Here's how you can steer clear of common logical fallacies in Aerospace Engineering projects.

In aerospace projects, it's important not to make quick assumptions based on limited information. For example, if a part fails during a test, don't assume all similar parts are faulty. Instead, investigate thoroughly to find the real cause. This careful approach prevents unnecessary changes and ensures better, more accurate results.

In the aerospace industry, there is an uncompromising commitment to safety and precision. Rushed assumptions can result in significant consequences. From the initial design phase to the final assembly, meticulous attention to detail is imperative. Every component, no matter how small, must meet high-quality standards and be correctly secured. Even minor oversights can have severe ramifications, including loss of life. Diligent early-stage design and analysis are essential for cost-effective project completion. In aerospace engineering, prioritizing prevention over correction is paramount.

In aerospace, jumping to conclusions can be catastrophic. While it's tempting to make sweeping judgments after a failure, resist that urge. Dig deeper, question assumptions, and consider context. One anomaly doesn't define a whole system. Investigate thoroughly, get the full picture, and base decisions on hard evidence, not knee-jerk reactions. Measured analysis may take more effort, but it pays off in smarter solutions and averted disasters. In this high-stakes field, caution and rigor are a project's best friends.

When you rush things, there are too many mistakes and misunderstandings. This often leads to a struggle over responsibility. This makes everything worse and increases the time pressure. First a short risk analyses. Design overview und Solutions creating. Parallel parts availability and testing of alternative parts.

Ao fazer um prédio bem igual ao anterior, há poucas dúvidas técnicas. Mas em projetos que tragam inovações sempre há incertezas técnicas. Há a tecnologia de Fuzzy Front End que trata da maximização da chance de sucesso de um projeto com informações técnicas insuficientes. Há uma tese na área que trata do desenvolvimento sobre incertezas com recursos limitados de um portfólio de projetos, também aplicável a portfólio de subprojetos, Vorentwicklungssteuerung mit Eisenhower-Portfolios Eine Methode zur zielgerichteten Priorisierung von Innovationsvorhaben unter Ressourcenknappheit . Marco Eggert. Universität Paderborn. Aliada ao método de Pugh, um método iterativo de análise de alternativas e especificações, tem-se um caminho bem eficiente.

In the aerospace world, it's easy to fall into the trap of mixing up correlation and causation. Just because two things happen together doesn't mean one caused the other. Take material fatigue and testing frequency - more testing might coincide with more fatigue, but that doesn't make it the root cause. To get to the bottom of things, you've got to put on your detective hat. Hunt down those hidden variables, design airtight experiments, and let the data do the talking. Assumptions can lead you astray, but a methodical approach will keep your feet on solid ground.

In aerospace engineering, it's crucial to avoid causal fallacies, which occur when you mistakenly believe that one event causes another just because they are related. For instance, if you see more material fatigue with more testing, it doesn't mean testing causes the fatigue. Always look for other possible reasons and rule out coincidences. Using thorough experimental designs and careful data analysis helps you find the true cause.

Hoje a ferramenta mais usada para mostrar causalidade é o Teste de Causalidade de Granger, pouco usado em engenharia. A relação n log(1-H)=log(ps), n total de tentativas, H entropia de Shanon da incerteza e ps chance de sucesso, não dá a chance exata de sucesso ao não considerar aprendizado, mas não muda a posição relativa de opções, e permite uso de AHP na seleção destas. Entropia deve ser usada para ajuste de campo de busca em testes exaustivos. O número de graus de liberdade de ensaios deve ser maior que H da incerteza geral, incluindo modelos. Projetos com uma só opção por item, tendem a falhar mais que outros com retaguardas prévias, e métodos de confiabilidade de equipamentos podem ser usados para avaliar a confiabilidade do projeto.

Analogies are a double-edged sword in aerospace engineering. They can illuminate solutions, but they can also lead you down a rabbit hole. Just because an approach worked like a charm for one spacecraft doesn't mean it's a one-size-fits-all solution. Every project is its own beast, with unique quirks and constraints. Before you jump on the analogy bandwagon, put it under the microscope. Does it really fit, or are you trying to force a square peg into a round hole? Use analogies as a springboard for creative thinking, but don't let them dictate your decisions. Stay grounded in the specifics of your project, and let that be your North Star.

Seres humanos erram involuntária ou voluntariamente. Uso de mais de um método de modelagem ajuda a achar erros. A ideia de jogo dos sete erros é usada no método de semeadura de erros de Mills para aumentar a chance de detecção de erros de software, em relatórios e até mesmo na questão de insuficiência na detecção de especificações relevantes. Se uma analogia estiver errada, outros métodos de uso paralelo podem detetar este fato. O uso simultâneo de Fuzzy Logic, analogias, análise morfológica e simulações exaustivas, dá mais trabalho, mas reduz a chance de problemas. É mais fácil corrigir problemas no início de um projeto que na sua fase terminal. Já chances de erros propositais tem de ser analisados com Teoria de Jogos, e valor de Shapley.

In aerospace, data is king, but even kings can be dethroned by bias. It's all too easy to fall into the trap of confirmation bias, seeing what you want to see and turning a blind eye to the rest. To keep your data on the straight and narrow, you've got to be your own worst critic. Poke holes in your own theories, chase down leads that don't fit the narrative, and invite others to do the same. It might feel like you're playing devil's advocate, but that's exactly the point. The more you stress-test your data, the more confidence you can have in your conclusions. So don't just settle for the easy answers - dig deeper, think harder, and let the chips fall where they may. That's how you build a rock-solid foundation for your project.

Métodos de amostragem rigorosos vindos da área de garantia de qualidade, devem ao meu ver ser usados para exame de dados. Métodos especiais tem de ser usados quando a taxa de erros é muito baixa. A ideia de não se poder ter pontos de falha singular caso a chance de falha seja maior que 10 FITs, deve ser estendida ao meu ver a análise de dados e hipóteses. A semeadura de erros, o método de Jelinsky-Moranda e curvas em S, fornecem informações estatísticas quanto a exatidão de dados e hipóteses. Mais de um método e maior confiabilidade deste exame.

A análise da consistência lógica do projeto deve abranger muito mais do que normalmente é considerado. Abrange não só parte física do produto, mas organização, disponibilidade de mão de obra, tempo, recursos, fornecedores, interesses do mercado etc... O produto novo irá competir não com o que temos hoje, mas ao que se terá quando ele for lançado. Em especial na área aeronáutica um aspecto crucial é confiabilidade, é uma área onde falhas lógicas custam vidas. A confiabilidade real é sempre menor que a inerente, por melhor que sejam nossos modelos. Aí a lógica de validação tem de ser extremamente consistente, e não pode ser burlada por nada, para que se detecte o máximo de falhas de hipóteses e modelagem e se garanta segurança aos usuários.

be cautious with the appeal to authority. While expert opinions are important, they are not always correct. When consulting experienced engineers or specialists, critically assess their advice. Make sure their recommendations are supported by solid evidence and fit the project's goals. Balancing respect for expertise with careful evaluation ensures that authority helps rather than hinders your project's success.

Think of customer's need. To avoid any fallacies we should concentrate on primary goals and mission for which the design has been started. May be customer's need can help us.