JP2022032784A - 作業内容分析装置、作業内容分析方法、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】工場等の分析対象領域内の、作業者等の人の密集や密接の状態を、分析対象領域内の各エリア毎に分析する作業内容分析装置、方法、およびプログラムを提供する。
【解決手段】作業内容分析装置１０は、分析対象領域内の人の密集や密接の状態を、分析対象領域内の各エリア毎に分析する。分析対象領域内の各人の位置を表す位置情報を、時間情報とともに、対応する人の識別情報に関連付けて記憶する位置情報データベース３２と、位置情報データベース３２に、人の識別情報に関連付けて記憶された位置情報および時間情報に基づいて、各エリア毎に、予め決定された項目の累積値を得る累積部と、累積部によって得られた累積値に基づいて、分析のために各エリアを分類する分類モジュール２３と、を備える。
【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、工場等における作業者の作業内容を、作業者の状態に基づいて分析するための作業内容分析装置、作業内容分析方法、およびプログラムに関する。

通常、作業の効率化を図るためには、実際の作業に要する時間を計測し、作業手順を分析し、この計測結果および分析結果に基づいて、現状の作業の可視化を図り、手順を標準化し、各作業者が、標準化された手順に従って作業することが一般的である。

しかしながら、このような従来の作業手順の分析のために必要な作業時間の計測は、計測員によって、ストップウォッチによってなされている。これでは、人件費が余分にかかってしまう。

余分な人件費をかけることなく作業時間を計測するために、ＩｏＴを利用することもできる。すなわち、人間系の作業を、ＩｏＴによって代替させるという発想である。

しかしながら、重厚なＩｏＴは、工場の設備自体の改修を要するために、すでに稼働している工場の設備に後付けで設置することは難しい。

このように、作業内容分析を実施しようとしても、そのためのデータ収集のために、余分な人件費がかかり、逆に人件費を削減しようとすれば、設備の改造が必要となるというように、実施することは容易ではない。

このため、仕入先の作業効率向上策まで実施する余裕などなく、仕入先の工場の作業効率向上策については、仕入先に任せているのが現状である。

特許第4218669号公報 特許第5198981号公報 特許第5107206号公報 特許第6520029号公報 特許第6385613号公報

本発明が解決しようとする課題は、余分な人件費をかけず、設備の大幅な改造も要することなく、工場等の作業者の作業内容を分析する作業内容分析装置、作業内容分析方法、およびプログラムを提供することである。

実施形態の作業内容分析装置は、分析対象領域内の人の密集や密接の状態を、分析対象領域内の各エリア毎に分析する作業内容分析装置であって、分析対象領域内の各人の位置を表す位置情報を、時間情報とともに、対応する人の識別情報に関連付けて記憶する第１のデータベースと、第１のデータベースに、人の識別情報に関連付けて記憶された位置情報および時間情報に基づいて、各エリア毎に、予め決定された項目の累積値を得る累積部と、累積部によって得られた累積値に基づいて、分析のために各エリアを分類する分類部とを備えている。

図１は、第１の実施形態の作業内容分析方法が適用された作業内容分析装置の電子回路構成例を示すブロック図である。 図２は、作業内容分析装置の他の装置との接続関係の一例を示す概念図である。 図３は、工場内に配置された各エリアの配置例を示す平面図である。 図４は、各作業者のエリア滞在履歴を図式化した例を示す図である。 図５は、（１）各エリアへの全作業者による立入回数の累積値に基づいて各エリアが分類された例を示す図である。 図６は、（２）各エリアへの全作業者による滞在時間の累積値に基づいて各エリアが分類された例を示す図である。 図７は、（３）複数のエリア間の全作業者による移動回数の累積値に基づいて決定された、各エリア同士の相関関係の一例を示す図である。 図８は、第１の実施形態の作業内容分析方法が適用された作業内容分析装置の動作例を示すフローチャートである。 図９は、各エリア毎に、滞在した人の数を、時間軸に沿って表示した一例を示す図である。 図１０は、第２の実施形態の作業内容分析方法が適用された作業内容分析装置の動作例を示すフローチャートである。

以下に、本発明の各実施形態を、図面を参照して説明する。

（第１の実施形態）
第１の実施形態の作業内容分析方法が適用された作業内容分析装置について説明する。

図１は、第１の実施形態の作業内容分析方法が適用された作業内容分析装置の電子回路構成例を示すブロック図である。

作業内容分析装置１０は、分析対象領域内における人の密集や密接の状態を、分析対象領域内の各エリア毎に分析する装置である。

本実施形態では、限定される訳ではないが、分析対象領域が工場であり、人が工場の作業員である例を説明する。

作業内容分析装置１０の電子回路は、図１に示すように、バス１１によって互いに接続されたＣＰＵ１２、記録媒体読取部１４、通信部１５、表示部１６（例えば、ディスプレイ）、メモリ２０、および記憶装置３０を備えている。

メモリ２０は、作業内容分析装置１０を実現するプログラムとして、処理モジュール２１、累積モジュール２２、分類モジュール２３、結果明示モジュール２４、および表示制御モジュール２５を記憶している。

これらプログラムモジュール２１～２５は、メモリ２０に予め記憶されていてもよいし、あるいはメモリカード等の外部記録媒体１３から記録媒体読取部１４を介してメモリ２０に読み込まれて記憶されたものであってもよい。これらプログラムモジュール２１～２５は、書き換えできないようになっている。

メモリ２０には、このようなユーザ書き換え不可能なメモリエリアの他に、書き換え可能なデータを記憶するメモリエリアとして、書込可能データエリア２９が確保されている。

ＣＰＵ１２は、各プログラムモジュール２１～２５を実行可能な１つまたは複数のプロセッサの一例であって、各プログラムモジュール２１～２５に従い回路各部の動作を制御する。

図２は、作業内容分析装置の他の装置との接続関係の一例を示す概念図である。

各作業者１００には、固有のセンサＩＤが付与された、例えば腕時計タイプの位置センサ１１０が取り付けられている。

位置センサ１１０は、ＧＰＳ機能やＷｉＦｉ機能、あるいはビーコン１２５を介して、作業者１００の位置を測定し、測定した位置情報を、センサＩＤとともに、通信ネットワーク７０を介して作業内容分析装置１０に送信する。

また、各作業者１００には、上記のような位置センサ１１０の代わりに、あるいは位置センサ１１０に加えて、カメラ等の映像センサ１１５が取り付けられていてもよい。映像センサ１１５にも同様に、固有のセンサＩＤが付与されている。

映像センサ１１５は、各作業者１００の視線上の映像を撮像し、撮像した映像情報を、センサＩＤとともに、通信ネットワーク７０を介して作業内容分析装置１０に送信する。

記憶装置３０は、作業者データベース３１、および位置情報データベース３２を備えている。

作業者データベース３１は、各作業者１００の作業者ＩＤ（例えば、社員番号等）を記憶している。また、各作業者１００に取り付けられている位置センサ１１０や映像センサ１１５のセンサＩＤも、対応する作業者１００の作業者ＩＤに関連付けて記憶している。

位置情報データベース３２は、各作業者１００の位置情報を、時間情報とともに、作業者１００の作業者ＩＤに関連付けて記憶するためのデータベースである。

これらデータベース３１～３２を記憶する記憶装置３０は、例えばＳＳＤ（Solid State Drive）やＨＤＤ（Hard Disk Drive）等からなる。

通信部１５は、通信ネットワーク７０に接続されており、通信ネットワーク７０を介して、位置センサ１１０から送信される位置情報や、映像センサ１１５から送信される映像情報を、センサＩＤとともに受信し、受信した位置情報あるいは映像情報を、センサＩＤとともに処理モジュール２１へ出力する。

図２では、一例として、位置センサ１１０（および／または、映像センサ１１５）からの位置情報（および／または、映像情報）が、通信ネットワーク７０を経由して、ゲートウェイによって実現される通信部１５によって受信される例が示されている。

通信部１５はまた、表示制御モジュール２５によって表示部１６から表示される分析結果等を、外部端末１３０から表示させるために、分析結果等の表示に必要なデータを、図２に示すように、通信ネットワーク７０を介して外部端末１３０へ出力することもできる。

処理モジュール２１は、通信部１５から位置情報およびセンサＩＤが出力されると、作業者データベース３１から、センサＩＤに関連付けられている作業者ＩＤを取得し、作業者ＩＤを、位置情報およびセンサＩＤとともに、位置情報データベース３２へ出力する。

また、処理モジュール２１は、通信部１５から映像情報およびセンサＩＤが出力されると、作業者データベース３１から、センサＩＤに関連付けられている作業者ＩＤを取得することに加えて、映像情報から位置情報を、例えばＡＩにより取得する。そして、同様に、作業者ＩＤを、位置情報およびセンサＩＤとともに、位置情報データベース３２へ出力する。

位置情報データベース３２は、処理モジュール２１から出力された位置情報を、時間情報、作業者ＩＤ、およびセンサＩＤに関連付けて記憶する。位置情報データベース３２は、この時間情報として、作業内容分析装置１０の内部時計（図示せず）によって計時された時間情報や、作業内容分析装置１０が接続している外部システムの時計（計時手段）と同期された時間情報を使うことができる。

累積モジュール２２は、位置情報データベース３２に、作業者ＩＤに関連付けられて記憶された位置情報、および時間情報に基づいて、工場内の各エリア毎に、予め決定された項目の累積値を得る。予め決定された項目の累積値としては、例えば、（１）各エリアへの全作業者による立入回数の累積値、（２）各エリアへの全作業者による滞在時間の累積値、（３）複数のエリア間の全作業者による移動回数の累積値を含む。

そのために、累積モジュール２２は、全作業者について、位置情報から、エリアを判定する。さらに、この判定結果と、時間情報とに基づいて、各作業者が、どのエリアに滞在していたのかを時系列的に示すエリア滞在履歴を作成する。

図３は、工場内に配置された各エリアの配置例を示す平面図である。

図３においてＡ～Ｉは、工場内に配置されている各エリアを示す。

図４は、各作業者のエリア滞在履歴を図式化した例を示す図である。

図４において、縦軸はエリアＡ～Ｊを表し、横軸は時刻を表す。

図４によれば、例えば、作業者Ｘは午前８時から１５分間エリアＡに滞在し、その後、即座にエリアＣに移動し、エリアＣに１５分間滞在した後に、即座にエリアＥに移動し、エリアＥに１５分間滞在した後に、エリアＦに移動し、エリアＥからエリアＦへの移動には、約３０分間を要し、エリアＦに１５分間滞在した後に、即座にエリアＩに移動したことがわかる。

同様に、作業者Ｙ、Ｚ、Ｗについても、エリア滞在履歴が示されている。

このようなエリア滞在履歴によれば、各作業者がどのエリアにどれだけの時間滞在し、その後、どのエリアに移動し、そこでどれだけの時間滞在したのかという行動実態を可視化することができる。

このようなエリア滞在履歴に基づいて、累積モジュール２２は、（１）各エリアへの全作業者による立入回数の累積値、（２）各エリアへの全作業者による滞在時間の累積値、および（３）複数のエリア間の全作業者による移動回数の累積値を得ることができる。

分類モジュール２３は、累積モジュール２２によって得られた累積値に基づいて、分析のために各エリアを分類する。

結果明示モジュール２４は、分類モジュール２３による分類結果を、所定のエリアによって区分された、工場を示すマップにおける対応するエリアに明示する。

表示制御モジュール２５は、結果明示モジュール２４によって各エリアに分類結果が明示されたマップを、表示部１６、および／または、外部端末１３０の表示画面から表示させる。また、結果明示モジュール２４によって明示されたマップのみならず、後述するように、分類モジュール２３によって作成される相関図も、表示部１６、および／または、外部端末１３０の表示画面から表示させる。

これら、分類モジュール２３、結果明示モジュール２４、および表示制御モジュール２５の構成の詳細を、上記（１）～（３）の例毎に、以下にまとめて説明する。

例えば、累積モジュール２２によって、（１）各エリアへの全作業者による立入回数の累積値が得られた場合、分類モジュール２３は、累積された各エリア毎の立入回数に基づいて、各エリアを分類する。

そして、結果明示モジュール２４は、分類モジュール２３による分類結果を、所定のエリアによって区分された、工場を示すマップにおける対応するエリアに明示する。その一例を図５に示す。

図５は、（１）各エリアへの全作業者による立入回数の累積値に基づいて各エリアが分類された例を示す図である。

ここでいう累積値とは、例えば、エリアＡに、作業者Ｘが２回立ち入り、作業者Ｙが５回立ち入り、作業者Ｚが３回立ち入り、作業者Ｗが２回立ち入った場合、１２となる。

分類モジュール２３は、図５に示す例では、全作業者による立入回数の累積値に応じて、エリアＡ～Ｉを、５つのクラスに分類している。この例では、最も立入回数の多いクラス１にエリアＧが属し、２番目に立入回数の多いクラス２にエリアＥ、Ｈが属し、３番目に立入回数の多いクラス３にエリアＡ、Ｄ、Ｉが属し、４番目に立入回数の多いクラス４にエリアＣ、Ｆが属し、最も立入回数の少ないクラス５にエリアＢが属している。

図５に示すように、分類モジュール２３による分類結果が、結果明示モジュール２４によって、工場を示すマップにおける各エリアに異なる凡例で明示される。

そして、表示制御モジュール２５は、図５に例示されるようなマップを、表示部１６から表示させたり、および／または、通信ネットワーク７０を介して外部端末１３０の表示画面から表示させる。

また、累積モジュール２２によって、（２）各エリアへの全作業者による滞在時間の累積値が得られた場合、分類モジュール２３は、累積された各エリア毎の滞在時間に基づいて、各エリアを分類する。

そして、結果明示モジュール２４は、分類モジュール２３による分類結果を、所定のエリアによって区分された、工場を示すマップにおける対応するエリアに明示する。その一例を図６に示す。

図６は、（２）各エリアへの全作業者による滞在時間の累積値に基づいて各エリアが分類された例を示す図である。

分類モジュール２３は、図６に示す例では、全作業者による滞在時間の累積値に応じて、エリアＡ～Ｉを、５つのクラスに分類している。この例では、最も滞在時間の累積値が長いクラス１にエリアＤが属し、２番目に滞在時間の累積値が長いクラス２にエリアＧ、Ｈが属し、３番目に滞在時間が長いクラス３にエリアＡ、Ｅ、Ｆ、Ｈ、Ｉが属し、４番目に滞在時間が長いクラス４にエリアＣが属し、最も滞在時間が短いクラス５にエリアＢが属している。

図６に示すように、分類モジュール２３による分類結果が、結果明示モジュール２４によって、工場を示すマップにおける各エリアに異なる凡例で明示される。

そして、表示制御モジュール２５は、図６に例示されるようなマップを、表示部１６から表示させたり、および／または、通信ネットワーク７０を介して外部端末１３０の表示画面から表示させる。

また、累積モジュール２２によって、（３）複数のエリア間の全作業者による移動回数の累積値が得られた場合、分類モジュール２３は、累積された各エリア間の移動回数に基づいて、各エリア同士の相関関係を決定する。

図７は、（３）複数のエリア間の全作業者による移動回数の累積値に基づいて決定された、各エリア同士の相関関係の一例を示す図である。

図７において、実線は移動が多いことを示し、破線は移動が少ないことを示し、実線の中でも、太い実線ほど、移動が多く、破線の中でも、太い破線ほど、移動が少ないことを示している。

表示制御モジュール２５は、図７に例示されるような相関図を、表示部１６から表示させたり、および／または、通信ネットワーク７０を介して外部端末１３０の表示画面から表示させる。

次に、以上のように構成した第１の実施形態の作業内容分析方法が適用された作業内容分析装置の動作例について説明する。

図８は、第１の実施形態の作業内容分析方法が適用された作業内容分析装置の動作例を示すフローチャートである。

各作業者１００には、固有のセンサＩＤが付与された位置センサ１１０が取り付けられている。また、各作業者１００には、位置センサ１１０の代わりに、あるいは、位置センサ１１０に加えて、カメラ等の映像センサ１１５が取り付けられていてもよい。

位置センサ１１０によって測定された、作業者１００の位置情報（位置センサ１１０によるセンシング情報）は、位置センサ１１０から、センサＩＤとともに作業内容分析装置１０に送信される。映像センサ１１５によって撮像された映像情報（映像センサ１１５によるセンシング情報）もまた、映像センサ１１５から、センサＩＤとともに、通信ネットワーク７０を介して作業内容分析装置１０に送信される（Ｓ１）。

位置センサ１１０から送信されたセンシング情報である位置情報およびセンサＩＤ、映像センサ１１５から送信されたセンシング情報である映像情報およびセンサＩＤは、作業内容分析装置１０において通信部１５によって受信され、通信部１５によって、処理モジュール２１へ出力される。

処理モジュール２１では、通信部１５から位置情報およびセンサＩＤが出力されると、作業者データベース３１から、センサＩＤに関連付けられている作業者ＩＤが取得される。同様に、処理モジュール２１では、通信部１５から映像情報およびセンサＩＤが出力された場合も、作業者データベース３１から、センサＩＤに関連付けられている作業者ＩＤが取得される（Ｓ２）。

さらに、処理モジュール２１では、ステップＳ１で送信されたセンシング情報が位置情報であった場合（Ｓ３：Ｙｅｓ）には、ステップＳ２で取得された作業者ＩＤが、位置情報およびセンサＩＤとともに、位置情報データベース３２へ出力され、位置情報が、時間情報、作業者ＩＤ、およびセンサＩＤに関連付けられて、位置情報データベース３２に記憶される（Ｓ５）。

一方、処理モジュール２１では、ステップＳ１で送信されたセンシング情報が映像情報であった場合（Ｓ３：Ｎｏ）には、例えばＡＩによって、映像情報から位置情報が取得される（Ｓ４）。その後、ステップＳ２で取得された作業者ＩＤが、ステップＳ４で取得された位置情報およびセンサＩＤとともに、位置情報データベース３２へ出力され、位置情報が、時間情報、作業者ＩＤ、およびセンサＩＤに関連付けられて、位置情報データベース３２に記憶される（Ｓ５）。

次に、位置情報データベース３２に記憶された情報に基づいて、累積モジュール２２によって、全作業者について、位置情報から、エリアが判定される（Ｓ６）。さらに、この判定結果と、時間情報とに基づいて、例えば図４に例示するように、各作業者が、どのエリアに滞在していたのかを時系列的に示すエリア滞在履歴が作成される（Ｓ７）。

このようなエリア滞在履歴に基づいて、累積モジュール２２では、予め決定された項目の累積値が得られる（Ｓ８）。予め決定された項目の累積値としては、例えば、（１）各エリアへの全作業者による立入回数の累積値、（２）各エリアへの全作業者による滞在時間の累積値、および（３）複数のエリア間の全作業者による移動回数の累積値を含む。

分類モジュール２３では、累積モジュール２２によって、（１）各エリアへの全作業者による立入回数の累積値、および（２）各エリアへの全作業者による滞在時間の累積値が得られた場合（Ｓ９：（１），（２））、得られた累積値に基づいて、分析のために各エリアが分類され、この分類結果が、結果明示モジュール２４によって、マップにおける対応するエリアに明示され、その結果である図５や図６に例示されるようなマップが、分析結果として、表示制御モジュール２５によって、表示部１６から、あるいは、通信ネットワーク７０を介して、外部端末１３０の表示画面から表示される（Ｓ１０）。

一方、分類モジュール２３では、累積モジュール２２によって、（３）複数のエリア間の全作業者による移動回数の累積値が得られた場合（Ｓ９：（３））、累積された各エリア間の移動回数に基づいて、各エリア同士の相関関係が決定され、その結果である図７に例示されるような相関図が、分析結果として、表示制御モジュール２５によって、表示部１６から、あるいは、通信ネットワーク７０を介して、外部端末１３０の表示画面から表示される（Ｓ１１）。

このように、第１の実施形態の作業内容分析方法が適用された作業内容分析装置によれば、例えば図５～図７に示すような分析結果を得ることができる。そして、これら分析結果を参照することによって、工場等の分析対象領域内の、作業者等の人の密集や密接の状態を、分析対象領域内の各エリア毎に分析することが可能となる。

特に、図５のような分析結果を参照することによって、エリア毎の滞在頻度の高低を把握することができる。

また、図６のような分析結果を参照することによって、エリア毎の滞在時間の長短を把握することができる。

例えば、工場全体の生産性を改善するためには、作業者が多く立ち寄る、すなわち、滞在頻度が高く、滞在時間が長いエリアには、よく使われる機械を配置し、一方、作業者があまり立ち寄らない、すなわち、滞在頻度が低い、および／または、滞在時間が短いエリアには、さほど使われることのない機械を配置するなど、レイアウトを見直すことが望ましい。

図５および図６に示す分析結果は、上述したような機械の最適な配置決定の検討のために有効に活用することができる。また、作業者間の無駄な密集や密接を極力生じさせないように、機械を配置するエリアを決定する際の検討のためにも有効に活用することができる。

また、図７のような分析結果を参照することによって、エリア間の移動頻度の大小を把握することができる。

したがって、図５および図６に、図７の分析結果も参照することによって、作業者間の移動時における密集や密接も抑えながら、レイアウトを決定する際の検討のためにも有効に活用することが可能となる。

例えば、生産性の観点からは、主要製品は直線状に製造ラインを配置し、よく使う機械は製造ライン上に配置することが効率的である。そうすることで、作業者毎におのずと滞在エリアが限定されるので人の密度を減少させることが可能となる。

一方、制約条件理論（スループット）の観点からは、ボトルネックになる工程を生産効率の良い機械に入れ替えたり、生産工程を分割したり、人員を増やすことで生産性の改善が可能となる。

（第２の実施形態）
第２の実施形態の作業内容分析方法が適用された作業内容分析装置について説明する。

第２の実施形態の作業内容分析方法が適用された作業内容分析装置の構成は、図１を用いて説明できるので、以下では、図１を参照しながら、重複説明をすることなく、第１の実施形態と異なる点について説明する。

すなわち、本実施形態では、累積モジュール２２は、位置情報データベース３２に、作業者に関連付けて記憶された位置情報および時間情報に基づいて、各エリア毎に、滞在した人の数を、時間毎に累積する。

表示制御モジュール２５は、累積モジュール２２による累積結果に応じて、各エリア毎に、滞在した人の数を、時間軸に沿って表示させる。その一例を図９に示す。

図９は、各エリア毎に、滞在した人の数を、時間軸に沿って表示した一例を示す図である。

図９において、縦軸はエリアＡ～Ｊを表し、横軸は時刻を表す。図９によれば、各エリアに、どの時間帯に、どれくらいの時間、何人（１人、２人、または３人以上）の作業者が滞在しているのかが分かる。

次に、以上のように構成した第２の実施形態の作業内容分析方法が適用された作業内容分析装置の動作例について説明する。

図１０は、第２の実施形態の作業内容分析方法が適用された作業内容分析装置の動作例を示すフローチャートである。

図１０では、図８と同一の処理については、同じステップ番号を付し、重複説明を避け、異なる内容について説明する。

すなわち、本実施形態では、ステップＳ７の後、位置情報データベース３２に記憶された情報に基づいて、累積モジュール２２によって、各エリア毎に、滞在した人の数が、時間毎に累積される（Ｓ８１）。

これに応じて、表示制御モジュール２５によって、図９に例示されるように、ステップＳ８１でなされた累積結果が、表示部１６あるいは外部端末１３０の表示画面から表示される（Ｓ８２）。

図９には、各エリア毎に、滞在した人の数が、時間軸に沿って表示されているので、各エリアにおいて、どの時間帯に、どれくらいの時間、何人（１人、２人、または３人以上）の作業者が滞在しているのかが分かる。

図９に示すような分析結果によれば、各エリアにおいて、どの時間帯に、作業者が集中する／しないか、集中する時間は長いか／短いかという観点から、時間帯別の作業者の密集や密接の状態を、各エリア毎に把握できる。このような結果もまた、図５、図６、および図７の分析結果とともに、作業者間の移動時における密集や密接も抑えながら、最適なレイアウトを決定する際の検討のために有効に活用することができる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１０・・作業内容分析装置、１１・・バス、１２・・ＣＰＵ、１３・・外部記録媒体、１４・・記録媒体読取部、１５・・通信部、１６・・表示部、２０・・メモリ、２１・・処理モジュール、２２・・累積モジュール、２３・・分類モジュール、２４・・結果明示モジュール、２５・・表示制御モジュール、２９・・書込可能データエリア、３０・・記憶装置、３１・・作業者データベース、３２・・行動情報データベース、７０・・通信ネットワーク、１００・・作業者、１１０・・位置センサ、１１５・・映像センサ、１２０・・マイクロコントローラ、１２５・・ビーコン、１３０・・外部端末

Claims (11)

1. 分析対象領域内の人の密集や密接の状態を、前記分析対象領域内の各エリア毎に分析する作業内容分析装置であって、
   前記分析対象領域内の各人の位置を表す位置情報を、時間情報とともに、対応する人の識別情報に関連付けて記憶する第１のデータベースと、
   前記第１のデータベースに、前記人の識別情報に関連付けて記憶された位置情報および時間情報に基づいて、前記各エリア毎に、予め決定された項目の累積値を得る累積部と、
   前記累積部によって得られた累積値に基づいて、前記分析のために前記各エリアを分類する分類部とを備えた、作業内容分析装置。
2. 前記予め決定された項目の累積値は、前記各エリアへの前記各人による立入回数の累積値であり、
   前記分類部は、前記各エリア毎の立入回数の累積値に基づいて、前記各エリアを分類する、請求項１に記載の作業内容分析装置。
3. 前記予め決定された項目の累積値は、前記各エリアへの前記各人による滞在時間の累積値であり、
   前記分類部は、前記各エリア毎の滞在時間の累積値に基づいて、前記各エリアを分類する、請求項１に記載の作業内容分析装置。
4. 前記分類部による分類結果を、前記エリアによって区分された前記分析対象領域を示すマップにおける対応するエリアに明示する結果明示部と、
   前記結果明示部によって各エリアに分類結果が明示された前記マップを表示させる表示制御部とをさらに備えた、請求項１乃至３のうち何れか１項に記載の作業内容分析装置。
5. 前記予め決定された項目の累積値は、複数の前記エリア間の前記各人による移動回数の累積値であり、
   前記分類部は、前記各エリア間の移動回数の累積値に基づいて、前記各エリア同士の相関関係を決定し、
   前記相関関係を示す相関図を表示させる表示制御部をさらに備えた、請求項１に記載の作業内容分析装置。
6. 分析対象領域内の人の密集や密接の状態を、前記分析対象領域内の各エリア毎に分析する作業内容分析装置であって、
   前記分析対象領域内の各人の位置を表す位置情報を、時間情報とともに、対応する人の識別情報に関連付けて記憶する第１のデータベースと、
   前記第１のデータベースに、前記人の識別情報に関連付けて記憶された位置情報および時間情報に基づいて、前記各エリア毎に、滞在した人の数を、時間毎に累積する累積部と、
   累積部による累積結果に応じて、前記分析のために、前記各エリア毎に、滞在した人の数を、時間軸に沿って表示させる表示制御部とを備えた、作業内容分析装置。
7. 前記位置情報は、前記人に取り付けられたセンサから出力される、請求項１乃至６のうちいずれか１項に記載の作業内容分析装置。
8. 前記センサは、前記位置情報を、前記センサに付与されている固有のセンサ識別情報とともに出力し、
   前記人の識別情報と、前記人に取り付けられたセンサに付与されたセンサ識別情報とを関連付けて記憶する第２のデータベースと、
   前記センサから前記センサ識別情報が出力されると、前記第２のデータベースから、前記センサ識別情報に関連付けられている人の識別情報を取得する処理部とをさらに備えた、請求項７に記載の作業内容分析装置。
9. 前記センサは、映像情報を出力するカメラを含み、
   前記処理部は、前記カメラから出力された前記映像情報から、前記カメラが取り付けられた人の位置情報を、ＡＩにより検出する、請求項８に記載の作業内容分析装置。
10. 分析対象領域内の人の密集や密接の状態を、前記分析対象領域内の各エリア毎に分析する作業内容分析装置によって実施される作業内容分析方法であって、
    前記作業内容分析装置は、
    前記分析対象領域内の各人の位置を表す位置情報を、時間情報とともに、対応する人に関連付けて第１のデータベースに記憶し、
    前記第１のデータベースに、前記人に関連付けて記憶された位置情報および時間情報に基づいて、前記各エリア毎に、予め決定された項目の累積値を得、
    前記得られた累積値に基づいて、前記分析のために前記各エリアを分類する、作業内容分析方法。
11. 分析対象領域内の人の密集や密接の状態を、前記分析対象領域内の各エリア毎に分析するためのプログラムであって、
    前記分析対象領域内の各人の位置を表す位置情報を、時間情報とともに、対応する人に関連付けて第１のデータベースに記憶する機能、
    前記第１のデータベースに、前記人に関連付けて記憶された位置情報および時間情報に基づいて、前記各エリア毎に、予め決定された項目の累積値を得る機能、
    前記得られた累積値に基づいて、前記分析のために前記各エリアを分類する機能、をコンピュータに実現させるためのプログラム。

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