JP2010250674A - Working hour estimation device, method, and program - Google Patents

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JP2010250674A JP2009100908A JP2009100908A JP2010250674A JP 2010250674 A JP2010250674 A JP 2010250674A JP 2009100908 A JP2009100908 A JP 2009100908A JP 2009100908 A JP2009100908 A JP 2009100908A JP 2010250674 A JP2010250674 A JP 2010250674A
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伸一 飛田
Hidekazu Sakagami
秀和 坂上
Motohiko Sakaguchi
基彦 坂口
Yosuke Motohashi
洋介 本橋
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To estimate working hours of relevant worker even with respect to a task having no past task results. <P>SOLUTION: A work efficiency component calculation part 15 calculates, as a work efficiency component relating to each work tag indicating contents of a task, a ratio of working hours required for a worker to perform a task having the work tag as an attribute and standard working hours of the task on the basis of work result information showing contents of tasks performed by the worker and standard working hours required for execution of these tasks, and a work efficiency calculation part 16 calculates, on the basis of a work efficiency component relating to a work tag showing an attribute of a task being an estimation target, work efficiency relating to the task to be performed by the worker, and an estimate working hour calculation part 17 multiplies the work efficiency by standard working hours of the task being the estimation target to calculate estimate working hours required for the worker to perform the task. <P>COPYRIGHT: (C)2011,JPO&INPIT

Description

本発明は、作業管理技術に関し、特に作業者が任意の作業に要する作業時間を予測する技術に関する。   The present invention relates to a work management technique, and more particularly to a technique for predicting a work time required by an operator for an arbitrary work.

複数の作業者で各種作業を実行する場合、全体の作業効率を高めるためには、各作業者に対して適切な作業を割り当てる必要がある。一方、作業者の能力は、実行する作業の内容に応じて異なる。したがって、個々の作業者がそれぞれの作業に要する作業時間を精度よく予測する必要がある。   When various work is performed by a plurality of workers, it is necessary to assign an appropriate work to each worker in order to increase the overall work efficiency. On the other hand, the ability of the worker varies depending on the content of the work to be performed. Therefore, it is necessary to accurately predict the work time required for each worker by each worker.

従来、このような作業時間を予測する技術として、作業の標準時間と作業者ごとの作業効率を用いる方法が提案されている(例えば、特許文献1など参照)。この技術は、作業計画を完了する目安として標準時間を予め設定するとともに、作業者ごとに各種別の作業に対する当該作業者の作業効率を過去の作業実績から算出しておき、この標準時間と作業効率とから、当該作業者が任意の種別の作業に要する作業時間を算出している。   Conventionally, as a technique for predicting such work time, a method using the standard time of work and work efficiency for each worker has been proposed (see, for example, Patent Document 1). In this technology, a standard time is set in advance as a guideline for completing the work plan, and for each worker, the work efficiency of the worker for each type of work is calculated from past work results. From the efficiency, the work time required by the worker for any type of work is calculated.

また、同様の技術として、作業の標準時間と作業者ごとの熟練度を用いる方法が提案されている(例えば、特許文献2など参照)。この技術は、作業者ごとに各種別の作業に対する当該作業者の熟練度を過去の作業実績から算出しておき、作業の標準時間と熟練度とから、当該作業者が任意の種別の作業に要する作業時間を算出している。   As a similar technique, a method using the standard time of work and the skill level of each worker has been proposed (see, for example, Patent Document 2). In this technology, the skill level of each worker for each type of work is calculated from past work results, and based on the standard time and skill level of the work, the worker can select any type of work. The work time required is calculated.

特開2008−158971号公報JP 2008-158971 A 特開平6−195351号公報JP-A-6-195351

しかしながら、このような従来技術では、作業者の作業効率や熟練度の作業指標を、単一の作業種別という属性で区別しているため、例えば過去に作業を行ったことがないような新たな作業種別については、精度よく作業時間を算出できないという問題点があった。   However, in such a prior art, since the work index of the worker's work efficiency and skill level is distinguished by an attribute called a single work type, for example, a new work that has never been done in the past. Regarding the type, there was a problem that the work time could not be calculated accurately.

すなわち、従来技術によれば、ある作業者が「仕様作成」という作業種別の作業を実行した場合、作業種別「仕様作成」に関する作業効率を算出できるため、この作業効率を用いて、作業種別「仕様作成」に関する当該作業者の作業時間が予測される。
ここで、当該作業者が、「英語」に関する知識がほとんどない場合、「英語」で「仕様作成」作業を行った場合、「日本語」より作業効率が低下するはずである。しかしながら、作業種別自体は「仕様作成」であることから、「日本語」での「仕様作成」作業から算出した作業効率が用いられることになり、「英語」がもたらす作業効率の低下を評価できない。
That is, according to the prior art, when a certain worker performs the work of the work type “specification creation”, the work efficiency related to the work type “specification creation” can be calculated. The working time of the worker regarding “specification creation” is predicted.
Here, if the worker has little knowledge about “English”, if “specification creation” is performed in “English”, the work efficiency should be lower than that in “Japanese”. However, since the work type itself is “specification creation”, the work efficiency calculated from the “specification creation” work in “Japanese” is used, and the decrease in work efficiency caused by “English” cannot be evaluated. .

本発明はこのような課題を解決するためのものであり、過去の作業実績がない作業についても当該作業者による作業時間を予測できる作業時間予測技術を提供することを目的としている。   An object of the present invention is to solve such a problem, and an object of the present invention is to provide a work time prediction technique capable of predicting a work time by the worker even for a work with no past work record.

このような目的を達成するために、本発明にかかる作業時間予測装置は、予測対象となる作業者が行った各タスクの内容を示す作業実績情報として、これらタスクごとに、当該タスクの属性を示す作業タグと、当該タスクを作業者が実行した際に要した作業時間を示す実績作業時間とを、それぞれ記憶する作業実績情報記憶部と、タスクごとに、当該タスクの実行に要する標準的な作業時間を示す標準作業時間をそれぞれ記憶するタスク情報記憶部と、作業実績情報に含まれる作業タグごとに、当該作業タグが含まれるタスクを選択し、これらタスクに関する実績作業時間と標準作業時間との比率を、当該作業タグに関する作業効率成分として算出する作業効率成分算出部と、予測対象となる新規タスクの属性を示す作業タグに関する作業効率成分に基づいて、作業者の当該新規タスクに関する作業効率を算出する作業効率算出部と、作業効率に新規タスクの標準作業時間を乗算することにより、当該作業者が当該新規タスクを行うのに必要となる予測作業時間を算出する予測作業時間算出部とを備えている。   In order to achieve such an object, the work time prediction device according to the present invention sets the attribute of the task for each task as work performance information indicating the contents of each task performed by the worker who is the prediction target. The work tag to be shown, the actual work time indicating the work time required when the worker executed the task, and the work result information storage unit for storing the work time, and the standard required for executing the task for each task. For each task tag included in the work result information, a task information storage unit that stores a standard work time indicating the work time, and a task that includes the work tag is selected, and the actual work time and the standard work time related to these tasks The work efficiency component calculation unit that calculates the ratio of Necessary for the worker to perform the new task by multiplying the work efficiency by the standard work time of the new task by the work efficiency calculation unit that calculates the work efficiency of the worker on the new task based on the components A predicted work time calculation unit that calculates a predicted work time.

また、本発明の形態にかかる作業時間予測方法は、予測対象となる作業者が行った各タスクの内容を示す作業実績情報に基づいて、当該作業者が新規タスクを行うのに必要となる予測作業時間を算出する作業時間予測装置で用いられる作業時間予測方法であって、作業実績情報記憶部が、当該作業者が行った各タスクの内容を示す作業実績情報として、これらタスクごとに、当該タスクの属性を示す作業タグと、当該タスクを作業者が実行した際に要した作業時間を示す実績作業時間とを、それぞれ記憶する作業実績情報記憶ステップと、タスク情報記憶部が、タスクごとに、当該タスクの実行に要する標準的な作業時間を示す標準作業時間をそれぞれ記憶するタスク情報記憶ステップと、作業効率成分算出部が、作業実績情報に含まれる作業タグごとに、当該作業タグが含まれるタスクを選択し、これらタスクに関する実績作業時間と標準作業時間との比率を、当該作業タグに関する作業効率成分として算出する作業効率成分算出ステップと、作業効率算出部が、予測対象となる新規タスクの属性を示す作業タグに関する作業効率成分に基づいて、作業者の当該新規タスクに関する作業効率を算出する作業効率算出ステップと、予測作業時間算出部が、作業効率に新規タスクの標準作業時間を乗算することにより、当該作業者が当該新規タスクを行うのに必要となる予測作業時間を算出する予測作業時間算出ステップとを備えている。   Further, the work time prediction method according to the embodiment of the present invention is based on the work performance information indicating the contents of each task performed by the worker to be predicted, and the prediction required for the worker to perform a new task. A work time prediction method used in a work time prediction device that calculates a work time, in which a work result information storage unit includes, for each task, work result information indicating the contents of each task performed by the worker. A work record information storage step for storing a work tag indicating a task attribute and a work record indicating a work time required when the worker executes the task, and a task information storage unit for each task. The task information storage step for storing the standard work time indicating the standard work time required for executing the task and the work efficiency component calculation unit are included in the work performance information. For each tag, a task including the work tag is selected, a work efficiency component calculating step for calculating a ratio of the actual work time and the standard work time for the task as a work efficiency component for the work tag, and a work efficiency calculation The work efficiency calculating step for calculating the work efficiency related to the new task of the worker based on the work efficiency component related to the work tag indicating the attribute of the new task to be predicted, and the predicted work time calculating section Is multiplied by the standard work time of the new task to calculate a predicted work time calculating step for calculating the predicted work time required for the worker to perform the new task.

また、本発明にかかるプログラムは、予測対象となる作業者が行った各タスクの内容を示す作業実績情報に基づいて、当該作業者が任意のタスクを行うのに必要となる予測作業時間を算出する作業時間予測装置のコンピュータに、作業実績情報記憶部が、当該作業者が行った各タスクの内容を示す作業実績情報として、これらタスクごとに、当該タスクの属性を示す作業タグと、当該タスクを作業者が実行した際に要した作業時間を示す実績作業時間とを、それぞれ記憶する作業実績情報記憶ステップと、タスク情報記憶部が、タスクごとに、当該タスクの実行に要する標準的な作業時間を示す標準作業時間をそれぞれ記憶するタスク情報記憶ステップと、作業効率成分算出部が、作業実績情報に含まれる作業タグごとに、当該作業タグが含まれるタスクを選択し、これらタスクに関する実績作業時間と標準作業時間との比率を、当該作業タグに関する作業効率成分として算出する作業効率成分算出ステップと、作業効率算出部が、予測対象となる新規タスクの属性を示す作業タグに関する作業効率成分に基づいて、作業者の当該新規タスクに関する作業効率を算出する作業効率算出ステップと、予測作業時間算出部が、作業効率に新規タスクの標準作業時間を乗算することにより、当該作業者が当該新規タスクを行うのに必要となる予測作業時間を算出する予測作業時間算出ステップとを実行させる。   Further, the program according to the present invention calculates a predicted work time required for the worker to perform an arbitrary task based on work performance information indicating the contents of each task performed by the worker to be predicted. In the computer of the work time predicting apparatus, the work result information storage unit has, as work result information indicating the contents of each task performed by the worker, a work tag indicating the attribute of the task for each task, and the task The work result information storage step for storing the actual work time indicating the work time required when the worker executed the task, and the task information storage unit for each task, the standard work required for executing the task. The task information storage step for storing the standard work time indicating the time and the work efficiency component calculation unit include the work tag for each work tag included in the work performance information. A work efficiency component calculating step for calculating the ratio of the actual work time and the standard work time for these tasks as a work efficiency component for the work tag, and a new task for which the work efficiency calculation unit is a prediction target. The work efficiency calculation step for calculating the work efficiency for the new task of the worker based on the work efficiency component for the work tag indicating the attribute of the work, and the predicted work time calculation unit multiply the work efficiency by the standard work time of the new task By doing this, the predicted work time calculating step for calculating the predicted work time required for the worker to perform the new task is executed.

本発明によれば、作業者が過去に行った作業実績がないタスクであっても、当該タスクの属性である作業タグに関する作業効率成分の組み合わせに基づき、当該作業者が当該タスクを実行するのに要する作業時間を精度よく予測することが可能となる。   According to the present invention, even if a task has not been performed in the past by the worker, the worker executes the task based on the combination of work efficiency components related to the work tag that is the attribute of the task. It is possible to accurately predict the work time required for.

本発明の第1の実施形態にかかる作業時間予測装置の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the working time prediction apparatus concerning the 1st Embodiment of this invention. 作業者情報の構成例である。It is an example of composition of worker information. 作業タグ情報の構成例である。It is an example of composition of work tag information. タスク情報の構成例である。It is an example of composition of task information. 作業実績情報の構成例である。It is a structural example of work performance information. 作業効率成分情報の構成例である。It is a structural example of work efficiency component information. 予測作業時間情報の構成例である。It is an example of composition of prediction work time information. 本発明の第1の実施形態にかかる作業時間予測装置の作業時間予測動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the working time prediction operation | movement of the working time prediction apparatus concerning the 1st Embodiment of this invention. 本発明の第1の実施形態にかかる作業者登録処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the worker registration process concerning the 1st Embodiment of this invention. 本発明の第1の実施形態にかかる作業実績登録処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the work performance registration process concerning the 1st Embodiment of this invention. 本発明の第1の実施形態にかかる作業効率成分算出処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the work efficiency component calculation process concerning the 1st Embodiment of this invention. 本発明の第1の実施形態にかかるタスク生成処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the task production | generation process concerning the 1st Embodiment of this invention. 本発明の第1の実施形態にかかる作業効率算出処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the work efficiency calculation process concerning the 1st Embodiment of this invention. 本発明の第2の実施形態にかかる作業時間予測装置の構成を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the structure of the working time prediction apparatus concerning the 2nd Embodiment of this invention. 作業タグ別重み情報を示す構成例である。It is an example of composition which shows weight information according to work tag. 本発明の第2の実施形態にかかる作業効率算出処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the work efficiency calculation process concerning the 2nd Embodiment of this invention. 本発明の第3の実施形態にかかる作業時間予測装置の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the working time prediction apparatus concerning the 3rd Embodiment of this invention. 本発明の第3の実施形態にかかる推薦タグ提示処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the recommendation tag presentation process concerning the 3rd Embodiment of this invention.

次に、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
[第1の実施形態]
まず、図1を参照して、本発明の第1の実施形態にかかる作業時間予測装置について説明する。図1は、本発明の第1の実施形態にかかる作業時間予測装置の構成を示すブロック図である。
この作業時間予測装置10は、全体としてサーバ装置やパーソナルコンピュータなどの情報処理装置を含み、入力された作業実績情報に基づいて、任意の作業者が任意の作業すなわちタスクを行うのに要する作業時間を予測する機能を有している。
Next, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
[First Embodiment]
First, with reference to FIG. 1, a working time prediction apparatus according to a first embodiment of the present invention will be described. FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a work time prediction apparatus according to the first embodiment of the present invention.
The work time prediction device 10 includes an information processing device such as a server device or a personal computer as a whole, and a work time required for an arbitrary worker to perform an arbitrary work, that is, a task based on the input work performance information. It has a function to predict.

タスクを実行するのに要する作業時間は、作業者の能力によって変化する。ここで、当該タスクの実行に要する標準的な作業時間を標準作業時間とした場合、この変化分は、当該標準時間に対する作業効率として表すことができる。すなわち、作業者XがタスクTを実行する場合に要する作業時間Rは、タスクTの標準作業時間Sに対して、作業者Xの能力に応じた作業効率eを乗算することにより算出できる。   The working time required to execute the task varies depending on the ability of the worker. Here, when the standard work time required for the execution of the task is the standard work time, the change can be expressed as work efficiency with respect to the standard time. That is, the work time R required when the worker X executes the task T can be calculated by multiplying the standard work time S of the task T by the work efficiency e according to the ability of the worker X.

これに対して、作業者の能力による作業時間の変化分は、タスクの内容によって異なる。本実施形態では、タスクの内容を示す属性ごとに、作業時間の変化分を示す作業効率を作業効率成分として定義している。そして、予測対象となるタスクの属性に対応する作業効率成分から、当該タスク全体の作業効率を算出し、この作業効率を当該タスクの標準作業時間に乗算することにより、当該タスクの予測作業時間を算出している。   On the other hand, the amount of change in work time due to the ability of the worker varies depending on the content of the task. In the present embodiment, the work efficiency indicating the change in work time is defined as the work efficiency component for each attribute indicating the task content. Then, the work efficiency of the entire task is calculated from the work efficiency component corresponding to the task attribute to be predicted, and the work efficiency is multiplied by the standard work time of the task, thereby obtaining the predicted work time of the task. Calculated.

本実施形態では、タスクの属性を示す標識として作業タグを設け、各タスクは1つ以上の作業タグを有しているものと定義している。例えば、「英語」で「仕様作成」という作業を行うタスクTは、「英語」という作業タグP1と「仕様作成」という作業タグP2を持っていることになる。したがって、作業タグP1の作業効率成分e1と、作業タグP2の作業効率成分e2とが求まれば、タスクT全体の作業効率は、これら作業効率成分e1,e2から求められる。
本実施形態は、任意の作業タグを含むタスクから抽出した作業者の実績作業時間と、これらタスクに予め設定しておいた標準作業時間とを統計処理することにより、当該作業タグに関する作業効率成分を算出している。
In this embodiment, a work tag is provided as a mark indicating the task attribute, and each task is defined as having one or more work tags. For example, the task T that performs the work “specification creation” in “English” has the work tag P1 “English” and the work tag P2 “specification creation”. Therefore, if the work efficiency component e1 of the work tag P1 and the work efficiency component e2 of the work tag P2 are obtained, the work efficiency of the entire task T is obtained from these work efficiency components e1 and e2.
The present embodiment statistically processes the worker's actual work time extracted from a task including an arbitrary work tag and the standard work time set in advance for these tasks, thereby obtaining a work efficiency component related to the work tag. Is calculated.

[作業時間予測装置]
次に、図1を参照して、本発明の第1の実施形態にかかる作業時間予測装置の構成について説明する。図1は、本発明の第1の実施形態にかかる作業時間予測装置の構成を示すブロック図である。
[Working time prediction device]
Next, with reference to FIG. 1, the structure of the working time prediction apparatus concerning the 1st Embodiment of this invention is demonstrated. FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a work time prediction apparatus according to the first embodiment of the present invention.

本実施形態にかかる作業時間予測装置10には、主な機能部として、情報入力部11、画面表示部12、情報処理部13、作業者情報記憶部14A、タスク情報記憶部14C、作業タグ情報記憶部14B、作業実績情報記憶部14D、作業効率成分記憶部14E、予測作業時間記憶部14F、作業効率成分算出部15、作業効率算出部16、および予測作業時間算出部17が設けられている。   The work time prediction apparatus 10 according to the present embodiment includes, as main functional units, an information input unit 11, a screen display unit 12, an information processing unit 13, a worker information storage unit 14A, a task information storage unit 14C, and work tag information. A storage unit 14B, a work performance information storage unit 14D, a work efficiency component storage unit 14E, a predicted work time storage unit 14F, a work efficiency component calculation unit 15, a work efficiency calculation unit 16, and a predicted work time calculation unit 17 are provided. .

情報入力部11は、キーボードやマウスなどの操作入力装置、あるいは外部装置(図示せず)とデータ通信を行うデータ入出力インターフェース回路からなり、作業実績情報など予測作業時間の算出に用いる各種処理情報を入力する機能を有している。
画面表示部12は、LCDやPDPなどの画面表示装置からなり、操作メニューや予測作業時間などの各種情報を画面表示する機能を有している。
The information input unit 11 includes an operation input device such as a keyboard and a mouse, or a data input / output interface circuit that performs data communication with an external device (not shown), and various processing information used for calculating predicted work time such as work performance information. It has a function to input.
The screen display unit 12 includes a screen display device such as an LCD or a PDP, and has a function of displaying various information such as an operation menu and an estimated work time on the screen.

情報処理部13は、情報入力部11から入力された各種処理情報を、作業者情報記憶部14A、作業タグ情報記憶部14B、タスク情報記憶部14C、および作業実績情報記憶部14Dへ保存する機能と、これら作業者情報記憶部14A、タスク情報記憶部14C、作業タグ情報記憶部14B、作業実績情報記憶部14Dから所定の処理情報を取得する機能と、予測作業時間記憶部14Fの予測作業時間を画面表示部12で画面表示する機能とを有している。   The information processing unit 13 stores various processing information input from the information input unit 11 in the worker information storage unit 14A, the work tag information storage unit 14B, the task information storage unit 14C, and the work performance information storage unit 14D. A function of acquiring predetermined processing information from the worker information storage unit 14A, task information storage unit 14C, work tag information storage unit 14B, and work performance information storage unit 14D, and a predicted work time of the predicted work time storage unit 14F. Is displayed on the screen display unit 12.

作業者情報記憶部14Aは、作業者に関する作業者情報を記憶する機能を有している。図2は、作業者情報の構成例である。ここでは、各作業者に固有の作業者IDごとに、作業者IDと仮作業効率が組として登録されている。仮作業効率とは、当該作業者の作業効率成分が求められていない場合に用いる作業効率である。この仮作業効率については、妥当性のある値を用いればよい。
作業タグ情報記憶部14Bは、作業者が行う作業すなわちタスクの属性を示す作業タグ情報を記憶する機能を有している。図3は、作業タグ情報の構成例である。ここでは、各作業タグに固有の作業タグIDごとに、作業タグ名が登録されている。
The worker information storage unit 14A has a function of storing worker information related to the worker. FIG. 2 is a configuration example of worker information. Here, for each worker ID unique to each worker, a worker ID and provisional work efficiency are registered as a set. The temporary work efficiency is work efficiency used when the work efficiency component of the worker is not required. A reasonable value may be used for this temporary work efficiency.
The work tag information storage unit 14B has a function of storing work tag information indicating work performed by the worker, that is, task attributes. FIG. 3 is a configuration example of work tag information. Here, a work tag name is registered for each work tag ID unique to each work tag.

タスク情報記憶部14Cは、作業者が行うタスクに関するタスク情報を記憶する機能を有している。図4は、タスク情報の構成例である。ここでは、各タスクに固有のタスクIDごとに、タスク名、作業者ID、作業タグID、および標準作業時間が組として登録されている。
作業実績情報記憶部14Dは、作業者が実際に行ったタスクに関する作業実績情報を記憶する機能を有している。図5は、作業実績情報の構成例である。ここでは、各タスクに固有のタスクIDごとに、当該タスクを実行した作業者の作業者ID、当該タスクの実行に要した作業時間を示す実績作業時間、および当該タスクを入力した入力日時が組として登録されている。
The task information storage unit 14C has a function of storing task information related to tasks performed by the worker. FIG. 4 is a configuration example of task information. Here, for each task ID unique to each task, a task name, worker ID, work tag ID, and standard work time are registered as a set.
The work record information storage unit 14D has a function of storing work record information related to tasks actually performed by the worker. FIG. 5 is a configuration example of work performance information. Here, for each task ID unique to each task, the worker ID of the worker who executed the task, the actual work time indicating the work time required to execute the task, and the input date and time when the task is input are set. It is registered as.

作業効率成分記憶部14Eは、作業効率成分算出部15で算出した、予測作業時間の算出予測対象となる作業者の各作業タグに関する作業効率成分を一時記憶する機能を有している。図6は、作業効率成分情報の構成例である。ここでは、作業者IDと作業タグIDの組み合わせごとに、作業効率が登録されている。
予測作業時間記憶部14Fは、予測作業時間算出部17で算出した、予測作業時間の算出予測対象となる作業者が任意の作業を行うのに要する予測作業時間を記憶する機能を有している。図7は、予測作業時間情報の構成例である。ここでは、タスクIDと作業者IDの組み合わせごとに、予測作業時間が登録されている。
The work efficiency component storage unit 14 </ b> E has a function of temporarily storing work efficiency components calculated by the work efficiency component calculation unit 15 and related to each work tag of the worker who is the target of calculation and prediction of the predicted work time. FIG. 6 is a configuration example of work efficiency component information. Here, work efficiency is registered for each combination of worker ID and work tag ID.
The predicted work time storage unit 14 </ b> F has a function of storing the predicted work time calculated by the predicted work time calculation unit 17 and required for the worker who is the prediction target of calculation of the predicted work time to perform any work. . FIG. 7 is a configuration example of the predicted work time information. Here, the predicted work time is registered for each combination of task ID and worker ID.

作業効率成分算出部15は、作業実績情報記憶部14Dの作業実績情報に含まれる作業タグごとに、当該作業タグが含まれるタスクを選択する機能と、これらタスクに関する実績作業時間と標準作業時間とから、予測作業時間の算出予測対象となる作業者の当該作業タグに関する作業効率を示す作業効率成分を算出して、作業効率成分記憶部14Eへ保存する機能とを有している。   The work efficiency component calculation unit 15 selects a task including the work tag for each work tag included in the work result information of the work result information storage unit 14D, and the actual work time and the standard work time related to these tasks. From the above, there is a function of calculating a work efficiency component indicating the work efficiency related to the work tag of the worker who is the prediction target of calculation of the predicted work time and storing it in the work efficiency component storage unit 14E.

作業効率算出部16は、予測対象となるタスクの属性を示す作業タグに関する作業効率成分に基づいて、予測作業時間の算出予測対象となる作業者の当該タスクに関する作業効率を算出する機能を有している。
予測作業時間算出部17は、作業効率算出部16で算出した作業効率に、予測対象となるタスクの標準作業時間を乗算することにより、予測作業時間の算出予測対象となる作業者が当該タスクを行うのに必要となる予測作業時間を算出し、予測作業時間記憶部14Fへ保存する機能を有している。
The work efficiency calculation unit 16 has a function of calculating the work efficiency related to the task of the worker who is the calculation target of the predicted work time based on the work efficiency component related to the work tag indicating the attribute of the task to be predicted. ing.
The predicted work time calculation unit 17 multiplies the work efficiency calculated by the work efficiency calculation unit 16 by the standard work time of the task to be predicted, so that the worker who is the prediction target of the predicted work time calculates the task. It has a function of calculating a predicted work time necessary for performing and storing it in the predicted work time storage unit 14F.

作業時間予測装置10の各機能部のうち、作業者情報記憶部14A、タスク情報記憶部14C、作業タグ情報記憶部14B、作業実績情報記憶部14D、作業効率成分記憶部14E、予測作業時間記憶部14Fについては、ハードディスクや半導体メモリなどの記憶装置から構成される。これらについては、いずれか一部またはすべてを同一記憶装置で実現してもよく、異なる記憶装置で実現してもよい。   Among the functional units of the work time prediction apparatus 10, the worker information storage unit 14A, the task information storage unit 14C, the work tag information storage unit 14B, the work performance information storage unit 14D, the work efficiency component storage unit 14E, and the predicted work time storage. The unit 14F includes a storage device such as a hard disk or a semiconductor memory. About these, either one part or all may be implement | achieved by the same memory | storage device, and you may implement | achieve with a different memory | storage device.

また、作業時間予測装置10の各機能部のうち、作業効率成分算出部15、作業効率算出部16、および予測作業時間算出部17は、演算処理部で実現してもよい。演算処理部は、CPUなどのマイクロプロセッサとその周辺回路を有し、上記記憶装置に格納されているプログラムを読み出して実行することにより、各種処理部を実現する機能を有している。   In addition, among the functional units of the work time prediction apparatus 10, the work efficiency component calculation unit 15, the work efficiency calculation unit 16, and the predicted work time calculation unit 17 may be realized by an arithmetic processing unit. The arithmetic processing unit includes a microprocessor such as a CPU and its peripheral circuits, and has a function of realizing various processing units by reading and executing a program stored in the storage device.

[第1の実施形態の動作]
次に、図8を参照して、本発明の第1の実施形態にかかる作業時間予測装置の動作について説明する。図8は、本発明の第1の実施形態にかかる作業時間予測装置の作業時間予測動作を示すフローチャートである。
[Operation of First Embodiment]
Next, with reference to FIG. 8, the operation of the work time prediction apparatus according to the first embodiment of the present invention will be described. FIG. 8 is a flowchart showing a work time prediction operation of the work time prediction apparatus according to the first embodiment of the present invention.

作業時間予測装置10は、任意の作業者が任意の作業を行うのに要する作業時間を予測する際、図8に示すような作業時間予測動作を実行する。ここでは、作業タグ情報やタスク情報が、それぞれ作業タグ情報記憶部14Bとタスク情報記憶部14Cに予め登録されているものとする。   The work time prediction device 10 performs a work time prediction operation as shown in FIG. 8 when predicting a work time required for an arbitrary worker to perform an arbitrary work. Here, it is assumed that work tag information and task information are registered in advance in the work tag information storage unit 14B and the task information storage unit 14C, respectively.

まず、作業時間予測装置10は、情報入力部11から入力された、各作業者に関する作業者情報を、作業者情報記憶部14Aへ登録する作業者情報登録処理を実行し(ステップ100)、同じく情報入力部11から入力された、各作業者が実際に行ったタスクに関する作業実績情報を、作業実績情報記憶部14Dへ登録する作業実績登録処理を実行する(ステップ101)。この作業実績登録処理には、予測作業時間の算出予測対象となる作業者の当該作業タグに関する作業効率成分を算出する作業効率成分処理が含まれている。   First, the work time prediction apparatus 10 executes worker information registration processing for registering worker information regarding each worker input from the information input unit 11 in the worker information storage unit 14A (step 100). A work record registration process for registering work record information related to a task actually performed by each worker input from the information input unit 11 in the work record information storage unit 14D is executed (step 101). The work performance registration process includes a work efficiency component process for calculating a work efficiency component related to the work tag of the worker who is the target of calculation of the predicted work time.

この後、作業時間予測装置10は、作業実績登録処理の作業効率成分処理で得られた作業効率成分に基づいて、情報入力部11から入力されたタスクを生成するタスク生成処理を実行する(ステップ102)。このタスク生成処理には、任意の作業者が任意の作業を行うのに要する作業時間を予測する予測作業時間算出処理が含まれている。これにより、一連の作業時間予測動作を終了する。   Thereafter, the work time prediction device 10 executes a task generation process for generating a task input from the information input unit 11 based on the work efficiency component obtained in the work efficiency component process of the work record registration process (step 102). This task generation process includes a predicted work time calculation process for predicting a work time required for an arbitrary worker to perform an arbitrary work. Thereby, a series of operation time prediction operations are completed.

[作業者登録処理]
次に、図9を参照して、図8のステップ100で実行される作業者登録処理について説明する。図9は、本発明の第1の実施形態にかかる作業者登録処理を示すフローチャートである。
[Worker registration process]
Next, the worker registration process executed in step 100 of FIG. 8 will be described with reference to FIG. FIG. 9 is a flowchart showing worker registration processing according to the first embodiment of the present invention.

作業時間予測装置10は、情報処理部13により、まず、情報入力部11から入力された、作業者名と仮作業効率情報を取得する(ステップ110)。
次に、情報処理部13は、当該作業者に固有の作業者IDを決定する(ステップ111)。ここでは例えば、作業者情報記憶部14Aに記憶されている作業者IDの最大値に1を加算した値を、新たな作業者IDとして用いればよい。
この後、情報処理部13は、これら作業者ID、作業者名、および仮作業効率情報の組を、作業者情報として、作業者情報記憶部14Aへ登録し(ステップ112)、一連の作業者登録処理を終了する。
The work time prediction device 10 first acquires the worker name and provisional work efficiency information input from the information input unit 11 by the information processing unit 13 (step 110).
Next, the information processing unit 13 determines a worker ID unique to the worker (step 111). Here, for example, a value obtained by adding 1 to the maximum value of the worker ID stored in the worker information storage unit 14A may be used as the new worker ID.
Thereafter, the information processing unit 13 registers the set of the worker ID, the worker name, and the temporary work efficiency information as worker information in the worker information storage unit 14A (step 112), and a series of workers. The registration process ends.

[作業実績登録処理]
次に、図10を参照して、図8のステップ101で実行される作業実績登録処理について説明する。図10は、本発明の第1の実施形態にかかる作業実績登録処理を示すフローチャートである。
[Work result registration process]
Next, with reference to FIG. 10, the work record registration process executed in step 101 of FIG. 8 will be described. FIG. 10 is a flowchart showing a work record registration process according to the first embodiment of the present invention.

作業時間予測装置10は、情報処理部13により、まず、情報入力部11から入力された、タスクID、作業者ID、および実績作業時間を取得するとともに(ステップ120)、CPUの時計機能から、これら情報を取得した日時情報を取得し(ステップ121)、タスクID、作業者ID、実績作業時間、および日時情報の組を、作業実績情報として作業実績情報記憶部14Dへ登録する(ステップ122)。   The work time prediction device 10 first acquires the task ID, the worker ID, and the actual work time input from the information input unit 11 by the information processing unit 13 (step 120), and from the clock function of the CPU, The date / time information acquired is acquired (step 121), and a set of task ID, worker ID, actual work time, and date / time information is registered in the actual work information storage unit 14D as the actual work information (step 122). .

続いて、作業時間予測装置10は、作業効率成分算出部15により、情報入力部11から入力された、タスクID、作業者ID、および実績作業時間を、情報処理部13から取得する(ステップ123)。
この後、作業効率成分算出部15は、上記タスクIDとタスクIDが一致するタスク情報のすべてを、タスク情報記憶部14Cから検索し、これらタスク情報から作業タグIDと標準作業時間情報を取得し、これら作業タグIDのそれぞれについて、ステップ125〜127のループ処理Aを繰り返し実行する(ステップ124)。
Subsequently, the work time prediction device 10 acquires the task ID, the worker ID, and the actual work time input from the information input unit 11 from the information processing unit 13 by the work efficiency component calculation unit 15 (step 123). ).
Thereafter, the work efficiency component calculation unit 15 searches the task information storage unit 14C for all the task information whose task ID and task ID match, and acquires the work tag ID and the standard work time information from these task information. The loop process A in steps 125 to 127 is repeatedly executed for each of these work tag IDs (step 124).

このループ処理Aにおいて、作業効率成分算出部15は、まず、選択した作業タグIDと作業タグIDが一致するタスク情報のすべてを、タスク情報記憶部14Cから検索し、これらタスク情報からタスクIDと標準作業時間情報を取得する(ステップ125)。
次に、作業効率成分算出部15は、これらタスクIDとタスクIDが一致する作業実績情報のすべてを、作業実績情報記憶部14Dから検索し、これら作業実績情報から当該タスクに関する実績作業時間と入力日時情報を取得する(ステップ126)。
In the loop process A, the work efficiency component calculation unit 15 first searches the task information storage unit 14C for all task information whose work tag ID matches the selected work tag ID, and uses the task information to determine the task ID and the task ID. Standard work time information is acquired (step 125).
Next, the work efficiency component calculation unit 15 searches the work result information storage unit 14D for all the work result information whose task ID and task ID match, and inputs the actual work time and input related to the task from these work result information. Date and time information is acquired (step 126).

この後、作業効率成分算出部15は、これら実績作業時間と入力日時情報に基づいて、ステップ120で入力された作業者IDに対応する作業者の、当該作業タグに関する作業効率成分を算出する作業効率成分算出処理を実行する(ステップ127)。
このようにして、ループ処理Aを終了した後、作業効率成分算出部15は、求めた作業効率成分を作業効率成分記憶部14Eへ保存し(ステップ128)、一連の作業実績登録処理を終了する。
Thereafter, the work efficiency component calculation unit 15 calculates the work efficiency component related to the work tag of the worker corresponding to the worker ID input in step 120 based on the actual work time and the input date and time information. An efficiency component calculation process is executed (step 127).
In this way, after completing the loop process A, the work efficiency component calculation unit 15 stores the obtained work efficiency component in the work efficiency component storage unit 14E (step 128), and ends a series of work result registration processes. .

[作業効率成分算出処理]
次に、図10のステップ127で実行される作業効率成分算出処理について説明する。この作業効率成分算出処理では、実績作業時間に大きなバラツキを持つ値、すなわち外れ値が含まれていることを前提とし、この外れ値の影響を抑制して作業効率成分を算出する必要がある。
[Work efficiency component calculation processing]
Next, the work efficiency component calculation process executed in step 127 of FIG. 10 will be described. In this work efficiency component calculation process, it is necessary to calculate the work efficiency component while suppressing the influence of the outlier on the assumption that the actual work time includes a value having a large variation, that is, an outlier.

このような外れ値の影響を抑制できる作業効率成分算出方法として、図10のステップ125で取得したタスクIDごとに、当該タスクの実績作業時間を当該標準作業時間で除算し、得られた値の中央値を作業効率成分として算出する方法がある。これにより、外れ値が作業効率成分として選択される可能性を抑制することができる。
この他、より高度な作業効率算出アルゴリズムとして、ロバスト推定法を利用した作業タグ作業効率算出手法が考えられる。
As a work efficiency component calculation method capable of suppressing the influence of such outliers, the actual work time of the task is divided by the standard work time for each task ID acquired in step 125 of FIG. There is a method of calculating the median as a work efficiency component. Thereby, the possibility that an outlier is selected as a work efficiency component can be suppressed.
In addition, as a more advanced work efficiency calculation algorithm, a work tag work efficiency calculation technique using a robust estimation method can be considered.

[ロバスト推定法による作業効率成分算出処理]
次に、ロバスト推定法による作業効率成分算出処理の原理について説明する。
ロバスト推定法は、外れ値の影響を受けにくくした最小二乗法である。ロバスト推定法としては、Biweight推定法(M推定法)、LMedS法、RANSAC法の3種類の方法があるが、本実施形態では、TukeyのBiweight推定法を用いる。以下では、最初に数学モデルを説明し、その後に本実施形態で用いるアルゴリズムを説明する。
[Work efficiency component calculation processing by robust estimation method]
Next, the principle of the work efficiency component calculation process by the robust estimation method will be described.
The robust estimation method is a least square method that is less affected by outliers. As the robust estimation method, there are three types of methods, namely, Biweight estimation method (M estimation method), LMedS method, and RANSAC method. In this embodiment, Tukey's Biweight estimation method is used. In the following, a mathematical model will be described first, and then an algorithm used in this embodiment will be described.

まず、Biweight推定法による作業効率成分算出処理の数学モデルについて説明する。
任意の作業者Xの任意の作業タグPに関する作業効率成分を算出する場合、作業実績情報から当該作業タグを含むタスクTを処理対象として抽出し、これらタスクTに関する標準作業時間と当該作業者の実績作業時間とから、当該作業効率成分を算出する。
First, a mathematical model of work efficiency component calculation processing by the Biweight estimation method will be described.
When calculating a work efficiency component related to an arbitrary work tag P of an arbitrary worker X, a task T including the work tag is extracted as a processing target from the work performance information, and the standard work time related to the task T and the worker's The work efficiency component is calculated from the actual work time.

ここで、当該作業タグPを属性として含むタスクTのうち、i番目(0≦i≦n:nは自然数)のタスクTiの標準作業時間をSiとし、実績作業時間Riをとする。ここで、作業効率成分の算出における、これらタスクT間でのタスクTiの重みをWiとし、重みWiの初期値を「1」とした場合、作業者Xの作業タグPが付されたタスクTに関する作業効率成分eは、次の式(1)で表される。この場合、Wiがすべて1の場合も含んでいる。

Figure 2010250674
Here, among the tasks T including the work tag P as an attribute, the standard work time of the i-th task (0 ≦ i ≦ n: n is a natural number) is set to Si, and the actual work time Ri is set. Here, in the calculation of the work efficiency component, when the weight of the task Ti between these tasks T is Wi and the initial value of the weight Wi is “1”, the task T with the work tag P of the worker X is attached. The work efficiency component e is expressed by the following formula (1). In this case, the case where Wi is all 1 is included.
Figure 2010250674

また、この作業効率成分eを用いて、標準作業時間Sと実績作業時間Rの関係を示す近似直線をR=e・Sとした場合、この近似直線と実際の実績作業時間Riとの誤差diは、次の式(2)で表される。

Figure 2010250674
Further, when an approximate straight line indicating the relationship between the standard work time S and the actual work time R is R = e · S using the work efficiency component e, an error di between the approximate line and the actual actual work time Ri. Is represented by the following equation (2).
Figure 2010250674

ここで、実績作業時間Riの誤差diに対する許容誤差をDとし、近似直線と実際の実績作業時間Riの誤差diが大きければ大きいほど、最小二乗に与える重みが小さくなるよう、次の式(3)に基づいてi番目のタスクTiに関する重みWiを算出する。

Figure 2010250674
Here, let D be an allowable error with respect to the error di of the actual work time Ri, and the larger the error di between the approximate line and the actual actual work time Ri, the smaller the weight given to the least squares, the following equation (3 ) To calculate the weight Wi for the i-th task Ti.
Figure 2010250674

Biweight推定法では、上記式(3)で算出した重みWiを用いて、再度、作業効率成分eを算出し、これら一連の処理を繰り返すことで、外れ値の影響の少ない作業効率eを算出できる。以上が、Biweight推定法による作業効率成分算出処理の数学モデルである。   In the Biweight estimation method, the work efficiency component e is calculated again using the weight Wi calculated by the above equation (3), and the work efficiency e with less influence of outliers can be calculated by repeating these series of processes. . The above is the mathematical model of the work efficiency component calculation process by the Biweight estimation method.

次に、図11を参照して、図10のステップ127で実際に実行する場合の、ロバスト推定法による作業効率成分算出処理について説明する。図11は、本発明の第1の実施形態にかかる作業効率成分算出処理を示すフローチャートである。   Next, with reference to FIG. 11, the work efficiency component calculation process by the robust estimation method when actually executed in step 127 of FIG. 10 will be described. FIG. 11 is a flowchart showing the work efficiency component calculation processing according to the first embodiment of the present invention.

作業時間予測装置10は、作業効率成分算出部15により、図10のステップ126で取得した各タスクIDに対して、外れ値の判定に用いる重みをそれぞれ割り当て、これら重みの初期値として「1」を設定する(ステップ130)。
次に、作業効率成分算出部15は、外れ値を除外するために、例えば5回程度の規定回数だけ、ステップ132〜142のループ処理Aを繰り返し実行する(ステップ131)。
The work time prediction apparatus 10 assigns weights used for determination of outliers to the task IDs acquired in step 126 of FIG. 10 by the work efficiency component calculation unit 15 and sets “1” as an initial value of these weights. Is set (step 130).
Next, in order to exclude outliers, the work efficiency component calculation unit 15 repeatedly executes the loop processing A of steps 132 to 142 for a prescribed number of times, for example, about 5 times (step 131).

このループ処理Aにおいて、作業効率成分算出部15は、まず、作業効率成分eの分母eDおよび分子eNの値を「0」に設定して初期化し(ステップ132)、図10のステップ126で取得したタスクIDのそれぞれについて、ステップ134〜136のループ処理Bを繰り返し実行する(ステップ133)。   In the loop process A, the work efficiency component calculation unit 15 first initializes the denominator eD and the numerator eN of the work efficiency component e by setting them to “0” (step 132), and obtains them in step 126 of FIG. The loop process B of steps 134 to 136 is repeatedly executed for each of the task IDs (step 133).

このループ処理Bにおいて、作業効率成分算出部15は、まず、選択したタスクIDとタスクIDが一致するタスク情報を、タスク情報記憶部14Cから検索し、当該タスク情報から標準作業時間情報を取得するとともに、選択したタスクIDとタスクIDが一致するタスク情報を、作業実績情報記憶部14Dから検索し、当該作業実績情報から実績作業時間情報を取得する(ステップ134)。   In the loop process B, the work efficiency component calculation unit 15 first searches the task information storage unit 14C for task information whose task ID matches the selected task ID, and acquires standard work time information from the task information. At the same time, task information whose task ID matches the selected task ID is searched from the work performance information storage unit 14D, and the actual work time information is acquired from the work performance information (step 134).

次に、作業効率成分算出部15は、選択したタスクIDの重みと、上記標準作業時間および実績作業時間とを、前述した式(1)に基づき乗算して、作業効率成分の分子eNに加算する(ステップ135)。
また、作業効率成分算出部15は、選択したタスクIDの重みと、上記標準作業時間の二乗とを、前述した式(1)に基づき乗算して、作業効率成分の分母eDに加算する(ステップ136)。
Next, the work efficiency component calculation unit 15 multiplies the weight of the selected task ID by the standard work time and the actual work time based on the above-described equation (1), and adds it to the numerator eN of the work efficiency component. (Step 135).
Further, the work efficiency component calculation unit 15 multiplies the weight of the selected task ID by the square of the standard work time based on the above-described equation (1), and adds it to the denominator eD of the work efficiency component (step 136).

このようにして、ループ処理Bを終了した後、作業効率成分算出部15は、前述した式(1)に基づき分子eNを分母eDで除算することにより、当該作業タグに関する作業効率成分eを算出する(ステップ137)。
この後、作業効率成分算出部15は、図10のステップ126で取得したタスクIDのそれぞれについて、ステップ139〜140のループ処理Cを繰り返し実行する(ステップ138)。
In this way, after completing the loop process B, the work efficiency component calculation unit 15 calculates the work efficiency component e related to the work tag by dividing the numerator eN by the denominator eD based on the above-described equation (1). (Step 137).
Thereafter, the work efficiency component calculation unit 15 repeatedly executes the loop process C of Steps 139 to 140 for each of the task IDs acquired at Step 126 of FIG. 10 (Step 138).

このループ処理Cにおいて、作業効率成分算出部15は、まず、選択したタスクTiの標準作業時間Si、実績作業時間Ri、および作業効率成分eから、前述した式(2)に基づき近似直線と実際の実績作業時間Riとの誤差diを算出する(ステップ139)。
続いて、作業効率成分算出部15は、算出した誤差diと許容誤差Dとを比較し、次の式(3)に基づいて、選択したタスクTiの新たな重みWiを算出する(ステップ140)。
In the loop process C, the work efficiency component calculation unit 15 first calculates an approximate straight line and an actual line from the standard work time Si, the actual work time Ri, and the work efficiency component e of the selected task Ti based on the above-described equation (2). An error di with the actual work time Ri is calculated (step 139).
Subsequently, the work efficiency component calculation unit 15 compares the calculated error di with the allowable error D, and calculates a new weight Wi for the selected task Ti based on the following equation (3) (step 140). .

このようにして、ループ処理Cを終了した後、作業効率成分算出部15は、ループ処理Cで算出した各タスクTiの新たな重みWiがすべて「0」の場合(ステップ141:YES)、これらタスクTiのすべての実績作業時間が許容誤差Dから外れた外れ値となったことから、許容誤差Dを所定分だけ拡大した後(ステップ142)、ステップ138へ戻る。   After completing the loop processing C in this way, the work efficiency component calculation unit 15 determines that when all the new weights Wi of the tasks Ti calculated in the loop processing C are “0” (step 141: YES), Since all the actual work times of the task Ti are outliers outside the allowable error D, the allowable error D is increased by a predetermined amount (step 142), and then the process returns to step 138.

一方、ステップ141において、新たな重みWiのすべてが「0」でない場合(ステップ141:NO)、作業効率成分算出部15は、ループ処理Aの繰り返しにより、ステップ132へ戻る。
このようにして、作業効率成分算出部15は、ループ処理Aを規定回数だけ繰り返し、最終的に得られた作業効率成分eを、当該作業者の当該作業タグに関する作業効率成分とし、一連の作業効率成分算出処理を終了する。
On the other hand, if all of the new weights Wi are not “0” in step 141 (step 141: NO), the work efficiency component calculation unit 15 returns to step 132 by repeating the loop process A.
In this way, the work efficiency component calculation unit 15 repeats the loop process A a predetermined number of times, and finally uses the work efficiency component e obtained as the work efficiency component related to the work tag of the worker, The efficiency component calculation process ends.

[タスク生成処理]
次に、図12を参照して、図8のステップ102で実行されるタスク生成処理について説明する。図12は、本発明の第1の実施形態にかかるタスク生成処理を示すフローチャートである。
[Task generation processing]
Next, with reference to FIG. 12, the task generation process executed in step 102 in FIG. 8 will be described. FIG. 12 is a flowchart showing task generation processing according to the first embodiment of the present invention.

作業時間予測装置10は、情報処理部13により、まず、情報入力部11から入力された、新規に生成するタスクに関する、タスク名、作業タグ名、作業者ID、および標準作業時間を取得する(ステップ150)。
次に、情報処理部13は、作業タグ情報記憶部14Bに登録されている作業タグ名と、新規タスクの作業タグ名とを比較し、新規タスクの作業タグ名が登録済みか否か確認する(ステップ151)。
The work time prediction apparatus 10 first acquires the task name, work tag name, worker ID, and standard work time related to a newly generated task input from the information input unit 11 by the information processing unit 13 ( Step 150).
Next, the information processing unit 13 compares the work tag name registered in the work tag information storage unit 14B with the work tag name of the new task, and confirms whether the work tag name of the new task has been registered. (Step 151).

ここで、一致するものがなく未登録の場合には(ステップ151:NO)、新規タスクの作業タグに固有の作業タグIDを決定し、この作業タグIDと新規タスクの作業タグ名との組を新たな作業タグ情報として作業タグ情報記憶部14Bに登録する(ステップ152)。ここでは例えば、作業タグ情報記憶部14Bに登録されている作業タグIDの最大値に1を加算した値を、新たな作業タグIDとして用いればよい。   Here, when there is no match and it is not registered (step 151: NO), a work tag ID specific to the work tag of the new task is determined, and a combination of this work tag ID and the work tag name of the new task is determined. Is registered in the work tag information storage unit 14B as new work tag information (step 152). Here, for example, a value obtained by adding 1 to the maximum value of the work tag ID registered in the work tag information storage unit 14B may be used as a new work tag ID.

次に、情報処理部13は、作業タグ情報記憶部14Bから、新規タスクの作業タグ名と作業タグ名が一致する作業タグ情報から、対応する作業タグIDを取得する(ステップ153)、
この後、情報処理部13は、新規タスクに固有のタスクIDを決定し、新規タスクのタスクID、タスク名、作業者ID、作業タグID、および標準作業時間の組を、新たなタスク情報としてタスク情報記憶部14Cに登録する(ステップ154)。ここでは例えば、タスク情報記憶部14Cに登録されているタスクIDの最大値に1を加算した値を、新たなタスクIDとして用いればよい。
Next, the information processing unit 13 acquires a corresponding work tag ID from the work tag information whose work tag name matches the work tag name of the new task from the work tag information storage unit 14B (step 153).
Thereafter, the information processing unit 13 determines a task ID unique to the new task, and uses the set of the task ID, task name, worker ID, work tag ID, and standard work time of the new task as new task information. It is registered in the task information storage unit 14C (step 154). Here, for example, a value obtained by adding 1 to the maximum value of the task ID registered in the task information storage unit 14C may be used as the new task ID.

続いて、作業時間予測装置10は、作業効率算出部16により、作業タグ情報記憶部14Bに登録されている作業タグIDのそれぞれについて、ステップ156〜159のループ処理Aを繰り返し実行する(ステップ155)。   Subsequently, the work time predicting apparatus 10 repeatedly executes the loop process A of steps 156 to 159 for each of the work tag IDs registered in the work tag information storage unit 14B by the work efficiency calculation unit 16 (step 155). ).

このループ処理Aにおいて、作業効率算出部16は、まず、後述する作業効率算出処理を実行することにより、新規タスクの作業タグに関する作業効率成分から、新規タスクに関する作業効率を算出する(ステップ156)。
次に、作業時間予測装置10は、予測作業時間算出部17により、作業効率算出部16から、ステップ156で算出した作業効率と新規タスクの標準作業時間を取得し(ステップ157)、この作業効率と標準作業時間を乗算することにより、作業者が新規タスクを実行するのに要する予測作業時間を算出して(ステップ158)、新規タスクのタスクID、作業者ID、および予測作業時間の組を予測作業時間情報として予測作業時間記憶部14Fに登録する(ステップ159)。
In the loop process A, the work efficiency calculation unit 16 first calculates the work efficiency related to the new task from the work efficiency component related to the work tag of the new task by executing a work efficiency calculation process described later (step 156). .
Next, the work time prediction device 10 acquires the work efficiency calculated in step 156 and the standard work time of the new task from the work efficiency calculation unit 16 by the predicted work time calculation unit 17 (step 157). Is multiplied by the standard work time to calculate the predicted work time required for the worker to execute the new task (step 158), and the set of task ID, worker ID, and predicted work time of the new task is obtained. The predicted work time information is registered in the predicted work time storage unit 14F (step 159).

このようにして、ループ処理Aを終了した後、作業時間予測装置10は、情報処理部13により、新規タスクに関する予測作業時間を含む新規タスクに関する各種情報を、タスクの生成結果として画面表示部12で画面表示し(ステップ160)、一連のタスク生成処理を終了する。   In this way, after the loop processing A is completed, the work time prediction device 10 causes the information processing unit 13 to display various information related to the new task including the predicted work time related to the new task as a task generation result on the screen display unit 12. Is displayed on the screen (step 160), and a series of task generation processing ends.

[作業効率算出処理]
次に、図13を参照して、図12のステップ156で実行される作業効率算出処理について説明する。図13は、本発明の第1の実施形態にかかる作業効率算出処理を示すフローチャートである。
[Work efficiency calculation processing]
Next, the work efficiency calculation process executed in step 156 of FIG. 12 will be described with reference to FIG. FIG. 13 is a flowchart showing a work efficiency calculation process according to the first embodiment of the present invention.

作業時間予測装置10は、作業効率算出部16により、まず、新規タスクのタスクID、作業者ID、および作業タグIDを取得し(ステップ170)、新規タスクの作業タグIDのそれぞれについて、ステップ172〜175のループ処理Aを繰り返し実行する(ステップ171)。   The work time prediction device 10 first acquires the task ID, worker ID, and work tag ID of the new task by the work efficiency calculation unit 16 (step 170), and step 172 for each work tag ID of the new task. The loop process A of ˜175 is repeatedly executed (step 171).

このループ処理Aにおいて、作業効率算出部16は、まず、選択した作業タグIDと作業タグIDが一致する作業効率成分を、作業効率成分記憶部14Eから取得する(ステップ172)。
ここで、選択した作業タグIDの作業効率成分を取得できなかった場合(ステップ173:NO)、新規タスクの作業者IDと作業者IDが一致する作業者情報の仮作業効率を、選択した作業タグIDの作業効率成分として、作業者情報記憶部14Aから取得する(ステップ174)。
In the loop process A, the work efficiency calculation unit 16 first acquires a work efficiency component whose work tag ID matches the selected work tag ID from the work efficiency component storage unit 14E (step 172).
Here, when the work efficiency component of the selected work tag ID cannot be obtained (step 173: NO), the temporary work efficiency of the worker information whose worker ID matches the worker ID of the new task is selected as the selected work. As the work efficiency component of the tag ID, it is acquired from the worker information storage unit 14A (step 174).

このようにして、ループ処理Aを終了した後、作業効率算出部16は、ループ処理Aで取得した、新規タスクの作業タグIDと対応する作業効率成分を相加平均することにより、新規タスクを実行する作業者の新規タスクに関する作業効率として算出し(ステップ175)、一連の作業効率算出処理を終了する。   In this way, after completing the loop process A, the work efficiency calculation unit 16 calculates the new task by arithmetically averaging the work efficiency components corresponding to the work tag ID of the new task acquired in the loop process A. The work efficiency relating to the new task of the worker to be executed is calculated (step 175), and the series of work efficiency calculation processes is terminated.

[第1の実施形態の効果]
このように、本実施形態は、作業時間の予測対象となる作業者が行ったタスクの内容を示す作業実績情報と、これらタスクを実行するのに要する標準作業時間とから、タスクの内容を示す作業タグごとに、当該作業者が当該作業タグを属性に持つタスクを行った際に要する作業時間と、当該タスクの標準作業時間との比率を、当該作業タグに関する作業効率成分として算出し、予測対象となるタスクの属性を示す作業タグに関する作業効率成分に基づいて、当該作業者の当該タスクに関する作業効率を算出し、この作業効率に予測対象となるタスクの標準作業時間を乗算することにより、当該作業者が当該タスクを行うのに必要となる予測作業時間を算出している。
[Effect of the first embodiment]
As described above, the present embodiment indicates the task contents from the work performance information indicating the contents of the task performed by the worker who is the target of the work time and the standard work time required to execute these tasks. For each work tag, a ratio between the work time required when the worker performs a task having the work tag as an attribute and the standard work time of the task is calculated as a work efficiency component related to the work tag and predicted. Based on the work efficiency component related to the work tag indicating the attribute of the target task, the work efficiency related to the task of the worker is calculated, and this work efficiency is multiplied by the standard work time of the task to be predicted, The predicted work time required for the worker to perform the task is calculated.

これにより、当該作業者が過去に行った作業実績がないタスクであっても、当該タスクの属性である作業タグに関する作業効率成分の組み合わせに基づき、当該作業者が当該タスクを実行するのに要する作業時間を精度よく予測することが可能となる。   As a result, even if the task has not been performed in the past, it is necessary for the worker to execute the task based on the combination of the work efficiency components related to the work tag that is the attribute of the task. It is possible to accurately predict the working time.

また、本実施形態では、作業効率成分算出部15において、任意の作業タグに関する作業効率成分を算出する際、タスクごとに求めた当該実績作業時間と当該標準作業時間の積の和を、タスクごとに求めた当該標準作業時間の二乗和で除算することにより、作業効率成分を算出するようにしてもよい。これにより、誤差の少ない作業効率成分を算出することができる。   Further, in the present embodiment, when the work efficiency component calculation unit 15 calculates the work efficiency component related to an arbitrary work tag, the sum of the product of the actual work time and the standard work time obtained for each task is calculated for each task. The work efficiency component may be calculated by dividing by the sum of squares of the standard work time obtained in step (b). As a result, it is possible to calculate a work efficiency component with less error.

また、本実施形態では、作業効率成分算出部15において、任意の作業タグに関する作業効率成分を算出する際、各タスクの実績作業時間と標準作業時間に対してロバスト推定法を適用することにより、実績作業時間と標準作業時間の関係を示す近似直線として外れ値の影響が少ない近似直線を求め、当該近似直線の傾きを作業効率成分として算出するようにしてもよい。これにより、バラツキの大きい外れ値の影響を抑止した、極めて誤差の少ない作業効率成分を算出することができる。   Further, in the present embodiment, when the work efficiency component calculation unit 15 calculates the work efficiency component related to an arbitrary work tag, by applying the robust estimation method to the actual work time and the standard work time of each task, An approximate line that is less affected by outliers may be obtained as an approximate line indicating the relationship between the actual work time and the standard work time, and the slope of the approximate line may be calculated as a work efficiency component. As a result, it is possible to calculate a work efficiency component with very little error, in which the influence of outliers with large variations is suppressed.

また、本実施形態では、作業効率成分算出部15において、任意の作業タグに関する作業効率成分を算出する際、タスクごとに当該実績作業時間を当該標準作業時間で除算し、得られた値の中央値を作業効率成分として算出するようにしてもよい。これにより、極めて簡素な演算処理で、誤差の少ない作業効率成分を算出することができる。   In the present embodiment, when the work efficiency component calculation unit 15 calculates the work efficiency component related to an arbitrary work tag, the actual work time is divided by the standard work time for each task, and the center of the obtained values is calculated. The value may be calculated as a work efficiency component. As a result, it is possible to calculate a work efficiency component with few errors with extremely simple arithmetic processing.

また、本実施形態では、作業効率算出部16において、予測対象となるタスクの作業効率を算出する際、予測対象となるタスクの属性を示す作業タグに関する作業効率成分のうちから選択した最悪値を作業効率として算出するようにしてもよい。これにより、極めて簡素な演算処理で、誤差の少ない作業効率成分を算出することができる。   In the present embodiment, when the work efficiency calculation unit 16 calculates the work efficiency of the task to be predicted, the worst value selected from the work efficiency components related to the work tag indicating the attribute of the task to be predicted is calculated. You may make it calculate as work efficiency. As a result, it is possible to calculate a work efficiency component with few errors with extremely simple arithmetic processing.

[第2の実施形態]
次に、図14を参照して、本発明の第2の実施形態にかかる作業時間予測装置について説明する。図14は、本発明の第2の実施形態にかかる作業時間予測装置の構成を示す説明図である。
[Second Embodiment]
Next, with reference to FIG. 14, a working time prediction apparatus according to the second embodiment of the present invention will be described. FIG. 14 is an explanatory diagram illustrating a configuration of a work time prediction apparatus according to the second embodiment of the present invention.

第1の実施形態では、作業効率算出部16において、当該タスクの属性を示す各作業タグに関する作業効率成分の相加平均を、予測対象となるタスクの作業効率として算出する場合について説明した。
本実施形態では、当該タスクの作業タグごとに予め付与した重みを用いて、これら作業効率成分を加重計算することにより、当該タスクの作業効率を算出する場合について説明する。
In the first embodiment, the case has been described in which the work efficiency calculation unit 16 calculates the arithmetic average of the work efficiency components related to each work tag indicating the attribute of the task as the work efficiency of the task to be predicted.
In the present embodiment, a case will be described in which the work efficiency of the task is calculated by weighting these work efficiency components using the weights assigned in advance for each work tag of the task.

図14に示すように、本実施形態にかかる作業時間予測装置10には、作業タグ別重み記憶部14Gが追加されている。
作業タグ別重み記憶部14Gは、各タスクの作業タグごとに作業タグ別重みを記憶する機能を有している。図15は、作業タグ別重み情報を示す構成例である。ここでは、タスクIDと作業タグIDの組み合わせごとに、当該作業タグに関する作業効率成分に対する重みが登録されている。
As illustrated in FIG. 14, a work tag-specific weight storage unit 14 </ b> G is added to the work time prediction apparatus 10 according to the present embodiment.
The work tag-specific weight storage unit 14G has a function of storing a work tag-specific weight for each work tag of each task. FIG. 15 is a configuration example showing weight information for each work tag. Here, for each combination of task ID and work tag ID, a weight for the work efficiency component related to the work tag is registered.

作業タグ別重みは、任意のタスクに付与されている作業タグに関する作業効率成分が、どの程度、当該タスクの作業効率に対して影響を与えるかを示す影響度である。図15の例では、作業タグ別重みが、「0」より大きく「1」以下の値をとる係数からなり、同一タスクに付与されている作業タグの重みをすべて加算すると「1」となる。   The weight for each work tag is an influence degree indicating how much the work efficiency component related to the work tag given to an arbitrary task affects the work efficiency of the task. In the example of FIG. 15, the work tag weight is a coefficient that takes a value greater than “0” and less than or equal to “1”, and is “1” when all the work tag weights assigned to the same task are added.

作業効率算出部16は、予測対象となるタスクに関する作業効率を算出する場合、作業タグ別重み記憶部14Gから取得した、当該タスクに付与されている作業タグの作業タグ別重みと、これら作業タグに関する作業効率成分とを積和計算することにより、当該タスクの作業効率を算出する機能を有している。
なお、本実施形態にかかる作業時間予測装置10のうち、作業タグ別重み記憶部14Gおよび作業効率算出部16以外の構成については、第1の実施形態と同様であり、ここでの詳細な説明は省略する。
When the work efficiency calculation unit 16 calculates the work efficiency related to the task to be predicted, the work tag weights of the work tags assigned to the tasks acquired from the work tag weight storage unit 14G, and these work tags It has a function of calculating the work efficiency of the task by calculating the product-sum of the work efficiency components.
Note that, in the work time prediction apparatus 10 according to the present embodiment, configurations other than the work tag weight storage unit 14G and the work efficiency calculation unit 16 are the same as those in the first embodiment, and will be described in detail here. Is omitted.

[第2の実施形態の動作]
作業タグ別重みは、前述した図12のタスク生成処理で、情報入力部11から入力され、情報処理部13により、作業タグ別重み記憶部14Gへ登録される。
例えば、図12のステップ154とステップ155との間で、情報処理部13が、情報入力部11から入力された、作業タグIDと作業タグ別重みの組をそれぞれ取得し、作業タグ別重み記憶部14Gへ登録すればよい。
[Operation of Second Embodiment]
The weight for each work tag is input from the information input unit 11 in the task generation process of FIG. 12 described above, and is registered in the weight storage unit for each work tag 14G by the information processing unit 13.
For example, between step 154 and step 155 in FIG. 12, the information processing unit 13 acquires a set of work tag IDs and work tag weights input from the information input unit 11 and stores work tag weights. What is necessary is just to register into the part 14G.

次に、図16を参照して、図12のステップ156で実行される作業効率算出処理について説明する。図16は、本発明の第2の実施形態にかかる作業効率算出処理を示すフローチャートであり、前述した図13と同じまたは同等部分については、同一符号を付してある。
本実施形態にかかる作業効率算出処理では、図13のステップ175に代えて、ステップ200〜201が設けられている。ステップ170〜174については、前述した図13と同様であり、ここでの詳細な説明は省略する。
Next, with reference to FIG. 16, the work efficiency calculation process executed in step 156 of FIG. 12 will be described. FIG. 16 is a flowchart showing a work efficiency calculation process according to the second embodiment of the present invention. The same or equivalent parts as those in FIG. 13 described above are denoted by the same reference numerals.
In the work efficiency calculation process according to the present embodiment, steps 200 to 201 are provided instead of step 175 in FIG. Steps 170 to 174 are the same as those in FIG. 13 described above, and a detailed description thereof will be omitted here.

作業効率算出部16は、ステップ171のループ処理Aを終了した後、新規タスクに付与されている各作業タグIDに対応する作業タグ別重みを、作業タグ別重み記憶部14Gから取得する(ステップ200)。
続いて、作業効率算出部16は、新規タスクの作業タグIDごとに、図13のステップ171のループ処理Aで取得した当該作業タグIDの作業効率成分に、当該作業タグIDの作業タグ別重みを乗算し、これら乗算結果を合計することにより、新規タスクを実行する作業者の新規タスクに関する作業効率として算出し(ステップ201)、一連の作業効率算出処理を終了する。
After completing the loop process A in step 171, the work efficiency calculation unit 16 acquires the work tag weights corresponding to the work tag IDs assigned to the new tasks from the work tag weight storage unit 14 </ b> G (steps). 200).
Subsequently, for each work tag ID of the new task, the work efficiency calculation unit 16 adds the work tag ID weight of the work tag ID to the work efficiency component of the work tag ID acquired in the loop process A of step 171 in FIG. And summing the multiplication results, the work efficiency of the worker who executes the new task is calculated as the work efficiency related to the new task (step 201), and the series of work efficiency calculation processes is terminated.

[第2の実施形態の効果]
このように、本実施形態では、作業タグ別重み記憶部14Gで、作業実績情報に含まれる作業タグごとに、これら作業タグ間における重みを記憶しておき、作業効率算出部16で、予測対象となるタスクの属性を示す作業タグに関する作業効率成分を、当該タスクの作業タグに対する作業タグ別重みを用いて加重平均した値を作業効率として算出するようにしたので、当該タスクの作業時間に対する各作業タグの影響度を加味した作業効率を算出することができる。これにより、算出する作業効率の精度が向上するため、高い精度で新規タスクに関する作業時間を予測することが可能となる。
[Effects of Second Embodiment]
As described above, in this embodiment, the work tag-specific weight storage unit 14G stores the weight between these work tags for each work tag included in the work performance information, and the work efficiency calculation unit 16 performs the prediction target. Since the work efficiency component related to the work tag indicating the attribute of the task to be used is calculated as a work efficiency by using a weighted average for each work tag with respect to the work tag of the task, the work efficiency is calculated. It is possible to calculate the work efficiency considering the influence level of the work tag. Thereby, since the accuracy of the calculated work efficiency is improved, it is possible to predict the work time related to the new task with high accuracy.

[第3の実施形態]
次に、図17を参照して、本発明の第3の実施形態にかかる作業時間予測装置について説明する。図17は、本発明の第3の実施形態にかかる作業時間予測装置の構成を示すブロック図である。
[Third Embodiment]
Next, with reference to FIG. 17, a working time prediction apparatus according to the third embodiment of the present invention will be described. FIG. 17 is a block diagram illustrating a configuration of a work time prediction apparatus according to the third embodiment of the present invention.

第1の実施形態では、図12のタスク生成処理において新規タスクを登録する際、当該新規タスクの内容を示す作業タグを、情報入力部11からオペレータが操作入力する場合が考えられる。
本実施形態では、第1の実施形態にかかる作業時間予測装置に、推薦タグ提示部18を追加して設け、新規タスクの内容を示す作業タグを入力する際、当該作業者に関連する作業タグを推薦タグとして提示する場合について説明する。
In the first embodiment, when registering a new task in the task generation process of FIG. 12, the operator may input a work tag indicating the content of the new task from the information input unit 11.
In the present embodiment, when the work tag predicting apparatus according to the first embodiment is additionally provided with a recommendation tag presenting unit 18 and a work tag indicating the content of a new task is input, a work tag related to the worker Will be described as a recommendation tag.

推薦タグ提示部18は、新規タスクを実行する作業者に関連する作業タグを作業タグ情報記憶部14Bから取得してその重複数を計数する機能と、これら重複数の多い順に各作業タグを画面表示部12で画面表示する機能とを有している。
本実施形態にかかる作業時間予測装置の他の構成については、第1の実施形態と同様であり、ここでの詳細な説明は省略する。
The recommended tag presenting unit 18 obtains a work tag related to the worker who executes the new task from the work tag information storage unit 14B and counts the duplication number, and displays each work tag in the order of the duplication number. The display unit 12 has a screen display function.
The other configuration of the work time prediction apparatus according to this embodiment is the same as that of the first embodiment, and detailed description thereof is omitted here.

[第3の実施形態の動作]
次に、図18を参照して、図12のステップ150で実行される推薦タグ提示処理について説明する。図18は、本発明の第3の実施形態にかかる推薦タグ提示処理を示すフローチャートである。
[Operation of Third Embodiment]
Next, with reference to FIG. 18, the recommendation tag presentation process executed in step 150 of FIG. 12 will be described. FIG. 18 is a flowchart showing a recommendation tag presenting process according to the third embodiment of the present invention.

図12のステップ150において、推薦タグ提示部18は、図18に示すような、推薦タグ提示処理を実行する。
推薦タグ提示部18は、まず、新規タスクの作業者IDを情報処理部13から取得し、当該作業者IDと作業者IDが一致する作業タグIDを、作業実績情報記憶部14Dの作業実績情報から取得して(ステップ300)、これら作業タグIDの重複数を計数する(ステップ301)。
In step 150 of FIG. 12, the recommended tag presenting unit 18 executes a recommended tag presenting process as shown in FIG.
The recommended tag presenting unit 18 first acquires the worker ID of the new task from the information processing unit 13, and sets the work tag ID that matches the worker ID and the worker ID to the work performance information in the work performance information storage unit 14D. (Step 300), and the duplication number of these work tag IDs is counted (step 301).

次に、推薦タグ提示部18は、これら作業タグIDと作業タグIDが一致する作業タグ名を、作業タグ情報記憶部14Bから取得して(ステップ302)、これら作業タグ名を、それぞれの重複数の多い順に並び替え、推薦タグとして画面表示部12で画面表示し(ステップ303)、一連の推薦タグ提示処理を終了する。   Next, the recommended tag presenting unit 18 acquires a work tag name whose work tag ID matches the work tag ID from the work tag information storage unit 14B (step 302). The screens are rearranged in the order of a plurality of items and displayed as recommended tags on the screen display unit 12 (step 303), and a series of recommended tag presentation processing ends.

[第3の実施形態の効果]
このように、本実施形態では、新規タスクを登録する際、新規タグの作業者と関連する作業タグを作業実績情報から取得し、これら作業タグの重複数が多い順に、これら作業タグを推薦タグとして画面表示するようにしたので、オペレータが新規タスクの作業タグを操作入力する際、作業者の予測作業時間の算出が可能な作業タグをオペレータに推薦タグとして提示することができる。これにより、新規タスクに対応する作業タグを設定入力する際に要するオペレータの作業負担を低減できるとともに、より精度の高い作業時間を予測することが可能となる。
[Effect of the third embodiment]
As described above, in this embodiment, when registering a new task, work tags related to the worker of the new tag are acquired from the work performance information, and these work tags are recommended tags in descending order. Therefore, when the operator inputs a work tag for a new task, a work tag capable of calculating the predicted work time of the worker can be presented to the operator as a recommended tag. As a result, it is possible to reduce an operator's work burden required for setting and inputting a work tag corresponding to a new task, and to predict a work time with higher accuracy.

[実施形態の拡張]
以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。
[Extended embodiment]
The present invention has been described above with reference to the embodiments, but the present invention is not limited to the above embodiments. Various changes that can be understood by those skilled in the art can be made to the configuration and details of the present invention within the scope of the present invention.

また、各実施形態では、作業時間予測装置10の各機能部が1つの情報処理装置で実現される場合を例として説明したが、これに限定されるものではなく、情報処理装置や外部記憶装置に、機能部の一部を分散して実現してもよい。   Moreover, although each embodiment demonstrated as an example the case where each function part of the working time prediction apparatus 10 was implement | achieved by one information processing apparatus, it is not limited to this, Information processing apparatus and an external storage device In addition, some of the functional units may be distributed.

本発明によれば、作業者の予測作業時間を用いた判断が必要なツールに応用できる。具体的には、スケジュール作成ツール、プロジェクトマネジメントツールといった用途に適用できる。   INDUSTRIAL APPLICABILITY According to the present invention, the present invention can be applied to a tool that requires a determination using an operator's predicted work time. Specifically, it can be applied to uses such as schedule creation tools and project management tools.

10…作業時間予測装置、11…情報入力部、12…画面表示部、13…情報処理部、14A…作業者情報記憶部、14B…作業タグ情報記憶部、14C…タスク情報記憶部、14D…作業実績情報記憶部、14E…作業効率成分記憶部、14F…予測作業時間記憶部、14G…作業タグ別重み記憶部、15…作業効率成分算出部、16…作業効率算出部、17…予測作業時間算出部、18…推薦タグ提示部。   DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ... Work time prediction apparatus, 11 ... Information input part, 12 ... Screen display part, 13 ... Information processing part, 14A ... Worker information storage part, 14B ... Work tag information storage part, 14C ... Task information storage part, 14D ... Work result information storage unit, 14E ... work efficiency component storage unit, 14F ... predicted work time storage unit, 14G ... work tag weight storage unit, 15 ... work efficiency component calculation unit, 16 ... work efficiency calculation unit, 17 ... prediction work Time calculation unit, 18... Recommended tag presentation unit.

Claims (17)

予測対象となる作業者が実行した各タスクの内容を示す作業実績情報として、これらタスクごとに、当該タスクの属性を示す作業タグと、当該タスクを前記作業者が実行した際に要した作業時間を示す実績作業時間とを、それぞれ記憶する作業実績情報記憶部と、
前記タスクごとに、当該タスクの実行に要する標準的な作業時間を示す標準作業時間をそれぞれ記憶するタスク情報記憶部と、
前記作業実績情報に含まれる前記作業タグごとに、当該作業タグが含まれるタスクを選択し、これらタスクに関する前記実績作業時間と前記標準作業時間との比率を、当該作業タグに関する作業効率成分として算出する作業効率成分算出部と、
予測対象となる新規タスクの属性を示す作業タグに関する前記作業効率成分に基づいて、前記作業者の当該新規タスクに関する作業効率を算出する作業効率算出部と、
前記作業効率に前記新規タスクの標準作業時間を乗算することにより、当該作業者が当該新規タスクを行うのに必要となる予測作業時間を算出する予測作業時間算出部と
を備えることを特徴とする作業時間予測装置。
As work performance information indicating the contents of each task executed by the worker to be predicted, for each of these tasks, a work tag indicating the attribute of the task and the work time required when the worker executes the task A work performance information storage unit for storing the actual work time indicating
For each task, a task information storage unit that stores a standard work time indicating a standard work time required to execute the task;
For each work tag included in the work performance information, a task including the work tag is selected, and a ratio between the actual work time and the standard work time related to these tasks is calculated as a work efficiency component related to the work tag. A work efficiency component calculation unit for
Based on the work efficiency component related to the work tag indicating the attribute of the new task to be predicted, the work efficiency calculation unit that calculates the work efficiency related to the new task of the worker;
A predicted work time calculating unit that calculates a predicted work time required for the worker to perform the new task by multiplying the work efficiency by a standard work time of the new task. Work time prediction device.
請求項1に記載の作業時間予測装置において、
前記作業効率成分算出部は、前記タスクごとに求めた当該実績作業時間と当該標準作業時間の積の和を、前記タスクごとに求めた当該標準作業時間の二乗和で除算することにより、前記作業効率成分を算出することを特徴とする作業時間予測装置。
In the work time prediction device according to claim 1,
The work efficiency component calculating unit divides the sum of the product of the actual work time and the standard work time obtained for each task by the sum of squares of the standard work time obtained for each task. A work time prediction apparatus characterized by calculating an efficiency component.
請求項1に記載の作業時間予測装置において、
前記作業効率成分算出部は、前記各タスクの実績作業時間と標準作業時間に対してロバスト推定法を適用することにより、実績作業時間と標準作業時間の関係を示す近似直線として外れ値の影響が少ない近似直線を求め、当該近似直線の傾きを前記作業効率成分として算出することを特徴とする作業時間予測装置。
In the work time prediction device according to claim 1,
The work efficiency component calculation unit applies the robust estimation method to the actual work time and the standard work time of each task, so that the influence of an outlier is affected as an approximate straight line indicating the relationship between the actual work time and the standard work time. A working time prediction apparatus characterized by obtaining a small number of approximate lines and calculating the slope of the approximate lines as the work efficiency component.
請求項1に記載の作業時間予測装置において、
前記作業効率成分算出部は、前記タスクごとに当該実績作業時間を当該標準作業時間で除算し、得られた値の中央値を前記作業効率成分として算出することを特徴とする作業時間予測装置。
In the work time prediction device according to claim 1,
The work efficiency component calculating unit divides the actual work time by the standard work time for each task, and calculates a median value of the obtained values as the work efficiency component.
請求項1に記載の作業時間予測装置において、
前記作業効率算出部は、前記新規タスクの属性を示す作業タグに関する前記作業効率成分の相加平均値を前記作業効率として算出することを特徴とする作業時間予測装置。
In the work time prediction device according to claim 1,
The work efficiency calculating unit calculates an arithmetic average value of the work efficiency components related to a work tag indicating an attribute of the new task as the work efficiency.
請求項1に記載の作業時間予測装置において、
前記作業効率算出部は、前記新規タスクの属性を示す作業タグに関する前記作業効率成分のうちから選択した最悪値を前記作業効率として算出することを特徴とする作業時間予測装置。
In the work time prediction device according to claim 1,
The work efficiency predicting device, wherein the work efficiency calculating unit calculates a worst value selected from the work efficiency components related to a work tag indicating an attribute of the new task as the work efficiency.
請求項1に記載の作業時間予測装置において、
前記作業実績情報に含まれる前記作業タグごとに、これら作業タグ間における重みを記憶する作業タグ別重み記憶部をさらに備え、
前記作業効率算出部は、前記新規タスクの属性を示す作業タグに関する前記作業効率成分を前記重みで加重平均した値を前記作業効率として算出する
ことを特徴とする作業時間予測装置。
In the work time prediction device according to claim 1,
For each of the work tags included in the work performance information, further includes a work tag-specific weight storage unit that stores weights between these work tags,
The work efficiency calculation unit calculates a value obtained by weighted averaging the work efficiency components related to a work tag indicating an attribute of the new task with the weight as the work efficiency.
請求項1に記載の作業時間予測装置において、
前記新規タスクに関する各種情報を操作入力する際、前記作業実績情報記憶部に記憶されている前記各タスクの作業タグを取得して、作業タグごとに重複数を計数し、これら作業タグをそれぞれの重複数の多い順に並び替え、当該新規タスクの推薦タグとして画面表示部で表示する推薦タグ提示部をさらに備えることを特徴とする作業時間予測装置。
In the work time prediction device according to claim 1,
When operating and inputting various information related to the new task, the work tag of each task stored in the work performance information storage unit is acquired, the duplication number is counted for each work tag, A work time predicting apparatus, further comprising a recommendation tag presenting unit that rearranges in order of multiple duplication and displays on a screen display unit as a recommendation tag of the new task.
予測対象となる作業者が行った各タスクの内容を示す作業実績情報に基づいて、当該作業者が新規タスクを行うのに必要となる予測作業時間を算出する作業時間予測装置で用いられる作業時間予測方法であって、
作業実績情報記憶部が、当該作業者が行った各タスクの内容を示す作業実績情報として、これらタスクごとに、当該タスクの属性を示す作業タグと、当該タスクを前記作業者が実行した際に要した作業時間を示す実績作業時間とを、それぞれ記憶する作業実績情報記憶ステップと、
タスク情報記憶部が、前記タスクごとに、当該タスクの実行に要する標準的な作業時間を示す標準作業時間をそれぞれ記憶するタスク情報記憶ステップと、
作業効率成分算出部が、前記作業実績情報に含まれる前記作業タグごとに、当該作業タグが含まれるタスクを選択し、これらタスクに関する前記実績作業時間と前記標準作業時間との比率を、当該作業タグに関する作業効率成分として算出する作業効率成分算出ステップと、
作業効率算出部が、予測対象となる新規タスクの属性を示す作業タグに関する前記作業効率成分に基づいて、前記作業者の当該新規タスクに関する作業効率を算出する作業効率算出ステップと、
予測作業時間算出部が、前記作業効率に前記新規タスクの標準作業時間を乗算することにより、当該作業者が当該新規タスクを行うのに必要となる予測作業時間を算出する予測作業時間算出ステップと
を備えることを特徴とする作業時間予測方法。
Working time used by the working time prediction device that calculates the predicted working time required for the worker to perform a new task based on work performance information indicating the contents of each task performed by the worker to be predicted A prediction method,
When the work result information storage unit performs work tasks indicating the attributes of the task for each task as work result information indicating the contents of each task performed by the worker, and when the worker executes the task. A work performance information storage step for storing the actual work time indicating the required work time;
A task information storage unit that stores, for each task, a standard work time indicating a standard work time required for executing the task;
The work efficiency component calculation unit selects a task including the work tag for each work tag included in the work performance information, and determines a ratio between the actual work time and the standard work time regarding the task. A work efficiency component calculating step for calculating as a work efficiency component related to the tag;
A work efficiency calculation step in which a work efficiency calculation unit calculates work efficiency related to the new task of the worker based on the work efficiency component related to a work tag indicating an attribute of the new task to be predicted;
A predicted work time calculating unit that calculates a predicted work time required for the worker to perform the new task by multiplying the work efficiency by a standard work time of the new task; A work time prediction method comprising:
請求項9に記載の作業時間予測方法において、
前記作業効率成分算出ステップは、前記タスクごとに求めた当該実績作業時間と当該標準作業時間の積の和を、前記タスクごとに求めた当該標準作業時間の二乗和で除算することにより、前記作業効率成分を算出するステップを含むことを特徴とする作業時間予測方法。
The work time prediction method according to claim 9,
The work efficiency component calculating step divides the sum of the product of the actual work time and the standard work time obtained for each task by the sum of squares of the standard work time obtained for each task. A work time prediction method comprising a step of calculating an efficiency component.
請求項9に記載の作業時間予測方法において、
前記作業効率成分算出ステップは、前記各タスクの実績作業時間と標準作業時間に対してロバスト推定法を適用することにより、実績作業時間と標準作業時間の関係を示す近似直線として外れ値の影響が少ない近似直線を求め、当該近似直線の傾きを前記作業効率成分として算出するステップを含むことを特徴とする作業時間予測方法。
The work time prediction method according to claim 9,
In the work efficiency component calculation step, by applying a robust estimation method to the actual work time and the standard work time of each task, the influence of an outlier as an approximate straight line indicating the relationship between the actual work time and the standard work time is obtained. A method for predicting a work time, comprising: calculating a few approximate straight lines and calculating a slope of the approximate straight lines as the work efficiency component.
請求項9に記載の作業時間予測方法において、
前記作業効率成分算出ステップは、前記タスクごとに当該実績作業時間を当該標準作業時間で除算し、得られた値の中央値を前記作業効率成分として算出するステップを含むことを特徴とする作業時間予測方法。
The work time prediction method according to claim 9,
The work efficiency component calculating step includes a step of dividing the actual work time for each task by the standard work time and calculating a median value of the obtained values as the work efficiency component. Prediction method.
請求項9に記載の作業時間予測方法において、
前記作業効率算出ステップは、前記新規タスクの属性を示す作業タグに関する前記作業効率成分の相加平均値を前記作業効率として算出するステップを含むことを特徴とする作業時間予測方法。
The work time prediction method according to claim 9,
The work efficiency calculating step includes a step of calculating, as the work efficiency, an arithmetic average value of the work efficiency components related to a work tag indicating an attribute of the new task.
請求項9に記載の作業時間予測方法において、
前記作業効率算出ステップは、前記新規タスクの属性を示す作業タグに関する前記作業効率成分のうちから選択した最悪値を前記作業効率として算出するステップを含むことを特徴とする作業時間予測方法。
The work time prediction method according to claim 9,
The work efficiency calculating step includes a step of calculating, as the work efficiency, a worst value selected from the work efficiency components related to a work tag indicating an attribute of the new task.
請求項9に記載の作業時間予測方法において、
作業タグ別重み記憶部が、前記作業実績情報に含まれる前記作業タグごとに、これら作業タグ間における重みを記憶する作業タグ別重み記憶ステップをさらに備え、
前記作業効率算出ステップは、前記新規タスクの属性を示す作業タグに関する前記作業効率成分を前記重みで加重平均した値を前記作業効率として算出するステップを含む
ことを特徴とする作業時間予測方法。
The work time prediction method according to claim 9,
The work tag-specific weight storage unit further includes a work tag-specific weight storage step for storing a weight between these work tags for each of the work tags included in the work performance information,
The work efficiency calculating step includes a step of calculating, as the work efficiency, a value obtained by weighted averaging the work efficiency components related to a work tag indicating an attribute of the new task with the weight.
請求項9に記載の作業時間予測方法において、
推薦タグ提示部が、前記新規タスクに関する各種情報を操作入力する際、前記作業実績情報記憶部に記憶されている前記各タスクの作業タグを取得して、作業タグごとに重複数を計数し、これら作業タグをそれぞれの重複数の多い順に並び替え、当該新規タスクの推薦タグとして画面表示部で表示する推薦タグ提示ステップをさらに備えることを特徴とする作業時間予測方法。
The work time prediction method according to claim 9,
When the recommended tag presenting unit inputs various information related to the new task, the work tag of each task stored in the work performance information storage unit is acquired, and the duplication number is counted for each work tag. A work time prediction method, further comprising a recommendation tag presenting step of rearranging these work tags in order of increasing number of duplications and displaying the work tags as recommendation tags of the new task on a screen display unit.
予測対象となる作業者が行った各タスクの内容を示す作業実績情報に基づいて、当該作業者が任意のタスクを行うのに必要となる予測作業時間を算出する作業時間予測装置のコンピュータに、
作業実績情報記憶部が、当該作業者が行った各タスクの内容を示す作業実績情報として、これらタスクごとに、当該タスクの属性を示す作業タグと、当該タスクを前記作業者が実行した際に要した作業時間を示す実績作業時間とを、それぞれ記憶する作業実績情報記憶ステップと、
タスク情報記憶部が、前記タスクごとに、当該タスクの実行に要する標準的な作業時間を示す標準作業時間をそれぞれ記憶するタスク情報記憶ステップと、
作業効率成分算出部が、前記作業実績情報に含まれる前記作業タグごとに、当該作業タグが含まれるタスクを選択し、これらタスクに関する前記実績作業時間と前記標準作業時間との比率を、当該作業タグに関する作業効率成分として算出する作業効率成分算出ステップと、
作業効率算出部が、予測対象となる新規タスクの属性を示す作業タグに関する前記作業効率成分に基づいて、前記作業者の当該新規タスクに関する作業効率を算出する作業効率算出ステップと、
予測作業時間算出部が、前記作業効率に前記新規タスクの標準作業時間を乗算することにより、当該作業者が当該新規タスクを行うのに必要となる予測作業時間を算出する予測作業時間算出ステップと
を実行させるプログラム。
Based on the work performance information indicating the contents of each task performed by the worker to be predicted, the computer of the work time prediction device that calculates the predicted work time required for the worker to perform any task,
When the work result information storage unit performs work tasks indicating the attributes of the task for each task as work result information indicating the contents of each task performed by the worker, and when the worker executes the task. A work performance information storage step for storing the actual work time indicating the required work time;
A task information storage unit that stores, for each task, a standard work time indicating a standard work time required for executing the task;
The work efficiency component calculation unit selects a task including the work tag for each work tag included in the work performance information, and determines a ratio between the actual work time and the standard work time regarding the task. A work efficiency component calculating step for calculating as a work efficiency component related to the tag;
A work efficiency calculation step in which a work efficiency calculation unit calculates work efficiency related to the new task of the worker based on the work efficiency component related to a work tag indicating an attribute of the new task to be predicted;
A predicted work time calculating unit that calculates a predicted work time required for the worker to perform the new task by multiplying the work efficiency by a standard work time of the new task; A program that executes
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