(57)【要約】【課題】設計プロセスの改善を支援し、設計プロセスの終盤で手戻りをなくすことができる設計プロセス支援システムを提供する。【解決手段】異なる設計条件ごとに各仕様項目と当該仕様項目の改善または悪化を示す情報とを対応付けてコンセプトを記憶するコンセプトデータベースと、ユーザが改善を望む前記仕様項目を特定し、特定した仕様項目が改善される設計条件のコンセプトを報知する改善支援部と、を備える設計プロセス支援システム。【選択図】図１
2018124734.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
異なる設計条件ごとに各仕様項目と当該仕様項目の改善または悪化を示す情報とを対応付けてコンセプトを記憶するコンセプトデータベースと、
ユーザが改善を望む前記仕様項目への影響が大きい設計条件のコンセプトを報知する改善支援部と、
を備える設計プロセス支援システム。
【請求項２】
前記改善支援部は、
前記設計条件のコンセプトを報知する際に、前記ユーザが改善を望む前記仕様項目以外の仕様項目の改善または悪化を報知する、
請求項１に記載の設計プロセス支援システム。
【請求項３】
異なる設計条件ごとに各仕様項目と当該仕様項目の改善または悪化を示す情報とを対応付けてコンセプトを記憶することと、
ユーザが改善を望む前記仕様項目への影響が大きい設計条件のコンセプトを報知することと、
を含む制御方法。
【請求項４】
コンピュータに、
異なる設計条件ごとに各仕様項目と当該仕様項目の改善または悪化を示す情報とを対応付けてコンセプトを記憶することと、
ユーザが改善を望む前記仕様項目への影響が大きい設計条件のコンセプトを報知することと、
を実行させるプログラム。
【請求項５】
異なる設計条件ごとに各仕様項目と当該仕様項目の改善または悪化を示す情報とを対応付けてコンセプトを記憶するコンセプトデータベースと、
ユーザが改善すべき前記仕様項目がユーザ個人に特有の改善すべき前記仕様項目であるか、複数のユーザに共通の改善すべき前記仕様項目であるかを判定する改善判定部と、
を備える設計プロセス支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、設計プロセス支援システム、制御方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
人間工学を考慮した設計プロセスがある（例えば、非特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】真塩等、「会報・人間工学専門家認定機構」、会報・人間工学専門家認定機構編集委員会、２０１６年５月１日Ｖｏｌ．４７、ｐｐ１−５
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、発電プラントなどの一般的なプラントの設計プロセスとして、図８に示すような設計プロセスがある。図８に示す設計プロセスは、各プロセス間の結合がなされておらず、また、プラントの設計者側で考えた要求のプラント設計に基づいて設計されるため、設計プロセスの終盤で手戻りが発生し、大きな修正となる場合があった。
その場合、設計時間及び設計費用が増大する。
【０００５】
そこで、設計プロセスの改善を支援し、設計プロセスの終盤で手戻りが発生しない技術が求められていた。
【０００６】
本発明は、上記の課題を解決することのできる設計プロセス支援システム、制御方法及びプログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の第１の態様によれば、設計プロセス支援システムは、異なる設計条件ごとに各仕様項目と当該仕様項目の改善または悪化を示す情報とを対応付けてコンセプトを記憶するコンセプトデータベースと、ユーザが改善を望む前記仕様項目への影響が大きい設計条件のコンセプトを報知する改善支援部と、を備える。
【０００８】
本発明の第２の態様によれば、第１の態様における設計プロセス支援システムにおいて、前記改善支援部は、前記設計条件のコンセプトを報知する際に、前記仕様項目以外の仕様項目の改善または悪化を報知してもよい。
【０００９】
本発明の第３の態様によれば、制御方法は、異なる設計条件ごとに各仕様項目と当該仕様項目の改善または悪化を示す情報とを対応付けてコンセプトを記憶することと、ユーザが改善を望む前記仕様項目への影響が大きい設計条件のコンセプトを報知することと、を含む。
【００１０】
本発明の第４の態様によれば、プログラムは、コンピュータに、異なる設計条件ごとに各仕様項目と当該仕様項目の改善または悪化を示す情報とを対応付けてコンセプトを記憶することと、ユーザが改善を望む前記仕様項目への影響が大きい設計条件のコンセプトを報知することと、を実行させる。
【００１１】
本発明の第５の態様によれば、設計プロセス支援システムは、異なる設計条件ごとに各仕様項目と当該仕様項目の改善または悪化を示す情報とを対応付けてコンセプトを記憶するコンセプトデータベースと、ユーザが改善すべき前記仕様項目がユーザ個人に特有の改善すべき前記仕様項目であるか、複数のユーザに共通の改善すべき前記仕様項目であるかを判定する改善判定部と、を備える。
【発明の効果】
【００１２】
本発明の実施形態による設計プロセス支援システムによれば、設計プロセスの改善を支援し、設計プロセスの終盤で手戻りをなくすことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の第１の実施形態による設計プロセス支援システムの構成を示す図である。
【図２】本発明の第１の実施形態によるＨＦＥ処理装置の構成を示す図である。
【図３】本発明の第１の実施形態による条件設定処理装置の構成を示す図である。
【図４】本発明の第１の実施形態によるユーザフィードバック処理装置の構成を示す図である。
【図５】本発明の第１の実施形態による検証処理装置の構成を示す図である。
【図６】本発明の第１の実施形態による設計プロセス支援システムの処理のイメージを示す図である。
【図７】本発明の第２の実施形態によるＨＦＥ処理装置の構成を示す図である。
【図８】関連する技術を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
＜第一の実施形態＞
以下、本発明の第１の実施形態による設計プロセス支援システム１の構成について説明する。
本発明の第１の実施形態による設計プロセス支援システム１は、図１に示すように、ＨＦＥ（Ｈｕｍａｎ  Ｆａｃｔｏｒｓ  Ｅｎｇｎｅｅｒｉｎｇ）処理装置１０と、条件設定処理装置２０と、ユーザフィードバック処理装置３０と、検証処理装置４０と、を備える。
【００１５】
ＨＦＥ処理装置１０は、タスクの要求を特定する装置である。ＨＦＥ処理装置１０は、図２に示すように、プラント機能分析処理部１０１と、タスク分析処理部１０２と、人員配置処理部１０３と、人間信頼性分析処理部１０４と、運転経験反映処理部１０６と、ＨＦＥデータベース１０５と、ＩＴ(Ｉｓｓｕｅ  Ｔｒａｃｋｉｎｇ)データベース１０７と、改善支援部１０８と、を備える。
各処理部における処理は、プログラムによる処理であっても、設計者によって実行される処理であってもよい。
【００１６】
プラント機能分析処理部１０１は、目標を設定する。例えば、設計プロセス支援システム１が発電プラントの設計プロセスである場合、プラント機能分析処理部１０１は、発電量の達成を目標に設定する。プラント機能分析処理部１０１は、機能を分析し、目標に設定した発電量を達成するための機能を決定する。この目標を達成するための機能の例の１つは、ヒートシンクを用いて高温箇所の熱を放熱する機能である。この目標を達成するための機能は、通常複数存在する。
プラント機能分析処理部１０１は、複数存在する機能のそれぞれをサポートする機器や系統などを決定し、決定した機器や系統の操作を作業員または機械に割り当てる。
本発明の実施形態では、プラント機能分析処理部１０１が作業員または機械に割り当てた機器や系統の操作のうち、作業員に割り当てた機器や系統の操作をタスクと呼ぶ。
なお、プラント機能分析処理部１０１が行う機能分析には、エンドユーザからの要求が反映されている。
【００１７】
タスク分析処理部１０２は、タスクを分析する。タスク分析処理部１０２は、タスクを分析した分析結果に基づいて、タスクの要求を特定する。ここで、タスクの要求とは、そのタスクを行うために使用しなければならない特定の指示系統、操作機、コミュニケーションなどのことである。タスクを行うために使用しなければならない特定の指示系統の例の１つは、課長Ａによる指示である。また、タスクを行うために使用しなければならない特定の操作機の例の１つは、制御盤Ｂである。また、タスクを行うために使用しなければならない特定のコミュニケーションの例は、オペレータＡが作業を行う場合に、現場のオペレータＢから作業情報を取得することである。
【００１８】
具体的には、タスク分析処理部１０２は、タスクにどのようなサブタスクが含まれているか分析するために、タスクを分解する。
そして、タスク分析処理部１０２は、タスクを分解して得られたそれぞれのサブタスクどうしの関係を分析する。例えば、タスク分析処理部１０２は、サブタスクＡとサブタスクＢとにタスクを分解したとする。この場合、タスク分析処理部１０２は、例えば、サブタスクＡがインプットであり、サブタスクＢがアウトプットである、すなわち、サブタスクＡとサブタスクＢの関係は、インプットとアウトプットとの関係にあると分析する。
また、タスク分析処理部１０２は、分解されたサブタスクＡとサブタスクＢとをアギュラー分析を用いて分析してもよい。ここで、アギュラー分析とは、テーブルを用いた分析し、複数の評価項目を用いてサブタスクＡとサブタスクＢとを分析するものである。例えば、タスク分析処理部１０２は、サブタスクＡについて意思の決定が必要であり、環境条件として照明が明るいことを要件とすると分析する。また、タスク分析処理部１０２は、サブタスクＢについて照明が暗いことを要件とすると分析する。
また、タスク分析処理部１０２は、分解されたサブタスクＡとサブタスクＢとをタイムアライン分析を用いて分析してもよい。ここで、タイムアライン分析とは、時間軸上でタスクを分析し、時間軸上でのサブタスクＡとサブタスクＢとの関係を分析するものである。例えば、タスク分析処理部１０２は、サブタスクＡがサブタスクＢよりも先に処理を開始すると解析する。
また、タスク分析処理部１０２は、分解されたサブタスクＡとサブタスクＢとをワークロード分析を用いて分析してもよい。ここで、ワークロード分析とは、所定時間内で終える必要のあるタスクを分析し、その所定時間に対して実際の作業時間の予測がどの程度になるかを分析するものである。例えば、タスク分析処理部１０２は、３０分以内に完了する必要があるサブタスクＡ、サブタスクＢ及びサブタスクＣの３つのサブタスクについてワークロード分析を用いて実際の作業時間の予測を２５分と分析する。なお、タスク分析処理部１０２は、ロードワーク分析を用いる場合、過去の経験者からの助言（エキスパートジャッジメント）を用いて実際の作業時間を予測してもよい。
また、タスク分析処理部１０２は、分解されたサブタスクＡとサブタスクＢとをコグニティブタスク分析を用いて分析してもよい。ここで、コグニティブタスク分析とは、各サブタスクをどのような環境条件で行った場合にストレスを感じるかを、少なくとも３人以上の経験者にアンケートなどで予め調査し、認知工学的に心理面から分析する。
なお、タスク分析処理部１０２が行うタスク分析には、エンドユーザからの要求が反映されている。
【００１９】
人員配置処理部１０３は、プラントの運転に必要な人員を割り当てる。人員配置処理部１０３は、例えば、保守を行う人員も含めてプラントの停止から起動までの運転に必要な最大の人数と最小の人数とを特定して割り当てる。
【００２０】
人間信頼性分析処理部１０４は、人間信頼性分析を行うことによって、具体的なタスクの要求を生成する。人間信頼性分析とは、ヒューマンエラー率を用いてタスクを分析するものである。
【００２１】
運転経験反映処理部１０６は、過去にヒューマンエラーで事故が発生したときの実績を記憶するデータベースである。例えば、運転経験反映処理部１０６は、過去にヒューマンエラーで事故が発生したときの情報を記憶するデータベースである。
具体的な事故の例の１つは、過去のヒューマンエラーによる事故の発生自体を見過ごしてしまったことであり、同様の事故が再度発生してしまったことである。
また、別の具体的な事故の例の１つは、遠隔操作を行う操作機が、遠隔操作の設定になっていなかったため、操作できなかったことである。
また、別の具体的な事故の例は、訓練不足によりヒューマンエラーが発生してしまったことである。
【００２２】
ＨＦＥデータベース１０５は、ＨＦＥ処理装置１０がＨＦＥ分析を行うために必要な情報を記憶するデータベースである。
具体的には、ＨＦＥデータベース１０５は、インフォメーションＩ、コントロールＣ、スタッフィングＳを含む情報を記憶する。ここで、インフォメーションＩは、各タスクを行うのに必要な情報である。コントロールＣは、各タスクを行うのにどのような操作機が必要かを示す情報である。スタッフィングＳは、各タスクを行うのにどのようなスキルの作業者が何人必要であるかを示す情報である。
なお、ＨＦＥデータベース１０５は、図２に示すように、プラント機能分析処理部１０１、タスク分析処理部１０２、人員配置処理部１０３、人間信頼性分析処理部１０４、運転経験反映処理部１０６のそれぞれに対応する記憶領域を備えてよい。
【００２３】
ＩＴデータベース１０７は、後述するように、ユーザフィードバック処理装置３０において生成されるコメント、すなわち、改善すべきタスクと、その改善すべきタスクを実際に改善する場合の施策の候補とを関連付けて記憶している。
【００２４】
改善支援部１０８は、プラントの設計プロセスにおける改善が望まれ、その改善の目標値に達しない場合に、目標値に近づける対策案を提示する。
【００２５】
条件設定処理装置２０は、ＨＦＥ処理装置１０の分析結果、プラントの制約、過去の類似のプラントにおける運転経験をユーザフィードバック処理装置３０に送信する。条件設定処理装置２０は、図３に示すように、プラント設計処理部２０２と、緊急時運転ガイドライン処理部２０３と、確率論的リスク評価処理部２０４と、プラント設計データベース２０５と、を備える。
各処理部における処理は、プログラムによる処理であっても、設計者によって実行される処理であってもよい。
【００２６】
プラント設計処理部２０２は、ユーザフィードバック処理装置３０がコンセプトを生成するための条件、すなわち、ＨＦＥ処理装置１０の分析結果、プラントの制約、過去の類似のプラントにおける運転経験をユーザフィードバック処理装置３０に送信する。
【００２７】
緊急時運転ガイドライン処理部２０３は、緊急時にプラントを運転する際のガイドラインを提供する。
【００２８】
確率論的リスク評価処理部２０４は、人間信頼性分析処理部１０４が生成したタスクの要求を、確率論を用いて統計データに変換して、プラント設計データベース２０５に追加する。
【００２９】
プラント設計データベース２０５は、プラント設計処理部２０２がユーザフィードバック処理装置３０に送信するＨＦＥ処理装置１０の分析結果、プラントの制約、過去の類似のプラントにおける運転経験を記憶する。
【００３０】
ユーザフィードバック処理装置３０は、ＨＦＥ処理装置１０の分析結果、プラントの制約、過去の類似のプラントにおける運転経験に基づいて、４つのコンセプト（マンマシンシステムコンセプト、負荷負担コンセプト、ユーザビリティコンセプト、アクセスビリティコンセプト）に基づいて１つのＨＦコンセプトを作成する。ユーザフィードバック処理装置３０は、作成したＨＦコンセプトを後述するＨＦコンセプトデータベース３１２に基づいて、３つのプロト機を生成する。ユーザフィードバック処理装置３０は、生成した３つのプロト機の情報をＨＦＥ処理装置１０にフィードバックする。
ユーザフィードバック処理装置３０は、図４に示すように、マンマシンシステムコンセプト処理部３０１と、負荷負担コンセプト処理部３０２と、ユーザビリティコンセプト処理部３０３と、アクセスビリティコンセプト処理部３０４と、ＨＦコンセプト処理部３０５と、ＨＳＩ（Ｈｕｍａｎ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）プロト機作製部３０６と、運転ガイド作成部３０７と、訓練プログラム作成部３０８と、ＨＳＩデータベース３０９と、運転要領データベース３１０と、運転訓練データベース３１１と、ＨＦコンセプトデータベース３１２と、コンセプトデータベース３１３と、を備える。
各処理部における処理は、プログラムによる処理であっても、設計者によって実行される処理であってもよい。
【００３１】
マンマシンシステムコンセプト処理部３０１は、ＨＦＥ処理装置１０の分析結果に基づいて、マンマシンシステムコンセプトを生成する。
【００３２】
負荷負担コンセプト処理部３０２は、ＨＦＥ処理装置１０の分析結果に基づいて、負荷負担コンセプトを生成する。
【００３３】
ユーザビリティコンセプト処理部３０３は、ＨＦＥ処理装置１０の分析結果に基づいて、ユーザビリティコンセプトを生成する。
【００３４】
アクセスビリティコンセプト処理部３０４は、ＨＦＥ処理装置１０の分析結果に基づいて、アクセスビリティコンセプトを生成する。
【００３５】
ＨＦコンセプト処理部３０５は、マンマシンシステムコンセプト処理部３０１が生成したマンマシンシステムコンセプト、負荷負担コンセプト処理部３０２が生成した負荷負担コンセプト、ユーザビリティコンセプト処理部３０３が生成したユーザビリティコンセプト、アクセスビリティコンセプト処理部３０４が生成したアクセスビリティコンセプト、プラントの制約、過去の類似のプラントにおける運転経験に基づいて、ＨＦコンセプトを生成する。
【００３６】
コンセプトのそれぞれは、生成された段階でインフォメーションＩ、コントロールＣ、スタッフィングＳのうち影響度の大きいものと関連けられて記憶されている。
【００３７】
なお、上記のマンマシンシステムコンセプト、負荷負担コンセプト、ユーザビリティコンセプト、及び、アクセスビリティコンセプトは、人間工学関連のガイドラインを示すＩＳＯ２６８００に記載されているコンセプトであって、本発明の実施形態におけるコンセプトの一例に過ぎず、本発明の実施形態におけるコンセプトを限定するものではない。
【００３８】
ＨＳＩプロト機作製部３０６は、ＨＦコンセプトに基づいて、例えば、モックアップを製造する。なお、ＨＳＩプロト機作製部３０６が製造するモックアップは、バーチャルモックアップであってよい。ＨＳＩプロト機作製部３０６が製造するモックアップの情報は、ＨＳＩデータベース３０９が記憶する。
ＨＳＩプロト機作製部３０６が製造するモックアップがバーチャルモックアップである場合、例えば、制御盤の配置や作業条件の１つである照明の明るさなどを模擬することができる。
【００３９】
運転ガイド作成部３０７は、ＨＦコンセプトに基づいて、プラントの運転ガイドのプロト機を作成する。運転ガイド作成部３０７が作成するプラントの運転ガイドのプロト機の情報は、運転要領データベース３１０が記憶する。
【００４０】
訓練プログラム作成部３０８は、ＨＦコンセプトに基づいて、訓練プログラムのプロト機を作成する。訓練プログラム作成部３０８が作成する訓練プログラムのプロト機の情報は、運転訓練データベース３１１が記憶する。
【００４１】
コンセプトデータベース３１３は、４つのコンセプト（マンマシンシステムコンセプト、負荷負担コンセプト、ユーザビリティコンセプト、アクセスビリティコンセプト）を記憶する。
コンセプトのそれぞれは、生成された段階でインフォメーションＩ、コントロールＣ、スタッフィングＳのうち影響度の大きいものと関連けられて記憶されている。なお、コンセプトのそれぞれは、インフォメーションＩ、コントロールＣ、スタッフィングＳの複数に関連付けられてもよい。
【００４２】
ＨＦコンセプトデータベース３１２は、ＨＦコンセプトを記憶する。
【００４３】
本発明の第１の実施形態による設計プロセス支援システム１は、設計プロセスの上流段階で設計者のみならず、プラントのエンドユーザからの要求を反映させたプロト機が作成される。
【００４４】
検証処理装置４０は、最終的な設計の妥当性を評価する装置である。検証処理装置４０は、図５に示すように、ＨＳＩ設計処理部４０１と、運転要領書開発処理部４０２と、訓練プログラム開発処理部４０３と、検証／妥当性確認処理部４０４と、運転パフォーマンス監視処理部４０５と、検証／妥当性データベース４０６と、を備える。
各処理部における処理は、プログラムによる処理であっても、設計者によって実行される処理であってもよい。
【００４５】
ＨＳＩ設計処理部４０１は、最終的なＨＳＩ設計を行い、最終的なプラントを製造する。
運転要領書開発処理部４０２は、最終的な運転ガイドを作成する。
訓練プログラム開発処理部４０３は、最終的な訓練プログラムを作成する。
【００４６】
検証／妥当性確認処理部４０４は、ＨＳＩ設計処理部４０１が製造した最終的なプラント、運転要領書開発処理部４０２が作成した最終的な運転ガイド、訓練プログラム開発処理部４０３が作成した最終的な訓練プログラムのそれぞれの実測値を、例えば、仕様値と比較し、比較結果が所定の範囲内である場合に妥当であると判断する。
【００４７】
運転パフォーマンス監視処理部４０５は、プラント全体の動作を監視し確認する。
検証／妥当性データベース４０６は、最終的なプラントの検証結果を記憶する。
【００４８】
次に、本発明の第１の実施形態による設計プロセス支援システム１の処理について説明する。
なお、図６は、設計プロセス支援システム１の設計プロセスを示しており、設計プロセス支援システム１の処理フローを模式的に表している。
ここでは、それぞれのデータベースにすでにデータが記憶されているものとして、設計プロセス支援システム１の処理を説明する。
【００４９】
まず、プラント機能分析処理部１０１、タスク分析処理部１０２、人員配置処理部１０３、人間信頼性分析処理部１０４、運転経験反映処理部１０６のそれぞれは、現在の各コンセプトと現在の各設定についてＨＦＥ分析を行う。
その結果、現在のプラントについて、例えば、ワークロード（仕様項目の一例）が高いため、エンドユーザがワークロードの改善を望んだことが判明したとする。
ただし、目標のワークロードは小さい値に変更されたが、人員配置のコンセプト自体は変更されていないものとする。
【００５０】
この状態で、プラント機能分析処理部１０１、タスク分析処理部１０２、人員配置処理部１０３、人間信頼性分析処理部１０４、運転経験反映処理部１０６のそれぞれは、各コンセプトと現在の各設定についてＨＦＥ分析を行う。
このとき、ワークロードの目標値の変更はされるが、人員などの条件の変更はされていないため、ワークロードの値は、前回と同一である。
各コンセプトには、予め、インフォメーションＩ、コントロールＣ、スタッフィングＳの３つの組み合わせと、その組み合わせの違いによる効果（例えば、人員を２名増やすコンセプトに変更した場合、総人数が２倍になりワークロードが５割改善されるなど）が関連づけられて記憶されている。
改善支援部１０８は、現在のコンセプトと他の可能なコンセプトとを比較し、改善項目であるワークロードについて効果が大きい例えばベスト５のコンセプトを特定する。なお、改善を求める項目のインフォメーションＩ、コントロールＣ、スタッフィングＳと、コンセプトのインフォメーションＩ、コントロールＣ、スタッフィングＳとから、対象となるコンセプトを特定するものであってもよい。
そして、改善支援部１０８は、そのベスト５のコンセプトをユーザに報知する。
このとき、改善支援部１０８は、ワークロードが改善されることと同時に、例えば、人員の増加に伴い増加するコストなどの他のメリットとデメリットとをユーザに報知してよい。
ユーザは、ワークロードの改善と共に他のメリットとデメリットとを総合的に判定してどのコンセプトを採用すればよいかを決定する。
【００５１】
なお、ここでは、ワークロードの改善を例に改善支援部１０８が行う改善支援を説明した。しかしながら、ワークロード以外の項目についても同様に支援できることはいうまでもない。
【００５２】
以上、本発明の第一の実施形態による設計プロセス支援システム１について説明した。本発明の第一の実施形態による設計プロセス支援システム１は、異なる設計条件ごとに各仕様項目と当該仕様項目の改善または悪化を示す情報とを対応付けてコンセプトを記憶するコンセプトデータベースと、ユーザが改善を望む前記仕様項目を特定し、特定した仕様項目が改善される設計条件のコンセプトを報知する改善支援部と、を備える。
このようにすれば、設計プロセス支援システム１は、設計プロセスの改善を支援し、設計プロセスの終盤で手戻りをなくすことができる。
【００５３】
改善支援部１０８は、特定した仕様項目が改善される設計条件のコンセプトを報知する際に、特定した仕様項目以外の仕様項目の改善または悪化を報知する。
このようにすれば、設計プロセス支援システム１は、ユーザに、コスト、時間、システム規模など、総合的に判断した場合に最適な設計プロセスの改善案を提供することができる。
なお、本発明の他の実施形態として代わりの改善案の提供まではせず、問題のあるコンセプトを洗い出すものであってもよい。
【００５４】
なお、発電プラントなどの一般的な人的組織的要因、すなわち、ＨＦ（Ｈｕｍａｎ  Ｆａｃｔｏｒｓ）を考慮したプラントの設計プロセスとして、図８で示したＨＦ設計プロセスがある。ＨＦ設計プロセスは、プラントの設計プロセスと融合した形で進められる。プラント設計は、プラントの機能分析から設計、製作、試験、運転に至る各フェーズに跨る長期間のプロセスから構成される。一方、ＨＦ設計プロセスにおいて、各ＨＦ設計プロセスのＩＮＰＵＴとＯＵＴＰＵＴが、プラント設計フェーズに応じて、相互に使用される。例えば、ＨＦ分析結果は、設計のＩＮＰＵＴとして使用される。そして、各ＨＦ設計プロセスのＩＮＰＵＴとＯＵＴＰＵＴは、設計検証＆妥当性確認（Ｖ＆Ｖ）において確認される。このように、ＨＦ設計プロセスにおいて、上流ＨＦプロセス結果の下流ＨＦプロセスへの要求事項追跡（トレーサビリティ）と構成管理（Ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ  Ｃｏｎｔｒｏｌ）が必要となる。この場合、これらを実施するための、各ＨＦ設計プロセス間のＩＮＰＵＴとＯＵＴの結合が有機的・効率的に実施されない問題点があった。
本発明の第一の実施形態による設計プロセス支援システム１は、計算機システム支援、（すなわち、データベースＤＢ化、システム化）によりＨＦの管理を容易にしている。
【００５５】
また、人間中心設計における４つの基本コンセプト（例えば、ＩＳＯ２６８００に示す４つの基本コンセプトである、マンマシンコンセプト、負荷負担コンセプト、ユーザビリティ、アクセシビリティ）のそれぞれの観点から、エンドユーザの人間特性を考慮したＨＦコンセプトを設計計画時、設計要求時に設定せず、ＨＦ設計プロセス（ＨＦ分析）を進め、プラント設計者の意図、思い込み又は不十分なコンセプト（想定）による分析や設計条件のもと設計が進められ、エンドユーザによる妥当性の確認時に、プラント設計者が想定していない問題点が発生し、設計のやり直し、手戻りが発生するリスクが生じていた。
本発明の第一の実施形態による設計プロセス支援システム１は、人間中心設計における４つの基本コンセプトに基づいて、設計要求事項の抽出時にＨＦコンセプトを設定し、ＨＦ設計プロセスを進めることにより、設計のやり直し、手戻りが発生するリスクを低減している。
【００５６】
＜第二の実施形態＞
本発明の第二の実施形態による設計プロセス支援システム１について説明する。
本発明の第二の実施形態による設計プロセス支援システム１は、図１で示した本発明の第一の実施形態による設計プロセス支援システム１と同様の構成である。
【００５７】
ただし、ＨＦＥ処理装置１０は、図７に示すように、改善支援部１０８の代わりに改善判定部１０９を備える。
改善判定部１０９は、ユーザが改善すべき前記仕様項目を特定し、特定した仕様項目がユーザ個人に特有の改善すべき前記仕様項目であるか、複数のユーザに共通の改善すべき前記仕様項目であるかを判定する。
例えば、人間信頼性分析処理部１０４が、人間信頼性分析を行い、あるユーザに改善すべき項目が見つかった場合、そのユーザ固有の改善項目であるか、他の複数のユーザに共通の改善項目であるかは、単純には区別できない。そのため、改善判定部１０９は、特定した仕様項目についてそのユーザと他のユーザとの人間信頼性分析を比較する。そして、改善判定部１０９は、そのユーザが他のユーザに比べて１人だけ所定の範囲から外れている場合には個人に特有の改善すべき項目と判定する。また、改善判定部１０９は、そのユーザが他のユーザに比べて同様の所定の範囲内にある場合には複数のユーザに特有の改善すべき項目であると判定する。つまり、スタッフィングＳではなく、インフォメーションＩまたはコントロールＣの問題であることがわかる。
なお、改善判定部１０９は、個人に特有の改善すべき項目と判定した場合には、個人に訓練を促せばよい。または、改善判定部１０９は、人員の配置を変更する等、分析されたインフォメーションＩ、コントロールＣ、スタッフィングＳからＨＦＥに影響を与えるファクタのプロファイルを出力し、問題のあるコンセプトを抽出すればよい。
【００５８】
以上、本発明の第二の実施形態による設計プロセス支援システム１について説明した。設計プロセス支援システム１は、異なる設計条件ごとに各仕様項目と当該仕様項目の改善または悪化を示す情報とを対応付けてコンセプトを記憶するコンセプトデータベースと、ユーザが改善すべき前記仕様項目を特定し、特定した仕様項目がユーザ個人に特有の改善すべき前記仕様項目であるか、複数のユーザに共通の改善すべき前記仕様項目であるかを判定する改善判定部と、を備える。
このようにすれば、設計プロセス支援システム１は、ユーザが改善すべき仕様項目であるか、複数のユーザに共通の改善すべき仕様項目であるかを判定することができる。
【００５９】
なお、本発明の実施形態における処理は、適切な処理が行われる範囲において、処理の順番が入れ替わってもよい。
【００６０】
記憶部のそれぞれは、適切な情報の送受信が行われる範囲においてどこに備えられていてもよい。また、記憶部のそれぞれは、適切な情報の送受信が行われる範囲において複数存在しデータを分散して記憶していてもよい。
【００６１】
本発明の実施形態について説明したが、上述の３次元姿勢決定装置１００、３次元積層システム１における装置のそれぞれは内部に、コンピュータシステムを有していてもよい。そして、上述した処理の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータがそのプログラムを実行するようにしてもよい。
【００６２】
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現してもよい。さらに、上記プログラムは、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるファイル、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
【００６３】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例であり、発明の範囲を限定しない。これらの実施形態は、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の追加、省略、置き換え、変更を行ってよい。
【符号の説明】
【００６４】
１・・・プロセス支援システム
１０・・・ＨＦＥ処理装置
２０・・・条件設定処理装置
３０・・・ユーザフィードバック処理装置
４０・・・検証処理装置
１０１・・・プラント機能分析処理部
１０２・・・タスク分析処理部
１０３・・・人員配置処理部
１０４・・・人間信頼性分析処理部
１０５・・・ＨＦＥデータベース
１０６・・・運転経験反映処理部
１０７・・・ＩＴデータベース
１０８・・・改善支援部
１０９・・・改善判定部
２０２・・・プラント設計処理部
２０３・・・緊急時運転ガイドライン処理部
２０４・・・確率論的リスク評価処理部
２０５・・・プラント設計データベース
３０１・・・マンマシンシステムコンセプト処理部
３０２・・・負荷負担コンセプト処理部
３０３・・・ユーザビリティコンセプト処理部
３０４・・・アクセスビリティコンセプト処理部
３０５・・・ＨＦコンセプト処理部
３０６・・・ＨＳＩプロト機作製部
３０７・・・運転ガイド作成部
３０８・・・訓練プログラム作成部
３０９・・・ＨＳＩデータベース
３１０・・・運転要領データベース
３１１・・・運転訓練データベース
３１２・・・ＨＦコンセプトデータベース
３１３・・・コンセプトデータベース
４０１・・・ＨＳＩ設計処理部
４０２・・・運転要領書開発処理部
４０３・・・訓練プログラム開発処理部
４０４・・・検証／妥当性確認処理部
４０５・・・運転パフォーマンス監視処理部
４０６・・・検証／妥当性データベース
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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