سان فرانسيسكو - لقد تحسنت مهام ناسا العلمية ذات التكلفة المنخفضة بشكل ملحوظ كفريق.
"كانت هناك دروس مستفادة على مر السنين ساعدت"، قال تشارلز نورتون، نائب كبير خبراء التكنولوجيا في مختبر الدفع النفاث التابع لناسا. "في البداية كانت هناك العديد من الفشل. قام المجتمع بتطوير نفسه ليصبح ناجحًا".
في الواقع، المهام ذات التكلفة المنخفضة، ومهام الفئة D ذات الأقمار الصناعية الصغيرة التي تتسم بالتحمل للمخاطر، والتي لا تتجاوز تكلفتها 150 مليون دولار، "قد حققت علمًا تحوليًا"، قالت فلورنس تان، نائبة كبير خبراء التكنولوجيا في إدارة بعثات العلوم التابعة لناسا.
على سبيل المثال، أطلقت TEMPEST-D و RAINCube، وهما مكعبات فضائية، من محطة الفضاء الدولية على مسافة دقائق من بعضهما البعض في عام 2018، وقدمت بيانات لأول نموذج ثلاثي الأبعاد في الوقت الفعلي تقريبًا لتطور العواصف، كما قال نورتون. (TEMPEST-D اختصار لـ Temporal Experiment for Storms and Tropical Systems – Demonstration. RAINCube اختصار لـ Radar in a Cubesat.)
نظرًا لنجاح مهام الفئة D الأخيرة، قامت إدارة بعثات العلوم التابعة لناسا بتجميع مجموعة من الخبراء لمعرفة ما إذا كان يمكن تطبيق أي دروس على المهام الكبيرة.
"لقد تراجعنا خطوة إلى الوراء وقلنا، "دعنا نعتبر هذا تجربة"، قالت كارولين ميرسر، كبير خبراء التكنولوجيا في إدارة بعثات العلوم التابعة لناسا. "أنا سعيدة لأننا فعلنا ذلك لأن هناك الكثير مما يمكن تعلمه".
حددت الدراسة، "المهام الصغيرة، الدروس الكبيرة"، التي قدمت في يوليو في مؤتمر AIAA ASCEND في لاس فيجاس، أسرار نجاح مهام الفئة D الأخيرة التي يمكن تطبيقها على المهام العلمية الكبيرة. تم إحاطة قادة إدارة بعثات العلوم بالدراسة في أغسطس.
توصي الدراسة بإنشاء فرق صغيرة متعددة التخصصات.
"هناك الكثير من الاتصالات السريعة والمفتوحة التي تأتي نتيجة لوجود هذه الفرق"، قال نورتون. "بشكل عام، يتمتع جميع الأعضاء بوعي واسع بالنظام بأكمله لجميع جوانب المهمة. يساعد ذلك على تمكين اتخاذ القرارات السريعة ويميل إلى تحسين مستوى المساءلة".
نظرًا لضآلة الموارد، "تكون المهام الصغيرة أكثر فعالية في استخدام الأشخاص حسب الحاجة بدلاً من الحفاظ على جيش دائم"، قالت ميرسر. "تحتوي المهام الكبيرة على العديد من الأنظمة الفرعية ونحتاج إلى الكثير من الأشخاص. على الأقل في تلك الفئة، كانت ممارستنا هي أنه إذا احتجنا إلى هؤلاء الأشخاص في أي وقت خلال المهمة، فسوف نحتفظ بهم في تلك المهمة طوال فترة التطوير".
تقترح الدراسة الحد من المتطلبات إلى تلك التي تضيف قيمة.
"عادةً، مع المهام الأكبر بكثير، يكون لديك عقلية قائمة على قائمة المراجعة"، قال نورتون. "بدلاً من محاولة إزالة متطلب، تفعل ما هو ضروري لقائمة المراجعة. أحد التوصيات هو النظر في إنشاء متطلبات أقل، حتى للمهام من الفئة C، على سبيل المثال، بناءً على خطوط العمل المخصصة للمهام الصغيرة".
"لدينا أجزاء COTS التي طارت بالفعل"، قالت تان. "في مثل هذه الحالات، هل هناك طريقة لتقليل متطلبات الوثائق لهذه الأجزاء؟"
أوصى مركز الهندسة والسلامة التابع لناسا بإنشاء مختبر لتقييم وتقييم الأجزاء (PEAL) مع خبراء في الموضوع يمكنهم تقديم إرشادات حول اختيار الأجزاء وقبولها.
حتى لو وجدت هذه المنظمة، سيستمر مديرو المهمة في فحص الأجزاء وإجراء اختبارات متكاملة على مستوى المكونات. لكن PEAL يمكن أن يساعد عن طريق تقييم "خصائص أداء الأجزاء لمهام رحلات الفضاء"، قال نورتون.
بالنسبة لمهام الفئة D، يميل المديرون إلى تحديد المخاطر والعمل على تخفيفها بشكل يومي. على النقيض من ذلك، يقضي مديرو المهام الكبيرة الكثير من الوقت في النظر في المخاطر التنموية.
عندما تحدد المهام الصغيرة مشكلة ولكنها تفشل في تحديد السبب الجذري، فقد تتمكن من تخفيف المخاطر خلال المرحلة التشغيلية للمهمة. "أحيانًا سمح لنا ذلك بالمضي قدمًا مع التكامل والإطلاق للحفاظ على جدولنا الزمني وملفنا الشخصي للتكلفة دون المخاطرة بنجاح المهمة"، قال نورتون.
بالنسبة لمهام الفئة D، تكون "مجالس المراجعة صغيرة عادةً ولا يوجد عقلية "القبض عليك" "، قالت ميرسر. "المراجعون موجودون لمساعدة تلك المهمة على النجاح مع الحفاظ على الاستقلال. إنهم يشاركون الخبرة والتوجيه".
يركز المراجعون للمهام الكبيرة "أحيانًا على الامتثال أكثر"، قالت ميرسر. يمكن أن توفر مجالس المراجعة القائمة على الدعم "خبرة أكثر رسمية وبناء الثقة داخل المشروع".
تحدد مهام الفئة D "وثائق مخصصة ضرورية حقًا"، قالت ميرسر. "تُنشئ المهام الأكبر وثائق لا يتم الرجوع إليها في كثير من الأحيان. من يقرأها؟"
يمكن أن يكون لمتطلبات الوثائق المفرطة عواقب غير مقصودة مثل دفع المطورين إلى "وقف العمل لمدة تصل إلى أربعة أشهر قبل مراجعة دورة الحياة حتى يتمكنوا من تجميد جميع التصميمات لضمان اتساق جميع الوثائق"، قالت ميرسر.
توصل التقرير إلى أن مهام العلوم الصغيرة التابعة لـ SMD "تكتسب بشكل روتيني بيانات علمية عالية الجودة بتكلفة أقل بكثير". من خلال تبني بعض ممارسات مهام الأقمار الصناعية الصغيرة، قد تتمكن المهام العلمية الأكبر من "خفض التكاليف مع الحفاظ على الجودة".