JP2018165893A - 作業支援装置、作業支援方法、及び作業支援プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】作業が遅れる原因を把握し習熟度を早期に高めるのに有用な情報が得られる作業支援装置を提供する。【解決手段】作業支援装置は、全作業時間算出手段と、有効動作時間算出手段とを有する。全作業時間算出手段は、ある工程を実行する作業を行う作業者について作業開始から作業終了までの全作業時間を算出する。有効動作時間算出手段は、全作業時間の中で、前記作業者が前記工程の進捗に有効な動作を行っている時間を有効動作時間として算出する。以上の構成によれば、作業者の作業時間の中で、工程の進捗に対して有効な動作を行っている時間と、無効な動作に費やされている時間とを切り分けて、その比率を把握することができる。【選択図】 図１

Description

本発明は、作業支援装置、作業支援方法、及び作業支援プログラムに関する。

製造業では、正規社員以外に、派遣、請負、アルバイトなどが製品需要に合わせて作業をアサインされ、作業者の入れ替わりが頻繁に発生している。また新規製品の立上げに伴って、生産ラインの新規立上げや変更が都度発生している。このような環境の中、新規に当該作業にアサインされた作業者を、早く生産戦力として立ち上げること、および生産ラインを量産計画に沿ったレベルまで早期に成熟させることが急務となっている。そこで、作業者の熟練度を早期に高めるためのシステムが種々考案されている。

例えば、特許文献１には、全作業工程の中で遅れを発生させている作業工程を洗い出し、改善ポイントを効率よく見つける方法が開示されている。この方法では、まず各工程に対して標準作業時間を設定し、各標準作業時間足し合わせた全標準作業時間を算出する。次に実作業時間を測定し、全実作業時間を全標準作業時間と比較して習熟度を定量化する。ここで、全実作業時間が全標準作業時間を超えている場合には、習熟度が低いと判定される。そして、各工程における実作業時間を対応する標準作業時間と比較して、作業者がどの作業工程で標準作業時間を超過したかを明確にする。このように、ネックとなっている工程を抽出することで、効率よく作業者の習熟度を高めることができる。

特開２００１−１６６６７９号公報

しかしながら、特許文献１の技術では、各工程の中で遅れを生じている原因については、情報を得ることができなかった。実際の作業においては、作業そのものが遅いケースや、作業手順を理解するのに時間がかかっているケースなど、同じ遅れでも原因が異なる場合がある。特許文献１の技術では、これらの問題点を切り分けることができなかった。

本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、作業が遅れる原因を把握し習熟度を早期に高めるのに有用な情報が得られる作業支援装置を提供することを目的としている。

上記の課題を解決するため、作業支援装置は、全作業時間算出手段と、有効動作時間算出手段とを有する。全作業時間算出手段は、ある工程を実行する作業を行う作業者について作業開始から作業終了までの全作業時間を算出する。有効動作時間算出手段は、全作業時間の中で、前記作業者が前記工程の進捗に有効な動作を行っている時間を有効動作時間として算出する。

本発明の効果は、作業が遅れる原因を把握し習熟度を早期に高めるのに有用な情報が得られる作業支援装置を提供できることである。

第１の実施形態の作業支援装置を示すブロック図である。 第２の実施形態の作業支援装置を示すブロック図である。 第２の実施形態の作業支援装置の動作を示すフローチャートである。 第３の実施形態の作業支援装置を示すブロック図である。 第３の実施形態の一具体例を示すブロック図である。 第３の実施形態の作業支援装置の動作を示すフローチャートである。 第３の実施形態の有効動作開始・終了検出の具体例を示す模式図である。 第３の実施形態による習熟度可視化の一例を示すグラフである。

以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態を詳細に説明する。但し、以下に述べる実施形態には、本発明を実施するために技術的に好ましい限定がされているが、発明の範囲を以下に限定するものではない。なお各図面の同様の構成要素には同じ番号を付し、説明を省略する場合がある。

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態の作業支援装置を示すブロック図である。作業支援装置は、全作業時間算出手段１と、有効動作時間算出手段２とを有する。全作業時間算出手段１は、ある工程を実行する作業を行う作業者について作業開始から作業終了までの全作業時間を算出する。有効動作時間算出手段２は、全作業時間の中で、前記作業者が前記工程の進捗に有効な動作を行っている時間を有効動作時間として算出する。

以上の構成によれば、作業者の作業時間の中で、工程の進捗に対して有効な動作を行っている時間と、無効な動作に費やされている時間とを切り分けて、その比率を把握することができる。

（第２の実施形態）
図２は、第２の実施形態の作業支援装置を示すブロック図である。作業支援装置は、全作業時間算出手段１００と、有効動作時間算出手段２００とを有する。

全作業時間算出手段１００は、作業開始時刻決定手段１１０と、作業終了時刻決定手段１２０とを有する。全作業時間算出手段１００は、作業終了時刻決定手段１２０が決定した作業終了時刻と、作業開始時刻決定手段１１０が決定した作業開始時刻との差に基づいて、全作業時間を算出する。なお、作業開始時刻と作業終了時刻の具体的な決定方法については後述する。

有効動作時間算出手段２００は、作業状況撮影手段２１０と、有効動作開始時刻検出手段２２０と、有効動作終了時刻検出手段２３０とを有する。

作業状況撮影手段２１０は、作業開始時刻から作業終了時刻までの、作業者の作業状況を撮影する。有効動作開始時刻検出手段２２０は、作業状況撮影手段２１０が撮影した画像を解析し、作業者が工程の進捗に有効な動作を開始した時刻を検出する。有効動作終了時刻検出手段２３０は、作業状況撮影手段２１０が撮影した画像を解析し、作業者が工程の進捗に有効な動作を終了した時刻を検出する。

以上の構成により、ある工程を実行する作業者が、全作業時間内で、工程の進捗に有効な動作をしている時間と、無効な動作をしている時間とを把握することができる。図３は、この時の作業支援装置の動作を示すフローチャートである。

まず作業開始時刻決定手段１１０が作業開始時刻を決定する（Ｓ１）。そして作業状況の撮影を開始する（Ｓ２）。次に、有効動作開始時刻検出手段２２０は、作業状況の画像を監視し、有効動作の開始と判定される画像を検出すると、その時刻を有効動作開始時刻として記録する（Ｓ３）。その後、作業者の作業が実行される。この時、有効動作終了時刻検出手段２３０は、作業状況の画像を監視し、有効動作の終了と判定される画像を検出すると、その時刻を有効動作終了時刻として記録する（Ｓ４）。次に、有効動作終了時刻と有効動作開始時刻との差分に基づいて、有効動作時間を算出する（Ｓ５）。次に作業終了時刻決定手段１２０が、作業終了時刻を決定する（Ｓ６）。この作業終了時刻と作業開始時刻との差から、全作業時間を算出する（Ｓ７）。そして、全作業時間と有効動作時間との差から、工程の進捗に寄与しない無効な動作を行っている無効動作時間を算出する（Ｓ８）。

以上説明したように、本実施形態によれば、全作業時間中の有効動作時間と無効動作時間とを把握することができる。

（第３の実施形態）
図４は第３の実施の形態の作業支援装置を示すブロック図である。本実施形態作業支援装置は、第２の実施形態の構成に加えて、有効動作時間算出手段２００が、機械学習手段２４０を有している。また全作業時間、有効動作時間、無効動作時間の少なくとも一つを、見える化したグラフを表示するグラフ表示手段３００を有している。以下に、この作業支援装置の、具体例について説明する。

図５は、作業支援装置の具体的な構成例を示すブロック図である。作業新装置は、コンピュータ１０００と、作業エリア２０００に設置されたビデオカメラ２１００と、作業開始・終了時刻入力装置２２００と、作業内容出力装置とを有する。

ビデオカメラ２１００は、作業開始時刻から作業終了時刻までの間、作業者の作業状況を撮影する。

作業開始・終了時刻入力装置２２００は作業者が作業開始時刻を入力して作業開始時刻を決定し、作業終了時刻を入力して作業終了時刻を決定する装置である。ただし、作業開始時刻と作業終了時刻の決定には、他にも様々な方法を利用することができる。例えば、コンピュータ１０００が、作業内容出力装置２３００に作業内容を送信した時刻とすることもできる。このため、選択する作業開始時刻、作業終了時刻決定方法によっては、作業開始・終了時刻入力装置は必ずしも必要ではない。

作業内容出力装置２３００は、コンピュータ１０００の作業内容格納部１３００から作業内容を受信し、作業者に伝えるべき作業内容を出力する。この出力は、例えば、音声で行ったり、文字等の映像表示で行ったりすることができる。そして、出力先を、例えば、作業者端末や、作業者が装着するヘッドセットすることができる。

コンピュータ１０００は、画像処理部１１００と、演算部１２００と、作業内容格納部１３００と、表示部１４００とを有する。

画像処理部１１００は、有効動作開始時刻検出部１１１０と、有効動作終了時刻検出部１１２０と、機械学習部１１３０とを有する。有効動作開始時刻検出部１１１０は、ビデオカメラ２１００が撮影した画像を監視し、有効動作が開始されたと判定される画像を検出すると、検出した時刻を有効動作開始時刻として記録する。有効動作終了時刻検出部１１２０は、ビデオカメラ２１００が撮影した画像を監視し、有効動作が終了されたと判定される画像を検出すると、検出した時刻を有効動作終了時刻として記録する。機械学習部１１３０は、有効動作開始時刻検出部１１１０が有効動作開始を判定する精度および、有効動作終了時刻検出部１１２０が有効動作終了を判定する精度を向上させるように機械学習を行う。

演算部１２００は、全作業時間算出部１２１０と、有効動作時間算出部１２２０と、無効動作時間算出部１２３０とを有している。全作業時間算出部１２１０は、全作業時間を算出する。この例では、作業者が作業開始・終了時刻入力装置２２００に入力した、作業開始時刻と作業終了時刻とから、全作業時間を算出している。作業開始、終了の入力は、例えば音声で行ったり、ボタンを押して行ったり、バーコードを読取らせたりして行うことができる。

有効動作時間算出部１２２０は、画像処理部１１００が検出した有効動作終了時刻と有効動作開始時刻との差から、有効動作時間を算出する。無効動作時間算出部は、全作業時間と有効動作時間との差から無効動作時間を算出する。

表示部１４００は、全作業時間、有効動作時間、無効動作時間の少なくとも一つを、作業者の作業経験を表す指標に対して見える化したグラフを表示する。例えば、作業者の作業経験を表す指標に対して、有効動作時間と無効動作時間をプロットしたグラフを表示することができる。なお表示する情報はこれに限らず、他の情報を表示しても良い。

次にこの作業支援装置の動作について説明する。図６はこの動作を示すフローチャートである。

まず、作業開始・終了時刻入力装置からの作業開始信号の入力を受け付けて、作業開始時刻を決定する（Ｓ１０１）。作業開始時刻が決定するとビデオカメラが作業状況の撮影を開始する（Ｓ１０２）。そして、画像処理部が有効動作開始を検出すると、その時刻を有効動作開始時刻として記録する（Ｓ１０３）。その後、作業者の作業が実行されて、画像処理部が有効動作の終了と判定される画像を検出すると、その時刻を有効動作終了時刻として記録する（Ｓ１０４）。次に、有効動作終了時刻と有効動作開始時刻との差分に基づいて、有効動作時間を算出する（Ｓ１０５）。次に作業開始・終了時刻入力装置からの作業終了信号の入力を受け付けて、作業終了時刻を決定する（Ｓ１０６）。この作業終了時刻と作業開始時刻との差から、全作業時間を算出する（Ｓ１０７）。そして、全作業時間と有効動作時間との差から、工程の進捗に寄与しない無効な動作を行っている無効動作時間を算出する（Ｓ１０８）。次に、有効時間や無効時間をグラフ化して表示する（Ｓ１０９）。

次に、有効動作開始時刻の検出と、有効動作終了時刻の検出の具体例について説明する。図７は、作業台１０に置かれた部品箱１１から部品１２を取り出して、モジュール１３に組み付ける作業を撮影した画像を示す模式図である。有効動作の検出は、画像認識で行う。この例では、まず、作業台１０、部品箱１１、部品１２、モジュール１３、手１４など、個々の要素を、例えば特徴点を用いて認識する。そして、それぞれの位置、位置関係の変化、などの条件が設定条件に適合した時に特定動作と判定する。ここでは、有効動作開始の検出は、例えば図７（ａ）に示すように、手１４が部品をピックアップしたことを画像認識して行うことができる。また、有効動作終了の検出は、部品１２がモジュール１３の定位置に組み付けられたことを画像認識して行うことができる。そして、これらの動作検出の精度は、機械学習部１１３０が行う機械学習によって、データ数の増加にともなって逐次向上していく。

次に、有効動作時間と無効動作時間の具体的な利用例について説明する。図８は、ある製品を生産する作業を行う、ある作業者の、全作業時間、有効動作時間、無効時間を、生産台数に対して見える化したグラフである。有効動作時間の見えるによって、作業そのものの習熟度を把握することができる。すなわち作業者の動作に無駄な動きがないか集計することができる。また、無効動作時間の見える化によって、工程の進捗に寄与しない時間を把握することができる。この時間は、例えば、作業手順や内容の確認するために、実作業を行っている時間を表している。したがって、作業手順および内容を理解し、作業に集中すると限りなく０に近くなる数値である。このように有効動作時間、無効動作時間、全作業時間を継続集計し表示することにより、各作業者の特徴を集計することができ、スキルアップのポイントを見える形でアドバイスすることができる。

上述した第１乃至第４の実施形態の処理をコンピュータに実行させるプログラムおよび該プログラムを格納した記録媒体も本発明の範囲に含む。記録媒体としては、例えば、磁気ディスク、磁気テープ、光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリ、などを用いることができる。

以上、上述した実施形態を模範的な例として本発明を説明した。しかしながら、本発明は、上記実施形態には限定されない。即ち、本発明は、本発明のスコープ内において、当業者が理解し得る様々な態様を適用することができる。

１、１００ 全作業時間算出手段
２、２００ 有効動作時間算出手段
１１０ 作業開始時刻決定手段
１２０ 作業終了時刻決定手段
２１０ 作業状況撮影手段
２２０ 有効動作開始時刻検出手段
２３０ 有効動作終了時刻検出手段
２４０ 機械学習手段
３００ グラフ表示手段
１０００ コンピュータ
１１００ 画像処理部
１２００ 演算部
１３００ 作業内容格納部
２０００ 作業エリア
２１００ ビデオカメラ
２２００ 作業開始・終了時刻入力装置
２３００ 作業内容出力装置

Claims (10)

1. ある工程を実行する作業を行う作業者について作業開始から作業終了までの全作業時間を算出する全作業時間算出手段と、
   前記全作業時間の中で、前記作業者が前記工程の進捗に有効な動作を行っている時間を有効動作時間として算出する有効動作時間算出手段と
   を有することを特徴とする作業支援装置。
2. 前記全作業時間と前記有効動作時間との差分に基づいて、前記作業者が前記工程の進捗に無効な動作を行っている無効動作時間を算出する無効時間算出手段
   を有することを特徴とする請求項１に記載の作業支援装置。
3. 前記全作業時間算出手段が、
   前記作業を開始した時刻を設定する作業開始時刻設定手段と、
   前記作業を終了した時刻を設定する作業終了時刻設定手段と
   を有し、
   前記有効動作時間算出手段が、
   前記作業者の作業状況を撮影する作業状況撮影手段と、
   前記作業状況の画像に基づいて、前記有効な動作を開始した時刻を検出する有効動作開始時刻検出手段と、
   前記作業状況の画像に基づいて、前記有効な動作を終了した時刻を検出する有効動作終了時刻検出手段と
   を有することを特徴とする請求項２に記載の作業支援装置。
4. 前記有効動作開始時刻検出手段と前記有効動作終了時刻検出手段の少なくとも一方が、検出精度を向上するための機械学習手段を有する
   ことを特徴とする請求項３に記載の作業支援装置。
5. 前記有効動作時間および前記無効動作時間の少なくとも一方と、前記全作業時間とを、作業経験を表す指標に対してグラフ化して表示するグラフ表示装置
   を有することを特徴とする請求項２または請求項３に記載の作業支援装置。
6. ある工程を実行する作業を行う作業者について作業開始から作業終了までの全作業時間を算出し、
   前記全作業時間の中で、前記作業者が前記工程の進捗に有効な動作を行っている時間を有効動作時間として算出する
   ことを特徴とする作業支援方法。
7. 前記全作業時間と前記有効動作時間との差分に基づいて、前記作業者が前記工程の進捗に無効な動作を行っている無効動作時間を算出する
   ことを特徴とする請求項６に記載の作業支援方法。
8. 前記作業を開始した作業開始時刻を設定し、
   前記作業を終了した作業終了時刻を設定し、
   前記作業者の作業状況を撮影し、
   前記作業状況の画像に基づいて、前記有効な動作を開始した時刻を検出し、
   前記作業状況の画像に基づいて、前記有効な動作を終了した時刻を検出する
   をことを特徴とする請求項６または請求項７に記載の作業支援方法。
9. 前記有効な動作を開始した時刻の検出または前記有効な動作を終了した時刻の検出の少なくとも一方の精度を機械学習で向上する
   ことを特徴とする請求項８に記載の作業支援方法。
10. ある工程を実行する作業を行う作業者について作業開始から作業終了までの全作業時間を算出するステップと、
    前記全作業時間の中で、前記作業者が前記工程の進捗に有効な動作を行っている時間を有効動作時間として算出するステップと
    を有することを特徴とする作業支援プログラム。

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