JP2020154937A - 情報処理装置、作業選択方法および作業選択プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 工程計画立案者が意図するＱＣＤ値と、選択された要素作業のＱＣＤ合計値との間の乖離を抑制することができる情報処理装置、作業選択方法および作業選択プログラムを提供する。【解決手段】 情報処理装置は、要素作業データベースから、作業工程に対応する複数の要素作業を、利用者が入力するＱＣＤ値である入力ＱＣＤ値に応じて選択する選択部と、前記複数の要素作業のＱＣＤ値の合計値であるＱＣＤ合計値を算出する算出部と、前記入力ＱＣＤ値と前記ＱＣＤ合計値との乖離度が閾値以上であるか否かを判定する判定部と、前記乖離度が前記閾値以上であると前記判定部により判定された場合に、前記入力ＱＣＤ値に応じて前記要素作業データベースから要素作業を再選択する再選択部と、を備える。【選択図】 図３

Description

本件は、情報処理装置、作業選択方法および作業選択プログラムに関する。

製造工程などの作業工程においては、ロボットが作業を行う自動化工程を立案することが望まれている。そこで、複数の要素作業を選択して自動化工程を作成する技術が開示されている（例えば、特許文献１〜３参照）。

特開２０１８−２６０７１号公報 特開２０１１−２３８０４１号公報 特開２００６−３４３８２８号公報

しかしながら、工程計画立案者が意図するＱＣＤ値と、選択された複数の要素作業のＱＣＤ合計値との間に乖離が生じるおそれがある。

１つの側面では、本発明は、工程計画立案者が意図するＱＣＤ値と、選択された要素作業のＱＣＤ合計値との間の乖離を抑制することができる情報処理装置、作業選択方法および作業選択プログラムを提供することを目的とする。

１つの態様では、情報処理装置は、要素作業データベースから、作業工程に対応する複数の要素作業を、利用者が入力するＱＣＤ値である入力ＱＣＤ値に応じて選択する選択部と、前記複数の要素作業のＱＣＤ値の合計値であるＱＣＤ合計値を算出する算出部と、前記入力ＱＣＤ値と前記ＱＣＤ合計値との乖離度が閾値以上であるか否かを判定する判定部と、前記乖離度が前記閾値以上であると前記判定部により判定された場合に、前記入力ＱＣＤ値に応じて前記要素作業データベースから要素作業を再選択する再選択部と、を備える。

工程計画立案者が意図するＱＣＤ値と、選択された要素作業のＱＣＤ合計値との間の乖離を抑制することができる。

（ａ）は要素作業データベースを例示する図であり、（ｂ）は作業モジュールを例示する図である。 工程計画からのロボット動作生成までの概要を例示する図である。 実施例１に係るロボット動作生成の概要を例示する図である。 （ａ）は実施例１に係る情報処理装置の全体構成を例示する図であり、（ｂ）は情報処理装置のハードウェア構成を例示するブロック図である。 情報処理装置が実行するフローチャートを例示する図である。 製造要件からのＱＣＤ値の抽出の手法を例示する図である。 ３種類の平面ピックについて例示する図である。 各要素作業のＱＣＤ値を算出する手法を例示する図である。 各要素作業のＱＣＤ値を算出する手法を例示する図である。 次候補の選択を例示する図である。 次候補の選択を例示する図である。 次候補の選択を例示する図である。

実施例の説明に先立って、計画されている製造工程からのロボット動作生成の概要について説明する。

図１（ａ）は、ロボットが行う各要素作業のデータベース（以下、要素作業データベースと称する。）を例示する図である。要素作業とは、ロボットが行う作業の１単位である。図１（ａ）で例示するように、要素作業データベースには、複数の作業カテゴリが含まれる。例えば、作業カテゴリとして、ピック作業、組付作業などが含まれる。同じ作業カテゴリ内のピック作業にも、平面ピック、回転ピックなどの、複数の種別の要素作業群が含まれる。各要素作業群には、プロパティの異なる複数種類の要素作業が含まれる。図１（ａ）の例では、ピック作業に含まれる平面ピック作業の要素作業群に、平面ピックａ〜平面ピックｃの要素作業が含まれている。

図１（ｂ）は、作業モジュールを例示する図である。作業モジュールとは、ロボットが順に実行する要素作業の組み合わせである。作業モジュールでは、複数の要素作業が順番に定義されている。作業モジュールは、各要素作業群から要素作業を選択して組み合わせることで定義することができる。図１（ｂ）では、部品ｍを取って部品ｎにスナップ組み付けを行う作業を指定する作業モジュールの一例として、平面ピックｃ、ＸＸＸａ、スナップ組付ｂが順に定義されている。

図２は、工程計画からのロボット動作生成までの概要を例示する図である。図２では、一例として、製品ｘの３Ｄモデルを製造する製造工程について例示されている。図２で例示するように、製品ｘの３Ｄモデルの製造について、工程計画立案者から、組立順序、作業種などの製造工程が入力される。例えば、作業１として、ＭＡＩＮ ＢＯＡＲＤを取り出す作業が入力される。作業２として、ＢＡＣＫＩＮＧをＭＡＩＮ ＢＯＡＲＤに取り付ける作業が入力される。作業３として、ＣＰＵ ＰＬＡＴＥを冶具にセットする作業が入力される。作業４として、Ｗ−ＬＡＮモジュールをＭＡＩＮ ＢＯＡＲＤに接続する作業が入力される。

次に、要素作業データベースから要素作業を選択して組み合わせることで各作業モジュールが作成される。図２の例では、嵌合要素作業群、挿入組付要素作業群、ネジ締め要素作業群、および貼付要素作業群から各要素作業が選択されて、複数の作業モジュールが作成されている。これらの作業モジュールは、作業１〜作業４のそれぞれに対して割り当てられる。

次に、工程計画立案者から、製造要件が入力される。製造要件とは、製造工程に係る制約条件（拘束条件）である。図２の例では、タクトタイム（ＴＴ）が６０秒に設定されている。タクトタイムとは、それぞれの作業者（人およびロボットを含む）が行う工程を完了させる標準時間（目安時間）である。次に、サイクルタイムの合計（ΣＣＴ）が２００秒に設定されている。サイクルタイムとは、各作業者が自身の工程を完了させる時間である。サイクルタイムの合計とは、順番に工程を行う全ての作業者が全ての工程を完了させるために必要な時間である。次に、自動化工程数が１工程に設定されている。自動化工程数とは、複数の工程のうちロボットが行う工程のことである。次に、自動化工程ＭＣＴの上限が４０秒に設定されている。自動化工程ＭＣＴの上限とは、ロボットが行う工程のサイクルタイムの上限時間である。次に、自動化工程の成功率が９０％に設定されている。自動化工程の成功率とは、該当作業を自動機（ロボット）で実施した場合の作業成功率のことである。次に、自動化率が４０％〜５０％に設定されている。自動化率とは、全工程における自動化工程の比率である。

次に、入力された製造要件を満たすように、ロボット動作の最適化処理が行われる。次に、最適化処理の結果が表示される。図２では、ロボットが行う自動化工程として、作業Ａおよび作業Ｂが表示されている。工程計画立案者は、表示された結果を基に、ロボット動作の確認を行う。工程計画立案者は、人が行う工程の組立作業内容には精通していても、自動化工程におけるロボット動作について専門外であることがある。そこで、次に、ロボット動作の専門家が、幾何情報に基づき、ロボット動作を修正する。

製造工程においては、より複雑な作業をロボットに実施させることが望まれている。しかしながら、作業が複雑化すると、要素作業が細分化され、要素作業の種類が増加する。この場合、増えた要素作業の中から、工程立案者の意図に合致した要素作業を選択することが望まれる。具体的には、製造要件のＱＣＤ値（以下、製造要件ＱＣＤ値と称する。）に応じた要素作業を要素作業データベースから選択することが望まれる。しかしながら、選択された全ての要素作業の候補によって得られたＱＣＤ合計値が製造要件ＱＣＤ値から乖離する場合がある。それにより、希望する製造要件に合致したロボット動作を生成できないおそれがある。

そこで、以下の実施例では、工程計画立案者が意図するＱＣＤ値と、選択された要素作業のＱＣＤ合計値との間の乖離を抑制することができる、情報処理装置、作業選択方法、および作業選択プログラムについて説明する。

まず、実施例１の概要について説明する。図３は、実施例１に係るロボット動作生成の概要を例示する図である。図３で例示するように、各要素作業について、各要素作業のパラメータに基づいてＱＣＤ値が算出されている。Ｑ値とは、品質または信頼性を表す値である。Ｃ値とは、コストを表す値である。Ｄ値とは、所用時間を表す値である。次に、入力された製造要件に基づいて、工程立案者が意図するＱＣＤ値（製造要件ＱＣＤ値）を抽出する。次に、製造工程に含まれる各作業について、複数の要素作業群から、製造要件ＱＣＤ値に応じて要素作業を選択する。製造工程に含まれる各作業は、作業モジュールに対応する。各作業モジュールについて、各要素作業のＱＣＤ合計値が、製造要件ＱＣＤ値に対して乖離していれば、当該ＱＣＤ合計値が製造要件ＱＣＤ値に対して乖離しなくなるまで要素作業を再選択する。

図４（ａ）は、実施例１に係る情報処理装置１００の全体構成を例示する図である。図４（ａ）で例示するように、情報処理装置１００は、製造工程取得部１０、製造要件取得部２０、ＱＣＤ抽出部３０、要素作業格納部４０、要素作業選択部５０、ＱＣＤ算出部６０、判定部７０、再選択部８０、作業モジュール作成部９０、出力部９５などを備える。

図４（ｂ）は、情報処理装置１００のハードウェア構成を例示するブロック図である。図４（ｂ）例示でするように、情報処理装置１００は、ＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２、記憶装置１０３、入力装置１０４、表示装置１０５等を備える。

ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１０１は、中央演算処理装置である。ＣＰＵ１０１は、１以上のコアを含む。ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１０２は、ＣＰＵ１０１が実行するプログラム、ＣＰＵ１０１が処理するデータなどを一時的に記憶する揮発性メモリである。記憶装置１０３は、不揮発性記憶装置である。記憶装置１０３として、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリなどのソリッド・ステート・ドライブ（ＳＳＤ）、ハードディスクドライブに駆動されるハードディスクなどを用いることができる。記憶装置１０３は、作業選択プログラムを記憶している。

入力装置１０４は、データなどを入力するための装置であり、キーボード、マウス、タッチパネルなどである。表示装置１０５は、液晶ディスプレイ、エレクトロルミネッセンスパネルなどであり、情報処理装置１００の処理結果などを表示する。なお、本実施例においては情報処理装置１００の各部は、プログラムの実行によって実現されているが、専用の回路などのハードウェアを用いてもよい。

製造工程取得部１０は、入力装置１０４に入力される製造工程を取得する。製造要件取得部２０は、入力装置１０４に入力される製造要件を取得する。ＱＣＤ抽出部３０は、製造要件取得部２０が取得した製造要件に基づいて、製造要件ＱＣＤ値を抽出する。要素作業格納部４０は、要素作業データベースを格納する。要素作業選択部５０は、要素作業データベースから、製造工程に含まれる作業ごとに、複数の要素作業群から、製造要件ＱＣＤ値に応じて要素作業を選択する。ＱＣＤ算出部６０は、各作業モジュールについて、要素作業選択部５０が選択した複数の要素作業のＱＣＤ値の合計値であるＱＣＤ合計値を算出する。判定部７０は、製造要件ＱＣＤとＱＣＤ合計値との乖離度が閾値以上であるか否かを判定する。再選択部８０は、当該乖離度が閾値以上であると判定部７０により判定された場合に、製造要件ＱＣＤ値に応じて要素作業データベースから要素作業を再選択する。作業モジュール作成部９０は、判定部７０によって当該乖離度が閾値未満と判定された要素作業の組み合わせから、作業モジュールを作成する。出力部９５は、作業モジュール作成部９０が作成した作業モジュールの組み合わせを工程計画結果として出力する。出力部９５の出力結果は、表示装置１０５によって表示される。以下、情報処理装置１００の動作の詳細について説明する。

図５は、情報処理装置１００が実行するフローチャートを例示する図である。図５で例示するように、製造工程取得部１０は、入力装置１０４に入力される組立順序、作業種の設定などを製造工程として取得する（ステップＳ１）。次に、製造要件取得部２０は、当該製造工程の制約条件（拘束条件）として、入力装置１０４に入力される製造要件を取得する（ステップＳ２）。次に、ＱＣＤ抽出部３０は、ステップＳ２で取得された製造要件から、製造要件ＱＣＤ値を抽出する（ステップＳ３）。

図６は、製造要件ＱＣＤ値の抽出の手法を例示する図である。ＱＣＤ抽出部３０は、図６で例示するように、製造要件の各パラメータに基づいてＱＣＤ値を抽出する。Ｑ値は、品質または信頼性に係るパラメータから抽出される。図６の例では、Ｑ値として、自動化工程成功率が高いほど高いレベルが抽出される。一例として、自動化工程成功率が９９．５％以上であればレベル５が抽出され、９０％以上９９．５％未満であればレベル４が抽出され、８５％以上９０％未満であればレベル３が抽出され、７０％以上８５％未満であればレベル２が抽出され、６０％以上７０％未満であればレベル１が抽出される。図６の例では自動化工程成功率が９０％に設定されているため、レベル４が抽出される。

Ｃ値は、コストに係るパラメータから抽出される。図６の例では、Ｃ値として、自動化率が高いほど高いレベルが抽出される。一例として、自動化率が４０％以上であればレベル５が抽出され、３０％以上４０％未満であればレベル４が抽出され、２０％以上３０％未満であればレベル３が抽出され、１０％以上２０％未満であればレベル２が抽出され、１０％未満であればレベル１が抽出される。図６の例では、自動化率が４０％に設定されているため、レベル５が抽出される。

Ｄ値は、所要時間に係るパラメータから抽出される。図６の例では、Ｄ値として、タクトタイム、サイクルタイムの合計値、および自動化工程ＭＣＴの上限値から算出されるロボット工程の所要時間が長いほど、高いレベルが抽出される。一例として、（ＭＣＴ上限値）／（平均ＣＴ）の値に応じてレベル１〜レベル５が抽出される。図６の例では、（ＭＣＴ上限値）／（平均ＣＴ）＝４０秒／４６秒＝８７％＞８５％であるため、レベル３が抽出されている。

再度、図５を参照する。次に、要素作業選択部５０は、要素作業格納部４０に格納された要素作業データベースを参照し、ステップＳ１で取得された製造工程に含まれる作業ごとに、複数の要素作業を候補として選択する（ステップＳ４）。この場合において、要素作業選択部５０は、各要素作業群から要素作業を選択する。例えば、要素作業選択部５０は、ステップＳ３で抽出された製造要件ＱＣＤ値を用いて、平面ピックに係る要素作業を複数含む平面ピック要素作業群から、いずれかの要素作業を選択する。

本実施例においては、一例として、乖離度として、製造要件ＱＣＤ値のＱ値、Ｃ値、Ｄ値の比率と、ＱＣＤ合計値のＱ値、Ｃ値、Ｄ値の比率との差分を用いる例について説明する。例えば、要素作業選択部５０は、要素作業群から、製造要件ＱＣＤ値のＱ値、Ｃ値、Ｄ値の比率に最も近い比率のＱ値、Ｃ値、Ｄ値を有する要素作業を選択する。一例として、要素作業選択部５０は、要素作業群から、製造要件ＱＣＤ値のＱ値、Ｃ値、Ｄ値との絶対値差分和が最小となる要素作業を選択する。以下の例では、当該絶対値差分和が最小となる要素作業を選択する例について説明する。

ここで、各要素作業のＱＣＤ値について説明する。図７は、３種類の平面ピックについて例示する図である。平面ピックａでは、ロボット１が、ＳＰＥＥＤ１の速度でＯＦＳＴ１のオフセット量を移動し、部品を把持し、ＷＡＩＴ１の時間を待機し、ＳＰＥＥＤ２の速度でＯＦＳＴ２のオフセット量を移動する。平面ピックｂおよび平面ピックｃでは、ロボット１が、ＳＰＥＥＤ１の速度でＯＦＳＴ１のオフセット量を移動し、ＳＰＥＥＤ２の速度でＯＦＳＴ１のオフセット量を移動し、部品を把持し、ＷＡＩＴ１の時間を待機し、ＳＰＥＥＤ３の速度でＯＦＳＴ３のオフセット量を移動する。ただし、平面ピックｃでは平面ピックｂよりもＳＰＥＥＤ２が小さく設定されている。

平面ピックａでは、部品を把持するまでに１回の移動で部品に近づいて１回の移動で元の位置に戻っている（パス数＝移動数＝２）。一方、平面ピックｂおよび平面ピックｃでは、部品を把持するまでに２回の移動で部品に近づいて１回の移動で元の位置に戻っている（パス数＝移動数＝３）。それにより、平面ピックａの高速性は、平面ピックｂおよび平面ピックｃの高速性よりも高くなる。一方、平面ピックｂおよび平面ピックｃの信頼性は、平面ピックａの信頼性よりも高くなる。平面ピックｃでは平面ピックｂよりもＳＰＥＥＤ２（部品への接近速度）が小さく設定されているため、平面ピックｃの信頼性は平面ピックｂの信頼性よりも高くなる。

図８および図９は、各要素作業のＱＣＤ値を算出する手法を例示する図である。まず、図８で例示するように、各要素作業からＱＣＤ値を算出するための要素作業パラメータを算出する。図８の例では、動作時間（秒）、パス数、平均速度（％）、回転動作率（％）、ロボット数、パス長、およびセンシング数が要素作業パラメータに含まれる。パス数ｐｎは、要素作業に含まれる移動動作の数である。平均速度ｖは、要素作業に含まれる移動動作の平均速度である。回転動作率ｒは、パス数に対する、回転動作を伴う移動動作の数の比率である。ロボット数ａは、ロボットの数である。パス長ｐｌは、オフセット量の総和である。センシング数ｓは、センシング動作の数である。動作時間ｔは、ｐｌ／ｔである。

図９は、図８の要素作業パラメータからＱＣＤ値を算出する手法を例示する図である。図９で例示するように、まず、各要素作業パラメータの値（中間値）が算出されている。また、要素作業データベースに含まれる全要素作業の各要素作業パラメータの統計値（最大値および最小値）が算出されている。各要素作業パラメータについて、中間値／（最大値−最小値）を算出することで、中間値のポジション値を算出することができる。

次に、各要素作業パラメータの、ＱＣＤ値に対する貢献度を設定する。例えば、パス数が多いと動作が複雑となるため、Ｑ値に対するパス数の逆効果を「１」とする。平均速度が大きいと作業が早くなるため、Ｄ値に対する平均速度の効果を「５」とする。回転動作率が高いと動作が複雑となるため、Ｑ値に対する回転動作率の逆効果を「２」とする。ロボット数が多いと費用が高くなるため、Ｃ値に対するロボット数の逆効果を「３」とする。センシング数が多いと費用が高くなるが精度が向上するため、Ｃ値に対するセンシング数の逆効果を「２」とし、Ｑ値に対するセンシング数の効果を「２」とする。

Ｑ値、Ｃ値およびＤ値のそれぞれについて、ポジション値と貢献度とから５点満点で採点を行う。貢献度が逆効果である場合には（１−ポジション値）を用い、貢献度が効果である場合にはポジション値を用いる。複数の要素作業パラメータが貢献する場合には、貢献度で荷重して加算結果が５以下になるように調整する。図９の例では、Ｑ値は、（１−ｐｎ）×１＋（１−ｒ）×２＋ｓ×２となる。Ｃ値は、（１−ａ）×３＋（１−ｓ）×２となる。Ｄ値は、ｖ×５となる。

図１０で例示するように、要素作業選択部５０は、製造要件ＱＣＤ値の各値と各要素作業のＱＣＤ値の各値に対し、それぞれの絶対値差分の和を算出する。例えば、平面ピックａについては、ΔＱ＝｜４−２｜＝２が算出され、ΔＣ＝｜５−５｜＝０が算出され、ΔＤ＝｜３−４｜＝１が算出される。この場合、絶対値差分和＝ΔＱ＋ΔＣ＋ΔＤ＝３が算出される。平面ピックｂおよび平面ピックｃについても同様に絶対値差分和が算出される。平面ピックａ〜ｃのうち、絶対値差分和が最小となるものが選択される。図１０の例では、平面ピックａの絶対値差分和が最小となるため、平面ピックａが選択される。

次に、他の要素作業群についても同様に絶対値差分和が最小となるものが選択される。図１０の例では、組付けａが選択される。３以上の要素作業が必要であれば、さらに他の要素作業群についても同様に絶対値差分和が最小となるものが選択される。

再度、図５を参照する。次に、ＱＣＤ算出部６０は、製造工程に含まれる各作業について、要素作業選択部５０が選択した全要素作業のＱＣＤ値の合計値（ＱＣＤ合計値）を算出する（ステップＳ５）。次に、判定部７０は、製造要件ＱＣＤ値とＱＣＤ合計値との乖離度が閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ６）。例えば、要素作業選択部５０が選択した全要素作業のＱ値の合計値と、Ｃ値の合計値と、Ｄ値の合計値との比率と、製造要件ＱＣＤ値のＱ値とＣ値とＤ値との比率の乖離度を用いることができる。

まず、ＱＣＤ算出部６０は、選択された要素作業のＱＣＤ値の各合計値を算出する。図１０の例では、Ｑ値の合計値が６となり、Ｃ値の合計値が９となり、Ｄ値の合計値が７となる。次に、判定部７０は、各合計値について、比率を算出する。本実施例においては、一例として、製造要件ＱＣＤ値のＱ値と、選択された要素作業のＱＣＤ値のＱ値とが一致するような係数を用いて正規化する。図１０の例では、（４／６）を係数として用いる。図１０の例では、判定部７０は、Ｑ値について６×（４／６）＝４を算出し、Ｃ値について９×（４／６）＝６を算出し、Ｄ値について７×（４／６）＝４．７を算出する。

次に、判定部７０は、製造要件ＱＣＤ値の各値と、各正規化値との絶対値差分和を算出する。図１０の例では、Ｑ値について｜４−４｜＝０、｜５−６｜＝１、｜３−４．７｜＝１．７の合計値として２．７が算出される。判定部７０は、この値が閾値（例えば２．０）を上回っていれば乖離度が大きいと判定し、これらの要素作業の組み合わせの採用を見合わせる。この場合、ステップＳ５で「Ｙｅｓ」と判定される。一方、この値が閾値以下であれば、判定部７０は、これらの要素作業の組み合わせを採用する。この場合、ステップＳ５で「Ｎｏ」と判定される。図１０の例では、２．７＞２．０であるため、これらの要素作業の組み合わせの採用が見合わされる。

ステップＳ６で「Ｙｅｓ」と判定された場合、該当する作業について、再選択部８０は、要素作業の組み合わせの次候補を選択する（ステップＳ７）。再選択部８０は、選択された要素作業のＱＣＤ値の各合計値の比率が製造要件ＱＣＤ値の比率に近づくように、次候補を選択する。例えば、図１１で例示するように、再選択部８０は、既に選択されている要素作業のうち、絶対値差分和が最小となる要素作業の選択は保持する。図１１の例では、組付けａの選択は保持される。再選択部８０は、保持された要素作業のＱＣＤ値と入力ＱＣＤ値との差分から、探索すべき要素作業のＱＣＤ比率（逆比率）を決定する。図１１の例では、組付ａのＱＣＤ値が「４」、「４」、「３」であるため、Ｑ値について｜４−４｜＋１＝１、Ｃ値について｜５−４｜＋１＝２、Ｄ値について｜３−３｜＋１＝１が算出される。したがって、ＱＣＤ値の逆比率として、「１」、「２」、「１」が算出される。

次に、再選択部８０は、平面ピックｂの各ＱＣＤ値との絶対値差分和を算出し、平面ピックｃの各ＱＣＤ値との絶対値差分和を算出する。図１０の例では、平面ピックｂについては｜１−２｜＋｜２−４｜＋｜１−２｜＝４が算出され、平面ピックｃについて｜１−３｜＋｜２−７｜＋｜１−２｜＝８が算出される。４＜８であるため、再選択部８０は、平面ピックｂを選択する。

再度、図５を参照する。ステップＳ７の実行後、ＱＣＤ算出部６０は、再選択部８０が選択した全要素作業のＱＣＤ値の合計値（ＱＣＤ合計値）を算出する（ステップＳ８）。図１２の例では、Ｑ値の合計値が６となり、Ｃ値の合計値が８となり、Ｄ値の合計値が５となる。次に、判定部７０は、製造要件ＱＣＤ値とＱＣＤ合計値との乖離度が閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ９）。判定部７０は、各合計値について、比率を算出する。図１２の例では、判定部７０は、Ｑ値について６×（４／６）＝４を算出し、Ｃ値について８×（４／６）＝５．２を算出し、Ｄ値について５×（４／６）＝３．３を算出する。判定部７０は、製造要件ＱＣＤ値の各値と、各比率との絶対値差分和を算出する。図１２の例では、Ｑ値について｜４−４｜＝０、｜５−５．２｜＝０．２、｜３−３．３｜＝０．３の合計値として０．５が算出される。図１２の例では、０．５≦２．０であるため、ステップＳ９で「Ｎｏ」と判定される。

ステップＳ９で「Ｙｅｓ」と判定された場合、ステップＳ７が再度実行される。この場合、既に判定対象となった要素作業は除外される。ステップＳ９で「Ｎｏ」と判定された場合、作業モジュール作成部９０は、各作業について、作業モジュールを作成する（ステップＳ１０）。次に、出力部９５は、ステップＳ１０で作成された作業モジュールを順番に並べ、ロボット動作を出力する（ステップＳ１１）。表示装置１０５は、出力部９５によって出力されたロボット動作を表示する（ステップＳ１２）。

本実施例によれば、要素作業選択部５０が、要素作業データベースから、製造工程に対応する複数の要素作業を、利用者が入力するＱＣＤ値である入力ＱＣＤ値に応じて選択する。ＱＣＤ算出部６０が、要素作業選択部５０が選択した複数の要素作業のＱＣＤ値の合計値であるＱＣＤ合計値を算出する。判定部７０が、入力ＱＣＤ値とＱＣＤ合計値との乖離度が閾値以上であるか否かを判定する。再選択部８０が、当該乖離度が閾値以上であると判定部７０により判定された場合に、入力ＱＣＤ値に応じて要素作業データベースから要素作業を再選択する。このような構成により、入力ＱＣＤ値と、選択された要素作業のＱＣＤ合計値との間の乖離を抑制することができる。

ＱＣＤ抽出部３０が製造要件から製造要件ＱＣＤ値を抽出することで、工程計画立案者が意図する入力ＱＣＤ値を間接的に抽出することができる。

要素作業群のそれぞれから要素作業を選択する際に、製造要件ＱＣＤ値のＱ値、Ｃ値、Ｄ値のそれぞれとの絶対値差分和が最小となるＱ値、Ｃ値、Ｄ値が設定された要素作業を選択することで、製造要件ＱＣＤの比率に近いＱＣＤ値の要素作業を選択することができる。

乖離度として、ＱＣＤ合計値を正規化することで得られるＱ値、Ｃ値、Ｄ値と、製造要件ＱＣＤ値のＱ値、Ｃ値、Ｄ値との絶対値差分和を用いることで、製造要件ＱＣＤ値の比率に近いＱＣＤ合計値の要素作業を選択できるようになる。

要素作業選択部５０が選択した要素作業のうち、上記絶対値差分和が最小となる要素作業以外について、再選択を行うことで、要素作業を選択する際の効率が向上する。

製造要件ＱＣＤ値と、上記絶対値差分和が最小となる要素作業のＱＣＤ値との差に基づいて、要素作業を再選択することで、要素作業を再選択する際の効率が向上する。

なお、本実施例においては、工程計画立案者が入力する入力ＱＣＤ値の一例として、製造要件ＱＣＤ値が用いられているが、それに限られない。例えば、工程計画立案者は、ＱＣＤ値を直接、入力装置１０４に入力してもよい。この場合、入力装置１０４に入力された入力ＱＣＤ値を、製造要件ＱＣＤ値の代わりに用いることができる。

また、本実施例においては、製造工程に着目しているが、それに限られない。本実施例は、分解工程などの他の作業工程にも適用することができる。

本実施例においては、要素作業選択部５０が、要素作業データベースから、作業工程に対応する複数の要素作業を、利用者が入力するＱＣＤ値である入力ＱＣＤ値に応じて選択する選択部の一例として機能する。ＱＣＤ算出部６０が、前記複数の要素作業のＱＣＤ値の合計値であるＱＣＤ合計値を算出する算出部の一例として機能する。判定部７０が、前記入力ＱＣＤ値と前記ＱＣＤ合計値との乖離度が閾値以上であるか否かを判定する判定部の一例として機能する。再選択部８０が、前記乖離度が前記閾値以上であると前記判定部により判定された場合に、前記入力ＱＣＤ値に応じて前記要素作業データベースから要素作業を再選択する再選択部の一例として機能する。

以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は係る特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。

１０ 製造工程取得部
２０ 製造要件取得部
３０ ＱＣＤ抽出部
４０ 要素作業格納部
５０ 要素作業選択部
６０ ＱＣＤ算出部
７０ 判定部
８０ 再選択部
９０ 作業モジュール作成部
９５出力部
１００ 情報処理装置

Claims (9)

1. 要素作業データベースから、作業工程に対応する複数の要素作業を、利用者が入力するＱＣＤ値である入力ＱＣＤ値に応じて選択する選択部と、
   前記複数の要素作業のＱＣＤ値の合計値であるＱＣＤ合計値を算出する算出部と、
   前記入力ＱＣＤ値と前記ＱＣＤ合計値との乖離度が閾値以上であるか否かを判定する判定部と、
   前記乖離度が前記閾値以上であると前記判定部により判定された場合に、前記入力ＱＣＤ値に応じて前記要素作業データベースから要素作業を再選択する再選択部と、を備えることを特徴とする情報処理装置。
2. 前記利用者が入力する前記作業工程の作業要件から、前記入力ＱＣＤ値を抽出する抽出部を備えることを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
3. 前記要素作業データベースは、複数の要素作業を含む要素作業群を複数含み、
   前記選択部は、前記要素作業群のそれぞれから要素作業を選択する際に、前記入力ＱＣＤ値のＱ値、Ｃ値、Ｄ値のそれぞれとの絶対値差分和が最小となるＱ値、Ｃ値、Ｄ値が設定された要素作業を選択することを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
4. 前記判定部は、前記乖離度として、前記ＱＣＤ合計値を正規化することで得られるＱ値、Ｃ値、Ｄ値と、前記入力ＱＣＤ値のＱ値、Ｃ値、Ｄ値との絶対値差分和を用いることを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
5. 前記再選択部は、前記選択部が選択した要素作業のうち、前記絶対値差分和が最小となる第１要素作業以外について、再選択を行うことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
6. 前記再選択部は、前記入力ＱＣＤ値と前記第１要素作業のＱＣＤ値との差に基づいて、再選択を行うことを特徴とする請求項５記載の情報処理装置。
7. 前記要素作業は、ロボットが行う作業の１単位であることを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
8. 選択部が、要素作業データベースから、作業工程に対応する複数の要素作業を、利用者が入力するＱＣＤ値である入力ＱＣＤ値に応じて選択し、
   算出部が、前記複数の要素作業のＱＣＤ値の合計値であるＱＣＤ合計値を算出し、
   判定部が、前記入力ＱＣＤ値と前記ＱＣＤ合計値との乖離度が閾値以上であるか否かを判定し、
   再選択部が、前記乖離度が前記閾値以上であると前記判定部により判定された場合に、前記入力ＱＣＤ値に応じて前記要素作業データベースから要素作業を再選択する、ことを特徴とする作業選択方法。
9. コンピュータに、
   要素作業データベースから、作業工程に対応する複数の要素作業を、利用者が入力するＱＣＤ値である入力ＱＣＤ値に応じて選択する処理と、
   前記複数の要素作業のＱＣＤ値の合計値であるＱＣＤ合計値を算出する処理と、
   前記入力ＱＣＤ値と前記ＱＣＤ合計値との乖離度が閾値以上であるか否かを判定する処理と、
   前記乖離度が前記閾値以上であると判定された場合に、前記入力ＱＣＤ値に応じて前記要素作業データベースから要素作業を再選択する処理と、を実行することを特徴とする作業選択プログラム。

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