questões:
Quais atividades de engenharia de sistemas você executa em seu programa? Quão bem o seu programa funciona?
Nós pesquisamos 148 programas diferentes. Embora a maioria dos programas estivesse fornecendo sistemas para o setor de defesa dos EUA, também recebemos algumas respostas de organizações que atendem outros setores do mercado e que operam em diferentes países.
Um vínculo ainda mais forte entre SE e desempenho.
Os nossos resultados mais recentes, publicados no relatório técnico SEI, O Caso de Negócios para o Estudo de Engenharia de Sistemas: os resultados do Estudo de Eficiência de Engenharia de Sistemas, identificaram fortes ligações entre o desempenho das tarefas de engenharia de sistemas e o desempenho geral do programa. Esses resultados fornecem um caso convincente para o valor da engenharia de sistemas. Este último estudo coletou informações de programas participantes em três dimensões:
implantação de engenharia de sistemas. Avaliamos a implantação do SE, examinando a presença e a qualidade dos produtos de trabalho resultantes das atividades do SE. Estes produtos de trabalho foram selecionados daqueles listados no quadro CMMI por um painel de especialistas em SE. Com base nesta avaliação, a implantação SE para cada programa foi categorizada como baixa, média ou alta. desempenho do programa. Avaliamos o desempenho do programa como uma combinação de desempenho de custos (satisfação do orçamento), desempenho do cronograma e desempenho técnico (satisfação de requisitos). Mais uma vez, com base nesta avaliação, o desempenho do programa para cada programa foi categorizado como baixo, médio ou alto. desafio do programa. Alguns programas são inerentemente mais desafiadores do que outros devido a fatores como tamanho, duração, maturidade da tecnologia, requisitos de interoperabilidade, etc. Com base na combinação desses fatores, o desafio do programa foi categorizado como baixo, médio ou alto.
Em seguida, buscamos relacionamentos entre essas métricas. Encontramos um relacionamento muito forte entre a implantação do SE e o desempenho do programa. Em particular, à medida que os programas implementavam mais SE, eles apresentavam um melhor desempenho. Por exemplo, entre os programas que implementam o menos SE, apenas 15% apresentaram o maior nível de desempenho do programa. Entre os que implementaram a maior parte do SE, no entanto, 56 por cento apresentaram o maior nível de desempenho do programa.
Como seria de esperar, nossa pesquisa mostrou uma relação inversa entre o desafio do programa e o desempenho do programa. Mas, também aprendemos que as práticas de SE tornaram-se ainda mais valiosas quando usadas com esses programas desafiadores. Nós já observamos que o número de programas que apresentaram alto desempenho do programa aumentou de 15% para 56% à medida que a implantação do SE aumentou. Para os programas mais desafiadores, no entanto, o número de programas que apresentaram alto desempenho do programa aumentou de 8% para 62% com o aumento da implantação do SE. Este resultado mostra claramente a crescente necessidade de SE, à medida que os programas se tornam mais desafiadores.
Conforme mencionado acima, medimos a implantação do SE, avaliando os produtos de trabalho relacionados ao SE para cada programa. Agora, podemos agrupar esses artefatos em áreas de processo, como.
desenvolvimento e gerenciamento de requisitos desenvolvimento de programas arquitetura de produtos estudos de comércio integração de produtos verificação programa de validação monitoramento e controle gerenciamento de riscos gerenciamento de configurações equipes integradas de produtos.
Agrupando artefatos em áreas de processo nos permitiu investigar mais profundamente as relações entre SE e o desempenho do programa, identificando não apenas o benefício geral da SE, mas também o benefício de processos SE específicos. Para cada programa, avaliamos a implantação do SE em cada uma das 11 áreas de processo acima e analisamos a relação com o desempenho do programa. Mais uma vez, encontramos fortes relações de apoio para todas as áreas de processo do SE - o aumento da implantação do SE em qualquer uma dessas áreas contribuiu para melhorar o desempenho do programa. Os relacionamentos com o desempenho do programa, no entanto, eram mais fortes em alguns que em outros. Relações particularmente fortes para o desempenho do programa foram encontradas.
planejamento de programas. O número de programas que apresentaram o maior desempenho aumentou de 13% para 50% à medida que as atividades de SE relacionadas ao planejamento de programas aumentaram. desenvolvimento e gerenciamento de requisitos. O número de programas que apresentaram o maior desempenho aumentou de 21% para 58% à medida que as atividades de SE relacionadas ao desenvolvimento e gerenciamento de necessidades aumentaram. verificação . O número de programas que apresentaram o maior desempenho aumentou de 16% para 54% à medida que as atividades de SE relacionadas à verificação aumentaram. arquitetura de produtos. O número de programas que apresentaram o maior desempenho aumentou de 16% para 49% à medida que as atividades de SE relacionadas à arquitetura de produtos aumentaram.
Tão fortes como essas relações, descobrimos que elas cresceram ainda mais para os programas mais desafiadores.
Transição para o público.
Os resultados de nossa pesquisa podem ser utilizados de diversas maneiras por desenvolvedores de sistemas, adquirentes de sistema e academia. Por exemplo, nossos achados constituem uma linha de base da implantação do SE em todas as indústrias pesquisadas. Os desenvolvedores do sistema podem usar nossos métodos para avaliar seus próprios recursos de SE, compará-los com essa linha de base e identificar seus pontos fortes e fracos. Eles podem então desenvolver planos de melhoria de processos para melhorar suas fraquezas e estratégias para alavancar seus pontos fortes. Continuamos trabalhando com empreiteiros de defesa que estão aplicando esse processo para melhorar seus recursos SE.
Os adquirentes do sistema também podem se beneficiar dessas descobertas. Um escritório de gerenciamento de programas (PMO) que adquire um sistema precisa implantar boas práticas SE no planejamento do programa, definição de requisitos de sistema, desenvolvimento de arquiteturas de sistemas, etc. O PMO também precisa garantir que o fornecedor do sistema implemente boas práticas de SE. Por exemplo, o PMO deve primeiro incluir na solicitação uma definição de atividades SE que eles esperam do fornecedor. Eles devem avaliar a resposta do fornecedor a essas expectativas como um fator na seleção do fornecedor. Eles também devem garantir que as expectativas SE estão incluídas no contrato. Eles devem monitorar o desempenho do fornecedor durante a execução para garantir que as expectativas do SE sejam atendidas.
A comunidade acadêmica também pode usar os resultados do nosso estudo. Por exemplo, várias universidades que oferecem programas de engenharia de sistemas ao nível de mestrado estão usando essas informações em seus currículos e seus cursos para mostrar aos alunos o valor da engenharia de sistemas e direcionar alguns de seus cursos para capitalizar o conhecimento que reunimos aqui . INCOSE também está incorporando os resultados da pesquisa em seu manual de engenharia de sistemas.
Você pode baixar o relatório técnico O Caso de Negócios para Engenharia de Sistemas em.
Sobre o autor.
Joseph Elm.
Política.
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