WO2022254802A1 - 改善システム、改善方法 - Google Patents

改善システム、改善方法 Download PDF

Info

Publication number
WO2022254802A1
WO2022254802A1 PCT/JP2022/005220 JP2022005220W WO2022254802A1 WO 2022254802 A1 WO2022254802 A1 WO 2022254802A1 JP 2022005220 W JP2022005220 W JP 2022005220W WO 2022254802 A1 WO2022254802 A1 WO 2022254802A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
correlation
graph
user
evaluation
improvement system
Prior art date
Application number
PCT/JP2022/005220
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
旭宏 堀
真澄 川上
智明 中村
知巳 岡本
肇 齋藤
隆之 川島
Original Assignee
日立Astemo株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 日立Astemo株式会社 filed Critical 日立Astemo株式会社
Priority to DE112022001610.8T priority Critical patent/DE112022001610T5/de
Publication of WO2022254802A1 publication Critical patent/WO2022254802A1/ja

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0633—Workflow analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations

Definitions

  • the present invention relates to an improvement system and an improvement method.
  • a cause-and-effect graph is used in which events occurring in a project are set as nodes, and nodes that are causes are connected to nodes that are results by directed lines.
  • a causality graph is a representation of a relationship such as ⁇ when a certain event occurs, another event is likely to occur'' with nodes and directed lines. For example, by following a directed line that leads to an important event such as "Improvement of project profit" in the opposite direction, policy planners can find the measures to be taken.
  • causal relationship information which is information indicating the causal relationship between a plurality of elements, each of which is a cause or a result, a plurality of nodes corresponding to the plurality of elements and the causal relationship between the plurality of elements.
  • a UI (User Interface) control unit for displaying output information including the generated directed graph. is an x-direction with +x-direction and -x-direction
  • a second direction orthogonal to the first direction is a y-direction with +y-direction and -y-direction
  • one A causality display system is disclosed in which partial line segments of two or more edges each connected from one or more nodes to another node or nodes are allowed to overlap.
  • An improvement system reads parameter information, which is information relating to a plurality of evaluation indices in a business process, and calculates a first correlation expressing the correlation between the evaluation indices with a correlation coefficient.
  • an interface unit for presenting the causal relationship graph to a user and accepting changes to the causal relationship graph by the user; and updating the order information based on changes to the causal relationship graph by the user.
  • An improvement method is an improvement method executed by one or more computers, wherein parameter information, which is information relating to a plurality of evaluation indices in a business process, is read, and the correlation between the evaluation indices is calculated. a first correlation calculation step of calculating a first correlation expressed by a correlation coefficient; and the evaluation with the evaluation index as a node based on the first correlation and order information that is information regarding the priority of the plurality of evaluation indexes.
  • a graph generating step of creating a causal relationship graph showing the correlation of indicators with links an input step of presenting the causal relationship graph to a user and accepting changes to the causal relationship graph by the user; updating the order information based on changes to the causality graph, and enabling the graph generation step to generate the causality graph after modification by the user.
  • edits to the causality graph can be reflected in the order information.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of display on the interface section according to the first embodiment; Diagram showing an example of a causality graph A diagram showing an example of the second correlation Diagram showing user interaction with the causality graph A diagram showing an example of the first correlation A diagram that visually shows the processing of the order calculation part A diagram that visually shows the processing of the order calculation part A diagram that visually shows the processing of the order calculation part Flowchart showing processing of the order calculation unit Flowchart showing processing of the order calculation unit
  • Functional configuration diagram of an improvement system in the second embodiment A diagram showing an example of a display of an interface unit according to the second embodiment.
  • Diagram showing an example of layout information A diagram showing an example of the display of the interface unit in the third embodiment
  • FIG. 1 A first embodiment of the improvement system will be described below with reference to FIGS. 1 to 13.
  • FIG. 1 A first embodiment of the improvement system will be described below with reference to FIGS. 1 to 13.
  • FIG. 1 A first embodiment of the improvement system will be described below with reference to FIGS. 1 to 13.
  • FIG. 1 A first embodiment of the improvement system will be described below with reference to FIGS. 1 to 13.
  • FIG. 1 A first embodiment of the improvement system will be described below with reference to FIGS. 1 to 13.
  • FIG. 1 is a functional configuration diagram of the improvement system 10.
  • the improvement system 10 includes a first correlation calculator 101 , a second correlation calculator 107 , a graph generator 103 , an order calculator 109 and an interface 110 .
  • the improvement system 10 consists of one or more computing units.
  • This arithmetic unit includes, for example, a CPU that is a central processing unit, a ROM that is a read-only storage device, and a RAM that is a readable/writable storage device.
  • the arithmetic unit may be realized by FPGA (Field Programmable Gate Array), which is a rewritable logic circuit, or ASIC (Application Specific Integrated Circuit), which is an application-specific integrated circuit, instead of a combination of CPU, ROM, and RAM.
  • FPGA Field Programmable Gate Array
  • ASIC Application Specific Integrated Circuit
  • the arithmetic unit may be realized by a combination of different configurations, for example, a combination of CPU, ROM, RAM and FPGA, instead of the combination of CPU, ROM, and RAM.
  • the first correlation calculation unit 101, the second correlation calculation unit 107, the graph generation unit 103, and the order calculation unit 109 are realized, for example, by a combination of the CPU, ROM, and RAM described above.
  • Interface unit 110 is implemented by, for example, a combination of a liquid crystal display and a pointing device, or a liquid crystal display.
  • the improvement system 10 reads the parameter information 100 and the order information 106 and starts operating.
  • the parameter information 100 includes a plurality of types of parameters, specifically values of respective evaluation indices that are KPIs (Key Performance Indicators).
  • the order information 106 is information on the priority of all parameters included in the parameter information 100 .
  • a first correlation calculator 101 reads parameter information 100 and generates a first correlation 102 .
  • Graph generator 103 reads first correlation 102 and order information 106 and generates causality graph 104 .
  • Second correlation calculator 107 reads first correlation 102 and order information 106 and generates second correlation 108 .
  • the second correlation 108 is hereinafter also referred to as the “improvement effect” 108 .
  • a user 105 using the improvement system 10 can browse and edit the causal relationship graph 104 and browse the second correlation 108 via the interface unit 110 .
  • the order calculator 109 receives the notification and updates the order information 106 .
  • the second correlation calculator 107 reads the first correlation 102 and the order information 106 again and generates the second correlation 108 again.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of the parameter information 100.
  • the parameter information 100 includes the value of each evaluation index for each viewpoint.
  • a point of view is a common attribute for grouping events, such as issue, product, where the product is made, manufacturer, and so on.
  • Evaluation indicators include, for example, the manufacturing process, delivery date, man-hours, cost, delay in delivery date, and the like.
  • the viewpoint is described as "issue”. That is, the parameter information 100 shown in FIG. 2 includes evaluation index values such as evaluation index A, evaluation index B, evaluation index C, . be
  • FIG. 3 is a diagram visually showing an example of the order information 106.
  • the order information 106 includes information on the order of the evaluation indices included in the parameter information 100.
  • FIG. It can be said that the order information 106 indicates the priority of the evaluation index, and if the evaluation index is a business process, it is also the execution order of the business process.
  • the ranking of the evaluation index can be represented by various methods, it is shown visually in FIG. 3 for explanation. In the example shown in FIG. 3, the left side of the drawing has a lower rank, and the right side of the drawing has a higher rank. Also, in FIG. 3, the same order is shown in the vertical direction. For example, FIG. 3 shows that evaluation index D ranks higher than evaluation index A, and evaluation index A and evaluation index B have the same rank.
  • FIG. 4 is a diagram showing the display of the interface unit 110, specifically the causality graph 104 and the second correlation 108.
  • FIG. 4 the causality graph 104 is displayed on the left half of the interface section 110, and the second correlation 108 is displayed on the right half.
  • a user 105 can operate the causality graph 104 and the second correlation 108 displayed on the interface unit 110 . Operation will be described later.
  • Each of causality graph 104 and second correlation 108 will be described with reference to separate figures.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of the causality graph 104.
  • the causality graph 104 includes a plurality of points 702 representing evaluation indices and directed lines 704 between the evaluation indices. It can also be said that the causality graph 104 has evaluation indices as nodes, and the links connecting the nodes indicate the correlation between the evaluation indices.
  • nodes having a strong inter-difference relationship that is, evaluation indices
  • links that is, directed lines 704 .
  • a label 701 representing the name of the evaluation index is displayed near the point 702 representing the evaluation index.
  • Absolute values 703 of correlation coefficients between evaluation indices are displayed near directed lines 704 connecting the evaluation indices.
  • the directed line 704 between evaluation indices is displayed as a broken line as indicated by reference numeral 705 .
  • reference numeral 705 In the example shown in FIG. 5, only nodes whose absolute value of the correlation coefficient is 0.70 or more, which is the threshold value defined inside the system, are shown.
  • an arrow extends from evaluation index A and evaluation index B toward evaluation index D
  • a dashed arrow extends from evaluation index D to evaluation index G.
  • the interface unit 110 displays the point with reference numeral 707 to indicate that the point has been selected. Change colors as shown. Also, important evaluation indicators defined within the system may always be displayed in a color distinguishable from other points, as indicated by reference numeral 708 .
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of the second correlation 108.
  • FIG. Second correlation 108 includes one or more individual improvement effects 801 .
  • the individual improvement effect 801 consists of sentences such as "When 'E1' increases by 'N1', 'E2' is expected to increase (decrease) by 'N2'.”
  • "E1" and "E2" in this text are the names of evaluation indices, and "N1" and "N2" are numerical values.
  • the part "If 'E1' increases by 'N1'” is called an improvement measure phrase
  • the part ⁇ If 'E2' increases (decreases) by 'N2'' is called an improvement effect phrase.
  • the interface unit 110 When the user 105 uses the mouse pointer 706 to click a point 707 representing any evaluation index in the causal relationship graph 104 displayed on the interface unit 110, the interface unit 110 performs the following processing. That is, the interface unit 110 displays on the interface unit 110 an individual improvement effect 801 having the point clicked by the user 105 as an improvement measure phrase and the end point connected by a directed line from the clicked point as an improvement effect phrase. . Further, the interface unit 110 also displays an individual improvement effect 804 in which the clicked point is the improvement measure phrase and the important evaluation index defined inside the system as indicated by reference numeral 708 is the improvement effect phrase.
  • the interface unit 110 may further accept editing of the numerical value of the measure numerical value 802 in the individual improvement effect 801 by the user 105 .
  • the interface unit 110 immediately updates the improvement effect numerical value 803 according to the editing of the measure numerical value 802 by the user. For example, if the measure numerical value 802 is set to twice the current value, the interface unit 110 sets the improvement effect numerical value 803 to twice the current value. That is, the interface unit 110 multiplies the quantity in the improvement effect 801 by a predetermined magnification according to the operation of the user 105 and displays the result.
  • FIG. 7 is a diagram showing the operation of the causality graph 104 by the user 105.
  • FIG. FIG. 7 is roughly divided into four, starting from the upper left first figure 310, passing through the upper right second figure 320 and the lower left third figure 330 to the lower right figure 4 340.
  • FIG. Based on the operation of the user 105, the interface unit 110 rewrites the causality graph 104 displayed as follows. An example of deletion and addition of directed lines is described below.
  • the user 105 moves the mouse pointer 311 and clicks the directed line 312 to be deleted on the interface unit 110 where the first diagram 310 is displayed. Then, the interface section 110 erases the clicked directional line 312, as shown in FIG. Next, when the user 105 clicks the start point 322 of the directed line to be added with the mouse pointer 321 and moves the mouse pointer 331 toward the end point 334 of the directed line to be added, the interface unit 110 performs the following processing. .
  • the interface unit 110 displays a directed line 332 from the starting point 333 toward the mouse pointer 331 as shown in FIG.
  • the interface section 110 additionally displays a directed line 343 extending from the start point 341 to the end point 342 as shown in FIG.
  • FIG. 8 is a diagram showing an example of the first correlation 102.
  • FIG. A first correlation 102 indicates the correlation between evaluation indices.
  • Column 601 and row 602 describe respective evaluation indices.
  • a cell 603 describes the correlation coefficient between the evaluation index of the column and the evaluation index of the row. Note that when the evaluation index in the column and the evaluation index in the row indicate the same evaluation index as in cell 604, no value is input.
  • the first correlation calculator 101 reads the parameter information 100 , calculates correlation coefficients between pairs of evaluation indices for all cases, and outputs the calculated correlation coefficients as first correlations 102 . Note that this correlation is calculated by linear approximation assuming that the correlation has linear characteristics.
  • the operation of the graph generation unit 103 will be explained.
  • the graph generator 103 first reads the first correlation 102 and the order information 106 .
  • the graph generation unit 103 calculates the column evaluation index and the row evaluation index of the cell whose absolute value exceeds a threshold value defined inside the system among the values of each cell of the first correlation 102. Extract as a pair.
  • the graph generation unit 103 reads the ranking of each evaluation index of the pair from the order information 106 .
  • the graph generating unit 103 generates a directed line from the evaluation index with the lower ranking to the evaluation index with the higher ranking, and writes the absolute value of the correlation coefficient near the directed line.
  • the correlation coefficient of the pair is a positive value, it is a solid directed line, and when it is a negative value, it is a broken directed line.
  • the causality graph 104 is thus generated and displayed on the interface unit 110 of the improvement system 10 .
  • Second correlation calculator 107 first reads first correlation 102 and order information 106 .
  • the second correlation calculation unit 107 pairs the column evaluation index and the row evaluation index of the cell whose absolute value is greater than the above-described threshold among the values of each cell of the first correlation 102. Extract.
  • Second correlation calculation section 107 then reads the order of the evaluation indices of the pair from order information 106 .
  • the second correlation calculation unit 107 uses the low-ranked evaluation index as the explanatory variable and the high-ranked evaluation index as the objective variable, and calculates a linear expression for predicting the objective variable from the explanatory variables by simple regression analysis.
  • the second correlation calculation unit 107 converts the linear expression into text such as "If 'E1' increases by 'N1', 'E2' is expected to increase (decrease) by 'N2'.” .
  • E1 contains the name of the low-ranking evaluation index
  • E2 contains the name of the high-ranking evaluation index
  • "N1” is set to 1 as an initial value.
  • "N2” contains the absolute value of the slope of the linear expression. If the slope of the linear expression is a positive value, it is assumed to be “increase”, and if the slope of the linear expression is a negative value, it is assumed to be "decrease”.
  • the second correlation calculator 107 performs these processes on evaluation index pairs of all cells whose absolute values exceed the aforementioned threshold, and stores the result as a second correlation 108 .
  • FIG. 9 to 11 are diagrams visually showing the processing of the order calculation unit 109.
  • FIG. 9 to 11 are diagrams visually showing the processing of the order calculation unit 109.
  • the order calculation unit 109 stores in advance the causal relationship graph 104 before editing by the user 105 (hereinafter referred to as "causal relationship graph A" 900).
  • the sequence calculation unit 109 receives notification from the interface unit 110 that there has been a change, and the edited causal relationship graph 104 (hereinafter referred to as “causal relationship graph B” 901). call).
  • the order calculation unit 109 performs difference acquisition processing 902 between the causal relationship graph A 900 and the causal relationship graph B 901, and extracts a difference evaluation index 903, which is the difference between the two.
  • the causal relationship graph A900 is the first diagram 310 of FIG. 7
  • the causal relationship graph B901 is the fourth diagram 340 of FIG. 7
  • the difference evaluation index 903 is as shown in FIG.
  • the order calculation unit 109 reads the pre-change order information 106 (hereinafter referred to as "pre-change order information" 904). Then, the order calculation unit 109 deletes all the evaluation indices included in the differential evaluation indices 903 from the pre-change order information 904, and adds columns as many as the number of the differential evaluation indices 903 to each column in which evaluation indices exist. to generate pre-additional order information 906 . For example, when the user 105 changes the directed graph from evaluation index A to evaluation index D in the opposite direction as in the example of FIG. The evaluation index D is deleted, and two columns are added to each column in which the evaluation index exists to create the state shown in FIG. 10(b). Note that P1 to P14 in FIG. 10B are shown for later explanation.
  • the order calculation unit 109 adds the differential evaluation index 903 to the pre-addition order information 906 and performs provisional addition processing 907 to obtain provisional order information 908 .
  • the provisional addition process 907 it is essential to reflect the order represented by the differential evaluation index 903, that is, the order of the evaluation index A higher than the evaluation index D, but the order relationship with the other evaluation indices is Since it is not immediately clear, choose one of the hypotheticals.
  • Temporary addition processing 907 for generating temporary order information 908 will be specifically described with reference to FIGS. 10 and 11. FIG.
  • evaluation index A is arranged on the right side of the drawing.
  • evaluation index A and evaluation index D can be arranged, since the constraint condition is only the relative position of both, the combinations that can be arranged are enormous.
  • the evaluation index D can be placed on any of P1 to P14 other than P14 on the right end, and if the evaluation index D is placed on P6, the evaluation index A can be placed on any of P7 to P14.
  • the order calculation unit 109 selects an arbitrary combination from this huge number of combinations, arranges the evaluation index A and the evaluation index D, and generates provisional order information 908 .
  • the provisional order information 908 shown in FIG. 11A shows an example in which the evaluation index D is arranged at P2 of the pre-addition order information 906 and the evaluation index A is arranged at P12 of the pre-addition order information 906.
  • FIG. Returning to FIG. 9, the description continues.
  • the order calculation unit 109 creates a temporary causal relationship graph 104 (hereinafter referred to as “causal relationship graph C” 910) using the provisional order information 908 created immediately before and the first correlation 102. .
  • the order calculation unit 109 may cause the graph generation unit 103 to generate the causality graph C910.
  • the order calculation unit 109 executes a comparison process 911 between the user-edited causal relationship graph B 901 and the causal relationship graph C 910 .
  • the order calculation unit 109 performs match determination 912 for determining the result of the comparison processing 911, and when determining that the two do not match, returns to the provisional addition processing 907 and selects another combination. If the order calculation unit 109 determines that the two match, it performs update processing 913 to overwrite the order information 106 with the latest provisional order information 908 .
  • update processing 913 to overwrite the order information 106 with the latest provisional order information 908 .
  • flowchart 12 and 13 are flowcharts showing the processing of the order calculation unit 109, and summarize the processing described with reference to FIGS. 9 to 11.
  • FIG. The execution entity of each step described below is the order calculation unit 109 .
  • step S1001 the order calculation unit 109 acquires the causal relationship graph A900, which is the causal relationship graph 104 before editing.
  • step S1002 the order calculation unit 109 acquires the causal relationship graph B901, which is the causal relationship graph 104 after editing.
  • step S103 the order calculation unit 109 acquires all the evaluation indices in the causality graph B901 whose lines are connected differently from the causality graph A900, that is, the differential evaluation indices 903.
  • step S1004 the order calculation unit 109 obtains the number of evaluation indices in the difference evaluation index 903 and stores it in the variable d.
  • step S ⁇ b>1005 the order calculation unit 109 acquires the pre-change order information 904 , that is, the current order information 106 .
  • step S ⁇ b>1006 the order calculation unit 109 deletes the evaluation index existing in the difference evaluation index from the pre-change order information 904 to obtain pre-addition order information 906 .
  • step S1007 the order calculation unit 109 adds d columns to the right of each column having an evaluation index in the pre-change order information 904 . After that, the order calculation unit 109 proceeds to step S1008 in the next drawing via the encircled A.
  • step S1008 the order calculation unit 109 calculates all combinations of candidates for the locations to which the difference evaluation index 903 is added in the pre-change order information 904, and the set of combinations is called N.
  • the order calculation unit 109 selects one set from the set N and repeats the processing of steps S1009 to S1003.
  • step S ⁇ b>1009 the order calculation unit 109 selects one unselected pair from the set N, adds an evaluation index to the pre-change order information 904 , temporarily stores it, and uses it as provisional order information 908 .
  • step S1010 the order calculation unit 109 generates a causality graph C910 from the provisional order information 908 and the first correlation 102.
  • step S1011 the order calculation unit 109 compares the causal relationship graph B901 and the causal relationship graph C910.
  • step S1012 the order calculation unit 109 proceeds to step S1015 if it is determined that the causal relationship graph B901 and the causal relationship graph C910 match as a result of the comparison, and proceeds to step S1013 if it determines that they do not match. proceed to
  • step S1013 the order calculation unit 109 discards the provisional order information 908, and in subsequent step S1014, the process returns to step S1019.
  • step S1015 the order calculation unit 109 saves the provisional order information 908 as the corrected order information 106, and ends the processing shown in FIGS.
  • the improvement system 10 reads parameter information 100, which is information relating to a plurality of evaluation indices in a business process, and calculates a first correlation 102 that expresses the correlation between the evaluation indices as a correlation coefficient. 101, a first correlation 102, and order information 106, which is information relating to the priority of a plurality of evaluation indicators, to create a causality graph 104 in which the evaluation indicators are nodes and the correlations of the evaluation indicators are indicated by links.
  • an interface unit 110 that presents the causal relationship graph 104 to the user 105 and receives changes to the causal relationship graph 104 by the user 105; , and an order calculation unit 109 that enables the graph generation unit 103 to generate the causal relationship graph 104 after modification by the user 105 . Therefore, editing of the causal relationship graph 104 by the user 105 can be reflected in the order information 106, and the user 105 can rewrite the order information 106 without performing complicated operations.
  • the improvement system 10 includes a second correlation calculator 107 that generates a second correlation 108 that verbalizes the correlation between the quantities of the evaluation indices based on the parameter information 100 and the order information 106 .
  • second correlation calculation section 107 When order information 106 is updated by order calculation section 109 , second correlation calculation section 107 generates second correlation 108 based on updated order information 106 and parameter information 100 . Therefore, the improvement system 10 can express the correlation between the evaluation indices in words.
  • the graph generation unit 103 displays the evaluation indexes whose correlation coefficients are equal to or greater than a predetermined threshold value, for example, 0.70, on the causality graph 104 . Therefore, only highly correlated evaluation indexes can be presented to the user 105 .
  • a predetermined threshold value for example 0.70
  • the first correlation calculator 101 calculates a correlation coefficient by linear approximation. Therefore, the correlation coefficient can be calculated by simple calculation.
  • the order calculation unit 109 extracts the evaluation index related to the change to the causality graph by the user 105 as the difference evaluation index 903 as shown in FIG. 9, and changes the order of the difference evaluation index 903 in the order information 106.
  • a plurality of provisional order information 908 are created, and the causal relationship graph C910 created by the graph generation unit 103 based on the provisional order information 908 and the parameter information 100 matches the causal relationship graph B901 after the change by the user 105. is the updated order information 106 . Therefore, the order calculation unit 109 can calculate the order information 106 that matches the changes made by the user 105 without performing complicated calculations.
  • the graph generating unit 103 creates a directed line whose starting point is the upper evaluation index in the order information 106 and whose end point is the lower evaluation index in the order information, for the evaluation indices whose correlation coefficient is equal to or greater than a predetermined threshold. Create as a link. Therefore, the correlation between evaluation indices can be visually presented to the user 105 .
  • the interface unit 110 receives an operation by the user 105 to change the link in the causality graph 104 . Therefore, the improvement system 10 can reflect the link change by the user 105 in the order information 106 .
  • the interface unit 110 Based on the node selection by the user 105, the interface unit 110 presents the user with a second correlation associated with the selected node. Therefore, the user 105 can provide the information about the evaluation index of interest.
  • the interface unit 110 multiplies the quantity in the second correlation by a predetermined magnification and displays it. Therefore, the second correlation can be presented to the user 105 in an easy-to-understand manner.
  • the second correlation calculator 107 calculates a regression coefficient between evaluation indices as a second correlation.
  • the evaluation index includes at least one of man-hours and cost.
  • the liquid crystal display and the pointing device are exemplified as the configuration of the interface unit 110, and the configuration for directly presenting information to the user 105 and directly acquiring information from the user 105 is shown.
  • the interface unit 110 may be configured to indirectly exchange information with the user 105.
  • the interface unit 110 may be configured to input/output information to/from a device possessed by the user 105.
  • FIGS. 14-16 A second embodiment of the improved system will now be described with reference to FIGS. 14-16.
  • the same components as those in the first embodiment are assigned the same reference numerals, and differences are mainly described. Points that are not particularly described are the same as those in the first embodiment.
  • This embodiment differs from the first embodiment mainly in that layout changes by the user are accepted.
  • layout corrections to the causality graph 104 from the user 105 are accepted.
  • the layout modification here means modification of the X-coordinate and Y-coordinate of each node in the causal relationship graph 104, and the relationship of the directed lines between the nodes remains unchanged before and after the layout modification.
  • FIG. 14 is a functional configuration diagram of an improvement system 10A according to the second embodiment.
  • layout information 1100 is added as compared with FIG. 1, and input and storage are performed based on the operation of the interface unit 110 by the user 105.
  • FIG. 15 is a diagram showing the display of the interface section 110 in the second embodiment.
  • a layout operation section 1200 is added at the bottom right of the drawing, and a "browse/correction switching" button 1203 and a "edit order” button 1204 are added at the top of the drawing.
  • a layout operation section 1200 includes a layout pattern 1201 capable of switching between a plurality of layouts, and a layout save button 1202 for save processing.
  • the interface section 110 corrects the layout of the causality graph 104 based on the layout information 1100 .
  • the user 105 presses the "view/modify switch” button 1203
  • each node of the causal relationship graph 104 can be dragged and dropped, thereby modifying the layout.
  • the user 105 selects the “edit order” button 1204 .
  • the interface unit 110 saves the currently displayed layout in the layout information 1100 .
  • FIG. 16 is a diagram showing an example of the layout information 1150.
  • the layout information 1150 has evaluation index names in a column 1301 , X coordinate information in a column 1302 , and Y coordinate information in a column 1303 .
  • the layout information 1150 is rewritten by the interface unit 110 based on the user's 105 operation.
  • the position of each evaluation index in the causality graph 104 can be freely changed so that the user 105 can easily see it.
  • FIG. 1 A third embodiment of the improvement system will be described with reference to FIG.
  • the same components as those in the first embodiment are assigned the same reference numerals, and differences are mainly described. Points that are not particularly described are the same as those in the first embodiment.
  • This embodiment differs from the first embodiment mainly in that detailed information about nodes is displayed in the interface section.
  • FIG. 17 is a diagram showing an example of display of the interface unit 110 in the third embodiment.
  • a detailed information display section 1400 is added to FIG.
  • the interface unit 110 displays the improvement effect 108 related to the selected node on the upper right of the drawing, and further displays detailed information of each evaluation index included in the improvement effect 108 on the detailed information display unit 1400 on the lower right of the drawing.
  • Detailed information includes statistical data such as correlation coefficient, number of data, average value, median value, and the like.
  • the metrics for the node selected by user 105 may be displayed differently, as shown at 1402 .
  • FIG. 18 is a diagram showing an example of display on the interface unit 110 according to the fourth embodiment. 18 differs from FIG. 4 in that a node display setting unit 1500 is added.
  • the node display setting section 1500 indicates “ON” or “OFF” for each evaluation index. “ON” indicates display on interface unit 110 , and “OFF” indicates not display on interface unit 110 .
  • the interface unit 110 hides one or more evaluation indexes based on the user's 105 operation. Therefore, it is possible to provide only necessary evaluation index information without displaying unnecessary evaluation indexes for the user 105 .
  • the configuration of the functional blocks is merely an example. Some functional configurations shown as separate functional blocks may be configured integrally, or a configuration represented by one functional block diagram may be divided into two or more functions. Further, a configuration may be adopted in which part of the functions of each functional block is provided in another functional block.
  • the programs are stored in a ROM (not shown) in each of the embodiments and modifications described above, the programs may be stored in a non-volatile storage device included in the improvement system 10 . Further, the improvement system 10 may be provided with an input/output interface (not shown), and the program may be read from another device via a medium in which the input/output interface is available when necessary.
  • the medium refers to, for example, a storage medium that can be attached to and detached from an input/output interface, or a communication medium, that is, a wired, wireless, or optical network, or a carrier wave or digital signal that propagates through the network.
  • part or all of the functions realized by the program may be realized by a hardware circuit or FPGA.

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

改善システムは、業務プロセスにおける複数の評価指標に関する情報であるパラメータ情報を読み込み、評価指標同士の相関関係を相関係数で表現した第１相関を算出する第１相関計算部と、第１相関、および複数の評価指標の優先順位に関する情報である順序情報に基づき、評価指標をノードとし評価指標の相関関係をリンクで示した因果関係グラフを作成するグラフ生成部と、因果関係グラフをユーザに提示し、ユーザによる因果関係グラフへの変更を受け付けるインタフェース部と、ユーザによる因果関係グラフへの変更に基づき順序情報を更新し、グラフ生成部がユーザによる変更後の因果関係グラフを生成可能とする順序計算部とを備える。

Description

改善システム、改善方法
　本発明は、改善システム、および改善方法に関する。
　ソフトウェア開発プロジェクトではプロジェクトから得られたデータに基づいて改善施策の立案を行うことがある。施策の立案を効率的に行うため、プロジェクトの発生事象をノードとし、原因となるノードから結果となるノードへ有向線でつないだ因果関係グラフを用いる。因果関係グラフは、「ある事象が起きると、別の事象が起きやすい」などの関係性をノードと有向線で表したものである。たとえば「プロジェクトの利益向上」などの重要な発生事象につながる有向線を逆向きにたどることで、施策立案者は行うべき施策を見つけることができる。特許文献１には、それぞれが原因又は結果である複数の要素の因果関係を示す情報である因果関係情報を基に前記複数の要素にそれぞれ対応した複数のノードと前記複数の要素の因果関係に対応した複数のエッジとで構成された有向グラフを生成するグラフ生成部と、当該生成した有向グラフを含む出力情報を表示するＵＩ（User Interface）制御部とを備え、前記有向グラフでは、水平方向又は垂直方向である第１の方向が、＋ｘ方向と－ｘ方向を持つｘ方向であり、前記第１の方向と直交する第２の方向が、＋ｙ方向と－ｙ方向を持つｙ方向であり、一つ以上のノードから別の一つ以上のノードにそれぞれ接続される二つ以上のエッジの一部の線分が重複することが許容されている、因果関係表示システムが開示されている。
日本国特開２０２０－０９８３８７号公報
　特許文献１に記載されている発明では、因果関係グラフへの編集を順序情報に反映できない。
　本発明の第１の態様による改善システムは、業務プロセスにおける複数の評価指標に関する情報であるパラメータ情報を読み込み、前記評価指標同士の相関関係を相関係数で表現した第１相関を算出する第１相関計算部と、前記第１相関、および前記複数の評価指標の優先順位に関する情報である順序情報に基づき、前記評価指標をノードとし前記評価指標の相関関係をリンクで示した因果関係グラフを作成するグラフ生成部と、前記因果関係グラフをユーザに提示し、前記ユーザによる前記因果関係グラフへの変更を受け付けるインタフェース部と、前記ユーザによる前記因果関係グラフへの変更に基づき前記順序情報を更新し、前記グラフ生成部が前記ユーザによる変更後の前記因果関係グラフを生成可能とする順序計算部とを備える。
　本発明の第２の態様による改善方法は、１または複数のコンピュータが実行する改善方法であって、業務プロセスにおける複数の評価指標に関する情報であるパラメータ情報を読み込み、前記評価指標同士の相関関係を相関係数で表現した第１相関を算出する第１相関計算ステップと、前記第１相関、および前記複数の評価指標の優先順位に関する情報である順序情報に基づき、前記評価指標をノードとし前記評価指標の相関関係をリンクで示した因果関係グラフを作成するグラフ生成ステップと、前記因果関係グラフをユーザに提示し、前記ユーザによる前記因果関係グラフへの変更を受け付ける入力ステップと、前記ユーザによる前記因果関係グラフへの変更に基づき前記順序情報を更新し、前記グラフ生成ステップが前記ユーザによる変更後の前記因果関係グラフを生成可能とする順序計算ステップとを含む。
　本発明によれば、因果関係グラフへの編集を順序情報に反映できる。
第１の実施の形態における改善システムの機能構成図 パラメータ情報の一例を示す図 順序情報の一例を視覚的に示す図 第１の実施の形態におけるインタフェース部の表示の一例を示す図 因果関係グラフの一例を示す図 第２相関の一例を示す図 ユーザによる因果関係グラフの操作を示す図 第１相関の一例を示す図 順序計算部の処理を視覚的に示す図 順序計算部の処理を視覚的に示す図 順序計算部の処理を視覚的に示す図 順序計算部の処理を示すフローチャート 順序計算部の処理を示すフローチャート 第２の実施の形態における改善システムの機能構成図 第２の実施の形態におけるインタフェース部の表示の一例を示す図 レイアウト情報の一例を示す図 第３の実施の形態におけるインタフェース部の表示の一例を示す図 第４の実施の形態におけるインタフェース部の表示の一例を示す図
―第１の実施の形態―
　以下、図１～図１３を参照して、改善システムの第１の実施の形態を説明する。
　図１は、改善システム１０の機能構成図である。改善システム１０は、第１相関計算部１０１と、第２相関計算部１０７と、グラフ生成部１０３と、順序計算部１０９と、インタフェース部１１０とを備える。改善システム１０は、１または複数の演算装置から構成される。この演算装置はたとえば、中央演算装置であるＣＰＵ、読み出し専用の記憶装置であるＲＯＭ、および読み書き可能な記憶装置であるＲＡＭを備え、ＣＰＵがＲＯＭに格納されるプログラムをＲＡＭに展開して実行することで様々な演算を行う。演算装置は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、およびＲＡＭの組み合わせの代わりに書き換え可能な論理回路であるＦＰＧＡ（Field　Programmable　Gate　Array）や特定用途向け集積回路であるＡＳＩＣ（Application　Specific　Integrated　Circuit）により実現されてもよい。また演算装置は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、およびＲＡＭの組み合わせの代わりに、異なる構成の組み合わせ、たとえばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭとＦＰＧＡの組み合わせにより実現されてもよい。
　第１相関計算部１０１、第２相関計算部１０７、グラフ生成部１０３、および順序計算部１０９はたとえば、上述したＣＰＵ、ＲＯＭ、およびＲＡＭの組合せにより実現される。インタフェース部１１０はたとえば、液晶ディスプレイおよびポインティングデバイスの組合せ、または液晶ディスプレイにより実現される。
　改善システム１０は、パラメータ情報１００および順序情報１０６を読み込んで動作を開始する。パラメータ情報１００には、複数種類のパラメータ、具体的にはKPI（Key Performance Indicator）であるそれぞれの評価指標の値が含まれる。順序情報１０６は、パラメータ情報１００に含まれる全てのパラメータについての優先順位の情報である。
　第１相関計算部１０１は、パラメータ情報１００を読み込み、第１相関１０２を生成する。グラフ生成部１０３は、第１相関１０２および順序情報１０６を読み込み、因果関係グラフ１０４を生成する。第２相関計算部１０７は、第１相関１０２および順序情報１０６を読み込み、第２相関１０８を生成する。なお以下では、第２相関１０８を「改善効果」１０８とも呼ぶ。改善システム１０を利用するユーザ１０５はインタフェース部１１０を介して、因果関係グラフ１０４の閲覧および編集と、第２相関１０８の閲覧とが可能である。ユーザ１０５が因果関係グラフ１０４を編集すると、その通知を受けた順序計算部１０９が順序情報１０６を更新する。順序情報１０６が更新されると、第２相関計算部１０７は第１相関１０２および順序情報１０６を再び読み込み、第２相関１０８を再び生成する。
　図２は、パラメータ情報１００の一例を示す図である。パラメータ情報１００は、観点ごとの各評価指標の値が含まれる。観点とは、事象をグループ化するための共通属性であり、たとえば案件、製品、製品の製造場所、製造者などである。評価指標はたとえば、製造工程、納期、工数、コスト、納期の遅れなどである。図４に示す例では、観点を「案件」として記載している。すなわち図２に示すパラメータ情報１００には、案件１、案件２、案件３、・・などの案件ごとに、評価指標Ａ、評価指標Ｂ、評価指標Ｃ、・・などの評価指標の値が含まれる。
　図３は、順序情報１０６の一例を視覚的に示す図である。順序情報１０６には、パラメータ情報１００に含まれる評価指標の順序に関する情報が含まれる。なお順序情報１０６は、評価指標の優先順位を示すとも言えるし、評価指標が業務プロセスの場合には業務プロセスの実行順序でもある。評価指標の順位は様々な手法で表記できるが、図３では説明のために視覚的に示している。図３に示す例では、図示左側ほど順位が低く、図示右側ほど順位が高い。また、図３では図示上下方向は同一の順序を示す。たとえば図３には、評価指標Ａよりも評価指標Ｄは順位が高く、評価指標Ａと評価指標Ｂは順位が同一であることが示されている。
　図４は、インタフェース部１１０の表示、具体的には因果関係グラフ１０４および第２相関１０８を示す図である。図４では、インタフェース部１１０の左半分に因果関係グラフ１０４が表示され、右半分に第２相関１０８が表示される。ユーザ１０５は、インタフェース部１１０に表示される因果関係グラフ１０４および第２相関１０８を操作できる。操作については後述する。因果関係グラフ１０４および第２相関１０８のそれぞれを、別の図面を参照して説明する。
　図５は、因果関係グラフ１０４の一例を示す図である。因果関係グラフ１０４には、評価指標を表す点７０２と評価指標間の有向線７０４とが複数含まれる。因果関係グラフ１０４は、評価指標をノードとし、ノード同士を接続するリンクが評価指標同士の相関を示すとも言える。因果関係グラフ１０４では、相違間関係が強いノード、すなわち評価指標同士はリンク、すなわち有向線７０４で接続される。評価指標を表す点７０２の付近には評価指標の名称を表すラベル７０１が表示される。評価指標同士を接続する有向線７０４の付近には、評価指標間の相関係数の絶対値７０３が表示される。なお、相関係数が負の数である場合は、評価指標間の有向線７０４は符号７０５で示すように破線として表示される。図５に示す例では、相関係数の絶対値が、システム内部で定義された閾値である０．７０以上であるノードのみが示されている。
　たとえば評価指標Ｄに向かって、評価指標Ａおよび評価指標Ｂから矢印が伸びており、評価指標Ｄから評価指標Ｇには破線の矢印が伸びている。これは、評価指標Ａや評価指標Ｂの値が増加すると評価指標Ｄの値が増加することを示しており、さらに評価指標Ｄの値が増加すると評価指標Ｇの値が減少することを示している。
　ユーザ１０５がインタフェース部１１０に表示される因果関係グラフ１０４を操作対象としてマウスポインタ７０６によって評価指標を表す点をクリックすると、インタフェース部１１０はその点が選択されたことを示すために、符号７０７で示すように色を変化させる。また、システム内部で定義された重要な評価指標は、符号７０８で示すように、常に他の点とは区別できる色で表示されてもよい。
　図６は、第２相関１０８の一例を示す図である。第２相関１０８には、個別の改善効果８０１が１または複数含まれる。個別の改善効果８０１は、「『Ｅ１』が『Ｎ１』増加すると、『Ｅ２』が『Ｎ２』増加（減少）することが予想されます。」などの文面からなる。この文面における『Ｅ１』および『Ｅ２』は評価指標の名称であり、『Ｎ１』および『Ｎ２』は数値である。このとき、「『Ｅ１』が『Ｎ１』増加すると」の部分を改善施策句と呼び、「『Ｅ２』が『Ｎ２』増加（減少）する」の部分を改善効果句と呼ぶ。
　ユーザ１０５がインタフェース部１１０に表示される因果関係グラフ１０４において、マウスポインタ７０６を用いていずれかの評価指標を表す点７０７をクリックすると、インタフェース部１１０は次の処理を行う。すなわちインタフェース部１１０は、ユーザ１０５によりクリックされた点を改善施策句とし、クリックされた点から有向線で接続される終点を改善効果句とする個別の改善効果８０１をインタフェース部１１０に表示する。さらにインタフェース部１１０は、クリックされた点を改善施策句とし、符号７０８で表示されるようなシステム内部で定義された重要評価指標を改善効果句とする個別の改善効果８０４も表示する。
　インタフェース部１１０はさらに、ユーザ１０５による個別の改善効果８０１の中の施策数値８０２の数値の編集を受け付けてもよい。インタフェース部１１０は、ユーザによる施策数値８０２の編集に応じて、改善効果数値８０３を即座に更新する。たとえば施策数値８０２が現在の２倍の値に設定されると、インタフェース部１１０は改善効果数値８０３を現在の２倍の値に設定する。すなわちインタフェース部１１０は、改善効果８０１における数量に対して、ユーザ１０５の操作に応じて所定の倍率を乗じて表示する。
　図７は、ユーザ１０５による因果関係グラフ１０４の操作を示す図である。図７は大きく４分割されており、左上の第１図３１０から始まり、右上の第２図３２０および左下の第３図３３０を経て右下の第４図３４０の状態となる。ユーザ１０５の操作に基づき、インタフェース部１１０は次のように表示される因果関係グラフ１０４を書き換える。以下では、有向線の削除および追加の一例を説明する。
　ユーザ１０５は、第１図３１０が表示されているインタフェース部１１０において、マウスポインタ３１１を移動させて削除対象の有向線３１２をクリックする。するとインタフェース部１１０は、第２図３２０に示すように、クリックした有向線３１２を消去する。次にユーザ１０５がマウスポインタ３２１によって追加対象の有向線の始点３２２をクリックし、マウスポインタ３３１を追加対象の有向線の終点３３４に向かって移動させるとインタフェース部１１０は次の処理を行う。
　すなわちインタフェース部１１０は、ユーザ１０５がマウスポインタ３２１を移動させている途中では、第３図３３０に示すように始点３３３からマウスポインタ３３１に向かって有向線３３２を表示する。マウスポインタ３３１が終点３３４へ到達すると、インタフェース部１１０は第４図３４０に示すように、始点３４１から終点３４２へ向かう有向線３４３を追加して表示する。
　図８は、第１相関１０２の一例を示す図である。第１相関１０２には、評価指標同士の相関が示されている。列６０１と行６０２には、それぞれの評価指標が記載される。セル６０３には、当該列の評価指標と当該行の評価指標の相関係数が記載される。なお、セル６０４のように当該列の評価指標と当該行の評価指標が同じ評価指標を示す場合は、値が入力されない。第１相関計算部１０１はパラメータ情報１００を読み込み、すべての案件における評価指標のペアの間の相関係数を計算し、第１相関１０２として出力する。なおこの相関は、相関関係が線形の特性を有するとして、線形近似により計算している。
　グラフ生成部１０３の動作を説明する。グラフ生成部１０３は、まず第１相関１０２および順序情報１０６を読み込む。次にグラフ生成部１０３は、第１相関１０２の各セルの値の中で、システム内部で定義された閾値よりも絶対値が上回るセルについて、そのセルの列の評価指標と行の評価指標をペアとして抽出する。そしてグラフ生成部１０３は、当該ペアの各評価指標の順位を順序情報１０６から読み込む。さらにグラフ生成部１０３は、順位の低い評価指標から高い評価指標へ向かう有向線を生成し、その有向線の近傍に相関係数の絶対値を記載する。ただし、当該ペアの相関係数が正の値である場合は実線の有向線とし、負の値である場合は破線の有向線とする。このようにして因果関係グラフ１０４を生成し、改善システム１０のインタフェース部１１０に表示する。
　第２相関計算部１０７の動作を説明する。第２相関計算部１０７は、まず第１相関１０２および順序情報１０６を読み込む。次に第２相関計算部１０７は、第１相関１０２の各セルの値の中で、前述の閾値よりも絶対値が上回るセルについて、そのセルの列の評価指標と行の評価指標をペアとして抽出する。そして第２相関計算部１０７は、当該ペアの評価指標の順序を順序情報１０６から読み込む。さらに第２相関計算部１０７は、順位の低い評価指標を説明変数とし、高い評価指標を目的変数とし、単回帰分析によって説明変数から目的変数を予測するための１次式を計算する。最後に第２相関計算部１０７は、１次式を「『Ｅ１』が『Ｎ１』増加すると、『Ｅ２』が『Ｎ２』増加（減少）することが予想されます。」などの文面に変換する。
　このとき、『Ｅ１』には順位の低い評価指標の名前が入り、『Ｅ２』には順位の高い評価指標の名前が入る。『Ｎ１』には初期値として１が入る。『Ｎ２』には１次式の傾きの絶対値が入る。１次式の傾きが正の値である場合は「増加」とし、１次式の傾きが負の値である場合は「減少」とする。第２相関計算部１０７は前述の閾値よりも絶対値が上回るすべてのセルの評価指標ペアについてこれらの処理を行い、第２相関１０８として保存する。
（順序計算部１０９の処理）
　図９～図１１は、順序計算部１０９の処理を視覚的に示す図である。順序計算部１０９は、ユーザ１０５がインタフェース部１１０を用いて因果関係グラフ１０４を変更すると、次のように順序情報１０６を修正する。順序計算部１０９は、あらかじめユーザ１０５による編集前の因果関係グラフ１０４（以下、「因果関係グラフＡ」９００と呼ぶ）を保存しておく。ユーザ１０５が因果関係グラフ１０４を編集すると、順序計算部１０９はインタフェース部１１０から変更があった旨の通知を受け、編集された後の因果関係グラフ１０４（以下、「因果関係グラフＢ」９０１と呼ぶ）を読み込む。
　そして順序計算部１０９は、因果関係グラフＡ９００と因果関係グラフＢ９０１の差分取得処理９０２を実施し、両者の差分である差分評価指標９０３を抽出する。このとき、因果関係グラフＡ９００が図７の第１図３１０であり、因果関係グラフＢ９０１が図７の第４図３４０の場合には、差分評価指標９０３は図９に示すとおりになる。
　次に順序計算部１０９は、変更前の順序情報１０６（以下、「変更前順序情報」９０４と呼ぶ）を読み込む。そして順序計算部１０９は、変更前順序情報９０４から差分評価指標９０３に含まれる評価指標をすべて削除し、評価指標の存在する各列に差分評価指標９０３の数だけ列を追加する列追加処理９０５を実施して追加前順序情報９０６を生成する。たとえば図４の例のように評価指標Ａから評価指標Ｄへの有向グラフをユーザ１０５が逆向きに変更した場合には、図１０（ａ）に示すように変更前順序情報９０４から評価指標Ａおよび評価指標Ｄを削除し、評価指標の存在する各列に２列ずつ追加して図１０（ｂ）に示す状態とする。なお図１０（ｂ）におけるＰ１～Ｐ１４は後の説明のために記載している。
　次に順序計算部１０９は、差分評価指標９０３を追加前順序情報９０６に追加し、暫定順序情報９０８を得る暫定追加処理９０７を行う。暫定追加処理９０７では、差分評価指標９０３に表される順序、すなわち評価指標Ｄよりも評価指標Ａの順序が高いことを反映することは必須であるが、他の評価指標との順位の関係は直ちには判明しないため、想定されるうちの１つを選択する。図１０～図１１を参照して、暫定順序情報９０８を生成する暫定追加処理９０７を具体的に説明する。
　図１０（ｂ）に示す追加前順序情報９０６に対して評価指標Ａと評価指標Ｄを追加する場合に、前述のとおり評価指標Ｄよりも評価指標Ａの順序が高いので、評価指標Ｄに対して評価指標Ａは図示右側の位置に配される。評価指標Ａおよび評価指標Ｄが配置可能なＰ１～Ｐ１４に対して、拘束条件は両者の相対位置だけなので、配置可能な組み合わせは膨大である。
　たとえば評価指標Ｄは、Ｐ１～Ｐ１４のうち右端のＰ１４以外には配置可能であり、評価指標ＤをＰ６に配する場合には評価指標ＡはＰ７～Ｐ１４のいずれにも配置できる。この膨大な組み合わせの中から順序計算部１０９は任意の１つの組み合わせを選択して、評価指標Ａおよび評価指標Ｄを配置して暫定順序情報９０８を生成する。図１１（ａ）に示す暫定順序情報９０８は、評価指標Ｄを追加前順序情報９０６のＰ２に配置し評価指標Ａを追加前順序情報９０６のＰ１２に配置した場合の例を示す。図９に戻って説明を続ける。
　次に順序計算部１０９は、直前に作成した暫定順序情報９０８と、第１相関１０２とを用いて、一時的な因果関係グラフ１０４（以下、「因果関係グラフＣ」９１０と呼ぶ）を作成する。なお順序計算部１０９は、因果関係グラフＣ９１０をグラフ生成部１０３に生成させてもよい。そして順序計算部１０９は、ユーザが編集した因果関係グラフＢ９０１と因果関係グラフＣ９１０との比較処理９１１を実行する。そして順序計算部１０９は、比較処理９１１の結果を判断する一致判定９１２を行い、両者が一致しないと判断する場合には、暫定追加処理９０７に戻って別の組合せを選択する。順序計算部１０９は両者が一致すると判断する場合には、最新の暫定順序情報９０８で順序情報１０６を上書きする更新処理９１３を行う。以上が図９の説明である。
（フローチャート）
　図１２および図１３は、順序計算部１０９の処理を示すフローチャートであり、図９～図１１を参照して説明した処理をまとめたものである。以下に説明する各ステップの実行主体は順序計算部１０９である。
　ステップＳ１００１では順序計算部１０９は、編集前の因果関係グラフ１０４である、因果関係グラフＡ９００を取得する。続くステップＳ１００２では順序計算部１０９は、編集後の因果関係グラフ１０４である、因果関係グラフＢ９０１を取得する。続くステップＳ１０３では順序計算部１０９は、因果関係グラフＢ９０１のうち、線の繋がり方が因果関係グラフＡ９００とは異なる評価指標、すなわち差分評価指標９０３をすべて取得する。
　続くステップＳ１００４では順序計算部１０９は、差分評価指標９０３における評価指標の数を求め、変数ｄに格納する。続くステップＳ１００５では順序計算部１０９は、変更前順序情報９０４、すなわち現時点の順序情報１０６を取得する。続くステップＳ１００６では順序計算部１０９は、変更前順序情報９０４から、差分評価指標に存在する評価指標を削除し、追加前順序情報９０６とする。続くステップＳ１００７では順序計算部１０９は、変更前順序情報９０４において、評価指標の存在する各列の右に列をｄ個ずつ追加する。その後に順序計算部１０９は、丸囲みのＡを経由して次の図面におけるステップＳ１００８に進む。
　図１３において、ステップＳ１００８では順序計算部１０９は、変更前順序情報９０４における、差分評価指標９０３を追加する箇所の候補の全組合せを算出し、その組み合わせの集合をＮと呼ぶ。以下では順序計算部１０９は、ステップＳ１００９～Ｓ１００３の処理を、集合Ｎから１組ずつ選択して処理を繰り返す。ステップＳ１００９では順序計算部１０９は、集合Ｎから未選択の１組を選択し、変更前順序情報９０４に評価指標を追加し一時保存し暫定順序情報９０８とする。続くステップＳ１０１０では順序計算部１０９は、暫定順序情報９０８と第１相関１０２から因果関係グラフＣ９１０を生成する。
　続くステップＳ１０１１では順序計算部１０９は、因果関係グラフＢ９０１と因果関係グラフＣ９１０を比較する。続くステップＳ１０１２では順序計算部１０９は、比較の結果、因果関係グラフＢ９０１と因果関係グラフＣ９１０とが一致していると判断する場合はステップＳ１０１５へ進み、一致していないと判断する場合はステップＳ１０１３へ進む。
　ステップＳ１０１３では順序計算部１０９は、暫定順序情報９０８を破棄し、続くステップＳ１０１４ではステップＳ１０１９に戻る。ステップＳ１０１５では順序計算部１０９は、暫定順序情報９０８を、修正後の順序情報１０６として保存し、図１２～図１３に示す処理を終了する。
　上述した第１の実施の形態によれば、次の作用効果が得られる。
（１）改善システム１０は、業務プロセスにおける複数の評価指標に関する情報であるパラメータ情報１００を読み込み、評価指標同士の相関関係を相関係数で表現した第１相関１０２を算出する第１相関計算部１０１と、第１相関１０２、および複数の評価指標の優先順位に関する情報である順序情報１０６に基づき、評価指標をノードとし評価指標の相関関係をリンクで示した因果関係グラフ１０４を作成するグラフ生成部１０３と、因果関係グラフ１０４をユーザ１０５に提示し、ユーザ１０５による因果関係グラフ１０４への変更を受け付けるインタフェース部１１０と、ユーザ１０５による因果関係グラフ１０４への変更に基づき順序情報１０６を更新し、グラフ生成部１０３がユーザ１０５による変更後の因果関係グラフ１０４を生成可能とする順序計算部１０９とを備える。そのため、因果関係グラフ１０４へのユーザ１０５による編集を順序情報１０６に反映でき、ユーザ１０５は複雑な操作を行うことなく順序情報１０６を書き換えることができる。
（２）改善システム１０は、パラメータ情報１００および順序情報１０６に基づき、評価指標の数量の相関関係を文言で示す第２相関１０８を生成する第２相関計算部１０７を備える。第２相関計算部１０７は、順序計算部１０９により順序情報１０６が更新されると、更新された順序情報１０６およびパラメータ情報１００に基づき第２相関１０８を生成する。そのため改善システム１０は、評価指標同士の相関を文言で表現できる。
（３）グラフ生成部１０３は、図５に示すように相関係数が所定の閾値、たとえば０．７０以上である評価指標を因果関係グラフ１０４に表示する。そのため、相関が強い評価指標のみをユーザ１０５に提示できる。
（４）第１相関計算部１０１は、線形近似により相関係数を算出する。そのため、簡易な計算で相関係数を算出できる。
（５）順序計算部１０９は、図９に示すようにユーザ１０５による因果関係グラフへの変更に係る評価指標を差分評価指標９０３として抽出し、順序情報１０６において差分評価指標９０３の順序を変更した暫定順序情報９０８を複数とおり作成し、暫定順序情報９０８およびパラメータ情報１００に基づきグラフ生成部１０３が作成した因果関係グラフＣ９１０がユーザ１０５による変更後の因果関係グラフＢ９０１と一致する当該暫定順序情報９０８を更新後の順序情報１０６とする。そのため順序計算部１０９は、複雑な演算を行うことなくユーザ１０５の変更に合致する順序情報１０６を算出できる。
（６）グラフ生成部１０３は、相関係数が所定の閾値以上である評価指標について、順序情報１０６における上位の評価指標を始点とし、順序情報における下位の評価指標を終点とする有向線をリンクとして作成する。そのため、評価指標同士の相関を視覚的にユーザ１０５に提示できる。
（７）インタフェース部１１０は、ユーザ１０５による因果関係グラフ１０４におけるリンクを変更する操作を受け付ける。そのため改善システム１０は、ユーザ１０５によるリンクの変更を順序情報１０６に反映できる。
（８）インタフェース部１１０は、ユーザ１０５によるノードの選択に基づき、選択されたノードに関連する第２相関をユーザに提示する。そのため、ユーザ１０５が興味ある評価指標に関する情報を提供できる。
（９）インタフェース部１１０は、ユーザ１０５の操作に基づき、第２相関における数量に所定の倍率を乗じて表示する。そのため、第２相関をユーザ１０５にわかりやすく提示できる。
（１０）第２相関計算部１０７は、評価指標同士の回帰係数を第２相関として算出する。
（１１）評価指標には、工数、およびコストの少なくとも一方が含まれる。
（変形例１）
　上述した実施の形態では、インタフェース部１１０の構成として液晶ディスプレイやポインティングデバイスを例示し、ユーザ１０５に情報を直接提示し、かつユーザ１０５から情報を直接取得する構成を示した。しかしインタフェース部１１０はユーザ１０５と間接的に情報を授受する構成でもよく、たとえばインタフェース部１１０はユーザ１０５が所持するデバイスに対して情報を入出力する構成でもよい。
―第２の実施の形態―
　図１４～図１６を参照して、改善システムの第２の実施の形態を説明する。以下の説明では、第１の実施の形態と同じ構成要素には同じ符号を付して相違点を主に説明する。特に説明しない点については、第１の実施の形態と同じである。本実施の形態では、主に、ユーザによるレイアウトの変更を受け付ける点で、第１の実施の形態と異なる。
　本実施の形態では、ユーザ１０５からの因果関係グラフ１０４へのレイアウト修正を受け付ける。ここでいうレイアウトの修正とは、因果関係グラフ１０４における各ノードのＸ座標、Ｙ座標の修正であり、ノード間の有向線の関係性はレイアウト修正前後で不変である。
　図１４は、第２の実施の形態における改善システム１０Ａの機能構成図である。図１４では、図１に比べてレイアウト情報１１００が追加されており、ユーザ１０５によるインタフェース部１１０への操作に基づき入力と保存が行われる。すなわち、既存のレイアウト情報１１００をインタフェース部１１０が読み込んで表示に反映し、ユーザ１０５がレイアウトを編集すると変更後のレイアウトの情報をレイアウト情報１１００として保存する。またインタフェース部１１０は、改善システム１０Ａの起動時にレイアウト情報１１００を自動で読み込んでもよい。
　図１５は、第２の実施の形態におけるインタフェース部１１０の表示を示す図である。図１５では、図４と比較すると、図示右下にレイアウト操作部１２００が追加され、図示上部に「閲覧／修正切り替え」ボタン１２０３および「順序編集」ボタン１２０４が追加されている。レイアウト操作部１２００には、複数のレイアウトを切り替え可能なレイアウトパターン１２０１と、保存処理のためのレイアウト保存ボタン１２０２とが含まれる。
　ユーザ１０５がレイアウト操作部１２００において、レイアウトパターン１２０１からレイアウトパターンを１つ選択すると、インタフェース部１１０がレイアウト情報１１００に基づき因果関係グラフ１０４のレイアウトを修正する。ユーザ１０５が「閲覧／修正切り替え」ボタン１２０３を押すと、因果関係グラフ１０４の各ノードをドラッグアンドドロップすることができるようになり、これによってレイアウトを修正する。因果関係グラフ１０４のレイアウトの修正を終了し、順序関係の編集を行いたい場合は、ユーザ１０５が「順序編集」ボタン１２０４を選択する。また、ユーザ１０５がレイアウト保存ボタン１２０２を押下すると、インタフェース部１１０が現在表示されているレイアウトをレイアウト情報１１００に保存する。
　図１６は、レイアウト情報１１５０の一例を示す図である。レイアウト情報１１５０は列１３０１に評価指標の名前を持ち、列１３０２にＸ座標の情報を持ち、列１３０３にＹ座標の情報を持つ。レイアウト情報１１５０は、ユーザ１０５の操作に基づきインタフェース部１１０により書き換えられる。
　上述した第２の実施の形態によれば、ユーザ１０５が見やすいように因果関係グラフ１０４の各評価指標の位置を自由に変更できる。
―第３の実施の形態―
　図１７を参照して、改善システムの第３の実施の形態を説明する。以下の説明では、第１の実施の形態と同じ構成要素には同じ符号を付して相違点を主に説明する。特に説明しない点については、第１の実施の形態と同じである。本実施の形態では、主に、インタフェース部にノードに関する詳細情報が表示される点で、第１の実施の形態と異なる。
　図１７は、第３の実施の形態におけるインタフェース部１１０の表示の一例を示す図である。図１７では、図４に対して、詳細情報表示部１４００が追加されている。ユーザ１０５がインタフェース部１１０に表示される因果関係グラフ１０４において関心のあるノードを選択すると、インタフェース部１１０は次の動作を行う。すなわちインタフェース部１１０は、選択したノードに関する改善効果１０８を図示右上に表示し、さらに改善効果１０８に含まれる各評価指標の詳細情報を図示右下の詳細情報表示部１４００に表示する。詳細情報には、相関係数、データ数、平均値、中央値、などの統計データが含まれる。ユーザ１０５が選択したノードの評価指標は、符号１４０２に示すように他とは異なる態様で表示してもよい。
　上述した第３の実施の形態によれば、ユーザ１０５が注目した評価指標の詳細情報をインタフェース部１１０に表示できる。
―第４の実施の形態―
　図１８を参照して、改善システムの第４の実施の形態を説明する。以下の説明では、第１の実施の形態と同じ構成要素には同じ符号を付して相違点を主に説明する。特に説明しない点については、第１の実施の形態と同じである。本実施の形態では、主に、インタフェース部において各ノードを個別に非表示設定可能な点で、第１の実施の形態と異なる。
　図１８は、第４の実施の形態におけるインタフェース部１１０の表示の一例を示す図である。図１８では、図４に対し、ノード表示設定部１５００が追加されている点が異なる。ノード表示設定部１５００には、各評価指標について「ＯＮ」または「ＯＦＦ」が表される。「ＯＮ」はインタフェース部１１０に表示することを示し、「ＯＦＦ」はインタフェース部１１０に表示しないことを示す。
　たとえばユーザ１０５がノード表示設定部１５００の各項目を選択するたびに、「ＯＮ」と「ＯＦＦ」とが切り替えられる。インタフェース部１１０は、ある評価指標が「ＯＦＦ」に設定されると、その評価指標だけでなく、その評価指標に接続される有向線も併せて非表示にする。インタフェース部１１０は、ある評価指標が「ＯＮ」に設定されると、その評価指標だけでなく、その評価指標に接続される有向線も併せて表示する。
　上述した第４の実施の形態によれば、次の作用効果が得られる。
（１２）インタフェース部１１０は、ユーザ１０５の操作に基づき１以上の評価指標を非表示にする。そのため、ユーザ１０５にとって不要な評価指標を表示せず、必要な評価指標の情報だけを提供できる。
　上述した各実施の形態および変形例において、機能ブロックの構成は一例に過ぎない。別々の機能ブロックとして示したいくつかの機能構成を一体に構成してもよいし、１つの機能ブロック図で表した構成を２以上の機能に分割してもよい。また各機能ブロックが有する機能の一部を他の機能ブロックが備える構成としてもよい。
　上述した各実施の形態および変形例において、プログラムは不図示のＲＯＭに格納されるとしたが、プログラムは改善システム１０に含まれる不揮発性の記憶装置に格納されていてもよい。また、改善システム１０が不図示の入出力インタフェースを備え、必要なときに入出力インタフェースが利用可能な媒体を介して、他の装置からプログラムが読み込まれてもよい。ここで媒体とは、例えば入出力インタフェースに着脱可能な記憶媒体、または通信媒体、すなわち有線、無線、光などのネットワーク、または当該ネットワークを伝搬する搬送波やディジタル信号、を指す。また、プログラムにより実現される機能の一部または全部がハードウエア回路やＦＰＧＡにより実現されてもよい。
　上述した各実施の形態および変形例は、それぞれ組み合わせてもよい。上記では、種々の実施の形態および変形例を説明したが、本発明はこれらの内容に限定されるものではない。本発明の技術的思想の範囲内で考えられるその他の態様も本発明の範囲内に含まれる。
１０…改善システム
１００…パラメータ情報
１０１…第１相関計算部
１０２…第１相関
１０３…グラフ生成部
１０４…因果関係グラフ
１０５…ユーザ
１０６…順序情報
１０７…第２相関計算部
１０８…第２相関、改善効果
１０９…順序計算部
１１０…インタフェース部

Claims (13)

  1. 　業務プロセスにおける複数の評価指標に関する情報であるパラメータ情報を読み込み、前記評価指標同士の相関関係を相関係数で表現した第１相関を算出する第１相関計算部と、
    　前記第１相関、および前記複数の評価指標の優先順位に関する情報である順序情報に基づき、前記評価指標をノードとし前記評価指標の相関関係をリンクで示した因果関係グラフを作成するグラフ生成部と、
    　前記因果関係グラフをユーザに提示し、前記ユーザによる前記因果関係グラフへの変更を受け付けるインタフェース部と、
    　前記ユーザによる前記因果関係グラフへの変更に基づき前記順序情報を更新し、前記グラフ生成部が前記ユーザによる変更後の前記因果関係グラフを生成可能とする順序計算部とを備える、改善システム。
  2. 　請求項１に記載の改善システムにおいて、
    　前記パラメータ情報および前記順序情報に基づき、前記評価指標の数量の相関関係を文言で示す第２相関を生成する第２相関計算部をさらに備え、
    　前記第２相関計算部は、前記順序計算部により前記順序情報が更新されると、更新された前記順序情報および前記パラメータ情報に基づき前記第２相関を生成する、改善システム。
  3. 　請求項１に記載の改善システムにおいて、
    　前記グラフ生成部は、前記相関係数が所定の閾値以上である前記評価指標を前記因果関係グラフに表示する、改善システム。
  4. 　請求項３に記載の改善システムにおいて、
    　前記第１相関計算部は、線形近似により前記相関係数を算出する、改善システム。
  5. 　請求項１に記載の改善システムにおいて、
    　前記順序計算部は、前記ユーザによる前記因果関係グラフへの変更に係る前記評価指標を差分評価指標として抽出し、前記順序情報において前記差分評価指標の順序を変更した暫定順序情報を複数とおり作成し、前記暫定順序情報および前記パラメータ情報に基づき前記グラフ生成部が作成した一時因果関係グラフが前記ユーザによる変更後の前記因果関係グラフと一致する当該暫定順序情報を更新後の前記順序情報とする、改善システム。
  6. 　請求項１に記載の改善システムにおいて、
    　前記グラフ生成部は、前記相関係数が所定の閾値以上である前記評価指標について、前記順序情報における上位の前記評価指標を始点とし、前記順序情報における下位の前記評価指標を終点とする有向線を前記リンクとして作成する、改善システム。
  7. 　請求項６に記載の改善システムにおいて、
    　前記インタフェース部は、前記ユーザによる前記因果関係グラフにおける前記リンクを変更する操作を受け付ける、改善システム。
  8. 　請求項２に記載の改善システムにおいて、
    　前記インタフェース部は、前記ユーザによる前記ノードの選択に基づき、選択された前記ノードに関連する前記第２相関を前記ユーザに提示する、改善システム。
  9. 　請求項２に記載の改善システムにおいて、
    　前記インタフェース部は、前記ユーザの操作に基づき、前記第２相関における前記数量に所定の倍率を乗じて表示する、改善システム。
  10. 　請求項２に記載の改善システムにおいて、
    　前記第２相関計算部は、前記評価指標同士の回帰係数を前記第２相関として算出する、改善システム。
  11. 　請求項１に記載の改善システムにおいて、
    　前記評価指標には、工数、およびコストの少なくとも一方が含まれる、改善システム。
  12. 　請求項１に記載の改善システムにおいて、
    　前記インタフェース部は、前記ユーザの操作に基づき１以上の前記評価指標を非表示にする、改善システム。
  13. 　１または複数のコンピュータが実行する改善方法であって、
    　業務プロセスにおける複数の評価指標に関する情報であるパラメータ情報を読み込み、前記評価指標同士の相関関係を相関係数で表現した第１相関を算出する第１相関計算ステップと、
    　前記第１相関、および前記複数の評価指標の優先順位に関する情報である順序情報に基づき、前記評価指標をノードとし前記評価指標の相関関係をリンクで示した因果関係グラフを作成するグラフ生成ステップと、
    　前記因果関係グラフをユーザに提示し、前記ユーザによる前記因果関係グラフへの変更を受け付ける入力ステップと、
    　前記ユーザによる前記因果関係グラフへの変更に基づき前記順序情報を更新し、前記グラフ生成ステップが前記ユーザによる変更後の前記因果関係グラフを生成可能とする順序計算ステップとを含む、改善方法。
PCT/JP2022/005220 2021-05-31 2022-02-09 改善システム、改善方法 WO2022254802A1 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE112022001610.8T DE112022001610T5 (de) 2021-05-31 2022-02-09 Verbesserungssystem und Verbesserungsverfahren

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2021091790A JP2022184125A (ja) 2021-05-31 2021-05-31 改善システム、改善方法
JP2021-091790 2021-05-31

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2022254802A1 true WO2022254802A1 (ja) 2022-12-08

Family

ID=84324144

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2022/005220 WO2022254802A1 (ja) 2021-05-31 2022-02-09 改善システム、改善方法

Country Status (3)

Country Link
JP (1) JP2022184125A (ja)
DE (1) DE112022001610T5 (ja)
WO (1) WO2022254802A1 (ja)

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003114974A (ja) * 2001-10-05 2003-04-18 Fuji Xerox Co Ltd 業務プロセス表示装置およびその方法
JP2017004475A (ja) * 2015-06-16 2017-01-05 日本電気株式会社 情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラム

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6916773B2 (ja) 2018-12-17 2021-08-11 株式会社日立製作所 因果関係表示システム及び方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003114974A (ja) * 2001-10-05 2003-04-18 Fuji Xerox Co Ltd 業務プロセス表示装置およびその方法
JP2017004475A (ja) * 2015-06-16 2017-01-05 日本電気株式会社 情報処理装置、情報処理方法、及び、プログラム

Also Published As

Publication number Publication date
JP2022184125A (ja) 2022-12-13
DE112022001610T5 (de) 2024-01-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20190250809A1 (en) System for providing dynamic linked panels in user interface
US11137871B2 (en) System and method for interface display screen manipulation
US9501595B2 (en) Graphical design verification environment generator
JPWO2012176365A1 (ja) Ｇｕｉプログラム作成支援装置、ｇｕｉプログラム作成支援方法、プログラム、及び集積回路
KR20150058237A (ko) 간략화된 지식공학 방법 및 시스템
JP2009265810A (ja) 状態遷移テスト支援装置、状態遷移テスト支援プログラム、および状態遷移テスト支援方法
KR101772785B1 (ko) 프로그램 그래프 표시 장치, 프로그램 그래프 표시 방법 및 프로그램 그래프 표시 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
CN106484389A (zh) 动作流分段管理
WO2022254802A1 (ja) 改善システム、改善方法
WO2020230241A1 (ja) テスト装置、テスト方法及びプログラム
JP3582962B2 (ja) 編集装置、編集方法及び記録媒体
JP2019149019A (ja) 支援システム
US11061664B2 (en) Code management system and code management method
JP2007156955A (ja) ガイダンス生成装置およびガイダンス生成プログラム
JP5984358B2 (ja) ソフトウェア開発支援装置及びプログラム
JP7380376B2 (ja) 情報処理装置およびラダープログラムを表示するためのプログラム
CN111124393A (zh) 一种算法逻辑的编辑方法、平台、电子设备及存储介质
Beeley Hands-On Dashboard Development with Shiny: A practical guide to building effective web applications and dashboards
Martynovsky Developing an Interactive Visualization Tool for Pangenome Graphs
CN111522608B (zh) 一种提高模拟操作的执行速率的方法及装置
JP7404022B2 (ja) プログラム生成装置及びプログラム生成方法
CN116414369A (zh) 代码结构的可视化方法和装置
JP2016197291A (ja) オブジェクト指向モデル生成装置、オブジェクト指向モデル生成方法およびオブジェクト指向モデル生成プログラム
US7739591B2 (en) Structuring graphics with placeholders
Steenbeek EwE tools for MSP–software user guide

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 22815561

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 112022001610

Country of ref document: DE

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 18563747

Country of ref document: US

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 22815561

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1