JP2019067207A - Work determination program, work determination method and work determination apparatus - Google Patents

Work determination program, work determination method and work determination apparatus Download PDF

Info

Publication number
JP2019067207A
JP2019067207A JP2017193018A JP2017193018A JP2019067207A JP 2019067207 A JP2019067207 A JP 2019067207A JP 2017193018 A JP2017193018 A JP 2017193018A JP 2017193018 A JP2017193018 A JP 2017193018A JP 2019067207 A JP2019067207 A JP 2019067207A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
work
worker
accident
information
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
JP2017193018A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP6919477B2 (en
Inventor
沙里 河島
Sari Kawashima
沙里 河島
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.)
Fujitsu Ltd
Original Assignee
Fujitsu 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 Fujitsu Ltd filed Critical Fujitsu Ltd
Priority to JP2017193018A priority Critical patent/JP6919477B2/en
Publication of JP2019067207A publication Critical patent/JP2019067207A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP6919477B2 publication Critical patent/JP6919477B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Emergency Lowering Means (AREA)
  • Emergency Alarm Devices (AREA)
  • Alarm Systems (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

To detect a worker with high work risk.SOLUTION: The work determination apparatus stores accident occurrence situations of workers who work wearing a safety belt which has a transmission function to transmit a piece of mounting information indicating whether or not the safety belt is installed at the work site. The work determination apparatus is configured to acquire the mounting information from the safety belt of a worker and to acquire a piece of environmental information relevant to working environment of the worker from a sensor mounted on the worker. The work determination apparatus is configured so as to, when the working condition identified from the acquired mounting information and environmental information is similar to an accident occurrence situation, output an alarm.SELECTED DRAWING: Figure 2

Description

本発明は、作業判定プログラム、作業判定方法および作業判定装置に関する。   The present invention relates to a work determination program, a work determination method, and a work determination apparatus.

高所作業の現場では、作業者の墜落や転落を極力回避できるように、作業者は安全器具を装着して作業を行う。従来、安全帯の使用は、作業者に委ねられていたが、近年では、通信機能を有するセンサ付き安全帯によって各作業者の安全帯の使用状況を収集して管理する技術が知られている。例えば、センサ付き安全帯は、フックが使用中であるか外れているかを判定して、管理サーバに送信する。管理サーバは、各作業者の各センサ付き安全帯から受信した情報にしたがってフックが外れている作業者を特定して、アラーム等を出力する。   At the site of work at height, the worker wears safety equipment and performs work so that the fall and fall of the worker can be avoided as much as possible. In the past, the use of safety belts was entrusted to workers, but in recent years there is known a technology for collecting and managing the use conditions of the safety belts of each worker by a sensored safety belt having a communication function . For example, the safety band with sensor determines whether the hook is in use or not and transmits it to the management server. The management server specifies an operator whose hook is disengaged according to the information received from each worker's safety band with a sensor, and outputs an alarm or the like.

特開2002−287846号公報JP 2002-287846 A

しかしながら、上記技術では、作業リスクの高い作業者を検出することが難しい。例えば、センサ付き安全帯を用いることで、安全帯が使用されているか否かを示すオンオフ情報を収集できるが、事故の発生有無やいわゆるヒヤリハットなどの事故未遂などを収集することができない。このため、実際に事故が発生した状況などを特定できず、作業中の作業者の危険度を予測できない。   However, with the above-mentioned technology, it is difficult to detect a worker with a high work risk. For example, by using a safety band with a sensor, it is possible to collect on / off information indicating whether or not the safety band is used, but it is not possible to collect the occurrence of an accident or an attempted accident such as a so-called near miss. For this reason, it is not possible to identify the situation in which an accident actually occurred, etc., and it is not possible to predict the degree of risk of the worker during work.

一つの側面では、作業リスクの高い作業者を検出することができる作業判定プログラム、作業判定方法および作業判定装置を提供することを目的とする。   In one aspect, it is an object of the present invention to provide a task determination program, a task determination method, and a task determination apparatus capable of detecting a worker having a high task risk.

第1の案では、作業判定プログラムは、コンピュータに、作業現場に取り付けられているか否かを示す取付情報を送信する送信機能を有する安全帯を装着して作業を行う作業者の事故発生状況を記憶する記憶部を参照する処理を実行させる。作業判定プログラムは、コンピュータに、前記作業者の前記安全帯から、前記取付情報を取得し、前記作業者が装着するセンサから、前記作業者の作業環境に関する環境情報を取得する処理を実行させる。作業判定プログラムは、コンピュータに、取得された前記取付情報および前記環境情報によって特定される作業状態が前記事故発生状況と類似する場合に、警告を出力する処理を実行させる。   In the first proposal, the work determination program installs the safety belt having a transmission function for transmitting attachment information indicating whether or not it is attached to the work site to the computer, and sets the accident occurrence status of the worker who performs the work A process of referring to the storage unit to be stored is executed. The work determination program causes the computer to execute the process of acquiring the attachment information from the safety band of the worker, and acquiring environment information on the work environment of the worker from a sensor worn by the worker. The work determination program causes the computer to execute processing for outputting a warning when the work state specified by the acquired attachment information and the environment information is similar to the accident occurrence state.

一つに側面では、作業リスクの高い作業者を検出することができる。   In one aspect, it is possible to detect workers with high work risk.

図1は、実施例1にかかるシステムの全体構成例を示す図である。FIG. 1 is a diagram illustrating an example of an entire configuration of a system according to a first embodiment. 図2は、実施例1にかかる作業判定装置の機能構成を示す機能ブロック図である。FIG. 2 is a functional block diagram of the functional configuration of the work determination apparatus according to the first embodiment. 図3は、過去履歴DBに記憶される情報の例を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing an example of information stored in the past history DB. 図4は、事故状況DBに記憶される情報の例を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing an example of information stored in the accident situation DB. 図5は、作業者DBに記憶される情報の例を示す図である。FIG. 5 is a diagram showing an example of information stored in the worker DB. 図6は、ステータスDBに記憶される情報の例を示す図である。FIG. 6 is a diagram showing an example of information stored in the status DB. 図7は、センサ値DBに記憶される情報の例を示す図である。FIG. 7 is a diagram showing an example of information stored in the sensor value DB. 図8は、事故状況の判定手法を説明する図である。FIG. 8 is a diagram for explaining a method of judging an accident situation. 図9は、危険予測を説明する図である。FIG. 9 is a diagram for explaining the risk prediction. 図10は、事故発生状況の特定処理の流れを示すフローチャートである。FIG. 10 is a flowchart showing a flow of identification processing of an accident occurrence situation. 図11は、警告判定処理の流れを示すフローチャートである。FIG. 11 is a flowchart showing the flow of the warning determination process. 図12は、作業計画から危険作業を検出する例を説明する図である。FIG. 12 is a diagram for explaining an example of detecting a dangerous work from the work plan. 図13は、ハードウェア構成例を説明する図である。FIG. 13 is a diagram for explaining an example of the hardware configuration.

以下に、本願の開示する作業判定プログラム、作業判定方法および作業判定装置の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。また、各実施例は矛盾のない範囲内で適宜組み合わせることができる。   Hereinafter, embodiments of a work determination program, a work determination method, and a work determination apparatus disclosed in the present application will be described in detail based on the drawings. The present invention is not limited by this embodiment. Moreover, each Example can be combined suitably within the range without contradiction.

[全体構成]
図1は、実施例1にかかるシステムの全体構成例を示す図である。図1に示すように、このシステムは、高所で作業を行う作業者が装着する安全帯1と、作業者が身体の一部に装着するセンサ5と、現場監督者が所持する管理端末7と、クラウドサービスを提供する作業判定装置10とが無線通信可能に接続される。ここで、作業者は、安全帯1を1つ以上装着して、高所で作業を行い、現場監督者は、作業者の作業内容や進捗を管理する。なお、安全帯1とセンサ5とが別々の筐体である例を説明するが、これに限定されず、安全帯1がセンサ5を有していてもよい。
[overall structure]
FIG. 1 is a diagram illustrating an example of an entire configuration of a system according to a first embodiment. As shown in FIG. 1, this system includes a safety belt 1 worn by a worker working at a high place, a sensor 5 worn by the worker on a part of the body, and a management terminal 7 owned by a field supervisor. And the work determination apparatus 10 providing the cloud service are connected in a wirelessly communicable manner. Here, the worker wears one or more safety bands 1 and works at a high place, and the on-site supervisor manages the work content and progress of the worker. Although an example in which the safety band 1 and the sensor 5 are separate housings will be described, the present invention is not limited to this. The safety band 1 may have the sensor 5.

安全帯1は、作業現場に固定された足場や柱などの支持物や固定物に安全に取り付けられているか否かを判定するセンサなどの判定機能と、その判定結果である取付情報を作業判定装置10に送信する送信機能とを有する安全フックなどの一例である。さらに、安全帯1は、張力センサを有し、落下したときに急激に悪化する身体負荷を検出する。この張力センサは、作業者の体重が急激にかかるとオンとなる。   The safety belt 1 has a judgment function such as a sensor that judges whether or not it is safely attached to a support or fixed object such as a scaffold or a column fixed to the work site, and the mounting information that is the judgment result This is an example of a safety hook or the like having a transmission function to transmit to the device 10. Furthermore, the safety band 1 has a tension sensor, and detects a physical load that rapidly deteriorates when dropped. The tension sensor is turned on when the weight of the worker is suddenly applied.

例えば、安全帯1は、作業者が所持する収納部に収納されているときは判定機能と、張力センサおよび送信機能とを抑制する。また、安全帯1は、フック部分が作業現場に装着されているときはオン信号を作業判定装置10に送信し、フック部分が作業現場に装着されていないときはオフ信号を作業判定装置10に送信する。   For example, the safety band 1 suppresses the determination function, the tension sensor, and the transmission function when stored in the storage unit held by the worker. In addition, the safety band 1 transmits an on signal to the work determination apparatus 10 when the hook part is attached to the work site, and sends an off signal to the work determination apparatus 10 when the hook part is not attached to the work site. Send.

また、安全帯1は、フックが正常に取り付けられた状態で、張力センサによって一定値以上の張力(身体負荷)が検出されたときはオン信号を作業判定装置10に送信する。また、安全帯1は、フックが正常に取り付けられていないときは、一定値未満の張力(身体負荷)が発生しても張力センサが作動せず、オフ信号を作業判定装置10に送信する。なお、送信間隔は、任意に設定できるが、例えば1秒おきに送信する。   Further, the safety belt 1 transmits an ON signal to the work determination device 10 when the tension sensor detects tension (body load) equal to or greater than a predetermined value in a state where the hook is normally attached. In addition, when the hook is not properly attached, the safety belt 1 does not operate the tension sensor even if tension (body load) smaller than a predetermined value is generated, and transmits an off signal to the operation determination apparatus 10. Although the transmission interval can be set arbitrarily, for example, transmission is performed every one second.

センサ5は、作業者が作業している作業環境に関する環境情報をセンシングして作業判定装置10に送信する測定器の一例である。例えば、センサ5は、作業者の位置情報(座標)、作業者が位置する高さ、作業者の心拍数、作業者の加速度データなどを測定して作業判定装置10に送信する。なお、各種センシングなどは、GPS(Global Positioning System)など公知の手法を採用することができ、送信間隔も任意に設定できるが、例えば1秒おきに送信する。   The sensor 5 is an example of a measuring device that senses environmental information related to the work environment in which the worker is working and transmits the sensed information to the work determination apparatus 10. For example, the sensor 5 measures the position information (coordinates) of the worker, the height at which the worker is located, the heart rate of the worker, acceleration data of the worker, and the like, and transmits the data to the work determination device 10. Note that various types of sensing and the like can adopt a known method such as GPS (Global Positioning System), and the transmission interval can be arbitrarily set, but for example, transmission is performed every one second.

管理端末7は、作業現場の作業計画、作業者の情報、作業時間、進捗などの管理に使用されるコンピュータ機器の一例であり、例えばタブレット端末やスマートフォンなどである。この管理端末7は、作業判定装置10から警告などを受信すると、ディスプレイに警告を表示させて、現場監督者に報知する。   The management terminal 7 is an example of a computer device used to manage a work plan of a work site, information on workers, work time, progress, etc., and is, for example, a tablet terminal or a smartphone. When the management terminal 7 receives a warning or the like from the work determination apparatus 10, the management terminal 7 displays a warning on the display to notify the on-site supervisor.

作業判定装置10は、他の装置の無線通信によって各種情報を送受信するコンピュータ装置の一例であり、各作業者の取付情報や環境情報を統合管理するとともに、過去の作業履歴などを管理する。   The work determination apparatus 10 is an example of a computer apparatus that transmits / receives various information by wireless communication of another apparatus, integrally manages installation information and environment information of each worker, and manages past work history and the like.

このようなシステムにおいて、作業判定装置10は、作業現場に取り付けられているか否かを示す取付情報を送信する送信機能を有する安全帯1を装着して作業を行う作業者の事故発生状況を記憶する。そして、作業判定装置10は、作業者の安全帯1から、取付情報を取得し、作業者が装着するセンサ5から、作業者の作業環境に関する環境情報を取得する。その後、作業判定装置10は、取得された取付情報および環境情報によって特定される作業状態が事故発生状況と類似する場合に、警告を出力する。   In such a system, the work determination apparatus 10 stores the accident occurrence situation of the worker who wears the safety band 1 having a transmission function for transmitting attachment information indicating whether or not the work site is attached, and performs the work. Do. Then, the work determination apparatus 10 acquires attachment information from the worker's safety belt 1 and acquires environment information on the work environment of the worker from the sensor 5 worn by the worker. After that, the work determination apparatus 10 outputs a warning when the work state specified by the acquired attachment information and environment information is similar to the accident occurrence state.

つまり、作業判定装置10は、作業者の作業情報をリアルタイムに受信し、過去の事故発生状況と類似する作業の検出を行う。そして、作業判定装置10は、事故発生状況と類似する作業を行っている作業者を検出すると、管理端末7や該当作業者のセンサ5に警告を送信する。このようにすることで、作業判定装置10は、事故が発生する可能性の比較的高い状況にいる、作業リスクの高い作業者を検出することができる。   That is, the work determination apparatus 10 receives the work information of the worker in real time, and detects the work similar to the past accident occurrence situation. Then, the work determination apparatus 10 transmits a warning to the management terminal 7 or the sensor 5 of the corresponding worker when detecting the worker who is performing the work similar to the accident occurrence situation. By doing this, the work determination apparatus 10 can detect a worker who has a high work risk and is in a situation where the possibility of an accident is relatively high.

[機能構成]
続いて、図1で示した各装置の機能構成について説明する。なお、安全帯1は、通信機能を有する公知の安全帯1と同様の機能を有し、センサ5は、一般的なセンサと同様の機能を有し、管理端末7は、一般的なコンピュータ装置と同様の機能を有するので、詳細な説明は省略する。ここでは、一般的な機能とは異なる機能を有する作業判定装置10について説明する。
[Function configuration]
Subsequently, the functional configuration of each device shown in FIG. 1 will be described. The safety band 1 has the same function as the known safety band 1 having a communication function, the sensor 5 has the same function as a general sensor, and the management terminal 7 is a general computer device. And the detailed description is omitted. Here, the work determination apparatus 10 having a function different from the general function will be described.

図2は、実施例1にかかる作業判定装置10の機能構成を示す機能ブロック図である。図2に示すように、作業判定装置10は、通信部11、記憶部12、制御部20を有する。   FIG. 2 is a functional block diagram showing the functional configuration of the work determination apparatus 10 according to the first embodiment. As shown in FIG. 2, the work determination apparatus 10 includes a communication unit 11, a storage unit 12, and a control unit 20.

通信部11は、他の装置の間の通信を制御する処理部であり、例えば通信インタフェースや無線インタフェースなどである。例えば、通信部11は、安全帯1から取付情報を受信し、センサ5から環境情報を受信し、センサ5や管理端末7に警告を送信する。   The communication unit 11 is a processing unit that controls communication between other devices, and is, for example, a communication interface or a wireless interface. For example, the communication unit 11 receives the attachment information from the safety band 1, receives the environment information from the sensor 5, and transmits a warning to the sensor 5 or the management terminal 7.

記憶部12は、プログラムやデータを記憶する記憶装置の一例であり、例えばメモリやハードディスクなどである。この記憶部12は、過去履歴DB13、事故状況DB14、作業者DB15、ステータスDB16、センサ値DB17を有する。   The storage unit 12 is an example of a storage device that stores programs and data, and is, for example, a memory or a hard disk. The storage unit 12 includes a past history DB 13, an accident situation DB 14, a worker DB 15, a status DB 16, and a sensor value DB 17.

過去履歴DB13は、作業者から取得した過去の情報を記憶するデータベースである。図3は、過去履歴DB13に記憶される情報の例を示す図である。図3に示すように、過去履歴DB13は、「高度、安全状態ID、張力センサ、身体負荷、開始年月日、開始時刻、終了年月日、終了時刻、事故フラグ」を対応付けて記憶する。   The past history DB 13 is a database that stores past information acquired from a worker. FIG. 3 is a diagram showing an example of information stored in the past history DB 13. As shown in FIG. 3, the past history DB 13 stores “altitude, safety status ID, tension sensor, physical load, start date, start time, end date, end time, accident flag” in association with one another. .

ここで記憶される「高度」は、作業者が作業している場所の高度を示す情報である。「安全状態ID」は、安全帯1が安全に取り付けられているか否かを示す取付情報である。「身体負荷」は、張力センサによる検出結果を示す情報である。「開始年月日」は、作業が実行された年月日である。「開始時刻」は、作業が開始された時刻である。「終了年月日」は、作業が完了した年月日である。「終了時刻」は、作業が完了した時刻である。「事故フラグ」は、事故の発生有無を示す情報であり、例えば張力センサがONの時間や身体負荷が閾値(例えば100)以上上がった時間などが事故として特定される。   The "altitude" stored here is information indicating the altitude of the place where the worker is working. The “safety state ID” is attachment information indicating whether or not the safety band 1 is safely attached. The "body load" is information indicating the detection result by the tension sensor. "Start date" is the date when the work was performed. The "start time" is the time when the work was started. "End date" is the date when the work is completed. The "end time" is the time when the work is completed. The “accident flag” is information indicating the occurrence of an accident, and, for example, the time when the tension sensor is ON or the time when the physical load rises by a threshold (for example, 100) or more is specified as the accident.

例えば、図3の1行目は、2017年1月3日の13:34:19から2017年1月3日の13:35:02の作業履歴であり、安全帯1が正常時使用された状態で、高度40mで作業された履歴を示し、身体負荷が8.4%で張力センサがオフであり、事故が発生していないことを示す。なお、事故フラグは、事故が発生したときに限らず、未然に防げた、いわゆるヒヤリハットの発生も含まれる。   For example, the first line in FIG. 3 is the work history of 13:34:19 on Jan. 3, 2017 to 13:35:02 on Jan. 3, 2017, and safety band 1 was used normally. In the state, the history of working at an altitude of 40 m is shown, the physical load is 8.4%, the tension sensor is off, and no accident has occurred. The accident flag includes not only the occurrence of an accident but also the occurrence of a so-called near-miss that has been prevented in advance.

例えば、図3の5行目は、落下などによって身体負荷が急上昇したが、安全帯1が正常に取り付けられていたので、安全帯1の張力センサが起動し、落下を未然に防止できたことを示す。この場合、未然に防止できているが、身体負荷が閾値(例えば、40%など)以上であることから、ヒヤリハット発生と判定して、事故フラグがオンとなる。一方、図3の11行目は、落下などによって身体負荷が急上昇し、安全帯1が正常に取り付けられていなかったので、安全帯1の張力センサが起動せず、落下が発生したことを示す。この場合、事故発生と判定して、事故フラグがオンとなる。   For example, in the fifth line of Fig. 3, the physical load suddenly rose due to a drop, etc., but the safety sensor 1 was normally attached, so that the tension sensor for the safety belt 1 was activated and the fall could be prevented beforehand. Indicates In this case, although it can be prevented in advance, since the physical load is equal to or higher than a threshold (for example, 40% or the like), it is determined that a near miss has occurred, and the accident flag is turned on. On the other hand, line 11 in FIG. 3 indicates that the load on the safety belt 1 did not start and the drop occurred because the safety belt 1 was not attached normally because the physical load rapidly increased due to the fall etc. . In this case, it is determined that an accident has occurred, and the accident flag is turned on.

なお、ここでは、一例として、高度や身体負荷を含む情報を過去履歴として保持する例を説明したが、これに限定されるものではなく、センサ5で取得可能な他のセンサ値を保持することもできる。例えば、加速度値、心拍数、位置などを対応付けることもできる。また、ここで保持される情報は、安全帯1やセンサ5から取得できる情報から作成することもできる。また、安全帯1やセンサ5から取得できる各情報を別々に管理することもできる。   In addition, although the example which hold | maintains the information containing an altitude and a body load as a past history as an example was demonstrated here, it is not limited to this, holding the other sensor value which can be acquired by sensor 5 You can also. For example, an acceleration value, a heart rate, a position, etc. can also be matched. Also, the information held here can be created from information that can be acquired from the safety band 1 or the sensor 5. Moreover, each information which can be acquired from the safety band 1 or the sensor 5 can also be managed separately.

事故状況DB14は、事故またはヒヤリハットが発生した事故状況の特徴を記憶するデータベースである。なお、説明上、事故またはヒヤリハットをまとめて事故と記載する。図4は、事故状況DB14に記憶される情報の例を示す図である。図4に示すように、事故状況DB14は、「高度変化、身体負荷の変化、役職」を対応付けて記憶する。「高度変化」は、事故発生前から事故発生時までに変化した高度に関する情報であり、「身体負荷の変化」は、事故発生前後における身体負荷の変化である。「役職」は、作業者の役職を示す。   The accident situation DB 14 is a database storing characteristics of an accident situation in which an accident or a near incident has occurred. In addition, for the sake of explanation, an accident or a near incident is collectively described as an accident. FIG. 4 is a diagram showing an example of information stored in the accident situation DB 14. As shown in FIG. 4, the accident situation DB 14 stores “height change, change in physical load, job title” in association with one another. The "altitude change" is information on the altitude that has changed from before the accident to the time of the accident, and the "change in body load" is a change in the body load before and after the accident. "Position" indicates the position of the worker.

図4の例では、高度変化が−20m以上かつ身体負荷の変化が−13%以上の作業は、事故発生と類似することを示す。同様に、作業者が現場監督で、高度変化0mから+20m以上かつ身体負荷の変化が+13%以上の作業は、事故発生と類似することを示す。より詳細には、現在の作業前に、+20m以上の高所で作業した後に身体負荷が急激に下がった場合、事故発生の可能性が高いと判定する。同様に、普段は高所で作業しない現場監督が、地上で作業した後に20m以上の高所で作業したときに身体負荷が急激に上がった場合は、事故発生の可能性が高いと判定する。   In the example of FIG. 4, it is shown that work with a change in altitude of -20 m or more and a change in physical load of -13% or more is similar to an accident occurrence. Similarly, a worker who is a field supervisor and shows an operation with a height change of 0 m to +20 m or more and a change in physical load of + 13% or more is similar to the occurrence of an accident. More specifically, if the physical load drops sharply after working at a height of +20 m or more before the current work, it is determined that the possibility of an accident is high. Similarly, a field supervisor who usually does not work at heights determines that the possibility of an accident is high if the physical load rises sharply when working at heights of 20 m or more after working on the ground.

つまり、高い場所で長時間作業した後に、急に低い場所で作業することは危険であり、同様に、普段の地上でしか作業しない人が急に高い場所で作業することは危険であると判定される。なお、事故状況は、上記項目で特定されるものに限定されず、例えば心拍数の上昇値、加速度値の変化、作業年数(経験年数)、年齢、その日の合計作業時間、安全状態のオフの時間、担務している作業の種類などで特定することもできる。   In other words, after working for a long time in a high place, it is dangerous to work in a suddenly low place, and similarly, it is judged that it is dangerous for a person who is only working on the ground to work in a high place. Be done. In addition, accident situation is not limited to what is specified by the above-mentioned item, for example, rising value of heart rate, change of acceleration value, working years (years of experience), age, total working time of the day, safety off It can also be identified by the time, type of work, etc.

作業者DB15は、作業者に関する情報を記憶するデータベースである。図5は、作業者DB15に記憶される情報の例を示す図である。図5に示すように、作業者DB15は、「センサID、デバイスID、作業者名、役職、連絡先」を対応付けて記憶する。「センサID」は、作業者に装着されるセンサ5を識別する識別子である。「デバイスID」は、作業者が使用する安全帯を識別する識別子である。「作業者名」は、作業者の名称であり、「役職」は、作業者の役職である。「連絡先」は、作業者の連絡先であり、例えばメールアドレス、電話番号、SNS(Social Networking Service)のID、ブルートゥース(登録商標)のIDなどである。   Worker DB15 is a database which memorizes information about a worker. FIG. 5 is a diagram showing an example of information stored in the worker DB 15. As shown in FIG. As illustrated in FIG. 5, the worker DB 15 stores “sensor ID, device ID, worker name, job title, contact address” in association with one another. “Sensor ID” is an identifier that identifies the sensor 5 attached to the worker. “Device ID” is an identifier that identifies a safety band used by a worker. The “worker name” is the name of the worker, and the “job title” is the job title of the worker. The “contact information” is a contact information of the worker, and is, for example, an email address, a telephone number, an SNS (Social Networking Service) ID, a Bluetooth (registered trademark) ID, or the like.

図5の例では、現場監督の特許太郎は、「742b62cdc3」の安全帯1を使用するとともに「SS1」のセンサ5を使用し、連絡先が「XXX」であることを示し、作業者リーダの特許花子は、「742b62cdc5」の安全帯1を使用するとともに「SD1」のセンサ5を使用し、連絡先が「YYY」であることを示す。   In the example of FIG. 5, the on-site supervisor Patent Taro uses the safety band 1 of “742 b 62 cdc 3” and the sensor 5 of “SS 1”, and shows that the contact point is “XXX”. Patent Hanako uses the safety band 1 of “742 b 62 cdc 5” and the sensor 5 of “SD 1”, and indicates that the contact is “YYY”.

ステータスDB16は、安全帯1から取得した取付情報を記憶するデータベースである。図6は、ステータスDB16に記憶される情報の例を示す図である。図6に示すように、ステータスDB16は、「安全状態ID、開始年月日、開始時刻、終了年月日、終了時刻、デバイスID」を対応付けて記憶する。   The status DB 16 is a database that stores mounting information acquired from the safety band 1. FIG. 6 is a diagram showing an example of information stored in the status DB 16. As shown in FIG. 6, the status DB 16 stores “safety state ID, start date, start time, end date, end time, device ID” in association with one another.

ここで記憶される「安全状態ID」は、安全帯1が安全に取り付けられているか否かを示す取付情報である。「開始年月日」は、作業が開始された年月日であり、「開始時刻」は、作業が開始された時刻である。「終了年月日」は、作業が終了した年月日であり、「終了時刻」は、作業が終了した時刻である。「デバイスID」は、取付情報を送信した安全帯を特定する情報である。   The “safety state ID” stored here is attachment information indicating whether or not the safety band 1 is safely attached. "Start date" is the date when the work was started, and "start time" is the time when the work was started. The “end date” is the date when the work is finished, and the “end time” is the time when the work is finished. The “device ID” is information for identifying the safety band that has transmitted the attachment information.

図6の1行目の作業ログは、2017年7月3日の13:34:19から2017年7月3日の13:35:02に実行された、デバイスID「742b62cdc3」の取付情報を示し、この作業では安全帯1が正常に取り付けられていることを示す。なお、ここで記憶される情報は、受信した情報を時系列で記憶することもでき、デバイスIDごとに別々に記憶することもできる。   The work log in the first line of FIG. 6 is executed from 13:34:19 on July 3, 2017 to 13:35:02 on July 3, 2017, and the mounting information for the device ID “742b62cdc3” is displayed. Indicate that safety band 1 is properly attached in this work. Note that the information stored here can store the received information in time series, or can be stored separately for each device ID.

センサ値DB17は、センサ5から取得した環境情報を記憶するデータベースである。図7は、センサ値DB17に記憶される情報の例を示す図である。図7に示すように、センサ値DB17は、「センサID、位置情報、高度、身体負荷、開始年月日、開始時刻、終了年月日、終了時刻」を対応付けて記憶する。   The sensor value DB 17 is a database that stores environmental information acquired from the sensor 5. FIG. 7 is a diagram showing an example of information stored in the sensor value DB 17. As shown in FIG. 7, the sensor value DB 17 stores “sensor ID, position information, altitude, physical load, start date, start time, end date, end time” in association with each other.

ここで記憶される「センサID」は、センサ5を識別する識別子である。「位置情報」は、作業者の位置を示す情報であり、例えば座標やGPSの測定などである。「高度」は、作業者が作業している高度を示す。「身体負荷」は、安全帯1の張力センサで取得された情報であり、安全帯1から取得した情報のうち時刻などから関連付けて記憶する。身体負荷[%]については、たとえば張力センサから測定可能な情報がニュートン[N]であった場合、安全帯1が担保出来る最大の張力[N]までの割合を%で示すことができる。具体的には、「身体負荷[%]=張力センサの値[%]/安全帯が安全を担保できる強度(最大の張力)[%]×100」で算出できる。別例としては、「身体負荷[%]=張力センサにかかってる現在の値[kgf]/安全帯が安全を担保できる最大の重さ[kgf]×100」で算出することもできる。なお、「身体負荷」は、ステータスDB16で管理することもできる。なお、「開始年月日」等は、上述した情報と同じなので、詳細な説明を省略する。   The “sensor ID” stored here is an identifier for identifying the sensor 5. The “position information” is information indicating the position of the worker, and is, for example, measurement of coordinates or GPS. "Altitude" indicates the altitude at which the worker is working. “Physical load” is information acquired by the tension sensor of the safety band 1, and is stored in association with time of the information acquired from the safety band 1. As for the physical load [%], for example, when the information that can be measured from the tension sensor is Newton [N], the ratio to the maximum tension [N] that can be secured by the safety belt 1 can be shown in%. Specifically, it can be calculated by “body load [%] = value of tension sensor [%] / strength (maximum tension) at which safety band can ensure safety (%) × 100”. As another example, it can also be calculated by “body load [%] = current value applied to tension sensor [kgf] / maximum weight at which safety band can secure safety [kgf] × 100”. In addition, "body load" can also be managed by status DB16. Note that “start date” and the like are the same as the information described above, and thus detailed description will be omitted.

図7の1行目のログは、2017年7月3日の13:34:19から2017年7月3日の13:35:02に実行された作業時に、センサID「SS1」のセンサ5が取得したセンサ値であり、位置情報が「AA」、高度が「40m」であることを示す。また、このときの身体負荷が「8.4%」であったことを示す。   The log in the first line of FIG. 7 corresponds to the sensor 5 of the sensor ID “SS1” at the time of work performed from 13:34:19 on July 3, 2017 to 13:35:02 on July 3, 2017. Is the acquired sensor value, and indicates that the position information is “AA” and the altitude is “40 m”. Also, it indicates that the physical load at this time was "8.4%".

制御部20は、作業判定装置10全体を司る処理部であり、例えばプロセッサなどである。この制御部20は、事故判定部21、収集部22、判定部23、警告部24を有する。なお、事故判定部21、収集部22、判定部23、警告部24は、プロセッサなどの電子回路の一例やプロセッサが実行するプロセスの一例などである。また、事故判定部21は、判定部の一例であり、収集部22は、取得部の一例であり、判定部23と警告部24は、警告出力部の一例である。   The control unit 20 is a processing unit that controls the entire work determination apparatus 10, and is, for example, a processor. The control unit 20 includes an accident determination unit 21, a collection unit 22, a determination unit 23, and a warning unit 24. The accident determination unit 21, the collection unit 22, the determination unit 23, and the warning unit 24 are an example of an electronic circuit such as a processor or an example of a process executed by the processor. The accident determination unit 21 is an example of a determination unit, the collection unit 22 is an example of an acquisition unit, and the determination unit 23 and the warning unit 24 are examples of a warning output unit.

事故判定部21は、事故またはヒヤリハットが発生した状況を特定して、事故状況DB14に格納する処理部である。具体的には、事故判定部21は、過去履歴DB13に記憶される情報から事故発生を検出する。そして、事故判定部21は、当該事故発生の前後の状況から事故発生に影響を及ぼしたと想定される状況を特定し、事故状況として事故状況DB14に格納する。   The accident determination unit 21 is a processing unit that specifies a situation in which an accident or a near incident has occurred and stores the situation in the accident situation DB 14. Specifically, the accident determination unit 21 detects the occurrence of an accident from the information stored in the past history DB 13. Then, the accident determination unit 21 identifies the situation assumed to have affected the occurrence of the accident from the situations before and after the occurrence of the accident, and stores the situation as the accident situation in the accident situation DB 14.

図8は、事故状況の判定手法を説明する図である。ここでは、一例として高度と身体負荷に着目した例で説明する。図8の(a)に示すように、事故判定部21は、過去履歴から、高度=20m、身体負荷=48.5%のときに事故が発生したことを検出すると、その前後の履歴を抽出する。そして、事故判定部21は、事故発生の直前に、高度が20m下がり、身体負荷が13%以上下がったことを検出する。すると、事故判定部21は、高度−20m、身体負荷−13%が事故発生の予兆であると判定し、「高度変化、身体負荷の変化」=「−20m以上、−13%以上」を事故状況として、事故状況DB14に格納する。   FIG. 8 is a diagram for explaining a method of judging an accident situation. Here, an example focusing on altitude and physical load will be described as an example. As shown in (a) of FIG. 8, when the accident determination unit 21 detects that an accident has occurred when the altitude is 20 m and the physical load is 48.5% from the past history, it extracts the history before and after that Do. Then, immediately before the accident occurrence, the accident determination unit 21 detects that the altitude has dropped by 20 m and the body load has dropped by 13% or more. Then, the accident determination unit 21 determines that the altitude is -20 m and the physical load -13% is a sign of the occurrence of the accident, and "the altitude change, the change in the physical load" = "-20 m or more, -13% or more" As a situation, it stores in accident situation DB14.

つまり、事故判定部21は、高所から高度が下がった場所に作業場所が移ったときを、安心などによる気の緩みを原因とする事故発生の予兆として検出することができる。   That is, the accident determination unit 21 can detect when the work place has moved from a high place to a place where the altitude has dropped as a sign of occurrence of an accident caused by looseness of mind due to security or the like.

別例として、作業監督者の履歴である図8の(b)を例にして説明すると、事故判定部21は、過去履歴から、高度=20m、身体負荷=489.1%のときに事故が発生したことを検出すると、その前後の履歴を抽出する。そして、事故判定部21は、事故発生の直前に、高度0mの状態から20m以上高くなり、身体負荷が13%以上高くなったことを検出する。すると、事故判定部21は、高度0から+20m、身体負荷+13%が事故発生の予兆であると判定し、「高度変化、身体負荷の変化」=「0mから+20m以上、+13%以上」を事故状況として、事故状況DB14に格納する。   As another example, in the case of FIG. 8B, which is the history of the work supervisor, when the accident determination unit 21 determines that the altitude is 20 m and the physical load is 489.1% from the past history, the accident occurs. When the occurrence is detected, the history before and after that is extracted. Then, the accident determination unit 21 detects that the physical load has increased by 13% or more, which is 20 m or more higher than the height of 0 m immediately before the occurrence of the accident. Then, the accident determination unit 21 determines that the altitude is 0 to +20 m and the physical load + 13% is a sign of occurrence of the accident, and "the altitude change, the change of the physical load" = "0 m to +20 m or more, + 13% or more" As a situation, it stores in accident situation DB14.

つまり、事故判定部21は、普段は高所で作業をしない人が高所で作業するときを、緊張などを原因とする事故発生の予兆として検出することができる。なお、小数点の切り捨てや四捨五入等は、任意に設定変更することができる。   That is, the accident determination unit 21 can detect a time when a person who does not usually work at a high place works at a high place as a sign of occurrence of an accident caused by tension or the like. In addition, rounding off or rounding off of decimal point can be set and changed arbitrarily.

なお、高度や身体負荷以外にも着目して、事故状況を特定することもできる。例えば、事故発生前までに閾値以上の高度で作業していた時間、事故発生前までの心拍数の増加値、事故発生前までの加速度値の増加値、事故発生前までの安全状態IDがオフである合計時間などを、事故状況に含めることもできる。すなわち、事故判定部21は、事故が発生するまでの、身体的特徴の変化と高度変化と安全帯1の使用状況とを任意に組み合わせて、事故状況を検出することができる。   It should be noted that the accident situation can also be identified by paying attention to things other than altitude and physical load. For example, while working at an altitude above the threshold before the accident, increase in heart rate before the accident, increase in acceleration before the accident, and safety state ID before the accident are off The total time, etc. may be included in the accident situation. That is, the accident determination unit 21 can detect the accident situation by arbitrarily combining the change in the physical feature, the change in altitude, and the use state of the safety band 1 until the accident occurs.

収集部22は、安全帯1やセンサ5から各種情報を収集する処理部である。具体的には、収集部22は、安全帯1から受信した取付情報などをステータスDB16に格納する。また、収集部22は、センサ5から受信した環境情報と取付情報を用いて、センサ値DB17に格納する情報を生成して格納する。また、収集部22は、同じ時間帯に収集された取付情報と環境情報とを組み合わせて過去履歴を生成し、過去履歴DB13に格納する。   The collection unit 22 is a processing unit that collects various types of information from the safety band 1 and the sensor 5. Specifically, the collection unit 22 stores the attachment information and the like received from the safety band 1 in the status DB 16. The collection unit 22 also generates and stores information to be stored in the sensor value DB 17 using the environment information and the attachment information received from the sensor 5. Further, the collection unit 22 combines the attachment information collected in the same time zone with the environment information to generate a past history, and stores the past history in the past history DB 13.

判定部23は、収集部22によって収集された各種情報と事故状況DB14に記憶される事故状況とから、作業中の各作業者の作業のうち危険な作業を判定する処理部である。具体的には、判定部23は、リアルタイムに収集される取付情報や環境情報から、事故状況に類似する作業を検出する。そして、判定部23は、事故状況に類似する作業が検出されると、警告部24に通知する。   The determination unit 23 is a processing unit that determines dangerous work among the work of each worker during work from the various information collected by the collection unit 22 and the accident situation stored in the accident situation DB 14. Specifically, the determination unit 23 detects an operation similar to the accident situation from the mounting information and the environmental information collected in real time. Then, the determination unit 23 notifies the warning unit 24 when an operation similar to the accident situation is detected.

警告部24は、危険な作業中と判定された作業者や管理者に警告を送信する処理部である。例えば、警告部24は、判定部23が危険な作業者を検出すると、該当する作業者のセンサやスマートフォンなどに警告を送信し、現場監督者が使用する管理端末7に警告を送信する。   The warning unit 24 is a processing unit that transmits a warning to a worker or a manager who is determined to be in a dangerous operation. For example, when the determination unit 23 detects a dangerous worker, the warning unit 24 transmits a warning to a sensor, a smartphone, or the like of the corresponding worker, and transmits a warning to the management terminal 7 used by the on-site supervisor.

ここで、危険予測から警告送信までを具体的に説明する。図9は、危険予測を説明する図である。図9に示すように、判定部23は、収集部22によって収集されるたびに、最新の収集情報(図9の(a))と事故状況(図9の(b))とを照合する。図9では、判定部23は、最新の高度が前回の高度よりも28m下がっており、身体負荷が13%以上下がっていることから、事故状況の1行目に該当すると判定する。この結果、判定部23は、センサID「SS1」の作業者が危険な状況と予測して、警告部24に通知する。   Here, from the risk prediction to the warning transmission will be specifically described. FIG. 9 is a diagram for explaining the risk prediction. As shown in FIG. 9, the determination unit 23 collates the latest collected information ((a) in FIG. 9) with the accident situation ((b) in FIG. 9) each time it is collected by the collection unit 22. In FIG. 9, the determination unit 23 determines that the latest height is lower than the previous height by 28 m and the physical load is reduced by 13% or more, and thus the determination unit 23 corresponds to the first line of the accident situation. As a result, the determination unit 23 predicts that the worker with the sensor ID “SS1” is in a dangerous situation and notifies the warning unit 24.

そして、警告部24は、判定部23から通知されたセンサID「SS1」に対応付けられる連絡先を作業者DB15から特定し、特定した連絡先に警告を送信する(図9の(c))。また、警告部24は、予め設定されている管理端末7の連絡先を用いて、管理端末7に警告を送信する。   Then, the warning unit 24 specifies from the worker DB 15 the contact point associated with the sensor ID “SS1” notified from the determination unit 23, and transmits a warning to the specified contact point ((c) in FIG. 9). . Further, the warning unit 24 transmits a warning to the management terminal 7 using the contact point of the management terminal 7 set in advance.

ここで、判定部23は、現在の作業が事故状況と一致する場合に限らず、事故状況と類似する場合であっても、危険な作業と判定することもできる。例えば、判定部23は、事故状況の数値にある程度の幅を持たせて判定することもできる。また、判定部23は、事故状況に一致かつ安全状態がオフのときだけ、危険な作業と判定することもできる。また、判定部23は、事故状況が複数の項目で特定されている場合、現在の作業状況が事故状況の複数の項目のうち所定数以上一致する場合に、危険な作業と判定することもできる。   Here, the determination unit 23 can determine that the work is dangerous, not only when the current work matches the accident situation, but also when it is similar to the accident situation. For example, the determination unit 23 can make the determination by giving a certain degree of width to the numerical value of the accident situation. In addition, the determination unit 23 can also determine that the work is dangerous only when the accident state is in agreement and the safety state is off. In addition, when the accident situation is specified by a plurality of items, the determination unit 23 can also determine that the work is dangerous when the current work situation matches a predetermined number or more of the plurality of items of the accident situation. .

また、警告部24は、一致する項目の数に応じて警告のレベルを変更することもできる。例えば、警告部24は、全部一致する場合は、強制的にセンサ5のバイブレーションを振動させたり、管理端末7のディスプレイに表示させたりし、全部は一致しないが1項目以上は一致する場合は、管理端末7のみに警告を送信することもできる。   The warning unit 24 can also change the warning level according to the number of matching items. For example, the warning unit 24 forcibly vibrates the vibration of the sensor 5 or displays it on the display of the management terminal 7 when all match, and when all do not match but one or more items match, It is also possible to send an alert only to the management terminal 7.

[処理の流れ]
次に、作業判定装置10が実行する各処理について説明する。ここでは、事故発生状況の特定と警告判定について説明する。
[Flow of processing]
Next, each process which work judging device 10 performs is explained. Here, identification of an accident occurrence situation and warning determination will be described.

(事故発生状況の特定処理)
図10は、事故発生状況の特定処理の流れを示すフローチャートである。図10に示すように、作業判定装置10の事故判定部21は、処理開始が指示されると(S101:Yes)、過去履歴DB13から過去履歴を読み込む(S102)。
(Specific processing of accident occurrence situation)
FIG. 10 is a flowchart showing a flow of identification processing of an accident occurrence situation. As shown in FIG. 10, when instructed to start the process (S101: Yes), the accident determination unit 21 of the work determination apparatus 10 reads the past history from the past history DB 13 (S102).

続いて、事故判定部21は、過去履歴に事故フラグがONのデータがあるか否かを判定する(S103)。そして、事故判定部21は、事故フラグがONのデータがある場合(S103:Yes)、事故フラグがONのデータおよびその前後のデータを特定して抽出する(S104)。   Subsequently, the accident determination unit 21 determines whether or not there is data whose accident flag is ON in the past history (S103). Then, when there is data in which the accident flag is ON (S103: Yes), the accident determination unit 21 identifies and extracts data in which the accident flag is ON and data before and after that (S104).

続いて、事故判定部21は、事故発生までの高度差を算出し(S105)、事故発生までの身体負荷の変化を特定する(S106)。そして、事故判定部21は、高度差および身体負荷の変化を事故発生状況と特定し、事故状況DB14に格納する(S107)。   Subsequently, the accident determination unit 21 calculates the difference in altitude until the occurrence of the accident (S105), and specifies the change in the physical load until the occurrence of the accident (S106). Then, the accident determination unit 21 identifies the change in the altitude difference and the physical load as the accident occurrence situation, and stores the change in the accident situation DB 14 (S107).

その後、事故判定部21は、S103に戻って以降の処理を繰り返す。なお、事故判定部21は、事故フラグがONのデータがない場合(S103:No)、処理を終了する。また、この処理は、定期的に実行することもでき、管理者等の指示により実行することもできる。   Thereafter, the accident determination unit 21 returns to S103 and repeats the subsequent processing. In addition, the accident determination part 21 complete | finishes a process, when there is no data whose accident flag is ON (S103: No). Also, this process can be performed periodically, or can be performed according to an instruction from a manager or the like.

(警告判定処理)
図11は、警告判定処理の流れを示すフローチャートである。図11に示すように、作業判定装置10の収集部22は、センサデータ等を受信すると(S201:Yes)、受信したセンサデータ等を該当DBに格納する(S202)。
(Warning judgment processing)
FIG. 11 is a flowchart showing the flow of the warning determination process. As shown in FIG. 11, when the sensor data and the like are received (S201: Yes), the collection unit 22 of the work determination apparatus 10 stores the received sensor data and the like in the corresponding DB (S202).

そして、判定部23は、前回のセンサデータと最新のセンサデータとを比較して、現在までの高度差および身体負荷の変化を特定する(S203)。その後、判定部23は、特定した高度差および身体負荷の変化が事故発生状況と一致するか否かを判定する(S204)。   Then, the determination unit 23 compares the previous sensor data with the latest sensor data, and specifies the change in the altitude difference and the body load up to the present time (S203). Thereafter, the determination unit 23 determines whether or not the identified height difference and the change in the physical load match the accident occurrence status (S204).

そして、特定された高度差および身体負荷の変化が事故発生状況と一致する場合(S204:Yes)、警告部24は、作業者DB15から該当する作業者の連絡先を特定し(S205)、該当する作業者や管理端末7などに警告を報知する(S206)。   Then, if the identified height difference and the change in physical load match the accident occurrence status (S204: Yes), the warning unit 24 identifies the contact point of the corresponding worker from the worker DB 15 (S205), and the corresponding A warning is notified to the worker, management terminal 7 or the like (S206).

なお、特定された高度差および身体負荷の変化が事故発生状況と一致しない場合(S204:No)、S201に戻って以降の処理が繰り返される。   In addition, when the change of the height difference and the physical load which were specified does not correspond with the accident occurrence condition (S204: No), it returns to S201 and the process after it is repeated.

[効果]
作業判定装置10は、過去の事故事例や状態の変化に伴い、作業者の状態が変化するタイミングでデータを生成し、全体を一つの解析対象時系列データとして履歴管理することで、効果的な時間変化の追跡を行うことができる。このため、作業判定装置10は、過去から将来にわたる安全情報の変化に応じた予測が可能となり、作業者の危険度をリアルタイムに予測することができる。
[effect]
The work determination apparatus 10 is effective by generating data at the timing when the state of the worker changes in response to changes in past accident cases and states, and managing the entire history as one analysis target time series data. It can track changes over time. For this reason, the work determination apparatus 10 can predict according to the change of the safety information from the past to the future, and can predict the degree of danger of the worker in real time.

また、作業判定装置10は、事故発生前後の身体負荷の変化または高度変化を検出するので、事故発生に影響を与える身体的な変化を時系列で特定することができ、事故状況の正確な特徴づけを実現できる。また、作業判定装置10は、張力センサが起動した時間を事故発生時と特定するので、事故発生時を正確に特定できる。   In addition, since the work determination apparatus 10 detects a change in body load or a change in altitude before and after an accident, physical changes affecting the occurrence of an accident can be identified in a time series, and an accurate feature of the accident situation Can be realized. In addition, since the operation determination apparatus 10 identifies the time at which the tension sensor is activated as the time of the accident, it can accurately identify the time of the accident.

さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下に異なる実施例を説明する。   Although the embodiments of the present invention have been described above, the present invention may be implemented in various different modes other than the above-described embodiments. Therefore, different embodiments will be described below.

[事故発生状況の特定]
実施例1では、高度差と身体負荷の変化に着目した例で説明したが、これに限定されるものではない。例えば、高度差や身体負荷の変化以外にも、心拍数の変化、加速度データの変化、現在の作業場所までに至るまでの作業時間、現在の作業場所の直前の作業場所での作業時間、休憩後の経過時間などに着目して、事故発生状況を特定することもできる。
[Identification of the accident occurrence situation]
In the first embodiment, an example in which attention is paid to the height difference and the change in the physical load has been described, but the present invention is not limited thereto. For example, in addition to changes in altitude and changes in physical load, changes in heart rate, changes in acceleration data, working time up to the current working place, working time immediately before the current working place, and rest It is also possible to identify the accident occurrence situation by paying attention to the later elapsed time and the like.

さらに、作業判定装置10は、重さなどを計測可能な各種センサ、靴に付ける荷重センサ、作業者に装着させたカメラが撮像した画像などを用いることで、事故発生時の作業環境を特定し、これらに着目して、事故発生状況を特定することもできる。例えば、作業環境としては、足場の広さ、荷物の有無や重さ、梯子や脚立での作業などの作業内容などがある。このようにすることで、作業判定装置10は、現場での目視や現場監督者による目視では確認できない身体的な変化と、事故とを関連付けた事故状況を特定することができ、作業者の不注意による事故に限らず、危険な作業を未然に検出することができる。   Furthermore, the work determination apparatus 10 specifies the work environment at the time of the accident occurrence by using various sensors capable of measuring weight etc., a load sensor attached to shoes, an image captured by a camera worn by an operator, etc. Focusing on these, it is also possible to identify the accident occurrence situation. For example, the working environment includes the size of a scaffold, the presence or weight of a load, and the work content such as work on a ladder or a stepladder. By doing this, the work determination apparatus 10 can identify an accident situation in which an accident is associated with a physical change that can not be confirmed by visual observation on the site or by visual inspection by the on-site supervisor. Not only accidents due to caution, but dangerous work can be detected in advance.

[作業計画]
また、実施例1では、事故発生状況と類似する作業を行っている作業者をリアルタイムに特定する例を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、作業判定装置10は、作業計画から事故発生状況と類似する作業を特定することで、作業の開始前に、危険な作業を特定することができる。
Work Plan
Moreover, although the example which specifies the worker who is performing the operation | work similar to the accident occurrence condition in real time was demonstrated in Example 1, it is not limited to this. For example, the work determination apparatus 10 can specify the dangerous work before the start of the work by specifying the work similar to the accident occurrence situation from the work plan.

ここでは、事故状況として「高度変化、作業時間」=「−20m、8分」が特定されている例を用いて、作業計画から危険作業を検出する例を説明する。この事故状況は、「高度が−20m以上下がる作業、かつ、高度が下がる前の作業時間が8分以上」の作業は、事故発生の可能性が高いことを示す。   Here, an example in which dangerous work is detected from the work plan will be described using an example in which “altitude change, working time” = “− 20 m, 8 minutes” is specified as the accident situation. This accident situation indicates that the work “altitude lower than −20 m and the work time before the altitude fall is longer than 8 minutes” is highly likely to occur.

図12は、作業計画から危険作業を検出する例を説明する図である。作業判定装置10は、図12に示す作業計画を受け付ける。作業計画は、図12に示すように、「作業日、作業者、作業場所、高度、作業時間」を対応付けた作業内容を含む。そして、作業判定装置10は、図12に示す作業計画から、「高度が−20m以上下がる作業、かつ、高度が下がる前の作業時間が8分以上」に該当する作業があるか確認する。   FIG. 12 is a diagram for explaining an example of detecting a dangerous work from the work plan. The work determination apparatus 10 receives a work plan shown in FIG. As shown in FIG. 12, the work plan includes work contents in which "work day, worker, work place, altitude, work time" are associated. Then, from the work plan shown in FIG. 12, the work determination apparatus 10 confirms whether there is a work corresponding to “a work at which the altitude is lowered by −20 m or more and a working time before the altitude is lowered by 8 minutes or more”.

そして、作業判定装置10は、2017/12/1の特許太郎の○○工事に、該当する作業があることから、現場監督者や管理者に、警告を送信する。このようにすることで、作業判定装置10は、作業の開始前に、危険な作業を特定することができ、事故発生を未然に強固に抑制することができる。   Then, the work determination apparatus 10 transmits a warning to the on-site supervisor or the manager because there is a corresponding work in the 2017/12/01 patent taro construction ○. By doing this, the work determination apparatus 10 can identify a dangerous work before the start of the work and can firmly suppress the occurrence of an accident.

[システム]
上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
[system]
The processing procedures, control procedures, specific names, and information including various data and parameters shown in the above documents and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified.

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られない。つまり、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、CPU(Central Processing Unit)および当該CPUにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。   Further, each component of each device illustrated is functionally conceptual, and does not necessarily have to be physically configured as illustrated. That is, the specific form of distribution and integration of each device is not limited to the illustrated one. That is, all or part of them can be configured to be functionally or physically dispersed and integrated in arbitrary units in accordance with various loads, usage conditions, and the like. Furthermore, all or any part of each processing function performed in each device is realized by a CPU (Central Processing Unit) and a program analyzed and executed by the CPU, or hardware by wired logic Can be realized as

[ハードウェア構成]
図13は、ハードウェア構成例を示す図である。図13に示すように、作業判定装置10は、通信インタフェース10a、HDD(Hard Disk Drive)10b、メモリ10c、プロセッサ10dを有する。
[Hardware configuration]
FIG. 13 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration. As shown in FIG. 13, the work determination apparatus 10 includes a communication interface 10 a, an HDD (Hard Disk Drive) 10 b, a memory 10 c, and a processor 10 d.

通信インタフェース10aは、他の装置の通信を制御するネットワークインタフェースカードなどである。HDD10bは、プログラムやデータなどを記憶する記憶装置の一例である。   The communication interface 10a is a network interface card or the like that controls communication of another device. The HDD 10 b is an example of a storage device that stores programs, data, and the like.

メモリ10cの一例としては、SDRAM(Synchronous Dynamic Random Access Memory)等のRAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)、フラッシュメモリ等が挙げられる。プロセッサ10dの一例としては、CPU、DSP(Digital Signal Processor)、FPGA(Field Programmable Gate Array)、PLD(Programmable Logic Device)等が挙げられる。   Examples of the memory 10 c include a random access memory (RAM) such as a synchronous dynamic random access memory (SDRAM), a read only memory (ROM), and a flash memory. Examples of the processor 10 d include a CPU, a digital signal processor (DSP), a field programmable gate array (FPGA), and a programmable logic device (PLD).

また、作業判定装置10は、プログラムを読み出して実行することでサービス提供方法を実行する情報処理装置として動作する。つまり、作業判定装置10は、事故判定部21、収集部22、判定部23、警告部24と同様の機能を実行するプログラムを実行する。この結果、作業判定装置10は、事故判定部21、収集部22、判定部23、警告部24と同様の機能を実行するプロセスを実行することができる。なお、この他の実施例でいうプログラムは、作業判定装置10によって実行されることに限定されるものではない。例えば、他のコンピュータまたはサーバがプログラムを実行する場合や、これらが協働してプログラムを実行するような場合にも、本発明を同様に適用することができる。   Further, the work determination apparatus 10 operates as an information processing apparatus that executes a service providing method by reading and executing a program. That is, the work determination apparatus 10 executes a program that executes the same function as the accident determination unit 21, the collection unit 22, the determination unit 23, and the warning unit 24. As a result, the work determination apparatus 10 can execute a process that performs the same function as the accident determination unit 21, the collection unit 22, the determination unit 23, and the warning unit 24. The program referred to in this other embodiment is not limited to being executed by the work determination apparatus 10. For example, when the other computer or server executes the program, or when they cooperate to execute the program, the present invention can be applied similarly.

10 作業判定装置
11 通信部
12 記憶部
13 過去履歴DB
14 事故状況DB
15 作業者DB
16 ステータスDB
17 センサ値DB
20 制御部
21 事故判定部
22 収集部
23 判定部
24 警告部
10 work determination device 11 communication unit 12 storage unit 13 past history DB
14 accident situation DB
15 Worker DB
16 Status DB
17 Sensor value DB
20 control unit 21 accident determination unit 22 collection unit 23 determination unit 24 warning unit

Claims (6)

コンピュータに、
作業現場に取り付けられているか否かを示す取付情報を送信する送信機能を有する安全帯を装着して作業を行う作業者の事故発生状況を記憶する記憶部を参照し、
前記作業者の前記安全帯から、前記取付情報を取得し、前記作業者が装着するセンサから、前記作業者の作業環境に関する環境情報を取得し、
取得された前記取付情報および前記環境情報によって特定される作業状態が前記事故発生状況と類似する場合に、警告を出力する
処理を実行させることを特徴とする作業判定プログラム。
On the computer
Refer to a storage unit that stores an accident occurrence situation of a worker who carries a work by wearing a safety band having a transmission function that transmits attachment information indicating whether or not the work site is attached,
Acquiring the mounting information from the safety band of the worker, and acquiring environmental information on a working environment of the worker from a sensor worn by the worker;
A work determination program characterized by executing a process of outputting a warning when a work state specified by the acquired attachment information and the environment information is similar to the accident occurrence state.
過去に取得された前記環境情報と前記取付情報に従って、事故が発生した前後での高度変化および作業者の身体負荷の変化を特定し、前記高度変化と前記作業者の身体負荷の組合せを前記事故発生状況として前記記憶部に格納する処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項1に記載の作業判定プログラム。   According to the environmental information and the mounting information acquired in the past, the elevation change before and after the accident occurred and the change of the physical load of the worker are identified, and the combination of the height change and the physical load of the worker is the accident The work determination program according to claim 1, wherein the program causes the computer to execute a process of storing the occurrence state in the storage unit. 前記安全帯が有する張力センサが起動した時間または前記身体負荷が閾値以上上昇した時間を、前記事故が発生した時間と特定する処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項2に記載の作業判定プログラム。   3. The computer according to claim 2, wherein the computer executes processing for specifying the time when the tension sensor included in the safety zone starts or the time when the physical load rises by a threshold or more as the time when the accident occurs. Work judgment program. 事故発生時の作業環境として、足場の広さ、荷物の重さ、作業内容を特定し、特定した作業環境を前記事故発生状況として前記記憶部に格納する処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項2に記載の作業判定プログラム。   As the work environment at the time of the accident occurrence, it is characterized by specifying the size of the scaffold, the weight of the luggage, and the work content, and making the computer execute the processing of storing the specified work environment as the accident occurrence situation in the storage unit. The work determination program according to claim 2, wherein コンピュータが、
作業現場に取り付けられているか否かを示す取付情報を送信する送信機能を有する安全帯を装着して作業を行う作業者の事故発生状況を記憶する記憶部を参照し、
前記作業者の前記安全帯から、前記取付情報を取得し、前記作業者が装着するセンサから、前記作業者の作業環境に関する環境情報を取得し、
取得された前記取付情報および前記環境情報によって特定される作業状態が前記事故発生状況と類似する場合に、警告を出力する
処理を実行することを特徴とする作業判定方法。
The computer is
Refer to a storage unit that stores an accident occurrence situation of a worker who carries a work by wearing a safety band having a transmission function that transmits attachment information indicating whether or not the work site is attached,
Acquiring the mounting information from the safety band of the worker, and acquiring environmental information on a working environment of the worker from a sensor worn by the worker;
A work judging method comprising: executing a process of outputting a warning when a work state specified by the acquired attachment information and the environment information is similar to the accident occurrence state.
作業現場に取り付けられているか否かを示す取付情報を送信する送信機能を有する安全帯を装着して作業を行う作業者の事故発生状況を記憶する記憶部と、
前記作業者の前記安全帯から、前記取付情報を取得し、前記作業者が装着するセンサから、前記作業者の作業環境に関する環境情報を取得する取得部と、
取得された前記取付情報および前記環境情報によって特定される作業状態が前記事故発生状況と類似する場合に、警告を出力する警告出力部と
を有することを特徴とする作業判定装置。
A storage unit for storing an accident occurrence situation of a worker who wears a safety band having a transmission function of transmitting attachment information indicating whether or not attached to a work site and which performs a work;
An acquisition unit configured to acquire the attachment information from the safety band of the worker, and acquire environmental information on a work environment of the worker from a sensor worn by the worker;
And a warning output unit that outputs a warning when a work state specified by the acquired attachment information and the environmental information is similar to the accident occurrence state.
JP2017193018A 2017-10-02 2017-10-02 Work judgment program, work judgment method and work judgment device Active JP6919477B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2017193018A JP6919477B2 (en) 2017-10-02 2017-10-02 Work judgment program, work judgment method and work judgment device

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2017193018A JP6919477B2 (en) 2017-10-02 2017-10-02 Work judgment program, work judgment method and work judgment device

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2019067207A true JP2019067207A (en) 2019-04-25
JP6919477B2 JP6919477B2 (en) 2021-08-18

Family

ID=66337914

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2017193018A Active JP6919477B2 (en) 2017-10-02 2017-10-02 Work judgment program, work judgment method and work judgment device

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP6919477B2 (en)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111243225A (en) * 2019-12-18 2020-06-05 福建工程学院 Management system of equipment of climbing
WO2021033276A1 (en) * 2019-08-20 2021-02-25 日本電信電話株式会社 Information collection device and method
JP2021093067A (en) * 2019-12-12 2021-06-17 三井住友建設株式会社 Information processing system and method for processing information
JP2021129953A (en) * 2020-02-21 2021-09-09 日本電気株式会社 Management system, management method and program
JP2022129409A (en) * 2021-02-25 2022-09-06 株式会社 日立産業制御ソリューションズ Device, method and program for preliminarily announcing risk
JP7157889B1 (en) 2022-03-25 2022-10-20 暢人 大津 Danger information estimation method, device, program, and firefighting command system for estimating danger at fire scene by artificial intelligence

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005092440A (en) * 2003-09-16 2005-04-07 Advanced Telecommunication Research Institute International Warning device
JP2011104339A (en) * 2009-10-20 2011-06-02 Fujii Denko Co Ltd Safety belt and confirmation system of use situation thereof
JP2015058103A (en) * 2013-09-18 2015-03-30 藤井電工株式会社 Overload load display implement and incorporating method of the same to harness type safety belt
JP2017093515A (en) * 2015-11-18 2017-06-01 富士通株式会社 Working state monitoring system, working state monitoring method, and safety belt

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005092440A (en) * 2003-09-16 2005-04-07 Advanced Telecommunication Research Institute International Warning device
JP2011104339A (en) * 2009-10-20 2011-06-02 Fujii Denko Co Ltd Safety belt and confirmation system of use situation thereof
JP2015058103A (en) * 2013-09-18 2015-03-30 藤井電工株式会社 Overload load display implement and incorporating method of the same to harness type safety belt
JP2017093515A (en) * 2015-11-18 2017-06-01 富士通株式会社 Working state monitoring system, working state monitoring method, and safety belt

Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2021033276A1 (en) * 2019-08-20 2021-02-25 日本電信電話株式会社 Information collection device and method
JPWO2021033276A1 (en) * 2019-08-20 2021-02-25
US20220351114A1 (en) * 2019-08-20 2022-11-03 Nippon Telegraph And Telephone Corporation Information collecting apparatus and method
JP7327486B2 (en) 2019-08-20 2023-08-16 日本電信電話株式会社 Information gathering device and method
JP2021093067A (en) * 2019-12-12 2021-06-17 三井住友建設株式会社 Information processing system and method for processing information
JP7495223B2 (en) 2019-12-12 2024-06-04 三井住友建設株式会社 Information processing system and information processing method
CN111243225A (en) * 2019-12-18 2020-06-05 福建工程学院 Management system of equipment of climbing
JP2021129953A (en) * 2020-02-21 2021-09-09 日本電気株式会社 Management system, management method and program
JP7380307B2 (en) 2020-02-21 2023-11-15 日本電気株式会社 Management systems, management methods, and programs
JP2022129409A (en) * 2021-02-25 2022-09-06 株式会社 日立産業制御ソリューションズ Device, method and program for preliminarily announcing risk
JP7157889B1 (en) 2022-03-25 2022-10-20 暢人 大津 Danger information estimation method, device, program, and firefighting command system for estimating danger at fire scene by artificial intelligence
JP2023142883A (en) * 2022-03-25 2023-10-06 暢人 大津 Danger information estimation method of estimating danger in fire site by artificial intelligence, apparatus, program, and fire fighting command system

Also Published As

Publication number Publication date
JP6919477B2 (en) 2021-08-18

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6919477B2 (en) Work judgment program, work judgment method and work judgment device
US11763655B2 (en) System for integrating multiple sensor data to predict a fall risk
JP7076887B2 (en) Fall protection event generation and monitoring
US10204501B2 (en) Providing predictive alerts for workplace safety
JP6972868B2 (en) Safety judgment program, safety judgment method and safety judgment device
AU2017281699B2 (en) Personal protective equipment (PPE) with analytical stream processing for safety event detection
RU2571160C2 (en) System and method of gas sensor control
JP5893376B2 (en) Systems and methods for providing toxic gas exposure compliance and warnings for health care and plant maintenance and warning of toxic gas exposure
CN107438766B (en) Image-based monitoring system
CN107665568B (en) Providing predictive alerts for workplace security
JP6892309B2 (en) Safety management system
EP3270242A1 (en) Systems and methods for predicting and displaying site safety metrics
JP2017131256A (en) Digital signage system
JP6691068B2 (en) How to grasp the worker status
US20190278236A1 (en) System and method for remote non-intrusive monitoring of assets and entities
US11300550B2 (en) System for integrating multiple chemical sensor data to detect an unmeasured compound
JP6466703B2 (en) Work support system, setting device, setting method, and setting program
JP2018157289A (en) Information gathering system, mobile terminal device, information gathering method, and mobile terminal program
US20170183016A1 (en) Early warning system for locomotive bearings failures
JP6913603B2 (en) Data processing device and data processing method
US20150356335A1 (en) A control system for detecting the presence of equipment devices
KR101537815B1 (en) A prediction system of user's dangerous situation based on location and terminal-information
US11790453B2 (en) Systems and methods for generating contextually relevant device protections
JP2016110276A (en) Terminal device, work support system, determination method, and determination program
US20240212470A1 (en) Activity support apparatus, activity support method, and computer readable recording medium

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20200709

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20210329

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20210406

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20210601

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: 20210622

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20210705

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6919477

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150