JP2022055255A - Production control system and production control method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、生産管理システム及び生産管理方法に関する。 The present invention relates to a production control system and a production control method.
近年、食品や機械などの製品を製造する工場などにおいて、製造作業を行う作業者の認証を行うシステムの導入が進んでいる。認証により作業者を特定することで、誰が当該製品の製造を行ったかが明確となり、製品の製造におけるトレーサビリティが可能となる。また、誤って、或いは悪意で、製造権限を有さない者が製造工程を行うことがないように、製造工程において認証が用いられる場合もある。 In recent years, in factories that manufacture products such as foods and machines, the introduction of a system for certifying workers who perform manufacturing work is progressing. By identifying the worker by certification, it becomes clear who manufactured the product, and traceability in the manufacturing of the product becomes possible. In addition, certification may be used in the manufacturing process to prevent a person who does not have the manufacturing authority from performing the manufacturing process by mistake or malicious intent.
認証を用いた生産管理システムについは、以下の文献に記載されている。 The production control system using certification is described in the following documents.
しかし、例えば指紋認証を使用する場合、作業者はタッチパネル等に指を触れさせる必要がある。作業者は、製造工程において、例えば、安全のために手袋を着用していたり、作業によって手に何かが付着していたりする場合がある。この場合、作業者は、指紋認証を行うために、手袋を外したり、手の洗浄を行ったりする必要があり、認証に時間がかかる。また、作業現場において手袋を外すことが危険である場合や、付着物が特殊な薬品である場合など、指紋認証の実行自体が困難な場合もある。いずれの場合でも、製造における作業効率が低下する。 However, for example, when fingerprint authentication is used, the operator needs to touch the touch panel or the like with a finger. In the manufacturing process, the worker may wear gloves for safety, for example, or something may be attached to the hand due to the work. In this case, the worker needs to remove gloves and wash his / her hands in order to perform fingerprint authentication, which takes time for authentication. In addition, it may be difficult to perform fingerprint authentication itself, such as when it is dangerous to remove gloves at the work site or when the deposit is a special chemical. In either case, the work efficiency in manufacturing is reduced.
また、顔認証や虹彩認証など、外見による認証を使用する場合、作業場所の光量が不十分な場合、正しく認証ができず、作業者が再認証を行うなど、認証成功までに時間がかかる場合がある。 Also, when using appearance authentication such as face authentication or iris authentication, if the amount of light in the work area is insufficient, authentication cannot be performed correctly, and it takes time for the authentication to succeed, such as when the worker re-authenticates. There is.
そこで、一開示は、容易に作業者を認識することが可能で、且つ製造工程における作業効率の低下を抑制する生産管理システム及び生産管理方法を提供する。 Therefore, one disclosure provides a production control system and a production control method that can easily recognize an operator and suppress a decrease in work efficiency in a manufacturing process.
本発明の一つの実施の形態によれば、製品を製造する製造部と、前記製造部を操作する作業者の作業範囲の床面に設置され、前記作業者の足裏圧力分布を測定する測定部と、前記製造部に対して前記作業者が所定操作を実行する実行契機を検出したとき、前記測定部が測定した前記作業者の足裏圧力分布を用いて足裏圧力認証を行い、前記足裏圧力認証に成功した場合、前記製造部を前記所定操作が実行可能な実行可能状態とする制御部と、を有する。 According to one embodiment of the present invention, a measurement is installed on the floor surface of a manufacturing unit that manufactures a product and a working range of a worker who operates the manufacturing unit, and measures the foot pressure distribution of the worker. When the operator detects the execution opportunity to execute a predetermined operation for the unit and the manufacturing unit, the foot pressure authentication is performed using the foot pressure distribution of the operator measured by the measuring unit, and the foot pressure authentication is performed. When the sole pressure authentication is successful, the manufacturing unit has a control unit that puts the manufacturing unit into a feasible state in which the predetermined operation can be performed.
本発明の一つの実施の形態によれば、容易に作業者を認識することが可能で、且つ製造工程における作業効率の低下を抑制することができる。 According to one embodiment of the present invention, the worker can be easily recognized and the decrease in work efficiency in the manufacturing process can be suppressed.
[第1の実施の形態]
第1の実施の形態について説明する。
[First Embodiment]
The first embodiment will be described.
<生産管理システム1の構成例>
図1は、生産管理システム1の構成例を示す図である。生産管理システム1は、制御装置100、測定装置200、及び製造装置300を有する。生産管理システム1は、作業者による製造(生産)を制御し、製造工程における作業内容や作業者の識別などをログとして記憶するシステムである。生産管理システム1の作業者は、製造工程の開始時や、製造工程の途中で行う作業において、足裏圧力認証を用いて認証される。また、作業者は、任意のタイミングで認証されてもよい。生産管理システム1においては、作業を許可された(作業権限を有する)作業者のみが製造工程を行うことで、製品の品質やセキュリティを向上させる。
<Configuration example of
FIG. 1 is a diagram showing a configuration example of the
制御装置100は、製造装置300や測定装置200を制御する装置である。制御装置100は、タッチパネル101及び作業台102を有する。
The
タッチパネル101は、例えば、作業者によって操作される。作業者は、例えば、必要に応じて、タッチパネル101を操作し、制御装置100に情報を入力する。また、タッチパネル101は、情報やボタンを表示する。タッチパネル101は、例えば、製造装置300の電源を投入するボタン、または特定操作を開始するボタン、認証結果などを表示する。尚、製造装置300とタッチパネル101は、制御装置100の同一面側になくてもよく、必要に応じて配置できる。
The
作業台102は、製造装置300を設置したり、製造工程に使用する道具や製造対象の製品を設置したりするための台である。例えば、製品を製造する工場においては、生産管理システム1を複数個設置する場合がある。この場合、各生産管理システム1の作業台102を接続し、作業台102をベルトコンベアーで構成し、製造中の製品や製品の材料等が流れてくるようにしてもよい。
The
測定装置200は、足裏圧力認証に使用する、作業者の足裏圧力分布を測定する装置である。測定装置200は、制御装置100と無線又は有線で接続し、通信を行うことができる。測定装置200は、作業者が製造工程における作業を行いつつ作業者の足裏圧力分布を測定できる場所、例えば、製造装置300を操作するときの作業者の立ち位置の床面に設置される。図1においては、製造装置300が作業台102上にあるため、制御装置100の前面の床面に設置される。測定装置200は、例えば、制御装置100の要求に応じて測定を行い、測定結果を制御装置100に送信する。また、測定装置200は、定期的に測定を行い、測定結果を制御装置100に送信してもよい。製造工程を行う作業者は、測定装置200に載った状態で製造工程を行うことができ、さらに、測定装置200は、作業者が製造工程を行っている状態で、作業者の足裏圧力分布を測定することができる。また、測定装置200は、例えば、制御装置100と一体化されて、制御装置100の一部であってもよく、作業者が製造工程を行う際の立ち位置及び歩行範囲を含む作業範囲の位置に設置されていればよい。
The
製造装置300は、製造工程において製品の製造に使用する装置や機械である。製造装置300は、例えば、通電(電源投入)することで可動する電化製品であり、製品の組み立てを行う(又は補助する)ロボットアーム、部品や材料の接続に使用する半田ごて、製品をねじ止めする電動ドライバー、又は製品に穴をあけるドリルなどを含む。製造装置300は、制御装置100から制御されることで、通電している状態(通電状態)、又は特定操作を行うことができる状態(可動状態)となる。通電状態及び可動状態は、作業者が操作を実行できる状態であり、実行可能状態と呼ぶ場合がある。
The
また、製造装置300は、製品が食品である場合、例えば、食品に特定の薬品や調味料を噴射する噴射装置や、食品を加熱する加熱装置などであってもよい。
Further, when the product is food, the
生産管理システム1では、足裏圧力認証を使用して作業者を認証することで、作業者が測定装置200に乗りながら製造作業を行いつつ、特別な操作を行うことなく、作業者の認証を行うことができる。これにより、作業者は、認証における作業負担が軽減され、製造工程における作業効率の低下を抑制することができる。
In the
また、足裏圧力分布は、作業者が意識していないタイミングで測定することも可能である。そのため、測定タイミングを作業者に知らせず、作業者に対して秘密裏に認証を行うことが可能であるため、作業者が許可なく他の作業者と入れ替わったり、作業場所を離れたりすることを防止できる。 In addition, the sole pressure distribution can be measured at a timing that the operator is not aware of. Therefore, it is possible to secretly authenticate the worker without notifying the worker of the measurement timing, which prevents the worker from being replaced with another worker or leaving the work place without permission. can.
<生産管理システムのソフトウェ構成例>
図2は、生産管理システム1のソフトウェア構成の例を示す図である。生産管理システム1は、登録部10、生産部20、足裏圧力認証部30を有する。
<Software configuration example of production control system>
FIG. 2 is a diagram showing an example of a software configuration of the
登録部10は、足裏圧力認証に使用する個人を特定するためのデータ(比較元データ)を登録する(S100)。登録部10は、個人の足裏圧力分布を測定し、測定結果を個人の識別子と対応づけて、登録情報テーブルT10に登録する。 The registration unit 10 registers data (comparison source data) for identifying an individual used for foot sole pressure authentication (S100). The registration unit 10 measures the sole pressure distribution of an individual, associates the measurement result with the identifier of the individual, and registers the measurement result in the registration information table T10.
また、登録部10は、個人足裏圧力測定部11を有する。個人足裏圧力測定部11は、作業者(個人)の足裏圧力分布を測定する。 Further, the registration unit 10 has an individual sole pressure measuring unit 11. The individual sole pressure measuring unit 11 measures the sole pressure distribution of the worker (individual).
生産部20は、製造工程を制御する。生産部20は、製造装置300の状態(可動状態、通電状態)を制御する。また、生産部20は、製造工程における作業者の操作履歴(生産ログ)を収集する。
The production unit 20 controls the manufacturing process. The production unit 20 controls the state (movable state, energized state) of the
また、生産部20は、製造制御部21を有する。製造制御部21は、製造装置300の電源を制御し、製造装置300を通電状態又は非通電状態(停止状態)にしたり、製造装置300を操作可能な可動状態にしたりする。
Further, the production unit 20 has a production control unit 21. The manufacturing control unit 21 controls the power supply of the
また、生産部20は、生産ログ管理部22を有する。生産ログ管理部22は、生産ログL20を収集し、保存する(S101)。生産ログL20は、例えば、認証結果、作業者の識別子、操作履歴、製造した商品の識別子、操作時間などが、対応づけて記憶される。 Further, the production unit 20 has a production log management unit 22. The production log management unit 22 collects and stores the production log L20 (S101). In the production log L20, for example, an authentication result, an identifier of a worker, an operation history, an identifier of a manufactured product, an operation time, and the like are stored in association with each other.
足裏圧力認証部30は、製造工程を行う作業者を、足裏圧力認証を用いて認証する。足裏圧力認証は、個人の足の裏にかかる圧力の分布(足裏圧力分布)を事前に測定しておいた比較元データと、認証実行時に測定した足裏圧力分布とを比較した結果から、個人を特定する認証処理である。足裏圧力認証の詳細については、後述する。 The sole pressure certification unit 30 certifies the worker who performs the manufacturing process by using the sole pressure certification. The sole pressure certification is based on the result of comparing the comparison source data in which the distribution of pressure applied to the sole of an individual's foot (sole pressure distribution) is measured in advance with the sole pressure distribution measured at the time of authentication execution. , An authentication process that identifies an individual. Details of foot pressure certification will be described later.
また、足裏圧力認証部30は、足裏圧力測定部31を有する。足裏圧力測定部31は、製造工程における作業者の足裏圧力分布を測定し、測定結果D30として出力する(S102)。 Further, the sole pressure authentication unit 30 has a sole pressure measuring unit 31. The sole pressure measuring unit 31 measures the sole pressure distribution of the worker in the manufacturing process and outputs the measurement result D30 (S102).
また、足裏圧力認証部30は、個人認証部32を有する。個人認証部32は、足裏圧力認証を使用し、製造工程を行っている(特定操作を行おうとしている)作業者を特定する。個人認証部32は、登録情報テーブルT10を取得し(S104)、測定結果D30と比較し(S103)、測定結果D30に合致する個人を登録情報テーブルT10から検出し、検出した個人を作業者と特定し、認証結果R30として出力する(S105)。認証結果R30は、生産部20の製造制御部21及び生産ログ管理部22に引き渡される(S106)。製造制御部21は、例えば、製造装置300の認証結果に応じて、製造装置300を制御する。また、生産ログ管理部22は、例えば、認証結果R30に含まれる作業者の識別子を使用し、生産ログL20を生成する。
Further, the sole pressure authentication unit 30 has a personal authentication unit 32. The personal authentication unit 32 uses the sole pressure authentication to identify a worker who is performing a manufacturing process (trying to perform a specific operation). The personal authentication unit 32 acquires the registration information table T10 (S104), compares it with the measurement result D30 (S103), detects an individual matching the measurement result D30 from the registration information table T10, and sets the detected individual as a worker. It is specified and output as the authentication result R30 (S105). The certification result R30 is handed over to the manufacturing control unit 21 and the production log management unit 22 of the production unit 20 (S106). The manufacturing control unit 21 controls the
なお、登録情報テーブルT10や生産ログL20は、制御装置100以外の装置(例えば管理サーバ)において管理(保存)されてもよい。生産管理システム1は、例えば、必要に応じて、登録情報テーブルT10や生産ログL20を、管理サーバとの間で送受信する。
The registration information table T10 and the production log L20 may be managed (stored) in a device other than the control device 100 (for example, a management server). The
また、各部は、例えば、どの装置で構築されてもよい。さらに、個人足裏圧力測定部11と、足裏圧力測定部31は、同じであってもよい。 Further, each part may be constructed by, for example, any device. Further, the individual sole pressure measuring unit 11 and the sole pressure measuring unit 31 may be the same.
<生産管理システム1のハードウェア構成例>
図3は、生産管理システム1のハードウェア構成例を表す図である。生産管理システム1は、制御装置100、測定装置200、及び製造装置300で構成される。
<Hardware configuration example of
FIG. 3 is a diagram showing a hardware configuration example of the
制御装置100は、CPU(Central Processing Unit)110、ストレージ160、メモリ130、通信回路140、及びタッチパネル150を有する。
The
ストレージ160は、プログラムやデータを記憶する、フラッシュメモリ、HDD(Hard Disk Drive)、又はSSD(Solid State Drive)などの補助記憶装置である。ストレージ160は、足裏圧力測定プログラム161、足裏圧力認証プログラム162、製造制御プログラム163、及び登録プログラム164を記憶する。
The
メモリ130は、ストレージ160に記憶されているプログラムをロードする領域である。また、メモリ130は、プログラムがデータを記憶する領域としても使用されてもよい。
The
通信回路140は、測定装置200や製造装置300、又は図示しない管理サーバと接続し、通信を行う回路である。
The
タッチパネル150は、作業者が操作したり、情報を表示したりする装置である。タッチパネル150は、例えば、制御装置100の有するタッチパネル101に相当する。
The
CPU110は、ストレージ160に記憶されているプログラムを、メモリ130にロードし、ロードしたプログラムを実行し、各部を構築し、各処理を実行するプロセッサである。
The
CPU110は、足裏圧力測定プログラム161を実行することで、個人足裏圧力測定部11や足裏圧力測定部31を構築し、足裏圧力測定処理を行う。足裏圧力測定処理は、例えば測定装置200を使用し、測定装置200に載っている作業者の足裏圧力分布を測定する処理である。
The
CPU110は、足裏圧力認証プログラム162を実行することで、個人認証部32を構築し、足裏圧力認証処理を行う。足裏圧力認証処理は、測定装置200に乗っている作業者に対して、足裏圧力認証を行う処理である。
By executing the sole
CPU110は、製造制御プログラム163を実行することで、生産部20、製造制御部21、及び生産ログ管理部22を構築し、製造制御処理を行う。製造制御処理は、足裏圧力認証を使用し、作業者を認証し、製造装置300を制御し、生産ログL20を生成する処理である。
By executing the
CPU110は、登録プログラム164を実行することで、登録部10を構築し、登録処理を行う。登録処理は、足裏圧力認証に使用する、作業者の足裏圧力分布(比較元データ)を、登録情報テーブルT10に登録する処理である。
The
測定装置200は、個人足裏圧力測定部11や足裏圧力測定部31により、足裏圧力分布を測定する装置である。測定装置200は、例えば、足裏圧力分布の測定を行う専用の回路を有する。また、測定装置200は、例えば、制御装置100と接続し、通信を行うことができる。
The measuring
製造装置300は、製造工程において製品を製造するための機器である。製造装置300は、製造を行うための回路や機構を有する。製造装置300は、制御装置100と接続し、制御装置100によって状態(可動状態、通電状態、非通電状態など)を制御される。
The
<生産管理処理>
生産管理システム1は、製造工程を管理する生産管理を行う。生産管理は、登録フェーズ及び製造フェーズを有する。
<Production control processing>
The
図4は、登録フェーズ及び製造フェーズにおける処理の例を示す図である。登録フェーズは、登録処理S30を有する。登録処理S30は、作業者の足裏圧力分布を測定し、登録情報テーブルT10に登録する処理である。 FIG. 4 is a diagram showing an example of processing in the registration phase and the manufacturing phase. The registration phase has a registration process S30. The registration process S30 is a process of measuring the foot pressure distribution of the worker and registering it in the registration information table T10.
製造フェーズは、電源投入処理S40、特定操作処理S60、及び定期認証処理S70を有する。製造フェーズは、製造工程の開始から、製造工程の終了(図示しない)までを含むフェーズである。 The manufacturing phase includes a power-on process S40, a specific operation process S60, and a periodic authentication process S70. The manufacturing phase is a phase including from the start of the manufacturing process to the end of the manufacturing process (not shown).
制御装置100又は作業者は、登録完了後、製造工程を開始する。制御装置100は、製造装置300への電源投入を検出すると、電源投入処理S40を実行する。電源投入処理S40は、作業者に対する認証結果や作業者のセキュリティレベルから、作業者が電源投入する権限があるか否かを確認する処理である。
The
制御装置100は、電源投入後、特定操作を検出すると、特定操作処理S60を実行する。特定操作処理S60は、作業者に対する認証結果や作業者のセキュリティレベルから、作業者が特定操作を行う権限があるか否かを確認する処理である。
When the
また、制御装置100は、電源投入後、所定時間が経過すると、定期認証処理S70を実行する。特定操作処理S60は、作業者に対する認証を、定期的に実行する処理である。
Further, the
以降、制御装置100は、特定操作処理S60及び定期認証処理S70を、製造フェーズが終了するまで繰り返す。以下、フェーズごとに処理内容を説明する。
After that, the
<1.登録フェーズ>
登録フェーズは、足裏圧力認証を行うための比較元データを取得、登録するフェーズである。図5は、登録処理S30の処理フローチャートの例を示す図である。
<1. Registration phase>
The registration phase is a phase in which comparison source data for performing sole pressure authentication is acquired and registered. FIG. 5 is a diagram showing an example of a processing flowchart of the registration process S30.
制御装置100は、登録処理S30において、作業者の足裏圧力分布を測定する(S30-1)。制御装置100は、例えば、測定装置200が測定した作業者の足裏圧力分布を、取得する。
The
制御装置100は、測定結果と、当該作業者の識別子とを対応づけ、登録情報テーブルT10に登録し(S30-2、図2のS100)、処理を終了する。作業者の識別子は、例えば、作業者を雇用する企業における社員番号や、作業者の氏名や属性(住所、性別など)を含む。作業者の識別子は、例えば、足裏圧力分布を測定する前に、作業者の識別子を含む媒体(社員証など)の読み込みや、作業者による入力などにより、取得することができる。
The
登録情報テーブルT10は、管理サーバなど、制御装置100以外の装置が管理してもよい。この場合、制御装置100は、処理S30-2を、登録情報テーブルT10を管理する装置に対して実行する。
The registration information table T10 may be managed by a device other than the
<2.製造フェーズ>
製造フェーズは、作業者が製造工程を実行するフェーズである。製造フェーズにおいて、作業者は、足裏圧力認証にて認証される。
<2. Manufacturing phase>
The manufacturing phase is a phase in which a worker executes a manufacturing process. In the manufacturing phase, the worker is certified by sole pressure certification.
なお、電源投入は、以下に示す特定操作の一例であるが、他の特定操作は製造装置300が通電状態において実行される操作であるのに対し、電源投入は製造装置300が非通電状態において実行される操作である。そのため、認証NG時やセキュリティレベルにより特定操作の権限を有しない場合、電源投入と他の特定操作とで処理内容が異なる。よって、電源投入処理S40と、電源投入以外の特定操作の処理である特定操作処理S60のそれぞれについて説明する。
The power-on is an example of the specific operation shown below, but the other specific operation is an operation executed when the
<2.1 電源投入処理>
電源投入処理S40は、ある作業者が、製造工程を開始するときに、製造装置に電源を投入する処理である。作業者が、例えば、製造装置300の電源ボタンの押下や、タッチパネル101に表示される電源投入を行うためのボタンに接触することを契機とし、電源投入処理S40は実行される。
<2.1 Power-on processing>
The power-on process S40 is a process in which a worker turns on the power to the manufacturing apparatus when the manufacturing process is started. The power-on process S40 is executed when, for example, the operator presses the power button of the
図6は、電源投入処理S40の処理フローチャートの例を示す図である。制御装置100は、足裏圧力認証処理を実行する(S50)。
FIG. 6 is a diagram showing an example of a processing flowchart of the power-on processing S40. The
図7は、足裏圧力認証処理S50の処理フローチャートの例を示す図である。制御装置100は、作業者(電源投入を実行した人物)の足裏圧力認証分布を測定し(S50-1)、測定結果を生成する(図2のS102)。制御装置100は、例えば、測定装置200が測定した作業者の足裏圧力分布を、測定装置200から取得する。
FIG. 7 is a diagram showing an example of a processing flowchart of the foot sole pressure authentication processing S50. The
制御装置100は、登録情報テーブルT10を取得する(S50-2)。登録情報テーブルT10は、制御装置100が内部メモリに記憶することで管理されていてもよいし、他の装置(管理サーバ)が管理していてもよい。
The
制御装置100は、登録情報テーブルT10を取得し(図2のS104)、当該作業者の足裏圧力分布の測定結果と登録情報テーブルT10を比較し(図2のS103)、分布の特徴が合致する個人を検索し(S50-3)、認証結果を得る(図2のS105)。
The
制御装置100は、合致する個人が検索できた場合、当該検索が成功したと判定し(S50-4のYes)、合致する作業者の識別子を取得し(S50-5)、認証が成功したと判定し(S50-6)、処理を終了する。
If the matching individual can be searched, the
一方、 制御装置100は、合致する個人が検索できなかった場合、当該検索が失敗したと判定し(S50-4のNo)、認証が失敗したと判定し(S50-7)、処理を終了する。
On the other hand, if the matching individual cannot be searched, the
足裏圧力認証処理S50は、処理の終了時、認証の結果及び認証に成功した場合の作業者の識別子を出力する。 The foot sole pressure authentication process S50 outputs the result of the authentication and the identifier of the worker when the authentication is successful at the end of the process.
図6の処理フローチャートに戻り、制御装置100は、足裏圧力認証に成功すると(S40-1のYes)、当該作業者が電源投入の権限を持っているか否かを確認する(S40-2)。制御装置100は、足裏圧力認証に成功した作業者の識別子に基づき、当該作業者が電源投入の権限を有しているか否かを判定する(S40-2)。
Returning to the processing flowchart of FIG. 6, when the foot sole pressure authentication is successful (Yes in S40-1), the
作業者には、それぞれセキュリティレベルが設定されている。セキュリティレベルとは、作業者が何らかの操作や作業を行うことができるか否かの権限をレベル分けしたものである。権限は、図6の処理フローチャートに示す、製造装置300の電源投入などの製造装置300に対する操作権限に限定されず、例えば、製造装置300における製造条件や各種パラメータの変更、作業者の権限の変更、生産ログL20の出力及び変更などを含む。セキュリティレベルは、例えば、管理サーバなどで管理される。制御装置100は、処理S40-2において、例えば、管理サーバに権限の有無を確認したい操作内容(この場合製造装置への電源投入)と、作業者の識別子を送信し、権限の有無を問い合わせることで、当該作業者の操作権限を確認する。また、セキュリティレベルは、例えば、作業者の識別子と対応づけられ、登録情報テーブルT10に記憶されてもよい。
Each worker has a security level set. The security level is a level of authority as to whether or not a worker can perform some operation or work. The authority is not limited to the operation authority for the
制御装置100は、当該作業者が電源投入の権限を有している場合(S40-2のYes)、製造装置300に電源を投入して通電状態とし(S40-3)、当該作業者が電源投入したことを生産ログL20に記憶し(S40-4)、処理を終了する。
When the operator has the authority to turn on the power of the control device 100 (Yes in S40-2), the
生産ログL20は、例えば、当該作業者の識別子、製造装置300の電源を投入した旨、電源投入時間などが記録される。また、製造装置300が複数存在する場合、製造装置300の識別子も記録してもよい。
In the production log L20, for example, the identifier of the worker, the fact that the power of the
また、生産ログL20は、制御装置100が管理(記憶)してもよいし、管理サーバが管理してもよい。生産ログL20は、製造装置300の電源投入以外に、様々な操作の履歴が記録される。そこで、例えば、生産ログL20は、製造装置300の電源投入から停止までの間を制御装置100で管理され、製造装置300が停止されたタイミングで管理サーバに送信され、以降は管理サーバで管理されてもよい。
Further, the production log L20 may be managed (stored) by the
一方、制御装置100は、認証に失敗した場合(S40-1のNo)、及び当該作業者が電源投入の権限を有していない場合(S40-2のNo)、警告画面を表示し(S40-5)、処理を終了する。警告画面は、例えば、認証に失敗したことや、権限を有していないことを、当該作業者に認識させるための画面である。警告画面は、例えば、タッチパネル101に表示される。警告画面を表示することで、作業者は、なぜ製造装置300が通電状態とならないかを認識することができる。
On the other hand, the
<2.2 特定操作処理>
特定操作処理S60は、電源投入状態の製造装置300において、作業者が特定操作を実行しようとしている特定操作実行契機を検出した時に実行される処理である。製造装置300は、例えば、複数の操作を有している。作業者は、セキュリティレベルに応じて、権限を有する操作(実行することができる操作)が決まっている。
<2.2 Specific operation processing>
The specific operation process S60 is a process executed when the worker detects a specific operation execution trigger in which the worker is trying to execute the specific operation in the
特定操作は、例えば、次の(新たな)製品の製造を開始することが含まれる。例えば、新たな製品は、作業台102に設置されたベルトコンベアーで運ばれてきたり、作業者が製品の材料や土台を作業台上102上にセッティングしたりすることを契機として、製造が開始される。この場合、新たな製品(次に製造する製品)が作業台102上に搬入されたり、材料等がセッティングされたりすることが、新たな製品の製造を開始する契機となる。
Specific operations include, for example, initiating the production of the next (new) product. For example, new products are carried by a belt conveyor installed on the
図8は、特定操作処理S60の処理フローチャートの例を示す図である。制御装置100は、特定操作を検出するのを待ち受ける(S60-1のNo)。制御装置100は、例えば、製造装置300のあるボタンが押下されたことや、タッチパネル101上に表示された、特定操作を行おうとすることを示すボタンがタッチされたことなどから、特定操作を検出する。
FIG. 8 is a diagram showing an example of a processing flowchart of the specific operation processing S60. The
制御装置100は、特定操作を検出すると(S60-1のYes)、足裏圧力認証処理S50を実行する。
When the
制御装置100は、足裏圧力認証に成功すると(S60-2のYes)、当該作業者が特定操作の権限を持っているか否かを確認する(S60-3)。制御装置100は、足裏圧力認証に成功した作業者の識別子に基づき、当該作業者が特定操作の権限を有しているか否かを判定する(S60-3)。
When the
制御装置100は、当該作業者が特定操作の権限を有している場合(S60-3のYes)、製造装置300を特定操作が可能な状態にし(S60-4)、当該作業者が特定操作を行ったことを生産ログL20に記憶し(S60-5)、再度特定操作の検出を待ち受ける(S60-1)。
When the operator has the authority for the specific operation (Yes in S60-3), the
生産ログL20は、例えば、当該作業者の識別子、特定操作を行った旨、操作時間(開始時間、操作していた時間)などが記録される。生産ログL20は、特定操作が複数存在する場合、具体的な操作内容が記憶される。 In the production log L20, for example, the identifier of the worker, the fact that the specific operation has been performed, the operation time (start time, time during operation), and the like are recorded. When a plurality of specific operations exist, the production log L20 stores specific operation contents.
生産ログL20は、特定操作が次の製品を製造することである場合、次の製品の識別子(シリアルナンバー、製品番号など)と、作業員の識別子を対応づけて記憶される。これにより、どの製品をどの作業員が製造したかが明確となり、製品に不具合等が発生したとき、製品に対する追跡調査が可能となる。 When the specific operation is to manufacture the next product, the production log L20 stores the identifier of the next product (serial number, product number, etc.) and the identifier of the worker in association with each other. As a result, it becomes clear which product was manufactured by which worker, and when a defect occurs in the product, a follow-up survey of the product becomes possible.
一方、制御装置100は、認証が失敗した場合(S60-2のNo)、警告画面を表示し(S60-6)、製造装置300を停止(通電状態を解消)し(S60-7)、処理を終了する。
On the other hand, when the authentication fails (No in S60-2), the
また、一方、制御装置100は、作業者が特定操作の権限を有していない場合(S60-3のNo)、警告画面を表示し(S60-8)、再度特定操作の検出を待ち受ける(S60-1)。
On the other hand, when the operator does not have the authority for the specific operation (No in S60-3), the
特定操作処理S60は、認証失敗時(S60-2のNo)と、作業者が特定操作の権限を有していない場合(S60-3のNo)とにおいて、以降の処理が異なる。作業者が特定操作の権限を有していない場合(S60-3のNo)は、作業者のボタンの押し間違いや、操作誤りなどの人為的なミスが想定される。一方、認証失敗(S60-2のNo)は、操作権限のない第三者が製造操作を行っている可能性がある。このため、認証失敗の場合は、全ての製造工程を行わせないよう、製造装置300を停止する(S60-7)。なお、認証失敗は、足裏圧力分布の測定誤りや誤差が原因である場合がある。この場合、作業者は、再び電源投入処理S40を実行することで、特定操作を行うことができる。
In the specific operation process S60, the subsequent processes are different depending on whether the authentication fails (No in S60-2) and the case where the worker does not have the authority for the specific operation (No in S60-3). When the worker does not have the authority for a specific operation (No in S60-3), a human error such as an error in pressing the button of the operator or an operation error is assumed. On the other hand, if the authentication fails (No in S60-2), there is a possibility that a third party without operation authority is performing the manufacturing operation. Therefore, in the case of authentication failure, the
<2.3 定期認証処理>
定期認証処理S70は、電源投入処理S40及び特定操作処理S60における足裏圧力認証処理S50以外に、定期的に足裏圧力認証処理S50を実行する処理である。定期認証処理S70は、例えば、製造装置300が通電状態である場合においてのみ実行される。
<2.3 Periodic authentication process>
The periodic authentication process S70 is a process for periodically executing the sole pressure authentication process S50 in addition to the foot sole pressure authentication process S50 in the power-on process S40 and the specific operation process S60. The periodic authentication process S70 is executed only when, for example, the
特定操作は、操作内容によっては、実行される頻度が低い場合がある。特定操作の実行頻度が低いと、特定操作処理S60が実行される頻度が低くなり、これに伴い足裏圧力認証処理S50が実行される頻度も低くなる。足裏圧力認証処理S50の実行頻度が低いと、例えば、悪意ある作業者が、第三者と入れ替わっても、検出するまで時間がかかる。そこで、定期認証処理S70を実行することで、定期的に作業者を認証する。 The specific operation may be executed infrequently depending on the operation content. When the execution frequency of the specific operation is low, the frequency of executing the specific operation process S60 is low, and the frequency of executing the sole pressure authentication process S50 is also low. If the foot sole pressure authentication process S50 is executed infrequently, for example, even if a malicious worker replaces a third party, it takes time to detect it. Therefore, by executing the periodic authentication process S70, the worker is periodically authenticated.
図8は、定期認証処理S70の処理フローチャートの例を示す図である。制御装置100は、所定時間が経過するのを待ち受ける(S70-1のNo)。
FIG. 8 is a diagram showing an example of a processing flowchart of the periodic authentication processing S70. The
制御装置100は、所定時間が経過したことを検出すると(S70-1のYes)、足裏圧力認証処理S50を実行する。
When the
制御装置100は、足裏圧力認証に成功すると(S70-2のYes)、再度特定操作の検出を待ち受ける(S70-1)。
When the
一方、制御装置100は、認証が失敗した場合(S70-2のNo)、警告画面を表示し(S70-3)、製造装置300を停止(通電状態を解消)し(S70-4)、処理を終了する。
On the other hand, when the authentication fails (No in S70-2), the
<足裏圧力認証について>
以下に、足裏圧力認証について説明する。なお、以下に説明する足裏圧力認証は、生産管理システム1において使用する認証方法の一例である。なお、以下における登録者は、登録処理S30において、足裏圧力分布を登録情報テーブルT10に登録された作業者に対応する。また、以下における対象者、被験者は、製造工程における作業者に対応する。
<About foot pressure certification>
The sole pressure certification will be described below. The sole pressure certification described below is an example of the certification method used in the
測定装置200は、足圧の分布を測定する。ここでの足圧は、人の足裏から床面に加わる荷重を、単位面積当たりの荷重(圧力)に換算した情報である。足圧の分布(足裏圧力分布)は、足裏の位置座標とその位置から作用する圧力とが対応づけられた情報である。以下の説明では、足圧の分布を示す情報を「測定データ」と称する場合がある。
The measuring
制御装置100は、個体認証を行うコンピュータ装置である。ここでの個体認証とは、測定データを用いて、予め登録された人物(以下、登録者ともいう)と、認証の対象となる人物(以下、対象者ともいう)とが一致するか否かを判定することである。
The
制御装置100は、測定データから所定の選択条件にしたがって選択したデータ(後述する最大値データ120)を用いて、個体認証を行う。選択したデータを用いた個体認証を行うことにより、認証に係る処理で扱うデータの容量を減らし、演算負荷を低減させることが可能である。しかしながら、測定データからデータを選択すると、認証に用いることができる情報量が減ってしまう。このため、選択の仕方によっては、測定データの全部を用いて個体認証を行う方法と比較して、認証の精度が劣化してしまう可能性がある。
The
この対策として、個体認証の精度が劣化しないように、測定データを選択する。具体的に、制御装置100は、測定データにおける足圧の分布状況を捉えることができる軸(以下、主軸という)を決定する。主軸は、測定データを構成している個々の足圧のうち、足圧における分布の状況をよく表している足圧群と略平行となる方向の軸である。これにより、主軸に沿って、主軸と直交する方向に分布する足圧群から1つの足圧を選択する際に、分布の状況をよく表している足圧を選択することが可能となるためである。
As a countermeasure, select measurement data so that the accuracy of individual authentication does not deteriorate. Specifically, the
主軸の方向は、例えば、足長方向である。足長方向は、踵からつま先に向かう方向(図9のY軸方向)である。一般に、足裏の形状は、足長方向が最も長い。また、人は足長方向に沿って歩行するのが一般的であり、特別な状況でなければ足幅方向に歩行することはない。このため、足裏には、足長方向に沿った方向に比較的大きな加重がかかることが推測される。そして、足長方向に沿って分布する足圧群が、足圧分布の傾向、例えば、前重心あるいは後重心などの傾向をよく表しており、個体に特有の傾向を示していると考えられる。 The direction of the main axis is, for example, the foot length direction. The foot length direction is the direction from the heel to the toes (Y-axis direction in FIG. 9). Generally, the shape of the sole of the foot is the longest in the length direction of the foot. In addition, a person generally walks along the length of the foot, and does not walk in the width of the foot unless there are special circumstances. Therefore, it is presumed that a relatively large load is applied to the sole of the foot in the direction along the length of the foot. The foot pressure group distributed along the foot length direction well represents the tendency of the foot pressure distribution, for example, the tendency of the front center of gravity or the rear center of gravity, and is considered to show the tendency peculiar to the individual.
このような推測に基づいて、制御装置100は、測定データに示される足圧の分布の状況から、足圧分布における主軸を決定する。そして、制御装置100は、決定した主軸に直交する軸(以下、副軸という)を決定する。例えば、主軸の方向が足長方向である場合、副軸の方向は足幅方向である(図10のX軸方向)。
Based on such an estimation, the
制御装置100は、主軸上の座標値を通り、副軸方向に分布する足圧群から、所定の選択条件に応じた足圧を選択する。選択条件は、任意に決定されてよい。選択条件は、主軸に沿って足圧の分布の状況をよく表している足圧が選択されるような条件であることが望ましい。ここでは、選択条件が最大値である場合を例に説明する。すなわち、制御装置100は、主軸上の座標値を通り、副軸方向に分布する足圧群のうちの最大値を選択する。しかしながら、選択条件として、最大値が選択される条件に限定されることはない。
The
例えば、選択条件として、最小値が選択される条件であってもよいし、最頻値が選択される条件であってもよい。 For example, the selection condition may be a condition in which the minimum value is selected or a condition in which the mode value is selected.
制御装置100が、足圧分布における主軸上の座標値を通り、副軸方向に分布する足圧群のうちの最大値を選択することによって、測定データから、足圧の分布の状況をよく示している足圧を選択的に取得することができる。すなわち、足圧の分布が示す個体に特有な情報を得ることができる。したがって、測定データの情報量を低減させつつ、個体認証の精度劣化を抑制することが可能となる。
The
ここで、制御装置100は、以下の三つのプロセス(過程)を経て、個体認証を行う。
Here, the
(1)基準データ生成プロセス
(2)認証データ生成プロセス
(3)認証プロセス
(1)基準データ生成プロセスは、基準データ121を生成するプロセスであり、認証を行う前の準備として、登録者における足圧の分布の傾向を、基準データ121として生成するプロセスである。(2)認証データ生成プロセスは、認証データ122を生成するプロセスであり、認証を行う際に用いられる、対象者における足圧の分布の傾向を、認証データ122として生成するプロセスである。(3)認証プロセスは、個体認証を行うプロセスであり、基準データ121と認証データ122を用いて、対象者が、登録者と同一の人物であるか否かを判定するプロセスである。以下、三つのプロセスの内容を順に説明する。
(1) Standard data generation process (2) Authentication data generation process (3) Authentication process (1) The standard data generation process is a process to generate
(1)基準データ生成プロセスについて
制御装置100は、登録者の測定データを取得する。制御装置100は、取得した登録者の測定データに基づいて、足圧の分布における主軸を決定する。制御装置100は、任意の方法により主軸を決定してよいが、ここでは、測定データに示されている、足裏の位置座標を示す二次元座標に用いられる一方の軸の方向を主軸とする場合を例に説明する。この場合、登録者は、測定装置200に設けられた圧電センサの配列方向と主軸とが平行となるように、測定装置200のマットに足を乗せるように案内(ガイド)される。
(1) Reference data generation process The
制御装置100は、主軸に沿って、登録者の測定データから選択条件に応じたデータを選択する。制御装置100は、主軸上のある点を通り、副軸方向に分布する足圧群を抽出する。制御装置100は、副軸方向に分布する足圧群のうちの最大値を選択する。制御装置100は、選択した最大値に主軸の座標値を対応づけることによって最大値データを生成する。制御装置100は、同一の登録者における複数回の測定データを取得し、取得した測定データのそれぞれについて最大値データを生成する。制御装置100は、生成した最大値データを、最大値データ120として記憶させる(図11参照)。
The
制御装置100は、最大値データ120を用いて、その登録者の基準データを生成する。基準データは、登録者における足圧分布の傾向を示す情報であって、例えば、同一の登録者における複数の最大値データ120の統計量である。統計量は、少なくとも統計処理によって得られるものであれば、任意の指標であってよい。統計量は、例えば、複数の最大値データ120に示されるそれぞれの最大値を代表する値(代表値)である。具体的には、統計量は、最大値、最小値、最頻値、単純加算平均値、重みづけ平均値、分散、標準偏差、或いはこれらを組み合わせて算出される値などであってもよい。
The
ここでは、統計量として、平均値、及び標準偏差を算出する場合を例に説明する。この場合、制御装置100は、複数の最大値データ120を用いて、最大値データ120における主軸上の同一座標値に対応するそれぞれの値の平均値、及び標準偏差を算出する。制御装置100は、算出した平均値、及び標準偏差のそれぞれを主軸上の座標値に対応づけることによって基準データを生成する。制御装置100は、生成した基準データを、基準データ121として記憶させる(図12参照)。
Here, a case where the average value and the standard deviation are calculated as statistics will be described as an example. In this case, the
(2)認証データ生成プロセスについて
制御装置100は、対象者の測定データを取得する。制御装置100は、取得した対象者の測定データに基づいて、足圧の分布における主軸を決定する。主軸を決定する方法は、上述した主軸を決定する方法と同様である。
(2) Authentication data generation process The
制御装置100は、対象者の測定データにおける主軸に沿って、対象者の測定データから選択条件に応じたデータを選択する。対象者の測定データから所定のデータを選択する方法は、上述した登録者の測定データから所定のデータを選択する方法と同様である。制御装置100は、選択したデータに主軸上の座標値を対応づけることによって認証データを生成する。制御装置100は、生成した認証データを、認証データ122として記憶させる(図13参照)。
The
(3)認証プロセスについて
制御装置100は、基準データ121と、認証データ122と(以下、両データともいう)を比較することにより個体認証を行う。制御装置100は、両データの値が統計的に一致するか否かを判定する。ここで、統計的に一致するとは、両データの値が一致する、あるいは、両データの差分が許容可能なばらつきの範囲(ここでは、基準データ121の標準偏差)内にあることである。
(3) Authentication process The
例えば、制御装置100は、主軸上のある座標値における両データの値の差分を算出する。制御装置100は、算出した差分が、基準データ121に示されている標準偏差の範囲内である場合、両データが統計的に一致すると判定する。一方、制御装置100は、算出した差分が、基準データ121に示されている標準偏差の範囲外である場合、両データが統計的に一致しないと判定する。
For example, the
制御装置100は、両データが統計的に一致するか否かを判定した判定結果に基づいて、基準データ121に対応する登録者と、認証データ122に対応する対象者とが同一人物であるか否かを判定する。例えば、制御装置100は、主軸上の複数の座標値について、両データが統計的に一致するか否かを判定した判定結果を用いて一致率を算出する。一致率は、両データが統計的に一致するか否かを判定した座標点(主軸上の座標値)の数に対する、両データが統計的に一致すると判定した座標点の数である。制御装置100、両データの差分、統計的に一致するか否かを判定した判定結果、及び一致率などを示す情報を、判定データ123として、記憶部12に記憶させる(図14、及び図15参照)。
In the
制御装置100は、予め登録されたすべての登録者の基準データ121を、対象者の認証データ122と比較し、両データが統計的に一致するか否かを判定した判定結果に基づいて、一致率を算出する。制御装置100は、最も大きい一致率が算出された基準データ121について、その一致率が所定の閾値以上である場合に、その基準データ121に対応する登録者と、認証データ122に対応する対象者とが同一人物であると判定(認証)する。一方、制御装置100は、最も大きい一致率が算出された基準データ121について、その一致率が所定の閾値未満である場合、認証データ122に対応する対象者が、いずれの登録者とも一致しないと判定する。
The
図10は、測定データを説明する図である。図10に示すように、測定データは、例えば、足裏から測定装置200のマットが敷かれた床面方向に加えられた足圧の分布を示すマップで表現することが可能な情報である。例えば、測定データは、測定装置200のマット内に設けられた圧電センサの配列方向に沿って設定されたX軸及びY軸で表現される位置座標に、その位置に加えられた足圧が示された情報である。
FIG. 10 is a diagram illustrating measurement data. As shown in FIG. 10, the measurement data is information that can be represented by, for example, a map showing the distribution of foot pressure applied from the sole of the foot toward the floor on which the mat of the measuring
図11は、最大値データ120構成の例を示す図である。最大値データ120は、例えば、登録者ごとに生成される。最大値データ120は、例えば、最大値データID、登録者ID、登録者氏名、最大値データなどの項目を備える。最大値データIDは、最大値データを一意に識別する識別情報である。登録者IDは、最大値データIDで特定される最大値データに対応する登録者を一意に識別する識別情報である。登録者氏名は、登録者IDで特定される登録者の氏名である。最大値データは、例えば、1回目、2回目…などの測定回数ごとに作成される。各測定回には、座標値、最大値、規格化などの項目が設けられる。座標値には、主軸(ここでは、Y軸)上の座標値が示される。最大値には、主軸上の座標値を通り、副軸(ここでは、X軸)方向に分布する足圧群のうちの最大値が示される。
FIG. 11 is a diagram showing an example of the
規格化には、最大値を規格化した値が示される。規格化は、任意の方法で行われてよい。例えば、各座標値に対応づけられた最大値のうち最も大きい値で、各座標値に対応づけられた最大値を除算することによって規格化が行われる場合を例示して説明する。この場合、各座標値に対応づけられた最大値のうち最も大きい値が1.0に規格化され、各座標値に対応づけられた最大値のそれぞれは、1.0以下の値に規格化される。このように、各測定回において、最大値の規格化が行われることによって、測定タイミングなどの違いに起因する荷重のばらつきを吸収することが可能である。例えば食事の前後など、登録者の体重が変動する前後の状態を含んで測定が行われた場合であっても、最大値を規格化することによって体重の変動に伴う足圧値の変動を吸収することが可能である。 In normalization, the standardized value of the maximum value is shown. Normalization may be performed by any method. For example, a case where normalization is performed by dividing the maximum value associated with each coordinate value by the largest value among the maximum values associated with each coordinate value will be described as an example. In this case, the largest value among the maximum values associated with each coordinate value is normalized to 1.0, and each of the maximum values associated with each coordinate value is normalized to a value of 1.0 or less. Will be done. In this way, by normalizing the maximum value at each measurement time, it is possible to absorb the variation in the load caused by the difference in the measurement timing and the like. Even when the measurement is performed including the state before and after the registrant's weight fluctuates, such as before and after a meal, the fluctuation of the foot pressure value due to the weight fluctuation is absorbed by standardizing the maximum value. It is possible to do.
図11の例では、最大値データID(S0001)に、登録者ID(H0001)であるAさんの最大値データが対応づけられている例が示されている。また、最大値データとして、1回目の測定データの座標Y=1を通りY軸と直交する方向に分布する足圧群のうちの最大値として6.33を示す足圧値が選択されたことが示されている。また、座標Y=3を通りY軸と直交する方向に分布する足圧群のうちの最大値として77.67を示す足圧値が選択されたことが示されている。この座標Y=3に対応する最大値データ77.67が、Y軸上の座標値に対応づけられた最大値データのうちで最も大きな値であり、規格化した値が1.0であることが示されている。 In the example of FIG. 11, an example in which the maximum value data of Mr. A, who is the registrant ID (H0001), is associated with the maximum value data ID (S0001) is shown. Further, as the maximum value data, the foot pressure value showing 6.33 was selected as the maximum value among the foot pressure groups distributed in the direction orthogonal to the Y axis through the coordinate Y = 1 of the first measurement data. It is shown. Further, it is shown that the foot pressure value showing 77.67 was selected as the maximum value among the foot pressure groups distributed in the direction orthogonal to the Y axis through the coordinate Y = 3. The maximum value data 77.67 corresponding to the coordinate Y = 3 is the largest value among the maximum value data associated with the coordinate value on the Y axis, and the normalized value is 1.0. It is shown.
図12は、基準データ121の構成の例を示す図である。基準データ121は、例えば、登録者ごと、あるいは最大値データ120ごとに生成される。基準データ121は、例えば、基準データID、登録者ID、登録者氏名、基準データなどの項目を備える。基準データIDは、基準データを一意に識別する識別情報である。登録者ID、及び登録者氏名は、最大値データ120における登録者ID、及び登録者氏名と同様である。基準データは、例えば、座標値、平均値、標準偏差などの項目が設けられる。座標値には、主軸(ここでは、Y軸)上の座標値が示される。平均値には、複数回の測定のそれぞれに対応する、主軸上の座標値に対応づけられた最大値データ群の平均値が示される。標準偏差には、複数回の測定のそれぞれに対応する、主軸上の座標値に対応づけられた最大値データ群のばらつきの度合いを示す指標としての標準偏差が示される。
FIG. 12 is a diagram showing an example of the configuration of the
図12の例では、基準データID(K0001)に、登録者ID(H0001)であるAさんの基準データが対応づけられている例が示されている。また、基準データとして、座標Y=1に対応する最大値データ(規格化された最大値データ)群の平均値が0.09であることが示されている。また、座標Y=1に対応する最大値データ(規格化された最大値データ)群の標準偏差が0.05であることが示されている。 In the example of FIG. 12, an example in which the reference data of Mr. A, who is the registrant ID (H0001), is associated with the reference data ID (K0001) is shown. Further, as the reference data, it is shown that the average value of the maximum value data (normalized maximum value data) group corresponding to the coordinate Y = 1 is 0.09. Further, it is shown that the standard deviation of the maximum value data (normalized maximum value data) group corresponding to the coordinate Y = 1 is 0.05.
図13は、認証データ122の構成の例を示す図である。認証データ122は、例えば、対象者ごとに生成される。認証データ122は、例えば、認証データID、対象者ID、対象者氏名、認証データなどの項目を備える。認証データIDは、認証データを一意に識別する識別情報である。対象者IDは、認証データIDで特定される認証データに対応する対象者を一意に識別する識別情報である。対象者氏名は、対象者IDで特定される対象者の氏名である。認証データは、例えば、座標値、最大値、規格化などの項目が設けられる。この座標値、最大値、規格化には、最大値データ120における座標値、最大値、規格化と同様の内容が示される。
FIG. 13 is a diagram showing an example of the configuration of the
図13の例では、認証データID(N0001)に、対象者ID(T0001)であるZさんの認証データが対応づけられている例が示されている。また、認証データとして、1回目の測定データの座標Y=1に対応づけられた最大データが6.33であることが示されている。 In the example of FIG. 13, an example is shown in which the authentication data ID (N0001) is associated with the authentication data of Mr. Z, who is the target person ID (T0001). Further, as the authentication data, it is shown that the maximum data associated with the coordinate Y = 1 of the first measurement data is 6.33.
なお、上記では、認証データ122が、対象者IDや対象者氏名の項目を備える場合を例に説明したが、これに限定されない。認証の対象となる対象者のIDや氏名は、制御装置100で認証された後に確定される情報である。すなわち、対象者の認証データ122が取得された時点において、対象者IDや対象者氏名が確定された情報として、入力されている必要はない。例えば、対象者のIDや氏名が、対象者の足圧を測定する際に何かしらの方法で入力されてもよいし、何ら情報が入力されない空欄のまま対象者の足圧が測定されてもよい。また、対象者の足圧を測定する際に、仮のIDと仮の氏名とが入力され、認証後に認証結果に応じたIDと氏名とが入力されるようにしてもよい。
In the above description, the case where the
或いは、認証データ122は、対象者の足圧を示すデータ(図13の認証データ122における「認証データ」の項目)のみから得られる情報で構成されてもよい。すなわち、認証データ122が、対象者ID、及び対象者氏名の項目を備えていなくともよい。
Alternatively, the
図14、図15は、判定データ123の構成の例を示す図である。判定データ123は、例えば、個体認証において対比される基準データ121と認証データ122の組合せごとに作成される。図14には、両データの差分、統計的に一致するか否かを判定した判定結果を示す判定データ123Aの例が示されている。図15には一致率を示す判定データ123Bの例が示されている。
14 and 15 are diagrams showing an example of the configuration of the determination data 123. The determination data 123 is created for each combination of the
図14に示すように、判定データ123Aは、例えば、座標値、基準データ、認証データ、差分、一致判定などの項目を備える。座標値は、最大値データ120における座標値と同様である。基準データは、基準データID、平均値、標準偏差などの項目を備える。基準データID、平均値、標準偏差は、基準データ121における基準データID、平均値、標準偏差と同様である。認証データは、認証データIDなどの項目を備える。認証データIDは、認証データ122における認証データIDと同様である。差分は、基準データの平均値と認証データの最大値との差分である。一致判定は、基準データと認証データとが統計的に一致するか否かを判定した判定結果である。
As shown in FIG. 14, the
図14の例では、基準データID(K0001)で特定される基準データ121と、認証データID(N0001)で特定される認証データとが対比された例が示されている。座標Y=1に対応する基準データの平均値(0.09)と、認証データの値(0.11)の差分が(-0.02)であることが示されている。差分(-0.02)の絶対値は、標準偏差(0.05)以下である。このことから、両データの差分が標準偏差の範囲内にあると言うことができる。このため一致判定の結果は、「OK」となり、両データが統計的に一致すると判定されたことが示されている。
In the example of FIG. 14, an example in which the
図15に示すように、判定データ123Bは、例えば、基準データID、認証データID、座標数、一致判定OKの数、一致率などの項目を備える。基準データIDは、基準データ121における基準データIDと同様である。認証データIDは、認証データ122における認証データIDと同様である。座標数は、基準データの平均値と認証データの最大値との差分を算出したY座標の総数である。一致判定OK数は、基準データと認証データとが統計的に一致すると判定されたY座標の数である。一致率は、座標数に対する一致判定OK数の割合である。
As shown in FIG. 15, the
図15の例では、基準データID(K0001)で特定される基準データ121と、認証データID(N0001)で特定される認証データとが対比された例が示されている。25個のY座標について両データの差分が算出され、そのうち、23個について一致判定の結果が「OK」となったことが示されている。一致率が、23/25、すなわち92%であることが示されている。
In the example of FIG. 15, an example in which the
図16は、制御装置100が行う処理の流れを示すフローチャートである。ここでは、複数の登録者についての基準データ121がすでに登録(記憶)されていることを前提とする。
FIG. 16 is a flowchart showing a flow of processing performed by the
まず、制御装置100は、対象者の測定データを取得する(ステップS10)。制御装置100は、対象者の認証データを生成する(ステップS11)。制御装置100は、まず、取得した測定データに示される足圧の分布における主軸を決定する。制御装置100は、決定した主軸に沿って、副軸方向に分布する足圧群のうちの最大値を示す足圧データを一つ選択することにより認証データ122を生成する。
First, the
次に、制御装置100は、認証データ122と比較する基準データ121を選択する(ステップS12)。制御装置100は、ステップS12で選択した基準データ121と認証データ122との一致率を算出する(ステップS13)。制御装置100は、選択した基準データ121と、対象者の認証データ122とを主軸の座標ごとに比較することにより両データの差分を算出する。制御装置100は、あるY座標における両データの差分が、基準データ121の標準偏差の範囲内にある場合、そのY座標における両データの値が統計的に一致すると判定する。制御装置100は、両データの差分を算出したY座標の総数に対する、両データの値が統計的に一致すると判定したY座標の数の割合を、一致率として算出する。
Next, the
次に、制御装置100は、登録済みのすべての基準データ121について、対象者の認証データ122と比較したか否かを判定する(ステップS14)。制御装置100は、登録済みのすべての基準データ121について、対象者の認証データ122と比較していない場合、ステップS12に戻り、他の基準データ121との比較、及び一致率の算出を行う。一方、制御装置100は、登録済みのすべての基準データ121について、対象者の認証データ122と比較した場合、一致率が最大となる基準データ121を選択する(ステップS15)。制御装置100は、ステップS15で選択した基準データ121の一致率が予め定めた閾値以上であるか否かを判定する(ステップS16)。制御装置100は、ステップS15で選択した基準データ121の一致率が閾値以上である場合、認証データ122に対応する対象者が、ステップS15で選択した基準データ121に対応づけられている登録者であると判定する(ステップS17)。一方、制御装置100は、ステップS15で選択した基準データ121の一致率が閾値未満である場合、認証データ122に対応する対象者は、ステップS15で選択した基準データ121に対応づけられている登録者でないと判定する(ステップS18)。ステップS18において、制御装置100は、認証データ122に対応する対象者は、予め登録された登録者のいずれにも該当しないと判定する。
Next, the
上述したフローチャートでは、ステップS14の判定結果に応じて、ステップS12、及びS13の処理を繰り返し行う場合について説明した。すなわち、登録済みのすべての基準データ121について、対象者の認証データ122と比較する場合を例に説明した。しかしながら、これに限定されない。制御装置100は、登録済みのすべての基準データ121のうちの一部の基準データ121についてのみ、対象者の認証データ122と比較するようにしてもよい。また、上記では、登録済みの基準データ121が複数ある場合を前提としたが、登録済みの基準データ121が1つであってもよい。
In the above-mentioned flowchart, the case where the processes of steps S12 and S13 are repeatedly performed according to the determination result of step S14 has been described. That is, the case where all the registered
以上説明したように、制御装置100は、測定装置200が測定した測定データを取得する。測定装置200は、床面に加重される圧力を測定する測定装置である。測定データは、被験者の足裏から床面に作用する足圧の分布を示す情報である。制御装置100は、登録者の基準データ121と、対象者における認証データ122とを比較して、対象者が登録者と同一人物であるか否かを判定する。登録者は、予め登録された被験者である。基準データ121は、登録者における最大値データ120の統計量を示す情報である。基準データ121は、「統計データ」の一例である。対象者は、認証の対象となる被験者である。最大値データ120は、「選択データ」の一例である。認証データ122は、「選択データ」の一例である。最大値データ120及び認証データ122は、測定データから選択された情報である。最大値データ120及び認証データ122は、主軸における所定の座標値を通り、副軸と平行する方向に分布する足圧群から、所定の選択条件にしたがって一つの足圧の値が選択されたデータである。主軸は、測定データに示される足圧の分布に設定された、所定の方向を示す軸である。副軸は、主軸とは異なる方向を示す軸である。
As described above, the
これにより、制御装置100は、測定データにおける主軸と副軸とを用いて、測定データから足圧の分布状況をよく示している足圧を選択することができる。このため、機械学習などの手法を用いて足圧の分布の特徴を抽出する必要がなく、膨大な学習データを必要としない。また、機械学習などの手法を用いて抽出させた互いの特徴量の類似度合いに基づく認証を行わないため、類似度合いを示すマハラノビス距離のような複雑な演算処理を行うことがない。すなわち、膨大な学習データを必要とすることなく、また複雑な演算処理を行うことなく、足裏から加わる荷重に基づく個体認証を行うことができる。
Thereby, the
また、制御装置100では、主軸は、足の踵部分からつま先に向かう方向に設定され、副軸は、足幅方向に設定される。一般に、足裏には、足長方向に沿った方向に比較的大きな主要な加重がかかることが推測される。このような主軸及び副軸が設定されることにより、実施形態の制御装置100では、測定データから、足圧分布の傾向をよく示しているデータを選択することができる。したがって、認証に係る処理で扱うデータの容量を減らしつつ、認証の精度が劣化することを抑制することが可能となる。
Further, in the
また、制御装置100では、最大値データ120及び認証データ122は、主軸における所定の座標値を通り、副軸と平行する方向に分布する足圧群のうち最大の値が選択されるという選択条件にしたがって選択されたデータである。これにより、制御装置100は、複数の足圧群から最大のものを選択するという容易な方法により最大値データ120及び認証データ122を生成することができる。
Further, in the
また、制御装置100では、最大値データ120は、主軸における複数の座標値のそれぞれに対応して選択された選択値が、それぞれの選択値のうちの最大の値で除算されることにより規格化されたデータである。れにより、実施形態の制御装置100は、測定タイミングなどの違いに起因する荷重のばらつきを吸収することが可能である。例えば食事の前後など、登録者の体重が変動する前後の状態を含んで測定が行われた場合であっても、最大値を規格化することによって体重の変動に伴う足圧値の変動を吸収することが可能である。
Further, in the
また、制御装置100では、基準データ121は、同一の前記登録者における複数の最大値データ120における単純加算平均値、及び標準偏差を示すデータである。複数の最大値データ120は、複数の測定データのそれぞれに基づいて生成される。単純加算平均値は、複数の測定データのそれぞれを代表する一つの値ということができることから、「代表値」の一例である。標準偏差は「ばらつき度合」の一例である。これにより、制御装置100では、複数回の測定から導出される基準データ121の平均値と、対象者の認証データ122を比較し、両データの乖離度合が許容される標準偏差の範囲内か否かに基づいて、両データが統計的に一致するか否かを判定することができる。したがって、定量的な認証を行うことが可能である。
Further, in the
なお、「ばらつき度合」が、標準偏差に限定されることはない。ばらつき度合は、両データの乖離度合として許容される指標であればよい。「ばらつき度合」は分散で表現されてもよいし、1σ(シグマ)ではなく、2σや3σであってもよい。 The "degree of variation" is not limited to the standard deviation. The degree of variation may be an index that is acceptable as the degree of dissociation between the two data. The "degree of variation" may be expressed as a variance, or may be 2σ or 3σ instead of 1σ (sigma).
(足裏圧力認証の変形例1)
ここで、変形例1について説明する。本変形例では、測定データに示される足裏の形状に基づいて、傾き補正を行うことにより主軸と副軸の方向を決定する点において、上述した実施形態と相違する。
(Modification example 1 of sole pressure certification)
Here, the
本変形例では、被験者の足圧を測定する際に、足をマットに乗せる方向が案内(ガイド)されないものとする。この場合、測定データにおける足長方向と、圧電センサの配列方向とが、一致するとは限らない。このような場合、足長方向と配列方向とが一致する場合としない場合とで、最大値データ120及び認証データ122の内容が異なるものとなってしまう可能性がある。この場合、精度よく認証を行うことが困難となる。
In this modification, it is assumed that the direction in which the foot is placed on the mat is not guided (guided) when measuring the foot pressure of the subject. In this case, the foot length direction in the measurement data and the arrangement direction of the piezoelectric sensors do not always match. In such a case, the contents of the
この対策として、制御装置100は、測定データに示される足裏の形状に基づいて、主軸及び副軸を決定する。例えば、制御装置100は、測定データを取得し、取得した測定データを用いて、足裏の形状を抽出する。制御装置100は、例えば、測定データにおいて、足圧が0(ゼロ)である位置座標と、足圧が0(ゼロ)でなく何等かの重みが測定された位置座標とを互いに異なる色(例えば、白色と黒色)に対応させることにより、測定データから足裏の形状を抽出する。
As a countermeasure, the
制御装置100は、抽出した足裏の形状の重心位置を中心として、上下方向に主軸を、主軸と直交する方向に副軸を仮設定する。制御装置100は、この重心位置を中心として足裏の形状を回転させ、足裏の形状における、主軸方向の長さに対する、副軸方向の長さの比が最小となる回転角を検出する。制御装置100は、検出した回転角で足裏の形状の傾きを補正する。制御装置100は、傾きを補正した足裏に対して、上下方向に主軸、左右方向に副軸を設定する。
The
以上説明したように、変形例1における制御装置100は、測定データに示される足裏の形状に基づいて、傾き補正を行うことにより主軸をと副軸の方向を決定する。これにより、実施形態の変形例1における制御装置100は、測定装置200において案内(ガイド)された方向とは異なる方向に足長方向が向いた状態で測定データが測定された場合であっても、傾き補正を行うことによって、足長方向に主軸、足幅方向に副軸を決定することができる。したがって、案内(ガイド)にしたがった測定がなされなかった場合であっても、認証の精度が劣化することを抑制することができる。
As described above, the
なお、上記の変形例1では、回転角を検出する方法として、主軸方向の長さに対する、副軸方向の長さの比が最小となる回転角を検出する方法を例示して説明したが、これに限定されることはない。制御装置100は、主軸方向の長さが最大となる回転角を検出するようにしてもよいし、副軸方向の長さが最小となる回転角を検出するようにしてもよい。
In the above-mentioned
また、上記の変形例1では、主軸と副軸とが直交する場合を前提に説明したが、これに限定されることはない。主軸と副軸とは、少なくとも互いに異なる方向であればよい。例えば、制御装置100は、まず主軸の方向を決定した後に、副軸の方向を決定するようにしてもよい。
Further, in the above-mentioned
例えば、制御装置100は、まず、測定データから抽出した足裏の形状の重心位置を中心として、上下方向に主軸を仮設定する。制御装置100は、この重心位置を中心として足裏の形状を回転させ、足裏の形状における、主軸方向の長さが最大となる回転角を検出する。制御装置100は、検出した回転角で足裏の形状を傾けた場合における上下方向を主軸の方向に設定する。
For example, the
次に、制御装置100は、測定データから抽出した足裏の形状の重心位置を中心として、左右方向に副軸を仮設定する。制御装置100は、この重心位置を中心として足裏の形状を回転させ、足裏の形状における、副軸方向の長さが最小となる回転角を検出する。制御装置100は、検出した回転角で足裏の形状を傾けた場合における左右方向を副軸の方向に設定するようにしてもよい。
Next, the
(足裏圧力認証の変形例2)
ここで、変形例2について説明する。本変形例では、基準データ121に対応させて、対象者の測定データから認証データ122を生成する際における主軸と副軸の方向を決定する点において、上述した実施形態と相違する。
(Modification example 2 of sole pressure certification)
Here, the second modification will be described. This modification differs from the above-described embodiment in that the directions of the main axis and the sub-axis when the
本変形例では、登録者の基準データ121に対応する主軸の方向が足長方向とは限られない場合を前提とする。例えば、登録者によっては、足長方向とは異なる方向、例えば、足刀に沿った方向や、母指球と踵を結ぶ線分に沿った方向を主軸とした方が、足圧の分布をよく表したデータを選択できる場合があり得る。このような場合、制御装置100は、登録者ごとに主軸の方向を変えた最大値データ120を生成し、生成した最大値データ120を基に、基準データ121を作成する。この場合、個体認証を行う際に、登録者における基準データ121に対応する主軸と、対象者における認証データ122に対応する主軸とが、互いに異なる方向となってしまう可能性がある。この場合、精度よく認証を行うことが困難となる。
In this modification, it is assumed that the direction of the spindle corresponding to the registrant's
この対策として、本変形例では、制御装置100は、個体認証を行う登録者における基準データ121に対応するように、対象者の測定データに示される足裏の形状における主軸、及び副軸を決定する。
As a countermeasure, in this modification, the
例えば、制御装置100は、登録者の測定データにおける主軸と副軸とを決定する際に、主軸方向と、その測定データに示される足裏の形状における足長方向とのなす角度を算出する。制御装置100は、任意の方法により、主軸方向と足長方向とのなす角度を決定してよい。例えば、制御装置100は上述した変形例1において主軸を決定する方法と同様な方法で足長方向を決定する。すなわち、制御装置100は、足裏の形状を、その重心位置を中心として回転させることにより、軸方向の長さが最大となる方向を足長方向と決定する。そして、決定した足長方向を基に、足長方向と、登録者の測定データにおける主軸とのなす角度を算出する。足長方向と主軸の方向とが一致する場合、なす角度は0(ゼロ)度となる。
For example, when the
制御装置100は、対象者の測定データを取得し、取得した測定データに示される足裏の形状おける足長方向を決定する。制御装置100は、任意の方法により、足長方向を決定してよい。例えば、制御装置100は上述した変形例1において主軸を決定する方法と同様な方法で足長方向を決定する。すなわち、制御装置100は、足裏の形状を、その重心位置を中心として回転させることにより、軸方向の長さが最大となる方向を足長方向と決定する。そして、決定した足長方向から、所定の角度を回転させることにより主軸を決定する。ここでの所定の角度は、基準データ121に対応する主軸と、基準データ121に対応する測定データに示される足裏の形状における足長方向とのなす角度である。
The
制御装置100は、複数の登録者の基準データ121のそれぞれに対応する主軸に合わせて、対象者の認証データ122を作成する際の主軸を決定する。制御装置100は、それぞれに決定した主軸を基に認証データ122を生成し、生成した認証データ122と、対応する登録者の基準データ121とを比較することにより、対象者がその登録者である場合における一致率を算出する。制御装置100は、算出した一致率に基づいて、対象者が、いずれの登録者と同一人物であるか、あるいはいずれの登録者でもないかを判定することにより個体認証を行う。
The
以上、説明したように、変形例2の制御装置100は、個体認証を行う登録者における基準データ121に対応するように、対象者の測定データに示される足裏の形状における主軸、及び副軸を決定する。これにより、登録者によって主軸の方向を変えた場合であっても、その主軸の方向に合わせた認証データ122を生成することができるため、認証の精度が劣化することを抑制することができる。
As described above, the
(足裏圧力認証の変形例3)
ここで、変形例3について説明する。本変形例では、多重認証を行う点において、上述した実施形態と相違する。ここでの多重認証とは、上述した実施形態の認証(以下、第1認証という)の結果と、別途行われた認証(以下、第2認証という)の結果をと併せて、対象者が登録者のいずれかに該当するか、或いは、登録者のいずれにも該当しないかを判定(認証)することである。これにより、より確実(堅牢)に認証を行うことが可能である。
(Modification example 3 of sole pressure certification)
Here, the
本変形例において、制御装置100は、第1認証を行う。第1認証は、上述した実施形態において対象者の認証に用いられている認証である。第1認証は、例えば、図15のフローチャートにおけるステップS14、及びS16で行う判定の結果に基づく認証である。すなわち、第1認証は、一致率が最大となる基準データにおける一致率が予め定めた閾値以上である場合に対象者が登録者のいずれかに該当するか、或いは、登録者のいずれにも該当しないかを判定(認証)することである。
In this modification, the
本変形例では、制御装置100は、さらに、第2認証を行う。第2認証は、第1認証とは異なる方法を用いて、対象者が登録者のいずれかに該当するか、或いは、登録者のいずれにも該当しないかを判定(認証)することである。第2認証を行う方法として、任意の認証方法が適用されてよい。例えば、第2認証は、対象者が入力したIDとパスワードの組合せが、特定の登録者のIDとパスワードの組合せに一致することである。ここでの特定の登録者とは、第1認証において、対象者が該当すると判定された登録者である。
In this modification, the
なお、制御装置100は、第1認証を行った後に第2認証を行うようにしてもよいし、第2認証を行った後に第1認証を行うようにしてもよい。また、第1認証を行った結果に応じて、第2認証を行うか否かを決定するようにしてもよい。第2認証を行った結果に応じて、第1認証を行うか否かを決定するようにしてもよい。
The
また、第1認証において対象者が登録者のいずれかに該当する場合にのみ、第2認証を行うようにしてもよい。これにより、処理負荷の増大を抑制しつつ、より堅牢な認証を行うことが可能である。例えば、第1認証において対象者が登録者のいずれにも該当しないことが判明した場合には、第2認証を行うことなく認証の結果を確定させることができ、処理負荷の増大を抑制することが可能である。一方、第1認証において対象者が登録者のいずれかに該当することが判明した場合には、第2認証を行い、第2認証においても、対象者がその登録者に該当することが確認できた場合に認証の結果を確定させることで、認証をより確実なものとすることが可能である。第1認証と、第2認証との順序を入れ替えた場合でも同様である。 Further, the second authentication may be performed only when the target person corresponds to any of the registrants in the first authentication. This makes it possible to perform more robust authentication while suppressing an increase in processing load. For example, if it is found in the first authentication that the target person does not correspond to any of the registrants, the result of the authentication can be confirmed without performing the second authentication, and the increase in the processing load can be suppressed. Is possible. On the other hand, if the target person is found to be one of the registrants in the first certification, the second certification is performed, and it can be confirmed that the target person is also the registrant in the second certification. In such a case, it is possible to make the authentication more reliable by confirming the result of the authentication. The same applies even when the order of the first authentication and the second authentication is exchanged.
1 :生産管理システム
10 :登録部
11 :個人足裏圧力測定部
12 :記憶部
20 :生産部
21 :製造制御部
22 :生産ログ管理部
30 :足裏圧力認証部
31 :足裏圧力測定部
32 :個人認証部
100 :制御装置
101 :タッチパネル
102 :作業台
110 :CPU
130 :メモリ
140 :通信回路
150 :タッチパネル
160 :ストレージ
161 :足裏圧力測定プログラム
162 :足裏圧力認証プログラム
163 :製造制御プログラム
164 :登録プログラム
200 :測定装置
300 :製造装置
D30 :測定結果
L20 :生産ログ
T10 :登録情報テーブル
120 :最大値データ
121 :基準データ
122 :認証データ
123 :判定データ
123A :判定データ
123B :判定データ
1: Production control system 10: Registration unit 11: Individual sole pressure measurement unit 12: Storage unit 20: Production unit 21: Production control unit 22: Production log management unit 30: Sole pressure authentication unit 31: Sole pressure measurement unit 32: Personal authentication unit 100: Control device 101: Touch panel 102: Work table 110: CPU
130: Memory 140: Communication circuit 150: Touch panel 160: Storage 161: Sole pressure measurement program 162: Sole pressure certification program 163: Manufacturing control program 164: Registration program 200: Measuring device 300: Manufacturing device D30: Measurement result L20: Production log T10: Registration information table 120: Maximum value data 121: Reference data 122: Authentication data 123:
Claims (7)
前記製造部を操作する作業者の作業範囲の床面に設置され、前記作業者の足裏圧力分布を測定する測定部と、
前記製造部に対して前記作業者が所定操作を実行する実行契機を検出したとき、前記測定部が測定した前記作業者の足裏圧力分布を用いて足裏圧力認証を行い、前記足裏圧力認証に成功した場合、前記製造部を前記所定操作が実行可能な実行可能状態とする制御部と、を有する
生産管理システム。 The manufacturing department that manufactures products and
A measuring unit installed on the floor of the working range of the worker who operates the manufacturing unit and measuring the foot pressure distribution of the worker, and a measuring unit.
When the worker detects an execution opportunity for the manufacturing unit to execute a predetermined operation, the sole pressure is authenticated using the sole pressure distribution of the worker measured by the measuring unit, and the sole pressure is detected. A production control system including a control unit that puts the manufacturing unit into an executable state in which the predetermined operation can be executed when the authentication is successful.
請求項1記載の生産管理システム。 When the sole pressure authentication is successful, the control unit determines whether or not the manufacturing unit is in the executable state according to the security level including the operation authority of the manufacturing unit of the worker. Item 1 The production control system.
請求項1記載の生産管理システム。 The production control system according to claim 1, wherein the control unit associates the identifier of the worker with the history of the predetermined operation and records the production unit in the production log when the manufacturing unit is put into the executable state.
前記実行可能状態は、前記作業者の操作によって前記製造部が前記製品を製造することができる状態を含み、
前記制御部は、前記作業者の操作によって前記製造部が前記製品を製造することができる状態にしたとき、前記作業者の識別子及び前記製品の識別子を対応づけて、生産ログに記録する
請求項1記載の生産管理システム。 The predetermined operation includes manufacturing the product using the manufacturing unit.
The feasible state includes a state in which the manufacturing unit can manufacture the product by the operation of the worker.
The control unit records the identifier of the worker and the identifier of the product in the production log in association with each other when the manufacturing unit is in a state where the product can be manufactured by the operation of the worker. 1 The production control system described.
請求項1記載の生産管理システム。 The production control system according to claim 1, wherein the control unit puts the manufacturing unit in a state in which the operator cannot operate the manufacturing unit when the foot pressure authentication fails.
前記制御部は、前記第1期間ごとに測定された前記作業者の足裏圧力分布を用いて前記足裏圧力認証を行い、前記足裏圧力認証に失敗した場合、前記製造部を停止する
請求項1記載の生産管理システム。 The measuring unit measures the foot pressure distribution of the worker every first period, and the measuring unit measures the foot pressure distribution.
The control unit performs the sole pressure authentication using the sole pressure distribution of the worker measured every first period, and if the sole pressure authentication fails, the manufacturing unit is stopped. Item 1 The production control system.
前記製造部を操作する作業者の作業範囲の床面に設置された測定部により、前記作業者の足裏圧力分布を測定する測定工程と、
前記製造部に対して前記作業者が所定操作を実行する実行契機を検出したとき、前記測定部が測定した前記作業者の足裏圧力分布を用いて足裏圧力認証を行い、前記足裏圧力認証に成功した場合、前記製造部を前記所定操作が実行可能な実行可能状態とする制御工程と、
を有する生産管理方法。 The manufacturing process of manufacturing products using the manufacturing department,
A measurement process for measuring the foot pressure distribution of the worker by a measuring unit installed on the floor of the working range of the worker who operates the manufacturing unit.
When the worker detects an execution opportunity for the manufacturing unit to execute a predetermined operation, the foot pressure is authenticated using the foot pressure distribution of the worker measured by the measuring unit, and the foot pressure is detected. If the authentication is successful, the control step of putting the manufacturing unit into an executable state in which the predetermined operation can be performed, and
Production control method.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2020162745A JP2022055255A (en) | 2020-09-28 | 2020-09-28 | Production control system and production control method |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2020162745A JP2022055255A (en) | 2020-09-28 | 2020-09-28 | Production control system and production control method |
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ID=80998166
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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JP2020162745A Pending JP2022055255A (en) | 2020-09-28 | 2020-09-28 | Production control system and production control method |
Country Status (1)
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JP (1) | JP2022055255A (en) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115860589A (en) * | 2023-03-02 | 2023-03-28 | 东莞正大康地饲料有限公司 | Feed online production monitoring method and system based on big data analysis |
-
2020
- 2020-09-28 JP JP2020162745A patent/JP2022055255A/en active Pending
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