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JP6907720B2 - Prioritization method - Google Patents
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本発明は、製品設計において、性能向上を阻害する解消すべき背反の優先順位付け方法に関する。 The present invention relates to a method of prioritizing conflicts to be resolved that hinders performance improvement in product design.

従来、このような分野の技術として、特開平07−110771号公報がある。設計変更と性能変化との関係は、1:1ではなく、1:多の関係である。すなわち、一つの設計箇所について変更した場合であっても、性能が上がる箇所と性能が下がる箇所がそれぞれ存在し、すなわち、一つの変更に対して複数の結果が対応する。また実際には、設計変更は複数の箇所で行い、それぞれの設計変更に対応した性能変化が発生する。 Conventionally, Japanese Patent Application Laid-Open No. 07-110771 is available as a technique in such a field. The relationship between design changes and performance changes is not 1: 1 but 1: many. That is, even when one design part is changed, there are a part where the performance is improved and a part where the performance is lowered, that is, a plurality of results correspond to one change. In reality, design changes are made at multiple locations, and performance changes corresponding to each design change occur.

特開平07−110771号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 07-110771

しかしながら、前述した従来の背反モデルでは、因果関係を見るだけでは全体の性能変化をまとめることはできない。そのため、設計変更に伴う背反項目を特定することが困難であった。したがって、製品の性能目標を阻害する背反が複数存在する場合に、効率的に背反を解消するために因果モデルから数理最適化技術を用いて、解消すべき背反箇所の優先順位付けを実行したいという要望がある。
本発明は、解消すべき背反箇所の優先順位を付ける優先順位付け方法を提供するものである。
However, in the conventional contradictory model described above, it is not possible to summarize the overall performance change only by looking at the causal relationship. Therefore, it was difficult to identify the contradictory items due to the design change. Therefore, when there are multiple conflicts that hinder the performance target of the product, we want to prioritize the conflicts to be resolved by using mathematical optimization technology from the causal model in order to efficiently resolve the conflicts. There is a request.
The present invention provides a prioritization method for prioritizing conflicting points to be resolved.

本発明にかかる優先順位付け方法は、設計変更箇所と、設計変更により変化する性能と、をあらかじめ対応付けた因果モデルを格納する因果モデルDBを備え、設計変更により生じる性能の向上とその背反性能とを特定し、解消すべき背反の優先順位を決定する優先順位付け方法であって、前記因果モデルDBに格納された前記因果モデルは、単位あたりの設計変更により生じる各性能の変化量の総数を、それぞれの性能変化の数値として配分した配分モデルをさらに備え、前記配分モデルにおいて配分された状態変化の数値に基づき、設計変更によって向上する性能と低下する性能の組み合わせを特定するとともに、背反箇所の優先順位付けを行う。
これにより、設計変更により生じる性能変更を数値化し、設計変更箇所が多岐にわたっても優先して解消すべき背反部分が容易に特定できる。
The prioritization method according to the present invention includes a causal model DB that stores a causal model in which a design change portion and a performance that changes due to the design change are associated in advance, and improves the performance caused by the design change and its contradictory performance. This is a prioritization method for determining the priority of conflicts to be resolved, and the causal model stored in the causal model DB is the total number of changes in each performance caused by design changes per unit. Is further provided with an allocation model that is allocated as the numerical value of each performance change, and based on the numerical value of the state change allocated in the allocation model, the combination of the performance that is improved and the performance that is decreased by the design change is specified, and the contradictory points. Prioritize.
As a result, the performance change caused by the design change can be quantified, and the contradictory part to be resolved with priority even if the design change part is diverse can be easily identified.

これにより、背反箇所の優先順位を付ける優先順位付け方法を提供することができる。 Thereby, it is possible to provide a prioritization method for prioritizing the contradictory points.

優先順位付け装置の構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of the prioritization apparatus. 入力される設計情報として用いられるQFD表の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the QFD table used as the input design information. 因果モデルの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a causal model. 設計変数Rと要求性能A、Gにかかる配分モデルの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the allocation model which concerns on design variable R and required performance A, G. 背反箇所を特定した配分モデルの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the distribution model which specified the contradictory part. 背反の大きさを要求性能の余裕量と未達量により算出する一例を示す図である。It is a figure which shows an example which calculates the size of a contradictory by the margin amount of required performance and the unachieved amount. 背反の大きさを未達量の2乗により算出する一例を示す図である。It is a figure which shows an example which calculates the size of a contradiction by the square of the unachieved amount. 優先順位付けの動作フローを示す図である。It is a figure which shows the operation flow of prioritization.

以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。図1に示すように、優先順位付け装置1は、設計情報入力部11と、因果モデルデータベース12(以下、因果モデルDB)と、因果モデル抽出部13と、背反箇所特定部14と、優先順位設定部15と、表示部16と、を備える。なお例えば、設計情報入力部11はコンピュータの入力装置、因果モデルDB12、因果モデル抽出部13、背反箇所特定部14、優先順位設定部15は、コンピュータの記憶装置及び演算装置、表示部16はコンピュータのディスプレイ等によって実装が可能である。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. As shown in FIG. 1, the prioritization device 1 includes a design information input unit 11, a causal model database 12 (hereinafter, causal model DB), a causal model extraction unit 13, a contradictory location identification unit 14, and a priority order. A setting unit 15 and a display unit 16 are provided. For example, the design information input unit 11 is a computer input device, the causal model DB 12, the causal model extraction unit 13, the contradictory location identification unit 14, the priority setting unit 15 is a computer storage device and an arithmetic unit, and the display unit 16 is a computer. It can be implemented by the display of.

設計情報入力部11は、設計情報の入力を行う。例えば、設計情報入力部11に入力される設計情報には、図2に示すような品質機能展開表(QFD表)が用いられる。このQFD表には、複数の要求性能と、各要求性能の目標値、現状の値、重要度、及び、設計変数を変更することにより変更される要求性能の値、設計変数変域、設計変数最適解の情報が記載されている。図2に示すQFD表では、要求性能がA〜Lまで存在するとともに設計変数がA〜Xまで存在する状態であり、設計変数の「R」を1単位上げることにより、要求性能の「G」が3向上するが、要求性能の「A」は−1であり、1悪化することが記載されている。なお、以下ではこれらの性能の変化を影響度と呼ぶ。なお図2において、QFD表の一部は表示を省略している。 The design information input unit 11 inputs design information. For example, a quality function development table (QFD table) as shown in FIG. 2 is used for the design information input to the design information input unit 11. In this QFD table, there are multiple required performances, the target value of each required performance, the current value, the importance, and the required performance value changed by changing the design variable, the design variable domain, and the design variable. Information on the optimal solution is described. In the QFD table shown in FIG. 2, the required performance exists from A to L and the design variable exists from A to X. By increasing the design variable “R” by one unit, the required performance “G” Is improved by 3, but the required performance "A" is -1, and it is described that it is deteriorated by 1. In the following, these changes in performance will be referred to as the degree of influence. In FIG. 2, a part of the QFD table is omitted from the display.

図3に示すように、因果モデルDB12には、設計情報と要求性能、その中間層に当たる物理変数、ならびに設計変数が要求性能に与える影響度が格納された因果モデルが記憶されている。すなわち因果モデルは、設計変更箇所と、設計変更により変化する性能と、があらかじめ対応付けされたものである。 As shown in FIG. 3, the causal model DB 12 stores the design information, the required performance, the physical variables corresponding to the intermediate layer thereof, and the causal model in which the degree of influence of the design variables on the required performance is stored. That is, in the causal model, the design change location and the performance that changes due to the design change are associated in advance.

例えば、図3に示した因果モデルDB12に格納される因果モデルは、要求性能として「加速度」と「低速時航続距離」、設計変数として「バッテリー容量」、物理変数として「重量」「吃水」「水中抵抗」「単位距離あたり消費エネルギー」「エネルギー量」、及びこれらを繋ぐパスにより構成された1例であり、要求性能や設計変数を繋いでいるパスには、要求性能影響度が配分されている。因果モデルDB12内には、この配分された要求性能影響度の情報も同時に格納されている。なお図3において、設計変数と同枠内に記載されている矢印は設計変数を増減させた場合の増減方向を示しており、左側の矢印が設計変数を増加させた場合、右側の矢印が設計変数を減少させた場合を示している。 For example, the causal model stored in the causal model DB 12 shown in FIG. 3 has "acceleration" and "cruising distance at low speed" as required performance, "battery capacity" as design variables, and "weight", "draft" and "water" as physical variables. This is an example composed of "underwater resistance", "energy consumption per unit distance", "energy amount", and a path connecting these, and the required performance influence is distributed to the path connecting the required performance and design variables. There is. In the causal model DB 12, information on the distributed required performance influence is also stored at the same time. In FIG. 3, the arrows in the same frame as the design variables indicate the increasing / decreasing direction when the design variables are increased / decreased, and the arrows on the left side indicate the design when the design variables are increased. It shows the case where the variable is reduced.

因果モデル抽出部13は、因果モデルDB12に格納されている因果モデルから、選択した設計変数及び要求性能にかかる因果モデルを選択する。また、因果モデル抽出部13では、選択された因果モデルから、物理変数を含む配分モデルを抽出し、配分モデルにおいて、パスに分岐があれば影響度の配分を行う。言い換えると、因果モデル抽出部13は、単位あたりの設計変更により生じる各性能の変化量の総数を、それぞれの性能変化の数値として配分した配分モデルを抽出する。 The causal model extraction unit 13 selects a causal model related to the selected design variable and the required performance from the causal model stored in the causal model DB 12. In addition, the causal model extraction unit 13 extracts a distribution model including physical variables from the selected causal model, and distributes the degree of influence if there is a branch in the path in the distribution model. In other words, the causal model extraction unit 13 extracts an allocation model in which the total number of changes in each performance caused by the design change per unit is distributed as a numerical value of each performance change.

例えば、設計変数の「R」、要求性能として「A」と「G」に着目した場合の配分モデルは、図4に示した状態となる。なお、図4では、図2に示したQFD表の内容が反映されており、バッテリー容量が1単位上がると、要求性能「A」が1下がり、要求性能「G」が3上がることが示されている。また、図4に示した配分モデルには、パスに分岐があり、「Rp1」〜「Rp4」には影響度が分配されている。例えば図4では、要求性能「G」の影響度が「3」であるものについて、「Rp1」に「−2」、「Rp4」に「5」が分配されることが示されている。なお、図3に示した因果モデルDBと同様に、変数の左側に記載されている矢印は、設計変数を増加させたときの増減方向を示しており、例えば設計変数「R」を増加させた場合に「Rp1」〜「Rp3」は減少し、「Rp4」は増加することを示している。 For example, the distribution model when focusing on the design variable “R” and the required performances “A” and “G” is in the state shown in FIG. In addition, in FIG. 4, the contents of the QFD table shown in FIG. 2 are reflected, and it is shown that when the battery capacity increases by 1 unit, the required performance “A” decreases by 1 and the required performance “G” increases by 3. ing. Further, in the distribution model shown in FIG. 4, there is a branch in the path, and the degree of influence is distributed to "Rp1" to "Rp4". For example, in FIG. 4, it is shown that “-2” is distributed to “Rp1” and “5” is distributed to “Rp4” for the one having the influence degree of the required performance “G” of “3”. Similar to the causal model DB shown in FIG. 3, the arrow on the left side of the variable indicates the increasing / decreasing direction when the design variable is increased. For example, the design variable “R” is increased. In some cases, "Rp1" to "Rp3" decrease and "Rp4" increases.

背反箇所特定部14は、配分モデルにおいて配分された状態変化の数値に基づき、設計変更によって向上する性能と、これに伴い低下する性能(背反性能)の組み合わせを特定する。すなわち背反箇所特定部14は、図5に示した配分モデルにおいて、図5に示した配分モデルの変数左側の矢印が示す方向が異なる3箇所、すなわち、「Rp1」と「Rp4」、「Rp2」と「Rp4」、及び「Rp3」と「Rp4」の3つが、背反箇所であると特定する。すなわち、図5上において点線矢印が示している箇所が、互いに矢印の向きが異なっており、背反箇所である。 The contradiction location specifying unit 14 specifies a combination of the performance improved by the design change and the performance (contrarian performance) decreased with the design change based on the numerical value of the state change distributed in the distribution model. That is, in the distribution model shown in FIG. 5, the contradiction location identification unit 14 has three locations in which the directions indicated by the arrows on the left side of the variables of the distribution model shown in FIG. And "Rp4", and "Rp3" and "Rp4" are identified as contradictory points. That is, the points indicated by the dotted arrows on FIG. 5 are opposite points because the directions of the arrows are different from each other.

優先順位設定部15は、背反箇所特定部14で特定された背反箇所について、それぞれの背反の大きさを計算する。これにより優先順位設定部15は、背反箇所の優先順位付けを行う。優先順位設定部15による計算方法には、例えば各要求性能の余裕量と未達量を使う方法と、未達量の2乗を使う方法のいずれかを用いることができる。 The priority order setting unit 15 calculates the size of each contradiction with respect to the contradiction portion specified by the contradiction location specifying unit 14. As a result, the priority setting unit 15 prioritizes the contradictory points. As the calculation method by the priority setting unit 15, for example, either a method of using the margin amount and the unachieved amount of each required performance or a method of using the square of the unachieved amount can be used.

ここで優先順位設定部15により、各要求性能の余裕量と未達量に基づいて優先順位をつける方法について説明する。ここで図6に示すように、要求性能「A」には余裕量が1であり、要求性能「G」は未達量が2であるものとする。優先順位設定部15は、背反箇所特定部14により特定された背反箇所において、絶対値の差分が最も大きい箇所が解消すべき背反箇所であると決定する。 Here, a method of prioritizing based on the margin amount and the unachieved amount of each required performance will be described by the priority setting unit 15. Here, as shown in FIG. 6, it is assumed that the required performance "A" has a margin amount of 1 and the required performance "G" has an unachieved amount of 2. The priority order setting unit 15 determines that, among the contradiction points specified by the contradiction part identification unit 14, the part having the largest difference in absolute value is the contradiction part to be eliminated.

ここで例えば、「Rp2」の影響度は要求性能A側からの−1と、要求性能G側からの+4との合計で3であり、「Rp4」の影響度は−10なので、「Rp2」と「Rp4」の絶対値の差は13である。同様に、「Rp1」と「Rp4」の絶対値の差は14であり、「Rp3」と「Rp4」の絶対値の差は13である。この場合、優先順位設定部15では、最も絶対値の差が大きい「Rp1」と「Rp4」が、背反を解消すべき箇所であると決定する。 Here, for example, the degree of influence of "Rp2" is 3 in total of -1 from the required performance A side and +4 from the required performance G side, and the degree of influence of "Rp4" is -10, so "Rp2". The difference between the absolute value of "Rp4" and "Rp4" is 13. Similarly, the difference between the absolute values of "Rp1" and "Rp4" is 14, and the difference between the absolute values of "Rp3" and "Rp4" is 13. In this case, the priority setting unit 15 determines that "Rp1" and "Rp4", which have the largest difference in absolute values, are the points where the conflict should be resolved.

また、優先順位設定部15により優先順位の設定する別の方法として、未達量の2乗を影響度に乗じて計算する方法を説明する。図7に示すように、要求性能「A」には余裕量が1であるため未達量は0であり、要求性能「G」は未達量が2であるものとする。優先順位設定部15は、背反箇所特定部14により特定された背反箇所において、計算値の最も大きい箇所が解消すべき背反箇所であると決定する。 Further, as another method of setting the priority by the priority setting unit 15, a method of calculating the square of the undelivered amount by multiplying the degree of influence will be described. As shown in FIG. 7, it is assumed that the required performance "A" has a margin amount of 1, so the unachieved amount is 0, and the required performance "G" has an unachieved amount of 2. The priority order setting unit 15 determines that, among the contradiction points specified by the contradiction part identification unit 14, the part having the largest calculated value is the contradiction part to be eliminated.

ここで例えば、「Rp1」の値は影響度の−2と、未達量の2乗である(−2)の2乗である4とを乗じた−8であり、「Rp4」は影響度の5と、未達量の2乗である(−2)の2乗の4とを乗じた20である。したがって、「Rp1」と「Rp4」の背反の大きさは28となる。同様に、「Rp2」と「Rp4」の背反の大きさは28、「Rp3」と「Rp4」の背反の大きさは28である。ここで優先順位設定部15は、算出した背反の大きさが大きい箇所が、解消すべき背反箇所であると決定することができるが、この例に示したように算出した背反の大きさが全て同値となった場合には、未達量0のパスがある背反は解消する必要がないものとして決定する。すなわち、要求性能A側からの影響度について「Rp2」及び「Rp3」に係る箇所で未達量0のパスがあるため、「Rp2」と「Rp4」、及び「Rp3」と「Rp4」の組み合わせを除外し、優先順位設定部15は、「Rp1」と「Rp4」が、背反を解消すべき箇所であると決定する。 Here, for example, the value of "Rp1" is -8, which is the product of -2 of the degree of influence and 4 which is the square of (-2), which is the square of the unachieved amount, and "Rp4" is the degree of influence. 5 and 4 of the square of (-2), which is the square of the undelivered amount, is multiplied by 20. Therefore, the size of the contradictory of "Rp1" and "Rp4" is 28. Similarly, the size of the contradiction between "Rp2" and "Rp4" is 28, and the size of the contradiction between "Rp3" and "Rp4" is 28. Here, the priority setting unit 15 can determine that the portion having a large calculated contradiction is a contradiction to be eliminated, but the calculated contradiction size is all as shown in this example. If the values are the same, it is determined that there is no need to resolve the conflict with a pass with an undelivered amount of 0. That is, since there is a path with an unachieved amount of 0 at the points related to "Rp2" and "Rp3" regarding the degree of influence from the required performance A side, the combination of "Rp2" and "Rp4" and "Rp3" and "Rp4" Is excluded, and the priority setting unit 15 determines that "Rp1" and "Rp4" are the places where the conflict should be resolved.

表示部16は、背反箇所特定部14により特定された背反箇所と、優先順位設定部15により決定された背反箇所の優先順位を表示することが可能である。 The display unit 16 can display the contradictions specified by the contradiction location specifying unit 14 and the priority of the contradictions determined by the priority setting unit 15.

次に図8を参照して、優先順位付け装置1を用いて優先順位付けを行う手順について説明する。 Next, with reference to FIG. 8, a procedure for performing prioritization using the prioritization device 1 will be described.

設計情報入力部11により、設計情報の入力を行う(ステップS1)。ここで入力される設計情報は、例えば図1に示されるようなQFD表の情報である。優先順位付け装置1では、設計情報入力部11により入力されたQFD表などの設計情報から、対象範囲の特定と、そこに含まれる設計変数と要求性能の関係を読み込む。 The design information input unit 11 inputs the design information (step S1). The design information input here is, for example, QFD table information as shown in FIG. The prioritizing device 1 reads the identification of the target range and the relationship between the design variables included therein and the required performance from the design information such as the QFD table input by the design information input unit 11.

因果モデル抽出部13は、設計情報入力部11により入力された設計情報に関連する因果モデルを、因果モデルDB12から抽出する(ステップS2)。これにより、優先順位付け装置1では、図3に示すような物理変数を含む因果モデルが作成され、パスに分岐があれば影響度の配分もされた状態になる。 The causal model extraction unit 13 extracts a causal model related to the design information input by the design information input unit 11 from the causal model DB 12 (step S2). As a result, in the prioritization device 1, a causal model including physical variables as shown in FIG. 3 is created, and if there is a branch in the path, the degree of influence is also distributed.

背反箇所特定部14は、因果モデルにおける背反箇所を特定する(ステップS3)。すなわち、背反箇所特定部14は、性能向上を阻害する根本原因となる物理変数間の背反箇所を特定する。これにより背反箇所特定部14は、図4における「Rp1」と「Rp4」、「Rp2」と「Rp4」、及び「Rp3」と「Rp4」が、それぞれ背反箇所であると特定する。 The contradiction location specifying unit 14 identifies the contradiction portion in the causal model (step S3). That is, the contradiction location specifying unit 14 identifies contradiction locations between physical variables that are the root cause of impeding performance improvement. As a result, the contradiction location specifying portion 14 identifies that "Rp1" and "Rp4", "Rp2" and "Rp4", and "Rp3" and "Rp4" in FIG. 4 are contradiction locations, respectively.

優先順位設定部15は、背反箇所特定部14により特定された背反箇所について、背反の大きさを算出し、優先順位付けを行う(ステップS4)。なお、優先順位設定部15による優先純付けは、前述した各要求性能の余裕量と未達量を使う方法と、未達量の2乗を使う方法のいずれかを用いることができるが、これらの方法に限られず、他の計算方法を用いてもよい。これにより、優先順位設定部15は、図5における「Rp1」と「Rp4」の間の背反が優先して解消されるべきものであると決定することができる。 The priority order setting unit 15 calculates the size of the contradiction and prioritizes the contradiction portion specified by the contradiction location specifying unit 14 (step S4). For the priority netting by the priority setting unit 15, either the method of using the margin amount and the unachieved amount of each required performance and the method of using the square of the unachieved amount can be used. The method is not limited to the above method, and other calculation methods may be used. As a result, the priority setting unit 15 can determine that the conflict between "Rp1" and "Rp4" in FIG. 5 should be resolved with priority.

表示部16は、背反箇所特定部14により特定された背反箇所について、優先順位設定部15で決定した優先して解消すべき背反箇所を表示する(ステップS5)。 The display unit 16 displays the contradiction portion determined by the priority order setting unit 15 to be preferentially resolved with respect to the contradiction portion specified by the contradiction location specifying unit 14 (step S5).

優先順位が高い背反箇所について背反を解消した後に(ステップS6)、優先順位付け装置1は、背反が解消後の因果モデル情報を作成する(ステップS7)。そして、優先順位付け装置1は、因果モデルDB12に因果モデル情報を格納し、情報の蓄積を行う(ステップS8)。 After resolving the contradictions with respect to the contradictions having a high priority (step S6), the prioritizing device 1 creates causal model information after the contradictions are resolved (step S7). Then, the prioritization device 1 stores the causal model information in the causal model DB 12 and accumulates the information (step S8).

その後ステップS2に戻り、優先順位付け装置1では、情報蓄積後の因果モデルDB12を用いて、同様の処理を繰り返し実行することで、背反箇所の優先度を再計算することが可能である。 After that, the process returns to step S2, and the prioritization device 1 can recalculate the priority of the contradictory points by repeatedly executing the same process using the causal model DB 12 after the information has been accumulated.

これにより、背反箇所について容易に順位付けが実行できる。すなわち、設計変更により生じる性能の変化を数値化しておき、当該数値を配分する配分モデルを有しておくことで、設計変更により生じるそれぞれ性能変化を数値化できる。そのため、設計変更箇所が多岐にわたっても、数値を用いて、背反部分がどの箇所であるかを容易に特定することができる。 As a result, ranking can be easily performed for the contradictory points. That is, by quantifying the change in performance caused by the design change and having a distribution model for allocating the numerical value, it is possible to quantify each performance change caused by the design change. Therefore, even if there are a wide variety of design changes, it is possible to easily identify which part is the contradictory part by using numerical values.

本発明は、任意の処理を、CPU(Central Processing Unit)にコンピュータプログラムを実行させることにより実現することも可能である。 また、上述したプログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体(non−transitory computer readable medium)を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体(tangible storage medium)を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体(例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ)、光磁気記録媒体(例えば光磁気ディスク)、CD−ROM(Read Only Memory)CD−R、CD−R/W、半導体メモリ(例えば、マスクROM、PROM(Programmable ROM)、EPROM(Erasable PROM)、フラッシュROM、RAM(Random Access Memory))を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体(transitory computer readable medium)によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。 The present invention can also be realized by causing a CPU (Central Processing Unit) to execute a computer program. In addition, the programs described above can be stored and supplied to a computer using various types of non-transitory computer readable media. Non-transient computer-readable media include various types of tangible storage media. Examples of non-temporary computer-readable media include magnetic recording media (eg, flexible disks, magnetic tapes, hard disk drives), magneto-optical recording media (eg, magneto-optical disks), CD-ROMs (Read Only Memory) CD-Rs, CDs. -R / W, including semiconductor memory (for example, mask ROM, PROM (Programmable ROM), EPROM (Erasable PROM), flash ROM, RAM (Random Access Memory)). The program may also be supplied to the computer by various types of temporary computer readable media. Examples of temporary computer-readable media include electrical, optical, and electromagnetic waves. The temporary computer-readable medium can supply the program to the computer via a wired communication path such as an electric wire and an optical fiber, or a wireless communication path.

なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。 The present invention is not limited to the above embodiment, and can be appropriately modified without departing from the spirit.

1 優先順位付け装置
11 設計情報入力部
12 因果モデルデータベース(因果モデルDB)
13 因果モデル抽出部
14 背反箇所特定部
15 優先順位設定部
16 表示部
1 Prioritization device 11 Design information input unit 12 Causal model database (causal model DB)
13 Causal model extraction unit 14 Conflict location identification unit 15 Priority setting unit 16 Display unit

Claims (1)

設計変更箇所と、設計変更により変化する性能と、をあらかじめ対応付けた因果モデルを格納する因果モデルDBを備え、設計変更により生じる性能の向上とその背反性能とを特定し、解消すべき背反の優先順位を決定する優先順位付け方法であって、
前記因果モデルDBに格納された前記因果モデルは、単位あたりの設計変更により生じる各性能の変化量の総数を、それぞれの性能変化の数値として配分した配分モデルをさらに備え、
前記配分モデルにおいて配分された状態変化の数値に基づき、設計変更によって向上する性能と低下する性能の組み合わせを特定するとともに、背反箇所の優先順位付けを行う、
優先順位付け方法。
It is equipped with a causal model DB that stores a causal model in which the design change location and the performance that changes due to the design change are associated in advance. A prioritization method that determines priorities,
The causal model stored in the causal model DB further includes an allocation model in which the total number of changes in each performance caused by a design change per unit is distributed as a numerical value of each performance change.
Based on the numerical value of the state change allocated in the allocation model, the combination of the performance improved and the performance decreased due to the design change is specified, and the contradictory points are prioritized.
Prioritization method.
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JP4865610B2 (en) * 2007-03-15 2012-02-01 三菱重工業株式会社 Design support device
JP4705141B2 (en) * 2008-10-09 2011-06-22 株式会社アイティアイディコンサルティング Product development process support system and product development process support method

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