JP2006302192A - 設計支援方法及びシステム - Google Patents

Abstract

【課題】製品の組立不良を低減する最適解決策を決定することを可能にする。
【解決手段】新たな設計事例で不良または不具合の現象が生じた際、入力手段１０からこの設計事例の組付要素（部品，組付動作，その属性）を入力することにより、データベース４１の組付動作・属性係数を基に、組付要素毎に不良影響度指数が算出され、この不良影響度指数をもとに改善が必要な組付要素が抽出される。そして、抽出された組付要素毎に、データベース４２，４３により、具体的な解決策が構築され、これをディスプレイ２１に表示することにより、抽出された組付要素毎に具体的な解決策が選択できる。また、データベース４４，４５により、選択された解決策毎にこの解決策を実施したときに予測される具体的なリスクが構築され、具体的な解決策と具体的なリスクとが対応付けられてディスプレイ２１に表示される。
【選択図】図１

Description

本発明は、家電製品やＯＡ製品などの設計を支援する方法及びシステムに関する。。

製品の設計において、その構成部品の組立て不良ポテンシャルを定量評価する方法として、従来、製品の組付動作を分析し、その構成要素から各部品毎の組立て不良ポテンシャルを算出する方法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。

また、問題を解決する解決策を送出する方法としては、TRIZなどが提案されており、問題の特徴を入力することにより、解決策事例を出力するTRIZソフトも開発されている。

さらに、解決策からリスクを抽出する方法として、Reviewed Dendrogramなどが提案されている。これは、解決策に対して問題点を質問し、それに対する回答を用意し、その回答に対する質問を行なうというように、質問と回答との連鎖によってリスクを具体化していく技法である。

さらに、最適な解決策を決定する方法として、リスクと制約条件とから最適解決策を決定する方法が提案されている（例えば、非特許文献１参照）。
特開平１０−３３４１５１号公報 C.H.ケプナー 「新・管理者の判断力」産業能率大学出版部

しかしながら、以上のような組立不良ポテンシャルの高い部品を抽出する技法や問題の解決策を抽出する技法，解決策からリスクを抽出する技法，解決策とリスクから最適な解決策を決定する技法などは、夫々が独立した技法であり、それらの結果をデータベース化し、連携して問題解決に利用する、というようなことはできない。

本発明の目的は、かかる問題を解消し、製品の組立不良を低減する最適解決策を決定することができるようにした設計支援方法及びシステムを提供することにある。

上記目的を達成するために、本発明は、新たな設計事例で不良または不具合の現象が生じた際、不良または不具合の現象を解決するための解決策を抽出するための設計支援方法であって、不良または不具合の現象が生じた過去の多数の設計事例を基に決定した各組付動作及び属性の組立不良ポテンシャルを示す組付動作・属性係数を、データベースとして、予め保存する保存ステップと、新たな設計事例で不良または不具合の現象が生じた際、データベースから読み出した組付・属性係数を基に、新たな設計事例での部品，各部品の組付動作及び組付動作に伴う属性の組立不良に対する影響度を示す不良影響度指数を算出する演算ステップと、新たな設計事例での該部品，該組付動作及び該属性毎に算出された該不良影響度指数を画面表示して提示し、不良影響度指数を基に部品，組付動作及び属性のいずれかを抽出可能とする抽出提示ステップとを有するものである。

また、本発明は、新たな設計事例で不良または不具合の現象が生じた際、不良または不具合の現象を解決するための解決策を抽出するための設計支援方法であって、不良または不具合の現象が生じた過去の多数の設計事例を基に決定した各組付動作及び属性の組立不良ポテンシャルを示す組付動作・属性係数と、組付動作・属性及び組付動作・属性の解決策について収集して相互に関連を持たせて階層展開された組付動作・属性及び解決策からなるデータとを、データベースとして、予め保存する保存ステップと、新たな設計事例で不良または不具合の現象が生じた際、新たな設計事例での部品，部品の組付動作，組付動作に伴う属性を入力する入力ステップと、データベースから読み出した組付・属性係数を基に、新たな設計事例の入力された部品，各部品の組付動作及び組付動作に伴う属性の組立不良に対する影響度を示す不良影響度指数を算出する演算ステップと、新たな設計事例の入力された部品，組付動作及び属性のうちで、算出された不良影響度指数が高いものを選択する選択ステップと、選択された部品，組付動作もしくは属性に関連する解決策をデータベースから抽出する抽出ステップと、抽出された解決策と解決策に関連する部品，組付動作，属性とから、具体的な解決策を構築する構築ステップと、少なくとも構築した具体的解決策を画面表示して提示する提示ステップとを有するものである。

また、本発明は、新たな設計事例で不良または不具合の現象が生じた際、不良または不具合の現象を解決するための解決策を抽出するための設計支援方法であって、不良または不具合の現象が生じた過去の多数の設計事例を基に決定した各組付動作及び属性の組立不良ポテンシャルを示す組付動作・属性係数と、組付動作・属性，組付動作・属性の解決策及び解決策のリスクについて収集して相互に関連を持たせて階層展開された組付動作・属性，解決策及びリスクからなるデータとを、データベースとして、予め保存する保存ステップと、新たな設計事例で不良または不具合の現象が生じた際、新たな設計事例での部品，部品の組付動作，組付動作に伴う属性を入力する入力ステップと、データベースから読み出した組付・属性係数を基に、新たな設計事例の入力された部品，各部品の組付動作及び組付動作に伴う属性の組立不良に対する影響度を示す不良影響度指数を算出する演算ステップと、新たな設計事例の入力された部品，組付動作及び属性のうちで、算出された不良影響度指数が高いものを選択する選択ステップと、選択された部品，組付動作もしくは属性に関連する解決策及び解決策に関連するリスクをデータベースから抽出する抽出ステップと、抽出された解決策と解決策に関連する部品，組付動作，属性とから、具体的な解決策を構築する解決策構築ステップと、抽出されたリスクとリスクに関連する部品，組付動作，属性とから、具体的なリスクを構築するリスク構築ステップと、少なくとも構築した具体的解決策及び具体的リスクを画面表示して提示する提示ステップとを有するものである。

さらに、本発明による設計支援方法は、具体的解決策毎に、具体的リスクの評価値を入力するステップと、評価値を用いてリスク指数を算出するステップとを有し、提示ステップで、具体的解決策及び具体的リスクとともに、リスク指数を画面表示して提示するものである。

さらに、本発明による設計支援方法は、具体的解決策毎に、具体的解決策を実行する際の制約条件の評価値を入力するステップと、制約条件の評価値を用いて制約条件指数を算出するステップとを有し、提示ステップで、具体的解決策及び具体的リスクとともに、制約条件指数を画面表示して提示するものである。

さらに、本発明による設計支援方法は、具体的解決策毎に、具体的解決策を実行する際の制約条件の評価値と具体的解決策に対する具体的リスクの評価値とを入力するステップと、制約条件の評価値と具体的リスクの評価値とを用いて総合指数または最終評価値を算出するステップとを有し、提示ステップで、具体的解決策及び具体的リスクとともに、総合指数または最終評価値を画面表示して提示するものである。

上記目的を達成するために、本発明は、新たな設計事例で不良または不具合の現象が生じた際、不良または不具合の現象を解決するための解決策を抽出するための設計支援システムであって、不良または不具合の現象が生じた過去の多数の設計事例を基に決定した各組付動作及び属性の組立不良ポテンシャルを示す組付動作・属性係数が保持されたデータベースと、新たな設計事例で不良または不具合の現象が生じた際、データベースから読み出した組付・属性係数を基に、新たな設計事例での部品，各部品の組付動作及び組付動作に伴う属性の組立不良に対する影響度を示す不良影響度指数を算出する演算手段と、新たな設計事例での部品，組付動作及び属性毎に算出された不良影響度指数を画面表示して提示する提示手段とを備えたものである。

また、本発明は、新たな設計事例で不良または不具合の現象が生じた際、不良または不具合の現象を解決するための解決策を抽出するための設計支援システムであって、不良または不具合の現象が生じた過去の多数の設計事例を基に決定した各組付動作及び属性の組立不良ポテンシャルを示す組付動作・属性係数と、組付動作・属性及び組付動作・属性の解決策を収集して相互に関連を持たせて階層展開された組付動作・属性及び解決策からなるデータとが保存されたデータベースと、新たな設計事例で不良または不具合の現象が生じた際、新たな設計事例での部品，部品の組付動作，組付動作に伴う属性を入力する入力手段と、データベースから読み出した組付・属性係数を基に、新たな設計事例の入力された部品，各部品の組付動作及び組付動作に伴う属性の組立不良に対する影響度を示す不良影響度指数を算出する演算手段と、新たな設計事例の入力された部品，組付動作及び属性のうちで、算出された不良影響度指数が高いものを選択する選択手段と、選択された部品，組付動作もしくは該属性に関連する解決策をデータベースから抽出する抽出手段と、抽出された解決策と解決策に関連する部品，組付動作，属性とから、具体的な解決策を構築する構築手段と、少なくとも構築した具体的解決策を画面表示して提示する提示手段とを備えたものである。

また、本発明は、新たな設計事例で不良または不具合の現象が生じた際、不良または不具合の現象を解決するための解決策を抽出するための設計支援システムであって、不良または不具合の現象が生じた過去の多数の設計事例を基に決定した各組付動作及び属性の組立不良ポテンシャルを示す組付動作・属性係数と、組付動作・属性，組付動作・属性の解決策及び解決策のリスクを収集して相互に関連を持たせて階層展開された組付動作・属性，解決策及びリスクからなるデータとが保存されたデータベースと、新たな設計事例で不良または不具合の現象が生じた際、新たな設計事例での部品，部品の組付動作，組付動作に伴う属性を入力する入力手段と、データベースから読み出した該組付・属性係数を基に、新たな設計事例の入力された部品，各部品の組付動作及び組付動作に伴う属性の組立不良に対する影響度を示す不良影響度指数を算出する演算手段と、新たな設計事例の入力された部品，組付動作及び属性のうちで、算出された不良影響度指数が高いものを選択する選択手段と、選択された部品，組付動作もしくは属性に関連する解決策及び解決策に関連するリスクをデータベースから抽出する抽出手段と、抽出された解決策と解決策に関連する部品，組付動作，属性とから、具体的な解決策を構築する解決策構築手段と、抽出されたリスクとリスクに関連する部品，組付動作，属性とから、具体的なリスクを構築するリスク構築手段と、少なくとも構築した具体的解決策及び具体的リスクを画面表示して提示する提示手段とを備えたものである。

さらに、本発明による設計支援システムは、具体的解決策毎に、具体的リスクの評価値を入力する手段と、該評価値を用いてリスク指数を算出する手段とを有し、提示手段で、具体的解決策及び具体的リスクとともに、リスク指数を画面表示して提示するものである。

さらに、本発明による設計支援システムは、具体的解決策毎に、具体的解決策を実行する際の制約条件の評価値を入力する手段と、制約条件の評価値を用いて制約条件指数を算出する手段とを有し、提示手段で、具体的解決策及び具体的リスクとともに、制約条件指数を画面表示して提示するものである。

さらに、本発明による設計支援システムは、具体的解決策毎に、具体的解決策を実行する際の制約条件の評価値と具体的解決策に対する具体的リスクの評価値とを入力する手段と、制約条件の評価値と具体的リスクの評価値とを用いて総合指数または最終評価値を算出する手段とを有し、提示手段で、具体的解決策及び具体的リスクとともに、総合指数または最終評価値を画面表示して提示するものである。

本発明によると、改善対象となる製品の組付動作分析データを入力することにより、この製品の設計に際しての不良または不具合の現象を解決するための解決策やその解決策を実施する際に予測されるリスクを取得することができる。

また、本発明によると、さらに、制約条件の入力，評価により、最適解決策を容易に決定することができる。

製品の設計において、製品組立時に発生が予想される不良または不具合を改善する最適な解決策を決定するには、設計支援システムを用いて次のようなステップＡ〜Ｄを実施することが必要である。
（Ａ）組付要素の抽出：組立不良ポテンシャル（組立不良の生じ易さの程度）が高く、改善を要する組付要素（構成部品，組付動作，属性）を抽出する。
（Ｂ）解決策の立案：抽出された組付要素を改善する解決策を立案する。
（Ｃ）リスクの抽出：立案された解決策を実施した場合のリスクを抽出する。
（Ｄ）最適な解決策の決定：立案された解決策に対するリスクの大きさ及び制約条件充足度を考慮して、最適な解決策を決定する。

本発明は、かかるステップを実施することにより、製品組立時に発生が予想される不良または不具合を改善する最適な解決策を決定するものであるが、以下、本発明の実施形態を図面により説明する。

図１は本発明による設計支援システムの第１の実施形態を示す構成図であって、１は設計支援システム、１０は入力手段、１１はキーボード、１２はマウス、２０は出力手段、２１はディスプレー、２２は印刷手段、３０は演算手段、３１はＣＰＵ（中央処理ユニット）、３２はＲＯＭ（リード・オンリー・メモリ）、３３はＲＡＭ（ランダム・アクセス・メモリ）、３４は入出力部、４０はデータベース部、４１は組付動作・属性係数データベース、４２は組付要素／解決策データベース、４３は具体的解決策構築データベース、４４は解決策／リスクデータベース、４５は具体的リスク構築データベースである。

同図において、この実施形態の設計支援システムは、入力手段１０と、出力手段２０と、演算手段３０と、データベース部４０とから構成されている。入力手段１０はキーボード１１やマウス１２などから構成されており、出力手段２０はディスプレー２１や印刷手段２２などによって構成されている。また、演算手段３０は、ＣＰＵ３１と、ＲＯＭ３２と、ＲＡＭ３３と、この演算手段３０と入力手段１０や出力手段２０，データベース部４０との間でデータのやり取りをするための入出力部３４とから構成されている。そして、演算手段３０てディスプレー２１とにより、データを表示するための抽出提示手段が構成される。さらに、データベース部４０は、組付動作・属性係数データベース４１と、組付要素／解決策データベース４２と、具体的解決策構築データベース４３と、解決策／リスクデータベース４４と、具体的リスク構築データベース４５とで構成されている。

組付動作・属性係数データベース４１には、部品の組み付けやその属性毎に組立不良ポテンシャル（組立不良の発生し易さの程度を表わし、発生し易いほど高い）を示す係数、即ち、組付動作係数及び属性係数（これらをまとめて、組付動作・属性係数という）が保存されている。この組付動作・属性係数は、過去の不良または不具合の現象が発生した多数の製品設計の事例を収集し、これら事例の組付動作毎及び属性毎に不良，不具合を集計し、その発生率をもとに所定の演算処理によって求めたものである。ここで、組付動作とは、１つの部品に他の１つの部品を組み付ける際の、例えば、移動，回転といったような個々の動作をいい、属性とは、その組付動作に伴なう属性をいい、例えば、その組付動作を行なう際に注意しなければならない事項などである。

組付要素／解決策データベース４２には、組付要素（構成部品，組付動作，属性）毎に一般化された解決策が互いに関連づけられて、組付要素／解決策データとして保存されている。かかる一般化された解決策とは、構成部品についてみると、構成部品の種類毎にその構成部品に生ずる不良，不具合に対する解決策を分類し、夫々を共通な表現で表わしたものであり、組付動作についてみると、組付動作毎にその組付動作を行なうときに生ずる不良，不具合に対する解決策を分類し、夫々を共通な表現で表わしたものであり、属性についてみると、この属性によって生ずる不良，不具合に対する解決策を分類し、夫々を共通な表現で表わしたものである。かかる組付要素に対する一般化された解決策は、１以上存在する。かかる一般化された解決策は、製品設計事例毎に実際に決められた解決策事例の実データを入力手段１０を用いて設計支援システム１に入力し、これら入力された実データを出力手段２０のディスプレイ２１で画面表示し、オペレータによる入力手段１０の操作をもとに演算手段３０により、表示された解決策の事例を、例えば、ＫＪ法のように３次，２次，１次へとグループ化して一般化したものである。

解決策／リスクデータベース４４は、組付要素／解決策データベース４２に保存された一般化した解決策と一般化したリスクとを関連性を持たせて保存したものである。この一般化したリスクも、一般化した解決策と同様、組付要素／解決策データベース４２に保存されている一般化した解決策の作成に用いた解決策の実データをもとに、設計者などが抽出したリスクの実データを入力手段１０を用いて設計支援システム１に入力し、入力したこれら実データを出力手段２０のディスプレー２１に画面表示し、表示したこれら実データを、例えば、ＫＪ法のように３次，２次，１次へとグループ化して一般化したものである。

なお、上記の一般化した解決策やリスクは、一般化されているが故に、組付要素／解決策データベース４２や解決策／リスクデータベース４４に保存されている組付要素／解決策データや解決策／リスクデータをそのまま用いても、その具体的なイメージが浮かばず、解決策やリスクの良否の判断が困難な場合がある。具体的解決策構築データベース４３や具体的リスク構築データベース４５はこれを解決するために設けられたものであって、具体的解決策構築データベース４３には、一般化した解決策毎に何を解決するためのものであるかを明確にして、解決策を具体的に特定するためのアルゴリズムが保存されており、具体的リスク構築データベース４５には、一般化したリスク毎にどのようなリスクであるかを明確にして、リスクを具体的に特定するためのアルゴリズムが保存されている。

次に、図２に示す設計事例を例として、これらデータベース４１〜４５の作成方法について説明する。

図２は改善検討を実施した、または、実施する製品の設計事例の一部の組付作業を示すものであって、ある電動機器の筐体５１に切替レバー５２を組み付けるものである。この場合、筐体５１は「下移動」によって図示しない作業台に取り付けられているものであり、この場合の組付要素の「構成部品」は筐体５１と切替レバー５２であり、切替レバー５２の組付要素の「組付動作」，「属性」は次の通りである。

（１）切替レバー５２を下方に移動する。この際、筐体５１の表面５１ａは意匠面であるため、この意匠面に傷を付けないよう配慮する必要がある。この場合の組付動作は「下移動」であり、その属性は「意匠面あり」である。
（２）次に、切替レバー５２の爪部５３を内側に整形する。ここで、「整形する」とは、押し曲げることであり、切替レバー５２の爪部５３を筐体５１に押し込むために、この爪部５３を、黒塗りで示すように、矢印で示す方向に押し曲げるものである。なお、爪部５３は３本あり（１本は図示せず）、これら３本のうち２本を整形する。この場合の組付動作は「整形」であり、属性はない。
（３）切替レバー５２を回転させ、爪アーム部５３を筐体５１の内部に入れる。この際、筐体５１の表面５１ａは意匠面であるため、それに傷をつけないように配慮する必要がある。また、爪アーム部５３と筐体５１の内部の結合部５４が見難いため、この回転には注意を要する。この場合の組付動作は「回転」であり、その属性は「意匠面有り」と「結合部見難い」である。

（４）切替レバー５２を筐体５１内に圧入する。この際、３本ある爪アーム部５３が筐体５１内に同時に嵌合する。この場合の組付動作は「圧入」であり、その属性は「同時嵌合３」である。
図３は図２に示す設計事例を例とした図１における各データベース４１〜４５の作成方法の一具体例を示すフローチャートである。

１．組付動作・属性係数データベース４１の作成〔ステップＳ３０１〕：
まず、入力部１０と出力部２０のディスプレー２１とを用いて、図２に示す組付作業を分析し、図４に示す組付動作分析データ４００を作成する。この組付動作分析データ４００は、部品の名称欄４０１とその個数欄４０２，組付動作の名称欄４０３とその繰返し数欄４０４，属性の名称欄４０５とその繰返し数欄４０６とから構成される。

そこで、
（１）部品：図２に示す組付作業は、筐体５１への切替レバー５２の組付作業であるから、使用する部品は「筐体」と「切替レバー」であり、夫々の個数「１」である。そこで、部品の名称としては、Ｎｏ．１の部品名称欄４０１に「筐体」、Ｎｏ．２の部品名称欄４０１に「切替レバー」を夫々記載（入力手段１０で入力。以下、同様）し、夫々の部品の個数欄４０２に「１」を記載する。

（２）組付動作：図２に示す組付作業では、筐体５１は、上記のように、作業台への下移動が１回あるから、Ｎｏ．１の組付動作の名称欄４０３に「下移動」を、繰返し数欄４０４に「１」を夫々記載する。

切替レバー５２については、図２に示すように、組付動作に下移動，整形，回転，圧入があるから、Ｎｏ．２から順の組付動作の名称欄４０３に「下移動」，「整形」，「回転」，「圧入」を記載する。但し、組付動作「回転」については、「意匠面有り」と「結合部見難い」との２つの属性があるので、夫々毎に組付動作の欄を用い、従って、２つの組付動作の欄を設ける。また、組付動作の繰返し回数は、上記のように、整形が２回繰り返されることになる。従って、組付動作の繰返し数欄４０４では、組付動作「整形」については「２」が記載され、それ以外の組付動作には「１」が記載される。

（３）属性：図２に示す組付作業では、切替レバー５２の組付動作「下移動」に「意匠面有り」が、組付動作「回転」に「意匠面有り」と「結合部見難い」が、組付動作「圧入」に「同時嵌合３」が夫々ある。そこで、属性の該当する名称欄４０５にかかる属性の名称を記載し、属性の繰返し数欄４０６に夫々の属性の繰返し数を記載する。この場合、属性の名称欄４０５に名称を記載した属性に対する繰返し数は全て「１」である。

なお、組付動作の名称欄４０３や属性の名称欄４０５に記載される名称は、予め用意されている用語であり、図２に示したような組付作業での設計事例から組付動作やその属性を決める場合、それらの名称としてかかる予め用意された用語を用い、これら名称欄４０３，４０５に記載する。

かかる組付動作分析データ４００は、過去の不良または不具合の現象が発生した製品設計事例について作成し、各組付動作，属性毎に不良の発生の有無を指示して設計支援システム１に入力する。設計支援システム１では、演算手段３０により、組付作業で最初に実行する属性なしとしたときの組付動作（図２に示す組付作業の場合、筐体５２の組付動作「下移動」）を基準として、各組付動作の不良発生率を統計的に算出し（例えば、この基準となる組付動作の不良発生率を１としたときの各組付動作の不良発生率を算出し）、この算出結果をもとに各組付動作毎の係数、即ち、組付動作係数を決定する。また、各組付動作に特定の属性が伴う場合の不良発生率を統計的に算出し、この算出結果をもとにこれら属性毎の係数、即ち、属性係数を決定する。このように決定された組付動作係数や属性係数が組付動作・属性係数データベース４１に保存される。

なお、入力された組付動作分析データ４００（図４）は、設計支援システム１の図示しないメモリに保存される。

２．組付要素／解決策データベース４２の作成〔ステップＳ３０２，Ｓ３０３〕：
入力手段１０で入力した各組付動作分析データから、上記のようにして、得られる組付要素に対する解決対策（例えば、不良対策）を創出する（ステップＳ３０２）。そして、これら解決策を、例えば、ＫＪ法などのように３次，２次，１次へとグルーピングして一般化する（ステップＳ３０３）。一般化した解決策は、該当する組付要素と関連付けて、組付要素／解決策データベース４２に保存する。

図５（ａ）は、組付要素としての組付動作の一般化した解決策を作成する一例として、組付動作「回転」のグループ化された実データとこれより得られる一般化した解決策の事例を示すものであり、同図（ｂ）は、組付要素としての属性の一般化した解決策を作成する一例として、属性「結合部見難い」のグループ化された実データとこれより得られる一般化した解決策の事例を示すものである。

図５（ａ）に示すように、組付動作「回転」の一般化した解決策を作成するためには、換気扇モータやＶＴＲガイドピン，電動機器切替レバーなどの部品の回転に関する実データでの問題点とこの問題を解決するために創出された解決策との組み合わせが「回転」という組付動作の基にグルーピングされ、この組付動作「回転」のグループの解決策を、他の対象技術分野でも利用できるようにするために、技術分野を特定しないように、即ち、部品の種類などにとらわれず、一般化した解決策を作成するものである。図示する例では、実データから「回転」動作で組立不良ポテンシャルが高い部品の組立不良を引き起こす問題点をまとめて、これら問題点毎に創出した解決策と、かかる解決策から得られる組付動作「回転」に対する１つの一般化した解決策を示している。一般化した解決策を作成する場合には、実データによって各問題点毎に創出した解決策から、対象技術分野である「換気扇モータ位置決めブラケット」や「ＶＴＲガイドピン」，「電動機器切替レバー」などを特定しないで、これらを除いた「ブラケットの先端を広くし、直進運動で組付ける」，「嵌合部先端を狭くし、直進運動で組付ける」，「嵌合爪先端を長くし、直進運動で組付ける」という種々の技術に共通するようにグルーピングし、このようにグルーピングした解決策から組付動作「回転」に対する一般化した解決策「嵌合部先端を広く（狭く）し、直進運動で組付ける」を作成するものである。

なお、組付動作「回転」について、解決策について他にもグルーピングが可能である場合には、そのグループについて他の一般化した解決策が得られることになり、従って、この場合には、組付動作「回転」に複数の一般化した解決が存在することになる。このことは、他の組付動作についても、同様である。

図５（ｂ）に示すように、属性「回転」の一般化した解決策を作成するためには、換気扇モータやＶＴＲローディングアーム，電動機器切替レバーなどの部品の結合部見難いに関する実データでの問題点とこの問題を解決するために創出された解決策との組み合わせが「結合部見難い」という属性の基にグルーピングされ、この属性「結合部見難い」のグループの解決策を、他の対象技術分野でも利用できるようにするために、技術分野を特定しないように、即ち、部品の種類などにとらわれず、一般化した解決策を作成するものである。図示する例では、実データから「結合部見難い」ために組立不良ポテンシャルが高い部品の組立不良を引き起こす問題点をまとめて、これら問題点毎に創出した解決策と、かかる解決策から得られる属性「結合部見難い」に対する１つの一般化した解決策を示している。一般化した解決策を作成する場合には、実データによって各問題点毎に創出した解決策から、対象技術分野である「換気扇モータ位置決めブラケット固定ねじ」や「ＶＴＲローディングアーム」，「電動機器切替レバー嵌合爪の筐体」などを特定しないで、これらを除いた「結合部を可視領域に再配置する」という種々の技術に共通するようにグルーピングし、このようにグルーピングした解決策から属性「結合部見難い」に対する一般化した解決策「結合部を可視領域に再配置する」を作成するものである。

なお、属性「結合部見難い」についても、その解決策について他にもグルーピングが可能である場合には、そのグループについて他の一般化した解決策が得られることになり、従って、この場合には、属性「結合部見難い」に複数の一般化した解決が存在することになる。このことは、他の属性についても、同様である。

このようにして得られた一般化した解決策は、図６に示すように、該当する組付要素と関連付け、組付要素／解決策リスト６００として組付要素／解決策データベース４２に保存される。図６に示す例では、組付要素が「部品」と「動作」と「属性」とに分類され、「部品」に分類される組付要素は「組付部品」であり、「動作」に分類される組付要素は「整形」と「回転」であり、「属性」に分類される組付要素は「意匠面有り」と「結合部見難い」であるとしている。勿論、そのほかの組付要素（図２を例にとると、「下移動」や「圧入」，「同時嵌合３」）もあるが、ここでは、省略している。なお、図６に示す例では、組付要素「組付部品」，「回転」，「意匠面有り」及び「結合部見難い」には、２つずつの一般化した解決策が存在し、組付要素「整形」には、一般化した解決策が１つしか存在しないものとしている。

以上のように、演算手段３０などにより、過去の多数の設計事例を基に、予め定義した組付要素毎に抽出した「解決策」を収集し、これを組付要素と関連付けて列挙し、図６に示す組付要素／解決策リスト６００の形式で組付要素／解決策データベース４２に保存しておくものである。

３．具体的解決策構築データベース４３の作成：
組付要素／解決策データベース４２に保存されている解決策は、上記のステップ３０２，Ｓ３０３のアルゴリズムにより、一般化されたものであるので、かかる一般化した解決策からは具体的なイメージが浮かびにくく、その良否の判定することは困難な場合が多い。この一般化した解決策は、後述のように、解決策／リスクデータベース４４でリスクと対応させ、この解決策から該当するリスクを全て機械的に取得できるようにするためのものであり、技術分野全般に亘って利用できるように一般化しているため、具体的なイメージが浮かびにくく、後述するように、複数の解決策から有効な解決策を選択する場合には、その選択が困難になる場合もある。

そこで、かかる有効な解決策の選択を容易にするために、組付要素／解決策データベース４２から取得した一般化した解決策を具体化し、特定の技術分野について判り易くするためのデータを保存した具体的解決策構築データベース４３を設けたものである。

具体的解決策構築データベース４３に保存されているデータは、一般化した解決策に関連する組付要素と、かかる組付要素とともに一般化した解決策から具体的解決策を作成するのに必要な語句と、これらから具体的解決策を作成するための手順などからなるアルゴリズムである。例えば、一般化した解決策が作成されて組付要素／解決策データベース４２に保存されるとき、この作成された一般化した解決策に該当する組付動作分析データ４００（図４）から該当する組付要素を抽出し、これとそれ以外の語句とを、これらと一般化した解決策とで具体的解決策を作成するための手順とともに、アルゴリズムとして具体的解決策構築データベース４３に保存されるものである。

例えば、図４に示すような組付動作分析データ４００の組付要素（属性）「結合部見難い」に対し、図６に示す組付要素／解決策リスト６００に示すような一般化した解決策「結合部を可視領域に再配置する」が得られた場合、この一般化した解決策「結合部を可視領域に再配置する」については、これに関連する組付要素として、部品「切替レバー」，組付動作「回転」，属性「結合部見難い」が組付動作分析データ４００から抽出され、これに他の語句と手順とが付加されたアルゴリズムが具体的解決策構築データベース４３に保存される。

そこで、例えば、図４における組付要素（属性）「結合部見難い」に対する解決策として、組付要素／解決策データベース４２に保存されている図６に示すような組付要素／解決策データ６００から、一般化した解決策「結合部を可視領域に再配置する」を抽出することができるが、これは表現が一般的過ぎて解決策としては不充分である。具体的解決策構築データベース４３はこれを具体的な表現にして判り易くするものであって、一般化した解決策「結合部を可視領域に再配置する」に対し、関連する語句である部品「切替レバー」，組付動作「回転」，属性「結合部見難い」と関連語句を具体的解決策構築データベース４３から読み取り、
「「切替レバー」の「回転」動作時の「結合部見難い」を改善するために、「結合部を可視領域に再配置する」」
とする具体的解決策を可能とするものであり、「結合部を可視領域に再配置する」という一般化した解決策を具体的に特定した具体的解決策が得られることになる。

４．解決策リスクデータベース４４の作成（ステップＳ３０４，Ｓ３０５）：
ステップＳ３０２で解決策を創出する際の実データを基に、創出した解決策の、例えば、これの実現可能性を問い合わせるようなリスクを抽出する（ステップＳ３０４）。そして、上記の解決策を一般化するのと同様の手法により、得られたリスクを、例えば、ＫＪ法などの手法でもって３次，２次，１次へとグルーピングして一般化する（ステップＳ３０５）。そして、各一般化したリスクを関連する一般化した解決策と対応付けて解決策／リスクデータベース４４に保存する。

即ち、組付要素／解決策データベース４２では、図７に示すような組付要素／解決策リスト６００が保存されることになるが、かかる組付要素／解決策リスト６００での一般化した解決策夫々に対して発生が予測される一般化したリスクが関連付けられ、図７に示す解決策／リスクデータ７００として保存されるものである。これにより、一般化した解決策に対する一般化したリスクを取得することができる。

なお、このようなリスクは、演算手段３０などにより、過去の多数の設計事例を基に、様々な解決策について抽出、収集したものである。

５．具体的リスク構築データベース４５の作成：
後述するように、リスクは、それに関連する解決策とともに、ディスプレイ２１に表示されて評価される。しかし、解決策／リスクデータベース４４に保存されているリスクは、一般化されているため、これを見ても、具体的なイメージが浮かばない場合が多く、その評価は困難である。解決策／リスクデータベース４４は、一般化した解決策から機械的に対応するリスクを取得することができるようにするために、一般化したリスクを保存するようにしたものである。

具体的リスク構築データベース４５は、これを補うために設けられたものであって、具体的解決策構築データベース４３のように、一般化したリスクに関連する組付要素やその他の語句などの具体的リスクを作成するに必要なアルゴリズムが保存されている。

かかるアルゴリズムは、例えば、作成された一般化したリスクは解決策／リスクデータベース４４に保存されるが、この作成された一般化したリスクに対応する解決策から対応する組付動作分析データ４００（図４）へと辿り、この組付動作分析データ４００から回答する組付要素（部品や組付動作，属性）を抽出し、これを、他の語句や具体的リスクの作成手順とともに、一般化したリスクと関連付けてアルゴリズムを形成し、この具体的リスク構築データベース４５に保存されるものである。

例えば、図４に示すような組付動作分析データ４００の組付要素（属性）「結合部見難い」の解決策「結合部を可視領域に再配置する」に対し、図７に示す解決策／リスクリスト７００に示すような一般化したリスク「結合部を可視領域に再配置可能か」が得られた場合、この一般化したリスク「結合部を可視領域に再配置可能か」については、これに関連する組付要素は部品「切替レバー」，組付動作「回転」，属性「結合部見難い」ということになる。さらに、このリスク「結合部を可視領域に再配置可能か」を評価するための具体的な表現に必要な関連語句も付加されることになる。

そこで、例えば、図４における組付要素（属性）「結合部見難い」に対する解決策「結合部を可視領域に再配置する」を実施した場合に想定されるリスクとして、図７に示す解決策／リスクリストのようにデータが保存されている解決策／リスクデータベース４４から、リスク「結合部を可視領域に再配置可能か」を抽出することができるが、これは表現が一般的過ぎて評価するのには不充分である。具体的リスク構築データベース４５はこれを具体的な表現にして判り易くするものであって、一般化したリスク「結合部を可視領域に再配置可能か」に対し、関連する語句である部品「切替レバー」，組付動作「回転」，属性「結合部見難い」とその他の関連語句を具体的リスク構築データベース４５から読み取り、
「「切替レバー」の「回転」動作時の「結合部見難い」を改善する解決策「結合部を可視領域に再配置する」を実施したとき、「結合部を可視領域に再配置可能か」」
と、「結合部を可視領域に再配置可能か」という一般化したリスクを具体的に特定した具体的リスクにすることを可能とする。

また、他の例として、解決策／リスクデータベース４４により、解決策「嵌合部先端を広く（狭く）し、直進動作で組付ける」から一般化したリスク「嵌合部先端成形可能か」を抽出することができる。かかる一般化したリスクに対しては、該当する組付動作分析データ４００（図４）から、関連する組付要素として、部品：「切替レバー」、組付動作：「回転」が抽出され、他の関連する語句などとともに、一般化した解決策「嵌合部先端を広く（狭く）し、直進動作で組付ける」に関連付けて保存される。この場合に構築される具体的リスクは、
「「切替レバー」の「回転」動作を改善する「嵌合部先端を広く（狭く）し、直進動作で組付ける」を実施するとき、「嵌合部先端成形可能か」」
となる。これにより、「嵌合部先端成形可能か」という一般化したリスクを具体的に特定することができる。

このようにして、データベース４１〜４５が作成されることになり、これらが解決策抽出アルゴリズムとして、製品設計の際に発生する不良，不具合を解決するための解決策抽出アルゴリズム４６となる。

以上のように、各データベース４１〜４５が作成されるのであるが、これらデータベース４１〜４５の作成に際しては、必ずしも設計支援システム１で設計事例の実データを収集する必要がなく、他のシステムで収集した実データをネットワークを介してこの設計支援システム１で取得して保存するようにしてもよい。

以上説明したように、データベース４２，４４には、過去の製品設計の実績が収集されることによって構築されて保存されることになる。即ち、データベース４２，４４には、「組付要素からリスクを抽出した結果」、「解決策からリスクを抽出した結果」を、夫々一対のデータとして、データベース化しておくことが可能となる。

次に、以上の設計支援システム１の図３での解決策抽出アルゴリズム４６（図１）に従って有効な解決策及びリスクを抽出し、改善設計を行なう本発明による設計支援方法の第１の実施形態について説明する。

図８はかかる本発明による設計支援方法の第１の実施形態を示すフローチャートである。なお、この場合の対象となるのは、製品設計での図２に示す組付作業とする。

１．組付動作分析データの入力（ステップＳ８０１）とその表示（ステップＳ８０２）：
まず、入力手段１０により、設計支援システム１に組付動作分析データを入力する（ステップＳ８０１）。

この場合には、組付動作・属性係数データベース４１の作成の上記と同様、図２に示す組付作業を、この作業の対象となる部品（筐体５１，切替レバー）と、各部品の組付動作（下移動や整形，回転，圧入）と、かかる組付動作に伴う属性（意匠面有りや結合部見難い，同時嵌合３）とに分析し、これらを入力手段１０とディスブレー２１を用いて入力することにより、図４に示すような組付動作分析データ４００を作成する（ステップＳ８０１）。ディスプレー２１には、作成された組付動作分析データ４００が表示される（ステップＳ８０２）。

２．組立不良影響度指数の算出（ステップＳ８０３）：
設計支援システム１では、演算部３０により、入力された組付動作分析データ４００の各組付要素毎に、該当する組付動作係数，属性係数を組付動作・属性係数データベース４１から抽出し、かかる組付動作・属性係数を用いて適宜の演算を行なうことにより、各組付要素、即ち、上記の部品，組付動作，属性毎に組立不良影響度指数を算出する（ステップＳ８０３）。組立不良ポテンシャルが高い組付要素に対しては、組付動作・属性係数が高く、また、組付動作・属性係数が高い組付要素に対しては、組立不良影響度指数も高くなるが、さらに、組付動作の組立不良影響度指数は、その属性の組付不良ポテンシャルの影響も受けるし、また、逆に、属性の組立不良影響度指数は、その組付動作の組付不良ポテンシャルの影響も受ける。

図９はその一具体例を示すものであって、その具体例では、図４に示す組付動作分析データ４００をもとに、筐体，切替レバー毎の組立不良影響度指数、筐体の組付動作「下移動」の組立不良影響度指数、切替レバーの組付動作「下移動」，「整形」，「回転」，「圧入」夫々毎の組立不良影響度指数、切替レバーについての組付動作「下移動」の属性「意匠面有り」，同じく組付動作「回転」の属性「意匠面有り」と「結合部見難い」，同じく組付動作「圧入」の属性「同時嵌合３」夫々毎の組立不良影響度指数が算出される。

図９に示す具体例では、切替レバーの組付動作「整形」，「回転」，「圧入」で組立不良ポテンシャルが高いため、これらの組立不良影響度指数も高くなっており、特に、組付動作「回転」の組立不良影響度指数は、回転動作自体の組立不良ポテンシャルの高さに加え、「意匠面有り」，「結合部見難い」という組立不良ポテンシャルが高い属性もあるため、他の組付動作に比べて、５７と非常に高くなっている。また、組付動作「回転」の属性「意匠面有り」と「結合部見難い」とで組立不良影響度指数も高く、特に、組付動作「回転」の属性「結合部見難い」の組立不良影響度指数は、「結合部見難い」ということ自体の組立不良ポテンシャルの高さに加え、これが回転動作時に伴う属性であること、回転動作に「意匠面有り」という属性を伴う（結合部が見難い状態で回転させると、筐体の意匠面にも影響すること）ことから、他の属性に比べて、４６と非常に高くなっている。なお、組付動作「回転」の属性「意匠面有り」は、属性「結合部見難い」を伴わない（即ち、「意匠面あり」が「結合部見難い」に影響するものではない）よりも組立不良ポテンシャルが低いため、属性「結合部見難い」よりも組立不良影響度指数は低い。

さらに、切替レバーに「回転」や「整形」，「圧入」で組立不良ポテンシャルが高く、組立不良影響度指数が高くなっており、また、また、組付動作「回転」の属性「意匠面有り」や「結合部見難い」で組立不良ポテンシャルが高くて組立不良影響度指数が高くなっているため、筐体の組立不良影響度指数が１であるのに対し、切替レバーの組立不良影響度指数は９９と非常に高くなっている。

なお、ここでの各組付要素の組立不良影響度指数は、組付動作・属性係数データベース４１での組付動作・属性係数に対する組付動作とその属性の不良発生率の全体を１００としたときのものを表わするものであるが、かかる組立不良影響度指数の代わりに、不良発生率そのものを用いるようにしてもよい。

３．要改善組付要素の抽出（ステップＳ８０４）：
上記ステップＳ１０３で算出した各組付要素の組立不良影響度指数から、改善が必要な組付要素を抽出する。このためには、一例として、閾値を設定し、この閾値以上の組立不良影響度指数の組付要素を改善が必要な組付要素とする。

図９に示す例では、閾値を、例えば、「４０」と設定し、これ以上の組立不良影響度指数の次の３つの組付要素を、要改善組付要素として、抽出したものとする。

（１）「切替レバー」
（２）切替レバーの組付動作「回転」
（３）切替レバーの回転動作に伴う属性「結合部見難い」。

４．一般化解決策抽出（ステップＳ８０５）：
ステップＳ８０４で抽出した要改善組付要素について、かかる組付要素を改善する解決策として、組付要素／解決策データベース４２に保存されている図６に示す組付要素／解決策データ６００から該当する一般化した解決策を抽出する。このように抽出した一般化した解決策の事例を示すと、図６により、
（１）要改善組付要素（部品）＝「切替レバー」
→解決策：（ｉ）被組付部品を分割し、組立順序を変える
（ii）他部品と一体化する
（２）要改善組付要素（組付動作）＝「回転」
→解決策：（ｉ）嵌合部先端を広く（狭く）し、直進動作で組み付ける
（ii）ねじ回転動作で組み付ける
（３）要改善組付要素（属性）＝「結合部見難い」
→解決策：（ｉ）結合部を可視領域に再配置する
（ii）結合部の障害部品要素を再配置する
となる。

５．具体的解決策の構築（ステップＳ８０６）：
上記の一般化した解決策に関連する組付要素を具体的解決策構築データベース４３から抽出し、これを用いるとともに、語句を補って一般化した解説策から具体的解決策を構築する。上記の各一般化した解決策から構築される具体的解決策は次の通りである。

（１）（ｉ）一般化解決策：「被組付部品を分割し、組立順序を変える」
→抽出した関連語句：「切替レバー」
→具体的解決策：「「切替レバー」の組立不良を低減するため、「被組付部品を分割し、組立順序を変える」」
（ii）一般化解決策：「他部品を一体化する」
→抽出した関連語句：「切替レバー」
→具体的解決策：「「切替レバー」の組立不良を低減するため、「他部品を一体化する」」
（２）（ｉ）一般化解決策：「嵌合部先端を広く（狭く）し、直進動作で組み付ける」
→抽出した関連語句：「切替レバー」，「回転」
→具体的解決策：「「切替レバー」の「回転」動作を改善するため、「嵌合部先端を広く（狭く）し、直進動作で組み付ける」」
（ii）一般化解決策：「ねじ回転動作で組み付ける」
→抽出した関連語句：「切替レバー」，「回転」
→具体的解決策：「「切替レバー」の「回転」動作を改善するため、「ねじ回転動作で組み付ける」」
（３）（ｉ）一般化解決策：「結合部を可視領域に再配置する」
→抽出した関連語句：「切替レバー」，「回転」，「結合部見難い」
→具体的解決策：「「切替レバー」の「回転」動作時の「結合部見難い」を改善するため、「結合部を可視領域に再配置する」」
（ii）一般化解決策：「結合部の障害部品要素を再配置する」
→抽出した関連語句：「切替レバー」，「回転」，「結合部見難い」
→具体的解決策：「「切替レバー」の「回転」動作時の「結合部見難い」を改善するため、「結合部の障害部品要素を再配置する」」。

６．具体的解決策リストの表示（ステップＳ８０７）：
以上のように作成した具体的解決策を要改善組付要素と関連付け、図１０に示すように、具体的解決策リスト１０００としてディスブレイ２１に表示する。この具体的解決策リスト１０００では、要改善組付要素表示欄１００１にステップＳ８０４で選択した要改善組付要素の部品名、組付動作名、属性名及びステップＳ８０４で算出された組立不良影響度指数が表示され、具体的解決策表示欄１００２には、要改善組付要素毎に全ての具体的解決策が表示される。また、これら具体的解決策の表示の欄毎に採否欄１００３が設けられている。

７．有効解決策の選択（ステップＳ８０８）：
かかる具体的解決策リスト１０００には、有効な具体的解決策と不適当な有効でない具体的解決策とが功罪している。そこで、オペレータ（設計者など）は、ディスプレイ２１で表示されるこの具体的解決策リスト１０００を見ながら入力手段１０を操作して、要改善組付要素毎に有効な具体的解決策を選択する。選択する具体的解決策には、その採否欄１００３をクリックなどで指示する。これにより、選択された具体的解決策の採否欄１００３には、◎印が表示される。

図１０に示す具体的解決策リスト１０００では、
（１）要改善組付要素（部品）：「切替レバー」
→有効解決策：「「切替レバー」の組立不良を低減するため、「被組付部品を分割し、組立順序を変える」」
（２）要改善組付要素（組付動作）：「回転」
→有効解決策：「「切替レバー」の「回転」動作を改善するため、「嵌合部先端を広く（狭く）し、直進動作で組み付ける」」
（３）要改善組付要素（属性）：「結合部見難い」
→有効解決策：「「切替レバー」の「回転」動作時の「結合部見難い」を改善するため、「結合部を可視領域に再配置する」」
となる。

８．一般化解決策選択（ステップＳ８１０）：
上記の具体的解決策リスト１０００で有効解決策の選択を確認すると（ステップＳ８０９）、有効解決策として選択した具体的解決策から、ステップＳ８０６で補った組付要素や語句などを除いて元の一般化した解決策を抽出する。

９．一般化リスク抽出（ステップＳ８１１）：
ステップＳ８１０で抽出した一般化した解決策毎に、図７で示す構成の解決策／リスクデータベース４４から、この一般化した解決策を実施した場合に想定される一般化したリスクを抽出する。上記の一般化した解決策に対して抽出された一般化したリスクは次の様になる。

（１）一般化解決策：「被組付部品を分割し、組立順序を変える」
→一般化リスク：「被組付部品分割可能か」
（２）一般化解決策：「嵌合部先端を広く（狭く）し、直進動作で組み付ける」
→「嵌合部先端成形可能か」
（３）一般解決策：「結合部を可視領域に再配置する」
→「結合部を可視領域に再配置可能か」。

１０．具体的リスク構築（ステップＳ８１２）：
上記の一般化リスク毎に、具体的リスク構築データベース４５から関連する組付要素及び一般化した解決策（関連語句）を抽出し、これらを用いるとともに、語句を補って、一般化したリスクから具体的リスクを構築する。上記の一般化リスクからは、次のような具体的リスクが構築される。

（１）一般化リスク：「被組付部品分割可能か」
→抽出した関連語句：「切替レバー」，「被組付部品を分割し、組立順序を変える」
→具体的リスク：「切替レバー」の組立不良を改善する「被組付部品を分割し、組立順序を変える」を実施したとき、「被組付部品分割可能か」
（２）一般化リスク：「嵌合部先端成形可能か」
→抽出した関連語句：「切替レバー」，「回転」，「嵌合部先端を広く（狭く）し、直進動作で組み付ける」
→具体的リスク：「切替レバー」の「回転」動作を改善する「嵌合部先端を広く（狭く）し、直進動作で組み付ける」を実施したとき、「嵌合部先端成形可能か」
（３）一般化リスク：「結合部を可視領域に再配置可能か」
→抽出した関連語句：「切替レバー」，「回転」，「結合部見難い」，「結合部を可視領域に再配置する」
→具体的リスク：「切替レバー」の「回転」動作時、「結合部見難い」を改善する「結合部を可視領域に再配置する」を実施したとき、「結合部を可視領域に再配置可能か」。

１１．具体的解決策と具体的リスクの表示（ステップＳ８１３）：
ステップＳ８０６で構築された具体的解決策（図１０での採否欄１００３で◎印が付された具体的解決策）と上記ステップＳ８１２で構築された具体的リスクとが互いに関連付けられ、図１１に示すように、具体的解決策／リスクリスト１１００としてディスプレイ２１に表示される。この具体的解決策／リスクリスト１１００では、具体的解決策欄１１０１に具体的解決策が、具体的リスク欄１１０３に、具体的解決策と対応付けて、具体的リスクが夫々表示され、さらに、各具体的解決策毎に、ステップＳ８０３で算出された図９に示す組立不良影響度指数も表示される。なお、かかる具体的解決策／リスクリスト１１００は、出力手段２０の印刷手段２２により、印刷することもできる。

以上のようにして、この実施形態では、入力手段１０から図４に示す組付動作分析データ４００を入力し、また、図１０に示す具体的解決策リスト１０００か組立不良影響度指数ら有効解決策を選択することにより、図１１に示すようにして、要改善組付要素に対する具体的な解決策とこの解決策を実施したときのリスクとが自動的に得られることになり、これにより、具体的な設計を効率良く進めることが可能となる。

また、過去に解決したテーマの組付要素に対する「解決策」を抽出し、この「解決策」に対する「リスク」を抽出するとともに、これらのデータを一対のデータベース４２，４４に保存しておくことにより、新しいテーマに対する解決策及びリスクを多くの視点から得ることができる。

図１２は図８におけるステップＳ８１３でディスプレイ２１に表示される具体的解決策／リスクリストの他の具体例を示す図である。

同図において、この具体的解決策／リスクリスト１２００は、横軸に具体的解決策欄１２０１が設けられて選択された具体的解決策が配置され、縦軸に具体的リスク欄１２０３が設けられて選択された具体的リスクが配置され、夫々の具体的解決策欄１２０１と夫々の具体的リスク欄１２０３とに対応して解決策・リスク関連表示部１２０４が設けられて、具体的解決策と具体的リスクとが対応する解決策・リスク関連表示部１２０４に◎印が付されている。ここでは、具体的解決策と具体的リスクとは図１１と同様のものを用いており、従って、対応する具体的解決策と具体的リスクとは図１１の場合と同様である。また、図１１の場合と同様、各具体的解決策には、組立不良影響度指数欄１２０２も設けられており、夫々には、上記のようにして算出された（図８のステップＳ８０３）組立不良影響度指数が表示される。

かかる具体的解決策／リスクリスト１２００がディスプレイ２１に表示されることになるが（図８のステップＳ８１３）、設計者は、この具体的解決策／リスクリスト１２００を参照しながら、具体的な設計を効率良く進めることができる。また、かかる具体的解決策／リスクリスト１２００は、出力手段２０の印刷手段２２により、印刷することもできる。

以上のように、この設計支援方法の第１の実施形態の実施形態では、解決策とリスクとの関連が具体的にマトリックス表示されるので、ＱＦＤやＫＴ法（登録商標）などへの他の技法への展開も容易である。

図１３は図１に示す設計支援システムに用いる設計支援方法の第２の実施形態を示すフローチャートである。

同図において、この設計支援方法の第２の実施形態は、図８に示す設計支援方法の第１の実施形態において、ステップ８０７〜Ｓ８１１を省略したものである。この場合には、ステップＳ８１３では、ステップＳ８０６で構築された全ての具体的解決策に対して具体的リスクが表示されることになるが、設計者は、これらの中から有効な具体的解決策を選択し、それについてリスクを評価すればよい。

図１４は本発明による設計支援システムの第２の実施形態を示す構成図、図１５は図２に示す設計事例を例とした図１４における各データベースの作成方法の一具体例を示すフローチャートであって、４７は最適解決策決定データベース、４８は最適解決策抽出アルゴリズムであり、図１，図３に対応する部分には同一符号を付けて重複する説明は省略する。

図１４において、この第２の実施形態は、図１に示す第１の実施形態に最適解決策決定データベース４６を追加したものである。この最適解決策決定データベース４６には、最適な解決策や最良な解決策を決定するための各種指数を算出するための関数が保存されている。

図１５に示すように、組付動作・属性係数データベース４１，組付要素／解決策データベース４２，具体的解決策構築データベース４３，解決策／リスクデータベース４４及び具体的リスク構築データベース４５は、先に図３で説明した手法によって作成され、また、最適解決策決定データベース４７は、上記の関数を保存することによって作成される。これらデータベース４１〜４５，４７が最適解決策抽出アルゴリズム４８を構成する。

図１６は図２に示す設計事例を例とした図１５に示す最適解決策抽出アルゴリズムに従って行なう本発明による設計支援方法の第３の実施形態を示すフローチャートである。なお、ステップＳ８０１〜Ｓ８１３は図８に示すフローチャートと同様であるので、これらの説明を省略する。

この第３の実施形態では、図８に示すステップＳ８０１〜Ｓ８１３で求めてディスプレイ２１に表示した具体的解決策の内から、最適解決策決定データベース４６に基づく最適解決策抽出アルゴリズム４８により、リスク・制約条件の評価を基に、最適解決策を決定または抽出するものである（ステップＳ８１４ないしＳ８２１）。なお、解決策を実行する際の制約条件は、解決策が満足しなければならない必須制約条件と解決策が満足することが望ましい希望制約条件とがある。

図１６において、図８で説明したように、具体的リスクが構築され（ステップＳ８１２）、これとステップＳ８０６で構築された具体的解決策とが関連付けられてディスプレイ２１（図１４）で表示されるが、このときには、図１７に示す最適解決策抽出画面１７００が表示される。

この最適解決策抽出画面１７００は、具体的解決策／リスクリスト１７０１と評価リスト１７０２とから構成される。具体的解決策／リスクリスト１７０１は、図１２に示す具体的解決策／リスクリスト１２００に、各選択された解決策毎にリスク評価値入力欄１７０３とリスク指数欄１７０４とが追加されたものである。

評価リスト１７０２には、具体的解決策欄１２０１の選択された具体的解決策毎に、制約条件入力欄（必須制約条件入力欄１７０５と希望制約条件入力欄１７０６），制約条件指数欄１７０７及び総合評価／総合指数欄１７０８が設けられている。必須条件入力欄１７０５には、各具体的解決策毎に、条件入力欄１７０５ａと情報入力欄１７０５ｂと評価入力欄１７０５ｃとが設けられている。また、希望条件入力欄１７０６にも、各具体的解決策毎に、条件入力欄１７０６ａと情報入力欄１７０６ｂと評価入力欄１７０６ｃとが設けられている。

リスク評価値入力欄１７０３や必須条件入力欄１７０５，希望条件入力欄１７０６は、オペレータによる入力手段１０の操作によって入力が行なわれ、制約条件指数欄１７０７及び総合評価／総合指数欄１７０８には、これら入力欄で入力されるデータを、最適解決策決定データベース４７を基に、演算した結果が表示される。

次に、図１６におけるデータの入力（ステップＳ８１４〜Ｓ８１９）について説明する。なお、ステップＳ８１３で表示される最適解決策抽出画面１７００の具体的解決策／リスクリスト１７０１では、リスク評価値入力欄１７０３とリスク指数欄にデータが入力されておらず、それ以外の欄では、図１２に示す具体的解決策／リスクリスト１２００と同じデータが表示されている。また、最適解決策抽出画面１７００の評価リスト１７０２では、全ての欄でデータは表示されていない。

１．リスク評価値入力（ステップＳ８１４，Ｓ８１５）：
入力手段１０により、リスク評価値入力欄１７０３にリスク評価値ｒ_ijを入力する。ここで、ｉ，ｊは◎印が付された解決策・リスク関連表示部１２０４の位置を示すものであって、ここでは、図示する解決策１・具体的リスクＮｏ．１に対応する解決策・リスク関連表示部１２０４にリスク評価値ｒ₁₁が、図示する解決策２・具体的リスクＮｏ．２に対応する解決策・リスク関連表示部１２０４にリスク評価値ｒ₂₂が、図示する解決策３・具体的リスクＮｏ．３に対応する解決策・リスク関連表示部１２０４にリスク評価値ｒ₃₃が夫々入力されることになる（ステップＳ８１４）。

リスク評価値ｒ_ijは、そのリスクが実際に発生した場合の損失金額の期待値に相当する値であり、値が大きいほど、損失金額が大きい。図示する例では、解決策１・具体的リスクＮｏ．１のリスク評価値が「８０」と最も大きく、解決策２・具体的リスクＮｏ．２のリスク評価値が「３０」とこれに続き、解決策３・具体的リスクＮｏ．３のリスク評価値が最も小さく、「１０」となっている。

なお、このリスク評価値ｒ_ijは、次式（１）

で表わされ、設計者がこの式（１）を計算してリスク評価値ｒ_ijを入力するようにしてもよいが、リスクの発生確率ｐ_ijとリスクの重大性ｓ_ijを夫々入力し、演算部３０でリスク評価値ｒ_ijを計算するようにしてもよい。

以上のリスク評価値ｒ_ijの入力により、最適解決策決定画面１７００での具体的解決策／リスクリスト１７０１の指定されたリスク評価入力欄１７０３に入力されたリスク評価値が、図示するように、表示される（ステップＳ８１５）。

２．必須制約条件の入力（ステップＳ８１６，Ｓ８１７）：
この場合には、入力手段１０の操作により、必須制約条件欄１７０５の条件入力欄１７０５ａと情報入力欄１７０５ｂと評価値入力欄１７０５ｃ夫々への入力が行なわれるものである（ステップＳ８１６）。以下、夫々について入力データの事例を説明する。

（２−１）条件入力欄１７０５ａへの入力：
ここで入力する必須制約条件の「条件」とは、目標性能，改善費用，完了期限などのような解決策が必然的に満足しなければならない条件のことであり、必須制約条件欄１７０５での条件入力欄１７０５ａに入力される。ここでは、「改善費用」と「完了期限」の２つを入力したものとする。

（２−２）情報入力欄１７０５ｂへの入力
ここで入力する必須制約条件の「情報」とは、条件入力欄１７０５ａに入力した「条件」の評価の根拠となる必須制約条件の充足状況に関する情報であって、
上記の条件「改善費用」に対しては、具体的な金額、条件「完了期限」に対しては、具体的な期限日となる。これら「情報」は、具体的解決策／リスクリスト１７０１で挙げられている解決策１，２，３毎に入力される。

（２−３）評価値入力欄１７０５ｃへの入力：
この評価値ｍ_ijは、情報欄１７０５ｂに入力された「情報」が条件入力欄１７０５ａに入力した「条件」を満たしているかどうかを評価するものであって、達成されている場合には、例えば、「○」で表わし、未達の場合には、「×」で表わす。図示の例では、解決策１が「改善費用」が「条件」を超えており、条件「改善費用」で評価値が「×」としている。これ以外は、全ての解決策で「条件」を達成しており、このため、評価値は「○」としている。

以上のように、必須制約条件の「条件」，「情報」，「評価値」を入力することにより、図１７に示すように、条件入力欄１７０５ａ，情報入力欄１７０５ｂ及び評価値入力欄１７０５ｃに入力したデータが表示される（ステップＳ８１７）。

３．希望制約条件の入力（ステップＳ８１８，Ｓ８１９）：
この場合には、入力手段１０の操作により、希望制約条件欄１７０６の条件入力欄１７０６ａと情報入力欄１７０６ｂと評価値入力欄１７０６ｃ夫々への入力が行なわれるものである（ステップＳ８１８）。以下、夫々について入力データの事例を説明する。

（３−１）条件入力欄１７０６ａへの入力：
ここで入力する希望制約条件の「条件」とは、選択された解決策１，２，３夫々について実現を希望する制約条件であり、希望制約条件欄１７０６での条件入力欄１７０６ａに入力される。ここでは、「できるだけ従来技術利用」と「類似製品への展開が可能」の２つを入力したものとする。

（３−２）情報入力欄１７０６ｂへの入力
ここで入力する希望制約条件の「情報」とは、条件入力欄１７０６ａに入力した「条件」の評価の根拠となる希望制約条件の充足状況に関する情報であって、リスクリスト１７０１で挙げられている解決策１，２，３毎に入力される。ここでは、上記の条件「できるだけ従来技術利用」に対しては、例えば、「金型新規開発」を、条件「類似製品への展開が可能」に対しては、例えば、解決策１に「展開技術なし」を、解決策２，３に「展開可能」を入力したものとする。

（３−３）評価値入力欄１７０６ｃへの入力：
この評価値Ｗ_ijは、情報欄１７０６ｂに入力された「情報」が条件入力欄１７０６ａに入力した「条件」を充足された場合の技術的，経済的利益の期待値に相当する値である。この評価値Ｗ_ijは、次の式（２）、

で表わされる。図１７では、各解決策の「条件」，「情報」について、各評価値入力欄１７０６ｃに図示する評価値Ｗ_ijが入力されたものとする。

このようにして、希望制約条件の「条件」，「情報」，「評価値」を入力することにより、図１７に示すように、条件入力欄１７０６ａ，情報入力欄１７０６ｂ及び評価値入力欄１７０６ｃに入力したデータが表示される（ステップＳ８１９）。

以上のように、必須制約条件欄１７０５，希望制約条件欄１７０６でのデータの入力が終了すると、次に、演算手段３０により、リスク指数欄１７０４に表示するリスク指数の算出、制約条件指数欄１７０７に表示する制約条件指数の算出、総合評価／総合指数欄１７０８に表示する総合指数の算出が最適解決策決定データベース４７の必要な関数を用いて行なわれ、その結果に基づいて総合評価がなされる（ステップＳ８２０）。そして、その結果が、ディスプレイ２１で表示される（ステップＳ８２１）。以下、この点について説明する。

（１）リスク指数Ｒ_iの算出：
このリスク指数Ｒ_iは、解決策毎に、その解決策を実施した場合に発生が予想される側室金額の期待値に相当する値を指数化したものであって、リスク評価値入力欄１７０３での上記のリスク評価値ｒ_ijにより、次の式（３）、即ち、

で表わされる。

このようにして、解決策１，２，３毎にリスク指数Ｒ_iが算出され、その算出結果は夫々図１７における評価リスト１７０１での解決策１，２，３毎のリスク指数欄１７０４に表示される。図１７に図示する例の場合、解決策１のリスク評価値入力欄１７０３では、リスク評価値ｒ_1jの合計Σｒ_1jが８０、解決策２のリスク評価値入力欄１７０３では、リスク評価値ｒ_2jの合計Σｒ_2jが３０、解決策３のリスク評価値入力欄１７０３では、リスク評価値ｒ_3jの合計Σｒ_3jが１０であるから、解決策１のリスク評価値入力欄１７０３のリスク評価値ｒ_1jの合計Σｒ_1jが最大ｍａｘ(Σｒ_ij）であり、従って、図１７のリスク指数欄１７０４で図示するように、
解決策１のリスク指数Ｒ₁＝８０×１００／８０＝１００
解決策２のリスク指数Ｒ₂＝３０×１００／８０＝３８
解決策３のリスク指数Ｒ₃＝１０×１００／８０＝１３
となる。

（２）制約条件指数ＭＷ_iの算出：
まず、解決策１，２，３毎に、全ての必須条件が達成されている、未達であるかを調査する。図１７に示す例では、解決策１の条件「改善費用」に対する評価値入力欄１７０５ｃでの評価値ｍ_ijが「×」であるから、その制約条件指数ＭＷ_iを「×」とする。

次に、全ての必須条件が達成されている（即ち、評価値ｍ_ijが「○」の）解決策２，３を対象として、その解決策２，３を実施した場合の技術的、経済的利益の期待値に相当する値を指数化して制約条件指数ＭＷ_iを求める。この制約条件指数ＭＷ_iは、希望制約条件欄１７０６の評価値欄１７０６ｃの評価値Ｗ_ijから、次の式（４）、即ち、

で表わされる。

このようにして、解決策２，３毎に制約条件指数ＭＷ_iが算出され、その算出結果は夫々図１７における評価リスト１７０２での解決策２，３毎の制約条件指数欄１７０７に表示される。図１７に図示する例の場合、解決策２の希望制約条件欄１７０６の評価値欄１７０６ｃでは、評価値Ｗ_2jの合計ΣＷ_2jが６２、解決策３の希望制約条件欄１７０６の評価値欄１７０６ｃでは、評価値Ｗ_3jの合計ΣＷ_3jが９４であるから、解決策３の希望制約条件欄１７０６ｃの評価値Ｗ_3jの合計ΣＷ_3jが最大ｍａｘ(ΣＷ_ij）であり、従って、図１７で制約条件指数欄１７０７に図示するように、
解決策２の制約条件指数ＭＷ₂＝６２×１００／９４＝６６
解決策３の制約条件指数ＭＷ₃＝９４×１００／９４＝１００
となる。

（３）総合指数Ｔ_iの算出：
選択された解決策１，２，３毎に、その解決策が実施された場合の得失を、リスク指数Ｒ_i，制約条件指数ＭＷ_iの算出結果をもとに、次のように指数化して総合指数Ｔ_iとする。

（ａ）制約条件指数ＭＷ_iが「×」である場合、総合指数Ｔ_i＝×とする。
（ｂ）希望制約条件の充足による利益とリスクによる損失との差、即ち、差（制約条件指数ＭＷ_i−リスク指数Ｒ_i）を総合指数Ｔ_iとすることが考えられるが、総合指数Ｔ_iが同じであるにもかかわらず、次のように、制約条件指数ＭＷ_iとリスク指数Ｒ_iとが異なるという問題が生ずる。
（ｉ）ＭＷ_i＝１００，Ｒ_i＝５０ → Ｔ_i＝ＭＷ_i−Ｒ_i＝５０
（ii）ＭＷ_i＝５０， Ｒ_i＝０ → Ｔ_i＝ＭＷ_i−Ｒ_i＝５０
実際には、制約条件指数ＭＷ_iが大きいほどメリットが大きく、リスク指数Ｒ_iが大きいほどデメリットが大きくなる。そこで、制約条件指数ＭＷ_iとリスク指数Ｒ_iとの差に、制約条件指数ＭＷ_iとリスク指数Ｒ_iの合計を重み付けして積算した値を得失差として用いる。

（ｃ）総合指数Ｔ_iの最大値が１００となるように補正する。

以上のことからして、総合指数Ｔ_iを次の式（５）、即ち、

とする。

このようにして、解決策１，２，３毎に総合指数Ｔ_iが算出され、その算出結果は夫々図１７における評価リスト１７０２での総合評価／総合指数欄１７０８の総合指数欄１７０８ｂに表示される。図１７に図示する例の場合、解決策１の総合指数欄１７０８ｂでは、「×」が表示される。解決策２，３の総合指数欄１７０８ｂでは、制約条件指数欄１７０７での制約条件指数ＭＷ_iとリスク指数欄１７０４でのリスク指数Ｒ_iとで上記式（５）の演算をすることにより、総合指数Ｔ_iが夫々「５５」，「１００」として表示される。

（４）総合評価
総合評価／総合指数欄１７０８の総合評価表示欄１７０８ａでは、次のようにして総合評価の決定がなされ、これにより、最適解決策を決定できる。

（ｉ）総合指数Ｔ_iが９０以上の解決策に対しては、例えば、「最適解決策」とし、これを表示する。
（ii）総合指数Ｔ_iが５０以上９０未満の解決策に対しては、例えば、「優良解決策」とし、これを表示する。
（iii）総合指数Ｔ_iが０以上５０未満の解決策に対しては、例えば、「優良解決策」とし、これを表示する。
（iv）総合指数Ｔ_iが負の解決策に対しては、例えば、「リスク大」とし、これを表示する。
（ｖ）総合指数Ｔ_iが×の解決策に対しては、例えば、「必須条件未達」とし、これを表示する。

以上のようのして作成された最適解決策決定画面１７が、ディスプレイ２１に表示される（ステップＳ８２１）。かかる最適解決策決定画面１７は、出力手段２０の印刷手段２２により、印刷することもできる。

以上説明したように、本発明の実施形態によると、各種データベースを有する設計支援システム１を用い、設計対象としての製品の組付動作分析データ４００（図４）を入力することにより、解決策決定アルゴリズム４６，最適解決策決定アルゴリズム４８に基づいて、解決策とそのリスクを抽出することができ、さらに、リスクの評価及び制約条件の入力・評価により、容易に最適解決策を決定することができる。

本発明による設計支援システムの第１の実施形態を示す構成図である。 改善検討を実施した、または、実施する製品の設計事例の一部の組付作業を示すものである。 図２に示す設計事例を例とした図１におけるデータベースの作成方法の一具体例を示すフローチャートである。 図３におけるステップ３０１で入力されて分析される組付動作分析データの一具体例を示す図である。 図３におけるステップ３０３での解決策の一般化についての説明図である。 図１及び図３における組付要素／解決策データベースのデータの一具体例を示す図である。 図１及び図３における解決策／リスクデータベースのデータの一具体例を示す図である。 図１に示す設計支援システムで用いる本発明による設計支援方法の第１の実施形態を示すフローチャートである。 図８におけるステップＳ８０３で算出される組付要素毎の組立不良影響度指数の一具体例を示す図である。 図８におけるステップＳ８０６で構築される具体的解決策リストの一具体例を示す図である。 図８におけるステップＳ８１３で表示される具体的解決策／リスクリストの一具体例を示す図である。 図１２は図８におけるステップＳ８１３で表示される具体的解決策／リスクリストの他の具体例を示す図である。 図１に示す設計支援システムで用いる本発明による設計支援方法の第２の実施形態を示すフローチャートである。 本発明による設計支援システムの第２の実施形態を示す構成図である。 図２に示す設計事例を例とした図１４におけるデータベースの作成方法の一具体例を示すフローチャートである。 図１４に示す設計支援システムで用いる本発明による設計支援方法の第３の実施形態を示すフローチャートである。 図１６に示す第３の実施形態で最適解決策を決定するための最適解決策抽出画面の一具体例を示す図である。

符号の説明

１ 設計支援システム
１０ 入力手段
２０ 出力手段
２１ ディスプレー
２２ 印刷手段
３０ 演算手段
４０ データベース部
４１ 組付動作・属性係数データベース
４２ 組付要素／解決策データベース
４３ 具体的解決策構築データベース
４４ 解決策／リスクデータベース
４５ 具体的リスク構築データベース
４６ 解決策抽出アルゴリズム
４７ 最適解決策決定データベース
４８ 最適解決策抽出アルゴリズム

Claims (12)

1. 新たな設計事例で不良または不具合の現象が生じた際、該不良または不具合の現象を解決するための解決策を抽出するための設計支援方法であって、
   不良または不具合の現象が生じた過去の多数の設計事例を基に決定した各組付動作及び属性の組立不良ポテンシャルを示す組付動作・属性係数を、データベースとして、予め保存する保存ステップと、
   新たな設計事例で不良または不具合の現象が生じた際、該データベースから読み出した該組付・属性係数を基に、該新たな設計事例での部品，各部品の組付動作及び該組付動作に伴う属性の組立不良に対する影響度を示す不良影響度指数を算出する演算ステップと、
   該新たな設計事例での該部品，該組付動作及び該属性毎に算出された該不良影響度指数を画面表示して提示し、該不良影響度指数を基に該部品，該組付動作及び該属性のいずれかを抽出可能とする抽出提示ステップと
   を有することを特徴とする設計支援方法。
2. 新たな設計事例で不良または不具合の現象が生じた際、該不良または不具合の現象を解決するための解決策を抽出するための設計支援方法であって、
   不良または不具合の現象が生じた過去の多数の設計事例を基に決定した各組付動作及び属性の組立不良ポテンシャルを示す組付動作・属性係数と、組付動作・属性及び該組付動作・属性の解決策について収集して相互に関連を持たせて階層展開された組付動作・属性及び解決策からなるデータとを、データベースとして、予め保存する保存ステップと、
   新たな設計事例で不良または不具合の現象が生じた際、該新たな設計事例での部品，該部品の組付動作，該組付動作に伴う属性を入力する入力ステップと、
   該データベースから読み出した該組付・属性係数を基に、該新たな設計事例の入力された該部品，各部品の組付動作及び該組付動作に伴う属性の組立不良に対する影響度を示す不良影響度指数を算出する演算ステップと、
   該新たな設計事例の入力された該部品，該組付動作及び該属性のうちで、算出された該不良影響度指数が高いものを選択する選択ステップと、
   選択された該部品，該組付動作もしくは該属性に関連する解決策を該データベースから抽出する抽出ステップと、
   抽出された該解決策と該解決策に関連する部品，組付動作，属性とから、具体的な解決策を構築する構築ステップと、
   少なくとも構築した該具体的解決策を画面表示して提示する提示ステップと
   を有することを特徴とする設計支援方法。
3. 新たな設計事例で不良または不具合の現象が生じた際、該不良または不具合の現象を解決するための解決策を抽出するための設計支援方法であって、
   不良または不具合の現象が生じた過去の多数の設計事例を基に決定した各組付動作及び属性の組立不良ポテンシャルを示す組付動作・属性係数と、組付動作・属性，該組付動作・属性の解決策及び該解決策のリスクについて収集して相互に関連を持たせて階層展開された組付動作・属性，解決策及びリスクからなるデータとを、データベースとして、予め保存する保存ステップと、
   新たな設計事例で不良または不具合の現象が生じた際、該新たな設計事例での部品，該部品の組付動作，該組付動作に伴う属性を入力する入力ステップと、
   該データベースから読み出した該組付・属性係数を基に、該新たな設計事例の入力された該部品，各部品の組付動作及び該組付動作に伴う属性の組立不良に対する影響度を示す不良影響度指数を算出する演算ステップと、
   該新たな設計事例の入力された該部品，該組付動作及び該属性のうちで、算出された該不良影響度指数が高いものを選択する選択ステップと、
   選択された該部品，該組付動作もしくは該属性に関連する解決策及び該解決策に関連するリスクを該データベースから抽出する抽出ステップと、
   抽出された該解決策と該解決策に関連する部品，組付動作，属性とから、具体的な解決策を構築する解決策構築ステップと、
   抽出された該リスクと該リスクに関連する部品，組付動作，属性とから、具体的なリスクを構築するリスク構築ステップと、
   少なくとも構築した該具体的解決策及び具体的リスクを画面表示して提示する提示ステップと
   を有することを特徴とする設計支援方法。
4. 請求項３において、
   前記具体的解決策毎に、前記具体的リスクの評価値を入力するステップと、
   該評価値を用いてリスク指数を算出するステップと
   を有し、
   前記提示ステップで、前記具体的解決策及び前記具体的リスクとともに、該リスク指数を画面表示して提示することを特徴とする設計支援方法。
5. 請求項３において、
   前記具体的解決策毎に、前記具体的解決策を実行する際の制約条件の評価値を入力するステップと、
   該制約条件の評価値を用いて制約条件指数を算出するステップと
   を有し、
   前記提示ステップで、前記具体的解決策及び前記具体的リスクとともに、該制約条件指数を画面表示して提示することを特徴とする設計支援方法。
6. 請求項３において、
   前記具体的解決策毎に、前記具体的解決策を実行する際の制約条件の評価値と前記具体的解決策に対する前記具体的リスクの評価値とを入力するステップと、
   前記制約条件の評価値と前記具体的リスクの評価値とを用いて総合指数または最終評価値を算出するステップと
   を有し、
   前記提示ステップで、前記具体的解決策及び前記具体的リスクとともに、該総合指数または該最終評価値を画面表示して提示することを特徴とする設計支援方法。
7. 新たな設計事例で不良または不具合の現象が生じた際、該不良または不具合の現象を解決するための解決策を抽出するための設計支援システムであって、
   不良または不具合の現象が生じた過去の多数の設計事例を基に決定した各組付動作及び属性の組立不良ポテンシャルを示す組付動作・属性係数が保持されたデータベースと、
   新たな設計事例で不良または不具合の現象が生じた際、該データベースから読み出した該組付・属性係数を基に、該新たな設計事例での部品，各部品の組付動作及び該組付動作に伴う属性の組立不良に対する影響度を示す不良影響度指数を算出する演算手段と、
   該新たな設計事例での該部品，該組付動作及び該属性毎に算出された該不良影響度指数を画面表示して提示する提示手段と
   を備えたことを特徴とする設計支援システム。
8. 新たな設計事例で不良または不具合の現象が生じた際、該不良または不具合の現象を解決するための解決策を抽出するための設計支援システムであって、
   不良または不具合の現象が生じた過去の多数の設計事例を基に決定した各組付動作及び属性の組立不良ポテンシャルを示す組付動作・属性係数と、組付動作・属性及び該組付動作・属性の解決策を収集して相互に関連を持たせて階層展開された組付動作・属性及び解決策からなるデータとが保存されたデータベースと、
   新たな設計事例で不良または不具合の現象が生じた際、該新たな設計事例での部品，該部品の組付動作，該組付動作に伴う属性を入力する入力手段と、
   該データベースから読み出した該組付・属性係数を基に、該新たな設計事例の入力された該部品，各部品の組付動作及び該組付動作に伴う属性の組立不良に対する影響度を示す不良影響度指数を算出する演算手段と、
   該新たな設計事例の入力された該部品，該組付動作及び該属性のうちで、算出された該不良影響度指数が高いものを選択する選択手段と、
   選択された該部品，該組付動作もしくは該属性に関連する解決策を該データベースから抽出する抽出手段と、
   抽出された該解決策と該解決策に関連する部品，組付動作，属性とから、具体的な解決策を構築する構築手段と、
   少なくとも構築した該具体的解決策を画面表示して提示する提示手段と
   を備えたことを特徴とする設計支援システム。
9. 新たな設計事例で不良または不具合の現象が生じた際、該不良または不具合の現象を解決するための解決策を抽出するための設計支援システムであって、
   不良または不具合の現象が生じた過去の多数の設計事例を基に決定した各組付動作及び属性の組立不良ポテンシャルを示す組付動作・属性係数と、組付動作・属性，該組付動作・属性の解決策及び該解決策のリスクを収集して相互に関連を持たせて階層展開された組付動作・属性，解決策及びリスクからなるデータとが保存されたデータベースと、
   新たな設計事例で不良または不具合の現象が生じた際、該新たな設計事例での部品，該部品の組付動作，該組付動作に伴う属性を入力する入力手段と、
   該データベースから読み出した該組付・属性係数を基に、該新たな設計事例の入力された該部品，各部品の組付動作及び該組付動作に伴う属性の組立不良に対する影響度を示す不良影響度指数を算出する演算手段と、
   該新たな設計事例の入力された該部品，該組付動作及び該属性のうちで、算出された該不良影響度指数が高いものを選択する選択手段と、
   選択された該部品，該組付動作もしくは該属性に関連する解決策及び該解決策に関連するリスクを該データベースから抽出する抽出手段と、
   抽出された該解決策と該解決策に関連する部品，組付動作，属性とから、具体的な解決策を構築する解決策構築手段と、
   抽出された該リスクと該リスクに関連する部品，組付動作，属性とから、具体的なリスクを構築するリスク構築手段と、
   少なくとも構築した該具体的解決策及び具体的リスクを画面表示して提示する提示手段と
   を備えたことを特徴とする設計支援システム。
10. 請求項９において、
    前記具体的解決策毎に、前記具体的リスクの評価値を入力する手段と、
    該評価値を用いてリスク指数を算出する手段と
    を有し、
    前記提示手段で、前記具体的解決策及び前記具体的リスクとともに、該リスク指数を画面表示して提示することを特徴とする設計支援システム。
11. 請求項９において、
    前記具体的解決策毎に、前記具体的解決策を実行する際の制約条件の評価値を入力する手段と、
    該制約条件の評価値を用いて制約条件指数を算出する手段と
    を有し、
    前記提示手段で、前記具体的解決策及び前記具体的リスクとともに、該制約条件指数を画面表示して提示することを特徴とする設計支援システム。
12. 請求項９において、
    前記具体的解決策毎に、前記具体的解決策を実行する際の制約条件の評価値と前記具体的解決策に対する前記具体的リスクの評価値とを入力する手段と、
    前記制約条件の評価値と前記具体的リスクの評価値とを用いて総合指数または最終評価値を算出する手段と
    を有し、
    前記提示手段で、前記具体的解決策及び前記具体的リスクとともに、該総合指数または該最終評価値を画面表示して提示することを特徴とする設計支援システム。
    

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