Using a Large Language Model to generate a Design Structure Matrix

要約

設計構造マトリックス (DSM) は、依存関係モデリング、特に複雑なエンジニアリング システムの設計で使用される確立された手法です。
DSM の生成は伝統的に手動手段で実行されており、重要なシステム要素とそれらの間の関係を引き出すために専門家にインタビューすることが含まれる場合があります。
このような手動のアプローチは時間とコストがかかる可能性があります。
このペーパーでは、ラージ言語モデル (LLM) を使用して DSM の生成をサポートし、生​​産性を向上させるワークフローを紹介します。
ワークフローのプロトタイプはこの作業で開発され、以前に公開されたディーゼル エンジン DSM に適用されました。
このプロトタイプは、公開された 462 個の DSM エントリのうち 357 個 (つまり 77.3%) を再現できることが判明し、この研究が DSM 生成に役立つ可能性があることを示唆しています。
プロトタイプのコードなしバージョンは、将来の研究をサポートするためにオンラインで利用できるようになります。

要約(オリジナル)

The Design Structure Matrix (DSM) is an established method used in dependency modelling, especially in the design of complex engineering systems. The generation of DSM is traditionally carried out through manual means and can involve interviewing experts to elicit critical system elements and the relationships between them. Such manual approaches can be time-consuming and costly. This paper presents a workflow that uses a Large Language Model (LLM) to support the generation of DSM and improve productivity. A prototype of the workflow was developed in this work and applied on a diesel engine DSM published previously. It was found that the prototype could reproduce 357 out of 462 DSM entries published (i.e. 77.3%), suggesting that the work can aid DSM generation. A no-code version of the prototype is made available online to support future research.

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