JP2021124769A - Work efficiency support system, work efficiency support method, work efficiency support server, and computer program - Google Patents
Work efficiency support system, work efficiency support method, work efficiency support server, and computer program Download PDFInfo
- Publication number
- JP2021124769A JP2021124769A JP2020015547A JP2020015547A JP2021124769A JP 2021124769 A JP2021124769 A JP 2021124769A JP 2020015547 A JP2020015547 A JP 2020015547A JP 2020015547 A JP2020015547 A JP 2020015547A JP 2021124769 A JP2021124769 A JP 2021124769A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- information
- worker
- work
- fatigue
- threshold value
- 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.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 305
- 238000004590 computer program Methods 0.000 title claims abstract description 42
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 264
- 230000002950 deficient Effects 0.000 claims abstract description 44
- 230000007704 transition Effects 0.000 claims abstract description 39
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 38
- 210000000467 autonomic pathway Anatomy 0.000 claims description 31
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 27
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 7
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 7
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 abstract description 7
- 231100000817 safety factor Toxicity 0.000 description 35
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 28
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 14
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 11
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 11
- 230000015654 memory Effects 0.000 description 8
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 4
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 3
- 230000036541 health Effects 0.000 description 3
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 3
- 230000008450 motivation Effects 0.000 description 3
- 125000002066 L-histidyl group Chemical group [H]N1C([H])=NC(C([H])([H])[C@](C(=O)[*])([H])N([H])[H])=C1[H] 0.000 description 2
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 2
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 2
- 230000036772 blood pressure Effects 0.000 description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 2
- 210000005036 nerve Anatomy 0.000 description 2
- 210000005037 parasympathetic nerve Anatomy 0.000 description 2
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 2
- 230000002889 sympathetic effect Effects 0.000 description 2
- 238000012549 training Methods 0.000 description 2
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000035935 pregnancy Effects 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
Description
本発明は、作業者の疲労度に基づく作業品質の低下を事前に予測し、作業品質の劣化を防ぐことが可能な作業効率支援システム、作業効率支援方法、作業効率支援サーバ及びコンピュータプログラムに関する。 The present invention relates to a work efficiency support system, a work efficiency support method, a work efficiency support server, and a computer program capable of predicting a deterioration of work quality based on the degree of fatigue of a worker in advance and preventing deterioration of work quality.
人手不足、あるいはAI/IoT化の進展により、企業に求められる人材として生き残るためには、作業者個々の作業効率を高く維持することが求められる。また、経営者の立場では、採用する人材リスクを低減することが急務でもある。 Due to labor shortages or the progress of AI / IoT, it is necessary to maintain high work efficiency of each worker in order to survive as a human resource required by a company. From the management's point of view, there is also an urgent need to reduce the risk of hiring human resources.
一方、経営者と雇用者との間、及び雇用者間でのコミュニケーションが希薄になり、雇用者の健康状態や疲労度を互いに把握することが困難になりつつある。そこで、雇用者の健康状態や疲労度を数値化することで見える化し、生産現場における不良率の低減や作業停滞の事前回避を図ることが重要になる。 On the other hand, communication between the manager and the employer and between the employer is becoming weak, and it is becoming difficult to grasp the health condition and the degree of fatigue of the employer. Therefore, it is important to visualize the health condition and fatigue level of employees by quantifying them, reduce the defective rate at the production site, and avoid work stagnation in advance.
例えば、作業者の疲労度合いを算出して、作業の効率化を図る疲労度算出方法が多々開発されている。特に、疲労に直結する情報として自律神経の状態を把握することにより、作業者の疲労度合いを数値化している。 For example, many methods for calculating the degree of fatigue of workers have been developed to improve the efficiency of work by calculating the degree of fatigue of workers. In particular, the degree of fatigue of workers is quantified by grasping the state of the autonomic nerves as information directly related to fatigue.
特許文献1では、作業者の自律神経の状態に基づいて疲労度を判定する疲労判定装置が開示されている。特許文献1では、疲労を誘発させない刺激を与えた状態と与えない状態とにおける自律神経の状態を示す指標値を算出し、2つの指標値の変化量に基づいて疲労状態を判定している。 Patent Document 1 discloses a fatigue determination device that determines the degree of fatigue based on the state of the autonomic nerves of an operator. In Patent Document 1, an index value indicating the state of the autonomic nerve in a state in which a stimulus that does not induce fatigue and a state in which a stimulus is not given is calculated, and the fatigue state is determined based on the amount of change in the two index values.
特許文献1に開示されている疲労判定装置では、自律神経のバランスの崩れの度合いに基づいて作業者の疲労度を算出して、疲労が蓄積されているか否かを判定する。しかし、作業者が疲労を感じていない状態では疲労度を算出することができず、作業負担の増加により疲労を感じる余裕すらない状態のリスクを事前に察知することができないという問題点があった。また、疲労の蓄積により、作業者に作業効率の低下あるいは休暇等が増加することにより、作業全体の効率の低下を招き、作業に支障をきたす事態も考えうる。 The fatigue determination device disclosed in Patent Document 1 calculates the degree of fatigue of an operator based on the degree of imbalance of the autonomic nerves, and determines whether or not fatigue is accumulated. However, there is a problem that the degree of fatigue cannot be calculated when the worker is not feeling tired, and the risk of being unable to afford to feel fatigue due to an increase in work load cannot be detected in advance. .. In addition, it is conceivable that the accumulation of fatigue causes a decrease in work efficiency or an increase in vacations for the worker, which causes a decrease in the efficiency of the entire work and hinders the work.
本発明は斯かる事情に鑑みてなされたものであり、作業者の疲労度を、作業者自身が疲労を感じているか否かに関わらず客観的に判断することにより、作業品質の低下を事前に予測し、作業品質の劣化を防ぐことが可能な作業効率支援システム、作業効率支援方法、作業効率支援サーバ及びコンピュータプログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of such circumstances, and by objectively determining the degree of fatigue of a worker regardless of whether or not the worker himself feels fatigue, a deterioration in work quality can be made in advance. It is an object of the present invention to provide a work efficiency support system, a work efficiency support method, a work efficiency support server, and a computer program capable of predicting and preventing deterioration of work quality.
また、本発明は、作業者の疲労度を、疲労している確率で評価値を定めることにより、作業品質の低下を事前に予測し、作業品質の劣化を防ぐことが可能な作業効率支援システム、作業効率支援方法、作業効率支援サーバ及びコンピュータプログラムを提供することを目的とする。 Further, the present invention is a work efficiency support system capable of predicting deterioration of work quality in advance and preventing deterioration of work quality by determining an evaluation value of the degree of fatigue of a worker with a probability of being tired. , A work efficiency support method, a work efficiency support server, and a computer program.
上記目的を達成するために本発明に係る作業効率支援システムは、作業者ごとの疲労度を示す疲労度情報を取得する疲労度情報取得手段と、前記疲労度情報に基づいて作業者ごとに作業者に関する情報を生成する作業者情報生成手段と、生成された作業者に関する情報を、作業者を管理する管理者コンピュータへ送信する作業者情報送信手段とを有する作業効率支援システムにおいて、前記作業者情報生成手段は、作業者の作業工程における不具合品の発生頻度に関する情報、作業工程の従事期間に関する情報、職制に関する情報、作業工程の変遷に関する情報、作業工程の非担当期間に関する情報の少なくとも1つを含む品質パラメータを変数として、前記疲労度情報に基づく前記作業者に関する情報を生成することを特徴とする作業効率支援システム。 In order to achieve the above object, the work efficiency support system according to the present invention is a fatigue degree information acquisition means for acquiring fatigue degree information indicating the fatigue degree for each worker, and work for each worker based on the fatigue degree information. In a work efficiency support system having a worker information generating means for generating information about a person and a worker information transmitting means for transmitting the generated information about the worker to an administrator computer that manages the worker, the worker The information generation means is at least one of information on the frequency of occurrence of defective products in the work process of the worker, information on the engagement period of the work process, information on the job system, information on the transition of the work process, and information on the non-in charge period of the work process. A work efficiency support system characterized in that information about the worker is generated based on the fatigue degree information with a quality parameter including the above as a variable.
また、本発明に係る作業効率支援システムは、前記作業者情報生成手段は、前記疲労度情報が第一の閾値以上であるか否かを作業者ごとに判断する疲労度判断手段と、該疲労度判断手段で前記疲労度情報が第一の閾値以上であると判断された作業者について、交代を促す情報を生成することが好ましい。 Further, in the work efficiency support system according to the present invention, the worker information generating means includes a fatigue degree determining means for determining whether or not the fatigue degree information is equal to or higher than the first threshold value for each worker, and the fatigue. It is preferable to generate information for urging the change of the worker whose fatigue degree information is determined to be equal to or higher than the first threshold value by the degree determination means.
また、本発明に係る作業効率支援システムは、前記作業者情報生成手段は、前記疲労度情報が第一の閾値未満、しかも前記第一の閾値より小さい第二の閾値以上であるか否かを作業者ごとに判断する疲労度判断手段と、該疲労度判断手段で前記疲労度情報が前記第一の閾値未満、前記第二の閾値以上であると判断された作業者について、代わりの作業者を準備するよう指示を出す情報を生成することが好ましい。 Further, in the work efficiency support system according to the present invention, the worker information generating means determines whether or not the fatigue degree information is less than the first threshold value and greater than or equal to the second threshold value smaller than the first threshold value. Substitute workers for the fatigue degree determining means for each worker and the worker who is determined by the fatigue degree determining means that the fatigue degree information is less than the first threshold value and greater than or equal to the second threshold value. It is preferable to generate information that instructs to prepare the system.
また、本発明に係る作業効率支援システムは、前記作業者に対する警告情報を生成する警告情報生成手段と、生成された警告情報を、作業者が使用する作業者コンピュータへ送信する警告送信手段とを備え、該警告情報生成手段は、前記疲労度情報が第一の閾値以上であるか否かを作業者ごとに判断する疲労度判断手段と、該疲労度判断手段で前記疲労度情報が前記第一の閾値以上であると判断された作業者について、作業中止を促す警告情報を生成する生成手段とを備えることが好ましい。 Further, the work efficiency support system according to the present invention includes a warning information generating means for generating warning information for the worker and a warning transmitting means for transmitting the generated warning information to the worker computer used by the worker. The warning information generating means includes a fatigue degree determining means for determining whether or not the fatigue degree information is equal to or higher than the first threshold value for each operator, and the fatigue degree determining means for which the fatigue degree information is the first. It is preferable to provide a generation means for generating warning information prompting the worker to stop the work for the worker determined to be equal to or more than one threshold value.
また、本発明に係る作業効率支援システムは、前記作業者に対する警告情報を生成する警告情報生成手段と、生成された警告情報を、作業者が使用する作業者コンピュータへ送信する警告送信手段とを備え、該警告情報生成手段は、前記疲労度情報が第一の閾値未満、しかも前記第一の閾値より小さい第二の閾値以上であるか否かを作業者ごとに判断する疲労度判断手段と、該疲労度判断手段で前記疲労度情報が前記第一の閾値未満、前記第二の閾値以上であると判断された作業者について、作業精度を確認する指示を出す警告情報を生成する生成手段とを備えることが好ましい。 Further, the work efficiency support system according to the present invention includes a warning information generating means for generating warning information for the worker and a warning transmitting means for transmitting the generated warning information to the worker computer used by the worker. The warning information generating means is a fatigue degree determining means for determining whether or not the fatigue degree information is less than the first threshold value and equal to or more than the second threshold value smaller than the first threshold value. , A generation means for generating warning information for issuing an instruction to confirm work accuracy for a worker who is determined by the fatigue degree determination means that the fatigue degree information is less than the first threshold value and equal to or more than the second threshold value. It is preferable to provide with.
次に、上記目的を達成するために本発明に係る作業効率支援システムは、少なくとも作業者ごとの自律神経バランス情報を含む作業者ごとの疲労度を示す疲労度情報と、作業者の作業工程における不具合品の発生頻度に関する情報、作業工程の従事期間に関する情報、職制に関する情報、作業工程の変遷に関する情報、作業工程の非担当期間に関する情報の少なくとも1つを含む工程実績情報とを教師データとして取得する教師データ取得手段と、前記教師データに基づいて生成された作業者に関する情報を、作業者を管理する管理者コンピュータを送信する作業者情報送信手段とを備える作業効率支援システムにおいて、取得した前記教師データに基づいて機械学習された予測モデルを用いて、作業者が作業の品質に影響を与える度合いを示す作業品質値を算出する学習済みエンジンと、該学習済みエンジンで算出された作業品質値に基づいて作業者ごとに作業者に関する情報を生成する作業者情報生成手段とを備えることを特徴とする。 Next, in order to achieve the above object, the work efficiency support system according to the present invention includes fatigue degree information indicating the degree of fatigue for each worker, including at least autonomic nerve balance information for each worker, and the work process of the worker. Acquisition of process performance information including at least one of information on the frequency of occurrence of defective products, information on the working period of the work process, information on the job system, information on the transition of the work process, and information on the non-in charge period of the work process as teacher data. The above-mentioned acquired in a work efficiency support system including a teacher data acquisition means for performing and a worker information transmitting means for transmitting an administrator computer that manages the worker, information about a worker generated based on the teacher data. A trained engine that calculates a work quality value that indicates the degree to which a worker affects the quality of work using a machine-learned prediction model based on teacher data, and a work quality value calculated by the trained engine. It is characterized by providing a worker information generation means for generating information about the worker for each worker based on the above.
また、本発明に係る作業効率支援システムは、前記教師データとして、作業工程ごとの作業者ごとの作業着手状態に関する情報、及び就業時刻を含む代替作業者に関する情報をさらに含み、前記学習済みエンジンにおいて、所定の作業工程について、前記作業者が継続して作業した場合の第一の作業品質値、及び代替作業者に交代して作業した場合の第二の作業品質値をそれぞれ算出し、前記第二の作業品質値が前記第一の作業品質値より大きいか否かを判断する作業品質判断手段と、該作業品質判断手段で前記第二の作業品質値が前記第一の作業品質値より大きいと判断した場合、前記作業者情報生成手段は、交代を促す情報を生成することが好ましい。 Further, the work efficiency support system according to the present invention further includes information on the work start state for each worker for each work process and information on the alternative worker including the working time as the teacher data in the trained engine. , The first work quality value when the worker continuously works and the second work quality value when the worker takes turns working for a predetermined work process are calculated, respectively, and the first work quality value is calculated. The work quality determination means for determining whether or not the second work quality value is larger than the first work quality value, and the second work quality value is larger than the first work quality value in the work quality determination means. When it is determined, the worker information generation means preferably generates information for prompting a change.
次に、上記目的を達成するために本発明に係る作業効率支援方法は、作業者ごとの疲労度を示す疲労度情報を取得する工程と、前記疲労度情報に基づいて作業者ごとに作業者に関する情報を生成する工程と生成された作業者に関する情報を、作業者を管理する管理者コンピュータを送信する工程とを含み、作業者の疲労度に応じて前記管理者コンピュータへ指示を送信するコンピュータで実行することが可能な作業効率支援方法において、前記コンピュータは、作業者の作業工程における不具合品の発生頻度に関する情報、作業工程の従事期間に関する情報、職制に関する情報、作業工程の変遷に関する情報、作業工程の非担当期間に関する情報の少なくとも1つを含む品質パラメータを変数として、前記疲労度情報に基づく前記作業者に関する情報を生成することを特徴とする。 Next, in order to achieve the above object, the work efficiency support method according to the present invention includes a step of acquiring fatigue degree information indicating the fatigue degree of each worker and a worker for each worker based on the fatigue degree information. A computer that includes a process of generating information about a worker and a process of transmitting the generated information about a worker to an administrator computer that manages the worker, and sends an instruction to the administrator computer according to the degree of fatigue of the worker. In the work efficiency support method that can be executed by the above-mentioned computer, the computer has information on the frequency of occurrence of defective products in the work process of the worker, information on the engagement period of the work process, information on the job system, information on the transition of the work process, It is characterized in that information about the worker based on the fatigue degree information is generated with a quality parameter including at least one of information about the non-in charge period of the work process as a variable.
次に、上記目的を達成するために本発明に係る作業効率支援方法は、少なくとも作業者ごとの自律神経バランス情報を含む作業者ごとの疲労度を示す疲労度情報と、作業者の作業工程における不具合品の発生頻度に関する情報、作業工程の従事期間に関する情報、職制に関する情報、作業工程の変遷に関する情報、作業工程の非担当期間に関する情報の少なくとも1つを含む工程実績情報とを教師データとして取得する工程と、前記教師データに基づいて生成された作業者に関する情報を、作業者を管理する管理者コンピュータを送信する工程とを含み、作業者の疲労度に応じて前記管理者コンピュータへ指示を送信するコンピュータで実行することが可能な作業効率支援方法において、前記コンピュータは、取得した前記教師データに基づいて機械学習された予測モデルを用いて、作業者が作業の品質に影響を与える度合いを示す作業品質値を算出する学習済みエンジンを有し、該学習済みエンジンで算出された作業品質値に基づいて作業者ごとに作業者に関する情報を生成することを特徴とする。 Next, in order to achieve the above object, the work efficiency support method according to the present invention includes fatigue degree information indicating the degree of fatigue for each worker, including at least autonomic nerve balance information for each worker, and the work process of the worker. Acquire process performance information including at least one of information on the frequency of occurrence of defective products, information on the working period of the work process, information on the job system, information on the transition of the work process, and information on the non-in charge period of the work process as teacher data. Including the process of transmitting the process and the process of transmitting the information about the worker generated based on the teacher data to the manager computer that manages the worker, and instructing the manager computer according to the degree of fatigue of the worker. In the work efficiency support method that can be executed by the transmitting computer, the computer uses a prediction model machine-learned based on the acquired teacher data to determine the degree to which the worker affects the quality of work. It has a trained engine for calculating the indicated work quality value, and is characterized in that information about the worker is generated for each worker based on the work quality value calculated by the trained engine.
次に、上記目的を達成するために本発明に係る作業効率支援サーバは、作業者ごとの疲労度を示す疲労度情報を取得する疲労度情報取得手段と、前記疲労度情報に基づいて作業者ごとに作業者に関する情報を生成する作業者情報生成手段とを有する作業効率支援サーバにおいて、前記作業者情報生成手段は、作業者の作業工程における不具合品の発生頻度に関する情報、作業工程の従事期間に関する情報、職制に関する情報、作業工程の変遷に関する情報、作業工程の非担当期間に関する情報の少なくとも1つを含む品質パラメータを変数として、前記疲労度情報に基づく前記作業者に関する情報を生成することを特徴とする。 Next, in order to achieve the above object, the work efficiency support server according to the present invention is a fatigue degree information acquisition means for acquiring fatigue degree information indicating the fatigue degree for each worker, and a worker based on the fatigue degree information. In a work efficiency support server having a worker information generation means for generating information about a worker for each, the worker information generation means provides information on the frequency of occurrence of defective products in the worker's work process and the engagement period of the work process. To generate information about the worker based on the fatigue level information, using a quality parameter including at least one of information about, information about the job system, information about the transition of the work process, and information about the non-in charge period of the work process as a variable. It is a feature.
また、本発明に係る作業効率支援サーバは、前記作業者情報生成手段は、前記疲労度情報が第一の閾値以上であるか否かを作業者ごとに判断する疲労度判断手段と、該疲労度判断手段で前記疲労度情報が第一の閾値以上であると判断された作業者について、交代を促す情報を生成することが好ましい。 Further, in the work efficiency support server according to the present invention, the worker information generating means includes a fatigue degree determining means for determining whether or not the fatigue degree information is equal to or higher than the first threshold value for each worker, and the fatigue. It is preferable to generate information for urging the change of the worker whose fatigue degree information is determined to be equal to or higher than the first threshold value by the degree determination means.
また、本発明に係る作業効率支援サーバは、前記作業者情報生成手段は、前記疲労度情報が第一の閾値未満、しかも前記第一の閾値より小さい第二の閾値以上であるか否かを作業者ごとに判断する疲労度判断手段と、該疲労度判断手段で前記疲労度情報が前記第一の閾値未満、前記第二の閾値以上であると判断された作業者について、代わりの作業者を準備するよう指示を出す情報を生成することが好ましい。 Further, in the work efficiency support server according to the present invention, the worker information generating means determines whether or not the fatigue degree information is less than the first threshold value and greater than or equal to the second threshold value smaller than the first threshold value. Substitute workers for the fatigue degree determining means for each worker and the worker who is determined by the fatigue degree determining means that the fatigue degree information is less than the first threshold value and greater than or equal to the second threshold value. It is preferable to generate information that instructs them to prepare.
また、本発明に係る作業効率支援サーバは、前記作業者に対する警告情報を生成する警告情報生成手段を備え、該警告情報生成手段は、前記疲労度情報が第一の閾値以上であるか否かを作業者ごとに判断する疲労度判断手段と、該疲労度判断手段で前記疲労度情報が前記第一の閾値以上であると判断された作業者について、作業中止を促す警告情報を生成する生成手段とを備えることが好ましい。 Further, the work efficiency support server according to the present invention includes a warning information generating means for generating warning information for the worker, and the warning information generating means determines whether or not the fatigue degree information is equal to or higher than the first threshold value. To generate warning information for urging the work to be stopped for the fatigue degree determining means for determining each worker and the worker for whom the fatigue degree information is determined to be equal to or higher than the first threshold value by the fatigue degree determining means. It is preferable to provide means.
また、本発明に係る作業効率支援サーバは、前記作業者に対する警告情報を生成する警告情報生成手段を備え、該警告情報生成手段は、前記疲労度情報が第一の閾値未満、しかも前記第一の閾値より小さい第二の閾値以上であるか否かを作業者ごとに判断する疲労度判断手段と、該疲労度判断手段で前記疲労度情報が前記第一の閾値未満、前記第二の閾値以上であると判断された作業者について、作業精度を確認する指示を出す警告情報を生成する生成手段とを備えることが好ましい。 Further, the work efficiency support server according to the present invention includes a warning information generating means for generating warning information for the worker, and the warning information generating means has the fatigue degree information less than the first threshold value and the first threshold value. A fatigue degree determining means for determining whether or not it is equal to or greater than a second threshold value smaller than the threshold value of It is preferable to provide a generation means for generating warning information that gives an instruction to confirm the work accuracy for the worker determined to be the above.
次に、上記目的を達成するために本発明に係る作業効率支援サーバは、少なくとも作業者ごとの自律神経バランス情報を含む作業者ごとの疲労度を示す疲労度情報と、作業者の作業工程における不具合品の発生頻度に関する情報、作業工程の従事期間に関する情報、職制に関する情報、作業工程の変遷に関する情報、作業工程の非担当期間に関する情報の少なくとも1つを含む工程実績情報とを教師データとして取得する教師データ取得手段を備える作業効率支援サーバにおいて、取得した前記教師データに基づいて機械学習された予測モデルを用いて、作業者が作業の品質に影響を与える度合いを示す作業品質値を算出する学習済みエンジンと、該学習済みエンジンで算出された作業品質値に基づいて作業者ごとに作業者に関する情報を生成する作業者情報生成手段とを備えることを特徴とする。 Next, in order to achieve the above object, the work efficiency support server according to the present invention has fatigue degree information indicating the degree of fatigue for each worker, including at least autonomic nerve balance information for each worker, and the work process of the worker. Acquisition of process performance information including at least one of information on the frequency of occurrence of defective products, information on the working period of the work process, information on the job system, information on the transition of the work process, and information on the non-in charge period of the work process as teacher data. In the work efficiency support server provided with the teacher data acquisition means, the work quality value indicating the degree to which the worker affects the work quality is calculated by using the prediction model machine-learned based on the acquired teacher data. It is characterized by including a learned engine and a worker information generating means for generating information about a worker for each worker based on a work quality value calculated by the learned engine.
また、本発明に係る作業効率支援サーバは、前記教師データとして、作業工程ごとの作業者ごとの作業着手状態に関する情報、及び就業時刻を含む代替作業者に関する情報をさらに含み、前記学習済みエンジンにおいて、所定の作業工程について、前記作業者が継続して作業した場合の第一の作業品質値、及び代替作業者に交代して作業した場合の第二の作業品質値をそれぞれ算出し、前記第二の作業品質値が前記第一の作業品質値より大きいか否かを判断する作業品質判断手段を備え、該作業品質判断手段で前記第二の作業品質値が前記第一の作業品質値より大きいと判断した場合、前記作業者情報生成手段は、交代を促す情報を生成することが好ましい。 Further, the work efficiency support server according to the present invention further includes information on the work start state for each worker for each work process and information on the alternative worker including the working time as the teacher data in the trained engine. , The first work quality value when the worker continuously works and the second work quality value when the worker takes turns working for a predetermined work process are calculated, respectively, and the first work quality value is calculated. A work quality determination means for determining whether or not the second work quality value is larger than the first work quality value is provided, and the second work quality value is higher than the first work quality value in the work quality determination means. When it is determined that the size is large, it is preferable that the worker information generating means generate information for prompting the change.
次に、上記目的を達成するために本発明に係る作業効率支援サーバは、少なくとも作業者ごとの自律神経バランス情報を含む作業者ごとの疲労度を示す疲労度情報と、作業者の作業工程における不具合品の発生頻度に関する情報、作業工程の従事期間に関する情報、職制に関する情報、作業工程の変遷に関する情報、作業工程の非担当期間に関する情報の少なくとも1つを含む工程実績情報とを教師データとして取得する教師データ取得手段を備える作業効率支援サーバにおいて、取得した前記教師データに基づいて機械学習された予測モデルを用いて、作業者が作業の品質に影響を与える度合いを示す作業品質値を算出する学習済みエンジンから作業品質値を取得する作業品質値取得手段と、取得した作業品質値に基づいて作業者ごとに作業者に関する情報を生成する作業者情報生成手段とを備えることを特徴とする。 Next, in order to achieve the above object, the work efficiency support server according to the present invention has fatigue degree information indicating the fatigue degree for each worker including at least autonomic nerve balance information for each worker, and the work process of the worker. Acquire process performance information including at least one of information on the frequency of occurrence of defective products, information on the working period of the work process, information on the job system, information on the transition of the work process, and information on the non-in charge period of the work process as teacher data. In the work efficiency support server provided with the teacher data acquisition means, the work quality value indicating the degree to which the worker affects the work quality is calculated by using the prediction model machine-learned based on the acquired teacher data. It is characterized by including a work quality value acquisition means for acquiring a work quality value from a learned engine and a worker information generation means for generating information about a worker for each worker based on the acquired work quality value.
また、本発明に係る作業効率支援サーバは、前記教師データとして、作業工程ごとの作業者ごとの作業着手状態に関する情報、及び就業時刻を含む代替作業者に関する情報をさらに含み、前記学習済みエンジンにおいて算出された、所定の作業工程について、前記作業者が継続して作業した場合の第一の作業品質値、及び代替作業者に交代して作業した場合の第二の作業品質値をそれぞれ取得し、前記第二の作業品質値が前記第一の作業品質値より大きいか否かを判断する作業品質判断手段を備え、該作業品質判断手段で前記第二の作業品質値が前記第一の作業品質値より大きいと判断した場合、前記作業者情報生成手段は、交代を促す情報を生成することが好ましい。 Further, the work efficiency support server according to the present invention further includes information on the work start state for each worker for each work process and information on the alternative worker including the working time as the teacher data in the trained engine. For the calculated predetermined work process, the first work quality value when the worker continuously works and the second work quality value when the worker takes turns to work are acquired. The work quality determination means for determining whether or not the second work quality value is larger than the first work quality value is provided, and the second work quality value is the first work in the work quality determination means. When it is determined that the quality value is larger than the quality value, it is preferable that the worker information generating means generate information for prompting the change.
次に、上記目的を達成するために本発明に係るコンピュータプログラムは、作業者ごとの疲労度を示す疲労度情報を取得する疲労度情報取得手段と、前記疲労度情報に基づいて作業者ごとに作業者に関する情報を生成する作業者情報生成手段とを有する作業効率支援サーバで実行することが可能なコンピュータプログラムにおいて、前記作業者情報生成手段を、作業者の作業工程における不具合品の発生頻度に関する情報、作業工程の従事期間に関する情報、職制に関する情報、作業工程の変遷に関する情報、作業工程の非担当期間に関する情報の少なくとも1つを含む品質パラメータを変数として、前記疲労度情報に基づく前記作業者に関する情報を生成する手段として機能させることを特徴とする。 Next, in order to achieve the above object, the computer program according to the present invention includes a fatigue level information acquisition means for acquiring fatigue level information indicating the fatigue level of each worker, and each worker based on the fatigue level information. In a computer program that can be executed by a work efficiency support server having a worker information generating means for generating information about a worker, the worker information generating means is used for the frequency of occurrence of defective products in the worker's work process. The worker based on the fatigue level information with a quality parameter including at least one of information, information on the working period of the work process, information on the job system, information on the transition of the work process, and information on the non-in charge period of the work process as variables. It is characterized by functioning as a means for generating information about.
また、本発明に係るコンピュータプログラムは、前記作業者情報生成手段を、前記疲労度情報が第一の閾値以上であるか否かを作業者ごとに判断する疲労度判断手段、及び該疲労度判断手段で前記疲労度情報が第一の閾値以上であると判断された作業者について、交代を促す情報を生成する生成手段として機能させることが好ましい。 Further, in the computer program according to the present invention, the worker information generating means is used as a fatigue degree determining means for determining whether or not the fatigue degree information is equal to or higher than the first threshold value for each worker, and the fatigue degree determination. It is preferable that the worker who is determined by the means to have the fatigue degree information equal to or higher than the first threshold value functions as a generation means for generating information for prompting a change.
また、本発明に係るコンピュータプログラムは、前記作業者情報生成手段を、前記疲労度情報が第一の閾値未満、しかも前記第一の閾値より小さい第二の閾値以上であるか否かを作業者ごとに判断する疲労度判断手段、及び該疲労度判断手段で前記疲労度情報が前記第一の閾値未満、前記第二の閾値以上であると判断された作業者について、代わりの作業者を準備するよう指示を出す情報を生成する生成手段として機能させることが好ましい。 In addition, the computer program according to the present invention uses the worker information generation means to determine whether or not the fatigue level information is less than the first threshold value and greater than or equal to the second threshold value smaller than the first threshold value. A substitute worker is prepared for the fatigue degree determination means for each determination and the worker for which the fatigue degree information is determined to be less than the first threshold value and greater than or equal to the second threshold value by the fatigue degree determination means. It is preferable to function as a generation means for generating information instructing the user to do so.
また、本発明に係るコンピュータプログラムは、前記作業効率支援サーバを、前記作業者に対する警告情報を生成する警告情報生成手段として機能させ、該警告情報生成手段を、前記疲労度情報が第一の閾値以上であるか否かを作業者ごとに判断する疲労度判断手段、及び該疲労度判断手段で前記疲労度情報が前記第一の閾値以上であると判断された作業者について、作業中止を促す警告情報を生成する生成手段として機能させることが好ましい。 Further, the computer program according to the present invention causes the work efficiency support server to function as a warning information generating means for generating warning information for the worker, and the fatigue degree information is the first threshold value for the warning information generating means. The fatigue degree determining means for determining whether or not the above is the case for each worker, and the worker who is determined by the fatigue degree determining means that the fatigue degree information is equal to or higher than the first threshold value are urged to stop the work. It is preferable to function as a generation means for generating warning information.
また、本発明に係るコンピュータプログラムは、前記作業効率支援サーバを、前記作業者に対する警告情報を生成する警告情報生成手段として機能させ、該警告情報生成手段を、前記疲労度情報が第一の閾値未満、しかも前記第一の閾値より小さい第二の閾値以上であるか否かを作業者ごとに判断する疲労度判断手段、及び該疲労度判断手段で前記疲労度情報が前記第一の閾値未満、前記第二の閾値以上であると判断された作業者について、作業精度を確認する指示を出す警告情報を生成する生成手段として機能させることが好ましい。 Further, the computer program according to the present invention causes the work efficiency support server to function as a warning information generating means for generating warning information for the worker, and the fatigue degree information is the first threshold value for the warning information generating means. Fatigue degree determining means for determining whether or not it is less than, and more than or equal to the second threshold value smaller than the first threshold value, and the fatigue degree information by the fatigue degree determining means is less than the first threshold value. It is preferable that the worker who is determined to be equal to or higher than the second threshold value functions as a generation means for generating warning information for issuing an instruction for confirming the work accuracy.
次に、上記目的を達成するために本発明に係るコンピュータプログラムは、前記作業効率支援サーバを、少なくとも作業者ごとの自律神経バランス情報を含む作業者ごとの疲労度を示す疲労度情報と、作業者の作業工程における不具合品の発生頻度に関する情報、作業工程の従事期間に関する情報、職制に関する情報、作業工程の変遷に関する情報、作業工程の非担当期間に関する情報の少なくとも1つを含む工程実績情報とを教師データとして取得する教師データ取得手段と、前記教師データに基づいて生成された作業者に関する情報を、作業者を管理する管理者コンピュータを送信する作業者情報送信手段として機能させるコンピュータプログラムにおいて、前記作業効率支援サーバは、取得した前記教師データに基づいて機械学習された予測モデルを用いて、作業者が作業の品質に影響を与える度合いを示す作業品質値を算出する学習済みエンジンを有し、前記作業効率支援サーバを、該学習済みエンジンで算出された作業品質値に基づいて作業者ごとに作業者に関する情報を生成する作業者情報生成手段として機能させることを特徴とする。 Next, in order to achieve the above object, the computer program according to the present invention uses the work efficiency support server with fatigue level information indicating the fatigue level for each worker, including at least autonomic nerve balance information for each worker, and work. Process performance information including at least one of information on the frequency of occurrence of defective products in a person's work process, information on the engagement period of the work process, information on the job system, information on the transition of the work process, and information on the non-in charge period of the work process. In a computer program that functions as a teacher data acquisition means for acquiring as teacher data and a worker information transmission means for transmitting information about a worker generated based on the teacher data to an administrator computer that manages the worker. The work efficiency support server has a trained engine that calculates a work quality value indicating the degree to which a worker affects the work quality by using a prediction model machine-learned based on the acquired teacher data. The work efficiency support server is characterized by functioning as a worker information generation means for generating information about a worker for each worker based on a work quality value calculated by the learned engine.
また、本発明に係るコンピュータプログラムは、前記教師データとして、作業工程ごとの作業者ごとの作業着手状態に関する情報、及び就業時刻を含む代替作業者に関する情報をさらに含み、前記作業効率支援サーバを、前記学習済みエンジンにおいて、所定の作業工程について、前記作業者が継続して作業した場合の第一の作業品質値、及び代替作業者に交代して作業した場合の第二の作業品質値をそれぞれ算出する手段、前記第二の作業品質値が前記第一の作業品質値より大きいか否かを判断する作業品質判断手段、及び該作業品質判断手段で前記第二の作業品質値が前記第一の作業品質値より大きいと判断した場合、前記作業者情報生成手段は、交代を促す情報を生成する生成手段として機能させることが好ましい。 Further, the computer program according to the present invention further includes information on the work start state for each worker for each work process and information on the alternative worker including the working time as the teacher data, and uses the work efficiency support server. In the trained engine, for a predetermined work process, the first work quality value when the worker continuously works and the second work quality value when the worker takes turns working are set. The means for calculating, the work quality determination means for determining whether or not the second work quality value is larger than the first work quality value, and the work quality determination means for which the second work quality value is the first. When it is determined that the work quality value is larger than that of the above, it is preferable that the worker information generating means functions as a generating means for generating information for prompting a change.
次に、上記目的を達成するために本発明に係るコンピュータプログラムは、作業効率支援サーバを、少なくとも作業者ごとの自律神経バランス情報を含む作業者ごとの疲労度を示す疲労度情報と、作業者の作業工程における不具合品の発生頻度に関する情報、作業工程の従事期間に関する情報、職制に関する情報、作業工程の変遷に関する情報、作業工程の非担当期間に関する情報の少なくとも1つを含む工程実績情報とを教師データとして取得する教師データ取得手段として機能させるコンピュータプログラムにおいて、前記作業効率支援サーバを、取得した前記教師データに基づいて機械学習された予測モデルを用いて、作業者が作業の品質に影響を与える度合いを示す作業品質値を算出する学習済みエンジンから作業品質値を取得する作業品質値取得手段、及び取得した作業品質値に基づいて作業者ごとに作業者に関する情報を生成する作業者情報生成手段として機能させることを特徴とする。 Next, in order to achieve the above object, the computer program according to the present invention uses the work efficiency support server with fatigue degree information indicating the degree of fatigue for each worker, including at least autonomic nerve balance information for each worker, and the worker. Information on the frequency of occurrence of defective products in the work process, information on the engagement period of the work process, information on the job system, information on the transition of the work process, process performance information including at least one of the information on the non-in charge period of the work process. In a computer program that functions as a teacher data acquisition means to be acquired as teacher data, the worker affects the quality of work by using the work efficiency support server using a prediction model machine-learned based on the acquired teacher data. A work quality value acquisition means for acquiring a work quality value from a trained engine that calculates a work quality value indicating the degree of giving, and a worker information generation that generates information about a worker for each worker based on the acquired work quality value. It is characterized by functioning as a means.
また、本発明に係るコンピュータプログラムは、前記教師データとして、作業工程ごとの作業者ごとの作業着手状態に関する情報、及び就業時刻を含む代替作業者に関する情報をさらに含み、前記作業効率支援サーバを、前記学習済みエンジンにおいて算出された、所定の作業工程について、前記作業者が継続して作業した場合の第一の作業品質値、及び代替作業者に交代して作業した場合の第二の作業品質値をそれぞれ取得する手段、前記第二の作業品質値が前記第一の作業品質値より大きいか否かを判断する作業品質判断手段、及び該作業品質判断手段で前記第二の作業品質値が前記第一の作業品質値より大きいと判断した場合、前記作業者情報生成手段は、交代を促す情報を生成する生成手段として機能させることを特徴とする。 Further, the computer program according to the present invention further includes information on the work start state for each worker for each work process and information on the alternative worker including the working time as the teacher data, and uses the work efficiency support server. For a predetermined work process calculated in the trained engine, the first work quality value when the worker continuously works, and the second work quality when the worker takes turns working as an alternative worker. The means for acquiring the values, the work quality determination means for determining whether or not the second work quality value is larger than the first work quality value, and the work quality determination means for the second work quality value. When it is determined that the value is larger than the first work quality value, the worker information generating means functions as a generating means for generating information for prompting a change.
本発明によれば、少なくとも自律神経の変化や作業環境、作業者のモチベーション等の疲労度算出に必要となる疲労度情報、及び作業者の作業工程における不具合品の発生頻度に関する情報、作業工程の従事期間に関する情報、職制に関する情報、作業工程の変遷に関する情報、作業工程の非担当期間に関する情報の少なくとも1つを含む品質パラメータを変数として、作業者に関する情報を生成するので、作業者自身が疲労を感じていない場合であっても潜在的に存在する疲労による作業効率の低下、あるいは作業の停滞を未然に防止することができ、作業効率の最大化を図ることが可能となる。 According to the present invention, at least fatigue level information necessary for calculating fatigue level such as changes in autonomic nerves, work environment, and motivation of workers, information on the frequency of occurrence of defective products in the work process of workers, and information on the frequency of occurrence of defective products in the work process of workers, Since the information about the worker is generated with the quality parameter including at least one of the information about the working period, the information about the job system, the information about the transition of the work process, and the information about the non-in charge of the work process as a variable, the worker himself is tired. Even if you do not feel the above, it is possible to prevent a decrease in work efficiency due to potential fatigue or a stagnation in work, and it is possible to maximize work efficiency.
また、本発明によれば、作業者の疲労度を、疲労している確率で評価値を定めることにより、作業者に関する情報を生成するので、作業者自身が疲労を感じていない場合であっても潜在的に存在する疲労による作業効率の低下、あるいは作業の停滞を未然に防止することができ、作業効率の最大化を図ることが可能となる。 Further, according to the present invention, information about the worker is generated by determining the evaluation value of the degree of fatigue of the worker with the probability of being tired, so that the worker himself / herself does not feel tired. However, it is possible to prevent a decrease in work efficiency due to potentially existing fatigue or a stagnation of work, and it is possible to maximize work efficiency.
以下、本発明の実施の形態に係る作業効率支援システムについて、図面に基づいて具体的に説明する。以下の実施の形態は、特許請求の範囲に記載された発明を限定するものではなく、実施の形態の中で説明されている特徴的事項の組み合わせの全てが解決手段の必須事項であるとは限らないことは言うまでもない。 Hereinafter, the work efficiency support system according to the embodiment of the present invention will be specifically described with reference to the drawings. The following embodiments do not limit the invention described in the claims, and it is said that all combinations of characteristic matters described in the embodiments are essential matters of the solution. It goes without saying that it is not always the case.
また、本発明は多くの異なる態様にて実施することが可能であり、実施の形態の記載内容に限定して解釈されるべきものではない。実施の形態を通じて同じ要素には同一の符号を付している。 In addition, the present invention can be implemented in many different embodiments and should not be construed as limited to the description of the embodiments. The same elements are designated by the same reference numerals throughout the embodiment.
以下の実施の形態では、コンピュータシステムにコンピュータプログラムを導入したシステムについて説明するが、当業者であれば明らかな通り、本発明はその一部をコンピュータで実行することが可能なコンピュータプログラムとして実施することができる。したがって、本発明は、作業効率支援サーバ、管理者コンピュータ等で構成される作業効率支援システムというハードウェアとしての実施の形態、ソフトウェアとしての実施の形態、又はソフトウェアとハードウェアとの組み合わせの実施の形態をとることができる。コンピュータプログラムは、ハードディスク、DVD、CD、光記憶装置、磁気記憶装置等の任意のコンピュータで読み取ることが可能な記録媒体に記録することができる。 In the following embodiments, a system in which a computer program is introduced into a computer system will be described, but as is clear from those skilled in the art, the present invention is implemented as a computer program in which a part thereof can be executed by a computer. be able to. Therefore, the present invention is an embodiment as hardware, an embodiment as software, or a combination of software and hardware, which is a work efficiency support system composed of a work efficiency support server, an administrator computer, and the like. It can take the form. The computer program can be recorded on a recording medium that can be read by any computer such as a hard disk, a DVD, a CD, an optical storage device, and a magnetic storage device.
本発明の実施の形態によれば、少なくとも自律神経の変化や作業環境、作業者のモチベーション等の疲労度算出に必要となる疲労度情報、及び作業者の作業工程における不具合品の発生頻度に関する情報、作業工程の従事期間に関する情報、職制に関する情報、作業工程の変遷に関する情報、作業工程の非担当期間に関する情報の少なくとも1つを含む品質パラメータを変数として、作業者に関する情報を生成するので、作業者自身が疲労を感じていない場合であっても潜在的に存在する疲労による作業効率の低下、あるいは作業の停滞を未然に防止することができ、作業効率の最大化を図ることが可能となる。 According to the embodiment of the present invention, at least information on the degree of fatigue required for calculating the degree of fatigue such as changes in autonomic nerves, work environment, and motivation of the worker, and information on the frequency of occurrence of defective products in the work process of the worker. Since quality parameters including at least one of information on the working period of the work process, information on the job system, information on the transition of the work process, and information on the non-in charge period of the work process are used as variables, information on the worker is generated. Even if the person himself / herself does not feel tired, it is possible to prevent a decrease in work efficiency due to potential fatigue or a stagnation of work, and it is possible to maximize work efficiency. ..
また、本発明の実施の形態によれば、作業者の疲労度を、疲労している確率を示す作業品質値を定めることにより、作業者に関する情報を生成するので、作業者自身が疲労を感じていない場合であっても潜在的に存在する疲労による作業効率の低下、あるいは作業の停滞を未然に防止することができ、作業者の交代時期を正しく判断することが可能となる。 Further, according to the embodiment of the present invention, the worker feels tired because the information about the worker is generated by determining the work quality value indicating the probability of fatigue of the worker. Even if this is not the case, it is possible to prevent a decrease in work efficiency due to potential fatigue or a stagnation of work, and it is possible to correctly determine when to change workers.
(実施の形態1)
図1は、本発明の実施の形態1に係る作業効率支援システムの構成を示す概要図である。本実施の形態1では、作業効率支援サーバ1が、ネットワーク網2を介して、データ通信することが可能に管理者コンピュータ3、作業者コンピュータ4と接続されている。
(Embodiment 1)
FIG. 1 is a schematic diagram showing a configuration of a work efficiency support system according to a first embodiment of the present invention. In the first embodiment, the work efficiency support server 1 is connected to the
管理者コンピュータ3は、作業全体の効率を高めるよう、作業者の工程管理等を行う管理者が使用する。また、作業者ごとに、作業工程における不具合品の発生頻度に関する情報、作業工程の従事期間に関する情報、職制に関する情報、作業工程の変遷に関する情報、作業工程の非担当期間に関する情報等を少なくとも1つ記憶しておくことが好ましい。もちろん、これらの情報は、作業者が使用する作業者コンピュータ4に記憶しておいても良いし、クラウドコンピュータとしてデータ通信することが可能に接続されているネットワーク上のコンピュータに記憶しておいても良い。
The
作業者コンピュータ4は、作業者ごとの疲労度を算出するために必要な疲労度情報を収集する。具体的には、例えば作業者の顔を撮像装置で撮像して、顔色や挙動等の情報を収集する。収集された情報に基づいて、作業者ごとの自律神経に関する情報を算出して、疲労指標LF/HFから疲労度を算出する。
The
ここで、本実施の形態1におけるLF/HFとは、例えば画像から肌色の周期変化を血液変化とみなして、10秒周期の血圧変化から交感神経、副交感神経のバランスを示す値として求めた値である。もちろん、従来のように、心電図等による心拍のゆらぎからパワースペクトル密度関数を求め、低周波成分と高周波成分との比率として算出しても良い。 Here, the LF / HF in the first embodiment is a value obtained as a value indicating the balance between the sympathetic nerve and the parasympathetic nerve from the blood pressure change in the 10-second cycle, for example, by regarding the cycle change of the skin color as a blood change from the image. Is. Of course, as in the conventional case, the power spectral density function may be obtained from the fluctuation of the heartbeat by an electrocardiogram or the like and calculated as the ratio of the low frequency component and the high frequency component.
図2は、本発明の実施の形態1に係る作業効率支援サーバ1の、CPUを用いた構成を模式的に示すブロック図である。図2に示すように、本実施の形態1に係る作業効率支援サーバ1は、少なくともCPU(中央演算装置)11、メモリ12、記憶装置13、I/Oインタフェース14、ビデオインタフェース15、可搬型ディスクドライブ16、通信インタフェース17及び上述したハードウェアを接続する内部バス18で構成されている。
FIG. 2 is a block diagram schematically showing a configuration using a CPU of the work efficiency support server 1 according to the first embodiment of the present invention. As shown in FIG. 2, the work efficiency support server 1 according to the first embodiment has at least a CPU (central processing unit) 11, a
CPU11は、内部バス18を介して作業効率支援サーバ1の上述したようなハードウェア各部と接続されており、上述したハードウェア各部の動作を制御するとともに、記憶装置13に記憶されたコンピュータプログラム100に従って、種々のソフトウェア的機能を実行する。メモリ12は、SRAM、SDRAM等の揮発性メモリで構成され、コンピュータプログラム100の実行時にロードモジュールが展開され、コンピュータプログラム100の実行時に発生する一時的なデータ等を記憶する。
The
記憶装置13は、内蔵される固定型記憶装置(ハードディスク)、ROM等で構成されている。記憶装置13に記憶されたコンピュータプログラム100は、プログラム及びデータ等の情報を記録したDVD、CD−ROM等の可搬型記録媒体90から、可搬型ディスクドライブ16によりダウンロードされ、実行時には記憶装置13からメモリ12へ展開して実行される。もちろん、通信インタフェース17を介して接続されている外部コンピュータからダウンロードされたコンピュータプログラムであっても良い。
The
通信インタフェース17は内部バス18に接続されており、インターネット、LAN、WAN等の外部のネットワークに接続されることにより、外部コンピュータ等とデータ送受信を行うことが可能となっている。
The
I/Oインタフェース14は、キーボード21、マウス22等の入力装置と接続され、データの入力を受け付ける。ビデオインタフェース15は、CRTディスプレイ、液晶ディスプレイ等の表示装置23と接続され、所定の画像を表示する。
The I /
図3は、本発明の実施の形態1に係る作業効率支援サーバ1の機能ブロック図である。図3に示す疲労度情報取得部101は、作業者ごとの疲労度を示す疲労度情報を、作業者コンピュータ4から取得する。取得する疲労度情報は、疲労度を算出する基礎となる情報であれば特に限定されるものではない。
FIG. 3 is a functional block diagram of the work efficiency support server 1 according to the first embodiment of the present invention. The fatigue level
疲労度情報としては、例えば作業者ごとの自律神経に関する情報、あるいは自律神経機能の偏差値等を用いる。本実施の形態1では、作業者の顔を撮像装置で撮像して、顔色や挙動等の情報を収集する。収集された情報に基づいて、作業者ごとの自律神経に関する情報を算出して、疲労指標LF/HFから疲労度を算出している。 As the fatigue degree information, for example, information on the autonomic nerves of each worker, deviation values of autonomic nerve functions, and the like are used. In the first embodiment, the face of the worker is imaged by an imaging device to collect information such as complexion and behavior. Based on the collected information, information on the autonomic nerves of each worker is calculated, and the degree of fatigue is calculated from the fatigue index LF / HF.
なお、疲労度情報以外にも、作業者の作業工程における不具合品の発生頻度に関する情報、作業工程の従事期間に関する情報、職制に関する情報、作業工程の変遷に関する情報、作業工程の非担当期間に関する情報の少なくとも1つを含む品質パラメータを、管理者コンピュータ3から取得する。もちろん、作業者コンピュータ4にリアルタイムに記憶されている場合には、作業者コンピュータ4から取得する。
In addition to fatigue level information, information on the frequency of defective products in the work process of workers, information on the working period of the work process, information on the job system, information on the transition of the work process, information on the non-in charge period of the work process. A quality parameter including at least one of the above is obtained from the
作業者情報生成部102は、取得した疲労度情報に基づいて作業者ごとに作業者に関する情報を生成する。具体的には、作業者の作業工程における不具合品の発生頻度に関する情報、作業工程の従事期間に関する情報、職制に関する情報、作業工程の変遷に関する情報、作業工程の非担当期間に関する情報の少なくとも1つを含む品質パラメータを変数として、疲労度情報に基づく作業者に関する情報を生成する。
The worker
品質パラメータを設けているのは、状況に応じて作業工程における不具合品の発生頻度への寄与度が変動するからである。まず、作業者のキャリアの違いに応じて寄与度が変動する。例えば、作業者を新人、中堅、熟練者に区分し、それぞれに安全率を定めれば良い。 The quality parameter is provided because the degree of contribution to the frequency of occurrence of defective products in the work process varies depending on the situation. First, the degree of contribution fluctuates according to the difference in the career of the worker. For example, workers may be divided into newcomers, mid-career workers, and skilled workers, and safety factors may be set for each.
具体的には、熟練者ほど不具合が発生しにくいと考えられるので、熟練者ほど安全率を高く設定すれば良い。例えば中堅の安全率を「1.0」として、新人の安全率を「0.9」、熟練者の安全率を「1.1」と設定すれば良い。なお、安全率は、数字が高いほど不具合の発生頻度が小さくなるものとする。 Specifically, it is considered that the more skilled the person is, the less likely the problem will occur. Therefore, the more skilled the person is, the higher the safety factor should be set. For example, the safety factor of mid-level employees may be set to "1.0", the safety factor of newcomers may be set to "0.9", and the safety factor of skilled workers may be set to "1.1". As for the safety factor, the higher the number, the lower the frequency of defects.
作業工程の従事期間に関する情報とは、例えば作業の導入期、標準期、熟練期に応じて不具合品の発生率が大きく相違するケースに適用可能な品質パラメータである。例えば、熟練者であっても、新しい商品に関する作業であれば作業経験としては新人と同等と判断できるケースも生じうる。したがって、作業工程ごとの従事期間に基づいて、作業工程に関する技能や知識の習熟度の影響を反映させることができる。例えば、従事期間が5年未満(研修期間を除く)であれば安全率を「1.0」とし、5年以上であれば安全率を「1.1」、研修期間中であれば安全率を「0.9」とする。 The information regarding the engagement period of the work process is a quality parameter applicable to a case where the occurrence rate of defective products greatly differs depending on, for example, the introduction period, the standard period, and the skill period of the work. For example, even an expert may be able to judge that the work experience is equivalent to that of a newcomer if the work is related to a new product. Therefore, it is possible to reflect the influence of the proficiency level of skills and knowledge related to the work process based on the engagement period for each work process. For example, if the engagement period is less than 5 years (excluding the training period), the safety factor is set to "1.0", if it is 5 years or more, the safety factor is set to "1.1", and if it is during the training period, the safety factor is set to "1.0". Is set to "0.9".
職制に関する情報とは、職制ごとに不具合が発生する発生頻度が変動する場合に用いる品質パラメータである。例えば作業工程の責任者の安全率を「1.0」とし、一般の作業者は作業工程に直接従事しているので安全率を「1.1」、統括責任者はほとんど作業をしていないので安全率を「0.9」とする。 The information about the job system is a quality parameter used when the frequency of occurrence of defects varies depending on the job system. For example, the safety factor of the person in charge of the work process is set to "1.0", the safety factor is set to "1.1" because general workers are directly engaged in the work process, and the general manager hardly works. Therefore, the safety factor is set to "0.9".
作業工程の変遷に関する情報とは、作業工程の継続性と言い替えても良く、たとえ所定の作業工程について従事期間が長くても、近々には他の作業工程に従事している場合には、不具合品の発生率が高まることに対応する品質パラメータである。例えば、日常の作業工程である場合の安全率を「1.0」とし、作業に一定期間のブランクがある場合には安全率を「0.9」とする。 Information on the transition of a work process can be rephrased as the continuity of a work process. This is a quality parameter that corresponds to an increase in the rate of product occurrence. For example, the safety factor is set to "1.0" in the case of daily work processes, and the safety factor is set to "0.9" when there is a blank in the work for a certain period of time.
作業工程の非担当期間に関する情報とは、たとえ所定の作業工程について従事期間が長くても、担当していない期間が一定期間以上ある場合には不具合品の発生率が高まることに対応する品質パラメータである。例えば、通常の休暇によるブランク期間を安全率「1.0」とし、産休や育休による数か月以上のブランク期間を有する場合の安全率を「0.8」、長期休暇明け等1週間程度のブランク期間を有する場合には安全率を「0.9」とする。 Information on the non-in charge period of a work process is a quality parameter corresponding to an increase in the occurrence rate of defective products when the period of non-in charge is longer than a certain period even if the engagement period is long for a predetermined work process. Is. For example, the safety factor is "1.0" for the blank period due to regular leave, the safety factor is "0.8" for having a blank period of several months or more due to maternity leave or childcare leave, and about one week after a long vacation. If there is a blank period, the safety factor is set to "0.9".
作業者情報生成部102は疲労度判断部103を備える。例えば、疲労度判断部103が、上述した品質パラメータを乗算した疲労度情報が第一の閾値以上であるか否かを作業者ごとに判断する。
The worker
疲労度判断部103で、疲労度情報が第一の閾値以上であると判断された作業者については、交代を促す情報を生成する。作業者情報送信部104が、生成された作業者に関する情報を管理者コンピュータ3へ送信することにより、作業者本人が自覚していなくても、一定以上疲労が蓄積している作業者を交代させることができる。
The fatigue
図4は、本発明の実施の形態1に係る作業効率支援サーバ1の処理手順を示すフローチャートである。図4に示すように、本実施の形態1に係る作業効率支援サーバ1のCPU11は、作業者ごとの疲労度を示す疲労度情報を、作業者コンピュータ4から取得する(ステップS401)。取得する疲労度情報は、疲労度を算出する基礎となる情報であれば特に限定されるものではない。
FIG. 4 is a flowchart showing a processing procedure of the work efficiency support server 1 according to the first embodiment of the present invention. As shown in FIG. 4, the
CPU11は、疲労度情報が第一の閾値以上であるか否かを作業者ごとに判断する(ステップS402)。CPU11が、疲労度情報が第一の閾値より小さいと判断した場合(ステップS402:NO)、CPU11は、当該作業者については、まだ疲労度が低い状態であると判断して、ステップS401へ処理を戻して作業工程を継続する。CPU11が、疲労度情報が第一の閾値以上であると判断した場合(ステップS402:YES)、CPU11は、当該作業者については、披露度が高い状態であると判断して交代を促す情報を生成する(ステップS403)。CPU11は、生成した交代を促す情報を管理者コンピュータ3へ送信する(ステップS404)。
The
第一の閾値を定めるのに、作業者の作業工程における不具合品の発生頻度に関する情報、作業工程の従事期間に関する情報、職制に関する情報、作業工程の変遷に関する情報、作業工程の非担当期間に関する情報の少なくとも1つを含む品質パラメータを変数として用いる。具体的には、安全率として第一の閾値に乗算する。 To set the first threshold, information on the frequency of defective products in the work process of the worker, information on the engagement period of the work process, information on the job system, information on the transition of the work process, information on the non-in charge period of the work process. A quality parameter containing at least one of is used as a variable. Specifically, it is multiplied by the first threshold value as a safety factor.
言い替えれば、作業者に関する情報を生成する場合、品質パラメータを加味して疲労度を判断することで生成する作業者に関する情報の内容が変動する。上述した作業者情報生成部102でのCPU11の処理手順をより詳細に説明する。
In other words, when the information about the worker is generated, the content of the information about the worker to be generated changes by determining the degree of fatigue in consideration of the quality parameter. The processing procedure of the
図5は、本発明の実施の形態1に係る作業効率支援サーバ1の作業者情報生成部102におけるCPU11の処理手順を示すフローチャートである。図5に示すように、本実施の形態1に係る作業効率支援サーバ1のCPU11は、所定の作業工程に対して、不具合が発生した期間中の作業者の疲労指標(LF/HF)の平均値である品質不具合発生値を算出する(ステップS501)。実際には、平均的な作業者に対して、不具合が複数回発生するまでの期間、及び当該作業者の疲労度を計測する。
FIG. 5 is a flowchart showing a processing procedure of the
CPU11は、作業者の条件に応じた安全率を求め、算出した品質不具合発生値に上述した安全率を乗算することで、第一の閾値である安定上限値を算出する(ステップS502)。例えば当該作業工程に対して当該作業者が熟練者である場合には、安全率1.1を乗算することで安定上限値を算出する。
The
CPU11は、作業者の自律神経情報を取得する(ステップS503)。具体的には、作業中の作業者の顔を撮像した顔画像を分析する。CPU11は、顔画像の分析結果に基づいて疲労指標(LF/HF)を算出する(ステップS504)。
The
CPU11が、算出した疲労指標(LF/HF)が安定上限値以上であるか否かを判断する(ステップS505)。CPU11が、算出した疲労指標(LF/HF)が安定上限値より小さいと判断した場合(ステップS505:NO)、CPU11は、処理をステップS501へ戻し、安定上限値を再算出して、変動する疲労指標(LF/HF)と比較する処理を繰り返す。
The
CPU11が、算出した疲労指標(LF/HF)が安定上限値以上であると判断した場合(ステップS505:YES)、CPU11は、作業者の交代を促す情報を生成する(ステップS506)。
When the
また、疲労度判断部103では、疲労度情報が第一の閾値未満、しかも第一の閾値より小さい第二の閾値以上であるか否かを作業者ごとに判断しても良い。この場合、疲労度判断部103で、疲労度情報が第一の閾値未満、第二の閾値以上であると判断された作業者については、代わりの作業者を準備するよう指示を出す情報を生成する。
Further, the fatigue
作業者情報送信部104が、生成された作業者に関する情報を管理者コンピュータ3へ送信することにより、作業者自身はまだ頑張れると考えている疲労度であっても、作業の品質が低下する可能性が高くなっていることを検知することができ、交代要員を準備しておくことで、作業が中断すること、あるいは停滞することを未然に回避することができる。
By transmitting the generated information about the worker to the
図6は、本発明の実施の形態1に係る作業効率支援サーバ1の他の処理手順を示すフローチャートである。図6に示すように、本実施の形態1に係る作業効率支援サーバ1のCPU11は、作業者ごとの疲労度を示す疲労度情報を、作業者コンピュータ4から取得する(ステップS601)。取得する疲労度情報は、疲労度を算出する基礎となる情報であれば特に限定されるものではない。
FIG. 6 is a flowchart showing another processing procedure of the work efficiency support server 1 according to the first embodiment of the present invention. As shown in FIG. 6, the
CPU11は、疲労度情報が第一の閾値未満、しかも第二の閾値以上であるか否かを作業者ごとに判断する(ステップS602)。CPU11が、疲労度情報が第二の閾値より小さいと判断した場合(ステップS602:NO)、CPU11は、当該作業者については、まだ疲労度が低い状態であると判断して、ステップS601へ処理を戻して作業工程を継続する。CPU11が、疲労度情報が第一の閾値未満、しかも第二の閾値以上であると判断した場合(ステップS602:YES)、CPU11は、当該作業者については、近々に交代する必要が生じる可能性が高いとして、代わりの作業者を準備するよう指示を出す情報を生成する(ステップS603)。CPU11は、生成した代わりの作業者を準備するよう指示を出す情報を管理者コンピュータ3へ送信する(ステップS604)。
The
第一の閾値を定めるには、作業者の作業工程における不具合品の発生頻度に関する情報、作業工程の従事期間に関する情報、職制に関する情報、作業工程の変遷に関する情報、作業工程の非担当期間に関する情報の少なくとも1つを含む品質パラメータを変数として用いる。具体的には、安全率として第一の閾値に乗算する。第二の閾値は第一の閾値より小さければ特に限定されるものではないが、例えば一定の割合を示す係数(例えば「0.9」)を乗算しても良い。係数の値は、統計的な実績データに基づいて定めることが好ましい。 To set the first threshold, information on the frequency of occurrence of defective products in the work process of the worker, information on the engagement period of the work process, information on the job system, information on the transition of the work process, information on the non-in charge period of the work process. A quality parameter containing at least one of is used as a variable. Specifically, it is multiplied by the first threshold value as a safety factor. The second threshold value is not particularly limited as long as it is smaller than the first threshold value, but may be multiplied by a coefficient indicating a constant ratio (for example, "0.9"). The value of the coefficient is preferably determined based on statistical actual data.
図7は、本発明の実施の形態1に係る作業効率支援サーバ1の作業者情報生成部102におけるCPU11の他の処理手順を示すフローチャートである。図7に示すように、本実施の形態1に係る作業効率支援サーバ1のCPU11は、所定の作業工程に対して、不具合が発生した期間中の作業者の疲労指標(LF/HF)の平均値である品質不具合発生値を算出する(ステップS701)。実際には、平均的な作業者に対して、不具合が複数回発生するまでの期間、及び当該作業者の疲労度を計測する。
FIG. 7 is a flowchart showing another processing procedure of the
CPU11は、作業者の条件に応じた安全率を求め、算出した品質不具合発生値に上述した安全率を乗算することで、第一の閾値である安定上限値を算出する(ステップS702)。例えば当該作業工程に対して当該作業者が熟練者である場合には、安全率1.1を乗算することで第一の安定上限値を算出する。
The
CPU11は、第一の閾値である第一の安定上限値に所定の係数を乗算して、第二の閾値である第二の安定上限値を算出する(ステップS703)。例えば第一の閾値に係数0.9を乗算することで第二の安定上限値を算出する。
The
CPU11は、作業者の自律神経情報を取得する(ステップS704)。具体的には、作業中の作業者の顔を撮像した顔画像を分析する。CPU11は、顔画像の分析結果に基づいて疲労指標(LF/HF)を算出する(ステップS705)。
The
CPU11が、算出した疲労指標(LF/HF)が第一の安定上限値未満、しかも第二の安定上限値以上であるか否かを判断する(ステップS706)。CPU11が、算出した疲労指標(LF/HF)が第二の安定上限値より小さいと判断した場合(ステップS706:NO)、CPU11は、処理をステップS701へ戻し、第一の安定上限値及び第二の安定上限値を再算出して、変動する疲労指標(LF/HF)と比較する処理を繰り返す。
The
CPU11が、算出した疲労指標(LF/HF)が第一の安定上限値未満、しかも第二の安定上限値以上であると判断した場合(ステップS706:YES)、CPU11は、代わりの作業者を準備するよう指示を出す情報を生成する(ステップS707)。
When the
なお、作業者に関する情報の内容によっては、管理者コンピュータ3に送信するのではなく、直接作業者に知らせるべく、当該作業者が使用している作業者コンピュータ4へ送信する方が効果的な場合もある。この場合、本実施の形態1に係る作業効率支援サーバ1は、当該作業者に対する警告情報を生成する警告情報生成部105、及び生成された警告情報を、作業者が使用する作業者コンピュータ4へ送信する警告情報送信部106を有している。
Depending on the content of the information about the worker, it is more effective to send it to the
例えば、警告情報生成部105も、疲労度情報が第一の閾値以上であるか否かを作業者ごとに判断する疲労度判断部103を有している。疲労度判断部103で、疲労度情報が第一の閾値以上であると判断された作業者については、作業中止を促す警告情報を生成する。
For example, the warning
警告情報送信部106が、作業中止を促す警告情報を作業者コンピュータ4へ送信することにより、作業者本人に自覚がなくても自分の疲労度が限界点を超えた事実を知ることができ、作業を中止することにより健康を守ることができるとともに、ミスや失敗の発生を未然に回避することができる。
By transmitting the warning information prompting the worker to stop the work to the
図8は、本発明の実施の形態1に係る作業効率支援サーバ1の作業者自身への警告の処理手順を示すフローチャートである。図8に示すように、本実施の形態1に係る作業効率支援サーバ1のCPU11は、作業者ごとの疲労度を示す疲労度情報を、作業者コンピュータ4から取得する(ステップS801)。取得する疲労度情報は、疲労度を算出する基礎となる情報であれば特に限定されるものではない。
FIG. 8 is a flowchart showing a procedure for processing a warning to the worker himself / herself of the work efficiency support server 1 according to the first embodiment of the present invention. As shown in FIG. 8, the
CPU11は、疲労度情報が第一の閾値以上であるか否かを作業者ごとに判断する(ステップS802)。CPU11が、疲労度情報が第一の閾値より小さいと判断した場合(ステップS802:NO)、CPU11は、当該作業者については、まだ疲労度が低い状態であると判断して、ステップS801へ処理を戻して作業工程を継続する。CPU11が、疲労度情報が第一の閾値以上であると判断した場合(ステップS802:YES)、CPU11は、当該作業者に対して作業中止を促す警告情報を生成する(ステップS803)。CPU11は、生成した作業中止を促す警告情報を当該作業者が使用する作業者コンピュータ4へ送信する(ステップS804)。
The
第一の閾値を定めるのに、作業者の作業工程における不具合品の発生頻度に関する情報、作業工程の従事期間に関する情報、職制に関する情報、作業工程の変遷に関する情報、作業工程の非担当期間に関する情報の少なくとも1つを含む品質パラメータを変数として用いる。具体的には、安全率として第一の閾値に乗算する。 To set the first threshold, information on the frequency of defective products in the work process of the worker, information on the engagement period of the work process, information on the job system, information on the transition of the work process, information on the non-in charge period of the work process. A quality parameter containing at least one of is used as a variable. Specifically, it is multiplied by the first threshold value as a safety factor.
言い替えれば、作業者に関する情報を生成する場合と同様、警告情報を生成する場合にも品質パラメータを加味して疲労度を判断することで、生成する警告情報の内容が変動する。上述した作業者情報生成部102でのCPU11の処理手順をより詳細に説明する。
In other words, the content of the generated warning information changes by determining the degree of fatigue in consideration of the quality parameter when generating the warning information as in the case of generating the information about the worker. The processing procedure of the
図9は、本発明の実施の形態1に係る作業効率支援サーバ1の警告情報生成部105におけるCPU11の処理手順を示すフローチャートである。図9に示すように、本実施の形態1に係る作業効率支援サーバ1のCPU11は、所定の作業工程に対して、不具合が発生した期間中の作業者の疲労指標(LF/HF)の平均値である品質不具合発生値を算出する(ステップS901)。実際には、平均的な作業者に対して、不具合が複数回発生するまでの期間、及び当該作業者の疲労度を計測する。
FIG. 9 is a flowchart showing a processing procedure of the
CPU11は、作業者の条件に応じた安全率を求め、算出した品質不具合発生値に上述した安全率を乗算することで、第一の閾値である安定上限値を算出する(ステップS902)。例えば当該作業工程に対して当該作業者が熟練者である場合には、安全率1.1を乗算することで安定上限値を算出する。
The
CPU11は、作業者の自律神経情報を取得する(ステップS903)。具体的には、作業中の作業者の顔を撮像した顔画像を分析する。CPU11は、顔画像の分析結果に基づいて疲労指標(LF/HF)を算出する(ステップS904)。
The
CPU11が、算出した疲労指標(LF/HF)が安定上限値以上であるか否かを判断する(ステップS905)。CPU11が、算出した疲労指標(LF/HF)が安定上限値より小さいと判断した場合(ステップS905:NO)、CPU11は、処理をステップS901へ戻し、安定上限値を再算出して、変動する疲労指標(LF/HF)と比較する処理を繰り返す。
The
CPU11が、算出した疲労指標(LF/HF)が安定上限値以上であると判断した場合(ステップS905:YES)、CPU11は、作業中止を促す警告情報を生成する(ステップS906)。
When the
また、疲労度判断部103で、疲労度情報が第一の閾値未満、しかも第一の閾値より小さい第二の閾値以上であるか否かを作業者ごとに判断しても良い。この場合、疲労度判断部103で、疲労度情報が第一の閾値未満、しかも第一の閾値より小さい第二の閾値以上であると判断された作業者について、作業精度を確認する指示を出す警告情報を生成する。
Further, the fatigue
警告情報送信部106が、作業精度を確認する指示を出す警告情報を作業者コンピュータ4へ送信することにより、作業者は自覚がなくても自分の疲労がかなり蓄積されてきている事実を知ることができ、作業内容を確認することで疲労に起因するケアレスミスを未然に防止することが可能となる。
By transmitting the warning information to the
図10は、本発明の実施の形態1に係る作業効率支援サーバ1の作業者自身への警告の他の処理手順を示すフローチャートである。図10に示すように、本実施の形態1に係る作業効率支援サーバ1のCPU11は、作業者ごとの疲労度を示す疲労度情報を、作業者コンピュータ4から取得する(ステップS1001)。取得する疲労度情報は、疲労度を算出する基礎となる情報であれば特に限定されるものではない。
FIG. 10 is a flowchart showing another processing procedure of the warning to the worker himself / herself of the work efficiency support server 1 according to the first embodiment of the present invention. As shown in FIG. 10, the
CPU11は、疲労度情報が第一の閾値未満、しかも第二の閾値以上であるか否かを作業者ごとに判断する(ステップS1002)。CPU11が、疲労度情報が第二の閾値より小さいと判断した場合(ステップS1002:NO)、CPU11は、当該作業者については、まだ疲労度が低い状態であると判断して、ステップS1001へ処理を戻して作業工程を継続する。CPU11が、疲労度情報が第一の閾値未満、しかも第二の閾値以上であると判断した場合(ステップS1002:YES)、CPU11は、当該作業者については、近々に交代する必要が生じる可能性が高いとして、作業精度を確認する指示を出す警告情報を生成する(ステップS1003)。
The
第一の閾値を定めるには、作業者の作業工程における不具合品の発生頻度に関する情報、作業工程の従事期間に関する情報、職制に関する情報、作業工程の変遷に関する情報、作業工程の非担当期間に関する情報の少なくとも1つを含む品質パラメータを変数として用いる。具体的には、安全率として第一の閾値に乗算する。第二の閾値は第一の閾値より小さければ特に限定されるものではないが、例えば一定の割合を示す係数(例えば「0.9」)を乗算しても良い。 To set the first threshold, information on the frequency of occurrence of defective products in the work process of the worker, information on the engagement period of the work process, information on the job system, information on the transition of the work process, information on the non-in charge period of the work process. A quality parameter containing at least one of is used as a variable. Specifically, it is multiplied by the first threshold value as a safety factor. The second threshold value is not particularly limited as long as it is smaller than the first threshold value, but may be multiplied by a coefficient indicating a constant ratio (for example, "0.9").
図11は、本発明の実施の形態1に係る作業効率支援サーバ1の警告情報生成部105におけるCPU11の他の処理手順を示すフローチャートである。図11に示すように、本実施の形態1に係る作業効率支援サーバ1のCPU11は、所定の作業工程に対して、不具合が発生した期間中の作業者の疲労指標(LF/HF)の平均値である品質不具合発生値を算出する(ステップS1101)。実際には、平均的な作業者に対して、不具合が複数回発生するまでの期間、及び当該作業者の疲労度を計測する。
FIG. 11 is a flowchart showing another processing procedure of the
CPU11は、作業者の条件に応じた安全率を求め、算出した品質不具合発生値に上述した安全率を乗算することで、第一の閾値である安定上限値を算出する(ステップS1102)。例えば当該作業工程に対して当該作業者が熟練者である場合には、安全率1.1を乗算することで第一の安定上限値を算出する。
The
CPU11は、第一の閾値である第一の安定上限値に所定の係数を乗算して、第二の閾値である第二の安定上限値を算出する(ステップS1103)。例えば第一の閾値に係数0.9を乗算することで第二の安定上限値を算出する。
The
CPU11は、作業者の自律神経情報を取得する(ステップS1104)。具体的には、作業中の作業者の顔を撮像した顔画像を分析する。CPU11は、顔画像の分析結果に基づいて疲労指標(LF/HF)を算出する(ステップS1105)。
The
CPU11が、算出した疲労指標(LF/HF)が第一の安定上限値未満、しかも第二の安定上限値以上であるか否かを判断する(ステップS1106)。CPU11が、算出した疲労指標(LF/HF)が第二の安定上限値未満であると判断した場合(ステップS1106:NO)、CPU11は、処理をステップS1101へ戻し、第一の安定上限値及び第二の安定上限値を再算出して、変動する疲労指標(LF/HF)と比較する処理を繰り返す。
The
CPU11が、算出した疲労指標(LF/HF)が第一の安定上限値未満、しかも第二の安定上限値以上であると判断した場合(ステップS1106:YES)、CPU11は、作業精度を確認する指示を出す警告情報を生成する(ステップS1107)。
When the
なお、作業工程ごとに交代することが可能な作業者を記憶装置13に記憶しておいても良い。もちろん、管理者コンピュータ3に記憶しておいても良いことは言うまでもない。
The worker who can be replaced for each work process may be stored in the
作業効率支援サーバ1の記憶装置13の作業者情報記憶部131に記憶する場合、作業工程ごとに作業者の作業工程における不具合品の発生頻度に関する情報、作業工程の従事期間に関する情報、職制に関する情報、作業工程の変遷に関する情報、作業工程の非担当期間に関する情報を記憶しておくことが好ましい。
When storing in the worker
図12は、本発明の実施の形態1に係る作業効率支援サーバ1の作業者情報記憶部131のデータ構造の例示図である。図12に示すように、作業工程ごとに作業者の安全率を記憶しておく。
FIG. 12 is an exemplary diagram of the data structure of the worker
例えば作業者ABは、作業工程Aについて熟練度が低く、従事期間も短いため、安全率はいずれも1.0より小さい。したがって、疲労度の第一の閾値、第二の閾値は小さくなり、交代時期も早期化することができ、早めに交代要員を準備するように行動することが可能となる。 For example, the worker AB has a low skill level in the work process A and a short working period, so that the safety factor is less than 1.0. Therefore, the first threshold value and the second threshold value of the degree of fatigue become smaller, the replacement time can be advanced, and it becomes possible to act to prepare the replacement personnel earlier.
以上のように、本実施の形態1に係る作業効率支援システムによれば、少なくとも自律神経の変化や作業環境、作業者のモチベーション等の疲労度算出に必要となる疲労度情報、及び作業者の作業工程における不具合品の発生頻度に関する情報、作業工程の従事期間に関する情報、職制に関する情報、作業工程の変遷に関する情報、作業工程の非担当期間に関する情報の少なくとも1つを含む品質パラメータを変数として、作業者に関する情報を生成するので、作業者自身が疲労を感じていない場合であっても潜在的に存在する疲労による作業効率の低下、あるいは作業の停滞を未然に防止することができ、作業効率の最大化を図ることが可能となる。 As described above, according to the work efficiency support system according to the first embodiment, at least the fatigue level information necessary for calculating the fatigue level such as changes in the autonomic nerves, the work environment, and the motivation of the worker, and the worker's fatigue level information. A quality parameter containing at least one of information on the frequency of occurrence of defective products in the work process, information on the engagement period of the work process, information on the job system, information on the transition of the work process, and information on the non-in charge period of the work process is used as a variable. Since information about the worker is generated, even if the worker does not feel tired, it is possible to prevent a decrease in work efficiency due to potential fatigue or a stagnation of work, and the work efficiency can be prevented. Can be maximized.
(実施の形態2)
図13は、本発明の実施の形態2に係る作業効率支援システムの構成を示す概要図である。本実施の形態2に係る作業効率支援システムの構成は、実施の形態1と同様、作業効率支援サーバ1が、ネットワーク網2を介して、データ通信することが可能に管理者コンピュータ3、作業者コンピュータ4が接続されている。
(Embodiment 2)
FIG. 13 is a schematic view showing the configuration of the work efficiency support system according to the second embodiment of the present invention. The configuration of the work efficiency support system according to the second embodiment is the same as that of the first embodiment, in which the work efficiency support server 1 can perform data communication via the
管理者コンピュータ3及び作業者コンピュータ4については、実施の形態1と同様であるので、詳細な説明は省略する。
Since the
ここで、本実施の形態2におけるLF/HFとは、実施の形態1と同様、例えば画像から肌色の周期変化を血液変化とみなして、10秒周期の血圧変化から交感神経、副交感神経のバランスを示す値として求めた値である。もちろん、従来のように、心電図等による心拍のゆらぎからパワースペクトル密度関数を求め、低周波成分と高周波成分との比率として算出しても良い。 Here, the LF / HF in the second embodiment is the same as that in the first embodiment, for example, the cycle change of the skin color is regarded as a blood change from the image, and the blood pressure change in the 10-second cycle is the balance of the sympathetic nerve and the parasympathetic nerve. It is a value obtained as a value indicating. Of course, as in the conventional case, the power spectral density function may be obtained from the fluctuation of the heartbeat by an electrocardiogram or the like and calculated as the ratio of the low frequency component and the high frequency component.
図14は、本発明の実施の形態2に係る作業効率支援サーバ1の、CPUを用いた構成を模式的に示すブロック図である。図14に示すように、本実施の形態2に係る作業効率支援サーバ1は、少なくともCPU(中央演算装置)11、メモリ12、記憶装置13、I/Oインタフェース14、ビデオインタフェース15、可搬型ディスクドライブ16、通信インタフェース17及び上述したハードウェアを接続する内部バス18で構成されている。
FIG. 14 is a block diagram schematically showing a configuration using a CPU of the work efficiency support server 1 according to the second embodiment of the present invention. As shown in FIG. 14, the work efficiency support server 1 according to the second embodiment has at least a CPU (central processing unit) 11, a
CPU11は、内部バス18を介して作業効率支援サーバ1の上述したようなハードウェア各部と接続されており、上述したハードウェア各部の動作を制御するとともに、記憶装置13に記憶されたコンピュータプログラム100に従って、種々のソフトウェア的機能を実行する。メモリ12は、SRAM、SDRAM等の揮発性メモリで構成され、コンピュータプログラム100の実行時にロードモジュールが展開され、コンピュータプログラム100の実行時に発生する一時的なデータ等を記憶する。
The
記憶装置13は、内蔵される固定型記憶装置(ハードディスク)、ROM等で構成されている。記憶装置13に記憶されたコンピュータプログラム100は、プログラム及びデータ等の情報を記録したDVD、CD−ROM等の可搬型記録媒体90から、可搬型ディスクドライブ16によりダウンロードされ、実行時には記憶装置13からメモリ12へ展開して実行される。もちろん、通信インタフェース17を介して接続されている外部コンピュータからダウンロードされたコンピュータプログラムであっても良い。
The
記憶装置13は、学習済みエンジン132を備えている。学習済みエンジン132の教師データは、実施の形態1と同様の、作業者ごとの自律神経バランス情報を含む作業者ごとの疲労度を示す疲労度情報、及び作業者の作業工程における不具合品の発生頻度に関する情報、作業工程の従事期間に関する情報、職制に関する情報、作業工程の変遷に関する情報、作業工程の非担当期間に関する情報の少なくとも1つを含む工程実績情報である。
The
学習済みエンジン132は、作業者が作業の品質に影響を与える度合いを示す作業品質値を出力する。具体的には、作業者の疲労の度合いを考慮した不具合が発生する確率値として出力する。
The trained
通信インタフェース17は内部バス18に接続されており、インターネット、LAN、WAN等の外部のネットワークに接続されることにより、外部コンピュータ等とデータ送受信を行うことが可能となっている。
The
I/Oインタフェース14は、キーボード21、マウス22等の入力装置と接続され、データの入力を受け付ける。ビデオインタフェース15は、CRTディスプレイ、液晶ディスプレイ等の表示装置23と接続され、所定の画像を表示する。
The I /
図15は、本発明の実施の形態2に係る作業効率支援サーバ1の機能ブロック図である。図15の教師データ取得部141は、作業者ごとの疲労度を示す疲労度情報を、教師データとして作業者コンピュータ4から取得する。取得する疲労度情報は、疲労度を算出する基礎となる情報であれば特に限定されるものではない。
FIG. 15 is a functional block diagram of the work efficiency support server 1 according to the second embodiment of the present invention. The teacher
疲労度情報としては、例えば作業者ごとの自律神経に関する情報、あるいは自律神経機能の偏差値等を用いる。本実施の形態1では、作業者の顔を撮像装置で撮像して、顔色や挙動等の情報を収集する。収集された情報に基づいて、作業者ごとの自律神経に関する情報を算出して、疲労指標LF/HFから疲労度を算出している。 As the fatigue degree information, for example, information on the autonomic nerves of each worker, deviation values of autonomic nerve functions, and the like are used. In the first embodiment, the face of the worker is imaged by an imaging device to collect information such as complexion and behavior. Based on the collected information, information on the autonomic nerves of each worker is calculated, and the degree of fatigue is calculated from the fatigue index LF / HF.
また、教師データ取得部141は、疲労度情報以外にも、作業者の作業工程における不具合品の発生頻度に関する情報、作業工程の従事期間に関する情報、職制に関する情報、作業工程の変遷に関する情報、作業工程の非担当期間に関する情報の少なくとも1つを含む工程実績情報を、教師データとして管理者コンピュータ3から取得する。もちろん、作業者コンピュータ4にリアルタイムに記憶されている場合には、作業者コンピュータ4から取得する。
In addition to the fatigue level information, the teacher
学習済みエンジン生成部142は、取得した疲労度情報及び工程実績情報を教師データとして、作業者が作業の品質に影響を与える度合いを示す作業品質値を出力する学習済みエンジン132を生成する。作業品質値は、不具合品が発生する確率として求めることができ、作業者個々の疲労度情報及び工程実績情報に基づく学習結果として、確率として出力される。
The trained
作業者情報生成部143は、出力された作業品質値に基づいて作業者ごとに作業者に関する情報を生成する。具体的には、作業品質値を第一の閾値として、作業者の疲労指標が第一の閾値以上であるか否かによって作業者に関する情報を生成する。
The worker
作業者情報生成部143は疲労度判断部144を備える。例えば、疲労度判断部144が、上述した作業品質値を第一の閾値として、作業者の疲労指標が第一の閾値以上であるか否かを作業者ごとに判断する。
The worker
疲労度判断部144で、疲労指標が第一の閾値以上であると判断された作業者については、交代を促す情報を作業者に関する情報として生成する。作業者情報送信部145が、生成された作業者に関する情報を管理者コンピュータ3へ送信することにより、作業者本人が自覚していなくても、一定以上疲労が蓄積している作業者を交代させることができる。
For the worker whose fatigue index is determined to be equal to or higher than the first threshold value by the fatigue
図16は、本発明の実施の形態1に係る作業効率支援サーバ1の処理手順を示すフローチャートである。図16に示すように、本実施の形態2に係る作業効率支援サーバ1のCPU11は、作業者ごとの疲労度を示す疲労度情報及び工程実績情報を、教師データとして作業者コンピュータ4から取得する(ステップS1601)。取得する疲労度情報は、疲労度を算出する基礎となる情報であれば特に限定されるものではない。
FIG. 16 is a flowchart showing a processing procedure of the work efficiency support server 1 according to the first embodiment of the present invention. As shown in FIG. 16, the
また、疲労度情報以外にも、作業者の作業工程における不具合品の発生頻度に関する情報、作業工程の従事期間に関する情報、職制に関する情報、作業工程の変遷に関する情報、作業工程の非担当期間に関する情報の少なくとも1つを含む工程実績情報を、教師データとして管理者コンピュータ3から取得する。もちろん、作業者コンピュータ4にリアルタイムに記憶されている場合には、作業者コンピュータ4から取得する。
In addition to fatigue level information, information on the frequency of defective products in the work process of workers, information on the working period of the work process, information on the job system, information on the transition of the work process, information on the non-in charge period of the work process. Process performance information including at least one of the above is acquired from the
CPU11は、取得した疲労度情報及び工程実績情報を教師データとして、作業者が作業の品質に影響を与える度合いを示す作業品質値を出力する学習済みエンジン132を生成する(ステップS1602)。
The
CPU11は、出力された作業品質値を取得して(ステップS1603)、作業品質値を第一の閾値として、作業者の疲労指標が第一の閾値以上であるか否かを作業者ごとに判断する(ステップS1604)。CPU11が、作業者の疲労指標が第一の閾値より小さいと判断した場合(ステップS1604:NO)、CPU11は、当該作業者については、まだ疲労度が低い状態であると判断して、ステップS1601へ処理を戻して作業工程を継続する。
The
CPU11が、疲労指標が第一の閾値以上であると判断した場合(ステップS1604:YES)、CPU11は、当該作業者については、披露度が高い状態であると判断して交代を促す情報を作業者に関する情報として生成する(ステップS1605)。CPU11は、生成した交代を促す情報を管理者コンピュータ3へ送信する(ステップS1606)。
When the
また、教師データ取得部141において、教師データとして、作業工程ごとの作業者ごとの作業着手状態に関する情報、及び就業時刻を含む代替作業者に関する情報をさらに含んでも良い。これにより、作業者が当該作業工程に継続して従事した場合と、代替作業者に交代して作業に従事した場合と、別個に作業品質値を算出することができる。
Further, in the teacher
すなわち、学習済みエンジン132において、所定の作業工程について、作業者が継続して作業した場合の第一の作業品質値、及び代替作業者に交代して作業した場合の第二の作業品質値をそれぞれ算出する。疲労度判断部144で、第一の作業品質値と第二の作業品質値を比較することにより、作業者を交代させるべきか否かを判断することができる。
That is, in the trained
図17は、本発明の実施の形態2に係る作業効率支援サーバ1の他の処理手順を示すフローチャートである。図17に示すように、本実施の形態2に係る作業効率支援サーバ1のCPU11は、作業者ごとの疲労度を示す疲労度情報及び工程実績情報を、教師データとして作業者コンピュータ4から取得する(ステップS1701)。取得する疲労度情報は、疲労度を算出する基礎となる情報であれば特に限定されるものではない。
FIG. 17 is a flowchart showing another processing procedure of the work efficiency support server 1 according to the second embodiment of the present invention. As shown in FIG. 17, the
また、疲労度情報以外にも、作業者の作業工程における不具合品の発生頻度に関する情報、作業工程の従事期間に関する情報、職制に関する情報、作業工程の変遷に関する情報、作業工程の非担当期間に関する情報の少なくとも1つを含む工程実績情報を、管理者コンピュータ3から取得する。さらに、作業工程ごとの作業者ごとの作業着手状態に関する情報、及び就業時刻を含む代替作業者に関する情報も管理者コンピュータ3から取得する。もちろん、作業者コンピュータ4にリアルタイムに記憶されている場合には、作業者コンピュータ4から取得する。
In addition to fatigue level information, information on the frequency of defective products in the work process of workers, information on the working period of the work process, information on the job system, information on the transition of the work process, information on the non-in charge period of the work process. The process performance information including at least one of the above is acquired from the
CPU11は、取得した疲労度情報及び工程実績情報を教師データとして、作業者が作業の品質に影響を与える度合いを示す作業品質値を出力する学習済みエンジン132を生成する(ステップS1702)。
The
CPU11は、現在作業中の作業者の作業品質値を第一の作業品質値として取得し(ステップS1703)、交代作業者の作業品質値を第二の作業品質値として取得する(ステップS1704)。CPU11は、第一の作業品質値が第二の作業品質値以上であるか否かを判断する(ステップS1705)。
The
CPU11が、第一の作業品質値が第二の作業品質値以上であると判断した場合(ステップS1705:YES)、CPU11は、当該作業者については、まだ交代の必要のない疲労状態であると判断して、ステップS1701へ処理を戻して作業工程を継続する。
When the
CPU11が、第一の作業品質値が第二の作業品質値より小さいと判断した場合(ステップS1705:NO)、CPU11は、当該作業者については、交代を促す情報を作業者に関する情報として生成する(ステップS1706)。CPU11は、生成した交代を促す情報を管理者コンピュータ3へ送信する(ステップS1707)。
When the
なお、実施の形態1と同様に、警告情報生成部146を備えていても良い。内容は実施の形態1と重複するので、詳細な説明は省略する。図16において、作業に関する情報の代わりに警告情報を生成して、作業者コンピュータ4へ送信すれば良い。
As in the first embodiment, the warning
以上のように本実施の形態2によれば、作業者の疲労度を、疲労している確率を示す作業品質値を定めることにより、作業者に関する情報を生成するので、作業者自身が疲労を感じていない場合であっても潜在的に存在する疲労による作業効率の低下、あるいは作業の停滞を未然に防止することができ、作業者の交代時期を正しく判断することが可能となる。 As described above, according to the second embodiment, since the information about the worker is generated by determining the degree of fatigue of the worker and the work quality value indicating the probability of being tired, the worker himself / herself is fatigued. Even if you do not feel it, it is possible to prevent a decrease in work efficiency or work stagnation due to potential fatigue, and it is possible to correctly determine when to change workers.
なお、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、本発明の趣旨の範囲内であれば多種の変更、改良等が可能である。例えば、実施の形態2において、学習済みエンジン132を作業効率支援サーバ1に備えることに限定されるものではなく、例えばネットワーク上の別のコンピュータに備えていても良いし、クラウドサーバに備えていても良い。
The present invention is not limited to the above embodiment, and various changes and improvements can be made within the scope of the gist of the present invention. For example, in the second embodiment, the trained
図18は、本発明の他の実施の形態に係る作業効率支援システムの構成を示す概要図である。本実施の形態では、作業効率支援サーバ1が、ネットワーク網2を介して、データ通信することが可能に管理者コンピュータ3、作業者コンピュータ4、疲労度算出コンピュータ5と接続されている。
FIG. 18 is a schematic diagram showing a configuration of a work efficiency support system according to another embodiment of the present invention. In the present embodiment, the work efficiency support server 1 is connected to the
疲労度算出コンピュータ5は、実施の形態2と同様の教師データで機械学習した学習済みエンジン51を備える。作業効率支援サーバ1は、疲労度算出コンピュータ5へ疲労度情報及び工程実績情報を送信することで、作業者の疲労の度合いを示す作業品質値を受信することができる。
The fatigue
図19は、本発明の他の実施の形態に係る作業効率支援サーバ1の処理手順を示すフローチャートである。図19に示すように、本実施の形態に係る作業効率支援サーバ1のCPU11は、作業者ごとの疲労度を示す疲労度情報及び工程実績情報を、教師データとして、作業者コンピュータ4から取得する(ステップS1901)。取得する疲労度情報は、疲労度を算出する基礎となる情報であれば特に限定されるものではない。
FIG. 19 is a flowchart showing a processing procedure of the work efficiency support server 1 according to another embodiment of the present invention. As shown in FIG. 19, the
また、疲労度情報以外にも、作業者の作業工程における不具合品の発生頻度に関する情報、作業工程の従事期間に関する情報、職制に関する情報、作業工程の変遷に関する情報、作業工程の非担当期間に関する情報の少なくとも1つを含む工程実績情報を、管理者コンピュータ3から取得する。もちろん、作業者コンピュータ4にリアルタイムに記憶されている場合には、作業者コンピュータ4から取得する。
In addition to fatigue level information, information on the frequency of defective products in the work process of workers, information on the working period of the work process, information on the job system, information on the transition of the work process, information on the non-in charge period of the work process. The process performance information including at least one of the above is acquired from the
CPU11は、取得した疲労度情報及び工程実績情報を教師データとして、疲労度算出コンピュータ5へ送信して(ステップS1902)、作業者が作業の品質に影響を与える度合いを示す作業品質値を受信する(ステップS1903)。作業品質値は、学習済みエンジン51が算出する。
The
CPU11は、受信した作業品質値を第一の閾値として、作業者の疲労指標が第一の閾値以上であるか否かを作業者ごとに判断する(ステップS1904)。CPU11が、作業者の疲労指標が第一の閾値より小さいと判断した場合(ステップS1904:NO)、CPU11は、当該作業者については、まだ疲労度が低い状態であると判断して、ステップS1901へ処理を戻して作業工程を継続する。
The
CPU11が、疲労指標が第一の閾値以上であると判断した場合(ステップS1904:YES)、CPU11は、当該作業者については、疲労度が高い状態であると判断して交代を促す情報を作業者に関する情報として生成する(ステップS1905)。CPU11は、生成した交代を促す情報を管理者コンピュータ3へ送信する(ステップS1906)。
When the
また、教師データとして、作業工程ごとの作業者ごとの作業着手状態に関する情報、及び就業時刻を含む代替作業者に関する情報をさらに含んでも良い。これにより、作業者が当該作業工程に継続して従事した場合と、代替作業者に交代して作業に従事した場合と、別個に作業品質値を算出することができる。 Further, as the teacher data, information on the work start state for each worker for each work process and information on the alternative worker including the working time may be further included. As a result, the work quality value can be calculated separately for the case where the worker continuously engages in the work process and the case where the worker takes turns engaged in the work.
すなわち、学習済みエンジン51において、所定の作業工程について、作業者が継続して作業した場合の第一の作業品質値、及び代替作業者に交代して作業した場合の第二の作業品質値をそれぞれ算出する。第一の作業品質値と第二の作業品質値を比較することにより、作業者を交代させるべきか否かを判断することができる。
That is, in the trained
図20は、本発明の他の実施の形態に係る作業効率支援サーバ1の他の処理手順を示すフローチャートである。図20に示すように、本実施の形態に係る作業効率支援サーバ1のCPU11は、作業者ごとの疲労度を示す疲労度情報及び工程実績情報を、教師データとして作業者コンピュータ4から取得する(ステップS2001)。取得する疲労度情報は、疲労度を算出する基礎となる情報であれば特に限定されるものではない。
FIG. 20 is a flowchart showing another processing procedure of the work efficiency support server 1 according to another embodiment of the present invention. As shown in FIG. 20, the
また、疲労度情報以外にも、作業者の作業工程における不具合品の発生頻度に関する情報、作業工程の従事期間に関する情報、職制に関する情報、作業工程の変遷に関する情報、作業工程の非担当期間に関する情報の少なくとも1つを含む工程実績情報を、管理者コンピュータ3から取得する。さらに、作業工程ごとの作業者ごとの作業着手状態に関する情報、及び就業時刻を含む代替作業者に関する情報も管理者コンピュータ3から取得する。もちろん、作業者コンピュータ4にリアルタイムに記憶されている場合には、作業者コンピュータ4から取得する。
In addition to fatigue level information, information on the frequency of defective products in the work process of workers, information on the working period of the work process, information on the job system, information on the transition of the work process, information on the non-in charge period of the work process. The process performance information including at least one of the above is acquired from the
CPU11は、取得した疲労度情報及び工程実績情報を教師データとして、疲労度算出コンピュータ5へ送信する(ステップS2002)。交代作業者についても同様の教師データを送信しておくことで、作業者が作業を継続する場合の作業の品質に影響を与える度合いを示す第一の作業品質値を受信し(ステップS2003)、作業者が交代した場合の作業の品質に影響を与える度合いを示す第二の作業品質値を受信する(ステップS2004)。第一の作業品質値及び第二の作業品質値は、学習済みエンジン51が算出する。
The
CPU11は、受信した第一の作業品質値が、受信した第二の作業品質値以上であるか否かを判断する(ステップS2005)。CPU11が、第一の作業品質値が第二の作業品質値以上であると判断した場合(ステップS2005:YES)、CPU11は、当該作業者については、まだ交代の必要のない疲労状態であると判断して、ステップS2001へ処理を戻して作業工程を継続する。
The
CPU11が、第一の作業品質値が第二の作業品質値より小さいと判断した場合(ステップS2005:NO)、CPU11は、当該作業者については、交代を促す情報を作業者に関する情報として生成する(ステップS2006)。CPU11は、生成した交代を促す情報を管理者コンピュータ3へ送信する(ステップS2007)。
When the
また、学習済みエンジンを生成する学習プログラム、あるいは学習アルゴリズムについては、特に限定されるものではない。また、実施の形態1及び2と同様、警告情報を生成して作業者コンピュータ4へ送信しても良いことは言うまでもない。
Further, the learning program for generating the trained engine or the learning algorithm is not particularly limited. Further, it goes without saying that the warning information may be generated and transmitted to the
1 作業効率支援サーバ
3 管理者コンピュータ
4 作業者コンピュータ
5 疲労度算出コンピュータ
51、132 学習済みエンジン
101 疲労度情報取得部
102、143 作業者情報生成部
103、144 疲労度判断部
104、145 作業者情報送信部
105、146 警告情報生成部
106、147 警告情報送信部
141 教師データ取得部
142 学習済みエンジン生成部
148 作業品質判断部
1 Work
Claims (27)
前記疲労度情報に基づいて作業者ごとに作業者に関する情報を生成する作業者情報生成手段と、
生成された作業者に関する情報を、作業者を管理する管理者コンピュータへ送信する作業者情報送信手段と
を有する作業効率支援システムにおいて、
前記作業者情報生成手段は、
作業者の作業工程における不具合品の発生頻度に関する情報、作業工程の従事期間に関する情報、職制に関する情報、作業工程の変遷に関する情報、作業工程の非担当期間に関する情報の少なくとも1つを含む品質パラメータを変数として、前記疲労度情報に基づく前記作業者に関する情報を生成することを特徴とする作業効率支援システム。 Fatigue information acquisition means for acquiring fatigue information indicating the fatigue level of each worker,
A worker information generating means that generates information about a worker for each worker based on the fatigue degree information, and
In a work efficiency support system having a worker information transmission means for transmitting the generated information about the worker to the administrator computer that manages the worker.
The worker information generation means
Quality parameters including at least one of information on the frequency of defective products in the work process of the worker, information on the engagement period of the work process, information on the job system, information on the transition of the work process, and information on the non-in charge period of the work process. A work efficiency support system characterized in that information about the worker is generated based on the fatigue degree information as a variable.
前記疲労度情報が第一の閾値以上であるか否かを作業者ごとに判断する疲労度判断手段と、
該疲労度判断手段で前記疲労度情報が第一の閾値以上であると判断された作業者について、交代を促す情報を生成することを特徴とする請求項1に記載の作業効率支援システム。 The worker information generation means
Fatigue degree determination means for determining whether or not the fatigue degree information is equal to or higher than the first threshold value for each operator.
The work efficiency support system according to claim 1, wherein the worker who is determined by the fatigue degree determining means that the fatigue degree information is equal to or higher than the first threshold value generates information for prompting a change.
前記疲労度情報が第一の閾値未満、しかも前記第一の閾値より小さい第二の閾値以上であるか否かを作業者ごとに判断する疲労度判断手段と、
該疲労度判断手段で前記疲労度情報が前記第一の閾値未満、前記第二の閾値以上であると判断された作業者について、代わりの作業者を準備するよう指示を出す情報を生成することを特徴とする請求項1に記載の作業効率支援システム。 The worker information generation means
Fatigue determination means for determining whether or not the fatigue level information is less than the first threshold value and greater than or equal to the second threshold value smaller than the first threshold value, and
To generate information for instructing a worker to prepare a substitute worker for a worker who is determined by the fatigue degree determining means that the fatigue degree information is less than the first threshold value and equal to or higher than the second threshold value. The work efficiency support system according to claim 1.
生成された警告情報を、作業者が使用する作業者コンピュータへ送信する警告送信手段と
を備え、
該警告情報生成手段は、
前記疲労度情報が第一の閾値以上であるか否かを作業者ごとに判断する疲労度判断手段と、
該疲労度判断手段で前記疲労度情報が前記第一の閾値以上であると判断された作業者について、作業中止を促す警告情報を生成する生成手段と
を備えることを特徴とする請求項1乃至3のいずれか一項に記載の作業効率支援システム。 A warning information generating means for generating warning information for the worker, and
It is equipped with a warning transmission means for transmitting the generated warning information to the worker computer used by the worker.
The warning information generating means is
Fatigue degree determination means for determining whether or not the fatigue degree information is equal to or higher than the first threshold value for each operator.
Claims 1 to 1, wherein the fatigue degree determining means includes a generation means for generating warning information for urging the worker to stop the work for the worker whose fatigue degree information is determined to be equal to or higher than the first threshold value. The work efficiency support system according to any one of 3.
生成された警告情報を、作業者が使用する作業者コンピュータへ送信する警告送信手段と
を備え、
該警告情報生成手段は、
前記疲労度情報が第一の閾値未満、しかも前記第一の閾値より小さい第二の閾値以上であるか否かを作業者ごとに判断する疲労度判断手段と、
該疲労度判断手段で前記疲労度情報が前記第一の閾値未満、前記第二の閾値以上であると判断された作業者について、作業精度を確認する指示を出す警告情報を生成する生成手段と、
を備えることを特徴とする請求項1乃至3のいずれか一項に記載の作業効率支援システム。 A warning information generating means for generating warning information for the worker, and
It is equipped with a warning transmission means for transmitting the generated warning information to the worker computer used by the worker.
The warning information generating means is
Fatigue determination means for determining whether or not the fatigue level information is less than the first threshold value and greater than or equal to the second threshold value smaller than the first threshold value, and
As a generation means for generating warning information for issuing an instruction to confirm work accuracy for a worker who is determined by the fatigue degree determination means that the fatigue degree information is less than the first threshold value and equal to or more than the second threshold value. ,
The work efficiency support system according to any one of claims 1 to 3, wherein the work efficiency support system is provided.
作業者の作業工程における不具合品の発生頻度に関する情報、作業工程の従事期間に関する情報、職制に関する情報、作業工程の変遷に関する情報、作業工程の非担当期間に関する情報の少なくとも1つを含む工程実績情報と
を教師データとして取得する教師データ取得手段と、
前記教師データに基づいて生成された作業者に関する情報を、作業者を管理する管理者コンピュータを送信する作業者情報送信手段と
を備える作業効率支援システムにおいて、
取得した前記教師データに基づいて機械学習された予測モデルを用いて、作業者が作業の品質に影響を与える度合いを示す作業品質値を算出する学習済みエンジンと、
該学習済みエンジンで算出された作業品質値に基づいて作業者ごとに作業者に関する情報を生成する作業者情報生成手段と
を備えることを特徴とする作業効率支援システム。 Fatigue information indicating the degree of fatigue for each worker, including at least autonomic nerve balance information for each worker,
Process performance information including at least one of information on the frequency of defective products in the work process of the worker, information on the engagement period of the work process, information on the job system, information on the transition of the work process, and information on the non-in charge period of the work process. Teacher data acquisition means to acquire and as teacher data,
In a work efficiency support system provided with a worker information transmitting means for transmitting information about a worker generated based on the teacher data to an administrator computer that manages the worker.
Using a machine-learned prediction model based on the acquired teacher data, a trained engine that calculates a work quality value indicating the degree to which the worker affects the work quality, and a trained engine.
A work efficiency support system including a worker information generation means for generating information about a worker for each worker based on a work quality value calculated by the learned engine.
前記学習済みエンジンにおいて、所定の作業工程について、前記作業者が継続して作業した場合の第一の作業品質値、及び代替作業者に交代して作業した場合の第二の作業品質値をそれぞれ算出し、
前記第二の作業品質値が前記第一の作業品質値より大きいか否かを判断する作業品質判断手段と、
該作業品質判断手段で前記第二の作業品質値が前記第一の作業品質値より大きいと判断した場合、前記作業者情報生成手段は、交代を促す情報を生成することを特徴とする請求項6に記載の作業効率支援システム。 The teacher data further includes information on the work start status for each worker for each work process and information on alternative workers including working hours.
In the trained engine, for a predetermined work process, the first work quality value when the worker continuously works and the second work quality value when the worker takes turns working are set. Calculate and
A work quality determination means for determining whether or not the second work quality value is larger than the first work quality value, and
The claim is characterized in that when the work quality determining means determines that the second work quality value is larger than the first work quality value, the worker information generating means generates information for prompting a change. The work efficiency support system according to 6.
前記疲労度情報に基づいて作業者ごとに作業者に関する情報を生成する工程と
生成された作業者に関する情報を、作業者を管理する管理者コンピュータを送信する工程と
を含み、作業者の疲労度に応じて前記管理者コンピュータへ指示を送信するコンピュータで実行することが可能な作業効率支援方法において、
前記コンピュータは、
作業者の作業工程における不具合品の発生頻度に関する情報、作業工程の従事期間に関する情報、職制に関する情報、作業工程の変遷に関する情報、作業工程の非担当期間に関する情報の少なくとも1つを含む品質パラメータを変数として、前記疲労度情報に基づく前記作業者に関する情報を生成することを特徴とする作業効率支援方法。 The process of acquiring fatigue level information indicating the fatigue level of each worker, and
The fatigue level of the worker includes a process of generating information about the worker for each worker based on the fatigue level information and a process of transmitting the generated information about the worker to the administrator computer that manages the worker. In the work efficiency support method that can be executed by the computer that sends the instruction to the administrator computer according to the above.
The computer
A quality parameter containing at least one of information on the frequency of defective products in the work process of the worker, information on the engagement period of the work process, information on the job system, information on the transition of the work process, and information on the non-in charge period of the work process. A work efficiency support method characterized in that information about the worker is generated based on the fatigue degree information as a variable.
作業者の作業工程における不具合品の発生頻度に関する情報、作業工程の従事期間に関する情報、職制に関する情報、作業工程の変遷に関する情報、作業工程の非担当期間に関する情報の少なくとも1つを含む工程実績情報と
を教師データとして取得する工程と、
前記教師データに基づいて生成された作業者に関する情報を、作業者を管理する管理者コンピュータを送信する工程と
を含み、作業者の疲労度に応じて前記管理者コンピュータへ指示を送信するコンピュータで実行することが可能な作業効率支援方法において、
前記コンピュータは、
取得した前記教師データに基づいて機械学習された予測モデルを用いて、作業者が作業の品質に影響を与える度合いを示す作業品質値を算出する学習済みエンジンを有し、
該学習済みエンジンで算出された作業品質値に基づいて作業者ごとに作業者に関する情報を生成することを特徴とする作業効率支援方法。 Fatigue information indicating the degree of fatigue for each worker, including at least autonomic nerve balance information for each worker,
Process performance information including at least one of information on the frequency of defective products in the work process of the worker, information on the engagement period of the work process, information on the job system, information on the transition of the work process, and information on the non-in charge period of the work process. And the process of acquiring as teacher data,
A computer that transmits information about a worker generated based on the teacher data to the administrator computer according to the degree of fatigue of the worker, including a step of transmitting an administrator computer that manages the operator. In the work efficiency support method that can be executed
The computer
It has a trained engine that calculates a work quality value indicating the degree to which a worker affects the work quality using a machine-learned prediction model based on the acquired teacher data.
A work efficiency support method characterized in that information about a worker is generated for each worker based on a work quality value calculated by the learned engine.
前記疲労度情報に基づいて作業者ごとに作業者に関する情報を生成する作業者情報生成手段と
を有する作業効率支援サーバにおいて、
前記作業者情報生成手段は、
作業者の作業工程における不具合品の発生頻度に関する情報、作業工程の従事期間に関する情報、職制に関する情報、作業工程の変遷に関する情報、作業工程の非担当期間に関する情報の少なくとも1つを含む品質パラメータを変数として、前記疲労度情報に基づく前記作業者に関する情報を生成することを特徴とする作業効率支援サーバ。 Fatigue information acquisition means for acquiring fatigue information indicating the fatigue level of each worker,
In a work efficiency support server having a worker information generation means for generating information about a worker for each worker based on the fatigue degree information.
The worker information generation means
A quality parameter containing at least one of information on the frequency of defective products in the work process of the worker, information on the engagement period of the work process, information on the job system, information on the transition of the work process, and information on the non-in charge period of the work process. A work efficiency support server characterized by generating information about the worker based on the fatigue degree information as a variable.
前記疲労度情報が第一の閾値以上であるか否かを作業者ごとに判断する疲労度判断手段と、
該疲労度判断手段で前記疲労度情報が第一の閾値以上であると判断された作業者について、交代を促す情報を生成することを特徴とする請求項10に記載の作業効率支援サーバ。 The worker information generation means
Fatigue degree determination means for determining whether or not the fatigue degree information is equal to or higher than the first threshold value for each operator.
The work efficiency support server according to claim 10, wherein the worker who is determined by the fatigue degree determining means that the fatigue degree information is equal to or higher than the first threshold value generates information for prompting a change.
前記疲労度情報が第一の閾値未満、しかも前記第一の閾値より小さい第二の閾値以上であるか否かを作業者ごとに判断する疲労度判断手段と、
該疲労度判断手段で前記疲労度情報が前記第一の閾値未満、前記第二の閾値以上であると判断された作業者について、代わりの作業者を準備するよう指示を出す情報を生成することを特徴とする請求項10に記載の作業効率支援サーバ。 The worker information generation means
Fatigue determination means for determining whether or not the fatigue level information is less than the first threshold value and greater than or equal to the second threshold value smaller than the first threshold value, and
To generate information for instructing a worker who is determined by the fatigue degree determining means that the fatigue degree information is less than the first threshold value and greater than or equal to the second threshold value to prepare a substitute worker. The work efficiency support server according to claim 10.
該警告情報生成手段は、
前記疲労度情報が第一の閾値以上であるか否かを作業者ごとに判断する疲労度判断手段と、
該疲労度判断手段で前記疲労度情報が前記第一の閾値以上であると判断された作業者について、作業中止を促す警告情報を生成する生成手段と
を備えることを特徴とする請求項10乃至12のいずれか一項に記載の作業効率支援サーバ。 A warning information generating means for generating warning information for the worker is provided.
The warning information generating means is
Fatigue degree determination means for determining whether or not the fatigue degree information is equal to or higher than the first threshold value for each operator.
10. The present invention is characterized in that the fatigue degree determining means includes a generation means for generating warning information for urging the worker to stop the work for the worker whose fatigue degree information is determined to be equal to or higher than the first threshold value. The work efficiency support server according to any one of 12.
該警告情報生成手段は、
前記疲労度情報が第一の閾値未満、しかも前記第一の閾値より小さい第二の閾値以上であるか否かを作業者ごとに判断する疲労度判断手段と、
該疲労度判断手段で前記疲労度情報が前記第一の閾値未満、前記第二の閾値以上であると判断された作業者について、作業精度を確認する指示を出す警告情報を生成する生成手段と
を備えることを特徴とする請求項10乃至12のいずれか一項に記載の作業効率支援サーバ。 A warning information generating means for generating warning information for the worker is provided.
The warning information generating means is
Fatigue determination means for determining whether or not the fatigue level information is less than the first threshold value and greater than or equal to the second threshold value smaller than the first threshold value, and
As a generation means for generating warning information for issuing an instruction to confirm work accuracy for a worker who is determined by the fatigue degree determination means that the fatigue degree information is less than the first threshold value and equal to or more than the second threshold value. The work efficiency support server according to any one of claims 10 to 12, wherein the work efficiency support server is provided.
作業者の作業工程における不具合品の発生頻度に関する情報、作業工程の従事期間に関する情報、職制に関する情報、作業工程の変遷に関する情報、作業工程の非担当期間に関する情報の少なくとも1つを含む工程実績情報と
を教師データとして取得する教師データ取得手段を備える作業効率支援サーバにおいて、
取得した前記教師データに基づいて機械学習された予測モデルを用いて、作業者が作業の品質に影響を与える度合いを示す作業品質値を算出する学習済みエンジンと、
該学習済みエンジンで算出された作業品質値に基づいて作業者ごとに作業者に関する情報を生成する作業者情報生成手段と
を備えることを特徴とする作業効率支援サーバ。 Fatigue information indicating the degree of fatigue for each worker, including at least autonomic nerve balance information for each worker,
Process performance information including at least one of information on the frequency of defective products in the work process of the worker, information on the engagement period of the work process, information on the job system, information on the transition of the work process, and information on the non-in charge period of the work process. In a work efficiency support server equipped with a teacher data acquisition means that acquires and as teacher data
Using a machine-learned prediction model based on the acquired teacher data, a trained engine that calculates a work quality value indicating the degree to which the worker affects the work quality, and a trained engine.
A work efficiency support server comprising a worker information generation means for generating information about a worker for each worker based on a work quality value calculated by the learned engine.
前記学習済みエンジンにおいて、所定の作業工程について、前記作業者が継続して作業した場合の第一の作業品質値、及び代替作業者に交代して作業した場合の第二の作業品質値をそれぞれ算出し、
前記第二の作業品質値が前記第一の作業品質値より大きいか否かを判断する作業品質判断手段を備え、
該作業品質判断手段で前記第二の作業品質値が前記第一の作業品質値より大きいと判断した場合、前記作業者情報生成手段は、交代を促す情報を生成することを特徴とする請求項15に記載の作業効率支援サーバ。 The teacher data further includes information on the work start status for each worker for each work process and information on alternative workers including working hours.
In the trained engine, for a predetermined work process, the first work quality value when the worker continuously works and the second work quality value when the worker takes turns working are set. Calculate and
A work quality determination means for determining whether or not the second work quality value is larger than the first work quality value is provided.
The claim is characterized in that when the work quality determining means determines that the second work quality value is larger than the first work quality value, the worker information generating means generates information for prompting a change. The work efficiency support server according to 15.
作業者の作業工程における不具合品の発生頻度に関する情報、作業工程の従事期間に関する情報、職制に関する情報、作業工程の変遷に関する情報、作業工程の非担当期間に関する情報の少なくとも1つを含む工程実績情報と
を教師データとして取得する教師データ取得手段を備える作業効率支援サーバにおいて、
取得した前記教師データに基づいて機械学習された予測モデルを用いて、作業者が作業の品質に影響を与える度合いを示す作業品質値を算出する学習済みエンジンから作業品質値を取得する作業品質値取得手段と、
取得した作業品質値に基づいて作業者ごとに作業者に関する情報を生成する作業者情報生成手段と
を備えることを特徴とする作業効率支援サーバ。 Fatigue information indicating the degree of fatigue for each worker, including at least autonomic nerve balance information for each worker,
Process performance information including at least one of information on the frequency of defective products in the work process of the worker, information on the engagement period of the work process, information on the job system, information on the transition of the work process, and information on the non-in charge period of the work process. In a work efficiency support server equipped with a teacher data acquisition means that acquires and as teacher data
Using a machine-learned prediction model based on the acquired teacher data, a work quality value that indicates the degree to which the worker affects the work quality is calculated. A work quality value that obtains a work quality value from a trained engine. Acquisition method and
A work efficiency support server characterized by being provided with a worker information generation means for generating information about a worker for each worker based on the acquired work quality value.
前記学習済みエンジンにおいて算出された、所定の作業工程について、前記作業者が継続して作業した場合の第一の作業品質値、及び代替作業者に交代して作業した場合の第二の作業品質値をそれぞれ取得し、
前記第二の作業品質値が前記第一の作業品質値より大きいか否かを判断する作業品質判断手段を備え、
該作業品質判断手段で前記第二の作業品質値が前記第一の作業品質値より大きいと判断した場合、前記作業者情報生成手段は、交代を促す情報を生成することを特徴とする請求項17に記載の作業効率支援サーバ。 The teacher data further includes information on the work start status for each worker for each work process and information on alternative workers including working hours.
For a predetermined work process calculated in the trained engine, the first work quality value when the worker continuously works, and the second work quality when the worker takes turns working as an alternative worker. Get each value and
A work quality determination means for determining whether or not the second work quality value is larger than the first work quality value is provided.
The claim is characterized in that when the work quality determining means determines that the second work quality value is larger than the first work quality value, the worker information generating means generates information for prompting a change. The work efficiency support server according to 17.
前記疲労度情報に基づいて作業者ごとに作業者に関する情報を生成する作業者情報生成手段と
を有する作業効率支援サーバで実行することが可能なコンピュータプログラムにおいて、
前記作業者情報生成手段を、
作業者の作業工程における不具合品の発生頻度に関する情報、作業工程の従事期間に関する情報、職制に関する情報、作業工程の変遷に関する情報、作業工程の非担当期間に関する情報の少なくとも1つを含む品質パラメータを変数として、前記疲労度情報に基づく前記作業者に関する情報を生成する手段として機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。 Fatigue information acquisition means for acquiring fatigue information indicating the fatigue level of each worker,
In a computer program that can be executed by a work efficiency support server having a worker information generating means that generates information about a worker for each worker based on the fatigue degree information.
The worker information generation means
A quality parameter containing at least one of information on the frequency of defective products in the work process of the worker, information on the engagement period of the work process, information on the job system, information on the transition of the work process, and information on the non-in charge period of the work process. A computer program characterized by functioning as a variable as a means for generating information about the worker based on the fatigue degree information.
前記疲労度情報が第一の閾値以上であるか否かを作業者ごとに判断する疲労度判断手段、及び
該疲労度判断手段で前記疲労度情報が第一の閾値以上であると判断された作業者について、交代を促す情報を生成する生成手段として機能させることを特徴とする請求項19に記載のコンピュータプログラム。 The worker information generation means
The fatigue degree determining means for determining whether or not the fatigue degree information is equal to or higher than the first threshold value for each worker, and the fatigue degree determining means have determined that the fatigue degree information is equal to or higher than the first threshold value. The computer program according to claim 19, wherein the worker functions as a generation means for generating information prompting a change.
前記疲労度情報が第一の閾値未満、しかも前記第一の閾値より小さい第二の閾値以上であるか否かを作業者ごとに判断する疲労度判断手段、及び
該疲労度判断手段で前記疲労度情報が前記第一の閾値未満、前記第二の閾値以上であると判断された作業者について、代わりの作業者を準備するよう指示を出す情報を生成する生成手段として機能させることを特徴とする請求項20に記載のコンピュータプログラム。 The worker information generation means
A fatigue degree determining means for determining whether or not the fatigue degree information is less than the first threshold value and greater than or equal to the second threshold value smaller than the first threshold value, and the fatigue degree determining means for the fatigue degree determining means. It is characterized in that it functions as a generation means for generating information that gives an instruction to prepare a substitute worker for a worker whose degree information is determined to be less than the first threshold value and greater than or equal to the second threshold value. The computer program according to claim 20.
該警告情報生成手段を、
前記疲労度情報が第一の閾値以上であるか否かを作業者ごとに判断する疲労度判断手段、及び
該疲労度判断手段で前記疲労度情報が前記第一の閾値以上であると判断された作業者について、作業中止を促す警告情報を生成する生成手段として機能させることを特徴とする請求項19乃至21のいずれか一項に記載のコンピュータプログラム。 The work efficiency support server is made to function as a warning information generation means for generating warning information for the worker.
The warning information generating means,
The fatigue degree determining means for determining whether or not the fatigue degree information is equal to or higher than the first threshold value for each worker, and the fatigue degree determining means determine that the fatigue degree information is equal to or higher than the first threshold value. The computer program according to any one of claims 19 to 21, wherein the worker functions as a generation means for generating warning information prompting the worker to stop working.
該警告情報生成手段を、
前記疲労度情報が第一の閾値未満、しかも前記第一の閾値より小さい第二の閾値以上であるか否かを作業者ごとに判断する疲労度判断手段、及び
該疲労度判断手段で前記疲労度情報が前記第一の閾値未満、前記第二の閾値以上であると判断された作業者について、作業精度を確認する指示を出す警告情報を生成する生成手段として機能させることを特徴とする請求項19乃至21のいずれか一項に記載のコンピュータプログラム。 The work efficiency support server is made to function as a warning information generation means for generating warning information for the worker.
The warning information generating means,
A fatigue degree determining means for determining whether or not the fatigue degree information is less than the first threshold value and greater than or equal to the second threshold value smaller than the first threshold value, and the fatigue degree determining means for the fatigue degree determining means. A claim characterized in that a worker who is determined to have degree information less than the first threshold value and greater than or equal to the second threshold value functions as a generation means for generating warning information for issuing an instruction for confirming work accuracy. Item 10. The computer program according to any one of Items 19 to 21.
少なくとも作業者ごとの自律神経バランス情報を含む作業者ごとの疲労度を示す疲労度情報と、
作業者の作業工程における不具合品の発生頻度に関する情報、作業工程の従事期間に関する情報、職制に関する情報、作業工程の変遷に関する情報、作業工程の非担当期間に関する情報の少なくとも1つを含む工程実績情報と
を教師データとして取得する教師データ取得手段と、
前記教師データに基づいて生成された作業者に関する情報を、作業者を管理する管理者コンピュータを送信する作業者情報送信手段と
として機能させるコンピュータプログラムにおいて、
前記作業効率支援サーバは、取得した前記教師データに基づいて機械学習された予測モデルを用いて、作業者が作業の品質に影響を与える度合いを示す作業品質値を算出する学習済みエンジンを有し、
前記作業効率支援サーバを、該学習済みエンジンで算出された作業品質値に基づいて作業者ごとに作業者に関する情報を生成する作業者情報生成手段として機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。 The work efficiency support server
Fatigue information indicating the degree of fatigue for each worker, including at least autonomic nerve balance information for each worker,
Process performance information including at least one of information on the frequency of defective products in the work process of the worker, information on the engagement period of the work process, information on the job system, information on the transition of the work process, and information on the non-in charge period of the work process. Teacher data acquisition means to acquire and as teacher data,
In a computer program that causes information about a worker generated based on the teacher data to function as a worker information transmitting means for transmitting an administrator computer that manages the worker.
The work efficiency support server has a trained engine that calculates a work quality value indicating the degree to which a worker affects the work quality by using a prediction model machine-learned based on the acquired teacher data. ,
A computer program characterized in that the work efficiency support server functions as a worker information generation means for generating information about a worker for each worker based on a work quality value calculated by the learned engine.
前記作業効率支援サーバを、
前記学習済みエンジンにおいて、所定の作業工程について、前記作業者が継続して作業した場合の第一の作業品質値、及び代替作業者に交代して作業した場合の第二の作業品質値をそれぞれ算出する手段、
前記第二の作業品質値が前記第一の作業品質値より大きいか否かを判断する作業品質判断手段、及び
該作業品質判断手段で前記第二の作業品質値が前記第一の作業品質値より大きいと判断した場合、前記作業者情報生成手段は、交代を促す情報を生成する生成手段として機能させることを特徴とする請求項24に記載のコンピュータプログラム。 The teacher data further includes information on the work start status for each worker for each work process and information on alternative workers including working hours.
The work efficiency support server
In the trained engine, for a predetermined work process, the first work quality value when the worker continuously works and the second work quality value when the worker takes turns working are set. Means of calculation,
The work quality determination means for determining whether or not the second work quality value is larger than the first work quality value, and the work quality determination means in which the second work quality value is the first work quality value. The computer program according to claim 24, wherein the worker information generating means functions as a generating means for generating information prompting a change when it is determined to be larger.
少なくとも作業者ごとの自律神経バランス情報を含む作業者ごとの疲労度を示す疲労度情報と、
作業者の作業工程における不具合品の発生頻度に関する情報、作業工程の従事期間に関する情報、職制に関する情報、作業工程の変遷に関する情報、作業工程の非担当期間に関する情報の少なくとも1つを含む工程実績情報と
を教師データとして取得する教師データ取得手段として機能させるコンピュータプログラムにおいて、
前記作業効率支援サーバを、
取得した前記教師データに基づいて機械学習された予測モデルを用いて、作業者が作業の品質に影響を与える度合いを示す作業品質値を算出する学習済みエンジンから作業品質値を取得する作業品質値取得手段、及び
取得した作業品質値に基づいて作業者ごとに作業者に関する情報を生成する作業者情報生成手段
として機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。 Work efficiency support server,
Fatigue information indicating the degree of fatigue for each worker, including at least autonomic nerve balance information for each worker,
Process performance information including at least one of information on the frequency of defective products in the work process of the worker, information on the engagement period of the work process, information on the job system, information on the transition of the work process, and information on the non-in charge period of the work process. In a computer program that functions as a teacher data acquisition means
The work efficiency support server
Using a machine-learned prediction model based on the acquired teacher data, a work quality value that indicates the degree to which the worker affects the work quality is calculated. A work quality value that obtains a work quality value from a trained engine. A computer program characterized by functioning as an acquisition means and a worker information generation means for generating information about a worker for each worker based on the acquired work quality value.
前記作業効率支援サーバを、
前記学習済みエンジンにおいて算出された、所定の作業工程について、前記作業者が継続して作業した場合の第一の作業品質値、及び代替作業者に交代して作業した場合の第二の作業品質値をそれぞれ取得する手段、
前記第二の作業品質値が前記第一の作業品質値より大きいか否かを判断する作業品質判断手段、及び
該作業品質判断手段で前記第二の作業品質値が前記第一の作業品質値より大きいと判断した場合、前記作業者情報生成手段は、交代を促す情報を生成する生成手段として機能させることを特徴とする請求項26に記載のコンピュータプログラム。 The teacher data further includes information on the work start status for each worker for each work process and information on alternative workers including working hours.
The work efficiency support server
For a predetermined work process calculated in the trained engine, the first work quality value when the worker continuously works, and the second work quality when the worker takes turns working as an alternative worker. Means to get each value,
The work quality determination means for determining whether or not the second work quality value is larger than the first work quality value, and the work quality determination means in which the second work quality value is the first work quality value. The computer program according to claim 26, wherein the worker information generating means functions as a generating means for generating information prompting a change when it is determined to be larger.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2020015547A JP2021124769A (en) | 2020-01-31 | 2020-01-31 | Work efficiency support system, work efficiency support method, work efficiency support server, and computer program |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2020015547A JP2021124769A (en) | 2020-01-31 | 2020-01-31 | Work efficiency support system, work efficiency support method, work efficiency support server, and computer program |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2021124769A true JP2021124769A (en) | 2021-08-30 |
Family
ID=77458845
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2020015547A Pending JP2021124769A (en) | 2020-01-31 | 2020-01-31 | Work efficiency support system, work efficiency support method, work efficiency support server, and computer program |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2021124769A (en) |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH10165380A (en) * | 1996-12-13 | 1998-06-23 | Yamaha Motor Co Ltd | Fatigue judging method, fatigue judging device, and rationalization system of work by use of this device |
JP2007004688A (en) * | 2005-06-27 | 2007-01-11 | Hitachi Software Eng Co Ltd | Project batch management system |
JP2013190914A (en) * | 2012-03-13 | 2013-09-26 | Chugoku Electric Power Co Inc:The | Fatigue level management system |
JP2018025932A (en) * | 2016-08-09 | 2018-02-15 | ファナック株式会社 | Work management system including sensor and mechanical learning part |
JP2019136114A (en) * | 2018-02-06 | 2019-08-22 | 株式会社安藤・間 | Worker's fatigue status evaluation method and apparatus |
-
2020
- 2020-01-31 JP JP2020015547A patent/JP2021124769A/en active Pending
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH10165380A (en) * | 1996-12-13 | 1998-06-23 | Yamaha Motor Co Ltd | Fatigue judging method, fatigue judging device, and rationalization system of work by use of this device |
JP2007004688A (en) * | 2005-06-27 | 2007-01-11 | Hitachi Software Eng Co Ltd | Project batch management system |
JP2013190914A (en) * | 2012-03-13 | 2013-09-26 | Chugoku Electric Power Co Inc:The | Fatigue level management system |
JP2018025932A (en) * | 2016-08-09 | 2018-02-15 | ファナック株式会社 | Work management system including sensor and mechanical learning part |
JP2019136114A (en) * | 2018-02-06 | 2019-08-22 | 株式会社安藤・間 | Worker's fatigue status evaluation method and apparatus |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Patriarca et al. | An analytic framework to assess organizational resilience | |
Holtz et al. | Passive leadership: Relationships with trust and justice perceptions | |
Liu et al. | Expert judgments for performance shaping Factors’ multiplier design in human reliability analysis | |
Veldman et al. | Managing condition‐based maintenance technology: A multiple case study in the process industry | |
US20190114939A1 (en) | Situational Awareness Analysis and Fatigue Management System | |
Creed et al. | The relationship between goal orientation and career striving in young adolescents | |
JP2008524729A (en) | Change management | |
US10354539B2 (en) | Situational awareness analysis and fatigue management system | |
Addis et al. | Quality management as a tool for job satisfaction improvement in low-level technology organizations: the case of Ethiopia | |
Menezes et al. | Development, validation, and reliability testing of the brief instrument to assess workers› productivity during a working day (IAPT) | |
La Valle et al. | Improving children's social care services: results of a feasability study. | |
Kavyashree et al. | Psychological Climate and Employee Engagement at Workplace | |
US20180114191A1 (en) | Custom Test Systems for Leveraging Centrally Located Subject Matter Expert Recommendations in Personnel Selection | |
Fairweather et al. | Dimensions of academic program quality | |
JP2021124769A (en) | Work efficiency support system, work efficiency support method, work efficiency support server, and computer program | |
CN111915188A (en) | Enterprise system performance test method, device and equipment | |
US20210304877A1 (en) | Systems and methods for assigning exams to physicians | |
Leung et al. | System dynamics in remote monitoring service for cardiovascular implantable electronic devices | |
Boehler et al. | Monitoring and Assessment Framework for the European Innovation Partnership on Active and Healthy Ageing (MAFEIP) | |
Kim et al. | Operations strategy for workload balancing of crews in an advanced main control room | |
Shufutinsky | Applying Appreciative Inquiry for Safety-Related Incident Investigation. | |
Antonovsky et al. | Workforce perceptions of human factors as indicators of plant reliability and process safety | |
Vizuroiu | Accuracy of Textual Interfaces using Comparative Questions to Elicit Personal Value-Related Information from the Users for Building Responsible AI | |
Prakash et al. | Develop a Process for the Selection of New Continuous Improvement Projects: A case study of the prioritization of Lean Six-Sigmain the quality management team in an assembly industry through the AHP method | |
US20220309470A1 (en) | System for identifying mental model orientations of an individual |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20211207 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20221031 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20221129 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20230523 |