JP7621093B2 - インデックスにおいて仮想オブジェクトのキーインジケーターをコンソリデーションするための方法 - Google Patents

Description

本発明は、ＣＡＥ（Computer Aided Engineering）の分野に関し、より正確には、ＣＡＤ（Computer Aided Design）の分野に関する。特定の複雑なオブジェクトにおいて、複数のオブジェクトパーツによって構成される仮想オブジェクトのキーのインジケーター（key indicator）をコンソリデーション（consolidation）するコンピューター実装方法に関する。

ＫＩ（Key Indicator；キーインジケーター）は、戦略的な決定をすることを可能にする測定特性である。それらの中には、次のいくつかのタイプのキーインジケーターがある。
－ＫＳＩ（Key Sustainable Indicator）、例えば、カーボンフットプリント、希薄な資源への影響、
－ＫＱＩ（Key Quality Indicator）、例えば、オブジェクトパーツの生産の間における欠陥率、
－ＫＰＩ（Key Performance Indicator；キーパフォーマンスインジケーター）、例えば、オブジェクトの重量（以後、質量ともいう）、慣性行列、重心（これらのパラメーターは、一般に、「重量とバランス」と呼ばれる）、および範囲、制動距離、空気貫通係数（air penetration coefficient）、離陸または着陸の最小の走路長などのオブジェクトに従属すること。

２０年間に、複雑なオブジェクトを構成するパーツの数は、数千のパーツから数百万のパーツまで、デジタルモデルにおいてぼう大に膨れ上がっており、それによって、キーインジケーターのコンソリデーションをとてつもなく複雑にする。

オブジェクトは、（オブジェクトをどのように設計するかを反映する）設計の部品表（bill of materials）、（オブジェクトを製造するのに必要とされる部品に焦点をあてた）製造の部品表、使用中のオブジェクトの工程表、およびオブジェクトの寿命の部品表を含むグローバル構造を使用することによって、説明されることがある。製造の部品表は、サブアセンブリの観点からオブジェクトを説明する。例えば、テーブルの形において図面に示される構造の部品の項目別リストからなる。それゆえ、部品表は、ルートエンティティと、親ノード付きの子（リーフ）のサブツリーとを有する階層的なツリー構造によって表されることが可能である。オブジェクトのキーインジケーターをコンソリデーションすることは、リーフからツリーのルートまで、今述べたグローバルな部品表の調査である。メトリックのボトムアップ計算は、ロールアップ演算（または単に「ロールアップ」といわれる）によってなされる。ロールアップ関数は、メトリックの値が、ボトムアップ計算されるように定義される。ツリーの各レベルにて、デシジョンメイキングおよびコンソリデーションの複雑な処理が適用される。

いくつかのキーインジケーターは、コンソリデーションするのが比較的容易であり、例えば、仮想オブジェクトの質量のコンソリデーションは、オブジェクトのすべてのパーツの質量を加算することからなる。したがって、おもに、ロールアップは、値を加算することからなり、たいしたＣＰＵ消費ではない。しかしながら、困難は、多種多様な下請業者が、製造工程および設計工程の間に必然的に含まれ得ることである。今述べたことは、キーインジケーターをコンソリデーションするのに必要であるデータ（ＥＲＰソフトウェアにおいての、またはＣＡＤソフトウェアにおいてのテキストドキュメント、スプレッドシート）が、たとえＣＰＵ消費ではない１つでも、いくつかのシステムに格納され、最新ではないことがあることを必然的に含む。今述べたシステムの各々は、各システムが他のシステムから封鎖されているという点では、「サイロ」とみなされることがある。サイロにおいて演算することは、キーインジケーターの能率的なコンソリデーションに影響を与える。

他のキーインジケーターは、オブジェクトの慣性行列に関する。慣性行列をコンソリデーションするために、第１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。次に、慣性行列は、オブジェクトがインスタンス化される三軸系（three-axis system）に関して、今述べた値を含む３行３列の行列である。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、慣性主軸である。行列を対角化することがＣＰＵ消費であることは、注意されることが可能である。さらにその上、慣性行列が、オブジェクトの一部（部品表の最も下の子に対応する）に対して計算されてしまえば、オブジェクトの親の部分に関する慣性行列は、子オブジェクト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計算される。それゆえ、慣性行列を、部品表において子から親へとロールアップするとき、とても複雑な行列計算が実装される。もしそうなら、ロールアップは、ホイヘンス－シュタイナーの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。もしそうなら、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づけられる。

その理由により、数百万のパーツに対するキーインジケーターのコンソリデーションは、数時間続き、容認できない。特に、他のキーインジケーターと比較してとても複雑な動作である、大型クルーズ客船の重量とバランスの正確な測定は、船の設計の間、実際には、不確実の度合いが高く推定される。今日、製造業者は、設計段階の間、または製造段階の間でさえ、船の正確な質量を決定することができない。船は、造られてしまえば、水の中に進水され、質量は、置き換えられた水の体積から導出される。浮力を訂正する必要があるならば、船は、余分な器材により重みを加えられる。大型クルーズ客船の重量とバランスは、大型クルーズ客船が波を通過する仕方を示すので、決定的に重要であることが思い出される。

自動車領域では、膨大な数のキーパフォーマンスインジケーターが、車両の設計プロセスの間、監視される。例えば、レーシングカーに対して、３５０個までＫＰＩが、監視されることがある。実際に、プロジェクトレビューの間、膨大な量のキーパフォーマンスインジケーターが解析され、いくつかのキーパフォーマンスインジケーターは、他を超えて特別に扱われることがある。ＫＰＩのコンソリデーションは、完全に統合されたデシジョンメイキングの手続きであり、したがって、戦略的な決定がなされなければならないときはいつでも、実行されなければならない。

自動車領域における別の制約は、数多くの可能性のある車両構成に関する。今まで、自動車の製造業者は、ただ１つの車両、すなわち、最もヘビーであるコマーシャルラインのうちの１つに対して、構成の多様性を考慮することなく、キーパフォーマンスインジケーターをコンソリデーションしている。したがって、コンソリデーションは、単一のグラフに対して実行される。さらにその上、コンソリデーションは、たとえ今述べた限られた数の車両に対してでも、数時間続くので、コンソリデーションされるデータは、最新ではない。車両は、増えているパーツを含むので、異なる構成に関係なく、ＫＰＩをコンソリデーションするのにますます時間がかかる。

さらに、例えば、質量のようなキーパフォーマンスインジケーターは、宇宙飛行学においても、特に、人工衛星に対して決定的である。通常、発射台のオペレーター／製造業者と、人工衛星のオペレーター／製造業者との間の契約には、人工衛星が予め定義された質量を超えないように、人工衛星の質量に関する特定の既定がある。実際、打ち上げ段階の間、ペイロードの各キログラムには、推進燃料に関して、重要性がある。実のところ、発射台のオペレーター／製造業者は、人工衛星上の１ｋｇの誤差に対して、数千ユーロの罰金を適用する。それゆえ、質量のインジケーターは、厳密に監視されなければならない。さらに、人工衛星のオペレーター／製造業者に対して、例えば、誤差のマージンによって、ロールアップの間に計算されたトレランスを数量として表すことができるということも興味深いだろう。

それゆえ、スケーラブルであり、異なるサプライヤーからくるデータの異なるソースを管理し、オブジェクトの構成の多様性を考慮する、仮想オブジェクトのキーのインジケーターをコンソリデーションするための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つのキーのインジケーターをコンソリデーションするためのコンピューター実装方法であり、方法は、仮想オブジェクトの予め定義された構成に対して、次のステップを含む。
ａ）仮想オブジェクトの少なくとも１つのキーのインジケーターのディスクリプションを受信するステップ、
ｂ）仮想オブジェクトの属性のセットを受信するステップ、
ｃ）前述の仮想オブジェクトに関するインデクセーション（indexation）のためのデータモデルを受信するステップ、
ｄ）仮想オブジェクトの属性をインデクセーションのためのデータモデルにコンバートするルールセットを受信するステップ、
ｅ）前述の属性をインデクセーションのためのデータモデルにコンバートするルールセットを適用するステップ、
ｆ）インデクセーション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、
ｇ）有向非巡回グラフの展開に基づいて、キーのインジケーターをコンソリデーションするステップ。

好ましい態様にて、データモデルにおいて、仮想オブジェクトは、次によって特徴づけられる。
－少なくとも１つのアグリゲートフィーチャー（aggregate feature）、前述のアグリゲートフィーチャーは、部品表に従う仮想オブジェクトの組み立て（composition）を表す、および／または
－少なくとも１つのファセットフィーチャー（facet feature）、前述のファセットフィーチャーは、仮想オブジェクトの分類を表す。

好ましい態様にて、アグリゲートフィーチャーおよびファセットフィーチャーは、インデックスにおいて参照される。

好ましい態様にて、アグリゲートフィーチャーおよび／またはファセットフィーチャーは、インデックスにおいてインクリメントに更新される。

好ましい態様にて、ステップｇ）は、インデックスにおいて展開された有向非巡回グラフ上のロールアップを適用することを含む。

好ましい態様にて、ステップａ）は、展開された有向非巡回グラフ上のロールアップの間、キーのインジケーターのロールアップ関数を受信することを含み、前述のロールアップ関数は、キーのインジケーターが、仮想オブジェクトの部品表においてボトムアップにコンソリデーションされるようにすることを表す。

好ましい態様にて、ステップｇ）は、各アグリゲートフィーチャーのトレランス値を受信し、前述のトレランス値に関するユークリッド距離に基づいて統計的なトレランスを計算することを含む。

好ましい態様にて、キーのインジケーターは、仮想オブジェクトのキーパフォーマンスインジケーターである。

好ましい態様にて、キーパフォーマンスインジケーターは、オブジェクトの重量とバランス、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行列を含む。

好ましい態様にて、ステップｆ）およびステップｇ）は、同一のソフトウェアコンポーネントにおいて実装される。

好ましい態様にて、仮想オブジェクトは、車両、特に船である。

さらに、本発明は、コンピューターシステムに上述した方法を実行させるコンピューター実行可能な命令を含む、不揮発性のコンピューター読み取り可能なデータ記録媒体に格納されたコンピュータープログラム製品に関する。

さらに、本発明は、コンピューターシステムに上述した方法を実行させるコンピューター実行可能な命令を含む、非一時的なコンピューター読み取り可能なデータ記録媒体に関する。

さらに、本発明は、少なくとも１つのクライアントデバイスを含み、仮想オブジェクトの少なくとも１つのキーのインジケーターをコンソリデーションすることに関するユーザーリクエストと、少なくとも１つのインデックスとを処理するように構成される上述した方法を実装するために構成されたコンピューターシステムにも関し、前述のインデックスは、少なくとも、インデクセーション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展開に基づいて前述のキーのインジケーターをコンソリデーションするステップと、を実装するように構成される。

好ましい態様にて、システムは、複数のインデックスと、インデックスコントローラーとを含み、前述のインデックスコントローラーは、前述のインデックスの中から、ユーザーリクエストを最も速く処理することができる１つを決定するために構成され、インデクセーション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、構成された有向非巡回グラフの展開に基づいて前述のキーのインジケーターをコンソリデーションするステップとは、前述のインデックスに実装される。

本発明の追加の特徴および利点は、次に示す、添付の図面と共に得られる、後続の説明から明らかになるだろう。

本発明に係る方法におけるインデックスのビルドフェーズである。 本発明に係る方法に用いられるデータモデルである。 データモデルにおいてエンティティに付属されたキーのインジケーターの情報に関する例である。 設計情報のデータモデルへの変換を作動させるルールセットの例であり、さらに、多様性情報（diversity information）のデータモデルへの変換を含む。 製造情報のデータモデルへの変換を作動させるルールセットの例であり、さらに、多様性情報のデータモデルへの変換も含む。 ３つのオブジェクトを含む部品表の例である。 本発明のデータモデルに係る、図６に例示されるオブジェクトのインデクセーションの実例である。 本発明に係るコンピューターシステムの実例である。 本発明の１つの実装において測定された、方法のスケーラビリティを例示するグラフ表現である。 船の重量とバランスのロールアップの結果に関する画面の例である。 本発明の例示的な態様に係る方法を実行するのに適したコンピューターである。

本発明は、「ビルド」と、「ラン」と呼ばれるであろう２つの主要ステップを当てにする。図１は、４つのコンピューティングシステムＣＳＹが表されたビルドの主要ステップを例示する。もちろん、コンピューティングシステムＣＳＹの数は、限定ではない。コンピューティングシステムＣＳＹの各々は、次のとおりであることがある。
－仮想オブジェクトの３Ｄモデリングデータと、その多角化辞書（diversification dictionary）とを提供することがある、ＣＡＤ（Computer Aided Design）システムを含むＰＬＭ（Product Lifecycle Management）システムＣＳ１、
－サプライチェーンデータを提供することがある、ＥＲＰ（Enterprise Resource Planning）システムＣＳＹ２、
－ＥＩＳ（Enterprise Information System）ＣＳＹ３、
－データを収集し、直接的にまたはそうでなく、それらを別のエンティティに送信するために、例えば、インターネットなどのネットワークに連結されることがある、複数のセンサーＣＳＹ４。

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に連結される。インデックスＩＮＤは、接続手段（ケーブル、光ファイバー、または無線通信プロトコルのうちの１つを使用することによる無線）を通じてコンピューティングシステムＣＳＹに連結される、マシンに、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、「キャッシュ」、または「データレイク」、すなわち、クエリされることが可能であり、生データ、および構造化データ、半構造化データ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に言及することもまた可能である。

各キーインジケーターのディスクリプションは、方法のステップａ）において上流へ、特にスーパーユーザーによって提供される。本当に、キーインジケーターのディスクリプションは、どんな通常のユーザーによっても変更されないことになっている。キーのインジケーターのディスクリプションは、ロールアップ関数、すなわち、展開された有向非巡回グラフ上におけるロールアップ中のキーのインジケーターに関するビヘイビアを含む。ロールアップ関数は、１つの構成に対して、キーのインジケーターが、仮想的に構成されたオブジェクトＯＢＪの部品表において、ボトムアップにコンソリデーションされるやり方を表す。

さらに、キーのインジケーターのディスクリプションは、次も含む。
－名前（例えば、ノイズ、質量、慣性行列）、
－大きさ（例えば、質量、温度、圧力）、
－潜在的には、アクセスに関するセキュリティ（スーパーユーザーによって、または通常のユーザーによって編集可能である）、
－潜在的には、その父および子、本当に、キーインジケーターは、それら自体、キーインジケーターであるエレメントを含むことがある、
－潜在的には、補完的な情報をキーインジケーターにもたらす分析のセット、
－潜在的には、アイコン。

発明された方法のステップ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信される。属性ＡＴＴは、コンピューティングシステムＣＳＹのどれかよってインデックスＩＮＤに提供されるデータである。それゆえ、属性ＡＴＴは、由来する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）において提供される。データモデルは、インデックスＩＮＤにあるオブジェクトのタイピングと、インデックスＩＮＤにあるオブジェクトを構造化するリンクのタイピングとを表す。インデックスＩＮＤに送信されるすべての属性ＡＴＴは、図２によって例示されるデータモデルＤＭに従ってコンバートされる。

コンバージョンは、次を含む。
１．コンピューターシステムＣＳＹからくるオブジェクトＯＢＪをインタプリンタし、次に、データモデルＤＭに従ってタイピングすること、
２．潜在的にコンピューターシステムＣＳＹからくるオブジェクトの間のリンクを作成すること。今述べたリンクが、コンピューターシステムＣＳＹ間に存在しないことは、注意されるべきである。それらは、インデックスＩＮＤにおいてのみ存在する。それゆえ、インデックスは、初めに構造化され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、由来するコンピューティングシステムＣＳＹにも構わず、属性ＡＴＴのフォーマットにも構わず、オブジェクトのどんな属性でも、データモデルに従ってコンバートされ得る程度まで、「不可知論者」とみなされることがある。

データモデルＤＭにおいて、２つのエレメント、部品表に従う仮想オブジェクトＯＢＪの組み立てを表す少なくとも１つのアグリゲートフィーチャー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ーＦＡＣは、仮想オブジェクトを特徴付ける。例えば、メカニカルパーツは、材料のファセット、リサイクルのファセット、供給のファセットなどを有することがある。より一般的には、ファセットフィーチャーは、仮想オブジェクトを特定する。アグリゲートフィーチャーは、部品表に従って、オブジェクトの組み立てを定義する。組み立ての例は、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、オブジェクトに貼られる参照フレームにおける位置および向きに言及する。アグリゲートフィーチャーＡＧＧおよびファセットフィーチャーＦＡＣは、インデックスＩＮＤにおいて参照される。

図３は、データモデルにおいてエンティティに付属されたキーのインジケーターの情報に関する例をリストする。例えば、
－キーインジケーターＫＩ１は、３つのファセット、値、トレランス、および信頼レベルを有する重量に向けられる、
－キーインジケーターＫＩ２は、３つのファセット、値、トレランス、および信頼レベルを有するカーボンフットプリントに向けられる、
－キーインジケーターＫＩ３は、３つのファセット、値、トレランス、および信頼レベルを有する公称電力に向けられる、
－キーインジケーターＫＩ４は、３つのファセット、値、トレランス、および信頼レベルを有する重心に向けられる。

属性がインデックスを付けられるたびごとに、トレランス値は、データモデルＤＭにコピーされることがある。好ましい態様にて、統計的なトレランスは、トレランス値のユークリッド距離に基づいて計算されることがある。１個の父とｎ個の子が考えられるならば、σ_xは、父のトレランスであり、ｘ_iは、ｉ番目の子のトレランスである。父のトレランス値は、次の式、

を使用して計算される。それゆえ、キーのインジケーターをコンソリデーションするとき、さらに、ユーザーは、キーインジケーターに関連付けられたトレランス値も得て、ロールアップの間に計算されたトレランスを、例えば、誤差のマージンによって、数量として表すことが可能である。

発明された方法のステップｄ）は、仮想オブジェクトＯＢＪの属性をインデクセーションのためのデータモデルＤＭにコンバートするルールセットＲＵＬを受信することを含み、発明された方法のステップｅ）は、前述の属性をインデクセーションのためのデータモデルＤＭにコンバートするルールセットＲＵＬを適用することを含む。

例えば、図４は、ビルドフェーズの間、設計情報のデータモデルＤＭへのコンバージョンを作動させるルールを例示する。「チェックマーク」の記号は、属性がインデックスを付けられているという事実を表す。「十字形」の記号は、属性がインデックスを付けられていないという事実を表す。「矢印」の記号は、属性のフラッティング（flattening）を表し、属性が、インデックスを付けられた属性にコピーされ、次に、インデックスから取り除かれる。属性にインデックスを付けるか付けないか、またはアグリゲートするかの決定は、要求されたキーのインジケーターに基づいて、スーパーユーザーによってなされる。それゆえ、ルールは、シナリオ次第である。属性は、分類するために、ファセットによりアグリゲートされることがある。

例えば、数学的に定義されたオブジェクトに関する視覚化的な三角形または幾何学的な形状の表現にインデックスを付ける必要がない。多様性（構成）を適用することが可能でないので、キーインジケーターをオブジェクトとしてインデックスを付ける必要がない。インデックスにおいて、キーインジケーターは、製品の部品表に関するオブジェクトの属性になる。多様性の辞書（構成とも呼ばれる）のオブジェクトは、部品表に加わらないので、インデックスを付ける必要がない。一方、構成を定義するのに使用されるオプションは、インデックスを付けられる。フラッティングの動作は、多様性の可能性がないとき、実行される。部品表に何ももたらさないエレメントは、インデックスを付けられない。

同様に、図５は、ビルドフェーズの間、製造情報のデータモデルへのコンバージョンを作動させるルールを例示する。

図６は、航空機の３つのオブジェクトパーツ（第１のオブジェクトパーツＯＢＪ１、第２のオブジェクトパーツＯＢＪ２、および第３のオブジェクトパーツＯＢＪ３）を含む部品表ＢＯＭを例示する。オブジェクトの属性は、図７に例示されるように、インデックスＩＮＤにおけるインデクセーションのためにコンバートされる。

図７において、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、例えば、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、例えば、ＥＩＳなどの第２のコンピューティングシステムＣＳＹ２からの、および例えば、ＥＲＰなどの第３のコンピューティングシステムＣＳＹ３からの情報をアグリゲートする。異なるサイロからくる情報は、インデックスＩＮＤの内部に構造化される。

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におけるインデクセーションのためにデータモデルＤＭにコンバートされる。

第１のコンピューティングシステムＣＳＹ１において、ルートオブジェクト（キーインジケーターがコンソリデーションされるべき１つ、すなわち、「航空機」）は、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により、次といっしょに格納される。
－３７ｋｇの値が付いた、第１のオブジェクトＯＢＪ１の属性「推定された重量」、
－３１．２ｋｇの値と３０％の信頼値とが付いた、第３のオブジェクトＯＢＪ３の属性「計算された重量」、
－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付き。

第２のコンピューティングシステムＣＳＹ２において、２２ｋｇの値が付いた、第２のオブジェクトＯＢＪ２の属性「重量」が格納される。

第３のコンピューティングシステムＣＳＹ２において、３３．２ｋｇの値と、８０％の信頼値とが付いた、第３のオブジェクトＯＢＪ３の属性「測定された重量」が格納される。

上述した属性ＡＴＴは、インデクセーションのためにデータモデルＤＭにコンバートされる。次に、ルートオブジェクト「航空機」は、次をアグリゲートする。
－ＣＳＹ２のファセットＣ５を有する、第１のエレメントＣ１、
－ＣＳＹ３のファセットＣ４を有する、第２のエレメントＣ２、
－第３のエレメントＣ３。

次に、属性ＡＴＴが、インデクセーションのためのデータモデルＤＭに従ってコンバートされてしまえば、データモデルは、図７によって例示されるように、ツリーデータ構造において、有向非巡回グラフに変換される（発明された方法のステップｆ））。

データモデルが、ビルドフェーズの間に有向非巡回グラフに変換されてしまえば、ランフェーズ（run phase）は、有向非巡回グラフ上において実行されることが可能である。好ましい態様にて、アグリゲートフィーチャーＡＧＧおよび／またはファセットフィーチャーＦＡＣは、インデックスＩＮＤにおいてインクリメントに更新され、ビルドフェーズは、たとえいつデータが変わっても、何もないところから実行される必要がない。したがって、キーのインジケーターをコンソリデーションすることを含むランフェーズは、（多様性からのオプションのセットである）構成を考慮し、発明された方法の最新のデータ（ステップｇ）を有する、有向非巡回グラフの展開に基づく。展開されたグラフの各オブジェクト上に、下から上へ、キーインジケーターの特定のコンソリデーションメソッド（consolidation method）が呼び出される。

図８は、本発明に係るコンピューターシステムの実例である。システムは、仮想オブジェクトの少なくとも１つのキーのインジケーターをコンソリデーションするユーザーリクエスト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を含む。例えば、ユーザーリクエストは、設計フェーズの間、またはオブジェクトの製造フェーズの間、３Ｄオブジェクトの１つのプログラムマネージャーによってクエリされることがある。インデックスＩＮＤは、少なくとも、インデクセーションのためのデータモデルＤＭを有向非巡回グラフに変換するステップと、有向非巡回グラフを展開することによって前述のキーのインジケーターをコンソリデーションするステップとを実装する。

ランフェーズに対して、ただ１つのインデックス、またはいくつかがあり得る。もしそうなら、ロードバランシングは、例えば、システムの応答時間、スループット、インデックスの信頼性または可用性などのいくつかのパラメーターを最適化するために、実装されることがある。今述べたパラメーターは、さらにロードバランサーとも呼ばれる、クライアントデバイスＣＤとインデックスＩＮＤとの間に連結された、インデックスコントローラーＩＮＣによって決定されることがある。特に、定期的に、またはユーザーリクエストをクライアントデバイスから受信するときに、インデックスコントローラーＩＮＣは、各インデックスＩＮＤの状態を決定する。インデックスコントローラーＩＮＣは、インデックスＩＮＤが（失敗または利用不可のために）ユーザーリクエストを処理できないと決定するならば、インデックスコントローラーＩＮＣは、ユーザーリクエストを別のインデックスＩＮＤに向ける。インデックスコントローラーＩＮＣが、最も速くユーザーリクエストを処理できるインデックスを決定してしまえば、選択されたインデックスは、データモデルＤＭを展開し、ユーザーによって要求されるキーのインジケーターをコンソリデーションする。図８によって例示されるように、クライアントデバイスＣＤは、インデックスコントローラーＩＮＣと、さらに直接的にインデックスＩＮＤと通信することがある。

図７の例を参照すると、最も利用可能なインデックスＩＮＤ、すなわち、応答時間が最も速いと考えられる１つは、航空機のツリー（ルートの航空機自体、および２つの第２レベルの子がある３つの子）を展開し、展開されたツリーをロールアップする。ツリーの展開は、６つのエレメント（Ｃ１～Ｃ６）を回収する。ロールアップは、ツリーの下から上までの重量の情報をコンソリデーションする。第５のエレメントＣ５は、加重された２２ｋｇである。第４のエレメントＣ４は、加重された３３．２ｋｇである。第３のエレメントＣ３は、加重された３７ｋｇである。第１のエレメントＣ１は、第５のエレメントＣ５と同一の値を直に得るので、第１のエレメントＣ１は、２２ｋｇの重みを加える。第２のエレメントＣ２に対して、２つのファセットからくる情報が比較される。８０％の信頼度は、３０％よりも大きいので、第２のエレメントＣ２は、重量３３．２ｋｇと考えられる。最後に、第１のエレメントＣ１、第２のエレメントＣ２、および第３のエレメントＣ３をアグリゲートする航空機は、重量２２＋３３．２＋３７＝９２．２ｋｇと考えられる。

好ましい態様にて、（ビルドフェーズにおいて）初期データをインデックスデータモデルに変換するステップと、（ランフェーズにおいて）キーのインジケーターをコンソリデーションするステップとは、同一のソフトウェアコンポーネントに、特にインデックスＩＮＤに、共有メモリーにより実装される。それゆえ、２つの全く異なるソフトウェアコンポーネント（インデクセーション用の１つ、およびコンソリデーション用の１つ）を使用するという欠点は、コンポーネント間のデータ転送のために、および両方のソフトウェアコンポーネントの間における有向非巡回グラフの複製のために避けられる。発明された方法は、高いレベルの可用性を有して、高度にスケーラブルである。

発明された方法のステップａ）からｆ）（ビルドフェーズ）は、オフラインで実装されることがあり、ステップｇ）（ランフェーズ）は、オンラインで実装されることがある。ビルドフェーズのオフラインの実装は、多くの計算時間を節約する。

図９は、発明された方法の実装において測定されたスケーラビリティを例示する。今述べた実装にて、Ａｐａｃｈｅ ＴｏｍＥＥサーバーがインデックスコントローラーとして使用されており、Ｅｘａｌｅａｄ Ｇｒａｐｈ Ｉｎｄｅｘ（ダッソー システムズの財産権）がインデックスとして使用されている。データは、次の３つのコンピューターシステム、３ＤＳｐａｃｅ（ダッソー システムズの財産権）と呼ばれるＰＬＭ、スプレッドシートデータ（例えば、Ｅｘｃｅｌファイルからのデータ）が抽出される、ＳＡＰと呼ばれるＥＲＰ、およびＥｘｃｅｌファイルなどのスプレッドシートを含む、下請業者からの電子メールを受信したコンピューターによって提供される。

ユーザーリクエストがなされたクライアントデバイスは、どんなユーザーに対してでも売り出されている利用可能な、標準的なコンピューター（ウインドウズサーバー、６４ビットオペレーティングシステム、Intel Xeon CPU ES-1620 v3 3.50 GHz, 16.0 GB RAM）である。

重量とバランスのキーインジケーター、および製品の費用計算が、コンソリデーションされた。

横軸は、仮想オブジェクトのオブジェクトパーツの数（すなわち、エレメントの数）を表す。縦軸は、重量とバランスのＫＰＩに関するユーザーリクエストの応答時間を表す。

応答時間は、当技術分野のソリューションに関して上に説明された状態をはるかに下回り、８００万個のエレメントがある大型クルーズ客船に対して、応答時間は、２００秒である。１８００万個のエレメントがある石油化学プラントに対して、応答時間は、４５０秒である。さらにその上、応答時間は、線形であり、人は、エレメントの数に基づいて応答時間を予測することが可能である。

図１０は、発明された方法による、大型クルーズ客船に関する重量とバランスのＫＰＩの結果を表すスクリーンショットを例示する。画面の左部分において、ユーザーは、オブジェクトのツリーにざっと目を通すことによって、オブジェクト全体またはそのサブパーツを選択することが可能である。ユーザーの選択は、画面の中央部分に強調表示されることがある。画面の右部分において、コンソリデーションの結果、特に、重量、重心、および慣性行列が表示される。

本発明の方法は、もしかしたらコンピューターネットワークを含む、適切なプログラムを不揮発性なかたちにおいて、例えば、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ー読み取り可能な媒体に格納する、およびマイクロプロセッサー（複数可）とメモリーとを使用して前述のプログラムを実行する、適切にプログラムされた汎用のコンピューターまたはコンピューターシステムによって行われることが可能である。

前述した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、およびインデックスコントローラーＩＮＣの各々は、図１１を関して説明される本発明の例示的な態様に従って方法を実行するのに適したコンピューターＣＰＴであることが可能である。図１１において、コンピューターＣＰＴは、実行可能なプログラム、すなわち、例えば、ＲＡＭ Ｍ１もしくはＲＯＭ Ｍ２もしくはＨＤＤ（ハードディスクドライブ）Ｍ３、ＤＶＤ／ＣＤドライブ Ｍ４などに格納された、またはリモートに格納されたコンピューター読み取り可能な命令のセットを走らせている間に、上に説明された方法のステップを行うＣＰＵ（中央処理装置）Ｐを含む。

主張される発明は、本発明の処理に関するコンピューター読み取り可能な命令、および／またはデータ構造が格納されるコンピューター読み取り可能な媒体のかたちによって限定されない。例えば、命令およびファイルは、ＣＤ、ＤＶＤに、フラッシュメモリー、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ハードディスク、またはコンピューターが通信するどんな他の情報処理デバイス、例えば、サーバーもしくはコンピューターなどにも格納されることが可能である。プログラムおよびファイルは、同一のメモリーデバイスに、または異なるメモリーデバイスに格納されることが可能である。

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ープログラムは、ＣＰＵ Ｐと、例えば、マイクロソフト（登録商標）ＶＩＳＴＡ、マイクロソフト（登録商標）ウィンドウズ１０、ＵＮＩＸ、ソラリス、ＬＩＮＵＸ、アップルＭＡＣ－ＯＳ、および当業者に知られている他のシステムなどと共に実行される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、もしくはオペレーティングシステムのコンポーネント、またはそれらの組み合わせとして提供されることが可能である。

ＣＰＵ Ｐは、アメリカのインテル（登録商標）からのＸｅｎｏｎプロセッサーまたはアメリカのＡＭＤ（登録商標）からのＯｐｔｅｒｏｎプロセッサーであることが可能であり、または他のプロセッサータイプ、例えば、フリースケールＣｏｌｄＦｉｒｅ、ＩＭＸ、またはアメリカのフリースケールコーポレーションからのＡＲＭプロセッサーなどであることが可能である。代替として、ＣＰＵ Ｐは、例えば、アメリカのインテルコーポレーションからのＣｏｒｅ２ Ｄｕｏなどのプロセッサーであることが可能であり、または当業者が認めるような、ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣ、ＰＬＤ上に、もしくは個別の論理回路（discrete logic circuit）を使用して実装されることが可能である。さらに、ＣＰＵ Ｐは、上に説明された本発明の処理のコンピューター読み取り可能な命令を実行するために、協働して働く複数のプロセッサーとして実装されることが可能である。

図１１のコンピューターＣＰＴは、ネットワーク、例えば、ＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）、ＷＡＮ（ワイドエリアネットワーク）、インターネットなどとのインターフェイス接続のために、ネットワークインターフェイスＮＩ、例えば、アメリカのインテル（登録商標）コーポレーションからのインテルイーサネットＰＲＯネットワークインターフェイスカードなども含む。さらに、コンピューターＣＰＴは、ディスプレイＤＹ、例えば、ヒューレット・パッカード（登録商標）のＨＰＬ２４４５ｗ ＬＣＤモニターなどとのインターフェイス接続のために、ディスプレイコントローラーＤＣ、例えば、アメリカのＮＶＩＤＩＡ（登録商標）コーポレーションからのＮＶＩＤＩＡ ＧｅＦｏｒｃｅ ＧＴＸグラフィックスアダプターなどを含む。汎用Ｉ／ＯインターフェイスＩＦは、キーボードＫＢおよびポインティングデバイスＰＤ、例えば、ローラーボール、マウス、タッチパッドなどとのインターフェイス接続をする。ディスプレイ、キーボード、およびポインティングデバイスは、ディスプレイコントローラーおよびＩ／Ｏインターフェイスとともに、図１０に例示されるように、入力コマンドを供給するためにユーザーによって、およびキーインジケーターの結果を表示するためにコンピューターによって使用されるグラフィカルユーザーインターフェイスを形成する。

ディスクコントローラーＤＫＣは、コンピューターのコンポーネントのすべてを相互に連結させるために、ＨＤＤ Ｍ３およびＤＶＤ／ＣＤ Ｍ４を、ＩＳＡ、ＥＩＳＡ、ＶＥＳＡ、ＰＣＩまたは同様のであることが可能であるコミュニケーションバスＣＢＳに連結する。

ディスプレイ、キーボード、ポインティングデバイスについての、ディスプレイコントローラー、ディスクコントローラー、ネットワークインターフェイスおよびＩ／Ｏインターフェイスも同様に、一般的な特徴および機能性の説明は、本明細書において簡潔さのために、これらの特徴が知られているとして省略される。

代替の態様にて、コンピューターＣＰＴは、サーバーおよびエンドユーザーコンピューターによって取り替えられる。サーバーの全体的なアーキテクチャーは、ディスプレイコントローラー、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ーにおいて欠くことがあるのを除き、コンピューターＣＰＴに関して上に議論されたのと同じであることがある。エンドユーザーコンピューターは、ユーザーインターフェイスを含む、「ラン」インフラのフロントエンドのセクションを走らせ、サーバーは、「ビルド」インフラおよび「ラン」インフラのバックエンドのセクションを走らせる。ユーザーインターフェイス上のユーザーの動作は、キーインジケーターのロールアップアルゴリズムを実行するサーバー（例えば、アパッチサーバー）によって供給されるウェブサービスに対して、クエリ－例えば、ＲＥＳＴクエリ－を起動する。

ネットワークＮＷは、公共ネットワーク、例えば、インターネット、または例えば、ＬＡＮもしくはＷＡＮのネットワークなどのプライベートネットワーク、またはあらゆる組み合わせなどであることが可能であり、ＰＳＴＮまたはＩＳＤＮのサブネットワークを含むこともまた可能である。ネットワークＮＷは、有線、例えば、イーサネットネットワークなどであることもまた可能であり、または例えば、ＥＤＧＥ、３Ｇおよび４Ｇのワイヤレスセルラーシステムを含むセルラーネットワークなどの無線であることが可能である。ワイヤレスネットワークは、Ｗｉ－Ｆｉ、ブルートゥース、または知られている通信のどんな他のワイヤレスのかたちでもあることもまた可能である。したがって、ネットワークＮＷは、単に例示的であり、決して、本進歩の範囲を決して限定しない。

本明細書において説明されたどんな処理でも、モジュール、セグメント、または処理の特定の論理関数またはステップを実装する１つまたは複数の実行可能な命令を含むコードの部分を表すとして理解されるべきであり、および代替の実装は、本発明の例示的な態様の範囲内に含まれる。

ＡＴＴ 属性
ＣＳＹ１ コンピューティングシステム
ＣＳＹ２ コンピューティングシステム
ＣＳＹ３ コンピューティングシステム
ＣＳＹ４ コンピューティングシステム
ＩＮＤ インデックス

Claims (15)

1. 仮想オブジェクトの少なくとも１つのキーのインジケーターをコンソリデーションするためのコンピューターに実装される方法であって、前記仮想オブジェクトの予め定義された構成に対して、
   ａ）前記仮想オブジェクトの少なくとも１つのキーのインジケーターのディスクリプションを受信するステップと、
   ｂ）前記仮想オブジェクトの属性のセットを受信するステップと、
   ｃ）前記仮想オブジェクトに関するインデクセーションのためのデータモデルを受信するステップと、
   ｄ）前記仮想オブジェクトの前記属性を前記インデクセーションのためのデータモデルにコンバートするルールセットを受信するステップと、
   ｅ）前記ルールセットを適用して前記属性を前記インデクセーションのためのデータモデルにコンバートするステップと、
   ｆ）前記インデクセーション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、
   ｇ）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、前記キーのインジケーターをコンソリデーションするステップと
   を備えることを特徴とする方法。
2. 前記データモデルにおいて、前記仮想オブジェクトは、
   －少なくとも１つのアグリゲートフィーチャーであって、前記アグリゲートフィーチャーは、部品表に従う前記仮想オブジェクトの組み立てを表す、アグリゲートフィーチャー、および／または
   －少なくとも１つのファセットフィーチャーであって、前記ファセットフィーチャーは、前記仮想オブジェクトの分類を表す、ファセットフィーチャー
   によって特徴付けられることを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記アグリゲートフィーチャーおよび前記ファセットフィーチャーは、インデックスにおいて参照されることを特徴とする請求項２に記載の方法。
4. アグリゲートフィーチャーおよび／またはファセットフィーチャーは、インデックスにおいてインクリメントに更新されることを特徴とする請求項１、２、または３のいずれか一項に記載の方法。
5. ステップｇ）は、前記インデックスにおいて前記展開された有向非巡回グラフ上のロールアップを適用するステップを含むことを特徴とする請求項３または４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前記ロールアップの間、前記キーのインジケーターのロールアップ関数を受信するステップを含み、前記ロールアップ関数は、前記キーのインジケーターが前記仮想オブジェクトの部品表においてボトムアップにコンソリデーションされるようにすることを表すことを特徴とする請求項５に記載の方法。
7. ステップｇ）は、各アグリゲートフィーチャーのトレランス値を受信し、前記トレランス値に関するユークリッド距離に基づいて統計的なトレランスを計算するステップを含むことを特徴とする請求項２、３、４、５、または６のいずれか一項に記載の方法。
8. 前記キーのインジケーターは、前記仮想オブジェクトのキーパフォーマンスインジケーターであることを特徴とする請求項１、２、３、４、５、６、または７のいずれか一項に記載の方法。
9. 前記キーパフォーマンスインジケーターは、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ことを特徴とする請求項８に記載の方法。
10. ステップｆ）およびステップｇ）は、同一のソフトウェアコンポーネントにおいて実装されることを特徴とする請求項１、２、３、４、５、６、７、８、または９のいずれか一項に記載の方法。
11. 前記仮想オブジェクトは、車両または船であることを特徴とする請求項１、２、３、４、５、６、７、８、９、または１０のいずれか一項に記載の方法。
12. コンピューターシステムに、コンピューターに実装される請求項１、２、３、４、５、６、７、８、９、１０、または１１のいずれか一項に記載の方法を実行させるコンピューター実行可能な命令を含む、不揮発性のコンピューター読み取り可能なデータ記録媒体に格納されたことを特徴とするコンピュータープログラム。
13. コンピューターシステムに、請求項１、２、３、４、５、６、７、８、９、１０、または１１のいずれか一項に記載の方法を実行させるプログラムを記録したことを特徴とする非一時的なコンピューター読み取り可能なデータ記録媒体。
14. 少なくとも１つのクライアントデバイスを備え、仮想オブジェクトの前記少なくとも１つのキーのインジケーターをコンソリデーションすることに関するユーザーリクエストと、少なくとも１つのインデックスとを処理するように構成され、前記インデックスは、少なくとも、前記インデクセーション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、前記有向非巡回グラフの展開に基づいて前記キーのインジケーターをコンソリデーションするステップとを実装するように構成された、請求項１、２、３、４、５、６、７、８、９、１０、または１１のいずれか一項に記載の方法を実装するために構成されたことを特徴とするコンピューターシステム。
15. 複数のインデックスと、インデックスコントローラーとを備え、前記インデックスコントローラーは、前記インデックスの中から、前記ユーザーリクエストを最も速く処理することができる１つを決定するために構成され、前記インデクセーション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、前記構成された有向非巡回グラフの展開に基づいて前記キーのインジケーターをコンソリデーションするステップとは、前記インデックスに実装されることを特徴とする請求項１４に記載のコンピューターシステム。

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