JP2019202407A - 情報処理装置、時間推定方法及び時間推定プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】フィードバック制御に要する時間を精度よく見積もる。【解決手段】、最大補正回数算出部１３は、設計情報ＤＢ２２から、組み付け部品の公差情報（σａ）と、組み付け先部品の公差情報（σｂｈ）と、を取得するとともに、設備情報ＤＢ２３から、ロボットの繰り返し位置精度Δｅを取得する。そして、最大補正回数算出部１３は、取得した情報に基づいて、組み付けの際に実行する必要のあるフィードバック制御回数の最大値（最大補正回数Ｎmax）を算出する。また、補正時間算出部１４は、算出した最大補正回数Ｎmaxに基づいて、フィードバック制御に要する時間を算出する。【選択図】図２

Description

本発明は、情報処理装置、時間推定方法及び時間推定プログラムに関する。

従来、製品の組立を行う組立ラインの各工程へ作業を割当てる作業編成においては、各工程における作業順序の遵守や作業量の平準化などを考慮して最適化を行っている。この最適化処理は、手作業では困難なことから、作業編成の考慮点に関する情報をオペレータに提供する技術や、様々なアルゴリズムを用いた技術が提案されている。

組立ラインの各工程に作業ロボットが実施する工程が含まれている場合、作業ロボットに動作を教示するためのロボットプログラムを、３階層構成のロボット動作テンプレートを利用して生成する技術が知られている。

特開２００２−２９２４６７号公報 特開２００３−３９２６０号公報

３階層構成のロボット動作テンプレートを利用すると、ロボットの動作を記述することができる。しかしながら、小型電子機器（例えばノートＰＣ）の組立作業に含まれるような、部品の組み付け作業やテープなどの柔軟物の貼付作業、ケーブルを這わせる作業など、難易度が比較的高い作業の場合には、フィードバック制御が必要な場合がある。一般的にフィードバック制御を行うと、行わない場合よりも多くの時間を要することになるが、現状においては、フィードバック制御に要する時間を精度よく見積ることができない。

１つの側面では、本発明は、フィードバック制御に要する時間を精度よく見積もることが可能な情報処理装置、時間推定方法及び時間推定プログラムを提供することを目的とする。

一つの態様では、情報処理装置は、部品の公差情報を格納する第１記憶部から、第１の部品の公差情報と、前記第１の部品を組み付ける第２の部品の公差情報と、を取得する第１取得部と、ロボットが誤差なく移動可能な最小距離を格納する第２記憶部から、前記第１の部品を前記第２の部品に対して組み付けるロボットの前記最小距離を取得する第２取得部と、取得した前記公差情報と前記最小距離とに基づいて、前記組み付けの際に実行する必要のあるフィードバック制御の回数の最大値を算出する算出部と、算出した前記フィードバック制御の回数の最大値に基づいて、前記フィードバック制御に要する時間を推定する推定部と、を備えている。

フィードバック制御に要する時間を精度よく見積もることができる。

一実施形態に係る情報処理装置の構成を概略的に示す図である。 情報処理装置の機能ブロック図である。 作業情報ＤＢのデータ構造の一例を示す図である。 図４（ａ）は、設計情報ＤＢのデータ構造の一例を示す図であり、図４（ｂ）は、設備情報ＤＢのデータ構造の一例を示す図である。 組み付け部品と組み付け先部品の公差を説明するための図である。 最大補正回数算出部及び補正時間算出部の処理を示すフローチャートである。 フィードバック制御の時間を含めない場合の負荷表を示す図である。 バラツキ範囲σを説明するための図である。 フィードバック制御の時間を含める場合の負荷表を示す図（その１）である。 フィードバック制御の時間を含める場合の負荷表を示す図（その２）である。

以下、情報処理装置の一実施形態について、図１〜図１０に基づいて詳細に説明する。

図１には、一実施形態に係る情報処理装置１０のハードウェア構成が示されている。本実施形態の情報処理装置１０は、例えばＰＣ（Personal Computer）などであり、図１に示すように、ＣＰＵ（Central Processing Unit）９０、ＲＯＭ（Read Only Memory）９２、ＲＡＭ（Random Access Memory）９４、記憶部（ここではＨＤＤ（Hard Disk Drive））９６、ネットワークインタフェース９７、及び可搬型記憶媒体用ドライブ９９、表示部９３、入力部９５等を備えている。表示部９３は液晶ディスプレイ等を含み、入力部９５は、キーボードやマウス、タッチパネル等を含む。これら情報処理装置１０の構成各部は、バス９８に接続されている。情報処理装置１０では、ＲＯＭ９２あるいはＨＤＤ９６に格納されているプログラム（時間推定プログラムを含む）、或いは可搬型記憶媒体用ドライブ９９が可搬型記憶媒体９１から読み取ったプログラム（時間推定プログラムを含む）をＣＰＵ９０が実行することにより、図２に示す各部の機能が実現される。なお、図２には、情報処理装置１０のＨＤＤ９６等に格納されている作業情報ＤＢ（database）２１、設計情報ＤＢ２２、設備情報ＤＢ２３についても図示されている。なお、可搬型記憶媒体９１は、例えば、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤディスク、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等の可搬型記録媒体、フラッシュメモリ等の半導体メモリなどである。

図２は、情報処理装置１０の機能ブロック図である。情報処理装置１０では、ＣＰＵ９０がプログラムを実行することにより、図２に示すように、入力部１１、策定部としての工程計画策定部１２、最大補正回数算出部１３、補正時間算出部１４、及びロボットプログラム生成部１５、としての機能が実現されている。なお、図２の各部の機能は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現されてもよい。

情報処理装置１０は、組立ライン（製造ライン）の立ち上げ時や、生産変動やリソース変動などにより組立ラインの編成を行う必要が生じたときに、各ＤＢ２１、２２、２３のデータをもとに、各工程に対して作業を割当てる（割り振る）。また、情報処理装置１０は、ロボットが配置されている工程に割り当てた作業をロボットに実行させるためのロボットプログラムを生成し、ロボットに対して入力する。

本実施形態において、組立ラインは、ベルトコンベア（不図示）などにより製品を工程から工程へ搬送する。組立ラインの各工程には、人又はロボットシステムが配置される。各工程に配置された人又はロボットシステムは、組立ラインにおいて搬送される製品に対して工程計画により割り当てられた作業を実施して製品を製造する。なお、人やロボットシステムの数は任意である。したがって、ロボットシステムは、１つであってもよいし、複数であってもよい。

以下、情報処理装置１０の機能について説明する。

入力部１１は、管理者からの入力を受け付け、入力に基づいて、作業情報ＤＢ２１から作業情報を読み出し、工程計画策定部１２に送信する。ここで、作業情報ＤＢ２１には、図３に示すような作業情報が格納されているものとする。図３の例では、嵌合作業の情報が示されており、嵌合作業の情報は、作業主体が人の場合の作業内容の情報と、作業主体がロボットの場合の作業内容の情報とを含んでいる。各作業の情報は、作業、要素作業、動作を含む３階層構成となっている。

作業主体が人の場合の情報としては、作業種やΣＨＴ（作業時間）の情報や、要素作業の情報、工具の情報を含み、要素作業の情報として、要素作業に含まれる動作の名称及び動作に要する時間、各要素作業に要する時間（ＨＴ）の情報を含んでいる。例えば、図３の嵌合作業は、要素作業として「把持」、「嵌合」を含み、要素作業「把持」、「嵌合」に要する時間は、それぞれ１．５秒、２．２秒となっている。また、要素作業「把持」は、動作「腕移動」、「把持」を含み、各動作に要する時間は、０．７秒、０．８秒となっている。更に、要素作業「嵌合」は、動作「腕移動」、「嵌合」を含み、各動作に要する時間は、０．７秒、１．５秒となっている。

また、作業主体がロボットの場合の情報としては、作業種やΣＭＴ（作業時間）の情報や、要素作業の情報、工具の情報を含み、要素作業の情報として、要素作業に含まれる動作の名称及び動作に要する時間、干渉の有無、各要素作業に要する時間（ＭＴ）の情報を含んでいる。例えば、図３の嵌合作業は、要素作業として「把持」、「設置」、「退避」を含み、要素作業「把持」、「設置」、「退避」に要する時間は、それぞれ３秒、４秒、１秒となっている。また、要素作業「把持」は、動作「Move」、「Pic」を含み、各動作に要する時間は、１秒、２秒となっている。また、要素作業「設置」は、動作「Transfer」、「Place」を含み、各動作に要する時間は、１秒、３秒となっている。更に、要素作業「退避」は、動作「MoveHome」を含み、動作に要する時間は、１秒となっている。ここで、要素作業「設置」の動作「Place」には、「ＦＢ」と記載されており、フィードバック制御を実行することができることが定義されている。

図２に戻り、工程計画策定部１２は、入力部１１から受信した作業情報に基づいて、各作業を各工程に割り振る。この場合、工程計画策定部１２は、人やロボットの作業性に関するパラメータなどの複数のパラメータを考慮して、タブーサーチや焼きなまし法などの局所探索法により、各工程に配置される人やロボットに作業を割り当てる。パラメータには、例えば、各工程間の時間ばらつき、同一工具を特定の工程に集約できているか否かなどのパラメータが含まれる。

最大補正回数算出部１３は、フィードバック制御が可能な動作について、最大補正回数を算出する。最大補正回数算出部１３は、最大補正回数を算出する際に、第１記憶部としての設計情報ＤＢ２２及び第２記憶部としての設備情報ＤＢ２３に格納されている情報を利用する。

ここで、設計情報ＤＢ２２は、図４（ａ）に示すように、組み付け部品のバラツキ情報と、組み付け先部品のバラツキ情報とを含む。組み付け部品のバラツキ情報には、「組み付け部品名」に対応付けて「組み付け部の外寸」及び「外形公差」の情報が格納されている。例えば、図５に示すように、部品（Parts_A）を部品（Parts_B）に組み付ける場合を想定して、組み付け部品のバラツキ情報には、Parts_Aの組み付け部の外寸Ｗａ及び外形公差σａが格納されている。また、組み付け先部品のバラツキ情報には、「組み付け先部品名」に関連付けて、「組み付け部の内寸」及び「組み付け部の形状公差」の情報が格納されている。例えば、図５に示すように、部品（Parts_A）を部品（Parts_B）に組み付ける場合を想定して、組み付け先部品のバラツキ情報には、Parts_Bの組み付け部の内寸Ｗｂｈ及び組み付け部の形状公差σｂｈが格納されている。

設備情報ＤＢ２３には、図４（ｂ）に示すようなロボット情報が格納されている。図４（ｂ）のロボット情報には、「ロボット名」、「繰り返し位置精度」、「移動速度」、「センシング時間」、「判断時間」の情報が含まれる。繰り返し位置精度は、フィードバック制御においてロボットが誤差なく移動できる最小距離を意味する。移動速度は、ロボットが移動する際の速度を意味する。センシング時間は、ロボットへのセンサ入力に要する時間を意味し、判断時間は、ロボットがセンサから入力された情報に基づいて判断するのに要する時間を意味する。図４（ｂ）の例では、ロボット（Robot_A）の情報として、繰り返し位置精度Δｅ、移動速度ｖｒ、センシング時間Ｔｓ、判断時間Ｔｊが格納されている。

補正時間算出部１４は、最大補正回数算出部１３が算出した、フィードバック制御を行う場合の最大補正回数に基づいて、最大補正時間（フィードバック制御に要する最大時間）を算出する。この場合、補正時間算出部１４は、設備情報ＤＢ２３に格納されている情報を利用して最大補正時間を算出する。また、補正時間算出部１４は、算出した補正時間に基づいて各工程の作業時間を見積り、ロボットプログラム生成部１５に送信する。

ロボットプログラム生成部１５は、補正時間算出部１４から受信した情報に基づいて、ロボットプログラムを生成し、生成したロボットプログラムを作業が割り振られたロボットに対して送信する。

（情報処理装置１０の処理について）
次に、最大補正回数算出部１３及び補正時間算出部１４の処理について、図６のフローチャートに沿って、その他図面を適宜参照しつつ、詳細に説明する。

図６の処理の前提として、工程計画策定部１２は、図７の負荷表に示すように、作業情報ＤＢ２１に格納されている作業情報に基づいて、作業１〜４を人工程とロボット工程に割り振ったものとする。図７では、作業１、２が人工程に割り振られ、作業３，４がロボット工程に割り振られている。なお、図７の負荷表には、ロボット工程におけるフィードバック制御に要する時間は示されておらず、図６のフローチャートに沿った処理により、フィードバック制御に要する最大時間（最大補正時間）が算出されるようになっている。

図６の処理では、まず、ステップＳ１０において、最大補正回数算出部１３が、部品のバラツキ情報を取得し、組み合わせのバラツキ範囲σを算出する。例えば、図７の負荷表に示されている作業３が、組み付け部品Parts_Aを組み付け先部品Parts_Bに嵌合する作業であるとする。この場合、最大補正回数算出部１３は、要素作業「設置」の動作「Place」の最大補正時間を算出するために、設計情報ＤＢ２２から組み付け部品Parts_Aの外形公差「σａ」と、組み付け先部品Parts_Bの組み付け部の形状公差「σｂｈ」とを取得する。そして、最大補正回数算出部１３は、取得した情報を用い、次式（１）に基づいて組み合わせのバラツキ範囲σ（図８参照）を算出する。

なお、組み合わせのバラツキ範囲σは、組み付け部品（Parts_A）の組み付け部の中心（図８の二点鎖線で示す位置）を組み付け先部品（Parts_B）の組み付け部の中心（図８の一点鎖線で示す位置）に合わせる指示を出したときの、中心間のズレ量のバラツキ範囲を意味する。

次いで、ステップＳ１２では、最大補正回数算出部１３が、繰り返し位置精度に基づいて、最低保証移動量を算出する。この場合、作業に利用するロボットがRobot_Aであるとすると、最大補正回数算出部１３は、設備情報ＤＢ２３からRobot_Aの繰り返し位置精度Δｅを取得し、次式（２）に基づいて、最低保証移動量Δｒを算出する。
Δｒ＝Δｅ×２ …（２）

なお、本実施形態においては、ロボットが確実に誤差なく移動できる移動量が、繰り返し位置精度の２倍の距離であると定義し、この距離を最低保証移動量Δｒとしている。

次いで、ステップＳ１４では、最大補正回数算出部１３が、最低保証移動量に基づいて、最大補正回数を算出する。この場合、最大補正回数算出部１３は、上式（２）を用いて算出された最低保証移動量Δrを１回あたりの位置補正量とし、バラツキ範囲σから作業に必要な最大補正回数Ｎmaxを、次式（３）に基づいて算出する。
Ｎmax＝σ／Δｒ …（３）

なお、最大補正回数算出部１３は、上式（３）においてσ／Δｒが割り切れない場合（Ｎmaxが小数になる場合）に、σ／Δｒよりも大きい最小の自然数をＮmaxとしてもよい。

最大補正回数算出部１３は、算出した最大補正回数Ｎmaxや１回当たりの位置補正量（最低保証移動量）Δｒを補正時間算出部１４に対して送信する。

次いで、ステップＳ１６では、補正時間算出部１４が、１回当たりの補正時間を算出する。具体的には、補正時間算出部１４は、使用するロボット（Robot_A）の移動速度ｖｒ、センシング時間Ｔｓ、判断時間Ｔｊを設備情報ＤＢ２３から取得し、取得した情報と１回当たりの位置補正量Δrとを用いて、次式（４）より、１回当たりの補正時間ΔＴｃを算出する。
ΔＴｃ＝（Δｒ／ｖｒ）＋Ｔｓ＋Ｔｊ …（４）

次いで、ステップＳ１８では、補正時間算出部１４が、最大補正時間を算出するとともに、作業時間を見積もる。具体的には、補正時間算出部１４は、最大補正回数Ｎmaxと１回あたりの補正時間ΔＴｃを用いて、次式（５）より、各動作における最大補正時間ΔＭを算出する。
ΔＭ＝Ｎmax×ΔＴｃ …（５）

そして、補正時間算出部１４は、算出された最大補正時間ΔＭを作業時間に加算して、フィードバック制御を実行した場合の作業時間を見積もる。図９には、フィードバック制御を実行した場合の負荷表が示されている。図９の例では、作業３の要素作業「設置」の動作「Place」における最大補正時間ΔＭは、フィードバック制御４回分の時間であり、作業４の要素作業「設置」の動作「Place」における最大補正時間ΔＭは、フィードバック制御２回分の時間となっている。補正時間算出部１４は、図９に示すような負荷表の情報をロボットプログラム生成部１５に送信する。

ロボットプログラム生成部１５は、図９のように、フィードバック制御を行う場合の最大補正時間ΔＭを追加したロボットの作業時間ＭＣＴが人の作業時間ＣＴを超えない範囲であれば、現時点の工程計画に基づいてロボットプログラムを生成する。

一方、図１０に示すように、最大補正時間ΔＭを追加することでロボットの作業時間ＭＣＴが人の作業時間ＣＴを超えるような場合には、ロボットプログラム生成部１５は、工程計画策定部１２にその旨を通知する。この場合、工程計画策定部１２は、ロボットの作業時間ＭＣＴが人の作業時間ＣＴを超えないように、工程計画を再度策定するようにする。

これまでの説明からわかるように、本実施形態では、最大補正回数算出部１３により、設計情報ＤＢ２２から情報を取得する第１取得部、設備情報ＤＢ２３から情報を取得する第２取得部、及び取得した情報に基づいて最大補正回数を算出する算出部としての機能が実現されている。また、補正時間算出部１４により、最大補正回数に基づいて、最大補正時間を推定する推定部、及び推定した最大補正時間に基づいて作業時間を見積もる見積部としての機能が実現されている。

以上、詳細に説明したように、本実施形態によると、最大補正回数算出部１３は、設計情報ＤＢ２２から、組み付け部品の公差情報（σａ）と、組み付け先部品の公差情報（σｂｈ）と、を取得するとともに、設備情報ＤＢ２３から、ロボットの繰り返し位置精度Δｅを取得する。そして、最大補正回数算出部１３は、取得した情報に基づいて、組み付けの際に実行するフィードバック制御回数の最大値（最大補正回数Ｎmax）を算出する。また、補正時間算出部１４は、算出した最大補正回数Ｎmaxに基づいて、フィードバック制御に要する最大時間（最大補正時間）ΔＭを算出する。これにより、本実施形態では、組み付け部品や組み付け先部品の公差やロボットの精度に関する情報から、最大補正回数Ｎmaxを見積もり、最大補正回数Ｎmaxから最大補正時間ΔＭを見積もることができるため、組み付け作業に要する時間を簡易かつ精度よく算出することが可能である。したがって、本実施形態では、精度よく算出した組み付け作業に要する時間を用いて工程計画を策定することで、フィードバック制御に要する時間を考慮した適切な工程計画を策定することが可能である。

また、本実施形態では、補正時間算出部１４は、ロボットの移動速度（ｖｒ）から求まるロボットが最低保証移動量Δｒだけ移動するのに要する時間と、センシング時間（Ｔｓ）と、判断時間（Ｔｊ）と、を合計した時間（ΔＴｃ）と、最大補正回数Ｎmaxと、の積を、最大補正時間ΔＭとする。これにより、簡易な計算で、ロボットの最大補正時間ΔＭを算出することが可能である。

なお、上記実施形態では、最大補正回数算出部１３又は補正時間算出部１４は、フィードバック制御が可能な動作の全てにおいてフィードバック制御を実行しないようにしてもよい。例えば、ロボット工程全体の作業成功率が所定の基準を満たしている場合には、フィードバック制御を実行しないようにしてもよい。一方、ロボット工程全体の作業成功率が所定の基準以下である場合には、ロボット工程の作業時間ＭＣＴが人工程の作業時間ＣＴを超えない範囲でフィードバック制御を実行するようにし、ロボット工程全体の作業成功率が所定の基準を超えるようにしてもよい。いずれの動作のフィードバック制御を実行するかは、各フィードバック制御の作業成功寄与率や、各フィードバック制御の最大補正時間を考慮して決定することができる。なお、作業成功寄与率とは、フィードバック制御を実行した場合に、作業成功率をどれだけ向上させるかを示す値である。

なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、処理装置が有すべき機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体（ただし、搬送波は除く）に記録しておくことができる。

プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）などの可搬型記録媒体の形態で販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。

プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピュータは、サーバコンピュータからプログラムが転送されるごとに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。

上述した実施形態は本発明の好適な実施の例である。但し、これに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変形実施可能である。

なお、以上の実施形態の説明に関して、更に以下の付記を開示する。
（付記１） 部品の公差情報を格納する第１記憶部から、第１の部品の公差情報と、前記第１の部品を組み付ける第２の部品の公差情報と、を取得する第１取得部と、
ロボットが誤差なく移動可能な最小距離を格納する第２記憶部から、前記第１の部品を前記第２の部品に対して組み付けるロボットの前記最小距離を取得する第２取得部と、
取得した前記公差情報と前記最小距離とに基づいて、前記組み付けの際に実行する必要のあるフィードバック制御の回数の最大値を算出する算出部と、
算出した前記フィードバック制御の回数の最大値に基づいて、前記フィードバック制御に要する時間を推定する推定部と、を備える情報処理装置。
（付記２） 前記推定部は、前記組み付けるロボットの移動速度と取得した前記最小距離に基づいて、前記フィードバック制御においてロボットが１回移動するのに要する時間を算出し、該時間、フィードバック制御において実行するセンシングに要する時間、及び前記センシングの結果に基づいて判断する時間、を合計した時間と、前記フィードバック制御の回数の最大値と、の積を、前記フィードバック制御に要する時間とする、ことを特徴とする付記１に記載の情報処理装置。
（付記３） 前記推定部が推定した前記フィードバック制御に要する時間に基づいて、前記組み付ける作業の所要時間を見積もる見積部を更に備える付記１又は２に記載の情報処理装置。
（付記４） 前記見積部が見積もった前記組み付ける作業の所要時間を用いて、前記ロボットに作業を割り当てる作業計画を策定する策定部を更に備える、付記３に記載の情報処理装置。
（付記５） 部品の公差情報を格納する第１記憶部から、第１の部品の公差情報と、前記第１の部品を組み付ける第２の部品の公差情報と、を取得し、
ロボットが誤差なく移動可能な最小距離を格納する第２記憶部から、前記第１の部品を前記第２の部品に対して組み付けるロボットの前記最小距離を取得し、
取得した前記公差情報と前記最小距離とに基づいて、前記組み付けの際に実行する必要のあるフィードバック制御の回数の最大値を算出し、
算出した前記フィードバック制御の回数の最大値に基づいて、前記フィードバック制御に要する時間を推定する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする時間推定方法。
（付記６） 前記推定する処理では、前記組み付けるロボットの移動速度と取得した前記最小距離に基づいて、前記フィードバック制御においてロボットが１回移動するのに要する時間を算出し、該時間、フィードバック制御において実行するセンシングに要する時間、及び前記センシングの結果に基づいて判断する時間、を合計した時間と、前記フィードバック制御の回数の最大値と、の積を、前記フィードバック制御に要する時間とする、ことを特徴とする付記５に記載の時間推定方法。
（付記７） 推定した前記フィードバック制御に要する時間に基づいて、前記組み付ける作業の所要時間を見積もる処理を、前記コンピュータが更に実行する付記５又は６に記載の時間推定方法。
（付記８） 見積もった前記組み付ける作業の所要時間を用いて、前記ロボットに作業を割り当てる作業計画を策定する、処理を前記コンピュータが更に実行する付記７に記載の時間推定方法。
（付記９） 部品の公差情報を格納する第１記憶部から、第１の部品の公差情報と、前記第１の部品を組み付ける第２の部品の公差情報と、を取得し、
ロボットが誤差なく移動可能な最小距離を格納する第２記憶部から、前記第１の部品を前記第２の部品に対して組み付けるロボットの前記最小距離を取得し、
取得した前記公差情報と前記最小距離とに基づいて、前記組み付けの際に実行する必要のあるフィードバック制御の回数の最大値を算出し、
算出した前記フィードバック制御の回数の最大値に基づいて、前記フィードバック制御に要する時間を推定する、
処理をコンピュータに実行させるための時間推定プログラム。

１０ 情報処理装置
１２ 工程計画策定部（策定部）
１３ 最大補正回数算出部（第１取得部、第２取得部、算出部）
１４ 補正時間算出部（推定部、見積部）
２２ 設計情報ＤＢ（第１記憶部）
２３ 設備情報ＤＢ（第２記憶部）

Claims (6)

1. 部品の公差情報を格納する第１記憶部から、第１の部品の公差情報と、前記第１の部品を組み付ける第２の部品の公差情報と、を取得する第１取得部と、
   ロボットが誤差なく移動可能な最小距離を格納する第２記憶部から、前記第１の部品を前記第２の部品に対して組み付けるロボットの前記最小距離を取得する第２取得部と、
   取得した前記公差情報と前記最小距離とに基づいて、前記組み付けの際に実行する必要のあるフィードバック制御の回数の最大値を算出する算出部と、
   算出した前記フィードバック制御の回数の最大値に基づいて、前記フィードバック制御に要する時間を推定する推定部と、を備える情報処理装置。
2. 前記推定部は、前記組み付けるロボットの移動速度と取得した前記最小距離に基づいて、前記フィードバック制御においてロボットが１回移動するのに要する時間を算出し、該時間、フィードバック制御において実行するセンシングに要する時間、及び前記センシングの結果に基づいて判断する時間、を合計した時間と、前記フィードバック制御の回数の最大値と、の積を、前記フィードバック制御に要する時間とする、ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記推定部が推定した前記フィードバック制御に要する時間に基づいて、前記組み付ける作業の所要時間を見積もる見積部を更に備える請求項１又は２に記載の情報処理装置。
4. 前記見積部が見積もった前記組み付ける作業の所要時間を用いて、前記ロボットに作業を割り当てる作業計画を策定する策定部を更に備える、請求項３に記載の情報処理装置。
5. 部品の公差情報を格納する第１記憶部から、第１の部品の公差情報と、前記第１の部品を組み付ける第２の部品の公差情報と、を取得し、
   ロボットが誤差なく移動可能な最小距離を格納する第２記憶部から、前記第１の部品を前記第２の部品に対して組み付けるロボットの前記最小距離を取得し、
   取得した前記公差情報と前記最小距離とに基づいて、前記組み付けの際に実行する必要のあるフィードバック制御の回数の最大値を算出し、
   算出した前記フィードバック制御の回数の最大値に基づいて、前記フィードバック制御に要する時間を推定する、
   処理をコンピュータが実行することを特徴とする時間推定方法。
6. 部品の公差情報を格納する第１記憶部から、第１の部品の公差情報と、前記第１の部品を組み付ける第２の部品の公差情報と、を取得し、
   ロボットが誤差なく移動可能な最小距離を格納する第２記憶部から、前記第１の部品を前記第２の部品に対して組み付けるロボットの前記最小距離を取得し、
   取得した前記公差情報と前記最小距離とに基づいて、前記組み付けの際に実行する必要のあるフィードバック制御の回数の最大値を算出し、
   算出した前記フィードバック制御の回数の最大値に基づいて、前記フィードバック制御に要する時間を推定する、
   処理をコンピュータに実行させるための時間推定プログラム。
   

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