[SCRÂTÂT] [FOSȘIT] [CLIC] RICHARD DE NEUFVILLE: Un altul despre care vreau să vă vorbesc , pentru că este foarte comun în anumite forme de inginerie, este un design robust. Sună mai bine dacă am un design robust, asta pare foarte pozitiv. Nu ne-am dori un design slab, nu-i așa? Deci este un efect foarte pozitiv. Ceea ce înseamnă tehnic în modul în care este utilizat este un produs a cărui performanță este minim sensibilă la factorii care cauzează variabilitate. Deci, de exemplu, practic spune că abaterea standard în jurul unei performanțe medii este mai mică. Și acesta este un lucru util în multe cazuri. Deci aici am verdele și roșu. Și verdele este mai robust, abaterea sa standard este mai mică. Și asta este util dacă încerci să faci diverse lucruri. De exemplu, dacă încercați să vă acordați un semnal, un semnal radial sau orice altceva, doriți ceva pe care să vă puteți concentra cu adevărat și să continuați. Sau, dacă montați piese împreună, un exemplu standard ar fi montarea unei axe de oțel într-o roată de oțel pentru fabricarea vagoanelor de cale ferată și doriți să aveți toleranțe cât mai mici posibil, astfel încât să se potrivească bine. Dar ca lucru general, acest lucru nu este ceea ce îți dorești neapărat. De exemplu, dacă suntem într-un startup, vrem să limităm dezavantajul, cu siguranță, dar dorim ca abaterea standard spre sus să fie cât mai mare posibil. Adică, am dori să spunem, în regulă, designul nostru bun nu este unul care este acest design strâns aici, ci unul care elimină dezavantajele, da, dar care se întinde în sus. Și ar fi și mai bine dacă acesta ar avea un standard mai înalt - o abatere standard mai mare mai mult spre sus. Și, de fapt, aceasta este noțiunea de multă flexibilitate a designului este că încerci să faci două lucruri. Ca și în cazul carcasei de garaj, încercați să limitați dezavantajele, să limitați pierderile, dar să oferiți cât mai multe șanse posibil pentru avantaj. Deci noțiunea de design robust fiind un design bun este foarte valoroasă în unele situații, dar nu este ceea ce ne dorim în general. Adică dorim să limităm dezavantajul, să maximizăm variabilitatea abaterii standard cauzate de sus. Deci, odată ce te gândești la asta în acești termeni, este destul de evident. Dar, de fapt, nu este neapărat lucrul evident dacă vorbești despre-- dacă te uiți la cărți de design și altele care vorbesc despre ceea ce își doresc ei și chiar ar trebui să avem un design robust, are o aplicabilitate limitată. Dar pentru proiectarea sistemului în condiții de incertitudine, nu este cea mai utilă îndrumare, cel puțin în opinia mea. Deci, în general, și voi aborda mai multe despre acestea data viitoare, ceea ce căutăm este o modalitate de a arăta dimensiunile de alegere pe care le-am avea. Deci, în acest anume, se referă la cazul lui Rania Hassan care face proiectarea sateliților. Și avea diverse alternative -- o flotă rigidă în care elementele se puteau mișca și apoi alte alternative -- și aveau o performanță măsurată -- valoarea așteptată, abaterile standard, cum ar fi robustețea, valoarea flexibilității, valoarea costului pe care ar trebui să-l plătiți, valorile actuale, câștigul maxim posibil, pierderea maximă posibilă, toate elementele la care v-ați putea gândi. Și doar pentru a ilustra faptul că, în general, am dori cumva să afișăm sau să facem evidentă gama de parametri și să ne gândim la care este cel mai bun -- compromisul preferat. Și astfel, în acest caz particular, am înconjurat în casete roșii pe cea care este cea mai bună pentru fiecare măsură. Și apoi puteți vedea că, fără a intra în detalii, că acesta pare cel mai bun în general, dar nu este neapărat cel mai bun în toate circumstanțele. Și este perfect rezonabil să ne așteptăm ca oamenii să se uite la asta sau să se gândească la asta și să spună, hmm, există compromisuri între diferite modele, pe care le aleg? Și această alegere nu este una care este semnificativă pentru a fi optimizată, deoarece câte unități de abatere standard compensează câte unități de valoare așteptată nu este ceva care este definit matematic în vreun fel util. Deci, care este rezultatul metodei? Este că valoarea așteptată nu este o măsură suficientă. Am mai spus asta, dar vreau să subliniez asta. Deși am folosit-o mult ca o modalitate de a intra în materialul de a trata incertitudinea într-un mod inițial, vrem să ne gândim la asta într-un mod mai subtil. Deci, pentru a ne gândi la maximul și minimul care se întâmplă, vrem să putem compara alternative. Unele dintre aceste lucruri nu le putem arăta atât de mult grafic, cum ar fi cheltuielile de capital sau beneficiul-cost sau diverse măsuri, valoarea flexibilității. Deci, există moduri diferite de a gândi. Și ceea ce vreau să vă las pentru azi este că evaluarea unui design de sistem pe numeroasele sale dimensiuni nu este deloc evidentă. Există o mulțime de subtilități, așa cum Flynn a făcut aluzie foarte corect. Și trebuie să ne gândim la moduri în care noi, ca analiști și manageri, putem identifica soluțiile dominante, cele care sunt în mod clar mai bune decât altele, și să le renunțăm la celelalte și apoi să ne gândim la care sunt compromisurile de-a lungul acelei curbe. Dacă vrei curba dominantă, curba Pareto optimă, trebuie să te gândești care sunt cele pe care vrem să le păstrăm și să le explorăm în ceea ce privește meritele relative și să ajutăm oamenii pentru care lucrăm, fie șefii noștri, fie pe noi înșine. , sau un public mai larg, cu privire la care este designul preferat sau unde există o negociere între ei.