JP2017146888A

JP2017146888A - 設計支援装置及び方法及びプログラム

Info

Publication number: JP2017146888A
Application number: JP2016029710A
Authority: JP
Inventors: 益祥馮; Yixiang Feng
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 2016-02-19
Filing date: 2016-02-19
Publication date: 2017-08-24

Abstract

【課題】顧客要求仕様を満足する上で、顧客満足度を満たす設計案を自動的に生成すること。【解決手段】設計支援装置は、顧客要求仕様を受信する顧客要求仕様入力部２０１と、製品に関する複数の解析結果を生成するシミュレーション部２０２と、顧客要求仕様を満足する解析結果を抽出し設計案候補を生成する設計案候補生成部２０３と、顧客の満足度を入力する顧客満足度入力部２０４と、顧客満足度から製品パラメータの重要度を推定する製品パラメータ重要度推定部２０５と、最適な設計案を探索する最適設計案探索部２０６と、複数のパレート解から最適な設計案を決定する最適設計案決定部２０６と、を有する。【選択図】図２

Description

本発明は、設計支援装置及び方法及びプログラムに係り、特に、顧客より注文を受けて、製品を設計する受注生産方式において、顧客の要求仕様を基に作られた複数の設計案の中で、顧客の満足度を満たす設計案（例えば、顧客の満足度を最大化するように最適な設計案）を自動的に生成する設計支援装置及び方法及びプログラムに関する。

顧客のニーズに従って企業が製品を提供するための支援装置または支援システムが、いくつか提案されている。特開２００３−２４２３２９号公報（特許文献１）に記載されたシステムは、車両（製品）に対する顧客のニーズに関連付けられたファクターを格納し、車両が顧客のニーズに適合していないと判断された場合は、顧客データベースから顧客のニーズを抽出し、該抽出された顧客のニーズに適合するよう最適化された仕様を該車両について算出する。
特開２００１−１４０２１号公報（特許文献２）に記載されたシステムは、企業側が顧客からの要求仕様を受けて生産管理データベースを参照しながら推奨仕様を検索し、推奨仕様と顧客仕様との距離を数値化して顧客満足度を計算する。顧客満足度が予め定めた基準値以上である推奨仕様候補を抽出する。

特開２００３−２４２３２９号公報特開２００１−１４０２１号公報

一般に、受注生産品の設計において、設計者は、顧客の要求仕様を必須条件として守る上で、多数の製品パラメータの値を決めなければならない。近年、遺伝的アルゴリズム等の最適化手法を使って最適設計を行う手法が用いられている。しかし、多数の製品パラメータの間にはトレードオフの関係にある場合があるので、最適化の結果から多数のパレート解が得られるが、パレート解の優先順位が分からないため、必ずしも最適な設計案を選択することができない。パレート解とは「優劣が付けられない解」の集合のことであり、「目的関数値の何れかを改善しようとした場合、他の目的関数値が改悪されてしまうような状態」とも言える。

図１に、パレート解のイメージについての説明図を示す。この例では、目的関数の数が２個であり、最適化の方向は目的関数の最小化とする場合を示す。図中の黒い点はパレート解であり、白塗りの点はパレート解に比べて劣っている劣解である。複数のパレード解の中から最適な設計案を選択するには、各製品パラメータの重要度を決める必要があるが、従来このような技術が提案されていない。
特許文献１に記載の技術では、顧客のニーズに適合するように車両の仕様の最適化を図っている。しかしながら、仕様を満足するように最適な設計案を生成するという点に関しては、十分に考慮されていない。
特許文献２においては、工場側の都合で作られた推奨仕様と実際の顧客仕様との距離に基づいて顧客満足度を計算するが、算出された満足度が実際に顧客の意向を反映しているかどうかに関しては、十分に検討されていない。

本発明は、以上の点に鑑み、顧客要求仕様を満足する上で、顧客満足度を満たす設計案（例えば、顧客の満足度を最大化するように最適な設計案）を自動的に生成する設計支援装置及び方法及びプログラムを提供することを目的とする。

本発明の第１の解決手段によると、
設計支援装置であって、
対象製品に関する複数の顧客要求仕様を入力する顧客要求仕様入力部と、
予め設定又は作成された対象製品の解析モデルを用いて、予め定められた複数の製品パラメータの各々に従いシミュレーションを実行することで、複数の製品パラメータに対する複数の顧客要求仕様を含む複数の解析結果を生成するシミュレーション部と、
前記シミュレーション部により生成された複数の解析結果の中から、予め定められたひとつ又は複数の顧客要求仕様を満足する複数の解析結果を抽出することで、複数の設計案候補を生成する設計案候補生成部と、
前記設計案候補生成部により生成された複数の設計案候補の各々に対して、顧客満足度を入力し、顧客満足度を複数の製品パラメータとともに顧客満足度格納部に格納する顧客満足度入力部と、
前記顧客満足度格納部に格納されているデータに対する分散分析により、顧客満足度から各製品パラメータの重要度を推定し、各製品パラメータに対する重要度を製品パラメータ重要度格納部に格納する製品パラメータ重要度推定部と、
対象製品に関する予め設定された、複数の製品パラメータのいずれか複数による複数の目的関数及び複数の顧客要求仕様のいずれか複数による複数の制約条件及び独立変数として機能する複数の製品パラメータのいずれか複数による設計変数に従い、最適化計算を実施することで、目的関数である製品パラメータを複数含む複数のパレート解を得て、複数のパレート解をパレート解格納部に格納する最適設計案探索部と、
前記パレート解格納部に格納された複数のパレート解から、前記製品パラメータ重要度格納部に格納に格納された製品パラメータ重要度を用いてパレート解の優先度を算出し、優先順位が高いパレート解を設計案として決定し、記憶部に記憶する及び／又は出力部に出力する最適設計案決定部と、
を備えた設計支援装置が提供される。

本発明の第２の解決手段によると、
設計支援方法であって、
対象製品に関する複数の顧客要求仕様を入力するステップと、
予め設定又は作成された対象製品の解析モデルを用いて、予め定められた複数の製品パラメータの各々に従いシミュレーションを実行することで、複数の製品パラメータに対する複数の顧客要求仕様を含む複数の解析結果を生成するステップと、
生成された複数の解析結果の中から、予め定められたひとつ又は複数の顧客要求仕様を満足する複数の解析結果を抽出することで、複数の設計案候補を生成するステップと、
生成された複数の設計案候補の各々に対して、顧客満足度を入力し、顧客満足度を複数の製品パラメータとともに顧客満足度格納部に格納するステップと、
前記顧客満足度格納部に格納されているデータに対する分散分析により、顧客満足度から各製品パラメータの重要度を推定し、各製品パラメータに対する重要度を製品パラメータ重要度格納部に格納するステップと、
対象製品に関する予め設定された、複数の製品パラメータのいずれか複数による複数の目的関数及び複数の顧客要求仕様のいずれか複数による複数の制約条件及び独立変数として機能する複数の製品パラメータのいずれか複数による設計変数に従い、最適化計算を実施することで、目的関数である製品パラメータを複数含む複数のパレート解を得て、複数のパレート解をパレート解格納部に格納するステップと、
前記パレート解格納部に格納された複数のパレート解から、前記製品パラメータ重要度格納部に格納に格納された製品パラメータ重要度を用いてパレート解の優先度を算出し、優先順位が高いパレート解を設計案として決定し、記憶部に記憶する及び／又は出力部に出力するステップと、
を含む設計支援方法が提供される。

本発明の第３の解決手段によると、
設計支援プログラムであって、
処理部が、対象製品に関する複数の顧客要求仕様を入力するステップと、
前記処理部が、予め設定又は作成された対象製品の解析モデルを用いて、予め定められた複数の製品パラメータの各々に従いシミュレーションを実行することで、複数の製品パラメータに対する複数の顧客要求仕様を含む複数の解析結果を生成するステップと、
前記処理部が、生成された複数の解析結果の中から、予め定められたひとつ又は複数の顧客要求仕様を満足する複数の解析結果を抽出することで、複数の設計案候補を生成するステップと、
前記処理部が、生成された複数の設計案候補の各々に対して、顧客満足度を入力し、顧客満足度を複数の製品パラメータとともに顧客満足度格納部に格納するステップと、
前記処理部が、前記顧客満足度格納部に格納されているデータに対する分散分析により、顧客満足度から各製品パラメータの重要度を推定し、各製品パラメータに対する重要度を製品パラメータ重要度格納部に格納するステップと、
前記処理部が、対象製品に関する予め設定された、複数の製品パラメータのいずれか複数による複数の目的関数及び複数の顧客要求仕様のいずれか複数による複数の制約条件及び独立変数として機能する複数の製品パラメータのいずれか複数による設計変数に従い、最適化計算を実施することで、目的関数である製品パラメータを複数含む複数のパレート解を得て、複数のパレート解をパレート解格納部に格納するステップと、
前記処理部が、前記パレート解格納部に格納された複数のパレート解から、前記製品パラメータ重要度格納部に格納に格納された製品パラメータ重要度を用いてパレート解の優先度を算出し、優先順位が高いパレート解を設計案として決定し、記憶部に記憶する及び／又は出力部に出力するステップと、
をコンピュータに実行させるための設計支援プログラムが提供される。

本発明によると、顧客要求仕様を満足する上で、顧客満足度を満たす設計案（例えば、顧客の満足度を最大化するように最適な設計案）を自動的に生成する設計支援装置及び方法及びプログラムを提供することができる。

パレート解のイメージについての説明図である。本実施例に係る設計支援装置の構成図である。本実施例に係るシミュレーション部と設計案候補生成部の構成図の一例である。本実施例に係る顧客満足度格納部の説明図の一例である。本実施例に係る製品パラメータ重要度推定部の構成図の一例である。本実施例に係る製品パラメータ重要度格納部の説明図の一例である。本実施例に係る最適設計案探索部の構成図の一例である。本実施例に係る目的関数設定部の説明図の一例である。本実施例に係る制約条件設定部の説明図の一例である。本実施例に係る設計変数設定部の説明図の一例である。本実施例に係るパレート解格納部の説明図の一例である。本実施例に係る処理手順を示すフローチャートの一例である。本実施例に係る顧客要求仕様格納部の説明図の一例である。本実施例に係る解析結果格納部の説明図の一例である。本実施例に係る設計案候補格納部の説明図の一例を示す。

以下、本発明の実施例を、図面に基づいて詳説する。

１．設計支援装置

以下、本発明の実施例について、図面を用いて説明する。
まず、図２は、本実施例に係る設計支援装置の構成図である。図２の実施例の設計支援装置は、計算機２００、処理部２１、記憶部２２を備える。処理部２１は、顧客要求仕様入力部２０１、シミュレーション部２０２、設計案候補生成部２０３、顧客満足度入力部２０４、製品パラメータ重要度推定部２０５、最適設計案探索部２０６、最適設計案決定部２０７、顧客要求仕様格納部Ｄ２０１を備える。記憶部２２は、解析結果格納部Ｄ２０２、設計案候補格納部Ｄ２０３、顧客満足度格納部Ｄ２０４、製品パラメータ重要度格納部Ｄ２０５、パレート解格納部Ｄ２０６を備える。

顧客要求仕様入力部２０１では、製品についての顧客要求仕様を入力する。
図１３は、本実施例に係る顧客要求仕様格納部の説明図の一例である。図１３に示しているように、顧客要求仕様は２つの要素からなる。即ち、要求仕様の名称と要求仕様の範囲である。例えば、顧客が製品の重さを９００ｋｇ以下にしたいという要求がある場合、要求仕様の名称は“重さ”であり、要求仕様の範囲は“９００ｋｇ以下”である。また、例えば、圧縮機の場合、効率が９０％以上であることや、回転数が１００００ｒｐｍであることなどの顧客要求仕様が挙げられる。顧客要求仕様入力部２０１は、入力された顧客要求仕様を、顧客要求仕様格納部Ｄ２０１に格納する。

シミュレーション部２０２では、シミュレーションするための解析モデルを生成し、その解析モデルを計算機２００を用いてシミュレーションを実行する。シミュレーション部２０２は、得られた解析結果を、解析結果格納部Ｄ２０２に格納する。

図３に、シミュレーション部と設計案候補生成部の構成図の一例を示す。
シミュレーション部２０２は、解析モデル作成部３０１と、解析パラメータ範囲自動生成部３０２と、解析実行部３０３と、製品情報格納部Ｄ３０１と、を備える。
解析モデル作成部３０１では、製品について予め記憶された解析モデルを用いて設定したり、製品情報格納部Ｄ３０１に格納されている製品の形状や材料特性などの製品情報に基づいて、製品に関する解析モデルを作成すること等により、解析モデルを作成する。解析パラメータ範囲自動生成部３０２では、解析モデルについて解析を実行するための予め定められた各解析パラメータ（製品パラメータ）の最大値と最小値から、必要な解析数に応じて、実験計画法やラテン超方格法などのサンプリング手法を使って解析パラメータ（製品パラメータ）の水準（範囲、値等）を自動的に生成する。なお、各解析パラメータ（製品パラメータ）は、例えば、作業者等が適宜の入力手段等により、予め定めらることができる。解析実行部３０３では、解析モデル作成部３０１で作成した解析モデルについて、解析パラメータ範囲自動生成部３０２で生成した解析パラメータ（製品パラメータ）を用いて、解析の実行を行う。解析実行部３０３は、解析結果３０４を生成し、解析結果３０４を解析結果格納部Ｄ２０２に格納する。

なお、製品パラメータは、例えば、製品の寸法や材料のような属性データである。また、解析モデルは、例えば、製品を対象として、パソコン上で構築した数理モデルである。製品の形状や材料属性などのデータが解析モデルに反映されている。必要に応じて、様々な詳細度の解析モデルが構築することができる。詳細度の高い解析モデルの解析パラメータは、製品パラメータと同じものになるが、詳細度の低い解析モデルでは、解析パラメータは製品パラメータの近似あるいは一部になる。したがって、解析パラメータは、製品パラメータと略同じものと言える。解析モデルに対する入力は、例えば、製品パラメータとして、製品の形状パラメータ、製品の材料パラメータ、境界条件（例えば、周辺の温度、圧力など）の３つになる。また、解析モデルの作成方法は、例えばＦＥＭ（ＦｉｎｉｔｅＥｌｅｍｅｎｔＭｅｔｈｏｄ、有限要素法）などの多くの公知・周知の方法があり、それぞれの教科書等を参照されたい。解析モデルから解析結果を得る詳細も、例えばＦＥＭ（ＦｉｎｉｔｅＥｌｅｍｅｎｔＭｅｔｈｏｄ、有限要素法）などの多くの公知・周知の方法があり、それぞれの教科書を参照されたい（例えば、菊地：有限要素法概説（新訂版）」，サイエンス社，１９９９．）。以上、要するに、製品の支配方程式を解くことで解析結果が得られる。
さらに、製品１つに対して、解析モデルを複数作ることがある。簡単な解析モデルもあれば、複雑な解析モデルもある。製品パラメータは、上述のように、例えば、製品の材料や寸法のようなものであり、また、解析モデルは、例えば、単純に言えば、関数のようなものである。最も簡単な解析モデルのひとつは、数式モデルであって、例えば、ｙ＝ｆ（ｘ）、のようなものである。ここで、ｘは製品パラメータで、ｙは顧客要求仕様になる。よって、ｘが与えられれば、ｙも計算できる。複雑な解析モデルの場合は、簡単な数式では表現できないが、原理は似たようなものとすることができる。また、製品１つに対して、製品パラメータは複数の組合せが複数存在する。これは、設計の段階で製品パラメータがまで決まっていなくて、様々な値をとる可能性があるからである。製品パラメータの決め方は色々あり、例えば、設計者の経験でいくつかの値を設定する場合等がある。また、ランダムに値を振る場合や、最小値と最大値の間に均等に値を取る場合等もある。

図１４に、解析結果格納部の説明図の一例を示す。各解析結果には、製品パラメータの組と、それにより解析された顧客要求仕様（例えば、重さ、コスト、・・・、効率等）の値が含まれている。解析結果格納部Ｄ１０２では、すべての解析結果を格納する。

設計案候補生成部２０３は、顧客要求仕様満足性判断部３０５を備える。顧客要求仕様満足性判断部３０５は、シミュレーション部２０２で生成された複数の解析結果３０４の中で、顧客要求仕様格納部Ｄ２０１に格納されている顧客要求仕様（例えば、重さ、コスト、・・・、効率等）を満足するものを選択し、設計案候補３０６とする。顧客要求仕様満足性判断部３０５は、選択された設計案候補３０６を、設計案候補格納部Ｄ２０３に格納する。なお、顧客要求仕様を満足するものを選択する際、例えば、全ての顧客要求仕様を満足するものを選択してもよいし、予め定めたひとつ又は複数の顧客要求仕様を満足するものを選択するようにしてもよい。
図１５に、設計案候補格納部の説明図の一例を示す。設計案候補格納部Ｄ２０３では、例えば、図１３に示したように、顧客要求仕様では重さが９００ｋｇ以下となる場合、解析結果の中では重さが９００ｋｇ以下のものは設計案候補とし、９００ｋｇ以上のものは設計案候補としない。

顧客満足度入力部２０４では、設計案候補格納部Ｄ２０３に格納されている各設計案候補に対して、顧客又は設計者等が、適宜の入力手段によりそれぞれの満足度を数値で入力する。例えば、設計案候補に対して顧客が１００％満足した場合は、顧客が１００を満足度として入力する。顧客満足度入力部２０４で入力された顧客満足度情報は、対応する設計案候補の製品パラメータとともに顧客満足度格納部Ｄ２０４に格納する。
図４に、顧客満足度格納部の説明図の一例を示す。図４にある顧客要求仕様（例えば、重さ、コスト、・・・、効率等）の欄は参考のために書いている情報であって、必須項目ではない。顧客が入力した満足度は、対応する製品の製品パラメータとともに顧客満足度格納部Ｄ２０４に格納される。

図５に、製品パラメータ重要度推定部の構成図の一例を示す。製品パラメータ重要度推定部２０５では、分散分析実施部５０５が、顧客満足度格納部Ｄ２０４より情報を取得し、統計的手法である分散分析を実施することで、顧客満足度に対する各製品パラメータの寄与率を算出することができる。分散分析とは、観測データにおける変動を誤差変動と各要因およびそれらの交互作用による変動に分解することによって、要因および交互作用の効果を判定する、統計的仮説検定の一手法である。分散分析を用いることで各要因の寄与率を計算することができる。ここでは製品パラメータが要因になる。分散分析の詳細なアルゴリズムについては、公知・周知であり、統計学の教科書を参照されたい。寄与率は製品パラメータの重要度そのものを表すものであるので、算出された寄与率を各製品パラメータの重要度とすることができる。製品パラメータ重要度推定部２０５は、分散分析実施部５０５により、推定された各製品パラメータの重要度を製品パラメータ重要度格納部Ｄ２０５に格納する。
図６に、製品パラメータ重要度格納部の説明図の一例を示す。

最適設計探索部２０６では、設計者が対象製品に関する最適化問題を設定し、計算機２００を用いて最適化計算を実施する。最適化計算で得られたパレート解は、パレート解格納部Ｄ２０６に格納する。
図７に、最適設計探索部の構成図の一例を示す。最適設計案探索部２０６は、目的関数決定部７０１と、制約条件決定部７０２と、設計変数決定部７０３と、最適化実行部７０４と、を備える。最適化問題設定部は、目的関数決定部７０１と、制約条件決定部７０２と、設計変数決定部７０３とを含む。
図８は、本実施例に係る目的関数設定部の説明図の一例である。目的関数設定部７０１では、設計者等が適宜の入力手段により製品パラメータの中で最大化または最小化にしたいパラメータを目的関数として予め設定する。目的関数設定部の具体的な設定内容について説明すると、目的関数として設定するのが２つの項目がある、即ち、目的関数の名前と最大化か最小化の指定、である。例えば、効率を最大化にしたいと同時にコストを最小化にしたい場合は、効率の最大化とコストの最小化を目的関数として設定する。
図９は、本実施例に係る制約条件設定部の説明図の一例である。制約条件設定部７０２では、設計者等が適宜の入力手段により顧客要求仕様のパラメータを制約条件として予め設定する。制約条件設定部の具体的な設定内容について説明すると、制約条件として設定するのが２つの項目がある、即ち、制約条件の名前と制約範囲である。例えば、重量を１０ｋｇから１００ｋｇの間にしたいという顧客要求仕様がある場合は、制約条件の名前は“重量”であり、制約範囲は“１０ｋｇ〜１００ｋｇ”である。
図１０は、本実施例に係る設計変数設定部の説明図の一例である。設計変数設定部７０３では、設計者等が適宜の入力手段により製品パラメータの中で独立変数として機能するパラメータを設計変数として予め設定する。設計変数設定部の具体的な設定内容について説明すると、設計変数として設定するのが２つの項目がある、即ち、設計変数の名前と設計変数の範囲である。例えば、回転数の値を５０００ｒｐｍから６０００ｒｐｍの間に設計したい場合は、設計変数の名前を“回転数”に設定し、設計変数の範囲を“５０００ｒｐｍ〜６０００ｒｐｍ”に設定する。設計変数の値の変動範囲は製品のデータベースまたは設計者の経験によって設定される。

最適化実行部７０４では、最適化問題設定部で設定された最適化問題に対し、遺伝的アルゴリズム等の最適化アルゴリズムを使って、計算機２００を用いて最適化計算を実行する。最適化計算では、例えば、図１０のような設計変数からなる設計空間において、設計変数の範囲の中でシミュレーションを実行し、制約条件と目的関数の計算を行う。そして、最適化実行部７０４は、図９のような制約条件を満足しながら図８のように目的関数が進化するようにシミュレーションを更新する。更新のアルゴリズムは最適化アルゴリズムで決められる。最適化計算で得られる結果（目的関数：製品パラメータ）は、多目的最適化の場合、図１に示すように各目的関数の間にトレードオフ関係にあるパレート解が得られる。最適化実行部７０４は、パレート解をパレート解格納部Ｄ２０６に格納する。
図１１は、本実施例に係るパレート解格納部の説明図の一例である。パレート解格納部Ｄ２０６には、パレート解の番号に対して、１番目〜Ｎ番目の目的関数（製品パラメータ）の値が記憶される。

最適設計案決定部２０８では、パレート解格納部Ｄ２０６に格納されたパレート解を取得し、製品パラメータ重要度格納部Ｄ２０５に記憶された製品パラメータ重要度を使って以下の式（１）に示すように各パレート解の優先度を算出し、パレート解の優先順位を決定する。

式（１）に各符号の意味は以下の通りである。
Ａ_ｋ：ｋ番目のパレート解の優先度
ＮＯＦ：目的関数の数。これは目的関数設定部７０１で設定した目的関数の数である。
ｙ_ｋ，ｉ：ｋ番目のパレート解におけるｉ番目の目的関数の値。これはパレート解格納部Ｄ２０６より取得する。
ｙ_{ｉ，ｍｉｎ}：ｉ番目の目的関数の最小値。これはすべての目的関数の値を比較し、最小とする値を計算することで取得することができる。
ｙ_{ｉ，ｍａｘ}：ｉ番目の目的関数の最大値。これはすべての目的関数の値を比較し、最大とする値を計算することで取得することができる。
ｗ_ｉ：ｉ番目の目的関数の重要度。目的関数は製品パラメータの中から選出されるのでｗ_ｉは製品パラメータ重要度格納部Ｄ２０５から取得することができる。

設計案決定部２０８は、各パレート解の優先度Ａｋを算出した後、優先度の高い順番でパレート解の優先順位を決定し、適宜の記憶部に記憶する及び／又は出力部（表示部）に出力することができる。

２．設計支援処理

以上のように構成される実施形態の一連の処理手順について、図１２を参照しながら説明する。
図１２は、図２〜図１４に示す設計支援装置における処理手順を示すフローチャートの一例である。このフローチャートに基づく動作を以下に示す。
ステップＳ１２０１：処理部２１は、顧客要求仕様入力部２０１により、上述のように、顧客が製品に対する要求仕様を入力し、顧客要求仕様を顧客要求仕様格納部Ｄ２０１に格納する（図１３）。
ステップＳ１２０２：処理部２１は、シミュレーション部２０２により、上述のように、設計者側が製品に関する複数のシミュレーションを実行し、複数の解析結果を解析結果格納部Ｄ２０２に格納する（図１４）。
ステップＳ１２０３：処理部２１は、設計案候補生成部２０３により、上述のように、設計者が、解析結果格納部Ｄ２０２に格納されている解析結果の中から顧客要求仕様を満足したものを選択し設計案候補とし、設計案候補格納部Ｄ２０３に格納する（図１５）。
ステップＳ１２０４：処理部２１は、顧客満足度入力部２０４により、上述のように、顧客が、設計案候補格納部Ｄ２０３に格納されている各設計案候補に対して、顧客要求仕様の値が顧客の要望に合っているかどうかを吟味して満足度を入力し、顧客満足度を製品パラメータとともに顧客満足度格納部Ｄ２０４に格納する（図４）。
ステップＳ１２０５：処理部２１は、製品パラメータ重要度推定部２０５により、上述のように、顧客満足度格納部Ｄ２０４に格納されているデータについて分散分析を実施し、各製品パラメータの顧客満足度に対する寄与率を算出し、寄与率を重要度として製品パラメータ重要度格納部Ｄ２０５に格納する（図６）。
ステップＳ１２０６：処理部２１は、最適設計案探索部２０６により、上述のように、設計者が対象製品に関する最適化問題を設定し、最適化アルゴリズムを使って最適化計算を実施する。最適化問題の設定手順は図７に示したように、目的関数の設定と、制約条件の設定と、設計変数の設定との少なくとも３つの部分を含むことができる。それぞれに設定については、上述のように、図８、図９、図１０に示している。処理部２１は、最適設計案探索部２０６により、最適化計算で得られたパレート解を、パレート解格納部Ｄ２０６に格納する（図１１）。
ステップＳ１２０７：処理部２１は、最適設計案決定部２０７により、上述のように、パレート解格納部Ｄ２０６に記憶された各パレート解について、前述の式（１）を用いて、製品パラメータ重要度格納部Ｄ２０５に記憶された製品パラメータ重要度を使ってパレート解の優先度を算出し、パレート解の優先順位を決定する。そして、処理部２１は、最適設計案決定部２０７により、優先順位が最も高いパレート解を最適な設計案として選出する。処理部２１は、選出された設計案を適宜の記憶部２２内のメモリに記憶する、又は、パレート解記憶部Ｄ２０６のレコードに選出されたことを示すマークを記憶する。

３．変形例

［変形例１］
本実施例では、設計支援装置の構築および実行を同一の計算機で実施しているように記載しているが、ネットワーク環境を利用することにより、異なる計算機において実施することも可能である。

［変形例２］
本実施例は、実施例１における装置のうち、顧客要求仕様を有線または無線のネットワーク通信を通して取得するものである。

［変形例３］
本実施例は、実施例１または実施例２における装置のうち、顧客満足度を有線または無線のネットワーク通信を通して取得するものである。

［変形例４］
本実施例は、実施例１〜実施例３における装置のうち、顧客満足度は数値ではなく、アンケート形式を用いて定性的に入力されるものである。例えば、設計案候補に対して、“大変満足”、“やや満足”、“なんとも言えない”、“やや不満”、“大変不満”といったいくつかの満足度レベルから１つを選択する。そして、満足度レベルを数値に変換する。例えば、以下のような変換フォーミュラを利用する。
大変満足：９０点
やや満足：７０点
なんとも言えない：５０点
やや不満：３０点
大変不満：１０点

［変形例５］
本実施例は、実施例１〜実施例３における装置のうち、顧客が満足度を直接に入力するのではなく、設計者側の人間が、顧客との会話に応じて、ある設計案候補に対する顧客の満足度を推定するものである。

４．実施例の効果

本実施例によれば、顧客の要求仕様を満足する上で、顧客満足度に基づいて多数の製品パラメータの重要度を定量的に決めることが可能となる。また、本実施例によれば、顧客満足度を最大化になるように最適な設計案を自動的に生成することが可能となる。

５．付記

なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれている。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例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。
また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（ＳｏｌｉｄＳｔａｔｅＤｒｉｖｅ）等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

本発明の設計支援方法又は設計支援装置・システムは、その各手順をコンピュータに実行させるための設計支援プログラム、設計支援プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体、設計支援プログラムを含みコンピュータの内部メモリにロード可能なプログラム製品、そのプログラムを含むサーバ等のコンピュータ、等により提供されることができる。

２００計算機
２０１顧客要求仕様入力部
２０２シミュレーション部
２０３設計案候補生成部
２０４顧客満足度入力部
２０５製品パラメータ重要度推定部
２０６最適設計案探索部
２０７最適設計案決定部
Ｄ２０１顧客仕様格納部
Ｄ２０２解析結果格納部
Ｄ２０３設計案候補格納部
Ｄ２０４顧客満足度格納部
Ｄ２０５製品パラメータ重要度格納部
Ｄ２０６パレート解格納部

Claims

設計支援装置であって、
対象製品に関する複数の顧客要求仕様を入力する顧客要求仕様入力部と、
予め設定又は作成された対象製品の解析モデルを用いて、予め定められた複数の製品パラメータの各々に従いシミュレーションを実行することで、複数の製品パラメータに対する複数の顧客要求仕様を含む複数の解析結果を生成するシミュレーション部と、
前記シミュレーション部により生成された複数の解析結果の中から、予め定められたひとつ又は複数の顧客要求仕様を満足する複数の解析結果を抽出することで、複数の設計案候補を生成する設計案候補生成部と、
前記設計案候補生成部により生成された複数の設計案候補の各々に対して、顧客満足度を入力し、顧客満足度を複数の製品パラメータとともに顧客満足度格納部に格納する顧客満足度入力部と、
前記顧客満足度格納部に格納されているデータに対する分散分析により、顧客満足度から各製品パラメータの重要度を推定し、各製品パラメータに対する重要度を製品パラメータ重要度格納部に格納する製品パラメータ重要度推定部と、
対象製品に関する予め設定された、複数の製品パラメータのいずれか複数による複数の目的関数及び複数の顧客要求仕様のいずれか複数による複数の制約条件及び独立変数として機能する複数の製品パラメータのいずれか複数による設計変数に従い、最適化計算を実施することで、目的関数である製品パラメータを複数含む複数のパレート解を得て、複数のパレート解をパレート解格納部に格納する最適設計案探索部と、
前記パレート解格納部に格納された複数のパレート解から、前記製品パラメータ重要度格納部に格納に格納された製品パラメータ重要度を用いてパレート解の優先度を算出し、優先順位が高いパレート解を設計案として決定し、記憶部に記憶する及び／又は出力部に出力する最適設計案決定部と、
を備えた設計支援装置。
請求項１に記載された設計支援装置において、
前記顧客要求仕様入力部は、
要求仕様の名称に対する要求仕様の範囲又は値を含む複数の顧客要求仕様を、顧客要求仕様格納部に格納することを特徴とする設計支援装置。
請求項１に記載された設計支援装置において、
前記シミュレーション部は、
対象製品について製品形状及び材料を含む製品情報を予め定め記憶した製品情報格納部を参照し、対象製品に関する解析モデルを作成し、
作成された解析モデルについて、予め定められた各製品パラメータの最小値及び最大値に従い、製品パラメータを複数生成し、
解析モデルに対して各々の複数の製品パラメータを用いて解析を実行し、複数の顧客要求仕様を、解析結果として生成し、
解析結果毎の、複数の製品パラメータに対する複数の顧客要求仕様を含む解析結果を解析結果格納部に格納する、
ことを特徴とする設計支援装置。
請求項３に記載された設計支援装置において、
前記設計案候補生成部は、
前記解析結果格納部に格納された複数の解析結果の中から、ひとつ又は複数の顧客要求仕様を満足する複数の解析結果を抽出することで、複数の設計案候補を生成し、設計案候補毎の複数の製品パラメータに対する複数の顧客要求仕様を設計案候補格納部に格納することを特徴とする設計支援装置。
請求項４に記載された設計支援装置において、
前記顧客満足度入力部は、
前記設計案候補格納部に格納された複数の設計案候補の各々に対して、顧客満足度を入力し、顧客満足度を複数の製品パラメータとともに前記顧客満足度格納部に格納することを特徴とする設計支援装置。
請求項５に記載された設計支援装置において、
前記製品パラメータ重要度推定部は、
前記顧客満足度格納部に格納された情報に基づき、統計的手法である分散分析を実施することで、顧客満足度に対する各製品パラメータの寄与率を計算し、寄与率により重要度を推定し、推定された各製品パラメータの重要度を前記製品パラメータ重要度格納部に格納することを特徴とする設計支援装置。
請求項１に記載された設計支援装置において、
前記最適設計探索部は、
複数の製品パラメータの中のいずれか複数の目的関数と各目的関数が最大化か最小化の指定を設定し、複数の顧客要求仕様の中のいずれか複数の制約条件と各制約条件の範囲を設定し、複数の製品パラメータの中で独立変数として機能するいずれか複数の設計変数と各設計変数の範囲を設定することにより、最適化問題を設定する最適化問題設定部と、
前記最適化問題設定部で設定された最適化問題に対し、予め定められた最適化アルゴリズムを使って最適化計算を実行することで、各目的関数の間にトレードオフ関係にあるパレート解を得て、各目的関数を含む複数のパレート解を前記パレート解格納部に格納する最適化実行部と、
を備えたことを特徴とする設計支援装置。
請求項７に記載された設計支援装置において、
前記最適化実行部は、
前記最適化問題設定部で設定された最適化問題に対し、遺伝的アルゴリズム又は他の最適化アルゴリズムを使って最適化計算を実行し、
前記最適化計算では、設定された複数の設計変数を含む設計空間において、各設計変数の範囲の中でシミュレーションを実行し、制約条件と目的関数の計算を行い、設定された複数の制約条件を満足しながら、設定された目的関数の最大値又は最小値になるよう目的関数が進化するようにシミュレーションを更新することで、複数の目的関数を含むパレート解を得る、
ことを特徴とする設計支援装置。
請求項１に記載された設計支援装置において、
前記最適設計案決定部は、
以下の式（１）に従い、各パレート解の優先度Ａ_ｋを算出し、パレート解の優先順位を決定することを特徴とする設計支援装置。

式（１）に各符号の意味は以下の通りである。
Ａ_ｋ：ｋ番目のパレート解の優先度
ＮＯＦ：前記最適設計探索部で設定した、目的関数の数。
ｙ_ｋ，ｉ：前記パレート解格納部より取得した、ｋ番目のパレート解におけるｉ番目の目的関数の値。
ｙ_{ｉ，ｍｉｎ}：ｉ番目の目的関数の最小値。
ｙ_{ｉ，ｍａｘ}：ｉ番目の目的関数の最大値。
ｗ_ｉ：前記製品パラメータ重要度格納部から取得した、ｉ番目の目的関数である製品パラメータの重要度。
請求項１に記載された設計支援装置において、
前記シミュレーション部は、解析モデルについて計算機を用いてシミュレーションを実行すること、
及び／又は、
前記最適設計探索部は、設計者により設定された対象製品に関する最適化問題について、計算機を用いて最適化計算を実施すること、
を特徴とする設計支援装置。
請求項１に記載された設計支援装置において、
前記顧客要求仕様入力部は、
有線または無線のネットワーク通信手段によって複数の顧客要求仕様を受信することを特徴とする設計支援装置。
請求項１に記載された設計支援装置において、
前記顧客満足度入力部は、
顧客満足度を有線または無線のネットワーク通信を通して取得するものであることを特徴とする設計支援装置。
請求項１に記載された設計支援装置において、
前記顧客満足度入力部は、
顧客満足度を、定性的な複数の満足度レベルから１つを選択し、前記満足度レベルを数値に変換することで入力することを特徴とする設計支援装置。
設計支援方法であって、
対象製品に関する複数の顧客要求仕様を入力するステップと、
予め設定又は作成された対象製品の解析モデルを用いて、予め定められた複数の製品パラメータの各々に従いシミュレーションを実行することで、複数の製品パラメータに対する複数の顧客要求仕様を含む複数の解析結果を生成するステップと、
生成された複数の解析結果の中から、予め定められたひとつ又は複数の顧客要求仕様を満足する複数の解析結果を抽出することで、複数の設計案候補を生成するステップと、
生成された複数の設計案候補の各々に対して、顧客満足度を入力し、顧客満足度を複数の製品パラメータとともに顧客満足度格納部に格納するステップと、
前記顧客満足度格納部に格納されているデータに対する分散分析により、顧客満足度から各製品パラメータの重要度を推定し、各製品パラメータに対する重要度を製品パラメータ重要度格納部に格納するステップと、
対象製品に関する予め設定された、複数の製品パラメータのいずれか複数による複数の目的関数及び複数の顧客要求仕様のいずれか複数による複数の制約条件及び独立変数として機能する複数の製品パラメータのいずれか複数による設計変数に従い、最適化計算を実施することで、目的関数である製品パラメータを複数含む複数のパレート解を得て、複数のパレート解をパレート解格納部に格納するステップと、
前記パレート解格納部に格納された複数のパレート解から、前記製品パラメータ重要度格納部に格納に格納された製品パラメータ重要度を用いてパレート解の優先度を算出し、優先順位が高いパレート解を設計案として決定し、記憶部に記憶する及び／又は出力部に出力するステップと、
を含む設計支援方法。
設計支援プログラムであって、
処理部が、対象製品に関する複数の顧客要求仕様を入力するステップと、
前記処理部が、予め設定又は作成された対象製品の解析モデルを用いて、予め定められた複数の製品パラメータの各々に従いシミュレーションを実行することで、複数の製品パラメータに対する複数の顧客要求仕様を含む複数の解析結果を生成するステップと、
前記処理部が、生成された複数の解析結果の中から、予め定められたひとつ又は複数の顧客要求仕様を満足する複数の解析結果を抽出することで、複数の設計案候補を生成するステップと、
前記処理部が、生成された複数の設計案候補の各々に対して、顧客満足度を入力し、顧客満足度を複数の製品パラメータとともに顧客満足度格納部に格納するステップと、
前記処理部が、前記顧客満足度格納部に格納されているデータに対する分散分析により、顧客満足度から各製品パラメータの重要度を推定し、各製品パラメータに対する重要度を製品パラメータ重要度格納部に格納するステップと、
前記処理部が、対象製品に関する予め設定された、複数の製品パラメータのいずれか複数による複数の目的関数及び複数の顧客要求仕様のいずれか複数による複数の制約条件及び独立変数として機能する複数の製品パラメータのいずれか複数による設計変数に従い、最適化計算を実施することで、目的関数である製品パラメータを複数含む複数のパレート解を得て、複数のパレート解をパレート解格納部に格納するステップと、
前記処理部が、前記パレート解格納部に格納された複数のパレート解から、前記製品パラメータ重要度格納部に格納に格納された製品パラメータ重要度を用いてパレート解の優先度を算出し、優先順位が高いパレート解を設計案として決定し、記憶部に記憶する及び／又は出力部に出力するステップと、
をコンピュータに実行させるための設計支援プログラム。