JP7609609B2 - ソフトウェアコンポーネント内の仮想オブジェクトのキーインジケータを統合する方法 - Google Patents

Description

本発明は、コンピュータ支援工学（ＣＡＥ）の分野、より正確には、コンピュータ支援設計（ＣＡＤ）の分野に関する。これは、複数のオブジェクト部分、特に複雑なオブジェクトによって構成される仮想オブジェクトのキーインジケータ（Ｋｅｙ ｉｎｄｉｃａｔｏｒ）を統合するコンピュータ実装の方法に関する。

キーインジケータ（ＫＩ）は、戦略的な決定を行うことを可能にするメジャー特性である。キーインジケータにはいくつかの種類があり、その中には、
－キーサステナブル（ｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅ）インジケータ（ＫＳＩ）、たとえばカーボンフットプリント（ｆｏｏｔｐｒｉｎｔ）、希少資源への影響。
－キークウォリティインジケータ（ＫＱＩ）、たとえば、対象部品の製造中の欠陥率。
－キーパフォーマンスインジケータ（ＫＰＩ）、たとえば、オブジェクトの重量（以下、質量とも呼ばれる）、その慣性マトリックス、その重心（これらのパラメータは一般に「重量とバランス」と呼ばれる）、およびオブジェクト：範囲、破壊距離、空気浸透係数、離陸または着陸のためのトラックの最小長など、がある。

数十年以内に、複雑なオブジェクトを構成する部品の数がデジタルモデルで数千の部品から数百万の部品に大幅に拡大し、それによってキーインジケータの統合が非常に複雑になった。

オブジェクトは、エンジニアリング材料表（オブジェクトの設計方法を反映）、製造材料表（オブジェクトの製造に必要な部品に焦点を当てている）、使用中のオブジェクトのプロセス表、およびオブジェクトの寿命の終わりの材料表で構成されるグローバル構造の使用によって記述できる。製造材料表は、サブアセンブリの観点からオブジェクトを記述する。これは、たとえば、テーブルの形で図面に表示される構造のパーツの項目別リストで構成される。したがって、材料表は、ルートエンティティ（ｒｏｏｔ ｅｎｔｉｔｙ）と、親ノードを持つ子（リーフ）のサブツリーとを持つ階層ツリー構造で表すことができる。オブジェクトのキーインジケータを統合することは、リーフ（ｌｅａｖｅｓ）からツリー（ｔｒｅｅ）のルート（ｒｏｏｔ）まで、このグローバルな材料表の調査である。メトリック（ｍｅｔｒｉｃｓ）のボトムアップ（ｂｏｔｔｏｍ－ｕｐ）計算は、ロールアップ（ｒｏｌｌｕｐ）操作（または単に「ロールアップ」と呼ばれる）によって行われる。ロールアップ関数は、メトリックの値がボトムアップで計算される方法として定義される。ツリーの各レベルでは、意思決定と統合の複雑なプロセスが適用される。

いくつかのキーインジケータは、比較的簡単に統合できる。たとえば、仮想オブジェクトの質量の統合は、オブジェクトのすべての部分の質量を追加することで構成される。したがって、ロールアップは主に値の追加で構成されるが、ＣＰＵをそれほど消費しない。ただし、製造およびエンジニアリングプロセス中に、さまざまな下請け業者が暗示されるという問題がある。これは、キーインジケータを統合するために必要なデータ（テキストドキュメント、スプレッドシート、ＥＲＰソフトウェア、またはＣＡＤソフトウェア）が、ＣＰＵを消費しないものであっても、いくつかのシステムに保存され、最新のものでない可能性があることを意味する。これらの各システムは、各システムが他のシステムから遮断されている限り、「サイロ」と見なされる場合がある。サイロでの運用は、キーインジケータの効率的な統合に影響を与える。

その他のキーインジケータは、オブジェクトの慣性マトリックスに関連する。慣性マトリックスを統合するには、最初に慣性モーメントとリーフの慣性の積とを計算する必要がある。慣性行列は、オブジェクトがインスタンス化される３軸システムに関連して、これらの値を含む３ｘ３行列になる。次に、慣性行列が対角化される。対角化された固有値はオブジェクトの主慣性モーメントであり、３つの固有ベクトルは主慣性軸である。行列の対角化はＣＰＵを消費することに気付くことができる。さらに、オブジェクトの一部（材料表の最下位の子に対応）について、慣性マトリックスが計算されると、子の慣性モーメントに基づいて、および子オブジェクトの慣性軸に基づいて、オブジェクトの親部分の慣性マトリックスが計算される。したがって、材料表で慣性行列を子から親にロールアップするときに、非常に複雑な行列計算が実行される。その場合、ロールアップは、ホイヘンス－シュタイナー（Ｈｕｙｇｅｎｓ－Ｓｔｅｉｎｅｒ）定理としても知られる平行軸の定理を実装することによって実行される。その場合、ロールアップ関数はホイヘンス－シュタイナーの定理によって決定される。

そのため、キーインジケータを数百万の部品と統合することが数時間続き、このことは受け入れられない。特に、クルーズ船の重量とバランスの正確な測定値は、他のキーインジケータと比較して非常に複雑な操作であり、船の設計中に実際には高度な不確実性を伴って推定される。実際、製造業者は、設計段階中、または製造段階中でさえ、船の正確な質量を決定することができない。一度建造された船は水中に進水され、質量が押しのけられた水量から導き出される。浮力を修正する必要がある場合は、追加の機器で船の重量を測定する。クルーズ船の重量とバランスは、クルーズ船が波を通過する方法を示すために、非常に重要であることに注意を要する。

自動車分野では、車両の設計プロセス中に多数のキーパフォーマンスインジケータ（ＫＰＩ）が監視される。たとえば、レーシングカーの場合、最大３５０ＫＰＩを監視できる。実際には、プロジェクトのレビュー中に、膨大な量のキーパフォーマンスインジケータが分析され、一部のキーパフォーマンスインジケータは他のインジケータよりも優先される場合がある。ＫＰＩの統合は、完全に統合された意思決定手順である。したがって、戦略的な決定を下す必要があるときは、いつでも実行する必要がある。

自動車分野における別の制約は、車両の可能な構成の数が多いことに関連している。これまで、自動車メーカは、構成の多様性を考慮せずに、１台の車両のみ、すなわち最も重い商用車の１つのキーパフォーマンスインジケータを統合している。したがって、統合は単一のグラフに対して実行される。さらに、限られた数の車両であっても、統合は数時間続くため、統合されたデータは最新ではない。車両はますます多くの部品で構成されているため、構成の違いに関係なく、ＫＰＩの統合にはますます時間がかかる。

質量などのキーパフォーマンスインジケータは、宇宙工学、特に衛星でも重要である。ランチャー（ｌａｕｎｃｈｅｒ）のオペレータ／メーカと衛星のオペレータ／メーカとの間の合意には、通常、衛星の質量に関連する特定の規定があり、衛星が事前定義された質量を超えないようになっている。実際、打ち上げ段階では、ペイロードの各キログラムが推進剤の観点から重要である。実際には、ランチャーのオペレータ／メーカは、衛星の１ｋｇのエラーに対して数千ユーロのペナルティを適用する場合がある。したがって、質量インジケータは厳密に監視する必要がある。衛星のオペレータ／製造業者にとって、たとえば誤差の範囲を通じて、ロールアップ中に計算された許容誤差を定量化できることも興味深いことである。

したがって、スケーラブル（ｓｃａｌａｂｌｅ）で、さまざまなサプライヤからのさまざまなデータソースを管理し、オブジェクトの構成の多様性を考慮した、仮想オブジェクトのキーインジケータを統合する方法を提供する必要がある。

本発明の目的は、仮想オブジェクトの少なくとも１つのキーインジケータを統合するためのコンピュータ実施方法であり、この方法は、仮想オブジェクトの事前定義された構成について、以下の、
ａ）仮想オブジェクトの少なくとも１つのキーインジケータの説明を受け取ること、
ｂ）仮想オブジェクトの属性のセットを受け取ること、
ｃ）前記仮想オブジェクトの索引付けのためのデータモデルを受け取ること、
ｄ）仮想オブジェクトの属性をインデックス作成用のデータモデルに変換するための一連のルールを受け取ること、
ｅ）一連のルールを適用して、前記属性をインデックス作成用のデータモデルに変換すること、
ｆ）インデックス内で、インデックス作成用のデータモデルを有向非巡回グラフに変換すること、
ｇ）有向非巡回グラフの拡張に基づいて、前記インデックスとは異なるソフトウェアコンポーネントに、前記キーインジケータを統合すること、
を含む。

好ましい実施形態では、データモデルにおいて、仮想オブジェクトは、
－少なくとも１つの集約特徴であって、材料表に従った仮想オブジェクトの構成を表す、該集約特徴、および／または、
－少なくとも１つのファセット特徴であって、仮想オブジェクトの分類を表す、該ファセット機能、
によって特徴付けられる。

好ましい実施形態では、集約特徴およびファセット特徴は、インデックスで参照される。

好ましい実施形態では、集約特徴および／またはファセット特徴は、インデックスにおいて漸進的に更新される。

好ましい実施形態では、ステップｇ）は、インデックス内の拡張された有向非巡回グラフにロールアップを適用することを含む。

好ましい実施形態では、ステップａ）は、拡張された有向非巡回グラフ上のロールアップ中にキーインジケータのロールアップ機能を受け取ることを含み、前記ロールアップ機能は、キーインジケータが仮想オブジェクトの材料表にボトムアップ統合される方法を表す。

好ましい実施形態では、ステップｇ）は、各集約特徴の許容値を受け取り、前記許容値のユークリッド距離に基づいて統計的許容値を計算することを含む。

好ましい実施形態では、キーインジケータは、仮想オブジェクトのキーパフォーマンスインジケータである。

好ましい実施形態では、キーパフォーマンスインジケータは、オブジェクトの重量およびバランス、特に仮想オブジェクトの重量および／または仮想オブジェクトの重心および／または仮想オブジェクトの慣性マトリックスを含む。

好ましい実施形態では、有向非巡回グラフは、クライアントサーバ通信プロトコルを介してインデックスからソフトウェアコンポーネントに転送される。

好ましい実施形態では、クライアントサーバ通信プロトコルは、ハイパーテキスト転送プロトコルである。

好ましい実施形態では、仮想オブジェクトは、車両、特に船である。

本発明はまた、コンピュータシステムに前述の方法を実行させるためのコンピュータ実行可能命令を含む、不揮発性のコンピュータ可読データ記憶媒体に格納されたコンピュータプログラム製品に関する。

本発明はまた、コンピュータシステムに前述の方法を実行させるためのコンピュータ実行可能命令を含む、非一時的なコンピュータ可読データ記憶媒体に関する。

本発明はまた、仮想オブジェクトの少なくとも１つのキーインジケータ、および少なくとも１つのインデックスを統合するユーザ要求を処理するように構成された、少なくとも１つのクライアントデバイスを含む、前述の方法を実施するように構成されたコンピュータシステムに関し、前記インデックスは、少なくとも、インデックス付けのためのデータモデルを有向非巡回グラフに変換するステップと、有向非巡回グラフの拡張に基づいて前記キーインジケータを統合するための、前記インデックスとは異なるソフトウェアコンポーネントとを実施するように構成される。

本発明の追加の特徴および利点は、以下を示す添付の図面と併せて取られる後続の説明から明らかになるであろう。
本発明による方法におけるインデックスのビルトフェーズ（ｂｕｉｌｄ ｐｈａｓｅ）を示す図である。 本発明による方法で使用されるデータモデルを示す図である。 データモデルのエンティティに添付されたキーインジケータ情報の例を示す図である。 エンジニアリング情報のデータモデルへの変換を推進する一連のルールの例、また、多様性情報のデータモデルへの変換も含む図である。 製造情報のデータモデルへの変換を推進する一連のルールの例、また、多様性情報のデータモデルへの変換も含む図である ３つのオブジェクトを含む材料表の例を示す図である。 本発明のデータモデルによる、図６に示されているオブジェクトの索引付けを示す図である。 本発明によるコンピュータ環境を示す図である。 船の重量とバランスのロールアップ結果の表示例を示す図である。 本発明の例示的な実施形態による方法を実行するのに適したコンピュータを示す図である。

本発明は、「ビルド（ｂｕｉｌｄ）」および「実行」と呼ばれる２つの主要なステップに依存している。図１は、ビルドのメインステップを示し、４つのコンピューティングシステムＣＳＹが表されている。もちろん、コンピューティングシステムＣＳＹの数は制限されない。各コンピューティングシステムＣＳＹは、
－ 仮想オブジェクトの３Ｄモデリングデータを提供するＣＡＤ（コンピュータ支援設計）システムを含むＰＬＭ（製品ライフサイクル管理）システムＣＳＹ１、およびその多様化辞書；
－ サプライチェーンデータを提供するＥＲＰ（エンタープライズリソースプランニング）システムＣＳＹ２；
－ ＥＩＳ（エンタープライズ情報システム）ＳＹ３；
－ インターネットなどのネットワークに接続されて、データを収集し、それらを別のエンティティに直接または直接送信しないための、複数のセンサＣＳＹ４、
である。

コンピューティングシステム（ＣＳＹ１、ＣＳＹ２、ＣＳＹ３、ＣＳＹ４）は、検索エンジンのインデックスＩＮＤに接続される。インデックスＩＮＤは、接続手段（ケーブル、光ファイバー、またはワイヤレス通信プロトコルの１つを使用したワイヤレス）を介して、コンピューティングシステムＣＳＹに接続されている、マシンまたはマシンのセットに格納される。「インデックス」によって、当業者はまた、「キャッシュ」または「データレイク」、すなわち、照会することができるソフトウェアコンポーネント、また生および構造化、半構造化、または非構造化データを含むソフトウェアコンポーネントを参照することができる。

各キーインジケータの説明は、特にスーパーユーザによって、メソッドのステップａ）の上流に提供される。実際、キーインジケータの説明は、通常のユーザによって変更されることは想定していない。キーインジケータの説明は、ロールアップ機能、つまり、展開された有向非巡回グラフ上でのロールアップ中のキーインジケータの動作を含む。ロールアップ機能は、１つの構成について、キーインジケータが仮想構成オブジェクトＯＢＪの材料表にボトムアップで統合される方法を表す。

キーインジケータの説明には、
－ 名前（例：ノイズ、質量、慣性マトリックス）；
－ 大きさ（例：質量、温度、圧力）；
－ 潜在的に、アクセスに関するセキュリティ（スーパーユーザまたは通常のユーザによって編集可能）；
－ 潜在的に、その父と子供たち。実際、キーインジケータには、それ自体がキーインジケータである要素を含む場合がある；
－ 潜在的に、キーインジケータに補完的な情報をもたらす一連の分析；
－ 潜在的に、アイコン、
も含む。

本発明の方法のステップｂ）において、仮想オブジェクトの属性ＡＴＴのセットは、インデックスによって受け取られる。属性ＡＴＴは、コンピューティングシステムＣＳＹのいずれかによってインデックスＩＮＤに提供されるデータである。したがって、属性ＡＴＴは、元のコンピューティングシステムＣＳＹに従って、オブジェクトを特徴付ける。

単一のデータモデルＤＭは、方法のステップｃ）で提供される。データモデルは、インデックスＩＮＤにあるオブジェクトの入力（ｔｙｐｉｎｇ）、およびインデックスＩＮＤ内にあるオブジェクトを構成するリンクの入力を表す。インデックスＩＮＤに送信されるすべての属性ＡＴＴは、図２に示されているデータモデルＤＭに従って変換される。

変換の内容は、
１．コンピュータシステムＣＳＹからのオブジェクトＯＢＪを解釈し、データモデルＤＭに従って入力し、
２．コンピュータシステムＣＳＹから来る可能性のあるオブジェクト間のリンクを作成する。これらのリンクは、コンピュータシステムＣＳＹ間には存在しないことに注意を要する。それらはインデックスＩＮＤにのみ存在する。したがって、インデックスは、最初は構造化されていないデータに基づいて、半構造化データを作成するソフトウェアコンポーネントである。

データモデルＤＭは、元のコンピューティングシステムＣＳＹに関係なく、または属性ＡＴＴの形式に関係なく、オブジェクトの任意の属性がデータモデルに従って変換される範囲で「非依存」として認定されてよい。

データモデルＤＭでは、２つの要素が仮想オブジェクトを特徴づける。材料表に従って仮想オブジェクトＯＢＪの構成を表す少なくとも１つの集約フィーチャＡＧＧ、および／または仮想オブジェクトＯＢＪの分類を表す少なくとも１つのファセットフィーチャＦＡＣである。たとえば、機械部品には、材料ファセット、リサイクルファセット、供給ファセットなどがある。より一般的には、ファセットフィーチャは仮想オブジェクトを指定する。集約フィーチャＡＧＧは、材料表に従ってオブジェクトの構成を定義する。構成の例は、オブジェクトのインスタンス化である。「インスタンス化」によって、当業者は、オブジェクトに取り付けられた参照フレーム内のその位置および向きを参照する。集約フィーチャＡＧＧとファセットフィーチャＦＡＣは、インデックスＩＮＤで参照される。

図３は、データモデル内のエンティティに添付されている主要なインジケータ情報の例を示す。例：
－ キーインジケータＫＩ１は、値、許容誤差、信頼水準の３つのファセットを備えた重量に向けられる；
－ キーインジケータＫＩ２は、値、許容範囲、信頼水準の３つのファセットを備えたカーボンフットプリントに向けられる；
－ キーインジケータＫＩ３は、値、許容誤差、信頼水準の３つのファセットを備えた公称電力に向けられる；
－ キーインジケータＫＩ４は、値、許容誤差、信頼水準の３つのファセットを備えた重心に向けられる。

属性にインデックスが付けられると、許容値がデータモデルＤＭ内にコピーされてよい。好ましい実施形態では、統計的許容誤差は、許容値のユークリッド距離に基づいて計算することができる。父親とｎ人の子供を考慮した場合、

は父親の許容範囲であり、

はｉ番目の子供達の公差である。父親の許容値は、次の式を使用して計算される。

したがって、キーインジケータを統合するとき、ユーザはキーインジケータに関連付けられた許容値も取得するため、ロールアップ中に計算された許容値を、たとえば許容誤差で定量化できる。

本発明の方法のステップｄ）は、インデックス付けのために仮想オブジェクトＯＢＪの属性をデータモデルＤＭに変換するための、ルールＲＵＬのセットを受信することを含み、本発明の方法のステップｅ）は、インデックス付けのために前記属性をデータモデルＤＭに変換するための、前記ルールＲＵＬのセットを適用することを含む。

例えば、図４は、ビルドフェーズ（ｂｕｉｌｄ ｐｈａｓｅ）中に、エンジニアリング情報をデータモデルＤＭに変換するためのルールを示す。「チェックマーク」記号は、属性にインデックスが付けられていることを表す。「クロス」記号は、属性にインデックスが付けられていないことを表す。「矢印」記号は、属性の平坦化を表す。属性はインデックス付き属性にコピーされてから、インデックスから削除される。属性にインデックスを付けるかどうか、または属性を集約するかどうかの決定は、要求されたキーインジケータに基づいてスーパーユーザによって行われる。したがって、ルールはシナリオによって異なる。属性は、それを分類するために、ファセットで集約される場合がある。

例えば、数学的に定義されたオブジェクトの視覚化三角形または幾何学的形状の表現にインデックスを付ける必要はない。ダイバーシティ（構成）を適用できないため、キーインジケータをオブジェクトとしてインデックス付けする必要はない。インデックスでは、キーインジケータは製品の材料表のオブジェクトの属性になる。ダイバーシティディクショナリ（構成とも呼ばれる）のオブジェクトは材料表に参加しないため、インデックスを作成する必要はない。一方、構成を定義するために使用されるオプションには、インデックスが付けられる。ダイバーシティが不可能な場合、平坦化操作が実行される。材料表に何ももたらさない要素は、索引付けされない。

同様に、図５は、ビルドフェーズ中に製造情報をデータモデルに変換するためのルールを示す。

図６は、航空機の３つのオブジェクトパーツ（最初のオブジェクトパーツＯＢＪ１、２番目のオブジェクトパーツＯＢＪ２、および３番目のオブジェクトパーツＯＢＪ３）を含む材料表ＢＯＭを示す。図７に示すように、オブジェクトの属性は、インデックスＩＮＤでインデックス付けのために変換される。

図７では、航空機を表す有向非巡回グラフがインデックスＩＮＤに作成される。それはＰＬＭシステムなどの第１のコンピューティングシステムＣＳＹ１からの、ＥＩＳなどの第２のコンピューティングシステムＣＳＹ２からの、および、ＥＲＰなどの第３のコンピューティングシステムＣＳＹ３からの、情報を集約する。さまざまなサイロ（ｓｉｌｏｓ）からの情報は、インデックスＩＮＤ内で構造化される。

３つのコンピューティングシステム（ＣＳＹ１、ＣＳＹ２、ＣＳＹ３）の属性ＡＴＴは、インデックスＩＮＤでのインデックス作成のためにデータモデルＤＭに変換される。

最初のコンピューティングシステムＣＳＹ１では、ルートオブジェクト（キーインジケータが統合されるオブジェクト、つまり「航空機」）が、オブジェクトＯＢＪ１、ＯＢＪ２、およびＯＢＪ３の３Ｄジオメトリの簡略化された表現とともに保存される。

－ ３７ｋｇの値を持つ最初のオブジェクトＯＢＪ１の属性「推定重量」。

－ ３番目のオブジェクトＯＢＪ３の属性「計算重量」、値は３１．２ｋｇ、信頼値は３０％。

－ ３つのオブジェクトＯＢＪ１、ＯＢＪ２、およびＯＢＪ３の３Ｄジオメトリの簡略化された表現を使用。

第２の計算システムＣＳＹ２では、第２のオブジェクトＯＢＪ２の属性「重量」が２２ｋｇの値で格納される。

第３の計算システムＣＳＹ２には、第３のオブジェクトＯＢＪ３の属性「測定重量」が、３３．２ｋｇの値および８０％の信頼値で格納される。

前述の属性ＡＴＴは、インデックス作成のためにデータモデルＤＭに変換される。次に、ルートオブジェクト「航空機」が集約される。

－ ＣＳＹ２ファセットＣ５を持つ最初の要素Ｃ１。

－ ＣＳＹ３ファセットＣ４を持つ２番目の要素Ｃ２。

－ ３番目の要素Ｃ３。

次に、属性ＡＴＴがインデックス作成のために、データモデルＤＭに従って変換されると、データモデルは、図７に示すように、本発明の方法のツリーデータ構造（ステップｆ）で有向非巡回グラフに変換される。

ビルトフェーズ中、データモデルが有向非巡回グラフに変換されると、実行フェーズを有向非巡回グラフで実行できる。好ましい実施形態では、集約特徴ＡＧＧおよび／またはファセット特徴ＦＡＣは、インデックスＩＮＤにおいて漸進的に更新され、データが変更されるたびにビルトフェーズを最初から実行する必要はない。したがって、キーインジケータの統合を含む実行フェーズは、構成（多様性からのオプションのセット）を考慮した、最新のデータ（発明された方法のステップｇ）を伴った有向非巡回グラフの拡張に基づいている。拡張グラフの各オブジェクトで、下から上に、キーインジケータの特定の統合方法（すなわち、ロールアップ関数）が呼び出される。

図８は、本発明によるコンピュータ環境の図である。システムは、仮想オブジェクトの少なくとも１つのキーインジケータを統合するというユーザ要求を処理するように構成された、少なくとも１つのクライアントデバイスＣＤを備える。例えば、ユーザ要求は、エンジニアリングフェーズの間、またはオブジェクトの製造フェーズの間に、３Ｄオブジェクトのプログラムマネージャの１人によって照会されてよい。

好ましい実施形態では、初期データをデータモデルに変換するステップ（ビルドフェーズ）ではインデックスＩＮＤで実装され、キーインジケータを統合するステップ（実行フェーズ）ではソフトウェアコンポーネントＳＣＯで実装される（これは、インデックスＩＮＤとは異なるロールアップコンポーネントと呼ばれる場合がある）。グラフの展開が依存する有向非巡回グラフは、インデックスＩＮＤとソフトウェアコンポーネントＳＣＯとの間で複製される。有向非巡回グラフは、インデックスＩＮＤで計算され、ハイパーテキスト転送プロトコルに基づくストリーム／アンストリームテクノロジを介してソフトウェアコンポーネントＳＣＯに転送される。インデックスとソフトウェアコンポーネントＳＣＯは、２つの異なるソフトウェアレイヤーで実行される。

図７の例を参照すると、インデックスＩＮＤは航空機ツリー（ルート航空機自体と、２つの第２レベルの子を持つ３つの子）を展開し、ソフトウェアコンポーネントＳＣＯは展開されたツリーをロールアップする。ツリーを展開すると、６つの要素（Ｃ１～Ｃ６）が取得される。ロールアップは、ツリーの下から上に重み情報を統合する。５番目の要素Ｃ５の重量は２２ｋｇである。４番目の要素Ｃ４の重量は３３．２ｋｇである。３番目の要素Ｃ３の重量は３７ｋｇである。最初の要素Ｃ１は５番目の要素Ｃ５と直接同じ値を取得するため、最初の要素Ｃ１の重みは２２ｋｇである。２番目の要素Ｃ２については、２つのファセットからの情報が比較される。８０％の信頼度は３０％より大きいため、２番目の要素Ｃ２の重量は３３．２ｋｇと見なされる。最後に、最初の要素Ｃ１、２番目の要素Ｃ２、および３番目の要素Ｃ３を集約する航空機は、２２＋３３，２＋３７＝９２，２ｋｇの重量があると見なされる。

本発明の方法のステップａ）からｆ）（ビルトフェーズ）はオフラインで実施することができ、ステップｇ）（実行フェーズ）はオンラインで実施することができる。ビルドフェーズをオフラインで実施すると、計算時間を大幅に節約できる。

図９は、本発明の方法を使用した、クルーズ船の重量とバランスのＫＰＩの結果を表すスクリーンショットを示す。画面の左側で、ユーザはオブジェクトのツリーを参照して、オブジェクト全体またはそのサブパーツを選択できる。ユーザの選択は、画面の中央部分で強調表示される場合がある。画面の右側には、統合の結果、特に重量、重心、慣性マトリックスが表示される。

本発明の方法は、ハードディスク、ソリッドステートディスク、またはＣＤ－ＲＯＭなどのコンピュータ可読媒体上に不揮発性形態で適切なプログラムを格納する、おそらくコンピュータネットワークを含む、適切にプログラムされた汎用コンピュータまたはコンピュータシステムによって実行することができ、および、マイクロプロセッサとメモリとを使用して上記プログラムを実行することができる。

前述のクライアントデバイスＣＤ、コンピューティングシステムＣＳＹ、インデックスＩＮＤおよびソフトウェアコンポーネントＳＣＯのそれぞれは、図１０を参照して説明される本発明の例示的な実施形態による方法を実行するのに適したコンピュータＣＰＴである。図１０において、コンピュータＣＰＴは、ＲＡＭ Ｍ１またはＲＯＭ Ｍ２などのメモリデバイス、またはハードディスクドライブ（ＨＤＤ）Ｍ３、ＤＶＤ／ＣＤドライブＭ４に格納された、またはリモートに保存された、実行可能プログラム、すなわちコンピュータ可読命令のセットを実行しながら、上記の方法ステップを実行する中央処理装置（ＣＰＵ）Ｐを含む。

請求された発明は、コンピュータ可読命令および／または本発明のプロセスのデータ構造が格納されているコンピュータ可読媒体の形態によって限定されるものではない。たとえば、命令とファイルは、ＣＤ、ＤＶＤ、フラッシュメモリ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ハードディスク、またはサーバやコンピュータなど、コンピュータが通信するその他の情報処理デバイスに保存できる。プログラムとファイルは、同じメモリデバイスまたは異なるメモリデバイスに保存できる。

さらに、本発明の方法を実行するのに適したコンピュータプログラムは、ユーティリティアプリケーション、バックグラウンドデーモン（ｄａｅｍｏｎ）、またはオペレーティングシステムのコンポーネント、あるいはそれらの組み合わせとして提供され、ＣＰＵ ＰおよびＭｉｃｒｏｓｏｆｔ ＶＩＳＴＡ、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｗｉｎｄｏｗｓ １０、ＵＮＩＸ、Ｓｏｌａｒｉｓ、ＬＩＮＵＸ、Ａｐｐｌｅ ＭＡＣ－ＯＳ、および当業者に知られているその他のシステムなどのオペレーティングシステムと連動して実行される。

ＣＰＵ Ｐは、Ｉｎｔｅｌ ｏｆＡｍｅｒｉｃａのＸｅｎｏｎプロセッサまたはＡＭＤｏｆ ＡｍｅｒｉｃａのＯｐｔｅｒｏｎプロセッサ、またはＦｒｅｅｓｃａｌｅ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ ｏｆ ＡｍｅｒｉｃａのＦｒｅｅｓｃａｌｅＣｏｌｄＦｉｒｅ、ＩＭＸ、ＡＲＭプロセッサなどの他のプロセッサタイプにすることができる。あるいは、ＣＰＵは、Ｉｎｔｅｌ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ ｏｆ ＡｍｅｒｉｃａのＣｏｒｅ２ Ｄｕｏなどのプロセッサにすることも、当業者が認識するように、ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣ、ＰＬＤに実施することも、ディスクリート論理回路を使用して実施することもできる。さらに、ＣＰＵは、上記の本発明のプロセスのコンピュータ可読命令を実行するために協調して動作する複数のプロセッサとして実施することができる。

図１０のコンピュータＣＰＴには、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、インターネットなどのネットワークとインターフェースするためのＩｎｔｅｌ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ ｏｆ ＡｍｅｒｉｃａのＩｎｔｅｌＥｔｈｅｒｎｅｔＰＲＯネットワークインターフェイスカードなどのネットワークインターフェイスＮＩも含む。コンピュータはさらに、ヒューレットパッカードＨＰＬ２４４５ｗ ＬＣＤモニタなどのディスプレイＤＹとインターフェースするための、ＮＶＩＤＩＡ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ ｏｆ ＡｍｅｒｉｃａのＮＶＩＤＩＡＧｅＦｏｒｃｅＧＴＸグラフィックスアダプタなどのディスプレイコントローラＤＣを含む。汎用Ｉ／ＯインターフェースＩＦは、ローラーボール、マウス、タッチパッドなどのキーボードＫＢおよびポインティングデバイスＰＤとインターフェースする。ディスプレイ、キーボード、ポインティングデバイスは、ディスプレイコントローラとＩ／Ｏインターフェースとともに、グラフィカルユーザインターフェイスを形成する。ユーザは入力コマンドを提供するために使用し、コンピュータはキーインジケータの結果を表示するために使用する。

ディスクコントローラＤＫＣは、コンピュータのすべてのコンポーネントを相互接続するために、ＨＤＤＭ３およびＤＶＤ／ＣＤ Ｍ４を、ＩＳＡ、ＥＩＳＡ、ＶＥＳＡ、ＰＣＩなどの通信バスＣＢＳに接続する。

ディスプレイ、キーボード、ポインティングデバイス、のみならずディスプレイコントローラ、ディスクコントローラ、ネットワークインターフェイス、およびＩ／Ｏインターフェースの一般的な特徴と機能の説明は、これらの特徴がわかっているため、簡潔にするためにここでは省略する。

代替の実施形態では、コンピュータＣＰＴは、サーバおよびエンドユーザコンピュータによって置き換えられる。サーバの全体的なアーキテクチャは、ディスプレイコントローラ、ディスプレイ、キーボード、および／またはポインティングデバイスがサーバにない可能性があることを除いて、コンピュータＣＰＴに関して上記説明したものと同じである。エンドユーザコンピュータは、ユーザインターフェースを含む「実行」インフラストラクチャのフロントエンドセクションを実行します。サーバは「ビルド」インフラストラクチャと「実行」インフラストラクチャのバックエンドセクションを実行します。ユーザインターフェースでのユーザのアクションにより、キーインジケーターロールアップアルゴリズムを実行するサーバ（Ａｐａｃｈｅサーバなど）によって提供されるＷｅｂサービスに対してクエリ（ＲＥＳＴクエリなど）が起動される。

ネットワークＮＷは、インターネットなどのパブリックネットワーク、ＬＡＮまたはＷＡＮネットワークなどのプライベートネットワーク、またはそれらの任意の組み合わせであり、ＰＳＴＮまたはＩＳＤＮサブネットワークを含むこともできる。ネットワークＮＷは、イーサネットネットワークなどの有線でも、ＥＤＧＥ、３Ｇ、４Ｇワイヤレスセルラーシステムなどのセルラーネットワークなどのワイヤレスでもよい。ワイヤレスネットワークは、Ｗｉ－Ｆｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、またはその他の既知のワイヤレス形式の通信でもよい。したがって、ネットワークＮＷは単なる例示であり、現在の進歩の範囲を決して限定するものではない。

本明細書に記載の任意の方法ステップは、プロセス内の特定の論理機能またはステップを実施するための１つまたは複数の実行可能命令を含むモジュール、セグメント、またはコードの一部を表すものとして理解されるべきであり、代替の実装は、本発明の例示的な実施形態の範囲内に含まれる。

Claims (15)

1. 仮想オブジェクト（ＯＢＪ）の少なくとも１つのキーインジケータを統合するためのコンピュータ実装方法であって、仮想オブジェクト（ＯＢＪ）の事前定義された構成について、
   ａ）仮想オブジェクトの少なくとも１つのキーインジケータの説明を受け取るステップと、
   ｂ）前記仮想オブジェクトの属性のセット（ＡＴＴ）を受け取るステップと、
   ｃ）前記仮想オブジェクトのインデックス付け用データモデル（ＤＭ）を受け取るステップと、
   ｄ）前記仮想オブジェクト（ＯＢＪ）の前記属性を前記インデックス付け用データモデル（ＤＭ）に変換するための一連のルール（ＲＵＬ）を受け取るステップと、
   ｅ）前記一連のルール（ＲＵＬ）を適用して、前記属性を前記インデックス付け用データモデル（ＤＭ）に変換するステップと、
   ｆ）インデックス（ＩＮＤ）において、前記インデックス付け用データモデル（ＤＭ）を有向非巡回グラフに変換するステップと、
   ｇ）前記インデックス（ＩＮＤ）とは異なるソフトウェアコンポーネント（ＳＣＯ）において、前記有向非巡回グラフの展開に基づいて、前記有向非巡回グラフの属性をロールアップして、前記キーインジケータを統合するステップと
   を備える、方法。
2. 前記データモデル（ＤＭ）において、前記仮想オブジェクトは、
   －少なくとも１つの集約特徴（ＡＧＧ）であって、材料表に従って前記仮想オブジェクト（ＯＢＪ）の構成を表す、集約特徴（ＡＧＧ）、および／または
   －少なくとも１つのファセット特徴（ＦＡＣ）であって、前記仮想オブジェクト（ＯＢＪ）の分類を表す、ファセット特徴（ＦＡＣ）、
   によって特徴付けられる、請求項１に記載の方法。
3. 前記集約特徴（ＡＧＧ）および前記ファセット特徴（ＦＡＣ）は、前記インデックス（ＩＮＤ）内で参照される、請求項２に記載の方法。
4. 前記集約特徴（ＡＧＧ）および／または前記ファセット特徴（ＦＡＣ）は、前記インデックス（ＩＮＤ）内で漸進的に更新される、請求項２又は３に記載の方法。
5. ステップｇ）は、前記インデックス（ＩＮＤ）内で前記展開された有向非巡回グラフに、ロールアップを適用するステップを含む、請求項１ないし４のいずれか１つに記載の方法。
6. ステップａ）は、前記展開された有向非巡回グラフ上のロールアップ中に、前記キーインジケータのロールアップ機能を受け取るステップであって、前記ロールアップ機能は、前記仮想オブジェクト（ＯＢＪ）の材料表において前記キーインジケータがボトムアップ統合される方法を表す、ステップを含む、請求項５に記載の方法。
7. ステップｇ）は、各集約特徴（ＡＧＧ）の許容値を受け取るステップと、前記許容値のユークリッド距離に基づいて、統計的許容値を計算するステップとを含む、請求項２ないし６のいずれか１つに記載の方法。
8. 前記キーインジケータは、前記仮想オブジェクト（ＯＢＪ）のキーパフォーマンスインジケータ（ＫＰＩ）である、請求項１ないし７のいずれか１つに記載の方法。
9. 前記キーインジケータ（ＫＰＩ）は、前記仮想オブジェクトの重量およびバランス、または前記仮想オブジェクトの重量および／もしくは前記仮想オブジェクトの重心および／もしくは前記仮想オブジェクトの慣性行列を含む、請求項８に記載の方法。
10. 前記有向非巡回グラフは、クライアントサーバ通信プロトコルを介して前記インデックス（ＩＮＤ）から前記ソフトウェアコンポーネント（ＳＣＯ）に転送される、請求項１ないし９のいずれか１つに記載の方法。
11. 前記クライアント－サーバ通信プロトコルは、ハイパーテキスト転送プロトコルである、請求項１０に記載の方法。
12. 前記仮想オブジェクト（ＯＢＪ）は、車両、または船である、請求項１ないし１１のいずれか１つに記載の方法。
13. 不揮発性コンピュータ可読データ記憶媒体に記憶されたコンピュータプログラムであって、請求項１ないし１２のいずれか１つに記載の方法をコンピュータシステムに実行させるためのコンピュータ実行可能命令を含む、コンピュータプログラム。
14. 請求項１ないし１２のいずれか１つに記載の方法をコンピュータ（ＣＰＴ）システムに実行させるためのコンピュータ実行可能命令を記録している、非一時的コンピュータ可読データ記憶媒体（Ｍ１、Ｍ２、Ｍ３、Ｍ４）。
15. 請求項１ないし１２のいずれか１つに記載の方法を実装するように構成されたコンピュータシステムであって、
    仮想オブジェクトの少なくとも１つのキーインジケータを統合するユーザ要求を処理するように構成される、少なくとも１つのクライアントデバイス（ＣＤ）と、
    少なくとも、前記インデックス付け用データモデル（ＤＭ）を有向非巡回グラフに変換するステップを実装するように構成される、少なくとも１つのインデックス（ＩＮＤ）と、
    前記有向非巡回グラフの展開に基づいて、前記キーインジケータを統合するための、前記インデックス（ＩＮＤ）とは異なるソフトウェアコンポーネント（ＳＣＯ）と
    を備える、コンピュータシステム。

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