JP2011090509A - 作業支援システム、作業支援方法、および作業支援プログラム - Google Patents

作業支援システム、作業支援方法、および作業支援プログラム Download PDF

Info

Publication number
JP2011090509A
JP2011090509A JP2009243643A JP2009243643A JP2011090509A JP 2011090509 A JP2011090509 A JP 2011090509A JP 2009243643 A JP2009243643 A JP 2009243643A JP 2009243643 A JP2009243643 A JP 2009243643A JP 2011090509 A JP2011090509 A JP 2011090509A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
manufacturing
database
instruction
parameter
manufacturing instruction
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
JP2009243643A
Other languages
English (en)
Other versions
JP5192476B2 (ja
Inventor
Shinichiro Hanawa
信一郎 塙
Hitomi Arai
ひとみ 新井
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 JP2009243643A priority Critical patent/JP5192476B2/ja
Priority to PCT/JP2010/058881 priority patent/WO2011048837A1/ja
Priority to CN2010800340963A priority patent/CN102473010A/zh
Priority to US13/387,946 priority patent/US8515569B2/en
Priority to TW099120436A priority patent/TWI413010B/zh
Publication of JP2011090509A publication Critical patent/JP2011090509A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP5192476B2 publication Critical patent/JP5192476B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/06Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/10Office automation; Time management
    • G06Q10/105Human resources
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/04Manufacturing
    • GPHYSICS
    • G09EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09BEDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
    • G09B19/00Teaching not covered by other main groups of this subclass
    • 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]
    • 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
    • Y02P90/30Computing systems specially adapted for manufacturing

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Educational Technology (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • General Factory Administration (AREA)

Abstract

【課題】作業者への製造指図とそれに対する製造実績、作業習熟度等に基づいて、各作業者に対する製造過程での操作指示内容を制御可能とする。
【解決手段】製造指図パラメータ群の所定目標値と所定実績値と偏差とを格納するデータ読み出し部110と、パラメータ毎の危険率が平均値以下であるパラメータを選択候補とする候補選別部111と、説明変数選択基準値の大きいものを最適パラメータとして特定し対応付けるパラメータ特定部112と、新規の製造指図パラメータが最適パラメータの情報が対応付けされている製造指図パラメータと一致する場合、該当偏差に対応する警告情報を特定し製造指図に対応付けて格納するアラーム特定部113と、作業手順の情報に基づき記憶部から対応する出力データ及び警告情報を読み出し出力部に出力するオペレーション処理部114とから作業支援システム100を構成する。
【選択図】図2

Description

本発明は、作業支援システム、作業支援方法、および作業支援プログラムに関するものであり、具体的には、作業者への製造指図とそれに対する製造実績、作業習熟度等に基づいて、各作業者に対する製造過程での操作指示内容を制御可能とする技術に関する。
各種製造ライン等において、作業者の習熟度などに応じてインターフェイスを操作する技術が提案されている。例えば利用者の嗜好・習熟度に合うようにヒューマン・インターフェースの振る舞いを変更することができる適応型ヒューマン・インターフェースを提供するとの課題の下、利用者に対し1つ以上の質問を発することによって利用者情報を収集する情報収集部と、上記利用者情報を保持する情報記憶部と、上記利用者情報に基づいて利用者特性を分析する特性分析部と、上記利用者特性を保持する特性記憶部と、上記利用者特性に基づいてヒューマン・インターフェースの振る舞いを変更する振る舞い変更部とを備えた適応型ヒューマン・インターフェース(特許文献1参照)などが提案されている。
特開平10−20985号公報
しかしながら、作業者への製造指図とそれに対する製造実績、作業習熟度等に基づいて、各作業者に対する製造過程での操作指示内容を制御する技術は提案されていない。
そこで本発明は上記課題を鑑みてなされたものであり、作業者への製造指図とそれに対する製造実績、作業習熟度等に基づいて、各作業者に対する製造過程での操作指示内容を制御可能とする技術の提供を主たる目的とする。
上記課題を解決する本発明の作業支援システムは、製品製造に伴って生成された製造指図のパラメータを格納する製造指図データベースと、製造指図パラメータに応じて稼働した製造工程での製造実績データを格納する指図実績データベースと、製造指図と製造実績との偏差の大小に応じて製造ラインの作業者に与えるべき警告情報を規定したアラームレベルデータベースと、重回帰分析を実行する重回帰分析プログラムと、を記憶する記憶部を備えたコンピュータシステムであり、以下の手段を備えている。
すなわち前記作業支援システムは、前記製造指図データベースおよび前記指図実績データベースより、製造指図パラメータ群およびこれに対応する製造実績データを読み出し、前記製造指図パラメータ群が示す所定目標値と前記製造実績データが示す所定実績値との偏差を算出し、前記製造指図パラメータ群および前記偏差を記憶部の偏差要因データベースに格納する、データ読み出し部を備えている。
また、前記作業支援システムは、前記偏差要因データベースの製造指図パラメータ群を説明変数、前記偏差を目的変数として、前記重回帰分析プログラムによる、前記製造指図パラメータ群が含むパラメータ毎の危険率算定と、算定した危険率の各パラメータ間での平均値の算定を実行し、前記危険率が前記平均値以下である製造指図パラメータを選択候補として特定する、候補選別部を備えている。
また、前記作業支援システムは、前記製造指図パラメータ群と前記選択候補の製造指図パラメータについて、それぞれ重相関係数とパラメータ数とサンプル数を算定し、前記算定した重相関係数とパラメータ数とサンプル数に基づく、前記重回帰分析プログラムによる説明変数選択基準値の算定を実行し、前記製造指図パラメータ群と前記選択候補の製造指図パラメータのうち、前記算定した説明変数選択基準値の大きいものを最適パラメータとして特定し、前記偏差要因データベースにおいて該当製造指図パラメータに最適パラメータの情報を対応付けて格納する、パラメータ特定部を備えている。
また、前記作業支援システムは、前記製造指図データベースに新規格納された製造指図について、当該新規の製造指図が含む各パラメータを前記偏差要因データベースに照合し、前記新規の製造指図のパラメータが、前記偏差要因データベースにおいて前記最適パラメータの情報が対応付けされている製造指図パラメータと一致する場合、前記偏差要因データベースにおいて該当製造指図パラメータ群に対応付けされた前記偏差の情報を抽出し、当該偏差の情報を前記アラームレベルデータベースに照合して前記偏差に対応する警告情報を特定し、この警告情報を前記新規の製造指図に対応付けて記憶部に格納する、アラーム特定部を備えている。
また、前記作業支援システムは、入力部にて製造指図の指定情報を受け付けて、当該指定情報に対応する製造指図を前記製造指図データベースから読み出し、該当製造指図のパラメータ群が示す作業手順の情報に基づき、記憶部から前記作業手順に対応付けされている出力データを読み出し、前記製造指図について格納されている警告情報を記憶部から読み出し、前記出力データの全部または一部を前記警告情報に置換して出力部に出力するか、前記出力データと共に前記警告情報を出力部に出力する、オペレーション処理部を備えている。
なお、前記作業支援システムは、前記記憶部において、製品製造に携わる作業者毎に各作業手順の習熟度情報を格納した習熟度データベースと、作業手順の習熟度の変化に応じて作業者が受講すべき教育プログラムの情報を格納した教育データベースとを格納しているとしてもよい。
この場合、前記作業支援システムは、前記偏差要因データベースにおいて、製品製造に関与した作業者の識別情報および作業手順を示す各製造指図パラメータが共通する製造指図パラメータ群を特定し、ここで特定した製造指図パラメータ群に対応付いた偏差のうち所定値以上のものが一定件数を超える時、前記習熟度データベースにおいて該当作業者の該当作業手順に関する習熟度情報を、所定レベルだけ習熟度を低下させた情報に更新する、習熟度変更部と、習熟度が所定レベル低下した作業手順について、前記教育データベースにて前記習熟度のレベル低下に応じた教育プログラムを特定し、該当教育プログラムの情報を出力部に出力する、教育内容特定部とを備えるとすれば好適である。
また、本発明の作業支援方法は、製品製造に伴って生成された製造指図のパラメータを格納する製造指図データベースと、製造指図パラメータに応じて稼働した製造工程での製造実績データを格納する指図実績データベースと、製造指図と製造実績との偏差の大小に応じて製造ラインの作業者に与えるべき警告情報を規定したアラームレベルデータベースと、重回帰分析を実行する重回帰分析プログラムと、を記憶する記憶部を備えたコンピュータシステムが、以下の処理を実行するものである。
すなわち前記作業支援方法は、コンピュータシステムが、前記製造指図データベースおよび前記指図実績データベースより、製造指図パラメータ群およびこれに対応する製造実績データを読み出し、前記製造指図パラメータ群が示す所定目標値と前記製造実績データが示す所定実績値との偏差を算出し、前記製造指図パラメータ群および前記偏差を記憶部の偏差要因データベースに格納する処理と、前記偏差要因データベースの製造指図パラメータ群を説明変数、前記偏差を目的変数として、前記重回帰分析プログラムによる、前記製造指図パラメータ群が含むパラメータ毎の危険率算定と、算定した危険率の各パラメータ間での平均値の算定を実行し、前記危険率が前記平均値以下である製造指図パラメータを選択候補として特定する処理と、前記製造指図パラメータ群と前記選択候補の製造指図パラメータについて、それぞれ重相関係数とパラメータ数とサンプル数を算定し、前記算定した重相関係数とパラメータ数とサンプル数に基づく、前記重回帰分析プログラムによる説明変数選択基準値の算定を実行し、前記製造指図パラメータ群と前記選択候補の製造指図パラメータのうち、前記算定した説明変数選択基準値の大きいものを最適パラメータとして特定し、前記偏差要因データベースにおいて該当製造指図パラメータに最適パラメータの情報を対応付けて格納する処理と、前記製造指図データベースに新規格納された製造指図について、当該新規の製造指図が含む各パラメータを前記偏差要因データベースに照合し、前記新規の製造指図のパラメータが、前記偏差要因データベースにおいて前記最適パラメータの情報が対応付けされている製造指図パラメータと一致する場合、前記偏差要因データベースにおいて該当製造指図パラメータ群に対応付けされた前記偏差の情報を抽出し、当該偏差の情報を前記アラームレベルデータベースに照合して前記偏差に対応する警告情報を特定し、この警告情報を前記新規の製造指図に対応付けて記憶部に格納する処理と、入力部にて製造指図の指定情報を受け付けて、当該指定情報に対応する製造指図を前記製造指図データベースから読み出し、該当製造指図のパラメータ群が示す作業手順の情報に基づき、記憶部から前記作業手順に対応付けされている出力データを読み出し、前記製造指図について格納されている警告情報を記憶部から読み出し、前記出力データの全部または一部を前記警告情報に置換して出力部に出力するか、前記出力データと共に前記警告情報を出力部に出力する処理と、を実行することを特徴とする。
また、本発明の作業支援プログラムは、製品製造に伴って生成された製造指図のパラメータを格納する製造指図データベースと、製造指図パラメータに応じて稼働した製造工程での製造実績データを格納する指図実績データベースと、製造指図と製造実績との偏差の大小に応じて製造ラインの作業者に与えるべき警告情報を規定したアラームレベルデータベースと、重回帰分析を実行する重回帰分析プログラムと、を記憶する記憶部を備えたコンピュータシステムに、以下の処理を実行させるものである。
すなわち作業支援プログラムは、前記コンピュータに、前記製造指図データベースおよび前記指図実績データベースより、製造指図パラメータ群およびこれに対応する製造実績データを読み出し、前記製造指図パラメータ群が示す所定目標値と前記製造実績データが示す所定実績値との偏差を算出し、前記製造指図パラメータ群および前記偏差を記憶部の偏差要因データベースに格納する処理と、前記偏差要因データベースの製造指図パラメータ群を説明変数、前記偏差を目的変数として、前記重回帰分析プログラムによる、前記製造指図パラメータ群が含むパラメータ毎の危険率算定と、算定した危険率の各パラメータ間での平均値の算定を実行し、前記危険率が前記平均値以下である製造指図パラメータを選択候補として特定する処理と、前記製造指図パラメータ群と前記選択候補の製造指図パラメータについて、それぞれ重相関係数とパラメータ数とサンプル数を算定し、前記算定した重相関係数とパラメータ数とサンプル数に基づく、前記重回帰分析プログラムによる説明変数選択基準値の算定を実行し、前記製造指図パラメータ群と前記選択候補の製造指図パラメータのうち、前記算定した説明変数選択基準値の大きいものを最適パラメータとして特定し、前記偏差要因データベースにおいて該当製造指図パラメータに最適パラメータの情報を対応付けて格納する処理と、前記製造指図データベースに新規格納された製造指図について、当該新規の製造指図が含む各パラメータを前記偏差要因データベースに照合し、前記新規の製造指図のパラメータが、前記偏差要因データベースにおいて前記最適パラメータの情報が対応付けされている製造指図パラメータと一致する場合、前記偏差要因データベースにおいて該当製造指図パラメータ群に対応付けされた前記偏差の情報を抽出し、当該偏差の情報を前記アラームレベルデータベースに照合して前記偏差に対応する警告情報を特定し、この警告情報を前記新規の製造指図に対応付けて記憶部に格納する処理と、入力部にて製造指図の指定情報を受け付けて、当該指定情報に対応する製造指図を前記製造指図データベースから読み出し、該当製造指図のパラメータ群が示す作業手順の情報に基づき、記憶部から前記作業手順に対応付けされている出力データを読み出し、前記製造指図について格納されている警告情報を記憶部から読み出し、前記出力データの全部または一部を前記警告情報に置換して出力部に出力するか、前記出力データと共に前記警告情報を出力部に出力する処理と、を実行させることを特徴とする。
本発明によれば、作業者への製造指図とそれに対する製造実績、作業習熟度等に基づいて、各作業者に対する製造過程での操作指示内容を制御可能とできる。
本実施形態の作業支援システムを含むネットワーク構成図である。 本実施形態の作業支援システムのハードウェア構成例を示す図である。 本実施形態の製造指図データベースのデータ構造例を示す図である。 本実施形態の指図実績データベースのデータ構造例を示す図である。 本実施形態の偏差要因データベースのデータ構造例を示す図である。 本実施形態のアラームレベルデータベースのデータ構造例を示す図である。 本実施形態の習熟度データベースのデータ構造例を示す図である。 本実施形態の教育データベースのデータ構造例を示す図である。 本実施形態のナビゲーションバージョンデータベースのデータ構造例を示す図である。 本実施形態の操作注意データベースのデータ構造例を示す図である。 本実施形態の作業支援方法の処理フロー例1を示す図である。 本実施形態の処理フロー例1に伴う説明図である。 本実施形態の作業支援方法の処理フロー例2を示す図である。 本実施形態の製造指図パラメータ群とこれに対応する偏差に関する情報の例を示す図である。 本実施形態の製造指図パラメータ毎の危険率算定結果を示す図である。 本実施形態の危険率算定結果の例を示す図である。 本実施形態の製造指図パラメータの危険率算定結果を示す図である。 本実施形態の、(a)重相関係数Rとパラメータ数とサンプル数の算定結果、(b)説明変数選択基準値Ruの算定結果例を示す図である。 本実施形態の作業支援方法の処理フロー例3を示す図である。 本実施形態の処理フロー例3に伴う第1の説明図である。 本実施形態の処理フロー例3に伴う第2の説明図である。 本実施形態の画面例を示す図である。 本実施形態の作業支援方法の処理フロー例4を示す図である。
−−−システム構成−−−
以下に本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。図1は、本実施形態の作業支援システム100を含むネットワーク構成図であり、図2は本実施形態の作業支援システム100のハードウェア構成例を示す図である。図1に示す作業支援システム100(以下、システム100)は、作業者への製造指図とそれに対する製造実績、作業習熟度等に基づいて、各作業者に対する製造過程での操作指示内容を制御可能とするコンピュータシステムである。
こうした前記システム100は、作業支援方法を実行する機能を実現すべく不揮発性メモリなどの記憶部101に格納されたプログラム102をメモリ103に読み出し、演算部たるCPU104により実行する。また、前記システム100は、コンピュータ装置が一般に備えている各種ボタン類、キーボードなどの入力部105や、LEDやディスプレイなどの出力部106を備え、さらにネットワーク140を介した製造装置200など他装置との通信を担う通信部107などを有するとしてよい。
なお、前記製造装置200は、製造指図を前記システム100から受信する一方で、この製造指図に応じた製造実績(例:製造数量、不良数など)を前記システム100に送信する装置である。そのため、当然ながらコンピュータ装置として備えるべき、演算部、記憶部、通信部は備えている。
続いて、前記システム100が例えばプログラム102に基づき構成・保持する機能部につき説明を行う。各部は、1つのサーバ装置等に一体に備わるとしてもよいが、ネットワーク140上に配置するコンピュータ群(前記システム100にあたるサーバ装置を含む)に分散配置し、そのうち一つのサーバ装置(システム100)の主導の下で協働する例も想定してよい。なお、前記システムは、記憶部101において、後述する製造指図データベース125、指図実績データベース126、偏差要因データベース127、アラームレベルデータベース128、習熟度データベース129、教育データベース130、ナビゲーションバージョンデータベース131、および操作注意データベース132と、重回帰分析を実行する重回帰分析プログラム120を記憶している。
こうした前記システム100は、前記製造指図データベース125および前記指図実績データベース126より、製造指図パラメータ群およびこれに対応する製造実績データを読み出し、前記製造指図パラメータ群が示す所定目標値と前記製造実績データが示す所定実績値との偏差を算出し、前記製造指図パラメータ群および前記偏差を記憶部の偏差要因データベース127に格納する、データ読み出し部110を備えている。
また、前記システム100は、前記偏差要因データベース127の製造指図パラメータ群を説明変数、前記偏差を目的変数として、前記重回帰分析プログラム120による、前記製造指図パラメータ群が含むパラメータ毎の危険率算定と、算定した危険率の各パラメータ間での平均値の算定を実行し、前記危険率が前記平均値以下である製造指図パラメータを選択候補として特定する、候補選別部111を備えている。
また、前記システム100は、前記製造指図パラメータ群と前記選択候補の製造指図パラメータについて、それぞれ重相関係数とパラメータ数とサンプル数を算定し、前記算定した重相関係数とパラメータ数とサンプル数に基づく、前記重回帰分析プログラム120による説明変数選択基準値の算定を実行し、前記製造指図パラメータ群と前記選択候補の製造指図パラメータのうち、前記算定した説明変数選択基準値の大きいものを最適パラメータとして特定し、前記偏差要因データベース127において該当製造指図パラメータに最適パラメータの情報を対応付けて格納する、パラメータ特定部112を備えている。
また、前記システム100は、前記製造指図データベース125に新規格納された製造指図について、当該新規の製造指図が含む各パラメータを前記偏差要因データベース127に照合し、前記新規の製造指図のパラメータが、前記偏差要因データベース127において前記最適パラメータの情報が対応付けされている製造指図パラメータと一致する場合、前記偏差要因データベース127において該当製造指図パラメータ群に対応付けされた前記偏差の情報を抽出し、当該偏差の情報を前記アラームレベルデータベース128に照合して前記偏差に対応する警告情報を特定し、この警告情報を前記新規の製造指図に対応付けて記憶部101の操作注意データベース132に格納する、アラーム特定部113を備えている。
また、前記システム100は、入力部105にて製造指図の指定情報を受け付けて、当該指定情報に対応する製造指図を前記製造指図データベース125から読み出し、該当製造指図のパラメータ群が示す作業手順の情報に基づき、記憶部から前記作業手順に対応付けされている出力データを読み出し、前記製造指図について格納されている警告情報を記憶部101の操作注意データベース132から読み出し、前記出力データの全部または一部を前記警告情報に置換して出力部106に出力するか、前記出力データと共に前記警告情報を出力部106に出力する、オペレーション処理部114を備えている。
また、前記システム100は、前記偏差要因データベース127において、製品製造に関与した作業者の識別情報および作業手順を示す各製造指図パラメータが共通する製造指図パラメータ群を特定し、ここで特定した製造指図パラメータ群に対応付いた偏差のうち所定値以上のものが一定件数を超える時、前記習熟度データベース129において該当作業者の該当作業手順に関する習熟度情報を、所定レベルだけ習熟度を低下させた情報に更新する、習熟度変更部115を備えている。
また、前記システム100は、習熟度が所定レベル低下した作業手順について、前記教育データベース130にて前記習熟度のレベル低下に応じた教育プログラムを特定し、該当教育プログラムの情報を出力部106に出力する、教育内容特定部116を備えている。
これまで示した前記システム100における各部110〜116はハードウェアとして実現してもよいし、メモリやHDD(Hard Disk Drive)などの適宜な記憶部に格納したプログラムとして実現するとしてもよい。この場合、CPUなど制御部がプログラム実行に合わせて記憶部より該当プログラムを読み出して、これを実行することとなる。
−−−データ構造例−−−
次に、本実施形態の前記システム100が利用するデータベース等のデータ構造例について説明する。図3は本実施形態の製造指図データベース125のデータ構造例を示す図である。この製造指図データベース125は、製品製造に伴って生成された製造指図のパラメータを格納するデータベースであり、例えば、指図No.をキーとして、該当指図にて製造されるべき製造品の品目ID、製造すべき製品数等の所定目標値を指す製造指示値、品目名称、製造時に実施すべき作業手順の識別情報、作業時刻、製造作業に携わる作業員を識別するユーザID、作業員の習熟度、作業を実施する製造装置を示す設備ID、製造温度などといったデータ=製造指図パラメータ群を対応づけたレコードの集合体となっている。
また、図4は指図実績データベース126のデータ構造例を示す図である。この指図実績データベース126は、製造指図パラメータに応じて稼働した製造工程での製造実績データを格納するデータベースである。前記指図実績データベース126は、例えば、前記指図No.をキーとして、前記製造指示値、製造実績である実際の製造数等の所定実績値を指す製品実績値、製造時の温度等のデータを対応付けたレコードの集合体となっている。
なお、前記システム100は、こうしたデータベースにてレコードを生成するために、製造実績の収集装置(製造ラインに設置されたライン制御用のコントローラ、製造ライン係員らが携行し製造時の各種情報を入力する無線ハンディーターミナル、製造数等をカウントするバーコードリーダ等)とネットワーク140を介して通信部107で通信し、製造実績のデータを収集している。こうして収集する情報としては、指図No.、品目ID、製造実績などが含まれる。
また、図5は偏差要因データベース127のデータ構造例を示す図である。この偏差要因データベース127は、前記製造指図データベース125および前記指図実績データベース126における製造指図パラメータ群が示す所定目標値と前記製造実績データが示す所定実績値との偏差を、前記製造指図パラメータ群と対応付けて格納するデータベースであり、例えば、前記品目ID(=製造指図パラメータ群が含んでいたもの)をキーとして、品目グループ、作業手順、作業時刻、ユーザID、作業習熟度、設備ID、温度、といった製造指図パラメータ群に、偏差および偏差レベルを対応付けたレコードの集合体となっている。なお、ここで示した例では、偏差の他に、偏差をその大きさに応じてレベル分けした数値=偏差レベルも格納している(例えば、偏差が“1”〜“10”に応じて、偏差レベルは“10”〜“1”、などとする)。なお、最適パラメータとして特定した製造指図パラメータに関しては、最適パラメータの情報として、“1”などのフラグを立てるか、或いは、パラメータ値に下線を引き、太字化対応付けて格納するといった処理がなされている。
また、図6はアラームレベルデータベース128のデータ構造例を示す図である。このアラームレベルデータベース128は、製造指図と製造実績との偏差の大小に応じて製造ラインの作業者に与えるべき警告情報を規定したデータベースであり、例えば、偏差レベル(ないし偏差)をキーとして、該当偏差レベルに応じて規定されている警告情報(出力画面における所定領域の所定色への変更やブリンク、ヘルプ情報、警告音声、警告振動など)を対応付けたレコードの集合体となっている。図に示すアラームレベルデータベース128の例では、必要な警告情報(例:“画面色替”、“音声”)について、例えば“1”を設定している。
また、図7は習熟度データベース129のデータ構造例を示す図である。この習熟度データベース129は、製品製造に携わる作業者毎に各作業手順の習熟度情報を格納するデータベースであり、例えば、前記ユーザIDをキーとして、作業手順の識別情報、および習熟度レベルといったデータを対応付けたレコードの集合体となっている。
また、図8は教育データベース130のデータ構造例を示す図である。この教育データベース130は、作業手順の習熟度の変化に応じて作業者が受講すべき教育プログラムの情報を格納したデータベースであり、例えば、前記作業手順の識別情報をキーとして、習熟度毎の教育プログラムの情報を対応付けたレコードの集合体となっている。
また、図9はナビゲーションバージョンデータベース131のデータ構造例を示す図である。このナビゲーションバージョンデータベース131は、作業手順に応じて製造現場等で出力されるべき出力データを格納するデータベースであり、例えば、前記作業手順の識別情報をキーとして、出力データ(例:画面遷移のバージョンと画面データ、音声データ、振動データ等々)を対応付けたレコードの集合体となっている。
また、図10は操作注意データベース132のデータ構造例を示す図である。この操作注意データベース132は、製造指図に対応付けて、当該製造指図の実行時に出力すべき警告情報(偏差の大小に応じて製造ラインの作業者に与えるべき情報)を格納するデータベースであり、製造指図No.をキーとして、品目ID、作業時刻、ユーザID、品目グループ、警告情報(画面色、ブリンク、ヘルプ、音声、振動など)といったデータを対応付けたレコードの集合体となっている。
−−−処理手順例1−−−
以下、本実施形態における作業支援方法の実際手順について図に基づき説明する。以下で説明する作業支援方法に対応する各種動作は、前記システム100のメモリに読み出して実行するプログラムによって実現される。そして、このプログラムは、以下に説明される各種の動作を行うためのコードから構成されている。
図11は、本実施形態の作業支援方法の処理フロー例1を示す図であり、図12は、処理フロー例1に伴う説明図である。ここではまず、製造指図と製造実績との間に生じた偏差を算定する処理について説明する。この場合、前記システム100のデータ読み出し部110は、前記製造指図データベース125より製造指図パラメータ群を、そして前記指図実績データベース126より前記製造指図パラメータ群に対応する製造実績データを、それぞれ読み出す(s100)。図12に示す例では、製造指図データベース125より、指図No.“003”の製造指図パラメータ群(品目ID“1234”、製造指示値“12”、品目名称“AAA”、作業手順“BBB”、作業時刻“CCC”、ユーザID“DDD”、作業習熟度“EEE”、設備ID“FFF”といったパラメータの群れ)を読み出しており、また、この製造指図“003”をキーに、指図実績データベース126より対応する製造実績データ(製造指示値“12”、製造実績値“20”、温度“111”、湿度“222”、項目X“333”なるデータ群)を読み出している。
続いて前記データ読み出し部110は、前記指図No.“003”に対応した製造指図パラメータ群が示す所定目標値=製造指示値“12”と、前記指図No.“003”による作業を行った際の製造実績データが示す所定実績値=製造実績値“20”との偏差を、“20−12=8”と算出する(s101)。また、前記データ読み出し部110は、前記指図No.“003”に関して得た前記製造指図パラメータ群および前記偏差“8”を記憶部101の偏差要因データベース127に格納する(s102)。図12に示した例では、前記指図No.ではなく、前記製造指図パラメータ群が含む品目ID“1234”をキーに、製造指図パラメータ群および偏差のデータを偏差要因データベース127に登録している。また図示した例では、前記データ読み出し部110が前記偏差“8”をその大きさに応じてレベル分けした数値=偏差レベル“2”も、偏差要因データベース127に格納している。偏差レベルの分類例としては、例えば、偏差“1”〜“10”に応じて、偏差レベルを“10”〜“1”、などとする。
前記システム100のデータ読み出し部110は、製造指図データベース125に格納されている指図No.ごとの製造指図パラメータ群について、上記処理ステップs100〜s102を繰り返し実行し、偏差要因データベース127のレコードを生成することになる。
−−−処理手順例2−−−
図13は、本実施形態の作業支援方法の処理フロー例2を示す図である。ここでは、最適パラメータの特定処理について説明する。ここで前記システム100は、例えば、目的変数(Y)たる前記偏差に対する要因となる、説明変数(X)たる製造指図パラメータ(Xn)が複数個存在するとする。そして、1つの偏差(Y)に対して、要因となる製造指図パラメータ(X)が複数個ある場合の回帰分析として重回帰分析を実施する。
複数個の製造指図パラメータをそれぞれ、x1、x2、x3、..... とすると重回帰式は、Y=ax1+bx2+cx3+.....と表すことが出来る。そこで前記システム100は、どの要素が偏差に本当に影響を与えているのかを検証する。またシステム100は、前記検証によって絞り込んだ製造指図パラメータ(X)の中で、それぞれが偏差(Y)に与えている影響度の要因分析を実施する。その結果から必要な要因(製造指図パラメータ)のみで重回帰式を作ると予想精度を高めることができる。具体的には以下の処理をシステム100が実行することとなる。
まず、前記システム100の候補選択部111は、前記偏差要因データベース127より、製造指図パラメータ群およびこれに対応する偏差に関する情報を読み出してメモリ103に格納する(s200)。図14に、前記ステップs200でメモリ103に格納した製造指図パラメータ群とこれに対応する偏差に関する情報の例を示す。図14に示す例では、5種の製造指図パラメータ:“a”〜“e”の8回分のデータ(パラメータ値)とこれに対応する8つの偏差(ないし偏差レベル)のセットをシステム100がメモリ103に格納した状況となっている。
続いて、前記システム100の候補選別部111は、記憶部101より重回帰分析プログラム120を読み出し、前記メモリ103の製造指図パラメータ群を説明変数、前記偏差(ないし偏差レベル)を目的変数とした、前記製造指図パラメータ群を構成する製造指図パラメータ:“a”〜“e”毎の危険率算定を実行する(s201)。図15に前記ステップs201で算定した製造指図パラメータ毎の危険率算定結果610を示す。
ここで、危険率(P値)とは、製造指図パラメータとして取り込むと誤差が大きくなる可能性が高い確率のことをいう。回帰分析を行う際、全ての製造指図パラメータをそのまま用いて分析を行うと分析精度が低くなる可能性がある為、上記の例であれば、製造指図パラメータ:“a”〜“e”から適宜数まで製造指図パラメータの数を絞り込んでいくことでより精度の高い回帰モデルを選定する必要がある。
そこで前記候補選別部111は、前記ステップs201で算定した危険率の、製造指図パラメータ:“a”〜“e”間での平均値を算定する(s202)。図15に示す危険率算定結果600の例であれば、製造指図パラメータ:“a”〜“e”の間での危険率の平均値は、“0.51”となる。したがって前記候補選別部111は、前記製造指図パラメータ群(“a”〜“e”)で平均値“0.51”以下の危険率である製造指図パラメータ:“a”、“b”を第1の選択候補として特定する(s203)。
また、前記候補選別部111は、前記第1の選択候補として特定した製造指図パラメータの数をカウントし(s204)、前記第1の選択候補に複数の製造指図パラメータが含まれることを検知する(s204:N)。上記例の第1の選択候補には製造指図パラメータ:“a”、“b”の2種の製造指図パラメータが含まれているから、前記候補選別部111は、前記第1の選択候補に含まれる製造指図パラメータの数を“2”とカウントし、複数の製造指図パラメータが含まれることを検知する。他方、前記ステップs204で製造指図パラメータの数が単数であれば(s204:Y)、以後の処理をステップs208に進める。
一方、前記ステップs204で前記第1の選択候補に複数の製造指図パラメータが含まれることを検知した前記候補選別部111は、前記第1の選択候補を構成する製造指図パラメータ:“a”、“b”毎の危険率算定と前記危険率の平均値算定とを実行する(s205)。図16に前記s205での危険率算定結果710の例を示している。更に、前記候補選別部111は、前記第1の選択候補“a”、“b”中で平均値以下の危険率である製造指図パラメータを新たに選択候補として特定する(s206)。図16の例の場合、第1の選択候補は“a”、“b”の二つの製造指図パラメータしか含まないため、前記候補選別部111は、危険率の平均値を基準とした新たな選択候補の特定ではなく、“a”、“b”の二つの製造指図パラメータの危険率を比較し、危険率が低い製造指図パラメータを新たな選択候補(ここでは第2の選択候補)として特定する。
なお、前記候補選別部111は、上記ステップs205、s206の処理を、新たな選択候補が一つの製造指図パラメータとなるまで繰り返し実行し、複数の選択候補(第1〜第n)を特定することとなる。
次に前記候補選別部111は、前記ステップs206で特定した第2の選択候補“a”を製造指図パラメータとした場合の危険率算定も実行する(s208)。図17は、本実施形態における製造指図パラメータの危険率算定結果810を示す図である。
以上の結果から、前記システム100は、当初の製造指図パラメータ群:“a”〜“e”と、前記第1および第2の選択候補とを、以後の回帰分析処理の分析パターン1〜3と特定し、記憶部101に前記分析パターン1〜3に対応する、前記製造指図パラメータ群:“a”〜“e”と、前記第1および第2の選択候補とに関するデータを記憶部101に格納する(s209)。
続いて、前記システム100のパラメータ特定部112は、製造指図パラメータ群:“a”〜“e”と前記複数の選択候補(第1および第2)の製造指図パラメータについて、それぞれ重相関係数とパラメータ数とサンプル数を算定する(s210)。図18(a)に、重相関係数Rとパラメータ数とサンプル数の算定結果を示す。重相関係数Rの算定処理は、前記重回帰分析プログラム120が既存の手法で実行するものであり、また、パラメータ数とサンプル数の算定は、前記パラメータ特定部112が、前記記憶部に格納した分析パターン1〜3のデータがそれぞれ含む製造指図パラメータの数、そのデータ数をカウントすればよい。
次に前記システム100のパラメータ特定部112は、前記ステップs210で算定した重相関係数Rとパラメータ数とサンプル数に基づく、前記重回帰分析プログラム120による説明変数選択基準値Ruの算定を実行する(s211)。図18(b)に、説明変数選択基準値Ruの算定結果例を示す。ここで、前記説明変数選択基準値(Ru)は、製造指図パラメータをいくつ取り入れた時の回帰式が最適なのかを判断する基準となるものであり、このRuが最大になるパターンが、最適な製造指図パラメータの数となり、最適なモデル式を導くこととなる。また、前記説明変数選択基準値(Ru)の算定式を以下に示す。
説明変数選択基準値(Ru) = 1-(1- )(n+k+1)/(n-k-1)
但し、R=重相関係数R、n=データ数、k=製造指図パラメータ数。
前記パラメータ特定部112は、図18(b)に示す説明変数選択基準値(Ru)のうち、最大の“0.96”を示す分析パターン2を、最適パラメータとして特定する(s212)。また前記パラメータ特定部112は、前記偏差要因データベース127において該当製造指図パラメータに最適パラメータの情報を対応付けて格納する(s213)。この最適パラメータの情報を格納する処理は、図5で例示したように、例えば、最適パラメータとして特定した製造指図パラメータに関して、前記偏差要因データベース127において、最適パラメータの情報たる“1”などのフラグを該当製造指図パラメータのレコードに立てるか、或いは、該当製造指図パラメータの値に下線を引き、太字化対応付けて格納するといった処理がなされている。
−−−処理手順例3−−−
図19は、本実施形態の作業支援方法の処理フロー例3を示す図である。上記までの処理により、製造指図パラメータのうち偏差に大きく影響を与える要因となっているものについて、製造対象の製品(の品目ID)毎に特定し、それらの情報を偏差要因データベース127に格納した。ここでは、新たな製造指図に関して、その製造指図パラメータを前記偏差要因データベース127に照合し、製造ラインの作業者へ与えるべき警告情報を決定していく処理について説明する。
この場合、前記システム100のアラーム特定部113は、前記製造指図データベース125における製造指図の格納事象を監視しておいて、例えば、新たな指図No.のレコードが追加されたことをもって製造指図の新規格納を検知することとする。この時、前記アラーム特定部113は、製造指図データベース125に新規格納された製造指図(例えば、製造指図No.“010”なる製造指図)について、当該新規の製造指図“010”が含む各パラメータを前記偏差要因データベース127に照合し、前記新規の製造指図“010”のパラメータが、前記偏差要因データベース127の各製造指図パラメータ群(=図5等で例示したように、品目ID毎に一群をなすパラメータ)において前記最適パラメータの情報が対応付けされている製造指図パラメータと一致するか判定する(s300)。
前記新規の製造指図“010”のパラメータが、前記偏差要因データベース127のいずれかの製造指図パラメータ群において前記最適パラメータの情報が対応付けされている製造指図パラメータと一致する場合(s301:一致)、前記アラーム特定部113は、前記偏差要因データベース127において該当製造指図パラメータ群に対応付けされた前記偏差の情報(偏差ないし偏差レベルの情報)を抽出する(s302)。図20にて示す例では、製造指図“010”のうち品目ID“1234”、作業時刻“XXX”、ユーザID“YYY”の製造指図パラメータが、偏差要因データベース127に格納されたデータのうち品目ID“1234”に関する最適パラメータと一致をみることになり、偏差数値“8”ないし偏差レベル“2”が偏差の情報として得られる。
他方、前記新規の製造指図のパラメータが、前記偏差要因データベース127のいずれかの製造指図パラメータ群において前記最適パラメータの情報が対応付けされている製造指図パラメータと一致することがなかった場合(s301:不一致)、前記アラーム特定部113は、当該フローを終了する。
前記アラーム特定部113は、前記ステップs302にて抽出した偏差の情報を、前記アラームレベルデータベース128に照合して、偏差ないし偏差レベルに対応する警告情報を特定する(s303)。例えば、前記ステップs302で抽出した偏差の情報が、偏差レベルであったとして、その偏差レベルが“2”だったとする。この時、偏差レベル“2”をアラームレベルデータベース128に照合すると、前記アラーム特定部113は警告情報として、「画面色替」、「音声」の各フラグ“1”を特定できることになる。前記アラーム特定部113は、これらの警告情報を前記新規の製造指図の製造指図No.に対応付けて記憶部101の操作注意データベース132に格納する(s304)。アラーム特定部113は、この操作注意データベース132に、該当製造指図No.“010”をキーとして、この場合の最適パラメータたる「品目ID」、「作業時刻」、「ユーザID」と、前記警告情報とを格納することになる。
その後、前記製造指図“010”に応じて製造ラインでの製造工程が実行される際の状況を想定する。この時、前記システム100のオペレーション処理部114は、例えば、製造ライン管理者等による製造指図の指定情報=製造指図No.“010”の入力を、キーボード等の入力部105にて受け付ける(s305)。
前記オペレーション処理部114は、前記指定情報“010”に対応する製造指図のデータを前記製造指図データベース125から読み出し、該当製造指図のパラメータ群が示す作業手順の情報を抽出する(s306)。図21の例では、製造指図“010”は作業手順を示す製造指図パラメータの値として“BBB”を有している。そこで、前記オペレーション処理部114は、作業手順の情報として“BBB”を抽出することになる。
前記オペレーション処理部114は、作業手順の情報である“BBB”に基づき、記憶部101のナビゲーションバージョンデータベース131から前記作業手順“BBB”に対応付けされている出力データとして、例えば図21に示すように画面遷移ID“001”を読み出す(s307)。また前記オペレーション処理部114は、この画面遷移ID“001”の情報を、製造指図データベース125において前記製造指図No.“010”に対応付けて格納する(s308)。
続いて前記オペレーション処理部114は、前記製造指図“010”について、製造指図データベース125から画面遷移ID“001”の情報を読み出し、この画面遷移ID“001”(ないし作業手順“BBB”)に対応する画面データ群=出力データを前記ナビゲーションバージョンデータベース131(図9参照)から読み出す(s309)。当然ながら、前記記憶部101のナビゲーションバージョンデータベース131には、図5に例示したとおり、画面遷移ID毎の画面データが予め格納されている。また、前記オペレーション処理部114は、前記製造指図“010”について、操作注意データベース132から警告情報を読み出して、前記出力データの全部または一部を前記警告情報に置換して出力部106に出力するか、前記出力データと共に前記警告情報を、製造ライン等に設置されたディスプレイやスピーカ等の出力部106に出力する(s310)。
例えば、「出力データ」が画面データであり、「警告情報」が「画面色替」であれば、前記オペレーション処理部114は、画面データのうち予め規定された所定領域(例:品目や数量、温度等の製造指図パラメータを表示する領域など)に関して規定色(例:他の領域における文字や線等は黒色なのに対し、前記所定領域に関しては赤色、など)にてハイライトさせる処理を施し、出力部106に出力する(図22における画面1000参照)。 また、「警告情報」が「ブリンク」であれば、前記オペレーション処理部114は、画面データのうち予め規定された所定領域(例:品目や数量、温度等の製造指図パラメータを表示する領域など)に関して点滅させる処理を施し、出力部106に出力する(図22における画面1010参照)。
また、「警告情報」が「ヘルプ」であれば、前記オペレーション処理部114は、画面データのうち予め規定された所定領域(例:品目や数量、温度等の製造指図パラメータを表示する領域など)に関して、作業者への助言メッセージを表示するポップアップ処理を施し、出力部106に出力する(図22における画面1020参照)。
また、「警告情報」が「音声」であれば、前記オペレーション処理部114は、画面データの出力に際して、前記作業手順に応じた作業者への助言メッセージの音声データを前記ナビゲーションバージョンデータベース131(図9参照)より読み出して、スピーカーにて音声出力させる。
−−−処理手順例4−−−
図23は、本実施形態の作業支援方法の処理フロー例4を示す図である。ここでは、製造ラインで働く作業者について、製造指図と製造実績との間に所定以上の偏差が生じる状況を監視し、その状況に応じて該当作業者に関して手当を行う処理について説明する。この場合、各製造指図に従って作業を行った際の各作業者の偏差のデータは、作業終了の都度、前記偏差要因データベース127の該当レコード(=該当製造指図に対応したレコード)に蓄積されていくものとする。
この時、前記システム100の習熟度変更部115は、前記偏差要因データベース127において、例えば、製品製造に関与した作業者のユーザID“DDD”および作業手順“BBB”が共通する製造指図パラメータ群(=ある製造指図に対して得られた指図実績および偏差の情報のセット)を特定し、ここで特定した製造指図パラメータ群に対応付いた偏差(ないし偏差レベル)のうち所定値以上のものの数をカウントする(s400)。この場合、前記習熟度変更部115は、例えば、偏差レベル“2”以上(つまり偏差がレベル2より大きい)の情報が対応付けされた製造指図パラメータ群の件数を、前記偏差要因データベース127でカウントすることになる。
前記習熟度変更部115は、前記ステップs400でカウントした、偏差レベル所定値以上のものの件数が一定値を超えるか判定し(s401)、前記件数が一定値を超える場合(s401:NG)、前記習熟度データベース129において該当作業者“DDD”の該当作業手順“BBB”に関する習熟度情報を、所定レベル(例えば、1レベル)だけ習熟度を低下させた情報に更新する(s402)。他方、前記件数が一定値を超えない場合(s401:OK)、前記習熟度変更部115は処理を前記ステップs400に戻す。
また、前記システム100の教育内容特定部116は、前記習熟度が所定レベル低下した作業手順“BBB”について、前記教育データベース130にて前記習熟度のレベル低下に応じた教育プログラムを特定し、該当教育プログラムの情報を出力部106に出力する(s403)。例えば、習熟度レベルが“002”から1レベル低下して“001”となった作業手順“BBB”について、前記教育内容特定部116は、前記教育データベース130にて前記習熟度レベル“001”に応じた教育プログラム“ED001B”を特定し、該当教育プログラムの情報をディスプレイやスピーカ等の出力部106に出力することとなる。こうした処理により、製造工程の管理者や作業者自身が出力部106にて出力された教育プログラムの情報を認識し、習熟度が低下してしまった作業手順に関して、あらためて教育を受けることが可能となる。
以上説明したように本発明によれば、作業者への製造指図とそれに対する製造実績、作業習熟度等に基づいて、各作業者に対する製造過程での操作指示内容を制御可能とできる。
以上、本発明の実施の形態について、その実施の形態に基づき具体的に説明したが、これに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。
100 作業支援システム
101 記憶部
102 プログラム
103 メモリ
104 制御部(CPU)
105 入力部(キーボード、マウス等)
106 出力部(ディスプレイ、スピーカー等)
107 通信部
110 データ読み出し部
111 候補選別部
112 パラメータ特定部
113 アラーム特定部
114 オペレーション処理部
115 習熟度変更部
116 教育内容特定部
120 重回帰分析プログラム
125 製造指図データベース
126 指図実績データベース
127 偏差要因データベース
128 アラームレベルデータベース
129 習熟度データベース
130 教育データベース
131 ナビゲーションバージョンデータベース
132 操作注意データベース
140 ネットワーク
200 製造装置

Claims (4)

  1. 製品製造に伴って生成された製造指図のパラメータを格納する製造指図データベースと、製造指図パラメータに応じて稼働した製造工程での製造実績データを格納する指図実績データベースと、製造指図と製造実績との偏差の大小に応じて製造ラインの作業者に与えるべき警告情報を規定したアラームレベルデータベースと、重回帰分析を実行する重回帰分析プログラムと、を記憶する記憶部と、
    前記製造指図データベースおよび前記指図実績データベースより、製造指図パラメータ群およびこれに対応する製造実績データを読み出し、前記製造指図パラメータ群が示す所定目標値と前記製造実績データが示す所定実績値との偏差を算出し、前記製造指図パラメータ群および前記偏差を記憶部の偏差要因データベースに格納する、データ読み出し部と、
    前記偏差要因データベースの製造指図パラメータ群を説明変数、前記偏差を目的変数として、前記重回帰分析プログラムによる、前記製造指図パラメータ群が含むパラメータ毎の危険率算定と、算定した危険率の各パラメータ間での平均値の算定を実行し、前記危険率が前記平均値以下である製造指図パラメータを選択候補として特定する、候補選別部と、
    前記製造指図パラメータ群と前記選択候補の製造指図パラメータについて、それぞれ重相関係数とパラメータ数とサンプル数を算定し、前記算定した重相関係数とパラメータ数とサンプル数に基づく、前記重回帰分析プログラムによる説明変数選択基準値の算定を実行し、前記製造指図パラメータ群と前記選択候補の製造指図パラメータのうち、前記算定した説明変数選択基準値の大きいものを最適パラメータとして特定し、前記偏差要因データベースにおいて該当製造指図パラメータに最適パラメータの情報を対応付けて格納する、パラメータ特定部と、
    前記製造指図データベースに新規格納された製造指図について、当該新規の製造指図が含む各パラメータを前記偏差要因データベースに照合し、前記新規の製造指図のパラメータが、前記偏差要因データベースにおいて前記最適パラメータの情報が対応付けされている製造指図パラメータと一致する場合、前記偏差要因データベースにおいて該当製造指図パラメータ群に対応付けされた前記偏差の情報を抽出し、当該偏差の情報を前記アラームレベルデータベースに照合して前記偏差に対応する警告情報を特定し、この警告情報を前記新規の製造指図に対応付けて記憶部に格納する、アラーム特定部と、
    入力部にて製造指図の指定情報を受け付けて、当該指定情報に対応する製造指図を前記製造指図データベースから読み出し、該当製造指図のパラメータ群が示す作業手順の情報に基づき、記憶部から前記作業手順に対応付けされている出力データを読み出し、前記製造指図について格納されている警告情報を記憶部から読み出し、前記出力データの全部または一部を前記警告情報に置換して出力部に出力するか、前記出力データと共に前記警告情報を出力部に出力する、オペレーション処理部と、
    を備えることを特徴とする作業支援システム。
  2. 前記記憶部において、製品製造に携わる作業者毎に各作業手順の習熟度情報を格納した習熟度データベースと、作業手順の習熟度の変化に応じて作業者が受講すべき教育プログラムの情報を格納した教育データベースとを格納しており、
    前記偏差要因データベースにおいて、製品製造に関与した作業者の識別情報および作業手順を示す各製造指図パラメータが共通する製造指図パラメータ群を特定し、ここで特定した製造指図パラメータ群に対応付いた偏差のうち所定値以上のものが一定件数を超える時、前記習熟度データベースにおいて該当作業者の該当作業手順に関する習熟度情報を、所定レベルだけ習熟度を低下させた情報に更新する、習熟度変更部と、
    習熟度が所定レベル低下した作業手順について、前記教育データベースにて前記習熟度のレベル低下に応じた教育プログラムを特定し、該当教育プログラムの情報を出力部に出力する、教育内容特定部とを備える、
    ことを特徴とする請求項1に記載の作業支援システム。
  3. 製品製造に伴って生成された製造指図のパラメータを格納する製造指図データベースと、製造指図パラメータに応じて稼働した製造工程での製造実績データを格納する指図実績データベースと、製造指図と製造実績との偏差の大小に応じて製造ラインの作業者に与えるべき警告情報を規定したアラームレベルデータベースと、重回帰分析を実行する重回帰分析プログラムと、を記憶する記憶部を備えたコンピュータシステムが、
    前記製造指図データベースおよび前記指図実績データベースより、製造指図パラメータ群およびこれに対応する製造実績データを読み出し、前記製造指図パラメータ群が示す所定目標値と前記製造実績データが示す所定実績値との偏差を算出し、前記製造指図パラメータ群および前記偏差を記憶部の偏差要因データベースに格納する処理と、
    前記偏差要因データベースの製造指図パラメータ群を説明変数、前記偏差を目的変数として、前記重回帰分析プログラムによる、前記製造指図パラメータ群が含むパラメータ毎の危険率算定と、算定した危険率の各パラメータ間での平均値の算定を実行し、前記危険率が前記平均値以下である製造指図パラメータを選択候補として特定する処理と、
    前記製造指図パラメータ群と前記選択候補の製造指図パラメータについて、それぞれ重相関係数とパラメータ数とサンプル数を算定し、前記算定した重相関係数とパラメータ数とサンプル数に基づく、前記重回帰分析プログラムによる説明変数選択基準値の算定を実行し、前記製造指図パラメータ群と前記選択候補の製造指図パラメータのうち、前記算定した説明変数選択基準値の大きいものを最適パラメータとして特定し、前記偏差要因データベースにおいて該当製造指図パラメータに最適パラメータの情報を対応付けて格納する処理と、
    前記製造指図データベースに新規格納された製造指図について、当該新規の製造指図が含む各パラメータを前記偏差要因データベースに照合し、前記新規の製造指図のパラメータが、前記偏差要因データベースにおいて前記最適パラメータの情報が対応付けされている製造指図パラメータと一致する場合、前記偏差要因データベースにおいて該当製造指図パラメータ群に対応付けされた前記偏差の情報を抽出し、当該偏差の情報を前記アラームレベルデータベースに照合して前記偏差に対応する警告情報を特定し、この警告情報を前記新規の製造指図に対応付けて記憶部に格納する処理と、
    入力部にて製造指図の指定情報を受け付けて、当該指定情報に対応する製造指図を前記製造指図データベースから読み出し、該当製造指図のパラメータ群が示す作業手順の情報に基づき、記憶部から前記作業手順に対応付けされている出力データを読み出し、前記製造指図について格納されている警告情報を記憶部から読み出し、前記出力データの全部または一部を前記警告情報に置換して出力部に出力するか、前記出力データと共に前記警告情報を出力部に出力する処理と、
    を実行することを特徴とする作業支援方法。
  4. 製品製造に伴って生成された製造指図のパラメータを格納する製造指図データベースと、製造指図パラメータに応じて稼働した製造工程での製造実績データを格納する指図実績データベースと、製造指図と製造実績との偏差の大小に応じて製造ラインの作業者に与えるべき警告情報を規定したアラームレベルデータベースと、重回帰分析を実行する重回帰分析プログラムと、を記憶する記憶部を備えたコンピュータシステムに、
    前記製造指図データベースおよび前記指図実績データベースより、製造指図パラメータ群およびこれに対応する製造実績データを読み出し、前記製造指図パラメータ群が示す所定目標値と前記製造実績データが示す所定実績値との偏差を算出し、前記製造指図パラメータ群および前記偏差を記憶部の偏差要因データベースに格納する処理と、
    前記偏差要因データベースの製造指図パラメータ群を説明変数、前記偏差を目的変数として、前記重回帰分析プログラムによる、前記製造指図パラメータ群が含むパラメータ毎の危険率算定と、算定した危険率の各パラメータ間での平均値の算定を実行し、前記危険率が前記平均値以下である製造指図パラメータを選択候補として特定する処理と、
    前記製造指図パラメータ群と前記選択候補の製造指図パラメータについて、それぞれ重相関係数とパラメータ数とサンプル数を算定し、前記算定した重相関係数とパラメータ数とサンプル数に基づく、前記重回帰分析プログラムによる説明変数選択基準値の算定を実行し、前記製造指図パラメータ群と前記選択候補の製造指図パラメータのうち、前記算定した説明変数選択基準値の大きいものを最適パラメータとして特定し、前記偏差要因データベースにおいて該当製造指図パラメータに最適パラメータの情報を対応付けて格納する処理と、
    前記製造指図データベースに新規格納された製造指図について、当該新規の製造指図が含む各パラメータを前記偏差要因データベースに照合し、前記新規の製造指図のパラメータが、前記偏差要因データベースにおいて前記最適パラメータの情報が対応付けされている製造指図パラメータと一致する場合、前記偏差要因データベースにおいて該当製造指図パラメータ群に対応付けされた前記偏差の情報を抽出し、当該偏差の情報を前記アラームレベルデータベースに照合して前記偏差に対応する警告情報を特定し、この警告情報を前記新規の製造指図に対応付けて記憶部に格納する処理と、
    入力部にて製造指図の指定情報を受け付けて、当該指定情報に対応する製造指図を前記製造指図データベースから読み出し、該当製造指図のパラメータ群が示す作業手順の情報に基づき、記憶部から前記作業手順に対応付けされている出力データを読み出し、前記製造指図について格納されている警告情報を記憶部から読み出し、前記出力データの全部または一部を前記警告情報に置換して出力部に出力するか、前記出力データと共に前記警告情報を出力部に出力する処理と、
    を実行させることを特徴とする作業支援プログラム。
JP2009243643A 2009-10-22 2009-10-22 作業支援システム、作業支援方法、および作業支援プログラム Active JP5192476B2 (ja)

Priority Applications (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2009243643A JP5192476B2 (ja) 2009-10-22 2009-10-22 作業支援システム、作業支援方法、および作業支援プログラム
PCT/JP2010/058881 WO2011048837A1 (ja) 2009-10-22 2010-05-26 作業支援システム、作業支援方法、および作業支援プログラム
CN2010800340963A CN102473010A (zh) 2009-10-22 2010-05-26 作业支援系统、作业支援方法以及作业支援程序
US13/387,946 US8515569B2 (en) 2009-10-22 2010-05-26 Work support system, work support method, and storage medium
TW099120436A TWI413010B (zh) 2009-10-22 2010-06-23 Job support system, job support method, and job support program

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2009243643A JP5192476B2 (ja) 2009-10-22 2009-10-22 作業支援システム、作業支援方法、および作業支援プログラム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2011090509A true JP2011090509A (ja) 2011-05-06
JP5192476B2 JP5192476B2 (ja) 2013-05-08

Family

ID=43900079

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2009243643A Active JP5192476B2 (ja) 2009-10-22 2009-10-22 作業支援システム、作業支援方法、および作業支援プログラム

Country Status (5)

Country Link
US (1) US8515569B2 (ja)
JP (1) JP5192476B2 (ja)
CN (1) CN102473010A (ja)
TW (1) TWI413010B (ja)
WO (1) WO2011048837A1 (ja)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2015518593A (ja) * 2012-03-18 2015-07-02 マニュファクチャリング システム インサイツ (デービーエー システム インサイツ) 自動的な技術監督操作を実行して製造システムの性能を向上するための、半自動製造構成における各運転者特有のトライバルナレッジの特定、取込み、分類、及び展開のためのシステム、装置及び方法
JPWO2015111151A1 (ja) * 2014-01-22 2017-03-23 富士機械製造株式会社 生産システム

Families Citing this family (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090234720A1 (en) * 2008-03-15 2009-09-17 Gridbyte Method and System for Tracking and Coaching Service Professionals
JP6063313B2 (ja) * 2013-03-22 2017-01-18 株式会社東芝 電子デバイスの製造支援システム、製造支援方法及び製造支援プログラム
DE102013212333A1 (de) * 2013-06-26 2014-12-31 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Verfahren und Vorrichtung zur Überwachung einer Teileentnahme, Teilebereitstellungssystem, Verwendung eines Vibrationsalarmgeräts
JP6484804B2 (ja) * 2015-05-28 2019-03-20 パナソニックIpマネジメント株式会社 部品実装ラインにおける部品補給支援方法および部品補給支援システム
WO2017164095A1 (ja) * 2016-03-23 2017-09-28 日本電気株式会社 要因分析装置、要因分析方法、およびプログラムを記憶した記憶媒体
JP6055948B1 (ja) * 2016-04-20 2016-12-27 株式会社岩崎電機製作所 データベース構築装置、データベース構築方法、および、データベース構築プログラム
DE102017108710A1 (de) * 2016-04-26 2017-10-26 Jtekt Corporation Arbeitsanweisungssystem
JP6629698B2 (ja) * 2016-08-22 2020-01-15 ファナック株式会社 セルコントロールシステム
KR20190026950A (ko) * 2016-09-07 2019-03-13 미쓰비시덴키 가부시키가이샤 정보 처리 장치, 정보 처리 방법 및 기억 매체에 저장된 정보 처리 프로그램
JP6832175B2 (ja) * 2017-01-27 2021-02-24 三菱重工航空エンジン株式会社 処理フロー管理装置及び処理フロー管理方法
JP6770464B2 (ja) * 2017-03-08 2020-10-14 株式会社日立製作所 製造管理方法、及び製造管理システム
US20180307221A1 (en) * 2017-04-25 2018-10-25 General Electric Company Apparatus and method for failure identification
JP2019079144A (ja) * 2017-10-20 2019-05-23 オリンパス株式会社 作業支援システム,撮像装置,ウェアラブル装置,作業支援方法
JP6655105B2 (ja) * 2018-01-31 2020-02-26 株式会社Subaru 製造補助装置
JP7103078B2 (ja) * 2018-08-31 2022-07-20 オムロン株式会社 作業支援装置、作業支援方法及び作業支援プログラム
JP6950772B2 (ja) * 2020-03-13 2021-10-13 株式会社安川電機 生産システム、制御方法、及びプログラム
JP7473410B2 (ja) * 2020-07-07 2024-04-23 株式会社日立製作所 作業指示装置、作業指示システムおよび作業指示方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07296065A (ja) * 1994-04-22 1995-11-10 Hitachi Inf & Control Syst Inc 生産管理方法および生産管理システム
JP2005346274A (ja) * 2004-06-01 2005-12-15 Olympus Corp 組立作業支援装置、その方法,プログラム
JP2008159039A (ja) * 2006-11-29 2008-07-10 Kobe Steel Ltd 提示情報決定システム、提示情報決定方法および提示情報決定プログラム

Family Cites Families (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5918219A (en) * 1994-12-14 1999-06-29 Isherwood; John Philip System and method for estimating construction project costs and schedules based on historical data
JP3412384B2 (ja) * 1996-03-13 2003-06-03 株式会社日立製作所 制御モデル構築支援装置
JPH1020985A (ja) 1996-07-05 1998-01-23 Mitsubishi Electric Corp 適応型ヒューマン・インターフェース
US6237915B1 (en) * 1999-06-30 2001-05-29 Practice Fields L.L.C. Board game for teaching project management skills
US6397202B1 (en) * 1999-07-01 2002-05-28 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy System and method for monitoring risk in a system development program
US6944622B1 (en) * 2000-01-20 2005-09-13 International Business Machines Corporation User interface for automated project management
US20010049615A1 (en) * 2000-03-27 2001-12-06 Wong Christopher L. Method and apparatus for dynamic business management
US7627493B1 (en) * 2000-08-25 2009-12-01 SCA Holdings Production and distribution supply chain optimization software
US6675127B2 (en) * 2001-06-15 2004-01-06 General Electric Company Computerized systems and methods for managing project issues and risks
US7069266B2 (en) * 2001-06-29 2006-06-27 International Business Machines Corporation System and method for personnel management collaboration
US7337124B2 (en) * 2001-08-29 2008-02-26 International Business Machines Corporation Method and system for a quality software management process
US7035809B2 (en) * 2001-12-07 2006-04-25 Accenture Global Services Gmbh Accelerated process improvement framework
US7937281B2 (en) * 2001-12-07 2011-05-03 Accenture Global Services Limited Accelerated process improvement framework
US6817613B2 (en) * 2002-03-20 2004-11-16 Electronic Data Systems Corporation System and method for teaching project management skills
EP1769452A4 (en) * 2004-06-29 2008-07-02 Textura Corp CONSTRUCTION PAYMENT MANAGEMENT SYSTEM AND METHOD

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07296065A (ja) * 1994-04-22 1995-11-10 Hitachi Inf & Control Syst Inc 生産管理方法および生産管理システム
JP2005346274A (ja) * 2004-06-01 2005-12-15 Olympus Corp 組立作業支援装置、その方法,プログラム
JP2008159039A (ja) * 2006-11-29 2008-07-10 Kobe Steel Ltd 提示情報決定システム、提示情報決定方法および提示情報決定プログラム

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2015518593A (ja) * 2012-03-18 2015-07-02 マニュファクチャリング システム インサイツ (デービーエー システム インサイツ) 自動的な技術監督操作を実行して製造システムの性能を向上するための、半自動製造構成における各運転者特有のトライバルナレッジの特定、取込み、分類、及び展開のためのシステム、装置及び方法
JPWO2015111151A1 (ja) * 2014-01-22 2017-03-23 富士機械製造株式会社 生産システム

Also Published As

Publication number Publication date
US8515569B2 (en) 2013-08-20
TW201118776A (en) 2011-06-01
US20120239179A1 (en) 2012-09-20
CN102473010A (zh) 2012-05-23
TWI413010B (zh) 2013-10-21
WO2011048837A1 (ja) 2011-04-28
JP5192476B2 (ja) 2013-05-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5192476B2 (ja) 作業支援システム、作業支援方法、および作業支援プログラム
US10699225B2 (en) Production management support apparatus, production management support method, and production management support program
JPWO2010064281A1 (ja) 生産計画作成システムおよび生産計画作成方法
JP6613210B2 (ja) 人材育成支援システム
JP2020166499A (ja) 検査装置、検査システム、及びユーザインタフェース
JP6605407B2 (ja) 人材育成支援システム
JP2006039650A (ja) 対応優先順位決定装置、及びその方法
JP6695673B2 (ja) 計画生成装置および計画生成方法
JP2006276924A (ja) 設備機器診断装置及び設備機器診断プログラム
JP6822925B2 (ja) 営業活動支援システム
JP2002297669A (ja) 点検支援システム
JP5140509B2 (ja) 設計事例検索装置,設計事例検索プログラム
WO2015095343A1 (en) Interactive whiteboard system and method
JP2002244716A (ja) ライン能力評価システム
JP5825915B2 (ja) 作業工数算出装置、作業工数算出方法、およびプログラム
JP2009080759A (ja) セル生産方式工程管理方法
WO2020161841A1 (ja) 情報技術活用評価装置、情報技術活用評価システムおよび情報技術活用評価方法
JP2021022070A (ja) 情報処理方法、情報処理装置及びプログラム
WO2020203772A1 (ja) 生産効率向上支援システム
WO2024161757A1 (ja) 情報管理システム、情報管理装置及び情報管理方法
JP3639466B2 (ja) 製造職場の評価方法及びシステム
JP2022021465A (ja) 情報処理装置
JP6258046B2 (ja) 研修カリキュラム生成システム、研修カリキュラム生成方法、及びコンピュータプログラム
JP2008165358A (ja) 看護支援システム
JP6284769B2 (ja) 研修カリキュラム生成システム、研修カリキュラム生成方法、及びコンピュータプログラム

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20111205

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: 20130122

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20130131

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 5192476

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

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

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20160208

Year of fee payment: 3