JP4596807B2 - Information processing system - Google Patents
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Description
本発明は、作業環境の各場面(本発明では「場」という)で必要となる設計情報等の各種情報を自動的に収集/実行する機能を有する設計情報処理システムに関し、設計開発、のみならず、文書管理、特許管理などの一般業務分野にも適用可能な情報処理システムに関するものである。 The present invention relates to a design information processing system having a function to automatically collect / execute various information such as design information required in each scene of the work environment (referred to as “place” in the present invention). In addition, the present invention relates to an information processing system applicable to general business fields such as document management and patent management.
近年、技術開発の効率化が重要な課題となりつつある。このような技術戦略の方法論として品質工学が注目されており、特に、タグチメソッド(例えば非特許文献1参照)の活用が望まれている。品質工学の中心的な課題は、S/N比を求めることにあり、技術開発の効率化の評価尺度はS/N比となる。ここで、S/N比は、[有効な情報の大きさ]/[無効な情報の大きさ]として定義される。
上記タグチメソッドは、電気・電子系CADや構造系CAD等の分野をはじめ半導体の製造管理、設備信頼性設計など、各種分野で用いられるようになってきており(例えば特許文献1、特許文献2等参照)、開発設計などの分野での利用も望まれている。
従来の開発設計に於ける情報処理業務では、必要な設計情報の収集を、設計者などの経験を基にその都度、設計情報のランダムな検索を行い作業を進めていた。
すなわち、図11に示すように、設計者が設計業務の各作業段階において、データベースを参照して図面、購入仕様書などのイメージ情報を取得したり、電子辞書などを検索し、数式、既存物理法則などを参照したり、さらに、web検索により各種情報を取得し、これらの情報を基に生まれたアイデアを音響、文字、図面、記号等で表現し、知的生産物としてオブジェクトデータなどの形態で保存していた。又、生成した設計情報の保管管理を管理番号や名前などによって行っていた。
以上のように、従来の情報の収集等の業務は、設計者自身の経験などに依存したものであって、他人の経験を共有することができず、品質工学的な視点からのアプローチはなされていなかった。
The Taguchi method has come to be used in various fields such as semiconductor manufacturing management, facility reliability design, etc. as well as fields such as electric / electronic CAD and structural CAD (for example,
In the information processing work in the conventional development design, collection of necessary design information was carried out by performing a random search of design information each time based on the experience of designers and the like.
That is, as shown in FIG. 11, the designer obtains image information such as drawings and purchase specifications by referring to the database at each work stage of the design work, searches an electronic dictionary, etc. Refer to laws, etc., acquire various information by web search, express ideas born based on such information with sound, characters, drawings, symbols, etc., form object data as intellectual products It was saved with. In addition, the generated design information is stored and managed by management numbers and names.
As described above, conventional tasks such as information collection depend on the designer's own experience and cannot share the experience of others, and approaches from a quality engineering perspective are not made. It wasn't.
従来の設計情報の入手や格納の仕方は、その設計者自身の内部に蓄積されており、他人の経験を共有することができなかった。
すなわち、設計情報の収集は、検索などのランダムな入手方法によっており、一連の設計作業の過程でスムースに入手ができにくいという問題があった。
このため、経験者などのスキルに対して、他の経験の無い又は浅い設計者(業務者)へ技術を提供(エンジニアリングチェーン)ができず、作業時間の重複や製品の品質低下や信頼性の低下などの結果をもたらしてしまう。
本発明は上記事情に鑑みなされたものであって、開発・設計などの創造的作業に必要な総合的設計情報等を自動的に収集/実行することができ、経験者のノウハウ、スキルを共有化し、作業プロセスの重複を回避することができる知的情報処理システムを提供することを目的とする。
Conventional methods of obtaining and storing design information are accumulated inside the designer himself, and the experience of others cannot be shared.
That is, the collection of design information is based on a random acquisition method such as a search, and there is a problem that it is difficult to obtain the information smoothly during a series of design operations.
For this reason, it is impossible to provide technology (engineering chain) to designers (operators) who have little or no experience with skills of experienced people, etc., resulting in duplication of work time, product quality degradation and reliability. It will bring down results.
The present invention has been made in view of the above circumstances, and can automatically collect / execute comprehensive design information necessary for creative work such as development and design, and share the know-how and skills of experienced persons. It is an object of the present invention to provide an intelligent information processing system that can avoid the duplication of work processes.
本発明においては、設計等の作業を複数の時系列的な作業段階に分け、図3に示すように、各作業段階における作業環境を構成する場を設定する。そして、各場において、各作業段階における作業に必要な設計情報を収集する。
上記場は、場移行手段により前進、後進させることができる。場移行手段は、利用者のプロファイルや置かれている環境、分野等に基づき利用者の場を設定し、当該利用者もしくは他者の場の移行状態を示す軌跡の履歴情報や雛形に基づき、現在設定されている利用者の場を、最も確率の高い場に前進させ、S/N比でその結果を評価しながら繰り返す。
利用者は各場において、その場で必要とされる情報を情報収集手段で収集することができ、収集されたマルチメディアオブジェクトは、場に関係付けられ、時系列情報としてマルチメディアコンテナに保存され、作業情報格納手段に格納される。
個々のマルチメディアコンテナは、リンクで結合され、その結合関係が容易に分かるように、表示手段に表示される。
上記作業場格納手段に格納された各場において必要とされる設計情報は、他の利用者も利用することができ、これにより、経験者のノウハウやスキルを蓄積、継承することができる。
In the present invention, work such as design is divided into a plurality of time-series work stages, and a place for configuring a work environment in each work stage is set as shown in FIG. In each place, design information necessary for work in each work stage is collected.
The field can be moved forward and backward by the field shifting means. The field transfer means sets the user's field based on the user's profile, the environment, field, etc., and based on the history information and model of the locus indicating the transition state of the user or other person's field, The currently set user field is advanced to the field with the highest probability, and the result is evaluated while evaluating the result with the S / N ratio.
The user can collect the information required in each place by the information collecting means in each place, and the collected multimedia objects are related to the place and stored in the multimedia container as time series information. And stored in the work information storage means.
Individual multimedia containers are connected by links, and displayed on the display means so that the connection relationship can be easily understood.
The design information required in each place stored in the work place storage means can be used by other users, and thus, know-how and skills of experienced persons can be accumulated and inherited.
本発明においては、以下の効果を得ることができる。
(1)開発・設計などの創造的作業に必要な総合的設計情報を集中させることができ、設計及び品質管理等のノウハウやスキルを蓄積し第3者へ提供することが可能となり、設計開発の分野でのタグチメソッドの実現が可能となる。
(2)各作業段階に対応した場を設定し、収集されたマルチメディアオブジェクトを場に関係付けて、時系列情報としてマルチメディアコンテナに保存し、その結合関係が容易に分かるようにリンクで結合して表示するようにしているので、システムの利用者は、音響・静止画像・動画像・ドキュメント等の業務の遂行に必要な情報を、各作業段階において容易に利用することができる。また、各場において収集した情報は、場に関係付けて直ちに保存することができる。このため、これらの情報を相互に結合するなどして、新たな創造物を生成することができる。
(3)当該利用者もしくは他者の場の移行状態を示す軌跡の履歴情報や雛形等に基づき、着目している場を、最も確率の高い次場に前進させることができるので、次の作業段階で必要となる情報を予測して収集することが可能となる。
(4)各場におけるS/N比結果により評価することで、最適な結果を求めることができる。
In the present invention, the following effects can be obtained.
(1) Integrated design information necessary for creative work such as development and design can be concentrated, know-how and skills such as design and quality control can be accumulated and provided to third parties, and design development Taguchi method can be realized in this field.
(2) Set a place corresponding to each work stage, associate the collected multimedia objects with the place, save them in the multimedia container as time-series information, and connect them with links so that the connection relationship can be easily understood Therefore, the system user can easily use information necessary for performance of business such as sound, still image, moving image, and document at each work stage. Also, the information collected at each venue can be stored immediately in association with the venue. Therefore, a new creation can be generated by combining these pieces of information.
(3) Since the field of interest can be advanced to the next field with the highest probability based on the history information of the trajectory indicating the state of transition of the user or other person's field or a model, the next work It is possible to predict and collect information required at the stage.
(4) An optimum result can be obtained by evaluating the S / N ratio result in each field.
図1は本発明のシステムの構成を示す図である。
図1において、1は前記場データベースであり、本システムの利用者の過去にトレースした各場(Field) の移行状態を示す軌跡の履歴情報と、各場で収集された設計情報を格納したマルチメディアコンテナとの関係を場に関連付けて保持している。
なお、場(Fieldともいう) とは、時、工程、利用者のプロファイル(業務内容、経験年数、学歴、業務歴等)等から定まる作業環境(思考環境でもある)の各場面であり、マルチメディアオブジェクトとして保持されている設計情報を格納したマルチメディアコンテナと関係付けられている。
例えば、製品開発の業務においては、図2に示すような「製品企画」、「基礎研究」、…、等の作業段階に分けることができ、これらの各段階を場として定義することができる。なお、これらの場をさらに細分化したり、複数の場をまとめて一つの場として定義するなど、その業務内容等などに応じて、適宜、場を定義することもできる。
2は場軌跡雛形データベースであり、各業務に対応させて、場移行軌跡の雛形を保持している。
場シーケンサ3は、利用者のプロファイル、利用者が現在行っている業務内容等に基づき利用者の場を生成し、上記場データベース1に保持されている過去の軌跡、場軌跡雛形データベース2に保持されている雛形の軌跡等に基づき、場の軌跡(トレース)を生成し、利用者操作等に応じて場を前進、後進させる。その際、上記場データベースに格納された軌跡情報に基づき確率的な予測を行い、S/N比で結果を評価しながら最も確率の高い場に移行させる。
FIG. 1 is a diagram showing the configuration of the system of the present invention.
In FIG. 1,
A place (also referred to as a field) is a scene of a work environment (also a thinking environment) determined by time, process, and user profile (work content, years of experience, educational background, work history, etc.) It is associated with a multimedia container that stores design information held as media objects.
For example, in the business of product development, it can be divided into work stages such as “product planning”, “basic research”, etc. as shown in FIG. 2, and each of these stages can be defined as a place. It should be noted that these venues can be further subdivided, or a plurality of venues can be defined as a single venue, and the venues can be defined as appropriate according to the business contents and the like.
The field sequencer 3 generates a user field based on the user's profile, the contents of work currently performed by the user, and the like, and holds the past trajectory held in the
各場に対応した過去に収集された音響、静止画像、動画像、ドキュメントなど必要情報(マルチメディアオブジェクト)は、マルチメディアコンテナmc1 〜mcn に保存されており、また、本システムを利用する過程で創造された成果も上記マルチメディアコンテナmcに保存される。
マルチメディアデータベース4は、上記マルチメディアコンテナmcを保存しており、上記場シーケンサ3により場が設定されると、各場に対応したマルチメディアコンテナmcがマルチメディアデータベース4から検索され、各場において設計に必要とされる情報がブラウザ5により表示される。利用者は、各場に対応させて表示される各種情報に基づき、新たな知的創造をすることができる。
また、利用者は、各場において検索エンジン6や市販の検索エンジンなどを利用して、インターネット(イクスラネット)などを介して必要な情報を収集することができ、これらの過去検索履歴情報は、過去検索履歴ファイル7に保存され、他の利用者と共有することができる。
また、市販検索エンジン6のアクセス頻度なども、過去検索履歴ファイル7に保存され、他の利用者と共有することができる。
Necessary information (multimedia objects) such as sound, still images, moving images, documents collected in the past corresponding to each place is stored in the multimedia containers mc 1 to mc n and uses this system. The results created in the process are also stored in the multimedia container mc.
The
In addition, the user can collect necessary information via the Internet (Extranet) using the search engine 6 or a commercially available search engine at each place. It is stored in the past search history file 7 and can be shared with other users.
Further, the access frequency of the commercial search engine 6 is also stored in the past search history file 7 and can be shared with other users.
図3は本発明の概念を説明する図である。
利用者がシステムにログオンすると、場シーケンサ2は、上記利用者のプロファイル(業務内容、経験年数、学歴、業務歴等)と、場データベース1に保持されている過去にトレースした軌跡、場軌跡雛形データベース2に保持されている雛形等に基づき、利用者が現在行っている業務について、図3に示すように場を生成する。
例えば、利用者が、図2に示すように「場0」→「場1」の軌跡で「場1」に至ったとする。
上記のように場が設定されると、マルチメディアデータベース4からその場で必要となるマルチメディアコンテナが検索され、マルチメディアコンテナに保存されたマルチメディアオブジェクトがブラウザ5を介して利用者に呈示される。また、さらに情報を必要とする場合、利用者は検索エンジン5等を利用して、必要な情報を、インターネットなどを介して他のデータベースから収集することもできる。
このように収集されたマルチメディアオブジェクトうち、有効なマルチメディアオブジェクトはマルチメディアコンテナに保存され、場に対応させてマルチメディアデータベース4に格納される。この情報は、他の利用者も利用することができる。これらの情報に基づき、利用者は新たな知的創造をすることができる。なお、生成されたマルチメディアコンテナを相互に結合し、新たな知的創造物を生成することもでき、このような知的創造物もマルチメディアデータベース4に格納される。
また、次の場に移行し、その場における設計情報を収集する場合、場シーケンサ3は、上記場データベース1に格納された軌跡に基づき確率的な予測を行い、最も確率の高い場に移行させる。
これにより、場は例えば図3に示すように「場2」に移行し、場シーケンサ2は、場2において必要となるマルチメディアコンテナコンテナを予測し、マルチメディアデータベース4から検索し、マルチメディアオブジェクトを利用者に呈示する。
FIG. 3 is a diagram for explaining the concept of the present invention.
When the user logs on to the system, the
For example, it is assumed that the user reaches “
When a place is set as described above, a multimedia container necessary for the place is retrieved from the
Among the multimedia objects collected in this way, valid multimedia objects are stored in the multimedia container and stored in the
Further, when moving to the next field and collecting design information on the field, the field sequencer 3 makes a probabilistic prediction based on the trajectory stored in the
As a result, the field moves to “
図4は場シーケンサ3によりトレースされた場と、各場におけるマルチメディアコンテナmcの表示イメージを示す図である。
図4において、mc0 〜mc5 は各場に対応付けられて表示されるマルチメディアコンテナであり、mc0 〜mc5 には、各場で必要とされるマルチメディアオブジェクトが保存されている。
そして、同図に示すように、前記ブラウザ5により各場0〜場nに、その場に対応するマルチメディアコンテナmc0 〜mcn が表示される。また、各mc0 〜mc5 は、リンク(同図の矢印)で結合され、移行過程(シーケンス)を容易に把握できるように表示される。
上記表示画面において、場のアイコン(例えば同図の場field0〜場fieldnと表示されている部分)をドラッグすることにより、場がずれていき、前記したように、場シーケンサ3による予測が行われ次場nのmcn が表示される。
また、同図の場fieldnに示すように、一つの場に複数のmcが含まれていてもよく、これらが、複数の他のmcとリンクされていてもよい。
なお、図4は、二次元表示の例であるが、mcが各場に複数表示されるなど、二次元表示ではmcの関係を把握しにくい場合には3次元表示をしてもよい。
FIG. 4 is a diagram showing a display image of the field traced by the field sequencer 3 and the multimedia container mc in each field.
In FIG. 4, mc 0 to mc 5 are multimedia containers displayed in association with the respective fields, and multimedia objects required in the respective fields are stored in mc 0 to mc 5 .
Then, as shown in the figure, the browser 5 displays multimedia containers mc 0 to mc n corresponding to the places in the places 0 to n . Further, each of mc 0 to mc 5 is connected by a link (arrow in the figure) and displayed so that the transition process (sequence) can be easily grasped.
On the display screen, the field is shifted by dragging the field icon (for example, the
Also, as shown in the field fieldn in the figure, a plurality of mcs may be included in one field, and these may be linked to a plurality of other mcs.
FIG. 4 is an example of two-dimensional display, but three-dimensional display may be performed when it is difficult to grasp the relationship of mc in two-dimensional display, such as when a plurality of mcs are displayed in each field.
図5は上記各場の具体例を示す図である。
この例では、場−0の工程は図面設計、場−1の工程は図面調査者、場−2の工程は承認であり、各場に対応付けて、年月日、工程、プロファイル、相手先、場の分野、マルチメディアコンテナとの結合関係が示されている。
例えば、場−0では、年月日として「2000.11.30」、工程として「図面設計」、相手先として「長野製造」、場の分野として「2000,211−0101」(前記図2参照)、マルチメディアコンテンツの結合関係として「mc222,mc899」が対応付けられている。
図5の場−2が表示されている状態で、上記したように場のアイコンをドラッグすると、次場の予測が行われ、例えば、次場は「配布」の場の確率が高いので、「配布」の場に移行することになる。そして、この場で必要となる情報が予測され、この場で必要となる情報が、過去の履歴から予測される。
FIG. 5 is a diagram showing a specific example of each field.
In this example, the process at place-0 is drawing design, the process at place-1 is a drawing investigator, and the process at place-2 is approved, and the date, process, profile, partner are associated with each place. The field, the connection relationship with the multimedia container is shown.
For example, in place-0, the date is “2000.11.30”, the process is “drawing design”, the partner is “Nagano Manufacturing”, and the field of the field is “2000, 211-0101” (see FIG. 2 above). ), “Mc222, mc899” is associated with the multimedia content connection relationship.
When the field-2 in FIG. 5 is displayed and the field icon is dragged as described above, the next field is predicted. For example, the next field has a high probability of “distribution”. It will move to the place of distribution. Information necessary on this occasion is predicted, and information necessary on this occasion is predicted from the past history.
図6は場の適合率を求める際の確率計算の例を示す図である。
(i)まず、確率決定対象を選定する。この例ではmc2とする。
(ii)選定したmc2について、過去の入力経路(パス)を調べる。この場合、入力パスはmc0 →mc1 →mc2 と、mc3 →mc2 の2つの入力パスがある。
(iii)各入力パスについて、「各場の要素の適合率」を計算する。
すなわち、各場における要素(図5における工程、プロファイル、相手先、場の分野など)について、場データベース1(あるいは場軌跡雛形データベース2)に蓄積された過去の場のパスの各要素と、今回対象としているパスの各要素が一致する割合(場の適合率)を調べる。そして、場の適合率により確率の高い経路(パス)を選択する。この例では、mc0 →mc1 →mc2 とする。なお、どの場まで遡るかは、利用者が適宜設定することができる。
(iv)次に出力パスを決定する。この場合、出力パスは、mc5 、mc6 、mc6 の3である。上記各パスについて、上記のように場の適合率を求める。
(v)一つの出力パスの確率は全出力パスの「場の適合率」の比により計算され、この確率より出力分岐パスを決定する。この例では、mc6 に決定される。
なお、上記場の適合率の計算に際しては、次に説明するように、過去の軌跡として「利用者本人」、「他人」、「雛形」の軌跡等を用いて場の適合率を計算することができる。また、後述するように利用者にどの軌跡を用いて場の適合率を計算するかを選択させるようにしてもよい。
FIG. 6 is a diagram illustrating an example of probability calculation when obtaining the field precision.
(i) First, a probability determination target is selected. In this example the mc 2.
(ii) Selection was mc 2, examine past input path (path). In this case, there are two input paths of mc 0 → mc 1 → mc 2 and mc 3 → mc 2 .
(iii) For each input path, calculate the “accuracy rate of each field element”.
That is, with respect to the elements in each field (process, profile, partner, field of field, etc. in FIG. 5), each element of the past field path accumulated in the field database 1 (or field locus model database 2) and this time Investigate the ratio of matching elements of the target path (field match rate). Then, a route with a high probability is selected based on the field matching rate. In this example, mc 0 → mc 1 → mc 2 . It is possible for the user to appropriately set up where to go back.
(iv) Next, the output path is determined. In this case, the output paths are mc 5 , mc 6 , and mc 6 . For each path, the field precision is obtained as described above.
(v) The probability of one output path is calculated by the ratio of the “field matching ratio” of all output paths, and the output branch path is determined based on this probability. In this example, mc 6 is determined.
When calculating the above-mentioned field relevance ratio, as described below, the field relevance ratio should be calculated using the “user”, “other”, “model” trajectories, etc. as past trajectories. Can do. Further, as will be described later, the user may be allowed to select which locus to use to calculate the field precision.
図7(a)は、自分(利用者本人)や他人の軌跡の履歴を利用して次の場を予測する場合を説明する図である。
同図は、今までの軌跡が場n−1(登録作業)→場n(調査作業)であり、将来の軌跡である次の場n+1を、自分の過去の履歴、他人の履歴、雛形の推移から推測する場合を示しており、次の場を推測するには、例えば、同図に示すように、自分の過去の履歴、他人の履歴、雛形の推移と、上記今までの軌跡について、上記「場の適合率」を計算し、mc1 、mc2 、mc3 が選ばれる確率を求め、確率の高いものを選択する。例えば、この例では、自分の履歴の場の適合率が最も高く、自分の履歴から将来の軌跡としてmc3 (承認作業)が選ばれている。
なお、図7(a)では場n−1(登録作業)→場n(調査作業)を示しているが、過去に遡って、全ての軌跡が同一場であれば、次の場も同一場である確率は高くなる。
図7(b)は、利用者のプロファイルと軌跡内容に基づき次の場を推測する場合であり、同図に示すように、利用者本人の履歴より、今回の将来の軌跡を推測するようにすることもできる。この場合も、過去に遡って、全ての軌跡が同一場であれば、次の場も同一場である確率は高くなる。
上記では、利用者の履歴などに基づき将来の軌跡を推測する場合について説明したが、図8に示すように、利用者の設定により、無条件に突如、他の場へ飛ぶこともできる。
図8では、突如「リリース」に飛ぶ場合を示しており、この場合、mc3 にマルチメディアオブジェクトが蓄積されていなければ、mc3 は空であり、利用者が必要な情報を収集し、蓄積することになる。
FIG. 7A is a diagram for explaining a case where the next place is predicted using the history of the trajectory of oneself (user himself) or another person.
In the figure, the trajectory so far is field n-1 (registration work) → field n (investigation work), and the next field n + 1, which is the future trajectory, shows the past history, the history of others, the model In order to guess the next place, for example, as shown in the figure, about the past history of others, the history of others, the transition of the model, and the above-mentioned trajectory, The above “field precision” is calculated, the probabilities that mc 1 , mc 2 , and mc 3 are selected are obtained, and the one with high probability is selected. For example, in this example, the relevance ratio of the place of his / her history is the highest, and mc 3 (approval work) is selected as a future trajectory from his / her history.
FIG. 7A shows the field n-1 (registration work) → the field n (investigation work), but if all the trajectories are the same field retroactively, the next field is also the same field. The probability that
FIG. 7B shows a case where the next place is estimated based on the user's profile and the contents of the trajectory. As shown in FIG. 7, the current future trajectory is estimated from the user's own history. You can also Also in this case, if all the traces are traced back to the past, the probability that the next spot is the same is also high.
In the above description, the case of estimating the future trajectory based on the user's history and the like has been described. However, as shown in FIG. 8, it is possible to suddenly jump to another place unconditionally depending on the setting of the user.
In FIG. 8, shows a case where fly to suddenly "release", in this case, if the multimedia object is not stored in the mc 3, mc 3 is empty, collect the information required by the user, accumulation Will do.
図9、図10は場の設定処理の一例を示すフローチャートである。
利用者がシステムにログインすると、利用者のプロファイルが入力され(ステップS1)、ユーザプロファイル(氏名、所属、キャリア等)、開発コードネームなどの業務内容等から場(ユーザの現在の作業環境に相当)を生成する(ステップS1−S2)。
ついで、自分の履歴情報を利用して場の軌跡を選択する(自分モード)か、他人の履歴情報を利用して軌跡を選択する(他人モード)か、あるいは、雛形を利用して軌跡を選択する(雛形モード)か、クリエイトモードであるかを選択する(ステップS3)。
ついで、場データベース1から、自分、他人のトレース情報(過去に蓄積された場の移行状態を示す履歴情報)を読み出す。また、場軌跡雛形データベース2から雛形のトレース情報(雛形として蓄積された場の移行状態を示す履歴情報)を読み出す(ステップS4−S5)。
そして、自分の過去のトレース(L件以上)について前記したように場の適合率を求め、進路確率を計算する。同様に、他人の過去のトレース(M人以上)について前記したように場の適合率を求め、進路確率を計算する。さらに雛形(N件以上)について前記したように場の適合率を求め、進路確率を計算する(ステップS6−S8)。
9 and 10 are flowcharts showing an example of the field setting process.
When the user logs in to the system, the user's profile is input (step S1), and the user profile (name, affiliation, career, etc.), development code name, etc. ) Is generated (steps S1-S2).
Next, select the locus of the place using your own history information (self mode), select the locus using other people's history information (other person mode), or select the locus using a template. Whether to perform (model mode) or create mode is selected (step S3).
Next, the trace information (history information indicating the transition state of the field accumulated in the past) of yourself and others is read from the
Then, as described above for the past traces (L or more) of the user, the field precision is obtained, and the course probability is calculated. Similarly, as described above for other people's past traces (M or more), the field precision is obtained, and the course probability is calculated. Further, as described above for the model (N or more), the field relevance rate is obtained, and the course probability is calculated (steps S6 to S8).
ついで、自分モードに設定されているか、他人モードに設定されているか、雛形モードに設定されているか、クリエイトモードに設定されているかに応じて、ステップS11,S14,S16、S18にいく。ここで、クリエイトモードとは、前記図8に示したように、新たな場を生成する場合である。
自分モードの場合には、自分のトレースについて場の適合率を演算し、自分の過去の最高確率の軌跡を選択する(ステップS12,S13)。
他人モードの場合には、他人のトレースについて場の適合率を演算し、他人の過去の最高確率の軌跡を選択する(ステップS14,S15)。
雛形モードの場合には、雛形のトレースについて場の適合率を演算し、雛形の最高確率の軌跡を選択する(ステップS16,S17)。
さらに、クリエイトモードに設定されている場合には、ステップS18に行く。
ステップS18では、上記選択された場を表示する。なお、クリエイトモードに設定されている場合には、新たな場を生成する。
ついで、S/N比を求める(ステップS19)。すなわち、この場を選択する際の進路確率の計算に利用された有効な情報の大きさと、無効な情報(ノイズ)の大きさの比を求め、ノイズが大きければ前記ステップS3に戻り、モードを選択しなおして上記処理を行う。また、ノイズが小さければ、次の処理を行う。
Then, the process goes to steps S11, S14, S16, and S18 depending on whether the user mode is set, the other person mode is set, the template mode is set, or the create mode is set. Here, the create mode is a case where a new field is generated as shown in FIG.
In the case of the self mode, the precision of the field is calculated for one's own trace, and the trajectory with the highest probability in the past is selected (steps S12 and S13).
In the other person mode, the field precision is calculated for the other person's trace, and the locus of the highest probability of the other person's past is selected (steps S14 and S15).
In the case of the template mode, the field precision is calculated for the template trace, and the locus with the highest probability of the template is selected (steps S16 and S17).
Further, if the create mode is set, the process goes to step S18.
In step S18, the selected place is displayed. If the create mode is set, a new field is generated.
Next, the S / N ratio is obtained (step S19). That is, the ratio of the size of the effective information used to calculate the path probability when selecting this field and the size of the invalid information (noise) is obtained. If the noise is large, the process returns to step S3, and the mode is changed. Reselect and perform the above process. If the noise is small, the following processing is performed.
上記のように場が表示された状態で利用者が次場を表示させるための操作を行うと、前期したように、モードが自分モードであるか、他人モードであるか、雛形モードであるかを判断し(ステップS20−S22)、モードに応じて、ステップS23,S25,S27にいく。
自分モードの場合には、自分のトレースについて次場の適合率を演算し、自分の過去の最高確率の軌跡を選択する(ステップS23,S24)。
他人モードの場合には、他人のトレースについて次場の適合率を演算し、他人の過去の最高確率の軌跡を選択する(ステップS25,S26)。
雛形モードの場合には、雛形のトレースについて次場の適合率を演算し、雛形の最高確率の軌跡を選択する(ステップS27,S28)。
さらに、クリエイトモードに設定されている場合には、ステップS29に行く。
ついで、上記選択された次場を表示する。なお、クリエイトモードに設定されている場合には、新たな場を生成する(ステップS18)。
ついで、前記したようにS/N比を求め(ステップS30)、ノイズが大きければ前記ステップS3に戻り、モードを選択しなおして上記処理を行う。また、ノイズが小さければ、次の処理へいく。
When the user performs an operation to display the next field while the field is displayed as described above, whether the mode is the self mode, the other person mode, or the template mode, as in the previous period. Is determined (steps S20 to S22), and the process proceeds to steps S23, S25, and S27 depending on the mode.
In the case of the self mode, the precision of the next field is calculated for the own trace, and the trajectory of the highest probability in the past is selected (steps S23 and S24).
In the case of the other person mode, the next field precision is calculated for the other person's trace, and the locus of the highest probability of the other person's past is selected (steps S25 and S26).
In the case of the template mode, the precision of the next field is calculated for the template trace, and the locus with the highest probability of the template is selected (steps S27 and S28).
Further, if the create mode is set, the process goes to step S29.
Next, the selected next field is displayed. If the create mode is set, a new field is generated (step S18).
Then, as described above, the S / N ratio is obtained (step S30). If the noise is large, the process returns to step S3, the mode is selected again, and the above processing is performed. If the noise is small, the process proceeds to the next process.
(付記1) 設計作業を、複数の時系列的な作業段階に分け、各作業段階における作業環境を構成する場を設定し、各場における上記作業に必要な設計情報を収集する設計情報処理システムであって、
過去にトレースした各場の移行状態を示す軌跡と、各場に対応した設計情報の履歴情報を保持したデータベースと、
各場における上記作業に必要な設計情報を収集する情報収集手段と、
上記収集された情報を格納する作業情報格納手段と、
上記履歴情報に基づき、着目している場を前進あるいは後退させる場移行手段と、
評価値(S/N比)表示手段とを備え、
上記場移行手段は、利用者の置かれている利用環境、利用分野等に基づき利用者の現在の場を設定し、上記情報収集手段は、上記設定された場における作業に必要な情報を収集し、上記表示手段により利用者に呈示する
ことを特徴とする作業支援のための情報処理システム。
(付記2)上記場移行手段は、上記データベースに格納された、当該利用者もしくは他者の場の移行状態を示す軌跡の履歴情報に基づき、評価値(S/N比)から現在設定されている利用者の場を、最も確率の高い場に前進もしくは後退させる
ことを特徴とする付記1の情報処理システム。
(付記3)上記場移行手段は、上記表示手段に各場の軌跡および評価値(S/N比)を表示し、利用者の操作に応じて、表示手段に表示される場を移行させるとともに、各場に対応した情報を表示することを特徴とする付記2の情報処理システム。
(付記4)場の移行状態を示す雛形パターンを格納する手段を備え、
上記場移行手段は、上記雛形パターンと、上記データベースに格納された、当該利用者もしくは他者の場の移行状態を示す軌跡および評価値(S/N比)からの履歴情報に基づき、現在設定されている利用者の場を、前進もしくは後退させる
ことを特徴とする付記2の情報処理システム。
(付記5)上記場移行手段は、上記各場において収集された情報をマルチメディアオブジェクトとして、各場に対応させて上記作業情報格納手段に格納する
ことを特徴とする付記1,2,3または付記4の情報処理システム。
(付記6) 設計作業を、複数の時系列的な作業段階に分け、各作業段階における作業環境を構成する場を設定し、各場における上記作業に必要な設計情報を収集する設計作業支援のためのプログラムであって、
上記プログラムは、過去にトレースした各場の移行状態を示す軌跡と、各場に対応した設計情報の履歴情報を使用して、利用者の置かれている利用環境、利用分野等に基づき利用者の現在の場を設定する処理と、
各場における上記作業に必要な設計情報を収集する処理と、
上記設定された場における作業に必要な情報を収集し、該情報を表示させる処理と、
上記履歴情報に基づき、着目している場を前進あるいは後退させる処理をコンピュータに実行させる
ことを特徴とする作業支援のためのプログラム。
(Supplementary note 1) A design information processing system that divides design work into a plurality of time-series work stages, sets up a work environment in each work stage, and collects design information necessary for the work in each place Because
A trajectory showing the transition state of each place traced in the past, a database holding design information history information corresponding to each place,
Information collecting means for collecting design information necessary for the above-mentioned work in each place;
Work information storage means for storing the collected information;
Based on the history information, a field transition means for moving the field of interest forward or backward,
Evaluation value (S / N ratio) display means,
The place transfer means sets the current place of the user based on the user's usage environment, field of use, etc., and the information collection means collects information necessary for work in the set place. And an information processing system for work support characterized by being presented to the user by the display means.
(Additional remark 2) The said field transfer means is currently set from evaluation value (S / N ratio) based on the log | history information of the locus | trajectory which shows the transfer state of the said user's or another person's field stored in the said database. The information processing system according to
(Supplementary note 3) The field transition means displays the trajectory and evaluation value (S / N ratio) of each field on the display means, and shifts the field displayed on the display means in accordance with a user operation. The information processing system according to
(Supplementary Note 4) A means for storing a template pattern indicating the transition state of the field is provided,
The field transition means sets the current setting based on the template pattern and the history information from the locus and evaluation value (S / N ratio) indicating the transition state of the user or other person's field stored in the database. The information processing system according to
(Additional remark 5) The said place transfer means stores the information collected in each said place as a multimedia object corresponding to each place in the said work information storage means, The
(Appendix 6) Design work support that divides design work into multiple time-series work stages, sets up a work environment in each work stage, and collects design information necessary for the work at each work stage. A program for
The above program uses the trajectory indicating the transition state of each place traced in the past and the history information of the design information corresponding to each place, based on the usage environment, usage field, etc. of the user. Process to set the current location of
A process of collecting design information necessary for the above work in each place;
Collecting information necessary for work in the set place and displaying the information;
A program for work support characterized by causing a computer to execute a process of moving forward or backward a field of interest based on the history information.
1 場データベース
2 場軌跡雛形データベース
3 場シーケンサ
4 マルチメディアコンテナデータベース
5 ブラウザ
6 検索エンジン
7 過去検索履歴格納ファイル
1
Claims (4)
過去にトレースした各場の移行状態を示す軌跡と、各場に対応した設計情報の履歴情報を保持したデータベースと、各場における上記作業に必要な設計情報を収集する情報収集手段と、上記収集された情報を格納する作業情報格納手段と、上記履歴情報に基づき、S/N比ノイズ評価を行い、着目している場を前進あるいは後退させる場移行手段と、評価値(S/N比)表示手段とを備え、
上記場移行手段は、利用者の置かれている利用環境、利用分野等に基づき利用者の現在の場を設定し、上記データベースに蓄積された過去の場のパスの各要素と、今回対象としているパスの各要素が一致する割合である場の適合率を調べ、この適合率に基づき進路確率を求め、
上記進路確率の計算に利用された有効な情報の大きさと、無効な情報(ノイズ)の大きさの比を求めて上記S/N比ノイズ評価を行い、現在設定されている利用者の場を、最も確率の高い場に前進もしくは後退させ、
上記情報収集手段は、上記設定された場における作業に必要な情報を収集し、上記表示手段により利用者に呈示することを特徴とする作業支援のための情報処理システム。 A design information processing system that divides design work into a plurality of time-series work stages, sets up a work environment in each work stage, and collects design information necessary for the work in each place,
A trajectory indicating the transition state of each field traced in the past, a database holding history information of design information corresponding to each field, information collecting means for collecting design information necessary for the above work in each field, and the above collection Operation information storage means for storing the recorded information, field transition means for performing S / N ratio noise evaluation based on the history information, and moving the focused field forward or backward, and evaluation value (S / N ratio) Display means,
Said field transition means, usage environment where the user sets the current field of the user based on the application or the like, and each element of the path past the field stored in the database, as the current target Check the precision of the field where each element of the existing path is the same rate, find the course probability based on this precision,
The S / N ratio noise evaluation is performed by calculating the ratio of the size of the effective information used for the calculation of the course probability and the size of the invalid information (noise), and the currently set user's place is determined. Move forward or backward to the most probable field,
An information processing system for work support characterized in that the information collecting means collects information necessary for work in the set place and presents it to a user by the display means.
上記場移行手段は、上記雛形パターンと、上記データベースに格納された、当該利用者もしくは他者の場の移行状態を示す軌跡および評価値(S/N比)からの履歴情報に基づきS/N比ノイズ評価を行い、現在設定されている利用者の場を、前進もしくは後退させる
ことを特徴とする請求項1の情報処理システム。 A means for storing a template pattern indicating the transition state of the field,
The field transition means is based on the template pattern and the history information from the locus and evaluation value (S / N ratio) indicating the transition state of the user or other person's field stored in the database. The information processing system according to claim 1, wherein a specific noise evaluation is performed, and a currently set user's field is moved forward or backward.
上記プログラムは、過去にトレースした各場の移行状態を示す軌跡と、各場に対応した設計情報の履歴情報を使用して、利用者の置かれている利用環境、利用分野等に基づき利用者の現在の場を設定する処理と、
各場における上記作業に必要な設計情報を収集する処理と、
上記設定された場における作業に必要な情報を収集し、該情報を表示させる処理と、
上記履歴情報に基づき、S/N比ノイズ評価を行い、利用者の置かれている利用環境、利用分野等に基づき利用者の現在の場を設定し、上記データベースに蓄積された過去の場のパスの各要素と、今回対象としているパスの各要素が一致する割合である場の適合率を調べ、この適合率に基づき進路確率を求め、
上記進路確率の計算に利用された有効な情報の大きさと、無効な情報(ノイズ)の大きさの比を求めて上記S/N比ノイズ評価を行い、現在設定されている利用者の場を、最も確率の高い場に前進もしくは後退させる処理をコンピュータに実行させる
ことを特徴とする作業支援のためのプログラム。 A program for design work support that divides design work into multiple time-series work stages, sets up a work environment in each work stage, and collects design information necessary for the work at each work place. There,
The above program uses the trajectory indicating the transition state of each place traced in the past and the history information of the design information corresponding to each place, based on the usage environment, usage field, etc. of the user. Process to set the current location of
A process of collecting design information necessary for the above work in each place;
Collecting information necessary for work in the set place and displaying the information;
Based on the above history information, S / N ratio noise evaluation is performed, the current location of the user is set based on the usage environment, usage field, etc. of the user, and the past location stored in the database is stored. Investigate the precision of the field, which is the ratio of each element of the path and each element of the target path this time, and find the course probability based on this precision,
The S / N ratio noise evaluation is performed by calculating the ratio of the size of the effective information used for the calculation of the course probability and the size of the invalid information (noise), and the currently set user's place is determined. A program for supporting work, which causes a computer to execute a process of moving forward or backward to a place with the highest probability .
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