JP2008201569A - Working management system, working management method, and management calculation machine - Google Patents

Working management system, working management method, and management calculation machine Download PDF

Info

Publication number
JP2008201569A
JP2008201569A JP2007042355A JP2007042355A JP2008201569A JP 2008201569 A JP2008201569 A JP 2008201569A JP 2007042355 A JP2007042355 A JP 2007042355A JP 2007042355 A JP2007042355 A JP 2007042355A JP 2008201569 A JP2008201569 A JP 2008201569A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
work
sensor node
worker
article
sensor
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2007042355A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP4884256B2 (en
Inventor
Kazuhiko Matsumoto
和彦 松本
Takashi Suzuki
敬 鈴木
Kazuyuki Shimada
和幸 嶋田
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hitachi Ltd
Original Assignee
Hitachi Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hitachi Ltd filed Critical Hitachi Ltd
Priority to JP2007042355A priority Critical patent/JP4884256B2/en
Publication of JP2008201569A publication Critical patent/JP2008201569A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP4884256B2 publication Critical patent/JP4884256B2/en
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02PCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a system capable of accomplishing working management and further quality management by solving a problem that action-position of a worker and motion-position of a commodity or the like cannot be simultaneously and accurately recognized and recognition-evaluation of the proper working content cannot be performed conventionally. <P>SOLUTION: Action information and position information of the worker are obtained by a first sensor node and at least one of status information and position information of an article is obtained by a second sensor node utilizing a sensor network. By combining these obtained information with each other, action analysis of the worker, specification of the working content and evaluation of the working circumstance are performed. <P>COPYRIGHT: (C)2008,JPO&INPIT

Description

本発明は、流通の現場などにおける作業員の作業管理システムおよび物品の品質管理システムに係り、特にセンサネットワークを利用した作業員の作業管理システムおよび物品の品質管理システムに関する。   The present invention relates to a worker's work management system and article quality management system in a distribution site, and more particularly to a worker's work management system and article quality management system using a sensor network.

さまざまな物品の流通の現場において、トレーサビリティの導入などにより、流通全体で物品の品質管理を行う動きが強まっている。トレーサビリティは、物品の生産・製造から加工、配送、販売にいたるまで、その生産・流通履歴を管理するが、そのために物品にバーコード、二次元コード(二次元バーコード)、ICタグ、あるいはセンサノードを取り付ける。ICタグは内部メモリに情報の書き込みが可能なことや、バーコードや二次元コードに比べて読み取り距離が大きいことなどから、その利用が増えつつある。ただし、物品の品質管理では、流通経路の管理だけでは不十分であり、温度や衝撃など、その物品が周囲環境から受ける影響を測定する必要がある。ICタグ自体はそれらの影響を測定する機能を持たないので、センサ等を利用して環境の影響を測定し、その測定結果をICタグに関連付けて記録・管理する必要がある。そこで温度や衝撃を測定できるセンサを内蔵するセンサノードを利用した、センサネットワークによる品質管理も提案されている。   In the field of distribution of various goods, the movement of quality control of goods throughout the distribution has become stronger due to the introduction of traceability. Traceability manages production / distribution history from the production / manufacturing of goods to processing, delivery, and sales. For this purpose, barcodes, two-dimensional codes (two-dimensional barcodes), IC tags, or sensors are used for articles. Install the node. The use of IC tags is increasing due to the fact that information can be written to the internal memory and the reading distance is larger than that of bar codes and two-dimensional codes. However, in the quality control of an article, it is not sufficient to manage the distribution channel alone, and it is necessary to measure the influence of the article on the surrounding environment such as temperature and impact. Since the IC tag itself does not have a function for measuring those influences, it is necessary to measure the influence of the environment using a sensor or the like, and record and manage the measurement result in association with the IC tag. Therefore, quality control by a sensor network using a sensor node incorporating a sensor capable of measuring temperature and shock has been proposed.

しかし、単に検出した状態の履歴を記録するだけでは、履歴を参照した段階までの品質をモニタできるにすぎない。品質を保証する高機能なトレーサビリティの実現には、例えば品質を悪化させる作業が行われていないかどうか、作業の進捗が遅れて品質低下の危険性はないか、などの作業状況をリアルタイムに把握して評価することが必要となり、物品、環境、人(作業員)のそれぞれの状態の管理を一体で行うことが必須になってくる。   However, simply recording the history of the detected state can only monitor the quality up to the stage of referring to the history. In order to realize high-performance traceability that guarantees quality, for example, it is possible to grasp in real time the work status such as whether work that deteriorates quality is being done or whether there is a risk of quality deterioration due to work progress being delayed Therefore, it is necessary to integrally manage the state of each item, environment, and person (worker).

また、作業管理の観点からは、前述の流通の現場のみならず、工場などの生産現場、建設現場、設備点検の現場、さらにはオフィスに至るまで、さまざまな場面で作業効率の向上・安全性の向上が求められている。そのためには、作業員の作業場所や作業内容を把握する必要があり、さらには作業員の取り扱う商品・部品などの物品の位置や状況も同時に把握することが、より的確な作業内容の把握に必要である。また、その把握結果により、作業の無駄、誤り、危険性、さらにはそれらを発生させる原因を特定する作業評価を行って、作業員の作業内容や作業計画等にフィードバックをかけることも必要である。   From the viewpoint of work management, not only the above-mentioned distribution sites, but also production efficiency such as factories, construction sites, facility inspection sites, offices, and offices can be used to improve work efficiency and safety. Improvement is demanded. For that purpose, it is necessary to grasp the work location and work contents of the worker, and also grasp the position and status of the goods and parts handled by the worker at the same time, so that the work contents can be grasped more accurately. is necessary. In addition, it is also necessary to evaluate the work results, work plans, etc. by performing work evaluations that identify waste, errors, dangers, and causes of their occurrence based on the grasped results. .

以上のように、流通、製造など物品を取り扱う様々な分野において品質管理からも作業管理からも、人(作業員)と物品(商品・部品等)の両方の場所や状態、さらには周囲環境の状態を互いに関連付けて把握することが重要になってくる。前述のトレーサビリティにおいては、トレーサビリティシステムを導入することによって発生するコストアップの課題に対して、作業管理の実施による作業員の作業効率化の実現によって物流全体のコストダウンを図るためにも、物品、環境、人のそれぞれの状態の管理を一体で行うことが必要である。   As described above, in various fields dealing with goods such as distribution and manufacturing, from the quality control and work management, the location and state of both people (workers) and goods (products, parts, etc.), as well as the surrounding environment It is important to grasp the state in association with each other. In the traceability mentioned above, in order to reduce the cost of the entire logistics by realizing the work efficiency improvement of the workers by implementing work management, in order to reduce the cost of the whole logistics for the problem of cost increase caused by introducing the traceability system, It is necessary to integrally manage the environment and the state of each person.

人の状態(動作)を把握するためには、ビデオカメラによって撮影し分析する方法があるが、移動する人や複数の人の認識の困難さ、処理の複雑さなどの問題があり、それらを解決するために、加速度センサ等を人に取り付けて動作を検出する方法が提案されている(例えば下記特許文献1参照)。   In order to grasp the state (motion) of a person, there is a method of shooting and analyzing with a video camera. However, there are problems such as difficulty in recognizing moving people and multiple people, complexity of processing, etc. In order to solve the problem, a method of detecting an operation by attaching an acceleration sensor or the like to a person has been proposed (see, for example, Patent Document 1 below).

また、物品の状態を把握する例としては、商品やその設置場所に商品の残量検知用のセンサを設置して残量・在庫状況を把握して、その検出結果に基づいて発注作業を行う方法が提案されている(例えば下記特許文献2参照)。   In addition, as an example of grasping the state of an article, a sensor for detecting the remaining amount of the product is installed at the product and its installation location to grasp the remaining amount and the inventory status, and the ordering work is performed based on the detection result. A method has been proposed (see, for example, Patent Document 2 below).

さらに、人と物品にICタグを取り付けて、人の作業を物品の状態も利用して判定する方法が提案されている(例えば下記特許文献3参照)。
特許第3570163号公報 特開2005−112499号公報 特開2005−63352号公報
Furthermore, a method has been proposed in which an IC tag is attached to a person and an article, and a person's work is determined using the state of the article (for example, see Patent Document 3 below).
Japanese Patent No. 3570163 JP 2005-112499 A JP 2005-63352 A

前述のように、作業や品質の適切な管理のためには、人(作業員等)と物品(商品・部品等)の両方の場所や状態、さらには周囲環境の状態を互いに関連付けて把握することが重要であるが、従来の方法には以下に示すような問題があった。   As described above, in order to properly manage work and quality, the location and state of both people (workers, etc.) and articles (products, parts, etc.), as well as the state of the surrounding environment, are related to each other. However, the conventional method has the following problems.

上記特許文献1は、人の動作や行動の認識を、観測したい人に取り付けたセンサによる計測データと測位データにより実行する例を開示する。作業している人の動作と作業している場所を対応付けることで、その場所に設置してある機械を操作している、といった作業内容の推定が可能になるが、作業対象物の計測を行わないので、推定の精度が必ずしも高くない、という問題があった。さらに作業内容の評価の観点から以下に示す問題があった。
(1−1)作業誤りの指摘ができない:例えば商品の運搬作業をする場合、何かを運搬してことは推定できるが、それが運搬すべき商品かどうかは判別できないため、誤った商品を運搬しても、その指摘ができない。
(1−2)無駄な作業の指摘ができない:例えば棚から商品を降ろす作業をする場合、降ろすべき商品がどれかを作業員が判別できなかったために別の商品を一度降ろし、違っていることを確認して棚に戻し、正しい商品を取り出せるまでその動作を繰り返した場合、その作業が無駄であることを指摘できない。
(1−3)作業員への機械の接近が検知できない:例えば作業員に動き回る機械が接近していることを検知することができない。
(1−4)危険な動作を行っていることの検知ができない:例えば二人で運ばなければ危険である重い商品を一人で運んでいることが検知できない。
(1−5)作業員による商品の品質管理状況の検知ができない:壊れやすい商品の運搬作業をしていることがわかっているときに、壊れない程度に静かに運んでいるかを検知できない。そもそも、壊れやすい商品を運んでいるかどうかも作業員の観測データからは認識できない。あるいは、温度管理の必要な商品に対して、作業員が商品を適切に温度管理しているかどうかを認識できない。
The above-mentioned patent document 1 discloses an example in which recognition of human movement and behavior is executed by measurement data and positioning data by a sensor attached to a person who wants to observe. By associating the movement of the person who is working with the place where the person is working, it is possible to estimate the work contents such as operating the machine installed at that place, but the work object is measured. As a result, there is a problem that the estimation accuracy is not necessarily high. Furthermore, from the viewpoint of evaluation of work contents, there were the following problems.
(1-1) Cannot point out work mistakes: For example, when carrying goods, it can be estimated that something is carried, but it cannot be determined whether it is a goods that should be carried. It cannot be pointed out even if transported.
(1-2) Unnecessary work cannot be pointed out: For example, when a product is unloaded from a shelf, the worker cannot determine which product should be unloaded, so another product is unloaded once and is different. It is not possible to point out that the work is useless if the operation is repeated until it is confirmed and returned to the shelf and the correct product can be taken out.
(1-3) The approach of the machine to the worker cannot be detected: For example, it cannot be detected that the machine moving around to the worker is approaching.
(1-4) It is impossible to detect that a dangerous operation is being performed: For example, it is impossible to detect that a dangerous heavy product is being carried alone unless it is carried by two people.
(1-5) Cannot detect the quality control status of the product by the worker: When it is known that the fragile product is being transported, it cannot be detected whether the product is being carried quietly to the extent that it is not broken. In the first place, it cannot be recognized from the observation data of workers whether or not they carry fragile products. Alternatively, it is not possible to recognize whether the worker appropriately controls the temperature of the product for the product requiring temperature management.

上記特許文献2は、物品の残量や在庫を、物品やその設置場所に物品の残量検知用のセンサを設置して残量・在庫状況を把握して、その検出結果に基づいて発注作業を行う方法を開示する。物品を計測するために、物品の状態把握は可能ではあるが、人の作業に関しては、その物品が使われた、補充された、といった物品の状態を変化させる作業が行われたことを推定できるのみである。   In the above-mentioned Patent Document 2, the remaining amount and stock of an article are installed, a sensor for detecting the remaining amount of the article is installed at the article and its installation location, the remaining quantity and the inventory status are grasped, and the ordering work is performed based on the detection result. A method of performing is disclosed. Although it is possible to grasp the state of an article in order to measure the article, it can be inferred that an operation that changes the state of the article, such as the article being used or replenished, has been performed for human work. Only.

上記特許文献3は、人(レストランの従業員)と物品(皿など)にICタグを取り付けて作業内容を認識する例を開示する。人の動作はICタグをリーダで読みとる、といったICタグに対する操作は認識可能であるが、それ以外の動作は、ある人と物品が特定の場所にある(移動する)ことで推定できるのみである。やはり上記特許文献1と同様、推定の精度が必ずしも高くないという問題があった。さらに前述の特許文献1の説明で示した問題(1−1)〜(1−5)に関しては(1−1)および(1−3)は物品と人の場所の把握によりある程度検知できるようになるが、(1−2)、(1−4)、(1−5)についてはやはり検知できないという問題があった。さらにICタグの利用であるために、通信距離が短く、作業や商品を切れ目なく連続的に把握することためには、タグリーダを密に配置する必要があり、原理的には可能であっても全く実用的でない、という問題があった。   Patent Document 3 discloses an example of recognizing work contents by attaching an IC tag to a person (employee at a restaurant) and an article (such as a dish). The operation of the IC tag, such as reading the IC tag with a reader, can be recognized as a human operation, but other operations can only be estimated when a person and an article are in a specific location (moving). . As in the case of Patent Document 1, there is a problem in that the estimation accuracy is not necessarily high. Further, regarding the problems (1-1) to (1-5) described in the description of the above-mentioned Patent Document 1, (1-1) and (1-3) can be detected to some extent by grasping the location of articles and people. However, (1-2), (1-4), and (1-5) are still undetectable. Furthermore, because of the use of IC tags, the communication distance is short, and it is necessary to arrange tag readers closely in order to grasp work and products continuously without any breaks. There was a problem that it was not practical at all.

以上の従来技術の問題点をまとめると、
(2−1)人のセンシングだけでは、一般に作業内容を精度よく特定できない。この場所にいてこのような動作をしているからこの作業をしているらしい、というレベルの把握しかできない。
(2−2)人のセンシングだけでは、作業の対象の物品の状況は把握できない。
(2−3)物品のセンシングだけでは、一般に作業内容を特定できない。物品がここにあるから、動いているから、あるいはここに移動したからこの作業が行われているらしい、というレベルの把握しかできない。また物品の品質に関係することは(例えば高温下に放置されている)わかるが、なぜそうなのか、作業に関連付けた認識ができない。
(2−4)人と物品にICタグをつけた場合には、双方の位置は特定できるが、人・物品の両方を組み合わせても、作業内容を精度よく特定できない。人やものがここにいる(ある)から、動いているから、あるいはここに移動したからこの作業が行われているらしいというレベルの把握しかできない。また、センサノードに比べて通信距離が短いため、タグリーダのある場所でしか認識できない。
To summarize the above problems of the prior art,
(2-1) In general, work contents cannot be specified with high accuracy only by human sensing. I can only grasp the level that this work seems to be done because I am in this place and do this.
(2-2) The situation of the object to be worked cannot be grasped only by human sensing.
(2-3) In general, work contents cannot be specified only by sensing an article. You can only grasp the level that the work seems to be done because the item is here, moving, or moving here. In addition, although it is understood that it is related to the quality of the article (for example, it is left at high temperature), it is not possible to recognize why this is so in relation to the work.
(2-4) When an IC tag is attached to a person and an article, both positions can be specified, but even if both the person and the article are combined, the work content cannot be specified with high accuracy. Because people and things are here (being there), moving, or moving here, they can only grasp the level that this work seems to be done. Further, since the communication distance is shorter than that of the sensor node, it can be recognized only at a place where the tag reader is located.

このように、作業内容を精度よく特定できない、品質も作業に関連づけて把握できないことから、さらに
(2−5)作業内容を適切に評価することができない、
という問題があった。
As described above, the work content cannot be accurately identified, and the quality cannot be grasped in association with the work, so that (2-5) the work content cannot be appropriately evaluated.
There was a problem.

作業内容の評価とは、前述のように、作業が誤りなく行われているか、無駄な作業・行動が行われていないか、安全に作業が行われているか、品質管理は正しく行われているか、等であり、さらには、何か問題がある場合にそれを発生させる原因の特定を含む。   As described above, the evaluation of work contents is whether work is performed without errors, useless work / action is performed, whether work is performed safely, or quality control is performed correctly. , Etc., and further identifying the cause of the occurrence of any problems.

本発明は、上記の問題を解決するために、人と物品の両方の状態をセンシングし、さらにセンシングした両者の状態を関連づけることによって、リアルタイムに
(3−1)作業内容を的確に把握する、
(3−2)商品など物品の状態を的確に把握する、
(3−3)それらの結果に基づいて作業内容が適切かどうかを評価し、さらに作業員や管理者へフィードバックを行う、
ことを特徴とする物品管理を含めた作業管理システムを提供することを目的とする。前記作業員や管理者へのフィードバックには、作業指示、危険の通知、作業進捗状況の通知等がある。例えば作業進捗状況の通知において、作業管理者が管理者端末等で各作業員の進捗状況を一括で管理することに加え、作業者が自分の進捗や成果を把握したり、他の作業者の進捗も確認できるようにし、作業者のモチベーションの向上に利用することもできる。
In order to solve the above problems, the present invention senses both the state of both the person and the article, and further correlates the sensed state of both, so that (3-1) the work content is accurately grasped in real time.
(3-2) to accurately grasp the state of goods such as products,
(3-3) Evaluate whether the work contents are appropriate based on the results, and further provide feedback to workers and managers.
It is an object of the present invention to provide a work management system including article management characterized by this. Examples of feedback to the workers and managers include work instructions, danger notifications, and work progress notifications. For example, in the notification of work progress status, in addition to the work manager managing the progress status of each worker collectively at the administrator terminal etc., the worker can grasp his own progress and results, Progress can be confirmed, and it can be used to improve worker motivation.

さらに、本発明の更に他の目的は、リアルタイム解析ばかりでなく、人と物品のセンシング結果を蓄積し、オフライン解析のためのデータを提供することである。オフラインでの作業分析としては例えば、非効率性の分析、危険性の分析、個人の作業評価などがあり、その結果を作業フローの見直し、商品配置の見直し、ベテランと新人の作業比較やスキル評価・教育等に利用することができる。   Still another object of the present invention is to accumulate not only real-time analysis but also human and article sensing results and provide data for offline analysis. Examples of offline work analysis include inefficiency analysis, risk analysis, personal work evaluation, etc., and review the work flow, product placement, veteran and newcomer work comparison, and skill evaluation.・ Can be used for education.

本発明の作業管理システムは、センサネットワークを利用し、第1のセンサノードにより作業員の動作情報および位置情報を取得し、第2のセンサノードにより物品の状態情報と位置情報の少なくとも一方を取得し、上記作業員の動作情報から作業員の動作解析を行い、上記作業員の動作解析結果と上記作業員の位置情報、さらに上記物品の状態情報と位置情報の少なくとも一方を用いて作業者の作業内容を特定し、上記作業内容、上記作業員の動作解析結果、上記作業員の位置情報、さらに上記物品の状態情報と位置情報の少なくとも一方を用いて上記作業者の作業状況評価を行うことを特徴とする。   The work management system of the present invention uses a sensor network, acquires worker operation information and position information by a first sensor node, and acquires at least one of article state information and position information by a second sensor node. Then, the worker's motion analysis is performed based on the worker's motion information, and the worker's motion analysis result and the worker's position information, and at least one of the article state information and the position information are used. The work content is identified, and the worker's work situation is evaluated using at least one of the work content, the worker's motion analysis result, the worker's position information, and the article state information and position information. It is characterized by.

本発明によれば、人と物品の両方の状態をセンシングし、さらにセンシングした両者の状態(例えば、人の動き及び場所と物の動き及び場所など)を関連付けることによって、リアルタイムに、人が行った作業内容を的確に把握し、商品など物品の状態を的確に把握し、作業内容が適切かどうかを評価し、さらに作業員や管理者へフィードバックを行う、物品管理を含めた作業管理を可能にする。作業内容については、作業の無駄や誤り、安全性、品質保持、等を評価することにより、安全で効率的な作業を可能にする。さらにオフライン解析のためのデータを提供し、非効率性の分析、危険性の分析、個人の作業評価などの結果を作業フローの見直し、商品配置の見直し、ベテランと新人の作業比較やスキル評価・教育等に利用することができる。   According to the present invention, the state of both a person and an article is sensed, and further, the person can perform in real time by associating both the sensed states (for example, the movement of the person and the place with the movement and the place of the object). It is possible to perform work management including goods management by accurately grasping the contents of work performed, accurately grasping the state of goods such as products, evaluating whether work contents are appropriate, and providing feedback to workers and managers. To. As for work contents, safe and efficient work is enabled by evaluating work waste and errors, safety, quality maintenance, and the like. Furthermore, we provide data for offline analysis, review the work flow of inefficiency analysis, risk analysis, individual work evaluation, etc., review product placement, compare work between experienced and newcomers, skill evaluation It can be used for education.

<第1の実施形態>
以下、本発明を実施するための一実施形態を、図を用いて説明する。本実施形態は、倉庫管理システムにセンサネットワークシステムを適用した作業管理システムの一例を示し、倉庫に保管してある商品を出荷するために、作業員は予め付与された出荷伝票に基づいて倉庫の中の棚に陳列(又は格納)してある商品をピッキングし、倉庫内に設けた出荷検品エリアに移送する例に本発明を適用したものを説明する。
<First Embodiment>
Hereinafter, an embodiment for carrying out the present invention will be described with reference to the drawings. This embodiment shows an example of a work management system in which a sensor network system is applied to a warehouse management system. In order to ship a product stored in a warehouse, an operator can store a warehouse based on a shipping slip given in advance. A description will be given of an example in which the present invention is applied to an example in which a commodity displayed (or stored) on a shelf inside is picked and transferred to a shipping inspection area provided in a warehouse.

図1は、本実施形態のシステム構成と作業手順を示した図である。また、図2は、本実施形態の処理フローを示した図である。   FIG. 1 is a diagram showing the system configuration and work procedure of the present embodiment. FIG. 2 is a diagram showing a processing flow of the present embodiment.

以下の説明においては、特に断りのない限り、センサネットワークは、センサノードと基地局の間の通信が無線であるワイヤレス・センサネットワークである。しかし、有線部分があることを排除するものではない。センサネットワークは人・物品などに取り付けてその状態を計測するための1個以上のセンサを持つセンサノードSNと、1個以上の基地局(中継局も含む)BST、センサネットワークを管理するシステム管理サーバ(管理計算機)TSNS及び管理者端末ADTで構成する。   In the following description, unless otherwise specified, the sensor network is a wireless sensor network in which communication between the sensor node and the base station is wireless. However, it does not exclude the presence of a wired part. The sensor network is a sensor node SN having one or more sensors for measuring the state of the sensor network attached to a person / article, one or more base stations (including relay stations) BST, and system management for managing the sensor network. It consists of a server (management computer) TSNS and an administrator terminal ADT.

本実施形態では、センサノードSNとして、作業員に装着して作業員の動きを検出するセンサノードMSNと、商品や機械などの物に装着して物の動きを検出するセンサノードGSNと、商品を載置する棚などに設置されてセンサノードMSN、GSNの位置を検出する測位用センサノードLSNと、倉庫内の温度や湿度などの環境について測定を行うセンサノードESNを含む例を示す。   In the present embodiment, as the sensor node SN, a sensor node MSN that is attached to a worker and detects the movement of the worker, a sensor node GSN that is attached to an article such as a commodity or a machine and detects the movement of the article, An example including a positioning sensor node LSN that detects the position of the sensor nodes MSN and GSN installed on a shelf on which the sensor is mounted and a sensor node ESN that measures an environment such as temperature and humidity in the warehouse is shown.

作業員に装着するセンサノードMSNは、センサSSRとして3軸加速度センサを含み、作業員の前後動を検出する第1の加速度センサと、作業員の上下動を検出する第2の加速度センサと、作業員の左右の動きを検出する第3の加速度センサを備える。また、センサノードMSNには、作業員を識別するための固有の識別子を格納する識別情報記録回路を備える。センサノードMSNは、検出した加速度と、識別子を基地局BSTへ転送する。基地局BSTはセンサノードMSNから受信したセンシングデータ(加速度、識別子)をシステム管理サーバTSNSへ転送する。   The sensor node MSN attached to the worker includes a three-axis acceleration sensor as the sensor SSR, a first acceleration sensor that detects the forward and backward movement of the worker, a second acceleration sensor that detects the vertical movement of the worker, A third acceleration sensor for detecting left and right movement of the worker is provided. The sensor node MSN includes an identification information recording circuit that stores a unique identifier for identifying a worker. The sensor node MSN transfers the detected acceleration and identifier to the base station BST. The base station BST transfers the sensing data (acceleration, identifier) received from the sensor node MSN to the system management server TSNS.

また、商品などの物に装着するセンサノードGSNも、上記センサノードMSNと同様に、センサSSRは商品などの動きを検出し、第1の加速度センサで商品の前後動を検出し、第2の加速度センサで商品の上下動を検出し、第3の加速度センサで商品の水平方向の動きを検出する。また、センサノードGSNの識別情報記録回路には、商品や機械の個体を識別するための識別子を格納する。センサノードGSNは、検出した加速度と識別子を基地局BSTへ転送する。   Similarly to the sensor node MSN, the sensor node GSN that is attached to an object such as a product detects the movement of the product and the like, the first acceleration sensor detects the back and forth movement of the product, and the second The vertical movement of the product is detected by the acceleration sensor, and the horizontal movement of the product is detected by the third acceleration sensor. The identification information recording circuit of the sensor node GSN stores an identifier for identifying an individual product or machine. The sensor node GSN transfers the detected acceleration and identifier to the base station BST.

また、環境を測定するセンサノードESNは、センサSSRとして温度センサや湿度センサを備え、センサSSRが検出した環境に関する情報を基地局BSTへ転送する。   The sensor node ESN that measures the environment includes a temperature sensor and a humidity sensor as the sensor SSR, and transfers information about the environment detected by the sensor SSR to the base station BST.

また、測位用センサノードLSNは、センサノードMSN、GSNと通信を行って、電界強度などからセンサノードMSN、GSNを装着した作業員や商品の位置を特定する。例えば、測位用センサノードLSNは、電界強度が閾値を超えたセンサノードMSN、GSNの識別子を取得して基地局BSTへ転送し、このセンサノードMSN、GSNの位置が測位用センサノードLSNの近傍にあることを通知する。基地局BSTから測位用センサノードLSNからのデータを受信したシステム管理サーバTSNSは、倉庫内における作業員や商品の位置を測位用センサノードLSNの近傍として特定することができる。   In addition, the positioning sensor node LSN communicates with the sensor nodes MSN and GSN, and specifies the position of the worker or product wearing the sensor nodes MSN and GSN from the electric field strength or the like. For example, the positioning sensor node LSN acquires the identifiers of the sensor nodes MSN and GSN whose electric field strength exceeds the threshold value and transfers them to the base station BST, and the positions of the sensor nodes MSN and GSN are in the vicinity of the positioning sensor node LSN. To be informed. The system management server TSNS that has received the data from the positioning sensor node LSN from the base station BST can specify the positions of workers and products in the warehouse as the vicinity of the positioning sensor node LSN.

なお、センサノードSNは、センサノードSN間の通信も可能なマルチホップネットワークであるとする。基地局BSTとシステム管理サーバTSNSはLAN、インターネットなどのネットワークNWKで相互に接続されている。また、各センサノードMSN、GSN、LSN、ESNの総称を、センサノードSNとする。   The sensor node SN is assumed to be a multi-hop network capable of communication between the sensor nodes SN. The base station BST and the system management server TSNS are connected to each other via a network NWK such as a LAN or the Internet. The sensor node MSN, GSN, LSN, and ESN are collectively referred to as the sensor node SN.

基地局BSTは、上記各センサノードSNから受信したデータ(以下、センシングデータとする)をシステム管理サーバTSNSへ転送する。   The base station BST transfers the data received from each sensor node SN (hereinafter referred to as sensing data) to the system management server TSNS.

システム管理サーバTSNSは、CPUとメモリ及びストレージ装置を備えた計算機であり、センサネットワークシステムの管理を行うセンサネット管理システムと、作業員や商品の管理を行う倉庫管理システムを実行する。   The system management server TSNS is a computer including a CPU, a memory, and a storage device, and executes a sensor network management system that manages a sensor network system and a warehouse management system that manages workers and products.

センサネット管理システムは、センサノードSN及び基地局BSTの構成を管理し、また、センシングデータの管理を行う。本実施形態では、センサネット管理システムがセンサノードSNから取得したセンシングデータを倉庫管理システムに受け渡し、また、センサネット管理システムは、倉庫管理システムからセンサノードSNに当てた指令などを基地局BSTから各センサノードSNへ転送する。   The sensor network management system manages the configurations of the sensor node SN and the base station BST, and manages sensing data. In this embodiment, the sensor network management system passes the sensing data acquired from the sensor node SN to the warehouse management system, and the sensor network management system sends a command or the like applied from the warehouse management system to the sensor node SN from the base station BST. Transfer to each sensor node SN.

倉庫管理システムは、後述するように、センサネット管理システムから取得したセンシングデータに基づいて、作業員や商品の管理を行う。つまり、倉庫管理システムは人・物品などの作業計画・管理、在庫管理等を行うシステムであり、管理表示端末ADTを介して管理者へ管理の内容を通知する。   As will be described later, the warehouse management system manages workers and products based on sensing data acquired from the sensor network management system. In other words, the warehouse management system is a system that performs work planning / management, inventory management, and the like of people and goods, and notifies the manager of the management contents via the management display terminal ADT.

本実施形態においては、図1に示すように、システム管理サーバTSNSに、センサネット管理システムと倉庫管理システムを統合した例を示すが、センサネット管理システムと倉庫管理システムを独立した計算機で実行し、これらのシステムとセンサネットワークをネットワークNWKを介して統合してもよい。   In the present embodiment, as shown in FIG. 1, an example in which the sensor network management system and the warehouse management system are integrated into the system management server TSNS is shown. However, the sensor network management system and the warehouse management system are executed by independent computers. These systems and sensor networks may be integrated via the network NWK.

また、倉庫管理システムは、後述の作業計画を格納するための作業計画データベース(図中では作業計画DBと記述)PDBおよびセンシングデータや解析結果等の各種履歴を格納するための履歴データベース(図中では履歴DBと記述)LDBも備える。なお、以下では、上記センサネット管理システムと倉庫管理システムを統合したひとつの統合システムとして説明する。本統合システムは以下のように構成される。   The warehouse management system also has a work plan database (denoted as work plan DB in the figure) PDB for storing a work plan to be described later and a history database (in the figure) for storing various histories such as sensing data and analysis results. (History DB and description) LDB is also provided. In the following description, the sensor net management system and the warehouse management system will be described as one integrated system. This integrated system is configured as follows.

(TSS−1)管理対象となる各作業員MにはセンサノードMSNを取り付ける。   (TSS-1) A sensor node MSN is attached to each worker M to be managed.

(TSS−2)管理対象の物品は、流通対象となる商品、それら商品を保管陳列する棚あるいは床、商品を運搬するためのフォークリフト等の機械でありこれらの物品GにもセンサノードGSNを取り付ける。   (TSS-2) The articles to be managed are commodities to be distributed, shelves or floors for storing the merchandise, machines such as forklifts for transporting the merchandise, and sensor nodes GSN are attached to these articles G .

(TSS−3)倉庫など商品の置かれる場所の環境を計測するためにもセンサノードESNを取り付ける。図1においては、倉庫の保管エリアにセンサノードESNを取り付けてある。   (TSS-3) The sensor node ESN is also attached to measure the environment of the place where the product is placed such as a warehouse. In FIG. 1, the sensor node ESN is attached to the storage area of the warehouse.

(TSS−4)移動するセンサノードMSN、GSNの測位用のセンサノードLSNを設置する。これは、移動するセンサノードMSN、GSNが発する電波を検知し、検知した場合にその移動ノードが当該測位用のセンサノードLSNの近傍にあると判定する。複数の測位用のセンサノードLSNが同一の移動するセンサノードMSN、GSNを検知した場合には、それぞれの測位用センサノードLSNの感度を自動的に弱め、最終的に1個の測位用センサノードLSNが移動するセンサノードMSN、GSNを検知できるようにし、測位を行う。測位用のセンサノードLSNとしては、物品に取り付ける移動しないセンサノードGSNがその役目を兼ねてもよい。なお、図1では、測位用センサノードLSNを棚1から棚4にそれぞれ設置した例を示す。   (TSS-4) The sensor nodes LSN for positioning the moving sensor nodes MSN and GSN are installed. This detects radio waves emitted from the moving sensor nodes MSN and GSN, and when detected, determines that the mobile node is in the vicinity of the positioning sensor node LSN. When a plurality of positioning sensor nodes LSN detect the same moving sensor nodes MSN and GSN, the sensitivity of each positioning sensor node LSN is automatically reduced, and finally one positioning sensor node Positioning is performed by enabling detection of the sensor nodes MSN and GSN to which the LSN moves. As the sensor node LSN for positioning, a non-moving sensor node GSN attached to the article may also serve as the role. FIG. 1 shows an example in which positioning sensor nodes LSN are installed on the shelf 1 to the shelf 4, respectively.

これら作業員、物品、環境にとりつけられた各センサノードSNのIDは予めシステム管理サーバTSNSに登録され、システム管理サーバTSNSで管理される。また作業手順WFにおける各作業フェーズごとに商品Gの保管場所は、商品Gに設置したセンサノードGSNのIDごとにシステム管理サーバTSNSで管理されている。   The ID of each sensor node SN attached to the worker, the article, and the environment is registered in advance in the system management server TSNS and managed by the system management server TSNS. The storage location of the product G for each work phase in the work procedure WF is managed by the system management server TSNS for each ID of the sensor node GSN installed in the product G.

(TSS−5)各センサノードSNは基地局BSTと通信する。基地局BSTは、各センサノードSNの測定データ(センシングデータ)を漏れなく、リアルタイムで観測できるよう、十分な個数を設置する。図1においては、倉庫の保管エリア、出荷エリアにそれぞれ基地局BSTを取り付けてある。   (TSS-5) Each sensor node SN communicates with the base station BST. A sufficient number of base stations BST are installed so that measurement data (sensing data) of each sensor node SN can be observed in real time without omission. In FIG. 1, base stations BST are attached to the storage area and the shipping area of the warehouse.

(TSS−6)システム管理サーバTSNSは、センサネットの管理機能、倉庫管理システムの管理機能を有し、倉庫管理システムは後述する作業員や商品の場所や作業内容の管理機能など、本発明で必要な各種機能を備える。なお、システム管理サーバTSNSは1個のサーバで各機能を提供する必要はなく、複数個のサーバで分散処理してもよい。また、これらの機能を提供するハードウェアとしては、専用サーバ、パーソナル・コンピュータ等、機種は限定されない。   (TSS-6) The system management server TSNS has a sensor network management function and a warehouse management system management function. Various necessary functions are provided. The system management server TSNS need not provide each function with a single server, and may perform distributed processing with a plurality of servers. The hardware that provides these functions is not limited to models such as a dedicated server and a personal computer.

次に、センサノードSN(MSN、GSN、ESN、LSN)の構成と動作について図2を参照しながら説明する。   Next, the configuration and operation of the sensor node SN (MSN, GSN, ESN, LSN) will be described with reference to FIG.

センサノードSNは、図2のブロック図に示すように、その中枢機能を実現する制御部LSI、基地局BSTとのデータの送受信を行うアンテナANT、外部環境を測定するセンサSSR、通知装置NTC、赤外線発光器INFR及び、制御部LSIとセンサSSRに電力を供給する電源POWから構成される。   As shown in the block diagram of FIG. 2, the sensor node SN includes a control unit LSI that realizes its central function, an antenna ANT that transmits and receives data to and from the base station BST, a sensor SSR that measures the external environment, a notification device NTC, An infrared light emitter INFR and a power supply POW that supplies power to the control unit LSI and the sensor SSR are configured.

電源POWは1次電池、充電可能な2次電池、及び発電素子(太陽光発電素子、振動発電素子、マイクロ波発電素子等)と発電エネルギーを蓄えるコンデンサあるいは2次電池、あるいはこれらの電池の組み合わせである。   The power source POW is a primary battery, a rechargeable secondary battery, a power generation element (solar power generation element, vibration power generation element, microwave power generation element, etc.) and a capacitor or secondary battery for storing power generation energy, or a combination of these batteries. It is.

制御部LSIは、アンテナANTに接続され、基地局BSTとのデータの送受信を制御する無線送受信回路RFと、制御部LSIの全体制御を行うCPU(Central Processing Unit)であるコントローラ回路CNT、センサノードSNに固有の識別情報を記録する不揮発性メモリ(例えば、フラッシュメモリ)である識別情報記録回路IDM、センサSSRから入力したデータをA/D(Analog / Digital)変換するA/D変換回路ADC、プログラムを記録するROM(Read Only Memory)であるプログラムメモリPM、一定間隔の信号(クロック信号)を発生させるタイマ回路RTC、及び、電源POWから供給される電力を一定の電圧に調整すると共に、電力不要のときに電源を切断し、消費電力を抑制する制御を行う電源制御回路PCNTから構成される。制御部LSIは1チップに限定されてもよいし、あるいは、複数チップを搭載したボード又はMCP(Multi Chip Package)であってもよい。   The control unit LSI is connected to the antenna ANT and controls a radio transmission / reception circuit RF that controls transmission / reception of data to / from the base station BST, a controller circuit CNT that is a CPU (Central Processing Unit) that performs overall control of the control unit LSI, and a sensor node An identification information recording circuit IDM which is a non-volatile memory (for example, a flash memory) for recording identification information unique to the SN; an A / D conversion circuit ADC for A / D (Analog / Digital) conversion of data input from the sensor SSR; A program memory PM that is a ROM (Read Only Memory) for recording a program, a timer circuit RTC that generates a signal (clock signal) at regular intervals, and power supplied from the power supply POW are adjusted to a constant voltage, and power Consists of a power control circuit PCNT that performs control to turn off the power and reduce power consumption when not needed The The control unit LSI may be limited to one chip, or may be a board on which a plurality of chips are mounted or an MCP (Multi Chip Package).

センサノードSNは限りある電力で長時間センサSSRによる測定を可能にするために、センサSSR及びコントローラ回路CNTを間欠的に動作させて消費電力を削減させることが望ましい。そのために、例えばスリープ状態では、コントローラ回路CNTはセンサSSRの動作を停止し、所定のタイミングで、すなわちタイマ回路RTCの発生するクロック信号による割り込みによりセンサSSRを間欠的に動作状態へ切り替えて測定データを送信するように構成する。   In order to enable the sensor node SN to perform measurement by the sensor SSR for a long time with limited power, it is desirable to operate the sensor SSR and the controller circuit CNT intermittently to reduce power consumption. Therefore, for example, in the sleep state, the controller circuit CNT stops the operation of the sensor SSR, and switches the sensor SSR to the operation state intermittently at a predetermined timing, that is, by an interrupt by a clock signal generated by the timer circuit RTC. To send.

また、センサノードSNは装着している人とのコミュニケーションのための機構である通知装置NTCを持つ。通知装置NTCは、ブザー、発光ダイオード(LED)、液晶パネル、赤外線発光器、返答ボタン等で構成することができる。これらの機構は1つのセンサノードSNが複数の通知装置NTCをもってもよい。   In addition, the sensor node SN has a notification device NTC that is a mechanism for communication with the person wearing it. The notification device NTC can be configured by a buzzer, a light emitting diode (LED), a liquid crystal panel, an infrared light emitter, a response button, and the like. In these mechanisms, one sensor node SN may have a plurality of notification devices NTC.

次に、倉庫管理システムの品質管理と作業管理に必要な要件の例について説明する。   Next, an example of requirements necessary for quality management and work management of the warehouse management system will be described.

作業員Mに取り付けるセンサノードMSNには、センサSSRとして加速度センサ、温度センサ、赤外線センサを設け、通知装置NTCとして赤外線発光器、ブザー、発光ダイオード、液晶パネル、返答ボタンを搭載する。   In the sensor node MSN attached to the worker M, an acceleration sensor, a temperature sensor, and an infrared sensor are provided as the sensor SSR, and an infrared light emitter, a buzzer, a light emitting diode, a liquid crystal panel, and a reply button are mounted as the notification device NTC.

商品Gに取り付けられているセンサノードGSNにはセンサSSRとして加速度センサ、温度センサ、赤外線センサを設け、通知装置NTCとして赤外線発光器、発光ダイオードを搭載する。   The sensor node GSN attached to the product G is provided with an acceleration sensor, a temperature sensor, and an infrared sensor as the sensor SSR, and an infrared emitter and a light emitting diode are mounted as the notification device NTC.

棚に取り付けられているセンサノードGSNにはセンサSSRとして温度センサ、赤外線センサを設け、通知装置NTCとして赤外線発光器、発光ダイオードを搭載する。   The sensor node GSN attached to the shelf is provided with a temperature sensor and an infrared sensor as the sensor SSR, and an infrared light emitter and a light emitting diode are mounted as the notification device NTC.

環境に取り付けられているセンサノードESNにはセンサSSRとして温度センサを搭載する。   The sensor node ESN attached to the environment is equipped with a temperature sensor as the sensor SSR.

さらに、測位用センサノードLSNを上記各棚に設置し、各センサノードMSN、GSNの電波強度を測定する。測位用センサノードLSNは、検出したセンサノードMSN、GSNの電波強度の状態により、作業員Mに取り付けられたセンサノードMSNと商品Gに取り付けられたセンサノードGSNの位置を知ることができる。   Further, a positioning sensor node LSN is installed on each shelf, and the radio field intensity of each sensor node MSN, GSN is measured. The positioning sensor node LSN can know the positions of the sensor node MSN attached to the worker M and the sensor node GSN attached to the product G based on the detected radio wave intensity of the sensor nodes MSN and GSN.

次に、倉庫で行われる作業員Mの作業手順WFについて説明する。   Next, the work procedure WF of the worker M performed in the warehouse will be described.

作業手順WFには、一連の作業を構成する作業項目毎に以下の項目を記載する。
(WF−1)作業名称:入荷検品、輸送、などの名称を示す。
(WF−2)作業順番:一連の作業の中での順番を示す。
(WF−3)作業予定時刻:作業開始、終了の予定時刻を示す。
(WF−4)作業担当者M:作業担当者名、センサノードMSNを身に付けている場合はそのID。
(WF−5)利用機材・装置:当該作業に用いる機材や装置名称。センサノードGSNがついていればそのID。例えばピッキングカート、フォークリフト、トラックなど。
(WF−6)作業対象商品G(各センサノードのID)と作業者指示方法:当該作業において、直接の作業対象商品GのセンサノードGSNのIDと、センサノードが作業者Mに行う指示方法を示す。
(WF−7)作業対象商品Gの場所:作業開始時と終了時のそれぞれの作業対象商品Gの置かれている場所を示す。それらの場所には基地局BSTが1個以上設置され、その場所と基地局BSTは関連づけられている。
(WF−8)設定パラメータ(商品Gに取り付けられているセンサノードGSN毎):当該作業において、直接の作業対象商品Gに取り付けられたセンサノードGSNと、関連する商品Gに取り付けられたセンサノードGSNのそれぞれのIDとその設定パラメータ。設定パラメータは温度、加速度などのセンサ毎にその測定間隔(間欠動作間隔)を定義する。例えばトラックに積まれた商品Gの一部を降ろす作業であれば、直接の作業対象商品Gとはトラックから降ろす商品であり、関連する商品Gとはトラックから降ろさず載せたままにする商品である。
(WF−9)環境測定用センサノードID:作業場所に設置されている環境測定用のセンサノードESNのID。
(WF−10)作業内容:作業の内容を示す。
これらの作業手順の内容は、システム管理サーバTSNSにおいて、センサノードSNのIDと関連付けられている。また、作業手順の内容は、管理表示端末ADTに表示することもできる。
In the work procedure WF, the following items are described for each work item constituting a series of work.
(WF-1) Work name: Indicates a name such as arrival inspection, transportation.
(WF-2) Work order: Indicates the order in a series of work.
(WF-3) Scheduled work time: Indicates scheduled work start and end times.
(WF-4) Worker M: Name of worker, ID of sensor node MSN if worn.
(WF-5) Equipment / equipment used: Equipment / equipment name used for the work. ID of sensor node GSN if attached. For example, picking cart, forklift, truck, etc.
(WF-6) Work target product G (ID of each sensor node) and worker instruction method: In the work concerned, the ID of the sensor node GSN of the direct work target product G and the instruction method performed by the sensor node to the worker M Indicates.
(WF-7) Location of work target product G: Indicates the place where the work target product G is placed at the start and end of the work. One or more base stations BST are installed at those locations, and the locations and the base stations BST are associated with each other.
(WF-8) Setting parameter (for each sensor node GSN attached to the product G): In this work, the sensor node GSN attached to the direct work target product G and the sensor node attached to the related product G Each ID of GSN and its setting parameters. The setting parameter defines the measurement interval (intermittent operation interval) for each sensor such as temperature and acceleration. For example, if it is an operation to unload a part of the product G loaded on the truck, the direct work target product G is a product to be unloaded from the truck, and the related product G is a product that is left unloaded from the truck. is there.
(WF-9) Environmental measurement sensor node ID: ID of the environmental measurement sensor node ESN installed at the work place.
(WF-10) Work content: Indicates the work content.
The contents of these work procedures are associated with the ID of the sensor node SN in the system management server TSNS. The contents of the work procedure can also be displayed on the management display terminal ADT.

次に、図3に示す処理フローPFを説明する。なお、作業を行う作業員は、システム管理サーバTSNSから予め作業伝票を取得し、システム管理サーバTSNSは作業計画データベースPDBの作業手順WFと、作業員のセンサノードMSNのIDを対応付けておく。   Next, the processing flow PF shown in FIG. 3 will be described. The worker who performs the work acquires a work slip in advance from the system management server TSNS, and the system management server TSNS associates the work procedure WF of the work plan database PDB with the ID of the worker's sensor node MSN.

図3において、まず初期解析処理PF1においては、作業員、物品及び環境に取り付けた各センサノードSNからのセンシングデータを入力し、以下の解析を行う。
(1)作業員Mに取り付けたセンサノードMSNの加速度データによる基本動作の解析。
センサノードMSNのセンサSSRに含まれる3軸加速度センサの測定データをもとに、システム管理サーバTSNSは作業員の基本動作を解析する。作業員の基本動作とは静止、歩く、走る、腕を上げる・下げる、立ち上がる・座る、など作業を構成する基本的な動作である。センサノードMSNの加速度センサによる動作解析は種々の方法が提案されており、本発明においては、動作解析の方法を特に限定するものではない。簡単な例としては、加速度センサを胸や腰に取り付けた場合の歩行動作の場合、上下方向の加速度が周期的に変化する(一歩ごとの着地)、前後方向の加速度が上下方向の加速度と同期して規則的に前方向と後ろ方向を繰り返す(着地するごとの速度変化)、左右方向の加速度が上下方向の加速度に同期して規則的に繰り返す(一歩ごとの体の左右へのゆれ)、といった波形が観測できる。加速度センサを腕に取り付けた場合には、これに腕の振りが重なった波形として観測できる(図4a)。以上の規則性がほぼ同時に、かつほぼ等間隔に現れるとき、ほぼ一定速度で歩いている、とシステム管理サーバTSNSで推定できる。あるいは、加速度の波形ではなく、加速度データを高速フーリエ変換し、周波数成分を解析することによりシステム管理サーバTSNSが作業員の動作を判定してもよい。
In FIG. 3, first, in the initial analysis process PF1, sensing data from each sensor node SN attached to a worker, an article, and the environment is input, and the following analysis is performed.
(1) Analysis of basic motion based on acceleration data of sensor node MSN attached to worker M.
Based on the measurement data of the 3-axis acceleration sensor included in the sensor SSR of the sensor node MSN, the system management server TSNS analyzes the basic operation of the worker. The basic movements of workers are the basic movements that constitute the work such as resting, walking, running, raising / lowering arms, standing up / sitting. Various methods of motion analysis of the sensor node MSN by the acceleration sensor have been proposed, and the motion analysis method is not particularly limited in the present invention. As a simple example, when walking with an acceleration sensor attached to the chest or waist, the vertical acceleration changes periodically (landing for each step), and the longitudinal acceleration is synchronized with the vertical acceleration. Then, the front and back directions are repeated regularly (speed change at each landing), and the acceleration in the left and right direction is repeated in synchronization with the acceleration in the vertical direction (swing of the body to the left and right at each step). Can be observed. When the acceleration sensor is attached to the arm, it can be observed as a waveform in which the arm swing overlaps with this (FIG. 4a). When the above regularity appears almost simultaneously and at almost equal intervals, the system management server TSNS can estimate that the user is walking at a substantially constant speed. Alternatively, the system management server TSNS may determine the operation of the worker by performing fast Fourier transform on acceleration data instead of the acceleration waveform and analyzing the frequency component.

また、腕の上げ下ろしの場合には、加速度センサを腕に取り付けた場合、図4bに示すように、腕を下に下げた状態での上下方向の軸の加速度と前後方向の軸の加速度が途中で交差するような波形となる。以上のように、センサノードMSNの加速度センサの取り付け場所ごとに各基本動作の特徴量を抽出してあらかじめ作業計画データベースPDB等に登録しておき、システム管理サーバTSNSではパターンマッチングにより動作を判定することができる。   In the case of raising and lowering the arm, when the acceleration sensor is attached to the arm, as shown in FIG. 4b, the acceleration of the vertical axis and the acceleration of the longitudinal axis in the state where the arm is lowered are halfway. Waveforms that intersect at As described above, the feature amount of each basic operation is extracted for each location where the acceleration sensor of the sensor node MSN is attached and registered in the work plan database PDB or the like in advance, and the system management server TSNS determines the operation by pattern matching. be able to.

(2)作業員Mに取り付けたセンサノードMSNの測位データによる場所の特定。   (2) The location is specified by the positioning data of the sensor node MSN attached to the worker M.

システム管理サーバTSNSは、センサノードMSN、GSNと通信した測位用センサノードLSNのIDと測位ノード用センサノードLSNの設置場所により作業員Mや商品Gの場所を特定する。なお、測位用センサノードLSNの設置場所は、予め登録された物とする。   The system management server TSNS specifies the location of the worker M or the product G based on the ID of the positioning sensor node LSN communicated with the sensor nodes MSN and GSN and the installation location of the positioning node sensor node LSN. The location of the positioning sensor node LSN is assumed to be registered in advance.

(3)作業員Mに取り付けたセンサノードMSNの赤外線センサのデータによる対面解析。   (3) Face-to-face analysis based on infrared sensor data of sensor node MSN attached to worker M.

作業員が対面したセンサノード(他の作業員に取り付けたセンサノードMSN、商品・棚・機械等の物品に取り付けたセンサノードGSN)から発光された赤外線を受光し、その赤外線データのIDより、対面したセンサノードSN、すなわち対面した作業員、商品、機械、棚などを特定する。   The infrared rays emitted from the sensor nodes (sensor nodes MSN attached to other workers, sensor nodes GSN attached to goods such as goods, shelves, and machines) received by the worker are received, and from the ID of the infrared data, The facing sensor node SN, that is, the facing worker, product, machine, shelf, etc. is specified.

(4)作業員Mに取り付けたセンサノードMSNの温度センサのデータによる環境解析。   (4) Environmental analysis based on temperature sensor data of the sensor node MSN attached to the worker M.

センサノードMSNのセンサSSRに含まれる温度センサのセンシングデータから、作業員の作業場所の温度を特定する。   The temperature of the work place of the worker is specified from the sensing data of the temperature sensor included in the sensor SSR of the sensor node MSN.

以上(1)〜(4)のセンシングデータは、加速度データは例えば2秒以上というようなある程度の連続した測定時間範囲の結果で解析する。それ以外の場合にはセンサの測定した瞬間の時刻におけるデータでよい。   The sensing data of (1) to (4) above is analyzed with the result of a certain continuous measurement time range such that acceleration data is 2 seconds or more, for example. In other cases, the data at the moment of measurement of the sensor may be used.

(5)商品Gに取り付けたセンサノードGSNの加速度センサの加速度データおよび温度センサの温度データによるによる商品の動きの解析。   (5) Analysis of the movement of the product based on the acceleration data of the acceleration sensor of the sensor node GSN attached to the product G and the temperature data of the temperature sensor.

センサノードGSNのセンシングデータから静止状態と異なる加速度の測定結果が得られた場合、システム管理サーバTSNSは、商品Gに動きがあったと判定できる(図4d)。センサノードGSNが検出した加速度の大きさによって、商品Gに加えられた衝撃を検知することもできる。また温度変化によっても商品Gに動きがあったと判定できる(図4c)。   When the measurement result of acceleration different from the stationary state is obtained from the sensing data of the sensor node GSN, the system management server TSNS can determine that the product G has moved (FIG. 4d). The impact applied to the product G can also be detected based on the magnitude of the acceleration detected by the sensor node GSN. It can also be determined that the product G has moved due to a temperature change (FIG. 4c).

(6)その他の商品取り付けたセンサノードGSNや環境に取り付けたセンサノードESNの赤外線センサ、温度センサのデータは、作業員に取り付けたセンサノードと同様にシステム管理サーバTSNSで処理される。   (6) The infrared sensor and temperature sensor data of the sensor node GSN attached to other products and the sensor node ESN attached to the environment are processed by the system management server TSNS in the same manner as the sensor node attached to the worker.

以上、初期解析処理においては、作業員の基本動作、位置、商品の動き、位置、作業員や商品、環境の温度、対面状況などを把握する。また、上記センシングデータに基づく操作の解析結果は履歴データベースLDBに測定時刻とセンサノードSNのIDともに格納する。   As described above, in the initial analysis process, the basic operation of the worker, the position, the movement of the product, the position, the worker and the product, the temperature of the environment, the face-to-face situation, and the like are grasped. The analysis result of the operation based on the sensing data is stored in the history database LDB together with the measurement time and the ID of the sensor node SN.

次に作業内容解析処理PF2は、上記初期解析処理PF1の結果から必要に応じて作業計画データベースPDB、履歴データベースLDBを参照して作業員Mの作業内容や商品の状態を把握する。   Next, the work content analysis process PF2 refers to the work plan database PDB and the history database LDB as necessary from the result of the initial analysis process PF1, and grasps the work content of the worker M and the state of the product.

作業員Mの作業内容は、例えば保管棚の前で腕の上げ下ろしが行われたら、ピッキング(取り出し)または格納の作業の可能性があると判定でき、同時に棚に保管されていた商品Gが動いたことがわかれば、ピッキングの可能性が大きいと判定でき、さらに作業手順WFで、出荷作業であることがわかれば、ピッキングであるとほぼ確定できる。このように作業員の基本動作に加えて、作業員の位置、取り扱っている商品の動きや位置などを組み合わせることにより、さらには作業手順WFを含めた作業計画データベースPDBの内容も参照することにより、確度の高い作業内容の把握が可能になる。   For example, when the arm M is raised and lowered in front of the storage shelf, the worker M can determine that there is a possibility of picking (removing) or storing work, and at the same time, the product G stored on the shelf moves. If it is known, it can be determined that the possibility of picking is high, and if it is found in the work procedure WF that it is a shipping operation, it can be almost determined that it is picking. Thus, in addition to the basic operation of the worker, by combining the position of the worker, the movement and position of the product being handled, and further referring to the contents of the work plan database PDB including the work procedure WF This makes it possible to grasp work contents with high accuracy.

一方、商品Gの状態は、例えば上記の場合、システム管理サーバTSNSでは、作業員のセンサノードMSNから検出した加速度と商品GのセンサノードGSNから検出した加速度から「ピッキングによって棚から降ろされた」ということが判定できる。他の例としては20℃の環境に15分間置かれている、等の状況の把握がある。   On the other hand, the state of the product G is, for example, in the above case, in the system management server TSNS, “accelerated from the shelf by picking” from the acceleration detected from the sensor node MSN of the worker and the acceleration detected from the sensor node GSN of the product G. It can be determined. Another example is grasping the situation such as being placed in an environment of 20 ° C. for 15 minutes.

システム管理サーバTSNSでは、これらの解析処理を各作業員M、各商品Gに対して随時行っていく。またシステム管理サーバTSNSは、解析処理の結果を履歴データベースLDBに格納する。   The system management server TSNS performs these analysis processes on each worker M and each product G as needed. Further, the system management server TSNS stores the analysis processing result in the history database LDB.

次に作業評価処理PF3は、上記作業内容解析処理PF2の結果と、必要に応じて作業計画データベースPDB、履歴データベースLDBを参照して、作業員Mの作業内容や商品Gの品質を評価する。作業評価処理PF3の評価項目は作業員に割り当てられた作業項目等によって異なるが、作業の誤りや無駄、安全性、品質悪化、等である。さらにこれらの評価結果により作業員Mへフィードバックをかける必要があるかどうか、センサの測定間隔等の測定条件の変更が必要かどうかを判定する。またシステム管理サーバTSNSは、これらの結果を履歴データベースLDBに格納する。   Next, the work evaluation process PF3 evaluates the work contents of the worker M and the quality of the product G with reference to the result of the work content analysis process PF2 and the work plan database PDB and the history database LDB as necessary. The evaluation items of the work evaluation process PF3 vary depending on the work items assigned to the workers, but are error or waste of work, safety, quality deterioration, and the like. Furthermore, it is determined whether or not it is necessary to provide feedback to the worker M based on these evaluation results, and whether or not the measurement conditions such as the measurement interval of the sensor need to be changed. The system management server TSNS stores these results in the history database LDB.

さらにフィードバック処理PF4は、システム管理サーバTSNSが上記作業評価処理でフィードバックの必要ありと判定した場合に、作業員MのセンサノードMSNに対して適切なメッセージを送信したり、センサSSRの測定間隔を変更したりする。作業員Mにメッセージを送信する場合、返答要求のあるものについては、返答確認、再送信等も含めて行う。またこれらの結果を履歴データベースLDBに格納する。作業計画に変更があった場合には、作業計画データベースPDBの変更も行う。   Further, when the system management server TSNS determines that the feedback is necessary in the work evaluation process, the feedback process PF4 transmits an appropriate message to the sensor node MSN of the worker M or sets the measurement interval of the sensor SSR. Or change it. When a message is transmitted to the worker M, a response request is made including response confirmation and re-transmission. These results are stored in the history database LDB. When the work plan is changed, the work plan database PDB is also changed.

以上、処理フローPFの概略を説明したが、さらに具体的な処理を上述の出荷におけるピッキング作業を例に、図5、図6、図11〜図20に基づいて説明する。   The outline of the processing flow PF has been described above, but more specific processing will be described with reference to FIGS. 5, 6, and 11 to 20, taking the above-described picking work in shipping as an example.

図5、図6に示す作業内容は、作業員Mがピッキング伝票を受け取り、伝票に記載された商品Gを保管棚から探してピッキングカートに入れ、出荷検品エリアに運ぶことである。また作業者Mの体には複数のセンサノードMSNを取り付けても良いが、ここでは、歩行、腕の上げ下ろし、静止状態が観測できるように、腕に1つのセンサノードMSNを取り付けるものとする。さらにピッキング伝票には、複数のピッキングすべき商品が記載されており、商品Gの記載順にピッキングを行えば、最短経路でピッキング作業ができるものとする。また図11〜図20に示す各テーブルは、当該処理を実現するために作成するテーブルである。   The work content shown in FIGS. 5 and 6 is that the worker M receives the picking slip, searches for the product G described on the slip from the storage shelf, puts it in the picking cart, and carries it to the shipping inspection area. Further, a plurality of sensor nodes MSN may be attached to the body of the worker M, but here, one sensor node MSN is attached to the arm so that walking, raising and lowering of the arm, and a stationary state can be observed. Furthermore, the picking slip describes a plurality of products to be picked, and if picking is performed in the order in which the products G are described, it is assumed that the picking work can be performed with the shortest route. Each table shown in FIGS. 11 to 20 is a table created in order to realize the processing.

まず作業手順WFの内容を説明する。各作業ごとに、作業手順WFは以下のように定義されている。
(WF1−1)作業名称:作業4(出荷のためのピッキング作業)
(WF1−2)作業順番:4
(WF1−3)作業予定時刻:開始時刻=2006年9月1日9時10分、終了時刻=2006年9月1日9時20分。
(WF1−4)作業担当者:作業員M(佐藤)。
(WF1−5)利用機材・装置:ピッキングカート。
(WF1−6)作業対象商品Gの場所:作業開始時=倉庫の保管棚、作業終了時=出荷検品エリア。
(WF1−7)作業対象商品G:G1(ID=0001)、G2(ID=0002)、G3(ID=0003)、G4(ID=0004)。
作業対象商品Gの場所保管場所
G1:棚1、3段目、C
G2:棚1、3段目、C
G3:棚1、2段目、E
G4:棚3、2段目、D
(WF1−8)設定パラメータ:G1(ID=0001)の温度測定間隔=1分、G2(ID=0002)の温度測定間隔=1分、G3(ID=0003)の温度測定間隔=1分、G4(ID=0004)の温度測定間隔=1分。
(WF1−9)環境測定用センサノードID:保管エリア温度測定用のセンサノードID=1001。
(WF1−10)作業内容:作業者は出荷伝票を伝票出力場所で受け取り、伝票に記載された商品Gを倉庫の保管エリアから取り出しピッキングカートに入れ、出荷検品場所に運ぶ。
First, the contents of the work procedure WF will be described. The work procedure WF is defined as follows for each work.
(WF1-1) Work name: Work 4 (Picking work for shipping)
(WF1-2) Work order: 4
(WF1-3) Scheduled work time: start time = 9: 10 on September 1, 2006, end time = 9: 20 on September 1, 2006.
(WF1-4) Worker: Worker M (Sato).
(WF1-5) Equipment and devices used: Picking cart.
(WF1-6) Location of work target product G: At the start of work = storage shelf of warehouse, at the end of work = shipping inspection area.
(WF1-7) Work target product G: G1 (ID = 0001), G2 (ID = 0002), G3 (ID = 0003), G4 (ID = 0004).
Location of work item G Storage location G1: Shelf 1, 3rd stage, C
G2: Shelf 1, 3rd stage, C
G3: shelf 1, 2nd tier, E
G4: Shelf 3, second stage, D
(WF1-8) Setting parameters: G1 (ID = 0001) temperature measurement interval = 1 minute, G2 (ID = 0002) temperature measurement interval = 1 minute, G3 (ID = 0003) temperature measurement interval = 1 minute, G4 (ID = 0004) temperature measurement interval = 1 minute.
(WF1-9) Sensor node ID for environment measurement: Sensor node ID for storage area temperature measurement = 1001.
(WF1-10) Work content: The worker receives the shipping slip at the slip output location, takes out the product G described on the slip from the storage area of the warehouse, puts it in the picking cart, and carries it to the shipping inspection location.

以上が作業順番4の作業手順である。ほかの作業については説明の都合上省略する。   The above is the work procedure of work order 4. Other work is omitted for convenience of explanation.

次に各センサノードSNに搭載されているセンサ、その他部品の動作間隔、送信間隔は以下のように予め設定されたものとする。   Next, it is assumed that the operation intervals and transmission intervals of the sensors and other components mounted on each sensor node SN are set in advance as follows.

(1)作業員Mに取り付けるセンサノードMSN
加速度センサ、温度センサ、赤外線センサは20ミリ秒間隔で測定する。測定データは1秒間隔で送信するものとする。赤外線発光器は10ミリ秒間隔で発光、停止を繰り返す。ブザー、発光ダイオード、液晶パネルは前記送信信号を受信したことの返答信号が基地局から返ってきたときにフィードバックのための割り込み信号が含まれていれば動作する。返答ボタンは随時動作する。
(1) Sensor node MSN attached to worker M
The acceleration sensor, temperature sensor, and infrared sensor measure at intervals of 20 milliseconds. Measurement data shall be transmitted at 1 second intervals. The infrared emitter repeatedly emits light and stops every 10 milliseconds. The buzzer, the light emitting diode, and the liquid crystal panel operate if an interrupt signal for feedback is included when a response signal indicating that the transmission signal has been received is returned from the base station. The reply button works from time to time.

(2)商品Gに取り付けるセンサノードGSN
加速度センサ、温度センサ、赤外線センサは20ミリ秒間隔で測定する。測定データは1秒間隔で送信するものとする。赤外線発光器は10ミリ秒間隔で発光、停止を繰り返す。発光ダイオードは前記送信信号を受信したことの返答信号が基地局から返ってきたときにフィードバックのための割り込み信号が含まれていれば動作する。
(2) Sensor node GSN attached to product G
The acceleration sensor, temperature sensor, and infrared sensor measure at intervals of 20 milliseconds. Measurement data shall be transmitted at 1 second intervals. The infrared emitter repeatedly emits light and stops every 10 milliseconds. The light emitting diode operates if an interrupt signal for feedback is included when a response signal indicating that the transmission signal has been received is returned from the base station.

(3)棚に取り付けるセンサノードGSN
温度センサ、赤外線センサは20ミリ秒間隔で測定する。測定データは1秒間隔で送信するものとする。赤外線発光器は10ミリ秒間隔で発光、停止を繰り返す。発光ダイオードは前記送信信号を受信したことの返答信号が基地局から返ってきたときにフィードバックのための割り込み信号が含まれていれば動作する。
(3) Sensor node GSN attached to the shelf
The temperature sensor and infrared sensor measure at intervals of 20 milliseconds. Measurement data shall be transmitted at 1 second intervals. The infrared emitter repeatedly emits light and stops every 10 milliseconds. The light emitting diode operates if an interrupt signal for feedback is included when a response signal indicating that the transmission signal has been received is returned from the base station.

(4)環境に取り付けるセンサノードESN
温度センサは10秒間隔で測定。測定データは20秒間隔で送信するものとする。
(4) Sensor node ESN attached to the environment
Temperature sensor measured at 10 second intervals. Measurement data shall be transmitted at 20-second intervals.

(5)測位用センサノードLSN
近くにあるセンサノードの電波強度を20ミリ秒間隔で測定する。測定データは1秒間隔で送信するものとする。
(5) Positioning sensor node LSN
The radio field strength of a nearby sensor node is measured at 20 millisecond intervals. Measurement data shall be transmitted at 1 second intervals.

また、初期解析処理PF1は5秒間の測定データをまとめて解析し、順次、作業内容解析処理PF2、作業評価処理PF3、フィードバック処理PF4が行われるものとする。これらの処理PF1〜PF4は繰り返し実行される。   In the initial analysis process PF1, the measurement data for 5 seconds are collectively analyzed, and the work content analysis process PF2, the work evaluation process PF3, and the feedback process PF4 are sequentially performed. These processes PF1 to PF4 are repeatedly executed.

まず、作業員M(佐藤)が作業開始を作業者端末ADTから入力すると、当該作業の開始を上位システム(システム管理サーバTSNS)が判定する。この作業開始時点は、作業員Mが出荷伝票の出力場所で伝票を受け取った時点とする。システム管理サーバTSNSでは、作業者端末ADTから作業の開始を受け付けて、作業員のセンサノードMSNのIDと、作業伝票に対応して予め設定された作業手順WFを作業計画データベースPDBから読み込んで、作業員Mに作業手順WFを対応付ける。また、システム管理サーバTSNSは、図11〜図20に示す作業手順テーブル群TBWF、作業員・機材・商品テーブル群TBA、位置・動作・状態テーブル群TBBを作成し、作業員Mが行った作業の判定結果を、履歴データベースLDBへ逐次書き込んでいく。   First, when the worker M (Sato) inputs a work start from the worker terminal ADT, the host system (system management server TSNS) determines the start of the work. This work start time is the time when the worker M receives the slip at the output location of the shipping slip. In the system management server TSNS, the start of work is accepted from the worker terminal ADT, and the ID of the worker's sensor node MSN and the work procedure WF set in advance corresponding to the work slip are read from the work plan database PDB, The work procedure WF is associated with the worker M. Further, the system management server TSNS creates the work procedure table group TBWF, the worker / equipment / product table group TBA, and the position / operation / state table group TBB shown in FIGS. Are sequentially written in the history database LDB.

この時点でシステム管理サーバTSNSは、作業員M(佐藤)が伝票を受け取ったことを判定できたものとする。以後、システム管理サーバTSNSは作業員Mが出荷のためのピッキング作業を行っているものとして、各種処理を実行する。まず作業手順WFに基づいて、図11に示す作業手順テーブル群TBWFを構成する作業手順テーブルTBWF1、作業担当者テーブルTBWF2、利用機材・装置テーブルTBWF3、作業対象商品テーブルTBWF4、作業内容テーブルTBWF5を作成する。また図12に示す作業員・機材・商品テーブル群TBAを構成する作業員テーブルTBA1、機材・装置テーブルTBA2、商品テーブルTBA3、環境測定センサノードテーブルTBA4、測位用センサノードテーブルTBA5もそれぞれ作成する。ここで作業手順テーブル群TBWFは現在開始された作業に関して作業手順WFの内容を登録して作成するが、作業員・機材・商品テーブル群TBAは、当該倉庫で行われる作業全般に関係する作業員・機材・商品の情報を格納するテーブルである。次に図13〜図20に示す位置・動作・状態テーブル群TBBが作業の進行にしたがって作成されていく。位置・動作・状態テーブル群TBBは作業員位置・状態テーブルTBBA1、商品位置・状態テーブルTBBB(TBBB1〜TBBB5)、機器状態テーブルTBBC1を各作業員、各商品、各機器に関してそれぞれ作成する。最初は作業開始時にエントリ#1(時刻9:10:00)の作業開始が登録される。この段階では、作業内容テーブルTBWF5のエントリ#1の作業内容である。   At this point, it is assumed that the system management server TSNS can determine that the worker M (Sato) has received the slip. Thereafter, the system management server TSNS executes various processes on the assumption that the worker M is performing picking work for shipping. First, based on the work procedure WF, a work procedure table TBWF1, a work staff table TBWF2, a used equipment / device table TBWF3, a work target product table TBWF4, and a work content table TBWF5 that constitute the work procedure table group TBWF shown in FIG. To do. Also, a worker table TBA1, a device / device table TBA2, a product table TBA3, an environment measurement sensor node table TBA4, and a positioning sensor node table TBA5 that constitute the worker / equipment / product table group TBA shown in FIG. Here, the work procedure table group TBWF is created by registering the contents of the work procedure WF with respect to the currently started work, but the worker / equipment / product table group TBA is a worker related to the overall work performed in the warehouse. -This table stores information on equipment and products. Next, the position / operation / state table group TBB shown in FIGS. 13 to 20 is created as the work progresses. The position / operation / state table group TBB creates a worker position / state table TBBA1, a product position / state table TBBB (TBBB1 to TBBB5), and a device state table TBBC1 for each worker, each product, and each device. Initially, the work start of entry # 1 (time 9:10:00) is registered at the start of the work. At this stage, it is the work content of entry # 1 of the work content table TBWF5.

作業員Mは伝票の最初に記載された商品の保管場所である棚1への移動を開始する(図5参照)(作業内容テーブルTBWF5のエントリ#2)。位置・動作・状態テーブル群TBBのエントリ#2が追加され、各テーブルに日付・時刻を書き込む。   The worker M starts moving to the shelf 1 which is the storage location of the product described at the beginning of the slip (see FIG. 5) (entry # 2 in the work content table TBWF5). An entry # 2 of the position / operation / state table group TBB is added, and the date / time is written in each table.

初期解析処理PF1:作業員MのセンサノードMSNが検出した加速度センサのデータを解析し、歩行と判定する。ピッキングカートに設けたセンサノードGSNの加速度センサのデータ(大きな振動を検知)からピッキングカートは移動していると判定する。   Initial analysis process PF1: The data of the acceleration sensor detected by the sensor node MSN of the worker M is analyzed, and it is determined as walking. It is determined that the picking cart is moving from the data (detecting a large vibration) of the acceleration sensor of the sensor node GSN provided in the picking cart.

作業員Mの位置は棚1へ向かう通路(通路0)、ピッキングカートの位置も棚1へ向かう通路(通路0)と測位結果から判定する。作業員Mの作業員位置・状態テーブルTBBA1のエントリ#2には判定位置は「通路0」、判定動作は「歩行」と書き込む。またピッキングカートの機器状態テーブルTBBC1のエントリ#2には判定位置は「通路0」、判定状態は「大きな振動」と書き込む。さらに、各商品の商品位置・状態テーブルTBBBのエントリ#2にも、たとえば商品G1の商品位置・状態テーブルTBBB1では判定位置は商品G1が検知される「棚1」、判定状態は加速度が検知されないので「静止」と書き込む。   The position of the worker M is determined from the positioning result and the passage toward the shelf 1 (passage 0), and the position of the picking cart is also the passage toward the shelf 1 (passage 0). In the entry # 2 of the worker position / state table TBBA1 of the worker M, the determination position is written as “passage 0”, and the determination operation is written as “walking”. In addition, in the entry # 2 of the equipment state table TBBC1 of the picking cart, the determination position is written as “passage 0”, and the determination state is written as “large vibration”. Furthermore, in the entry # 2 of the product position / state table TBBB of each product, for example, in the product position / state table TBBB1 of the product G1, the determination position is “shelf 1” where the product G1 is detected, and the determination state does not detect acceleration. So write “stationary”.

作業内容解析処理PF2:作業員Mが歩行し、ピッキングカートの測位結果が通路で作業員Mと同じ位置であることから、システム管理サーバTSNSでは、「作業員Mがピッキングカートを押して歩いている(すなわち移動)」と判定する。そこで作業員Mの作業員位置・状態テーブルTBBA1のエントリ#2には判定作業は「移動」と書き込む。またピッキングカートの機器状態テーブルTBBC1のエントリ#2には判定作業は「移動」と書き込む。さらに、各商品の商品位置・状態テーブルTBBBのエントリ#2にも、たとえば商品G1の商品位置・状態テーブルTBBB1では判定作業は商品G1に対しては何の作業も行われていないため「無し」と書き込む。   Work content analysis processing PF2: Since the worker M walks and the positioning result of the picking cart is the same position as the worker M in the passage, in the system management server TSNS, "worker M is pushing the picking cart and walking (That is, movement) ”. Therefore, the determination work is written as “move” in entry # 2 of the worker position / state table TBBA1. The determination operation is written as “move” in the entry # 2 of the device status table TBBC1 of the picking cart. Further, the entry position 2 of the product position / state table TBBB of each product also indicates “None” because, for example, no work is performed on the product G1 in the product position / state table TBBB1 of the product G1. And write.

作業評価処理PF3:上記作業内容と位置から保管棚に向かっていると判定し、正しい作業が行われていると判定する。そこで作業員Mの作業員位置・状態テーブルTBBA1のエントリ#2には評価は「○」と書き込む。またピッキングカートの機器状態テーブルTBBC1のエントリ#2には評価は「○」と書き込む。さらに、各商品の商品位置・状態テーブルTBBBのエントリ#2にも、たとえば商品G1の商品位置・状態テーブルTBBB1では判定作業は商品G1に対しては何の作業も行われておらず誤りではないため「○」と書き込む。したがってフィードバック処理PF4は行われない。
この段階で図13〜図20に示す位置・動作・状態テーブル群TBBのエントリ#2までが登録されている。前記各図の下部にはエントリ#13まで登録された状態が示してある。これは本実施形態で後述する、作業員Mが棚3の前へ移動し停止した状態までを示している。以下では各エントリの追加方法は省略するが、上記エントリ#2と同様に登録していく。
Work evaluation process PF3: It is determined that the work content and position are approaching the storage shelf, and it is determined that the correct work is being performed. Therefore, the evaluation is written as “◯” in the entry # 2 of the worker position / state table TBBA1. The evaluation is written as “◯” in the entry # 2 of the device state table TBBC1 of the picking cart. Further, in the entry # 2 of the commodity position / state table TBBB of each commodity, for example, the determination operation is not performed on the commodity G1 in the commodity position / state table TBBB1 of the commodity G1, and it is not an error. Therefore, write “○”. Therefore, the feedback process PF4 is not performed.
At this stage, entries up to entry # 2 of the position / operation / state table group TBB shown in FIGS. 13 to 20 are registered. In the lower part of each figure, a state where up to entry # 13 is registered is shown. This shows the state until the worker M moves to the front of the shelf 3 and stops, which will be described later in the present embodiment. In the following, although the method for adding each entry is omitted, registration is performed in the same manner as in entry # 2.

作業開始2分後に作業員Mは最初のピッキング位置である棚1の前に到着したとする。それまでの間は上記各処理が上記と同様に繰り返され、同じ判定結果が得られている。   It is assumed that the worker M arrives in front of the shelf 1 which is the first picking position two minutes after the work starts. Until then, the above-described processes are repeated in the same manner as described above, and the same determination result is obtained.

初期解析処理:作業員のセンサノードの加速度センサのデータを解析し、歩行から静止状態へ移行したと判定する。ピッキングカートのセンサノードGSNから取得した加速度センサのデータからもシステム管理サーバTSNSは、作業員及びピッキングカートが移動から静止状態へ移行したと判定する。システム管理サーバTSNSは、測位用センサノードLSNの測定結果から作業員の位置は棚1の前、ピッキングカートの位置も棚1の前と判定する。   Initial analysis processing: Analyzes data of the acceleration sensor of the worker's sensor node, and determines that the state has shifted from walking to a stationary state. Also from the acceleration sensor data acquired from the sensor node GSN of the picking cart, the system management server TSNS determines that the worker and the picking cart have shifted from movement to a stationary state. The system management server TSNS determines that the position of the worker is in front of the shelf 1 and the position of the picking cart is also in front of the shelf 1 from the measurement result of the positioning sensor node LSN.

作業内容解析処理:作業員もピッキングカートも棚1の前で停止したことから、システム管理サーバTSNSでは「作業員とピッキングカートが棚1の前で停止した」と判定する。   Work content analysis processing: Since both the worker and the picking cart are stopped in front of the shelf 1, the system management server TSNS determines that “the worker and the picking cart have stopped in front of the shelf 1”.

作業評価処理:作業計画によれば、棚1で最初のピッキング作業を行うことになっているので、上記作業内容と位置からピッキング作業を行うために停止したと判定し、正しい作業が行われていると判定する。
したがってシステム管理サーバTSNSは、作業手順に関して作業員に対するフィードバック処理は行われない。
Work evaluation process: According to the work plan, since the first picking work is to be performed on the shelf 1, it is determined that the work has been stopped to perform the picking work from the above work content and position, and the correct work is performed. It is determined that
Therefore, the system management server TSNS does not perform feedback processing for the worker regarding the work procedure.

次に作業員Mがピッキングを開始する。作業員Mが棚1から商品G1を取り出してピッキングカートに入れたとする。   Next, the worker M starts picking. It is assumed that the worker M takes the product G1 from the shelf 1 and puts it in the picking cart.

初期解析処理PF1:システム管理サーバTSNSは、作業員MのセンサノードMSNの加速度センサのデータを解析し、腕を上げて下ろしたと判定する。システム管理サーバTSNSでピッキングカートのセンサノードGSNの加速度センサのデータを解析すると、1秒間振動が検知され、軽い衝撃を受けたと判定する。測位用センサノードLSNの検出結果に基づいて、作業員Mの位置は棚1の前、ピッキングカートの位置も棚1の前と判定する。さらに商品G1の加速度センサが商品G1の動きを検知し、システム管理サーバTSNSは、商品G1が動かされたと判定する。   Initial analysis processing PF1: The system management server TSNS analyzes data of the acceleration sensor of the sensor node MSN of the worker M, and determines that the arm is raised and lowered. When the data of the acceleration sensor of the picking cart sensor node GSN is analyzed by the system management server TSNS, vibration is detected for 1 second and it is determined that a light impact has been received. Based on the detection result of the positioning sensor node LSN, it is determined that the position of the worker M is in front of the shelf 1 and the position of the picking cart is also in front of the shelf 1. Furthermore, the acceleration sensor of the product G1 detects the movement of the product G1, and the system management server TSNS determines that the product G1 has been moved.

作業内容解析処理PF2:システム管理サーバTSNSは、作業員MのセンサノードMSNから取得したセンシングデータと商品G1のセンサノードGSNから取得したセンシングデータ及び棚1に設置した測位用センサノードLSNから取得したセンシングデータより、作業員Mの腕の上げ下ろし、商品G1の動き、ピッキングカートの衝撃、作業員位置もピッキングカート位置も棚1であることから、「作業員が商品G1を棚1から取り出しピッキングカートに入れた」と判定する。   Work content analysis process PF2: The system management server TSNS acquires the sensing data acquired from the sensor node MSN of the worker M, the sensing data acquired from the sensor node GSN of the product G1, and the positioning sensor node LSN installed on the shelf 1. From the sensing data, since the arm of the worker M is raised and lowered, the movement of the product G1, the impact of the picking cart, and the worker position and the picking cart position are both on the shelf 1, "the worker takes the product G1 out of the shelf 1 and picks the cart. It was determined that

作業評価処理PF3:作業計画データベースPDBに格納されている作業計画によれば、棚1で最初のピッキング作業を行うことになっており、かつ商品G1をピッキングする予定であるので、システム管理サーバTSNSは、上記作業員Mの作業内容と位置からピッキング作業が正しく行われたと判定する。   Work evaluation process PF3: According to the work plan stored in the work plan database PDB, since the first picking work is to be performed on the shelf 1 and the product G1 is to be picked, the system management server TSNS Determines that the picking work has been correctly performed from the work contents and position of the worker M.

正常に作業が行われたので、システム管理サーバTSNSは、図4に示したフィードバック処理PF4は行われない。   Since the work has been normally performed, the system management server TSNS does not perform the feedback process PF4 shown in FIG.

引き続き作業員Mが棚1から予定の商品G2ではなく商品G5を取り出してピッキングカートに入れたとする(図6参照)。   Assume that the worker M continues to take out the product G5 instead of the planned product G2 from the shelf 1 and put it in the picking cart (see FIG. 6).

初期解析処理PF1:上記と同様にシステム管理サーバTSNSは、作業員MのセンサノードMSNから取得した加速度センサのデータを解析し、腕を上げて下ろしたと判定する。また、システム管理サーバTSNSは、ピッキングカートのセンサノードGSNの加速度センサのデータを解析すると、1秒間振動が検知され、軽い衝撃を受けたと判定する。システム管理サーバTSNSは、作業員Mの位置は測位用センサノードLSNのセンシングデータより棚1の前、ピッキングカートの位置も棚1の前と判定する。さらに商品G5の加速度センサが商品G5の動きを検知し、商品G5が動かされたと判定する。一方、商品G2の加速度センサは動きを検知していない。すなわち商品G2は動いていないと判定する。   Initial analysis process PF1: Similar to the above, the system management server TSNS analyzes the data of the acceleration sensor acquired from the sensor node MSN of the worker M, and determines that the arm is raised and lowered. Further, when analyzing the data of the acceleration sensor of the sensor node GSN of the picking cart, the system management server TSNS determines that vibration has been detected for 1 second and has received a light impact. The system management server TSNS determines that the position of the worker M is in front of the shelf 1 and the position of the picking cart is also in front of the shelf 1 based on the sensing data of the positioning sensor node LSN. Further, the acceleration sensor of the product G5 detects the movement of the product G5, and determines that the product G5 has been moved. On the other hand, the acceleration sensor of the product G2 does not detect movement. That is, it determines with the goods G2 not moving.

ここで、システム管理サーバTSNSは、作業員Mが取得した出荷伝票に対応する作業手順WFを作業計画データベースPDBから参照し、ピッキングが完了していない作業対象の商品G2,G3,G4について監視を行う。   Here, the system management server TSNS refers to the work procedure WF corresponding to the shipping slip acquired by the worker M from the work plan database PDB, and monitors the products G2, G3, and G4 that have not been picked. Do.

作業内容解析処理PF2:作業員Mの腕の上げ下ろし、商品G5の動き、ピッキングカートの衝撃、作業員Mの位置もピッキングカート位置も棚1であることから、「作業員Mが商品G5を棚1から取り出しピッキングカートに入れた」とシステム管理サーバTSNSは判定する。   Work content analysis process PF2: Since the arm of the worker M is raised and lowered, the movement of the product G5, the impact of the picking cart, and the position of the worker M and the picking cart are both on the shelf 1, the "worker M puts the product G5 on the shelf The system management server TSNS determines that “1 has been taken out and placed in the picking cart”.

作業評価処理PF3:作業計画(作業手順WF)によれば、棚1で商品G2、G3のピッキング作業を行うことになっているが、前記作業内容解析処理PF2では商品G2、G3は動かず、商品G5がピッキングされたと判定されたので、システム管理サーバTSNSは「予定の商品G2、G3をピッキングせず商品G5を降ろしたので作業誤り」と判定する。さらにシステム管理サーバTSNSは、「作業員Mに作業誤りを伝える必要あり」と判定し、フィードバック処理PF4を実施する。   Work evaluation process PF3: According to the work plan (work procedure WF), the goods G2 and G3 are picked in the shelf 1, but the goods G2 and G3 do not move in the work content analysis process PF2. Since it is determined that the product G5 has been picked, the system management server TSNS determines that “the product G5 has been taken down without picking the scheduled products G2 and G3, and therefore the work error”. Further, the system management server TSNS determines that “it is necessary to convey a work error to the worker M”, and performs the feedback process PF4.

フィードバック処理PF4:前記作業評価処理PF3の結果から、「商品G5は誤り。商品G2、G3を降ろしてください」とのメッセージを作業員MのセンサノードMSNにシステム管理サーバTSNSが送信する。同時に作業員MのセンサノードMSNのブザーを鳴らすよう、システム管理サーバTSNSは所定のコマンドを送信する。システム管理サーバTSNSが送信したメッセージは作業員MのセンサノードMSNの液晶パネルに表示され、作業員Mはメッセージを確認し、了解したら「了解」ボタンを押して返答する。システム管理サーバTSNSはフィードバック処理で「了解」の返答を受け取ったため、処理終了とする。   Feedback process PF4: From the result of the work evaluation process PF3, the system management server TSNS sends a message “Product G5 is incorrect. Please drop products G2 and G3” to the sensor node MSN of the worker M. At the same time, the system management server TSNS transmits a predetermined command so as to sound the buzzer of the sensor node MSN of the worker M. The message transmitted by the system management server TSNS is displayed on the liquid crystal panel of the sensor node MSN of the worker M. The worker M confirms the message, and when the message is accepted, presses the “OK” button to respond. Since the system management server TSNS has received a “OK” response in the feedback process, the process ends.

その結果、作業員Mは商品G5を棚に戻したとする。このときは以下のように処理が行われる。   As a result, it is assumed that the worker M returns the product G5 to the shelf. At this time, processing is performed as follows.

初期解析処理PF1:システム管理サーバTSNSは、作業員MのセンサノードMSNの加速度センサのデータを解析し、腕を上げて下ろしたと判定する。システム管理サーバTSNSがピッキングカートのセンサノードの加速度センサのデータを解析すると、1秒間振動が検知され、軽い衝撃を受けたと判定する。作業員の位置は棚1の前、ピッキングカートの位置も棚1の前と判定する。さらに商品G5の加速度センサが商品G5の動きを検知し、商品G5が動かされたと判定する。   Initial analysis processing PF1: The system management server TSNS analyzes data of the acceleration sensor of the sensor node MSN of the worker M, and determines that the arm is raised and lowered. When the system management server TSNS analyzes data of the acceleration sensor of the sensor node of the picking cart, vibration is detected for 1 second and it is determined that a light impact has been received. It is determined that the position of the worker is in front of the shelf 1 and the position of the picking cart is also in front of the shelf 1. Further, the acceleration sensor of the product G5 detects the movement of the product G5, and determines that the product G5 has been moved.

作業内容解析処理PF2:システム管理サーバTSNSは、作業員Mの腕の上げ下ろし、商品の動き、ピッキングカートの衝撃、作業員の位置もピッキングカート位置も棚1であることから、「作業員が商品G5をピッキングカートから取り出し棚1に置いた」と判定する。   Work content analysis processing PF2: The system management server TSNS raises and lowers the arm of the worker M, the movement of the product, the impact of the picking cart, and the position of the worker and the picking cart are both on the shelf 1. It is determined that “G5 is removed from the picking cart and placed on the shelf 1”.

作業評価処理PF3:システム管理サーバTSNSは、作業計画と作業履歴(前述の結果)によれば、商品G5を誤ってピッキングし、作業者1がその誤りを判定しているので、商品G5を棚1に置いたことは正しいと判定する。
したがってシステム管理サーバTSNSはフィードバック処理PF4を行わない。
Work evaluation process PF3: The system management server TSNS picks the product G5 by mistake according to the work plan and work history (the above-mentioned result), and the operator 1 determines the error, so the product G5 is placed on the shelf. It is determined that it is correct to put it in 1.
Therefore, the system management server TSNS does not perform the feedback process PF4.

次に作業員Mが棚1から予定の商品G2を取り出してピッキングカートに入れたとする。この場合、システム管理サーバTSNSは、読み込んだ作業手順WFから前記の商品G1の場合と同様、正しい処理が行われたと判定される。棚1の商品G3についても、作業員Mは、作業手順WFどおりにピッキングを実施すると、
次に、作業員Mが商品次のピッキング場所へ移動するためにピッキングカートを押して棚1の前を離れ、通路へ出たとする。
Next, it is assumed that the worker M takes out the scheduled product G2 from the shelf 1 and puts it in the picking cart. In this case, the system management server TSNS determines that the correct process has been performed from the read work procedure WF as in the case of the product G1. For the merchandise G3 on the shelf 1, when the worker M performs the picking according to the work procedure WF,
Next, it is assumed that the worker M pushes the picking cart to move to the next picking place of the product, leaves the shelf 1 and goes out to the passage.

初期解析処理PF1:システム管理サーバTSNSは、作業員MのセンサノードMSNの加速度センサのデータを解析し、歩行と判定する。システム管理サーバTSNSは、ピッキングカートのセンサノードGSNの加速度センサのデータからも移動していると判定する。システム管理サーバTSNSは、各測位用センサノードLSNのセンシングデータに基づいて作業員Mの位置は棚3へ向かう通路上で、ピッキングカートの位置も棚3へ向かう通路上と判定する。   Initial analysis process PF1: The system management server TSNS analyzes data of the acceleration sensor of the sensor node MSN of the worker M and determines that it is walking. The system management server TSNS determines that the movement is also made from the acceleration sensor data of the sensor node GSN of the picking cart. Based on the sensing data of each positioning sensor node LSN, the system management server TSNS determines that the position of the worker M is on the path toward the shelf 3 and the position of the picking cart is also on the path toward the shelf 3.

作業内容解析処理PF2:システム管理サーバTSNSは、作業員Mが歩行し、ピッキングカートの測位結果が通路で作業員Mと同じ位置であることから、「作業員Mがピッキングカートを押して歩いている」と判定する。   Work content analysis processing PF2: Since the worker M walks and the positioning result of the picking cart is the same position as the worker M in the passage, the “worker M is walking pushing the picking cart” Is determined.

作業評価処理PF3:システム管理サーバTSNSは、作業計画と上記作業内容と位置から次の保管棚に向かっていると判定し、作業が正しく行われたと判定する。
したがってフィードバック処理PF4は行われない。
Work evaluation process PF3: The system management server TSNS determines that the work plan, the work content, and the position are directed to the next storage shelf, and determines that the work has been performed correctly.
Therefore, the feedback process PF4 is not performed.

次に、作業員が次のピッキング場所である棚3付近を通り過ぎ、棚4に接近しているとする。(棚3付近を通り過ぎたことは測位用センサノードLSNで検知できたものとする。)
初期解析処理PF1:システム管理サーバTSNSは、作業員MのセンサノードMSNの加速度センサのデータを解析して歩行と判定する。同様にシステム管理サーバTSNSは、ピッキングカートのセンサノードGSNの加速度センサのデータからも移動していると判定する。システム管理サーバTSNSは、各測位用センサノードLSNのセンシングデータに基づいて、作業員Mの位置は棚4の近く、ピッキングカートの位置も棚4近くと判定する。
Next, it is assumed that the worker passes near the shelf 3 as the next picking place and approaches the shelf 4. (It is assumed that passing through the vicinity of the shelf 3 can be detected by the positioning sensor node LSN.)
Initial analysis process PF1: The system management server TSNS analyzes the acceleration sensor data of the sensor node MSN of the worker M and determines that it is walking. Similarly, the system management server TSNS determines that the movement is also made from the acceleration sensor data of the sensor node GSN of the picking cart. The system management server TSNS determines that the position of the worker M is close to the shelf 4 and the position of the picking cart is also close to the shelf 4 based on the sensing data of each positioning sensor node LSN.

作業内容解析処理PF2:システム管理サーバTSNSは、作業員Mが歩行し、ピッキングカートの測位結果が通路で作業員Mと同じ位置であることから、「作業員Mがピッキングカートを押して歩いている」と判定する。   Work content analysis processing PF2: Since the worker M walks and the positioning result of the picking cart is the same position as the worker M in the passage, the “worker M is walking pushing the picking cart” Is determined.

作業評価処理PF3:システム管理サーバTSNSは、作業計画データベースPDBに格納されている計画(作業手順WF)では棚3で商品G4をピッキングする必要があるが、履歴データベースLDBに格納されている作業履歴から棚3を通りすぎて棚4に近いことから、「移動場所が誤っている」判定する。さらに「作業員Mに作業誤りを伝える必要あり」と判定する。   Work evaluation process PF3: The system management server TSNS needs to pick the product G4 on the shelf 3 in the plan (work procedure WF) stored in the work plan database PDB, but the work history stored in the history database LDB Since it is past the shelf 3 and close to the shelf 4, it is determined that "the moving location is incorrect". Further, it is determined that “worker M needs to be notified of work error”.

フィードバック処理PF4:システム管理サーバTSNSは、前記作業評価処理PF3の結果から、「棚4は誤り。棚3へ行ってください」とのメッセージを作業員MのセンサノードMSNに送信する。同時にシステム管理サーバTSNSは所定のコマンドを送信して作業員MのセンサノードMSNのブザーを鳴らす。メッセージは作業員MのセンサノードMSNの液晶パネルに表示され、作業員Mはメッセージを確認し、了解したら「了解」ボタンを押して返答する。システム管理サーバTSNSは、この応答を受けると、フィードバック処理PF4に対して「了解」の返答を受け取ったため、処理終了とする。   Feedback processing PF4: The system management server TSNS transmits a message “shelf 4 is incorrect. Please go to shelf 3” to the sensor node MSN of the worker M from the result of the work evaluation processing PF3. At the same time, the system management server TSNS transmits a predetermined command and sounds the buzzer of the sensor node MSN of the worker M. The message is displayed on the liquid crystal panel of the sensor node MSN of the worker M. The worker M confirms the message, and when the message is accepted, presses the “OK” button to respond. When the system management server TSNS receives this response, the system management server TSNS terminates the process because it has received a “OK” response to the feedback process PF4.

次に、作業員Mが次のピッキング場所である棚3の前へ移動したとする。詳細は省略するが、前記と同様にシステム管理サーバTSNSで処理が行われ、棚3の前で停止したため、正しいと判定する。   Next, it is assumed that the worker M has moved to the front of the shelf 3 which is the next picking place. Although details are omitted, since the processing is performed by the system management server TSNS in the same manner as described above and stopped in front of the shelf 3, it is determined to be correct.

このような処理を、作業員Mの作業(作業手順WF)が終了するまで、すなわち作業員Mが出荷検品場所にピッキング対象商品をすべてピッキングカートに載せて移動終了するまで、繰り返し行う。   Such processing is repeatedly performed until the work of the worker M (work procedure WF) is completed, that is, until the worker M finishes moving the picking target products on the picking cart at the shipping inspection location.

以上の処理は、システム管理サーバTSNSが5秒ごとに検出したセンシングデータに基づいての繰り返し処理であったが、5秒の範囲では各処理における判定が不可能な場合がある。例えば、「作業員が腕を上げた」ことだけがわかった場合、その後の動作を解析しないとピッキングであるかどうかはわからない。このようにシステム管理サーバTSNSで判定ができない場合には、判定できるまでのデータが揃ってから、例えば15秒間のデータがそろった段階で作業内容解析処理PF2や作業評価処理PF3、フィードバック処理PF4を行うようにすれば良い。   The above process is a repetitive process based on the sensing data detected by the system management server TSNS every 5 seconds. However, there are cases where determination in each process is impossible within the range of 5 seconds. For example, if only the “worker raised his arm” is known, it is not possible to determine whether or not the picking is performed unless the subsequent motion is analyzed. When the system management server TSNS cannot make a determination in this way, the work content analysis process PF2, the work evaluation process PF3, and the feedback process PF4 are performed after the data until the determination is complete, for example, when the data for 15 seconds is collected. You should do it.

さらに、棚に設置した測位用センサノードLSNと作業員に取り付けてあるセンサノードMSNが正対したときに、双方のいずれかの赤外線センサが相手のセンサノードを検知することにより、移動場所の誤りを検知することもできる。この場合、センサノードMSNまたは測位用センサノードLSNの少なくとも一方が、所定の周期で赤外線の発光を実行する。作業員Mに取り付けてあるセンサノードMSNが赤外線発光し、棚に設置した測位用センサノードLSNが受光することにより場所を判定する、あるいは逆に、棚に設置した測位用センサノードLSNが赤外線発光し、作業員Mに取り付けてあるセンサノードMSNが受光することにより場所判定する、のいずれかで検知できる。   Further, when the positioning sensor node LSN installed on the shelf and the sensor node MSN attached to the worker face each other, either of the infrared sensors detects the partner sensor node, thereby causing an error in the moving location. Can also be detected. In this case, at least one of the sensor node MSN and the positioning sensor node LSN executes infrared light emission at a predetermined cycle. The sensor node MSN attached to the worker M emits infrared light and the positioning sensor node LSN installed on the shelf determines the location by receiving light, or conversely, the positioning sensor node LSN installed on the shelf emits infrared light. The sensor node MSN attached to the worker M can detect the location by receiving light.

また、システム管理サーバTSNSは作業員Mが所定の作業場所に来たことを判定したときに、対象商品Gに取り付けたセンサノードGSNの発光ダイオードを光らせたり、棚に設置した測位用センサノードLSNの発光ダイオードを光らせたりすることで商品Gやその位置を可視化することで、あらかじめミスを防止することも可能である。   Further, when the system management server TSNS determines that the worker M has come to a predetermined work place, the system management server TSNS illuminates the light emitting diode of the sensor node GSN attached to the target product G, or the positioning sensor node LSN installed on the shelf. It is possible to prevent mistakes in advance by visualizing the product G and its position by illuminating the light emitting diode.

以上のように、作業員Mの作業中に移動場所の誤りの検知や取り出す商品Gの誤りの検知を行い、直ちに作業者Mに通知することにより、作業の早い段階から誤り検知を可能にし、手戻りを少なくすることができる。   As described above, it is possible to detect an error at an early stage of the work by detecting an error of the moving place or an error of the product G to be taken out during the work of the worker M and immediately notifying the worker M, Rework can be reduced.

<第2の実施形態>
本第2の実施の形態では、無駄な作業・動作の検知の例を説明する。第1の実施形態同様、出荷におけるピッキング作業を例に説明する。なお、センサネットワークシステムやシステム管理サーバTSNSは、前記第1の実施形態と同様の構成である。
<Second Embodiment>
In the second embodiment, an example of useless work / motion detection will be described. As in the first embodiment, a picking operation in shipping will be described as an example. The sensor network system and the system management server TSNS have the same configuration as that in the first embodiment.

作業員が第1の実施形態同様、正しい棚の前に来たものとする。この棚から商品を5個取り出す必要があるとする。作業員の腕の上げ下ろしは5回あればよいことになる。作業員の腕の動きを検知し、作業内容解析処理PF2でピッキング作業と判定するが、合計9回のピッキング作業が判定されたとする。作業員の腕の上げ下ろし動作とピッキング対象商品の動きが同時に検知されたときに正しいピッキング作業であると判定される。正しいピッキング作業が5回であれば、4回の余分なピッキング作業があったことになる。   It is assumed that the worker has come in front of the correct shelf as in the first embodiment. Suppose that it is necessary to take out five products from this shelf. The operator's arm should be raised and lowered five times. It is assumed that the movement of the worker's arm is detected and the picking work is determined in the work content analysis process PF2, but a total of nine picking work is determined. It is determined that the picking work is correct when the arm raising / lowering action of the worker and the movement of the picking target product are detected at the same time. If the correct picking operation is five times, it means that there are four extra picking operations.

余分なピッキング作業の可能性として以下の場合を考える。
(1)商品を取り出して誤ったことがわかったため戻す。
(2)作業員が、目的の商品が棚に陳列してある状態では商品の判別ができず、商品を取り出して手にとってみたところ、目的の商品と異なることがわかり、棚に戻す。
(3)作業員が商品を取り出そうと棚に手を伸ばしたが、目的の商品ではないことが取り出す前にわかり、手を戻す。
(4)作業員が、疲れをとるために腕の上げ下ろしを行った。
Consider the following cases as the possibility of extra picking work.
(1) Take out the product and return it because it was found to be wrong.
(2) The worker cannot discriminate the product in a state where the target product is displayed on the shelf. When the worker takes out the product and sees it in the hand, the worker finds that the product is different from the target product and returns the product to the shelf.
(3) The worker has reached out to the shelf to take out the product.
(4) The worker raised and lowered his arm to get tired.

上記4回の余分な動作は、システム管理サーバTSNSの作業評価処理PF3において、誤りとして検出されるものと、それ以外とがある。   The four extra operations include those detected as errors in the work evaluation process PF3 of the system management server TSNS and others.

上記(1)と(2)はシステム管理サーバTSNSにおいて誤りとして判定される。いずれの場合も、商品Gに取り付けたセンサノードGSNの加速度センサの測定データからシステム管理サーバTSNSで判定可能である。すなわちピッキング対象外の商品Gの加速度が検知されることで判定できる。上記(2)は本来誤りではないが、作業員にメッセージを出す意味で、誤り判定としても良い。ただし、作業員の個人の能力評価を行うような場合、作業員個人の問題にもかかわらず誤りとして記録されると問題が発生することもあるので、別途原因分析を行う必要がある。上記(3)と(4)は商品の動きは検出されないので、無駄な動きと判定する。   The above (1) and (2) are determined as errors in the system management server TSNS. In any case, the system management server TSNS can determine from the measurement data of the acceleration sensor of the sensor node GSN attached to the product G. That is, it can be determined by detecting the acceleration of the product G that is not the picking target. The above (2) is not an error in nature, but may be determined as an error in the sense that a message is sent to the worker. However, when an individual ability evaluation of a worker is performed, a problem may occur if an error is recorded in spite of the problem of the individual worker. Therefore, it is necessary to separately analyze the cause. In the above (3) and (4), since the movement of the product is not detected, it is determined that the movement is useless.

システム管理サーバTSNSにおけるリアルタイム解析では、以上の処理までを行い、これらの結果を履歴データベースLDBに保存し、別途オフラインで誤りを含めた無駄動作の発生原因を分析する。   In the real-time analysis in the system management server TSNS, the above processing is performed, these results are stored in the history database LDB, and the cause of the wasteful operation including an error is separately analyzed offline.

例えば以下のような分析を行う。   For example, the following analysis is performed.

まず、システム管理サーバTSNSでは、上記の誤りを含めた無駄動作がどのような状況で発生しているかを判定する。   First, the system management server TSNS determines under what circumstances the useless operation including the above error occurs.

もし、作業員に関係なく特定の場所、あるいは特定の商品に対して集中する場合には、商品陳列方法に問題がある可能性がある(ラベルが見えにくい、類似商品が並んでいて区別が難しい)。作業場所は関係なく特定の作業員に多く検出される場合には、個人の能力の問題である可能性が高い。また作業員の累積作業量に応じて増えてくる場合には疲労によって誤りが増えたり、疲れをとるための動きが増えている可能性が高い。   If you concentrate on a specific place or a specific product regardless of the worker, there may be a problem with the product display method (labels are difficult to see, similar products are lined up and difficult to distinguish ). If many work places are detected by a specific worker regardless of the work place, there is a high possibility that the problem is an individual ability. In addition, when the number of workers increases according to the accumulated work amount, there is a high possibility that errors increase due to fatigue, and movements for fatigue are increasing.

このような可能性を検証するために、倉庫の管理者が現場を確認したり、作業者からヒヤリングを行って、これらの原因を特定し、フィードバックをかける。例えば商品の陳列方法やラベルの貼り方の工夫により、商品を取り出さなくても目視可能にする、作業員の教育を行う、スケジューリングの見直し、などである。作業員の累積作業量に応じて増えてくる場合には、今後の作業評価処理PF3において、累積作業量に応じて動的にスケジュールを変更することも可能である。例えば従事中の作業が終了したら、休憩予定はなかったが休憩をさせるなどである。   In order to verify such a possibility, the manager of the warehouse confirms the site and conducts interviews from the workers to identify these causes and provide feedback. For example, the product display method and the labeling method can be used to make the product visible without taking out the product, educate workers, and review the scheduling. When it increases according to the cumulative work amount of the worker, it is also possible to dynamically change the schedule according to the cumulative work amount in the future work evaluation process PF3. For example, when the work you are working on is finished, you did not plan to take a break, but you want to take a break.

以上のように、無駄な動作の検知は、無駄の原因の特定をリアルタイムに行うことは容易ではないので、履歴を一度履歴データベースLDBに格納し、オフラインで解析できるようにするとよい。その結果を今後の作業計画、商品の配置・陳列方法、作業員教育等、必要な対策をとるために利用できる。   As described above, since it is not easy to detect the useless operation in real time, it is preferable to store the history once in the history database LDB and analyze it offline. The results can be used to take necessary measures such as future work plans, product placement and display methods, and worker training.

<第3の実施形態>
本第3の実施の形態では、作業員の一箇所への集中を検知あるいは予測し、作業場所を分散させる例に本発明を適用した例を説明する。ここでも第1および第2の実施の形態と同様にピッキング作業を例により説明する。なお、センサネットワークシステムやシステム管理サーバTSNSは、前記第1の実施形態と同様の構成である。
<Third Embodiment>
In the third embodiment, an example will be described in which the present invention is applied to an example in which concentration of a worker at one place is detected or predicted and work places are distributed. Here again, picking work will be described by way of example as in the first and second embodiments. The sensor network system and the system management server TSNS have the same configuration as that in the first embodiment.

まず図7に基づいて、すでに集中が発生した場合について説明する。   First, the case where concentration has already occurred will be described with reference to FIG.

各棚で行われる商品のピッキング作業は、同時に3人までが効率的な作業のために許容される人数であるとする。   It is assumed that the picking work of products performed on each shelf is the number of persons allowed for efficient work up to three people at the same time.

システム管理サーバTSNSは、初期解析処理PF1および作業内容解析処理PF2によって、棚1の前に作業員5人(作業員A〜作業員E)が同時に存在し、作業計画データベースPDBからの情報も含め、作業員全員A〜Eがピッキング作業のためにそこに存在していることが判明したとする。   The system management server TSNS includes five workers (workers A to E) in front of the shelf 1 by the initial analysis processing PF1 and the work content analysis processing PF2, and includes information from the work plan database PDB. Suppose all of the workers A to E are found to be there for picking work.

さらに作業評価処理PF3において、システム管理サーバTSNSは、各作業員A〜Eの動作がピッキングのための腕のあげおろし動作が単位時間あたり標準的回数より少ない、ピッキング商品の動きが同様に少ない、などが判明したとする。これは作業員A〜Eが棚1の前に5人いることにより明らかに作業効率が低下していることになり、そこで効率性をあげるために作業員2人の作業場所を変更(作業順序の変更)することに決定する。つまり、システム管理サーバTSNSは、所定の許容人数=3人を超えた人数について作業場所を変更すべきと判定する。   Furthermore, in the work evaluation process PF3, the system management server TSNS has the movements of the picking items similarly that the movement of each of the workers A to E is less than the standard number of times of lifting the arm for picking, And so on. This means that the work efficiency is clearly lowered due to the five workers A to E in front of the shelf 1, and the work place of the two workers is changed in order to increase the efficiency (work order). Change). That is, the system management server TSNS determines that the work place should be changed for a number of persons exceeding the predetermined allowable number of persons = 3.

変更を決定する要素はいくつかあるが、ここでは例えば全体の移動距離を最小にする方法をとることにする。その解として作業員C、作業員Eのピッキング場所を棚2にいったん変更し、そこでの作業をおこなってから元の場所である棚1にもどることにする。この解を求める方法の一例を述べる。まず、各作業員A〜Eについて、棚1の次の移動先の棚が棚1から近い棚の順に並べる。次に前記作業員の並び順に、本来の次の移動先の棚で作業を行ってから棚1に戻るという変更を必要人数分、すなわち許容人数3人を超えた2人について変更する。さらに具体的には、各棚は棚1に近い順に棚2、棚3、棚4となっており、棚2で作業予定の作業員C、作業員E、棚3で作業予定の作業員B、棚4で作業予定の作業員A、作業員D、という順になる。ここで作業員C、作業員Eは棚2で作業予定なのでID順といった規則で順位をつけてよい。作業員A、作業員Dについても同様である。所定の許容人数は3人を超えた2人として、順位の上位の作業員C、作業員Eを選択し、作業場所を上記のように変更するように決定する。 システム管理サーバTSNSは、フィードバック処理PF4において作業員C、作業員EのセンサノードMSNに対しては、「ピッキング場所を棚2に変更してください」というメッセージを送信し、作業員C,Eが受信したら「了解」のボタンで返答し、作業変更する。   There are several factors that determine the change. Here, for example, a method of minimizing the entire moving distance is taken. As a solution, the picking locations of the workers C and E are once changed to the shelf 2, and after performing the work there, the original location is returned to the shelf 1. An example of a method for obtaining this solution will be described. First, for each of the workers A to E, the next moving destination shelf of the shelf 1 is arranged in the order of the shelf closer to the shelf 1. Next, the change that the work is performed in the original next movement destination shelf and then returned to the shelf 1 is changed for the necessary number of persons, that is, two persons exceeding the allowable number of persons in the order of the workers. More specifically, each shelf is a shelf 2, a shelf 3, and a shelf 4 in order from the shelf 1, the worker C scheduled to work on the shelf 2, the worker E, and the worker B scheduled to work on the shelf 3. The worker A and the worker D scheduled to work on the shelf 4 are in this order. Here, since the worker C and the worker E are scheduled to work on the shelf 2, they may be ranked according to a rule such as ID order. The same applies to the workers A and D. The predetermined permissible number of persons exceeds two, and two workers C and E with higher ranks are selected, and the work place is determined to be changed as described above. The system management server TSNS sends a message “Please change the picking location to the shelf 2” to the sensor nodes MSN of the workers C and E in the feedback process PF4. When received, reply with the “OK” button and change the work.

この結果、棚1での集中を解消し、作業効率を向上させることができる。   As a result, concentration on the shelf 1 can be eliminated and work efficiency can be improved.

次に、図8に基づいて、集中が予測される場合について説明する。   Next, a case where concentration is predicted will be described with reference to FIG.

前述のケースでは、集中が発生してから集中解消を行うように対応したが、あらかじめ集中の予測を行えば、集中発生前に対応が可能である。   In the above-described case, the concentration is canceled after the concentration occurs. However, if the concentration is predicted in advance, it is possible to cope with the concentration before the concentration occurs.

ここでは、本来は作業計画(作業手順WF)が作業員の集中を避けるようにスケジューリングされていたが、他の作業の進捗遅れで、時刻t0において実際の作業進捗が計画に対してずれが発生していることが作業評価処理PF3で判明したとする。この作業評価処理PFでは、ある時刻に各作業員A〜Eがいるべき棚の位置と、実際に各作業員A〜Eの位置を検出した結果から、実際の作業の進捗と、作業手順WFとのずれを判定する。例えば、図8において、システム管理サーバTSNSは、時刻t0において作業員Bの位置を棚1と検出し、作業手順WFでは時刻t0においては次工程の棚4に作業員Bがいるべきことから、作業員Bの進捗の遅延を検出する。システム管理サーバTSNSは、他の作業員についても時刻t0における作業員の位置と、作業手順WFに基づく作業員がいるべき位置とを比較して、作業の進捗状況を、進捗の遅延、適正な進捗、進捗の進みのいずれかに判定する。   Here, the work plan (work procedure WF) was originally scheduled so as to avoid the concentration of workers, but the actual work progress is shifted from the plan at time t0 due to a delay in the progress of other work. Suppose that it is found by the work evaluation process PF3. In this work evaluation process PF, the actual work progress and work procedure WF are determined based on the result of detecting the positions of the shelves where the workers A to E should be at a certain time and the positions of the workers A to E actually. Judge deviation from. For example, in FIG. 8, the system management server TSNS detects the position of the worker B as the shelf 1 at time t0, and in the work procedure WF, the worker B should be on the shelf 4 of the next process at time t0. A delay in the progress of worker B is detected. The system management server TSNS compares the position of the worker at time t0 with the position where the worker should be based on the work procedure WF for other workers, and compares the progress of the work with the delay of the progress and the appropriate Judge whether it is progress or progress.

図8において、作業員Cは進捗が予定より進んでおり、作業員B、作業員Dは進捗遅れが発生している。   In FIG. 8, the progress of worker C has progressed from the schedule, and workers B and D have a delay in progress.

今、現時点t0以降では作業が順調に行われるとすると仮定すると、システム管理サーバTSNSは、棚4で5人集中する時間帯が発生することが予測することができる。つまり、システム管理サーバTSNSは、現在時刻t0から作業手順WFどおりに作業が進捗した場合の各作業員A〜Eの位置を、所定の時間間隔毎に演算し、演算した時刻t毎に、各作業員A〜Eがどの棚にいるのかを判定する。この判定の結果、システム管理サーバTSNSは、時刻t1で全作業員A〜Eが棚4に位置することを予測する。そこで上記と同様に全体の移動距離を最小にする方法のように作業順序の変更を決定する。その解として、作業員A、作業員D、作業員Eの作業順序を入れ替えることにより、棚4への集中を最大3人にする。他の棚についても最大3人を超えないようにする。この変更が仮に出荷伝票発行前に行えるなら、フィードバック処理PF4において、システム管理サーバTSNSは、出荷伝票出力に作業順序を反映させて出力するように作業計画の変更を行えるが、この場合には出荷伝票発行後であるため、システム管理サーバTSNSは、フィードバック処理PF4において、変更対象作業員に上記と同様にメッセージを送信する。また作業計画の変更は作業計画データベースPDB、履歴データベースLDBに反映させる。   Assuming that the work is performed smoothly after the current time t0, the system management server TSNS can predict that a time zone in which five people are concentrated on the shelf 4 will occur. That is, the system management server TSNS calculates the positions of the workers A to E when the work has progressed according to the work procedure WF from the current time t0 at predetermined time intervals, and for each calculated time t, It is determined which shelf the workers A to E are on. As a result of this determination, the system management server TSNS predicts that all workers A to E are located on the shelf 4 at time t1. Therefore, the change of the work order is determined as in the method of minimizing the entire moving distance as described above. As a solution, the work order of the worker A, the worker D, and the worker E is changed so that the maximum concentration on the shelf 4 is three. Do not exceed 3 people on other shelves. If this change can be made before the shipping slip is issued, in the feedback process PF4, the system management server TSNS can change the work plan so that the work order is reflected in the shipping slip output. Since the slip is issued, the system management server TSNS transmits a message to the change target worker in the feedback process PF4 in the same manner as described above. The change of the work plan is reflected in the work plan database PDB and the history database LDB.

以上のように、作業評価処理PF3においては、現時点で発生している問題を判定するばかりでなく、今後発生しそうな問題を予測し作業計画変更に反映させれば、より効率的な作業を可能にする作業管理が可能になる。   As described above, in the work evaluation process PF3, it is possible not only to determine a problem occurring at the present time but also to predict a problem that is likely to occur in the future and reflect it in a work plan change, thereby enabling more efficient work. It becomes possible to manage work.

<第4の実施形態>
本第4の実施の形態では、本来の作業中に、緊急に処理しなければならない突発的作業が発生した場合について、図9に基づいて説明する。なお、センサネットワークシステムやシステム管理サーバTSNSは、前記第1の実施形態と同様の構成である。
<Fourth Embodiment>
In the fourth embodiment, a case where a sudden work that must be urgently performed during an original work will be described with reference to FIG. The sensor network system and the system management server TSNS have the same configuration as that in the first embodiment.

入荷エリアの床には圧力センサを備えた着荷検知用センサノードGSNが埋め込まれており、商品の着荷を検知できるようになっている。着荷検知用センサノードGSNは、倉庫に商品が到着したことを検出する。また、入荷エリアには、図示しないタグリーダやバーコードリーダが設置され、これらタグリーダやバーコードリーダに到着した商品のタグやバーコードを読み取らせ、システム管理サーバTSNSに送信する。システム管理サーバTSNSは、受信した商品のタグやバーコードから、作業計画データベースPDBを参照し、当該商品の作業の優先度と、入荷エリアから棚に移動するまでの許容時間を読み出して、緊急に作業を行うべき商品であるか否かを判定する。   An arrival detection sensor node GSN provided with a pressure sensor is embedded in the floor of the arrival area so that the arrival of goods can be detected. The arrival detection sensor node GSN detects that the commodity has arrived at the warehouse. In addition, a tag reader and a barcode reader (not shown) are installed in the arrival area, and the tag and barcode of a product that has arrived at the tag reader or barcode reader are read and transmitted to the system management server TSNS. The system management server TSNS refers to the work plan database PDB from the received product tag or barcode, reads the work priority of the product and the allowable time until the product moves from the arrival area to the shelf, and It is determined whether or not the product is to be worked on.

システム管理サーバTSNSは、上記初期解析処理PF1において、時刻t0において着荷が入荷エリアの床に設置されたセンサノードGSNで検知されるとする。入荷された商品は鮮度の問題によりすぐに倉庫に入庫しなければばらないとする。すなわち、時刻t2までに入庫完了が必要であり、時刻t1までに入庫作業を開始できる場合に必要な要員は2人であるとする。1人で作業する場合には時刻t0より前に作業開始の必要があるとする。したがって召集したい作業員は2人である。緊急時の召集の判定ロジックは以下のようになっているものとする。ここで作業1、作業2といった作業は、同一の番号の作業は同一時間帯に割り当てられる、すなわち複数作業員で行う場合にはそれら作業員が同時に作業するものとする。
(1)作業中、あるいは直近に行う作業については、優先度の高い作業は極力変更(中断、後ろ倒し)しない。
(2)作業員は、休憩中、直近に休憩予定または作業予定なし、作業中、の順に選択する。
(3)作業全体の終了時刻の遅延を最小にする。
Assume that the system management server TSNS detects the arrival at the sensor node GSN installed on the floor of the arrival area at time t0 in the initial analysis process PF1. Suppose that the received goods must be immediately received in the warehouse due to the problem of freshness. That is, it is assumed that the completion of warehousing is required by time t2, and that two personnel are required when the warehousing operation can be started by time t1. When working alone, it is necessary to start work before time t0. Therefore, two workers want to be summoned. Assume that the judgment logic for an emergency call is as follows. Here, for the tasks 1 and 2, the tasks with the same number are assigned to the same time zone, that is, when they are performed by a plurality of workers, the workers work simultaneously.
(1) Regarding the work to be performed during work or most recently, work with high priority should not be changed (interrupted or moved backward) as much as possible.
(2) The worker selects in order of the break, the latest break schedule or no work schedule, and the work in progress.
(3) Minimize the delay of the end time of the entire work.

システム管理サーバTSNSは、履歴データベースLDBから各作業員A〜Eの状態を取得し、作業内容解析処理PF2の結果、時刻t0では各作業員A〜作業員Eが全員で作業中であることがわかる。作業評価処理PF3において、システム管理サーバTSNSがさらに各作業員の作業計画を時系列的に辿ると、作業員B以外は時刻t1以前にまもなく休憩に入ることがわかる。また作業の優先度は作業3が高いことがわかる。したがって、まず作業3は上記(1)より中断させずに続行させることとし、作業員Bは選択の候補から除外される。次に残り4人の直近の作業予定を見ると、作業4、5、6であるが、作業5、6の優先度が低いので、休憩後に作業5、6を予定している作業員A、Cの2人に本突発的作業作業を実行させるように決定する。なお、作業の優先度は、作業手順WFに予め設定された値であり、システム管理サーバTSNSは作業手順WFから読み込んだ優先度で上記判定を行う。上記決定に基づき、システム管理サーバTSNSは、作業員A、Cについて、さらには他の作業員についても作業の再スケジューリングをする。具体的には、作業員Aについては、休憩予定を変更して突発作業を入れたので、突発作業後に休憩を入れる。作業員Cも同様である。作業5と作業6が開始時刻を遅らせる必要があるが、作業6は1人で行うので、作業員Bが作業3の終了後に行うことにする。作業5は作業員A、Cの2人が前記休憩後に行うようにする。さらに作業7は本来作業員A、Cの2人の予定であるが、終了時間を早めるために、作業員B、Dに割り当てる。   The system management server TSNS acquires the states of the workers A to E from the history database LDB, and as a result of the work content analysis process PF2, the workers A to E are all working at time t0. Recognize. In the work evaluation process PF3, when the system management server TSNS further follows the work plan of each worker in chronological order, it can be seen that a rest other than the worker B will soon take a break before the time t1. It can also be seen that the priority of work is high for work 3. Therefore, first, the operation 3 is continued without interruption from the above (1), and the worker B is excluded from the selection candidates. Next, when looking at the most recent work schedule of the remaining four people, it is work 4, 5, 6, but the priority of work 5, 6 is low, so worker A who plans work 5, 6 after a break, Decide to have the two C perform this sudden work. The work priority is a value set in advance in the work procedure WF, and the system management server TSNS makes the above determination based on the priority read from the work procedure WF. Based on the above determination, the system management server TSNS reschedules work for the workers A and C and also for other workers. Specifically, for the worker A, since the break schedule was changed and the sudden work was put in, the break is put after the sudden work. The same applies to the worker C. Although the work 5 and the work 6 need to delay the start time, the work 6 is performed by one person, so that the worker B performs the work after the work 3 is completed. Work 5 is performed by two workers A and C after the break. Furthermore, work 7 is originally scheduled by two workers A and C, but is assigned to workers B and D in order to shorten the end time.

システム管理サーバTSNSはフィードバック処理PF4で、その後作業員A、Cに「現在の作業終了後、入荷エリアに来てください」とセンサノードMSNの通知装置NTCにメッセージを送信して召集をかける。作業員A、Cから「了解」の返答があれば、召集完了となる。   In the feedback process PF4, the system management server TSNS then sends a message to the notification device NTC of the sensor node MSN to call the workers A and C, “Please come to the arrival area after the current work is completed”. If there is a response of “OK” from the workers A and C, the summoning is completed.

以上のように、システム管理サーバTSNSが作業手順WFに基づいて再度スケジューリングを行うことで、緊急作業が発生した場合でも、各作業員の作業状況やスケジュールにより、適切な作業員召集をかけることができる。   As described above, the system management server TSNS performs scheduling again based on the work procedure WF, so that even if an emergency work occurs, an appropriate worker call can be summed up depending on the work status and schedule of each worker. it can.

<第5の実施形態>
本第5の実施の形態では、作業員Mが予定と異なる状況にあるときの判定例を説明する。なお、センサネットワークシステムやシステム管理サーバTSNSは、前記第1の実施形態と同様の構成である。
<Fifth Embodiment>
In the fifth embodiment, an example of determination when the worker M is in a situation different from the schedule will be described. The sensor network system and the system management server TSNS have the same configuration as that in the first embodiment.

前記第1〜第4実施形態においては、作業員Mの本来のスケジュールはピッキング作業を行って検品場所への商品を移送することとなっている。   In the first to fourth embodiments, the original schedule of the worker M is to perform picking work and transfer the goods to the inspection place.

まず、予定のピッキング作業開始時刻から2分以上経過したにもかかわらず、作業員Mがほぼ静止状態と観測され続けているとする。作業員の測位の結果は休憩室であるとする。   First, it is assumed that the worker M continues to be observed as being almost stationary even though two minutes or more have elapsed from the scheduled picking work start time. It is assumed that the worker's positioning result is a break room.

システム管理サーバTSNSは、作業内容解析処理PF2において、休憩室で休憩中と判定し、作業評価処理PF3においては、作業手順WFから読み込んだスケジュールではピッキング作業開始時刻が過ぎているので、作業開始を忘れて休憩中であると判定し、フィードバック処理PF4において作業員MのセンサノードMSNに作業開始を通知する。システム管理サーバTSNSは、作業員MのセンサノードMSNから「了解」の返答はあればよいが、もし返答がない場合には、管理端末ADTに所定のメッセージを送信して管理者を呼び出し、休憩室に確認に向かわせる。前述では作業開始時刻から2分以上経過した段階で作業員Mの呼び出しを行っているが、その時間は作業項目等に応じて適宜設定されていれば良い。   In the work content analysis process PF2, the system management server TSNS determines that a break is taking place in the break room. In the work evaluation process PF3, the picking work start time has passed in the schedule read from the work procedure WF. It is determined that the user has forgotten a break, and the work start is notified to the sensor node MSN of the worker M in the feedback process PF4. The system management server TSNS only needs to receive a “OK” response from the sensor node MSN of the worker M. If there is no response, the system management server TSNS sends a predetermined message to the management terminal ADT to call the administrator and take a break Ask the room to confirm. In the above description, the worker M is called when two minutes or more have passed since the work start time. However, the time may be appropriately set according to the work item or the like.

次に作業内容解析処理PF2で一度ピッキング作業に入ったと判定されたにもかかわらず、途中で作業員Mの移動・作業が検出されなくなったとする。作業員Mが床に倒れる場合にはセンサノードMSNの加速度センサのセンシングデータからシステム管理サーバTSNSで検知することができる。そして、システム管理サーバTSNSは、作業評価処理PF3で作業員Mが倒れたため管理者が現場に向かう必要あり、と判定し、フィードバック処理PF4にて作業管理者に通知する。しかし作業員Mは、気分が悪くてしゃがみこんでいる場合には、しゃがむことは検知されても、気分が悪い状態はセンサノードMSNの加速度センサで検知できないので、作業評価処理では異常が発生している可能性があると判定して、システム管理サーバTSNSは、まず作業員Mと作業管理者に同時に所定のメッセージを通知し、すぐに応答がなければ、現場に管理者が急行するようメッセージを管理表示端末ADTに送信する。もちろんビデオカメラが設置してあれば、管理者がそれをモニタしても良い。   Next, it is assumed that the movement / work of the worker M is not detected midway even though it is determined that the picking work is once entered in the work content analysis process PF2. When the worker M falls down on the floor, it can be detected by the system management server TSNS from the sensing data of the acceleration sensor of the sensor node MSN. Then, the system management server TSNS determines that the manager needs to go to the work site because the worker M falls down in the work evaluation process PF3, and notifies the work manager in the feedback process PF4. However, when the worker M feels bad and crouched, even if the squatting is detected, the bad state cannot be detected by the acceleration sensor of the sensor node MSN, so that an abnormality occurs in the work evaluation process. First, the system management server TSNS notifies the worker M and the work manager of a predetermined message at the same time. If there is no response immediately, the system management server TSNS prompts the manager to urgently It transmits to the management display terminal ADT. Of course, if a video camera is installed, the administrator may monitor it.

以上のように、作業者の作業忘れや異常を検知して、作業者や管理者に通知することが可能になる。   As described above, it is possible to detect a worker's forgotten work or abnormality and notify the worker or administrator.

<第6の実施形態>
本第6の実施の形態では、ピッキング作業中の作業員Mとフォークリフトが接近し、危険があることを双方に通知する例を説明する。なお、センサネットワークシステムやシステム管理サーバTSNSは、前記第1の実施形態と同様の構成である。
<Sixth Embodiment>
In the sixth embodiment, an example will be described in which a worker M and a forklift that are in a picking operation approach and notify both sides that there is a danger. The sensor network system and the system management server TSNS have the same configuration as that in the first embodiment.

前記第1実施形態の倉庫において、作業員Mとフォークリフトの運転手には人に取り付けるセンサノードMSN、フォークリフトには機械に取り付けるセンサノードGSNが取り付けられているとする。また、システム管理サーバTSNSには作業現場のマップが格納されているとする。   In the warehouse of the first embodiment, it is assumed that the worker M and the forklift driver are provided with a sensor node MSN attached to a person, and the forklift is attached with a sensor node GSN attached to a machine. Further, it is assumed that a map of the work site is stored in the system management server TSNS.

作業員Mは通路を歩いて移動中であるとする。一方、フォークリフトも別の通路を移動中であり、両者は双方の通路の交点に向かって移動しているとする。   It is assumed that the worker M is walking along the passage and moving. On the other hand, it is assumed that the forklift is also moving in another passage, and both are moving toward the intersection of both passages.

システム管理サーバTSNSは、作業内容判定処理PF2において、作業員Mが歩いていることと、測位用センサノードLSNの測位データから作業員Mの移動方向が上記通路の交点方面であることを判定する。一方、システム管理サーバTSNSは、フォークリフトとその運転者についても、測位用センサノードLSNの測位データから移動方向が上記通路の交点方面であることを判定する。   In the work content determination process PF2, the system management server TSNS determines that the worker M is walking and that the movement direction of the worker M is the intersection direction of the passage from the positioning data of the positioning sensor node LSN. . On the other hand, the system management server TSNS also determines that the moving direction is the intersection direction of the passage from the positioning data of the positioning sensor node LSN for the forklift and its driver.

システム管理サーバTSNSの作業評価処理PF3においては、作業員Mとフォークリフトの位置および移動方向をマップと対応させ、双方が上記通路の交点に向かって接近中であり、危険性があると判断し、作業員Mとフォークリフトの運転者のセンサノードMSNに対して双方が接近中であることを通知し、注意を促すことを決定する。システム管理サーバTSNSはフィードバック処理PF4において、作業員MのセンサノードMSNに対しては「フォークリフトが接近中」というメッセージを送信して、センサノードMSNの液晶パネルに警告を表示させ、さらに商品のコマンドを送信してセンサノードMSNのブザーを鳴らし、作業員が「了解」の返答を行うまで一定間隔(例えば1秒間隔)でブザーを鳴らす。   In the work evaluation process PF3 of the system management server TSNS, the positions and movement directions of the worker M and the forklift are made to correspond to the map, and both are approaching the intersection of the passage and are judged to be dangerous. The operator M and the forklift driver's sensor node MSN are notified that both are approaching and decided to call attention. In the feedback process PF4, the system management server TSNS transmits a message “Forklift is approaching” to the sensor node MSN of the worker M, displays a warning on the liquid crystal panel of the sensor node MSN, and further executes a product command. Is transmitted and the buzzer of the sensor node MSN is sounded, and the buzzer is sounded at regular intervals (for example, at intervals of 1 second) until the worker responds “OK”.

一方、システム管理サーバTSNSは、フォークリフトの運転者のセンサノードMSNに対しても、「作業員が接近中」というメッセージを送信し、かつ所定のコマンドを送信してセンサノードMSNのブザーを鳴らし、運転者が「了解」の返答を行うまで一定間隔(例えば1秒間隔)でブザーを鳴らす。フォークリフト運転者の場合、一度移動を停止するなどして返答する必要がある。   On the other hand, the system management server TSNS also sends a message “worker is approaching” to the sensor node MSN of the forklift driver, and sends a predetermined command to sound the buzzer of the sensor node MSN. The buzzer sounds at regular intervals (for example, at intervals of 1 second) until the driver responds “OK”. In the case of a forklift driver, it is necessary to reply by stopping the movement once.

以上のように、作業員と機械の接近など、危険性の検知と通知により安全確保を行うことができる。   As described above, safety can be ensured by detecting and notifying danger such as the approach of the worker and the machine.

<第7の実施形態>
本第7の実施の形態では、ピッキング終了時点から出荷検品、出荷エリアへの移送、商品のトラックへの積み込みまでの出荷作業における品質管理を伴う作業管理について、図10に基づいて説明する。なお、センサネットワークシステムやシステム管理サーバTSNSは、前記第1の実施形態の構成に出荷エリア21〜24を加えたものであり、その他の構成は前記第1の実施形態と同様である。
<Seventh Embodiment>
In the seventh embodiment, work management accompanied with quality control in shipping work from picking completion time to shipping inspection, transfer to a shipping area, and loading of goods into a truck will be described with reference to FIG. The sensor network system and the system management server TSNS are obtained by adding shipping areas 21 to 24 to the configuration of the first embodiment, and other configurations are the same as those of the first embodiment.

図10において、各商品は温度管理が必要な生鮮食料品の入った箱であり、商品に取り付けられたセンサノードGSNで温度測定が所定の周期で実行されている。各商品は、原則として5℃以下で保管する必要があるが、環境に設けたセンサノードESNが検出した倉庫内各所の現在の温度が10℃〜15℃の範囲であり、品質保証の観点からは、15℃での環境での許容時間は30分であり、したがって、トラックへの積み込みまでの許容時間は30分であるとシステム管理サーバTSNSは判定する。システム管理サーバTSNSが、各商品の環境に対する制限を作業手順WFから読み込み、センサノードESNから取得した倉庫の環境が制限値を超えている場合に、商品毎に予め設定された温度と許容時間の関係からを実際の許容時間を決定する。   In FIG. 10, each product is a box containing fresh foods requiring temperature management, and temperature measurement is performed at a predetermined cycle by a sensor node GSN attached to the product. As a general rule, each product must be stored at 5 ° C or lower. However, the current temperature in each part of the warehouse detected by the sensor node ESN provided in the environment is in the range of 10 ° C to 15 ° C. From the viewpoint of quality assurance The system management server TSNS determines that the allowable time in the environment at 15 ° C. is 30 minutes, and therefore the allowable time until loading into the truck is 30 minutes. When the system management server TSNS reads the restrictions on the environment of each product from the work procedure WF and the warehouse environment acquired from the sensor node ESN exceeds the limit value, the preset temperature and allowable time for each product Determine the actual allowable time from the relationship.

また倉庫の各出荷エリアの床には圧力センサを備えたセンサノードGSNが埋め込まれており、商品の着荷を検知できるようになっている。なお、商品の種別などは、前記第4実施形態と同様にタグリーダやバーコードリーダで、商品に付されたタグや伝票を読み取ってシステム管理サーバTSNSが特定する。   In addition, a sensor node GSN provided with a pressure sensor is embedded in the floor of each shipping area of the warehouse so that the arrival of goods can be detected. Note that the type of product is identified by the system management server TSNS by reading the tag or slip attached to the product with a tag reader or bar code reader as in the fourth embodiment.

上記商品の倉庫における作業の予定スケジュールは図10に示すようになっている。   The scheduled work schedule in the warehouse for the above products is as shown in FIG.

(1)出荷対象商品の合計は40個で、4台のトラックに10個づつを積み込む。なお、トラック11〜14は、それぞれ出荷エリア21〜24に停車している。また、図10において、移送1〜4は商品を出荷検品エリアから出荷エリア21〜24へ移動することを示し、同じく、積み込み1〜4は、出荷エリア21〜24でトラック11〜14にそれぞれ10個の商品を積み込む作業手順WFを示す。   (1) The total number of products to be shipped is 40, and 10 pieces are loaded on four trucks. The trucks 11 to 14 are stopped in the shipping areas 21 to 24, respectively. Further, in FIG. 10, transfers 1 to 4 indicate that the product is moved from the shipping inspection area to the shipping areas 21 to 24, and similarly, loadings 1 to 4 are 10 to trucks 11 to 14 in the shipping areas 21 to 24, respectively. A work procedure WF for loading individual commodities is shown.

(2)作業計画データベースPDBの作業手順WFに予め設定された予定の作業スケジュールは以下の通りである。
(2−1)出荷検品:作業員Cが担当し、予想所要時間は5分。
(2−2)商品の移送:作業員Aが出荷エリア21および23へ商品を10個づつ移送し、予想所要時間は計10分。また作業員Bが出荷エリア22および24へ商品を10個づつ移送し、予想所要時間は計16分(移送距離が作業員Aに比べてやや長いため)。1回に移送できる商品は5個、すなわち1箇所への移送で2往復かかるものとする。
(2−3)トラック11〜14への商品の積み込み:作業員Aは出荷エリア21でトラック11の運転手と2人で積み込み作業を行い、予想所要時間は4分。その後、出荷エリア23でトラック13の運転手と2人で積み込み作業を行い、予想所要時間は4分。作業員Bは出荷エリア22でトラック12の運転手と2人で積み込み作業を行い、予想所要時間は4分、その後、出荷エリア24でトラック14の運転手と2人で積み込み作業を行い、予想所要時間は4分。いずれの積み込み作業の所要時間は作業員の人数に反比例し、3人で積み込み作業をすれば2分40秒、4人であれば2分とする。
(2) The scheduled work schedule preset in the work procedure WF of the work plan database PDB is as follows.
(2-1) Shipment inspection: Worker C is in charge and the estimated required time is 5 minutes.
(2-2) Product transfer: Worker A transfers 10 products to the shipping areas 21 and 23 one by one, and the estimated required time is 10 minutes in total. Also, worker B transports 10 products to shipping areas 22 and 24 one by one, and the estimated required time is 16 minutes in total (because the transport distance is slightly longer than worker A). The number of goods that can be transferred at one time is five, that is, two round trips are required for transfer to one place.
(2-3) Loading of goods into the trucks 11 to 14: The worker A carries out the loading work with the driver of the truck 11 in the shipping area 21 and the estimated required time is 4 minutes. After that, the loading operation was carried out by two people with the truck 13 driver in the shipping area 23, and the estimated required time was 4 minutes. Worker B performs the loading work with the driver of the truck 12 in the shipping area 22 for two people, and the expected time is 4 minutes, and then loads the driver with the driver of the truck 14 in the shipping area 24 for a predicted time. Journey time is 4 minutes. The time required for any loading work is inversely proportional to the number of workers, 2 minutes 40 seconds for 3 people and 2 minutes for 4 people.

以上が予定の作業スケジュールである。   The above is the scheduled work schedule.

すでに出荷検品は予定通り終了したとし(図中5分)、移送作業で遅れが発生する例を説明する。   An example will be described in which the shipping inspection has already been completed as scheduled (5 minutes in the figure) and a delay occurs in the transfer operation.

ここでは、遅れを検知した場合には、現在の作業の次の作業以降に順次補助作業員を投入すること、投入した結果の作業終了予定時刻は、トラックへの積み込みまでの許容時間は30分に対して1分の余裕を確保し29分以内とするものとする。   Here, when a delay is detected, auxiliary workers are sequentially added after the current work, and the scheduled work end time as a result of the input is an allowable time of 30 minutes for loading on the truck. For this, a margin of 1 minute is secured and the time is within 29 minutes.

出荷エリアへの商品の到着の検知についてまず説明する。各作業員A〜Bが倉庫から商品を移送して出荷エリア21,22に商品を置くと、出荷エリアの床のセンサノードGSNが圧力を検知する。センサノードGSNのセンシングデータはシステム管理サーバTSNSに送信される。システム管理サーバTSNSは、初期解析処理PF1において、取得した圧力データとさらに作業員A〜Cの位置、商品の位置を各センサノードMSN、GSN及び測位用センサノードLSNのセンシングデータから判定する。   First, detection of arrival of a product in the shipping area will be described. When the workers A to B transfer the goods from the warehouse and place the goods in the shipping areas 21 and 22, the sensor node GSN on the floor of the shipping area detects the pressure. Sensing data of the sensor node GSN is transmitted to the system management server TSNS. In the initial analysis process PF1, the system management server TSNS determines the acquired pressure data, the positions of the workers A to C, and the position of the product from the sensing data of the sensor nodes MSN and GSN and the positioning sensor node LSN.

システム管理サーバTSNSでは作業内容解析処理PF2において、作業員A〜Cの位置、商品の位置が作業手順WFに設定された出荷エリア21、22と一致すれば、作業員A〜Cが当該所定の出荷エリア21,22に商品を置いたと判定する。   In the work content analysis process PF2, in the system management server TSNS, if the positions of the workers A to C and the positions of the products coincide with the shipping areas 21 and 22 set in the work procedure WF, the workers A to C It is determined that the product is placed in the shipping areas 21 and 22.

さらにシステム管理サーバTSNSは、作業評価処理PF3において、出荷エリア21,22、作業員A、Bと商品が作業計画と一致していれば、正しい商品を移送してきたと判定する。当該出荷エリア21、22に移送すべきすべての商品が当該エリアにあれば、当該エリアへの移送作業は終了であり、まだすべてでなければ作業中と判定する。同時に作業予定時刻との比較も行う。   Further, the system management server TSNS determines that the correct product has been transferred if the shipping areas 21 and 22 and the workers A and B and the product match the work plan in the work evaluation process PF3. If all commodities to be transferred to the shipping areas 21 and 22 are in the area, the transfer operation to the area is completed, and if not all items are determined to be in operation. At the same time, it compares with the scheduled work time.

次に、システム管理サーバTSNSは、出荷検品開始後14分経過した段階で、作業員Aの作業は出荷エリア21への移送(移送1)が終了し、出荷エリア23へ2回目の移送中(移送3)とする。システム管理サーバTSNSは予め設定した作業手順WFと実際の作業員A〜C及び商品の動きから作業評価処理PF3で、作業進捗は予定通りと判定する。一方、14分経過した時点で作業員Bの作業は出荷エリア22への移送(移送2)が終了しているが、出荷エリア24において1回目の移送のために商品をカートにこれから積み始める段階であるとする。すなわち移送4の開始時点であるとする。システム管理サーバTSNSは、作業内容解析処理PF2で作業員Bの位置、出荷エリア24へ運ぶ予定の商品の位置が出荷検品エリアに近いことを測位用センサノードLSNのセンシングデータとセンサノードMSN、GSNのセンシングデータから判定する。また、システム管理サーバTSNSは作業員Bが出荷エリア24への5個は加速度検知によりカートにまだ積んでいない状態を判定する。   Next, at the stage when the system management server TSNS has passed 14 minutes after the start of the shipping inspection, the work of the worker A has been transferred to the shipping area 21 (transfer 1) and is being transferred to the shipping area 23 for the second time ( Transport 3). The system management server TSNS determines that the work progress is as scheduled in the work evaluation process PF3 from the preset work procedure WF, the actual workers A to C, and the movement of the product. On the other hand, at the time when 14 minutes have passed, the work of the worker B has been transferred to the shipping area 22 (transfer 2), but in the shipping area 24, the stage of starting to load products in the cart for the first transfer. Suppose that That is, it is assumed that it is the start time of the transfer 4. The system management server TSNS confirms that the position of the worker B and the position of the product to be transported to the shipping area 24 in the work content analysis process PF2 are close to the shipping inspection area and the sensing data of the positioning sensor node LSN and the sensor nodes MSN, GSN. Judging from the sensing data. Further, the system management server TSNS determines that the worker B has not yet loaded five items to the shipping area 24 in the cart by detecting acceleration.

システム管理サーバTSNSは作業評価処理PF3において、出荷エリア22への移送処理が9分かかっていることから、残りも9分程度かかること予想する。積み込み時間は予定通りとしても、終了予想時刻は出荷検品開始から31分後となり、トラックへの積み込みまでの許容時間である30分を超えてしまう。そこで現在の作業である移送4の次の作業以降に補助作業員を投入し、時間短縮の効果を見積もる。積み込み2に補助作業員を1人すると、2人で作業する場合の4分から2分40秒となり、1分20秒短縮でき、許容時間である30分に収まることになる。しかし余裕は20秒で1分に満たないので、同じ補助作業員を積み込み4にも投入するとさらに1分20秒、合計で2分40秒短縮でき、1分40秒の余裕ができる。そこで、積み込み2および4の要員を1人確保する必要があると判断する。システム管理サーバTSNSはフィードバック処理PF4で前記第4の実施の形態で述べたように呼び出し可能な作業員Eを探して呼び出し、出荷エリア2へ行かせ、作業員Bの補助にあたらせる。   The system management server TSNS expects that the transfer process to the shipping area 22 takes 9 minutes in the work evaluation process PF3, and the remaining time is about 9 minutes. Even if the loading time is as scheduled, the expected end time is 31 minutes after the start of shipping inspection, and exceeds the allowable time of 30 minutes until loading on the truck. Therefore, an auxiliary worker is introduced after the next work of the transfer 4 which is the current work, and the effect of time reduction is estimated. If there is one auxiliary worker in the loading 2, it takes 2 minutes and 40 seconds from 4 minutes in the case of working by 2 people, and it can be shortened by 1 minute and 20 seconds, which is within the allowable time of 30 minutes. However, since the margin is less than 1 minute in 20 seconds, if the same auxiliary worker is loaded into the loading 4, it can be further reduced by 1 minute 20 seconds, a total of 2 minutes 40 seconds, and there can be a margin of 1 minute 40 seconds. Therefore, it is determined that it is necessary to secure one person for loading 2 and 4. In the feedback process PF4, the system management server TSNS searches for the worker E who can be called as described in the fourth embodiment, calls the worker E, sends it to the shipping area 2, and assists the worker B.

システム管理サーバTSNSは温度について、商品に付したセンサノードGSNで監視し、倉庫に設けた環境のセンサノードESNでモニタし、双方の温度が15℃以下に収まっているかどうか常時監視する。もし何れか一方の温度が15度を越える場合には、システム管理サーバTSNSは作業管理者に対して警告を示すメッセージを送信し、また15℃を越える状態が持続する場合には、再スケジューリング等も行う。   The system management server TSNS monitors the temperature with the sensor node GSN attached to the product, monitors with the sensor node ESN of the environment provided in the warehouse, and constantly monitors whether both temperatures are within 15 ° C. or less. If one of the temperatures exceeds 15 degrees, the system management server TSNS sends a warning message to the work manager. If the temperature exceeds 15 ° C, rescheduling, etc. Also do.

また、温度の測定間隔についても、定温で管理されている保管場所においては商品の温度測定間隔を5分間隔であったものを、出荷作業に入る時点で30秒間隔に変更する、といった作業内容・環境に応じたパラメータ設定変更をフィードバック処理において行うことも可能である。   Also, regarding the temperature measurement interval, in a storage place managed at a constant temperature, the product temperature measurement interval is changed from a 5-minute interval to a 30-second interval at the start of shipping operation. -It is also possible to change parameter settings according to the environment in the feedback process.

さらに作業進捗の管理について補足する。各作業員の作業の進捗状況は、管理者が管理表示端末ADTに一括表示させたり、個別の作業者ごとに詳細な進捗状況を表示して管理することができる。さらには、各作業員の所持するセンサノードMSNに当該作業員の進捗状況を表示したり、作業現場に設置した表示端末に各作業員の進捗状況を一括あるいは個別表示して進捗状況の可視化を行う。可視化によって各作業員が自分の置かれている状況を的確に把握でき、またモチベーションの向上を図ることも可能である。   Furthermore, it supplements about management of work progress. The progress status of each worker's work can be managed by the administrator displaying the progress status in a batch on the management display terminal ADT or displaying the detailed progress status for each individual worker. Furthermore, the progress status of each worker can be displayed on the sensor node MSN possessed by each worker, or the progress status of each worker can be displayed collectively or individually on a display terminal installed at the work site. Do. Visualization enables each worker to accurately grasp the situation where he is placed and to improve motivation.

以上のように、温度などの品質を左右する条件も含めて作業進捗の管理が可能になる。また作業員のモチベーション向上も可能になる。   As described above, it is possible to manage work progress including conditions that influence quality such as temperature. In addition, worker motivation can be improved.

以上、実施の形態を説明したが、人の動作を検知するためのセンサは加速度センサのほかにも角速度、脈波、などその種類を限定するものではない。物品あるいは環境の状態も、加速度や温度のほかに湿度、照度、などその種類を限定するものではない。   Although the embodiments have been described above, the type of sensor for detecting human movements is not limited to an acceleration sensor, such as angular velocity and pulse wave. The state of the article or the environment is not limited to the type such as humidity and illuminance in addition to acceleration and temperature.

以上のように、本発明は、作業員の作業管理に係り、特にセンサネットワークを利用した作業管理システムに用いて好適である。   As described above, the present invention relates to the work management of workers, and is particularly suitable for use in a work management system using a sensor network.

本発明の第1の実施形態を示し、作業管理システムの構成を示すブロック図。The block diagram which shows the 1st Embodiment of this invention and shows the structure of a work management system. 本発明の第1の実施形態を示し、センサノードのブロック図。The block diagram of the sensor node which shows the 1st Embodiment of this invention. 本発明の第1の実施形態を示し、作業管理の処理フローを示す説明図。Explanatory drawing which shows the 1st Embodiment of this invention and shows the processing flow of work management. 本発明の第1の実施形態を示し、作業員Mのセンサノードで測定した加速度データを示し、上段が上下方向の加速度と時刻の関係を示し、下段が前後方向加速度と時刻の関係を示すグラフである。The graph which shows the 1st Embodiment of this invention, shows the acceleration data measured with the sensor node of the worker M, the upper stage shows the relationship between the acceleration in the vertical direction and the time, and the lower stage shows the relationship between the longitudinal acceleration and the time. It is. 本発明の第1の実施形態を示し、作業員Mのセンサノードで測定した加速度データを示し、上下方向の加速度及び前後方向加速度と時刻の関係を示すグラフである。It is a graph which shows the 1st Embodiment of this invention, shows the acceleration data measured with the sensor node of the worker M, and shows the relationship between a vertical acceleration and a longitudinal acceleration, and time. 本発明の第1の実施形態を示し、商品のセンサノードで測定した温度と時刻の関係を示すグラフである。It is a graph which shows the 1st Embodiment of this invention and shows the relationship between the temperature measured with the sensor node of goods, and time. 本発明の第1の実施形態を示し、商品のセンサノードで測定した加速度と時刻の関係を示すグラフである。It is a graph which shows the 1st Embodiment of this invention and shows the relationship between the acceleration measured with the sensor node of goods, and time. 本発明の第1の実施形態を示し、システム管理サーバTSNSで行われる作業内容の評価処理の説明図。Explanatory drawing of the work content evaluation process which shows the 1st Embodiment of this invention and is performed by system management server TSNS. 本発明の第1の実施形態を示し、システム管理サーバTSNSで行われる作業内容の誤りの指摘処理の説明図。Explanatory drawing of the indication process of the error of the work content which shows the 1st Embodiment of this invention and is performed in system management server TSNS. 本発明の第3の実施形態を示し、作業員集中の検知の説明図。Explanatory drawing of the detection of worker concentration which shows the 3rd Embodiment of this invention. 本発明の第3の実施形態を示し、作業員集中の検知の他の例を示す説明図。Explanatory drawing which shows the 3rd Embodiment of this invention and shows the other example of a worker concentration detection. 本発明の第4の実施形態を示し、突発的作業発生時の作業員の選択・召集を行う処理の説明図。Explanatory drawing of the process which shows the 4th Embodiment of this invention and performs selection / convocation of the worker at the time of sudden work generation | occurrence | production. 本発明の第7の実施形態を示し、作業の進捗管理と品質管理の説明図。Explanatory drawing of work progress management and quality management which shows the 7th Embodiment of this invention. 本発明の第1の実施形態を示し、システム管理サーバTSNSで作成する作業手順テーブル群の説明図。Explanatory drawing of the work procedure table group which shows the 1st Embodiment of this invention and is produced in the system management server TSNS. 本発明の第1の実施形態を示し、システム管理サーバTSNSで作成する作業・機材・商品テーブル群の説明図。Explanatory drawing of the work / equipment / commodity table group which shows the 1st Embodiment of this invention and is produced in the system management server TSNS. 本発明の第1の実施形態を示し、システム管理サーバTSNSで作成する位置・動作・状態テーブル群のうち作業員Mの位置・状態テーブルの説明図。Explanatory drawing of the position / state table of the worker M in the position / operation / state table group created by the system management server TSNS according to the first embodiment of this invention. 本発明の第1の実施形態を示し、システム管理サーバTSNSで作成する位置・動作・状態テーブル群のうち商品G1の位置・状態テーブルの説明図。Explanatory drawing of the position / state table of goods G1 in the position / operation / state table group created by the system management server TSNS according to the first embodiment of the present invention. 本発明の第1の実施形態を示し、システム管理サーバTSNSで作成する位置・動作・状態テーブル群のうち商品G2の位置・状態テーブルの説明図。Explanatory drawing of the position / state table of goods G2 in the position / operation / state table group created by the system management server TSNS according to the first embodiment of this invention. 本発明の第1の実施形態を示し、システム管理サーバTSNSで作成する位置・動作・状態テーブル群のうち商品G3の位置・状態テーブルの説明図。Explanatory drawing of the position / state table of goods G3 in the position / operation / state table group created by the system management server TSNS according to the first embodiment of this invention. 本発明の第1の実施形態を示し、システム管理サーバTSNSで作成する位置・動作・状態テーブル群のうち商品G4の位置・状態テーブルの説明図。Explanatory drawing of the position / state table of goods G4 in the position / operation / state table group created by the system management server TSNS according to the first embodiment of the present invention. 本発明の第1の実施形態を示し、システム管理サーバTSNSで作成する位置・動作・状態テーブル群のうち商品G5の位置・状態テーブルの説明図。Explanatory drawing of the position / state table of goods G5 which shows the 1st Embodiment of this invention and is the position / operation | movement / state table group produced in the system management server TSNS. 本発明の第1の実施形態を示し、システム管理サーバTSNSで作成する位置・動作・状態テーブル群のうち機器状態テーブルの説明図。Explanatory drawing of an apparatus state table among the position / operation | movement state tables group which shows the 1st Embodiment of this invention and is produced in the system management server TSNS. 本発明の第1の実施形態を示し、システム管理サーバTSNSで作成する環境状態テーブルの説明図。Explanatory drawing of the environmental state table which shows the 1st Embodiment of this invention and is produced in the system management server TSNS.

符号の説明Explanation of symbols

TSNS:システム管理サーバ
SN:センサノード
BST:基地局
NWK:ネットワーク
ADT:管理表示端末
PDB:作業計画データベース
LDB:履歴データベース
WF:作業手順
TSNS: System management server SN: Sensor node BST: Base station NWK: Network ADT: Management display terminal PDB: Work plan database LDB: History database WF: Work procedure

Claims (10)

人に装着されて当該装着者の動作情報を検出する第1のセンサノードと、物品に取り付けられて当該物品の状態情報を検出する第2のセンサノードと、前記第1または第2のセンサノードの位置情報を取得する第3のセンサノードと、前記第1のセンサノードと第2のセンサノード及び第3のセンサノードが検出した前記動作情報と前記状態情報及び前記位置情報を収集する管理計算機と、を備えて前記管理計算機が前記装着者の行動を管理する作業管理システムであって、
前記管理計算機は、
前記第1のセンサノードが検出した動作情報と、前記第3のセンサノードが検出した前記第1のセンサノードの位置情報に基づいて前記装着者の動作結果を解析する第1解析処理部と、
前記第2のセンサノードが検出した状態情報と、前記第3のセンサノードが検出した前記第2のセンサノードの位置情報に基づいて前記物品の状態を解析する第2解析処理部と、
前記第1解析処理部が解析した前記装着者の動作結果と、前記第2解析処理部が解析した前記物品の状態に基づいて、前記装着者が物品に対して行った作業内容を特定する作業内容解析部と、
予め設定した作業計画と、前記特定した作業内容と、前記物品の状態とを比較して、前記装着者の作業内容の評価結果を生成する作業評価部と
を具備して成ることを特徴とする作業管理システム。
A first sensor node that is attached to a person and detects movement information of the wearer; a second sensor node that is attached to an article and detects state information of the article; and the first or second sensor node A third sensor node that acquires the position information of the device, and a management computer that collects the operation information, the state information, and the position information detected by the first sensor node, the second sensor node, and the third sensor node And a work management system in which the management computer manages the behavior of the wearer,
The management computer is
A first analysis processing unit that analyzes the operation result of the wearer based on the operation information detected by the first sensor node and the position information of the first sensor node detected by the third sensor node;
A second analysis processing unit that analyzes the state of the article based on the state information detected by the second sensor node and the position information of the second sensor node detected by the third sensor node;
Work for identifying the work content performed by the wearer on the article based on the operation result of the wearer analyzed by the first analysis processing unit and the state of the article analyzed by the second analysis processing unit A content analysis unit;
A work evaluation unit configured to compare a predetermined work plan, the specified work content, and the state of the article to generate an evaluation result of the work content of the wearer is provided. Work management system.
請求項1において、
前記物品が存在する環境の状態情報を取得する第4のセンサノードをさらに備え、
前記作業評価部は、
予め設定した作業計画と、前記特定した作業内容と、前記物品の状態と、前記第4のセンサノードが取得した前記環境の状態情報とを比較して、前記装着者の作業内容の評価結果を生成する
ことを特徴とする作業管理システム。
In claim 1,
A fourth sensor node that acquires state information of an environment in which the article exists;
The work evaluation unit
The work plan set in advance, the specified work content, the state of the article, and the state information of the environment acquired by the fourth sensor node are compared, and the evaluation result of the work content of the wearer is obtained. A work management system characterized by generating.
請求項1において、
前記管理計算機は、前記作業内容解析部が特定した作業内容の履歴を格納する履歴蓄積部を有し、
前記作業評価部は、前記履歴蓄積部を参照して前記装着者の作業内容の評価結果を生成する
ことを特徴とする作業管理システム。
In claim 1,
The management computer has a history storage unit that stores a history of work content specified by the work content analysis unit,
The work evaluation unit is configured to generate an evaluation result of the work content of the wearer with reference to the history storage unit.
請求項1において、
前記作業評価部は、前記作業内容に基づいて物品の品質に関する評価結果を生成する
ことを特徴とする作業管理システム。
In claim 1,
The work evaluation unit generates an evaluation result related to the quality of an article based on the work content.
請求項1において、
前記管理計算機は、前記作業評価部が生成した作業内容の評価結果を前記第1のセンサノードへ通知する
ことを特徴とする作業管理システム。
In claim 1,
The said management computer notifies the said 1st sensor node of the evaluation result of the work content which the said work evaluation part produced | generated, The work management system characterized by the above-mentioned.
請求項1において、
前記管理計算機に接続されて前記管理計算機からの通知を表示する管理端末をさらに有し、
前記管理計算機は、前記作業評価部が生成した作業内容の評価結果を前記管理端末へ通知する
ことを特徴とする作業管理システム。
In claim 1,
A management terminal connected to the management computer and displaying a notification from the management computer;
The said management computer notifies the said management terminal of the evaluation result of the work content which the said work evaluation part produced | generated, The work management system characterized by the above-mentioned.
請求項1において、
前記作業評価部は、前記評価結果が前記作業計画とは異なる場合に、前記第1のセンサノードへ前記作業計画に設定された作業内容を通知する
ことを特徴とする作業管理システム。
In claim 1,
The work evaluation system is configured to notify work contents set in the work plan to the first sensor node when the evaluation result is different from the work plan.
請求項1において、
前記作業評価部は、前記評価結果が前記作業計画とは異なる場合に、前記作業計画を修正する作業計画修正部を有し、当該作業計画修正部は、前記第1のセンサノードへ前記修正後の作業計画に設定された作業内容を通知する
ことを特徴とする作業管理システム。
In claim 1,
The work evaluation unit includes a work plan correction unit that corrects the work plan when the evaluation result is different from the work plan, and the work plan correction unit applies the correction to the first sensor node. A work management system for notifying the work content set in the work plan.
人に装着されて当該装着者の動作情報を検出する第1のセンサノードと、物品に取り付けられて当該物品の状態情報を検出する第2のセンサノードと、前記第1または第2のセンサノードの位置情報を取得する第3のセンサノードと、前記第1のセンサノードと第2のセンサノード及び第3のセンサノードが検出した前記動作情報と前記状態情報及び前記位置情報に基づいて前記装着者の行動を管理する作業管理方法であって、
前記第1のセンサノードが検出した動作情報と、前記第3のセンサノードが検出した前記第1のセンサノードの位置情報に基づいて前記装着者の動作結果を解析する処理と、
前記第2のセンサノードが検出した状態情報と、前記第3のセンサノードが検出した前記第2のセンサノードの位置情報に基づいて前記物品の状態を解析する処理と、
前記第1解析処理部が解析した前記装着者の動作結果と、前記第2解析処理部が解析した前記物品の状態に基づいて、前記装着者が物品に対して行った作業内容を特定する処理と、
予め設定した作業計画と、前記特定した作業内容と、前記物品の状態とを比較して、前記装着者の作業内容の評価結果を生成する処理と
を含むことを特徴とする作業管理方法。
A first sensor node that is attached to a person and detects movement information of the wearer; a second sensor node that is attached to an article and detects state information of the article; and the first or second sensor node A third sensor node that obtains position information of the device, and the mounting based on the operation information, the state information, and the position information detected by the first sensor node, the second sensor node, and the third sensor node. Management method for managing the behavior of a person,
Processing for analyzing the operation result of the wearer based on the operation information detected by the first sensor node and the position information of the first sensor node detected by the third sensor node;
Processing for analyzing the state of the article based on the state information detected by the second sensor node and the position information of the second sensor node detected by the third sensor node;
A process of identifying the work content performed by the wearer on the article based on the operation result of the wearer analyzed by the first analysis processing unit and the state of the article analyzed by the second analysis processing unit. When,
A work management method comprising: a work plan set in advance, the specified work content, and a process of generating an evaluation result of the work content of the wearer by comparing the state of the article.
人に装着されて当該装着者の動作情報を検出する第1のセンサノードと、物品に取り付けられて当該物品の状態情報を検出する第2のセンサノードと、前記第1または第2のセンサノードの位置情報を取得する第3のセンサノードと、前記第1のセンサノードと第2のセンサノード及び第3のセンサノードが検出した前記動作情報と前記状態情報及び前記位置情報を収集し、前記装着者の行動を管理する管理計算機であって、
前記管理計算機は、
前記第1のセンサノードが検出した動作情報と、前記第3のセンサノードが検出した前記第1のセンサノードの位置情報に基づいて前記装着者の動作結果を解析する第1解析処理部と、
前記第2のセンサノードが検出した状態情報と、前記第3のセンサノードが検出した前記第2のセンサノードの位置情報に基づいて前記物品の状態を解析する第2解析処理部と、
前記第1解析処理部が解析した前記装着者の動作結果と、前記第2解析処理部が解析した前記物品の状態に基づいて、前記装着者が物品に対して行った作業内容を特定する作業内容解析部と、
予め設定した作業計画と、前記特定した作業内容と、前記物品の状態とを比較して、前記装着者の作業内容の評価結果を生成する作業評価部と
を具備して成ることを特徴とする管理計算機。
A first sensor node that is attached to a person and detects movement information of the wearer; a second sensor node that is attached to an article and detects state information of the article; and the first or second sensor node A third sensor node that acquires position information of the first, a first sensor node, a second sensor node, and a third sensor node that collect the operation information, the state information, and the position information detected by the third sensor node; A management computer for managing the behavior of the wearer,
The management computer is
A first analysis processing unit that analyzes the operation result of the wearer based on the operation information detected by the first sensor node and the position information of the first sensor node detected by the third sensor node;
A second analysis processing unit that analyzes the state of the article based on the state information detected by the second sensor node and the position information of the second sensor node detected by the third sensor node;
Work for identifying the work content performed by the wearer on the article based on the operation result of the wearer analyzed by the first analysis processing unit and the state of the article analyzed by the second analysis processing unit A content analysis unit;
A work evaluation unit configured to compare a predetermined work plan, the specified work content, and the state of the article to generate an evaluation result of the work content of the wearer is provided. Management computer.
JP2007042355A 2007-02-22 2007-02-22 Work management system, work management method, and management computer Expired - Fee Related JP4884256B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2007042355A JP4884256B2 (en) 2007-02-22 2007-02-22 Work management system, work management method, and management computer

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2007042355A JP4884256B2 (en) 2007-02-22 2007-02-22 Work management system, work management method, and management computer

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2008201569A true JP2008201569A (en) 2008-09-04
JP4884256B2 JP4884256B2 (en) 2012-02-29

Family

ID=39779469

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2007042355A Expired - Fee Related JP4884256B2 (en) 2007-02-22 2007-02-22 Work management system, work management method, and management computer

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP4884256B2 (en)

Cited By (49)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2010047150A1 (en) * 2008-10-20 2010-04-29 株式会社日立製作所 Work information processor, program, and work information processing method
WO2010073289A1 (en) * 2008-12-22 2010-07-01 株式会社日立製作所 Working time measurement apparatus, working time measurement method, program, and computer-readable storage medium
JP2010152808A (en) * 2008-12-26 2010-07-08 Mitsubishi Heavy Ind Ltd Card reader/writer device, insertion guide plate, control method and program
WO2011058894A1 (en) * 2009-11-13 2011-05-19 株式会社日立製作所 Work progress estimating apparatus and method which utilize id medium and sensor
WO2011111316A1 (en) * 2010-03-12 2011-09-15 株式会社日立製作所 Equipment operation information analysis device, and worker work content analysis method
JP2011221575A (en) * 2010-04-02 2011-11-04 Fujitsu Ltd Discrimination program, discrimination device and discrimination method
JP2011224664A (en) * 2010-04-15 2011-11-10 Tamagawa Seiki Co Ltd Job confirmation system
JP2012083943A (en) * 2010-10-12 2012-04-26 Internatl Business Mach Corp <Ibm> Method for managing object and device for the same
WO2012111395A1 (en) * 2011-02-18 2012-08-23 Sawada Katsuya Disaster assistance system and disaster assistance program
KR101182860B1 (en) 2008-12-23 2012-09-14 한국전자통신연구원 System and method for classifying behavior pattern
JP2014037289A (en) * 2012-08-14 2014-02-27 Fujitsu Advanced Engineering Ltd Warehouse failure estimation method and system
JP2014174578A (en) * 2013-03-05 2014-09-22 Toshiba Tec Corp Medicine picking support device and control program
JP2014203342A (en) * 2013-04-08 2014-10-27 中国電力株式会社 Method for collecting information on dangerous spot existing in work area, and dangerous spot information collecting system
JP2015141722A (en) * 2015-03-06 2015-08-03 パナソニックIpマネジメント株式会社 Clerk work management device, clerk work management system, and clerk work management method
JP2015208244A (en) * 2014-04-24 2015-11-24 パナソニックIpマネジメント株式会社 Farm work management method and computer program
JP2016038650A (en) * 2014-08-06 2016-03-22 株式会社大林組 Management system
JP2017103716A (en) * 2015-12-04 2017-06-08 日本電信電話株式会社 Article management system
WO2017175707A1 (en) * 2016-04-06 2017-10-12 日本電気株式会社 Object type identifying apparatus, object type identifying method, and recording medium
WO2017179577A1 (en) * 2016-04-15 2017-10-19 裕之 本地川 Picking work management system and program
JP2018002484A (en) * 2017-09-22 2018-01-11 裕之 本地川 Picking work management system and program
US9880633B2 (en) 2015-09-01 2018-01-30 Kabushiki Kaisha Toshiba Eyeglasses-type wearable device and method using the same
JP2018036985A (en) * 2016-09-02 2018-03-08 株式会社汎建大阪製作所 Work management system
JP2018522232A (en) * 2015-06-15 2018-08-09 ヒューマティクス コーポレイション High precision time-of-flight measurement system for industrial automation
US10049333B2 (en) 2014-01-29 2018-08-14 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. Sales clerk operation management apparatus, sales clerk operation management system, and sales clerk operation management method
WO2018163769A1 (en) 2017-03-10 2018-09-13 Ricoh Company, Ltd. Information processing system, information processing method, and computer-readable recording medium
JP2019003392A (en) * 2017-06-15 2019-01-10 パナソニックIpマネジメント株式会社 Work schedule preparation method and work schedule preparation system
WO2019039126A1 (en) * 2017-08-24 2019-02-28 三菱電機株式会社 Activity recording device, activity recording program, and activity recording method
JP2019507524A (en) * 2016-01-04 2019-03-14 ブラックベリー リミテッドBlackBerry Limited Mobile transceiver having selectable travel mode and method of operation
JP2019061395A (en) * 2017-09-26 2019-04-18 富士ゼロックス株式会社 Information processor and information processing system and program
JP2019087256A (en) * 2017-11-07 2019-06-06 コマツクス・ホールデイング・アー・ゲー Cable processing machine control system, cable processing machine system, and method for monitoring and controlling cable processing machine
JP2019105972A (en) * 2017-12-12 2019-06-27 富士ゼロックス株式会社 Information processing apparatus and program
JP2019106036A (en) * 2017-12-13 2019-06-27 Kddi株式会社 Support determination device, method and program
WO2019159269A1 (en) * 2018-02-15 2019-08-22 三菱電機株式会社 Operator assistance device, operator assistance system, operator assistance method, and operator assistance program
JP2019172387A (en) * 2018-03-27 2019-10-10 日本電気株式会社 Supply management device, supply management method and program
WO2020017160A1 (en) * 2018-07-18 2020-01-23 パナソニックIpマネジメント株式会社 Operation sequence identification device, operation sequence identification system, operation sequence identification method, and program
JP2020021137A (en) * 2018-07-30 2020-02-06 パナソニックIpマネジメント株式会社 Action information error detection device and action information error detection system
JP2020071663A (en) * 2018-10-31 2020-05-07 Idec株式会社 Work management system and portable work terminal
US10671849B2 (en) 2015-09-01 2020-06-02 Kabushiki Kaisha Toshiba System and method for sensor based visual adjustments
JP2020135322A (en) * 2019-02-18 2020-08-31 三菱電機ビルテクノサービス株式会社 Work management system
WO2020179739A1 (en) * 2019-03-04 2020-09-10 パナソニックIpマネジメント株式会社 Store assistance system, store assistance method, and program
JP2020175978A (en) * 2019-04-17 2020-10-29 楽天株式会社 Work batch generation device and method
US10956840B2 (en) 2015-09-04 2021-03-23 Kabushiki Kaisha Toshiba Information processing apparatus for determining user attention levels using biometric analysis
US10992024B2 (en) 2015-12-17 2021-04-27 Humatics Corporation Radio-frequency localization techniques and associated systems, devices, and methods
US11074887B2 (en) 2015-09-03 2021-07-27 Kabushiki Kaisha Toshiba Glasses-type wearable terminal and data processing method
JPWO2020054876A1 (en) * 2018-09-14 2021-08-30 株式会社ナイルワークス Work management system, work management device, work management method, and work management program
JP2021125071A (en) * 2020-02-07 2021-08-30 株式会社富士通アドバンストエンジニアリング Layout generation device, layout generation method, and layout generation program
US11237263B2 (en) 2015-06-15 2022-02-01 Humatics Corporation High-precision time of flight measurement systems
WO2022107326A1 (en) * 2020-11-20 2022-05-27 株式会社日立システムズ Work assistance device and work assistance method
JP2023169535A (en) * 2022-05-17 2023-11-30 株式会社フレームワークス Warehouse operation execution apparatus, warehouse operation execution method, and computer program for executing warehouse operation

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002046815A (en) * 2000-07-28 2002-02-12 Sanyo Electric Co Ltd On-vehicle terminal equipment for operation and temperature control
JP3570163B2 (en) * 1996-07-03 2004-09-29 株式会社日立製作所 Method and apparatus and system for recognizing actions and actions
JP2005063352A (en) * 2003-08-20 2005-03-10 Toshiba Tec Corp Employee managing system
JP2006268184A (en) * 2005-03-22 2006-10-05 Ricoh Co Ltd Equipment management system
JP2006273511A (en) * 2005-03-29 2006-10-12 Nec Corp Article home delivery system, article home delivery method, and program for article home delivery system
JP2006341979A (en) * 2005-06-10 2006-12-21 Medical Electronic Science Inst Co Ltd History control system for logistics article

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3570163B2 (en) * 1996-07-03 2004-09-29 株式会社日立製作所 Method and apparatus and system for recognizing actions and actions
JP2002046815A (en) * 2000-07-28 2002-02-12 Sanyo Electric Co Ltd On-vehicle terminal equipment for operation and temperature control
JP2005063352A (en) * 2003-08-20 2005-03-10 Toshiba Tec Corp Employee managing system
JP2006268184A (en) * 2005-03-22 2006-10-05 Ricoh Co Ltd Equipment management system
JP2006273511A (en) * 2005-03-29 2006-10-12 Nec Corp Article home delivery system, article home delivery method, and program for article home delivery system
JP2006341979A (en) * 2005-06-10 2006-12-21 Medical Electronic Science Inst Co Ltd History control system for logistics article

Cited By (88)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2010047150A1 (en) * 2008-10-20 2010-04-29 株式会社日立製作所 Work information processor, program, and work information processing method
WO2010073289A1 (en) * 2008-12-22 2010-07-01 株式会社日立製作所 Working time measurement apparatus, working time measurement method, program, and computer-readable storage medium
KR101182860B1 (en) 2008-12-23 2012-09-14 한국전자통신연구원 System and method for classifying behavior pattern
JP2010152808A (en) * 2008-12-26 2010-07-08 Mitsubishi Heavy Ind Ltd Card reader/writer device, insertion guide plate, control method and program
WO2011058894A1 (en) * 2009-11-13 2011-05-19 株式会社日立製作所 Work progress estimating apparatus and method which utilize id medium and sensor
JP2011107836A (en) * 2009-11-13 2011-06-02 Hitachi Ltd Work progress estimating apparatus and method utilizing id medium and sensor
WO2011111316A1 (en) * 2010-03-12 2011-09-15 株式会社日立製作所 Equipment operation information analysis device, and worker work content analysis method
JP2011221575A (en) * 2010-04-02 2011-11-04 Fujitsu Ltd Discrimination program, discrimination device and discrimination method
JP2011224664A (en) * 2010-04-15 2011-11-10 Tamagawa Seiki Co Ltd Job confirmation system
US9412085B2 (en) 2010-10-12 2016-08-09 International Business Machines Corporation Management of an object
JP2012083943A (en) * 2010-10-12 2012-04-26 Internatl Business Mach Corp <Ibm> Method for managing object and device for the same
US11587023B2 (en) 2010-10-12 2023-02-21 International Business Machines Corporation Tracking movement of an item
WO2012111395A1 (en) * 2011-02-18 2012-08-23 Sawada Katsuya Disaster assistance system and disaster assistance program
JP2014037289A (en) * 2012-08-14 2014-02-27 Fujitsu Advanced Engineering Ltd Warehouse failure estimation method and system
JP2014174578A (en) * 2013-03-05 2014-09-22 Toshiba Tec Corp Medicine picking support device and control program
JP2014203342A (en) * 2013-04-08 2014-10-27 中国電力株式会社 Method for collecting information on dangerous spot existing in work area, and dangerous spot information collecting system
US10049333B2 (en) 2014-01-29 2018-08-14 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. Sales clerk operation management apparatus, sales clerk operation management system, and sales clerk operation management method
JP2015208244A (en) * 2014-04-24 2015-11-24 パナソニックIpマネジメント株式会社 Farm work management method and computer program
JP2016038650A (en) * 2014-08-06 2016-03-22 株式会社大林組 Management system
JP2015141722A (en) * 2015-03-06 2015-08-03 パナソニックIpマネジメント株式会社 Clerk work management device, clerk work management system, and clerk work management method
JP2018522232A (en) * 2015-06-15 2018-08-09 ヒューマティクス コーポレイション High precision time-of-flight measurement system for industrial automation
US11237263B2 (en) 2015-06-15 2022-02-01 Humatics Corporation High-precision time of flight measurement systems
US11428944B2 (en) 2015-09-01 2022-08-30 Kabushiki Kaisha Toshiba Wearable device and method for visual image adjustment
US11789279B2 (en) 2015-09-01 2023-10-17 Kabushiki Kaisha Toshiba System and method for virtual image adjustment
US10682405B2 (en) 2015-09-01 2020-06-16 Kabushiki Kaisha Toshiba System and method and device for adjusting image positioning
US10877567B2 (en) 2015-09-01 2020-12-29 Kabushiki Kaisha Toshiba Eyeglasses-type wearable device and method using the same
US11169617B2 (en) 2015-09-01 2021-11-09 Kabushiki Kaisha Toshiba Eyeglasses-type wearable device and method using the same
US11880508B2 (en) 2015-09-01 2024-01-23 Kabushiki Kaisha Toshiba Eyeglasses-type wearable device and method using the same
US10168793B2 (en) 2015-09-01 2019-01-01 Kabushiki Kaisha Toshiba Eyeglasses-type wearable device and method using the same
US10671849B2 (en) 2015-09-01 2020-06-02 Kabushiki Kaisha Toshiba System and method for sensor based visual adjustments
US10679059B2 (en) 2015-09-01 2020-06-09 Kabushiki Kaisha Toshiba System and method for visual image adjustment
US10685232B2 (en) 2015-09-01 2020-06-16 Kabushiki Kaisha Toshiba Wearable device for displaying checklist of a work
US11002975B2 (en) 2015-09-01 2021-05-11 Kabushiki Kaisha Toshiba System and method for image generation based on a display-attachable wearable device
US9880633B2 (en) 2015-09-01 2018-01-30 Kabushiki Kaisha Toshiba Eyeglasses-type wearable device and method using the same
US11545107B2 (en) 2015-09-03 2023-01-03 Kabushiki Kaisha Toshiba Glasses-type wearable terminal and data processing method
US11074887B2 (en) 2015-09-03 2021-07-27 Kabushiki Kaisha Toshiba Glasses-type wearable terminal and data processing method
US10956840B2 (en) 2015-09-04 2021-03-23 Kabushiki Kaisha Toshiba Information processing apparatus for determining user attention levels using biometric analysis
JP2017103716A (en) * 2015-12-04 2017-06-08 日本電信電話株式会社 Article management system
US11050134B2 (en) 2015-12-17 2021-06-29 Humatics Corporation Radio-frequency localization techniques and associated systems, devices, and methods
US11050133B2 (en) 2015-12-17 2021-06-29 Humatics Corporation Polarization techniques for suppression of harmonic coupling and associated systems, devices, and methods
US10992024B2 (en) 2015-12-17 2021-04-27 Humatics Corporation Radio-frequency localization techniques and associated systems, devices, and methods
US11688929B2 (en) 2015-12-17 2023-06-27 Humatics Corporation Radio-frequency localization techniques and associated systems, devices, and methods
US11177554B2 (en) 2015-12-17 2021-11-16 Humatics Corporation Chip-scale radio-frequency localization devices and associated systems and methods
JP2019507524A (en) * 2016-01-04 2019-03-14 ブラックベリー リミテッドBlackBerry Limited Mobile transceiver having selectable travel mode and method of operation
JP7294504B2 (en) 2016-04-06 2023-06-20 日本電気株式会社 Object type identification device, object type identification method and object type identification program
JP2022126733A (en) * 2016-04-06 2022-08-30 日本電気株式会社 Object type identifying apparatus, object type identifying method, and object type identifying program
US11562559B2 (en) 2016-04-06 2023-01-24 Nec Corporation Object type identifying apparatus, object type identifying method, and recording medium
WO2017175707A1 (en) * 2016-04-06 2017-10-12 日本電気株式会社 Object type identifying apparatus, object type identifying method, and recording medium
JP7267741B2 (en) 2016-04-06 2023-05-02 日本電気株式会社 Object type identification device, object type identification method and object type identification program
JPWO2017175707A1 (en) * 2016-04-06 2019-02-28 日本電気株式会社 Object type identification device, object type identification method, and object type identification program
US10922541B2 (en) 2016-04-06 2021-02-16 Nec Corporation Object type identifying apparatus, object type identifying method, and recording medium
JP2017206317A (en) * 2016-04-15 2017-11-24 裕之 本地川 Picking work management system and program
WO2017179577A1 (en) * 2016-04-15 2017-10-19 裕之 本地川 Picking work management system and program
JP6994707B2 (en) 2016-09-02 2022-01-14 株式会社汎建大阪製作所 Work management system
JP2018036985A (en) * 2016-09-02 2018-03-08 株式会社汎建大阪製作所 Work management system
WO2018163769A1 (en) 2017-03-10 2018-09-13 Ricoh Company, Ltd. Information processing system, information processing method, and computer-readable recording medium
JP7133751B2 (en) 2017-06-15 2022-09-09 パナソニックIpマネジメント株式会社 Work schedule creation method and work schedule creation system
JP2019003392A (en) * 2017-06-15 2019-01-10 パナソニックIpマネジメント株式会社 Work schedule preparation method and work schedule preparation system
CN110945374A (en) * 2017-08-24 2020-03-31 三菱电机株式会社 Activity recording device, activity recording program, and activity recording method
JPWO2019039126A1 (en) * 2017-08-24 2020-02-27 三菱電機株式会社 Activity recording device, activity recording program, and activity recording method
WO2019039126A1 (en) * 2017-08-24 2019-02-28 三菱電機株式会社 Activity recording device, activity recording program, and activity recording method
US11222295B2 (en) 2017-08-24 2022-01-11 Mitsubishi Electric Corporation Activity recording device, activity recording program, and activity recording method
JP2018002484A (en) * 2017-09-22 2018-01-11 裕之 本地川 Picking work management system and program
JP2019061395A (en) * 2017-09-26 2019-04-18 富士ゼロックス株式会社 Information processor and information processing system and program
JP7282503B2 (en) 2017-11-07 2023-05-29 コマツクス・ホールデイング・アー・ゲー Cable processing machine control system, cable processing machine system and method for monitoring and controlling a cable processing machine
JP2019087256A (en) * 2017-11-07 2019-06-06 コマツクス・ホールデイング・アー・ゲー Cable processing machine control system, cable processing machine system, and method for monitoring and controlling cable processing machine
US11295459B2 (en) 2017-12-12 2022-04-05 Fujifilm Business Innovation Corp. Information processing apparatus
JP2019105972A (en) * 2017-12-12 2019-06-27 富士ゼロックス株式会社 Information processing apparatus and program
JP7106851B2 (en) 2017-12-12 2022-07-27 富士フイルムビジネスイノベーション株式会社 Information processing device and program
JP2019106036A (en) * 2017-12-13 2019-06-27 Kddi株式会社 Support determination device, method and program
JP6615424B1 (en) * 2018-02-15 2019-12-04 三菱電機株式会社 Worker support device, worker support system, worker support method, and worker support program
WO2019159269A1 (en) * 2018-02-15 2019-08-22 三菱電機株式会社 Operator assistance device, operator assistance system, operator assistance method, and operator assistance program
JP7019478B2 (en) 2018-03-27 2022-02-15 日本電気株式会社 Supply control device, supply control method, program
JP2019172387A (en) * 2018-03-27 2019-10-10 日本電気株式会社 Supply management device, supply management method and program
JPWO2020017160A1 (en) * 2018-07-18 2021-08-02 パナソニックIpマネジメント株式会社 Work sequence identification device, work sequence identification system, work sequence identification method, and program
WO2020017160A1 (en) * 2018-07-18 2020-01-23 パナソニックIpマネジメント株式会社 Operation sequence identification device, operation sequence identification system, operation sequence identification method, and program
JP7029642B2 (en) 2018-07-30 2022-03-04 パナソニックIpマネジメント株式会社 Action record information error detection device and action record information error detection system
JP2020021137A (en) * 2018-07-30 2020-02-06 パナソニックIpマネジメント株式会社 Action information error detection device and action information error detection system
JPWO2020054876A1 (en) * 2018-09-14 2021-08-30 株式会社ナイルワークス Work management system, work management device, work management method, and work management program
JP7207950B2 (en) 2018-10-31 2023-01-18 Idec株式会社 Work management system and portable work terminal
JP2020071663A (en) * 2018-10-31 2020-05-07 Idec株式会社 Work management system and portable work terminal
JP2020135322A (en) * 2019-02-18 2020-08-31 三菱電機ビルテクノサービス株式会社 Work management system
JP7373908B2 (en) 2019-02-18 2023-11-06 三菱電機ビルソリューションズ株式会社 work management system
WO2020179739A1 (en) * 2019-03-04 2020-09-10 パナソニックIpマネジメント株式会社 Store assistance system, store assistance method, and program
JP2020175978A (en) * 2019-04-17 2020-10-29 楽天株式会社 Work batch generation device and method
JP2021125071A (en) * 2020-02-07 2021-08-30 株式会社富士通アドバンストエンジニアリング Layout generation device, layout generation method, and layout generation program
WO2022107326A1 (en) * 2020-11-20 2022-05-27 株式会社日立システムズ Work assistance device and work assistance method
JP2023169535A (en) * 2022-05-17 2023-11-30 株式会社フレームワークス Warehouse operation execution apparatus, warehouse operation execution method, and computer program for executing warehouse operation

Also Published As

Publication number Publication date
JP4884256B2 (en) 2012-02-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP4884256B2 (en) Work management system, work management method, and management computer
US11170338B2 (en) Cellular devices, systems and methods for logistics support
Custodio et al. Flexible automated warehouse: a literature review and an innovative framework
US11934992B2 (en) Cross-dock management system, method and apparatus
US11361391B2 (en) Manufacturing control in the metal processing industry
US7504949B1 (en) Method and apparatus for indirect asset tracking with RFID
Alyahya et al. Application and integration of an RFID-enabled warehousing management system–a feasibility study
CN110422529B (en) Method and system for realizing automatic transportation of goods
CN114026033B (en) Coordinated conveyor in an automated system
JP2021511603A (en) Process digitization system and method
US20080114487A1 (en) Method and apparatus for supply chain management using pallet-workstation and workstation-workstation communication
US20160253619A1 (en) Determining a position of an agent
JP4905544B2 (en) Work management system and work management method
JP5878262B1 (en) Delivery management system and delivery management method
JP5669921B2 (en) Location management system
CN101246563A (en) Solid operation system of plane warehouse
JP2007106575A (en) Article quality control system
US11948120B2 (en) Systems and methods of merging retail products between containers to optimize storing capacity of retail storage facilities
Zheng et al. RFID-based material delivery method for mixed-model automobile assembly
JP2010215305A (en) Location management system
JP2022148935A (en) Distribution system
JP2006232510A (en) Sorting system
JP2007246250A (en) Warehouse control system
Alιm et al. Smart warehouses in logistics 4.0
JP2016219019A (en) In-store location information management system

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20090630

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20111006

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20111129

A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20111206

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20141216

Year of fee payment: 3

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees