CN109690585A - 信息处理装置、信息处理方法及信息处理程序 - Google Patents

信息处理装置、信息处理方法及信息处理程序 Download PDF

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Abstract

工序分割部(108)从多个作业者中对与选择条件吻合的作业者进行选择。另外，工序分割部(108)针对选择出的作业者即选择作业者，对作业工序的与作业次数的增加相伴的作业时间的递减状况进行解析，对是否应该分割作业工序进行判定。

Description

信息处理装置、信息处理方法及信息处理程序
技术领域
本发明涉及信息处理装置、信息处理方法及信息处理程序。
背景技术
在工厂中，经过多个作业工序而制造一个产品。很少由一个作业者负责全部多个作业工序，多数是多个作业者分担多个作业工序。此时，有时也会由大于或等于两名作业者并行地进行相同的作业工序。
另外，大于或等于两名作业者改变作业日期而分担一个作业工序的情况也很多。
通常在各作业工序中规定了作业流程，设定了按照作业流程进行了作业时的完成作业所需要的标准时间。但是，每个作业者进行作业时的方法不同。另外，即使是相同的作业者，在最初进行作业时和重复作业而习惯于作业后，作业所需要的时间也不同。
因此，实际上作业所需要的实际作业时间有时相对于标准时间大幅地背离。
在专利文献1中公开了使用作业者的作业时间的实绩数据，计算出与同一作业工序的累积作业次数对应的预测作业时间的系统。在专利文献1的系统中，使用相对于任意作业工序的作业时间的实绩数据，对表示作业者相对于该作业工序的熟练程度的熟练曲线进行生成，使用生成的熟练曲线，对重复作业后的作业时间进行预测。
专利文献1：日本特开2005-284415号公报
发明内容
在工厂生产线所包含的多个作业工序中，存在难以熟练，即使重复作业，作业时间也难以递减的作业工序，和容易熟练，作业时间容易递减的作业工序。从优化作业计划的观点出发，优选在掌握难以熟练的作业工序和容易熟练的作业工序的基础上制定作业计划。即，在工厂生产线包含难以熟练、作业时间难以递减的作业工序的情况下，优选对作业时间难以递减的作业工序进行分割以使作业时间递减。
专利文献1的技术虽然针对每个作业工序计算出预测作业时间，但没有对是否应该分割作业工序进行判定。因此，存在管理作业工序的作业管理者无法对包含有作业工序的分割的最佳作业计划进行制定的课题。
本发明的主要目的在于解决这样的课题。即，本发明的主要目的在于得到对是否应该分割作业工序进行判定的结构。
本发明涉及的信息处理装置具有：
作业者选择部，其从多个作业者中对与选择条件吻合的作业者进行选择；以及
分割判定部，其针对由所述作业者选择部选择出的作业者即选择作业者，对作业工序的与作业次数的增加相伴的作业时间的递减状况进行解析，对是否应该分割所述作业工序进行判定。
发明的效果
根据本发明，能够对是否应该分割作业工序进行判定。
附图说明
图1是表示实施方式1涉及的系统结构例的图。
图2是表示实施方式1涉及的信息处理装置的硬件结构例的图。
图3是表示实施方式1涉及的信息处理装置的功能结构例的图。
图4是表示实施方式1涉及的信息处理装置的动作例的流程图。
图5是表示实施方式1涉及的信息处理装置的动作例的流程图。
图6是表示实施方式2涉及的信息处理装置的功能结构例的图。
图7是表示实施方式2涉及的熟练曲线的例子的图。
图8是表示实施方式2涉及的信息处理装置的动作例的流程图。
图9是表示实施方式2涉及的信息处理装置的动作例的流程图。
图10是表示实施方式2涉及的信息处理装置的动作例的流程图。
具体实施方式
以下，使用附图对本发明的实施方式进行说明。在下面的实施方式的说明及附图中，标注同一标号的部分表示同一部分或相当的部分。
实施方式1.
＊＊＊结构的说明＊＊＊
图1示出本实施方式涉及的系统结构例。
本实施方式涉及的系统由信息处理装置100、收集数据服务器装置200、工厂生产线300构成。在工厂生产线300中存在作业设备301～作业设备305。
在本实施方式中，作业工序与作业设备301～作业设备305对应。
即，在本实施方式中，在工厂生产线300中存在以下5个作业工序，即，使用了作业设备301的作业工序、使用了作业设备302的作业工序、使用了作业设备303的作业工序、使用了作业设备304的作业工序、使用了作业设备305的作业工序。
下面，将使用了作业设备301的作业工序称为作业工序1。另外，将使用了作业设备302的作业工序称为作业工序2。另外，将使用了作业设备303的作业工序称为作业工序3。另外，将使用了作业设备304的作业工序称为作业工序4。另外，将使用了作业设备305的作业工序称为作业工序5。
另外，在本实施方式中，各作业工序由多个作业员实施。但是，每个作业工序的作业员的组合及作业员的数量也可以不同。
另外，在本实施方式中，各作业员负责大于或等于一个作业工序。虽然也可以存在仅负责一个作业工序的作业员，但全部作业员中的至少一半作业员负责大于或等于两个作业工序。
信息处理装置100使用由收集数据服务器装置200收集到的作业时间数据，对是否应该分割作业工序进行判定。另外，信息处理装置100将作业计划优化。
作业时间数据是针对每个作业工序以作业者为单位示出作业时间的履历的数据。
信息处理装置100经由网络402与收集数据服务器装置200连接。
此外，由信息处理装置100进行的动作相当于信息处理方法及信息处理程序。
收集数据服务器装置200从工厂生产线300对作业时间数据进行收集。收集数据服务器装置200的作业时间数据的收集方法不受限制。
收集数据服务器装置200经由网络401连接于作业设备301～作业设备305。
图2示出信息处理装置100的硬件结构例。
图3示出信息处理装置100的功能结构例。
首先，参照图2，对信息处理装置100的硬件结构例进行说明。
信息处理装置100为计算机。
就信息处理装置100而言，作为硬件具备处理器11、存储器12、存储装置13、通信装置14、输入装置15、显示装置16。
在存储装置13中存储有程序，该程序实现图3所示的通信处理部101、学习能力判定部106、工序分割部108、显示处理部109、作业计划优化部110的功能。
而且，这些程序被载入至存储器12，由处理器11执行这些程序。
另外，存储装置13实现图3所示的作业时间收集数据库102、作业计划数据库103、学习能力数据库107。
在图3中示意地示出处理器11执行程序的状态，该程序实现通信处理部101、学习能力判定部106、工序分割部108、显示处理部109、作业计划优化部110的功能。另外，在图3中示意地示出存储装置13被用作作业时间收集数据库102、作业计划数据库103、学习能力数据库107的状态。此外，作业时间收集数据库102、作业计划数据库103、学习能力数据库107的至少一部分也可以由存储器12实现。
接着，参照图3，对信息处理装置100的功能结构例进行说明。
通信处理部101使用通信装置14，从收集数据服务器装置200接收作业时间数据。然后，通信处理部101将接收到的作业时间数据储存于作业时间收集数据库102。
另外，通信处理部101从收集数据服务器装置200对作业计划数据进行接收。然后，通信处理部101将接收到的作业计划数据储存于作业计划数据库103。
学习能力判定部106使用作业时间数据，对多个作业者的每一者的学习能力进行判定。
另外，学习能力判定部106将记述关于各作业者的判定结果的作业者学习能力数据储存于学习能力数据库107。
工序分割部108从多个作业者中对与选择条件吻合的作业者进行选择。更具体而言，工序分割部108对由学习能力判定部106判定出的学习能力与选择条件吻合的作业者进行选择。
然后，工序分割部108针对选择出的作业者即选择作业者，对作业工序的与作业次数的增加相伴的作业时间的递减状况进行解析，对是否应该分割该作业工序进行判定。更具体而言，工序分割部108在作业工序中即使作业次数增加作业时间也不递减的情况下，判定为应该分割该作业工序。
工序分割部108相当于作业者选择部及分割判定部。另外，工序分割部108的动作相当于作业者选择处理及分割判定处理。
作业计划优化部110使用储存于作业计划数据库103的作业计划数据和储存于学习能力数据库107的学习能力数据将作业计划优化。
显示处理部109将学习能力判定部106的判定结果、工序分割部108的判定结果及由作业计划优化部110优化后的作业计划显示于显示装置16。
＊＊＊动作的说明＊＊＊
接着，参照图4的流程图来说明对作业工序的分割进行判定的动作。
在步骤S1081中，工序分割部108遍历全部作业工序提取学习能力高的作业者。即，工序分割部108对与学习能力大于或等于规定值这样的选择条件吻合的作业者进行选择。此外，由工序分割部108提取出的作业者相当于选择作业者。
各操作者的针对每个作业工序的学习能力是由学习能力判定部106进行判定的。此外，学习能力判定部106能够以任意方法对各操作者的学习能力进行判定。
接着，在步骤S1082中，工序分割部108对每个作业工序的作业时间的推移进行解析。
更具体而言，工序分割部108从作业时间收集数据库102取得在步骤S1081提取出的作业者(选择作业者)的作业时间数据。然后，针对每个作业工序对在步骤S1081中提取出的作业者的作业时间的推移进行解析。
例如，设想作业者A和作业者B在步骤S1081中被提取出，作业者A负责作业工序1和作业工序2，作业者B负责作业工序2和作业工序3的情况。工序分割部108对作业者A的在作业工序1中的与作业次数的增加相伴的作业时间的递减状况进行解析，对作业者A的在作业工序2中的与作业次数的增加相伴的作业时间的递减状况进行解析。相同地，工序分割部108对作业者B的在作业工序2中的与作业次数的增加相伴的作业时间的递减状况进行解析，对作业者B的在作业工序3中的与作业次数的增加相伴的作业时间的递减状况进行解析。
由此，工序分割部108针对每个作业工序，对在步骤S1081中提取出的作业者的作业时间的递减状况进行解析。
接着，在步骤S1083中，工序分割部108针对每个作业工序，对作业时间是否递减进行判定。
具体而言，工序分割部108将同一作业工序作为对象，比较对作业工序进行首次作业时的各作业者的作业时间的平均值和第20次的作业次数的各作业者的作业时间的平均值。在第20次的作业时间的平均值为小于或等于首次作业时的平均值的80％的值、或低于标准时间的情况下，工序分割部108判定为对象工序的作业时间递减，在除此之外的情况下判定为作业时间没有递减。
在作业时间递减的情况下(步骤S1083中为YES)，工序分割部108判定为该作业工序是不需要分割的作业工序(步骤S1084)。
另一方面，在作业时间没有递减的情况下(步骤S1083中为NO)，工序分割部108将该作业工序判定为是应该分割的作业工序(步骤S1085)。
例如，在作业工序1的作业时间没有递减的情况下，工序分割部108作出应该分割作业工序1的判定。
在通过工序分割部108判定为应该分割作业工序的情况下，显示处理部109也可以将作为对象的作业工序显示于显示装置16，对作业管理者询问是否对作业工序进行分割。
接着，参照图5的流程图对将作业计划优化的动作进行说明。
首先，在步骤S1101中，作业计划优化部110从作业计划数据库103取得当日的作业计划数据。在作业计划数据中记述了当日制造的产品的种类、数量、当日进行作业的作业者的工作时间。
接着，在步骤S1102中，作业计划优化部110根据作业工序及作业者的学习能力，对各作业者的每个作业工序的预测作业时间进行计算。
作业计划优化部110例如使用每个作业者的递减率A和每个作业工序的递减率B的总和平均C对各作业者的每个作业工序的预测作业时间进行计算。每个作业者的递减率A是指对象作业者进行了作业的全部作业工序的每个作业次数的作业时间和第1次作业时间的比率的平均值。即，每个作业者的递减率A表示全部作业工序的对象作业者的作业时间的递减程度。每个作业工序的递减率B是指对对象作业工序进行了作业的全部作业者的每个作业次数的作业时间和第1次作业时间的比率的平均值。即，每个作业工序的递减率B表示全部作业者的对象作业工序的作业时间的递减程度。作业计划优化部110使用每个作业者的递减率A和每个作业工序的递减率B的总和平均C，求出在各作业者对各作业工序进行作业时第1次作业时的作业时间和每个作业次数的作业时间之间的递减率D。然后，作业计划优化部110通过第1次对对象作业工序进行作业时的作业时间和递减率D的积，对各作业者的各作业工序的每个作业次数的预测作业时间进行计算。
接着，在步骤S1103中，作业计划优化部110将向作业者各作业工序的分配进行优化。具体而言，作业计划优化部110以使全部作业工序的总预测作业时间最小化的方式将作业者的分配进行优化。
作业计划优化部110例如将线性计划法用作作业者的分配的优化方法。即，作业计划优化部110将当日处理的作业工序的种类、数量及当日工作的各作业者的工作时间及各作业工序的预测作业时间设定为限制条件，以将全部作业工序的预测作业时间的和最小化的方式决定各作业工序的作业者。通过线性计划法，将当日各作业工序的作业者的分配进行优化。
最后，在步骤S1104中，显示处理部109将在步骤S1103中得到的优化后的作业员的分配作为优化后的作业计划显示于显示装置16。
＊＊＊实施方式的效果的说明＊＊＊
在本实施方式中，对作业时间的递减状况进行解析，对是否应该分割作业工序进行判定。因此，根据本实施方式，作业管理者能够对包含有作业工序的分割的最佳作业计划进行制定。
实施方式2.
在本实施方式中说明如下例子，即，使用每个作业工序的各作业者的熟练曲线和决定系数，更准确地对各作业者的学习能力进行判定，另外，使用决定系数，更准确地对是否应该分割作业工序进行判定。
＊＊＊结构的说明＊＊＊
图6示出本实施方式涉及的信息处理装置100的功能结构例。
在图6中，与图3相比，追加了熟练容易性判定部104、熟练容易性数据库105、熟练曲线生成部111、熟练曲线数据库112、决定系数计算部113、决定系数数据库114。
其它要素与图3所示的相同。
此外，在本实施方式中，通信处理部101、熟练容易性判定部104、学习能力判定部106、工序分割部108、显示处理部109、作业计划优化部110、熟练曲线生成部111、决定系数计算部113的功能也通过由处理器11执行程序来实现。在图6中示意地示出处理器11执行程序的状态，该程序实现通信处理部101、熟练容易性判定部104、学习能力判定部106、工序分割部108、显示处理部109、作业计划优化部110、熟练曲线生成部111、决定系数计算部113的功能。
另外，作业时间收集数据库102、作业计划数据库103、熟练容易性数据库105、学习能力数据库107、熟练曲线数据库112、决定系数数据库114由存储装置13实现。在图6中示意性地示出作业时间收集数据库102、作业计划数据库103、熟练容易性数据库105、学习能力数据库107、熟练曲线数据库112、决定系数数据库114由存储装置13实现。此外，作业时间收集数据库102、作业计划数据库103、熟练容易性数据库105、学习能力数据库107、熟练曲线数据库112、决定系数数据库114的至少一部分也可以由存储器12实现。
熟练曲线生成部111使用储存于作业时间收集数据库102的作业时间数据，按照作业工序，生成针对每个作业者的熟练曲线。熟练曲线是表示作业工序的作业次数和作业时间的关系的曲线。而且，熟练曲线生成部111将记述所生成的熟练曲线的熟练曲线数据储存于熟练曲线数据库112。
决定系数计算部113对由熟练曲线生成部111生成的熟练曲线和作业时间数据所示的作业时间的履历之间的决定系数进行计算。另外，决定系数计算部113将记述计算出的决定系数的决定系数数据储存于决定系数数据库114。决定系数是表示与作业次数的增加相伴的作业时间的递减状况的指标值，相当于递减指标值。
此外，将熟练曲线生成部111及决定系数计算部113也称为递减指标值计算部115。
熟练容易性判定部104基于多个作业者的决定系数(递减指标值)，对各作业工序是否为容易熟练的作业工序进行判定。
另外，熟练容易性判定部104将记述关于各作业工序的判定结果的熟练容易性数据储存于熟练容易性数据库105。
在本实施方式中，学习能力判定部106使用由熟练容易性判定部104判定为是容易熟练的作业工序的作业工序的决定系数，对各作业者的学习能力进行判定。
另外，在本实施方式中，工序分割部108对选择作业者的决定系数(递减指标值)进行解析，对是否应该分割作业工序进行判定。更具体而言，对选择作业者的决定系数的平均值进行计算，在计算出的平均值小于阈值的情况下，判定为应该分割作业工序。
此外，本实施方式涉及的信息处理装置100的硬件结构例与图2所示的相同。
下面，主要对与实施方式1的差异进行说明。下面没有说明的事项与实施方式1相同。
＊＊＊动作的说明＊＊＊
首先，对由熟练曲线生成部111实施的熟练曲线的生成流程进行说明。
熟练曲线生成部111使用储存于作业时间收集数据库102的作业时间数据，按照作业工序，生成针对每个作业者的熟练曲线。例如，在作业者A负责作业工序1和作业工序2的情况下，熟练曲线生成部111生成作业者A的关于作业工序1的熟练曲线、作业者A的关于作业工序2的熟练曲线。熟练曲线生成部111将记述所生成的熟练曲线的熟练曲线数据储存于熟练曲线数据库112。
图7示出熟练曲线的例子。通常，由于重复同一作业工序，作业者会习惯于作业，因此随着作业次数增加，作业时间处于递减的趋势。在图7的例子中，也是随着作业次数n增加，作业时间RT递减。
作业时间的递减趋势是通过式(1)近似的。在式(1)中，RT为作业完成为止所需要的作业时间，n为作业工序的作业次数。
[数学式1]
RT＝An-B 式(1)
另外，式(1)的A及B是由下式(2)、式(3)得到的变量。
在下面，n表示作业次数，N表示累积作业次数，n-(-在n之上)表示累积作业次数的平均值，RTn表示进行第n次作业时的作业时间，RT―(-在RT之上)表示全部作业次数的作业时间的平均值。
[数学式2]
接着，对由决定系数计算部113实施的决定系数的计算流程进行说明。
决定系数计算部113对由熟练曲线生成部111生成的熟练曲线、对应的作业工序及作业者的作业时间数据所示的作业时间的履历进行对照，对决定系数R2进行计算。另外，决定系数计算部113将记述计算出的决定系数R2的决定系数数据储存于决定系数数据库114。
例如，决定系数计算部113对作业者A的关于作业工序1的熟练曲线、作业者A的关于作业工序1的作业时间数据所示的作业时间的履历进行对照，对决定系数R2进行计算。
决定系数R2为表示熟练曲线和实际作业时间的拟合程度的指标，取[0，1]的值。决定系数越接近1，相对于实际作业时间的熟练曲线的拟合度越强，越接近0，拟合度越弱。由式(4)给出决定系数R2。
[数学式3]
接着，对由熟练容易性判定部104实施的每个作业工序的熟练容易度(熟练容易性)的判定流程进行说明。
熟练容易性判定部104使用决定系数R2，对每个作业工序的熟练容易度进行判定。
具体而言，熟练容易性判定部104以图8所示的流程对各作业工序的熟练容易度进行判定。熟练容易性判定部104针对每个作业工序，重复图8所示的流程，针对作业工序1～5的每一者对熟练容易度进行判定。
此外，由作业管理者设定图8所示的α、β、γ的具体数值。下面，对图8的各步骤进行说明。
首先，熟练容易性判定部104提取作为熟练容易度的判定对象的作业工序的累积作业次数大于或等于α次的作业者的作业时间数据(步骤S1091)。
由于在累积作业次数少的阶段作业者没有习惯于作业，因此作业时间的波动大。因此，如果使用累积作业次数少的作业者的作业时间数据，则有可能无法准确地对作业工序的熟练容易度进行判定。因此，熟练容易性判定部104仅将累积作业次数大于或等于一定次数(α次)的作业者的作业时间数据用于作业工序的熟练容易度的判定。
接着，熟练容易性判定部104以数值从大到小的顺序对在步骤S1091中提取了作业时间数据的作业者的决定系数进行排列(步骤S1092)。
接着，熟练容易性判定部104对在步骤S1092中排列好的决定系数中的前β％的决定系数的平均值进行计算(步骤S1093)。另外，熟练容易性判定部104将前β％的决定系数的平均值视作各作业工序的熟练容易度。
某作业工序的决定系数低的作业者大多针对全部作业工序，学习能力也低。因此，如果使用值低的决定系数，则有可能无法准确地对作业工序的熟练容易度进行判定。因此，熟练容易性判定部104将决定系数的前β％用作熟练容易度的指标。
接着，熟练容易性判定部104对在步骤S1093中计算出的平均值是否大于或等于阈值γ进行判定(步骤S1094)。
熟练容易性判定部104将平均值大于或等于阈值γ的作业工序判定为是容易熟练的作业工序(步骤S1095)。另一方面，熟练容易性判定部104将平均值小于阈值γ的作业工序判定为难以熟练的作业工序(步骤S1096)。
接着，对由学习能力判定部106实施的作业者的学习能力的判定流程进行说明。
具体而言，学习能力判定部106以图9所示的流程对各作业者的学习能力进行判定。此外，由作业管理者设定图9所示的δ的具体数值。下面，对图9的各步骤进行说明。
首先，学习能力判定部106提取在图8的步骤S1095中判定为容易熟练的作业工序(下面，称为容易熟练的作业工序)(步骤S1201)。
就判定为难以熟练的作业工序而言，即使是学习能力高的作业者进行作业也难以熟练，决定系数低。即使使用判定为难以熟练的作业工序的决定系数，也有可能无法准确地对作业者的学习能力进行判定。因此，学习能力判定部106提取容易熟练的作业工序。
接着，学习能力判定部106针对每个作业者，对在步骤S1201中提取出的容易熟练的作业工序的决定系数的平均值进行计算(步骤S1202)。学习能力判定部106将计算出的平均值视作各作业者的学习能力。
例如，设想作业者A负责作业工序1和作业工序2，作业者B负责作业工序2和作业工序3的情况。如果作业工序1、作业工序2和作业工序3为容易熟练的作业工序，则学习能力判定部106相对于作业者A，对关于作业工序1的决定系数和关于作业工序2的决定系数的平均值进行计算。另外，学习能力判定部106相对于作业者B，对关于作业工序2的决定系数和关于作业工序3的决定系数的平均值进行计算。
接着，学习能力判定部106针对每个作业者，对在步骤S1202中计算出的平均值是否大于或等于阈值δ进行判定(步骤S1203)。
学习能力判定部106将平均值大于或等于阈值δ的作业者判定为是具有学习能力的作业者(步骤S1204)。
另一方面，学习能力判定部106将平均值小于阈值δ的作业者判定为是学习能力不足的作业者(步骤S1205)。
接着，对由工序分割部108实施的作业工序的分割判定的流程进行说明。
具体而言，工序分割部108以图10所示的流程对是否应该分割作业工序进行判定。此外，由作业管理者设定图10所示的η的具体数值。下面，对图10的各步骤进行说明。
在步骤S1121中，工序分割部108遍历全部作业工序提取学习能力高的作业者。即，工序分割部108提取从以图9的流程由学习能力判定部106判定出的各作业者的学习能力来说学习能力高的作业者。
接着，在步骤S1122中，工序分割部108取得每个作业工序的决定系数。
更具体而言，工序分割部108从决定系数数据库114取得在步骤S1121提取出的作业者(选择作业者)的每个作业工序的决定系数。
例如，设想作业者A和作业者B在步骤S1121中被提取出，作业者A负责作业工序1和作业工序2，作业者B负责作业工序2和作业工序3的情况。工序分割部108取得作业者A的在作业工序1中的决定系数和作业者A的在作业工序2中的决定系数。相同地，工序分割部108取得作业者B的在作业工序2中的决定系数和作业者B的在作业工序3中的决定系数。
由此，工序分割部108针对每个作业工序，取得在S1121中提取出的作业者的决定系数。
接着，在步骤S1123中，工序分割部108对每个作用工序的决定系数的平均值进行计算。
即，工序分割部108对在步骤S1122中取得的决定系数的每个作业工序的平均值进行计算。
接着，在步骤S1124中，工序分割部108针对每个作业工序，对决定系数的平均值是否大于或等于阈值η进行判定。
在决定系数的平均值大于或等于阈值η的情况下(步骤S1124中为YES)，工序分割部108判定为该作业工序是不需要分割的作业工序(步骤S1125)。
另一方面，在决定系数的平均值小于阈值η的情况下(步骤S1124中为NO)，工序分割部108将该作业工序判定为是应该分割的作业工序(步骤S1126)。
例如，在作业工序1的决定系数的平均值小于阈值η的情况下，工序分割部108作出应该分割作业工序1的判定。
＊＊＊实施方式的效果的说明＊＊＊
如上所述，在作业工序的分割判定中，考虑了每个作业工序的决定系数，从而能够进行高精度的判定。
＊＊＊硬件结构的说明＊＊＊
最后，进行信息处理装置100的硬件结构的补充说明。
图2所示的处理器11为进行处理的IC(Integrated Circuit)。
处理器11例如是CPU(Central Processing Unit)、DSP(Digital SignalProcessor)等。
图2所示的存储器12例如是RAM(Random Access Memory)。
图2所示的存储装置13例如是ROM(Read Only Memory)、闪存、HDD(Hard DiskDrive)等。
图2所示的通信装置14包含接收数据的接收器及发送数据的发送器。
通信装置14例如是通信芯片或NIC(Network Interface Card)。
输入装置15例如是鼠标、键盘。
显示装置16例如是显示器。
在存储装置13中还存储有OS(Operating System)。
而且，OS的至少一部分被载入至存储器12，由处理器11执行。
处理器11一边执行OS的至少一部分，一边执行程序，该程序实现通信处理部101、熟练容易性判定部104、学习能力判定部106、工序分割部108、显示处理部109、作业计划优化部110、熟练曲线生成部111、决定系数计算部113的功能。
通过由处理器11执行OS，从而进行任务管理、存储器管理、文件管理、通信控制等。
另外，表示通信处理部101、熟练容易性判定部104、学习能力判定部106、工序分割部108、显示处理部109、作业计划优化部110、熟练曲线生成部111、决定系数计算部113的处理结果的信息、数据、信号值、变量值存储于存储器12、存储装置13、处理器11内的寄存器及缓存存储器的至少任意者。
另外，实现通信处理部101、熟练容易性判定部104、学习能力判定部106、工序分割部108、显示处理部109、作业计划优化部110、熟练曲线生成部111、决定系数计算部113的功能的程序也可以存储于磁盘、软盘、光盘、高密度盘、蓝光(注册商标)盘、DVD等便携式存储介质。
另外，也可以将通信处理部101、熟练容易性判定部104、学习能力判定部106、工序分割部108、显示处理部109、作业计划优化部110、熟练曲线生成部111、决定系数计算部113的“部”改称为“电路”或“工序”或“流程”或“处理”。
另外，信息处理装置100也可以由逻辑IC(Integrated Circuit)、GA(GateArray)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field-ProgrammableGate Array)等电子电路实现。
此外，也将处理器及上述电子电路总称为处理电路。
标号的说明
100信息处理装置，101通信处理部，102作业时间收集数据库，103作业计划数据库，104熟练容易性判定部，105熟练容易性数据库，106学习能力判定部，107学习能力数据库，108工序分割部，109显示处理部，110作业计划优化部，111熟练曲线生成部，112熟练曲线数据库，113决定系数计算部，114决定系数数据库，115递减指标值计算部，200收集数据服务器装置，300工厂生产线，301作业设备，302作业设备，303作业设备，304作业设备，305作业设备，401网络，402网络。

Claims (9)

1.一种信息处理装置，其具有：
作业者选择部，其从多个作业者中对与选择条件吻合的作业者进行选择；以及
分割判定部，其针对由所述作业者选择部选择出的作业者即选择作业者，对作业工序的与作业次数的增加相伴的作业时间的递减状况进行解析，对是否应该分割所述作业工序进行判定。
2.根据权利要求1所述的信息处理装置，其中，
所述分割判定部在所述作业工序中即使作业次数增加作业时间也不递减的情况下，判定为应该分割所述作业工序。
3.根据权利要求1所述的信息处理装置，其中，
所述信息处理装置还具有递减指标值计算部，该递减指标值计算部使用将所述作业工序中的所述多个作业者的作业时间的履历针对每个作业者示出的作业时间数据，针对每个作业者对表示所述作业工序的与作业次数的增加相伴的作业时间的递减状况的指标值即递减指标值进行计算，
所述分割判定部对所述选择作业者的递减指标值进行解析，对是否应该分割所述作业工序进行判定。
4.根据权利要求3所述的信息处理装置，其中，
所述分割判定部对所述选择作业者的递减指标值的平均值进行计算，在计算出的平均值小于阈值的情况下，判定为应该分割所述作业工序。
5.根据权利要求3所述的信息处理装置，其中，
所述递减指标值计算部针对每个作业者，使用所述作业时间数据，生成表示所述作业工序的作业次数和作业时间的关系的熟练曲线，对所述熟练曲线和所述作业时间数据所示的作业时间的履历之间的决定系数进行计算，作为所述递减指标值，
所述分割判定部对所述选择作业者的决定系数进行解析，对是否应该分割所述作业工序进行判定。
6.根据权利要求1所述的信息处理装置，其中，
所述信息处理装置还具有学习能力判定部，该学习能力判定部对所述多个作业者的每一者的学习能力进行判定，
所述作业者选择部对由所述学习能力判定部判定出的学习能力与所述选择条件吻合的作业者进行选择。
7.根据权利要求1所述的信息处理装置，其中，
所述信息处理装置还具有作业计划优化部，该作业计划优化部在任意作业工序被分割的情况下，基于分割后的作业工序，将作业计划进行优化。
8.一种信息处理方法，
计算机从多个作业者中对与选择条件吻合的作业者进行选择，
所述计算机针对选择出的作业者即选择作业者，对作业工序的与作业次数的增加相伴的作业时间的递减状况进行解析，对是否应该分割所述作业工序进行判定。
9.一种信息处理程序，其使计算机执行如下处理：
作业者选择处理，从多个作业者中对与选择条件吻合的作业者进行选择；以及
分割判定处理，针对由所述作业者选择处理选择出的作业者即选择作业者，对作业工序的与作业次数的增加相伴的作业时间的递减状况进行解析，对是否应该分割所述作业工序进行判定。
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