コンフィギュレータ

コンフィギュレーターは、選択ボード、デザイン システム、ツールキット、または共同デザイン プラットフォームとも呼ばれ、ユーザー^{[誰? ]}を構成^{[明確化が必要]}プロセスに導く役割を担っています。さまざまなバリエーションが表現、視覚化、評価、価格設定され、ユーザーの実践による学習プロセスが開始されます。「コンフィギュレーター」または「構成システム」という用語は、文献で頻繁に引用されていますが^{[引用が必要]、}ほとんどの場合、ソフトウェア ツールを指す技術的な意味で使用されています。ただし、このようなインタラクション システムの成功は、その技術的機能だけでなく、ホールセール環境への統合、実践による学習を可能にする能力、経験とプロセスの満足度を提供する能力、およびブランド コンセプトへの統合によっても決まります。 (Franke & Piller (2003))

コンフィギュレータはさまざまな形で、さまざまな業界で使用されています (Felfernig 他 (2014))。B2B (ビジネス ツー ビジネス) 市場だけでなく、B2C (ビジネス ツー コンシューマー) 市場でも使用されており、訓練を受けたスタッフまたは顧客自身によって操作されます。B2B コンフィギュレータは主に販売をサポートし、生​​産効率を高めるために使用されますが、B2C コンフィギュレータは顧客が独自の製品を「共同設計」できるようにする設計ツールとして使用されることがよくあります。これは、使用方法に応じてさまざまな利点に反映されています。^[1]

B2Bの場合:

• 流通コストの削減
• 顧客からの問い合わせへの迅速な対応
• 資本コミットメントの削減と過剰生産の減少
• 発注から生産までのプロセス全体を通じてエラーを排除
• 顧客サービスの品質向上
• 最新の製品情報への世界的なアクセス
• 項目数の削減^[2]

B2Cの場合:

• 個性による差別化
• 資本コミットメントの削減と過剰生産の減少
• 顧客のニーズをより深く理解する
• 顧客ロイヤルティの向上
• 体験としてのショッピング

コンフィギュレータはマスカスタマイゼーションを可能にしますが、これは顧客を価値創造に深く効率的に統合することに依存します。Salvador らは、企業がその提供物をマスカスタマイゼーションする能力を決定する 3 つの基本的な能力、すなわちソリューション空間の開発、堅牢なプロセス設計、および選択ナビゲーションを特定しました (Salvador、Martin、Piller (2009))。コンフィギュレータは選択ナビゲーションの重要なツールとして機能します。コンフィギュレータは電子商取引で広く使用されています。アクセサリ、アパレル、自動車、食品、工業製品など、さまざまな業界でその例を見つけることができます。選択ナビゲーションの主な課題は、複雑さと選択の負担を最小限に抑えながら、顧客が独自のソリューションを特定できるようにサポートする能力、つまり構成プロセスにおける顧客のニーズ、引き出し、および対話のエクスペリエンスを向上させることにあります。適応型コンフィギュレータなど、コンフィギュレータ設計の効率を高めるために、この方向に沿って多くの取り組みが行われてきました (Wang & Tseng (2011);Jalali & Leake (2012))。予測はコンフィギュレータに統合され、構成プロセスの品質と速度が向上します。また、意図に応じて、コンフィギュレータを使用して大量カスタマイズを制限または排除することもできます。これは、データ モデルで許容されるオプションを制限することによって実現されます。

(Sabin & Weigel (1998)) によれば、コンフィギュレータは、使用される推論手法に応じて、ルールベース、モデルベース、ケースベースに分類できます。

• ルールベース: これらのシステムは、前向き連鎖方式でソリューションを導き出します。各ステップで、システムはルールのセット全体を調べ、次に実行できるルールのみを考慮します。各ルールには、適用範囲を識別する独自の完全なトリガー コンテキストがあります。次に、システムはアクション部分を実行することで、検討中のルールの 1 つを選択して実行します。R1/XCON (McDermott (1980))、Cossack (Frayman & Mittal (1987))、MICON (Birmingham & Siewiorek (1988)) など、初期の構成システムのほとんどはこのカテゴリに分類されます。この種のシステムは、ドメイン知識と制御戦略が分離されていないため、特に構成システムが複雑な場合に、メンテナンスの問題に悩まされることがよくあります。
• モデル ベース: モデル ベース コンフィギュレータの主な前提は、分解可能なエンティティとそれらの要素間の相互作用で構成されるシステム モデルの存在です。Hamscher (1994) が示すように、モデル ベース システムの最も重要な利点は、既知の内容とその知識の使用方法の分離が優れていること、堅牢性の向上、構成性の向上、再利用性の向上です。
• ケース ベース: ケース ベースのコンフィギュレータでは、推論に必要な知識は主に、以前の顧客に販売された構成のセットを記録するケースに保存されます。ケース ベースのアプローチでは、類似の、以前に解決された問題を見つけて、それを新しい要件に適応させることで、現在の構成の問題を解決しようとします。ケース ベースのコンフィギュレータの基本的な処理サイクルは、顧客要件を入力し、構成を取得し、ケースを新しい状況に適応させることです。

• Franke, Nikolaus; Piller, Frank (2003). 「マスカスタマイゼーションシステムにおけるユーザーツールキットとのユーザーインタラクションに関する主要な研究課題」International Journal of Technology Management . 26 (5): 578–599. doi :10.1504/ijtm.2003.003424.
• Salvador, F; Martin, P; Piller, Frank (2009). 「マスカスタマイゼーションのコードを解読する」(PDF) . Sloan Management Review . 50 (3): 71–78.^{[リンク切れ‍ ]}
• Wang , Yue; Tseng, Mitchell (2011). 「Shapley 値によるコンフィギュレータ設計の適応型属性選択」。エンジニアリング設計、分析、製造のための人工知能。25 (1): 189–199。doi : 10.1017/s0890060410000624。S2CID 14003617  。
• Jalali, V; Leake, D (2012)。「会話型事例ベース推論における質問選択のカスタマイズ」。第 25 回国際フロリダ人工知能研究協会会議議事録。
• Sabin, D; Weigel, R (1998). 「製品構成フレームワーク - 調査」. IEEE Intelligent Systems . 14 (4): 42–49. doi :10.1109/5254.708432.
• McDermott, J (1980)。「R1: コンピュータ システム ドメインの専門家」。人工知能に関する第 1 回全国会議の議事録: 269–271。
• Frayman, F; Mittal, S (1987)。「Cossack: 構成タスク用の制約ベースのエキスパート システム」。エンジニアリングにおける知識ベース エキスパート システム: 計画と設計: 143–166。
• バーミンガム、W; シエウィオレク、D (1988)。「MICON: シングルボードコンピュータ合成ツール」。IEEE Circuits and Devices Magazine。4 ( 1 ) : 37–46。doi :10.1109/101.929。S2CID  21093059。
• Hamscher, W (1994). 「財務結果の説明」.会計、財務、管理におけるインテリジェントシステム. 3 (1): 1–19. doi :10.1002/j.1099-1174.1994.tb00051.x.
• Felfernig, A; Hotz, L; Bagley, C; Tiihonen, J (2014)。知識ベースの構成 - 研究からビジネスケースまで。Elsevier/Morgan Kaufmann。pp. 1–376。ISBN 9780124158696。

• 大量カスタマイズ
• パーソナライゼーション
• 受注生産
• カスタムフィット
• デル
• パーソナライズされたマーケティング
• 製品の差別化
• 製品管理
• 迅速な製造
• 知識ベースの構成