製品設計と陳腐化管理におけるデータ統合と意思決定のためのオントロジー開発と最適化

プロダクトデザインとオブソーズメントマネジメントにおけるデータ統合と意思決定のためのオントロジー開発と最適化

「Ontology Modeling in Physical Asset Management」。「第五章プロダクトデザインとオブソーズメントマネジメントにおけるデータ統合と意思決定のためのオントロジー開発と最適化について」のイントロダクションより。

製品設計は、製品にすぐに発生するコスト（材料、時間、労働力など）と、製品の寿命までに発生するコスト（製造、保守、流通、サービス、廃棄など）の大部分に影響を与える。したがって、設計段階でできるだけ早く、迅速にコストの見積もりを得ることが重要となる（Jo et al.1993）。

さらに、市場投入までの時間の80〜90%は、製品の複雑さに起因する製品の計画と開発に関連しており(Charney 1991)、すべての品質問題の40%は設計不良に起因している(Saaksvuori and Immonen 2005)と言われている。

企業が市場投入までの時間を大幅に短縮し、製品の品質を高めることを目指すのであれば、製品設計の効率と品質に取り組まなければならない。

一方、ミリタリーやアビオニクスなどの少量生産の製品やシステムには、市販のハイテク部品が使われていることが多く、過去10年間、技術の進歩は非常に速く、このような部品は調達寿命が短く、すぐに陳腐化してしまう。しかし、潜水艦や航空機のような少量生産のカスタム製品やシステムは、何十年も使い続けることができる(Josias et al. 2004; Sandborn 2008)。多くの部品は、システムが実用化される前に陳腐化してしまう。構成部品の陳腐化は、フィールドライフの長い複雑なシステムの製造やメンテナンスに大きな問題と高いコストをもたらし、このような陳腐化は、DMSMS（Diminishing Manufacturing Sources and Material Shortages）と呼ばれ、元の製造業者から部品や技術を調達する能力が失われることを意味する（Sandborn et al.)

設計者が設計時間を短縮し、製品コストを削減し、製品品質を向上させるために、コンピュータベースのアプローチが開発・使用されている。過去20年の間に、いくつかのCAX（Computer Aided X）およびDFX（Design for X）ツールがこの目的のために開発されている。

すべてのDFM（Design for Manufacturing）システムの共通の目標は、製造を考慮した設計を検討する際に、より体系的で効率的な意思決定を行うことで、製品のライフサイクルにおける総コストを最小化することとなる（O’Flynn and Ahmad 1993）。

DMSMSの陳腐化の影響と広がりに伴い、この問題を管理するために多くのツールが開発され、使用されている。例えば、レイセオンのCORT(Component Obsolescence and Reuse Tool)、IHSのCOMETTM、QinetiQのQ-StarTM、IGGの陳腐化モニタリング・サービス、ARINCの陳腐化管理プログラムなどがある。

陳腐化管理の最も顕著な取り組みは、米国国防総省（DoD）の Diminishing Manufacturing Sources and Material Shortages（DMSMS）知識共有ポータル（KSP）で（McDermott 2002）、KSPは、政府機関、産業界、サプライヤーの代表者が、陳腐化に関連する問題を特定し解決するためのフォーラムを提供している。

これらのツールはデータベースに基づいており、陳腐化した部品の情報をデータベースで管理することを特徴としており、部品の現在の陳腐化の状況を報告し、陳腐化のリスクを予測し、可能な代替部品を特定することができる。

既存のシステムには、製品設計や陳腐化管理の際に作成される情報やデータに関する規定があるが、意思決定に必要な情報の完全なセットが入手できなかったり、一貫性がなかったり、一般的なフォーマットで表現されていなかったりする場合があり（Zheng et al.2013）、Coopers and Lybrand社の調査によると、情報システムによって情報の共有、検索、再利用が効率的に行われれば、設計に費やす時間の59%が節約できると報告されている。

さらに、多くの組織では、製品開発には、設計者をはじめとする様々な関係者が、時空を超えて世界中に散らばっており、複数のコンピュータ支援ツールを利用している。情報ソースは孤立した異種のデータリソースに保存されており、データリソースからの情報を統合して最適な設計を行うことは困難なタスクとなる。

陳腐化管理では、分散した不均質な情報源が、需要と在庫の統合のようなサプライチェーンの知識の導入を、現在のツールの適用において妨げており、そのため、DMSMSの陳腐化に関する既存の研究では、部品レベルでの陳腐化を反応的に管理すること、つまり、問題が発生した後に解決するためのコストを最小限に抑えることに焦点が当てられている。

今日の情報システムに共通する根本的な原因は、製品設計と陳腐化管理におけるデータ統合と意思決定をサポートするノウハウ・エッジ・モデルがないことで、製品設計では、同時に考慮しなければならないいくつかの技術的および環境的な要因があり、これらの要因は互いに関連しており、複数のデータリソースから統合された豊富なデータと、それらの間の複雑な関係に直面して、設計者は製品設計の意思決定をサポートする必要がある。

製品の陳腐化については、DMSMSの陳腐化をより低い総コストで解決するために、DMSMSソリューションは、コンポーネントレベルでのリアクティブな管理から、製品や企業レベルでのプロアクティブで戦略的な管理へと移行する必要がある。

異なる組織間で設計と陳腐化の問題に関する情報の共有，再利用，協力を可能にする知識表現は，製品設計における意思決定と，DMSMSの陳腐化に対するプロアクティブで戦略的な管理の基礎となり、包括的な知識表現スキームを確立するためには、必要な情報モデルのバックボーンとなるオントロジーが必要となる。

近年、ナレッジマネジメントやCSCW（Computer Supported Cooperative Work）の分野では、オントロジーという概念が用いられている。オントロジーとは、ドメイン知識の正式な仕様であり、専門家が関心のあるドメインで情報を共有するために、一連のデータとその構造を定義するために使用されており、オントロジーは、データ間の関係の表現と利用に優れており、知識の推論を効率的に行うことができる(Noy and McGuiness 2001)。

このオントロジーは異種データの統合に有効である。なぜなら、データ統合における異種性の問題は、分散型情報システムにおいて非常に一般的だからである(Kim and Seo 1991; Kashyap and Sheth 1997)。

異質性の問題は、シンタックス（データフォーマットの異質性）、ストラクチャー（データベーステーブルの同音異義語、同義語、異なる属性）、セマンティクス（特殊な文脈やアプリケーションにおける用語の意図された意味）の3つのカテゴリーに分類されている（Zheng 2011）。

近年、オントロジーの利点を活かして、情報の推論やデータ検索を可能にするシステムが登場しており、オントロジーベースのデータ統合は、ユーザーを適切なデータソースや部門に誘導したり、関連するデータソースから異種データを検索したり（Chang and Terpenny 2008a, b; 2012）、データを必要な形式に変換したり（Chang et al. 2009）、異なるソースからのデータコンフリクト（形式や表現が異なるデータ）を解決したりするのに使われている（Zheng et al.)。

また、オントロジーは、製品設計や陳腐化管理において、複雑な関係や制約を考慮して意思決定を行うのに役立つ。

例えば、McGuinnessらが開発したKSLワインエージェント（http://www.ksl.stanford.edu/people/dlm/webont/wineAgent/）は、セマンティックウェブ技術のテストベッドアプリケーションであり、JTP（Java Theorem Prover）（Frankら2004）と呼ばれる論理的推論システムと、オブジェクト指向のモジュラー推論システムをOWL（Web Ontology Language）オントロジーと組み合わせたものとなる。

ワインエージェントでは、食事の説明を受け取った後、ウェブ上で入手可能な一致するワインのセレクションが検索される。これは、オントロジーを参照し、クエリを実行し、結果を出力することで実現している。

このように、レストラン、顧客、小売店などが存在するワイン業界と同様に、セマンティック・ウェブ技術は、製品、部品、製造工程、機械、材料、在庫、供給者などを関連付ける製品設計や陳腐化管理にも利用できる。

ワインエージェントの手法は、オントロジーに基づいて、製品設計や陳腐化管理のための情報システムを構築するために応用することができる。

例えば、エンジニアは機械で読める標準的な定義で各製品をマークし、メーカーは製造のアクティビティをマークし、プロバイダはそれらのアクティビティが必要とするリソースをマークすることができ、DMSMSの陳腐化の影響を可能な限り低減するために、戦略的管理者は、部品の調達ライフサイクルの予測に基づいて、近い将来陳腐化する可能性のない部品の供給源を設計や生産のためにマークすることができる。

製品、リソース、アクティビティの膨大なデータベースを構築しようとする従来のアプローチではなく、オントロジーによって接続された概念を用いて、参加者全体に定義を分散し、オントロジー内の意味的な関係を利用することで、オントロジーを照会した後に適切な情報を見つけることができる。

これは例えば、コストデータは、アイテムコストからアクティビティコスト、そして最後にリソースコストへと、アイテム、アクティビティ、材料、リソースの詳細などの関連情報を含めた一連のクエリを通じて取得することができることを意味している。また、オントロジーは、ワインエージェントにおけるワイン選択の提案のように、デザインや陳腐化管理に関する提案を得るためにクエリすることもできる。

本章では、製品のためのオントロジーの開発、最適化、保守、活用について詳しく説明している。知識表現と推論におけるオントロジーの利点を活かし、オントロジーベースのデータ統合システムを用いて、異種データリソースの検索と統合、分析モデルへのデータ入力、統合されたデータによる意思決定の支援を行っている。

また、セマンティック・ルール・ランゲージと推論ツールを用いて、オントロジーベースの意思決定支援ツールを構築し、製品設計パラメータの調整、陳腐化緩和コストの計算、設計戦略や陳腐化管理における意思決定の支援を行っている。

オントロジーを用いたプロダクトデザインとオブソーズメントマネジメントにおけるデータ統合と意思決定のためのシステムの実装例について

以下に、オントロジーを用いたプロダクトデザインとオブソールセンスマネジメントにおけるデータ統合と意思決定のシステムの実装例について述べる。

オントロジーの役割: オントロジーは、特定のドメインにおける概念とそれらの関係を定義した形式的な仕様であり、プロダクトデザインやオブソールセンスマネジメントにおいて、オントロジーは以下の役割を果たす。

1. データ統合: 異なるソースからのデータを統一的に理解し、関連付けるためのフレームワークを提供する。

2. 知識共有: 共通の用語と意味を定義することで、チーム間でのコミュニケーションを改善する。

3. 意思決定支援: コンピュータが解釈可能な形式で知識をモデル化することで、推論エンジンを用いた意思決定をサポートする。

実装例:

1. プロダクトデザインオントロジーの構築:

– 目的: 製品の特性、設計プロセス、ユーザー要件をモデル化する。
– ステップ:
1. ドメイン内の主要な概念（例：部品、機能、要件）を特定。
2. これらの概念間の関係を定義（例：部品は機能を提供する、要件は設計プロセスに影響を与える）。
3. OWL（Web Ontology Language）やRDF（Resource Description Framework）を用いてオントロジーを記述する。詳細は”オントロジー技術“も参照のこと。

2. データ統合と分析:

– 目的: 異なるソースからのデータ（例：市場調査、ユーザー評価、製品仕様）を統合し、分析する。
– ツール:
– “RDF ストアとSPARQLについて“でも述べているSPARQLを用いてオントロジーに基づくデータクエリを実行。
– データ統合プラットフォーム（例：Apache Jena、Protégé）を使用してデータを収集、統合。

3. オブソールセンスマネジメントのサポート:

– 目的: 製品の寿命を最適化し、オブソールセンスのリスクを軽減する。
– プロセス:
1. 製品部品のライフサイクルデータを収集。
2. オントロジーを使用して部品の関係性や依存性をモデル化。
3. 推論エンジン（例：Apache Jena）を用いてオブソールセンスリスクを評価し、代替部品を提案。推論技術の詳細は”推論技術“も参照のこと。

4. 意思決定支援システムの開発:

– 目的: 設計者やマネージャーが迅速に意思決定できるよう支援する。
– 機能:
– オントロジーに基づく可視化ツールを開発し、データの関係性を視覚的に表示。
– シナリオ分析を行い、異なる設計オプションの影響を予測。

これらのシステムの利点としては以下のようなものがある。

– 効率的なデータ管理: オントロジーにより、複雑なデータを整理し、容易にアクセス可能にする。
– 改善された意思決定: 正確なデータ分析と推論に基づくインサイトを提供。
– コラボレーションの向上: 共通の知識基盤を通じて、異なるチーム間での効果的なコミュニケーションを実現。

参考情報と参考図書

ナレッジグラフの活用に関する詳細情報としては”知識情報処理技術“、”オントロジー技術“、”セマンティックウェブ技術“、”推論技術“等に記載している。そちらも参照のこと。

また”AI学会論文を集めて“で述べているような学会での報告も参考となる。

参考図書としては”Building Knowledge Graphs“

“Knowledge Graphs and Big Data Processing“

“The Knowledge Graph Cookbook“

“Domain-Specific Knowledge Graph Construction“等がある。

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