OntoSpace是世界第一款複雜性量化分析和管理軟體。OntoSpace通過分析系統或過程的數據，得到複雜度、關鍵參數、相關圖、風險評級等指標， 幫助人們了解系統運行模式、健康狀況、風險程度和穩健性。
基本介紹
- 外文名：OntoSpace
- 包括1：對於機電產品設計
- 包括2：對於系統運行維護
- 包括3：對於試驗數據分析
簡介,功能,典型客戶,
簡介
OntoSpace可以用在廣泛的領域，包括：
1）對於機電產品設計：幫助設計人員認識產品的複雜度，以便選擇更簡單、更穩健的方案，最終節省成本，提高品質。比如：火箭載荷適配器減震設計、航空發動機輪盤的複雜度設計等。
2）對於系統運行維護：狀態監測和危機報警，幫助工作人員主動採取措施，避免系統崩潰造成重大損失，比如：空中交通流量監控、電廠和化工廠狀態監控、飛行器結構健康檢測、數據中心狀態監控、危重病人手術過程監控等。
3）對於試驗數據分析：提供了從複雜度角度認識被測系統的新思路，用於分析系統或過程的運行模式，比如：汽車碰撞數據分析、巨觀經濟數據分析預測等。
4）對於仿真模型驗證：OntoSpace提供了快速有效對比試驗和仿真複雜度的指標，從而判斷仿真模型是否真實可信，為改善和提高仿真模型可信度提供建議，比如：汽車碰撞模型驗證和標定等。
5）對於企業風險管理：OntoSpace提供了風險管理的量化手段，可以對企業運營健康程度進行評估和建議，為企業可持續經營提供決策參考，比如：銀行客戶流失率分析、企業分支機構運營健康度評級分析等。
功能
1.評測、跟蹤和幫助客戶理解系統的脆弱性(Fragility of Systems)
評測動態時變系統的複雜性（complexity）, 熵（entropy）和穩健性（robustness）
互動式的系統複雜性結構圖（Interactive System Map）
計算當前的複雜性值、以及上下臨界複雜性（Critical Complexity）
五級風險評級機制(risk rating)，分析系統健康狀況（state-of-health))
分級排序散點圖（Ranked scatter plots）
每個系統變數的信息特徵
每個系統變數的穩健性
局部統計學指標
快速、互動式數據追蹤功能
複雜度曲線（Complexity Profile）
全面的系統複雜性HTML報表
2.處理病態數據（Pathological Data）
對數據的分析過程是模型無關（model-free）的,避免了數學模型引入的不確定性對結論的影響。
完整無缺的分析所有數據（treat data “as-is”)
對數據無須採取任何過濾和處理
3.假設分析（What-if Analysis）
允許用戶在N維數據空間中進行互動漫遊，並進行假設分析。
允許用戶設定等式或不等式約束，定義變數目標值,搜尋所有可行設計方案
4.辨識關鍵變數
辨識關鍵變數，並進行變數重要性排序
變數可以根據系統信息內容的複雜性或者對系統複雜性拓撲結構的影響程度進行排序。
5.動態變數分組（Dynamic Variable Grouping）
在用戶與系統複雜結構圖進行互動操作時，變數可以被分組顯示。
允許用戶辨識變數依賴關係，或對複雜結構進行分解，達到更好的了解系統複雜性結構的目的。
6.複雜度曲線（Complexity Profiling）和複雜譜（Complexity Spectrum）
分析系統或部件的複雜度分布。
分析系統或部件的脆弱性。
分析系統最脆弱的關聯關係
7. 實時數據複雜度分析（Real-Time Tracking Complexity）
實時分析系統或過程的複雜度趨勢
根據臨界值和預警值對過程進行監控
分析系統中關聯關係的演化過程
