(57)【要約】【課題】新規の顧客要求に対して、これまでには実績のない製品を含めて設計案を素早く生成し、提示することができる設計支援装置、プログラムおよび設計支援方法を提供する。【解決手段】設計支援装置１０は、従来のシミュレーションや、製品の部品情報データベースを用いた設計支援システムに対して、類似製品の顧客要求も用いて、対象とする製品に対する顧客要求を推定し、推定した顧客要求に応じた要求項目を評価可能な解析モデルを用いてシミュレーションを行い、製品システム設計案を作成し、作成したシステム設計案を設計項目と関連付けておく。【選択図】  図１
2017084224.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
顧客の要求に応じた製品の設計を支援するための設計支援装置であって、
顧客から要求される顧客要求を入力するための顧客要求入力部と、
この顧客要求入力部に入力された要求に応じた製品の製品構成案を表示する可視化部と、
予め記憶された顧客要求から前記顧客の新規要求を推定し、この推定した推定要求から製品カテゴリー、シミュレーション項目および設計項目を選定する顧客要求分析部と、
この顧客要求分析部で選定された前記製品カテゴリーに応じた機器構成を求め、前記シミュレーション項目に対応した解析モデルを用いてシミュレーションを行うシミュレーション部と、
このシミュレーション部で求めたシミュレーション結果および前記機器構成に基づいて前記顧客要求に応じた前記製品構成案を作成し、この作成した前記製品構成案と前記顧客要求分析部で選定された前記設計項目との関係を学習する学習部とを備えた
ことを特徴とする設計支援装置。
【請求項２】
請求項１に記載の設計支援装置において、
前記顧客要求分析部は、前記顧客要求入力部に入力された前記顧客要求に加え、自動的に収集したインターネット上にある一般公開されている情報に基づいて、前記顧客の新規要求を分析する
ことを特徴とする設計支援装置。
【請求項３】
請求項１に記載の設計支援装置において、
前記顧客の過去の要求と製品構成案とを記憶する実績データベースを更に備え、
前記学習部は、前記実績データベースから提供される前記顧客の過去の要求とその要求に応じた前記製品構成案との関係も学習する
ことを特徴とする設計支援装置。
【請求項４】
請求項１に記載の設計支援装置において、
前記学習部は、前記顧客要求入力部において前記顧客要求が入力された際は、予め学習しておいた前記製品構成案の中から、入力された顧客要求に応じた製品構成案を選定し、この選定した製品構成案を前記可視化部に対して出力する
ことを特徴とする設計支援装置。
【請求項５】
請求項１に記載の設計支援装置において、
前記顧客要求入力部に入力される前記製品の顧客要求、および入力された前記製品に類似する製品の顧客要求を記憶する顧客要求データベースを更に備え、
前記顧客要求分析部は、前記顧客要求データベースに記憶された前記製品の顧客要求および前記類似する製品の顧客要求に基づいて前記新規要求を推定する
ことを特徴とする設計支援装置。
【請求項６】
請求項１に記載の設計支援装置において、
前記顧客要求入力部に入力される前記製品、および入力された前記製品に類似する製品の解析モデルを記憶する解析モデルデータベースを更に備えた
ことを特徴とする設計支援装置。
【請求項７】
請求項１に記載の設計支援装置において、
前記顧客要求入力部に入力される前記製品、および入力された前記製品に類似する製品の機器構成を記憶する機器構成データベースを更に備え、
前記シミュレーション部は、前記機器構成データベースに記憶された機器構成に基づいて前記製品カテゴリーに応じた機器構成を求める
ことを特徴とする設計支援装置。
【請求項８】
顧客の要求に応じた製品の設計を支援するための設計支援装置に実行させるプログラムであって、
予め記憶された顧客要求に基づいて、前記顧客の新規要求を推定する第１手順と、
この第１手順で推定した推定要求から製品カテゴリー、シミュレーション項目および設計項目を選定する第２手順と、
この第２手順で選定された前記製品カテゴリーに応じた機器構成を求め、また前記シミュレーション項目に対応した解析モデルを用いてシミュレーションを行う第３手順と、
この第３手順でのシミュレーション結果および機器構成に基づいて製品構成案を作成する第４手順と、
この第４手順で作成した前記製品構成案と前記第２手順で選定された前記設計項目との関係を学習する第５手順と、
前記顧客から要求される顧客要求を入力する顧客要求入力画面を表示させる第６手順と、
前記第５手順で学習した前記製品構成案と前記設計項目との関係に基づいて、前記第６手順で入力された要求に応じた製品構成案を表示する第７手順と、を設計支援装置に実行させる
ことを特徴とするプログラム。
【請求項９】
顧客の要求に応じた製品の設計を支援するための設計支援方法であって、
予め記憶された顧客要求に基づいて、前記顧客の新規要求を推定する第１工程と、
この第１工程で推定した推定要求から製品カテゴリー、シミュレーション項目および設計項目を選定する第２工程と、
この第２工程で選定された前記製品カテゴリーに応じた機器構成を求め、また前記シミュレーション項目に対応した解析モデルを用いてシミュレーションを行う第３工程と、
この第３工程でのシミュレーション結果および機器構成に基づいて製品構成案を作成する第４工程と、
この第４工程で作成した前記製品構成案と前記第２工程で選定された前記設計項目との関係を学習する第５工程と、
前記顧客から要求される顧客要求を入力する第６工程と、
前記第５工程で学習した前記製品構成案と前記設計項目との関係に基づいて、前記第６工程で入力された顧客要求に応じた製品構成案を表示する第７工程と、を備えた
ことを特徴とする設計支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、顧客の要求に適した製品システムの設計案を提示するための設計支援装置、プログラムおよび設計支援方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
シミュレーション結果をニューラルネットワークに蓄積することにより様々な条件の下でのシミュレーション結果を直ちに得て最適条件の発見等を支援することを目的として、特許文献１には、従来のシミュレータに本発明により学習能力をもつニューラルネットワークを組み合せ、シミュレーションの入力条件を様々に変化させた結果を予め得て、ニューラルネットワークにその入力条件とシミュレーション結果の関係を学習させておき、ニューラルネットワークのもつ補間機能を利用するシミュレーション方法に関する技術が記載されている。
【０００３】
また、顧客から商品を受注し、それを製造する生産システム、特に顧客の要求と生産システムの効率を両立させる仕様決定と、それに基づく生産を行なう受注生産システムに関し、特許文献２には、受注部門において、顧客の要求仕様を入力する手段と、商品の設計情報を保持する手段と、商品の生産実績を保持する手段と、製造部門の状態データを保持する手段と、これらの情報を用いて商品案を作成提示する手段と、購入する商品の選択指示を入力する手段を備え、商品の受注を決定できるようにした技術が記載されている。ここで、設計情報は設計部門で生成され伝送手段で送られてきたものであり、製造部門の状態データは製造部門から伝送手段で送られてきたものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平０３−２６５０６４号公報
【特許文献２】特開２００２−３１２６３７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
近年、モノやサービスに対する顧客の要求が多様化しており、それらに対応した製品を設計し、提供することが求められている。特に、プラント設備や自動車部品などの受注生産型の製品では、顧客の要求に合った設計案や、性能、コスト、納期を素早く提示することが、受注を得るためには必要となっている。すなわち、顧客の要求に合った多様な設計案を素早く生成することが顧客要求を満足する製品を製造するうえで必要な技術となっている。
【０００６】
従来は、市場調査や顧客のヒアリングを行い、その結果に基づき製品を企画し設計を行っていた。また、経験が豊富なベテラン設計者が持つ知識を活用し、製品を設計することが少なくなかった。しかしながら、近年は、顧客要求を反映した設計案の検討や、コスト・納期の見積期間を短縮するために、各種シミュレーション技術や、設計案のデータベース化に関する技術が検討されている。
【０００７】
上記特許文献１には、シミュレータの入力条件を変化させ、シミュレーションを行った結果をニューラルネットワークに学習させておき、新たな入力条件に対する結果を予測する技術であり、納期の見積や性能のシミュレーションに適用することが示されている。しかしながらこの技術では、シミュレーションのモデルは固定されているため、設計変数の増加や設計変数の範囲が大きく変化する場合などには適用が困難である、との問題がある。
【０００８】
また、上記特許文献２には、製品の部品情報や機能に関する仕様情報をデータベースに保持し、そこから顧客が購入希望した製品の情報を抽出し、その価格を顧客に提示することが示されている。しかしながらこの技術では、既存の製品に関する情報のみを対象とするため、過去に検討した実績のない製品については対応することができない、との問題がある。
【０００９】
本発明の目的は、新規の顧客要求に対して、これまでには実績のない製品を含めて設計案を素早く生成し、提示することができる設計支援装置、プログラムおよび設計支援方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記課題を解決するために、例えば特許請求の範囲に記載の構成を採用する。
本発明は、上記課題を解決する手段を複数含んでいるが、その一例を挙げるならば、顧客の要求に応じた製品の設計を支援するための設計支援装置であって、顧客から要求される顧客要求を入力するための顧客要求入力部と、この顧客要求入力部に入力された要求に応じた製品の製品構成案を表示する可視化部と、予め記憶された顧客要求から前記顧客の新規要求を推定し、この推定した推定要求から製品カテゴリー、シミュレーション項目および設計項目を選定する顧客要求分析部と、この顧客要求分析部で選定された前記製品カテゴリーに応じた機器構成を求め、前記シミュレーション項目に対応した解析モデルを用いてシミュレーションを行うシミュレーション部と、このシミュレーション部で求めたシミュレーション結果および前記機器構成に基づいて前記顧客要求に応じた前記製品構成案を作成し、この作成した前記製品構成案と前記顧客要求分析部で選定された前記設計項目との関係を学習する学習部とを備えことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、新規の顧客要求に対して短期間で設計案を生成することができるので、顧客とインタラクティブにモノやサービスの設計を行うことが可能となり、多様な顧客要求に対して素早く設計案を示すことができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の実施例１の設計支援装置の構成を示すデータフロー図である。
【図２】実施例１の設計支援装置における、顧客要求データベースと、顧客要求分析部の一実施例の構成を示すデータフロー図である。
【図３】実施例１の設計支援装置における、解析モデルデータベースと、シミュレーション部の一実施例の構成を示すデータフロー図である。
【図４】実施例１の設計支援装置における、顧客要求とシミュレーション結果、製品システム設計案の学習処理にかかるフローチャートを示す図である。
【図５】実施例１の設計支援装置における、顧客要求の分析処理にかかるフローチャートを示す図である。
【図６】実施例１の設計支援装置における、遠心圧縮機に関する顧客要求データベースと、顧客要求分析部の構成を示すデータフロー図である。
【図７】実施例１の設計支援装置における、シミュレーション部にて解析モデルと解析パラメータの選定処理にかかるフローチャートを示す図である。
【図８】実施例１の設計支援装置における、遠心圧縮機に関する解析モデルデータベースと、シミュレーション部の構成を示すデータフロー図である。
【図９】実施例１の設計支援装置を利用し、顧客要求に対して製品システム設計案を提示する処理にかかるフローチャートを示す図である。
【図１０】実施例１の設計支援装置において、対象製品を遠心圧縮機とした場合の、顧客要求入力画面である。
【図１１】実施例１の設計支援装置において、対象製品を遠心圧縮機とした場合の、製品性能とシステム設計案の可視化画面である。
【図１２】実施例２の設計支援装置の一実施例の構成を示すデータフロー図である。
【図１３】実施例３の設計支援装置の一実施例の構成を示すデータフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下に本発明の設計支援装置、プログラムおよび設計支援方法の実施例を、図面を用いて説明する。
【００１４】
＜実施例１＞  
本発明の設計支援装置、プログラムおよび設計支援方法の実施例１を、図１乃至図１１を用いて説明する。
【００１５】
まず、設計支援装置の全体構成について図１を用いて説明する。図１に実施例１に係る設計支援装置の一実施例の構成を示す。
【００１６】
図１において、設計支援装置１０は、顧客要求入力部１０１、製品システム設計案可視化部１０２、顧客要求データベース１０３、顧客要求分析部１０４、解析モデルデータベース１０５、シミュレーション部１０６、機器構成データベース１０７、学習部１０８、顧客要求／設計項目置き換え部１０９により構成される。
【００１７】
顧客要求入力部１０１は、製品の性能や、コスト、納期などの顧客から要求される顧客要求を入力するキーボードやディスプレイに表示される入力画面などのインターフェースであり、入力した顧客の要求は顧客要求データベース１０３や顧客要求／設計項目置き換え部１０９に送られる。
【００１８】
製品システム設計案可視化部１０２は、生成した製品システム設計案（製品構成案）を表示するディスプレイなどのインターフェースであり、顧客に向けて顧客要求入力部１０１に入力された要求に対応した製品の機器構成案や性能、納期、コストを提示する。
【００１９】
顧客要求データベース１０３は、顧客要求入力部１０１から入力された顧客要求や類似製品の顧客要求が随時記録され蓄積されている。したがって、過去に様々な顧客からあった要求が多数蓄積されている。これらの顧客要求は、随時顧客要求分析部１０４に送信される。
【００２０】
顧客要求分析部１０４は、顧客要求データベース１０３から送信された複数の顧客要求を、統計的、時系列的に比較し、顧客要求の項目ごとの頻度やトレンドを分析する。分析した結果、重視されている顧客要求を推定要求と推定し、この推定要求に基づいて製品のカテゴリーおよび解析を行う項目を抽出し、シミュレーション部１０６に送信する。さらに、学習部１０８に、機械学習する設計項目に優先度を付けて送信するとともに、推定要求を送信する。顧客要求分析部１０４の詳細については、後ほど図２を用いて説明する。
【００２１】
解析モデルデータベース１０５には、過去に使用した解析モデルが蓄積されており、顧客要求分析部１０４から送信された製品カテゴリー、解析項目に対応する解析モデルがシミュレーション部１０６に送信される。
【００２２】
機器構成データベース１０７は、部品やコンポーネントの形状寸法、材質などの機械的特性、および回路などの場合はその電気的特性が登録されており、顧客要求分析部１０４から送信された製品カテゴリーに対応した機器構成をシミュレーション部１０６へ送信する。
【００２３】
シミュレーション部１０６は、シミュレーションするためのモデルを生成し、そのモデルを使いシミュレーションを実行するための計算機である。シミュレーション部１０６は、顧客要求分析部１０４から送信された解析項目と、機器構成データベース１０７から送られた機器構成を反映した解析モデルを、解析モデルデータベース１０５から送信された解析モデルを元に生成し、解析を実行する。得られた解析結果は、機器構成と組み合わせて学習部１０８に送信される。シミュレーション部１０６の詳細については、後ほど図３を用いて説明する。
【００２４】
要求／設計項目置き換え部１０９は、顧客要求を具体的な製品の設計項目に置き換える。ここでは、図示していないが、既存の顧客要求と設計項目の関係データベースを用いるなどし、設計項目に置き換える。
【００２５】
学習部１０８は、シミュレーション部１０６から送信されたシミュレーションの解析結果、および機器構成の関係を整理して製品システム設計案を作成する。作成する製品システム設計案とは、製品を構成する部品やユニットの形状寸法や、それらの組み付け方などを含む、製品全体構成の設計案である。
【００２６】
また、学習部１０８は、作成した製品システム設計案と顧客要求分析部１０４から送信された設計項目とを関連付けて学習する。この学習部１０８で用いるアルゴリズムは、例えば、ニューラルネットワークや決定木学習、相関ルール学習、遺伝的プログラミング、サポートベクターマシン、ベイジアンネットワークなどがある。
【００２７】
更に、学習部１０８は、顧客に製品システム設計案を提案する際に顧客要求入力部１０１で顧客要求が入力された際は、予め学習により分かっている設計項目と解析結果・機器構成（製品システム設計案）との関係に基づいて、要求／設計項目置き換え部１０９で置き換えられた設計項目に対応した製品システム設計案を選定し、選定した製品システム設計案を製品システム設計案可視化部１０２に出力する。
【００２８】
次に、顧客要求分析部１０４の詳細について、関連する構成との関係を含めて図２を用いて以下説明する。図２は顧客要求分析部１０４と顧客要求データベース１０３の詳細構成を示す図である。
【００２９】
図２において、顧客要求分析部１０４は、顧客要求推定部２０１と、設計項目・解析項目の抽出部２０２で構成されており、顧客要求データベース１０３は、同一製品の顧客要求データベース２０３と類似製品の顧客要求データベース２０４で構成されている。
【００３０】
ここで、顧客要求分析部１０４や顧客要求データベース１０３における「類似」は、例えば、遠心圧縮機とスクリュー圧縮機では機能が類似していることや、電子顕微鏡とエッチング装置では高真空を扱うことから設計項目が類似していることなど、複数の観点で定義する。この定義をもとに各製品の類似性の有無を定性的にリスト化しておく、もしくは、数値化し多変量解析の手法の一つである、多次元尺度構成法などで類似度を数値化しておく。
【００３１】
顧客要求推定部２０１は、顧客から要求がある製品と同一の製品の顧客要求を記憶した顧客要求データベース２０３と、類似した製品の顧客要求を記憶した類似製品の顧客要求データベース２０４とから顧客要求を取り出し、統計的、時系列的に分析し、新規の顧客要求を推定し、設計項目・解析項目の抽出部２０２に送信する。
【００３２】
設計項目・解析項目の抽出部２０２は、入力された新規の顧客の推定要求に基づいて、対象となる製品のカテゴリー、解析が必要な項目、学習が必要な項目に優先順位を付けて抽出する。抽出された設計項目および推定要求は学習部１０８へ送信し、解析項目および製品カテゴリーはシミュレーション部１０６の解析モデル選定部３０１へ送信する。
【００３３】
次に、シミュレーション部１０６の詳細について、関連する構成との関係を含めて図３を用いて以下説明する。図３はシミュレーション部１０６と解析モデルデータベース１０５の詳細構成を示す図である。
【００３４】
図３において、シミュレーション部１０６は、解析モデル選定部３０１と、解析パラメータ範囲自動生成部３０２と、シミュレータ３０３にて構成されており、解析モデルデータベース１０５は、同一製品の解析モデルデータベース３０４、類似製品の解析モデルデータベース３０５にて構成されている。類似の定義は、図２の説明における定義と同様である。
【００３５】
解析モデル選定部３０１は、同一製品の解析モデルデータベース３０４と、類似製品の解析モデルデータベース３０５から、設計項目・解析項目の抽出部２０２より送信された解析項目に基づいて、解析モデルを選定する。同一製品の解析モデルデータベース３０４や類似製品の解析モデルデータベース３０５から取り出されるモデルは、一般的な計算式などであり、形状寸法や境界条件は未定義である。解析モデル選定部３０１は、その一般形の解析モデルを、設計項目・解析項目の抽出部２０２より送信された製品カテゴリーと、機器構成データベース１０７から取り出される機器構成を用いて、機器構成を反映した解析モデルに置き換え、解析パラメータ範囲自動生成部３０２に送信する。
【００３６】
解析パラメータ範囲自動生成部３０２は、解析モデルに含まれる複数のパラメータの範囲を生成し、シミュレータ３０３へ送信する。
【００３７】
シミュレータ３０３では解析を実行し、その結果を学習部１０８に送信する。
【００３８】
次に、本実施例の設計支援装置１０の利用フェーズごとの動作を説明する。
【００３９】
本実施例で示す設計支援装置には、大きく２つの利用フェーズがある。一つ目のフェーズは、データベースに蓄積された顧客要求に基づいて、機器構成、解析モデルを選定しシミュレーションを行い、顧客要求と製品システム設計案の関係を学習する、学習のフェーズである。二つ目のフェーズは、入力された顧客要求に基づいて製品システム設計案を可視化する、利用のフェーズである。
【００４０】
最初に、学習フェーズについて図４を用いて以下説明する。図４は、顧客要求と製品システム設計案との関係を学習する学習フェーズのフローチャートである。
【００４１】
学習フェーズにおける動作の大きな流れは図４に示す以下のステップＳ４０１〜Ｓ４０４に示す通りである。
【００４２】
ステップＳ４０１：顧客要求データベース１０３から、顧客要求分析部１０４が顧客要求を読み込む。
【００４３】
ステップＳ４０２：顧客要求分析部１０４にて顧客要求を分析し、推定した新規の顧客要求と、製品カテゴリー、解析項目、設計項目を抽出する。このステップＳ４０２における分析の詳細については、後ほど図５を用いて詳しく述べる。
【００４４】
ステップＳ４０３：シミュレーション部１０６にて、ステップＳ４０２にて抽出した解析項目と、解析モデルデータベース１０５から選択した解析モデルを用いて解析を行う。このステップＳ４０３における解析の詳細については、後ほど図７を用いて詳しく述べる。
【００４５】
ステップＳ４０４：顧客要求分析部１０４にて抽出した設計項目に合わせて、学習部１０８にて顧客要求と解析結果、機器構成の関係を学習する。
【００４６】
次に、図５および図６を用いてステップＳ４０２における顧客要求や製品カテゴリー、解析項目、設計項目の分析の詳細処理について以下説明する。図５は、顧客要求分析部１０４において、顧客要求を読み込み、そこから推定要求、設計項目、解析項目、製品カテゴリーを抽出する流れを示すフローチャートである。図６は、図５に示すフローチャートに基づく動作を、遠心圧縮機を対象とした、顧客要求データベース１０３および顧客要求分析部１０４のデータフローを用いて示した図である。
【００４７】
ステップＳ５０１：顧客要求推定部２０１は、顧客要求を読み込む。
【００４８】
顧客の要求する製品カテゴリーが遠心圧縮機の場合、図６に示すように、同一製品として遠心圧縮機の顧客要求データベース２０３から効率、性能、コスト、納期を読み込み、類似製品としてスクリュー圧縮機の顧客要求データベース２０４から、効率、性能、コスト、納期、耐食性を読み込む。同一製品の顧客要求データベース２０３や類似製品の顧客要求データベース２０４には、顧客要求入力部１０１から入力された複数の顧客の要求が格納されており、それらの要求を順次読み込む。
【００４９】
ここで、例えば、顧客要求が表形式のデータである場合は、要求項目ごとに定量データ、定性データを読み込む。テキストデータの場合は形態素解析を行い、単語の出現頻度分析などのテキストマイニングを行い、要求項目ごとの表形式のデータに置き換える。
【００５０】
ステップＳ５０２：顧客要求推定部２０１にて、読み込んだ顧客要求のうち、同種の要求の頻度の統計処理、および要求時期の時系列分析を行う。この統計処理については、複数顧客を対象に、要求項目ごとに回数をカウントし、項目ごとの要求の確率分布を算出する。時系列分析については、複数の顧客要求項目を、要求日や月、年度に関して多項式近似、もしくは重回帰分析し、今後の要求数の変化を推定する。
【００５１】
ステップＳ５０３：設計項目・解析項目の抽出部２０２は、ステップＳ５０２における分析の結果から、要求回数が多く、提案される確率が高いものや、件数が増加傾向にある顧客要求を抽出する。そして、それらのうち上位のものを、新規の顧客要求と推定する。
【００５２】
例えば、図６で示した類似製品であるスクリュー圧縮機において耐食性に関する要求が増加している場合、顧客要求推定部２０１は、遠心圧縮機についても、今後、耐食性に関する要求が生じるものと推定する。そして、顧客要求推定部２０１から、設計項目・解析項目の抽出部２０２へ、遠心圧縮機の推定要求として、効率、性能、コスト、納期、耐食性が送信される。
【００５３】
ステップＳ５０４：設計項目・解析項目の抽出部２０２は、抽出した項目を学習部１０８および解析モデル選定部３０１へ出力する。設計項目・解析項目の抽出部２０２では、新規の顧客要求として追加された耐食性を、追加の設計項目として学習部１０８に出力する。また、耐食性に対応した解析項目として腐食解析を抽出し、解析モデル選定部３０１に送信する。
【００５４】
次に、図７および図８を用いてステップＳ４０３における解析モデルと解析パラメータ範囲を生成する処理について以下説明する。図７は、シミュレーション部１０６において、解析項目を読み込み、解析結果を出力する流れを示すフローチャートである。図８は、図７に示すフローチャートに基づく動作を、遠心圧縮機を対象とした、解析モデルデータベース１０５およびシミュレーション部１０６のデータフローを用いて示した図である。
【００５５】
ステップＳ７０１：解析モデル選定部３０１は、設計項目・解析項目の抽出部２０２から抽出された解析項目、および製品カテゴリーを読み込む。解析項目としては腐食解析、製品カテゴリーとしては遠心圧縮機を読み込む。
【００５６】
ステップＳ７０２：解析モデル選定部３０１は、同一製品の解析モデルデータベース３０４、および類似製品の解析モデルデータベース３０５から、腐食解析に対応した解析モデルを読み込む。
【００５７】
図８では、腐食解析のモデルは、類似製品の解析モデルデータベース３０５にあるため、解析モデルデータベース３０５から読み込む。モデルには、例えば、式（１）に示す、温度Ｔ、時間ｔ、腐食速度ｑ、固体材質ｍ、流体種類ｓ，を設計変数とし、腐食深さＣを目的関数とする、１Ｄモデルが挙げられる。
【００５８】
【数１】
2017084224.tif 000003
【００５９】
ステップＳ７０３：解析モデル選定部３０１は、生成した腐食解析モデルを、解析パラメータ範囲自動生成部３０２に出力する。
【００６０】
ステップＳ７０４：解析パラメータ範囲自動生成部３０２にて、腐食解析モデルと推定要求に対応した、解析パラメータを設定する。
【００６１】
具体的には、まず、解析パラメータ範囲自動生成部３０２は、機器構成データベース１０７から、機器に使われる部品ごとの材質ｍ、部品が接触する流体種類ｓを選定する。そこから、腐食速度ｑを別途準備する腐食速度の関数により求める。次に、顧客の推定要求から、機器が使用される環境温度Ｔと、機器が使用される年数、すなわち時間ｔを設定する。
【００６２】
ステップＳ７０５：シミュレータ３０３は、解析モデル選定部３０１で選んだ解析モデルと、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とその範囲を用いて、解析を実行する。シミュレータ３０３は、各パラメータの範囲の全ての組み合わせを計算する。
【００６３】
ステップＳ７０６：シミュレータ３０３は、実行した解析の結果を、学習部１０８へ出力する。腐食解析の場合、温度ごとの腐食深さなどが該当する。
【００６４】
次に、利用フェーズについて図９乃至図１１を用いて以下説明する。図９は、入力された顧客要求に基づいて、製品システム設計案を可視化する、本発明の設計支援装置の利用フェーズのフローチャートである。図１０は、顧客要求入力部１０１に表示される顧客要求入力画面の一例を示す図である。図１１は、製品システム設計案可視化部１０２に表示される画面である。
【００６５】
利用フェーズにおける動作の大きな流れは図９に示す以下のステップＳ９０１〜Ｓ９０４に示す通りである。
【００６６】
ステップＳ９０１：顧客要求入力部１０１によって図１０に示す顧客要求入力画面１００１を表示させ、利用者は顧客要求を入力する。顧客要求入力画面１００１は、対象製品入力部１００２と、要求仕様入力部１００３がある。対象製品入力部１００２には、製品カテゴリー１００４と製品名１００５を入力することができる。これらはプルダウンボタンにより表示されるものから選択するか、テキストで入力することができる。図１０の要求仕様入力部１００３には、遠心圧縮機の場合の画面を示しているが、対象製品に応じて切り替えが可能である。要求仕様入力部１００３では、効率１００６、圧力１００７、ガス種１００８、温度１００９、希望納期１０１０、予算１０１１を入力できる。また、それ以外の要求がある場合については、その他１０１２の欄に入力することができる。
【００６７】
ステップＳ９０２：入力した顧客要求を、顧客要求／設計項目置き換え部１０９に送信し、顧客要求を設計項目に置き換える。次に、顧客要求／設計項目置き換え部１０９は置き換えた設計項目を学習部１０８に送信し、学習部１０８は顧客要求に対応する製品システム設計案を探索し選定する。学習部１０８には、予め、顧客要求と製品システム設計案が機械学習などを用いて関連付けられており、顧客要求に対して、瞬時に製品システム設計案を生成することができるようになっている。
【００６８】
ステップＳ９０３：学習部１０８での探索により、選定された製品システム設計案を、図１１に示す製品システム設計案可視化部１０２の画面に表示する。
【００６９】
図１１は、遠心圧縮機の場合の画面を示しており、性能カーブ、諸元、機器構成を表示することができる。性能カーブには性能曲線１１０２、諸元には効率１１０３、流量計数１１０４、圧力１１０５、危険速度１１０６、納期１１０７、コスト１１０８を表示することができる。機器構成には、機器の構成と形状データ１１０９を示すことができる。
【００７０】
ステップＳ９０４：表示した製品システム設計案に納得したか顧客の反応をみる。納得していない場合は、ステップＳ９０１に戻り要求を変更する。例えば、要求性能に対して、設計した性能に余裕がない場合は、予算を増額する。顧客が納得した場合は、利用フェーズの処理は終了となる。
【００７１】
なお、上述の図４，５におけるステップＳ４０１，Ｓ４０２、Ｓ５０１〜Ｓ５０３が、第１手順・第１工程に相当する。また、上述の図４，５におけるステップＳ４０２、Ｓ５０３〜Ｓ５０４が、第２手順・第２工程に相当する。また、上述の図４，７におけるステップＳ４０３、Ｓ７０１〜Ｓ７０６が、第３手順・第３工程に相当する。また、上述の図４におけるステップＳ４０４が、第４手順・第４工程および第５手順・第５工程に相当する。また、上述の図９におけるステップＳ９０１が、第６手順・第６工程に相当する。また、上述の図９におけるステップＳ９０２，９０３が、第７手順・第７工程に相当する。
【００７２】
次に、本実施例の効果について説明する。
【００７３】
上述した本発明の設計支援装置、プログラムおよび設計支援方法の実施例１では、設計支援装置１０は、従来のシミュレーションや、製品の部品情報データベースを用いた設計支援システムに対して、類似製品の顧客要求も用いて、対象とする製品に対する顧客要求を推定し、推定した顧客要求に応じた要求項目を評価可能な解析モデルを用いてシミュレーションを行い、製品システム設計案を作成し、作成したシステム設計案を設計項目と関連付けておく。
【００７４】
これによって、任意の顧客の要求項目を考慮した製品システム設計案を予め生成することができる。これにより、顧客より新たな要求があった場合でも、要求を入力してから設計案を計算する必要がなくなり、これまでに設計やシミュレーションを行った実績のない製品に対しても短期間で製品システム設計案を提示することができるようになる。
【００７５】
また、学習部１０８は、顧客要求入力部１０１において顧客要求が入力された際は、予め学習しておいた製品システム設計案の中から、入力された顧客要求に応じた製品システム設計案を選定し、この選定した製品システム設計案を製品システム設計案可視化部１０２に対して出力することで、速やかに顧客に対して製品システム設計案を提示することができる。
【００７６】
なお、本実施例では、図１１に示すような、顧客の要求に対応する製品システム設計案を一つ示す例を説明したが、顧客要求に対して複数の設計案を示し、優先順位を付けて表示することもできる。
【００７７】
＜実施例２＞  
本発明の設計支援装置、プログラムおよび設計支援方法の実施例２を図１２を用いて説明する。図１２に本実施例に係る設計支援装置の構成を示す。
【００７８】
図１２に示すように、本実施例の設計支援装置１０Ａは、実施例１における設計支援装置１０のうち、顧客要求をインターネット１２０１に接続した通信回線１２０２を通して収集分析するものである。
【００７９】
本実施例では、顧客要求分析部１０４Ａは、顧客要求入力部１０１に入力された顧客要求に加え、自動的に収集したインターネット１２０１上にある一般公開されている情報に基づいて、顧客の新規要求を分析，推定する。
【００８０】
例えば、顧客要求分析部１０４Ａは、Ｗｅｂサイトへの書き込みや、アンケート結果などの公開情報を収集する。そして、潜在的な顧客要求を抽出し、新規の顧客要求の推定を行う。
【００８１】
なお、顧客要求分析部１０４Ａおよびインターネット１２０１以外の構成・動作は前述した実施例１の設計支援装置、プログラムおよび設計支援方法と略同じ構成・動作であり、詳細は省略する。
【００８２】
本発明の設計支援装置、プログラムおよび設計支援方法の実施例２においても、前述した設計支援装置、プログラムおよび設計支援方法の実施例１とほぼ同様な効果が得られる。
【００８３】
また、顧客要求を実施例１の設計支援装置１０に比べてより広く収集することができるため、より多様な顧客要求を推定することができる。従って、多様な顧客要求に応じた製品システム設計案を予め作成することができ、多様な顧客要求により速やかに対応することができる。
【００８４】
＜実施例３＞  
本発明の設計支援装置、プログラムおよび設計支援方法の実施例３を図１３を用いて説明する。
【００８５】
図１３に示す本実施例の設計支援装置１０Ｂは、実施例１における設計支援装置１０に、実績データベース１３０１を加えたものであり、また学習部１０８Ｂにおいて過去に実績のある顧客要求と製品システム設計案の組み合わせについても学習するものである。
【００８６】
本実施例では、学習部１０８Ｂは、実績データベース１３０１に格納された顧客要求／製品システム設計案を読み込み、学習する。
【００８７】
なお、学習部１０８Ｂおよび実績データベース１３０１以外の構成・動作は前述した実施例１の設計支援装置、プログラムおよび設計支援方法と略同じ構成・動作であり、詳細は省略する。
【００８８】
本発明の設計支援装置、プログラムおよび設計支援方法の実施例３においても、前述した設計支援装置、プログラムおよび設計支援方法の実施例１とほぼ同様な効果が得られる。
【００８９】
また、本実施例によれば、実績のある組み合わせを学習することで、顧客ごとの嗜好など、シミュレーションだけでは求めることが困難な項目を考慮することができ、顧客の求める製品の設計案の推定精度をより高めることができる。
【００９０】
＜その他＞  
なお、本発明は、上記の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る。上記の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も可能であり、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・置換をすることも可能である。
【００９１】
例えば、上述の実施例では、製品の具体例として遠心圧縮機を参考にして説明したが、本発明が対象とする製品は遠心圧縮機に限定されず、様々な製品が対象となる。また、本発明が対象とする製品とは、「システム」等の複数の製品によって構成された大きな製品を含むことは言うまでもない。
【符号の説明】
【００９２】
１０，１０Ａ，１０Ｂ…設計支援装置
１０１…顧客要求入力部
１０２…製品システム設計案可視化部
１０３…顧客要求データベース
１０４，１０４Ａ…顧客要求分析部
１０５…解析モデルデータベース
１０６…シミュレーション部
１０７…機器構成データベース
１０８，１０８Ｂ…学習部
１０９…顧客要求／設計項目置き換え部
２０１…顧客要求推定部
２０２…設計項目・解析項目の抽出部
２０３…同一製品の顧客要求データベース
２０４…類似製品の顧客要求データベース
３０１…解析モデル選定部
３０２…解析パラメータ範囲自動生成部
３０３…シミュレータ
３０４…同一製品の解析モデルデータベース
３０５…類似製品の解析モデルデータベース
１２０１…インターネット
１２０２…通信回線
１３０１…実績データベース
【図１】
2017084224.tif 000004
【図２】
2017084224.tif 000005
【図３】
2017084224.tif 000006
【図４】
2017084224.tif 000007
【図５】
2017084224.tif 000008
【図６】
2017084224.tif 000009
【図７】
2017084224.tif 000010
【図８】
2017084224.tif 000011
【図９】
2017084224.tif 000012
【図１０】
2017084224.tif 000013
【図１１】
2017084224.tif 000014
【図１２】
2017084224.tif 000015
【図１３】
2017084224.tif 000016