DSMのシーケンシングアルゴリズム

DSM(DesignStructureMatrix)のクラスタリングが一段落しましたので、次はシーケンシングについて勉強していきたいと思います。

シーケンシングとは

プロセスについてのDSMに用いられる分析手法で、DSMの要素を並び替えることでDSMを下三角行列に近づけ、フィードバック（対角成分より上にある非ゼロ要素）を減らすことで不要な反復を無くしてプロセスの進行をウォーターフォールに近づけます。

上がシーケンシング前、下がシーケンシング後になります。下三角行列に近づき、対角要素より上の非ゼロ要素は少なくなり、また位置も対角線に近づいていることがわかります。 この画像は下記論文から借用しました。 Yassine, A. A. (2004). An Introduction to Modeling and Analyzing Complex Product Development Processes Using the Design Structure Matrix ( DSM ) Method. Urbana, (January 2004), 1–17. Retrieved from http://ie406.cankaya.edu.tr/uploads/files/Modeling and Analyzing Complex Product Development Processes Using the Design Structure Matrix.pdf

シーケンシングアルゴリズムの種類

クラスタリングの時と同様ですが、シーケンシングも手動ではなくアルゴリズムを用いて自動で行うことができます。

シーケンシングアルゴリズムとしては以下がメジャーです。

• 経路サーチ
• 隣接行列のべき乗
• 深さ優先探索アルゴリズム
• 可到達行列法

特に個人的にはまず可到達行列法について実装してみたいと考えています。

短いですが今回は以上になります。