DE112018007522T5 - Arbeitsanalyseeinrichtung - Google Patents

Abstract

Eine Sensordaten-Eingabeeinrichtung (10) erhält eine Vielzahl von Sensordatensequenzen, von denen jede eine Zeitreihe von Sensorwerten anzeigt, die durch die Messung einer Arbeit eines Arbeitssubjekts mit einem Sensor (2) erzeugt werden. Ein Klassendaten-Generator (20) bestimmt eine Vielzahl von Intervallen, die durch zeitliche Unterteilung jeder Sensordatensequenz auf der Grundlage der Sensorwerte erhalten werden, bestimmt Klassen der Intervalle, wobei jede Klasse einen Typ von zeitlichen Variationen in den in einem der Intervalle enthaltenen Sensorwerten anzeigt, und erzeugt eine Vielzahl von Datensequenzen erster Klasse für jede Sensordatensequenz, wobei jede Datensequenz erster Klasse die Intervalle und die Klassen der Sensordatensequenz anzeigt. Ein Klassendaten-Verbinder/Linker (40) ordnet die entsprechenden Intervalle, die eine identische Klasse haben, unter der Vielzahl von Datensequenzen erster Klasse einander zu. Eine Bestimmungseinrichtung (50) berechnet charakteristische Werte der einander zugeordneten Intervalle.

Description

• TECHNISCHES GEBIET
• Die vorliegende Erfindung betrifft eine Arbeitsanalyseeinrichtung zur Analyse einer Arbeit (oder einer Operation) einschließlich einer Reihe von Handlungen, die von einem Arbeitssubjekt ausgeführt werden.
• STAND DER TECHNIK
• In der Fertigungsindustrie und dergleichen ist es ein wichtiges Thema, die Arbeitsprozesse zur Erhöhung der Produktivität zu verbessern. Zu diesem Zweck gibt es eine Ingenieurtechnik, die sogenannte Betriebstechnik (Industrial Engineering IE). Um einen Arbeitsprozess durch die IE zu verbessern, ist es zunächst notwendig, die benötigte Zeit der Arbeit für die Analyse der aktuellen Bedingungen zu messen. In diesem Fall sollen zyklische Arbeiten, die von einem Arbeitssubj ekt wiederholt werden, analysiert werden, wobei jede Arbeit eine Reihe von Arbeitselementen umfasst (jedes Arbeitselement ist eine Handlung für einen bestimmten Zweck).
• Ein Analytiker berechnet charakteristische Werte, wie z.B. eine Standardarbeitszeit jedes Arbeitselements und Variationen in der benötigten Zeit unter den Zyklen, basierend auf den für die jeweiligen Arbeitselemente gemessenen benötigten Zeiten. Auf diese Weise kann der Analytiker bestimmen, welches Arbeitselement verbessert werden sollte, um eine Arbeit rekonstruieren oder eine Produktionslinie zur Erzielung einer höhere Produktivität verbessern.n
• Im Allgemeinen wird die Arbeitsanalyse durch Messung der erforderlichen Zeiten mit Hilfe einer Stoppuhr und/oder einer Videokamera von einem Analytiker durchgeführt. Da der Analytiker die erforderlichen Zeiten der Arbeitselemente über eine Vielzahl von Zyklen mit seinen Augen messen sollte, erfordert dies einen enormen Zeit- und Arbeitsaufwand. Dementsprechend sind verschiedene Arbeitsanalyseeinrichtungen zur Reduzierung eines Zeitaufwandes für die Arbeitsanalyse vorgeschlagen worden.
• Beispielsweise beschreibt das Patentdokument 1 ein Arbeitsanalysesystem zur Bestimmung eines Startpunktes und eines Endpunktes einer durchgeführten Arbeit, das auf Parametern basiert, die die Positionsrelation zwischen den Positionen, an denen die Arbeit durchgeführt werden soll, und den Positionen der in der Arbeit zu erkennenden Ziele angeben. Das System gemäß Patentdokument 1 klassifiziert Arbeitselemente zu verschiedenen Zeitpunkten, indem es Arbeitspositionsinformationen, die Positionen vordefinieren, an denen die Arbeit ausgeführt werden soll (d.h. im Voraus entworfene Schablonen), mit Positionsinformationen vergleicht, die aus den Positionen der bei der Arbeit zu erkennenden Ziele gewonnen werden (d.h. Sensordaten, die aus einer Arbeit eines Arbeitssubjekts gemessen werden).
• Darüber hinaus berechnet das System gemäß Patentdokument 1 die Arbeitszeiten der Arbeitselemente, indem es eine Start- und eine Endzeit eines jeden Arbeitselements bestimmt. Darüber hinaus bestimmt das System gemäß Patentdokument 1, ob jedes Arbeitselement verbessert werden sollte oder nicht, indem es die Arbeitszeit jedes Arbeitselements mit einer Standardarbeitszeit jedes Arbeitselements vergleicht, wobei die Standardarbeitszeit im Voraus festgelegt wird.
• STAND DER TECHNIK
• Patentdokument 1: Japanische Patentanmeldungs-Offenlegungsschrift JP 2015-197 847 A
• Nicht-Patentdokument 1: Da-Fei Feng and Russell F. Doolittle, „Progressive sequence alignment as a prerequisite to correct phylogenetic trees“, Journal of Molecular Evolution, Band 25, S. 351-360, 1987
• KURZBESCHREIBUNG DER ERFINDUNG
• Mit der Erfindung zu lösende Probleme
• Bei dem System gemäß Patentdokument 1 ist es notwendig, im Voraus die Vorlagen für die Klassifizierung der Arbeitselemente zu verschiedenen Zeitpunkten, die Standardarbeitszeiten für die Bestimmung, ob die Arbeitselemente verbessert werden sollen oder nicht, und ähnliches zu konzipieren. Das heißt, da das System gemäß Patentdokument 1 nicht ohne Kenntnis der Vorlagen, der Standardarbeitszeiten und dergleichen verwendet werden kann, ist es sehr zeit- und arbeitsaufwendig, die Arbeitselemente im Voraus zu konzipieren.
• Darüber hinaus besteht das Problem, dass der Speicherbedarf zunimmt, um die im Voraus konzipierten Vorlagen, Standardarbeitszeiten und dergleichen zu erfassen. Weiterhin besteht das Problem, dass z.B. in dem Fall, dass das Arbeitssubjekt einen Fehler im Arbeitsablauf macht und ein Arbeitselement wiederholt oder überspringt, es nicht möglich ist, die Standardarbeitszeiten, Abweichungen o.ä. der Arbeitselemente zu berechnen, da entsprechende Arbeitselemente bei Zyklen unbestimmt sind.
• Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es, die oben genannten Probleme zu lösen und eine Arbeitsanalyseeinrichtung anzugeben, bei der es nicht notwendig ist, im Vorfeld Vorlagen, Regelarbeitszeiten und dergleichen zu konzipieren, wobei die Arbeitsanalyseeinrichtung in der Lage ist, Kennwerte, wie Regelarbeitszeiten und Variationen von Arbeitselementen, nur auf der Grundlage von Sensordaten, die an einer zu analysierenden Arbeit gemessen werden, zu berechnen, auch wenn das Arbeitssubjekt einen Fehler im Arbeitsablauf gemacht hat.
• Mittel zum Lösen der Probleme
• Gemäß einem Aspekt der vorliegenden Erfindung wird eine Arbeitsanalyseeinrichtung zur Analyse einer Arbeit einschließlich einer Reihe von Aktionen eines Arbeitssubjektes aufgezeigt. Die Arbeitsanalyseeinrichtung weist Folgendes auf: eine Sensordaten-Eingabeeinrichtung, einen Klassendaten-Generator, einen Klassendaten-Verbinder/Linker und eine Bestimmungseinrichtung. Die Sensordaten-Eingabeeinrichtung erhält eine Vielzahl von Sensordatensequenzen, wobei jede der Sensordatensequenzen Zeitreihen von Sensorwerten anzeigt, die durch Messung einer Arbeit des Arbeitssubjekts mit einem Sensor erzeugt werden, wobei die Sensordatensequenzen entsprechend Wiederholungen der Arbeit erzeugt werden, wenn das Arbeitssubjekt die Arbeit mehrfach wiederholt ausführt.
• Der Klassendaten-Generator bestimmt eine Vielzahl von Intervallen, die durch zeitliche Unterteilung jeder der Sensordatensequenzen auf der Grundlage der in den Sensordatensequenzen enthaltenen Sensorwerte erhalten werden, bestimmt Klassen der Intervalle, wobei jede der Klassen einen Typ von zeitlichen Variationen in den in einem der Intervalle enthaltenen Sensorwerten anzeigt, und erzeugt eine Vielzahl von Datensequenzen erster Klasse für jede der Sensordatensequenzen, wobei jede der Datensequenzen erster Klasse die Intervalle und die Klassen der Sensordatensequenz anzeigt.
• Der Klassendaten-Verbinder/Linker ordnet die Intervalle, die eine identische Klasse haben und einander entsprechen, unter der Vielzahl von Datensequenzen erster Klasse auf der Grundlage der Vielzahl von Datensequenzen erster Klasse einander zu. Die Bestimmungseinrichtung berechnet charakteristische Werte der durch den Klassendaten-Verbinder/Linker einander zugeordneten Intervalle.
• Effekt der Erfindung
• Mit der Arbeitsanalyseeinrichtung gemäß einem Aspekt der vorliegenden Erfindung ist es nicht notwendig, Vorlagen, Regelarbeitszeiten und dergleichen im Voraus zu konzipieren, und es ist möglich, charakteristische Werte, wie Regelarbeitszeiten und Variationen der Arbeitselemente, nur auf der Grundlage von Sensordaten zu berechnen, die bei der zu analysierenden Arbeit gemessen werden, selbst wenn das Arbeitssubjekt einen Fehler im Arbeitsablauf gemacht hat.
• Figurenliste
• 1 ist eine Darstellung, die eine beispielhafte Konfiguration einer Arbeitsanalyseeinrichtung gemäß einer ersten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung zeigt;
• 2 ist eine Darstellung, die eine beispielhafte Konfiguration eines Klassendaten-Generators gemäß der ersten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung zeigt;
• 3 ist eine Darstellung zur Erläuterung einer beispielhaften Nutzung der Arbeitsanalyseeinrichtung gemäß der ersten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung;
• 4 ist eine Darstellung, die beispielhaft die von einem Sensor gemessenen Sensorwerte gemäß der ersten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung zeigt;
• 5 ist eine Darstellung zur Erläuterung einer Datenstruktur von in einer Sensordaten-Speichereinrichtung gespeicherten Sensordatensequenzen gemäß der ersten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung;
• 6 ist ein Satz von Zeitreihendiagrammen, die die in der Sensordaten-Speichereinrichtung gespeicherten Sensordatensequenzen gemäß der ersten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung zeigen;
• 7 ist eine Darstellung zur Erläuterung einer Datenstruktur von Klassendaten-sequenzen, die von einem ersten Klassifizierer gemäß der ersten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung erzeugt werden;
• 8 ist ein Satz von Zeitreihendiagrammen, die die vom ersten Klassifizierer gemäß der ersten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung generierten Klassendatensequenzen zeigen;
• 9 ist eine Darstellung zur Erläuterung einer Datenstruktur von Standardmustern, die von einem Standardmuster-Generator gemäß der ersten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung erzeugt werden;
• 10 ist ein Satz von Zeitreihendiagrammen, die die vom Standardmuster-Generator gemäß der ersten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung generierten Standardmuster zeigen;
• 11 ist eine Darstellung zur Erläuterung einer Datenstruktur von Klassendaten-sequenzen, die von einem zweiten Klassifizierer gemäß der ersten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung erzeugt werden;
• 12 ist ein Satz von Zeitreihendiagrammen, die die vom zweiten Klassifizierer gemäß der ersten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung generierten Klassendatensequenzen zeigen;
• 13 ist eine Darstellung zur Erläuterung einer Datenstruktur von Linkdatenwerten, die von einem Klassendaten-Verbinder/Linker gemäß der ersten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung erzeugt werden;
• 14 ist ein Satz von Zeitreihendiagrammen, die die vom Klassendaten-Verbinder/Linker gemäß der ersten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung generierten Verknüpfungsdatenwerte zeigen;
• 15 ist eine Darstellung zur Erläuterung einer Datenstruktur von Merkmalswerten und Bestimmungsdaten, die von einer Bestimmungseinrichtung gemäß der ersten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung berechnet werden;
• 16 ist ein Satz von Zeitreihendiagrammen, die die von der Bestimmungseinrichtung gemäß der ersten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung berechneten Bestimmungsdaten zeigen;
• 17 ist ein Flussdiagramm, das den Betrieb der Arbeitsanalyseeinrichtung gemäß der ersten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung zeigt;
• 18 ist eine Darstellung, die ein Beispiel für eine Hardwarekonfiguration der Arbeitsanalyseeinrichtung gemäß der ersten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung zeigt;
• 19 zeigt eine weitere beispielhafte Hardwarekonfiguration der Arbeitsanalyseeinrichtung gemäß der ersten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung;
• 20 ist eine Darstellung, die eine beispielhafte Konfiguration einer Arbeitsanalyseeinrichtung gemäß einer zweiten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung zeigt;
• 21 ist eine Darstellung zur Erläuterung einer Datenstruktur von Linkdatenwerten, die von einem Klassendaten-Verbinder/Linker gemäß der zweiten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung erzeugt werden;
• 22 ist ein Satz von Zeitreihendiagrammen, die die vom Klassendaten-Verbinder/Linker gemäß der zweiten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung generierten Verknüpfungsdatenwerte zeigen;
• 23 ist eine Darstellung zur Erläuterung einer Datenstruktur von Merkmalswerten und Bestimmungsdaten, die von einer Bestimmungseinrichtung gemäß der zweiten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung berechnet werden, und
• 24 ist ein Satz von Zeitreihendiagrammen, die die von der Bestimmungseinrichtung gemäß der zweiten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung berechneten Bestimmungsdaten zeigen.
• BESCHREIBUNG DER AUSFÜHRUNGSFORMEN
• Ausführungsform 1
• 1 ist eine Darstellung, die eine beispielhafte Konfiguration einer Arbeitsanalyseeinrichtung 1 gemäß einer ersten Ausführungsform der vorliegenden Erfindung zeigt. Die Arbeitsanalyseeinrichtung 1 analysiert eine Arbeit (oder eine Operation) einschließlich einer Reihe von Handlungen, die von einem Arbeitssubjekt ausgeführt werden. In der vorliegenden Spezifikation kann das Arbeitssubjekt eine oder mehrere Personen, eine oder mehrere Maschinen oder eine Kombination davon sein. In der vorliegenden Spezifikation wird ein Fall beschrieben, in dem das Arbeitssubjekt eine Person ist. Die Arbeitsanalyseeinrichtung 1 befindet sich z.B. auf einem Endgerät in einer Fabrik oder ähnlichem, zusammen mit einem Sensor 2 und einem Display 3.
• Unter Bezugnahme auf 1 wird nachfolgend die Gesamtkonfiguration der Arbeitsanalyseeinrichtung 1 beschrieben. Die Arbeitsanalyseeinrichtung 1 ist ausgestattet mit: einer Sensordaten-Eingabeeinrichtung 10, einer Sensordaten-Speichereinrichtung 31, einem Klassendaten-Generator 20, einem Klassendaten-Verbinder/Linker 40, und einer Bestimmungseinrichtung 50. Weiterhin sind der Sensor 2 und das Display 3 an die Arbeitsanalyseeinrichtung 1 angeschlossen. Die Arbeitsanalyseeinrichtung 1 analysiert die Arbeit anhand der vom Sensor 2 gemessenen Daten und zeigt das Analyseergebnis auf dem Display 3 an.
• 2 ist eine Darstellung, die eine beispielhafte Konfiguration des Klassendaten-Generators 20 gemäß der vorliegenden Ausführungsform zeigt. Die Konfiguration des Klassendaten-Generators 20 wird anhand von 2 beschrieben. Der Klassendaten-Generator 20 ist ausgestattet mit: einem ersten Klassifizierer 21, einer Klassendaten-Speichereinrichtung 32, einem Standardmuster-Generator 22, einem zweiten Klassifizierer 23 und einem Klassendaten-Auswerter 24.
• 3 ist eine Darstellung zur Erläuterung einer beispielhaften Nutzung der Arbeitsanalyseeinrichtung gemäß der vorliegenden Ausführungsform. In der vorliegenden Ausführungsform führt ein Arbeitssubjekt 100 zyklische Arbeiten mehrfach wiederholt aus, wobei jede Arbeit eine Reihe von Aktionen beinhaltet. Der Sensor 2 arbeitet in einem Zyklusintervall, das die Dauer vom Beginn bis zum Ende jeder einzelnen zyklischen Arbeit ist. Der Sensor 2 gibt eine Zeitreihe von Sensorwerten aus, die durch die Messung der zyklischen Arbeiten in den Zyklusintervallen erzeugt (detektiert) werden.
• Der Sensor 2 ist z.B. ein Tiefensensor und ist so angeordnet, dass er Bilder oder Videos der zyklischen Arbeiten aufnimmt, die von der linken Hand 101 und der rechten Hand 102 des Arbeitssubjekts 100 ausgeführt werden. Der Sensor 2 ist z.B. mit einer Lichtquelle zum Aussenden von Infrarotstrahlen in einem vorbestimmten Muster und einer Abbildungsvorrichtung zum Empfangen von Infrarotstrahlen versehen, die von einem Objekt reflektiert werden, und der Sensor 2 erzeugt Tiefenbilddaten mit einer Tiefe zum Objekt als Pixelwert.
• Ferner erkennt der Sensor 2 aus den Tiefenbilddaten die Höhenpositionen der linken Hand 101 und der rechten Hand 102 des Arbeitssubjekts 100 und gibt die Höhenpositionen alle 200 Millisekunden als Sensorwerte aus. Insbesondere kann der Tiefensensor ein vorhandener Tiefensensor sein, z.B. Kinect (eingetragene Marke). Zur Ermittlung der Zeigerpositionen aus den Tiefenbilddaten kann die für den Tiefensensor vorhandene Verarbeitung verwendet werden.
• 4 ist eine Darstellung, die ein Beispiel für Sensorwerte zeigt, die vom Sensor 2 gemäß der vorliegenden Ausführungsform ausgegeben werden. In 4 stellt die horizontale Achse den Zeitpunkt dar, zu dem der Sensorwert erhalten wird, und die vertikale Achse stellt die Sensorwerte dar, d.h. die Koordinatenwerte der Höhenpositionen der linken Hand 101 und der rechten Hand 102, die durch die Sensorwerte angezeigt werden. Bei der vorliegenden Ausführungsform sind die Sensorwerte zweidimensionale Werte, einschließlich der Höhenpositionen der linken Hand 101 und der rechten Hand 102 des Arbeitssubjekts 100.
• Bei der vorliegenden Ausführungsform wird der Fall der Verwendung des Tiefensensors als Sensor 2 beschrieben, aber die vorliegende Erfindung ist nicht darauf beschränkt, und jeder Sensor kann so lange verwendet werden, wie die Arbeit eines Arbeitssubjekts gemessen wird und Sensorwerte erzeugt. Neben dem Tiefensensor können z.B. eine Videokamera, ein dreidimensionaler Beschleunigungssensor, ein dreidimensionaler Winkelgeschwindigkeitssensor und ähnliches verwendet werden.
• Darüber hinaus sollen bei der vorliegenden Ausführungsform die Positionen der rechten und linken Hand des Arbeitssubjektes erfasst werden, aber die vorliegende Erfindung ist nicht darauf beschränkt, und es können die Position des Kopfes des Arbeitssubjektes, Winkel von Gelenken in einem Körper oder ökologische Informationen des Arbeitssubjektes (z.B. Herzfrequenz und Atmung) erfasst werden.
• Als Nächstes werden die Operationen von Komponenten der Arbeitsanalyseeinrichtung 1 gemäß der vorliegenden Ausführungsform beschrieben.
• Die Sensordaten-Eingabeeinrichtung 10 bezieht Sensordatensequenzen x_d, die jeweils Zeitreihen von Sensorwerten angeben, die vom Sensor 2 über eine Vielzahl von zyklischen Arbeiten ausgegeben werden. Jede Sensordatensequenz x_d gibt Zeitreihen von Sensorwerten an, die durch Messung der zyklischen Arbeit des Arbeitssubjekts mit dem Sensor 2 erzeugt werden, und jede Sensordatensequenz x_d wird entsprechend den Wiederholungen der Arbeit erzeugt, wenn das Arbeitssubjekt die zyklische Arbeit mehrfach wiederholt ausführt.
• Wobei „d“ eine Zahl zur Identifizierung einer Vielzahl von zyklischen Arbeiten voneinander ist und eine ganze Zahl von 1 bis D darstellt. In der vorliegenden Ausführungsform lautet die Sensordatenfolge x_d: x_d = {x_d (1), x_d (2), ......, x_d (N(d))}, wobei x_d (n) der n-te ausgegebene Sensorwert in der zyklischen Arbeit „d“ ist. Darüber hinaus ist N(d) die Anzahl der im Zyklusintervall der zyklischen Arbeit „d“ ausgegebenen Sensorwerte.
• Wenn z.B. das Zyklusintervall der zyklischen Arbeit „d“ die Länge von 10 Sekunden hat, gibt der Sensor 2 bei der vorliegenden Ausführungsform den Sensorwert wie oben beschrieben alle 200 Millisekunden aus, und daher ist die Anzahl N(d) der Sensorwerte 50.
• Als Nächstes wird die Sensordaten-Speichereinrichtung 31 gemäß der vorliegenden Ausführungsform beschrieben. Die Sensordaten-Speichereinrichtung 31 speichert eine Vielzahl von durch die Sensordaten-Eingabeeinrichtung 10 gewonnenen Sensordatensequenzen. 5 ist eine Darstellung zur Erläuterung einer Datenstruktur von in der Sensordaten-Speichereinrichtung 31 gespeicherten Sensordatensequenzen gemäß der vorliegenden Ausführungsform. Gemäß 5 speichert die Sensordaten-Speichereinrichtung 31 die durch die zyklischen Arbeiten von D = 4 gewonnenen Sensordatensequenzen.
• Wie oben beschrieben, wird jeder Sensordatenfolge die Nummer „d“ der zyklischen Arbeit, in der die Sensordatenfolge erhalten wird, zugeordnet. In diesem Fall sind die Sensorwerte bei der vorliegenden Ausführungsform zweidimensionale Werte, die Sensordaten-Speichereinrichtung 31 speichert jeden Sensorwert x_d (n) als zwei Werte. 6 ist ein Satz von Zeitreihendiagrammen, die die in 5 dargestellte Vielzahl von Sensordatensequenzen zeigen. In den 6(a) bis 6(d) stellt die horizontale Achse den Index „n“ der in der zyklischen Arbeit „d“ ausgegebenen Sensorwerte der Zeitreihe dar und die vertikale Achse stellt den Sensorwert dar.
• Als Nächstes wird der Klassendaten-Generator 20 gemäß der vorliegenden Ausführungsform beschrieben. Der Klassendaten-Generator 20 erzeugt und gibt eine Vielzahl von Klassendatensequenzen s_d aus, die der Vielzahl von Sensordatensequenzen x_d entsprechen und ein vorgegebenes Bewertungskriterium erfüllen, basierend auf der Vielzahl von Sensordatensequenzen x_d, die von der Sensordaten-Eingabeeinrichtung 10 in einer Vielzahl von zyklischen Arbeiten gewonnen werden.
• Genauer gesagt, es bestimmt der Klassendaten-Generator 20 eine Vielzahl von Intervallen, die durch zeitliche Unterteilung jeder Sensordatensequenz x_d auf der Grundlage der in jeder Sensordatensequenz x_d enthaltenen Sensorwerte erhalten werden, und bestimmt Klassen der Intervalle, wobei jede Klasse einen Typ von zeitlichen Variationen der in einem der Intervalle enthaltenen Sensorwerte angibt. Darüber hinaus erzeugt der Klassendaten-Generator 20 eine Vielzahl von Klassendatensequenzen s_d für jede der Sensordatensequenzen x_d, wobei jede Klassendatensequenz s_d die Intervalle und die Klassen der Sensordatensequenz x_d angibt.
• Ähnlich wie bei der Sensordatenfolge x_d ist „d“ in der Klassendatenfolge s_d eine Zahl zur Identifizierung einer Vielzahl von zyklischen Arbeiten voneinander, und es ist eine ganze Zahl von 1 bis D. In diesem Fall ist die Klassendatenfolge:
• s_d = {s_d, 1 _Sd, 2... , _Sd, _m, ...... , _Sd, _M(_d)}. M(d) ist die Anzahl der Intervalle, die durch Division der Sensordatensequenz x_d erhalten wird. „m“ ist eine Zahl zur Identifizierung der
Vielzahl voneinander geteilten Intervallen, und sie ist eine ganze Zahl von 1 bis M(d).
• Sd, _m ist ein Element der Klassendatenfolge im m-ten Intervall, das durch Dividieren der Sensordatenfolge x_d erhalten wird, und Sd, m = {ad, _m, bd, _m, Cd, m}. ad, m ist die Startnummer des m-ten Intervalls, das durch Dividieren der Sensordatensequenz x_d erhalten wird, bd, _m ist die Länge des m-ten Intervalls, das durch Dividieren der Sensordatensequenz x_d erhalten wird, und Cd, _m ist eine Klassennummer, die das m-te Intervall klassifiziert, das durch Dividieren der Sensordatensequenz x_d erhalten wird.
• Bei Verwendung der Klassendatenfolge s_{d m} = {ad, _m, bd, _m, Cd, _m} kann z.B. die Zeitreihe Sensorwert x_d, m, die in dem m-ten Intervall enthalten ist, das durch Dividieren der Sensordatenfolge x_d erhalten wird, ausgedrückt werden als:
• x_d, m = { x_d (ad, m), x_d (ad, m + 1), ..., x_d (ad, m + bd, m - 1)}. Das heißt, die Sensordatenfolge x_d lautet: x_d = {x_d, 1, x_d, 2, ... , x_d, _M(d)}, die Startnummer des ersten Intervalls, das durch Division der Sensordatenfolge x_d erhalten wird, ist: a_d, ₁ = 1, und die Startnummer des letzten Intervalls, das durch Division der Sensordatenfolge x_d erhalten wird, ist: a_d, _M(d) = N(d) - b_d, _M(d) + 1.
• Wie oben beschrieben, verfügt der Klassendaten-Generator 20 gemäß der vorliegenden Ausführungsform über folgende Komponenten: den ersten Klassifizierer 21, die Klassendaten-Speichereinrichtung 32, den Standardmuster-Generator 22, den zweiten Klassifizierer 23 und den Klassendaten-Auswerter 24. Anschließend werden die Komponenten des Klassendaten-Generators 20 beschrieben.
• Zunächst wird der erste Klassifizierer 21 gemäß der vorliegenden Ausführungsform beschrieben. Der erste Klassifizierer 21 berechnet den Anfangswert der Klassendatensequenz s_d für jede der Sensordatensequenzen x_d und speichert ihn in der Klassendaten-Speichereinrichtung 32. Konkret teilt der erste Klassifizierer 21 jede der Sensordatensequenzen x_d in eine Vielzahl von Intervallen, deren Anzahl gleich der Anzahl der Klassen J ist, und die möglichst gleich lang sind. Das heißt, die Anzahl der Intervalle, die man durch Teilen der Sensordatenfolge x_d erhält, ist M(d) = J.
• Zusätzlich klassifiziert der erste Klassifizierer 21 für jede der Sensordatenfolgen x_d eine Vielzahl von Intervallen, die man durch Teilen der Sensordatenfolge x_d erhält, in die Vielzahl von Klassen auf der Grundlage einer zeitlichen Reihenfolge der Intervalle. Beispielsweise wird eine Klasse mit der Klassennummer c_d, _m = m dem m-ten geteilten Intervall zugeordnet. Daher erzeugt der erste Klassifizierer 21 bei der vorliegenden Ausführungsform die Anfangswerte der Klassendatenfolgen mit diesen Intervallen und Klassen.
• 7 ist eine Darstellung zur Erläuterung einer Datenstruktur von Klassendaten-sequenzen, die von dem ersten Klassifizierer 21 gemäß der vorliegenden Ausführungsform erzeugt werden. 7 zeigt Anfangswerte der Klassendatensequenzen, die auf der Grundlage der durch die zyklischen Arbeiten von D = 4 erhaltenen Sensordatensequenzen erzeugt werden. Darüber hinaus ist die Anzahl der Klassen J = 6, und jede Sensordatensequenz x_d ist in sechs Intervalle mit jeweils möglichst gleichen Längen unterteilt. 8 ist ein Satz von Zeitreihendiagrammen, die die in 7 gezeigten Klassendatensequenzen zeigen.
• In den 8(a) bis 8(d) stellt die horizontale Achse den Index „n“ der Zeitreihen-Sensorwerte dar, die in der zyklischen Arbeit „d“ in ähnlicher Weise wie in 6 ausgegeben werden, und Rechtecke mit den Ziffern „1“ bis „6“ stellen Intervalle [ad, _m, ad, m + bd, m - 1] dar, die durch Division der Sensor-Datenfolge x_d erhalten werden. Darüber hinaus stellen die in jedem Intervall beschriebenen Zahlen „1“ bis „6“ die Klassennummer c_d, _m dar, wobei m die Intervalle klassifiziert. Der erste Klassifizierer 21 hat die Sensordatenfolge x_d in sechs Intervalle mit möglichst gleichen Längen unterteilt, weshalb die Darstellungen der Stufen (a) bis (d) sechs Rechtecke enthalten. Darüber hinaus ist dem m-ten geteilten Intervall eine Klasse einer Klassennummer Cd, _m = m zugeordnet, und daher sind die in den Intervallen angegebenen Klassennummern „1“, „2“,......und „6“ (in dieser Reihenfolge).
• Durch die Generierung der Anfangswerte der Klassendatensequenzen auf diese Weise kann der erste Klassifizierer 21 die Klassendatensequenzen genau schätzen und die Schätzverarbeitung in kurzer Zeit konvergieren.
• Als Nächstes wird der Standardmuster-Generator 22 gemäß der vorliegenden Ausführungsform beschrieben. Jedes der Standardmuster zeigt die zeitlichen Standardabweichungen der in jedem Intervall enthaltenen Sensorwerte an und entspricht einer der mehreren Klassen. Der Standardmuster-Generator 22 erzeugt die mehreren Standardmuster g_j, die mehreren Klassen „j“ entsprechen, auf der Grundlage der mehreren Sensordatensequenzen x_d und auf der Grundlage der mehreren Klassendatensequenzen s_d, die in der Klassendaten-Speichereinrichtung 32 gespeichert sind. Dabei ist „j“ eine Zahl zur Identifizierung einer Vielzahl von Klassen voneinander und eine ganze Zahl von 1 bis J. „J“ ist die Anzahl der oben beschriebenen Klassen, d.h. die Anzahl der Standardmuster.
• Bei der vorliegenden Ausführungsform verwendet der Standardmuster-Generator 22 die Gauß'sche Prozessregression, um das Standardmuster g_j als einen Satz von Gauß'schen Verteilungen der Sensorwerte zu jedem Zeitpunkt zu erzeugen. In diesem Fall erhält man das Standardmuster g_j als Parameter der Gauß'schen Verteilung der Sensorwerte in dem Intervall, das einer Klasse „j“ zugeordnet ist.
• Das Standardmuster: g_j = {g_j (1), g_j (2), ... , g_j (L)}. g_j (i) ist ein Parameter der Gauß'schen Verteilung des i-ten Sensorwertes in dem Intervall, das der Klasse „j“ zugeordnet ist, und g_j (i) = {(µ_j(i), σ_j ²(i)}. Dabei ist (µ_j(i) ein Mittelwert der Gauß'schen Verteilung und σ_j ²(i) die Varianz der Gauß'schen Verteilung. Darüber hinaus ist „L“ die Länge der Standardmuster, d.h. „L“ steht für die maximale Anzahl von Sensorwerten, die in den Intervallen enthalten sind, die durch Division der Sensordatenfolge erhalten werden.
• Die Standardmuster g_j gemäß der vorliegenden Ausführungsform werden genauer beschrieben. Wie oben beschrieben, ist µ_j(i) der Mittelwert der Gauß'schen Verteilung des i-ten Sensorwertes in dem Intervall, das der Klasse „j“ zugeordnet ist. µ_j(i) ist ein zweidimensionaler Wert ähnlich dem Sensorwert. Darüber hinaus ist σ_j ²(i) die Varianz der Gauß'schen Verteilung des i-ten Sensorwertes in dem Intervall, das der Klasse „j“ zugeordnet ist. In der vorliegenden Ausführungsform wird angenommen, dass die Varianz der Gauß'schen Verteilung der Sensorwerte in beiden Basen gleich ist, und daher ist σ_j ²(i) ein eindimensionaler Wert.
• Das Standardmuster g_j kann unter Verwendung eines Satzes X_j der Sensorwerte in dem Intervall geschätzt werden, das durch die Klassendatensequenz in die Klasse „j“ klassifiziert ist, und unter Verwendung eines Satzes I_j der Anzahl der Augenblicke bei der Ausgabe der Sensorwerte in dem Intervall, das durch die Klassendatensequenz in die Klasse „j“ klassifiziert ist, wobei X_j = { X_j (1), X_j (2), ... , X_j (N2_j)} und I_j = { I_j (1), I_j (2), ...... , I_j (N2_j)}. Zum Beispiel ist X_j (1) der I_j (1)-te ausgegebene Sensorwert in dem Intervall, das der Klasse „j“ zugeordnet ist.
• Darüber hinaus ist N2_j die Anzahl der Elemente, die in den Mengen x_j und I_j enthalten sind. Mit anderen Worten: N2_j ist die Summe der Anzahl der Sensorwerte, die in den Intervallen enthalten sind, die der Klasse „j“ zugeordnet sind, unter den Intervallen, die durch Division der Sensordatenfolgen „D“ erhalten werden. In der vorliegenden Ausführungsform wird das Standardmuster g_j (i) = { µ_j(i), σ_j ²(i)} durch mathematische Ausdrücke (1) und (2) geschätzt.
• Dabei ist β ein Parameter und E eine Einheitsmatrix. Darüber hinaus ist K_j eine Matrix, die mit Hilfe mathematischer Ausdrücke (3) berechnet wird, und v_j, _i ist ein Vektor, der mit Hilfe mathematischer Ausdrücke (4) berechnet wird. Darüber hinaus ist „k“ eine Kernel-Funktion, und der Gauß'sche Kernel des mathematischen Ausdrucks (5) kann verwendet werden. θ₀, θ₁, θ₂ und θ₃ sind Parameter für die Kernel-Funktion „k“. $${\mathrm{\mu }}_{\text{j}}\left(\text{i}\right)={\text{v}}_{\text{ij}}{}^{\text{T}}{\left({\text{K}}_{\text{j}}+{\mathrm{\beta }}^{-1}\text{E}\right)}^{-1}{\text{X}}_{\text{j}}$$

  

  $${\mathrm{\sigma }}_j^2\left(\text{i}\right)=\left(\text{k}\left(\text{i}\text{,i}\right)+{\mathrm{\beta }}^{-1}\right)-{\text{v}}_{\text{ij}}{}^{\text{T}}{\left({\text{K}}_{\text{j}}+{\mathrm{\beta }}^{-1}\text{E}\right)}^{-1}{\text{v}}_{\text{j}\text{,i}}$$

  

  $${\text{K}}_{\text{j}}=\left[\begin{array}{llll}\text{k}\left({\text{I}}_{\text{j}}\left(\text{1}\right){\text{,I}}_{\text{j}}\left(\text{1}\right)\text{,}\right)\hfill & \text{k}\left({\text{I}}_{\text{j}}\left(\text{1}\right){\text{,I}}_{\text{j}}\left(2\right)\text{,}\right)\hfill & \dots \hfill & \text{k}\left({\text{I}}_{\text{j}}\left(\text{1}\right){\text{,I}}_{\text{j}}\left({\text{N2}}_{\text{j}}\right)\text{,}\right)\hfill \\ \text{k}\left({\text{I}}_{\text{j}}\left(2\right){\text{,I}}_{\text{j}}\left(1\right)\text{,}\right)\hfill & \text{k}\left({\text{I}}_{\text{j}}\left(2\right){\text{,I}}_{\text{j}}\left(2\right)\text{,}\right)\hfill & \dots \hfill & \text{k}\left({\text{I}}_{\text{j}}\left(2\right){\text{,I}}_{\text{j}}\left({\text{N2}}_{\text{j}}\right)\text{,}\right)\hfill \\ ⋮\hfill & ⋮\hfill & \ddots \hfill & ⋮\hfill \\ \text{k}\left({\text{I}}_{\text{j}}\left({\text{N2}}_{\text{j}}\right){\text{,I}}_{\text{j}}\left(\text{1}\right)\text{,}\right)\hfill & \text{k}\left({\text{I}}_{\text{j}}\left({\text{N2}}_{\text{j}}\right){\text{,I}}_{\text{j}}\left(2\right)\text{,}\right)\hfill & \dots \hfill & \text{k}\left({\text{I}}_{\text{j}}\left({\text{N2}}_{\text{j}}\right){\text{,I}}_{\text{j}}\left({\text{N2}}_{\text{j}}\right)\text{,}\right)\hfill \end{array}\right]$$

  

  $${\text{v}}_{\text{i}\text{,j}}=\left[\begin{array}{c}\text{k}\left(\text{i}{\text{,I}}_{\text{j}}\left(\text{1}\right)\right)\\ \text{k}\left(\text{i}{\text{,I}}_{\text{j}}\left(2\right)\right)\\ ⋮\\ \text{k}\left(\text{i}{\text{,I}}_{\text{j}}\left({\text{N2}}_{\text{j}}\right)\right)\end{array}\right]$$

  

  $$\text{k}\left({\text{i}}_{\text{p}}{\text{,i}}_{\text{q}}\right)={\mathrm{\theta }}_0\text{exp}\left(-\frac{{\mathrm{\theta }}_1}{{\mathrm{\theta }}_2}{\left|{\text{i}}_{\text{p}}{\text{,i}}_{\text{q}}\right|}^2\right)+{\mathrm{\theta }}_2+{\mathrm{\theta }}_3{\text{i}}_{\text{p}}{\text{i}}_{\text{q}}$$

  
• 9 ist eine Darstellung zur Erläuterung der Datenstruktur von Standardmustern, die durch den Standardmuster-Generator 22 gemäß der vorliegenden Ausführungsform erzeugt werden. Im Beispiel gemäß 9 ist die Anzahl der Klassen J = 6. Wie oben beschrieben, ist „j“ eine Zahl zur Identifizierung der Klassen voneinander. Darüber hinaus ist im Beispiel gemäß 9 die Länge L des Standardmusters 30. 10 ist ein Satz von Zeitreihendiagrammen, die die Standardmuster aus 9 zeigen. In den 10(a) bis 10(1) stellt die horizontale Achse den Index „i“ der Sensorwerte in dem Intervall dar, das jeder Klasse „j“ zugeordnet ist.
• Die vertikale Achse stellt den Mittelwert und die Varianz der Gauß'schen Verteilung der Sensorwerte in dem Intervall dar, das der Klasse „j“ zugeordnet ist. Wie oben beschrieben, ist der Mittelwert der Gauß'schen Verteilung ein zweidimensionaler Wert, ähnlich wie der Sensorwert. Darüber hinaus wird angenommen, dass die Varianz der Gauß'schen Verteilung in beiden Basen gleich ist, und es handelt sich um einen eindimensionalen Wert.
• Durch die Erzeugung von Standardmustern mit einer vorgegebenen Varianz ist es möglich, die Klassendatensequenzen genau abzuschätzen.
• Als Nächstes wird der zweite Klassifizierer 23 gemäß der vorliegenden Ausführungsform beschrieben. Der zweite Klassifizierer 23 erzeugt eine Klassendatenfolge s_d für jede der Sensordatenfolgen x_d unter Verwendung der Vielzahl der vom Standardmuster-Generator 22 erzeugten Standardmuster g_j. In der vorliegenden Ausführungsform wird die Sensordatensequenz unter Verwendung der Vorwärtsfilterung-Rückwärtsabtastung (FF-BS) in eine Vielzahl von Intervallen unterteilt, und die Zeitreihen-Sensorwerte in jedem der unterteilten Intervalle werden in eine Vielzahl von Klassen klassifiziert. Die FF-BS besteht aus zwei Schritten: FF-Schritt einschließlich Wahrscheinlichkeitsberechnung, und BS-Schritt einschließlich Teilen und Klassifizieren.
• Zunächst wird der FF-Schritt beschrieben. Im FF-Schritt wird P(x_d (n)| X_j, I_j) unter Verwendung des mathematischen Ausdrucks (6) als Gauß'sche Verteilung „Normal“ berechnet. P(x_d (n)| X_j, I_j) bezeichnet die Wahrscheinlichkeit, dass der n-te Sensorwert x_d (n) in der Sensordatenfolge x_d aus der i-ten Gauß'schen Verteilung g_j (i) des Standardmusters entsprechend der Klasse „j“ erzeugt wird. Wenn das n-te Intervall weiter von der Sensordatenfolge x_d geteilt wird, von der das erste bis (n-i)-te Intervall bereits geteilt worden ist, wird ferner die Wahrscheinlichkeit α_d[n][i][j], dass die Klasse des n-ten Intervalls „j“ ist, mit Hilfe des mathematischen Ausdrucks (7) berechnet. Wobei P(j|j') eine Klassenübergangswahrscheinlichkeit ist, die mit Hilfe des mathematischen Ausdrucks (8) berechnet wird.
• Darüber hinaus ist N3_j',j die Anzahl, wie oft das m-te Intervall, das durch Teilen der Sensordatensequenz erhalten wird, in allen Sensordatensequenzen in eine Klasse j' und das (m+1)-te Intervall in die Klasse „j“ klassifiziert wird. Darüber hinaus ist N4_j' die Anzahl, wie oft die Klassen „j“ durch Klassifizieren der Intervalle, die durch Teilen der Sensordatensequenz erhalten werden, erhalten werden. „γ“ ist ein Parameter. Mathematischer Ausdruck (7) ist eine Rekursionsformel, und die Wahrscheinlichkeit α_d[n][i][j] kann in der Reihenfolge von n = 1 bis n = N(d) berechnet werden. $$\text{P}\left({\text{x}}_{\text{d}}\left(\text{n}\right)\left|{\text{X}}_{\text{j}}{\text{,I}}_{\text{j}}\right|\right)\propto \text{ Normal }\left({\mathrm{\mu }}_{\text{j}}\left(\text{i}\right),{\mathrm{\sigma }}_j^2\left(\text{i}\right)\right)$$

  

  $${\mathrm{\alpha }}_{\text{d}}=\left[\text{n}\right]\left[\text{i}\right]\left[\text{j}\right]=\text{P}\left({\text{x}}_{\text{d}}\left(\text{n}-\text{i}\right)\right),\left({\text{x}}_{\text{d}}\left(\text{n}-\text{i+1}\right)\mathrm{,...,}{\text{x}}_{\text{d}}\left(\text{n}\right)|{\text{X}}_{\text{j}},{\text{I}}_{\text{j}}\right)\times {\displaystyle \sum _{\text{i'=1}}^{\text{L}}{\displaystyle \sum _{\text{j'=1}}^{\text{J}}\text{P}\left(\text{j|j'}\right)}}{\mathrm{\alpha }}_{\text{d}}\left[\text{n-i}\right]\left[\text{i'}\right]\left[\text{j'}\right]$$

  

  $$\text{P}\left(\text{j|j'}\right)=\left({\text{N3}}_{\text{j'}\text{,j}}+\mathrm{\gamma }\right)/\left({\text{N4}}_{\text{j'}}+\text{J}\mathrm{\gamma }\right)$$

  
• Als Nächstes wird der BS-Schritt beschrieben. Im BS-Schritt wird die Klassendatensequenz unter Verwendung des mathematischen Ausdrucks (9) auf den Intervallen abgetastet, die durch Division der Sensordatensequenz x_d erhalten werden. In dem mathematischen Ausdruck (9) sind b_d, _m' und c_d, _m' in der ersten Zeile Zufallsvariablen, die aus der Wahrscheinlichkeitsverteilung auf der rechten Seite erhalten werden, und die zweite Zeile ist eine Rekursionsformel einer Variablen a_d, _m'. Gemäß dem mathematischen Ausdruck (9) können Klassendatensequenzen Sd, _m, = { ad, _m', bd, _m', Cd, _m'} in der Reihenfolge von m' = 1 bis m' = M2(d) erzeugt werden. Wobei M2(d) die Anzahl der Intervalle ist, die man durch Division der Sensordatensequenz x_d unter Verwendung des mathematischen Ausdrucks (9) erhält.
• Zusätzlich ist s_{d m'} die Klassendatensequenz im m'-ten Intervall vom letzten Intervall unter den Intervallen, die durch Dividieren der Sensordatensequenz x_d erhalten werden. Im mathematischen Ausdruck (9) werden die Klassendatensequenzen in den Intervallen, die durch Dividieren der Sensordatensequenz x_d erhalten werden, der Reihe nach von der letzten der Sensordatensequenz x_d aus berechnet. Das heißt, die Klassendatensequenz s_d, _m ist: S_d,m = { a_d,m, b_{d, m}, C_{d, m}} = {a_d, _{M2 (d) -m} + ₁, b_d, _{M2 (d) -m} + ₁, c_d, _{M2 (d) -m} + ₁} in dem m-ten Intervall, das durch Dividieren der Sensordatensequenz x_d erhalten wird. $$\{\begin{array}{c}{\text{b}}_{\text{d}\text{,m'}}{\text{c}}_{\text{d}\text{,m'}}\sim {\mathrm{\alpha }}_{\text{d}}\left[\text{N}\left(\text{d}\right)-{\text{a}}_{\text{d}\text{,m'-1}}\right]\left[{\text{b}}_{\text{d}\text{,m'}}\right]\left[{\text{c}}_{\text{d}\text{,m'}}\right]\\ {\text{a}}_{\text{d}\text{,m'}}=\text{N}\left(\text{d}\right)-{\text{a}}_{\text{d}\text{,m'-1}}-{\text{b}}_{\text{d}\text{,m'}}+1\end{array}$$

  
• 11 ist eine Darstellung zur Erläuterung einer Datenstruktur der vom zweiten Klassifizierer 23 erzeugten Klassendatenfolge gemäß der vorliegenden Ausführungsform. 11 zeigt Klassendatensequenzen, die auf der Grundlage einer Vielzahl von Standardmustern aus den durch die zyklischen Arbeiten von D = 4 erhaltenen Sensordatensequenzen erzeugt werden. Darüber hinaus ist die Anzahl der Klassen J = 6. 12 ist ein Satz von Zeitreihendiagrammen, die die in 11 gezeigten Klassendatensequenzen zeigen.
• In den 12(a) bis 12(d) stellt die horizontale Achse den Index „n“ der Zeitreihen Sensorwerte dar, die in der zyklischen Arbeit „d“ in ähnlicher Weise wie in 6 ausgegeben werden, und Rechtecke mit den Ziffern „1“ bis „6“ stellen Intervalle [ad, _m, ad, _m + bd, _m - 1] dar, die durch Division der Sensordatensequenz x_d erhalten werden. Darüber hinaus stellen die in jedem Intervall beschriebenen Zahlen „1“ bis „6“ die Klassennummer c_{d, m} dar, welche die Intervalle klassifiziert. Im Beispiel gemäß 12 werden die Bereiche der Intervalle aus ihren Anfangswerten der vom ersten Klassifizierer 21 erzeugten Klassendatenfolgen aktualisiert (siehe 7 und 8). Beispielsweise ist die Sensordatenfolge x₄ in Intervalle von M2(4) = 7 unterteilt, zusätzlich sind die Klassen der Intervalle ebenfalls von ihren Anfangswerten aktualisiert worden.
• Als Nächstes wird der Klassendaten-Auswerter 24 gemäß der vorliegenden Ausführungsform beschrieben. Der Klassendaten-Auswerter 24 wertet die vom zweiten Klassifizierer 23 erzeugten Klassendatenreihen anhand eines vorgegebenen Bewertungskriteriums aus. Erfüllen die vom zweiten Klassifizierer 23 erzeugten Klassendatensequenzen das Bewertungskriterium nicht, aktualisiert der Klassendaten-Auswerter 24 die in der Klassendaten-Speichereinrichtung 32 gespeicherten Klassendatensequenzen mit den vom zweiten Klassifizierer 23 erzeugten Klassendatensequenzen.
• Erfüllen die vom zweiten Klassifizierer 23 generierten Klassendaten-Sequenzen hingegen das Bewertungskriterium, gibt der Klassendaten-Auswerter 24 die vom zweiten Klassifizierer 23 generierten Klassendaten-Sequenzen an den Klassendaten-Verbinder/Linker 40 zur späteren Beschreibung aus.
• Bei der vorliegenden Ausführungsform vergleicht beispielsweise der Klassendaten-Auswerter 24 die in der Klassendaten-Speichereinrichtung 32 gespeicherten Klassendatensequenzen mit den vom zweiten Klassifizierer 23 erzeugten Klassendatensequenzen und berechnet den Ähnlichkeitsgrad, der ein Verhältnis angibt, in dem die Werte der Klassen zum jeweiligen Zeitpunkt zwischen diesen Klassendatensequenzen übereinstimmen.
• In diesem Fall kann der Klassendaten-Auswerter 24, wenn der Ähnlichkeitsgrad höher als ein vorgegebener Schwellenwert (z.B. 90 %) ist, feststellen, dass die vom zweiten Klassifizierer 23 erzeugten Klassendaten-Sequenzen das Bewertungskriterium erfüllen. Alternativ kann der Klassendaten-Auswerter 24 dann, wenn die Anzahl der von dem Klassendaten-Auswerter 24 durchgeführten Bewertungen einen vorgegebenen Schwellenwert überschreitet, bestimmen, dass die vom zweiten Klassifizierer 23 erzeugten Klassendatenfolgen das Bewertungskriterium erfüllen.
• Wie oben beschrieben, wiederholt der Klassendaten-Generator 20 die Erzeugung der Standardmuster durch den Standardmuster-Generator 22, die Erzeugung der Klassendaten-Sequenzen durch den zweiten Klassifizierer 23 und die Aktualisierung der in der Klassendaten-Speichereinrichtung 32 gespeicherten Klassendaten-Sequenzen durch den Klassendaten-Auswerter, bis die vom zweiten Klassifizierer 23 erzeugten Klassendaten-Sequenzen das Bewertungskriterium erfüllen. Wenn die vom zweiten Klassifizierer 23 erzeugten Klassendaten-Sequenzen das Bewertungskriterium erfüllen, gibt der Klassendaten-Generator 20 die Klassendaten-Sequenzen aus und beendet seinen Betrieb.
• Der Klassendaten-Generator 20 kann Iterationen in angemessener Anzahl beenden und die Bearbeitungszeit durch das oben genannte Bewertungskriterium (Grad der Ähnlichkeit oder Anzahl der Auswertungen) reduzieren.
• Mit anderen Worten, der Klassendaten-Generator 20 führt ein maschinelles Lernen unter Verwendung der Sensordatensequenzen durch, generiert die Standardmuster, um das Bewertungskriterium zu erfüllen, und erzeugt die Klassendatensequenzen unter Verwendung der generierten Standardmuster.
• Die vom Klassendaten-Generator 20 ausgegebenen Klassendaten-Sequenzen werden als „Datensequenzen erster Klasse“ bezeichnet. Darüber hinaus werden die in der Klassendaten-Speichereinrichtung 32 gespeicherten Klassendaten-Sequenzen als „Datensequenzen zweiter Klasse“ bezeichnet. Die vom zweiten Klassifizierer 23 erzeugten Klassendaten-Sequenzen werden als „Datensequenzen dritter Klasse” bezeichnet.
• Als Nächstes wird der Klassendaten-Verbinder/Linker 40 gemäß der vorliegenden Ausführungsform beschrieben. Der Klassendaten-Verbinder/Linker 40 erzeugt auf der Grundlage der vom Klassendaten-Generator 20 erzeugten Vielzahl von Klassendaten-sequenzen Linkdatenwerte, mit denen die einander entsprechenden Intervalle identischer Klasse unter der Vielzahl der Klassendatensequenzen einander zugeordnet werden. Der Klassendaten-Verbinder/Linker 40 erzeugt Linkdatenwerte, z.B. unter Verwendung einer mehrdimensionalen elastischen Anpassungstechnik wie Multi-Sequenz-Alignment (z.B. siehe Nichtpatentdokument 1), auf der Vielzahl von Klassennummernfolgen {c_1,1, c_1,2, ... , c_1,M2(1)}, {c_2,1, c_2,2, ... , c_2,M2(₂)}, ... , {c_D,1, c_D,2, ... , c_D,M2(D)}. Das heißt, der Klassendaten-Verbinder/Linker 40 ordnet die entsprechenden Intervalle einander zu, basierend auf der Reihenfolge der Intervalle in jeder zyklischen Arbeit und basierend auf den klassifizierten Klassen.
• 13 ist eine Darstellung zur Erläuterung der Datenstruktur von Linkdatenwerten, die vom Klassendaten-Verbinder/Linker gemäß der vorliegenden Ausführungsform erzeugt werden. In 13 sind die vom zweiten Klassifizierer 23 gemäß 11 erzeugten Klassendatensequenzen Sd, _m und die vom Klassendaten-Verbinder/Linker 40 erzeugten Verknüpfungsdatenwerte l_d, _m nebeneinander dargestellt. Darüber hinaus ist in 14 eine Reihe von Zeitreihengrafiken dargestellt, die die in 13 gezeigten Linkdatenwerte zeigen.
• In den 14(a) bis 14(d) stellt die horizontale Achse den Index „n“ der Zeitreihe Sensorwerte dar, die in der zyklischen Arbeit „d“ in ähnlicher Weise wie in 6 ausgegeben werden, und Rechtecke mit den Ziffern „1“ bis „7“ stellen Intervalle [ad, _m, ad, m + bd, m - 1] dar, die durch Division der Sensordatenfolge x_d erhalten werden. Darüber hinaus stellen die in jedem Intervall beschriebenen Ziffern „1“ bis „7“ den Verbindungsdatenwert l_d, _m dar.
• Als Nächstes wird die Bestimmungseinrichtung 50 gemäß der vorliegenden Ausführungsform beschrieben. Die Bestimmungseinrichtung 50 berechnet charakteristische Werte der Intervalle für jeden Satz von Intervallen, die durch den Verknüpfungsdatenwert miteinander verbunden sind (d.h. Intervalle, die einen identischen Verknüpfungsdatenwert haben). Die Bestimmungseinrichtung 50 berechnet als charakteristische Werte der Intervalle die Zählwerte cntd, _m, welche die Anzahl der Intervalle angeben, die durch den Verknüpfungsdatenwert miteinander verbunden sind, und die Variationskoeffizienten cv_{d, m} , welche die Variationen der Intervalllängen angeben.
• Der Variationskoeffizient cv_d, _m kann z.B. berechnet werden, indem die Standardabweichung eines Satzes von Intervalllängen, denen der identische Verbindungsdatenwert zugeordnet ist, durch den Mittelwert der Längen dieser Intervalle geteilt wird. Darüber hinaus kann die Bestimmungseinrichtung 50 Bestimmungsdaten berechnen, die das Ergebnis der Bestimmung anzeigen, ob die Aktionen des Arbeitssubjekts in jedem Intervall verbessert werden sollten oder nicht, und zwar auf der Grundlage der charakteristischen Werte, die für jeden Satz der einander zugeordneten Intervalle berechnet werden. Die Bestimmungseinrichtung 50 berechnet die Bestimmungsdaten r_{d, m} unter Verwendung des mathematischen Ausdrucks (10) auf der Grundlage der Zählwerte cntd, _m und der Variationskoeffizienten cv_d, _m. Dabei sind cnt_th und cv_th vorgegebene Schwellenwerte. $${\text{r}}_{\text{d}\text{,m'}}=\{\begin{array}{c}Verbesserungsziel\text{ A }\left({\text{cnt}}_{\text{d}\text{,m}}<{\text{cnt}}_{\text{th}}\right)\\ Verbesserungsziel\text{ B}\left({\text{cnt}}_{\text{d}\text{,m}}\ge {\text{cnt}}_{\text{th}}and{\text{ cv}}_{d,m}>{\text{cv}}_{\text{th}}\right)\\ \text{Normal}\left(sonst\right)\end{array}$$

  
• In diesem Fall ist das Verbesserungsziel A eine Kennzeichnung für Intervalle, die so festgelegt sind, dass eine kleine Anzahl von Intervallen über die Vielzahl der zyklischen Arbeiten hinweg miteinander verbunden sind, d.h. Intervalle, in denen in der Reihe der Aktionen nicht konstante Aktionen durchgeführt werden. Darüber hinaus ist das Verbesserungsziel B eine Kennzeichnung für Intervalle, die so festgelegt sind, dass die Längen der einander zugeordneten Intervalle über die Vielzahl der zyklischen Arbeiten nicht konstant sind, d.h. Intervalle, in denen Arbeiten nicht stabil ausgeführt werden können.
• Wenn es ein Intervall mit einem Zählwert gibt, der unter dem Schwellenwert cnt_th liegt, bestimmt die Bestimmungseinrichtung 50, dass die Aktionen des Arbeitssubjekts in dem Intervall verbessert werden sollen. Wenn es ein Intervall mit einem Variationskoeffizienten gibt, der höher als der Schwellenwert cv_th ist, bestimmt die Bestimmungseinrichtung 50 außerdem, dass die Aktionen des Arbeitssubjekts in dem Intervall verbessert werden sollten.
• 15 ist eine Darstellung zur Erläuterung einer Datenstruktur von Kennwerten und Bestimmungsdaten, die von der Bestimmungseinrichtung 50 gemäß der vorliegenden Ausführungsform berechnet werden. Wie unter Bezugnahme auf 15 ersichtlich, sind die vom zweiten Klassifizierer 23 erzeugten Klassendatenfolgen s_{d, m,} die vom Klassendaten-Verbinder/Linker 40 berechneten Verknüpfungsdatenwerte l_{d, m,} die Zählwerte cntd, _m und der Variationskoeffizient cv_d, _m, die die von der Bestimmungseinrichtung 50 berechneten Kennwerte sind, sowie die Bestimmungsdaten r_{d, m} anhand der Verknüpfungsdatenwerte l_{d, m} geordnet dargestellt. Im Beispiel gemäß 15 setzt die Bestimmungseinrichtung 50 die Schwellenwerte cnt_th = 2 und cv_th = 0,15 im mathematischen Ausdruck (10), um zu bestimmen, ob die Aktionen des Arbeitssubjekts verbessert werden sollen oder nicht.
• Da nur ein Linkdatenwert l_4,4 den Wert „4“ hat, sind die Zählwerte der durch den Linkdatenwert „4“ verknüpften Intervalle cnt_4,4 = 1 < cnt_th, wie in 15 dargestellt. Daher berechnet die Bestimmungseinrichtung 50 die Bestimmungsdaten r_{4, 4} = „Verbesserungsziel A“ unter Verwendung des mathematischen Ausdrucks (10).
• Da außerdem die vier Verbindungsdatenwerte {l_{1, 4,} l_{2, 4,} l_3,4, l_{4, 5}} den Wert „5“ haben, sind die Zählwerte der durch den Verbindungsdatenwert „4“ zugeordneten Intervalle cnt_{1, 4} = cnt_{2, 4} = cnt_{3, 4} = cnt_4,4 = 4 > cnt_th. Darüber hinaus sind die Längen der durch den Verbindungsdatenwert „4“ zugeordneten Intervalle {b_1,4, b_2,4, b_3,4, b_4,5} = {22, 17, 16, 24} und haben einen Mittelwert von 19,750 und eine Standardabweichung von 3,862, und daher ist ihr Variationskoeffizient cv_{1, 4} = cv_2,4 = cv_{3, 4} = cv_4,5 = 0,196 > cv_th. Daher berechnet die Bestimmungseinrichtung 50 die Bestimmungsdaten r_{1, 4}, r_{2, 4,} r_{3, 4,}, r_4,5 = „Verbesserungsziel B“ unter Verwendung des mathematischen Ausdrucks (10).
• Da außerdem die vier Verbindungsdatenwerte {l_{1, 1,} l_{2, 1,} 13, _1, 1_{4, 1}} den Wert „1“ haben, sind die Zählwerte der durch den Verbindungsdatenwert „1“ zugeordneten Intervalle cnt_{1, 1} = cnt_{2, 1} = cnt_{3, 1} = cnt_{4, 1} = 4 > cnt_th. Da außerdem die Längen der durch den Verbindungsdatenwert „1“ zugeordneten Intervalle {b_{1, 1,} b_{2, 1,} b_{3, 1,} b_{4, 1}} = {6, 5, 5, 5, 5} sind und einen Mittelwert von 5,25 und eine Standardabweichung von 0,5 haben, ist ihr Variationskoeffizient cv_{1, 1} = cv_{2, 1} = cv_{3, 1} = cv_{4, 1} = 0,095 < cv_th. Daher berechnet die Bestimmungseinrichtung 50 die Bestimmungsdaten r_{1, 1,} r_{2, 1,} r_{3, 1,} r_{4, 1} = „normal“ unter Verwendung des mathematischen Ausdrucks (10).
• 16 ist ein Satz von Zeitreihendiagrammen, die die in 15 gezeigten Bestimmungsdaten zeigen. 16 zeigt den Inhalt der Bestimmungsdaten r_{d, m} anstelle der entsprechenden Zahlen „1“ bis „7“, die die in den Intervallen gemäß 14 beschriebenen Verbindungsdatenwerte l_{d, m} darstellen. Da die Bestimmungsdaten r_{4, 4} als „Verbesserungsziel A“ berechnet werden, wird „Verbesserungsziel A" in dem entsprechenden Intervall [a_4,4, a4,4 + b4, 4 - 1] beschrieben. Da ferner die Bestimmungsdaten r_{1, 4,} r2,4, r_{3, 4,} r_{4, s} als „Verbesserungsziel B“ berechnet werden, wird „Verbesserungsziel B“ in den entsprechenden Intervallen beschrieben [a_{1, 4,} a_{1, 4} + b_{1,\ 4} - 1], [a_{2, 4,} a_2,4 + b_{2, 4} - 1], [a_{3, 4,} a_{3, 4} + b_{3, 4} - 1], und [a_{4, 5,} a_{4, 5} + b_{4, 5} - 1].
• In diesem Fall wird unter Bezugnahme auf die 12(a) bis 12(d) in jeder Reihe von Klassennummern der zyklischen Arbeiten d = 1 bis 3 nur das fünfte Intervall einer Klassennummer „5“ zugeordnet. In der Reihe der Klassennummern der zyklischen Arbeiten d = 4 werden dagegen das vierte und das sechste Intervall der Klassennummer „5“ zugeordnet. Das heißt, das Arbeitssubjekt hat einen Fehler im Ablauf der Arbeit in der zyklischen Arbeit d = 4 gemacht, und hat zweimal ein Arbeitselement durchgeführt, das normalerweise nur einmal durchgeführt wird (ein Arbeitselement, in dem eine Sensordatenfolge ähnlich dem Standardmuster der Klassennummer „5“ gemessen wird).
• In dieser Situation ist die Anzahl der in den zyklischen Arbeiten enthaltenen Intervalle voneinander verschieden, und mehrere Intervalle einer zyklischen Arbeit werden der gleichen Klasse zugeordnet. Wie oben beschrieben, wird davon ausgegangen, dass gemäß dem Stand der Technik der charakteristische Wert nicht für jedes Intervall berechnet werden kann, da die entsprechenden Intervalle unter der Vielzahl der zyklischen Arbeiten unbestimmt sind. Dagegen berechnet der Klassendaten-Verbinder/Linker 40 bei der Arbeitsanalyseeinrichtung 1 der vorliegenden Ausführungsform Verbindungsdatenwerte, durch die die entsprechenden Intervalle unter der Vielzahl der Zyklen einander zugeordnet werden, so dass die Bestimmungseinrichtung 50 charakteristische Werte der korrekt zugeordneten Intervalle berechnen kann.
• Weiterhin gibt die Bestimmungseinrichtung 50 die Merkmalswerte und die als Bestimmungsergebnisse berechneten Bestimmungsdaten auf der Anzeige 3 außerhalb der Arbeitsanalyseeinrichtung 1 aus. Die Arbeitsanalyseeinrichtung 3 ist eine bildgebende Einrichtung zur Anzeige der Bestimmungsergebnisse, z.B. eine Flüssigkristallanzeige. Anstelle der Anzeige 3 kann ein Speicher zur Speicherung der Bestimmungsergebnisse, ein Kommunikationsgerät zur Übertragung der Bestimmungsergebnisse o.ä. vorgesehen werden. Die Arbeitsanalyseeinrichtung 1 gemäß der vorliegenden Ausführungsform arbeitet wie oben beschrieben.
• Weiterhin wird die Funktionsweise der Arbeitsanalyseeinrichtung 1 gemäß der vorliegenden Ausführungsform anhand eines Flussdiagramms beschrieben.
• 17 ist ein Flussdiagramm, das den Betrieb der Arbeitsanalyseeinrichtung 1 gemäß der vorliegenden Ausführungsform zeigt. Zunächst erhält die Sensordaten-Eingabeeinrichtung 10 im Schritt S101 die Sensordatensequenzen auf der Grundlage der vom Sensor 2 über die Vielzahl der zyklischen Arbeiten ausgegebenen Sensorwerte. Als Nächstes speichert die Sensordaten-Speichereinrichtung 31 im Schritt S102 die im Schritt S101 gewonnene Vielzahl von Sensordatensequenzen.
• Als Nächstes generiert der erste Klassifizierer 21 im Schritt S103 Anfangswerte der Vielzahl von Klassendatensequenzen, basierend auf der Vielzahl von Sensordatensequenzen, die in der Sensordaten-Speichereinrichtung 31 im Schritt S102 gespeichert sind. Als Nächstes speichert die Klassendaten-Speichereinrichtung 32 im Schritt S104 die Vielzahl der Klassendatensequenzen. Als Nächstes erzeugt der Standardmuster-Generator 22 im Schritt S105 die Vielzahl von Standardmustern, basierend auf der Vielzahl von Sensordatensequenzen, die in der Sensordaten-Speichereinrichtung im Schritt S102 gespeichert sind, und basierend auf der Vielzahl von Klassendaten-Sequenzen, die in der Klassendaten-Speichereinrichtung im Schritt S104 gespeichert sind.
• Als Nächstes erzeugt der zweite Klassifizierer 23 im Schritt S106 die Vielzahl von Klassendatensequenzen auf der Grundlage der Vielzahl von Sensordatensequenzen, die in der Sensordaten-Speichereinrichtung im Schritt S102 gespeichert sind, und auf der Grundlage der Vielzahl von Standardmustern, die im Schritt S105 erzeugt werden. Als Nächstes wertet der Klassendaten-Auswerter 24 im Schritt S107 die im Schritt S106 generierte Vielzahl von Klassendatensequenzen unter Verwendung des vorgegebenen Bewertungskriteriums aus. Wenn die Klassendaten-Sequenzen das Bewertungskriterium im Schritt S107 nicht erfüllen, kehrt der Betrieb der Arbeitsanalyseeinrichtung 1 zum Schritt S104 zurück. Wenn die Klassendatensequenzen dagegen das Bewertungskriterium im Schritt S107 erfüllen, geht die Bedienung der Arbeitsanalyseeinrichtung 1 zum Schritt S108 über.
• Als Nächstes generiert der Klassendaten-Verbinder/Linker 40 im Schritt S108 die Verbindungsdatenwerte, durch die die entsprechenden Intervalle unter den Klassendatenfolgen einander zugeordnet werden, basierend auf der Vielzahl der Klassendatenfolgen, die das Bewertungskriterium im Schritt S107 erfüllen. Als Nächstes erzeugt die Bestimmungseinrichtung 50 im Schritt S109 die Merkmalswerte für die Vielzahl der einander zugeordneten Intervalle und generiert die Bestimmungsdaten auf der Grundlage der im Schritt S108 erzeugten Verknüpfungsdatenwerte.
• Wenn der Schritt S109 endet, endet der Betrieb der Arbeitsanalyseeinrichtung 1. Die Arbeitsanalyseeinrichtung 1 arbeitet wie oben beschrieben.
• Als Nächstes wird eine Hardwarekonfiguration zur Implementierung der Arbeitsanalyseeinrichtung 1 gemäß der vorliegenden Ausführungsform beschrieben. Die jeweiligen Funktionen der Sensordaten-Eingabeeinrichtung 10, des ersten Klassifizierers 21, des Standardmuster-Generators 22, des zweiten Klassifizierers 23, des Klassendaten-Auswerters 24, des Klassendaten-Verbinders/Linkers 40 und der Bestimmungseinrichtung 50 in der Arbeitsanalyseeinrichtung 1 können durch eine/mehrere Verarbeitungsschaltung(en) implementiert werden.
• Bei der/den Verarbeitungsschaltung(en) kann es sich um eine dedizierte Hardware-Einrichtung oder um ein Mehrzweckgerät handeln, z. B. eine Zentraleinheit (CPU) (auch Verarbeitungseinheit, Recheneinheit, Mikroprozessor, Mikrocomputer, Prozessor oder Digitalsignalprozessor genannt) zur Ausführung eines in einem Speicher gespeicherten Programms. Darüber hinaus können die jeweiligen Funktionen der Sensordaten-Speichereinrichtung 31 und der Klassendaten-Speichereinrichtung 32 durch einen oder mehrere Speicher implementiert werden.
• Wenn es sich bei der Verarbeitungsschaltung um die dedizierte Hardware-Einrichtung handelt, kann die Verarbeitungsschaltung beispielsweise eine einzelne Schaltung, zusammengesetzte Schaltungen, ein programmierter Prozessor, ein parallel programmierter Prozessor, eine anwendungsspezifische integrierte Schaltung (ASIC), ein feldprogrammierbares Gate-Array (FPGA) oder eine Kombination davon sein. Die Funktionen der jeweiligen Teile der Sensordaten-Eingabeeinrichtung 10, des ersten Klassifizierers 21, des Standardmuster-Generators 22, des zweiten Klassifizierers 23, des Klassendaten-Auswerters 24, des Klassendaten-Verbinders/Linkers 40 und der Bestimmungseinrichtung 50 können durch eine oder mehrere Verarbeitungsschaltung(en) einzeln oder die Funktionen der jeweiligen Teile gemeinsam durch eine oder mehrere Verarbeitungsschaltung(en) implementiert werden.
• Wenn die Verarbeitungsschaltung eine CPU ist, werden die jeweiligen Funktionen der Sensordaten-Eingabeeinrichtung 10, des ersten Klassifizierers 21, des Standardmuster-Generators 22, des zweiten Klassifizierers 23, des Klassendaten-Auswerters 24, des Klassendaten-Verbinders/Linkers 40 und der Bestimmungseinrichtung 50 durch Software, Firmware oder eine Kombination aus Software und Firmware implementiert. Software und/oder Firmware werden als Programme geschrieben und in einem oder mehreren Speichern gespeichert.
• Die Verarbeitungsschaltung liest und führt das im Speicher gespeicherte Programm aus, um die Funktionen der einzelnen Teile zu implementieren. Diese Programme können einen Computer veranlassen, Prozeduren und/oder Verfahren der Operationen der Sensordaten-Eingabeeinrichtung 10, des ersten Klassifizierers 21, des Standardmuster-Generators 22, des zweiten Klassifizierers 23, des Klassendaten-Auswerters 24, des Klassendaten-Verbinders/Linkers 40, und der Bestimmungseinrichtung 50 auszuführen.
• Der Begriff „Speicher“ bedeutet: z.B. ein nichtflüchtiger oder flüchtiger Halbleiterspeicher, wie ein Speicher mit wahlfreiem Zugriff (RAM), ein Nur-Lese-Speicher (ROM), ein Flash-Speicher, ein löschbares programmierbares ROM (EPROM) oder ein elektrisch löschbares programmierbares ROM (EEPROM); eine Magnetplatte; eine flexible Platte; eine optische Platte; eine Kompaktplatte; eine Minidisk; eine Digital Versatile Disc (DVD) oder ähnliches.
• Einige der jeweiligen Funktionen der Sensordaten-Eingabeeinrichtung 10, des ersten Klassifizierers 21, des Standardmuster-Generators 22, des zweiten Klassifizierers 23, des Klassendaten-Auswerters 24, des Klassendaten-Verbinders/Linkers 40 und der Bestimmungseinrichtung 50 können durch dedizierte Hardware-Geräte implementiert werden, und die anderen Funktionen können durch Software oder Firmware implementiert werden.
• Beispielsweise kann die Funktion der Sensordaten-Eingabeeinrichtung 10 durch die Verarbeitungsschaltung als dediziertes Hardwaregerät implementiert werden, und die jeweiligen Funktionen des ersten Klassifizierers 21, des Standardmuster-Generators 22, des zweiten Klassifizierers 23, des Klassendaten-Auswerters 24, des Klassendaten-Verbinders/Linkers 40 und der Bestimmungseinrichtung 50 können durch die Verarbeitungsschaltung implementiert werden, indem sie im Speicher gespeicherte Programme lesen und ausführen.
• 18 ist eine Darstellung, die eine beispielhafte Hardwarekonfiguration der Arbeitsanalyseeinrichtung 1 gemäß der vorliegenden Ausführungsform zeigt. 18 zeigt ein Beispiel für einen Fall, dass die Verarbeitungsschaltung 1001 eine dedizierte Hardware-Einrichtung ist. Im Beispiel gemäß 18 sind die jeweiligen Funktionen der Sensordaten-Eingabeeinrichtung 10, des ersten Klassifizierers 21, des Standardmuster-Generators 22, des zweiten Klassifizierers 23, des Klassendaten-Auswerters 24, des Klassendaten-Verbinders/Linkers 40 und der Bestimmungseinrichtung 50 durch die Verarbeitungsschaltung 1001 implementiert.
• Darüber hinaus sind die jeweiligen Funktionen der Sensordaten-Speichereinrichtung 31 und der Klassendaten-Speichereinrichtung 32 durch einen Speicher 1002 implementiert. Die Verarbeitungsschaltung 1001 ist über einen Datenbus 1003 mit dem Speicher 1002 verbunden.
• In 19 ist eine weitere beispielhafte Hardwarekonfiguration der Arbeitsanalyseeinrichtung 1 gemäß der vorliegenden Ausführungsform dargestellt. 19 zeigt eine beispielhafte Hardwarekonfiguration, bei der die Verarbeitungsschaltung eine CPU ist. Im Beispiel gemäß 19 werden die jeweiligen Funktionen der Sensordaten-Eingabeeinrichtung 10, des ersten Klassifizierers 21, des Standardmuster-Generators 22, des zweiten Klassifizierers 23, des Klassendaten-Auswerters 24, des Klassendaten-Verbinders/Linkers 40 und der Bestimmungseinrichtung 50 durch einen Prozessor 1004 implementiert, der in einem Speicher 1005 gespeicherte Programme ausführt. Darüber hinaus sind die jeweiligen Funktionen der Sensordaten-Speichereinrichtung 31 und der Klassendaten-Speichereinrichtung 32 durch einen Speicher 1002 implementiert. Der Prozessor 1004 ist über den Datenbus 1003 mit dem Speicher 1002 und dem Speicher 1005 verbunden.
• Es sei bemerkt, dass die Arbeitsanalyseeinrichtung gemäß einer zweiten Ausführungsform auch mit einer ähnlichen Hardwarekonfiguration, wie etwa der Arbeitsanalyseeinrichtung 1 gemäß der ersten Ausführungsform implementiert werden kann.
• Wie oben beschrieben, ist es mit der Arbeitsanalyseeinrichtung 1 der vorliegenden Ausführungsform nicht erforderlich, Vorlagen, Regelarbeitszeiten und dergleichen im Voraus zu konzipieren, und es ist möglich, die charakteristischen Werte für die jeweiligen Arbeitselemente zu berechnen und ein zu verbesserndes Intervall nur auf der Grundlage von Sensordaten zu bestimmen, die von der zu analysierenden Arbeit gemessen werden, selbst wenn das Arbeitssubjekt einen Fehler im Arbeitsablauf gemacht hat.
• Darüber hinaus ist es bei der Arbeitsanalyseeinrichtung 1 der vorliegenden Ausführungsform möglich, den benötigten Speicherbereich zu reduzieren, da es nicht notwendig ist, im Voraus entworfene Vorlagen, Standardarbeitszeiten und dergleichen zu speichern. Da die Berechnungszeit für die Gestaltung der Vorlagen und der Regelarbeitszeiten im Voraus nicht benötigt wird, ist es außerdem möglich, den Vorkalkulationsprozess der Arbeitsanalyse zu beschleunigen.
• Ausführungsform 2
• Ein Verbesserungsmodus kann auftreten, wenn das Arbeitssubjekt eine Arbeit durchgeführt hat. Der Verbesserungsmodus ist ein Oberbegriff für Ereignisse, die bei jeder zyklischen Arbeit eine Verbesserung erfordern, wie z.B. die Herstellung mangelhafter Produkte durch die Arbeit und eine übermäßige Arbeitszeit und ähnliches. Beispiele für den Verbesserungsmodus sind „Vergessen, Schrauben anzuziehen“ und „Überschreiten der Zykluszeit“. Bei der zyklischen Arbeit mit „Vergessen des Schraubenanziehens“ kann eine für die übliche Arbeit erforderliche Arbeit übersprungen werden.
• Darüber hinaus kann bei „Überschreiten der Zykluszeit“ eine für die übliche Arbeit unnötige Arbeit ausgeführt werden. Eine Arbeitsanalyseeinrichtung gemäß der vorliegenden Ausführungsform berechnet Unterschiede in den Arbeiten als charakteristische Werte für die jeweiligen Verbesserungsmodi, wenn ein Benutzer den Verbesserungsmodus eingibt. Damit soll es erleichtert werden, Intervalle zu ermitteln, die eine Ursache für den Verbesserungsmodus darstellen.
• 20 ist eine Darstellung, die eine beispielhafte Konfiguration einer Arbeitsanalyseeinrichtung 1A gemäß der vorliegenden Ausführungsform zeigt. Die Arbeitsanalyseeinrichtung 1A gemäß der vorliegenden Ausführungsform unterscheidet sich von der Arbeitsanalyseeinrichtung 1 gemäß der ersten Ausführungsform dadurch, dass der Benutzer ein Arbeitsergebnis bestimmt, einen Verbesserungsmodus eingibt, der als Ergebnis der Arbeit auftritt, und Intervalle mit Aktionen bestimmt, die den Verbesserungsmodus verursacht haben und verbessert werden sollen.
• An die Arbeitsanalyseeinrichtung 1A ist gemäß der vorliegenden Ausführungsform eine Modus-Eingabeeinrichtung 4 angeschlossen. Darüber hinaus unterscheidet sich die Arbeitsanalyseeinrichtung 1A von der Arbeitsanalyseeinrichtung 1 gemäß der ersten Ausführungsform in einem Teil der Bedienung einer Bestimmungseinrichtung 50A. Infolgedessen kann die Arbeitsanalyseeinrichtung 1A gemäß der vorliegenden Ausführungsform die Intervalle einschließlich der Maßnahmen, die den Verbesserungsmodus verursacht haben und verbessert werden sollten, leicht bestimmen. Im Folgenden werden vor allem die Unterschiede zur Arbeitsanalyseeinrichtung 1 gemäß der ersten Ausführungsform beschrieben.
• Zunächst wird die Modus-Eingabeeinrichtung 4 gemäß der vorliegenden Ausführungsform beschrieben. Die Modus-Eingabeeinrichtung 4 erhält eine Benutzereingabe, die einen Verbesserungsmodus mdd angibt, der als Ergebnis bei jeder der mehreren zyklischen Arbeiten erzeugt wird. In der vorliegenden Ausführungsform erhält die Modus-Eingabeeinrichtung 4 als Verbesserungsmodus eine Benutzereingabe, die „üblich“ oder „Übermaß“ in Bezug auf die für die Arbeit benötigte Zykluszeit angibt. Die Modus-Eingabeeinrichtung 4 ist als Gerät konfiguriert, in das externe Informationen eingegeben werden können, wie z.B. eine Tastatur oder ein Touchpanel, ein Speicherkartenleser oder ähnliches. Als weiteres Beispiel kann die Modus-Eingabeeinrichtung 4 als Verbesserungsmodus eine Benutzereingabe erhalten, die „gut“ oder „mangelhaft“ in Bezug auf die Qualität des Produkts angibt.
• Als Nächstes wird die Bestimmungseinrichtung 50A gemäß der vorliegenden Ausführungsform beschrieben. Die Bestimmungseinrichtung 50A berechnet charakteristische Werte der Intervalle für jeden Satz der einander zugeordneten Intervalle auf der Grundlage des von der Modus-Eingabeeinrichtung 4 eingegebenen Verbesserungsmodus mdd und auf der Grundlage der vom Klassendaten-Verbinder/Linker 40 generierten Linkdatenwerte l_{d, m} und bestimmt Intervalle einschließlich zu verbessernder Aktionen als Bestimmungsdaten, wobei die Aktionen zyklischen Arbeiten gemeinsam sind, in denen der gleiche Verbesserungsmodus aufgetreten ist.
• 21 ist eine Darstellung zur Erläuterung einer Datenstruktur von Linkdatenwerten, die vom Klassendaten-Verbinder/Linker 40 gemäß der vorliegenden Ausführungsform erzeugt werden. 21 zeigt die vom zweiten Klassifizierer 23 erzeugten Klassendatenfolgen s_d,m und die vom Klassendaten-Verbinder/Linker 40 erzeugten Verknüpfungsdatenwerte l_{d, m} aus den durch zyklische Arbeiten von D = 5 gewonnenen Sensordatenfolgen nebeneinander. 22 ist ein Satz von Zeitreihendiagrammen, die die in 21 gezeigten Verbindungsdatenwerte zeigen.
• Wie unter Bezugnahme auf 22 ersichtlich, stellt die horizontale Achse den Index „n“ der Zeitreihen-Sensorwerte dar, die in der zyklischen Arbeit „d“ ausgegeben werden, und die Anzahl „n“ der Sensorwerte x_d (n) in der Sensor-Datenfolge x_d, und Rechtecke mit den Nummern „1“ bis „8“ stellen Intervalle [a_{d, m,} a_{d, m} + b_{d, m} - 1] dar, die durch Division der Sensor-Datenfolge x_d erhalten werden. Darüber hinaus stellen die in den jeweiligen Intervallen beschriebenen Zahlen „1“ bis „8“ die Verknüpfungsdatenwerte l_{d, m} dar.
• Die Bestimmungseinrichtung 50A berechnet einen Zählwert cnt2_{d, m,} d.h. die Anzahl der Intervalle mit dem Verbesserungsmodus mdd = „üblich“, denen die identische Verknüpfungsnummer zugeordnet ist, als charakteristischen Wert für jeden Satz der einander zugeordneten Intervalle auf der Grundlage der Verknüpfungsdatenwerte l_{d, m}. Ferner berechnet die Bestimmungseinrichtung 50A Bestimmungsdaten r2-_{d, m} unter Verwendung des mathematischen Ausdrucks (11) auf der Grundlage des Zählwerts cnt2_{d, m}. In diesem Fall ist cnt2_th ein vorgegebener Schwellenwert. $$\text{r}{2}_{\text{d}\text{,m}}=\{\begin{array}{c}Verbesserungsziel\text{ C}\left({\text{cnt2}}_{\text{d}\text{,m}}\le {\text{cnt2}}_{\text{th}}\right)\\ \text{Normal }\left(sonst\right)\end{array}$$

  
• In diesem Fall ist das Verbesserungsziel C eine Kennzeichnung für Intervalle, die als charakteristisch für die zyklischen Arbeiten bestimmt sind, in die der Verbesserungsmodus „Übermaß“ eingegeben wird, d.h. Intervalle, in denen in der Reihe von Handlungen, die „Übermaß“ verursachen, durchgeführt werden.
• 23 ist eine Darstellung zur Erläuterung einer Datenstruktur von Kennwerten und Bestimmungsdaten, die von der Bestimmungseinrichtung 50A gemäß der vorliegenden Ausführungsform berechnet werden. In 23 sind die vom zweiten Klassifizierer 23 generierten Klassendatenfolgen s_{d, m,} die vom Klassendaten-Verbinder/Linker 40 generierten Verknüpfungsdatenwerte l_{d, m} , die von der Bestimmungseinrichtung 50A berechneten Zählwerte cnt2_{d, m} und die Bestimmungsdaten r2_{d, m} geordnet nach den Verknüpfungsdatenwerten l_{d, m} dargestellt. In dem in 23 gezeigten Beispiel setzt die Bestimmungseinrichtung 50A den Schwellenwert cnt2_th = 0 im mathematischen Ausdruck (11), um zu bestimmen, ob die Aktionen des Arbeitssubjekts verbessert werden sollen oder nicht.
• Bezogen auf 23 haben z.B. zwei Linkdatenwerte {l_{4, 4,} l_{5, 4}} den Wert „4“. Da die entsprechenden Verbesserungsmodi md₄ und md₅ beide „Übermaß“ sind, genügen die Zählwerte: cnt2_{4, 4} = cnt2_{5, 4} = 0 ≦ cnt2_th. Daher berechnet die Bestimmungseinrichtung 50A die Bestimmungsdaten r2_{4, 4} = r2_{5, 4} = „Verbesserungsziel C“ unter Verwendung des mathematischen Ausdrucks (11).
• Darüber hinaus hat nur ein Verbindungsdatenwert { l_{2, 7} } den Wert „8“. Der entsprechende Verbesserungsmodus md₂ ist „üblich“, und daher erfüllt der Zählwert: cnt2_{2, 7} = 1 > cnt2_th.
• Daher berechnet die Bestimmungseinrichtung 50A die Bestimmungsdaten r2_{2, 7} = „normal“ unter Verwendung des mathematischen Ausdrucks (11).
• 24 ist ein Satz von Zeitreihendiagrammen, die die in 23 gezeigten Bestimmungsdaten zeigen. 24 zeigt den Inhalt der Bestimmungsdaten r2 _{d, m,} anstelle der entsprechenden Zahlen „1“ bis „8“, die die in den Intervallen gemäß 22 beschriebenen Verbindungsdatenwerte l_{d, m} darstellen. Da die Bestimmungsdaten r2_{4, 4,} r2_5,4 als „Verbesserungsziel C“ berechnet werden, wird das „Verbesserungsziel C“ in den entsprechenden Intervallen [a_{4, 4,} a_{4, 4} + b_{4, 4} - 1], [a_{5, 4,} a_{5, 4} + b_{5, 4} - 1] beschrieben.
• Die Bestimmungseinrichtung 50A gibt weiterhin die Bestimmungsdaten als Bestimmungsergebnis auf der Anzeige 3 außerhalb der Arbeitsanalyseeinrichtung 1A aus. Die Anzeige 3 ist ein bildgebendes Gerät zur Anzeige der Bestimmungsdaten, z.B. eine Flüssigkristallanzeige. Anstelle der Anzeige 3 kann ein Speicher zur Speicherung der Bestimmungsergebnisse, ein Kommunikationsgerät zur Übertragung der Bestimmungsergebnisse o.ä. vorgesehen werden. Die Arbeitsanalyseeinrichtung 1A gemäß der vorliegenden Ausführungsform arbeitet wie oben beschrieben.
• Wie oben beschrieben, ist es mit der Arbeitsanalyseeinrichtung 1A der vorliegenden Ausführungsform möglich, die Intervalle der Arbeit, die eine Ursache für den Verbesserungsmodus beinhalten, auf einfache Weise zu bestimmen, und zwar nur auf der Grundlage von Daten, die für die Arbeit des Arbeitssubjekts gemessen werden, und auf der Grundlage des Verbesserungsmodus, der als Ergebnis der Arbeit auftritt, ohne im Voraus Schablonen, Standardarbeitszeiten und dergleichen zu konzipieren.
• Bei der vorliegenden Ausführungsform werden „üblich“, „Übermaß“ o.ä. in Bezug auf die für die zyklische Arbeit benötigte Zykluszeit als Verbesserungsmodus festgelegt. Alternativ kann jedoch auch „Anfänger“, „Experte“ oder ähnliches in Bezug auf das Arbeitssubjekt, das die zyklische Arbeit durchführt, eingestellt werden. Das heißt, je nachdem, ob es sich bei dem Arbeitssubjekt um einen Anfänger oder einen Experten handelt, ergeben sich Unterschiede bei der erforderlichen Zeit der Arbeit, der Qualität des Produkts und ähnlichem.
• Um die Produktivität zu verbessern, ist es wichtig, das Fertigkeitsniveau eines Anfängers schnell zu verbessern, und deshalb ist es notwendig, speziell auf Aktionen hinzuweisen, die bei der Arbeit des Anfängers verbessert werden sollten. Mit der Arbeitsanalyseeinrichtung 1A der vorliegenden Ausführungsform können, wie oben beschrieben, Unterschiede zwischen den eingegebenen Verbesserungsmöglichkeiten als charakteristische Werte berechnet werden.
• Durch die Eingabe von „Anfänger“ oder „Experte“ als Verbesserungsmodus ist es daher leicht möglich, Intervalle zu bestimmen, in denen ein Unterschied zwischen „Anfänger“ und „Experte“ auftritt. Darüber hinaus berechnet die Bestimmungseinrichtung 50A gemäß der vorliegenden Ausführungsform die Zählwerte als charakteristische Werte, ist aber nicht darauf beschränkt. Durch die Berechnung der Variationskoeffizienten ist es z.B. möglich, mit Hilfe des Verbesserungsmodus auf einfache Weise Intervalle zu bestimmen, in denen die Arbeit nicht stabil ausgeführt werden kann (Variation tritt auf).
• Modifizierte Ausführungsform
• Es sei bemerkt, dass die Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung auch auf Fälle angewendet werden können, in denen das Arbeitssubjekt nicht eine Person ist. Beispielsweise wird es bei einer Anwendung auf Arbeiten einer Maschine unter unbestimmten Steuerungen, wie einem Arbeitsroboter, der als Reaktion auf eine äußere Umgebung adaptiv gesteuert wird, in vielen Fällen für einen Analytiker als schwierig angesehen, eine Ursache für die Verbesserungsmodi der zyklischen Arbeiten zu bestimmen, und daher ist es sinnvoll, die vorliegende Erfindung anzuwenden.
• Der Standardmuster-Generator gemäß den Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung erzeugt die Standardmuster als Menge der Gauß'schen Verteilungen der Sensorwerte zum jeweiligen Zeitpunkt. Alternativ können anstelle der Gauß'schen Verteilungen auch andere geeignete Wahrscheinlichkeitsverteilungen verwendet werden.
• Die Sensordaten-Eingabeeinrichtung kann mit einem Wechseldatenträger-Lesegerät versehen werden, anstatt an einen Sensor angeschlossen zu werden. So kann die Sensordaten-Eingabeeinrichtung in der Vergangenheit gemessene Sensordatensequenzen aus dem Speichermedium auslesen, anstatt in Echtzeit vom Sensor erfasste Sensordatensequenzen zu erhalten.
• Die vorliegende Erfindung ist auf eine Arbeitsanalyseeinrichtung anwendbar, die eine Arbeit einschließlich einer Reihe von Handlungen eines Arbeitssubjekts analysiert.
• Bezugszeichenliste

1, 1A

Arbeitsanalyseeinrichtung

2

Sensor

3

Display

4

Modus-Eingabeeinrichtung

10

Sensordaten-Eingabeeinrichtung

20

Klassendaten-Generator

21

erster Klassifizierer

22

Standardmuster-Generator

23

zweiter Klassifizierer

24

Klassendaten-Auswerter

31

Sensordaten-Speichereinrichtung

32

Klassendaten-Speichereinrichtung

40

Klassendaten-Verbinder/Linker

50, 50A

Bestimmungseinrichtung

100

Arbeitssubjekt

101

Linke Hand des Arbeitssubjekts

102

Rechte Hand des Arbeitssubjekts

1001

Verarbeitungsschaltung

1002, 1005

Speicher

1003

Datenbus

1004

Prozessor

• ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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• Zitierte Patentliteratur
• JP 2015197847 A [0006]

Claims (11)

1. Arbeitsanalyseeinrichtung (1, 1A) zum Analysieren einer Arbeit, die eine Reihe von Handlungen eines Arbeitssubjektes enthält, wobei die Arbeitsanalyseeinrichtung (1, 1A) Folgendes aufweist: - eine Sensordaten-Eingabeeinrichtung (10), die eine Vielzahl von Sensordatensequenzen erhält, wobei jede der Sensordatensequenzen Zeitserien-Sensorwerte anzeigt, die durch Messen einer Arbeit des Arbeitssubjekts unter Verwendung eines Sensors (2) erzeugt werden, wobei die Sensordatensequenzen entsprechend den Wiederholungen der Arbeit erzeugt werden, wenn das Arbeitssubjekt die Arbeit mehrmals wiederholt ausführt; - einen Klassendaten-Generator (20), der eine Vielzahl von Intervallen bestimmt, die durch zeitliches Unterteilen von jeder der Sensordatensequenzen auf der Grundlage der in den Sensordatensequenzen enthaltenen Sensorwerte erhalten werden, der Klassen der Intervalle bestimmt, wobei jede der Klassen einen Typ von zeitlichen Variationen in den in einem der Intervalle enthaltenen Sensorwerten anzeigt, und der eine Vielzahl von Datensequenzen erster Klasse für jede der Sensordatensequenzen erzeugt, wobei jede der Datensequenzen erster Klasse die Intervalle und die Klassen der Sensordatensequenz anzeigt; - einen Klassendaten-Verbinder/Linker (40), der die Intervalle, die eine identische Klasse haben und einander entsprechen, unter der Vielzahl von Datensequenzen erster Klasse miteinander basierend auf der Vielzahl von Datensequenzen erster Klasse verbindet, und - eine Bestimmungseinrichtung (50, 50A), der charakteristische Werte der Intervalle berechnet, die durch den Klassendaten-Verbinder/Linker (40) miteinander verbunden sind.
2. Arbeitsanalyseeinrichtung (1, 1A) nach Anspruch 1, wobei der Klassendaten-Generator (20) eine Vielzahl von Standardmustern auf der Grundlage der Vielzahl von Sensordatensequenzen erzeugt, wobei jedes der Standardmuster zeitliche Standardvariationen in den Sensorwerten anzeigt, die in jedem der Intervalle enthalten sind, wobei die Standardmuster jeweils der Vielzahl von Klassen entsprechen, und wobei der Klassendaten-Generator (20) die Vielzahl von Datensequenzen erster Klasse unter Verwendung der Vielzahl von Standardmustern erzeugt.
3. Arbeitsanalyseeinrichtung (1, 1A) nach Anspruch 2, wobei der Klassendaten-Generator (20) ein maschinelles Lernen unter Verwendung der Vielzahl von Sensordatensequenzen durchführt und die Vielzahl von Standardmustern erzeugt, um ein vorbestimmtes Bewertungskriterium zu erfüllen.
4. Arbeitsanalyseeinrichtung (1, 1A) nach Anspruch 2, wobei der Klassendaten-Generator (20) Folgendes aufweist: - einen ersten Klassifizierer (21), der Anfangswerte einer Vielzahl von Datensequenzen zweiter Klasse für jede der Sensordatensequenzen erzeugt, wobei jede der Datensequenzen zweiter Klasse die Intervalle und die Klassen der Sensordatensequenz anzeigt; - einen Standardmuster-Generator (22), der die Vielzahl von Standardmustern auf der Grundlage der Vielzahl von Sensordatensequenzen und der Vielzahl von Datensequenzen zweiter Klasse erzeugt; - einen zweiten Klassifizierer (23), der eine Vielzahl von Datensequenzen dritter Klasse für jede der Sensordatensequenzen unter Verwendung der Vielzahl von Standardmustern erzeugt, wobei jede der Datensequenzen dritter Klasse die Intervalle und die Klassen der Sensordatensequenz anzeigt; und - einen Klassendaten-Auswerter (24), der die Datensequenzen der zweiten Klasse mit den Datensequenzen der dritten Klasse aktualisiert, wenn die Datensequenzen der dritten Klasse ein vorbestimmtes Bewertungskriterium nicht erfüllen, und die Datensequenzen der dritten Klasse als Datensequenzen der ersten Klasse erzeugt, wenn die Datensequenzen der dritten Klasse das Bewertungskriterium erfüllen, und - wobei der Klassendaten-Generator (20) die Erzeugung der Standardmuster durch den Standardmuster-Generator (22), die Erzeugung der Datensequenzen der dritten Klasse durch den zweiten Klassifizierer (23) und die Aktualisierung der Datensequenzen der zweiten Klasse durch der Klassendaten-Auswerter (24) wiederholt, bis die Datensequenzen der dritten Klasse das Bewertungskriterium erfüllen.
5. Arbeitsanalyseeinrichtung (1, 1A) nach Anspruch 4, - wobei der erste Klassifizierer (21) jede der Sensordatensequenzen in eine Vielzahl von Intervallen unterteilt, deren Anzahl gleich der Anzahl der Klassen ist und die zueinander gleiche Längen haben, und - wobei der erste Klassifizierer (21) für jede der Sensordatensequenzen die Vielzahl von Intervallen klassifiziert, die durch Einteilen der Sensordatensequenz in die Vielzahl von Klassen auf der Grundlage der zeitlichen Reihenfolge der Intervalle erhalten werden, - wobei der erste Klassifizierer (21) die Anfangswerte der Vielzahl von Datensequenzen zweiter Klasse erzeugt.
6. Arbeitsanalyseeinrichtung (1, 1A) nach Anspruch 4 oder 5, wobei der Klassendaten-Auswerter (24) einen Ähnlichkeitsgrad zwischen den Datensequenzen der dritten Klasse und den Datensequenzen der zweiten Klasse berechnet, und der Klassendaten-Auswerter (24) dann, wenn der Ähnlichkeitsgrad höher als ein erster Schwellenwert ist, bestimmt, dass die Datensequenzen der dritten Klasse das Bewertungskriterium erfüllen.
7. Arbeitsanalyseeinrichtung (1, 1A) nach einem der Ansprüche 2 bis 6, wobei der Klassendaten-Generator (20) die Standardmuster als Wahrscheinlichkeitsverteilungen der Sensorwerte zum jeweiligen Augenblicke erzeugt.
8. Arbeitsanalyseeinrichtung (1, 1A) nach einem der Ansprüche 1 bis 7, wobei die Bestimmungseinrichtung (50, 50A) auf der Grundlage charakteristischer Werte der Intervalle bestimmt, ob die Aktionen des Arbeitssubjekts in den Intervallen verbessert werden sollen.
9. Arbeitsanalyseeinrichtung (1, 1A) nach Anspruch 8, wobei die Bestimmungseinrichtung (50, 50A) einen Zählwert als charakteristischen Wert der Intervalle berechnet, der die Anzahl der Intervalle angibt, die einander durch den Klassendaten-Verbinder/Linker (40) zugeordnet sind, und die Bestimmungseinrichtung (50, 50A) dann, wenn es ein Intervall gibt, dessen Zählwert niedriger als ein zweiter Schwellenwert ist, bestimmt, dass die Aktionen des Arbeitssubjekts in dem Intervall verbessert werden sollten.
10. Arbeitsanalyseeinrichtung (1, 1A) nach Anspruch 8 oder 9, wobei die Bestimmungseinrichtung (50, 50A) den Variationskoeffizienten berechnet, der Variationen in einer Länge der Intervalle, die einander durch den Klassendaten-Verbinder/Linker (40) zugeordnet sind, als charakteristische Werte der Intervalle anzeigt, und die Bestimmungseinrichtung (50, 50A) dann, wenn es ein Intervall gibt, bei dem der Variationskoeffizient höher als ein dritter Schwellenwert ist, bestimmt, dass die Aktionen des Arbeitssubjekts in dem Intervall verbessert werden sollten.
11. Arbeitsanalyseeinrichtung (1A) nach einem der Ansprüche 1 bis 10, die Folgendes aufweist: - eine Modus-Eingabeeinrichtung (4), die einen Modus der Arbeit eingibt, - wobei die Bestimmungseinrichtung (50A) charakteristische Werte der Intervalle basierend auf den Intervallen berechnet, die einander durch den Klassendaten-Verbinder/Linker (40) zugeordnet sind, und basierend auf dem Modus berechnet.

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