JP2002259464A - 実験計画法の支援装置、方法及びプログラム - Google Patents
実験計画法の支援装置、方法及びプログラムInfo
- Publication number
- JP2002259464A JP2002259464A JP2001055211A JP2001055211A JP2002259464A JP 2002259464 A JP2002259464 A JP 2002259464A JP 2001055211 A JP2001055211 A JP 2001055211A JP 2001055211 A JP2001055211 A JP 2001055211A JP 2002259464 A JP2002259464 A JP 2002259464A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- analysis
- level value
- factor
- input
- selecting
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 101
- 238000013401 experimental design Methods 0.000 title claims abstract description 10
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 153
- 238000013461 design Methods 0.000 claims description 116
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 claims description 46
- 238000013433 optimization analysis Methods 0.000 claims description 45
- 238000003050 experimental design method Methods 0.000 claims description 28
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 claims description 6
- 238000009472 formulation Methods 0.000 claims description 4
- 239000000203 mixture Substances 0.000 claims description 4
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 abstract description 17
- 230000008859 change Effects 0.000 abstract description 4
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 abstract 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 20
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 description 18
- 230000006870 function Effects 0.000 description 16
- 238000012805 post-processing Methods 0.000 description 14
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 12
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 11
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 7
- 230000008569 process Effects 0.000 description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 6
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 4
- 238000000556 factor analysis Methods 0.000 description 3
- 239000003337 fertilizer Substances 0.000 description 3
- 239000000654 additive Substances 0.000 description 2
- 230000004397 blinking Effects 0.000 description 2
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 2
- 238000010206 sensitivity analysis Methods 0.000 description 2
- 230000000996 additive effect Effects 0.000 description 1
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 1
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000013400 design of experiment Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000002156 mixing Methods 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 229920003051 synthetic elastomer Polymers 0.000 description 1
- 239000005061 synthetic rubber Substances 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】最適化解析を行う実験計画法や田口メソッドの
前処理として、制御因子や誤差因子あるいは信号因子を
直交表や外側表などの水準表に対して割り付けして編集
する際に好適なグラフィカルなユーザインターフェース
を提供すること。 【解決手段】例えば、最適化解析に必要なデータの準備
に用いられる水準値表に対して割り付ける誤差因子若し
くは信号因子を表示画面に表示された複数の候補一覧の
なかから選択するに際し、制御因子として既に選択がな
されている候補を識別し、他の候補と区別可能なように
表示属性を変更する。
前処理として、制御因子や誤差因子あるいは信号因子を
直交表や外側表などの水準表に対して割り付けして編集
する際に好適なグラフィカルなユーザインターフェース
を提供すること。 【解決手段】例えば、最適化解析に必要なデータの準備
に用いられる水準値表に対して割り付ける誤差因子若し
くは信号因子を表示画面に表示された複数の候補一覧の
なかから選択するに際し、制御因子として既に選択がな
されている候補を識別し、他の候補と区別可能なように
表示属性を変更する。
Description
【0001】
【発明の属する技術分野】本発明は、実験計画法(田口
メソッドなど)による最適化解析を支援する支援装置に
関し、特に、数値解析処理において不具合が生じること
のないようユーザ操作を適切に支援するユーザインター
フェースに関する。
メソッドなど)による最適化解析を支援する支援装置に
関し、特に、数値解析処理において不具合が生じること
のないようユーザ操作を適切に支援するユーザインター
フェースに関する。
【0002】
【従来の技術】近年、メカトロ製品設計などにおける設
計は複雑化の一途を辿っている。メカトロ製品は膨大な
設計因子を有し、かつこれら設計因子の間の関係は複雑
となる。このため一般には、例えば、機械、熱力学、材
料などの多岐にわたる各分野の専門知識を有する設計者
が相互に協調することにより、1つの製品についての複
合的な設計が行われる。
計は複雑化の一途を辿っている。メカトロ製品は膨大な
設計因子を有し、かつこれら設計因子の間の関係は複雑
となる。このため一般には、例えば、機械、熱力学、材
料などの多岐にわたる各分野の専門知識を有する設計者
が相互に協調することにより、1つの製品についての複
合的な設計が行われる。
【0003】このいわゆる複合的設計において、各分野
の設計者はそれぞれ、種々の設計制約や設計知識から解
析モデルを作り、各分野の専用工学ツールを用いて設計
因子を分野毎で個別に解析する傾向があった。この解析
においては製品の各特性値に適合する各設計因子につい
ての設計のパラメータ値を、複合分野にわたる設計制約
を同時に満たすように決定することは困難であった。
の設計者はそれぞれ、種々の設計制約や設計知識から解
析モデルを作り、各分野の専用工学ツールを用いて設計
因子を分野毎で個別に解析する傾向があった。この解析
においては製品の各特性値に適合する各設計因子につい
ての設計のパラメータ値を、複合分野にわたる設計制約
を同時に満たすように決定することは困難であった。
【0004】さらに、決定された設計因子から主要な設
計因子を選択し、この設計因子の条件値を設定した上
で、製品全体の挙動解析を各種解析ツールを用いて行
い、挙動解析の結果を利用して各設計因子の最適化を図
ることが行われている。
計因子を選択し、この設計因子の条件値を設定した上
で、製品全体の挙動解析を各種解析ツールを用いて行
い、挙動解析の結果を利用して各設計因子の最適化を図
ることが行われている。
【0005】このような最適化解析に好適である実験計
画法や田口メソッドは、性能を左右する多数の因子を実
験や解析などで効率良く最適化するための手法として知
られるが、例えばメカトロ製品設計のように設計因子が
多岐にわたり、かつ因子間の関係が複雑に絡み合う場合
も多く、制御因子に選択している因子を、信号因子・誤
差因子などとして、意図的に選択する場合がある。
画法や田口メソッドは、性能を左右する多数の因子を実
験や解析などで効率良く最適化するための手法として知
られるが、例えばメカトロ製品設計のように設計因子が
多岐にわたり、かつ因子間の関係が複雑に絡み合う場合
も多く、制御因子に選択している因子を、信号因子・誤
差因子などとして、意図的に選択する場合がある。
【0006】実験計画法や田口メソッドに基づいて計画
された因子の水準セットは、例えば、作物を生育する最
適の肥料成分、生育環境などのセット、合成ゴムなど化
学物質の添加物の成分比、あるいは計算機によるシミュ
レーション条件の決定(設計パラメータの最適化)な
ど、様々な分野に用いられる。
された因子の水準セットは、例えば、作物を生育する最
適の肥料成分、生育環境などのセット、合成ゴムなど化
学物質の添加物の成分比、あるいは計算機によるシミュ
レーション条件の決定(設計パラメータの最適化)な
ど、様々な分野に用いられる。
【0007】たとえば、直交表で決定した因子水準のセ
ットを用いて解析を行い、目的関数の値を求める場合を
考える。ある変数のノミナル値(標準的な値)が0.2
であったとして、ユーザが制御因子の水準として、例え
ば0.1、0.2、および0.3の3つの水準のふれ幅
を与えたとする。さらに、誤差因子(または信号因子)
としてのふれ幅を、±0.1の差として付与したとす
る。この場合、その変数が取り得る幅は0〜0.4と拡
大する。このことが以下に説明するように問題を生じる
場合がある。
ットを用いて解析を行い、目的関数の値を求める場合を
考える。ある変数のノミナル値(標準的な値)が0.2
であったとして、ユーザが制御因子の水準として、例え
ば0.1、0.2、および0.3の3つの水準のふれ幅
を与えたとする。さらに、誤差因子(または信号因子)
としてのふれ幅を、±0.1の差として付与したとす
る。この場合、その変数が取り得る幅は0〜0.4と拡
大する。このことが以下に説明するように問題を生じる
場合がある。
【0008】まず、少なくともこの0〜0.4の範囲で
の解析の収束性を予め確認済みであって、ユーザが意図
的に上記のような誤差因子の設定を行った場合は問題が
生じることは無い。しかしながら、これがユーザの不注
意や誤解によるものであった場合は問題となる場合があ
る。すなわち、想定していた以上に値の範囲が拡大し、
解析の収束性が成立しない領域に系が入ってしまった
り、本来ゼロや負の値を取り得ない変数にゼロや負の値
を代入をするような計算不能の状況を招くことである。
このことは、実例として例えば生育条件の解析を行うよ
うな場合に、想定外の肥料濃度や、肥料濃度に負の値を
割り当ててしまうと言ったケアレスミスに繋がる。ま
た、例えば添加物に関する解析において、飽和濃度以上
の成分濃度を誤って割り当ててしまったり、医薬品の動
物実験などにおいて規定の量を越えた危険な濃度での実
験の原因となるなど、決して見過ごせない場合もある。
の解析の収束性を予め確認済みであって、ユーザが意図
的に上記のような誤差因子の設定を行った場合は問題が
生じることは無い。しかしながら、これがユーザの不注
意や誤解によるものであった場合は問題となる場合があ
る。すなわち、想定していた以上に値の範囲が拡大し、
解析の収束性が成立しない領域に系が入ってしまった
り、本来ゼロや負の値を取り得ない変数にゼロや負の値
を代入をするような計算不能の状況を招くことである。
このことは、実例として例えば生育条件の解析を行うよ
うな場合に、想定外の肥料濃度や、肥料濃度に負の値を
割り当ててしまうと言ったケアレスミスに繋がる。ま
た、例えば添加物に関する解析において、飽和濃度以上
の成分濃度を誤って割り当ててしまったり、医薬品の動
物実験などにおいて規定の量を越えた危険な濃度での実
験の原因となるなど、決して見過ごせない場合もある。
【0009】したがって、上記のように誤差因子や信号
因子の設定時において、ユーザの不注意や誤解が生じな
いようにすることが必要である。
因子の設定時において、ユーザの不注意や誤解が生じな
いようにすることが必要である。
【0010】
【発明が解決しようとする課題】本発明はこのような事
情を考慮してなされたものであり、その目的は、実験計
画法や田口メソッドにおいて、制御因子のみならず誤差
因子や信号因子を選択して最適化解析を行うにあたり、
ユーザの不注意等により不適切なデータが設定されるこ
となく安定して解析を行えるよう支援することにある。
情を考慮してなされたものであり、その目的は、実験計
画法や田口メソッドにおいて、制御因子のみならず誤差
因子や信号因子を選択して最適化解析を行うにあたり、
ユーザの不注意等により不適切なデータが設定されるこ
となく安定して解析を行えるよう支援することにある。
【0011】
【課題を解決するための手段】上記課題を解決し、目的
を達成するため本発明は次のように構成されている。
を達成するため本発明は次のように構成されている。
【0012】本発明の支援装置は、実験計画法に沿った
最適化解析を支援する支援装置において、前記最適化解
析に必要なデータの準備に用いられる水準値表に対して
割り付ける誤差因子若しくは信号因子を、表示画面に表
示された複数の候補一覧のなかから選択する選択手段
と、前記候補一覧の中から制御因子として既に選択がな
されている候補を識別し、他の候補と区別可能なように
表示属性を変更する表示制御手段と、を具備することを
特徴とするものである。
最適化解析を支援する支援装置において、前記最適化解
析に必要なデータの準備に用いられる水準値表に対して
割り付ける誤差因子若しくは信号因子を、表示画面に表
示された複数の候補一覧のなかから選択する選択手段
と、前記候補一覧の中から制御因子として既に選択がな
されている候補を識別し、他の候補と区別可能なように
表示属性を変更する表示制御手段と、を具備することを
特徴とするものである。
【0013】また、本発明の支援装置は、実験計画法に
沿った最適化解析を支援する支援装置において、前記最
適化解析に必要なデータの準備に用いられる水準値表に
対して割り付ける誤差因子若しくは信号因子を、表示画
面に表示された複数の候補一覧のなかから選択する第1
選択手段と、前記選択手段により選択された誤差因子若
しくは信号因子の水準値の値指定方法を、所定値に対す
る比、所定値との差、又は直接入力のいずれかの方法の
なかから選択する第2選択手段と、前記値指定方法に従
って、前記表示画面に表示された水準値表に水準値を入
力する入力手段と、を具備することを特徴とするもので
ある。
沿った最適化解析を支援する支援装置において、前記最
適化解析に必要なデータの準備に用いられる水準値表に
対して割り付ける誤差因子若しくは信号因子を、表示画
面に表示された複数の候補一覧のなかから選択する第1
選択手段と、前記選択手段により選択された誤差因子若
しくは信号因子の水準値の値指定方法を、所定値に対す
る比、所定値との差、又は直接入力のいずれかの方法の
なかから選択する第2選択手段と、前記値指定方法に従
って、前記表示画面に表示された水準値表に水準値を入
力する入力手段と、を具備することを特徴とするもので
ある。
【0014】また、本発明の支援装置は、実験計画法に
沿った最適化解析を支援する支援装置において、前記最
適化解析に必要なデータの準備に用いられる水準値表に
対して割り付ける誤差因子若しくは信号因子を、表示画
面に表示された複数の候補一覧のなかから選択する選択
手段と、前記表示画面に表示された水準値表に、単発解
析に用いた値を水準値として設定する設定手段と、を具
備することを特徴とするものである。
沿った最適化解析を支援する支援装置において、前記最
適化解析に必要なデータの準備に用いられる水準値表に
対して割り付ける誤差因子若しくは信号因子を、表示画
面に表示された複数の候補一覧のなかから選択する選択
手段と、前記表示画面に表示された水準値表に、単発解
析に用いた値を水準値として設定する設定手段と、を具
備することを特徴とするものである。
【0015】また、本発明の支援装置は、実験計画法に
沿った最適化解析を支援する支援装置において、前記最
適化解析に必要なデータの準備に用いられる水準値表に
対して割り付ける誤差因子若しくは信号因子を、表示画
面に表示された複数の候補一覧のなかから選択する第1
選択手段と、異なる水準値の繰り返し規則を与える水準
値表の種別を外側直交表、多元配置、調合、および繰り
返し数先決めの少なくともいずれかから選択する第2選
択手段と、を具備することを特徴とするものである。
沿った最適化解析を支援する支援装置において、前記最
適化解析に必要なデータの準備に用いられる水準値表に
対して割り付ける誤差因子若しくは信号因子を、表示画
面に表示された複数の候補一覧のなかから選択する第1
選択手段と、異なる水準値の繰り返し規則を与える水準
値表の種別を外側直交表、多元配置、調合、および繰り
返し数先決めの少なくともいずれかから選択する第2選
択手段と、を具備することを特徴とするものである。
【0016】また、本発明の支援方法は、実験計画法に
沿った最適化解析を支援する支援方法において、前記最
適化解析に必要なデータの準備に用いられる水準値表に
対して割り付ける誤差因子若しくは信号因子を、表示画
面に表示された複数の候補一覧のなかから選択するステ
ップと、前記候補一覧の中から制御因子として既に選択
がなされている候補を識別するステップと、前記識別さ
れた候補を、他の候補と区別可能なように表示属性を変
更して表示するステップと、を具備することを特徴とす
る。
沿った最適化解析を支援する支援方法において、前記最
適化解析に必要なデータの準備に用いられる水準値表に
対して割り付ける誤差因子若しくは信号因子を、表示画
面に表示された複数の候補一覧のなかから選択するステ
ップと、前記候補一覧の中から制御因子として既に選択
がなされている候補を識別するステップと、前記識別さ
れた候補を、他の候補と区別可能なように表示属性を変
更して表示するステップと、を具備することを特徴とす
る。
【0017】また、本発明の支援方法は、実験計画法に
沿った最適化解析を支援する支援方法において、前記最
適化解析に必要なデータの準備に用いられる水準値表に
対して割り付ける誤差因子若しくは信号因子を、表示画
面に表示された複数の候補一覧のなかから選択するステ
ップと、前記選択された誤差因子若しくは信号因子の水
準値の値指定方法を、所定値に対する比、所定値との
差、又は直接入力のいずれかの方法のなかから選択する
ステップと、前記値指定方法に従って、前記表示画面に
表示された水準値表に水準値を入力する入力ステップ
と、を具備することを特徴とする。
沿った最適化解析を支援する支援方法において、前記最
適化解析に必要なデータの準備に用いられる水準値表に
対して割り付ける誤差因子若しくは信号因子を、表示画
面に表示された複数の候補一覧のなかから選択するステ
ップと、前記選択された誤差因子若しくは信号因子の水
準値の値指定方法を、所定値に対する比、所定値との
差、又は直接入力のいずれかの方法のなかから選択する
ステップと、前記値指定方法に従って、前記表示画面に
表示された水準値表に水準値を入力する入力ステップ
と、を具備することを特徴とする。
【0018】また、本発明の支援方法は、実験計画法に
沿った最適化解析を支援する支援方法において、前記最
適化解析に必要なデータの準備に用いられる水準値表に
対して割り付ける誤差因子若しくは信号因子を、表示画
面に表示された複数の候補一覧のなかから選択するステ
ップと、前記表示画面に表示された水準値表に、単発解
析に用いた値を水準値として設定するステップと、を具
備することを特徴とする。
沿った最適化解析を支援する支援方法において、前記最
適化解析に必要なデータの準備に用いられる水準値表に
対して割り付ける誤差因子若しくは信号因子を、表示画
面に表示された複数の候補一覧のなかから選択するステ
ップと、前記表示画面に表示された水準値表に、単発解
析に用いた値を水準値として設定するステップと、を具
備することを特徴とする。
【0019】また、本発明の支援方法は、実験計画法に
沿った最適化解析を支援する支援方法において、前記最
適化解析に必要なデータの準備に用いられる水準値表に
対して割り付ける誤差因子若しくは信号因子を、表示画
面に表示された複数の候補一覧のなかから選択するステ
ップと、異なる水準値の繰り返し規則を与える水準値表
の種別を外側直交表、多元配置、調合、および繰り返し
数先決めの少なくともいずれかから選択するステップ
と、を具備することを特徴とする。
沿った最適化解析を支援する支援方法において、前記最
適化解析に必要なデータの準備に用いられる水準値表に
対して割り付ける誤差因子若しくは信号因子を、表示画
面に表示された複数の候補一覧のなかから選択するステ
ップと、異なる水準値の繰り返し規則を与える水準値表
の種別を外側直交表、多元配置、調合、および繰り返し
数先決めの少なくともいずれかから選択するステップ
と、を具備することを特徴とする。
【0020】また、本発明の解析方法は、設計制約等に
したがって解析モデルを構築し、前記構築された解析モ
デルを数値解析する際の解析条件を設定し、前記設定さ
れた解析条件に従って、前記解析モデルの数値解析を数
値解析エンジンにより逐次的に複数回実行し、前記数値
解析エンジンから得られた解析結果を、実験計画法利用
の最適化解析ツールに対して出力する解析方法におい
て、前記解析条件の設定に用いられる水準値表を種別が
異なる複数の水準値表の中から選択するステップと、前
記選択された水準値表に対し誤差因子若しくは信号因子
を割り付けるステップと、前記水準値表に割り付けられ
た誤差因子若しくは信号因子の水準値の入力を支援する
ステップと、を具備することを特徴とする。
したがって解析モデルを構築し、前記構築された解析モ
デルを数値解析する際の解析条件を設定し、前記設定さ
れた解析条件に従って、前記解析モデルの数値解析を数
値解析エンジンにより逐次的に複数回実行し、前記数値
解析エンジンから得られた解析結果を、実験計画法利用
の最適化解析ツールに対して出力する解析方法におい
て、前記解析条件の設定に用いられる水準値表を種別が
異なる複数の水準値表の中から選択するステップと、前
記選択された水準値表に対し誤差因子若しくは信号因子
を割り付けるステップと、前記水準値表に割り付けられ
た誤差因子若しくは信号因子の水準値の入力を支援する
ステップと、を具備することを特徴とする。
【0021】また、本発明の解析プログラムは、コンピ
ュータを、設計制約等にしたがい構築された解析モデル
を数値解析する際の解析条件を設定する設定手段、前記
設定手段により設定された解析条件に従って前記解析モ
デルの数値解析を逐次的に複数回実行する数値解析エン
ジン、前記数値解析エンジンから得られた解析結果を実
験計画法利用の最適化解析ツールに対して出力する出力
手段、前記解析条件の設定に用いられる水準値表を種別
が異なる複数の水準値表の中から選択する手段、前記選
択された水準値表に対し誤差因子若しくは信号因子を割
り付ける手段、前記水準値表に割り付けられた誤差因子
若しくは信号因子の水準値の入力を支援する手段、とし
て機能させるためのプログラムである。
ュータを、設計制約等にしたがい構築された解析モデル
を数値解析する際の解析条件を設定する設定手段、前記
設定手段により設定された解析条件に従って前記解析モ
デルの数値解析を逐次的に複数回実行する数値解析エン
ジン、前記数値解析エンジンから得られた解析結果を実
験計画法利用の最適化解析ツールに対して出力する出力
手段、前記解析条件の設定に用いられる水準値表を種別
が異なる複数の水準値表の中から選択する手段、前記選
択された水準値表に対し誤差因子若しくは信号因子を割
り付ける手段、前記水準値表に割り付けられた誤差因子
若しくは信号因子の水準値の入力を支援する手段、とし
て機能させるためのプログラムである。
【0022】
【発明の実施の形態】以下、図面を参照しながら本発明
の実施形態を説明する。
の実施形態を説明する。
【0023】図1は本発明の一実施形態に係り、実験計
画法を基礎とした設計支援システムの概略構成を示すブ
ロック図である。図1に示すように、本実施形態の設計
支援システムは、入力編集部10、実験計画法解析ツー
ル11、設計情報データベース(DB)21、実験計画
法の前後処理部22、計算手続き生成部23、数値解析
エンジン24を備えている。
画法を基礎とした設計支援システムの概略構成を示すブ
ロック図である。図1に示すように、本実施形態の設計
支援システムは、入力編集部10、実験計画法解析ツー
ル11、設計情報データベース(DB)21、実験計画
法の前後処理部22、計算手続き生成部23、数値解析
エンジン24を備えている。
【0024】ユーザは、入力編集部10を用いて、各種
設計データを設計知識として設計情報データベース21
に入力する。尚、ユーザが入力するこの設計データは、
各種ツールに依存性のない、簡易な数式レベルの設計制
約式として入力される。尚、この設計データは、テーブ
ルデータ、図表データを含んで構成されてもよい。入力
編集部10および表示部12は、各ユーザに、すでに編
集された設計データを適宜提示し、編集させる。また、
表示部12は実験計画法の前後処理部22を介して、数
値解析エンジン24が出力する解析結果を表示する。
設計データを設計知識として設計情報データベース21
に入力する。尚、ユーザが入力するこの設計データは、
各種ツールに依存性のない、簡易な数式レベルの設計制
約式として入力される。尚、この設計データは、テーブ
ルデータ、図表データを含んで構成されてもよい。入力
編集部10および表示部12は、各ユーザに、すでに編
集された設計データを適宜提示し、編集させる。また、
表示部12は実験計画法の前後処理部22を介して、数
値解析エンジン24が出力する解析結果を表示する。
【0025】設計情報データベース21は、複数のユー
ザから入力された設計データを記憶保持するためのデー
タベースであり、入力された設計制約データ等の一貫性
を維持するよう構成される。入力された設計制約データ
は、最終的に連立方程式として数理モデル化され、後述
される数値解析エンジン24へ、性能予測解析を行うた
めに出力とされる。
ザから入力された設計データを記憶保持するためのデー
タベースであり、入力された設計制約データ等の一貫性
を維持するよう構成される。入力された設計制約データ
は、最終的に連立方程式として数理モデル化され、後述
される数値解析エンジン24へ、性能予測解析を行うた
めに出力とされる。
【0026】実験計画法の前後処理部22は、設計情報
データベース21に入力され、生成された数理モデルに
含まれる各設計因子を抽出し、この抽出された設計因子
の解析条件を編集および管理するための処理部である。
ユーザは、入力編集部10を介して、実験計画法の前後
処理部22に、解析すべき設計因子と、当該設計因子の
条件値である水準値と、必要に応じて当該設計因子の種
別とを解析条件として設定する。解析条件は、例えば一
般に知られる実験計画法に基づき設定される。尚、実験
計画法の前後処理部22は、数値解析エンジン24のプ
リ・プロセッサおよびポスト・プロセッサとして、およ
び、実験計画法解析ツール11により実行される実験計
画法、および田口メソッドによる最適化解析のためのプ
リプロセッサとして機能する。
データベース21に入力され、生成された数理モデルに
含まれる各設計因子を抽出し、この抽出された設計因子
の解析条件を編集および管理するための処理部である。
ユーザは、入力編集部10を介して、実験計画法の前後
処理部22に、解析すべき設計因子と、当該設計因子の
条件値である水準値と、必要に応じて当該設計因子の種
別とを解析条件として設定する。解析条件は、例えば一
般に知られる実験計画法に基づき設定される。尚、実験
計画法の前後処理部22は、数値解析エンジン24のプ
リ・プロセッサおよびポスト・プロセッサとして、およ
び、実験計画法解析ツール11により実行される実験計
画法、および田口メソッドによる最適化解析のためのプ
リプロセッサとして機能する。
【0027】実験計画法は、製品の性能を左右する多数
の因子を実験や解析などで効率良く最適化するために利
用される手法である。実験計画法の利用手順の参考にな
る文献は多数発行されているが、例えば、「実験計画法
入門」(鷲尾泰俊著、日本規格協会)や「第3版実験計
画法(上)(下)」(田口 玄一著、丸善)に詳しい。ま
た、田口メソッド(ロバスト設計)は、「開発・設計段
階の品質工学」(田口玄一著、日本規格協会」に詳し
い。この実験計画法利用および田口メソッドを支援する
ソフトウエアとしては、(株)リコーが開発している
「Ripses」や、日本規格協会が発売している「Anova」
などが知られている。
の因子を実験や解析などで効率良く最適化するために利
用される手法である。実験計画法の利用手順の参考にな
る文献は多数発行されているが、例えば、「実験計画法
入門」(鷲尾泰俊著、日本規格協会)や「第3版実験計
画法(上)(下)」(田口 玄一著、丸善)に詳しい。ま
た、田口メソッド(ロバスト設計)は、「開発・設計段
階の品質工学」(田口玄一著、日本規格協会」に詳し
い。この実験計画法利用および田口メソッドを支援する
ソフトウエアとしては、(株)リコーが開発している
「Ripses」や、日本規格協会が発売している「Anova」
などが知られている。
【0028】実験計画法において、まず、ユーザは、入
力編集部10上で一覧表示されたそれぞれの設計因子か
ら、設計上重要と思われる因子を選択する。これらの選
択された因子に、制御因子・信号因子・誤差因子等の因
子種別を割り付ける。制御因子は、解析の対象となり、
設計者がコントロール可能な因子である。一方、誤差因
子は、制御因子の解析における各種環境条件や誤差要因
を表すための因子である。信号因子は入力の変化に対す
る出力特性を解析する場合の入力因子である。
力編集部10上で一覧表示されたそれぞれの設計因子か
ら、設計上重要と思われる因子を選択する。これらの選
択された因子に、制御因子・信号因子・誤差因子等の因
子種別を割り付ける。制御因子は、解析の対象となり、
設計者がコントロール可能な因子である。一方、誤差因
子は、制御因子の解析における各種環境条件や誤差要因
を表すための因子である。信号因子は入力の変化に対す
る出力特性を解析する場合の入力因子である。
【0029】ユーザは、各因子を、与えられた直交表に
割り付ける。直交表は、例えば図3に示すように、各因
子の取りうる条件値である水準値の組み合わせのパター
ンを記述する表である。この直交表は、ある因子の各水
準に対して、他の因子の各水準値の組み合わせが必ず同
数回ずつ定義されている。解析すべき因子に対して他の
因子の影響が均質に働く性質を利用して、直交表に定義
された各因子固有の要因効果(主効果および交互作用効
果)を実験計画法の解析ツール11を利用して分析(図
4参照)することができる。本来、要因解析では、評価
したい因子を同時にとりあげ、これらの因子の水準のす
べての組み合わせ全部について解析して各因子の要因効
果を評価する必要がある。直交表は、この要因解析にお
ける解析パターンを削減することができる。尚、ある因
子の水準効果が、別の因子の水準に応じて異なる場合が
あるが、これらの因子の間の水準の組み合わせに対して
特別に生ずる組み合わせ効果を交互作用と称する。主効
果とは、各因子の水準の平均的な効果をいう。
割り付ける。直交表は、例えば図3に示すように、各因
子の取りうる条件値である水準値の組み合わせのパター
ンを記述する表である。この直交表は、ある因子の各水
準に対して、他の因子の各水準値の組み合わせが必ず同
数回ずつ定義されている。解析すべき因子に対して他の
因子の影響が均質に働く性質を利用して、直交表に定義
された各因子固有の要因効果(主効果および交互作用効
果)を実験計画法の解析ツール11を利用して分析(図
4参照)することができる。本来、要因解析では、評価
したい因子を同時にとりあげ、これらの因子の水準のす
べての組み合わせ全部について解析して各因子の要因効
果を評価する必要がある。直交表は、この要因解析にお
ける解析パターンを削減することができる。尚、ある因
子の水準効果が、別の因子の水準に応じて異なる場合が
あるが、これらの因子の間の水準の組み合わせに対して
特別に生ずる組み合わせ効果を交互作用と称する。主効
果とは、各因子の水準の平均的な効果をいう。
【0030】直交表には、L18(61×36)、L18(2
1×37)、L8(27)、L16(215)、L27(313)、
L36(211×312)などの実験計画法に所定の種類があ
る。ユーザはこれらの直交表の中から、所望する設計因
子の解析に適切な直交表を、因子の数、水準数、また要
因効果解析を行うのかパラメータ設計によるロバスト性
評価を行うのかなどの解析のタイプ等を考慮して選択す
る。あるいは、ユーザが実験計画法の前後処理部22に
対して入力した設計因子の数、種別、水準値などの解析
条件に基づき、解析条件制御部23が、最適な直交表を
選択してユーザに提示してもよい。この直交表により、
所定回数の解析を実行する際の因子の水準の組み合わせ
が決定される。例えば、L18(61×36)の直交表で
は、最大で6水準の因子1種と、3水準の因子6種の組
み合わせで因子の水準の組み合わせが決定される。単純
にこの組み合わせの全てを実験もしくは解析する場合に
は、61×36=4374通りの組み合わせの解析を行う
ことになる。他方、各因子間の交互作用を無視して評価
を行うという立場、あるいは交互作用を主効果に交絡さ
せるという立場に立ってL18(61×36)の直交表を利
用すれば、18通りの実験もしくは解析の試行で各因子
の要因分析が可能となる。
1×37)、L8(27)、L16(215)、L27(313)、
L36(211×312)などの実験計画法に所定の種類があ
る。ユーザはこれらの直交表の中から、所望する設計因
子の解析に適切な直交表を、因子の数、水準数、また要
因効果解析を行うのかパラメータ設計によるロバスト性
評価を行うのかなどの解析のタイプ等を考慮して選択す
る。あるいは、ユーザが実験計画法の前後処理部22に
対して入力した設計因子の数、種別、水準値などの解析
条件に基づき、解析条件制御部23が、最適な直交表を
選択してユーザに提示してもよい。この直交表により、
所定回数の解析を実行する際の因子の水準の組み合わせ
が決定される。例えば、L18(61×36)の直交表で
は、最大で6水準の因子1種と、3水準の因子6種の組
み合わせで因子の水準の組み合わせが決定される。単純
にこの組み合わせの全てを実験もしくは解析する場合に
は、61×36=4374通りの組み合わせの解析を行う
ことになる。他方、各因子間の交互作用を無視して評価
を行うという立場、あるいは交互作用を主効果に交絡さ
せるという立場に立ってL18(61×36)の直交表を利
用すれば、18通りの実験もしくは解析の試行で各因子
の要因分析が可能となる。
【0031】なお、本実施形態では、交互作用も含めた
ノイズに対するロバスト性も考慮した解析を行うので、
(18×誤差因子の組み合わせセット数)通りの逐次的
繰り返し数値解析処理を行う。
ノイズに対するロバスト性も考慮した解析を行うので、
(18×誤差因子の組み合わせセット数)通りの逐次的
繰り返し数値解析処理を行う。
【0032】例えば本実施形態では、誤差要因を2水準
の組み合わせセット(すなわち、調合のパターン)を用
意し、18組それぞれに対して組み合わせる。そして、
合計で18×2=36通りの解析を行い、誤差に対する
SN比を求めてロバスト性を評価する、いわゆるパラメ
ータ設計を実施する。このような本実施形態によれば、
各因子の設計に与える要因効果やロバスト性が短期に効
率よく定量的に評価できる。
の組み合わせセット(すなわち、調合のパターン)を用
意し、18組それぞれに対して組み合わせる。そして、
合計で18×2=36通りの解析を行い、誤差に対する
SN比を求めてロバスト性を評価する、いわゆるパラメ
ータ設計を実施する。このような本実施形態によれば、
各因子の設計に与える要因効果やロバスト性が短期に効
率よく定量的に評価できる。
【0033】数値解析エンジン24は、入力編集部10
からの設計制約データの入力に基づき構築された、ツー
ル依存性のない数理モデルを取得し、実験計画法の前後
処理部22で決定された因子の水準などを解析条件とし
て、数理モデルの挙動を解析する数学エンジンである。
からの設計制約データの入力に基づき構築された、ツー
ル依存性のない数理モデルを取得し、実験計画法の前後
処理部22で決定された因子の水準などを解析条件とし
て、数理モデルの挙動を解析する数学エンジンである。
【0034】製品設計に頻出する設計制約のパターンと
しては、二階程度の常微分方程式を基本式として、方程
式の各定数が各種の非線形性を持ち、しかもその特性が
数式や表などの形で与えられることが多い。これらの設
計に関する設計情報が入力編集部10で収集され集中化
され、数理モデル化される。
しては、二階程度の常微分方程式を基本式として、方程
式の各定数が各種の非線形性を持ち、しかもその特性が
数式や表などの形で与えられることが多い。これらの設
計に関する設計情報が入力編集部10で収集され集中化
され、数理モデル化される。
【0035】数値解析エンジン24は、この数理モデル
を連立方程式や補間関数など数値解析エンジン24で取
り扱える形式に変換し、この数理モデルの挙動を解析す
る。一般に、解析には、代数的に数式を簡略化してゆく
代数的解法と、微少時間に解析時間を分割して数値的に
積分を繰り返し数値解を得る数値解法とがあり、両者は
適宜使い分けられながら解析が実行されることが通常で
ある。但し、設計情報のように複雑な非線形性や条件分
岐などを含む複雑なモデルには、数値解法の方が適する
場合が多い。
を連立方程式や補間関数など数値解析エンジン24で取
り扱える形式に変換し、この数理モデルの挙動を解析す
る。一般に、解析には、代数的に数式を簡略化してゆく
代数的解法と、微少時間に解析時間を分割して数値的に
積分を繰り返し数値解を得る数値解法とがあり、両者は
適宜使い分けられながら解析が実行されることが通常で
ある。但し、設計情報のように複雑な非線形性や条件分
岐などを含む複雑なモデルには、数値解法の方が適する
場合が多い。
【0036】本実施形態のシステムが利用する数理(数
値解析)モデルは、ダイナミクス解析を基本として各種
非線形性の影響などを評価するためのモデルであって、
例えば連立常微分方程式を基本とし、その係数が定数も
しくは何らかの変数に対する関数として定義されている
ものを想定したいわゆる「集中定数系モデル」と呼ばれ
る類のものとする。
値解析)モデルは、ダイナミクス解析を基本として各種
非線形性の影響などを評価するためのモデルであって、
例えば連立常微分方程式を基本とし、その係数が定数も
しくは何らかの変数に対する関数として定義されている
ものを想定したいわゆる「集中定数系モデル」と呼ばれ
る類のものとする。
【0037】製品の実設計においては、このような複数
の変数の制約式が複雑に絡み合い、厳密解を代数的に求
めて製品設計を行うことが困難になるが、本実施形態の
システムでは、代数的に解を得ることが不可能な場合で
あっても、数値解析により工学的に十分な精度で製品設
計のために有用な計算結果を得る。計算手続き生成部2
3は、数理モデルを、数値解析エンジン24が用いる構
文・取り扱える演算の種類・手続きのアルゴリズム等の
特有のルールに適合する解析モデルに必要に応じて変換
する。
の変数の制約式が複雑に絡み合い、厳密解を代数的に求
めて製品設計を行うことが困難になるが、本実施形態の
システムでは、代数的に解を得ることが不可能な場合で
あっても、数値解析により工学的に十分な精度で製品設
計のために有用な計算結果を得る。計算手続き生成部2
3は、数理モデルを、数値解析エンジン24が用いる構
文・取り扱える演算の種類・手続きのアルゴリズム等の
特有のルールに適合する解析モデルに必要に応じて変換
する。
【0038】本実施形態は上記のように構成されてお
り、以下その処理の流れを主に図2のフローチャートを
参照して順に説明する。
り、以下その処理の流れを主に図2のフローチャートを
参照して順に説明する。
【0039】まず、設計に関与する設計者や専門家など
のユーザは、入力編集部10を用いて、設計対象である
製品に関する各種情報や専門知識を設計データ(設計情
報)として入力する(S10)。
のユーザは、入力編集部10を用いて、設計対象である
製品に関する各種情報や専門知識を設計データ(設計情
報)として入力する(S10)。
【0040】製品の性能に関する設計制約式・テーブル
等からなる設計データは、設計情報データベースに格納
される(S20)。
等からなる設計データは、設計情報データベースに格納
される(S20)。
【0041】設計情報データベースに格納された設計デ
ータに基づいて、製品挙動を予測することのできる数理
モデルがバックグラウンド処理等により生成される(S
30)。例えば数理モデルが時間軸上の微分方程式を中
心とした連立方程式からなる場合、この数理モデルの連
立方程式を時間軸上で積分して解くような数値解析を実
行し、製品の時間軸応答を得ることができる。
ータに基づいて、製品挙動を予測することのできる数理
モデルがバックグラウンド処理等により生成される(S
30)。例えば数理モデルが時間軸上の微分方程式を中
心とした連立方程式からなる場合、この数理モデルの連
立方程式を時間軸上で積分して解くような数値解析を実
行し、製品の時間軸応答を得ることができる。
【0042】ここで、制御因子および誤差因子の水準値
選択について説明する(S40〜S51)。図5は、実
験計画法に係る直交表割付メニュー画面の一例を示す図
である。設計者が入力編集部10を操作して表示部12
に表示されているメニュー画面切り替えアイコン(図示
せず)をクリックすると、実験計画法の前後処理部22
は、図5に示す直交表割付メニュー画面を出力する。
選択について説明する(S40〜S51)。図5は、実
験計画法に係る直交表割付メニュー画面の一例を示す図
である。設計者が入力編集部10を操作して表示部12
に表示されているメニュー画面切り替えアイコン(図示
せず)をクリックすると、実験計画法の前後処理部22
は、図5に示す直交表割付メニュー画面を出力する。
【0043】まずユーザは、直交表の種類を選択する必
要がある。この直交表の選択は、感度解析に供する因子
の数と、各因子の水準数とで決定される。ユーザにとっ
て選択すべき直交表が自明の場合には、ユーザは直接選
択ボックス(F40)から目的の直交表を選択すればよ
い。他方、そうでない場合には、ユーザは、自動選択ボ
ックス(F41)に感度解析に供する因子の数(F4
3)と因子の水準数(F42)とを入力して自動選択ア
イコン(F44)をクリックする。この入力された因子
の数(F43)と因子の水準数(F42)から、自動的
に最適もしくは最も近い直交表が選択される。なお、一
意に最適な直交表が選択できない場合には、エラーメッ
セージを表示してユーザに再入力を促すか、候補一覧か
ら選ぶよう促す。
要がある。この直交表の選択は、感度解析に供する因子
の数と、各因子の水準数とで決定される。ユーザにとっ
て選択すべき直交表が自明の場合には、ユーザは直接選
択ボックス(F40)から目的の直交表を選択すればよ
い。他方、そうでない場合には、ユーザは、自動選択ボ
ックス(F41)に感度解析に供する因子の数(F4
3)と因子の水準数(F42)とを入力して自動選択ア
イコン(F44)をクリックする。この入力された因子
の数(F43)と因子の水準数(F42)から、自動的
に最適もしくは最も近い直交表が選択される。なお、一
意に最適な直交表が選択できない場合には、エラーメッ
セージを表示してユーザに再入力を促すか、候補一覧か
ら選ぶよう促す。
【0044】上記の手段のいずれかにより直交表の種類
が選択されると、図5の右上に示すように、実験計画法
の前後処理部22は、解析条件を割り付けるための直交
表を表示する(F45)。図5の例では、自動選択ボッ
クス(F41)に2水準因子が4個、3水準因子が1個
との入力に従って、L8(27)の応用であるL8(24×
41)が最も近い直交表として選択される。次に設計者
は、L8(24×41)に含まれる4水準因子用の因子に
3水準因子を割り付けるために必要となる、ダミー(擬
水準)位置設定(F46)を行う。図5では、もともと
L8(24×41)の因子名Aの項目にあった1から4の
水準において、水準4の代わりに水準2を割り付ける、
1−2−3−2型ダミー位置設定を行った例(F47)
が示されている。尚、このダミー位置設定は、選択した
解析対象因子・水準数を選択した直交表に適合させるた
めに、必要に応じて行われる。次にユーザは、直交表に
割り付けるべき因子の選択を行う。具体的には、変数選
択ボックスから例えば変数m(F48)を選択し(F4
9)、水準値入力ボックスに送る(F50)。ユーザ
は、変数mが直交表の因子Aに割り付けられるよう因子
番号Aを入力する(F51)。この因子番号の入力によ
り、実験計画法の前後処理部22は、自動的に3水準分
の入力ボックスを開く(F52、F53、F54)。
が選択されると、図5の右上に示すように、実験計画法
の前後処理部22は、解析条件を割り付けるための直交
表を表示する(F45)。図5の例では、自動選択ボッ
クス(F41)に2水準因子が4個、3水準因子が1個
との入力に従って、L8(27)の応用であるL8(24×
41)が最も近い直交表として選択される。次に設計者
は、L8(24×41)に含まれる4水準因子用の因子に
3水準因子を割り付けるために必要となる、ダミー(擬
水準)位置設定(F46)を行う。図5では、もともと
L8(24×41)の因子名Aの項目にあった1から4の
水準において、水準4の代わりに水準2を割り付ける、
1−2−3−2型ダミー位置設定を行った例(F47)
が示されている。尚、このダミー位置設定は、選択した
解析対象因子・水準数を選択した直交表に適合させるた
めに、必要に応じて行われる。次にユーザは、直交表に
割り付けるべき因子の選択を行う。具体的には、変数選
択ボックスから例えば変数m(F48)を選択し(F4
9)、水準値入力ボックスに送る(F50)。ユーザ
は、変数mが直交表の因子Aに割り付けられるよう因子
番号Aを入力する(F51)。この因子番号の入力によ
り、実験計画法の前後処理部22は、自動的に3水準分
の入力ボックスを開く(F52、F53、F54)。
【0045】これら水準値の入力の後、設計者が“直交
表へ入力”アイコン(F55)をクリックすると、実験
計画法の前後処理部22は、右上の直交表の因子Aに変
数mを割り付ける。上述の操作が、因子B〜Eについて
も繰り返されることで、直交表への割付が完了する。
表へ入力”アイコン(F55)をクリックすると、実験
計画法の前後処理部22は、右上の直交表の因子Aに変
数mを割り付ける。上述の操作が、因子B〜Eについて
も繰り返されることで、直交表への割付が完了する。
【0046】直交表への割付が完了すると、次に、誤差
因子(および信号因子)の割り付け、及びその値入力が
行われる(S51)。
因子(および信号因子)の割り付け、及びその値入力が
行われる(S51)。
【0047】上述したように、本実施形態では2水準の
誤差要因を用意し、18組それぞれの制御因子に組み合
わせ、合計で18×2=36通りの解析を行う。
誤差要因を用意し、18組それぞれの制御因子に組み合
わせ、合計で18×2=36通りの解析を行う。
【0048】図6は、誤差因子割り付けメニュー画面の
一例を示す図である。図6に示す誤差因子割り付けメニ
ュー画面は、誤差因子の割り付け種別を選択するための
誤差タイプ選択ボックスG10、およびその水準値選択
ボックスG20を有する。また、選択された誤差因子が
割り付けられる割付表(外側表)G30、誤差因子とし
て割り付ける変数を選択するための変数選択ボックスG
40、および誤差因子の各水準に値を入力するための水
準値入力ボックスG50を有する。
一例を示す図である。図6に示す誤差因子割り付けメニ
ュー画面は、誤差因子の割り付け種別を選択するための
誤差タイプ選択ボックスG10、およびその水準値選択
ボックスG20を有する。また、選択された誤差因子が
割り付けられる割付表(外側表)G30、誤差因子とし
て割り付ける変数を選択するための変数選択ボックスG
40、および誤差因子の各水準に値を入力するための水
準値入力ボックスG50を有する。
【0049】本実施形態においては、実験計画法の前後
処理部22による制御の下、この誤差因子割り付けメニ
ュー画面において、以下に説明する各種入力表示制御が
行われる。
処理部22による制御の下、この誤差因子割り付けメニ
ュー画面において、以下に説明する各種入力表示制御が
行われる。
【0050】まず、変数選択ボックスG40において
は、複数の変数候補のうち、既に制御因子として選択済
みの変数は、そうでないものと区別可能なように色、太
さ、フォント、あるいは背景色を変更したり、変数名を
点滅表示するなど表示属性を異ならせる表示制御を行う
(G41,G42)。かかる表示処理は、ある変数を直
交表割付メニュー画面等において制御因子として登録し
た際に、その事実を表すフラグをデータベースもしくは
メモリ上に記録しておき、当該誤差因子割り付けメニュ
ー画面の処理においてそのフラグを参照するよう構成す
ることで実現可能である。なお、既に制御因子として選
択済みの変数をさらに誤差因子としてユーザが意図的に
選択することは不可とはしない。
は、複数の変数候補のうち、既に制御因子として選択済
みの変数は、そうでないものと区別可能なように色、太
さ、フォント、あるいは背景色を変更したり、変数名を
点滅表示するなど表示属性を異ならせる表示制御を行う
(G41,G42)。かかる表示処理は、ある変数を直
交表割付メニュー画面等において制御因子として登録し
た際に、その事実を表すフラグをデータベースもしくは
メモリ上に記録しておき、当該誤差因子割り付けメニュ
ー画面の処理においてそのフラグを参照するよう構成す
ることで実現可能である。なお、既に制御因子として選
択済みの変数をさらに誤差因子としてユーザが意図的に
選択することは不可とはしない。
【0051】ユーザに対しある変数が既に制御因子とし
て選択済みである旨の注意を促すことは次のような意味
を持つ。
て選択済みである旨の注意を促すことは次のような意味
を持つ。
【0052】ある変数が、制御因子と誤差因子(または
信号因子)の両方に選択されている場合、制御因子の水
準に対し、さらに誤差因子(または信号因子)としての
ふれ幅を、比または差として付与することになる。この
場合、制御因子もしくは誤差因子(または信号因子)と
してのみ選択した場合に比べ、変数の値のとるパターン
が複雑になる上、値そのものの計算も複雑になる。ま
た、ユーザが不用意に水準を制御因子もしくは誤差因子
(または信号因子)に定義してしまうと、解析が不安定
になるなどの弊害の恐れがある。しかし本実施形態によ
れば、上記のような区別表示によりユーザに注意が促さ
れるので、既に制御因子として割り当てられているもの
を意図的に誤差因子として選択する場合にはその旨をユ
ーザが明確に知ることができ、不用意に重複指定が行わ
れることを未然に防止できる。
信号因子)の両方に選択されている場合、制御因子の水
準に対し、さらに誤差因子(または信号因子)としての
ふれ幅を、比または差として付与することになる。この
場合、制御因子もしくは誤差因子(または信号因子)と
してのみ選択した場合に比べ、変数の値のとるパターン
が複雑になる上、値そのものの計算も複雑になる。ま
た、ユーザが不用意に水準を制御因子もしくは誤差因子
(または信号因子)に定義してしまうと、解析が不安定
になるなどの弊害の恐れがある。しかし本実施形態によ
れば、上記のような区別表示によりユーザに注意が促さ
れるので、既に制御因子として割り当てられているもの
を意図的に誤差因子として選択する場合にはその旨をユ
ーザが明確に知ることができ、不用意に重複指定が行わ
れることを未然に防止できる。
【0053】次に、選択された誤差因子の各水準値の値
を指定するための水準値入力ボックスについて説明す
る。
を指定するための水準値入力ボックスについて説明す
る。
【0054】本実施形態では、図6に示した水準値入力
ボックスG50に代えて図7に示すような水準値入力ボ
ックス55を表示することができる。この入力ボックス
55は、誤差因子(または信号因子)の水準値の指定方
法として、デフォルト値(その変数が制御因子であれ
ば、直交表により決定される値、制御因子でなければ単
発解析時の値など所定の値)に対する差、比、または真
値(直接入力)のいずれかにより指定可能に構成され
る。例えば図7の例では、ユーザは指示部材の代表温
度:tempを真値(10,20,30)により指定
し、指示部材の粘性係数:Cをディフォルト値(ここで
は100)に対する比(0.95,1.05,0.9
5,...)により指定し、指示部材の弾性係数:kは
ディフォルト値(ここでは4)との差(−1,+1,−
1,...)により指定できる。
ボックスG50に代えて図7に示すような水準値入力ボ
ックス55を表示することができる。この入力ボックス
55は、誤差因子(または信号因子)の水準値の指定方
法として、デフォルト値(その変数が制御因子であれ
ば、直交表により決定される値、制御因子でなければ単
発解析時の値など所定の値)に対する差、比、または真
値(直接入力)のいずれかにより指定可能に構成され
る。例えば図7の例では、ユーザは指示部材の代表温
度:tempを真値(10,20,30)により指定
し、指示部材の粘性係数:Cをディフォルト値(ここで
は100)に対する比(0.95,1.05,0.9
5,...)により指定し、指示部材の弾性係数:kは
ディフォルト値(ここでは4)との差(−1,+1,−
1,...)により指定できる。
【0055】後述する単発解析が事前に完了している
か、もしくは少なくとも解析条件設定が終了している場
合、基本的には、実験計画法における制御因子や誤差因
子(または信号因子)に選択可能な変数には、初期値
か、定数値が設定されているはずである(そうでない変
数は従属変数などであり、制御因子や誤差因子(または
信号因子)として水準値を設定する対象にはできないは
ずである)。したがって、それらの値を読み込みこれを
制御因子や誤差因子(または信号因子)の水準値のデフ
ォルト値とし、このディフォルト値に対する差や比とし
て入力させる形態とすることで、水準値入力の手間を大
幅に軽減できる上、誤入力を回避して確実な入力を行え
るようになる。
か、もしくは少なくとも解析条件設定が終了している場
合、基本的には、実験計画法における制御因子や誤差因
子(または信号因子)に選択可能な変数には、初期値
か、定数値が設定されているはずである(そうでない変
数は従属変数などであり、制御因子や誤差因子(または
信号因子)として水準値を設定する対象にはできないは
ずである)。したがって、それらの値を読み込みこれを
制御因子や誤差因子(または信号因子)の水準値のデフ
ォルト値とし、このディフォルト値に対する差や比とし
て入力させる形態とすることで、水準値入力の手間を大
幅に軽減できる上、誤入力を回避して確実な入力を行え
るようになる。
【0056】図7の水準値入力ボックス55において、
ユーザにより水準値の指定方法が真値(G53)とされ
た場合、次のような入力規制等を行うことが有効であ
る。すなわち、その変数が既に制御因子としても選択済
みであった場合に、その旨の警告表示を行うとともに、
当該真値による入力を不可にする。これにより、制御因
子が誤差因子(または信号因子)にも同時に選択されて
いる場合、制御因子に対して既に与えられている水準値
が無視されることを未然に防止できる。なお、差や比を
指定方法とする場合は、上述したようにディフォルト値
に基づくのだからこのような問題は生じることはない。
ユーザにより水準値の指定方法が真値(G53)とされ
た場合、次のような入力規制等を行うことが有効であ
る。すなわち、その変数が既に制御因子としても選択済
みであった場合に、その旨の警告表示を行うとともに、
当該真値による入力を不可にする。これにより、制御因
子が誤差因子(または信号因子)にも同時に選択されて
いる場合、制御因子に対して既に与えられている水準値
が無視されることを未然に防止できる。なお、差や比を
指定方法とする場合は、上述したようにディフォルト値
に基づくのだからこのような問題は生じることはない。
【0057】本実施形態の実験計画法の前後処理部22
は、設計制約等に基づき構築した数値モデルに対する数
値解析を逐次的に複数回実行する自動解析プロセス(本
解析)の前に、数値解析モデルが収束するかどうかを確
認するための単発解析を行なう構成とすることができる
が、かかる構成を採った場合、単発解析に用いた値を上
記ディフォルト値とする。なお準備的な解析である単発
解析では、数値モデルから抽出した因子の水準値とし
て、数値モデルの収束性を高めることができるように、
標準的で無難な値(ノミナル値、前回設計時に用いた値
など)が用いられる。
は、設計制約等に基づき構築した数値モデルに対する数
値解析を逐次的に複数回実行する自動解析プロセス(本
解析)の前に、数値解析モデルが収束するかどうかを確
認するための単発解析を行なう構成とすることができる
が、かかる構成を採った場合、単発解析に用いた値を上
記ディフォルト値とする。なお準備的な解析である単発
解析では、数値モデルから抽出した因子の水準値とし
て、数値モデルの収束性を高めることができるように、
標準的で無難な値(ノミナル値、前回設計時に用いた値
など)が用いられる。
【0058】単発解析によれば、構築した数値解析モデ
ルに不完全な部分がないか、解析結果が妥当かどうかな
どを本解析の前に検証することができる。具体的には、
モデル化の妥当性の検証を人手により行うことが極めて
困難な集中定数系モデル(多数の変数を有するもの、多
数の数式の連立方程式からなるもの)などを容易にチェ
ックすることが可能となり、続いて実行される実験計画
法の逐次的複数解析プロセス等が有意であることを事前
に確認することが可能になる。実験計画法に基づく最適
化解析では、制御因子の交互作用の影響などを検証する
ことが重要であるが、すべての因子を標準値等を用いて
単発解析を行っておくことで、交互作用や要因効果の妥
当性の検討(いわゆる確認実験)に適した基準(リファ
レンス)が得られるという工学的利点もある。
ルに不完全な部分がないか、解析結果が妥当かどうかな
どを本解析の前に検証することができる。具体的には、
モデル化の妥当性の検証を人手により行うことが極めて
困難な集中定数系モデル(多数の変数を有するもの、多
数の数式の連立方程式からなるもの)などを容易にチェ
ックすることが可能となり、続いて実行される実験計画
法の逐次的複数解析プロセス等が有意であることを事前
に確認することが可能になる。実験計画法に基づく最適
化解析では、制御因子の交互作用の影響などを検証する
ことが重要であるが、すべての因子を標準値等を用いて
単発解析を行っておくことで、交互作用や要因効果の妥
当性の検討(いわゆる確認実験)に適した基準(リファ
レンス)が得られるという工学的利点もある。
【0059】そして本実施形態では、水準値入力支援の
一環として、単発解析時の値をディフォルト値として自
動設定するよう構成される。これを図8に示す。
一環として、単発解析時の値をディフォルト値として自
動設定するよう構成される。これを図8に示す。
【0060】図8に示すように、外側表への水準値の入
力において、繰り返しNo.のそれぞれに単発解析時の
値を自動設定する(G60)。通常は、誤差因子(また
は信号因子)の水準値は、単発解析時の値を基準とし、
その値を所定の幅だけ上下させる(例:10±2)か、
所定の割合係数を乗ずる(例:10±5%)ことで設定
する場合が多い。本実施形態のようにデフォルト値とし
て単発解析時の設定値が自動的にセットされると、入力
の手間を省くことができ、水準のふれ幅(差・比)をユ
ーザが設定する際の参考にもなり、好ましい。
力において、繰り返しNo.のそれぞれに単発解析時の
値を自動設定する(G60)。通常は、誤差因子(また
は信号因子)の水準値は、単発解析時の値を基準とし、
その値を所定の幅だけ上下させる(例:10±2)か、
所定の割合係数を乗ずる(例:10±5%)ことで設定
する場合が多い。本実施形態のようにデフォルト値とし
て単発解析時の設定値が自動的にセットされると、入力
の手間を省くことができ、水準のふれ幅(差・比)をユ
ーザが設定する際の参考にもなり、好ましい。
【0061】なお、単発解析時の値(ディフォルト値)
は、G61およびG62に示すように変数名の近傍に表
示することも有効である。ユーザは、これらの値を参考
にしながら誤差因子(または信号因子)の水準を入力で
きる。
は、G61およびG62に示すように変数名の近傍に表
示することも有効である。ユーザは、これらの値を参考
にしながら誤差因子(または信号因子)の水準を入力で
きる。
【0062】逐次繰り返し演算の種類に対応する誤差タ
イプ選択ボックスG10は、次のように構成される。
イプ選択ボックスG10は、次のように構成される。
【0063】誤差タイプ選択ボックスG10では、繰り
返し回数の指定方法として、例えば以下の4種類の方法
を選択可能である。 (1)外側(直交)表(G11):繰り返し数は直交表
の規模に応じて決定される(例:L18のときは繰り返し
回数を同じく18回とする)。 (2)多元配置(G12):総当たりによるものであ
り、繰り返し数は、選択された全ての誤差因子(または
信号因子)の水準数の積とする。 (3)調合(G13):最低/最悪の2通りとする。誤
差因子(または信号因子)の選択はユーザに委ねる。水
準数は必ず2とする。 (4)繰り返し数先決め型(G14):繰り返し数を先
に決めておき、誤差因子(または信号因子)の選択、お
よび水準値(水準数はもちろん繰り返し数以下)などの
組み合わせパターンの決定は全てユーザに委ねる。
返し回数の指定方法として、例えば以下の4種類の方法
を選択可能である。 (1)外側(直交)表(G11):繰り返し数は直交表
の規模に応じて決定される(例:L18のときは繰り返し
回数を同じく18回とする)。 (2)多元配置(G12):総当たりによるものであ
り、繰り返し数は、選択された全ての誤差因子(または
信号因子)の水準数の積とする。 (3)調合(G13):最低/最悪の2通りとする。誤
差因子(または信号因子)の選択はユーザに委ねる。水
準数は必ず2とする。 (4)繰り返し数先決め型(G14):繰り返し数を先
に決めておき、誤差因子(または信号因子)の選択、お
よび水準値(水準数はもちろん繰り返し数以下)などの
組み合わせパターンの決定は全てユーザに委ねる。
【0064】以上のように誤差タイプに応じた入力フォ
ームを予め準備しておき、図8に示すようにチェックボ
タン等によりいずれかを選択可能に構成された本実施形
態によれば、多様な誤差因子の割り付けをユーザが容易
に行えるようになる。したがって、実験計画法や田口メ
ソッドにおいて、誤差因子の設定に基づく多様な解析を
ユーザが容易に行えるようになる。なお、誤差タイプ選
択ボックスG10の構成は上記したもののみに限定され
ず、種々変形(新たなタイプの追加)してもよい。
ームを予め準備しておき、図8に示すようにチェックボ
タン等によりいずれかを選択可能に構成された本実施形
態によれば、多様な誤差因子の割り付けをユーザが容易
に行えるようになる。したがって、実験計画法や田口メ
ソッドにおいて、誤差因子の設定に基づく多様な解析を
ユーザが容易に行えるようになる。なお、誤差タイプ選
択ボックスG10の構成は上記したもののみに限定され
ず、種々変形(新たなタイプの追加)してもよい。
【0065】ここで、誤差因子の水準値の数値入力に関
し、利便性のより向上するための幾つかの入力支援機能
について図9乃至図12を参照して説明する。これらの
入力支援機能は、規則的な入力のアルゴリズムを実現す
る機能として実装される。この規則性とは、誤差タイプ
選択ボックスG10において選択した誤差タイプによる
ものであり、表形式の誤差因子の水準値入力ボックスG
50等における水準値の繰り返し規則を規定する。
し、利便性のより向上するための幾つかの入力支援機能
について図9乃至図12を参照して説明する。これらの
入力支援機能は、規則的な入力のアルゴリズムを実現す
る機能として実装される。この規則性とは、誤差タイプ
選択ボックスG10において選択した誤差タイプによる
ものであり、表形式の誤差因子の水準値入力ボックスG
50等における水準値の繰り返し規則を規定する。
【0066】まず第1の入力支援機能は、誤差因子の水
準値入力ボックスG50等による誤差因子(または信号
因子)の数値入力において、繰り返し規則に従い同一水
準値が入力されるべきセルには自動的に同一水準をセッ
トするものである。例えば、図9において、支持部材の
弾性係数:kの繰り返しNo.1についての水準値
「3」がセルH1に与えられたとき、当該誤差因子の規
則性に従い、繰り返しNo.3および5の水準値として
それぞれ同一の値「3」をセルH2およびセルH3に自
動充填する。
準値入力ボックスG50等による誤差因子(または信号
因子)の数値入力において、繰り返し規則に従い同一水
準値が入力されるべきセルには自動的に同一水準をセッ
トするものである。例えば、図9において、支持部材の
弾性係数:kの繰り返しNo.1についての水準値
「3」がセルH1に与えられたとき、当該誤差因子の規
則性に従い、繰り返しNo.3および5の水準値として
それぞれ同一の値「3」をセルH2およびセルH3に自
動充填する。
【0067】これによれば、繰り返し回数が多数である
ような場合、ユーザが多数の同一の値を入力する手間を
省くことができ、入力ミスを防止できる。
ような場合、ユーザが多数の同一の値を入力する手間を
省くことができ、入力ミスを防止できる。
【0068】次に第2の入力支援機能は、誤差因子の水
準値入力ボックスG50等による誤差因子(または信号
因子)の数値入力において、繰り返し規則に従い同一水
準値が入力されるセル同士を、背景色、フォント、文字
色、あるいは点滅などの表示属性を同一にして表示する
ものである。その表示タイミングは、例えば、いずれか
のセルがこれから値入力を行うセルとして選択され、ア
クティブになったときとする。なお、表示タイミングを
定めず常時に表示属性を同一化してもよいが、表示が見
づらくなるような状況においては本例の方が好ましい。
準値入力ボックスG50等による誤差因子(または信号
因子)の数値入力において、繰り返し規則に従い同一水
準値が入力されるセル同士を、背景色、フォント、文字
色、あるいは点滅などの表示属性を同一にして表示する
ものである。その表示タイミングは、例えば、いずれか
のセルがこれから値入力を行うセルとして選択され、ア
クティブになったときとする。なお、表示タイミングを
定めず常時に表示属性を同一化してもよいが、表示が見
づらくなるような状況においては本例の方が好ましい。
【0069】例えば、図10において、セルI1がユー
ザのマウス操作等により選択され、アクティブな入力セ
ルとなったとき、セルI2およびI3について、上記の
ように表示属性を同一にするという前提の下、これらセ
ル群を他のセルと明確に区別できるようセル背景などの
表示色を同時に変更し、点滅させるなどして強調表示す
る。なお、セルI1の選択が解除されたとき、強調表示
は解除され当初の表示形態に戻す。
ザのマウス操作等により選択され、アクティブな入力セ
ルとなったとき、セルI2およびI3について、上記の
ように表示属性を同一にするという前提の下、これらセ
ル群を他のセルと明確に区別できるようセル背景などの
表示色を同時に変更し、点滅させるなどして強調表示す
る。なお、セルI1の選択が解除されたとき、強調表示
は解除され当初の表示形態に戻す。
【0070】これによれば、あるセルを選択した時点
で、これから同一の値が入力(あるいは自動充填)され
るセルをユーザが識別できる。このようなガイド表示に
よれば、水準値の入力編集がわかりやすくなり、入力ミ
スの防止効果をより向上できる。
で、これから同一の値が入力(あるいは自動充填)され
るセルをユーザが識別できる。このようなガイド表示に
よれば、水準値の入力編集がわかりやすくなり、入力ミ
スの防止効果をより向上できる。
【0071】また、各セルへの数値入力の確定後に、誤
差因子の規則性に従って、値が同一のセル群を、同様に
値が同一の他のセル群と区別可能なように、色分け表示
することも有効である。例えば図11に示すように、同
一値が「95」であるセル群J1、同一値が「105」
であるセル群J2、同一値が「3」であるセル群J3、
同一値が「5」であるセル群J4は、それぞれ表示属性
が異なっており、区別して表示される。これによれば、
ユーザは、表示属性のパターンに対応して水準値の指定
パターンを明瞭に把握できるようになり好ましい。
差因子の規則性に従って、値が同一のセル群を、同様に
値が同一の他のセル群と区別可能なように、色分け表示
することも有効である。例えば図11に示すように、同
一値が「95」であるセル群J1、同一値が「105」
であるセル群J2、同一値が「3」であるセル群J3、
同一値が「5」であるセル群J4は、それぞれ表示属性
が異なっており、区別して表示される。これによれば、
ユーザは、表示属性のパターンに対応して水準値の指定
パターンを明瞭に把握できるようになり好ましい。
【0072】次に、第3の入力支援機能は、誤差因子の
水準値入力ボックスG50等において、連動する(水準
値の変化パターンが同じとなる)因子として複数の変数
(因子)を選択可能なように水準値の入力表を構成した
ものである。例えば図12に示すように、誤差因子M2
は、誤差因子M1とは性質が異なり、支持部材の粘性係
数:cと、支持部材の弾性係数kとが連動因子として選
択されている。この場合、支持部材の粘性係数:cと、
支持部材の弾性係数kの水準値のパターンは同一とな
る。
水準値入力ボックスG50等において、連動する(水準
値の変化パターンが同じとなる)因子として複数の変数
(因子)を選択可能なように水準値の入力表を構成した
ものである。例えば図12に示すように、誤差因子M2
は、誤差因子M1とは性質が異なり、支持部材の粘性係
数:cと、支持部材の弾性係数kとが連動因子として選
択されている。この場合、支持部材の粘性係数:cと、
支持部材の弾性係数kの水準値のパターンは同一とな
る。
【0073】これによれば、工学的に複数の因子が連動
することが妥当である場合の誤差パターンの指定が可能
になる。
することが妥当である場合の誤差パターンの指定が可能
になる。
【0074】そして、第4の入力支援機能は、誤差因子
の水準値の入力ボックスG50等において、四則演算式
を含んだ入力を受け付け、その演算を自動実行するとと
もに演算結果値を数値入力ボックスへの入力値に設定し
表示するものである。通常、実験計画法などでは、制御
因子や誤差因子の水準値としては、基準となる値に対し
て、所定の差や比を付与(例:10±2や10±5%な
ど)する場合が多く、この2例で言えば、「10+1」
と入力するだけで「11」が自動的に計算されてセット
されたり、「10×1.05」と入力するだけで「1
0.5」が自動的に計算されてセットされるような入力
支援は、ユーザによる数値入力の負担を大幅に軽減で
き、利用頻度が高い上、誤入力を回避して確実な値入力
を実現できる。
の水準値の入力ボックスG50等において、四則演算式
を含んだ入力を受け付け、その演算を自動実行するとと
もに演算結果値を数値入力ボックスへの入力値に設定し
表示するものである。通常、実験計画法などでは、制御
因子や誤差因子の水準値としては、基準となる値に対し
て、所定の差や比を付与(例:10±2や10±5%な
ど)する場合が多く、この2例で言えば、「10+1」
と入力するだけで「11」が自動的に計算されてセット
されたり、「10×1.05」と入力するだけで「1
0.5」が自動的に計算されてセットされるような入力
支援は、ユーザによる数値入力の負担を大幅に軽減で
き、利用頻度が高い上、誤入力を回避して確実な値入力
を実現できる。
【0075】以上のような入力支援機能によると、ロバ
スト設計などにおける誤差因子(または信号因子)の設
定が非常に簡易に、かつ正確に行えるようになる。
スト設計などにおける誤差因子(または信号因子)の設
定が非常に簡易に、かつ正確に行えるようになる。
【0076】図2に説明を戻す。以上において決定され
た制御因子及び誤差因子の水準のセットは、ステップS
30で構築された数理モデルに代入される(S60)。
数値解析エンジン24は、各因子水準セットのそれぞれ
について、入力された因子水準の数の分だけ、数値解析
を逐次実行する(S60〜S100)。
た制御因子及び誤差因子の水準のセットは、ステップS
30で構築された数理モデルに代入される(S60)。
数値解析エンジン24は、各因子水準セットのそれぞれ
について、入力された因子水準の数の分だけ、数値解析
を逐次実行する(S60〜S100)。
【0077】この数値解析を行う際に、数理モデルとし
ての連立微分方程式に単に因子の値を代入しただけで
は、直接、数値解析エンジン24で数値解析を実施でき
ない場合がある。これは、数値解析エンジンの構文、扱
える演算の種類、手続きの手法等に各数値解析エンジン
固有の違いがあるためである。計算手続き生成部23
は、この各数値解析エンジン固有の違いを解消する。こ
の計算手続き生成部23は、設計情報データベース21
から数値解析エンジン24に数理モデルを受け渡す際
に、数理モデルを数値解析エンジン24で処理可能な入
力式に変換する。
ての連立微分方程式に単に因子の値を代入しただけで
は、直接、数値解析エンジン24で数値解析を実施でき
ない場合がある。これは、数値解析エンジンの構文、扱
える演算の種類、手続きの手法等に各数値解析エンジン
固有の違いがあるためである。計算手続き生成部23
は、この各数値解析エンジン固有の違いを解消する。こ
の計算手続き生成部23は、設計情報データベース21
から数値解析エンジン24に数理モデルを受け渡す際
に、数理モデルを数値解析エンジン24で処理可能な入
力式に変換する。
【0078】数理モデルが規模の大きい連立方程式から
なる場合、一旦数理モデルに対して代数的に冗長な変数
を消去する処理をしてから数値解析エンジン24に入力
しないと数値解析が成功しないか、もしくは処理効率が
低下する場合がある。計算手続き生成部23は、こうし
た数値解析エンジン24で用いられる特有のルールに適
合するように数理モデルを変換する。これにより、解析
可能な数理モデルの種類や規模が拡大する。また、数値
解析エンジン24の種類を変更する場合には、計算手続
き生成部23を新たな数値解析エンジン24に対応した
ものに変更するだけでよく、他の構成要素に変更が及ぶ
ことがない。このため、迅速に最小の労力で、所望する
解析の性質に応じて数値解析エンジン24を置き換える
ことができる。
なる場合、一旦数理モデルに対して代数的に冗長な変数
を消去する処理をしてから数値解析エンジン24に入力
しないと数値解析が成功しないか、もしくは処理効率が
低下する場合がある。計算手続き生成部23は、こうし
た数値解析エンジン24で用いられる特有のルールに適
合するように数理モデルを変換する。これにより、解析
可能な数理モデルの種類や規模が拡大する。また、数値
解析エンジン24の種類を変更する場合には、計算手続
き生成部23を新たな数値解析エンジン24に対応した
ものに変更するだけでよく、他の構成要素に変更が及ぶ
ことがない。このため、迅速に最小の労力で、所望する
解析の性質に応じて数値解析エンジン24を置き換える
ことができる。
【0079】また、上記の数理モデルの変換処理が、計
算手続き生成部23で自動的に判断が不可能な場合に
は、例えば選択肢を入力編集部10に表示してユーザの
選択を促すアルゴリズムを備えてもよい。
算手続き生成部23で自動的に判断が不可能な場合に
は、例えば選択肢を入力編集部10に表示してユーザの
選択を促すアルゴリズムを備えてもよい。
【0080】次に、上述したステップS10からS10
0により18通りの解析結果が出揃うので、これらの解
析結果が、実験計画法解析ツール11を用いて統計的に
処理される(S110)。本実施形態では、各因子が特
性値に及ぼす感度(主効果)の解析を行う。とくに本実
施形態では、(18×誤差因子の組み合わせセット数)
通りの解析の試行により交互作用も含めたノイズに対す
るロバスト性を考慮したパラメータ設計を行ない、誤差
因子に対するロバスト性がSN比としてステップS11
0で評価される。
0により18通りの解析結果が出揃うので、これらの解
析結果が、実験計画法解析ツール11を用いて統計的に
処理される(S110)。本実施形態では、各因子が特
性値に及ぼす感度(主効果)の解析を行う。とくに本実
施形態では、(18×誤差因子の組み合わせセット数)
通りの解析の試行により交互作用も含めたノイズに対す
るロバスト性を考慮したパラメータ設計を行ない、誤差
因子に対するロバスト性がSN比としてステップS11
0で評価される。
【0081】解析結果を評価するために用いる特性値
は、負の値をとらず大きいほど好ましい場合には望大特
性と分類される。一方、特性値は、負の値をとらず小さ
いほど好ましい場合には望小特性、特定の目標値に近い
ことが望まれる場合は望目特性と分類される。尚、パラ
メータ設計を行う場合にロバスト性を評価するためのS
N比の計算方法は、その3通りそれぞれについて処理方
法が異なる。このため、パラメータ設計を行う場合に
は、ユーザがこの特性値の区分を入力編集部10を通じ
て指示する。その後の実際の例えば要因効果分析やロバ
スト性のSN比による評価などの処理については実験計
画法、特に田口メソッドとして広く知られている。
は、負の値をとらず大きいほど好ましい場合には望大特
性と分類される。一方、特性値は、負の値をとらず小さ
いほど好ましい場合には望小特性、特定の目標値に近い
ことが望まれる場合は望目特性と分類される。尚、パラ
メータ設計を行う場合にロバスト性を評価するためのS
N比の計算方法は、その3通りそれぞれについて処理方
法が異なる。このため、パラメータ設計を行う場合に
は、ユーザがこの特性値の区分を入力編集部10を通じ
て指示する。その後の実際の例えば要因効果分析やロバ
スト性のSN比による評価などの処理については実験計
画法、特に田口メソッドとして広く知られている。
【0082】以上説明した本実施形態によれば、最適化
解析を行う実験計画法や田口メソッドの前処理として、
制御因子や誤差因子あるいは信号因子を直交表や外側表
などの水準表に対して割り付けして編集する際に好適な
グラフィカルなユーザインターフェースを提供できるの
で、ユーザの不注意等により不適切なデータが設定され
ることが未然に防止され、適切で安定した最適化解析を
行えるようになる。
解析を行う実験計画法や田口メソッドの前処理として、
制御因子や誤差因子あるいは信号因子を直交表や外側表
などの水準表に対して割り付けして編集する際に好適な
グラフィカルなユーザインターフェースを提供できるの
で、ユーザの不注意等により不適切なデータが設定され
ることが未然に防止され、適切で安定した最適化解析を
行えるようになる。
【0083】なお、上記実施形態は、実験計画法の前後
処理部22により制御因子及び誤差因子の割り付け、お
よび水準値セットの作成を行った後、これを用いて数値
解析エンジン24による逐次繰り返し演算を実行し、実
験計画法解析ツール11における最適化解析(要因効果
分析、ロバスト性評価)に必要な結果データ(目的関数
値)を得る構成について説明したが、数値解析エンジン
24による数値解析処理を行わず、これに代えて、別
途、実験等を行うよう構成しても良い。この場合、計算
手続き生成部23および数値解析エンジン24は不要と
なり、別途の実験等で得られた結果データを実験計画法
の解析ツール11に供給する手段が付加される。
処理部22により制御因子及び誤差因子の割り付け、お
よび水準値セットの作成を行った後、これを用いて数値
解析エンジン24による逐次繰り返し演算を実行し、実
験計画法解析ツール11における最適化解析(要因効果
分析、ロバスト性評価)に必要な結果データ(目的関数
値)を得る構成について説明したが、数値解析エンジン
24による数値解析処理を行わず、これに代えて、別
途、実験等を行うよう構成しても良い。この場合、計算
手続き生成部23および数値解析エンジン24は不要と
なり、別途の実験等で得られた結果データを実験計画法
の解析ツール11に供給する手段が付加される。
【0084】また、以上説明した実施形態は、ソフトウ
ェアとして実現可能であり、コンピュータに所定の手段
を実行させるための(あるいはコンピュータを所定の手
段として機能させるための、あるいはコンピュータに所
定の機能を実現させるための)プログラムとして実施す
ることもでき、該プログラムを記録したコンピュータ読
取り可能な記録媒体として実施することもできる。
ェアとして実現可能であり、コンピュータに所定の手段
を実行させるための(あるいはコンピュータを所定の手
段として機能させるための、あるいはコンピュータに所
定の機能を実現させるための)プログラムとして実施す
ることもでき、該プログラムを記録したコンピュータ読
取り可能な記録媒体として実施することもできる。
【0085】なお、この発明の実施の形態で例示した構
成は一例であって、それ以外の構成を排除する趣旨のも
のではなく、例示した構成の一部を他のもので置き換え
たり、例示した構成の一部を省いたり、例示した構成に
別の機能あるいは要素を付加したり、それらを組み合わ
せたりすることなどによって得られる別の構成も可能で
ある。また、例示した構成と論理的に等価な別の構成、
例示した構成と論理的に等価な部分を含む別の構成、例
示した構成の要部と論理的に等価な別の構成なども可能
である。また、例示した構成と同一もしくは類似の目的
を達成する別の構成、例示した構成と同一もしくは類似
の効果を奏する別の構成なども可能である。また、この
発明の実施の形態で例示した各種構成部分についての各
種バリエーションは、適宜組み合わせて実施することが
可能である。また、この発明の実施の形態は、個別装置
としての発明、関連を持つ2以上の装置についての発
明、システム全体としての発明、個別装置内部の構成部
分についての発明、またはそれらに対応する方法の発明
等、種々の観点、段階、概念またはカテゴリに係る発明
を包含・内在するものである。従って、この発明の実施
の形態に開示した内容からは、例示した構成に限定され
ることなく発明を抽出することができるものである。
成は一例であって、それ以外の構成を排除する趣旨のも
のではなく、例示した構成の一部を他のもので置き換え
たり、例示した構成の一部を省いたり、例示した構成に
別の機能あるいは要素を付加したり、それらを組み合わ
せたりすることなどによって得られる別の構成も可能で
ある。また、例示した構成と論理的に等価な別の構成、
例示した構成と論理的に等価な部分を含む別の構成、例
示した構成の要部と論理的に等価な別の構成なども可能
である。また、例示した構成と同一もしくは類似の目的
を達成する別の構成、例示した構成と同一もしくは類似
の効果を奏する別の構成なども可能である。また、この
発明の実施の形態で例示した各種構成部分についての各
種バリエーションは、適宜組み合わせて実施することが
可能である。また、この発明の実施の形態は、個別装置
としての発明、関連を持つ2以上の装置についての発
明、システム全体としての発明、個別装置内部の構成部
分についての発明、またはそれらに対応する方法の発明
等、種々の観点、段階、概念またはカテゴリに係る発明
を包含・内在するものである。従って、この発明の実施
の形態に開示した内容からは、例示した構成に限定され
ることなく発明を抽出することができるものである。
【0086】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
最適化解析を行う実験計画法や田口メソッドの前処理と
して、制御因子や誤差因子あるいは信号因子を直交表や
外側表などの水準表に対して割り付けして編集する際に
好適なグラフィカルなユーザインターフェースを提供す
る実験計画法の支援装置、方法、およびプログラムを提
供できる。
最適化解析を行う実験計画法や田口メソッドの前処理と
して、制御因子や誤差因子あるいは信号因子を直交表や
外側表などの水準表に対して割り付けして編集する際に
好適なグラフィカルなユーザインターフェースを提供す
る実験計画法の支援装置、方法、およびプログラムを提
供できる。
【図1】本発明の一実施形態に係り、実験計画法を基礎
とした設計支援システムの概略構成を示すブロック図
とした設計支援システムの概略構成を示すブロック図
【図2】上記実施形態に係る設計支援システムの概略動
作を示すフローチャート
作を示すフローチャート
【図3】直交表の一例を示す図
【図4】上記実施形態に適用された実験計画法の解析ツ
ールにより得られた要因効果分析結果を示すグラフ
ールにより得られた要因効果分析結果を示すグラフ
【図5】上記実施形態に係る直交表割付メニュー画面の
一例を示す図
一例を示す図
【図6】上記実施形態に係る誤差因子割り付けメニュー
画面の一例を示す図
画面の一例を示す図
【図7】数値指定方法を指定可能な水準値入力ボックス
の実施形態を示す図
の実施形態を示す図
【図8】誤差因子の水準値セルにディフォルト値をセッ
トする実施形態を示す図
トする実施形態を示す図
【図9】同一の水準値を他のセルに自動充填する実施形
態を示す図
態を示す図
【図10】入力対象の水準値セル群を強調表示する実施
形態を示す図
形態を示す図
【図11】水準値セル群の区別表示の実施形態を示す図
【図12】同一誤差因子に複数の変数(因子)割り付け
する実施形態を示す図
する実施形態を示す図
10…入力編集部 11…実験計画法解析ツール 12…表示部 21…設計情報データベース 22…実験計画法の前後処理部 23…計算手続き生成部 24…数値解析エンジン
Claims (17)
- 【請求項1】 実験計画法に沿った最適化解析を支援す
る支援装置において、前記最適化解析に必要なデータの
準備に用いられる水準値表に対して割り付ける誤差因子
若しくは信号因子を、表示画面に表示された複数の候補
一覧のなかから選択する選択手段と、 前記候補一覧の中から制御因子として既に選択がなされ
ている候補を識別し、他の候補と区別可能なように表示
属性を変更する表示制御手段と、を具備することを特徴
とする実験計画法の支援装置。 - 【請求項2】 実験計画法に沿った最適化解析を支援す
る支援装置において、 前記最適化解析に必要なデータの準備に用いられる水準
値表に対して割り付ける誤差因子若しくは信号因子を、
表示画面に表示された複数の候補一覧のなかから選択す
る第1選択手段と、 前記選択手段により選択された誤差因子若しくは信号因
子の水準値の値指定方法を、所定値に対する比、所定値
との差、又は直接入力のいずれかの方法のなかから選択
する第2選択手段と、 前記値指定方法に従って、前記表示画面に表示された水
準値表に水準値を入力する入力手段と、を具備すること
を特徴とする実験計画法の支援装置。 - 【請求項3】 制御因子として既に選択されている誤差
因子若しくは信号因子に対する前記水準値の直接入力を
警告し又は規制する手段をさらに具備することを特徴と
する請求項2に記載の実験計画法の支援装置。 - 【請求項4】 実験計画法に沿った最適化解析を支援す
る支援装置において、 前記最適化解析に必要なデータの準備に用いられる水準
値表に対して割り付ける誤差因子若しくは信号因子を、
表示画面に表示された複数の候補一覧のなかから選択す
る選択手段と、 前記表示画面に表示された水準値表に、単発解析に用い
た値を水準値として設定する設定手段と、を具備するこ
とを特徴とする実験計画法の支援装置。 - 【請求項5】 前記単発解析に用いた値を、前記水準値
表への水準値入力の参考のために表示する参考表示手段
をさらに具備することを特徴とする請求項4に記載の実
験計画法の支援装置。 - 【請求項6】 演算式の入力を許容し、該入力された演
算式に従った演算を行って入力値を生成する数値入力支
援手段をさらに具備することを特徴とする請求項2乃至
5のいずれか一項に記載の実験計画法の支援装置。 - 【請求項7】 実験計画法に沿った最適化解析を支援す
る支援装置において、 前記最適化解析に必要なデータの準備に用いられる水準
値表に対して割り付ける誤差因子若しくは信号因子を、
表示画面に表示された複数の候補一覧のなかから選択す
る第1選択手段と、 異なる水準値の繰り返し規則を与える水準値表の種別を
外側直交表、多元配置、調合、および繰り返し数先決め
の少なくともいずれかから選択する第2選択手段と、を
具備することを特徴とする実験計画法の支援装置。 - 【請求項8】 少なくとも一つの入力セルへの水準値入
力に応じて、前記繰り返し規則に従い、前記水準値表上
の該当する入力セル群に同一水準値を自動充填する入力
支援手段をさらに具備することを特徴とする請求項7に
記載の実験計画法の支援装置。 - 【請求項9】 前記入力セル群の表示属性を変更する表
示制御手段をさらに具備することを特徴とする請求項8
に記載の実験計画法の支援装置。 - 【請求項10】 前記入力セル群の中の少なくとも一つ
の入力セルの選択操作に応じて当該入力セル群を強調表
示する手段をさらに具備することを特徴とする請求項8
又は9のいずれか一項に記載の実験計画法の支援装置。 - 【請求項11】 一つの誤差因子若しくは信号因子につ
き少なくとも2つ以上の因子を割り当てる割り当て手段
を具備することを特徴とする請求項1乃至10のいずれ
か一項に記載の実験計画法の支援装置。 - 【請求項12】 実験計画法に沿った最適化解析を支援
する支援方法において、 前記最適化解析に必要なデータの準備に用いられる水準
値表に対して割り付ける誤差因子若しくは信号因子を、
表示画面に表示された複数の候補一覧のなかから選択す
るステップと、 前記候補一覧の中から制御因子として既に選択がなされ
ている候補を識別するステップと、 前記識別された候補を、他の候補と区別可能なように表
示属性を変更して表示するステップと、を具備すること
を特徴とする実験計画法の支援方法。 - 【請求項13】 実験計画法に沿った最適化解析を支援
する支援方法において、 前記最適化解析に必要なデータの準備に用いられる水準
値表に対して割り付ける誤差因子若しくは信号因子を、
表示画面に表示された複数の候補一覧のなかから選択す
るステップと、 前記選択された誤差因子若しくは信号因子の水準値の値
指定方法を、所定値に対する比、所定値との差、又は直
接入力のいずれかの方法のなかから選択するステップ
と、 前記値指定方法に従って、前記表示画面に表示された水
準値表に水準値を入力する入力ステップと、を具備する
ことを特徴とする実験計画法の支援方法。 - 【請求項14】 実験計画法に沿った最適化解析を支援
する支援方法において、 前記最適化解析に必要なデータの準備に用いられる水準
値表に対して割り付ける誤差因子若しくは信号因子を、
表示画面に表示された複数の候補一覧のなかから選択す
るステップと、 前記表示画面に表示された水準値表に、単発解析に用い
た値を水準値として設定するステップと、を具備するこ
とを特徴とする実験計画法の支援方法。 - 【請求項15】 実験計画法に沿った最適化解析を支援
する支援方法において、 前記最適化解析に必要なデータの準備に用いられる水準
値表に対して割り付ける誤差因子若しくは信号因子を、
表示画面に表示された複数の候補一覧のなかから選択す
るステップと、 異なる水準値の繰り返し規則を与える水準値表の種別を
外側直交表、多元配置、調合、および繰り返し数先決め
の少なくともいずれかから選択するステップと、を具備
することを特徴とする実験計画法の支援方法。 - 【請求項16】 設計制約等にしたがって解析モデルを
構築し、 前記構築された解析モデルを数値解析する際の解析条件
を設定し、 前記設定された解析条件に従って、前記解析モデルの数
値解析を数値解析エンジンにより逐次的に複数回実行
し、 前記数値解析エンジンから得られた解析結果を、実験計
画法利用の最適化解析ツールに対して出力する解析方法
において、 前記解析条件の設定に用いられる水準値表を種別が異な
る複数の水準値表の中から選択するステップと、 前記選択された水準値表に対し誤差因子若しくは信号因
子を割り付けるステップと、 前記水準値表に割り付けられた誤差因子若しくは信号因
子の水準値の入力を支援するステップと、を具備するこ
とを特徴とする解析方法。 - 【請求項17】コンピュータを、 設計制約等にしたがい構築された解析モデルを数値解析
する際の解析条件を設定する設定手段、 前記設定手段により設定された解析条件に従って前記解
析モデルの数値解析を逐次的に複数回実行する数値解析
エンジン、 前記数値解析エンジンから得られた解析結果を実験計画
法利用の最適化解析ツールに対して出力する出力手段、 前記解析条件の設定に用いられる水準値表を種別が異な
る複数の水準値表の中から選択する手段、 前記選択された水準値表に対し誤差因子若しくは信号因
子を割り付ける手段、 前記水準値表に割り付けられた誤差因子若しくは信号因
子の水準値の入力を支援する手段、として機能させるた
めのプログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2001055211A JP2002259464A (ja) | 2001-02-28 | 2001-02-28 | 実験計画法の支援装置、方法及びプログラム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2001055211A JP2002259464A (ja) | 2001-02-28 | 2001-02-28 | 実験計画法の支援装置、方法及びプログラム |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2002259464A true JP2002259464A (ja) | 2002-09-13 |
Family
ID=18915426
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2001055211A Pending JP2002259464A (ja) | 2001-02-28 | 2001-02-28 | 実験計画法の支援装置、方法及びプログラム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2002259464A (ja) |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2006100712A1 (ja) * | 2005-03-18 | 2006-09-28 | Fujitsu Limited | 設計支援装置、設計支援方法、設計支援プログラム |
JP2007019181A (ja) * | 2005-07-06 | 2007-01-25 | Toshiba Corp | 最適化方法、最適化システム、及び、装置を製造する方法 |
US7289859B2 (en) | 2005-09-30 | 2007-10-30 | Hitachi, Ltd. | Method for determining parameter of product design and its supporting system |
JP2008241337A (ja) * | 2007-03-26 | 2008-10-09 | Toyota Motor Corp | 制御パラメータの実験計画設定方法、その実験計画設定方法をコンピュータに実行させるためのプログラム、およびそのプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体 |
JP2010117215A (ja) * | 2008-11-12 | 2010-05-27 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | フェイズドアレイ探触子及びその仕様決定方法 |
WO2014141500A1 (ja) * | 2013-03-14 | 2014-09-18 | 富士ゼロックス株式会社 | テスト設計支援装置、テスト設計支援方法、プログラム及びコンピュータ読み取り媒体 |
KR101469993B1 (ko) * | 2008-06-16 | 2014-12-05 | 현대자동차주식회사 | 전기자동차의 구동모터 제어방법 |
KR20220029793A (ko) * | 2020-08-26 | 2022-03-08 | 쿠팡 주식회사 | 실험 테스트 중 최적의 스탑 포인트를 예측하는 시스템 및 방법 |
US20230274051A1 (en) * | 2022-02-28 | 2023-08-31 | Jmp Statistical Discovery Llc | Interactive Tool for Specifying Factor Relationships in Design Structure |
-
2001
- 2001-02-28 JP JP2001055211A patent/JP2002259464A/ja active Pending
Cited By (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP4648386B2 (ja) * | 2005-03-18 | 2011-03-09 | 富士通株式会社 | 設計支援装置、設計支援方法、設計支援プログラム |
WO2006100712A1 (ja) * | 2005-03-18 | 2006-09-28 | Fujitsu Limited | 設計支援装置、設計支援方法、設計支援プログラム |
JPWO2006100712A1 (ja) * | 2005-03-18 | 2008-08-28 | 富士通株式会社 | 設計支援装置、設計支援方法、設計支援プログラム |
JP2007019181A (ja) * | 2005-07-06 | 2007-01-25 | Toshiba Corp | 最適化方法、最適化システム、及び、装置を製造する方法 |
US7289859B2 (en) | 2005-09-30 | 2007-10-30 | Hitachi, Ltd. | Method for determining parameter of product design and its supporting system |
JP2008241337A (ja) * | 2007-03-26 | 2008-10-09 | Toyota Motor Corp | 制御パラメータの実験計画設定方法、その実験計画設定方法をコンピュータに実行させるためのプログラム、およびそのプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体 |
JP4670826B2 (ja) * | 2007-03-26 | 2011-04-13 | トヨタ自動車株式会社 | 制御パラメータの実験計画設定方法、その実験計画設定方法をコンピュータに実行させるためのプログラム、およびそのプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体 |
KR101469993B1 (ko) * | 2008-06-16 | 2014-12-05 | 현대자동차주식회사 | 전기자동차의 구동모터 제어방법 |
JP2010117215A (ja) * | 2008-11-12 | 2010-05-27 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | フェイズドアレイ探触子及びその仕様決定方法 |
WO2014141500A1 (ja) * | 2013-03-14 | 2014-09-18 | 富士ゼロックス株式会社 | テスト設計支援装置、テスト設計支援方法、プログラム及びコンピュータ読み取り媒体 |
JP2014178846A (ja) * | 2013-03-14 | 2014-09-25 | Fuji Xerox Co Ltd | テスト設計支援装置及びプログラム |
US9898394B2 (en) | 2013-03-14 | 2018-02-20 | Fuji Xerox Co., Ltd. | Test design assistance device, test design assistance method, program and computer-readable medium |
KR20220029793A (ko) * | 2020-08-26 | 2022-03-08 | 쿠팡 주식회사 | 실험 테스트 중 최적의 스탑 포인트를 예측하는 시스템 및 방법 |
KR102385928B1 (ko) | 2020-08-26 | 2022-06-23 | 쿠팡 주식회사 | 실험 테스트 중 최적의 스탑 포인트를 예측하는 시스템 및 방법 |
US20230274051A1 (en) * | 2022-02-28 | 2023-08-31 | Jmp Statistical Discovery Llc | Interactive Tool for Specifying Factor Relationships in Design Structure |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US6996811B2 (en) | Method for creating a performance model of an application program adjusted with an execution result of the application program | |
US7292965B1 (en) | Method and system for estimating manufacturing costs | |
US5446652A (en) | Constraint knowledge in simulation modeling | |
JP2837815B2 (ja) | 対話型ルール・ベース・コンピュータ・システム | |
RU2321886C2 (ru) | Система анализа проектирования и процессов производства | |
US7367006B1 (en) | Hierarchical, rules-based, general property visualization and editing method and system | |
KR20010013719A (ko) | 저비용으로 용이하게 사용할 수 있는 자동 테스트 시스템소프트웨어 | |
US5303147A (en) | Computer aided planning method and system | |
JP2002259464A (ja) | 実験計画法の支援装置、方法及びプログラム | |
US20240078097A1 (en) | Graphical user interface and system for defining and maintaining code-based policies | |
CN107818051B (zh) | 一种测试用例的跳转分析方法、装置及服务器 | |
US20070094203A1 (en) | Rule processing method and apparatus providing exclude cover removal to simplify selection and/or conflict advice | |
Wilch et al. | Introduction and evaluation of complexity metrics for network-based, graphical iec 61131-3 programming languages | |
US5319579A (en) | Simulation of human performance of a process operation procedure | |
Kruth et al. | Methods to improve the response time of a CAPP system that generates non-linear process plans | |
CN110442637B (zh) | 一种基于可视化图形的模型构建方法及系统 | |
JP6604892B2 (ja) | ルールテスト装置およびルールテスト方法 | |
JP5168099B2 (ja) | 改修作業範囲分割プログラム,改修作業範囲分割装置,及び改修作業範囲分割方法 | |
Sukhdeve et al. | Utility of Taguchi based grey relational analysis to optimize any process or system | |
JP2020027663A (ja) | 仕様書作成部 | |
Weckenmann et al. | Maturity determination of new forming processes considering uncertain indicator values | |
JP2000172739A (ja) | 設計支援装置 | |
JP2000331036A (ja) | 設計支援装置、設計情報管理装置、設計情報編集方法、設計支援システムおよび設計情報編集プログラムを格納する記録媒体 | |
Kruth et al. | Opportunistic process planning: a knowledge based technique for CAPP applications | |
CN115827644B (zh) | 一种基于可视化视图配置的报表生成方法、系统和服务器 |