JP2011008375A - 原因分析支援装置および原因分析支援方法 - Google Patents
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Abstract
【課題】複雑に問題が絡み合う経営上の問題を可視化するシステムでは業務システムから収集された複数の評価軸の情報を用いることとなり、評価軸ごとに単位が異なり単純に問題の発生原因を特定するのは難しいため、問題の発生に大きな影響を与える要因を抽出して提示する技術を提供する。
【解決手段】クライアント端末100と原因分析支援サーバ200で構成する原因分析支援システム1で、指標間の因果関係と関連度とを特定する因果関係情報と、業務目標達成度情報と、指標間の影響度を特定する因果影響度情報と、を記憶し、業務目標達成度情報と、因果関係の関連度と、を用いて影響度を算出し、影響度が大きい指標を原因指標として特定し、原因指標に関連する図表を表示する画面情報を生成する。
【選択図】図1
【解決手段】クライアント端末100と原因分析支援サーバ200で構成する原因分析支援システム1で、指標間の因果関係と関連度とを特定する因果関係情報と、業務目標達成度情報と、指標間の影響度を特定する因果影響度情報と、を記憶し、業務目標達成度情報と、因果関係の関連度と、を用いて影響度を算出し、影響度が大きい指標を原因指標として特定し、原因指標に関連する図表を表示する画面情報を生成する。
【選択図】図1
Description
本発明は、原因分析を支援する技術に関する。
従来、一つの業務について発生する問題の原因と影響の関連性の入力を受け付け、業務遂行にかかった時間数等の評価軸を用いて、各原因作業等に軽重をつけて問題点ネットワークを構成して原因分析を行う技術がある。特許文献1には、このような業務分析に関する技術が記載されている(特許文献1)。
経営上の問題を可視化することを目的とするBI(Business Intelligence)システム等の企業システムでは、ERP(Enterprise Resource Planning)や各種の業務システムから収集された様々な複数の評価軸による情報を用いる。
複数の評価軸が並存し、複雑に絡み合って引き起こされる経営上の問題は、原因となりうる評価軸ごとに、定量化する単位が異なる場合が多く、原因となりうる評価軸間で単純に比較して原因を特定するのが難しい。そのため、上記特許文献1に記載の技術を適用して、問題の発生原因を適切に特定するのは難しい。
そこで、本発明は、発生している問題について、問題の発生に大きな影響を与えている要因を特定して提示することを可能とする技術の提供を目的とする。
本願に係る原因分析の技術は、上記課題を解決するため、因果関係を有する指標間の関連度と達成度とに基づいて、問題のある指標に与える影響の大きい指標を提示する技術を提供する。
例えば、原因分析支援装置であって、複数の指標間における原因と結果の関係を示す因果関係と当該因果関係の関連度とを特定する因果関係情報と、業務目標達成度を特定する業務目標達成度情報と、指標間の影響度を特定する因果影響度情報と、を格納する記憶部と、前記指標に関連するグラフ構成情報を、他の装置からネットワークを介して取得する通信部と、影響度を算出する対象の指標の結果側の指標が有する影響度と、影響度を算出する対象の指標に関する業務目標から前記業務目標達成度を除いて求められる業務目標の未達成度と、影響度を算出する対象の指標の結果側の指標と影響度を算出する対象の指標との間の前記関連度と、を積算して前記影響度を算出し、前記因果関係の原因側にある指標のうち、前記影響度が大きい指標を原因指標として特定し、特定した当該原因指標に関連するグラフを前記通信部を介して取得し、当該グラフを表示する画面情報を生成する原因分析部と、を備えることを特徴とする。
発生している問題について、問題の発生に大きな影響を与えている要因を抽出して提示することを可能とする技術を提供することができる。
図1は、本発明の実施形態にかかる原因分析支援システム1を示す図である。
本発明における原因分析支援システム1は、クライアント端末100と、原因分析支援サーバ200と、を含んで構成され、クライアント端末100と、原因分析支援サーバ200とは、ネットワーク150を介して互いに通信可能である。
ネットワーク150は、通常はLAN(Local Area Network)等の利用者の組織が管理する通信網である。ただし、これに限らず、ネットワーク150は、インターネット等の公衆通信網、WAN(Wide Area Network)またはVPN(Virtual Private Network)等の一般公衆回線を一部に用いた通信網であってもよい。
クライアント端末100は、使用者からの操作入力(原因分析に関する操作)を受け付けて、ネットワーク150を介して原因分析支援サーバ200に対して処理を依頼し、原因分析支援サーバ200から処理の結果に関する情報を受け取って使用者に提示する。
クライアント端末100は、図1に示すように、記憶部120と、制御部130と、入力部141と、出力部142と、通信部143と、を有する。
記憶部120は、各種の電子情報を格納する。
制御部130は、ブラウザ部131を備える。ブラウザ部131は、後述する通信部143を介してネットワーク150に接続し、ネットワーク150に接続された他の装置と通信を行う。また、ブラウザ部131は、使用者の操作入力を、入力部141を介して受け付け、使用者に提示する情報を出力部142に依頼して出力する。例えば、ブラウザ部131は、HTML(Hyper Text Markup Language)等の修飾表示情報を有するWebページ等を受信すると表示し、当該Webページ上に使用者から入力された情報をリンク先のサーバ等に送信することができる。
入力部141は、使用者からの情報の入力を受け付ける。出力部142は、使用者に対して、各種の情報を出力する。通信部143は、ネットワーク150を介して他の機器に接続し、接続した他の機器に対して情報の送信を行い、接続した他の機器から送信された情報の受信を行う。
原因分析支援サーバ200は、ネットワーク150を介して、クライアント端末100からの要求や指示に応じて、指定された指標について最も影響を与える原因を分析し、当該原因を提示する。また、原因分析支援サーバ200は、クライアント端末100にて表示すべきサービスに関する画面情報をHTML等により構成してクライアント端末100に対して送信する。
図1に示すように、原因分析支援サーバ200は、記憶部220と、制御部230と、通信部241と、を備える。
記憶部220には、因果関係テーブル221と、業務目標達成度テーブル222と、影響度テーブル223と、を備える。
図3は、因果関係テーブル221の構成例を示す図である。因果関係テーブル221には、因果関係を有する指標と、当該指標同士の因果関係と、因果関係の結びつきの強さと、を特定する情報が格納される。
図3(a)は、因果関係テーブル221の構成例を示す図である。また、図3(b)は、因果関係テーブル221の構成例に示した因果関係の例を木構造で説明するための図である。因果関係テーブル221に格納されるレコードは、親指標欄2211と、子指標欄2212と、子指標の階層欄2213と、因果関係関連度欄2214と、に該当する情報を有する。
親指標欄2211は、因果関係の親側、すなわち結果を示す指標を特定する情報を格納する欄である。例えば、売上、生産、販売等の各業務の指標を特定する情報を格納する。
子指標欄2212は、因果関係の子側、すなわち原因を示す指標を特定する情報を格納する欄である。例えば、生産、販売、調達、不良等の、親指標欄2211に格納された各業務の指標を特定する指標に問題がある場合に原因となる指標を特定する情報を格納する。
子指標の階層欄2213は、子指標欄2212に格納された情報により特定される指標について、因果関係テーブル221により特定される因果関係の木構造における階層を特定する情報を格納する欄である。例えば、子指標の階層欄2213に格納された情報が「2」である場合、当該子指標は、因果関係の木構造上で最上位から2番目の階層構造に位置することを意味する。すなわち、当該子指標は、因果関係の木構造において、最上位の階層を構成する指標を直接に細分化した指標である。
因果関係関連度欄2214は、親指標と子指標との因果関係の強さを特定する情報を格納する欄である。なお、因果関係の強さは、0〜1までの値により表される。因果関係関連度「1」は、親指標と子指標との因果関係が強く、因果関係関連度が「0」に近づくに従って、すなわち小さくなるに従って、因果関係が弱くなる。因果関係が強いと、子指標の変化が親指標の変化に与える影響が大きく、因果関係が弱いと、子指標の変化が親指標の変化に与える影響は小さい。
ここで、図3(a)に示した因果関係テーブル221の構成例の具体的な値を、図3(b)を用いて説明する。まず、第一階層221Fを構成する親指標「売上」に対する第二階層221Sを構成する子指標は「生産」「販売」の2つある。また、図3(a)に示すように、その因果関係関連度はそれぞれ、「0.8」と「0.9」であり、「売上」という指標に対して、「生産」よりも「販売」の方がより影響を与えるといえる。
また、第二階層221Sを構成する「生産」は、親指標としての「生産」に対する子指標として第三階層221Tを構成する「調達」「不良」の2つを有する。また、その因果関係関連度はそれぞれ、「0.9」と「0.7」である。つまり、「生産」という指標に対して、「不良」よりも「調達」の方がより影響を与えるといえる。
また、第二階層221Sを構成する「販売」は、親指標としての「販売」に対する子指標として第三階層221Tを構成する「営業」「引当」の2つを有する。また、その因果関係関連度はそれぞれ、「0.6」と「0.9」である。つまり、「販売」という指標に対して、「営業」よりも「引当」の方がより影響を与えるといえる。
図4は、業務目標達成度テーブル222の構成例を示す図である。業務目標達成度テーブル222には、指標と、当該指標の目標値と、当該指標の実績値と、当該指標の達成度と、を特定する情報が格納される。
業務目標達成度テーブル222に格納されるレコードは、指標欄2221と、目標値欄2222と、実績値欄2223と、達成度欄2224と、に該当する情報を有する。
指標欄2221は、業務の指標を特定する情報を格納する欄である。例えば、売上、生産、販売等の各業務の指標を特定する情報を格納する。
目標値欄2222は、指標欄2221に格納された情報により特定される指標に関する目標値を特定する情報を格納する欄である。例えば、生産、販売、調達、不良等の、指標欄2221に格納された各業務の指標を特定する指標についての目標値を特定する情報を格納する。
実績値欄2223は、指標欄2221に格納された情報により特定される指標に関する実績値を特定する情報を格納する欄である。例えば、売上、生産、販売、調達、不良等の、指標欄2221に格納された各業務の指標を特定する指標についての実績値を特定する情報を格納する。
達成度欄2224は、指標欄2221に格納された情報により特定される指標に関する目標値の達成度合いを特定する情報を格納する欄である。なお、達成度合いは、実績値欄2223に格納された実績値が目標値欄2224に格納された目標値に占める割合であり、百分率により表される。
図5は、影響度テーブル223の構成例を示す図である。影響度テーブル223には、指標と、当該指標の問題解決対象の指標からみた相対的な階層と、当該指標の影響度と、当該指標の影響度の相対値と、を特定する情報が格納される。
影響度テーブル223に格納されるレコードは、指標欄2231と、相対階層欄2232と、影響度欄2233と、相対値欄2234と、に該当する情報を有する。
指標欄2231は、問題解決の対象となっている指標の下の階層にある業務の指標を特定する情報を格納する欄である。例えば、売上が問題解決の対象となっている指標である場合に、当該売上の指標の下層を構成する調達、引当、営業、不良、生産、販売等の各業務の指標を特定する情報を格納する。
相対階層欄2232は、指標欄2231に格納された情報により特定される指標について、因果関係テーブル221により特定される因果関係の木構造における、問題解決の対象となっている指標を基準とする相対的な階層を特定する情報を格納する欄である。
影響度欄2233は、指標欄2231に格納された情報により特定される指標が、問題解決の対象となっている指標に対して与える影響度を特定する情報を格納する欄である。例えば、調達、引当、営業、不良、生産、販売等の、指標欄2231に格納された各業務の指標を特定する指標が、問題解決対象となっている指標「売上」に対して与える影響を特定する値を格納する。
相対値欄2234は、指標欄2231に格納された情報により特定される指標の影響度を、同階層の他の指標と比較した値を格納する欄である。なお、相対値欄2234の各値は、相対階層欄2232に格納された階層が同一である指標の影響度が問題解決の対象となっている指標に占める割合であり、例えば0〜1の小数または整数によって表される。すなわち、相対値欄2234に格納される情報は、同階層に属する指標が問題解決の対象となっている指標に与える影響度の合計のうち、当該指標が占める割合を示す。
図1に戻って説明する。制御部230は、入力処理部231と、出力処理部232と、原因分析部233と、を備える。
入力処理部231は、通信部241を介して、クライアント端末100から送信された入力情報を受け付ける。具体的には、入力処理部231は、クライアント端末100からネットワーク150を介して問題解決を行う指標の情報や、原因分析を行うために必要であって不足している情報の入力を受け付ける。そして、入力処理部231は、原因分析部233に受け付けた情報と、原因分析処理の開始の指示等とを受け渡す。
出力処理部232は、通信部241を介して、クライアント端末100に対して、出力情報を送信する。出力情報は、例えば原因分析部233により分析した結果表示すべき指標に関連するグラフや、入力情報を受け付けるために表示させる必要のある画面情報等である。
原因分析部233は、入力処理部231から原因分析処理の開始の指示を受けると、原因分析の対象となる指標について、因果関係のツリー情報と、業績目標の達成情報と、を特定して、因果影響度を算出する。そして、原因分析部233は、因果影響度に応じて因果影響順位を特定し、当該順位が高い指標について、関連するグラフ情報等を図示しない各業務サーバ等から情報を取得して画面情報を作成し、クライアント端末100に対して画面情報を表示するよう指示する。
通信部241は、ネットワーク150を介して他の機器に接続し、接続した他の機器から送信された情報の受信を行い、接続した他の機器に対して情報の送信を行う。
図2は、本実施形態における原因分析支援サーバ200のハードウェア構成を示す図である。
本実施形態においては、原因分析支援サーバ200は、例えば、PC(パーソナルコンピュータ)や、ワークステーション、サーバ装置、各種携帯電話端末、PDA(Personal Digital Assistant)などの計算機である。
原因分析支援サーバ200は、入力装置211と、出力装置212と、演算装置213と、主記憶装置214と、外部記憶装置215と、通信装置216と、それぞれの装置を互いに接続するバス217と、を有する。
入力装置211は、例えばキーボードやマウス、あるいはタッチペン、その他ポインティングデバイスなどの入力を受け付ける装置である。
出力装置212は、例えばディスプレイなどの、表示を行う装置である
演算装置213は、例えばCPU(Central Processing Unit)などの演算装置である。
演算装置213は、例えばCPU(Central Processing Unit)などの演算装置である。
主記憶装置214は、例えばRAM(Random Access Memory)などのメモリ装置である。
外部記憶装置215は、例えばハードディスク装置やフラッシュメモリなどの不揮発性記憶装置である。
通信装置216は、アンテナを介して無線通信を行う無線通信装置、又はネットワークケーブルを介して有線通信を行う有線の通信装置である。
なお、原因分析支援サーバ200では、入力装置211と、出力装置212と、に対応する装置、すなわち使用者との入出力機能を受け持つハードウェアデバイスを備える必要はないため、両装置を有しないものであってもよい。
原因分析支援サーバ200の記憶部220は、原因分析支援サーバ200の主記憶装置214または外部記憶装置215により実現される。
また、原因分析支援サーバ200の入力処理部231と、出力処理部232と、原因分析部233と、は、原因分析支援サーバ200の演算装置213に処理を行わせるプログラムによって実現される。
このプログラムは、主記憶装置214または外部記憶装置215内に記憶され、実行にあたって主記憶装置214上にロードされ、演算装置213により実行される。
また、原因分析支援サーバ200の通信部241は、原因分析支援サーバ200の通信装置216によって実現される。
なお、図示しないが、クライアント端末100についても、原因分析支援サーバ200と同様のハードウェア構成を備える。ただし、クライアント端末100は、原因分析支援サーバ200の入力装置211と、出力装置212と、に対応する装置、すなわち使用者との入出力機能を受け持つハードウェアデバイスは必須である。
また、クライアント端末100のブラウザ部131は、クライアント端末100の演算装置213に処理を行わせるプログラムによって実現される。
このプログラムは、主記憶装置214または外部記憶装置215内に記憶され、実行にあたって主記憶装置214上にロードされ、演算装置213により実行される。
また、クライアント端末100の記憶部120は、クライアント端末100の主記憶装置214または外部記憶装置215により実現される。
クライアント端末100の入力部141は、クライアント端末100の入力装置211によって実現される。
クライアント端末100の出力部142は、クライアント端末100の出力装置212によって実現される。
クライアント端末100の通信部143は、クライアント端末100の通信装置216によって実現される。
次に、本実施形態における原因分析処理の概要について、図6に基づいて説明する。
図6は、原因分析処理のフローを示す図である。原因分析処理は、原因分析部233がクライアント端末100から原因分析を開始する要求を受け付け、出力処理部232が図7に示す原因分析画面300を構成してクライアント端末100に表示させて開始される。
まず、原因分析部233は、クライアント端末100から原因分析の対象となる指標について、入力を受け付ける(ステップS001)。具体的には、原因分析部233は、クライアント端末100を介して使用者から指示のあった図7に示す原因分析画面300の指標入力領域310に入力された指標原因分析の対象の指標の指定情報を受信する。
ここで、図7の原因分析画面300について説明する。図7は、原因分析画面300の構成例を示す図である。原因分析画面300は、指標入力領域310と、処理結果出力領域320と、を備える。指標入力領域310は、使用者から原因分析の対象となる指標の入力を受け付ける領域である。処理結果出力領域320は、指標入力領域310にて指定された指標の原因分析結果を表示する領域である。処理結果出力領域320は、原因階層表示領域330と、原因指標関連情報表示領域340と、を備える。原因階層表示領域330は、原因となる指標の階層331〜333ごとに表示領域を分割されている。各階層に属する指標は、原因分析対象の指標に対する影響の大きい順に表示される。また、原因階層表示領域330は、いずれかの階層に属するいずれかの指標について、使用者からの指定を、入力部141を介して受け付ける。原因指標関連情報表示領域340は、原因となる指標に関連する情報、例えば縦軸3411に当該指標の達成率、横軸3412に時間を割り振られた折れ線グラフ等を表示する領域である。
次に、原因分析部233は、原因分析の対象となる指標に関して、因果関係ツリー情報を構築する(ステップS002)。具体的には、原因分析部233は、因果関係テーブル221の親指標欄2211に格納された情報から、ステップS001にて受け付けた指標の子側にある指標に関する情報をすべて読み出す。そして、原因分析部233は、ステップS001にて受け付けた指標の子指標欄2212に格納された指標を特定して、ステップS001にて受け付けた指標の下位の階層情報として、因果関係ツリー情報を構成する。原因分析部233は、当該子指標欄2212に格納された指標の全てについて、さらにそれぞれの指標の下位の階層に属する指標を特定して、子指標を有しない指標まで順に繰り返して、因果関係ツリーを最下層まで構成する。
次に、原因分析部233は、因果関係ツリーの情報の変更情報を受け付ける(ステップS003)。具体的には、原因分析部233は、ステップS002にて構成した因果関係ツリーの情報について、因果関係関連度欄2214の情報が欠落している場合には、当該欠落部分の情報の入力を促す画面を表示させ、入力を受け付けて因果関係ツリーの情報に反映させる。
ここで、原因分析部233が表示させる因果関係関連度に関する情報の入力を促す画面について、図8を用いて説明する。
図8は、関連度入力支援画面400の構成例を示す図である。関連度入力支援画面400は、指標名(子)入力領域410と、指標名(親)入力領域420と、関連度入力領域430と、登録ボタン440と、を有する。
指標名(子)入力領域410は、関連度を指定する対象となる指標の下層側の指標の指定を受け付ける領域である。本実施形態においては、ブラウザ部131は、ステップS001にて受け付けた原因分析対象の指標よりも下層にある指標が因果関係テーブル221から予め読み出された因果関係ツリーの情報に従ってあらかじめ表示し、表示された指標の選択入力を受け付ける。
指標名(親)入力領域420は、関連度を指定する対象となる指標の上層側の指標の指定を受け付ける領域である。本実施形態においては、ブラウザ部131は、指標名(子)入力領域410への入力がなされると、入力された指標よりも上位の階層にある指標が因果関係テーブル221から予め読み出された因果関係ツリーの情報に従って表示し、表示された指標の選択入力を受け付ける。例えば、ブラウザ部131は、指標名(子)入力領域410に入力された指標が「調達」であれば、指標名(親)入力領域420にはその上位の指標である「生産」を選択可能に表示する。
関連度入力領域430は、因果関係関連度の入力を受け付ける領域である。本実施形態においては、ブラウザ部131は、関連度入力領域430への関連度の入力を受け付ける。
登録ボタン440は、入力を受け付けると、指標名(子)入力領域410に入力された指標と、指標名(親)入力領域420に入力された指標と、関連度入力領域430へ入力された値と、を登録する。
具体的には、登録ボタン440に入力を受け付けると、ブラウザ部131は、指標名(子)入力領域410に入力された指標を子指標情報として、指標名(親)入力領域420に入力された指標を親指標情報として、関連度入力領域430へ入力された値を当該親指標と子指標の因果関係関連度情報として、それぞれ特定し、原因分析支援サーバ200に対して因果関係ツリーの変更情報として登録するよう要求を送信する。なお、原因分析支援サーバ200の原因分析部233は、登録を要求された変更情報を用いて因果関係ツリーの情報を変更する。
次に、原因分析部233は、原因分析の対象となる指標の下層の各指標に関して、業務目標達成度テーブルを構築する(ステップS004)。具体的には、原因分析部233は、ステップS003にて変更した因果関係ツリーに含まれる各指標について、業務目標達成度テーブル222の目標値欄2222に格納された情報と、実績値欄2223に格納された情報と、達成度欄2224に格納された情報と、を最新の情報に更新する。例えば、原因分析部233は、ネットワーク150に接続可能な図示しない所定の業務情報処理サーバから、目標値と実績値とを取得し、目標値に対する実績値の達成度を百分率で算出する。
次に、原因分析部233は、業務目標達成度テーブル222の情報の変更を受け付ける(ステップS005)。具体的には、原因分析部233は、ステップS004にて構成した業務目標達成度テーブル222の情報について、目標値欄2222の情報または実績値欄2223の情報が欠落している場合には、当該欠落部分の情報の入力を促す画面を表示させ、入力を受け付けて業務目標達成度テーブル222の情報に反映させる。
ここで、原因分析部233が表示させる業務目標値および実績値に関する情報の入力を促す画面について、図9(a)、図9(b)を用いて説明する。
図9(a)は、目標値入力画面500の構成例を示す図である。目標値入力画面500は、指標名入力領域510と、目標種入力領域520と、目標値入力領域530と、参考情報ボタン540と、登録ボタン550と、を備える。
指標名入力領域510は、目標値あるいは実績値に関する情報を入力する対象となる指標名の指定を受け付ける。本実施形態においては、ブラウザ部131は、業務目標達成テーブル222の指標2221に格納された指標を予め表示し、使用者からの指標の選択入力を受け付ける。
目標種入力領域520は、指標名入力領域510にて入力された指標の、予算(目標)または実績の選択を受け付ける。本実施形態においては、ブラウザ部131は、指標名入力領域510に入力された指標について、予算および実績の選択入力を受け付ける。
目標値入力領域530は、指標名入力領域510に入力された指標について、目標種入力領域520に入力された予算又は実績に関する目標値の入力を使用者から受け付ける。本実施形態においては、ブラウザ部131は、使用者から入力された目標値を受け付ける。
参考情報ボタン540は、使用者が目標値入力領域530に目標値を入力するにあたって、参考となる情報を表示させる指示を受け付ける。本実施形態においては、ブラウザ部131は、参考情報ボタン540への入力を受け付けると、図9(b)に示す参考情報表示画面560を構成して、使用者に表示する。
図9(b)は、参考情報表示画面560の構成例を示す図である。参考情報表示画面560は、参考情報表示領域570を備える。参考情報表示領域570には、目標値を入力する際に参考となる情報、本実施形態においては昨年度と一昨年度の売上についての予算と実績が表示される。参考情報表示領域570は、年度ごとに、売上予算表示領域571と、売上実績表示領域572と、を表示する。なお、参考情報表示画面560を表示するにあたって、参考情報ボタン540への入力を受け付けたブラウザ部131は、指標名入力領域510に入力された指標を原因分析支援サーバ200に対して送信する。そして、原因分析部233は、当該指標を受け付けて、ネットワーク150に接続可能な図示しない業務情報サーバから過去の予算と実績情報とを取得し、ブラウザ部131に送信する。そして、ブラウザ部131は、受信した予算と実績の情報を参考情報表示領域570に表示する。
登録ボタン550は、使用者が指標名入力領域510に入力した指標と、目標種入力領域520に入力した予算又は実績の情報と、目標値入力領域530に入力した目標値と、を登録する。具体的には、登録ボタン550に入力を受け付けると、ブラウザ部131は、指標名入力領域510に入力された指標と、目標種入力領域520に入力された予算又は実績の情報と、目標値入力領域530に入力された目標値と、をそれぞれ特定し、原因分析支援サーバ200に対して業務目標達成度テーブル222の変更情報として登録するよう要求を送信する。そして、原因分析部233は、登録を要求された変更情報を業務目標達成度テーブル222に格納する。
次に、原因分析部233は、原因分析の対象となる指標の下層の各指標に関して、因果影響度を算出する(ステップS006)。
具体的には、原因分析部233は、原因分析の対象となる指標の下層の各指標が原因分析の対象となる指標に与える因果影響度を、各指標間の因果関係と、各指標の達成度と、指標間の関連度と、を用いて、下式(1)、式(2)を適用して数値化する。
式(1)は、原因分析の対象となる指標の直下の階層の指標について、原因分析の対象となる指標に対する因果影響度eを求めるための式である。式(2)は、原因分析の対象となる指標の直下よりも下層に位置する階層の指標について、原因分析の対象となる指標に対する因果影響度eを求めるための式である。
また、式(1)は、原因分析対象指標の直下の指標の因果影響度については、原因分析の対象となる指標の未達成度と、原因分析の対象となる指標よりも1階層下の階層に属する因果影響度算出対象の指標の未達成度と、原因分析の対象となる指標と因果影響度算出対象の指標との間の関連度と、を積算して因果影響度を求めることを意味する。
この式(1)を用いて、原因分析部233は、原因分析の対象となる指標の一階層下の階層の各指標が原因分析の対象となる指標に与える因果影響度を算出し、式(2)を用いて、原因分析部233は、原因分析の対象となる指標の2階層下の階層以下に属する各指標が原因分析の対象となる指標に与える因果影響度を算出する。なお、算出された因果影響度は、原因分析部233により、影響度テーブル223の影響度欄2233に格納される。
次に、原因分析部233は、因果影響度に基づいて、階層ごとの因果影響順位を算出する(ステップS007)。
具体的には、原因分析部233は、ステップS006において求めた因果影響度を用いて、同一の階層に属する指標間で、因果影響度の高さに応じた順位を求める。順位を求める際に、原因分析部233は、下式(3)を用いて、各指標の因果影響度を相対値に換算し、同一の階層に属する指標間で相対値が高い順に高い順位を割り振る。
なお、E(i,j)は、因果関係ツリー上の最上位階層の指標から原因分析の対象となる指標のi階層下の階層のj番目の指標についての、因果影響度の相対値を示す。また、nは原因分析の対象となる指標のi階層下の階層に属する指標の個数を示す値である。例えば、原因分析の対象となる指標として「売上」が指定された場合、因果関係テーブル221によると、その1階層下(i=1の場合)の階層には「生産」と「販売」の2つの指標が属しており、この階層におけるnの値は2となる。同様に、2階層下(i=2の場合)の階層には「調達」、「不良」、「営業」および「引当」の4つの指標が属しており、この階層におけるnの値は4となる。
次に、原因分析部233は、原因分析対象の指標に関するグラフを所定時間表示する(ステップS008)。
具体的には、原因分析部233は、原因分析対象の指標、すなわちステップS001にて受け付けた指標に関するグラフを作成し、原因指標関連情報表示領域340に当該グラフを表示する原因分析画面300を構成する。そして、原因分析部233は、構成した画面をクライアント端末100のブラウザ部131に表示させるためにクライアント端末100に対して送信する。なお、原因分析部233は、原因指標関連情報表示領域340に表示させるグラフを作成する際に、ネットワーク150に接続可能な図示しない所定の業務情報処理サーバからグラフ表示のための情報を取得する。
例えば、図7に示すように、原因分析部233は、縦軸341を売上の達成率として、横軸342を期間(週)として、週ごとの売上の達成率を原因指標関連情報表示領域340に表示させる。
次に、原因分析部233は、原因分析対象の指標に影響を与える最も下層の原因に関するグラフを所定時間表示する(ステップS009)。
具体的には、原因分析部233は、原因分析対象の指標、すなわちステップS001にて受け付けた指標に対して影響を与えている指標のうち、因果関係ツリーの最下層にある指標について、最も因果影響順位が高い指標を特定し、当該指標に関するグラフを作成し、原因指標関連情報表示領域340に当該グラフを表示する原因分析画面300を構成する。
そして、原因分析部233は、構成した画面をクライアント端末100のブラウザ部131に表示させるためにクライアント端末100に対して送信する。なお、原因分析部233は、原因指標関連情報表示領域340に表示させるグラフを作成する際に、ネットワーク150に接続可能な図示しない所定の業務情報処理サーバからグラフ表示のための情報を取得する。
例えば、図10(a)に示すように、原因分析部233は、縦軸3421を調達の遅延件数として、横軸3422を期間(週)として、週ごとの調達の遅延件数を原因指標関連情報表示領域340に表示させる。
次に、原因分析部233は、最上位の指標のグラフが表示対象となっているか否かを判定する(ステップS010)。
具体的には、原因分析部233は、原因分析対象の指標の直下の階層に属する指標が、原因分析画面300の原因指標関連情報表示領域340に表示される対象となっているか否かを判定する。その際、原因分析部233は、ステップS009又は後述するステップS011のいずれかにおいてグラフを作成した指標のうち、最後に作成したグラフの指標を特定して、当該指標が原因分析対象の指標の直下の階層に属する指標であるか否かをステップS002にて構築した因果関係ツリーに照らし合わせることで判定を行う。
最上位の指標のグラフが表示対象となっている場合(ステップS010にて「Yes」)、原因分析部233は、原因分析処理を終了させる。
最上位の指標のグラフが表示対象となっていない場合(ステップS010にて「No」)、原因分析部233は、上階層の指標のグラフを所定時間表示させる(ステップS011)。
具体的には、原因分析部233は、原因分析画面300の原因指標関連情報表示領域340に表示される指標の親指標を因果関係ツリーから特定し、特定した指標についてネットワーク150に接続可能な図示しない所定の業務情報処理サーバからグラフ表示のための情報を取得して、グラフを作成し、原因指標関連情報表示領域340に当該グラフを表示する原因分析画面300を構成する。
そして、原因分析部233は、構成した画面をクライアント端末100のブラウザ部131に表示させるためにクライアント端末100に対して送信する。
例えば、図10(b)に示すように、原因分析部233は、円グラフ3431を生産の遅延件数として、納入業者ごとの生産の遅延件数の多寡を原因指標関連情報表示領域340に表示させる。そして、原因分析部233は、ステップS010に処理を戻す。
以上が、原因分析処理のフローである。
原因分析処理を実行することで、原因分析対象の指標を特定して、当該指標に最も影響を与えている指標を特定して、当該指標に関するグラフを表示させることができる。すなわち、問題解決につながる可能性のある情報を表示させることができる。
図11は、原因分析処理のステップS002、S003において構築された因果関係ツリーに対して、ステップS004、S005において構築された業務目標達成度を重ねた情報のモデルを示す図である。ステップS002、S003において構築された因果関係ツリーは、売上指標601を原因分析対象の指標として、その子指標には生産指標611と販売指標612と、を含む。また、生産指標611のさらに子指標には調達指標621と、不良指標622とが含まれ、販売指標612のさらに子指標には営業指標623と、引当指標624とが含まれる。
また、売上指標611の目標達成度は80%であり、生産指標611の目標達成度は80%であり、販売指標612の目標達成度は95%である。調達指標621、不良指標622の目標達成度はそれぞれ60%、99%であり、営業指標623、引当指標624の目標達成度はそれぞれ78%、80%である。
図12は、原因分析処理のステップS006において算出された因果影響度を示すモデルを示す図である。なお、図11に示した因果関係ツリーと同様のモデルに対して、各指標について、上式(1)および上式(2)にて求めた因果影響度(小数第四位を四捨五入)が示されている。原因分析対象の指標の子指標に関して、生産指標711については、因果影響度は、式(1)により、(1−0.8)×(1−0.8)×0.8=0.032であり、販売指標712については、式(1)により、因果影響度は(1−0.8)×(1−0.95)×0.9=0.009である。また、さらに子指標の階層に属する指標である、調達指標721、不良指標722、営業指標723および引当指標724の因果影響度は、それぞれ、上式(2)に基づいて、0.032×(1−0.6)×0.9=0.012(正確には0.01152)、0.032×(1−0.99)×0.7=0.002(正確には0.00224)、0.009×(1−0.78)×0.6=0.001(正確には0.001188)、0.009×(1−0.8)×0.9=0.002(正確には0.00162)である。
図13は、原因分析処理のステップS007において算出された因果影響順位を特定するための、因果影響度が占める割合の値を特定する情報である。図11、図12に示した因果関係ツリーと同様のモデルに対して、各指標について、上式(3)にて求めた因果影響度の相対値(小数第三位を四捨五入)が示されている。原因分析対象の指標の子指標に関して、生産指標711については、因果影響度の相対値は、式(3)により、0.032÷0.041=0.78であり、販売指標712については、0.009÷0.041=0.22である。また、さらに子指標の階層に属する指標である、調達指標721、不良指標722、営業指標723および引当指標724の因果影響度の相対値は、それぞれ、上式(3)に基づいて、0.01152÷0.016568=0.70(正確には0.6953・・・)、0.00224÷0.016568=0.14(正確には0.1352・・・)、0.001188÷0.016568=0.07(正確には0.0717・・・)、0.00162÷0.016568=0.10(正確には0.0977・・・)である。
この最下位の原因階層における因果影響度の相対値に基づいて順位づけをすると、図14に示すように、因果影響度の相対値が大きい順に、調達指標721が一位となり、不良指標722が二位、引当指標723が三位、営業指標722が四位と続くことになる。すなわち、調達指標721が、売上指標701に最も影響を与えている指標ということを特定できる。また、その上位の原因階層における因果影響度は、図15に示すように、因果影響度の相対値が大きい順に、生産指標711が一位、販売指標712が二位となることを特定できる。
このように、本発明に係る原因分析処理によると、因果関係を有する事象について、その量を特定する単位が異なる複数の指標について、達成度という統一した単位を用いて比較することで、因果関係の順位付けを明確にすることができるため、容易に原因となる指標を特定することができるようになる。
特に、解決すべき問題を有する事象が複合的な原因から発生し、またその原因の影響の度合いを示すための単位が様々に異なるために複数の業務システムを統合して問題分析を行わなければならないBI(Business Intelligence)のシステムにおいて、効果的に経営に関する問題解決のきっかけとなる情報を得ることができるようになる。
以上が、本発明に係る一の実施形態である。
本発明に係る一の実施形態である原因分析支援システム1によれば、複数の測定指標の異なる業務情報を収集して経営上の問題を解決する場合において、解決すべき問題の原因となる指標を簡便に見つけ出すことが可能となる。
以上、本発明について、実施の形態に基づき具体的に説明したが、これに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々の変更が可能である。
例えば、上記一の実施形態における原因分析処理のステップS003において、原因分析部233は、関連度入力支援画面400を用いて関連度の入力を受け付けているが、この際に、図16、図17に示すように、ユーザーが関連度を入力するための参考情報を表示するようにしてもよい。
図16は、関連度入力支援画面400の変形例を示す図である。図16で示す関連度入力支援画面400の変形例は、一の実施形態である関連度入力支援画面400と原則同じであるが、参考情報表示領域450を備える点において相違する。
参考情報表示領域450には、同調傾向表示タブ451と、達成率表示タブ452と、相関表示タブ453と、詳細表示領域454と、が含まれる。詳細表示領域454には、同調傾向表示タブ451と、達成率表示タブ452と、相関表示タブ453と、のいずれかの指定を受け付けたタブで表示する情報が表示される。
同調傾向表示タブ451は、指標名(子)410にて指定された指標と、指標名(親)420にて指定された指標と、についての過去の実績値を時系列に表示するグラフを表示する情報の表示指示を受け付ける。図17(a)に、同調傾向表示タブ451が指定された際に詳細表示領域454に示されるグラフ460の例を示す。グラフ460は、縦軸461に、指標名(子)410にて指定された指標と、指標名(親)420にて指定された指標と、についての二軸が割り振られ、横軸462に、時間軸が割り振られている。そして、グラフ460には、原因分析部233がネットワーク150に接続可能な図示しない所定の業務情報処理サーバから取得した実績値が表示される。ユーザーは、当該実績値の変動の関係性や傾向をグラフにより把握して、関連度を決定することが可能となる。
達成率表示タブ452は、指標名(子)410にて指定された指標と、指標名(親)420にて指定された指標と、についての過去の達成率を時系列に沿って表示するグラフを表示する指示を受け付ける。図17(b)に、達成率表示タブ452が指定された際に詳細表示領域454に示されるグラフ470の例を示す。グラフ470は、縦軸471に、達成率が割り振られ、横軸472に、時間軸が割り振られている。そして、グラフ470には、原因分析部233によってネットワーク150に接続可能な図示しない所定の業務情報処理サーバから取得した目標値と実績値とから算出した達成率が、時間軸に沿って表示される。ユーザーは、当該達成率の変動の同調具合をグラフにより把握して、関連度を決定することが可能となる。
相関表示タブ453は、指標名(子)410にて指定された指標と、指標名(親)420にて指定された指標と、についての過去の相関係数を所定の期間ごとに示す表を表示する表示指示を受け付ける。図17(c)に、相関表示タブ453が指定された際に詳細表示領域454に示される相関係数表480の例を示す。相関係数表480には、期間欄481と、相関係数欄482と、が含まれる。期間欄481には、相関係数を集計した各指標の達成度の期間が表示され、相関係数欄482には、期間欄481に表示される期間に対応する各指標の達成度の相関係数が表示される。なお、相関係数は、原因分析部233により、下式(4)を用いて算出される。
なお、式(4)にて求める分子成分である共分散は、原因分析部233が、子指標と親指標の二つの指標についての値の集合について、それぞれの指標の偏差の積により算出する。また、式(4)にて求める分母は、原因分析部233が、各指標の標準偏差の積により算出する。
このようにすることで、ユーザーが関連度の入力を行う際に、過去の実績値に基づいて関連度を決定する誘導を行い、関連度の入力支援を行うことが可能となり、より適切に原因分析を行うことができるようになる。
また例えば、上記一の実施形態の原因分析支援サーバ200は、クライアント端末100からの要求を受けて原因分析処理を行っているが、これに限られない。すなわち、クライアント端末100は、原因分析部233と、因果関係テーブル221と、業績目標達成度テーブル222と、影響度テーブル223と、を備え、原因分析処理を実行するようにしてもよい。
このようにすることによって、原因分析支援サーバ200との通信量を減らすことが可能となり、また操作の応答性を高めることが可能となる。
また例えば、上記一の実施形態の原因分析処理では、式(3)を用いて因果影響度の相対値を求めて因果影響順位を特定しているが、これに限られない。すなわち、因果影響度の相対値を求めずに、同一階層ごとに因果影響度の大小を直接比較して、因果影響度の値が高いものから順位を高く割り付けるようにしてもよい。
このようにすることによって、より原因分析部233の処理負荷を減らすことができるようになる。
また例えば、上記一の実施形態の原因分析処理では、ステップS010〜S011において、所定時間後に上位の指標に関するグラフを表示させるようにしているが、これに限られない。すなわち、原因分析部233は、使用者から、原因階層表示領域330を介して、表示させる指標の選択を受け付けて、受け付けた指標に関するグラフを原因指標関連情報表示領域340に構成して表示させるようにしてもよい。
このようにすることで、使用者が望む指標についての情報を参照することができる。
なお、原因分析支援システム1は、システム全体として取引対象とするだけでなく、各装置や、各装置の動作を実現するプログラム部品単位で取引対象とすることも可能である。
1:原因分析支援システム、100:クライアント端末、120:記憶部、130:制御部、131:ブラウザ部、141:入力部、142:出力部、143:通信部、150:ネットワーク、200:原因分析支援サーバ、211:入力装置、212:出力装置、213:演算装置、214:主記憶装置、215:外部記憶装置、216:通信装置、217:バス、220:記憶部、221:因果関係テーブル、222:業務目標達成度テーブル、223:影響度テーブル、230:制御部、231:入力処理部、232:出力処理部、233:原因分析部、241:通信部
Claims (11)
- 原因分析支援装置であって、
複数の指標間における原因と結果の関係を示す因果関係と当該因果関係の関連度とを特定する因果関係情報と、業務目標達成度を特定する業務目標達成度情報と、指標間の影響度を特定する因果影響度情報と、を格納する記憶部と、
前記指標に関連するグラフ構成情報を、他の装置からネットワークを介して取得する通信部と、
影響度を算出する対象の指標の結果側の指標が有する影響度と、影響度を算出する対象の指標に関する業務目標から前記業務目標達成度を除いて求められる業務目標の未達成度と、影響度を算出する対象の指標の結果側の指標と影響度を算出する対象の指標との間の前記関連度と、を積算して前記影響度を算出し、
前記因果関係の原因側にある指標のうち、前記影響度が大きい指標を原因指標として特定し、
特定した当該原因指標に関連するグラフを前記通信部を介して取得し、当該グラフを表示する画面情報を生成する原因分析部と、
を備えることを特徴とする原因分析支援装置。 - 請求項1に記載の原因分析支援装置であって、前記原因分析部は、さらに、
前記原因指標に関連するグラフを表示する画面情報を生成したのち、前記原因指標の結果側に属する指標についてのグラフを表示する画面情報を生成する、
ことを特徴とする原因分析支援装置。 - 請求項1または2に記載の原因分析支援装置であって、
前記原因分析部は、さらに、
前記原因指標を特定する処理において、因果の深さが同一となる指標間で前記影響度の相対値を比較することにより前記原因指標を特定する、
ことを特徴とする原因分析支援装置。 - 請求項1〜3のいずれか一項に記載の原因分析支援装置であって、
前記目標達成度は、指標の目標値に対する実績値の割合で表される値である、
ことを特徴とする原因分析支援装置。 - 請求項4に記載の原因分析支援装置であって、さらに、
使用者からの入力情報を受け付ける入力処理部を備え、
前記指標の目標値は、前記入力処理部により入力を受け付けた値であり、
前記原因分析部は、前記入力処理部によって前記目標値の入力を受け付ける処理において、前記指標の過去の目標値と実績に関する情報を前記他の装置から受信して前記画面情報を生成する、
ことを特徴とする原因分析支援装置。 - コンピュータに、原因分析の支援手順を実行させるプログラムであって、
前記コンピュータを、制御手段と、複数の指標間における原因と結果の関係を示す因果関係と当該因果関係の関連度とを特定する因果関係情報と、業務目標達成度を特定する業務目標達成度情報と、指標間の影響度を特定する因果影響度情報と、を格納する記憶手段として機能させ、
前記制御手段に対して、
前記指標に関連するグラフ構成情報を、他の装置からネットワークを介して取得する通信手順と、
影響度を算出する対象の指標の結果側の指標が有する影響度と、影響度を算出する対象の指標に関する業務目標から前記業務目標達成度を除いて求められる業務目標の未達成度と、影響度を算出する対象の指標の結果側の指標と影響度を算出する対象の指標との間の前記関連度と、を積算して前記影響度を算出する手順と、
前記因果関係の原因側にある指標のうち、前記影響度が大きい指標を原因指標として特定する手順と、
特定した当該原因指標に関連するグラフを前記通信手順により取得し、当該グラフを表示する画面情報を生成する手順と、
を実行させることを特徴とするプログラム。 - 請求項6に記載のプログラムであって、前記制御部に、さらに、
前記原因指標に関連するグラフを表示する画面情報を生成したのち、前記原因指標の結果側に属する指標についてのグラフを表示する画面情報を生成する手順、
を実行させることを特徴とするプログラム。 - 請求項6または7に記載のプログラムであって、
前記制御部に、さらに、
前記原因指標を特定する手順において、因果の深さが同一となる指標間で前記影響度の相対値を比較することにより前記原因指標を特定させる、
ことを特徴とするプログラム。 - 請求項6〜8のいずれか一項に記載のプログラムであって、
前記目標達成度は、指標の目標値に対する実績値の割合で表される値である、
ことを特徴とするプログラム。 - 請求項9に記載のプログラムであって、前記制御部に、さらに、
使用者からの入力情報を受け付ける入力処理手順を実行させ、
前記指標の目標値は、前記入力処理部により入力を受け付けた値であり、
前記制御部に、前記入力処理手順によって前記目標値の入力を受け付ける処理において、前記指標の過去の目標値と実績に関する情報を前記他の装置から受信して前記画面情報を生成させる、
ことを特徴とするプログラム。 - 原因分析の支援を行う原因分析支援装置の原因分析支援方法であって、
前記原因分析支援装置は、
複数の指標間における原因と結果の関係を示す因果関係と当該因果関係の関連度とを特定する因果関係情報と、業務目標達成度を特定する業務目標達成度情報と、指標間の影響度を特定する因果影響度情報と、を格納する記憶部を備え、
影響度を算出する対象の指標の結果側の指標が有する影響度と、影響度を算出する対象の指標に関する業務目標から前記業務目標達成度を除いて求められる業務目標の未達成度と、影響度を算出する対象の指標の結果側の指標と影響度を算出する対象の指標との間の前記関連度と、を積算して前記影響度を算出するステップと、
前記因果関係の原因側にある指標のうち、前記影響度が大きい指標を原因指標として特定するステップと、
前記指標に関連するグラフ構成情報を、他の装置からネットワークを介して取得する通信ステップと、
特定した当該原因指標に関連するグラフを前記通信ステップにて取得し、当該グラフを表示する画面情報を生成するステップと、
を実施することを特徴とする原因分析支援方法。
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Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2021012515A (ja) * | 2019-07-05 | 2021-02-04 | 富士フイルム株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム |
JP2021051430A (ja) * | 2019-09-24 | 2021-04-01 | 株式会社 日立産業制御ソリューションズ | 業務管理装置、業務管理方法及び業務管理プログラム |
JP2021527292A (ja) * | 2018-08-31 | 2021-10-11 | キナクシス インコーポレイテッド | 会話業務ツール |
JP2022140404A (ja) * | 2021-03-12 | 2022-09-26 | 日本電気株式会社 | データ処理のための方法、装置及び媒体 |
Families Citing this family (19)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8364519B1 (en) | 2008-03-14 | 2013-01-29 | DataInfoCom USA Inc. | Apparatus, system and method for processing, analyzing or displaying data related to performance metrics |
US11087261B1 (en) | 2008-03-14 | 2021-08-10 | DataInfoCom USA Inc. | Apparatus, system and method for processing, analyzing or displaying data related to performance metrics |
JP2013069223A (ja) * | 2011-09-26 | 2013-04-18 | Fujitsu Ltd | 生成プログラム、生成方法及び生成装置 |
US9678487B1 (en) | 2012-10-09 | 2017-06-13 | DataInfoCom USA, Inc. | System and method for allocating a fixed quantity distributed over a set of quantities |
US9230211B1 (en) | 2012-11-09 | 2016-01-05 | DataInfoCom USA, Inc. | Analytics scripting systems and methods |
US9031889B1 (en) | 2012-11-09 | 2015-05-12 | DataInfoCom USA Inc. | Analytics scripting systems and methods |
US10860931B1 (en) | 2012-12-31 | 2020-12-08 | DataInfoCom USA, Inc. | Method and system for performing analysis using unstructured data |
US10641921B1 (en) | 2013-05-29 | 2020-05-05 | DataInfoCom USA, Inc. | System and method for well log analysis |
US9785731B1 (en) | 2013-08-26 | 2017-10-10 | DataInfoCom USA, Inc. | Prescriptive reservoir asset management |
JP6101607B2 (ja) * | 2013-09-17 | 2017-03-22 | 株式会社日立製作所 | データ分析支援システム |
US10095926B1 (en) | 2013-11-13 | 2018-10-09 | DataInfoCom USA, Inc. | System and method for well trace analysis |
DE112013006475T5 (de) * | 2013-11-29 | 2015-10-08 | Hitachi, Ltd. | Verwaltungssystem und Verfahren zur Unterstützung einer Analyse in Bezug auf eine Hauptursache eines Ereignisses |
KR20150081839A (ko) * | 2014-01-07 | 2015-07-15 | 한국전자통신연구원 | 사이버-물리 시스템의 목표 평가 장치 및 방법 |
JP6354192B2 (ja) * | 2014-02-14 | 2018-07-11 | オムロン株式会社 | 因果ネットワーク生成システム |
US11265602B2 (en) * | 2018-04-12 | 2022-03-01 | Rovi Guides, Inc. | Systems and methods for evaluating a promotional campaign |
US11861508B2 (en) * | 2019-06-06 | 2024-01-02 | Nec Corporation | Causal analysis |
CN110334946A (zh) * | 2019-07-04 | 2019-10-15 | 吉旗(成都)科技有限公司 | 用于运输质量评估的数据处理方法及装置、存储介质 |
CN111858539B (zh) * | 2020-07-22 | 2024-05-14 | 重庆新致金服信息技术有限公司 | 指标关系的可追溯性的实现方法、系统以及设备 |
CN112035320B (zh) * | 2020-08-31 | 2023-03-28 | 维沃移动通信有限公司 | 业务监控方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
Family Cites Families (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
GB2379752A (en) * | 2001-06-05 | 2003-03-19 | Abb Ab | Root cause analysis under conditions of uncertainty |
US7415671B2 (en) * | 2001-06-08 | 2008-08-19 | Computer Associates Think, Inc. | Interactive hierarchical status display |
US7359865B1 (en) * | 2001-11-05 | 2008-04-15 | I2 Technologies Us, Inc. | Generating a risk assessment regarding a software implementation project |
GB0127551D0 (en) * | 2001-11-16 | 2002-01-09 | Abb Ab | Analysing events |
JP2003345865A (ja) | 2002-05-24 | 2003-12-05 | Matsushita Electric Works Ltd | 業務の分析方法およびその装置、プログラム、記憶媒体 |
US20090157569A1 (en) * | 2007-11-21 | 2009-06-18 | Henby Gary L | Method and system for improving manufacturing processes in the production of products |
-
2009
- 2009-06-24 JP JP2009149364A patent/JP2011008375A/ja not_active Withdrawn
-
2010
- 2010-04-22 EP EP10160756A patent/EP2273448A1/en not_active Withdrawn
- 2010-04-27 US US12/768,199 patent/US20100332439A1/en not_active Abandoned
- 2010-04-28 CN CN2010101712077A patent/CN101930560A/zh active Pending
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2021527292A (ja) * | 2018-08-31 | 2021-10-11 | キナクシス インコーポレイテッド | 会話業務ツール |
US11423347B2 (en) | 2018-08-31 | 2022-08-23 | Kinaxis Inc. | Conversational business tool |
JP2022184890A (ja) * | 2018-08-31 | 2022-12-13 | キナクシス インコーポレイテッド | 会話業務ツール |
US11775913B2 (en) | 2018-08-31 | 2023-10-03 | Kinaxis Inc. | Conversational business tool |
JP2021012515A (ja) * | 2019-07-05 | 2021-02-04 | 富士フイルム株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム |
JP2021051430A (ja) * | 2019-09-24 | 2021-04-01 | 株式会社 日立産業制御ソリューションズ | 業務管理装置、業務管理方法及び業務管理プログラム |
JP2022140404A (ja) * | 2021-03-12 | 2022-09-26 | 日本電気株式会社 | データ処理のための方法、装置及び媒体 |
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