JP2017010186A - 物流作業分析システム - Google Patents

Abstract

【課題】物流作業者の作業内容を自動的に特定することが可能な物流作業分析システムを得る。
【解決手段】位置計測・動作判定・作業分析機器１０は、位置センサ１から作業者の位置情報を取得し、移動速度計算プログラム１２により移動距離および移動速度を計算し、位置測定プログラム１１により、工場の作業エリアにおける作業者の位置を特定し、動作判定プログラム１３により、移動速度および製品または部品の授受情報を基にして、作業者の動作を判定し、動作パターン判定プログラム１４により、動作情報を基にして、動作パターンを判定し、作業パターン判定プログラム１５により、動作パターンおよび工場の作業エリアにおける作業者の位置情報を基にして、作業パターンを判定し、作業判定プログラム１６により、作業パターンを基にして、作業者の実施している作業を特定する。
【選択図】図２

Description

この発明は、物流作業者の作業内容を自動的に特定する物流作業分析システムに関するものである。

工場の物流作業にかかる費用の抑制のため、各工場では、作業のムダ抽出および改善の抽出のために、物流作業の調査を定期的に行っている。調査方法としては、観測者が一日中、作業者をストップウォッチを用いて連続的に観測する連続観測法や、作業者が行っている各作業を瞬間的に観測して、統計的に集計し、分類するワークサンプリング法がある。
しかし、連続観測法やワークサンプリング法では、調査に時間を要し、費用と手間がかかるため、調査を自動化する手法が検討されている。

自動的に物流作業を調査する従来手法の一つとして、特許文献１がある。これは、作業エリア、作業内容、作業時間を作業者が登録することにより、作業情報を蓄積し、作業を分析する方法である。作業場に付与されたＱＲコード（登録商標）を携帯端末でスキャンして、作業エリア情報を取得し、取得した作業エリアに対応する作業内容は、マスターデータから選択する形式となっており、簡便、迅速化が図られている。
また、別の従来手法として、特許文献２がある。この技術では、作業者の動作を計測し（体に取り付けた加速度センサから検知）、その計測データを分析して動作パターンに当てはめ、動作種類および作業種類を特定する方法である。

特願２０１０−６１４４７号公報（第６〜８頁、第１図） ＷＯ２００９／０６３７６５号（第５〜１５頁、第２図）

特許文献１に記載されている方法では、作業情報を作業者が登録する必要があるため、作業内容が秒単位で変化するような物流作業現場においては、その都度、作業内容を登録することが現実的ではなく、作業調査に適用できないという問題がある。
また、特許文献２の方法では、作業情報を作業者が登録する必要がない。しかし、物流作業においては、動作情報だけでは作業種類を特定できないことから、物流作業の調査に適用することができない。
上述のように、従来では、物流作業を人手を介さず、簡便迅速かつ精度良く調査する手法が開発されていなかった。そのため、物流作業の調査に時間を要し、費用と手間がかかっていたという問題があった。

この発明は、上述のような課題を解決するためになされたものであり、物流作業者の作業内容を自動的に特定することが可能な物流作業分析システムを得ることを目的とする。

この発明に係わる物流作業分析システムにおいては、作業者の位置情報に基づき、作業者の移動距離および移動速度を計算する移動速度計算手段、工場レイアウトおよび工場内の作業エリアの情報を予め格納したレイアウトマスタを用いて、工場の作業エリアにおける作業者の位置を特定する位置特定手段、移動速度計算手段により計算された移動速度お
よび作業者の取り扱う製品または部品の授受情報を基にして、作業者の動作を判定する動作判定手段、この動作判定手段により判定された作業者の動作と、工場の作業エリアにおける作業者の位置情報とに基づき、作業者の実施している作業を特定するとともに、特定した作業ごとの時間を集計し、分析結果として作業分析テーブルに格納する作業特定分析手段、およびこの作業分析テーブルに格納された分析結果を表示する作業分析結果表示手段を備えたものである。

この発明によれば、作業者の位置情報に基づき、作業者の移動距離および移動速度を計算する移動速度計算手段、工場レイアウトおよび工場内の作業エリアの情報を予め格納したレイアウトマスタを用いて、工場の作業エリアにおける作業者の位置を特定する位置特定手段、移動速度計算手段により計算された移動速度および作業者の取り扱う製品または部品の授受情報を基にして、作業者の動作を判定する動作判定手段、この動作判定手段により判定された作業者の動作と、工場の作業エリアにおける作業者の位置情報とに基づき、作業者の実施している作業を特定するとともに、特定した作業ごとの時間を集計し、分析結果として作業分析テーブルに格納する作業特定分析手段、およびこの作業分析テーブルに格納された分析結果を表示する作業分析結果表示手段を備えたので、人手を要さず、精度の高い作業の特定が可能となる。

この発明の実施の形態１による物流作業分析システムを示す概略図である。 この発明の実施の形態１による物流作業分析システムの位置計測・動作判定・作業分析機器を示す構成図である。 この発明の実施の形態１による位置計測・動作判定・作業分析機器の位置情報処理機能を示す説明図である。 この発明の実施の形態１による位置計測・動作判定・作業分析機器の位置測定テーブルを示す図である。 この発明の実施の形態１による位置計測・動作判定・作業分析機器の動作判定法を示すフローチャートである。 この発明の実施の形態１による位置計測・動作判定・作業分析機器の動作判定テーブルを示す図である。 この発明の実施の形態１による位置計測・動作判定・作業分析機器の入出庫管理方法を示す説明図である。 この発明の実施の形態１による位置計測・動作判定・作業分析機器の動作パターンマスタ、作業パターンマスタおよび作業マスタを示す図である。 この発明の実施の形態１による位置計測・動作判定・作業分析機器の作業分析テーブルを示す図である。 この発明の実施の形態１による位置計測・動作判定・作業分析機器の作業判定方法を示すフローチャートである。 この発明の実施の形態１による位置計測・動作判定・作業分析機器の作業分析テーブルから得られる作業分析結果を示す図である。

実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１による物流作業分析システムを示す概略図である。
図１において、位置センサ１は、このセンサを取り付けられた物流作業者（以下、単に作業者という。）の位置情報を検出する。位置計測・動作判定・作業分析機器１０は、作業者の位置計測・動作判定・作業分析を行うように構成され、作業者の位置情報を処理する位置情報処理機能、作業者の動作を判定する動作判定機能、および作業者の作業分析を行う作業分析機能を有する。
位置センサ１は、検出した作業者の位置情報を、無線を介して位置計測・動作判定・作業分析機器１０に送信し、位置計測・動作判定・作業分析機器１０は、位置センサ１から送信されてくる位置情報をアンテナで受信する。作業エリアが広範囲に及ぶ場合は、ＧＰＳを介して、作業者の位置情報を取得することもあり得る。
なお、位置計測・動作判定・作業分析機器１０は、記憶装置を有する計算機によって構成されている。

図２は、この発明の実施の形態１による物流作業分析システムの位置計測・動作判定・作業分析機器を示す構成図である。
図２において、１、１０は図１におけるものと同一のものである。図２では、位置計測・動作判定・作業分析機器１０の詳細な構成が示されている。
位置計測・動作判定・作業分析機器１０は、次のように構成されている。
移動速度計算プログラム１２（移動速度計算手段）は、位置情報から移動距離を算出し、移動時間で除することで移動速度を計算する。
位置測定プログラム１１（位置特定手段）は、工場の作業エリアにおける作業者の位置を特定する。

動作判定プログラム１３（動作判定手段）は、作業者の移動速度および部品授受情報をもとに、作業者の動作を判定する。
動作パターン判定プログラム１４（動作パターン判定手段）は、作業者の動作情報をもとに、動作パターンマスタ２５から作業者の動作パターンを判定する。
作業パターン判定プログラム１５（作業パターン判定手段）は、作業者の動作パターンと位置情報をもとに、作業者の作業パターンを予め定義した作業パターンマスタ２７から作業者の行っている作業パターンを判定する。
作業判定プログラム１６（作業判定手段）は、作業者の作業パターンをもとに、作業者の作業を予め定義した作業マスタ２８から作業者の行っている作業を特定する。さらに、特定した作業毎の時間を集計し、作業分析テーブル２６に分析結果を格納する。
作業分析・結果表示プログラム１７（作業分析結果表示手段）は、作業分析テーブル２６に格納された分析結果を表示する。
なお、動作パターン判定プログラム１４と作業パターン判定プログラム１５と作業判定プログラム１６とは、作業特定分析手段を構成する。

レイアウトマスタ２１は、工場レイアウトや作業エリアの情報を予め格納する。位置測定テーブル２２は、作業者の移動速度および工場内の作業エリアにおける作業者位置情報を格納する。品目マスタ２３は、品目情報と品目ごとの重量情報を有する。
動作判定テーブル２４は、作業者の動作情報を格納する。動作パターンマスタ２５は、作業者の動作パターンを予め定義し、格納する。作業分析テーブル２６は、動作パターン情報、作業パターン情報、作業情報および分析結果情報を格納する。
なお、上述の２１〜２６は記憶装置上に形成されている。

図３は、この発明の実施の形態１による位置計測・動作判定・作業分析機器の位置情報処理機能を示す説明図である。
図３（ａ）は、工場レイアウト情報３０１を示す図、図３（ｂ）は、作業エリア情報３０２を示す図、図３（ｃ）は、工場内の作業エリアにおける作業者位置情報３０３を示す図である。
図３において、工場レイアウト情報３０１、作業エリア情報３０２は、レイアウトマスタ２１に格納されており、工場内の作業エリアにおける作業者位置情報３０３は、位置測定テーブル２２に格納される。
図３では、位置測定プログラム１１により、工場レイアウト情報３０１、作業エリア情報３０２に、位置センサ１で検出した作業者の位置情報を重ね合わせることで、工場内の作業エリアにおける作業者位置情報３０３を取得する。

図４は、この発明の実施の形態１による位置計測・動作判定・作業分析機器の位置測定テーブルを示す図である。
図４において、作業者の動作ごとに、開始時刻、終了時刻、地点、時間、距離、移動速度が示されている。位置センサ１から周期的に時刻、地点、移動距離の情報が格納される。
ここで、図４の位置測定テーブル２２は、一例を示したものであり、測定周期などは図中で示した内容に限定されるものではない。移動速度計算プログラム１２により、格納された開始時刻と完了時刻の差分から時間を算出し、開始時刻の地点と完了時刻の地点の差分から作業者の移動距離を算出し、移動距離を時間で除することで作業者の移動速度を算出し、位置測定テーブル２２に格納させる。

図６は、この発明の実施の形態１による位置計測・動作判定・作業分析機器の動作判定テーブルを示す図である。
図６において、動作判定テーブル２４では、図４の位置測定テーブル２２の各項目に対して、図７のハンディターミナル２から得られる情報である品目、部品・製品授受数、部品・製品個数（累計）、部品・製品重量（累計、ｋｇ）、動作の情報が追加されている。

図７は、この発明の実施の形態１による位置計測・動作判定・作業分析機器の入出庫管理方法を示す説明図である。
図７において、２、２３、２４は図２におけるものと同一のものである。図７では、作業者が所有するハンディターミナル２により、部品および製品の現品票に付与されたＱＲコード（またはバーコード）６０２をスキャンし、品目情報を取得し、この取得したＱＲコード６０２の情報をもとに、品目マスタ２３から入出庫した品目の重量情報を取得する。取得した情報は、図６の動作判定テーブル２４に格納される。

図８は、この発明の実施の形態１による位置計測・動作判定・作業分析機器の動作パターンマスタ、作業パターンマスタおよび作業マスタを示す図である。
図８（ａ）は、動作パターンマスタ２５を示す図であり、複数の動作からなるパターン（動作パターン）が示されている。図８（ｂ）は、作業パターンマスタ２７を示す図であり、図８（ａ）の動作パターンに対応する作業パターンが示されている。図８（ｃ）は、作業マスタ２８を示す図であり、図８（ｂ）の作業パターンに対応する作業が示されている。

図９は、この発明の実施の形態１による位置計測・動作判定・作業分析機器の作業分析テーブルを示す図である。
図９において、作業分析テーブル２６では、図６の動作判定テーブル２４の各項目に対して、動作パターン、地点、作業パターン、作業、合計時間（分）、作業割合が追加されている。

図１１は、この発明の実施の形態１による位置計測・動作判定・作業分析機器の作業分析テーブルから得られる作業分析結果を示す図である。
図１１において、図９の作業分析テーブル２６の作業割合を、作業分析・結果表示プログラム１７によりグラフ表示された作業分析結果を示している。

次に、動作について、図２を用いて説明する。
位置センサ１によって作業者の位置情報を検出し、レイアウトマスタ２１に位置情報を当てはめ、位置測定プログラム１１で工場の作業エリアにおける作業者の位置を特定し、特定した位置情報を位置測定テーブル２２に格納する。
図３に示すように、工場エリア内の作業者の位置情報を取得するため、位置計測・動作判定・作業分析機器１０は、位置測定プログラム１１により、工場レイアウト情報３０１、作業エリア情報３０２に、位置センサ１で検出した作業者の位置情報を重ね合わせることで、工場内の作業エリアにおける作業者位置情報３０３を取得する。

次いで、移動速度計算プログラム１２により、作業者の位置情報から作業者の移動距離を算出し、移動時間で除することで、作業者の移動速度を計算する。
次に、動作判定プログラム１３は、作業者の移動速度および部品授受情報をもとに、作業者の動作を判定し、動作判定テーブル２４に判定した動作情報を格納する。
次いで、動作パターン判定プログラム１４により、動作判定テーブル２４に格納された作業者の動作情報をもとに動作パターンマスタ２５から作業者の動作パターンを判定し、作業分析テーブル２６に判定した動作パターンを格納する。

次いで、作業パターン判定プログラム１５により、作業者の動作パターンと位置情報をもとに、作業パターンマスタ２７から作業者の作業パターンを判定し、作業分析テーブル２６に判定した作業パターンを格納する。
次に、作業判定プログラム１６が、作業分析テーブル２６に格納された作業パターンをもとに、作業マスタ２８から作業者の行っている作業を特定し、作業分析テーブル２６に特定した作業内容を格納する。また、特定した作業毎の時間を集計し、作業分析テーブル２６に分析結果を格納する。
最後に、作業分析・結果表示プログラム１７により、分析結果を表示する。
図１１は、作業分析テーブル２６に格納された作業分析結果情報をもとに、作業分析・結果表示プログラム１７により表示された作業分析結果を示す。
このように、作業分析した結果、作業内容（移動、払出し、もの探し、搬送、部品供給）を判定し、作業エリア別、搬送種類別の停滞率、稼働率を算出することができる。

次に、図５を用いて、動作判定プログラム１３の処理について、さらに詳しく説明する。
動作判定プログラム１３は、位置測定テーブル２２に格納された移動速度情報と、ハンディターミナル２によって得られた部品授受情報をもとにして、図５に示す動作判定を行う。
すなわち、作業者の移動速度が第一のしきい値（図５の例では３）以上かどうかを判定し（Ｓ１）、未満であれば、動作停止と判定し、入出庫履歴の有無（Ｓ２）により、有の場合は入庫または出庫に応じて（Ｓ３）、それぞれ「入庫（渡す）」、「出庫（取る）」との動作判定を行う。入出庫履歴が無の場合は、「停止」と判定する。
Ｓ１で、作業者の移動速度が第一のしきい値以上であれば、第一のしきい値より大の第二のしきい値（図５の例では１０）と比較し（Ｓ４）、超えていれば、「移動（フォークリフト）」と判定し、超えていなければ、製品重量累計が、所定の値（図５の例では２０）以上かどうかを判定し（Ｓ５）、以上であれば、「移動（フォークリフト）」と判定し、未満であれば、「移動（人）」と判定する。
この動作判定は、動作判定の一例を示したものであり、この判定方法に限定されるものではない。
動作判定の結果を、図６の動作判定テーブル２４に記憶する。この動作判定テーブル２４には、位置測定テーブル２２およびハンディターミナル２から得られた情報が格納される。

次に、図７を用いて、ハンディターミナル２により、部品および製品の現品票に付与されたＱＲコード（またはバーコード）６０２のスキャンを行い、品目情報を取得し、入出庫した品目の重量情報の取得について説明する。
上述のように、図５では、移動速度の値から、作業者が移動しているか、停止しているかを判定する。
移動している場合、移動速度の情報をもとに、移動手段が人（歩行）によるか、動力（例：フォークリフト。フォークリフトに限られるものではない）によるかを判定する。
停止している場合は、通常、図３に示すような部品倉庫および製品倉庫で入出庫作業をしている。作業者が図７に示すハンディターミナル２を所有し、部品および製品の現品票に付与されたＱＲコード（またはバーコード）６０２をスキャンし、品目情報を取得し、入出庫した数量を入力し、入出庫履歴（品目および数量）を管理しているのが通常である。
部品倉庫および製品倉庫での入出庫履歴を取得し、作業者が行っている部品および製品を取る動作、渡す動作の情報を取得する。
また、部品および製品を特定するＱＲコード（またはバーコード）６０２の情報をもとに、品目マスタ２３から入出庫した品目の重量情報を取得する。部品および製品の数量データおよび重量データは、部品を取るおよび部品を渡す動作において、その時間が標準的な時間であるか否かを判断し、部品を取るおよび渡す動作とは別の動作が発生しているか否かを判定する指標となる。

次に、図１０を用い、作業判定プログラム１６の処理について説明する。
図２の位置計測・動作判定・作業分析機器１０に搭載された作業分析機能には、図８（ａ）に示す動作パターンマスタ２５、図８（ｂ）に示す作業パターンマスタ２７、図８（ｃ）に示す作業マスタ２８および図９に示す作業分析テーブル２６が用意されている。
動作パターン判定プログラム１４は、動作判定テーブル２４に格納された動作情報を、動作パターンマスタ２５に当てはめ、動作パターンを自動選択し、作業分析テーブル２６に格納する。
次に、作業パターン判定プログラム１５は、位置測定テーブル２２に格納された位置情報と作業分析テーブル２６に格納された動作パターン情報から、作業パターンマスタ２７の作業パターンを自動選択し、作業分析テーブル２６に格納する。

次に、作業判定プログラム１６は、作業分析テーブル２６に格納された作業パターンを作業マスタ２８に当てはめ、作業者の行っている作業内容を自動で特定し、作業内容を作業分析テーブル２６に格納する。

ここで、例えば、製品倉入れ、製品出荷、部品棚入れ、部品払出しは、図１０（ａ）に示す作業判定方法７０５あるいは図１０（ｂ）に示す作業判定方法７０６に従って判定することもできる。この図１０（ａ）、図１０（ｂ）では入出庫履歴があるものとする。
図１０（ａ）の作業判定方法７０５では、作業エリア情報から倉庫情報を選択し（Ｓ１１）、製品倉庫の場合には、入庫か出庫かにより（Ｓ１２）、入庫の場合には動作判定を「入庫（渡す）」とし、作業判定を「倉入れ」とする。出庫の場合には動作判定を「出庫（取る）」とし、作業判定を「出荷」とする。
一方、倉庫情報が部品倉庫の場合には（Ｓ１１）、入庫か出庫かにより（Ｓ１３）、入庫の場合には動作判定を「入庫（渡す）」とし、作業判定を「棚入れ」とする。出庫の場合には動作判定を「出庫（取る）」とし、作業判定を「払出し」とする。

図１０（ｂ）の作業判定方法７０６では、入出庫情報を選択し（Ｓ２１）、入庫の場合には、入庫されたものが、部品か製品かを品目マスタ２３の情報をもとに選択し（Ｓ２２）、製品の場合には動作判定を「入庫（渡す）」とし、作業判定を「倉入れ」とする。部品の場合には動作判定を「入庫（渡す）」とし、作業判定を「棚入れ」とする。
一方、出庫の場合には（Ｓ２１）、出庫されたものが部品か製品かを品目マスタ２３の情報をもとに選択し（Ｓ２３）、製品の場合には動作判定を「出庫（取る）」とし、作業判定を「出荷」とする。部品の場合には動作判定を「出庫（取る）」とし、作業判定を「払出し」とする。

本発明が対象とする物流作業では、類似の動作であっても、作業内容として異なることが多々ある。例えば「部品を取る」といった動作でも、作業エリアが部品倉庫であれば、作業は「払出し」となり、作業エリアが製品倉庫であれば、作業は「出荷」となる。
また、作業者が「歩く」動作をしている場合、単に「移動」しているのか、「もの探し」をしているのか、「運搬」をしているのか、動作情報だけでは判断できない。そのため、瞬間の動作だけではなく、前後の動作を含めて連続した動作として分析する必要があり、動作パターンとして捉える必要がある。
また、動作パターンだけでは上述したように、作業内容を特定できないため、作業エリアを分析要素に加え、作業パターンを決定し、作業を特定する必要がある。
本発明は、動作を計測し、動作パターンに当てはめ、作業を特定する方法に、調査対象の工場レイアウトおよび作業エリア情報、作業者の位置情報、移動速度、部品の授受データを加えることで、従来法よりも精度の高い調査、分析を可能とする。
その結果、人手を要さず、自動で作業内容の特定を可能とし、調査分析工数および分析結果を得るための工数を削減できる。

実施の形態１によれば、従来法よりも精度の高い物流作業の調査を可能とし、人手を要さず自動で作業内容の特定を可能とし、調査工数および調査結果の分析工数を削減することができる。
また、作業エリア情報を分析要素に加えることで、類似の動作が発生した場合にも、作業を特定できる。
また、作業者の移動速度データ、および、部品の授受情報（数量データおよび重量データ）を作業の判断手段に加えることで、より精度の高い作業内容の特定を可能とする。
すなわち、作業者の移動速度データから、人手による作業であるか、フォークリフトによる作業であるかを区別することが可能となる。部品数量データおよび重量データは、部品を取る作業において、その時間が標準的な作業時間であるか否かを判断し、部品を取る作業とは別の作業が発生しているか否かを判定する指標となり、適正な時間判断を可能とする。
さらに、人手を要さず自動で作業内容の特定を可能とし、調査工数および調査結果の分析工数を削減できる。

なお、本発明は、その発明の範囲内において、実施の形態を適宜、変形、省略することが可能である。

１ 位置センサ、２ ハンディターミナル、１０ 位置計測・動作判定・作業分析機器、１１ 位置測定プログラム、１２ 移動速度計算プログラム、１３ 動作判定プログラム、
１４ 動作パターン判定プログラム、１５ 作業パターン判定プログラム、
１６ 作業判定プログラム、１７ 作業分析・結果表示プログラム、
２１ レイアウトマスタ、２２ 位置測定テーブル、２３ 品目マスタ、
２４ 動作判定テーブル、２５ 動作パターンマスタ、２６ 作業分析テーブル、
２７ 作業パターンマスタ、２８ 作業マスタ、３０１ 工場レイアウト情報、
３０２ 作業エリア情報、３０３ 作業者位置情報、６０２ ＱＲコード、
７０５ 作業判定方法、７０６ 作業判定方法

Claims (4)

1. 作業者の位置情報に基づき、上記作業者の移動距離および移動速度を計算する移動速度計算手段、
   工場レイアウトおよび工場内の作業エリアの情報を予め格納したレイアウトマスタを用いて、工場の作業エリアにおける上記作業者の位置を特定する位置特定手段、
   上記移動速度計算手段により計算された移動速度および上記作業者の取り扱う製品または部品の授受情報を基にして、上記作業者の動作を判定する動作判定手段、
   この動作判定手段により判定された上記作業者の動作と、上記工場の作業エリアにおける上記作業者の位置情報とに基づき、上記作業者の実施している作業を特定するとともに、上記特定した作業ごとの時間を集計し、分析結果として作業分析テーブルに格納する作業特定分析手段、
   およびこの作業分析テーブルに格納された分析結果を表示する作業分析結果表示手段を備えたことを特徴とする物流作業分析システム。
2. 上記動作判定手段は、上記作業者の動作判定に当たって、上記移動速度を第一のしきい値と比較して、上記移動速度が上記第一のしきい値未満であれば、入出庫履歴から求められる上記作業者が入庫および出庫のいずれに対応しているかに応じて、動作を判定するとともに、
   上記移動速度が上記第一のしきい値以上の場合には、上記第一のしきい値より大の第二のしきい値と比較し、超えているかどうか、および取り扱う製品または部品の重量に応じて、動作を判定することを特徴とする請求項１記載の物流作業分析システム。
3. 上記作業特定分析手段は、
   上記動作判定手段により判定された上記作業者の動作を基にして、複数の動作に対応する動作パターンを予め定義した動作パターンマスタを用いて、上記作業者の動作パターンを判定する動作パターン判定手段と、
   この動作パターン判定手段により判定された上記作業者の動作パターンおよび上記工場の作業エリアにおける上記作業者の位置情報を基にして、上記動作パターンおよび作業エリアに対応する作業パターンを予め定義した作業パターンマスタを用いて、上記作業者の作業パターンを判定する作業パターン判定手段と、
   上記作業パターン判定手段によって判定された上記作業パターンに基づき、上記作業パターンに対応する作業を予め定義した作業マスタを用いて、上記作業者の実施している作業を判定する作業判定手段とを有することを特徴とする請求項１または請求項２記載の物流作業分析システム。
4. 上記作業者の位置情報は、上記作業者に取り付けられた位置センサから取得することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項記載の物流作業分析システム。

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