JP6918681B2 - Design support device and design support method - Google Patents

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Description

本発明は、化学品や食品等の製造において、製品の設計を支援するための設計支援装置及び設計支援方法に関する。 The present invention relates to a design support device and a design support method for supporting the design of a product in the manufacture of a chemical product, a food product, or the like.

化学品や食品等の製造では、製造者やその顧客の求める1つ以上の特性を持った製品の製造のレシピを正確かつ迅速に設計することが求められる。ところが、製品の特性が複数の原料から構成される場合、組み合わせのパターンは膨大となるため、設計に多くの時間を要することとなる。 In the manufacture of chemicals, foods, etc., it is required to accurately and quickly design a recipe for manufacturing a product having one or more characteristics required by the manufacturer or its customer. However, when the characteristics of the product are composed of a plurality of raw materials, the combination pattern becomes enormous, and it takes a lot of time to design.

これに対し、昨今では第一原理計算や機械学習を活用したシミュレーションを活用して、設計支援が検討されるようになっている。しかしながら、緻密なシミュレーションをしようとすると今度は計算に多くの時間を要する場合がある。 On the other hand, in recent years, design support has been considered by utilizing simulations utilizing first-principles calculation and machine learning. However, it may take a lot of time to calculate this time when trying to perform a precise simulation.

この問題に対し、特許文献1(特開2016−200903号公報)には、「構造体の近似モデルの作成方法は、構造体および構造体を構成する材料を規定する複数種の設計変数と、構造体および構造体を構成する材料を規定する複数の特性値を対象とする。非線形応答関係を用いて作成された、特性値を目的関数とする第1の近似モデルを得る。第1の近似モデルを用いて第1のパレート解を抽出する。第1のパレート解において上限値および下限値の少なくとも一方を抽出し、抽出した上限値および下限値のうち少なくとも1つの値を固定し、抽出されていない設計変数を変動させて設計変数の新たな値を設定する。新たな設計変数を利用して第2の近似モデルを作成し、多目的最適化計算を実施し、第2のパレート解を抽出する。」ことが開示されている(解決手段参照)。 In response to this problem, Patent Document 1 (Japanese Unexamined Patent Publication No. 2016-200903) states that "a method for creating an approximate model of a structure includes a structure and a plurality of design variables that define the materials constituting the structure. Targets a structure and a plurality of characteristic values that define the materials that make up the structure. Obtain a first approximate model with the characteristic values as the objective function, which is created using a non-linear response relationship. The first Pareto solution is extracted using the model. In the first Pareto solution, at least one of the upper limit value and the lower limit value is extracted, and at least one of the extracted upper limit value and the lower limit value is fixed and extracted. Set a new value of the design variable by changing the design variable that has not been created. Create a second approximate model using the new design variable, perform multi-objective optimization calculation, and extract the second Pareto solution. ”Is disclosed (see Solution).

特開2016−200903号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2016-200903

しかしながら、特許文献1に記載の技術は、予めすべての目的や制約に関する条件を入力してから探索を実行するため、特性以外のコストや原料に対する制約を付けすぎると所望の特性を満たさない解も多数出力される可能性がある。すなわち、所定の解を探索する際に、制約条件が適切に設定されない場合には、解が得られないことが発生し得ることが考慮されていない。 However, in the technique described in Patent Document 1, since the search is executed after inputting the conditions related to all the purposes and restrictions in advance, there is a solution that does not satisfy the desired characteristics if the cost other than the characteristics and the restrictions on the raw materials are excessively applied. There is a possibility that a large number will be output. That is, when searching for a predetermined solution, it is not considered that a solution may not be obtained if the constraint conditions are not set appropriately.

本発明の目的は、上記を鑑みてなされたものであって、所定の特性を有する製品の製造レシピの制約条件の入力を簡便にする設計支援装置及び方法を提供することにある。 An object of the present invention has been made in view of the above, and an object of the present invention is to provide a design support device and a method for facilitating input of constraint conditions of a manufacturing recipe of a product having a predetermined characteristic.

前記課題を解決するために、本発明の設計支援装置の一例を挙げるならば、2以上の原料を用いて作られる製品または中間品を設計対象とし、設計対象の設計を支援する設計支援装置であって、原料が有する組成または組成比率に関する原料組成情報を少なくとも管理対象として管理する管理手段と、設計対象が有する特性として要求される特性要求情報と、設計対象の組成または組成比率について、その目標値として許容される値の許容範囲を規定した組成パラメータを入力する入力手段と、入力手段により入力された特性要求情報を基に原料組成情報を処理して、特性要求情報で指定される条件を満たす設計対象の組成または組成比率を特定し、且つ、特定された設計対象の組成または組成比率に対し、組成パラメータで指定される条件の範囲内に属する原料の組み合わせを特定する処理手段と、処理手段の出力による情報を表示する表示手段と、を有し、処理手段は、原料の組み合わせを特定する際に用いる条件とは異なる条件の組み合わせを特定し、特定された異なる条件の組み合わせを表示手段に表示させることを特徴とする。 In order to solve the above problems, to give an example of the design support device of the present invention, a design support device that supports the design of a design target by targeting a product or an intermediate product made by using two or more raw materials. Therefore, the target is the control means for managing at least the raw material composition information regarding the composition or composition ratio of the raw material as the management target, the characteristic requirement information required as the characteristic of the design target, and the composition or composition ratio of the design target. The input means for inputting the composition parameter that defines the permissible range of the permissible value as the value, and the raw material composition information is processed based on the characteristic requirement information input by the input means, and the conditions specified in the characteristic requirement information are satisfied. A processing means and a process for specifying the composition or composition ratio of the design object to be satisfied, and specifying the combination of raw materials belonging to the range of the conditions specified by the composition parameter with respect to the composition or composition ratio of the specified design object. It has a display means for displaying information by the output of the means, and the processing means specifies a combination of conditions different from the conditions used when specifying the combination of raw materials, and displays the specified combination of different conditions. It is characterized by displaying in.

本発明によれば、所定の特性を有する製品の製造レシピの制約条件の入力を簡便にする設計支援装置及び方法を提供することができる。 According to the present invention, it is possible to provide a design support device and a method that facilitates input of constraint conditions in a manufacturing recipe of a product having predetermined characteristics.

本実施形態におけるシステム構成ならびに機能構成を示す構成図である。It is a block diagram which shows the system structure and the function structure in this embodiment. 本実施形態におけるハードウェア構成を示す図である。It is a figure which shows the hardware configuration in this embodiment. 本実施形態における実験レシピデータの図である。It is a figure of the experimental recipe data in this embodiment. 本実施形態におけるコスト組成データの図である。It is a figure of the cost composition data in this embodiment. 本実施形態における実験物性データの図である。It is a figure of the experimental physical characteristic data in this embodiment. 本実施形態におけるクエリデータの図である。It is a figure of the query data in this embodiment. 本実施形態における原料フィルタデータの図である。It is a figure of the raw material filter data in this embodiment. 本実施形態における組成食い違いパラメータの図である。It is a figure of the composition discrepancy parameter in this embodiment. 本実施形態における探索結果物性データの図である。It is a figure of the search result physical property data in this embodiment. 本実施形態における探索結果組成比率データの図である。It is a figure of the search result composition ratio data in this embodiment. 本実施形態における探索結果レシピデータの図である。It is a figure of the search result recipe data in this embodiment. 本実施形態における探索結果食い違いデータの図である。It is a figure of the search result discrepancy data in this embodiment. 本実施形態における実験データ登録の処理フローを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process flow of experiment data registration in this embodiment. 本実施形態における予測モデル学習の処理フローを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the processing flow of the prediction model learning in this embodiment. 本実施形態における原料組み合わせ探索の処理フローを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process flow of the raw material combination search in this embodiment. 本実施形態におけるクエリ登録画面の図である。It is a figure of the query registration screen in this embodiment. 本実施形態における物性表示画面の図である。It is a figure of the physical characteristic display screen in this embodiment. 本実施形態における原料組み合わせ表示画面の図である。It is a figure of the raw material combination display screen in this embodiment. 本実施形態における原料種類と量に対応する組成データの表示画面の一例である。This is an example of a composition data display screen corresponding to the raw material type and amount in the present embodiment.

以下、適宜図面を参照しながら本発明を実施するための代表的な形態を説明する。 Hereinafter, typical embodiments for carrying out the present invention will be described with reference to the drawings as appropriate.

特に必要なとき以外は同一または同様な部分の説明を原則として繰り返さない。所定の図に記載された符号について他の図で説明をする場合であっても同一または同様な部分の説明は省略する。 As a general rule, the explanation of the same or similar parts will not be repeated unless it is particularly necessary. Even when the reference numerals described in the predetermined figures are described in other figures, the description of the same or similar parts will be omitted.

また、以下の実施の形態では便宜上その必要があるときは、複数のセクションまたは実施の形態に分割して説明するが、特に明示した場合を除き、それらはお互いに無関係なものではなく、一方は他方の一部または全部の変形例、詳細、補足説明などの関係にある。 Further, in the following embodiments, when it is necessary for convenience, the description will be divided into a plurality of sections or embodiments, but unless otherwise specified, they are not unrelated to each other, and one of them is not related to each other. There is a relationship between some or all of the other modifications, details, supplementary explanations, and so on.

また、以下の実施の形態において、要素の数など(個数、数値、量、範囲などを含む)に言及する場合、特に明示した場合および原理的に明らかに特定の数に限定される場合などを除き、その特定の数に限定されるものではなく、特定の数以上でも以下でも良いものとする。 In addition, in the following embodiments, when the number of elements (including the number, numerical value, quantity, range, etc.) is referred to, when it is specified in particular, or when it is clearly limited to a specific number in principle, etc. Except, the number is not limited to the specific number, and may be more than or less than the specific number.

また、以下の実施の形態において、その構成要素(要素ステップ等も含む)は、特に明示した場合および原理的に明らかに必須であると考えられる場合等を除き、必ずしも必須のものではないことは言うまでもない。 Further, in the following embodiments, the components (including element steps and the like) are not necessarily essential unless otherwise specified or clearly considered to be essential in principle. Needless to say.

本実施形態では、化学品製造における、所望の特性、例えば、製品を製造するにあたって要求に合った特性(要求された仕様に合った特性)を有する製品、プラスチック製品等の設計を支援するための設計支援装置の概略を述べる。プラスチックに限らず、ゴム、食品、薬品または医薬品等の化学品であれば実施できる。これらをまとめて化学品または単に製品と呼ぶ。 In the present embodiment, in order to support the design of a product, a plastic product, or the like having desired characteristics, for example, characteristics that meet the requirements (characteristics that meet the required specifications) in manufacturing the product. The outline of the design support device is described. Not limited to plastics, any chemicals such as rubber, foods, chemicals or pharmaceuticals can be used. Collectively, these are referred to as chemicals or simply products.

また、製品は完成品に限らず、完成品の一部として使用、混合または化合される完成品の製造を支援する中間品についても設計を行うことができる。 In addition, the product is not limited to the finished product, and it is possible to design an intermediate product that supports the production of the finished product that is used, mixed, or combined as a part of the finished product.

なお、本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、要求に合った特性を有した製品が、最終製品としての完成品を意味する場合、例えば、原料のプラスチックから完成品を生成する過程で得られる、ペレット、コンパウンド等の中間品(中間製品)にも、適用することができる。 The present invention is not limited to the above-described embodiment, and when a product having characteristics that meet the requirements means a finished product as a final product, for example, a finished product is produced from the raw material plastic. It can also be applied to intermediate products (intermediate products) such as pellets and compounds obtained in the process.

この場合、製品又は中間品が設計対象となる。このような中間品も含めて製品として説明した。また、実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。 In this case, the product or intermediate product is the design target. It has been described as a product including such an intermediate product. Further, it is possible to add / delete / replace a part of the configuration of the embodiment with another configuration.

上記の化学品は、食品であれば食感、味、硬さ、質感、形状や焼き加減等、薬品または医薬品であれば、形状や効能等について所定の特性を得るために複数の原材料の量を組み合わせる必要があるため、非常に複雑な計算が必要となる。 In the case of foods, the above chemicals are texture, taste, hardness, texture, shape, degree of baking, etc., and in the case of chemicals or pharmaceuticals, the amount of multiple raw materials to obtain predetermined characteristics such as shape and efficacy. Because it is necessary to combine, a very complicated calculation is required.

そのため、従来の予めすべての目的や制約に関する条件を入力してから解を探索する方法では、所望とする特性を達成できるレシピや製造方法の中で、コストや原料に対する制約を鑑みて選定するという、設計者が実際に行うプロセスに対応できない課題がある。また、最初に制約条件を付けすぎると条件を満たす解が見つからないということもある。 Therefore, in the conventional method of searching for a solution after inputting conditions related to all purposes and constraints in advance, selection is made in consideration of cost and restrictions on raw materials among recipes and manufacturing methods that can achieve desired characteristics. , There is a problem that the designer cannot cope with the actual process. In addition, if too many constraints are added at the beginning, a solution that satisfies the conditions may not be found.

実運用する場合には、しばしば原料自体が入手困難になったり、新しい種類のものが手に入ったりしたときに、これまで用いてきたモデルを一から作り直す必要があるという課題があるがこれらを考慮された設計支援装置及び方法は提供されていなかった。 In actual operation, there is a problem that it is often necessary to recreate the model that has been used so far when the raw material itself becomes difficult to obtain or a new kind is obtained. No considered design support devices and methods have been provided.

本実施形態における設計支援装置の処理は、基礎データ登録フェーズと、予測モデル構築フェーズと、探索フェーズとに分けられ、順に処理される。以下に一連の処理の流れをフェーズごとに説明する。 The processing of the design support device in this embodiment is divided into a basic data registration phase, a prediction model construction phase, and a search phase, and are processed in order. The flow of a series of processes will be described below for each phase.

基礎データ登録フェーズでは、基礎データとして、過去に原料を組み合わせて所定の製品(化学品)を生成する実験を行った際のデータであって、所定の特性を有する製品に対応する(1)製品(化学品)の原料組み合わせ、(2)原料のコスト(単位コスト)ならびに、原料の、分子量などの組成、(3)光沢や流動性など、製品(化学品)の物性に関する各種の基礎データをデータベースに登録する。 In the basic data registration phase, the basic data is the data obtained when an experiment was conducted in the past to produce a predetermined product (chemical product) by combining raw materials, and corresponds to a product having a predetermined characteristic (1) Product. Various basic data on the physical properties of products (chemicals) such as raw material combinations of (chemicals), (2) raw material costs (unit costs), composition of raw materials such as molecular weight, and (3) gloss and fluidity. Register in the database.

次に、予測モデル構築フェーズでは、基礎データ登録フェーズ(実験データ登録フェーズ)でデータベースに登録された基礎データに基づいて、原料の組成比率から物性を予測する予測モデル(シミュレータ)を構築する。 Next, in the prediction model construction phase, a prediction model (simulator) that predicts physical properties from the composition ratio of raw materials is constructed based on the basic data registered in the database in the basic data registration phase (experimental data registration phase).

組成比率とは、その物質を構成する元素や化合物などの化学成分、ビタミン、カルシウム、タンパク質、糖分等の栄養成分、効能、効果等を含む。また、熱処理等によって化学反応が起こる場合はその反応前後の情報を含めてもよい。 The composition ratio includes chemical components such as elements and compounds constituting the substance, nutritional components such as vitamins, calcium, proteins and sugars, and effects, effects and the like. Further, when a chemical reaction occurs due to heat treatment or the like, information before and after the reaction may be included.

探索フェーズでは、まず製品の設計者であるユーザが望む物性情報を表すクエリデータ、ならびに、どの程度要求に対して食い違いを許すかをあらわすパラメータを受け付ける。次に、製品(化学品)の物性を満足する製品の組成比率の探索を、前記予測モデルを用いて実行する。 In the search phase, first, query data representing the physical property information desired by the user who is the designer of the product, and parameters indicating how much the request is allowed to be inconsistent are accepted. Next, the search for the composition ratio of the product that satisfies the physical properties of the product (chemical product) is executed using the prediction model.

さらに、製品の組成比率が所定の食い違いの範疇に納まり、かつ、製品または製造のコスト(単位コスト)が小さくなるレシピ(原料組合せ)を探索する。そして、探索結果データ(物性、組成比率、原料組み合わせ)をデータベースに登録する。上記単位コストに限らず製品製造の時間や原材料の入手性等を条件に探索することもできる。本明細書では代表して単位コストを使った探索方法について説明する。 Further, a recipe (raw material combination) in which the composition ratio of the product falls within a predetermined discrepancy category and the cost (unit cost) of the product or manufacturing is reduced is searched for. Then, the search result data (physical properties, composition ratio, raw material combination) is registered in the database. Not limited to the above unit cost, it is also possible to search on the condition of product manufacturing time, availability of raw materials, and the like. In this specification, a search method using a unit cost will be described as a representative.

食い違いの範疇に納まる製品とは、所定の特性と厳密に一致しないが、製品として所定の特性に類似する特性を有する製品をいう。つまり、所定の特性とは異なる特性を有するが製品としての特性を満たすものである。 A product that falls into the category of discrepancy is a product that does not exactly match the predetermined characteristics but has characteristics similar to the predetermined characteristics as a product. That is, it has characteristics different from the predetermined characteristics but satisfies the characteristics as a product.

すなわち、製品が所定の特性を満足する製品レシピの原料組み合わせの特定に使用する第一の条件を入力し、製造される製品が所定の特性に類似する特性を満足し、かつ、第一の条件とは異なる第二の条件を特定する。 That is, the first condition used to identify the ingredient combination of the product recipe in which the product satisfies the predetermined characteristics is input, and the manufactured product satisfies the characteristics similar to the predetermined characteristics, and the first condition is satisfied. Identify a second condition that is different from.

この際、原料組み合わせを特定する際に用いる条件とは異なる条件の組み合わせを特定し、特定した内容をデータベースに登録する。その探索結果(データベースに登録されたデータ)をユーザに提示(ユーザの表示端末に表示)する。 At this time, a combination of conditions different from the conditions used when specifying the raw material combination is specified, and the specified contents are registered in the database. The search result (data registered in the database) is presented to the user (displayed on the user's display terminal).

以上の探索フェーズの処理は、実際にはユーザとのインタラクションに応じて途中で繰り返し実施される場合がある。 The processing of the above search phase may actually be repeated in the middle depending on the interaction with the user.

<システム構成>
次に、図1を用いて、本実施形態における設計支援装置1の構成を説明する。図1は、本実施形態におけるシステム構成ならびに機能構成を示す構成図である。
図1において、本実施形態における設計支援装置1では、データ管理や物性の予測、原料の組み合わせの探索を行う計算サーバ11と、ユーザがデータの入出力を行う操作端末12を少なくとも備える。計算サーバ11は、データ登録部111、予測モデル構築部112、探索部113、データ管理部114を有する。
<System configuration>
Next, the configuration of the design support device 1 in the present embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a configuration diagram showing a system configuration and a functional configuration in the present embodiment.
In FIG. 1, the design support device 1 according to the present embodiment includes at least a calculation server 11 that manages data, predicts physical properties, and searches for a combination of raw materials, and an operation terminal 12 that allows a user to input and output data. The calculation server 11 has a data registration unit 111, a prediction model construction unit 112, a search unit 113, and a data management unit 114.

操作端末12は、操作部121を有する。設計支援装置1の各構成要素は相互にLAN(Local Area Network)等のネットワーク13で接続される。なお、本実施形態では、各構成要素がLANで接続されるとしたが、WWW(World Wide Web)経由で接続されていてもかまわない。また、計算サーバ11、操作端末12の要素数は2以上であってもよい。 The operation terminal 12 has an operation unit 121. Each component of the design support device 1 is connected to each other by a network 13 such as a LAN (Local Area Network). In the present embodiment, each component is connected by LAN, but it may be connected via WWW (World Wide Web). Further, the number of elements of the calculation server 11 and the operation terminal 12 may be 2 or more.

<機能とハードウェア>
次に図1と図2を参照して機能とハードウェアについて説明する。図2は、本実施形態におけるハードウェア構成を示す構成図である。
<Functions and hardware>
Next, the functions and hardware will be described with reference to FIGS. 1 and 2. FIG. 2 is a configuration diagram showing a hardware configuration according to the present embodiment.

設計支援装置1の計算サーバ11が備えるデータ登録部111、予測モデル構築部112、探索部113、データ管理部114は、CPU(Central Processing Unit)1H101が、ROM(Read Only Memory)1H102もしくは外部記憶装置1H104に格納されたプログラムをRAM(Read Access Memory)1H103に読み込み、通信I/F(Interface)1H105、マウスやキーボード等に代表される外部入力装置1H106、ディスプレイなどに代表される外部出力装置1H107を制御することで実現される。 In the data registration unit 111, the prediction model construction unit 112, the search unit 113, and the data management unit 114 included in the calculation server 11 of the design support device 1, the CPU (Central Processing Unit) 1H101 is the ROM (Read Only Memory) 1H102 or the external storage. The program stored in the device 1H104 is read into the RAM (Read Access Memory) 1H103, and the communication I / F (Interface) 1H105, the external input device 1H106 represented by a mouse or keyboard, the external output device 1H107 represented by a display, etc. It is realized by controlling.

データ管理部114は、原料が有する組成または組成比率に関する原料組成情報(図4のコスト組成データ1D2)を少なくとも管理対象として管理する管理手段として機能する。探索部113は、操作端末12の操作部121(入力手段)により入力された特性要求情報(図6のクエリデータ1D4)を基に原料組成情報(図4のコスト組成データ1D2)を処理し、特性要求情報(図6のクエリデータ1D4)で指定される条件を満たす設計対象の組成又は組成比率を特定(図15のステップ1F303)し、且つ特定された設計対象の組成または組成比率に対し、組成パラメータ(図8の組成食い違いパラメータ1D6)で指定される条件の許容範囲内に属する原料の組み合わせを特定(図15のステップ1F304)する処理手段として機能する。 The data management unit 114 functions as a management means for managing at least the raw material composition information (cost composition data 1D2 in FIG. 4) regarding the composition or composition ratio of the raw material as a management target. The search unit 113 processes the raw material composition information (cost composition data 1D2 in FIG. 4) based on the characteristic request information (query data 1D4 in FIG. 6) input by the operation unit 121 (input means) of the operation terminal 12. The composition or composition ratio of the design object satisfying the conditions specified in the characteristic requirement information (query data 1D4 of FIG. 6) is specified (step 1F303 of FIG. 15), and the composition or composition ratio of the specified design object is relative to the specified composition or composition ratio. It functions as a processing means for specifying a combination of raw materials belonging to the permissible range of the conditions specified by the composition parameter (composition discrepancy parameter 1D6 in FIG. 8) (step 1F304 in FIG. 15).

設計支援装置1の操作端末12が備える操作部121は、CPU(Central Processing Unit)1H101が、ROM(Read Only Memory)1H102もしくは外部記憶装置1H104に格納されたプログラムをRAM(Read Access Memory)1H103に読み込み、通信I/F(Interface)1H105、マウスやキーボード等に代表される外部入力装置1H106、ディスプレイなどに代表される外部出力装置1H107を制御することで実現される。 In the operation unit 121 included in the operation terminal 12 of the design support device 1, the CPU (Central Processing Unit) 1H101 converts the program stored in the ROM (Read Only Memory) 1H102 or the external storage device 1H104 into the RAM (Read Access Memory) 1H103. It is realized by controlling the reading and communication I / F (Interface) 1H105, the external input device 1H106 represented by a mouse or keyboard, and the external output device 1H107 represented by a display or the like.

操作部121(外部入力装置1H106)は、設計対象(製品)が有する特性として要求される特性要求情報(図6のクエリデータ1D4)と、設計対象の組成又は組成比率について、当該目標値として許容される値の許容範囲を規定した組成パラメータ(図8の組成食い違いパラメータ1D6)とを少なくとも入力する入力手段として機能する。操作部121(外部出力装置1H107)は、処理手段(探索部113)の出力による情報を表示する表示手段として機能する。 The operation unit 121 (external input device 1H106) allows the characteristic requirement information (query data 1D4 in FIG. 6) required as the characteristics of the design object (product) and the composition or composition ratio of the design object as the target values. It functions as an input means for inputting at least a composition parameter (composition discrepancy parameter 1D6 in FIG. 8) that defines an allowable range of the values to be obtained. The operation unit 121 (external output device 1H107) functions as a display means for displaying information output from the processing means (search unit 113).

<データ構造>
次に、図3を用いて、データ管理部114が管理する、予測モデルの構築に用いる実験レシピデータ1D1を説明する。図3は、本実施形態における実験レシピデータの構成図である。実験レシピデータ1D1は、過去に行った実験ごとの原料の組み合わせを表すデータであって、実験番号1D101と、原料「1」〜原料「20」(1D102〜1D121)を備え、データ管理部114に格納される。
<Data structure>
Next, the experimental recipe data 1D1 used for constructing the prediction model, which is managed by the data management unit 114, will be described with reference to FIG. FIG. 3 is a block diagram of the experimental recipe data in the present embodiment. The experimental recipe data 1D1 is data representing a combination of raw materials for each experiment performed in the past, and includes an experiment number 1D101 and raw materials "1" to "20" (1D102 to 1D121), and is provided in the data management unit 114. Stored.

実験番号1D101は過去の実験を一意に特定する番号である。原料「1」〜原料「20」(1D102〜1D12)は、各実験で用いられた各原料の使用量を表す。なお、本実施形態では、原料は、原料「1」〜原料「20」の20種類としたが、これは実施形態に応じて増減してもよい。また、以下では、原料「1」〜原料「20」のいずれかの原料を特定する場合以外、単に、原料と称することがある。 Experiment number 1D101 is a number that uniquely identifies past experiments. Raw material "1" to raw material "20" (1D102 to 1D12) represent the amount of each raw material used in each experiment. In the present embodiment, the raw materials are 20 types from the raw material "1" to the raw material "20", but this may be increased or decreased depending on the embodiment. Further, in the following, except when the raw material of any one of the raw materials "1" to "20" is specified, it may be simply referred to as a raw material.

次に、図4を用いて、データ管理部114が管理する、コスト組成データ1D2を説明する。図4は、本実施形態におけるコスト組成データの構成図である。 Next, the cost composition data 1D2 managed by the data management unit 114 will be described with reference to FIG. FIG. 4 is a block diagram of the cost composition data in the present embodiment.

コスト組成データ1D2は、各原料に対するコストと組成を表すデータであって、原料名1D201と、単位コスト1D202と、組成「1」〜組成「10」(1D203〜1D222)を備え、データ管理部114に格納される。原料名1D201は原料を一意に特定する名称である。 The cost composition data 1D2 is data representing the cost and composition for each raw material, and includes the raw material name 1D201, the unit cost 1D202, the composition "1" to the composition "10" (1D203 to 1D222), and the data management unit 114. Stored in. The raw material name 1D201 is a name that uniquely identifies the raw material.

単位コスト1D202は単位量(1kg等)あたりのコストである。他の単位量であってもよい。組成「1」〜組成「10」(1D203〜1D222)は、分子量や原料の化学的な構造など、原料の組成を表す1以上の特徴量である。 The unit cost 1D202 is a cost per unit amount (1 kg or the like). It may be another unit amount. The compositions "1" to "10" (1D203 to 1D222) are one or more feature quantities representing the composition of the raw material, such as the molecular weight and the chemical structure of the raw material.

なお、本実施形態では、原料の組成を、組成「1」〜組成「10」の10種類としたが、これは実施形態に応じて増減してもよい。 In the present embodiment, the composition of the raw material is 10 kinds of composition "1" to composition "10", but this may be increased or decreased depending on the embodiment.

以下では、組成「1」〜組成「10」のいずれかの組成を特定する場合以外、単に、組成と称することがある。また、原料名1D201と単位コスト1D202及び、組成「1」〜組成「10」(1D203〜1D222)に属する情報は、原料に対するコスト(単位コスト)と原料が有する組成または組成比率に関するコスト組成情報を構成し、原料名1D201と、組成「1」〜組成「10」(1D203〜1D222)に属する情報は、原料が有する組成または組成比率に関する原料組成情報を構成する。 Hereinafter, the composition may be simply referred to as a composition except when the composition of any one of the compositions "1" to "10" is specified. Further, the raw material name 1D201, the unit cost 1D202, and the information belonging to the composition "1" to the composition "10" (1D203 to 1D222) refer to the cost composition information regarding the cost (unit cost) for the raw material and the composition or composition ratio of the raw material. The raw material name 1D201 and the information belonging to the composition "1" to the composition "10" (1D203 to 1D222) constitute the raw material composition information regarding the composition or composition ratio of the raw material.

このように単位コスト1D202の概念によって、所定の特性を有し製造コストが小さい原料の組み合わせが特定された製品のレシピを提供することができる。 As described above, according to the concept of the unit cost 1D202, it is possible to provide a recipe for a product in which a combination of raw materials having predetermined characteristics and a low manufacturing cost is specified.

次に、図5を用いて、データ管理部114が管理する、実験物性データ1D3を説明する。図5は、本実施形態における実験に対応する実験物性データの構成図である。実験物性データ1D3は、実験のレシピで計測された物性のデータであって、実験番号1D301と、光沢1D302、流動性1D303と、曲げ剛性1D304と、破壊伸び1D305と、軟化温度1D306を備え、データ管理部114に格納される。 Next, the experimental physical property data 1D3 managed by the data management unit 114 will be described with reference to FIG. FIG. 5 is a block diagram of experimental physical property data corresponding to the experiment in the present embodiment. The experimental physical property data 1D3 is the data of the physical properties measured in the experimental recipe, and includes experiment number 1D301, gloss 1D302, fluidity 1D303, flexural rigidity 1D304, fracture elongation 1D305, and softening temperature 1D306. It is stored in the management unit 114.

実験物性データとは、過去に製造された製品、もしくは、実験的に製造した製品の物性を示す情報である。物性は、代表して光沢1D302や流動性1D303等について説明するが、上述の他の製品の特性を用いることができる。 The experimental physical property data is information indicating the physical properties of a product manufactured in the past or a product manufactured experimentally. As for the physical properties, glossy 1D302, fluidity 1D303, and the like will be described as representatives, but the characteristics of the other products described above can be used.

物性は製造された製品を計測または分析した特性である。また、過去に実際に製造された製品の物性のみならず、設計支援装置によって設計された製品のレシピに対応する物性を使用することもできる。 Physical characteristics are the characteristics of measured or analyzed manufactured products. Further, not only the physical characteristics of the product actually manufactured in the past but also the physical characteristics corresponding to the recipe of the product designed by the design support device can be used.

実験番号1D301は、前記の実験番号1D101に対応し、過去の実験を一意に特定する番号である。光沢1D302、流動性1D303と、曲げ剛性1D304と、破壊伸び1D305と、軟化温度1D306は、それぞれ製品(化学品)の物性を表す指標である。なお、本実施形態では、5種類の物性の指標を用いるものとしたが、これは実施形態に応じて増減してよい。 Experiment number 1D301 corresponds to the above-mentioned experiment number 1D101 and is a number that uniquely identifies a past experiment. The gloss 1D302, the fluidity 1D303, the flexural rigidity 1D304, the breaking elongation 1D305, and the softening temperature 1D306 are indexes representing the physical properties of the product (chemical product), respectively. In this embodiment, five types of physical property indexes are used, but this may be increased or decreased depending on the embodiment.

このように、実験物性データ1D3を表示することにより、過去の実績を確認した上で、製品の特性や制約条件を参考にすることができるため、ユーザは特性や制約条件の入力を簡便にすることができる。 By displaying the experimental physical property data 1D3 in this way, it is possible to refer to the characteristics and constraints of the product after confirming the past results, so that the user can easily input the characteristics and constraints. be able to.

また、製品は完成品に限らず、完成品の一部として使用、混合または化合される完成品の製造を支援する中間品のデータを実験物性データ1D3に登録することができる。この場合もユーザは特性や制約条件の入力を簡便にすることができる。なお、実験物性データ1D3に限らず他のデータに中間品のデータを登録または設計を行うことができる。 Further, the product is not limited to the finished product, and the data of the intermediate product that supports the production of the finished product that is used, mixed or combined as a part of the finished product can be registered in the experimental physical property data 1D3. In this case as well, the user can easily input the characteristics and constraints. It should be noted that the data of the intermediate product can be registered or designed not only in the experimental physical property data 1D3 but also in other data.

次に、図6を用いて、データ管理部114が管理する、クエリデータ1D4を説明する。図6は、本実施形態におけるクエリデータの構成図である。クエリデータ1D4は、ユーザが新しい製品を設計する際に、どのような物性または特性を設計したいかという要求を設計支援装置1に示すためのデータ(設計対象の製品が有する特性として要求される特性要求情報)であって、クエリ番号1D401と、物性名1D402と、探索タイプ1D403と、パラメータ「1」、「2」(1D404、1D405)を備え、データ管理部114に格納される。 Next, the query data 1D4 managed by the data management unit 114 will be described with reference to FIG. FIG. 6 is a block diagram of query data in the present embodiment. The query data 1D4 is data for indicating to the design support device 1 what kind of physical properties or characteristics the user wants to design when designing a new product (characteristics required as characteristics of the product to be designed). Request information), which includes a query number 1D401, a physical property name 1D402, a search type 1D403, and parameters "1" and "2" (1D404, 1D405), and is stored in the data management unit 114.

クエリ番号1D401は、クエリを一意に識別するための番号である。物性名1D402は、クエリに記載する要求の物性名、例えば、「光沢」、「流動性」、「曲げ剛性」、「破壊伸び」、「軟化温度」を表す。 The query number 1D401 is a number for uniquely identifying the query. The physical characteristic name 1D402 represents the required physical characteristic name described in the query, for example, "gloss", "fluidity", "flexural rigidity", "break elongation", and "softening temperature".

探索タイプ1D403は、物性がどのようになれば望ましいのかを表すラベルであって、本実施形態では、最大化、最小化、以上(ある値以上)、ある値より大きい、以下(ある値以下)、ある値未満、範囲(ある値1とある値2の範囲)内、といったタイプを備える。 The search type 1D403 is a label indicating what the physical properties should be, and in the present embodiment, it is maximized, minimized, greater than or equal to (greater than or equal to a certain value), greater than or equal to a certain value, or less than or equal to less than or equal to (a certain value). , Less than a certain value, within a range (a range of a certain value 1 and a certain value 2), and the like.

パラメータ「1」、「2」(1D404、1D405)は、探索タイプ1D403に応じたパラメータを持ち、最大化、最小化ではすべてNoneが設定され、以上(ある値以上)、ある値より大きい、以下(ある値以下)、ある値未満、ではパラメータ「1」(1D404)に「ある値」に対応する値が設定される。 The parameters "1" and "2" (1D404, 1D405) have parameters according to the search type 1D403, and None is set for maximization and minimization. If (less than or equal to a certain value) or less than a certain value, a value corresponding to "a certain value" is set in the parameter "1" (1D404).

例えば、以下では「7.5」が設定され、以上では「90」が設定され、パラメータ「2」(1D405)には、それぞれ「None」が設定され、範囲(ある値1とある値2の範囲)内ではパラメータ「1」(1D404)に「ある値1」として、例えば、「170」が設定され、パラメータ「2」(1D405)に「ある値2」として、例えば、「220」が設定することができる。 For example, "7.5" is set below, "90" is set above, and "None" is set for each of the parameters "2" (1D405), and the range (a certain value 1 and a certain value 2) is set. Within the range), the parameter "1" (1D404) is set as "a certain value 1", for example, "170", and the parameter "2" (1D405) is set as "a certain value 2", for example, "220". can do.

なお、本実施形態では、前記の7種類の探索タイプ1D403を選択するものとしたが、実施形態に応じて増減してよい。また、その増減に応じて、設定すべきパラメータが増減する場合には、パラメータ「3」、「4」などを追加してもよいし、パラメータ「1」、「2」(1D404、1D405)の中に半構造化データを保持してもよい。 In the present embodiment, the above-mentioned seven types of search type 1D403 are selected, but the number may be increased or decreased depending on the embodiment. Further, when the parameter to be set increases or decreases according to the increase or decrease, the parameters "3", "4" and the like may be added, and the parameters "1" and "2" (1D404, 1D405) may be added. Semi-structured data may be held inside.

また、探索タイプ1D403とパラメータ「1」、「2」(1D404、1D405)は、各物性に対応して、特性要求情報で指定(規定)される条件であって、「光沢」、「破壊伸び」、「最大化」は、目的関数で用いられ、「流動性」、「曲げ剛性」、「軟化温度」、「以下」、「範囲」、「以上」は、制約条件に用いられる。 Further, the search type 1D403 and the parameters "1" and "2" (1D404, 1D405) are conditions specified (specified) in the characteristic requirement information corresponding to each physical property, and are "gloss" and "flexural elongation". , "Maximization" are used in the objective function, and "fluidity", "flexural rigidity", "softening temperature", "less than or equal to", "range", and "greater than or equal to" are used as constraints.

次に、図7を用いて、図1に記載のデータ管理部114が管理する、原料フィルタデータ1D5を説明する。図7は、本実施形態における原料フィルタデータの構成図である。 Next, the raw material filter data 1D5 managed by the data management unit 114 shown in FIG. 1 will be described with reference to FIG. 7. FIG. 7 is a block diagram of raw material filter data in the present embodiment.

原料フィルタデータ1D5は、探索フェーズで出力されるレシピ(原料組合せ)に用いる原料を限定するためのデータ(原料の使用の有無を示す原料フィルタ情報)であって、クエリ番号1D501、原料「1」〜原料「20」(1D502〜1D521)を備え、データ管理部114に格納される。 The raw material filter data 1D5 is data for limiting the raw materials used in the recipe (raw material combination) output in the search phase (raw material filter information indicating whether or not the raw material is used), and the query number 1D501, the raw material "1". -The raw material "20" (1D502 to 1D521) is provided and stored in the data management unit 114.

クエリ番号1D501は、前記クエリデータ1D4のクエリ番号1D401に対応する番号であって、クエリを一意に識別するための番号である。原料「1」〜原料「20」(1D502〜1D521)は、それぞれ対応する原料を使用するか、使用しない(不使用)かを表す値である。 The query number 1D501 is a number corresponding to the query number 1D401 of the query data 1D4, and is a number for uniquely identifying the query. The raw material "1" to the raw material "20" (1D502 to 1D521) are values indicating whether or not the corresponding raw material is used (not used).

使用する場合は、「使用」、使用しない場合は、「不使用」の値をとる。これらの値はユーザによって決定される。これにより、使用することが指定された原料による製品レシピの特定が可能となる。 If it is used, it takes a value of "use", and if it is not used, it takes a value of "not used". These values are determined by the user. This makes it possible to identify product recipes using ingredients designated for use.

また、「不使用」であることが指定された原料を用いない、つまり、原料フィルタにより不使用の原料とは異なる原料を用いた原料による製品レシピを特定することができる。不使用の原料がある場合には、制約条件の特定や入力が難しくなるが、本発明は所定の特性と類似する特性の製品のレシピを特定することができるため、製品として特性を満足するレシピを提供することができる。 In addition, it is possible to specify a product recipe using a raw material that does not use a raw material designated as "non-used", that is, a raw material that is different from the non-used raw material by the raw material filter. When there are unused raw materials, it becomes difficult to specify and input constraints. However, since the present invention can specify a recipe for a product having characteristics similar to a predetermined characteristic, a recipe satisfying the characteristics as a product. Can be provided.

上記した過去の実験データや製品の情報を用いて、ユーザが所望の製品に類似する特性を有する製品やパラメータを選択することもできる。 Using the above-mentioned past experimental data and product information, the user can also select a product or parameter having characteristics similar to the desired product.

次に、図8を用いて、データ管理部114が管理する、組成食い違いパラメータ1D6を説明する。 Next, the composition discrepancy parameter 1D6 managed by the data management unit 114 will be described with reference to FIG.

図8は、本実施形態における組成食い違いパラメータの構成図である。組成食い違いパラメータ1D6は、探索フェーズの終盤、製品の組成比率に対してレシピ(原料組合せ)を探索する際に、どの程度組成比率に対して食い違いを許容するか(例えば、組成の目標値と探索結果との差の絶対値が食い違いの具体例であって、その値が実用上満足する範囲に収まっているか)、また、指定した条件では該当するレシピが見つからない場合、自動的に当該条件を緩和してもよいかどうかを表すデータ(組成食い違い情報)であって、クエリ番号1D601と、組成名1D602と、自動緩和1D603と、許容食い違い1D604を備え、データ管理部114に格納される。 FIG. 8 is a configuration diagram of composition discrepancy parameters in the present embodiment. The composition discrepancy parameter 1D6 allows a discrepancy in the composition ratio when searching for a recipe (ingredient combination) with respect to the composition ratio of the product at the end of the search phase (for example, the target value of the composition and the search). If the absolute value of the difference from the result is a specific example of the discrepancy and the value is within the range that is practically satisfactory), and if the corresponding recipe is not found under the specified conditions, the condition is automatically set. It is data (composition discrepancy information) indicating whether or not mitigation may be performed, and includes query number 1D601, composition name 1D602, automatic mitigation 1D603, and permissible discrepancy 1D604, and is stored in the data management unit 114.

自動緩和を行うことにより、レシピが見つからない場合に、条件を緩和した所望のレシピに近いレシピを見つけることが可能となる。許容食い違いとは、所定の特性とは異なる特性であるが製品として満足する特性の範囲を示すものである。許容食い違いは、例えば、前記の実用上満足する範囲の上限を表す値である。類似する特定の範囲とも呼ぶ。 By performing automatic relaxation, when a recipe cannot be found, it becomes possible to find a recipe close to the desired recipe with relaxed conditions. The permissible discrepancy indicates a range of characteristics that are different from the predetermined characteristics but are satisfactory as a product. The permissible discrepancy is, for example, a value representing the upper limit of the practically satisfactory range. Also called a similar specific range.

クエリ番号1D601は、前記クエリデータ1D4のクエリ番号1D401に対応する番号であって、クエリを一意に識別するための番号である。組成名1D602は、食い違いの許容範囲を指定する組成名、例えば、「組成1」、「組成2」を示す。自動緩和1D603は、あるクエリにおけるある組成名(例えば、クエリ番号=「1」、組成名=組成「1」)を探索時に実行可能解が見つかるまで緩和してよいかどうかを表す値である。 The query number 1D601 is a number corresponding to the query number 1D401 of the query data 1D4, and is a number for uniquely identifying the query. The composition name 1D602 indicates a composition name that specifies an allowable range of discrepancies, for example, "composition 1" and "composition 2". The automatic relaxation 1D603 is a value indicating whether or not a certain composition name (for example, query number = "1", composition name = composition "1") in a certain query may be relaxed until an executable solution is found at the time of searching.

緩和してよい場合は、「OK」、そうでない場合は「NG」の値をとる。許容食い違い1D604は、レシピ探索時に許容する組成比率の食い違いである。たとえば、許容食い違い1D604が3%で、自動緩和1D603が「NG」である場合、レシピ(実行可能解)が見出されるときの組成比率は目標値に対してプラスマイナス3%以内であることが保障される。 If it can be relaxed, the value is "OK", and if not, the value is "NG". Allowable discrepancy 1D604 is a discrepancy in the composition ratio allowed when searching for a recipe. For example, if the permissible discrepancy 1D604 is 3% and the automatic relaxation 1D603 is "NG", the composition ratio when the recipe (executable solution) is found is guaranteed to be within plus or minus 3% of the target value. Will be done.

この自動緩和1D603によって、所定の特性の目標値に収まる厳密な解が存在しない場合であっても製品として満足する特性を有する製品のレシピを特定することができる。また、緩和してよい範囲に納まる特性は、目標値に類似する特性と呼ぶ。 By this automatic relaxation 1D603, it is possible to identify a recipe of a product having characteristics that satisfy the product even when there is no exact solution that falls within the target value of the predetermined characteristics. In addition, a characteristic that falls within the range that can be relaxed is called a characteristic that is similar to the target value.

なお、本実施形態では、何も指定しなかった組成名は、自動緩和1D603が「NG」、許容食い違い1D604は「3%」というデフォルト値に設定されるものとする。一方、「OK」を設定した場合は、その範囲以上に緩和される可能性がある。 In the present embodiment, the composition name for which nothing is specified is set to the default value of "NG" for the automatic relaxation 1D603 and "3%" for the allowable discrepancy 1D604. On the other hand, when "OK" is set, it may be relaxed beyond that range.

なお、本実施形態では、食い違いの上振れ、下振れに対して区別していないが、必要に応じて区別するようにしてもよい。また、前記デフォルト値、食い違いや緩和の指定方法は、適宜用途に応じて変更してもかまわない。 In the present embodiment, the upside and downside of the discrepancy are not distinguished, but they may be distinguished if necessary. Further, the default value, the method of specifying the discrepancy and the mitigation may be changed as appropriate according to the intended use.

また、自動緩和1D603と、許容食い違い1D604は、組成名1D602に対応して、組成食い違いパラメータ1D6で指定(規定)される条件であり、許容食い違い1D604は、製品の組成または組成比率について、その目標値との食い違い(目標値と許容限界値との差)の一例として差を用いて説明したが、製品として満足する特性を有する許容範囲を規定したパラメータ(情報)である。差に限られず、食い違いの概念の他の例として、差の二乗、log、近似等(目標値として許容される値)が含まれ、パラメータによって適宜選択することができる。 Further, the automatic relaxation 1D603 and the permissible discrepancy 1D604 are conditions specified (specified) by the composition discrepancy parameter 1D6 corresponding to the composition name 1D602, and the permissible discrepancy 1D604 is the target for the composition or composition ratio of the product. Although the difference has been described as an example of the discrepancy with the value (difference between the target value and the permissible limit value), it is a parameter (information) that defines the permissible range having characteristics that satisfy the product. Not limited to the difference, other examples of the concept of discrepancy include the square of the difference, log, approximation, etc. (values allowed as target values), which can be appropriately selected depending on the parameters.

次に、図9を用いて、データ管理部114が管理する、探索結果物性データ1D7を説明する。図9は、本実施形態における探索結果物性データの構成図である。 Next, the search result physical property data 1D7 managed by the data management unit 114 will be described with reference to FIG. FIG. 9 is a block diagram of the search result physical property data in the present embodiment.

探索結果物性データ1D7は、探索フェーズの序盤で探索される物性値を表すデータであって、クエリ番号1D701と、候補番号1D702と、光沢1D703と、流動性1D704と、曲げ剛性1D705と、破壊伸び1D706と、軟化温度1D707を備え、データ管理部114に格納される。 The search result physical property data 1D7 is data representing the physical property values searched in the early stage of the search phase, and includes query number 1D701, candidate number 1D702, gloss 1D703, fluidity 1D704, flexural rigidity 1D705, and fracture elongation. It is provided with 1D706 and a softening temperature of 1D707, and is stored in the data management unit 114.

クエリ番号1D701は、前記クエリデータ1D4のクエリ番号1D401に対応する番号であって、クエリを一意に識別するための番号である。候補番号1D702は、クエリに対して探索した結果得られる候補を同一クエリに対して一意に識別するための番号である。 The query number 1D701 is a number corresponding to the query number 1D401 of the query data 1D4, and is a number for uniquely identifying the query. The candidate number 1D702 is a number for uniquely identifying the candidates obtained as a result of searching for the query for the same query.

次に、光沢1D703と、流動性1D704と、曲げ剛性1D705と、破壊伸び1D706と、軟化温度1D707は、それぞれの物性に関する予測結果(探索部113の探索結果)である。本実施形態では、予測結果は、例えば、クエリ番号1D701が「1」に対応する[86.4, 1.2]など、1対のデータであり、それぞれ平均値(期待値)と標準偏差を表す。なお、予測結果の表現方法は、より簡単に平均値や、推定される確率密度関数のパラメータにしてもよい。 Next, the gloss 1D703, the fluidity 1D704, the flexural rigidity 1D705, the fracture elongation 1D706, and the softening temperature 1D707 are prediction results (search results of the search unit 113) regarding their respective physical properties. In the present embodiment, the prediction result is a pair of data such as [86.4, 1.2] in which the query number 1D701 corresponds to "1", and represents the average value (expected value) and the standard deviation, respectively. The method of expressing the prediction result may be a simpler average value or a parameter of the estimated probability density function.

次に、図10を用いて、データ管理部114が管理する、探索結果組成比率データ1D8を説明する。図10は、本実施形態における探索結果組成比率データの構成図である。 Next, the search result composition ratio data 1D8 managed by the data management unit 114 will be described with reference to FIG. FIG. 10 is a block diagram of the search result composition ratio data in the present embodiment.

探索結果組成比率データ1D8は、探索フェーズの序盤で探索される物性値に対応する組成値を表すデータであって、クエリ番号1D801、候補番号1D802と、組成「1」〜組成「10」(1D802〜1D812)を備え、データ管理部114に格納される。 The search result composition ratio data 1D8 is data representing the composition values corresponding to the physical property values searched in the early stage of the search phase, and includes query numbers 1D801 and candidate numbers 1D802, and compositions "1" to "10" (1D802). ~ 1D812), and is stored in the data management unit 114.

クエリ番号1D801は、前記クエリデータ1D4のクエリ番号1D401に対応する番号であって、クエリを一意に識別するための番号である。候補番号1D802は、候補番号1D702に対応するクエリに対して探索した結果得られる候補を同一クエリに対して一意に識別するための番号である。 The query number 1D801 is a number corresponding to the query number 1D401 of the query data 1D4, and is a number for uniquely identifying the query. The candidate number 1D802 is a number for uniquely identifying the candidates obtained as a result of searching for the query corresponding to the candidate number 1D702 for the same query.

組成「1」〜組成「10」(1D802〜1D812)は、それぞれ探索された組成比率(製品の組成比率)の値である。なお、通常ある単一に対して複数の候補が出力される。 The compositions "1" to "10" (1D802 to 1D812) are the values of the searched composition ratios (composition ratios of products), respectively. It should be noted that, usually, a plurality of candidates are output for a certain single unit.

次に、図11を用いて、データ管理部114が管理する、探索結果レシピデータ1D9を説明する。 Next, the search result recipe data 1D9 managed by the data management unit 114 will be described with reference to FIG.

図11は、本実施形態における探索結果レシピデータの構成図である。探索結果レシピデータ1D9は、探索フェーズの終盤に出力されるレシピ(原料組合せ)データであって、クエリ番号1D901と、探索番号1D902と、コスト1D903と、原料「1」〜原料「20」(1D904〜1D923)を備え、データ管理部114に格納される。 FIG. 11 is a block diagram of the search result recipe data in the present embodiment. The search result recipe data 1D9 is recipe (raw material combination) data output at the end of the search phase, and includes query number 1D901, search number 1D902, cost 1D903, and raw material "1" to raw material "20" (1D904). ~ 1D923), and is stored in the data management unit 114.

クエリ番号1D901は、前記クエリデータ1D4のクエリ番号1D401に対応する番号であって、クエリを一意に識別するための番号である。探索番号1D902は、あるクエリのある候補に対して原料探索した結果、実行可能な解が得られた場合に、その結果を識別するために付与される番号であって、あるクエリ番号1D901に関して、探索結果を一意に識別する番号である。 The query number 1D901 is a number corresponding to the query number 1D401 of the query data 1D4, and is a number for uniquely identifying the query. The search number 1D902 is a number assigned to identify a feasible solution when a feasible solution is obtained as a result of searching for a raw material for a certain candidate of a certain query, and the search number 1D902 is a number assigned to identify a certain query number 1D901. A number that uniquely identifies the search result.

コスト1D903は探索されたレシピの単位あたりのコスト(原料費)である。原料「1」〜原料「20」(1D904〜1D923)は、それぞれ各原料の配合量を表し、全体で配合の組合せを表す。なお、本実施形態では製造費は同程度であるとして明に取り扱わないが、必要に応じてレシピに応じて可変な製造費などを考慮してもよい。 The cost 1D903 is the cost (raw material cost) per unit of the searched recipe. The raw material "1" to the raw material "20" (1D904 to 1D923) each represent a blending amount of each raw material, and represent a combination of blending as a whole. In this embodiment, the manufacturing costs are not explicitly treated as being about the same, but a variable manufacturing cost or the like may be considered as necessary according to the recipe.

次に、図12を用いて、データ管理部114が管理する、探索結果食い違いデータ1D10を説明する。図12は、本実施形態における探索結果食い違いデータの構成図である。 Next, the search result discrepancy data 1D10 managed by the data management unit 114 will be described with reference to FIG. FIG. 12 is a configuration diagram of search result discrepancy data in the present embodiment.

探索結果レシピデータ1D10は、探索フェーズの終盤に出力されるレシピ(原料組合せ)に対して、どの程度目標とした組成比率(組成比率の目標値)から食い違いが出ているのかを表すデータであって、クエリ番号1D1001と、探索番号1D1002と、種類数1D1003と、組成「1」〜組成「10」(1D1003〜1D1013)を備え、データ管理部114に格納される。 The search result recipe data 1D10 is data indicating how much the target composition ratio (target value of the composition ratio) is different from the recipe (raw material combination) output at the end of the search phase. The query number 1D1001, the search number 1D1002, the number of types 1D1003, and the compositions "1" to "10" (1D1003 to 1D1013) are provided and stored in the data management unit 114.

クエリ番号1D1001は、前記クエリデータ1D4のクエリ番号1D401に対応する番号であって、クエリを一意に識別するための番号である。探索番号1D1002は、前記探索結果レシピデータ1D9の探索番号1D902に対応する番号であって、あるクエリ番号1D01に関して、探索結果を一意に識別する番号である。種類数1D1003は、使用した原料数である。 The query number 1D1001 is a number corresponding to the query number 1D401 of the query data 1D4, and is a number for uniquely identifying the query. The search number 1D1002 is a number corresponding to the search number 1D902 of the search result recipe data 1D9, and is a number that uniquely identifies the search result with respect to a certain query number 1D01. The number of types 1D1003 is the number of raw materials used.

組成「1」〜組成「10」(1D1003〜1D1013)は、それぞれ各組成が目標値に対してどの位食い違いが生じているかを表す緩和具合を示す情報である。上振れの場合は正、下振れの場合は負の値をとる。なお、「0」は、緩和具合が0であって、組成比率の値が目標値に等しいことを示す。 The compositions "1" to "10" (1D1003 to 1D1013) are information indicating the degree of relaxation indicating how much each composition is inconsistent with respect to the target value. It takes a positive value in the case of an upside and a negative value in the case of a downside. In addition, "0" indicates that the degree of relaxation is 0 and the value of the composition ratio is equal to the target value.

図11に示す探索番号1D902に対応するコスト1D903と図12に示す種類数1D1003を表示することにより、ユーザは製品レシピの製品の製造コストと種類数の対応関係を知ることができるため、より効率的なレシピを選択することができる。また、これらは食い違いの範囲内の類似する特性の製品に対応する種類数1D103を併せて表示することもでき、製品として満足する特性を有するレシピを比較することが可能となりユーザの利便性が向上する。 By displaying the cost 1D903 corresponding to the search number 1D902 shown in FIG. 11 and the number of types 1D1003 shown in FIG. 12, the user can know the correspondence between the manufacturing cost of the product in the product recipe and the number of types, which is more efficient. Recipes can be selected. In addition, these can also display the number of types 1D103 corresponding to products with similar characteristics within the range of discrepancy, making it possible to compare recipes having characteristics that satisfy the product and improve user convenience. do.

<処理フロー>
次に、図13を用いて、本実施形態における設計支援装置1の基礎データ登録フェーズの処理フローを説明する。図13は、本実施形態における基礎データ登録フェーズ(実験データ登録)の処理フローを示すフローチャートである。この処理は、CPU1H101が、データ登録プログラムとして機能するデータ登録部111を起動することによって開始される。
<Processing flow>
Next, the processing flow of the basic data registration phase of the design support device 1 in the present embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 13 is a flowchart showing a processing flow of the basic data registration phase (experimental data registration) in the present embodiment. This process is started by the CPU 1H101 starting the data registration unit 111 that functions as a data registration program.

まず、データ登録部111が、操作端末12の操作部121を介してユーザより入力される実験レシピデータ1D1を、データベースとしてのデータ管理部114に登録する(1F101)。 First, the data registration unit 111 registers the experimental recipe data 1D1 input by the user via the operation unit 121 of the operation terminal 12 in the data management unit 114 as a database (1F101).

次に、データ登録部111が、操作端末12の操作部121を介してユーザより入力されるコスト組成データ1D2を、データ管理部114に登録する(ステップ1F102)。 Next, the data registration unit 111 registers the cost composition data 1D2 input by the user via the operation unit 121 of the operation terminal 12 in the data management unit 114 (step 1F102).

最後に、データ登録部111が、操作端末12の操作部121を介してユーザより入力される実験物性データ1D3を、データ管理部114に登録し、本処理を終了する(ステップ1F103)。この際、データ管理部114は、登録された各種データ(情報)を管理対象として管理する管理手段として機能する。 Finally, the data registration unit 111 registers the experimental physical characteristic data 1D3 input by the user via the operation unit 121 of the operation terminal 12 in the data management unit 114, and ends this process (step 1F103). At this time, the data management unit 114 functions as a management means for managing various registered data (information) as management targets.

次に、図14を用いて、本実施形態における設計支援装置1の予測モデル構築フェーズの処理フローを説明する。図14は、本実施形態における予測モデル学習の処理フローを示すフローチャートである。この処理は、CPU1H101が、予測モデル構築プログラムとして機能する予測モデル構築部112を起動することによって開始される。 Next, the processing flow of the prediction model construction phase of the design support device 1 in the present embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 14 is a flowchart showing a processing flow of predictive model learning in this embodiment. This process is started by the CPU 1H101 starting the prediction model construction unit 112 that functions as a prediction model construction program.

まず、予測モデル構築部112が、基礎データ登録フェーズでデータ管理部114に登録された実験レシピデータ1D1と、コスト組成データ1D2を用いて、各実験における組成比率(原料の組成比率)を算出する(ステップ1F201)。 First, the prediction model construction unit 112 calculates the composition ratio (composition ratio of raw materials) in each experiment using the experimental recipe data 1D1 registered in the data management unit 114 in the basic data registration phase and the cost composition data 1D2. (Step 1F201).

次に、予測モデル構築部112が、前述の各実験における組成比率と、基礎データ登録フェーズでデータ管理部114に登録された実験物性データ1D3を用いて予測モデル(シミュレータ)を学習する(ステップ1F202)。 Next, the prediction model construction unit 112 learns the prediction model (simulator) using the composition ratio in each of the above experiments and the experimental physical property data 1D3 registered in the data management unit 114 in the basic data registration phase (step 1F202). ).

本実施形態では、予測モデルとしてCGAN(Conditional Generative Adversarial Nets)を用いるものとする。すなわち、ある組成比率の条件下での物性の生成モデルをニューラルネットワークで構築する。後述の探索フェーズでは、CGANから例えば100点のサンプルを生成し、その平均や分散を使うことができる。 In this embodiment, CGAN (Conditional Generative Adversarial Nets) is used as a prediction model. That is, a neural network is used to construct a generative model of physical properties under a certain composition ratio condition. In the search phase described below, for example, 100 samples can be generated from CGAN and their averages and variances can be used.

なお、本実施形態ではCGANを用いるものとしたが、他の統計や機械学習のモデルを用いることができる。例えば、線形回帰モデル、サポートベクトル回帰、決定木、その他のニューラルネットワークなどを必要に応じて1つもしくは複数を組み合わせて用いることができる。なお、組成比率を探索する際は、予測モデルが軽量である(処理時間が早い)ことが有効となる場合がある。 Although CGAN is used in this embodiment, other statistical and machine learning models can be used. For example, a linear regression model, a support vector regression, a decision tree, another neural network, or the like can be used alone or in combination as needed. When searching for the composition ratio, it may be effective that the prediction model is lightweight (processing time is fast).

そういった場合には、組成比率探索の終盤のみ、もしくは、最終的なばらつき(分散など)の評価を除いて、線形回帰モデルなどを使うなど、複数の予測モデルを適宜使い分けてもよい。 In such a case, a plurality of prediction models may be appropriately used, such as using only the final stage of the composition ratio search, or using a linear regression model or the like except for the evaluation of the final variation (variance, etc.).

また、本実施形態では各種の実験データから予測モデルを学習によって構築する方法を取り扱っているが、第一原理的手法により予測結果を計算できる場合には、予測モデルとしてその計算式を採用してもよい。 In addition, this embodiment deals with a method of constructing a prediction model from various experimental data by learning, but if the prediction result can be calculated by the first-principles method, the calculation formula is adopted as the prediction model. May be good.

ただし、本実施形態では実験データから予測モデルを学習によって構築するものとし、さらに、簡単のため1つの予測モデルのみを取り扱った場合を記載するものとする。また、本実施形態では、製造条件などを予測モデルに含んでいないが、必要に応じてそれを条件(condition)として入力してもよい。 However, in the present embodiment, a prediction model is constructed by learning from experimental data, and for the sake of simplicity, a case where only one prediction model is handled will be described. Further, in the present embodiment, the manufacturing conditions and the like are not included in the prediction model, but they may be input as conditions if necessary.

次に、図15を用いて、本実施形態における設計支援装置1の探索フェーズの処理フローを説明する。図15は、本実施形態における原料組み合わせ探索の処理フローを示すフローチャートである。この処理は、CPU1H101が、探索プログラムとして機能する探索部113を起動することによって開始される。 Next, the processing flow of the search phase of the design support device 1 in the present embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 15 is a flowchart showing a processing flow of the raw material combination search in the present embodiment. This process is started when the CPU 1H101 activates the search unit 113 that functions as a search program.

まず、探索部113が、操作端末12の操作部121を介してユーザより入力されるクエリデータ1D4(物性情報を含む特性要求情報)と、原料フィルタデータ1D5を受付け、データ管理部114に登録する(ステップ1F301)。 First, the search unit 113 receives the query data 1D4 (characteristic request information including physical property information) and the raw material filter data 1D5 input by the user via the operation unit 121 of the operation terminal 12, and registers them in the data management unit 114. (Step 1F301).

次に、探索部113が、操作端末12の操作部121を介してユーザより入力される組成食い違いパラメータ1D6を受付け、データ管理部114に登録する(ステップ1F302)。 Next, the search unit 113 receives the composition discrepancy parameter 1D6 input from the user via the operation unit 121 of the operation terminal 12, and registers it in the data management unit 114 (step 1F302).

次に、探索部113が、クエリデータ1D4で指定された物性を満足する組成比率(製品の組成比率)を探索する(ステップ1F303)。探索には多目的最適化手法の標準的な手法であるNSGA−II(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II)を用いる。 Next, the search unit 113 searches for a composition ratio (composition ratio of the product) that satisfies the physical properties specified in the query data 1D4 (step 1F303). NSGA-II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II), which is a standard method of multi-objective optimization, is used for the search.

多目的最適化手法を採用することによって、特定の物性や、2つ以上の物性を重み付けした合成値に単目的最適化する場合に比べ多様性を維持した解候補を得ることができる。これは、最終的にレシピ(原料組合せ)の多様性を維持する上で有効である。 By adopting the multi-objective optimization method, it is possible to obtain solution candidates that maintain diversity as compared with the case of single-objective optimization of a specific physical property or a composite value in which two or more physical properties are weighted. This is ultimately effective in maintaining the diversity of recipes (ingredient combinations).

また、クエリデータ1D4において、探索タイプ1D403で以下、以上、範囲などで指定した条件に関しては、解候補作成時に指定条件に合致しない解候補は生成しないようにすることで対応する。 Further, in the query data 1D4, regarding the conditions specified by the search type 1D403 below, above, the range, etc., the solution candidates that do not match the specified conditions are not generated at the time of creating the solution candidates.

例えば、曲げ剛性が170〜220の範囲となるように制約が与えられている状況で、差分進化などで生成された解候補の曲げ剛性が230となるような場合、その解候補は採用せず、制約を満たす解候補が見つかるまで解候補生成を繰り返すようにする。なお、本実施形態では多目的最適化手法であるNSGA−IIを採用するものとしたが、他の最適化手法を用いても良い。 For example, if the flexural rigidity is restricted to be in the range of 170 to 220 and the flexural rigidity of the solution candidate generated by differential evolution is 230, the solution candidate is not adopted. , Repeat the solution candidate generation until a solution candidate that satisfies the constraint is found. In this embodiment, NSGA-II, which is a multi-objective optimization method, is adopted, but other optimization methods may be used.

また、前記の予測モデルでは、各物性のサンプルが得られているので、予測値を示す平均値(期待値)だけでなく、ブレ具合・ばらつき(分散等)も評価可能であるが、本実施形態では平均値(期待値)だけを用いるものとするが、必要に応じて、たとえば予測にブレ具合・ばらつきが大きい場合にはペナルティをかけるといったことをすることも可能である。 Further, in the above prediction model, since samples of each physical property are obtained, not only the average value (expected value) indicating the predicted value but also the degree of blurring / variation (dispersion, etc.) can be evaluated. In the form, only the average value (expected value) is used, but if necessary, for example, it is possible to apply a penalty when the degree of blurring / variation in the prediction is large.

次に、探索部113が、組成比率(製品の組成比率)が組成食い違いパラメータ1D6で指定された食い違い(組成食い違いパラメータ1D6で指定された許容範囲内)に収まり、かつ、原料フィルタデータ1D5で指定された原料(使用する原料)のみを用いて、コストが小さくなるレシピ(原料組合せ)を探索する(ステップ1F304)。探索には、線形計画法を用いる。 Next, the search unit 113 specifies that the composition ratio (composition ratio of the product) falls within the discrepancy specified by the composition discrepancy parameter 1D6 (within the allowable range specified by the composition discrepancy parameter 1D6) and is specified by the raw material filter data 1D5. A recipe (ingredient combination) that reduces the cost is searched for using only the raw materials (raw materials used) (step 1F304). Linear programming is used for the search.

すなわち、製品の組成比率の範囲(例えば、12.1−5<組成「1」<12.1+5)を制約条件とし、コストを最小化するような問題を設定し、最良な解を探索する。なお、「12.1」は、組成「1」の組成比率を示し、「5」は、許容食い違い(%)を示す。 That is, the range of the composition ratio of the product (for example, 12.1-5 <composition "1" <12.1 + 5) is set as a constraint condition, a problem that minimizes the cost is set, and the best solution is searched for. In addition, "12.1" shows the composition ratio of composition "1", and "5" shows the permissible discrepancy (%).

線形計画法は高速に計算可能なソルバーが商用、非商用でも多数存在しているため、このように定式化することでクエリを満足する低コストなレシピを高速に発見することができる。なお、不使用とした原料に関しては、決定変数に組み込まないようにしておく。また、使用する原料の種類は一般的に少ないほうが好まれる。そこで、2種、3種、4種といった形で使用する原料を絞った結果を作成する。 Since there are many solvers that can be calculated at high speed in the linear programming method, both commercial and non-commercial, it is possible to quickly find a low-cost recipe that satisfies the query by formulating in this way. It should be noted that the unused raw materials should not be included in the coefficient of determination. In addition, it is generally preferable that the number of types of raw materials used is small. Therefore, the result of narrowing down the raw materials to be used in the form of 2 types, 3 types, 4 types, etc. is created.

また、探索した結果、実行可能な解が見つからない場合は、製品の組成比率の範囲の制約を段階的に緩和していく。例えば、組成「1」の組成比率の目標値が10%で、許容食い違いが1%の場合、最初は組成「1」の組成比率が11%より小さい、組成「1」の組成比率が9%より大きい、という2つの制約が課されている状況であるが、自動緩和がOKであれば、組成「1」の組成比率が11.5%より小さい、組成「1」の組成比率が8.5%より大きい、といった具合に0.5%ずつ制約を緩和していく。なお、本実施形態は、コストが各原料の使用量に関して線形であることを仮定している。 If no feasible solution is found as a result of the search, the restrictions on the range of the composition ratio of the product are gradually relaxed. For example, when the target value of the composition ratio of the composition "1" is 10% and the allowable discrepancy is 1%, the composition ratio of the composition "1" is initially smaller than 11%, and the composition ratio of the composition "1" is 9%. There are two restrictions that are greater than, but if automatic relaxation is OK, the composition ratio of composition "1" is less than 11.5%, and the composition ratio of composition "1" is greater than 8.5%. , And so on, the restrictions will be relaxed by 0.5%. In this embodiment, it is assumed that the cost is linear with respect to the amount of each raw material used.

もし、製造費などが、その仮定を崩すような場合、例えば、量が一定未満になるとコストが一定になるような場合、を考慮する必要がある場合などでは、線形計画法以外の探索手法を用いることもできる。 If the manufacturing cost breaks that assumption, for example, if the cost becomes constant when the amount is less than a certain amount, it is necessary to consider a search method other than linear programming. It can also be used.

また、制約の緩和方法も、0.5%ずつ緩和するという方法は一例にすぎず、別の方法で緩和してもよい。つまり、所定の制約条件に対応するレシピである解が得られない場合に、段階的に条件を緩和するように設定してもよい。 Further, as for the method of relaxing the constraint, the method of relaxing by 0.5% is only an example, and may be relaxed by another method. That is, when a solution that is a recipe corresponding to a predetermined constraint condition cannot be obtained, the condition may be set to be relaxed step by step.

次に、探索部113が、ステップ1F304で得られた探索結果である、探索結果物性データ1D7、探索結果組成比率データ1D8、探索結果レシピデータ1D9、探索結果食い違いデータ1D10を、データ管理部114に登録する(ステップ1F305)。 Next, the search unit 113 sends the search result physical property data 1D7, the search result composition ratio data 1D8, the search result recipe data 1D9, and the search result discrepancy data 1D10, which are the search results obtained in step 1F304, to the data management unit 114. Register (step 1F305).

ステップ1F305の処理において、2種、3種、4種といった形で使用する原料を絞った結果を作成する方法は、単純には、2種類の原料を選ぶすべての組合せ、3種類の原料を選ぶすべての組合せで問題を設定し、設定された問題を解く。ただし、原料の総数が多い場合などにより、レシピ探索の計算負荷が問題となる場合は、交換モンテカルロ法などを使って使用する原料の組合せも探索するようにしてもよい。 Step 1 In the process of F305, the method of narrowing down the raw materials to be used in the form of 2 types, 3 types, 4 types, etc. is simply to select all combinations of 2 types of raw materials and 3 types of raw materials. Set the problem in all combinations and solve the set problem. However, if the calculation load of the recipe search becomes a problem due to a large total number of raw materials, the combination of raw materials to be used may also be searched by using the exchange Monte Carlo method or the like.

最後に、操作部121が、各種探索結果と、関連する過去実績(物性の近い実験レシピデータ1D1、コスト組成データ1D2、実験物性データ1D3)をユーザに提示し、処理を終了する(ステップ1F306)。つまり、これらの情報を操作部121の画面上に表示する。 Finally, the operation unit 121 presents various search results and related past results (experimental recipe data 1D1, cost composition data 1D2, experimental physical property data 1D3) having similar physical properties to the user, and ends the process (step 1F306). .. That is, these pieces of information are displayed on the screen of the operation unit 121.

上記したように、原料の組成比率に対する物性の予測モデルを構築しておき、第一段階目の探索では、製品の物性に関する目的関数ならびに制約条件を構成し、製品の組成比率を決定変数として探索する。 As described above, a prediction model of physical properties with respect to the composition ratio of raw materials is constructed, and in the first stage search, an objective function and constraints related to the physical properties of the product are constructed, and the composition ratio of the product is used as a determining variable. do.

次に、第二段階目の探索では、原料のコスト(単位コスト)と製品の組成比率を使って目的関数ならびに制約条件を構成し、原料組合せを決定変数として探索することで原料(原料の組み合わせ)を得ることができる。 Next, in the second stage search, the objective function and constraints are constructed using the raw material cost (unit cost) and the composition ratio of the product, and the raw material combination (combination of raw materials) is searched by using the raw material combination as a determinant. ) Can be obtained.

このような組成比率を介した二段階の探索により原料を探索することによって、ユーザの思考に合わせて柔軟に複雑な目的関数や制約条件を設定することができる。 By searching for raw materials by a two-step search through such a composition ratio, it is possible to flexibly set complicated objective functions and constraints according to the user's thoughts.

ユーザが制約条件を厳密に入力せずとも解であるレシピを特定することができる。二段階の探索を行うことで、入力された製品の特性に一致するレシピを特定するだけでなく、コストや過去の実験情報を考慮した入力された製品の特性に類似するレシピを特定することができる。また、予測モデルの再利用が可能となる。 The recipe can be identified as a solution without the user having to enter the constraints exactly. By performing a two-step search, it is possible not only to identify recipes that match the characteristics of the input product, but also to identify recipes that are similar to the characteristics of the input product in consideration of cost and past experimental information. can. In addition, the prediction model can be reused.

また、探査空間が非常に大きくなる場合、段階的に問題を分割することで探索空間を小さくする効果も得られる。一般的に多目的最適化で複雑な制約を取り扱うことが困難になったり、問題の事前知識を要する場合が多くなったりしても、本実施形態では、一部(具体的には物性)に限った多目的最適化を実施する。 In addition, when the search space becomes very large, the effect of reducing the search space can be obtained by dividing the problem step by step. In general, even if it becomes difficult to handle complicated constraints by multi-objective optimization or it often requires prior knowledge of the problem, in this embodiment, only a part (specifically, physical characteristics) is required. Perform multi-objective optimization.

その後、原料の種類数などに関しては問題自体を複数の線形計画問題に分割することで制約を与え探索するので、候補の多様性を維持しつつも、興味のある重要な制約を厳しく課した探索結果を効率的に得ることができる。 After that, regarding the number of types of raw materials, the problem itself is divided into multiple linear programming problems to constrain and search, so while maintaining the diversity of candidates, the search strictly imposes important constraints of interest. Results can be obtained efficiently.

また、第一段階の探索結果や第二段階の探索結果を操作端末12の操作部121の画面上に表示することができる。この際、探索部113は、クエリデータ1D4や原料フィルタデータ1D5、組成食い違いパラメータ1D6に規定された条件(情報)のうちいずれかを変更または追加する操作が、操作部121で実行された場合、変更または追加された条件を基に、再度、第一段階の探索や第二段階の探索を実行することができる。 Further, the search result of the first stage and the search result of the second stage can be displayed on the screen of the operation unit 121 of the operation terminal 12. At this time, when the operation unit 121 executes an operation of changing or adding any of the conditions (information) specified in the query data 1D4, the raw material filter data 1D5, and the composition discrepancy parameter 1D6, the search unit 113 Based on the changed or added conditions, the first-stage search and the second-stage search can be executed again.

<ユーザインターフェース>
図16を用いて、操作端末12の操作部121がユーザからクエリデータ1D4、原料フィルタデータ1D5を受け付けるためのクエリ登録画面1G1を説明する。図16は、本実施形態におけるクエリ登録画面の構成図である。
<User interface>
The query registration screen 1G1 for the operation unit 121 of the operation terminal 12 to receive the query data 1D4 and the raw material filter data 1D5 from the user will be described with reference to FIG. FIG. 16 is a configuration diagram of a query registration screen according to the present embodiment.

クエリ登録画面1G1は、物性入力ペイン1G101と、原料フィルタ入力ペイン1G102と、OKボタン1G103と、リセットボタン1G104を備える。この際、操作端末12の外部出力装置1H107は、外部入力装置1H106からのデータを受け付けるためのクエリ登録画面1G1を表示する表示部(クエリ登録画面表示部)あるいは表示手段として機能する。これらの外部出力装置1H107、外部入力装置1H106は一体であっても別体であっても実施できる。 The query registration screen 1G1 includes a physical property input pane 1G101, a raw material filter input pane 1G102, an OK button 1G103, and a reset button 1G104. At this time, the external output device 1H107 of the operation terminal 12 functions as a display unit (query registration screen display unit) or display means for displaying the query registration screen 1G1 for receiving data from the external input device 1H106. These external output devices 1H107 and external input devices 1H106 can be implemented either integrally or separately.

物性入力1G101には、クエリデータ1D4に対応する、光沢、流動性、曲げ剛性、破壊伸び、軟化温度の探索タイプとパラメータを登録する機能を備える。初期状態は何も設定されていない状態である。ユーザは、1つ以上の最大化、もしくは、最小化を含む要求の物性を設定する。 The physical property input 1G101 has a function of registering search types and parameters of gloss, fluidity, flexural rigidity, fracture elongation, and softening temperature corresponding to query data 1D4. The initial state is a state in which nothing is set. The user sets the physical characteristics of the request, including one or more maximization or minimization.

原料フィルタ入力ペイン1G102は、原料フィルタデータ1D5に対応する各原料の使用、不使用を登録する機能を備える。「○」が使用、「×」が不使用に対応しており、初期値はすべて「○」である。この記号部分を一度押下するたびに、「○」の場合は「×」、「×」の場合は「○」に変化する。 The raw material filter input pane 1G102 has a function of registering the use / non-use of each raw material corresponding to the raw material filter data 1D5. "○" corresponds to use, "x" corresponds to non-use, and the initial values are all "○". Each time this symbol part is pressed, it changes to "x" in the case of "○" and "○" in the case of "x".

ユーザは、この物性入力1G101と入力ペイン1G102に入力しておいて、OKボタン1G103を押下することで、計算サーバ11のデータ管理部114に各種データを登録することができる。データの登録処理が完了した時点で、探索処理が行われることとなる。一方、新たな物性をはじめから入力したい場合は、リセットボタン1G104を押下することで、各種入力内容を初期状態はリセットされる。 The user can register various data in the data management unit 114 of the calculation server 11 by inputting the physical property input 1G101 and the input pane 1G102 and pressing the OK button 1G103. When the data registration process is completed, the search process will be performed. On the other hand, when it is desired to input new physical properties from the beginning, the initial state of various input contents is reset by pressing the reset button 1G104.

図17を用いて、操作端末12の操作部121がユーザに物性の探索結果を提示するための物性表示画面1G2を説明する。図17は、本実施形態における物性表示画面の構成図である。 A physical characteristic display screen 1G2 for the operation unit 121 of the operation terminal 12 to present the search result of the physical characteristics to the user will be described with reference to FIG. FIG. 17 is a configuration diagram of a physical characteristic display screen according to the present embodiment.

物性表示画面1G2は、探索した物性を表示する物性表示ペイン1G201と、物性表示ペイン1G201で選択した候補の詳細な物性や組成比率を表示する詳細表示ペイン1G202と、原料組合せを表示する原料組合せ表示ボタン1G203と、戻るボタン1G204を備える。この際、操作端末12の外部出力装置1H107は、探索部113の探索した物性を表示する表示部(物性表示部)として機能する。 The physical property display screen 1G2 has a physical property display pane 1G201 that displays the searched physical properties, a detailed display pane 1G202 that displays the detailed physical properties and composition ratio of the candidates selected in the physical property display pane 1G201, and a raw material combination display that displays the raw material combination. It includes a button 1G203 and a back button 1G204. At this time, the external output device 1H107 of the operation terminal 12 functions as a display unit (physical property display unit) that displays the searched physical properties of the search unit 113.

物性表示ペイン1G201には、1つまたは複数の最大化もしくは最小化を設定した物性に関する多目的最適化を実行した結果得られる候補(パレート解)1G201aの集合と、過去実験結果1G201bを表示する。ここで、過去実験結果とは、実験の各種データ(1D1、1D2、1D3)である。 In the physical property display pane 1G201, a set of candidate (Pareto solution) 1G201a obtained as a result of executing multi-objective optimization related to physical properties for which one or more maximization or minimization is set, and a past experimental result 1G201b are displayed. Here, the past experimental results are various experimental data (1D1, 1D2, 1D3).

図17の例では、光沢と破壊伸びに関する候補(パレート解)やその付近の解と、特性が類似する過去実験結果が表示される。また、ユーザが点を選択した場合、その候補または過去実験結果に関する物性情報もしくはその概略がポップアップ1G201cに表示される。 In the example of FIG. 17, the past experimental results having similar characteristics to the candidates (Pareto solution) related to gloss and fracture elongation and the solutions in the vicinity thereof are displayed. Further, when the user selects a point, the physical property information or the outline thereof regarding the candidate or the past experiment result is displayed in the pop-up 1G201c.

なお、図17では、特に2つの物性(「光沢」、「破壊伸び」)に関して最大化を指定した場合を示したため、グラフは2次元のプロット図となっている。 Note that FIG. 17 shows a case where maximization is specified for two physical properties (“gloss” and “break elongation”), so that the graph is a two-dimensional plot.

1つだけ最大化や最小化を指定した場合は、最良な候補付近の解を1次元のグラフとして表示する。 If only one maximization or minimization is specified, the solution near the best candidate is displayed as a one-dimensional graph.

また、3つ以上最大化や最小化を指定した場合は、3次元表示したり、2次元グラフを指定した物性の組合せだけ並べて表示したりしてもよい。また、本実施形態では、最大化や最小化を指定した物性だけをグラフに表示するものとしたが、以下、以上、より大きい、より小さい、範囲などを指定した物性をグラフに表示してもよい。 Further, when three or more maximization or minimization are specified, the three-dimensional display may be performed, or the two-dimensional graph may be displayed side by side only in the specified combination of physical properties. Further, in the present embodiment, only the physical properties for which maximization or minimization is specified are displayed on the graph, but even if the physical characteristics for which the following, greater than or equal to, larger, smaller, range, etc. are specified are displayed on the graph. good.

詳細表示ペイン1G202は、前記のとおり、ユーザが物性表示ペイン1G201で選択した候補について、その詳細な物性(「光沢」、「流動性」、「曲げ剛性」、「破壊伸び」、「軟化温度」)と予測値(期待値)及び組成比率を探索結果物性データ1D7ならびに探索結果組成比率データ1D8に基づいてサブペイン(1G202a、1G202b)に表示する。 As described above, the detailed display pane 1G202 has detailed physical properties (“gloss”, “fluidity”, “flexural rigidity”, “break elongation”, “softening temperature”) of the candidates selected by the user in the physical property display pane 1G201. ), The predicted value (expected value) and the composition ratio are displayed in the subpanes (1G202a, 1G202b) based on the search result physical property data 1D7 and the search result composition ratio data 1D8.

その際、物性の予測結果のばらつき(分散を示すブレ具合)も表示することによって、単純な期待値としての候補のよさだけでなく、予測の確からしさを確認することができる。ばらつきの例として代表して分散として説明するが、他に平均、偏差、相関等を用いてもよい。 At that time, by displaying the variation in the prediction result of the physical properties (the degree of blurring indicating the variance), it is possible to confirm not only the goodness of the candidate as a simple expected value but also the certainty of the prediction. Although the variance will be described as an example of the variation, other means such as mean, deviation, and correlation may be used.

原料組合せ表示ボタン1G203を押下することで、ユーザが物性表示ペイン1G201で選択した候補に関するレシピ(原料組合せ)を表示する画面(原料組合せ表示画面1G3(後述))に遷移することができる。一方、戻るボタン1G204を押下することで、クエリ(要求物性)の設定に戻ることができる。 By pressing the raw material combination display button 1G203, it is possible to transition to a screen (raw material combination display screen 1G3 (described later)) for displaying a recipe (raw material combination) related to the candidate selected by the user in the physical property display pane 1G201. On the other hand, by pressing the back button 1G204, it is possible to return to the setting of the query (required physical characteristics).

このようなユーザインターフェースを設けることによって、探索結果と過去実験結果を比較することができる。また、探索結果と過去実験結果に対応する物性とその予測値やばらつきを表示することができるため利便性が高くなる。 By providing such a user interface, the search result and the past experiment result can be compared. In addition, the physical properties corresponding to the search results and the past experimental results, and their predicted values and variations can be displayed, which enhances convenience.

また、表示された探索結果や過去実験結果に対応する原料の組み合わせを表示することができるため、製品の特性のうち重視する特性を選択が容易となる。 Further, since the combination of raw materials corresponding to the displayed search result and the past experimental result can be displayed, it becomes easy to select the characteristic to be emphasized among the characteristics of the product.

図18を用いて、操作端末12の操作部121がユーザにレシピ(原料組合せ)を提示するための原料組合せ表示画面1G3を説明する。図18は、本実施形態における原料組み合わせ表示画面の構成図である。 The raw material combination display screen 1G3 for the operation unit 121 of the operation terminal 12 to present a recipe (raw material combination) to the user will be described with reference to FIG. FIG. 18 is a configuration diagram of a raw material combination display screen according to the present embodiment.

原料組合せ表示画面1G3は、探索部113の探索結果を表示する表示画面であって、コスト表示ペイン1G301、原料組合せ表示ペイン1G302、緩和具合表示ペイン1G303、レポート出力ボタン1G304、戻るボタン1G305を備える。この際、図2における操作端末12の外部出力装置1H107は、図1に示す探索部113の探索結果を表示する表示部(探索結果表示部)として機能する。 The raw material combination display screen 1G3 is a display screen for displaying the search result of the search unit 113, and includes a cost display pane 1G301, a raw material combination display pane 1G302, a relaxation condition display pane 1G303, a report output button 1G304, and a back button 1G305. At this time, the external output device 1H107 of the operation terminal 12 in FIG. 2 functions as a display unit (search result display unit) that displays the search result of the search unit 113 shown in FIG.

緩和具合とは、自動緩和した範囲もしくは値、または、食い違いの範囲もしくは値である。この緩和具合を緩和具合表示ペイン1G303に、出力または自動で設定され、その範囲または値を表示する。 The degree of relaxation is the range or value of automatic relaxation, or the range or value of discrepancy. This relaxation degree is output or automatically set in the relaxation degree display pane 1G303, and the range or value is displayed.

コスト表示ペイン1G301は、物性表示画面1G2で選択された候補について、使用原料数ごとのコスト(原料費)を探索結果レシピデータ1D9に基づき表示する。例えば、コスト表示ペイン1G301は、低コストとなる原料の組み合わせ(3種類利用〜6種類利用)に関する情報を表示する。この場合、6種類利用が、最小コストとなる。 The cost display pane 1G301 displays the cost (raw material cost) for each number of raw materials used for the candidates selected on the physical property display screen 1G2 based on the search result recipe data 1D9. For example, the cost display pane 1G301 displays information on a combination of low-cost raw materials (use of 3 types to 6 types). In this case, the use of 6 types is the minimum cost.

原料組合せ表示ペイン1G302は、物性表示画面1G2で選択された候補について、使用原料数ごとの原料の組合せを探索結果レシピデータ1D9に基づき表示する。例えば、原料組合せ表示ペイン1G302は、「3種類利用」の場合、原料の配合量が「24」の原料「2」と、他の2種類の原料(図示せず)を組み合わせることを表示することになる。また、4種類利用の場合は、原料2と原料3と図示しない他の原料2種類を組み合わせるレシピである。 The raw material combination display pane 1G302 displays the combination of raw materials for each number of raw materials used for the candidates selected on the physical property display screen 1G2 based on the search result recipe data 1D9. For example, the raw material combination display pane 1G302 displays that the raw material "2" whose blending amount of the raw material is "24" and the other two kinds of raw materials (not shown) are combined in the case of "use of 3 types". become. In the case of using four types, the recipe is a combination of the raw material 2 and the raw material 3 and two other raw materials (not shown).

この際、図1に示す探索部113は、操作部121から、図7に示す原料の使用の有無を示す原料フィルタデータ1D5が入力された場合、原料のうち、原料フィルタデータ1D5で不使用が指定された原料を用いない組み合わせを特定する。 At this time, when the raw material filter data 1D5 indicating whether or not the raw material shown in FIG. 7 is used is input from the operation unit 121, the search unit 113 shown in FIG. 1 does not use the raw material filter data 1D5 among the raw materials. Identify combinations that do not use the specified ingredients.

次に、特定された原料を用いない組み合わせを、組成食い違いパラメータ1D6で指定される条件の許容範囲内に属する原料の組み合わせの中から除外する。組成食い違いパラメータ1D6で指定される条件の許容範囲内に属する原料の組み合わせのうち、原料を用いない組み合わせが除外された原料の組み合わせを特定する。特定された原料の組み合わせを原料組合わせ表示ペイン1G302に表示させる。 Next, the combinations that do not use the specified raw materials are excluded from the combinations of raw materials that belong to the permissible range of the conditions specified by the composition discrepancy parameter 1D6. Among the combinations of raw materials that belong to the permissible range of the conditions specified by the composition discrepancy parameter 1D6, the combinations of raw materials excluding the combinations that do not use raw materials are specified. The specified raw material combination is displayed on the raw material combination display pane 1G302.

緩和具合表示ペイン1G303は、物性表示画面1G2で選択された候補について、使用原料数ごとの組成比率の緩和具合を探索結果食い違いデータ1D10に基づいて表示する。例えば、緩和具合表示ペイン1G303は、「3種類利用」の場合、「組成1」の組成比率の緩和具合が、「1.3%」であることを表示する。 The relaxation condition display pane 1G303 displays the relaxation condition of the composition ratio for each number of raw materials used for the candidates selected on the physical property display screen 1G2 based on the search result discrepancy data 1D10. For example, the relaxation degree display pane 1G303 displays that the relaxation degree of the composition ratio of "composition 1" is "1.3%" in the case of "use of three types".

レポート出力ボタン1G304を押下することで、ユーザが実験依頼を行うためのレポートを出力することができる。一方、別の候補を確認したい場合は、戻るボタン1G305を押下することで、物性表示画面1G2に戻ることができる。 By pressing the report output button 1G304, a report for the user to request an experiment can be output. On the other hand, if you want to confirm another candidate, you can return to the physical characteristic display screen 1G2 by pressing the back button 1G305.

なお、本実施形態では3種類〜6種類の原料を利用した場合に関する画面例を示したが、探索結果やユーザに要求に応じて増減することができる。ユーザの要求でなくとも入力された製品の特性やユーザが過去に入力した情報を基とした探索結果を表示することもできる。 In this embodiment, screen examples relating to the use of 3 to 6 types of raw materials are shown, but the number can be increased or decreased according to the search results and the user's request. It is also possible to display search results based on the characteristics of the product input and the information input by the user in the past, even if it is not the user's request.

このように、探索結果を利用した原料数ごとに表示することで、ユーザは単純に費用換算しづらい原料数を含めて比較することができるようになる。 In this way, by displaying each raw material number using the search result, the user can simply compare the number of raw materials including the number of raw materials that are difficult to convert into costs.

なお、図18の例では、使用原料数ごとの組成比率を表示していないが、必要に応じて併せて表示してもかまわない。 In the example of FIG. 18, the composition ratio for each number of raw materials used is not displayed, but it may be displayed together if necessary.

また、探索結果物性データ1D7、探索結果組成比率データ1D8、探索結果レシピデータ1D9、探索結果食い違いデータ1D10の内容を探索部113の探索結果に合わせて、図1の操作部121の画面上に表示することもできる。すべての項目を表示する必要はなく、ユーザの設定に応じて表示項目を変更することができる。 Further, the contents of the search result physical property data 1D7, the search result composition ratio data 1D8, the search result recipe data 1D9, and the search result discrepancy data 1D10 are displayed on the screen of the operation unit 121 of FIG. 1 according to the search result of the search unit 113. You can also do it. It is not necessary to display all items, and the display items can be changed according to the user's settings.

図17、図18で説明した物性表示ペイン1G201、詳細表示ペイン1G202、コスト表示ペイン1G301、原料組合わせ表示ペイン1G302、緩和具合表示ペイン1G303等の各ユーザインターフェースはそれぞれ自由に組み合わせて表示することができる。また、必要に応じて表示ないペインがあってもよい。 Each user interface such as the physical characteristic display pane 1G201, the detailed display pane 1G202, the cost display pane 1G301, the raw material combination display pane 1G302, and the relaxation condition display pane 1G303 described with reference to FIGS. 17 and 18 can be displayed in any combination. can. In addition, there may be a pane that is not displayed if necessary.

以上に説明したように、本実施形態によれば、要求に合った特性を有する製品の組成または組成比率を特定した後に、異なる条件(例えば、コスト組成データ1D2で規定される組成と組成食い違いパラメータ1D6で規定される条件であって、クエリデータ1D4で規定される条件などを再度利用するなどして変更可能な条件を含む)を考慮(加味)して原料の組み合わせを探索するので、要求に合った特性を有する製品のレシピを特定することができる。 As described above, according to the present embodiment, after specifying the composition or composition ratio of the product having the required characteristics, different conditions (for example, the composition and composition discrepancy parameter defined in the cost composition data 1D2) are specified. The conditions specified in 1D6, including the conditions that can be changed by reusing the conditions specified in the query data 1D4, etc.) are considered (added) to search for the combination of raw materials. It is possible to identify recipes for products with matching properties.

また、異なる制約条件を考慮した製品の設計支援が可能となる。さらに、考慮すべき原料の組成または組成比率に変更がない限り原料の種類が増減した場合でも、原料の組成または組成比率に対する予測モデルを再利用することができる。 In addition, it is possible to support product design in consideration of different constraints. Furthermore, as long as there is no change in the composition or composition ratio of the raw material to be considered, the prediction model for the composition or composition ratio of the raw material can be reused even if the types of raw materials increase or decrease.

要求に合った特性の一例として、製品として要求される物性であって、図6のクエリデータ1D4(特性要求情報)で規定される条件を満たすものをいう。 As an example of the characteristics that meet the requirements, those that satisfy the physical properties required as a product and satisfy the conditions specified in the query data 1D4 (characteristic requirement information) of FIG.

また、複数のユーザの過去の実験結果を登録しておくことで、クエリデータに記載した物性の観点で過去の実験結果をユーザ間で共有できるようになり、似たようなレシピで設計するといった状況を回避することができる。 In addition, by registering the past experiment results of multiple users, it becomes possible to share the past experiment results among users from the viewpoint of the physical characteristics described in the query data, and design with a similar recipe. The situation can be avoided.

また、レシピに対して、組成比率とその目標値との食い違いを示す緩和具合の評価を行っているので、ユーザは、緩和具合が少ないレシピを選択することができる。緩和具合が大きいところを選択して新しい配合の可能性を探したりすることができる。 In addition, since the recipe is evaluated for the degree of relaxation indicating the discrepancy between the composition ratio and the target value, the user can select a recipe with less degree of relaxation. It is possible to search for the possibility of a new formulation by selecting a place with a large degree of relaxation.

これらは、本発明が所望の特性を満たす製品に対応する第一の制約条件を入力し、第一の制約条件に対応した原料の組み合わせを特定し、特定された原料の組み合わせに類似する特性に対応する第二の制約条件によって特定される原料の組み合わせを探索することによって、当初入力された制約条件とは異なる条件を複数探索する思想によって実現できる。 These enter the first constraint corresponding to the product for which the present invention satisfies the desired property, identify the combination of raw materials corresponding to the first constraint, and make the property similar to the specified combination of raw materials. By searching for the combination of raw materials specified by the corresponding second constraint condition, it can be realized by the idea of searching for a plurality of conditions different from the originally input constraint condition.

図19を用いて、図4で説明したコスト組成データ1D2の変形例について説明する。図4と異なり図19では、本実施形態における原料種類と量に対応する組成データの構成図である。 A modified example of the cost composition data 1D2 described with reference to FIG. 4 will be described with reference to FIG. Unlike FIG. 4, FIG. 19 is a configuration diagram of composition data corresponding to the type and amount of the raw material in the present embodiment.

原料種類と量に対応する組成データ1D2aは、原料の種類と量によって変化する組成を示すデータである。混合または化合される原料の種類1D201a、原料1の量1D202a、原料2の量1D203aが示される。 The composition data 1D2a corresponding to the type and amount of the raw material is data showing the composition that changes depending on the type and amount of the raw material. The type 1D201a of the raw material to be mixed or combined, the amount 1D202a of the raw material 1, and the amount 1D203a of the raw material 2 are shown.

原料を混合または化合する場合、組成によっては原料の量が増加量に対して線形増加せず非線形で増加する場合がある。この非線形で増加する関係を示す式が組成「1」の式1D204a等に示される。また、同様に組成「2」の式1D205aから所定の組成「n」の式1D222aが示される。 When the raw materials are mixed or combined, the amount of the raw material may not increase linearly with the increase amount but may increase non-linearly depending on the composition. An equation showing this non-linear and increasing relationship is shown in Equation 1D204a of composition "1" and the like. Similarly, from the formula 1D205a of the composition "2", the formula 1D222a of the predetermined composition "n" is shown.

ユーザがこの組成「1」の式1D204aを選択することで、原料「1」と原料「2」をパラメータとするグラフを表示し、所定の原料の組み合わせに対する組成の量をユーザは知ることができる。 When the user selects the formula 1D204a of the composition "1", the graph displaying the raw material "1" and the raw material "2" as parameters can be displayed, and the user can know the amount of the composition for a predetermined combination of raw materials. ..

なお、この例のように組成が原料の種類と量に対して非線形である場合、第二段階目の探索は線形計画問題とはならないため、例えば遺伝的アルゴリズム等を用いることで達成される。 When the composition is non-linear with respect to the type and amount of raw materials as in this example, the search in the second stage does not become a linear programming problem, and is therefore achieved by using, for example, a genetic algorithm.

また、この例では、原料を2種類としたが、3種類以上の組み合わせを入力し、3次元のグラフ等で表示することもできる。表示方法はこれらに限定されることなく他の表現方法であってもよい。 Further, in this example, two types of raw materials are used, but a combination of three or more types can be input and displayed in a three-dimensional graph or the like. The display method is not limited to these, and may be another expression method.

このように複数種類の原料を混合または化合した場合の組成を示すことにより、所定の特性を有する原料の組み合わせをユーザは知ることができ、製品のレシピに必要な制約条件を入力することが容易となる。 By showing the composition when a plurality of types of raw materials are mixed or combined in this way, the user can know the combination of raw materials having predetermined characteristics, and it is easy to input the constraint conditions required for the recipe of the product. It becomes.

本実施形態の一例を説明するならば、図1のデータ管理部114は、原料が有する組成または組成比率に関する原料組成情報(コスト組成データ1D2)を少なくとも管理対象として管理する管理手段として機能する。 To explain an example of the present embodiment, the data management unit 114 of FIG. 1 functions as a management means for managing at least the raw material composition information (cost composition data 1D2) regarding the composition or composition ratio of the raw material as a management target.

図1の操作部121(外部入力装置1H106)は、設計対象が有する特性として要求される特性要求情報(図6のクエリデータ1D4)と、設計対象の組成又は組成比率について、当該目標値として許容される値の許容範囲を規定した組成パラメータ(図8の組成食い違いパラメータ1D6)とを少なくとも入力する入力手段として機能する。 The operation unit 121 (external input device 1H106) of FIG. 1 allows the characteristic requirement information (query data 1D4 of FIG. 6) required as the characteristics of the design object and the composition or composition ratio of the design object as the target values. It functions as an input means for inputting at least a composition parameter (composition discrepancy parameter 1D6 in FIG. 8) that defines an allowable range of the values to be obtained.

図1の探索部113は、入力手段により入力された特性要求情報(図6のクエリデータ1D4)を基に原料組成情報(図4のコスト組成データ1D2)を処理し、特性要求情報(クエリデータ1D4)で指定される条件を満たす設計対象の組成又は組成比率を特定(図15のステップ1F303)し、且つ特定された設計対象の組成または組成比率に対し、組成パラメータ(図8の組成食い違いパラメータ1D6)で指定される条件の許容範囲内に属する原料の組み合わせを特定(ステップ1F304)する処理手段として機能する。 The search unit 113 of FIG. 1 processes the raw material composition information (cost composition data 1D2 of FIG. 4) based on the characteristic request information (query data 1D4 of FIG. 6) input by the input means, and processes the characteristic request information (query data). The composition or composition ratio of the design target satisfying the conditions specified in 1D4) is specified (step 1F303 in FIG. 15), and the composition parameter (composition discrepancy parameter in FIG. 8) is compared with the composition or composition ratio of the specified design target. It functions as a processing means for specifying a combination of raw materials belonging to the permissible range of the conditions specified in 1D6) (step 1F304).

図1の操作部121(外部出力装置1H107)は、処理手段(探索部113)の出力による情報を表示する表示手段として機能させることができる。処理手段(探索部113)は、原料の組み合わせを特定する際に用いる条件とは異なる条件の組み合わせ(原料の種類を)特定し、特定した異なる条件の組み合わせを表示手段(原料組合わせ表示画面1G3)に表示させる。これにより、所定の特性を有する製品の製造レシピの制約条件の入力を簡便にすることができる。 The operation unit 121 (external output device 1H107) of FIG. 1 can function as a display means for displaying information output from the processing means (search unit 113). The processing means (search unit 113) specifies a combination of conditions (type of raw material) different from the condition used when specifying the combination of raw materials, and displays the specified combination of different conditions by the display means (raw material combination display screen 1G3). ) Is displayed. As a result, it is possible to easily input the constraint conditions of the manufacturing recipe of the product having the predetermined characteristics.

また、処理手段(探索部113)は、管理手段(データ管理部114)の管理対象として、原料に対するコストと原料が有する組成または組成比率に関するコスト組成情報(コスト組成データ1D2)が存在することを条件に、コスト組成情報を基に低コストとなる原料の組み合わせを特定し、特定された低コストとなる原料の組み合わせを表示手段(コスト表示ペイン1G301)に表示させる。低コストとなる原料の組み合わせが表示されるので、製品として、低コストとなる原料の組み合わせを判別することができる。 Further, the processing means (search unit 113) indicates that the cost composition information (cost composition data 1D2) relating to the cost for the raw material and the composition or composition ratio of the raw material exists as a management target of the management means (data management unit 114). As a condition, a combination of low-cost raw materials is specified based on the cost composition information, and the specified low-cost raw material combination is displayed on the display means (cost display pane 1G301). Since the combination of low-cost raw materials is displayed, it is possible to determine the combination of low-cost raw materials as a product.

処理手段(探索部113)は、入力手段(操作部121)に、原料の使用の有無を示す原料フィルタ情報(図7の原料フィルタデータ1D5)が入力された場合、原料のうち、原料フィルタ情報で不使用が指定された原料を用いない組み合わせを特定し、特定された当該原料を用いない組み合わせを、組成パラメータで指定される条件の許容範囲内に属する原料の組み合わせの中から除外し、組成パラメータで指定される条件の許容範囲内に属する原料の組み合わせのうち、原料を用いない組み合わせが除外された原料の組み合わせを特定し、当該特定された原料の組み合わせを表示手段(図18の原料組合せ表示ペイン1G302)に表示させる。所定の特性を有する製品に使用する原料の組み合わせが表示されるので、製品に使用する原料の組み合わせを確認することができる。 When the raw material filter information (raw material filter data 1D5 in FIG. 7) indicating whether or not the raw material is used is input to the input means (operation unit 121), the processing means (search unit 113) has the raw material filter information among the raw materials. The combination that does not use the specified raw material is specified in, and the combination that does not use the specified raw material is excluded from the combinations of raw materials that belong to the permissible range of the conditions specified by the composition parameter, and the composition is composed. Among the combinations of raw materials that belong to the permissible range of the conditions specified by the parameters, the combinations of raw materials excluding the combinations that do not use raw materials are specified, and the specified combinations of raw materials are displayed by the display means (raw material combinations in FIG. 18). It is displayed in the display pane 1G302). Since the combination of raw materials used for the product having predetermined characteristics is displayed, the combination of the raw materials used for the product can be confirmed.

処理手段(探索部113)は、管理手段(データ管理部114)により管理される情報であって、設計対象とは異なる製品又は中間品の物性を示す指標に関する指標情報(図3の実験物性データ1D3)を基に、設計対象よりも過去に製造された製品又は中間品の物性を示す指標に関する指標情報(過去実験結果)を表示装置(図17の物性表示ペイン1G201)に表示させる。過去の実績が表示されるので、この情報を、所定の特性を有する製品の製造レシピの制約条件を入力する際の参考にすることができる。 The processing means (search unit 113) is information managed by the management means (data management unit 114), and is index information related to an index indicating the physical properties of a product or intermediate product different from the design target (experimental physical property data in FIG. 3). Based on 1D3), index information (past experimental results) relating to an index indicating the physical properties of a product or intermediate product manufactured before the design target is displayed on the display device (physical characteristic display pane 1G201 in FIG. 17). Since the past achievements are displayed, this information can be used as a reference when inputting the constraints of the manufacturing recipe of the product having a predetermined characteristic.

処理手段(探索部113)は、設計対象の組成又は組成比率を特定する過程で、設計対象の物性の予測値とそのばらつきを特定し、特定された設計対象の物性の予測値とそのばらつきを表示装置(図17のサブペイン1G202a)に表示させる。設計対象の物性の予測値とそのばらつきを可視化することができ、可視化された情報を、所定の特性を有する製品の製造レシピの制約条件を入力する際の参考にすることができる。 In the process of specifying the composition or composition ratio of the design target, the processing means (search unit 113) identifies the predicted value of the physical property of the design target and its variation, and determines the predicted value of the specified physical property of the design target and its variation. It is displayed on the display device (sub-pane 1G202a in FIG. 17). The predicted values of the physical properties of the design target and their variations can be visualized, and the visualized information can be used as a reference when inputting the constraint conditions of the manufacturing recipe of the product having a predetermined characteristic.

処理手段(探索部113)は、特定された低コストとなる原料の組み合わせを基に、低コストとなる原料の組み合わせに属する原料の種類数をさらに特定し、特定された原料の種類数(図12の探索結果食い違いデータ1D10の種類数)を表示装置に表示させる。低コストとなる原料の組み合わせに属する原料の種類数を表示し、可視化する。 The processing means (search unit 113) further specifies the number of types of raw materials belonging to the combination of low-cost raw materials based on the specified combination of low-cost raw materials, and the number of specified types of raw materials (FIG. 12 search result discrepancy data (number of types of 1D10) is displayed on the display device. Display and visualize the number of types of raw materials that belong to low-cost raw material combinations.

処理手段(探索部113)は、組成食い違いパラメータで指定される条件の許容範囲内に属する原料の組み合わせを特定できない場合、組成食い違いパラメータで指定される条件の許容範囲を段階的に緩和する。原料の組み合わせが特定できなくなるのを抑制し、処理を迅速化することができる。 When the processing means (search unit 113) cannot specify the combination of raw materials belonging to the allowable range of the conditions specified by the composition discrepancy parameter, the processing means (search unit 113) gradually relaxes the permissible range of the conditions specified by the composition discrepancy parameter. It is possible to prevent the combination of raw materials from becoming unspecified and speed up the process.

処理手段(探索部113)は、特定された低コストとなる原料の組み合わせを基に、低コストとなる原料の組み合わせに対して設計対象の組成または組成比率の目標値との差を示す緩和具合(図12の探索結果食い違いデータ1D10の組成「1」〜組成「10」)をさらに特定し、特定された緩和具合を表示装置(図18の緩和具合表示ペイン1G303)に表示させる。緩和具合の情報が表示され、可視化されるので、この情報を所定の特性を有する製品の製造レシピの制約条件を入力する際の参考にすることができる。 The processing means (search unit 113) is based on the specified combination of low-cost raw materials, and shows a degree of relaxation indicating the difference between the composition of the design target or the target value of the composition ratio with respect to the combination of low-cost raw materials. (Compositions "1" to "10" of the search result discrepancy data 1D10 in FIG. 12) are further specified, and the specified relaxation degree is displayed on the display device (relaxation condition display pane 1G303 in FIG. 18). Since the information on the degree of relaxation is displayed and visualized, this information can be used as a reference when inputting the constraint conditions of the manufacturing recipe of the product having a predetermined characteristic.

処理手段(探索部113)は、組成食い違いパラメータで指定される条件が入力手段(外部入力装置1H106)により変更または追加された場合、変更または追加された条件を満たす原料の組み合わせを特定する。製造レシピの制約条件を入力ための条件が変更または追加された、変更または追加された条件を満たす原料の組み合わせを特定することができる。 When the condition specified by the composition discrepancy parameter is changed or added by the input means (external input device 1H106), the processing means (search unit 113) specifies a combination of raw materials satisfying the changed or added condition. It is possible to identify a combination of raw materials that satisfy the changed or added conditions, in which the conditions for inputting the constraints of the manufacturing recipe are changed or added.

1 設計支援装置、11 計算サーバ、12 操作端末、111 データ登録部、112 予測モデル構築部、113 探索部、114 データ管理部、121 操作部 1 Design support device, 11 Calculation server, 12 Operation terminal, 111 Data registration unit, 112 Prediction model construction unit, 113 Search unit, 114 Data management unit, 121 Operation unit

Claims (15)

2以上の原料を用いて作られる製品または中間品を設計対象とし、前記設計対象の設計を支援する設計支援装置であって、
前記原料が有する組成または組成比率と前記原料とが対応づけられた情報を原料組成情報として管理する管理手段と、
前記設計対象が有する特性として要求される特性要求情報と、前記設計対象の組成または組成比率について、その目標値として許容される値の許容範囲を規定した組成パラメータとを少なくとも入力する入力手段と、
前記入力手段により入力された前記特性要求情報を基に前記原料組成情報を処理して、前記特性要求情報で指定される条件を満たす前記設計対象の組成または組成比率を特定し、且つ
前記特定された前記設計対象の組成または組成比率に対し、前記組成パラメータで指定される条件の許容範囲内に属する前記原料の組み合わせを特定する処理手段と、
前記処理手段の出力による情報を表示する表示手段と、を有し、
前記処理手段は、
前記原料の組み合わせを特定する際に用いる条件とは異なる条件の組み合わせを特定し、前記特定された前記異なる条件の組み合わせを前記表示手段に表示させる
ことを特徴とする設計支援装置。
A design support device that supports the design of the design target by designing a product or intermediate product made from two or more raw materials.
Managing means for managing information and composition or composition ratio the material has said raw material associated with the material composition information,
An input means for inputting at least the characteristic requirement information required as the characteristic of the design object and the composition parameter defining the permissible range of the allowable value as the target value for the composition or composition ratio of the design object.
The raw material composition information is processed based on the characteristic requirement information input by the input means to specify the composition or composition ratio of the design target satisfying the conditions specified in the characteristic requirement information, and the specification is specified. A processing means for specifying a combination of the raw materials belonging to the allowable range of the conditions specified by the composition parameter with respect to the composition or composition ratio of the design target.
It has a display means for displaying information by the output of the processing means, and has.
The processing means
A design support device characterized in that a combination of conditions different from the conditions used when specifying the combination of raw materials is specified, and the specified combination of different conditions is displayed on the display means.
請求項1に記載の設計支援装置であって、
前記処理手段は、
前記管理手段により管理される情報として、前記原料に対するコストと前記原料が有する組成または組成比率が前記原料に対応づけられたコスト組成情報が存在することを条件に、前記コスト組成情報を基に低コストとなる原料の組み合わせを特定し、前記特定された前記低コストとなる原料の組み合わせを前記表示手段に表示させることを特徴とする設計支援装置。
The design support device according to claim 1.
The processing means
As the information managed by the control means, it is low based on the cost composition information on condition that there is cost composition information in which the cost for the raw material and the composition or composition ratio of the raw material are associated with the raw material. A design support device characterized in that a combination of raw materials to be cost is specified, and the specified combination of raw materials to be low cost is displayed on the display means.
請求項1に記載の設計支援装置であって、
前記処理手段は、
前記入力手段に、前記原料の使用の有無を示す原料フィルタ情報が入力された場合、
前記原料のうち、前記原料フィルタ情報で不使用が指定された原料を用いない組み合わせを特定し、当該特定された前記原料を用いない組み合わせを、前記組成パラメータで指定される条件の許容範囲内に属する前記原料の組み合わせの中から除外し、前記組成パラメータで指定される条件の許容範囲内に属する前記原料の組み合わせのうち、前記原料を用いない組み合わせが除外された前記原料の組み合わせを特定し、当該特定された前記原料の組み合わせを前記表示手段に表示させることを特徴とする設計支援装置。
The design support device according to claim 1.
The processing means
When raw material filter information indicating whether or not the raw material is used is input to the input means,
Among the raw materials, a combination that does not use the raw material specified not to be used in the raw material filter information is specified, and the combination that does not use the specified raw material is within the permissible range of the conditions specified by the composition parameter. The combination of the raw materials excluded from the combination of the raw materials to which the raw material belongs, and the combination of the raw materials excluding the combination not using the raw material among the combinations of the raw materials belonging to the permissible range of the conditions specified by the composition parameter is specified. A design support device characterized in that the specified combination of raw materials is displayed on the display means.
請求項1に記載の設計支援装置であって、
前記処理手段は、
前記管理手段により管理される情報であって、前記設計対象とは異なる製品または中間品の物性を示す指標に関する指標情報を基に、前記設計対象よりも過去に製造された製品または中間品の物性を示す指標に関する指標情報を前記表示手段に表示させることを特徴とする設計支援装置。
The design support device according to claim 1.
The processing means
The physical properties of a product or intermediate product manufactured in the past than the design target based on the index information regarding the index indicating the physical properties of the product or intermediate product different from the design target, which is the information managed by the control means. A design support device characterized in that index information relating to an index indicating the above is displayed on the display means.
請求項1に記載の設計支援装置であって、
前記処理手段は、
前記設計対象の組成または組成比率を特定する過程で、前記設計対象の物性の予測値とそのばらつきを特定し、前記特定された前記設計対象の物性の予測値とそのばらつきを前記表示手段に表示させることを特徴とする設計支援装置。
The design support device according to claim 1.
The processing means
In the process of specifying the composition or composition ratio of the design target, the predicted value of the physical property of the design target and its variation are specified, and the predicted value of the specified physical property of the design target and the variation thereof are displayed on the display means. A design support device characterized by being made to.
請求項2に記載の設計支援装置であって、
前記処理手段は、
前記特定された前記低コストとなる原料の組み合わせを基に、前記低コストとなる原料の組み合わせに属する原料の種類数をさらに特定し、前記特定された前記原料の種類数を前記表示手段に表示させることを特徴とする設計支援装置。
The design support device according to claim 2.
The processing means
Based on the specified combination of low-cost raw materials, the number of types of raw materials belonging to the combination of low-cost raw materials is further specified, and the number of types of the specified raw materials is displayed on the display means. A design support device characterized by being made to work.
請求項1に記載の設計支援装置であって、
前記処理手段は、
前記組成パラメータで指定される条件の許容範囲内に属する前記原料の組み合わせを特定できない場合、前記組成パラメータで指定される条件の許容範囲を段階的に緩和することを特徴とする設計支援装置。
The design support device according to claim 1.
The processing means
A design support device characterized in that when the combination of the raw materials belonging to the permissible range of the conditions specified by the composition parameters cannot be specified, the permissible range of the conditions specified by the composition parameters is gradually relaxed.
請求項2に記載の設計支援装置であって、
前記処理手段は、
前記特定された前記低コストとなる原料の組み合わせを基に、前記低コストとなる原料の組み合わせに対して前記設計対象の組成又は組成比率の目標値との差を示す緩和具合をさらに特定し、前記特定された前記緩和具合を前記表示手段に表示させることを特徴とする設計支援装置。
The design support device according to claim 2.
The processing means
Based on the specified combination of low-cost raw materials, the degree of relaxation indicating the difference between the combination of low-cost raw materials and the target value of the composition or composition ratio of the design target is further specified. A design support device comprising displaying the specified relaxation degree on the display means.
請求項1に記載の設計支援装置であって、
前記処理手段は、
前記組成パラメータで指定される条件が前記入力手段により変更または追加された場合、前記変更または前記追加された条件を満たす前記原料の組み合わせを特定することを特徴とする設計支援装置。
The design support device according to claim 1.
The processing means
A design support device characterized in that when the conditions specified by the composition parameters are changed or added by the input means, a combination of the raw materials satisfying the changed or added conditions is specified.
2以上の原料を用いて作られる製品または中間品を設計対象とし、計算機を用いて前記設計対象の設計を支援する設計支援方法であって、
前記計算機が、前記原料が有する組成または組成比率と前記原料とが対応づけられた情報を原料組成情報として管理する管理ステップと、
前記計算機が、前記設計対象が有する特性として要求される特性要求情報と、前記設計対象の組成または組成比率について、その目標値として許容される値の許容範囲を規定した組成パラメータとを少なくとも入力する入力ステップと、
前記計算機が、前記入力ステップにより入力された前記特性要求情報を基に前記原料組成情報を処理して、前記特性要求情報で指定される条件を満たす前記設計対象の組成または組成比率を特定し、且つ前記特定された前記設計対象の組成または組成比率に対し、前記組成パラメータで指定される条件の許容範囲内に属する前記原料の組み合わせを特定する処理ステップと、
前記計算機が、前記処理ステップの出力による情報を表示する表示ステップと、を有し、
前記計算機は、
前記処理ステップでは、
前記原料の組み合わせを特定する際に用いる条件とは異なる条件の組み合わせを特定し、
前記表示ステップでは、
前記処理ステップで特定された前記異なる条件の組み合わせを表示することを特徴とする設計支援方法。
A design support method that supports the design of a product or intermediate product made from two or more raw materials and uses a computer to support the design of the design target.
The computer, and a management step of a composition or composition ratio the material has said feedstock to manage information associated with the material composition information,
The computer inputs at least the characteristic requirement information required as the characteristic of the design object and the composition parameter that defines the permissible range of the allowable value as the target value for the composition or composition ratio of the design object. Input steps and
The computer processes the raw material composition information based on the characteristic requirement information input by the input step to specify the composition or composition ratio of the design target satisfying the conditions specified in the characteristic requirement information. In addition, a processing step of specifying a combination of the raw materials belonging to the allowable range of the conditions specified by the composition parameter with respect to the specified composition or composition ratio of the design target, and
The computer has a display step that displays information from the output of the processing step.
The calculator
In the processing step,
Identify a combination of conditions that is different from the conditions used when specifying the combination of raw materials.
In the display step,
A design support method comprising displaying a combination of the different conditions specified in the processing step.
請求項10に記載の設計支援方法であって、
前記計算機は、
前記処理ステップでは、
前記管理ステップで管理される情報であって、前記原料に対するコストと前記原料が有する組成または組成比率が前記原料に対応づけられたコスト組成情報を基に低コストとなる原料の組み合わせを特定し、
前記表示ステップでは、
前記処理ステップで特定された前記低コストとなる原料の組み合わせを表示することを特徴とする設計支援方法。
The design support method according to claim 10.
The calculator
In the processing step,
Wherein a information managed by the management step, and specifying a combination of raw materials composition or composition ratio the raw material cost for the raw material has become a low cost based on the cost composition information corresponding to the raw material,
In the display step,
A design support method comprising displaying a combination of the low-cost raw materials specified in the processing step.
請求項10に記載の設計支援方法であって、
前記計算機は、
前記処理ステップでは、
前記入力ステップで、前記原料の使用の有無を示す原料フィルタ情報が入力された場合、前記原料のうち、前記原料フィルタ情報で不使用が指定された原料を用いない組み合わせを特定し、当該特定された前記原料を用いない組み合わせを、前記組成パラメータで指定される条件の許容範囲内に属する前記原料の組み合わせの中から除外し、前記組成パラメータで指定される条件の許容範囲内に属する前記原料の組み合わせのうち、前記原料を用いない組み合わせが除外された前記原料の組み合わせを特定し、
前記表示ステップでは、
前記処理ステップで特定された前記原料の組み合わせを表示することを特徴とする設計支援方法。
The design support method according to claim 10.
The calculator
In the processing step,
When raw material filter information indicating whether or not the raw material is used is input in the input step, a combination of the raw materials that does not use the raw material designated as non-use in the raw material filter information is specified and specified. The combination that does not use the raw material is excluded from the combination of the raw materials that belongs to the allowable range of the conditions specified by the composition parameter, and the combination of the raw materials that belongs to the allowable range of the conditions specified by the composition parameter is excluded. Among the combinations, the combinations of the raw materials excluding the combinations that do not use the raw materials are specified.
In the display step,
A design support method comprising displaying a combination of the raw materials specified in the processing step.
請求項10に記載の設計支援方法であって、
前記計算機は、
前記処理ステップでは、
前記管理ステップで管理される情報であって、前記設計対象とは異なる製品または中間品の物性を示す指標に関する指標情報を基に、前記設計対象よりも過去に製造された製品または中間品の物性を示す指標に関する指標情報を特定し、
前記表示ステップでは、
前記処理ステップで特定された指標情報であって、前記設計対象よりも過去に製造された製品または中間品の物性を示す指標に関する指標情報を表示することを特徴とする設計支援方法。
The design support method according to claim 10.
The calculator
In the processing step,
The physical properties of the product or intermediate product manufactured in the past than the design target based on the index information regarding the index indicating the physical properties of the product or intermediate product different from the design target, which is the information managed in the control step. Identify the indicator information about the indicator that indicates
In the display step,
A design support method characterized by displaying index information relating to an index indicating the physical properties of a product or an intermediate product manufactured in the past than the design target, which is index information specified in the processing step.
請求項10に記載の設計支援方法であって、
前記計算機は、
前記処理ステップでは、
前記設計対象の組成または組成比率を特定する過程で、前記設計対象の物性の予測値とそのばらつきを特定し、
前記表示ステップでは、
前記処理ステップで特定された前記設計対象の物性の予測値とそのばらつきを表示することを特徴とする設計支援方法。
The design support method according to claim 10.
The calculator
In the processing step,
In the process of specifying the composition or composition ratio of the design target, the predicted values of the physical properties of the design target and their variations are specified.
In the display step,
A design support method characterized by displaying predicted values of physical properties of the design target specified in the processing step and variations thereof.
請求項11に記載の設計支援方法であって、
前記計算機は、
前記処理ステップでは、
前記特定された前記低コストとなる原料の組み合わせを基に、前記低コストとなる原料の組み合わせに属する原料の種類数をさらに特定し、
前記表示ステップでは、
前記処理ステップで特定された前記原料の種類数を表示することを特徴とする設計支援方法。
The design support method according to claim 11.
The calculator
In the processing step,
Based on the specified combination of low-cost raw materials, the number of types of raw materials belonging to the low-cost combination of raw materials is further specified.
In the display step,
A design support method comprising displaying the number of types of the raw material specified in the processing step.
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