교황청: “급진적인 연료 개선의 필요성은 시간이 지남에 따라 증가할 것입니다.”

Apr 09, 2023

@ claes 좋아요, 이것이 바로 제 조타실 내에 있는 것입니다. 저는 복잡성을 관리하는 역량의 중요성에 대해 계속 강조하고 있습니다. 이는 많은 것을 줄여서 부르는 말이며, 우리는 이 주제에 대해 고급 학위 수준의 토론과 글을 쓸 수 있습니다. 엄청납니다.

인간이 하는 자연스러운 일은 최신 최신 기술을 과도하게 사용하고 현명하게 사용하지 않는 것입니다. 이 행동에 대한 확실한 고고학적 증거는 적어도 9,500년 전으로 거슬러 올라갑니다. 우리가 이것을 컴퓨터 칩과 소프트웨어로 수행한다는 것은 놀라운 일이 아닙니다.

항공 전자 시스템(하드웨어와 소프트웨어 조합 – 단순한 소프트웨어가 아닙니다!!!!! – 그 점에 대해 제가 두드리는 소리를 들어보세요)을 인증하는 데 왜 그렇게 오랜 시간이 걸리나요?

방어 측면에는 실패 모드 분석이라는 프로세스가 있습니다. 상업적인 사람들은 정확히 동일한 프로세스를 실패 모드 및 효과 분석이라고 부르기를 좋아합니다. 당신이 하는 일은 어떤 일이 어떻게 작동하는지 정확하게 문서화하는 과정을 거치고, 각 단계와 단계의 스레드를 분석하여 잘못될 수 있는 모든 것을 식별하는 것입니다. 이는 작동을 멈추거나 소프트웨어에 잘못된 데이터를 공급하는 하드웨어 오류로 시작됩니다.

1980년경에 일반적인 최저 비용 칩(칩 유형이 아니라 팹 용량을 말하는 것임)에는 IC 구성 요소가 100만 개도 안 되었고 그 중 25%가 조금 넘는 것이 트랜지스터였습니다. 유사한 배열로 배열되었으므로 숫자가 크더라도 설계를 수행하는 일반 EE가 특정 칩의 작동 방식을 정확하게 파악하는 것이 가능했습니다. 1995년에는 이 능력이 사라졌습니다. 최소 비용 칩을 완전히 이해하는 데 필요한 정말 우수한 최고 수준의 EE의 수는 아마도 서너 명일 것입니다. 하지만 항공우주 회사에서는 이를 수행할 수 있는 팀을 구성할 수 있습니다. 2000년까지 이러한 팀을 구성하는 것은 세 가지 이유로 불가능해졌습니다. 하나는 IC 부품 수가 급증했다는 것입니다(무어의 법칙이라고도 함). 또 다른 하나는 자가 치유와 여전히 놀라운 FPGA(Field Programmable Gate Array)와 같이 일부 칩에 내장된 놀라운 기술이었습니다. 세 번째는 최고 수준의 인재가 항공우주 산업과 기술 기업으로 급속히 유출되는 것이었습니다. 그리고 이것은 단지 하드웨어일 뿐입니다.

소프트웨어는 동일한 현상을 보고 있었습니다. 폭발적인 복잡성, 구성 가능한 팀이 이해의 문턱을 넘고, 항공우주에서 기술로 인재가 유출되는 현상이었습니다.

그래서 1990년대 중반 Condit이 Boeing을 North American Rockwell과의 정말 좋은 M&A 활동으로 이끌었고 그 다음에는 MD와의 비참한 M&A 활동으로 이끌었을 때 정면으로 제기된 질문은 이렇게 폭발적으로 증가하는 복잡성과 감소하는 인재를 어떻게 관리할 것인가였습니다. 항공우주 항공전자공학에 문제가 있나요? 유능한 FMA(일명 FMEA)가 가능하도록 설계하려면 어떻게 해야 할까요?

이를 수행할 수 있는 방법이 있지만 이를 위해서는 과제와 수행해야 할 작업을 이해하는 성숙하고 통찰력 있는 엔지니어링 리더십이 필요합니다. 그리고 이러한 엔지니어링 리더십은 기업 및 투자 커뮤니티의 전폭적인 지원을 받아야 합니다. 보잉의 경우에는 둘 중 어느 것도 일어나지 않았기 때문에 신제품이 작동하지 않았고 사람들이 목숨을 잃었습니다. 그것은 매우 간단합니다.

다음 부분은 VAST를 지나치게 단순화한 것입니다. 해야 할 일은 서로 긴밀하게 정의된 상호 작용을 통해 개별 기능 모듈에서 보다 간단한 IC 팹을 사용하여 사람들이 자신이 수행해야 하는 작업을 분리 및 이해하고 특별한 주의가 필요한 위험을 식별할 수 있도록 하는 것입니다.

보잉과 록히드 전투기 프로그램의 임무 항공 전자 공학에서 일관되게 일어난 일은 상상할 수 없을 정도로 많은 기능을 호스팅할 수 있는 칩 제조 시설의 능력과 이러한 많은 기능을 활용할 수 있는 소프트웨어 도구입니다. 여기서는 9자릿수 이상)을 임의로 사용했습니다. 따라서 엔지니어링 팀은 자신들의 설계 내부에서 무슨 일이 일어나고 있는지 거의 전혀 알지 못합니다. 그리고 이는 생성 AI 도구를 혼합에 추가하지 않은 것입니다.