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NLign Analytics“结构生命周期数字环境”实现模型驱动的产品质量
在过去的几十年中，企业软件系统在供应链管理 (SCM)、质量管理系统 (QMS)、产品生命周期管理 (PLM)、制造执行系统 (MES)、企业资源规划 (ERP) 以及维护、维修和运营 (MRO) 方面的使用显著增长。然而，尽管数字信息管理技术取得了这些进步，但在许多行业中，从工程设计和制造领域到在役运营的数字连接以及对“竣工”与“运营”系统生命周期质量评估的影响相对较小。在评估军用飞机、船舶、导弹系统、陆地车辆和能源生产设施等任务关键应用中使用的复杂零件和系统的在役结构状态时，仍然经常使用低效的手动和基于文档的流程。在使用质量评估软件工具时，它们通常在组织孤岛中使用，数据无法以提供有用信息的形式捕获
NLign Analytics“结构生命周期数字环境...
在过去的几十年中，企业软件系统在供应链管理 (SCM)、质量管理系统 (QMS)、产品生命周期管理 (PLM)、制造执行系统 (MES)、企业资源规划 (ERP) 以及维护、维修和运营 (MRO) 方面的使用有了显著增长。然而，尽管数字信息管理技术取得了这些进步，但在许多行业中，从工程设计和制造领域到在役运营的数字连接以及对“建成”与“运营”系统生命周期质量评估的影响相对较小。在评估军用飞机、船舶、导弹系统、陆地车辆和能源生产设施的关键任务应用中使用的复杂部件和系统的在役结构状态时，仍然经常使用低效的手动和基于文档的流程。在使用质量评估软件工具时，它们通常在组织孤岛中使用，数据无法以有用的形式捕获
量子软件生命周期
量子计算是一种新兴的范式，它可以比古典计算机更有效地解决各种问题。作为第一个量子计算机可用，可以在实际量子硬件上实现和执行量子算法。但是，当今量子计算机的功能非常有限，量子计算总是被某些错误打扰。因此，需要进一步的研究来开发或改善量子算法，量子计算机或所需的软件工具支持。由于量子计算的跨学科性质，需要对如何开发和研究量子软件应用程序的共同理解。但是，当前没有方法或生命周期包括在开发和执行过程中可能发生的所有相关阶段。因此，在本文中，我们介绍了由十个阶段组成的量子软件生命周期应通过的十个阶段。我们分析了每个阶段的目的，可以应用的可用方法和工具以及开放问题或研究问题。因此，生命周期可以用作讨论和未来研究的基准。
公路资产生命周期计划
1. 简介 伍斯特郡议会制定了公路资产管理政策和战略，其中列出了伍斯特郡议会拥有的主要资产以及我们将如何管理公路网络以确保我们实现公司优先目标，同时考虑到财务和当前资产状况、不同的利益相关者需求、本地优先事项以及它们在中长期内提供的既定成果。我们的公路资产管理战略列出了公路资产管理对我们的意义，即资产清单，并概述了我们已经实施或打算实施的程序、流程和系统，以帮助我们确保我们的公路和运输资产保持在适合且安全的状态以供合理使用。
管理 AI 应用程序生命周期的最佳实践
正在跨多个业务部门、职能领域和地区开展 AI 项目的大型组织也可以考虑创建多个卓越中心，并通过中央指导委员会进行协调，以保持各个中心之间的一致性。一些组织根据业务部门或用例建立卓越中心；其他组织则维持一个带有卫星枢纽的集中式卓越中心。您的方法可以随着时间的推移而发展，从单个卓越中心开始，然后随着项目需求的变化而调整，
SCALE 可扩展的非对称生命周期参与
• 人工智能、商业空间、5G 的增长…… • 人才获取竞争；吸引力和薪酬 • 需要为下一代技术“准备好劳动力” • 美国现在面临着训练有素的人才严重短缺的问题，特别是在微电子领域
利用 AI 生命周期协同效应在数字时代蓬勃发展
IDC 预测，到 2023 年，全球 AI 支出将达到 979 亿美元。根据 IDC 的研究，AI 的采用率较低，但正处于临界点。数据质量、数量和访问、算法的可解释性和选择、缺乏数据科学技术人员以及 AI 解决方案的成本是阻碍 AI 计划的关键因素。只有十分之一的 PoC 能够实现生产部署，大约一半的 AI 计划失败。企业报告称，AI 项目上超过 50% 的时间花在数据集成和管理以及解决方案部署上，而不是实际的数据科学任务上。涵盖 AI 生命周期所有方面的端到端解决方案对于组织采用 AI 和更快实现卓越业务成果至关重要。
使用...在产品生命周期中启用连接
产品生命周期是复杂的异构系统。将控制方法应用于生命周期需要大量人力资本。此外，生命周期的测量主要依赖于领域专业知识和估计。本论文提出了一种将产品生命周期语义地表示为信息物理系统的方法，以便将控制方法应用于生命周期。控制需要一个模型，目前还没有整合生命周期每个阶段的模型。贡献是一个将生命周期的所有阶段和系统整合在一起的集成框架。首先介绍的是概念框架和技术创新。接下来，描述了动态链接产品生命周期数据，然后描述了如何认证和跟踪链接数据的可信度。之后，重点讨论了如何将可信链接数据与机器学习相结合，以推动整个产品生命周期的应用。最后，提供了一个集成框架和技术的案例研究。集成所有这些将能够高效、有效地测量生命周期，以支持对该生命周期和相关决策的预测和诊断控制。