CN116777319A - 服务管理方法以及服务管理装置 - Google Patents

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CN116777319A CN202310266912.2A CN202310266912A CN116777319A CN 116777319 A CN116777319 A CN 116777319A CN 202310266912 A CN202310266912 A CN 202310266912A CN 116777319 A CN116777319 A CN 116777319A
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加贺智之
松林宏弥
市冈佑树
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Abstract

提供一种服务管理方法以及服务管理装置。在使用模拟的结果检测协作进行各种作业的作业协作型的系统中的异常的发生的情况下，提高该检测的精度。进行使用了根据提供服务的现实空间来再现的数字空间的模拟。根据满足预定的收敛条件的模拟结果，针对与在所述现实空间中和所述服务的提供关联地进行的1个或者多个作业对应的每个作业单位，设定用于检测所述1个或者多个作业中的异常的发生的阈值。在阈值的设定时，计算事先设定的标准作业时间与满足所述收敛条件的模拟结果所包含的被模拟的作业时间的时间差。然后，对时间差大的作业单位赋予比时间差小的所述作业单位大的阈值。

Description

服务管理方法以及服务管理装置
技术领域
本公开涉及管理供应商向顾客提供的服务的方法以及装置。
背景技术
日本特开2007-041950号公报公开了一种进行用于管理生产线的模拟的系统。该以往的系统具有用于进行模拟的多个模型。这些模型是根据实际的生产线中的实际数据或者实际的生产线中的预测数据来构筑的。另外，以往的系统记录实际的生产线的构成要素、使用了与该生产线对应的模型的过去的模拟结果等信息。在新的生产线的模拟时，根据该信息，从多个模型中确定与该新的生产线的模拟相应的模型。
作为表示与本公开关联的技术领域的技术水准的文献，除了日本特开2007-041950号公报以外，还可以例示日本特开2019-139319号公报、日本特开2004-086358号公报以及日本特开2018-005550号公报。
现有技术文献
专利文献1：日本特开2007-041950号公报
专利文献2：日本特开2019-139319号公报
专利文献3：日本特开2004-086358号公报
专利文献4：日本特开2018-005550号公报
发明内容
在以往的系统中，考虑与新的生产线相应的模型被确定的情况。将使用了该适合的模型的模拟的结果与新的生产线中的实际数据进行比较。并且，假设在模拟结果与实际数据偏离的情况下判定为新的生产线发生了异常。
在此，思索在新的生产线中发生的原因。在生产线中，通过多个作业主体(多个人和/或多个机器人)的协作进行各种作业。除了作业主体的处理能力、作业内容这样的内在因数以外，外在因素也影响该各种作业。并且，在各种作业中，不仅包括针对外在因素的抗性(鲁棒性)高的作业，而且还包括针对外在因素的抗性低的作业。
在以往的系统的模拟中，未区分内在因数和外在因素。因此，在新的生产线中的实际数据是大幅受到由外在因素引起的影响的数据的情况下，有可能无法正确地检测出生产线发生了异常。这个问题不限于生产线，对于易于受到由外在因素引起的影响的作业协作型的系统也是共同的。因此，期望实现用于提高这样的系统中的异常的发生的检测精度的改进。
本公开是鉴于上述课题而完成的。本公开的一个目的在于，提供一种如下技术：在使用模拟的结果来检测协作进行各种作业的作业协作型的系统中的异常的发生的情况下，能够提高该检测的精度。
本公开的第1观点是管理从供应商向顾客提供的服务的方法，具有以下的特征。
所述方法包括：
使用根据提供所述服务的现实空间来再现的数字空间进行模拟的步骤；
反复进行所述模拟直至得到满足预定的收敛条件的模拟结果为止的步骤；以及
根据满足所述收敛条件的模拟结果，针对与在所述现实空间中和所述服务的提供关联地进行的1个或者多个作业对应的每个作业单位，设定用于对所述1个或者多个作业中的异常的发生进行检测的阈值的步骤。
设定所述阈值的步骤包括：
针对每个所述作业单位，计算表示事先设定的标准作业时间与满足所述收敛条件的模拟结果所包含的被模拟的作业时间的时间差的模拟时间差的步骤；以及
对所述作业单位赋予与所述模拟时间差对应的阈值的步骤，其中，对所述模拟时间差大的所述作业单位赋予比所述模拟时间差小的所述作业单位大的阈值。
本公开的第2观点在第1观点中还具有以下的特征。
所述作业单位包括针对通过多个作业主体的协作来进行的多个作业而定义的批量作业单位、以及针对构成该多个作业的各个作业而定义的单独作业单位。
所述方法还包括：
在所述现实空间中提供所述服务的期间，针对每个所述作业单位计算所述1个或者多个作业中的实际作业时间的步骤；
计算表示所述批量或者单独作业单位中的实际作业时间与针对该批量或者单独作业单位事先设定的标准作业时间的时间差的实际时间差的步骤；以及
在所述批量作业单位中的所述实际时间差超过对该批量作业单位设定的所述阈值、并且所述单独作业单位中的所述实际时间差超过对该单独作业单位设定的所述阈值的情况下，判定为所述单独作业单位发生了异常的步骤。
本公开的第3观点在第1观点中还具有以下的特征。
所述作业单位包括针对通过多个作业主体的协作来进行的多个作业而定义的批量作业单位、以及针对构成该多个作业的各个作业而定义的单独作业单位，
所述方法还包括：
在所述现实空间中提供所述服务的期间，针对每个所述作业单位计算所述1个或者多个作业中的实际作业时间的步骤；
计算表示所述批量或者单独作业单位中的实际作业时间与针对该批量或者单独作业单位事先设定的标准作业时间的时间差的实际时间差的步骤；以及
在所述批量作业单位中的所述实际时间差超过对该批量作业单位设定的所述阈值、并且所述单独作业单位中的所述实际时间差低于对该单独作业单位设定的所述阈值的情况下，判定为所述批量作业单位发生了异常的步骤。
本公开的第4观点在第2或者第3观点中还具有以下的特征。
所述方法还包括：
在判定为所述单独作业单位或者所述批量作业单位发生了异常的情况下，进行向所述1个或者多个作业投入的资源的再分配的步骤；
使用进行所述资源的再分配后的所述数字空间，反复进行所述模拟直至得到满足所述收敛条件的新的模拟结果为止的步骤；以及
根据所述新的模拟结果，针对每个所述作业单位重新设定所述阈值的步骤。
本公开的第5观点是管理供应商向顾客提供的服务的装置，具有以下的特征。
所述装置包括处理器。
所述处理器构成为执行：
使用根据提供所述服务的现实空间来再现的数字空间进行模拟的处理；
反复进行所述模拟直至得到满足预定的收敛条件的模拟结果为止的处理；以及
根据满足所述收敛条件的模拟结果，针对与在所述现实空间中和所述服务的提供关联地进行的1个或者多个作业对应的每个作业单位，设定用于对所述1个或者多个作业中的异常的发生进行检测的阈值的处理。
所述处理器构成为在所述阈值的设定处理中还执行：
针对每个所述作业单位，计算表示事先设定的标准作业时间与满足所述收敛条件的模拟结果所包含的被模拟的作业时间的时间差的模拟时间差的处理；以及
对所述作业单位赋予与所述模拟时间差对应的阈值的处理。
在所述阈值的赋予处理中，对所述模拟时间差大的所述作业单位赋予比所述模拟时间差小的所述作业单位大的阈值。
本公开的第6观点在第5观点中还具有以下的特征。
所述作业单位包括针对通过多个作业主体的协作来进行的多个作业而定义的批量作业单位、以及针对构成该多个作业的各个作业而定义的单独作业单位。
所述处理器构成为还执行：
在所述现实空间中提供所述服务的期间，针对每个所述作业单位计算所述1个或者多个作业中的实际作业时间的处理；
计算表示所述批量或者单独作业单位中的实际作业时间与针对该批量或者单独作业单位事先设定的标准作业时间的时间差的实际时间差的处理；以及
在所述批量作业单位中的所述实际时间差超过对该批量作业单位设定的所述阈值、并且所述单独作业单位中的所述实际时间差超过对该单独作业单位设定的所述阈值的情况下，判定为所述单独作业单位发生了异常的处理。
本公开的第7观点在第5观点中还具有以下的特征。
所述作业单位包括针对通过多个作业主体的协作来进行的多个作业而定义的批量作业单位、以及针对构成该多个作业的各个作业而定义的单独作业单位。
所述处理器构成为还执行：
在所述现实空间中提供所述服务的期间，针对每个所述作业单位计算所述1个或者多个作业中的实际作业时间的处理；
计算表示所述批量或者单独作业单位中的实际作业时间与针对该批量或者单独作业单位事先设定的标准作业时间的时间差的实际时间差的处理；以及
在所述批量作业单位中的所述实际时间差超过对该批量作业单位设定的所述阈值、并且所述单独作业单位中的所述实际时间差低于对该单独作业单位设定的所述阈值的情况下，判定为所述批量作业单位发生了异常的处理。
本公开的第8观点在第6或者第7观点中还具有以下的特征。
所述处理器构成为还执行：
在判定为所述单独作业单位或者所述批量作业单位发生了异常的情况下，进行向所述1个或者多个作业投入的资源的再分配的处理；
使用进行所述资源的再分配后的所述数字空间，反复进行所述模拟直至得到满足所述收敛条件的新的模拟结果为止的处理；以及
根据所述新的模拟结果，针对每个所述作业单位重新设定所述阈值的处理。
根据第1或者第5观点，针对与在现实空间中和服务的提供关联地进行的1个或者多个作业对应的每个作业单位，设定用于对1个或者多个作业中的异常的发生进行检测的阈值。在该阈值的设定时，计算事先设定的标准作业时间与满足收敛条件的模拟结果所包含的被模拟的作业时间的时间差(即，模拟时间差)。
模拟时间差大这意味着构成作业单位的作业是针对外在因素的抗性低的作业。关于这一点，根据第1或者第5观点，对模拟时间差大的作业单位，赋予比小于模拟时间差的作业单位大的阈值。因此，在通过多个作业主体的协作进行多个作业的情况下，能够高精度地检测作业单位中的异常的发生。
根据第2或者第6观点，在批量作业单位中的实际时间差超过对该批量作业单位设定的阈值、并且单独作业单位中的实际时间差超过对该单独作业单位设定的阈值的情况下，能够判定为单独作业单位发生了异常。
根据第3或者第7观点，在批量作业单位中的实际时间差超过对该批量作业单位设定的阈值、并且单独作业单位中的实际时间差低于对该单独作业单位设定的阈值的情况下，能够判定为批量作业单位发生了异常。
根据第4或者第8观点，在判定为在单独或者批量作业单位中发生了异常的情况下，进行向1个或者多个作业投入的资源的再分配，反复进行模拟直至得到满足收敛条件的新的模拟结果为止。因此，即使在单独或者批量作业单位中发生了异常的情况下，也能够迅速地消除该异常的状态。
附图说明
图1是说明作为供应商向顾客提供的服务的一个例子的、与物流有关的服务的概念的图。
图2是说明在图1中说明的运输配送系统的具体例、以及提供与物流有关的服务的现实空间的结构例的图。
图3是说明在数字空间中定义的作业单位的一个例子的图。
图4是说明将在图3所说明的数字空间中连续地进行的多个作业设为批量作业单位时的、该批量作业单位中的针对产品的合计作业时间以及与合计作业时间比较的标准作业时间的例子的图。
图5是示出模拟时间差和阈值的关系的一个例子的图。
图6是示出与阈值的设定处理关联的管理装置的结构例的图。
图7是示出与异常的发生的判定处理关联的管理装置的结构例的图。
具体实施方式
以下，参照附图，说明本公开的实施方式所涉及的服务的管理方法以及管理装置。此外，实施方式所涉及的管理方法是通过在实施方式所涉及的管理装置中进行的计算机处理来实现的。在各图中，对相同或者相当的部分附加同一符号，简化或者省略其说明。
1.服务的例子
实施方式所涉及的管理装置是用于管理供应商(vendor)向顾客(customer)提供的服务的装置。在实施方式中，以供应商向顾客提供的服务是“与物流有关的服务”(以下还称为“物流服务”)的情况为例而进行说明。在物流服务中，进行用于将顾客要求的产品(products)或者商品(goods)交给顾客的各种作业。此处所称的“供应商”既可以是个人供应商也可以是法人供应商。在“供应商”是法人供应商的情况下，“供应商”既可以由单一的企业构成，也可以是多个企业的集合体。另外，“顾客”不仅包括个人顾客，而且还包括法人顾客。
图1是说明物流服务的概念的图。在图1中，描绘了作为提供物流服务LS的系统的例子的TMS系统(运输配送系统)100。在图1所示的例子中，描绘了具备服务器群10、物流中心群20以及顾客群30的TMS系统100。服务器群10由多个服务器构成。构成服务器群10的各服务器通过未图示的网络而与物流中心群20以及顾客群30的各计算机直接地或者间接地连接。
例如由统管“与物流有关的服务”的供应商管理构成服务器群10的服务器的一部分或者全部。构成服务器群10的任意的服务器从属于顾客群30的顾客的计算机受理产品PD的订购信息。该订购信息例如由产品PD的个数、发往地、配送预定日的信息构成。受理了产品PD的订购的服务器向构成物流中心群20的任意的物流中心(例如与产品PD的发往地相近的物流中心)的计算机进行产品PD的订货。在该订货信息中，例如包含有与构成服务器所受理的订购信息的信息相同的信息。
受理了产品PD的订购的物流中心的计算机例如确认产品PD的库存。在有产品PD的库存的情况下，物流中心的计算机进行用于配送产品PD的处理。在没有产品PD的库存的情况下，物流中心的计算机进行用于补充产品PD的处理。作为用于补充产品PD的处理，例示向生产者的订货以及向其他物流中心的订货。
物流中心的计算机在用于配送产品PD的处理中，将产品PD的拣货、配送用加工等作业的指示发送给物流中心内的作业机器人、作业员的便携终端等。另外，在用于配送产品PD的处理中，向作业机器人等发送收容有产品PD的货箱PK向移动体的装载作业的指示。在用于配送产品PD的处理中，还将产品PD的发往地的信息、与直至该发往地为止的路径有关的信息等发送给装载有货箱PK的移动体。
2.使用了数字空间的模拟
2-1.现实空间
在实施方式中，进行使用了提供图1所说明的物流服务LS的数字空间的模拟(以下还称为“数字孪生模拟”或者“DTS”)。根据提供物流服务LS的现实空间来再现该数字空间。图2是说明在图1中说明的TMS系统100的具体例、以及提供物流服务LS的现实空间的结构例的图。
在图2所示的例子中，服务器群10包括统管服务器11和管理服务器12～15。统管服务器11统管管理服务器12～15。管理服务器12被分配给物流中心群20。管理服务器13被分配给顾客群30。管理服务器14被分配给移动体群40。管理服务器15被分配给基础设施群50。物流中心群20、顾客群30、移动体群40以及基础设施群50存在于现实空间RSP，是与物流服务LS的提供有关的主体、物体或者环境。
管理服务器12～15向统管服务器11发送信息。作为从管理服务器12～15发送给统管服务器11的信息，例示各管理服务器从分配给其的群组(物流中心群20等)抽出的各种信息。这些信息储存于统管服务器11所具有的数据库，并被用于DTS。
另外，管理服务器12以及14从统管服务器11接收信息。作为从统管服务器11接收的信息，例示在与物流服务LS的提供关联地进行的作业中投入的资源(Asset)的分配信息。根据DTS的结果(以下还称为“模拟结果”)生成分配信息。管理服务器13从统管服务器11接收与产品PD的配送状况有关的信息。例如根据统管服务器11从管理服务器12接收到的与产品PD的发送状况有关的信息、统管服务器11从管理服务器14接收到的移动体的位置信息等而生成与配送状况有关的信息。
物流中心群20包括物流中心DC1、DC2、……、DCm(m≥3)。在物流中心DC1中，常驻有从事在物流中心DC1中进行的各种作业的机器人RB以及作业员WK。机器人RB以及作业员WK是在物流中心DC1中与物流服务LS的提供关联地进行的各种作业的“作业主体”，也是投入到这些作业的“资源”。与物流中心DC1同样地，在物流中心DC2、……、DCm中也常驻有机器人RB以及作业员WK。以下，物流中心DC1、DC2、……、DCm还被总称为“物流中心DC”。
物流中心DC在与管理服务器12之间交换各种信息。作为从物流中心DC发送给管理服务器12的信息，例示物流中心DC中的产品PD以及作业主体(即机器人RB以及作业员WK)的监视信息。作为产品PD的监视信息，例示产品PD的位置信息。例如，通过由设置于物流中心DC的各处的标签读取器读取安装于产品PD的无线标签(BLE、RFID等)的信息，从而取得该位置信息。作为作业主体的监视信息，例示作业主体的状态、位置以及活动信息。例如，从设置于物流中心DC的各处的可见光相机、红外相机取得这些信息。这些信息也可以是根据搭载于机器人RB的各种传感器的信息、作业员WK佩戴的穿戴式终端的信息来取得的。
另一方面，作为从管理服务器12发送给物流中心DC的信息，例示资源(即机器人RB以及作业员WK)的分配信息。该分配信息是用于决定资源应参与的作业的内容、进行该作业的物流中心DC内的位置、进行该作业的时间段等的信息，根据模拟结果来生成该分配信息。
顾客群30包括产品PD的发往地DS1、DS2、……、DSn(n≥3)。发往地DS1、DS2、……、DSn典型地是个人顾客的住所、法人顾客的经营场所、仓库等。从属于顾客群30的顾客的计算机进行产品PD的订购。作为顾客的计算机，例示顾客携带的智能手机、平板等的终端UI。以下，发往地DS1、DS2、……、DSn还被总称为“发往地DS”。
顾客的计算机在与管理服务器13之间交换各种信息。作为从顾客的计算机发送给管理服务器13的信息，例示产品PD的订购信息。订购信息例如由产品PD的个数、发往地DS、配送预定日的信息构成。另一方面，作为从管理服务器13发送给顾客的计算机的信息，例示与产品PD的配送状况有关的信息。
移动体群40包括将产品PD从出发地(即，物流中心DC)输送至目的地(即，发往地DS)的移动体MB1、……、MBp(p≥2)。以下，移动体MB1、……、MBp还被总称为“移动体MB”。移动体MB是与物流服务LS的提供关联地进行的产品PD的配送的“作业主体”，也是投入到该配送的“资源”。
移动体MB具备在陆地或者空中自主地移动的结构。从出发地至目的地的一部分或者所有的路径中的移动也可以在由操作人员实施的远程支援下进行。作为由操作人员实施的远程支援，例示移动体MB的远程驾驶、基于移动体MB的外部识别的支援、以及与移动体MB应采取的行动有关的判断的支援等。
移动体MB在与管理服务器14之间交换各种信息。作为从移动体MB发送给管理服务器14的信息，例示移动体MB的监视信息。作为移动体MB的监视信息，例示移动体MB的状态以及位置信息。从搭载于移动体MB的各种传感器取得这些信息。作为各种传感器，例示检测对驱动移动体MB的马达供给电力的电池的剩余量的传感器、对移动体MB的加速度进行检测的传感器、对移动体MB的X、Y以及Z轴方向的旋转角的变化进行检测的传感器、接收来自GPS卫星的电波的传感器等。
另一方面，作为从管理服务器14发送给移动体MB的信息，例示资源(即移动体MB)的分配信息。该分配信息是用于决定移动体MB所承担的配送的内容、为了承担该配送而移动体MB前往的目的地(例如物流中心DC的等待场所)、承担该配送的时间段等的信息，根据模拟结果来生成该分配信息。在从管理服务器14发送给移动体MB的信息中，还包括充电指令信息。根据管理服务器14从移动体MB取得的电池的剩余量的信息而生成充电指令信息。充电指令信息例如包括充电设施的位置信息、在充电完成后移动体MB前往的目的地(例如物流中心DC的等待场所)的位置信息等。
基础设施群50包括基础设施IS1、……、ISq(q≥2)。基础设施IS1、……、ISq例如被设置于在现实空间RSP中配置的道路、或者面向该道路的建造物(construction)。基础设施IS1、……、ISq也可以被设置于在现实空间RSP中存在的建筑物的内部(例如屋内)或者外部(例如屋顶)。以下，基础设施IS1、……、ISq还被总称为“基础设施IS”。
作为基础设施IS，例如例示无线通信的基站、具有通信功能的相机等。作为基础设施IS的基站与移动体MB以外的移动体(例如行人、自行车、车辆等地面移动体、无人机等空中移动体)进行无线通信，检测这些移动体。作为基础设施IS的相机进行包含于相机图像的物体的识别处理，由此检测包含于相机图像的移动体MB以外的移动体。基础设施IS根据移动体MB以外的移动体的检测信息而生成设置于现实空间RSP的道路、空中路径的信息(例如拥堵信息、交通管制信息等)，并发送给管理服务器15。基础设施IS还能够根据移动体MB以外的移动体的检测信息，生成建筑物内的路径的信息(例如拥堵信息)。
2-2.作业单位
在根据现实空间RSP来再现的数字空间中，定义与物流服务LS的提供关联地进行的“作业单位”。在现实空间RSP中，与物流服务LS的提供关联地，通过多个作业主体的协作来进行多个作业。因此，针对协作地进行的多个作业，定义作业单位。但是，也可以针对构成协作地进行的多个作业的各个作业，定义作业单位。以下，为便于说明，将针对前者而定义的作业单位还称为“批量作业单位”(batch working unit)。另外，将针对后者而定义的作业单位还称为“单独作业单位”(individual working unit)。
图3是说明在数字空间中定义的作业单位的一个例子的图。在图3中，描绘了在物流中心DC1中进行的作业的例子。在图3所示的例子中，在物流中心DC1进行“进货”、“检验”、“保管用加工”、“保管”、“拣货”、“配送用加工”、“包装”以及“出货”。针对各作业，定义作业单位。
作为在物流中心DC1中进行的批量作业单位，例示包括“进货”、“检验”、“保管用加工”及“保管”的作业、和包括“拣货”、“配送用加工”、“包装”及“出货”的作业。其理由在于，在物流中心DC1中，是暂时保管进货的产品PD(PD1、PD2以及PD3)并根据来自顾客2的订购而将产品PD进行出货的“库存型的物流中心”。在假设物流中心DC1是主要进行产品PD的配送的“通过型的物流中心”的情况下，不进行“保管用加工”、“保管”以及“拣货”的作业。在该情况下，针对包括“进货”、“检验”、“配送用加工”、“包装”及“出货”的作业，定义批量作业单位。
在图3所示的例子中，机器人RB1承担产品PD的“进货”以及该产品PD的“进货”至“检验”的输送。另外，作业员WK1承担“检验”，机器人RB2承担“检验”至“保管用加工”的输送、或者“检验”至“保管”的输送。另外，作业员WK2承担“保管用加工”，机器人RB3承担“保管用加工”至“保管”的输送。数字空间DSP1再现了进行“进货”至“保管”的作业的现实空间。
另外，在图3所示的例子中，机器人RB5承担产品PD的“拣货”以及该产品PD的“拣货”至“配送用加工”的输送。另外，作业员WK3承担“配送用加工”，机器人RB6承担“配送用加工”至“包装”的输送。另外，作业员WK4承担“包装”，机器人RB7承担“包装”至“出货”的输送以及“出货”。另外，移动体MB1承担收容有产品PD1以及PD2的货箱PK1的配送，移动体MB2承担收容有产品PD2以及PD3的货箱PK2的配送。数字空间DSP2再现了进行“拣货”至“配送”的作业的现实空间。
2-3.预定的收敛条件
在DTS中，统管服务器11从管理服务器12～15实时地取得的时间序列信息、或者虚拟地生成的时间序列信息被输入到数字空间DSP。并且，模拟将常驻于物流中心DC的机器人RB、作业员WK、移动体MB这样的资源投入到数字空间DSP来运用时的物流服务的将来的工作状况。模拟结果包括与将来的工作状况有关的信息。作为与将来的工作状况有关的信息，例示作业主体(机器人RB及作业员WK)的状态、位置及活动信息、作业主体(移动体MB)的状态及位置信息、和在数字空间DSP内移动的产品PD的位置信息。
在此，产品PD的位置的时间序列信息作为对于通过投入到数字空间DSP的资源来顺利地提供物流服务LS的情况进行评价的指标而言是有用的。因此，在实施方式中，根据以在数字空间DSP内进行的批量作业单位来处理的产品PD的位置的时间序列信息，计算针对该产品PD的作业时间的合计(以下称为“合计作业时间”或者“TWT”。)。例如，关于以批量作业单位来处理的所有的产品SD，计算TWT。也可以仅关注特定的产品PD(例如产品PD1)，计算TWT。此外，在关于多个产品PD计算TWT的情况下，计算它们的时间的平均值。
考虑将在现实空间RSP中连续地进行的多个作业的最初的作业至最后的作业设为一组而成的批量作业单位。例如，包括图3所说明的“进货”、“检验”、“保管用加工”以及“保管”的作业相当于连续地进行的多个作业。在该情况下，“进货”相当于最初的作业，“保管”相当于最后的作业。包括“拣货”、“配送用加工”、“包装”、“出货”以及“配送”的作业也是连续地进行的多个作业的一个例子。在该情况下，“拣货”相当于最初的作业，“配送”相当于最后的作业。
在将最初的作业至最后的作业设为一组的情况下，构成批量作业单位的所有作业的完成所需的时间的合计可以认为是直至在再现了该现实空间RSP的数字空间DSP内进行的所有作业完成为止所需的时间。在DTS中，比较这样的批量作业单位中的针对产品PD的TWT、和事先设定的标准作业时间(以下还称为“SWT_b”)。并且，直至得到比SWT_b短的TWT为止，反复进行向数字空间DSP投入的资源的调整(分配)、TWT的计算以及针对该TWT的评价。
TWT比SWT_b短这意味着满足与DTS有关的“预定的收敛条件”。TWT与SWT_b比较的结果，在判定为TWT比SWT_b短的情况下，保存模拟结果。将模拟结果例如与成为DTS的对象的数字空间DSP的信息、该数字空间DSP中的资源的分配信息、批量作业单位的定义信息、和成为DTS的对象的将来的时间段有关的信息等关联起来保存。
图4是说明将在图3所说明的数字空间DSP1中连续地进行的多个作业设为批量作业单位时的TWT以及SWT_b的例子的图。在图4中，示出1个产品PD被处理的时刻。具体而言，在时刻T1～T2期间进行“进货”，在时刻T5～T6期间进行“检验”，在时刻T9～T10期间进行“保管用加工”。在时刻T4～T5期间进行“进货”至“检验”的输送，在时刻T7～T8期间进行“检验”至“保管用加工”的输送，在时刻T11～T12期间进行“保管用加工”至“保管”的输送。
根据作业主体的处理速度、资源的分配，发生产品PD等待开始处理的时间。时刻T2～T3的时间、时刻T6～T7的时间以及时刻T10～T11的时间相当于等待开始输送的时间。时刻T4～T5的时间相当于等待开始“检验”的时间，时刻T8～T9的时间相当于等待开始“保管用加工”的时间。
如已经说明那样，“进货”、“检验”、“保管用加工”以及“保管”是在数字空间DSP1中连续地进行的多个作业。另外，这些作业所附带的作业(即，连续的2个作业之间的输送)也是在数字空间DSP1中连续地进行的多个作业。因此，在定义针对这些作业的批量作业单位时，能够将时刻T1～T12的经过时间计算为TWT。在该经过时间比SWT_b短的情况下，保存模拟结果。
在图4所示的例子中，将数字空间DSP1的信息、该数字空间DSP1中的资源的分配信息、针对“进货”至“保管”的一连串的作业而定义了批量作业单位这样的信息、以及时刻T1～T12的经过时间的信息保存为模拟结果。另外，在模拟结果中，还追加与成为模拟的对象的将来的时间段有关的信息。
此外，图3所说明的数字空间DSP2中的TWT的计算、收敛条件的判定、向数字空间DSP2投入的资源的调整(分配)这样的DTS是通过与图4所说明的数字空间DSP1中的相应部分同样的方法来进行的。在满足数字空间DSP2中的与DTS有关的收敛条件的情况(即，判定为数字空间DSP2中的TWT比SWT_b短的情况)下，保存模拟结果。
3.异常的发生的判定
3-1.作业时间的阈值
在此应关注的是，将单独作业单位中的作业时间tp(tp1～tp11)相加得到的结果相当于TWT。另外，关于该作业时间tp的长度，认为根据构成单独作业单位的作业(即，单一的作业)的内容、作业主体的处理能力这样的内在因数而会变动，但还认为根据产品PD的订购的涌入、机器人RD或移动体MB在输送产品PD的路径上拥堵这样的外在因素也会变动。
因此，在实施方式中，根据保存模拟结果时的单独作业单位中的作业时间tp的长度，对单独作业单位中的作业时间设定“阈值TH”。在阈值TH的设定中，首先根据对构成单独作业单位的作业带来影响的内在因数，计算该单独作业单位中的标准作业时间(以下还称为“SWT_i”)。接下来，计算判定为TWT比SWT_b短时的单独作业单位中的作业时间tp与该单独作业单位中的SWT_i的时间差(模拟时间差)Δts。
该时间差Δts小这意味着构成单独作业单位的作业是针对外在因素的抗性高的作业，时间差Δts大这意味着构成单独作业单位的作业是针对外在因素的抗性低的作业。关于阈值TH的设定，例如设定为时间差Δts越大则阈值TH越增加。图5是示出时间差Δts和阈值TH的关系的一个例子的图。在图5所示的例子中，阈值TH的值与时间差Δts(＝tp-SWT_i)成比例地增加。
3-2.使用了阈值TH的判定
在实施方式中，使用根据时间差Δts来设定的阈值TH，检测在现实空间RSP中与物流服务LS的提供关联地进行的作业中的异常的发生。关注进行了阈值TH的设定的单独作业单位，检测异常的发生。如已经说明那样，在现实空间RSP中，取得从事与物流服务LS的提供关联地进行的作业的作业主体(即，机器人RB、作业员WK以及移动体MB)的监视信息。并且，根据这些监视信息来计算单独作业单位中的实际的作业时间(以下还称为“AWT”)，计算AWT与该单独作业单位中的标准作业时间(即SWT_i)的时间差(实际时间差)Δta。
在时间差Δta超过阈值TH的情况下，在单独作业单位中发生异常的可能性高。但是，在针对构成某个单独作业单位的作业的负荷临时地变高时可以预想到时间差Δta会超过阈值TH，但还可以预想到该高负荷状态在不久的将来会消失。因此，在实施方式中，在判定为在某个单独作业单位中发生了异常时，进一步关注包含该单独作业单位的批量作业单位来计算时间差Δta。
例如能够根据批量作业单位中的AWT以及该批量作业单位中的标准作业时间来计算批量作业单位中的时间差Δta。批量作业单位的阈值TH(TH_b)例如通过累计构成该批量作业单位的单独作业单位中的标准作业时间来计算。此外，将在现实空间RSP中连续地进行的多个作业的最初的作业至最后的作业设为一组而成的批量作业单位的阈值TH(TH_b)成为与上述SWT_b相同的值。在实施方式中，在单独作业单位和批量作业单位这两方中时间差Δta超过阈值TH的情况下，判定为在单独作业单位中发生了异常。
在此，设想如下情形：即使在判定为在某个单独作业单位中未发生异常的情况下，在包含该单独作业单位的批量作业单位中也发生异常。因此，在实施方式中，也可以与构成某个单独作业单位的作业中的异常的判定的结果无关地，进一步关注包含该单独作业单位的批量作业单位来计算时间差Δta。并且，也可以在虽然在单独作业单位中时间差Δta低于阈值TH(TH_i)但在批量作业单位中时间差Δta超过阈值TH(TH_b)的情况下，判定为在批量作业单位中发生了异常。
这样，根据实施方式，设定与针对外在因素的抗性对应的阈值TH。因此，在通过多个作业主体的协作来进行多个作业的情况下，能够高精度地检测单独作业单位、批量作业单位中的异常的发生。
4.管理装置的结构例
接下来，参照图6以及图7，说明实施方式所涉及的管理装置的具体的结构例。图6是示出与阈值TH的设定处理关联的管理装置的结构例的图。
在图6所示的例子中，统管服务器11具备各种数据库61a～61h、资源分配部62、DTS执行部、结果评价部64、分配决定部65以及阈值设定部66。此外，通过由统管服务器11所具有的处理器执行储存于统管服务器11的存储装置的预定的程序，从而实现图6所示的功能部62～66。
各种数据库61a～61h形成于统管服务器11的存储装置的预定的区域。在数据库61a中，储存有来自顾客的产品PD的订购信息DOD(30，10)。该订购信息(30，10)是从顾客的计算机经由管理服务器13发送给统管服务器11的信息。订购信息(30，10)也可以是在统管服务器11或者外部服务器中虚拟地生成的信息。
在数据库61b中，储存有统管服务器11经由管理服务器12发送给物流中心DC的产品PD的订购信息DOD(10，20)。订购信息(10，20)也可以是在统管服务器11或者外部服务器中虚拟地生成的信息。
在数据库61c中，储存有从管理服务器12接收到的物流中心DC的信息DDC。信息DDC也可以是在统管服务器11或者外部服务器中虚拟地生成的信息。在信息DDC中，包括物流中心DC中的产品PD以及作业主体(即，机器人RB以及作业员WK)的监视信息。作为产品PD的监视信息，例示产品PD的位置信息。作为作业主体的监视信息，例示作业主体的状态、位置以及活动信息。
在数据库61d中，储存有从管理服务器14接收到的移动体MB的信息DMB。信息DMB也可以是在统管服务器11或者外部服务器中虚拟地生成的信息。在信息DMB中，包括移动体MB的监视信息。作为移动体MB的监视信息，例示移动体MB的状态以及位置信息。
在数据库61e中，储存有从管理服务器15接收到的信息DIS。信息DIS也可以是在统管服务器11或者外部服务器中虚拟地生成的信息。在信息DIS中，包括基于基础设施IS的移动体的检测信息、设置于现实空间RSP的道路或空中路径的信息等。
在数据库61f中，储存有资源的信息DAS。在该信息DAS中，包括能够向与物流服务LS的提供关联地进行的作业投入的资源的信息(资源信息)、以及根据模拟结果来生成的资源的信息(分配信息)。例如，针对数字空间DSP的一个分区的每个空间(例如DSP1、DSP2)，设定资源信息以及分配信息。
在数据库61g中，储存有在DTS的执行中使用的各种模型的信息DMD。作为各种模型，例示考虑在现实空间RSP中与物流服务LS的提供关联地进行的作业的内容、作业主体的活动、作业主体以外的移动体的行动等而构筑的行动模型。此外，为了恰当地表现现实空间RSP的最新的状态，定期地验证并适当地更新各种模型。
在数据库61h中，储存有作业时间的阈值TH的信息DTH。该阈值TH是针对单独以及批量作业单位而设定的阈值。也可以针对阈值TH关联有单独以及批量作业单位的定义信息、与将来的时间段有关的信息。通过将单独以及批量作业单位的定义信息与阈值TH关联起来，阈值TH的确定变得容易。通过将与将来的时间段有关的信息与阈值TH关联起来，能够检测根据实施单独作业单位或者批量作业单位的将来的时间段来切换阈值TH的异常的发生。
资源分配部62进行向数字空间DSP投入的资源的调整。根据储存于数据库61f的资源信息，针对单独作业单位以及批量作业单位任意分配能够向进行DTS的数字空间DPS投入的范围的资源，从而进行资源的调整。为了提高收敛条件的满足度(satisfaction)，也可以在资源的调整时，使用根据过去的模拟结果而生成的分配信息。资源分配部62将调整后的资源的信息发送给DTS执行部63。
DTS执行部63执行DTS。例如，针对数字空间DSP的一个分区的空间，执行DTS。在该情况下，从数据库61g抽出在针对一个分区的数字空间DSP的DTS的执行中使用的各种模型。并且，将从资源分配部62接收到的资源的信息和从管理服务器12～15实时地取得的时间序列信息输入到这些模型。也可以代替实时信息，而将虚拟地生成的时间序列信息输入到这些模型。
由此，计算将在一个分区的数字空间DSP中连续地进行的多个作业的最初的作业至最后的作业设为一组而成的批量作业单位中的TWT。DTS执行部63将该TWT与成为DTS的对象的数字空间DSP的信息一起发送给结果评价部64。
结果评价部64比较从DTS执行部63接收到的TWT和SWT_b。在TWT比SWT_b短的情况下，结果评价部64判断为满足收敛条件，将模拟结果发送给分配决定部65以及阈值设定部66。否则，结果评价部64将资源的再调整指令发送给资源分配部62。在该情况下，资源分配部62进行向数字空间DSP投入的资源的再调整，DTS执行部63根据再调整后的资源的信息来执行DTS。
分配决定部65根据从结果评价部64接收到的模拟结果而生成向将来的时间段的现实空间RSP投入的资源的分配信息，并向管理服务器12以及14发送资源的分配信息。在该情况下，管理服务器12以及14根据分配信息，进行新的资源的配置、已经配置的资源的转换等。另外，分配决定部65将所决定的资源的分配信息写入到数据库61f。
阈值设定部66根据从结果评价部64接收到的模拟结果，设定在将来的时间段中针对单独以及批量作业单位中的作业时间的阈值TH。单独作业单位的阈值TH(TH_i)例如是对图4所说明的单独作业单位中的时间差Δts乘以与时间差Δts的大小对应的系数k(k>1.0)而得到的值(TH_i＝Δts·k)。批量作业单位的阈值TH(TH_b)例如是单独作业单位的阈值TH的累计值(TH_b＝ΣΔts·k)。另外，阈值设定部66将所设定的阈值TH的信息写入到数据库61h。
图7是示出与异常的发生的判定处理关联的管理装置的结构例的图。在图7所示的例子中，统管服务器11具备实际信息收集部71、异常判定部72、警告生成部73以及资源再分配部74。此外，通过由统管服务器11所具有的处理器执行储存于统管服务器11的存储装置的预定的程序，从而实现图7所示的功能部71～74。
实际信息收集部71收集从管理服务器12～15实时地取得的时间序列信息。该实时信息由物流中心群20、顾客群30、移动体群40以及基础设施群50向分配到这些群组的管理服务器发送的信息构成。
异常判定部72根据实际信息收集部71收集到的实时信息，计算单独以及批量作业单位中的实际的作业时间(即AWT)。关注设定了阈值TH的批量作业单位以及包含于该批量作业单位的单独作业单位，进行AWT的计算。如果计算出AWT，则异常判定部72根据AWT以及与单独作业单位及批量作业单位对应的标准作业时间(即SWT_i以及SWT_b)，计算时间差Δta。
如果计算出时间差Δta，则异常判定部72比较时间差Δta和阈值TH。然后，在单独作业单位中的时间差Δta超过阈值TH(TH_i)、并且批量作业单位中的时间差Δta超过阈值TH(TH_d)的情况下，异常判定部72判定为在单独作业单位中发生了异常。也可以在单独作业单位中的时间差Δta低于阈值TH(TH_i)、并且批量作业单位中的时间差Δta超过阈值TH(TH_d)的情况下，异常判定部72判定为在批量作业单位中发生了异常。
异常判定部72在判定为发生了异常的情况下，生成异常的发生信息并发送给警告生成部73。异常的发生信息例如包括发生了异常的时刻的信息、以及确定发生了异常的单独或批量作业单位的信息。也可以在构成发生了异常的单独作业单位的作业是利用移动体MB来配送产品PD的情况下，生成确定该移动体MB的信息。
另外，异常判定部72在判定为发生了异常的情况下，将资源的再调整指令发送给资源再分配部74。资源再分配部74的基本的功能与资源分配部62的基本的功能相同。因此，在接收到资源的再调整指令的情况下，资源再分配部74进行向对包括判定为发生了异常的单独或者批量作业单位的现实空间RSP进行了再现的数字空间DSP投入的资源的再调整，DTS执行部63根据再调整后的资源的信息来执行DTS。即，在判定为发生了异常的情况下，执行DTS。
如已经说明那样，在执行DTS时，进行TWT的计算，进行针对该TWT的评价。另外，直至满足收敛条件为止，反复进行向数字空间DSP投入的资源的调整(分配)、TWT的计算、以及针对该TWT的评价。然后，在满足收敛条件的情况下，生成向将来的时间段的现实空间RSP投入的资源的分配信息，并发送给管理服务器12以及14。在该情况下，管理服务器12以及14根据分配信息，进行新的资源的配置、已经配置的资源的转换等。
警告生成部73根据从异常判定部72接收到的异常的发生信息而生成警告信息，并发送给管理服务器12或者14。在异常的发生信息中包含有对发生了异常的单独或者批量作业单位进行确定的信息，所以警告生成部向对构成该单独或者批量作业单位的作业进行管辖的管理服务器12或者14发送警告信息。
5.效果
根据以上说明的实施方式，设定与针对外在因素的抗性对应的阈值TH。因此，在通过多个作业主体的协作进行多个作业的情况下，能够高精度地检测单独或者批量作业单位中的异常的发生。另外，在单独或者批量作业单位中发生了异常的情况下执行DTS，生成向将来的时间段的现实空间RSP投入的资源的分配信息。因此，即使在单独或者批量作业单位中发生了异常的情况下，也能够迅速地消除该异常的状态。
6.其他服务
在实施方式中，说明了使用提供物流服务LS的数字空间的DTS的例子。然而，本公开还能够应用于供应商(vendor)向顾客(customer)提供的其他服务。作为其他服务，例示与产品PD的供给有关的服务、与废弃物品的再循环有关的服务。在与产品PD的供给有关的服务中，例如在供应商的据点(例如工厂)进行顾客(例如法人顾客)所要求的产品PD的生产、细分、捆包这样的各种作业。另外，通过移动体将该产品PD配送到发往地DS(例如物流中心群20)。在废弃物品的服务中，例如通过移动体进行顾客(例如个人顾客)判断为不需要的物品的回收以及向发往地DS(例如供应商的工厂)的配送。另外，在发往地DS(例如供应商的工厂)进行被回收的物品的分解、修理、再产品化这样的各种作业。
(符号的说明)
10：服务器群；11：统管服务器；12～15：管理服务器；20：物流中心群；30：顾客群；61a～61h：数据库；62：资源分配部；63：DTS执行部；64：结果评价部；65：分配决定部；66：阈值设定部；71：实际信息收集部；72：异常判定部；73：警告生成部；74：资源再分配部；100：TMS系统；LS：与物流有关的服务；TH：阈值；TH_b：批量作业单位的阈值；TH_i：单独作业单位的阈值；RSP：现实空间；DSP：数字空间；SWT_b、SWT_i：标准作业时间；tp：单独作业单位中的作业时间；Δts：模拟时间差；Δta：实际时间差。

Claims (8)

1.一种服务管理方法，是管理供应商向顾客提供的服务的方法，其特征在于，包括：
使用根据提供所述服务的现实空间来再现的数字空间进行模拟的步骤；
反复进行所述模拟直至得到满足预定的收敛条件的模拟结果为止的步骤；以及
根据满足所述收敛条件的模拟结果，针对与在所述现实空间中和所述服务的提供关联地进行的1个或者多个作业对应的每个作业单位，设定用于对所述1个或者多个作业中的异常的发生进行检测的阈值的步骤，
设定所述阈值的步骤包括：
针对每个所述作业单位，计算表示事先设定的标准作业时间与满足所述收敛条件的模拟结果所包含的被模拟的作业时间的时间差的模拟时间差的步骤；以及
对所述作业单位赋予与所述模拟时间差对应的阈值的步骤，其中，对所述模拟时间差大的所述作业单位赋予比所述模拟时间差小的所述作业单位大的阈值。
2.根据权利要求1所述的服务管理方法，其特征在于，
所述作业单位包括针对通过多个作业主体的协作来进行的多个作业而定义的批量作业单位、以及针对构成该多个作业的各个作业而定义的单独作业单位，
所述服务管理方法还包括：
在所述现实空间中提供所述服务的期间，针对每个所述作业单位计算所述1个或者多个作业中的实际作业时间的步骤；
计算表示所述批量或者单独作业单位中的实际作业时间与针对该批量或者单独作业单位事先设定的标准作业时间的时间差的实际时间差的步骤；以及
在所述批量作业单位中的所述实际时间差超过对该批量作业单位设定的所述阈值、并且所述单独作业单位中的所述实际时间差超过对该单独作业单位设定的所述阈值的情况下，判定为所述单独作业单位发生了异常的步骤。
3.根据权利要求1所述的服务管理方法，其特征在于，
所述作业单位包括针对通过多个作业主体的协作来进行的多个作业而定义的批量作业单位、以及针对构成该多个作业的各个作业而定义的单独作业单位，
所述服务管理方法还包括：
在所述现实空间中提供所述服务的期间，针对每个所述作业单位计算所述1个或者多个作业中的实际作业时间的步骤；
计算表示所述批量或者单独作业单位中的实际作业时间与针对该批量或者单独作业单位事先设定的标准作业时间的时间差的实际时间差的步骤；以及
在所述批量作业单位中的所述实际时间差超过对该批量作业单位设定的所述阈值、并且所述单独作业单位中的所述实际时间差低于对该单独作业单位设定的所述阈值的情况下，判定为所述批量作业单位发生了异常的步骤。
4.根据权利要求2或者3所述的服务管理方法，其特征在于，还包括：
在判定为所述单独作业单位或者所述批量作业单位发生了异常的情况下，进行向所述1个或者多个作业投入的资源的再分配的步骤；
使用进行所述资源的再分配后的所述数字空间，反复进行所述模拟直至得到满足所述收敛条件的新的模拟结果为止的步骤；以及
根据所述新的模拟结果，针对每个所述作业单位重新设定所述阈值的步骤。
5.一种服务管理装置，是管理供应商向顾客提供的服务的装置，其特征在于，
所述服务管理装置包括处理器，该处理器构成为执行：
使用根据提供所述服务的现实空间来再现的数字空间进行模拟的处理；
反复进行所述模拟直至得到满足预定的收敛条件的模拟结果为止的处理；以及
根据满足所述收敛条件的模拟结果，针对与在所述现实空间中和所述服务的提供关联地进行的1个或者多个作业对应的每个作业单位，设定用于对所述1个或者多个作业中的异常的发生进行检测的阈值的处理，
所述处理器构成为在所述阈值的设定处理中还执行：
针对每个所述作业单位，计算表示事先设定的标准作业时间与满足所述收敛条件的模拟结果所包含的被模拟的作业时间的时间差的模拟时间差的处理；以及
对所述作业单位赋予与所述模拟时间差对应的阈值的处理，
在所述阈值的赋予处理中，对所述模拟时间差大的所述作业单位赋予比所述模拟时间差小的所述作业单位大的阈值。
6.根据权利要求5所述的服务管理装置，其特征在于，
所述作业单位包括针对通过多个作业主体的协作来进行的多个作业而定义的批量作业单位、以及针对构成该多个作业的各个作业而定义的单独作业单位，
所述处理器构成为还执行：
在所述现实空间中提供所述服务的期间，针对每个所述作业单位计算所述1个或者多个作业中的实际作业时间的处理；
计算表示所述批量或者单独作业单位中的实际作业时间与针对该批量或者单独作业单位事先设定的标准作业时间的时间差的实际时间差的处理；以及
在所述批量作业单位中的所述实际时间差超过对该批量作业单位设定的所述阈值、并且所述单独作业单位中的所述实际时间差超过对该单独作业单位设定的所述阈值的情况下，判定为所述单独作业单位发生了异常的处理。
7.根据权利要求5所述的服务管理装置，其特征在于，
所述作业单位包括针对通过多个作业主体的协作来进行的多个作业而定义的批量作业单位、以及针对构成该多个作业的各个作业而定义的单独作业单位，
所述处理器构成为还执行：
在所述现实空间中提供所述服务的期间，针对每个所述作业单位计算所述1个或者多个作业中的实际作业时间的处理；
计算表示所述批量或者单独作业单位中的实际作业时间与针对该批量或者单独作业单位事先设定的标准作业时间的时间差的实际时间差的处理；以及
在所述批量作业单位中的所述实际时间差超过对该批量作业单位设定的所述阈值、并且所述单独作业单位中的所述实际时间差低于对该单独作业单位设定的所述阈值的情况下，判定为所述批量作业单位发生了异常的处理。
8.根据权利要求6或者7所述的服务管理装置，其特征在于，
所述处理器构成为还执行：
在判定为所述单独作业单位或者所述批量作业单位发生了异常的情况下，进行向所述1个或者多个作业投入的资源的再分配的处理；
使用进行所述资源的再分配后的所述数字空间，反复进行所述模拟直至得到满足所述收敛条件的新的模拟结果为止的处理；以及
根据所述新的模拟结果，针对每个所述作业单位重新设定所述阈值的处理。
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