JP2015148961A - Standard working time estimation device and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、標準作業時間推定装置及びプログラム、特に実施された作業に要した作業時間に基づき標準作業時間を推定する技術に関する。 The present invention relates to a standard work time estimation device and program, and more particularly to a technique for estimating standard work time based on work time required for work performed.
設備機器の保守作業の計画を立案する際、過去に実施された保守作業に要した作業時間から、例えば平均値等を算出して参考にしていた。また、連続して作業を行う場合、前段階の作業時間を参照して後段階の作業時間を設定する技術が提案されている(例えば、特許文献1)。 When planning a maintenance work for facility equipment, for example, an average value or the like is calculated and used as a reference from the work time required for the maintenance work performed in the past. Moreover, when performing work continuously, the technique which sets the work time of a back | latter stage with reference to the work time of the front | latter stage is proposed (for example, patent document 1).
本発明は、実施された作業に関する属性情報の属性項目値を参照して作業の属性に適合した標準作業時間を推定することを目的とする。 It is an object of the present invention to estimate a standard work time suitable for a work attribute by referring to an attribute item value of attribute information related to the work performed.
本発明に係る標準作業時間推定装置は、実施された作業の種類、当該作業に要した作業時間及び当該作業に関する属性情報をそれぞれ示す項目値を少なくとも含む複数の作業時間データを、前記複数の作業時間データに含まれている作業の種類を示す作業種類項目値毎に分類して作業種類別作業時間データを生成する作業種類別作業時間データ分類手段と、前記作業種類別作業時間データを更に前記作業種類別作業時間データに含まれている属性情報の属性項目値毎に分類して属性項目値別作業時間データを生成する属性項目値別作業時間データ分類手段と、前記属性項目値別作業時間データに基づいて、当該属性項目値別作業時間データに含まれている作業種類項目値毎属性項目値毎に、当該作業種類項目値及び当該属性項目値に該当する作業に要する作業時間を算出する細分作業時間算出手段と、を有し、前記細分作業時間算出手段により算出された作業時間を、当該作業種類項目値及び当該属性項目値に該当する作業に要する標準作業時間と推定するものである。 The standard work time estimation device according to the present invention includes a plurality of work time data including at least item values indicating types of work performed, work time required for the work, and attribute information related to the work. Work type data for each work type for generating work time data for each work type by classifying each work type item value indicating the type of work included in the time data; and The attribute item value-specific work time data classification means for generating the attribute item value-specific work time data by classifying each attribute item value of the attribute information included in the work type-specific work time data, and the attribute item value-specific work time Corresponding to the work type item value and the attribute item value for each attribute item value for each work type item value included in the work time data by the attribute item value based on the data A subdivision work time calculation means for calculating a work time required for the work, and the work time calculated by the subdivision work time calculation means is a standard required for the work corresponding to the work type item value and the attribute item value. Estimated work time.
また、前記作業種類別作業時間データに基づいて、当該作業種類別作業時間データに含まれている作業種類項目値毎に、当該作業種類項目値に該当する作業に要する標準作業時間を算出する代表作業時間算出手段と、前記細分作業時間算出手段により算出された標準作業時間を細分作業時間、前記代表作業時間算出手段により算出された標準作業時間を代表作業時間とした場合、各細分作業時間と代表作業時間との差に基づき各細分作業時間の有意性を評価する有意性評価手段と、を有し、前記有意性評価手段により有意と評価された場合、当該細分作業時間を当該作業種類項目値及び当該属性項目値に該当する作業に要する標準作業時間と推定するものである。 Further, a representative that calculates a standard work time required for work corresponding to the work type item value for each work type item value included in the work type work time data based on the work type work time data. When the standard work time calculated by the work time calculation means and the subdivision work time calculation means is a subdivision work time, and the standard work time calculated by the representative work time calculation means is a representative work time, Significance evaluation means for evaluating the significance of each subdivision work time based on the difference from the representative work time, and if the subordinate work time is evaluated as significant by the significance evaluation means, The standard work time required for work corresponding to the value and the attribute item value is estimated.
また、前記有意性評価手段により有意と評価されなかった場合、代表作業時間を当該作業種類項目値及び当該属性項目に該当する作業に要する標準作業時間と推定するものである。 Further, when the significance evaluation means does not evaluate as significant, the representative work time is estimated as the standard work time required for work corresponding to the work type item value and the attribute item.
また、前記有意性評価手段は、各細分作業時間と代表作業時間との差を母平均の検定により検定してp値を算出し、作業の種類毎にp値の最小値を求め、 Further, the significance evaluation means calculates a p-value by testing a difference between each sub-work time and the representative work time by a test of a population mean, and obtains a minimum value of the p-value for each work type,
求められたp値の最小値に対応する細分作業時間を、当該作業種類項目値及び当該属性項目値に該当する作業に要する標準作業時間と推定するものである。 The subdivision work time corresponding to the minimum value of the obtained p value is estimated as the standard work time required for the work corresponding to the work type item value and the attribute item value.
また、前記有意性評価手段により求められたp値の最小値が予め決められた有意水準未満の場合に、有意水準未満となったp値の最小値に対応する細分作業時間を、当該作業種類項目値及び当該属性項目値に該当する作業に要する標準作業時間と推定するものである。 Further, when the minimum value of the p value obtained by the significance evaluation means is less than a predetermined significance level, the subdivision work time corresponding to the minimum value of the p value that is less than the significance level is set as the work type. The standard work time required for the work corresponding to the item value and the attribute item value is estimated.
本発明に係るプログラムは、コンピュータを、実施された作業の種類、当該作業に要した作業時間及び当該作業に関する属性情報をそれぞれ示す項目値を少なくとも含む複数の作業時間データを、前記複数の作業時間データに含まれている作業の種類を示す作業種類項目値毎に分類して作業種類別作業時間データを生成する作業種類別作業時間データ分類手段、前記作業種類別作業時間データを更に前記作業種類別作業時間データに含まれている属性情報の属性項目値毎に分類して属性項目値別作業時間データを生成する属性項目値別作業時間データ分類手段、前記属性項目値別作業時間データに基づいて、当該属性項目値別作業時間データに含まれている作業種類項目値毎属性項目値毎に、当該作業種類項目値及び当該属性項目値に該当する作業に要する作業時間を算出する細分作業時間算出手段、として機能させ、前記細分作業時間算出手段により算出された作業時間を、当該作業種類項目値及び当該属性項目値に該当する作業に要する標準作業時間と推定するものである。 The program according to the present invention allows a computer to store a plurality of work time data including at least item values indicating types of work performed, work time required for the work, and attribute information related to the work. Work type data for each work type for generating work time data classified by work type by classifying each work type item value indicating the type of work included in the data, and further adding the work type data for the work type to the work type The attribute item value-specific work time data classification means for generating the attribute item value-specific work time data by classifying each attribute item value of the attribute information included in the separate work time data, based on the attribute item value-specific work time data For each attribute item value for each task type item value included in the task time data for each attribute item value, it corresponds to the corresponding task type item value and the corresponding attribute item value. A standard work required for the work corresponding to the work type item value and the attribute item value is made to function as a fine work time calculation means for calculating work time required for work, and the work time calculated by the fine work time calculation means Estimate time.
本発明によれば、実施された作業に関する属性情報の属性項目値を参照して作業の属性に適合した標準作業時間を推定することができる。 According to the present invention, it is possible to estimate a standard work time adapted to a work attribute by referring to the attribute item value of the attribute information related to the work performed.
また、作業種類項目値毎属性項目値毎に算出した作業時間が有意である場合のみ、当該作業時間を当該作業種類項目値及び当該属性項目値に該当する作業に要する標準作業時間と推定することができる。 In addition, only when the work time calculated for each attribute item value for each work type item value is significant, the work time is estimated as the standard work time required for the work corresponding to the work type item value and the attribute item value. Can do.
また、作業種類項目値毎属性項目値毎に算出した作業時間が有意でない場合のみ、代表作業時間を当該作業種類項目値及び当該属性項目値に該当する作業に要する標準作業時間と推定することができる。 Further, only when the work time calculated for each attribute item value for each work type item value is not significant, the representative work time can be estimated as the standard work time required for the work corresponding to the work type item value and the attribute item value. it can.
また、母平均の検定を行うことで細分作業時間と代表作業時間との差が小さい場合のみ、細分作業時間を当該作業種類項目値及び当該属性項目値に該当する作業に要する標準作業時間と推定することができる。 Also, if the difference between the subdivision work time and the representative work time is small by performing the test of the population average, the subdivision work time is estimated as the standard work time required for the work corresponding to the work type item value and the attribute item value. can do.
以下、図面に基づいて、本発明の好適な実施の形態について説明する。 Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
図1は、本発明に係る標準作業時間推定装置の一実施の形態である参考時間推定装置10を示したブロック構成図である。また、図2は、本実施の形態における参考時間推定装置10を形成するコンピュータのハードウェア構成図である。本実施の形態において参考時間推定装置10を形成するコンピュータは、従前から存在する汎用的なハードウェア構成で実現できる。すなわち、コンピュータは、図2に示したようにCPU21、ROM22、RAM23、ハードディスクドライブ(HDD)24を接続したHDDコントローラ25、入力手段として設けられたマウス26とキーボード27、及び表示装置として設けられたディスプレイ28をそれぞれ接続する入出力コントローラ29、通信手段として設けられたネットワークコントローラ30を内部バス31に接続して構成される。
FIG. 1 is a block diagram showing a reference
本実施の形態における参考時間推定装置10は、保守作業に要する作業時間を推定することになるが、この推定する作業時間のことを、本実施の形態では、特に「参考時間」と称することにする。すなわち、本実施の形態でいう「参考時間」というのは、例えばある1日という期間の保守作業の計画を立案する際、その1日に含まれる作業それぞれに対する作業時間を見積もることになるが、その時間を見積もる際に参考する標準的な作業時間のことをいう。広義には標準時間あるいは標準作業時間と称してもよい。作業には、保守、修理、点検等の種類が含まれるが、保守作業として実際に行う作業以外に時間を要する行動、例えば移動などを作業に加えるようにしてもよい。
The reference
本実施の形態においては、推定する標準作業時間、すなわち参考時間を作業の種類という分類レベルに留まらず更に細分化して属性項目値毎に推定することを特徴としている。 The present embodiment is characterized in that the standard work time to be estimated, that is, the reference time, is not limited to the work type classification level but is further subdivided and estimated for each attribute item value.
図1に戻り、本実施の形態における参考時間推定装置10は、作業種類分類部11、代表参考時間算出部12、属性項目分類部13、細分参考時間算出部14、有意性評価部15、参考時間出力部16及び作業時間データベース(DB)17を有している。作業種類分類部11は、作業種類別作業時間データ分類手段として設けられ、作業時間データベース17に蓄積された複数の作業時間履歴データを、作業時間データに含まれている作業の種類を示す作業種類項目値毎に分類して作業種類別作業時間データ(後述する「作業時間履歴データD′」)を生成する。代表参考時間算出部12は、代表作業時間算出手段として設けられ、作業種類別作業時間データに基づいて、当該作業種類別作業時間データに含まれている作業種類項目値毎に、当該作業種類項目値に該当する作業に要する参考時間を算出する。
Returning to FIG. 1, the reference
属性項目分類部13は、属性項目値別作業時間データ分類手段として設けられ、作業種類別作業時間データを更に作業種類別作業時間データに含まれている属性情報の属性項目値毎に分類して属性項目値別作業時間データ(後述する「作業時間履歴データD″」)を生成する。細分参考時間算出部14は、細分作業時間算出手段として設けられ、属性項目値別作業時間データに基づいて、当該属性項目値別作業時間データに含まれている作業種類項目値毎属性項目値毎に、当該作業種類項目値及び当該属性項目値に該当する作業に要する参考時間を算出する。
The attribute
有意性評価部15は、有意性評価手段として設けられ、細分参考時間算出部14により算出された各参考時間(細分作業時間)と代表参考時間算出部12により算出された参考時間(代表作業時間)との差に基づき各細分作業時間の有意性を評価する。参考時間出力部16は、参考時間推定装置10により得られた参考情報を出力する。
The
図3は、本実施の形態における作業時間データベース17に蓄積された作業時間履歴データのデータ構成例を示した図である。作業時間履歴データは、実施された作業の実行開始日時を示す作業開始日時、当該作業の種類を示す作業種類、当該作業に要した時間長を示す作業時間及び属性情報を少なくとも組にして構成される。属性情報には、当該作業に関する属性として、保守作業対象とした設備機器の機種を示す対象機種、保守作業場所を示す支社、当該支社との契約の内容を示す契約情報などの属性項目が含まれている。
FIG. 3 is a diagram showing a data configuration example of work time history data accumulated in the
参考時間推定装置10における各構成要素11〜16は、参考時間推定装置10を形成するコンピュータと、コンピュータに搭載されたCPU21で動作するプログラムとの協調動作により実現される。また、作業時間データベース17は、参考時間推定装置10に搭載されたHDD4にて実現される。あるいは、RAM3又は外部にある記憶手段をネットワーク経由で利用してもよい。
Each component 11-16 in the reference
また、本実施の形態で用いるプログラムは、通信手段により提供することはもちろん、CD−ROMやDVD−ROM等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。通信手段や記録媒体から提供されたプログラムはコンピュータにインストールされ、コンピュータのCPUがプログラムを順次実行することで各種処理が実現される。 Further, the program used in this embodiment can be provided not only by communication means but also by storing it in a computer-readable recording medium such as a CD-ROM or DVD-ROM. The program provided from the communication means or the recording medium is installed in the computer, and various processes are realized by the CPU of the computer sequentially executing the program.
次に、本実施の形態における参考時間の算出処理を図4A、図4Bに示したフローチャートを用いて説明する。 Next, reference time calculation processing in the present embodiment will be described with reference to the flowcharts shown in FIGS. 4A and 4B.
まず、作業種類分類部11は、作業時間データベース17に蓄積されている全ての作業時間履歴データを読み出す(ステップ101)。この読み出した作業時間履歴データ群を作業時間履歴データDと表すことにする。そして、作業種類分類部11は、作業時間履歴データDの作業種類項目を参照して全ての作業の種類(作業種類項目値)を抽出する(ステップ102)。そして、抽出した各作業種類項目値に対して作業種類を識別する識別情報として作業ID(Wi(i=1〜n、nは作業の種類の数))を割り振り、作業種類リストを生成する。この生成した作業種類リストのデータ構成例を図5に示す。後述する処理で利用する変数i,j,kを1に初期化した後(ステップ103)、参考時間推定装置10では、作業種類毎に以下の処理(ステップ104〜118)が繰り返し実行される。
First, the work type classification unit 11 reads all work time history data accumulated in the work time database 17 (step 101). The read work time history data group is represented as work time history data D. Then, the work type classifying unit 11 extracts all work types (work type item values) with reference to the work type items of the work time history data D (step 102). Then, a work ID (Wi (i = 1 to n, n is the number of work types)) is assigned as identification information for identifying the work type for each extracted work type item value, and a work type list is generated. FIG. 5 shows a data configuration example of the generated work type list. After initializing variables i, j, and k used in the processing described later to 1 (step 103), the reference
まず、作業種類分類部11は、作業時間履歴データDの中から作業IDがWiの作業種類に該当する作業時間履歴データを全て抽出することで処理対象とする作業時間履歴データを絞り込む(ステップ104)。この処理により絞り込まれた作業時間履歴データ群を作業時間履歴データD′と表すことにする。図6には、作業種類が保守(作業ID=W1)である作業時間履歴データが抽出されたときの例が示されている。 First, the work type classification unit 11 narrows down the work time history data to be processed by extracting all the work time history data corresponding to the work type having the work ID Wi from the work time history data D (step 104). ). The work time history data group narrowed down by this processing is represented as work time history data D ′. FIG. 6 shows an example when work time history data whose work type is maintenance (work ID = W1) is extracted.
続いて、代表参考時間算出部12は、抽出した作業時間履歴データD′の作業時間項目を参照して、作業時間がRi以下である値が全体の90%となるRiを、作業IDがWiの作業種類(以下、単に「作業種類Wi」と記す)の参考時間として算出する(ステップ105)。この参考時間Riの算出方法について図7を用いて具体的に説明する。
Subsequently, the representative reference
図7において、横軸は各作業に要した作業時間(実績値)、縦軸は各作業時間を要した作業の数(実績数)である。各作業時間を要した作業の数を全て加算した値は、作業時間データベース17に蓄積されている作業種類Wiの作業時間履歴データの総数に相当し、図7において横軸とグラフの線41で囲まれた範囲が100%を表している。そして、参考時間を示す縦線(参考時間線)42を最小作業時間から最大作業時間の方へ徐々にずらしていき、横軸、作業実績数を表すグラフ線41及び参考時間線42で囲まれた範囲に含まれる作業数が全体の90%に達したときに参考時間線42が指す作業時間が作業種類Wiの参考時間として算出する。なお、本実施の形態では、このように作業種類毎に算出した参考時間を「代表参考時間」とも称することにする。
In FIG. 7, the horizontal axis represents the work time (actual value) required for each work, and the vertical axis represents the number of work (actual number) that required each work time. A value obtained by adding all the numbers of tasks that require each work time corresponds to the total number of work time history data of the work type Wi accumulated in the
ステップ105の処理は繰り返し行われることになるが、図8には、全ての作業種類に対して参考時間Riを設定した後の一部が示されている。なお、図8に示したように、代表参考時間算出部12は、参考時間Riを求める際に、p値の算出に用いるため、作業時間履歴データD′に含まれる当該作業種類Wiに該当する作業時間履歴データのレコード数n及び作業時間の標準偏差Siも合わせて算出しておく。
Although the process of step 105 is repeatedly performed, FIG. 8 shows a part after setting the reference time Ri for all work types. As shown in FIG. 8, the representative reference
ところで、作業時間履歴データには、図3に示したように複数の属性情報の項目が設定されているが、各属性項目に、当該属性項目を識別する識別情報(属性項目ID)としてXj(j=1〜m、mは属性項目の数)を割り振っておく。この属性項目IDと属性項目との対応関係を示す属性項目情報のデータ構成例を図9に示す。続いて、参考時間推定装置10では、属性項目Xj毎に以下の処理(ステップ106〜113)が繰り返し実行される。
By the way, although a plurality of items of attribute information are set in the work time history data as shown in FIG. 3, each attribute item has Xj (attribute item ID) as identification information (attribute item ID) for identifying the attribute item. j = 1 to m, where m is the number of attribute items). FIG. 9 shows a data configuration example of attribute item information indicating the correspondence between the attribute item ID and the attribute item. Subsequently, in the reference
まず、属性項目分類部13は、作業時間履歴データD′の属性情報を参照して作業時間履歴データD′に存在する全ての属性項目値を属性項目Xj毎に抽出する(ステップ106)。図10には、対象機種(X1)及び支社(X2)という属性項目に対して抽出された属性項目値と、当該属性項目値に対して付与された識別情報として属性項目値ID(Xjk(k=1〜Lj、Ljは属性項目Xjにおける属性項目値の数))との関係が示されている。
First, the attribute
属性項目値Xjkが抽出されると、参考時間推定装置10では、属性項目値Xjk毎に以下の処理(ステップ107〜110)が繰り返し実行される。
When the attribute item value Xjk is extracted, the reference
まず、属性項目分類部13は、作業時間履歴データD′の中から属性項目Xjが属性項目値Xjkである作業時間履歴データを抽出することで処理対象とする作業時間履歴データを絞り込む(ステップ107)。この処理により絞り込まれた作業時間履歴データ群を作業時間履歴データD″と表すことにする。図11には、作業種類が保守(作業ID=W1)で、対象機種(属性項目ID=X1)の属性項目値として機種A(属性項目値ID=X11)が抽出されたときの例が示されている。
First, the attribute
続いて、細分参考時間算出部14は、抽出した作業時間履歴データD″の作業時間項目の各作業時間を参照して、作業時間がRijk以下である値が全体の90%となるRijkを、作業種類Wiであり、かつ属性項目Xjが属性項目値Xjkのときの参考時間として設定する(ステップ108)。なお、この処理において、更に属性項目値毎に細分化して算出した参考時間を「細分参考時間」とも称することにする。
Subsequently, the subdivision reference
この細分参考時間Rijkについて図12を用いて説明する。図12は、図7と同じく横軸を作業時間、縦軸を作業数としたグラフであり、一例として作業種類が保守W1(すなわちi=1)で、属性項目が支社X2(すなわちj=2)のときに、支社X2の属性項目値に含まれる支社a(X21)、支社b(X22)、支社c(X23)の参考時間をそれぞれ算出する場合を示している。参考時間Rijkの算出方法は、図7を用いて説明した算出方法をそのまま適用すればよい。ただ、図7では、全ての作業時間履歴データDを用いていたのに対し、ここでは、属性項目値Xjkで絞り込んだ作業時間履歴データD″を用いて細分参考時間Rijkを算出している。 This subdivision reference time Rijk will be described with reference to FIG. FIG. 12 is a graph in which the horizontal axis is the work time and the vertical axis is the number of work, as in FIG. 7. As an example, the work type is maintenance W1 (ie, i = 1) and the attribute item is branch office X2 (ie, j = 2). ), The reference time of branch office a (X21), branch office b (X22), and branch office c (X23) included in the attribute item value of branch office X2 is calculated. The calculation method described with reference to FIG. 7 may be applied as it is as the reference time Rijk calculation method. However, while all the work time history data D is used in FIG. 7, here, the sub-reference time Rijk is calculated using the work time history data D ″ narrowed down by the attribute item value Xjk.
全ての属性項目値Xjkに対して処理が終了するまで(ステップ109,110でN)、ステップ107,108の処理は繰り返し行われることになるが、図13には、全ての属性項目値に対して細分参考時間Rijkを算出した後の一部が示されている。なお、図13に示したように、細分参考時間算出部14は、細分参考時間Rijkを求める際に、p値の算出に用いるため、作業時間履歴データD″に含まれる作業時間履歴データのレコード数n及び作業時間の標準偏差Siも合わせて算出しておく。
Until the processing is completed for all the attribute item values Xjk (N in
属性項目値毎に細分参考時間を設定すると(ステップ110でY)、続いて有意性評価部15は、細分参考時間Rijkと、ステップ105で算出した代表参考時間Riとの差を、母平均の検定により検定し、p値pijkを算出する(ステップ111)。
When the subdivision reference time is set for each attribute item value (Y in step 110), the
本実施の形態では、母平均の検定としてt検定を利用してp値を算出するが、t検定以外の手法を用いてp値を求めてもよい。本実施の形態では、等分散を仮定しないときの検定方法にてp値を算出し、後述するように有意水準と比較することにする。ここで、「p値」とは、自由度のt分布において、|t|以上の値が発生する確率をいう。 In the present embodiment, the p-value is calculated using the t-test as a test for the population mean, but the p-value may be obtained using a method other than the t-test. In the present embodiment, the p-value is calculated by a test method when no equal variance is assumed, and is compared with the significance level as will be described later. Here, the “p value” refers to the probability that a value greater than or equal to | t | occurs in the t distribution of degrees of freedom.
全ての属性項目Xjに対して処理が終了するまで(ステップ112,113でN)、ステップ111の処理は繰り返し行われることになるが、この処理によりp値pijkを算出した結果の例を図14に示す。 Until the processing is completed for all the attribute items Xj (N in Steps 112 and 113), the processing in Step 111 is repeated. An example of the result of calculating the p value pijk by this processing is shown in FIG. Shown in
作業種類Wi毎属性項目値Xjk毎にp値pijkが算出されると(ステップ113でY)、続いて、有意性評価部15は、作業種類Wi毎にp値pijkの最小値pminを求める。更に、最小値pminに対応する属性項目をXiselとして設定する(ステップ114)。この処理結果の例を図15に示す。図14及び図15の数値例を参照すると、例えば作業種類が保守(W1)の中では機種Bのp値が最小値0.01なので、これを保守(W1)のp値pminとして抽出するとともに機種B(X12)に対応する属性項目である対象機種(X1)をXiselとして設定する。
When the p value pijk is calculated for each work type Wi attribute item value Xjk (Y in step 113), the
以上の処理により作業種類毎にp値(pmin)が得られるが、有意性評価部15は、続いてそれぞれに求めたp値の有意性について判定を行う。本実施の形態では、有意性の判定する際にp値を比較する閾値(有意水準)として0.05という数値を用いるが、他の値を用いてもよい。
Although the p value (pmin) is obtained for each work type by the above processing, the
ここで、p値(pmin)が0.05より小さければ(ステップ115でY)、有意性評価部15は、有意と判断して、Xiselを作業種類Wiの条件項目と設定する(ステップ116)。一方、p値(pmin)が0.05以上であれば(ステップ115でN)、有意でないと判断して条件項目の設定は行わない。有意でないということは、参考時間を属性項目値毎に求めても、その求めた細分参考時間は当該作業種類の代表参考時間とそれほど差がない、換言するとpminに対応する細分参考時間はそれほど有意な値ではないということである。このpminの有意性の判断をした結果得られたp値情報のデータ構成の例を図16に示す。図15及び図16の数値例を参照するとわかるように、作業種類W2の修理のpminは0.06で有意水準0.05以上なので、有意でないと判定されたことになる。
If the p value (pmin) is smaller than 0.05 (Y in step 115), the
全ての作業種類Wiに対して上記説明した処理(ステップ104〜118)が繰り返し実施されることになるが(ステップ117,118でN)、全ての作業種類Wiに対する処理が終了すると、参考時間出力部16は、有意性評価部15による評価結果を参照して参考時間情報を生成し、出力する。最終的に得られた参考時間情報のデータ構成の例を図17に示す。
The above-described processing (steps 104 to 118) is repeatedly performed for all work types Wi (N in steps 117 and 118). When the processing for all work types Wi is completed, reference time output is performed. The unit 16 generates reference time information with reference to the evaluation result by the
図17を参照すれば理解できるように、本実施の形態においては、作業種類毎ではなく属性項目毎、より厳密には当該属性項目に設定された属性項目値毎に細分化して参考時間(細分参考時間)を算出している。特に、本実施の形態では、細分参考時間の有意性を判定した結果有意であると判定された細分参考時間を参考時間として設定するようにしたので、有意な参考時間を推定することができる。 As can be understood with reference to FIG. 17, in the present embodiment, the reference time (subdivided) is subdivided for each attribute item rather than for each work type, more strictly, for each attribute item value set in the attribute item. Reference time) is calculated. In particular, in the present embodiment, the sub-reference time determined to be significant as a result of determining the significance of the sub-reference time is set as the reference time, so that a significant reference time can be estimated.
一方、細分参考時間の有意性を判定した結果有意でないと判定された場合、細分参考時間は代表参考時間とそれほど差がなく細分化するほどでもないと判断して、この場合は当該属性項目値に対しては参考時間を個別に設定せずに代表参考時間をそのまま参考時間として設定する。図17においてXiselの項目に"NULL"が設定されている場合、この項目に関しては代表参考時間を用いることを意味している。 On the other hand, if the significance of the subdivision reference time is determined to be insignificant, it is determined that the subdivision reference time is not so different from the representative reference time and is not subdivided. In this case, the attribute item value For the above, the representative reference time is set as the reference time without setting the reference time individually. In FIG. 17, when “NULL” is set in the Xisel item, it means that the representative reference time is used for this item.
なお、有意性を全く判定せずにステップ108で求めた細分参考時間を、推定した参考時間として用いるようにしてもよい。ただ、有意性の判断をして図17においてXiselの項目に"NULL"を設定して参考時間として代表参考時間を用いれば、作業種類毎属性項目値毎にレコードを展開する必要がないので、図17に示した参考時間情報に含める必要がなくなる。例えば、作業種類W2の修理であれば、属性項目値を確認しなくても代表参考時間を用いることが一目瞭然にわかる。 The subdivision reference time obtained in step 108 without determining the significance at all may be used as the estimated reference time. However, since it is not necessary to expand records for each work type attribute item value by determining the significance and setting “NULL” in the Xisel item in FIG. 17 and using the representative reference time as the reference time, There is no need to include it in the reference time information shown in FIG. For example, when the work type W2 is repaired, it is obvious that the representative reference time is used without checking the attribute item value.
参考時間出力部16は、以上のようにして推定された参考時間をディスプレイ28に表示したり、ファイルに保存したり、図示しないプリンタから出力したり、あるいはネットワーク経由で他の装置へ送信してもよい。保守作業の計画者は、この参考時間を参照して保守作業の計画を立案することになる。
The reference time output unit 16 displays the reference time estimated as described above on the
なお、図17に示した、最終的に得られる参考時間情報には、Xiselとして1つの属性項目値のみが示され、属性項目値毎に参考時間が得られているが、例えば対象機種は機種Aで支社は支社bというように複数の属性項目値の組み合わせに対応させて参考時間を推定するようにしてもよい。 In the reference time information finally obtained shown in FIG. 17, only one attribute item value is shown as Xisel, and a reference time is obtained for each attribute item value. In A, the branch office may estimate the reference time corresponding to a combination of a plurality of attribute item values, such as branch office b.
また、本実施の形態では、ステップ114において図14に示したp値情報の中から最小値のp値を抽出し、その後にステップ115において有意水準と比較するようにした。このように処理すると、有意水準より小さいp値であっても最小値でなければ抽出されないことになるので、ステップ114において最小値を抽出せずに各p値を個別に有意水準と比較して有意性を判定するようにしてもよい。
In the present embodiment, the minimum p value is extracted from the p value information shown in FIG. 14 in
10 参考時間推定装置、11 作業種類分類部、12 代表参考時間算出部、13 属性項目分類部、14 細分参考時間算出部、15 有意性評価部、16 参考時間出力部、17 作業時間データベース(DB)、21 CPU、22 ROM、23 RAM、24 ハードディスクドライブ(HDD)、25 HDDコントローラ、26 マウス、27 キーボード、28 ディスプレイ、29 入出力コントローラ、30 ネットワークコントローラ、31 内部バス。
DESCRIPTION OF
Claims (6)
前記作業種類別作業時間データを更に前記作業種類別作業時間データに含まれている属性情報の属性項目値毎に分類して属性項目値別作業時間データを生成する属性項目値別作業時間データ分類手段と、
前記属性項目値別作業時間データに基づいて、当該属性項目値別作業時間データに含まれている作業種類項目値毎属性項目値毎に、当該作業種類項目値及び当該属性項目値に該当する作業に要する作業時間を算出する細分作業時間算出手段と、
を有し、
前記細分作業時間算出手段により算出された作業時間を、当該作業種類項目値及び当該属性項目値に該当する作業に要する標準作業時間と推定することを特徴とする標準作業時間推定装置。 A plurality of work time data including at least item values indicating the type of work performed, the work time required for the work, and attribute information related to the work, and the types of work included in the plurality of work time data Work type data classified by work type for generating work time data classified by work type by classifying each work type item value shown,
The work item data classified by attribute item value for further classifying the work item data classified by work type for each attribute item value of the attribute information included in the work type classified work time data. Means,
Based on the attribute item value work time data, for each work type item value attribute item value included in the attribute item value work time data, the work corresponding to the work type item value and the attribute item value Subdivided work time calculating means for calculating the work time required for
Have
A standard work time estimation device that estimates the work time calculated by the subdivided work time calculation means as a standard work time required for work corresponding to the work type item value and the attribute item value.
前記細分作業時間算出手段により算出された標準作業時間を細分作業時間、前記代表作業時間算出手段により算出された標準作業時間を代表作業時間とした場合、各細分作業時間と代表作業時間との差に基づき各細分作業時間の有意性を評価する有意性評価手段と、
を有し、
前記有意性評価手段により有意と評価された場合、当該細分作業時間を当該作業種類項目値及び当該属性項目値に該当する作業に要する標準作業時間と推定することを特徴とする請求項1に記載の標準作業時間推定装置。 Based on the work type work time data, for each work type item value included in the work type work time data, the representative work time for calculating the standard work time required for the work corresponding to the work type item value A calculation means;
When the standard work time calculated by the subdivision work time calculation means is subdivision work time and the standard work time calculated by the representative work time calculation means is representative work time, the difference between each subdivision work time and the representative work time A significance evaluation means for evaluating the significance of each subdivision work time based on
Have
The said subdivision work time is estimated as the standard work time required for the operation | work applicable to the said work type item value and the said attribute item value, when it evaluates with the significance by the said significance evaluation means. Standard working time estimation device.
求められたp値の最小値に対応する細分作業時間を、当該作業種類項目値及び当該属性項目値に該当する作業に要する標準作業時間と推定することを特徴とする請求項2に記載の標準作業時間推定装置。 The significance evaluation means calculates the p-value by examining the difference between each sub-work time and the representative work time by the test of the population mean, and obtains the minimum value of the p-value for each work type,
3. The standard according to claim 2, wherein the subdivision work time corresponding to the minimum value of the obtained p value is estimated as a standard work time required for work corresponding to the work type item value and the attribute item value. Work time estimation device.
実施された作業の種類、当該作業に要した作業時間及び当該作業に関する属性情報をそれぞれ示す項目値を少なくとも含む複数の作業時間データを、前記複数の作業時間データに含まれている作業の種類を示す作業種類項目値毎に分類して作業種類別作業時間データを生成する作業種類別作業時間データ分類手段、
前記作業種類別作業時間データを更に前記作業種類別作業時間データに含まれている属性情報の属性項目値毎に分類して属性項目値別作業時間データを生成する属性項目値別作業時間データ分類手段、
前記属性項目値別作業時間データに基づいて、当該属性項目値別作業時間データに含まれている作業種類項目値毎属性項目値毎に、当該作業種類項目値及び当該属性項目値に該当する作業に要する作業時間を算出する細分作業時間算出手段、
として機能させ、
前記細分作業時間算出手段により算出された作業時間を、当該作業種類項目値及び当該属性項目値に該当する作業に要する標準作業時間と推定することを特徴とするプログラム。 Computer
A plurality of work time data including at least item values indicating the type of work performed, the work time required for the work, and attribute information related to the work, and the types of work included in the plurality of work time data Work time data classification means by work type for generating work time data by work type by classifying each work type item value shown,
The work item data classified by attribute item value for further classifying the work item data classified by work type for each attribute item value of the attribute information included in the work type classified work time data. means,
Based on the attribute item value work time data, for each work type item value attribute item value included in the attribute item value work time data, the work corresponding to the work type item value and the attribute item value Sub-work time calculation means for calculating work time required for
Function as
A program that estimates the work time calculated by the subdivided work time calculation means as a standard work time required for work corresponding to the work type item value and the attribute item value.
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