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「MBDの裏表 」
3月12日 15:40～16:20
アイシン・エィ・ダブリュ株式会社
解析技術部
主席研究員 久保孝行
©AISIN AW CO., LTD. All Rights Reserved.
講演分野の説明
基本情報
社名
アイシン・エィ・ダブリュ株式会社
設立
1969年5月15日
資本金
264億8,000万円
代表者
取締役社長 川本 睦
売上高
連結：9751億円
単独：8850億円 (2013年3月期)
オートマチックトランスミッション、
ハイブリッドシステム、
カーナビゲーションシステム
主要製品
従業員数
連結 22,134名（2013年3月31日現在）
単独 13,837名（2013年3月31日現在）
本社所在
地
〒444-1192
愛知県安城市藤井町高根10番地
0566-73-1111（代表）
アイシン・エィ・ダブリュ
「技術センター」
A/T・H/Vの設計で使う
MBDの説明
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目次
1.
2.
3.
4.
5.
モデルベース開発とは
MBD導入背景
事例：HILS構築
教育への取り組み
制御設計への展開
2
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モデルベース開発：モデルとは
モデルとは 数式群のことです。
Gear
Output
Input
Modeling
＝
- ギヤの数式 -
回転 ：Revout = Revin / r
トルク ：Trqout = Trqin× r
Revout
Revin
Trqout
Trqin
r
： 出力回転数
：入力回転数
： 出力トルク
： 入力トルク
：ギヤ比
モデルの種類
1. Plant model
- Transmission
- Motor
- Engine
- ・・・
2. Control model
ー H∞ Control
ー Self learning Control
ー Adaptive Control
Δ
ー ・・・
P
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MBDの領域：Vプロセスとの関係
制御対象（Plant）
モデル
制御（Control）
モデル
MILS
仮想世界
RCP
HILS
ソースコード自動生成
Automatic C code Generation
実世界
制御対象（Plant）
車両、ｴﾝｼﾞﾝ、AT
実制御（Control）
電子制御
ユニット
実車評価
制御
モデル
制御対象
モデル
モデルによる
仮想評価
実車評価
MILS
RCP
モデルによる
実車評価
設計
ソースコード
自動生成
HILS
シミュレータ
による評価
検証
ソースコード
検証
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モデルベース開発：メリット
• 設計段階でシミュレーションが活用できることにより、手戻り工数の削減と
制御ソフトの品質向上を同時に達成できる
• ソフトウェアを自動生成できるため、第３者の誤解なくソースコード作成できる。
不具合発生時の手戻り工数大
要求分析
制
御
ソ
フ
ト
開
発
工
程
従来
実車評価
制御仕様書
作成
設計
結合評価
S/W設計
書作成
単体評価
評価
手作業による制御プログラム作成
手戻り工数小
モデルによる
実車評価
要求分析
MBD
モデル作成
設計
不具合発生減
モデルによる
仮想評価
ソースコード
生成準備
実車評価
シミュレータ
による評価
単体評価
ソースコード自動生成
評価
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MBDはモデルベース開発の意味
設計
手戻り工数小
不具合発生減
モデルによる
実車評価
要求分析
ソースコード
生成準備
Model-Based
Design
実車評価
モデルによる
仮想評価
モデル作成
評価
シミュレータ
による評価
単体評価
ソースコード自動生成
モデルを用いた
開発ループ
Model-Based
Verification
注：この表現は存在しない
モデルベース開発MBD
（Model-Based Development）の意味
Model-Based Designはモデルを使った設計工程だけ
モデルベース開発は、モデルを使った検査・検証まで行う
Model-Based Verificationを含む。
MBD=Model-Based Design+ Model-Based Verification
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目次
1.
2.
3.
4.
5.
モデルベース開発とは
MBD導入背景
事例：HILS構築
教育への取り組み
制御設計への展開
7
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MBD導入の背景
MBDの導入は、HILSの採用から
きっかけは、世界初のFF5速A/Tの開発
FF5AT
製品化
1536
1996
2000
1998
HILS
1024
512
ソフトウェア
サイズ
5A/T
ソフトウェアはますます肥大化し、
検査時間が増大してきた。
5AT
4倍
4AT
0
1996
2004
１号機導入
数倍に増加
4A/T
2002
モデルベース開発の中の
HILS装置に注目しました。
8倍
1998
2000
2002
2004
2006
2008
8
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多段A/Tの大きさ比較
４速
５速
６速
電子制御の向上とギヤトレーン
方式に変更により6速A/Tは、4速
A/Tよりもコンパクトになった。
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導入背景：ATの機能変更
• 従来の制御
解放側は、OWCが担当
• 新しい制御
係合、解放両方を制御
従来は、機械式のアキュームレータを用いた機械制御。
新方式では、専用のアクチュエータを持った電子制御。
多入力1出力
従来は、油圧の高さを決める
値がコントロール可能
パラメータ 1個
多入力多出力
新方式は、すべて自由自在。
パラメータ 100以上
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事例：HILS構築へ
• 新制御では、
自由度の高い制御が可能な
反面、検証すべきパターンが
非常に多かった。
途中で切り替わる
特に変速制御中に別の変速に移動する
多重変速制御の検査は困難を極めた。
再現が難しく、実機では検証が不可能。
シミュレーションの活用が
望まれた。
HILS装置の開発へ
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目次
1.
2.
3.
4.
5.
モデルベース開発とは
MBD導入背景
事例：HILS構築
教育への取り組み
制御設計への展開
２０００年ごろにHILS装置の採用！
FF6AT
FF5AT
製品化
1996
1998
2000
2002
2004
HILS
１号機導入
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オートマチックトランスミッションのモデリング
• 回転系の計算：Dymolaを使ってモデリング
流体系はSimulinkで数式を直接表現
GUIの組み合わせ
だけでプラネタリ-
などを数式化できる。
- 13 ©AISIN AW CO., LTD. All Rights Reserved.
AT全体で様々な部品を作る
A/T ASSY
Gear Train
Oil Pump
Drive Shaft
Clutch / Brake
Planetary Gear
Other Gears
V/B
摩擦特性
引きずりトルク
温度特性
トルク効率（損失）
振動
Valve
調圧式
Accumulator
流体特性
On/Off Solenoid
温度特性
Linear Solenoid
振動
Orifice
T/C
トルク伝達方程式
トルク伝達方程式
Converter
摩擦特性
Lock Up Clutch
流体特性
温度特性
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パラメータ同定試験の例
• クラッチに油圧を流し、ピストンが摩擦材に接触するまでの
時間を計測する。
様々な油圧の高さで、
様々な温度で測定が必要。
実験データからパラメータを導出
• 流量係数
• オリフィス径
• 油圧応答性
製品には、油圧センサーはない。
穴をあけたり、部品をカットして、自由に動いても
試験ができる専用A/Tを作る。
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AT以外も設計する
イグニッション
インターフェース
環境設定
E/G
ディスプレイ
A/T
CAN
ドライバー
車両としての機械運動のモデル以外に、
エンジン、ABSなどのA/T以外のECUソフトウェアも
設計しなければならない。
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HILSの効果があった実施例
• コーストダウン中の踏み込み試験
時速50～60km/hの定常走行からブレーキを踏み、時速20～
30km/hに車両速度を下げて、再度加速する。
– 制御ステート切り替えと言う僅かな時間の間にスロットル
ペダルが 踏み込まれた場合のショック改善
• パターン解析前 実車発生率0.001%
• パターン解析後 実車発生率5%
• HILSを用いた評価
？％
再現率100%
ペダル
実車だけの場合、対策の効果があったのか
再現しなかっただけなのか判断できない。
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HILS採用の第２ステップ
第２ステップ：HILSを導入から、HILSの定着へ
• 取り組み内容の例
– 最新プロジェクトへの対応
• 人員の教育
– 環境の統一
• 異なる拠点でも最新のモデルが提供できる。
– 安心して使える
• 定期点検の実施。
HILSを導入して終わりではない。
新しい仕組みが定着するまでの仕組みが必要です。
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モデルの世界配信のイメージ図
HILS system
HILS models
タイムラグなく、全世界で共通のバージョンで検査ができる。
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HILSの定期点検
• HILSはソフトウェアの検査装置なので、定期的な点検が必
要です。
– 故障スイッチが故障していたら、検査はできない。
OSアップデート
掃除
メンテナンス
入れ替え
機能拡張
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HILS他社導入事例
• 自動車メーカー
車両全体HILSの活用
• ホンダ技術研究所、三菱自動車等
• 他業界
– 特殊車両
– 鉄道
– 電力系
HILSは、MBDの入り口として、今後も様々な業界で
使われるようになる。
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目次
1.
2.
3.
4.
5.
モデルベース開発とは
MBD導入背景
事例：HILS構築
教育への取り組み
制御設計への展開
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MBD教育の流れ
•
教育1
1. 講座：制御理論と共に、MATLABのコマンドを教育。
2. 講座：Simulinkを使った教育
• 教育2
講座期間短縮
1. 制御理論の教育をやめた。
2. 講座：Simulinkの使い方だけに絞る 定着効果のアップ
• 教育3
1. 講座：Simulinkの使い方だけに絞る 教育後に直ぐに
モデルが書ける。
2. 演習：操作演習を取り入れる
• 教育4
1. 講座：Simulinkの使い方だけに絞る
2. 演習：操作演習を取り入れる
3. 図を書かせる、ディスカッションを取り入れる。
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教育の変更理由
課題：
新人：上手に使えない。
中堅：スキル習得にばらつきが多い。
原因
中堅
・演習量の不足によるスキル未定着
→教育３で解決
・その後をOJTに、依存しているので
基礎より上のスキルが
身に付いていない。
（新たな問題）
新人
教育３でも使えない。
→
Simulink以外の基礎力がなく、
開発全体の流れが解っていない。
新人・中堅で
異なる教育が必要
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アイシンG共通MBD教育実施について
教育4の取り組み
• 自社だけでMBD教育を拡充す
るのは、困難。
• アイシンG連携で、
MBD教育の環境を用意した。
アイシンG連携
アイシン・
エィ・
ダブリュ
アイシン
精機
アイシン・
エーアイ
アイシン・
コム・
クルーズ
アドヴィッ
クス
アイシン
エンジニ
アリング
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2013年度 新設新人用 教育講座
コンセプト
アイシンGr.各社で実施しているMBD教育を集約しMBD教習所を設置
ツールを使いこなせる技能を習得できるコースを設定する。
目標
部署に戻ってからのOJT時間を極力減らすために
「モデル設計スキルレベル１」を完了し レベル2の途中まで育成する。
【スキルレベルの定義】
モデル設計スキルレベル １ ：
• シミュレーションを実行し、検査ができる。
• Simulink, Stateflowを用いて、指定された機能を、
指示された方法で実現できる。（使用するブロック、構造など、ヒントあり）
モデル設計スキルレベル ２ ：
• Simulink, Stateflowを用いて、指定された機能を、
自らの判断で実現できる。（使用するブロック、構造など、ヒントなし）
スキルレベル３
• 最適な方法を自ら判断し、コード生成可能な完全なモデルを設計できる。
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トレーニングテキスト
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アイシンG合同MBD教育 日程
・新入社員向けに20日コース
内容
形式
※青字は講座形式
日数
該当箇所
Simulinkレベル1 講習 講座
1.5
1章、2章、3章、4章、5章
Simulinkレベル1演習
3.5
6章
Simulinkレベル2 講習 講座/自習
1
7章
Simulinkレベル2 演習 グループ
6
8章、9章
自習
Stateflow講習
講座
1.5
1章、2章、3章、4章、5章
SF演習
グループ
4.5
6章、7章
ガイドライン講習
講座
1
振り返り、資料作成
自習
0.5
-
発表会
講評
0.5
-
20項目のIDを学ぶ
１２日
６日
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研修のほとんどは考える力の育成
全体のカリキュラムで、
Simulink操作技術を教える部分は2割程度。
知識以外に演習ベースで操作を習熟させる必要があるが、
その時に、Simulinkの操作習熟だけでなく、考える力の育成
に費やす。
考えを補助する図・表の説明・演習
整理手法の説明・演習
適度にディスカッションを取り入れ、知識の押し付けではなく、
自ら考える力の育成を重視。
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MBDの新人教育は「Simulinkの操作」以外の教育が大切
要求の理解方法・要求の育て方を学ぶ
• ユースケースの抽出と、タイミングチャートによるユースケー
スの表現、その分析手法を勉強します。
• チームで、ユースケースの説明を実施。理解が正しいのか
議論する。これによって要求を正しく理解するためにどのよう
に深堀していけばよいのかが習得でき、他者と議論する為に
図が重要である事が認識されます。
設計手順・手順の重要なポイントを学ぶ
• 要求を理解してからモデルを作るプロセスの習得を目指す。
要求をしっかりと定義するため、タイミングチャート作り、それ
をテストで活用する。
シミュレーションによって検査・検証のプロセスを体験する。
テストファーストの重要性を学ぶ。
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より高い確率でスキルを定着させる取り組み
教育に、ディスカッションを取り入れる
• チームで議論させ、話し合うことによってより深く考え、課題
に対して真剣に取り組みます。
どんな話題でディスカッションするのか？
• 要求
• システムの把握：何が入力で何が出力か
• 機能の把握：どんなユースケースがあるか
• 検証
• どんなテストをしなければならないか
一人で黙々と演習を行うよりも時間が必要となるが、定着率まで考慮
して、コースの時間を設定する。
3人ぐらいのグループでディスカッションを行うことで「考える」「理解す
る」「説明する」の要求分析に必要な力が育成され、
モデリングの力が定着しやすくなる効果がある。
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受講者が作成したタイミングチャートの例
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修了証書
研修の習熟度を測るため、研修中に課題を提出してもらいます。
【修了証書の発行条件】
以下のモデルを作成、修正。
カテゴリ
章
内容
Simulink
第8章 クルーズコントロール制御
Stateflow
第7章 再生プレイヤー
ガイドライン -
ガイドラインモデルの修正
きちんと受講した人はほぼ100%が完了
講座のみ受講した人は、100%がモデルの提出ができなかった。
想定通りの結果。
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受講者の声 今後の業務で活用できること
•
•
•
•
•
•
•
モデルの作り方
ガイドラインに沿ったモデルの記述方法
状態遷移図の作り方
状態遷移表の作り方
仕様の読み方
構造化の考え方
仕様を読み解く際に、タイミングチャートを作成し、テストケー
スを考えること
Simulink以外の力が強化できた事が
受講者のアンケートから解った。
（狙い通り）
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そもそも制御開発ってなんなの
良くある質問：制御理論の教育をやめて、大丈夫なのか？
企業では、高度な制御理論による精度向上よりも、その他の方が設計工数
が多い。したがって、制御理論を駆使するエンジニアも少数で良い。
MBDに携わるエンジニア全員が制御理論を知っておく必要はない。
（0はダメです。）
それよりも、ユーザー視点で制御開発できる事が大切です。
• 戦略・戦術・行動（動作） 上位を意識した制御開発が重要！
「2軸のロボットアームで指定された板に色を塗る。」
で説明
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指定された板に色を塗る制御装置
最も簡単な制御例
ロボットアームの軸をどう動かすか
全てのモータの速度、角度を時間ごとに指定する。
データを設定して、指定時間に
指定位置に移動させて、色を塗る。
初歩的なシーケンス制御で実現された工作機械の例
• プログラムの規模は小さい。
• 試行錯誤によってデータを設定する。
• 誤差を見込んだデータ設定を行う。
• 形が変わるごとに、全てのデータを作り直す。
36
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指定された板に色を塗る
最も簡単な制御例
ロボットアームの軸をどう動かすか
全てのモータの速度、角度を指定する。
フィードバック制御を考えよう！
指定どおりにモータを動作させるにはどうする。
二つのモータに対する角速度、角度を用いた２自由度問題。
二つを同じ重みでフィードバックすると、目的の位置に
制御できない。
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ロボットアームの高度な制御理論
WEB上に幾つかの事例があります。
確かに難しい制御問題です。
38
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初歩的なシーケンス制御
先ほどの制御では、
形が変わるごとに、全てのデータを作り直す。
部品ごとにデータを全て作り出すのは非常に困難
高度なフィードバックの実現が、ユーザーにとって
本当に重要なのだろうか？
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ユーザーインターフェースの改善
ロボットの先端部分の経路を指定すれば、モータの速度、
角度を自動的に計算できるプログラムを追加する。
→ ユーザーは経路を指定するだけで済む
2. 形から、最適な経路を計算し、自動的に経路を計算するプ
ログラムを追加する。
→ ユーザーは、形をCADからコピーするだけ。
1.
40
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指定された色を塗る
• CADの形を入力するだけの装置と、入力データを入れるの
は大変だが、設定どおりに塗れる装置。同じ開発工数ならど
ちらが良い製品なのか？
ここで、上位の要求までさかのぼる
上位要求：色が綺麗に塗れれば良い。
下位要求：先端位置を指定の時間に指定の場所に持ってくる。
• 色を塗るロボットアームの角速度・角度のフィードバックを突
き詰めれば本当に綺麗に色が塗れるのか？
– そもそも、いつも色は均一に噴射されるのか？
• ロボットアームの位置は、そもそも色を綺麗に塗る為の代用
変数でしかないのではないか？
41
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そもそも何をフィードバックすべきか
• 画像処理して、自動で色を塗る方が良いのでは？
• 画像処理を入れれば、腕の細かいフィードバックは必要ない
かも知れない。
ミクロな現象にとらわれず、物事をマクロ的に捉え
本質的には何がしたいのか、上位視点で問題解決すべき
企業の製品開発において、高度な制御理論を駆使する
部分は少ない。
大多数の人間がその他の開発に従事している。
魅力ある製品開発と、高度な制御理論は直結しない。
しかし、現実的には、制御理論を知っている人ほど、MBDで
活躍できるという事実はある。
だから、制御理論を教えれば、同じような人材が増えると事を
期待している教育担当者が多い。
42
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制御工学はなぜ必要なのか？
では、制御理論あるいは制御工学は何を教えているのか。
制御理論のコントローラ設計手法
1. 制御対象を把握し、数式で表現する。
– システム同定→プラントモデルの設計
2. 数式を用いて仕様を検討する。
シミュレーション行い要求を確認する。
– ステップ応答→制御モデルとプラントモデルでMILS
タイミングチャートを使ったり、シミュレーションを活用する事
＝制御工学は、MBDの王道的問題解決手段
• MBDを教える場合には、理論を教えるのが大事ではなく、手
法を教える事が大切ではないか？
• そもそも何を教えているのか、教える側が理解しなければ、
受講者に重要なポイントが伝わらない。
【高度な制御理論は、選別した人材に教育すべき。】
43
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目次
1.
2.
3.
4.
5.
モデルベース開発とは
MBD導入背景
事例：HILS構築
教育への取り組み
制御設計への展開
– MBDの採用前に取り組んでいた
制御開発技術の紹介
– MBDの制御導入ポイント
– MBDの制御導入で失敗する例
実例は説明できない。
ポイントを抜粋して説明する。
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制御開発へのMBD採用：状態遷移表を活用
油圧制御の開発に状態遷移表を活用。
状態遷移表
状態遷移図（ハレル形式）
状態名
赤、赤
ラベル名
T01
A01
→
T02
A02
→
赤、青
T03
A03
→
赤、黄
T04
A04
→
青、赤
T05
A05
→
黄、赤
T06
A06
→
遷移条件
条件アクション
遷移先
遷移条件
条件アクション
遷移先
遷移条件
条件アクション
遷移先
遷移条件
条件アクション
遷移先
遷移条件
条件アクション
遷移先
遷移条件
条件アクション
遷移先
前回A：3秒後
→赤、青
前回B：3秒後
→青、赤
60秒後
→赤、黄
7秒後
モードAで動いた
→赤、赤
40秒後
→黄、赤
7秒後
モードBで動いた
→赤、赤
UMLに定義された状態遷移マトリクスとは異なる。
検証観点ではなく、要求を作り上げていく事に注目した表
状態遷移の概念を採用したのは、HILSよりも先。
形式的に表現できるので、仕様の誤解が生じにくい。
参照元：組込みエンジニアのための状態遷移設計手法
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R2012bで導入された状態遷移表
• 2012年末にマスワークス社のStateflowに導入された
AW方式の状態遷移表
状態遷移表
状態遷移図
紙に書いてもシミュレーションできない。（半MBD?）
ツール化によって、MBD（シミュレーション）採用になった。
46
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モデルベース開発導入の流れ
一般的なMDB
導入パターン
制御系への展開は、
自動コード生成採用までに
様々なハードルがある。
HILS導入
HILSの定着
制御へ展開
•
•
•
ガイドライン
開発環境改善ツール
プロセス
自動コード生成
実例は説明できない。
ポイントだけを抜粋して説明
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MBDの制御導入ポイント（効果を出すために）
• 導入前（準備）
– AUTOSAR等の近年提案されている開発技術は、そもそ
も人がミスを起こしやすい原因を排除するための技術。そ
れらのリスクを低減する取り組みはAUTOSARやMBDを
採用することとは無関係に実践すべき。
• 導入初期
– Cソースの事をあまり意識せず、やりたい機能の実現に注
視する。RCPの活用が効果的。
– １回の開発プロセスだけに注視せず、Vプロセス全体が無
理なく連携し、何回も回せるプロセスの流れを構築する。
ウォーターフロー型よりも、スパイラル型に近い。
• 自動コード生成導入時
– モデルは、抽象化されたものである。従来のC言語のルー
ルや仕組みを引き継つがない。
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MBDの制御導入で失敗する例
• シミュレーションを活用せず、ソースコードの自動生成だけを
採用する。
– シミュレーションを活用しないと、実車評価まで行った後に、
要求が変わり、毎回自動生成用のモデルを作り直すこと
になる。自動生成の採用だけで、工数は削減されない。
シミュレーションを活用していないので、品質もあがらない。
• シミュレーション不可能な領域に手を出す。割り込み処理な
ど、Simulinkが苦手な領域です。やっても効果は出ない。
• テストのために、やたらに小さな規模で関数設定をする。
– RAM効率が悪くなる。ツールの特徴を理解せず、従来
方式を押しつけても上手くいかない。
→シミュレーションの活用がMBDのキー。それを活用しない、
あるいはできない領域はやるべきではない。ハンドコードの方
が良い領域は沢山ある。メリットの出る部分で活用すべき。
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まとめ
• MBDの導入効果に夢を追い求めるな。
– ツールを採用すれば、それだけで品質が上がり、工数が
削減されるわけではない。
– ツールの導入は手段であり、目的ではない。MBDは、
ツールの導入ではなく、シミュレーションの導入である。
• 導入して終わりではない
– ツール導入で、MBDが終わるわけではない。新しい仕組
みは定着させるために様々な取り組みが必要になる。
• MBDの採用理由は、コストや開発期間の短縮ではない。
– 品質の向上、性能アップが目標で、コストや開発工数の
低減はおまけ。正しくやらなければ何もメリットはない。
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