アセスメントによるモデルベースデザインプロセス改善 ·...

1 © 2013 The MathWorks, Inc.

アセスメントによるモデルベースデザイン

プロセス改善

MathWorks Japan

テクニカルコンサルティング部

部長

天野祐治

2

目次

1. “どうしたらMBDは組織に根付くのか？”

2. MathWorksが試みているアプローチ

3. MBD Maturity FrameworkとMBDプロセスアセスメント

4. アセスメントから見えてくる傾向

5. アセスメントの活用方法

6. MBD導入のケーススタディ

7. まとめ

3

MBDは、どうしたら、“組織”に根付くのか？ MathWorksコンサルティングのミッション：

お客様のMBD展開を支援し、その導入効果をご確認頂くこと

Proof of Concept

Deploy Component

Deploy Full Application

MB

D成熟度

Proof of concept

コンポーネントへの適用

アプリケーション全体への適用

組織レベルへ展開

時間

最初の壁

4

MBDはどの工程に適用されているのか？

製品認証

システムモデリング

（ハード/ソフトモデル）

要求分析

ハード製作実機検証

パラメータ適合

PCG

SILS/PILS

モデル形式検証

コード静的検証 RP

MILS HILS

V字の多様な工程で、

MBDを適用頂いている

5

MBD成熟度の観点では？

多様な状況

Proof of Concept

Deploy Component

Deploy Full Application

MB

D成熟度

Proof of concept

コンポーネントへの適用

アプリケーション全体への適用

組織レベルへ展開

時間

• 導入効果を確認頂いているお客様も多い

• 量産適用が進んでいる

• MBDの新規導入を検討しているお客様が増加

• 導入後に課題を抱えているお客様も多い

6

リードしているお客様のMBD導入パターン

“JMAABアプローチ” : パイオニア世代

有能なエンジニア

• SimulinkからMBDの可能性を見出す

少数精鋭グループ

• ノウハウ⇒プロセス⇒洗練

理解あるマネジメント

• 組織展開の後押し

パイロットプロジェクト

• 導入効果の証明

7

プロジェクトリーダー /* C言語開発のエキスパート

ツール/プロセス管理系ご担当者 */

プロジェクト立案

• パイロットプロジェクトの選定

• スケジュール定義

• 作業手順・成果物定義

最近のMBD導入例

トップダウンアプローチ

マネジメント： • MBDの導入目的を定義

• 設計品質の向上

• コストダウン

• ビジネス上のニーズ

プロジェクト実施

• プロジェクトメンバへ展開

プロセス定義

作業手順・成果物定義で悩まれる

8

目次







7. まとめ

9

“設計手法が組織に根付いた”…と言える条件は？

その設計手法がお客様の“プロセス”に組込まれていること

• 誰でも、一定の作業手順で、一定以上の品質を確保した開発ができる事

• 成果が、下流の工程／次回の開発に、うまくつながる事

組織が、その仕組みを実践し、自ら洗練を行えること

プロセス定義：有能な個人・少数精鋭グループ依存からの脱却

10

世にあるMBDのプロセス図とは…

Vプロセス MathWorks定義のMBD図

実機検証

パラメータ適合



要求分析

RP

PCG

SILS/PILS

製品認証

MILS モデル形式検証

コード静的検証

HILS

ハード製作

INTEGRATION

IMPLEMENTATION

DESIGN

Environment Models

Physical Components

Algorithms

Other

CAD

Tools

VHDL,

Verilog C, C++

TE

ST

& V

ER

IFIC

AT

ION

RESEARCH REQUIREM

ENTS

Other

hardware

MC

U DSP

FPG

A

ASI

C

MBDに限ったものではない

概念図に近いのでは。。。

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プロセス定義で実際に悩むこと…の例

個々の工程のブレークダウン



要求分析

RP

PCG

MILS

• 要求文書化されていない？

• モデル化するに必要な要求のあり方？、等

• プラントモデルがない

• プラントモデルの作成方法、その妥当性確認方法？、等

• 機能モデルvs実装モデル

• モデル品質の確認方法

• トレーサビリティ、エビデンス、

• モデルの管理方法、等

MATLAB/Simulinkは、

特定のアプリケーションに特化した

ツールではない

ツール単体では、プロセスを

サポートしていない

お客様ご自身で、プロセスに

ツールを組込む必要がある

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世にある“プロセス定義・改善論”で対応可能？

“最初の壁”を乗越えるのには不十分では。。。

MBD固有の具体的な作業内容、

成果物が読み取れない

特定のツールに特化した文書ではない

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MathWorksのアプローチ

MBDに特化したプロセス定義・改善方法を用意すること

Pragmatic Strategies for Adopting

Model-Based Design

(SAE 2010-01-0935)

Best Practices for Establishing

a Model-Based Design Culture

(SAE 2007-01-0777)

• MBD Maturity Framework

• MBD プロセスアセスメント

14

目次







7. まとめ

15

MBD Maturity Frameworkとは？

MathWorksが定義するMBD ベストプラックティス

2007年のUSのコンサル案件がきっかけ

現在は、その妥当性をMBDプロセスアセスメントで検証中

将来は公開を予定

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Model-Based Design Maturity Framework

Pillars

Process Groups

Process Attributes

17

Modeling pillar details

Modeling Language Selection

Algorithm Modeling

Environment/ Plant Modeling

Architecture

Modeling Standards

Size

Hierarchy

Interfaces

Partitioning

Data Management

Scheduling

Testability

Data Modeling

Process Groups Pillar Process Attributes

Modeling Language Selection

Algorithm Modeling

Environment/ Plant Modeling

Modeling Standards

Requirements

Requirememts

MBD成熟度の評価基準:

6 Pillars,

28 Process Groups,

200+ Process Attributes

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MBD プロセスアセスメントとは？

MBD Maturity Frameworkをベースに、お客様のMBD成熟度を診断するサービス

World-Wideで全54件の実績

自動車系（含む建機）

航空宇宙

医療、産業機器、輸送、エレクトロニクス

アセッサ：MathWorks シニアメンバー

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MBD成熟度を表すレーダーチャート

20

目次







7. まとめ

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紹介する内容

1. レーダチャートによるMBD成熟度の比較

全アセスメント結果の総合数値から、以下の３つのカテゴリに分け、

そのカテゴリ毎の平均値をレーダチャートで比較

総合数値の上位20%のお客様： Leaders

総合数値の中間層のお客様 : Average

総合数値の下位20%のお客様： Laggards

2. 自動車業界と航空・宇宙・防衛との比較

3. 総合数値下位20%のお客様の問題の典型例

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総合的なMBD成熟度 – 上位２０％のユーザ(Leaders)

0

20

40

60

80

100

Modeling

Simulation and Analysis

Implementation

Verification andValidation

Process, Toolsand Infrastructure

Enterprise Management

23

総合的なMBD成熟度 – 中間層 (Average)

0

20

40

60

80

100

Modeling


Implementation




24

総合的なMBD成熟度 – 下位20%のユーザ

(Laggards)

0

20

40

60

80

100

Modeling


Implementation




25

自動車業界の平均

0

20

40

60

80

100

Modeling


Implementation




26

0

20

40

60

80

100

Modeling


Implementation




航空・防衛系の平均値

27

自動車業界と航空・宇宙・防衛の比較

0

20

40

60

80

100

Modeling


Implementation




28

総合数値下位20%のお客様の典型例

Simulationを活用されていない

モデルとの一致性確認

モデル

コード生成

Cコード

要求仕様

MBDの大きな特長

“フロントローディング” ↓

仮想環境上で、要求の妥当性を含めた検証が可能

要求確認

検証仕様

テスト入力

期待値

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Simulationを活用していない典型的なパターン

マニュアルSW等でテストパターンを実行、目視で動作確認

長所：実機感覚で操作可能

短所：

再現性の確保が困難 (特に複数入力信号がある場合）

目視によるチェックによる漏れ

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典型的な改善パターン

MATLAB外部で、テスト入力、期待値を予め定義し、シミュレーションで使用

長所：再現性の確保、テストの自動化

MATLAB外でテストを作成・管理

例：計測器データからの入力

短所：（一般に）行列形式の入力が困難

テスト設計ロジックが見えない

MATLAB上に読込み、

Inportへ流し込み

シミュレーション結果をログし、

MATLAB上で期待値照合

テストパターン自体を、人間がハンドで

作成しているのであれば問題

31

更なる改善パターン

長所：検証対象とパラメータを共有した

テストロジック

テスト設計を含めたデバッグ

閉ループ系対応

信号ロギングによるテスト切出し

短所：検証ロジックのモデル化が必要

32

目次







7. まとめ

33

アセスメントがもたらすもの

1. 組織のMBD能力に関する現状分析

6本のPillar毎に分析した、組織の強みと弱み

2. MBDプロセス改善案リスト

具体的なインプリメンテーション検討に向けた指針

お客様の

現行MBDプロセス MBD能力の分析と

改善案

アセスメント

インプリ

更なる

深堀り

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アセスメント⇒インプリの差異

アセスメント結果

お客様の現状MBDプロセス： • MAABルールを適用し、Model Advisorで確認しています

インプリ：何が“重要”なパラメータ?

• 使用するブロック依存⇒そもそも使用するブロックは？

• デフォルト値は？パラメータ自体の妥当性確認？

• 歯止めとしてのカスタムチェッカーの実装？…

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どこからプロセス改善を行うのか？

6本のPillar全て、同時に、改善するのは難しい

改善対象を絞り、フェーズプランの立案が重要

お客様のビジネス

既存プロセスとの折合いのつけ易さ

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目次







7. まとめ

37

米国キャタピラ社のMBD導入例

Mr. Larry Kendrick

2008年に、MathWorks に入社

MBD Maturity Framework、MBD プロセスアセスメ

ントの開発メンバの一人

30年間キャタピラ社に在籍

制御システム開発で、ハンドコードベースのプロセス

から、MBDプロセスへ移行を担当

内製ツール、技術能力開発、プロセスを定義

Caterpillar Automatic Code Generation

(SAE 2004-01-0894)

2005年にCAT社内で、プロセス改善賞を受賞

2003年⇒2005年の累計で、200億円の

コストセービングを達成した、と試算

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キャタピラーでのMBD展開フェーズプラン #1

Phase-1 : SimulationとRPT用途にMBDを導入 (1995)

CATは、元々、ハンドコードでRPT実装を行っていた。コーディング

時間と品質が課題

Phase-2 : 実製品開発用途に、自動コード生成機能を適用

(1996)

RPT向け自動コード生成の成功を受け、クリティカルではないプロ

ジェクトに自動コード生成を適用

Phase-3 : 主要コンポーネント向けに自動コード生成を適用 (1998)

ハンドコードのWrapperを使い実装。しかし、ハンドWrapperが必

要となることが問題視

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キャタピラーでのMBD展開フェーズプラン #2

Phase-4 : レガシー環境へのコンポーネント実装を自動化 (2001)

コード生成ツールのカスタマイズ、及び“ソフトウエアI/F仕様の変更”によりWrapperの削除。量産工程への適用が実現

Phase-5 : 全体の自動コード生成化 (2004)

実装は一部マニュアル操作が必要だった

強化された排ガス規制に対応する、ソフトウエアの変更容易性が、最大のMBD導入効果として社内で認められた

Phase-6 : アプリケーションの完全自動実装 (2006)

マニュアルプロセスの除去

Phase-7 : 検証系ツールの更なる活用 (2009~)

Implementation先行

Verification & Validationは後回し

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キャタピラ社で課題となったこと

1. 新しい技術要素の導入

プラントモデル

量産コード生成

2. 既存開発プロセスとの統合

3. エンジニアの役割変更

4. マネジメントからのサポート

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対策

プラントモデル

RPTの最大活用

プラントモデル作成に制御エンジニアも参加

自動コード生成

クリティカルではない機能から適用

既存Ｃ関数のモデル化は行わない。新機能設計のみに適用

要求仕様の明確化

ツールの機能に合うように、ソフト側の仕様を変更した

既存開発プロセスとの統合

MBD展開チームを設立

設計・テスト・実装プロセスを変更する権限と責任を付与

• Phase-1 : 1名

• Phase-4 : 2名

• Phase-6 : 4名

400~500名のエンジニア、社内全RPTシステムをサポート

42

目次







7. まとめ

43

プロセス定義の難問

1. エンジニアリング領域

プラントモデリング、及びその妥当性検証方法

コントローラモデルの分割の仕方、等

2. トレードオフがある場合

制約を強化すれば、現場の負荷が増える、効率が落ちる…

全てMATLABで行うとライセンスが不足する…

例 MATLAB vs Excel等

3. 理想と現実の調整

組織間を跨いだモデル・テストの交換 vs IPプロテクション,等

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MBDを組織に根付かせるためには…

MBDのベストプラックティスを知ること

現状のMBD成熟度を認識し、”あるべき論”とのギャップを

把握すること

フェーズプランで、プロセス改善の方針を立てること

MBD Maturity Frameworkを用いたMBDプロセスアセスメント

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