JP2022133032A - 作業管理システム、作業評価方法および作業評価プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】発生したエラーの原因を容易に判定できる作業管理システムを提供する。【解決手段】作業管理システム１０は、少なくともひとりの作業者が行った生産装置２０に対する複数の作業に関する作業情報と、複数の作業に関連する少なくともひとりの作業者の識別情報と、生産装置２０で発生したエラーを示すエラー情報とを取得する取得部１１と、取得したエラー情報と、当該エラー情報より以前に取得した作業情報と識別情報とに基づいて、エラーに関連する作業評価値を算出する算出部１２と、を備える。【選択図】図１

Description

本開示は、作業管理システム、作業評価方法および作業評価プログラムに関する。

例えば特許文献１では、生産中に生産トラブルが発生した際に、作業者の作業を起因とする作業ミスが特定される。これにより、その作業を行った作業者に対して作業の抑制を行うことができる。

国際国開第２０１５／１１１１５１号

しかしながら、発生した生産トラブルなどのエラーがどの作業者のどの作業と関連しているのか不明確な場合があり、原因の特定に時間を要したり、高度な分析装置が必要となったりするおそれがある。

そこで、本開示は、発生したエラーの原因を容易に判定できる作業管理システムなどを提供する。

本開示の一態様に係る作業管理システムは、少なくともひとりの作業者が行った生産装置に対する複数の作業に関する作業情報と、前記複数の作業に関連する前記少なくともひとりの作業者の識別情報と、前記生産装置で発生したエラーを示すエラー情報とを取得する取得部と、取得した前記エラー情報と、当該エラー情報より以前に取得した前記作業情報と前記識別情報とに基づいて、前記エラーに関連する作業評価値を算出する算出部と、を備える。

なお、これらの包括的または具体的な側面は、システム、装置、方法、記録媒体、または、コンピュータプログラムで実現されてもよく、システム、装置、方法、記録媒体、および、コンピュータプログラムの任意な組み合わせで実現されてもよい。

本開示に係る作業管理システムなどによれば、発生したエラーの原因を容易に判定できる。

実施の形態に係る作業管理システムの一例を示す構成図である。 実施の形態に係る作業管理システムの動作の一例を示すフローチャートである。 取得したエラー情報より以前に取得した作業情報および識別情報の一例を説明するための図である。 作業評価値の一例を示すグラフである。

本開示の作業管理システムは、少なくともひとりの作業者が行った生産装置に対する複数の作業に関する作業情報と、前記複数の作業に関連する前記少なくともひとりの作業者の識別情報と、前記生産装置で発生したエラーを示すエラー情報とを取得する取得部と、取得した前記エラー情報と、当該エラー情報より以前に取得した前記作業情報と前記識別情報とに基づいて、前記エラーに関連する作業評価値を算出する算出部と、を備える。

これによれば、エラーが発生した場合、エラーの発生時よりも以前に取得された、エラーとの関連性が高いと考えられる作業情報および識別情報に基づいて、エラーに関連する作業評価値が算出される。例えば、作業評価値は、作業ごとあるいは作業者ごとに算出され、作業評価値に基づいて、エラーの原因となった作業または作業者を判定することができる。したがって、発生したエラーの原因を容易に判定できる。

また、前記算出部は、前記作業情報と前記エラーとの関連性から設定される係数に基づいて、前記作業評価値を算出してもよい。

これによれば、エラーとの関連性が高い作業は、エラーの原因である可能性が高い。このため、エラーとの関連性が高い作業またはその作業を行った作業者がエラーの原因として判定されやすくなるような係数が設定され、当該係数に基づいて作業評価値が算出されることで、発生したエラーの原因を正確に判定できる。

また、前記算出部は、前記作業情報に含まれる作業対処時刻と前記エラー情報に含まれるエラー発生時刻とから設定される係数に基づいて、前記作業評価値を算出してもよい。

これによれば、作業対処時刻がエラー発生時刻に近い作業は、エラーの原因である可能性が高い。このため、作業対処時刻がエラー発生時刻に近い作業またはその作業を行った作業者がエラーの原因として判定されやすくなるような係数が設定され、当該係数に基づいて作業評価値が算出されることで、発生したエラーの原因を正確に判定できる。

また、前記算出部は、前記作業者の勤務期間に対応して設定される係数に基づいて、前記作業評価値を算出してもよい。

これによれば、勤務期間が短い作業者が行った作業は、エラーの原因である可能性が高い。このため、勤務期間が短い作業者またはその作業者が行った作業がエラーの原因として判定されやすくなるような係数が設定され、当該係数に基づいて作業評価値が算出されることで、発生したエラーの原因を正確に判定できる。

また、さらに、算出した前記作業評価値に基づいて、前記少なくともひとりの作業者に対する評価を示す作業評価情報を作成する作成部を備えていてもよい。

これによれば、作業者に対して自身の行った作業の評価を確認させることができ、今後の作業の改善を図ることができる。

また、前記作業評価情報は、前記少なくともひとりの作業者の作業スキルを示す作業スキル情報を更新させる情報を含んでいてもよい。

これによれば、更新された作業スキル情報を用いて作業評価値が算出されることで、発生したエラーの原因を正確に判定できる。

また、前記作業評価情報は、前記エラーに関連する作業に対する教育情報を含んでいてもよい。

これによれば、作業者に対して教育などを行うことができ、今後の作業の改善を図ることができる。

本開示の作業評価方法は、少なくともひとりの作業者が行った生産装置に対する複数の作業に関する作業情報と、前記複数の作業に関連する前記少なくともひとりの作業者の識別情報と、前記生産装置で発生したエラーを示すエラー情報とを取得し、取得した前記エラー情報と、当該エラー情報より以前に取得した前記作業情報と前記識別情報とに基づいて、前記エラーに関連する作業評価値を算出することを含む。

これによれば、発生したエラーの原因を容易に判定できる作業評価方法を提供できる。

また、前記算出では、前記作業情報と前記エラーとの関連性から設定される係数に基づいて、前記作業評価値を算出してもよい。

これによれば、エラーとの関連性が高い作業は、エラーの原因である可能性が高い。このため、エラーとの関連性が高い作業またはその作業を行った作業者がエラーの原因として判定されやすくなるような係数が設定され、当該係数に基づいて作業評価値が算出されることで、発生したエラーの原因を正確に判定できる。

また、前記算出では、前記作業情報に含まれる作業対処時刻と前記エラー情報に含まれるエラー発生時刻とから設定される係数に基づいて、前記作業評価値を算出してもよい。

これによれば、作業対処時刻がエラー発生時刻に近い作業は、エラーの原因である可能性が高い。このため、作業対処時刻がエラー発生時刻に近い作業またはその作業を行った作業者がエラーの原因として判定されやすくなるような係数が設定され、当該係数に基づいて作業評価値が算出されることで、発生したエラーの原因を正確に判定できる。

また、前記算出では、前記作業者の勤務期間に対応して設定される係数に基づいて、前記作業評価値を算出してもよい。

これによれば、勤務期間が短い作業者が行った作業は、エラーの原因である可能性が高い。このため、勤務期間が短い作業者またはその作業者が行った作業がエラーの原因として判定されやすくなるような係数が設定され、当該係数に基づいて作業評価値が算出されることで、発生したエラーの原因を正確に判定できる。

また、さらに、算出した前記作業評価値に基づいて、前記少なくともひとりの作業者に対する評価を示す作業評価情報を作成することを含んでいてもよい。

これによれば、作業者に対して自身の行った作業の評価を確認させることができ、今後の作業の改善を図ることができる。

また、前記作業評価情報は、前記少なくともひとりの作業者の作業スキルを示す作業スキル情報を更新させる情報を含んでいてもよい。

これによれば、更新された作業スキル情報を用いて作業評価値が算出されることで、発生したエラーの原因を正確に判定できる。

また、前記作業評価情報は、前記エラーに関連する作業に対する教育情報を含んでいてもよい。

これによれば、作業者に対して教育などを行うことができ、今後の作業の改善を図ることができる。

本開示の作業評価プログラムは、上記の作業評価方法をコンピュータにより実行させるプログラムである。

これによれば、発生したエラーの原因を容易に判定できる作業評価プログラムを提供できる。

なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的または具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置および接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本開示を限定する主旨ではない。

（実施の形態）
以下、図１から図４を用いて実施の形態について説明する。

図１は、実施の形態に係る作業管理システム１０の一例を示す構成図である。なお、図１には、作業管理システム１０の他に、作業管理システム１０と有線または無線により通信可能に接続される生産装置２０および携帯端末３０も示している。

生産装置２０は、フィーダおよびノズルなどを有する実装装置ならびに印刷装置などの装置であり、作業部２１、識別部２２、入力部２３、通信部２４および記憶部２５を備える。

作業部２１は、生産装置２０において作業を行う構成要素であり、例えば、作業者の作業を介して実装または印刷などを行う。生産装置２０に対して行われた作業に関する作業情報（例えば設備ログなど）は、記憶部２５に記憶される。なお、作業情報は、作業内容が作業者に直接入力されることで、記憶部２５に記憶されてもよい。また、生産装置２０でエラーが発生した場合、生産装置２０で発生したエラーを示すエラー情報が記憶部２５に記憶される。なお、作業中の作業者がカメラなどにより撮影されることにより得られる画像もしくは映像、または、作業中の作業者が装着しているスマートグラスでの撮影により得られる画像もしくは映像によって作業内容が識別されて、作業内容を示す識別結果が作業情報として記憶部２５に記憶されてもよい。

識別部２２は、生産装置２０に対して作業を行う作業者を識別する構成要素であり、例えば、指紋認証、虹彩認証または顔認証などにより作業者を識別する。識別された作業者の識別情報は、記憶部２５に記憶される。

入力部２３は、作業者の生産装置２０に対する入力作業が行われる構成要素であり、例えば、タッチパネルなどである。例えば、画面操作により入力作業が行われる。なお、キーボードなどにより入力作業が行われてもよい。また、入力部２３を介して、作業者の識別情報が直接入力されて、記憶部２５に記憶されてもよい。

通信部２４は、作業管理システム１０と有線または無線により通信するための通信インタフェースである。通信部２４は、作業情報および識別情報を定期的に作業管理システム１０へ送信し、エラーが発生したときにエラー情報を作業管理システム１０へ送信する。

携帯端末３０は、作業者が扱う端末である。例えば、作業情報または識別情報が携帯端末３０に入力され、携帯端末３０から作業管理システム１０へ作業情報または識別情報が送信されてもよい。

作業管理システム１０は、少なくともひとりの作業者が行った生産装置２０に対する複数の作業を管理するシステムである。複数の作業は、ひとりの作業者が行った複数の作業であってもよいし、複数の作業者が行った複数の作業であってもよい。後者の場合、複数の作業者には、ひとつの作業のみを行う作業者が含まれていてもよい。

ここで、作業者が行う作業の例について説明する。

作業者は、例えば、スプライシング作業、オートロードフィーダへの部品供給作業、フィーダ配置作業、半田ならし作業、空テープボックスの清掃作業、認識エラーの対応作業、吸着エラーの対応作業および搬送エラーの対応作業などの作業を生産フロアにおいて行う。

スプライシング作業は、収納された部品が供給されて残り僅かとなっている古いリールのテープに新たなリールのテープを繋いで、新たなリールによって古いリールから引き続き部品供給を行うための作業である。具体的には、作業者は、新たなリールのテープの先端と、古いリールのテープの後端とをハサミで切断する。そして、作業者は、新たなリールのテープの先端と、古いリールのテープの後端とを上記切れ目において当接し、貼り付けテープを貼り付けて、繋ぎ合わせる。

オートロードフィーダへの部品供給作業は、生産装置に取り付けられるオートロードフィーダにリールのテープを補給する作業である。具体的には、作業者は、リールのテープの先端を部品が収納されている部分まで切断する。次に、作業者は、オートロードフィーダのテープ挿入口のシャッターを開くためのスイッチを操作してシャッターを開き、テープ挿入口へ先端を切断したリールのテープを挿入する。そして、作業者は、テープのセットが完了すると、自動搬送を開始するためのスイッチを操作して、自動搬送を開始する。

フィーダ配置作業は、生産装置にテープフィーダを取り付ける作業である。具体的には、作業者は、テープフィーダを、生産装置に取り付けられる台車に取り付ける。そして、作業者は、リールを、テープフィーダが取り付けられた台車に取り付ける。

半田ならし作業は、スクリーン印刷装置などで使用される半田を撹拌する作業である。半田は冷蔵庫などで保存されて硬くなっているため、冷蔵庫などから出した半田を使用前に撹拌する必要がある。作業者は、半田の種類にもよるが、約５～１０分ほど半田を撹拌して良好な柔らかさにする。

空テープボックスの清掃作業は、生産装置に取り付けられる台車に取り付けられ、部品が供給されて空になった空テープが溜められる空テープボックスを清掃する作業である。具体的には、作業者は、空テープが溜まった空テープボックスを台車から取り外して、空テープを廃棄することで空テープボックスを清掃する。そして、作業者は、清掃した空テープボックスを台車に取り付ける。

認識エラーの対応作業は、生産装置に設けられたカメラの認識エラーが発生した際に行う作業である。例えば、カメラで撮影された部品が認識画像において正しい位置もしくは向きとなっていない場合、または、カメラのカバーガラスが汚れている場合などに、認識エラーが発生する。このような場合に、作業者は、認識エラーの対応作業として、カメラの位置、傾きもしくは設定の調整、部品を保持するノズルの位置もしくは傾きの調整、ノズルの汚れの除去、または、カメラのカバーガラスの汚れの拭き取りなどを行う。また、例えば、生産装置に予め設定された基板の認識マークの設定が誤っている場合、または、基板停止位置がずれている場合などに、認識エラー（具体的には、基板の認識マークの認識エラー）が発生する。このような場合に、作業者は、認識エラーの対応作業として、認識マークの設定の修正、または基板位置の調整などを行う。

吸着エラーの対応作業は、ノズルの吸着エラーが発生した際に行う作業である。例えば、作業者は、吸着エラーが発生した場合に、吸着エラーの対応作業として、ノズルの部品吸着位置の設定が正しいか確認し、正しくない場合には設定を修正する。また、例えば、作業者は、吸着エラーが発生した場合に、吸着エラーの対応作業として、吸着速度の設定を適切な速度に調整する。

基板搬送エラーの対応作業は、基板搬送エラーが発生した際に行う作業である。例えば、基板を搬送するベルトまたは搬送される基板のガイドが汚れている場合に、基板搬送エラーが発生する。このような場合に、作業者は、基板搬送エラーの対応作業として、ベルトまたはガイドを清掃する。また、例えば、コンベアの基板検出センサーが、基板を検出していないのに検出状態になる場合に、基板搬送エラーが発生する。このような場合に、作業者は、基板搬送エラーの対応作業として、基板検出センサーが汚れていないかを確認し、汚れている場合には汚れを拭き取る。

作業管理システム１０は、生産装置２０が設けられた生産フロアに配置されたコンピュータであってもよいし、生産フロアの外部に配置されたサーバなどのコンピュータであってもよい。なお、作業管理システム１０は、１つの筐体内に設けられた装置であってもよいし、２つ以上の筐体に分けられ、２つ以上のコンピュータによって実現されるシステムであってもよい。作業管理システム１０が２つ以上のコンピュータによって実現される場合には、作業管理システム１０を構成する構成要素は、２つ以上のコンピュータに分散して配置されてもよい。

作業管理システム１０は、取得部１１、算出部１２、作成部１３、表示部１４、通信部１５および記憶部１６を備える。作業管理システム１０は、プロセッサ、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）およびＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）などのメモリ、通信インタフェースならびにユーザインタフェースなどを含むコンピュータにより実現される。取得部１１、算出部１２および作成部１３は、プロセッサがメモリに記憶されたプログラムに従って動作することにより実現される。表示部１４は、ディスプレイなどのユーザインタフェースである。通信部１５は、生産装置２０および携帯端末３０と有線または無線により通信するための通信インタフェースである。プログラムが記憶されたメモリは、記憶部１６であってもよいし、記憶部１６とは別のメモリであってもよい。

取得部１１は、少なくともひとりの作業者が行った生産装置２０に対する複数の作業に関する作業情報と、複数の作業に関連する少なくともひとりの作業者の識別情報と、生産装置２０で発生したエラーを示すエラー情報とを取得する。

算出部１２は、取得したエラー情報と、当該エラー情報より以前に取得した作業情報と識別情報とに基づいて、エラーに関連する作業評価値を算出する。

作成部１３は、算出した作業評価値に基づいて、少なくともひとりの作業者に対する評価を示す作業評価情報を作成する。

表示部１４は、作業評価値または作業評価情報を表示する。

通信部１５は、生産装置２０から作業情報、識別情報およびエラー情報を受信し、携帯端末３０から作業情報および識別情報を受信し、携帯端末３０へ作業評価情報を送信する。

記憶部１６は、作業スキル情報および評価値算出アルゴリズムを記憶する。算出部１２は、評価値算出アルゴリズムを用いて作業評価値を算出する。なお、算出部１２は、作業スキル情報を用いて作業評価値を算出してもよい。

取得部１１、算出部１２および作成部１３の詳細について、図２を用いて説明する。

図２は、実施の形態に係る作業管理システム１０の動作の一例を示すフローチャートである。

まず、取得部１１は、作業情報および識別情報を取得する（ステップＳ１１）。具体的には、取得部１１は、生産装置２０または携帯端末３０から定期的に作業情報および識別情報を取得する。

次に、取得部１１は、生産装置２０でエラーが発生した場合に、生産装置２０からエラー情報を取得する（ステップＳ１２）。ステップＳ１２以降の処理は、取得部１１がエラー情報を取得した場合に行われる。

次に、算出部１２は、取得したエラー情報と、当該エラー情報より以前に取得した作業情報と識別情報とに基づいて、エラーに関連する作業評価値を算出する（ステップＳ１３）。ここで、取得したエラー情報より以前に取得した作業情報および識別情報の一例について、図３を用いて説明する。

図３は、取得したエラー情報より以前に取得した作業情報および識別情報の一例を説明するための図である。図３では、横軸を時間軸としており、「０」において、生産装置２０で部品の認識エラーが発生し、取得部１１は、認識エラーを示すエラー情報を取得したとする。例えば、認識エラーが発生する前にスプライシング作業が行われており、具体的には、吸着位置ティーチ、フィーダ確認、ノズル確認、部品／リール確認およびデータ確認が作業者Ａ、ＢおよびＣにより行われていたことを示す情報が、エラー情報より以前に取得した作業情報および識別情報に含まれている。

算出部１２は、エラー情報より以前に取得した作業情報および識別情報として、吸着位置ティーチについての作業情報および吸着位置ティーチを行った作業者の識別情報、フィーダ確認についての作業情報およびフィーダ確認を行った作業者の識別情報、ノズル確認についての作業情報およびノズル確認を行った作業者の識別情報、部品／リール確認についての作業情報および部品／リール確認を行った作業者の識別情報、ならびに、データ確認についての作業情報およびデータ確認を行った作業者の識別情報を用いて、作業評価値を算出する。また、算出部１２は、エラー情報より以前として、例えば、エラー発生の直前１５分前間の作業情報および識別情報を用いて、作業評価値を算出する。

図３に示されるように、１０分から１５分前に、作業者Ｃにより部品／リール確認が行われ、作業者Ｂによりデータ確認が行われ、５分から１０分前に、作業者Ａによりフィーダ確認が行われ、作業者Ｂによりノズル確認が行われ、０分から５分前に作業者Ａにより吸着位置ティーチが行われていることが、エラー情報より以前に取得した作業情報および識別情報から判定することができる。算出部１２は、これらの作業情報および識別情報と、評価値算出アルゴリズムを用いて作業評価値を算出する。具体的には、算出部１２は、図４に示されるように、作業評価値を算出する。

図４は、作業評価値の一例を示すグラフである。例えば、図４では、作業者ごとの作業評価値の算出方法を示しており、作業評価値が大きい作業者がエラーの原因である可能性が高いことを示している。

例えば、算出部１２は、作業者の勤務期間に対応して設定される勤務実績係数に基づいて、作業評価値を算出する。勤務実績係数は、例えば、作業者の勤務期間が短いほど大きな値となる。具体的には、作業評価値の算出の対象となっている作業（ここではスプライシング作業）についての勤務期間が、２年から３年の場合、勤務実績係数は０．２に設定され、１年から２年の場合、勤務実績係数は０．４に設定され、０．５年から１年の場合、勤務実績係数は０．６に設定され、０．１年から０．５年の場合、勤務実績係数は０．８に設定され、０．１年未満の場合、勤務実績係数は１．０に設定される。勤務期間が短いほど、作業に慣れておらずエラーを発生させやすいため、算出される作業評価値が大きくなりやすい。ここでは、作業者Ａの勤務期間は２年から３年であり、勤務実績係数は０．２となっている。作業者Ｂの勤務期間は０．５年から１年であり、勤務実績係数は０．６となっている。作業者Ｃの勤務期間は０．１年未満であり、勤務実績係数は１．０となっている。

また、例えば、算出部１２は、作業情報に含まれる作業対処時刻とエラー情報に含まれるエラー発生時刻とから設定される時間係数に基づいて、作業評価値を算出する。時間係数は、例えば、作業対処時刻がエラー発生時刻に近いほど大きな値となる。具体的には、作業評価値の算出の対象となっている作業（ここではスプライシング作業における各作業）の作業対処時刻が、エラー発生時刻の１０分から１５分前の場合、時間係数は１．３に設定され、５分から１０分前の場合、時間係数は１．４に設定され、０分から５分前の場合、時間係数は１．５に設定される。作業対処時刻がエラー発生時刻に近い作業ほど、エラーを発生させた原因である可能性が高いため、算出される作業評価値が大きくなりやすい。なお、ひとりの作業者が複数の作業をしていた場合、各作業についての時間係数の和がその作業者の時間係数となる。ここでは、作業者Ａは、０分から５分前に吸着位置ティーチを行い、５分から１０分前にフィーダ確認を行っていることから、時間係数は２．９（１．５＋１．４）となっている。作業者Ｂは、５分から１０分前にノズル確認を行い、１０分から１５分前にデータ確認を行っていることから、時間係数は２．７（１．４＋１．３）となっている。作業者Ｃは、１０分から１５分前に部品／リール確認を行っていることから、時間係数は１．３となっている。

また、例えば、算出部１２は、作業情報とエラーとの関連性から設定される起因係数に基づいて、作業評価値を算出する。起因係数は、例えば、作業内容がエラーとの関連性が高いほど大きな値となる。具体的には、認識エラーに対して作業内容が、吸着位置ティーチの場合、起因係数は１．０に設定され、フィーダ確認の場合、起因係数は１．０に設定され、ノズル確認の場合、起因係数は１．０に設定され、部品／リール確認の場合、起因係数は４．０に設定され、データ確認の場合、起因係数は１．０に設定される。エラーとの関連性が高い作業ほど、エラーを発生させた原因である可能性が高いため、算出される作業評価値が大きくなりやすい。なお、ひとりの作業者が複数の作業をしていた場合、各作業についての起因係数の平均がその作業者の起因係数となる。ここでは、作業者Ａは、吸着位置ティーチおよびフィーダ確認を行っていることから、起因係数は１．０（（１．０＋１．０）／２）となっている。また、作業者Ｂは、ノズル確認およびデータ確認を行っていることから、起因係数は１．０（（１．０＋１．０）／２）となっている。また、作業者Ｃは、部品／リール確認を行っていることから、起因係数は４．０となっている。また、起因係数は、エラー毎に予め定められた係数を用いて、実際のエラーの原因に基づいて更新されてもよい。例えば、起因係数は、計算式や機械学習を用いて、エラーの原因となる作業の起因係数が大きくなるように算出される。実際のエラーの原因は、作業者の入力またはエラーが解消された作業から推定され、推定された実際のエラーの原因が起因係数の更新に用いられる。

そして、算出部１２は、作業者ごとの勤務実績係数、時間係数および起因係数について、各係数の積を行うことで、作業評価値を算出する。具体的には、算出部１２は、作業者Ａの作業評価値として、０．２×２．９×１．０＝０．５８と算出し、作業者Ｂの作業評価値として、０．６×２．７×１．０＝１．６２と算出し、作業者Ｃの作業評価値として、１．０×１．３×４．０＝５．２と算出する。算出部１２は、算出した作業評価値を出力する。例えば、算出部１２は、算出した作業評価値を作成部１３へ出力する。なお、算出部１２は、算出した作業評価値を表示部１４へ出力して作業評価値が表示されてもよいし、通信部１５を介して携帯端末３０などへ出力して作業評価値が携帯端末３０などを介して作業者などに確認されてもよい。

図２での説明に戻り、次に、作成部１３は、算出部１２が算出した作業評価値に基づいて、少なくともひとりの作業者に対する評価を示す作業評価情報を作成する（ステップＳ１４）。

例えば、作業評価情報は、作業者の作業の良し悪しまたは作業レベルの高低などの情報を含む。具体的には、作成部１３は、図４に示される作業評価値に基づいて、作業者Ａの作業評価が良い（あるいは作業レベルが高い）、作業者Ｂの作業評価が普通（あるいは作業レベルが普通）、作業者Ｃの作業評価が悪い（あるいは作業レベルが低い）といった作業評価情報を作成する。

また、例えば、作業評価情報は、少なくともひとりの作業者の作業スキルを示す作業スキル情報を更新させる情報を含む。具体的には、作成部１３は、図４に示される作業評価値に基づいて、作業者Ａの作業スキルを上げるように、または、作業者Ｃの作業スキルを下げるように、記憶部１６に記憶された作業スキル情報を更新させる作業評価情報を作成する。作業スキル情報は、作業評価値の算出に用いられてもよく、例えば、勤務実績係数が作業スキル情報に基づいて設定されてもよい。具体的には、作業スキルの低い作業者の勤務実績係数が低くなるように設定されてもよい。

また、例えば、作業評価情報は、エラーに関連する作業に対する教育情報を含む。具体的には、作成部１３は、図４に示される作業評価値に基づいて、エラーに最も関連する作業を行った作業者Ｃに対して、教育訓練またはＯＪＴ（Ｏｎ ｔｈｅ Ｊｏｂ Ｔｒａｉｎｉｎｇ）を行わせるための教育情報を作成する。なお、同じ作業者だけが教育の対象として選定され続けないように、作業評価値の算出時にランダムな係数がかけられてもよい。

そして、作成部１３は、作成した作業評価情報を出力する（ステップＳ１５）。例えば、作成部１３は、表示部１４へ、または、通信部１５を介して携帯端末３０などへ作業評価情報を出力する。これにより、作業者は、作業評価または作業レベルを確認でき、あるいは、作業評価値が高い作業者（エラーの原因と考えられる作業者）に対して教育訓練またはＯＪＴなどを行わせることができる。なお、作業評価値が高い作業者が複数選定されて、複数の作業者に対して教育訓練またはＯＪＴなどが行われてもよい。

なお、ここでは、作業者ごとの作業評価値が算出される例について説明したが、作業ごとの作業評価値が算出されてもよい。例えば、図３に示される例では、吸着位置ティーチの作業評価値は、勤務実績係数０．２、時間係数１．５、起因係数１．０から、０．３と算出される。また、フィーダ確認の作業評価値は、勤務実績係数０．２、時間係数１．４、起因係数１．０から、０．２８と算出される。また、ノズル確認の作業評価値は、勤務実績係数０．６、時間係数１．４、起因係数１．０から、０．８４と算出される。また、部品／リール確認の作業評価値は、勤務実績係数１．０、時間係数１．３、起因係数４．０から、５．２となる。また、データ確認の作業評価値は、勤務実績係数０．６、時間係数１．３、起因係数１．０から、０．７８となる。これらの作業評価値から、エラーに最も関連する作業は、部品／リール確認となり、例えば、部品／リール確認を行った作業者Ｃに対して教育訓練またはＯＪＴなどが行われる。

また、ここでは、認識エラーに対する作業評価値の算出について説明したが、認識エラーに限らず、発生する様々なエラーごとに作業評価値が算出される。

なお、教育訓練またはＯＪＴが行われるタイミングは、作業評価情報が出力されたタイミングと同じでもよいし、教育情報が作成され、生産開始または終了時刻等の所定の時刻に作業者に教育情報が出力されるタイミングでもよい。また、生産を管理する班長や監督者に作業評価情報が出力され、班長や監督者の判断のもと教育訓練またはＯＪＴが行われてもよい。

以上説明したように、エラーが発生した場合、エラーの発生時よりも以前に取得された、エラーとの関連性が高いと考えられる作業情報および識別情報に基づいて、エラーに関連する作業評価値が算出される。例えば、作業評価値は、作業ごとあるいは作業者ごとに算出され、作業評価値に基づいて、エラーの原因となった作業または作業者を判定することができる。したがって、発生したエラーの原因を容易に判定でき、作業の高位平準化が可能となる。

（その他の実施の形態）
以上、本開示の作業管理システム１０について、実施の形態に基づいて説明したが、本開示は、上記実施の形態に限定されるものではない。本開示の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したもの、および、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、本開示の範囲内に含まれる。

例えば、上記実施の形態では、作業評価値の算出に勤務実績係数、時間係数および起因係数が用いられる例について説明したが、これらの係数が全て用いられなくてもよく、あるいは、別の係数などが用いられてもよい。

例えば、上記実施の形態では、作業管理システム１０は、作成部１３を備える例について説明したが、作成部１３を備えていなくてもよい。つまり、作業評価情報が作成されなくてもよい。

例えば、本開示は、作業管理システム１０として実現できるだけでなく、作業管理システム１０を構成する各構成要素が行うステップ（処理）を含む作業評価方法として実現できる。

作業評価方法は、図２に示されるように、少なくともひとりの作業者が行った生産装置に対する複数の作業に関する作業情報と、複数の作業に関連する少なくともひとりの作業者の識別情報と、生産装置で発生したエラーを示すエラー情報とを取得し（ステップＳ１１、ステップＳ１２）、取得したエラー情報と、当該エラー情報より以前に取得した作業情報と識別情報とに基づいて、エラーに関連する作業評価値を算出する（ステップＳ１３）ことを含む。

例えば、作業評価方法におけるステップは、コンピュータ（コンピュータシステム）によって実行されてもよい。そして、本開示は、作業評価方法に含まれるステップを、コンピュータに実行させるためのプログラムとして実現できる。さらに、本開示は、そのプログラムを記録したＣＤ－ＲＯＭなどである非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体として実現できる。

例えば、本開示が、プログラム（ソフトウェア）で実現される場合には、コンピュータのＣＰＵ、メモリおよび入出力回路などのハードウェア資源を利用してプログラムが実行されることによって、各ステップが実行される。つまり、ＣＰＵがデータをメモリまたは入出力回路などから取得して演算したり、演算結果をメモリまたは入出力回路などに出力したりすることによって、各ステップが実行される。

また、上記実施の形態の作業管理システム１０に含まれる各構成要素は、専用または汎用の回路として実現されてもよい。

また、上記実施の形態の作業管理システム１０に含まれる各構成要素は、集積回路（ＩＣ：Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）であるＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）として実現されてもよい。

また、集積回路はＬＳＩに限られず、専用回路または汎用プロセッサで実現されてもよい。プログラム可能なＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、または、ＬＳＩ内部の回路セルの接続および設定が再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサが、利用されてもよい。

さらに、半導体技術の進歩または派生する別技術によりＬＳＩに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて、作業管理システム１０に含まれる各構成要素の集積回路化が行われてもよい。

その他、実施の形態に対して当業者が思いつく各種変形を施して得られる形態や、本開示の趣旨を逸脱しない範囲で各実施の形態における構成要素および機能を任意に組み合わせることで実現される形態も本開示に含まれる。

本開示は、例えば、生産フロアの管理に利用できる。

１０ 作業管理システム
１１ 取得部
１２ 算出部
１３ 作成部
１４ 表示部
１５ 通信部
１６ 記憶部
２０ 生産装置
２１ 作業部
２２ 識別部
２３ 入力部
２４ 通信部
２５ 記憶部
３０ 携帯端末

Claims (15)

1. 少なくともひとりの作業者が行った生産装置に対する複数の作業に関する作業情報と、前記複数の作業に関連する前記少なくともひとりの作業者の識別情報と、前記生産装置で発生したエラーを示すエラー情報とを取得する取得部と、
   取得した前記エラー情報と、当該エラー情報より以前に取得した前記作業情報と前記識別情報とに基づいて、前記エラーに関連する作業評価値を算出する算出部と、を備える作業管理システム。
2. 前記算出部は、前記作業情報と前記エラーとの関連性から設定される係数に基づいて、前記作業評価値を算出する請求項１に記載の作業管理システム。
3. 前記算出部は、前記作業情報に含まれる作業対処時刻と前記エラー情報に含まれるエラー発生時刻とから設定される係数に基づいて、前記作業評価値を算出する請求項１または２に記載の作業管理システム。
4. 前記算出部は、前記作業者の勤務期間に対応して設定される係数に基づいて、前記作業評価値を算出する請求項１から３のいずれかひとつに記載の作業管理システム。
5. さらに、算出した前記作業評価値に基づいて、前記少なくともひとりの作業者に対する評価を示す作業評価情報を作成する作成部を備える請求項１から４のいずれかひとつに記載の作業管理システム。
6. 前記作業評価情報は、前記少なくともひとりの作業者の作業スキルを示す作業スキル情報を更新させる情報を含む請求項５に記載の作業管理システム。
7. 前記作業評価情報は、前記エラーに関連する作業に対する教育情報を含む請求項５または６に記載の作業管理システム。
8. 少なくともひとりの作業者が行った生産装置に対する複数の作業に関する作業情報と、前記複数の作業に関連する前記少なくともひとりの作業者の識別情報と、前記生産装置で発生したエラーを示すエラー情報とを取得し、
   取得した前記エラー情報と、当該エラー情報より以前に取得した前記作業情報と前記識別情報とに基づいて、前記エラーに関連する作業評価値を算出することを含む作業評価方法。
9. 前記算出では、前記作業情報と前記エラーとの関連性から設定される係数に基づいて、前記作業評価値を算出する請求項８に記載の作業評価方法。
10. 前記算出では、前記作業情報に含まれる作業対処時刻と前記エラー情報に含まれるエラー発生時刻とから設定される係数に基づいて、前記作業評価値を算出する請求項８または９に記載の作業評価方法。
11. 前記算出では、前記作業者の勤務期間に対応して設定される係数に基づいて、前記作業評価値を算出する請求項８から１０のいずれかひとつに記載の作業評価方法。
12. さらに、算出した前記作業評価値に基づいて、前記少なくともひとりの作業者に対する評価を示す作業評価情報を作成することを含む請求項８から１１のいずれかひとつに記載の作業評価方法。
13. 前記作業評価情報は、前記少なくともひとりの作業者の作業スキルを示す作業スキル情報を更新させる情報を含む請求項１２に記載の作業評価方法。
14. 前記作業評価情報は、前記エラーに関連する作業に対する教育情報を含む請求項１２または１３に記載の作業評価方法。
15. 請求項８から１４のいずれかひとつに記載の作業評価方法をコンピュータにより実行させる作業評価プログラム。

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