JP4176416B2 - Work proficiency determination system and work proficiency determination method - Google Patents

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  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • General Factory Administration (AREA)

Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、工場における作業者の習熟度を、作業スピードと作業品質の両面から判定する作業習熟度判定システム及び作業習熟度判定方法に関する。
【0002】
【従来の技術】
最近の製造現場においては、限られた時間内に良い品質のものをいかに高スピードで作るかという事が重要課題になっている。そのための方法として、従来のコンベア方式から、島方式、屋台方式と言われるセル生産方式が取り入れられることが多くなっている。これらの生産方式においては、作業者の作業能力が、良い品質のものを高スピードで作ることに大きく関わってくる。そこで、これまでよりもさらに作業者の習熟度を的確に評価して早期に習熟度を向上させる事が重要となっている。
【0003】
そこで、従来より、作業者の習熟度を判断するための作業習熟測定システムが提案されている。この作業習熟測定システムは、実作業時間を計測し、標準作業時間と比べて実作業時間が遅い場合に作業未習熟と判定するようになっている。
【0004】
例えば、特開2001−166679号公報には、各作業工程の標準作業時間を記憶した標準作業時間データベースを有し、全実作業時間が全標準作業時間を超過したとき、各作業工程において実作業時間が標準作業時間を超過した作業工程を検出して、作業者の作業習熟度を評価する技術(これを、従来技術1という)が開示されている。
【0005】
また、作業者の習熟度を判断する別の方法として、作業者の作業正確性を測定するものがある。
【0006】
例えば、特開2001−166680号公報には、各作業工程の作業結果を作業品質とし、各標準作業品質データを記憶した標準作業品質データベースを有し、各作業工程において実作業品質データと標準作業品質データとを比較することによって、作業者の作業習熟度を評価する技術(これを、従来技術2という)が開示されている。
【0007】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来技術1では、作業者の習熟度を実作業時間で判断するのみで、具体的にどういった理由で実作業時間が標準時間に追いついていないのかについては考慮していない。すなわち、作業遅延の理由が、習熟とともに解消されるものであるのか、それ以外の原因(治具の配置が悪い等)であるのかまでは判断していない。そのため、作業者要因による作業遅延と非作業者要因による作業遅延の区別がつけられないといった問題があった。
【0008】
また、上記従来技術2においても、作業品質のばらつきの発生原因についてまでは考慮されていないといった問題があった。
【0009】
本発明は係る問題点を解決すべく創案されたもので、その目的は、作業者の作業時間のみではなく、さらに、検査工程における不良項目をチェックし、総合的に作業者要因による不良を抽出することで、作業スピードと作業品質の両面から作業者の習熟度の判定を行う作業習熟度判定システム及び作業習熟度判定方法を提供することにある。
【0010】
【課題を解決するための手段】
本発明の作業習熟度判定システムは、製品組立における作業者の作業習熟度を判定する作業習熟度判定システムであって、作業者の作業状態を撮影する画像撮影手段と、撮影した画像から作業者の作業を要素作業ごとに分解して各要素作業の実作業時間を計測する作業映像分析手段と、製造中に組立工程で発生した品質不良について、その不良項目を入力する組立工程品質不良入力手段と、最終検査工程で発見された品質不良について、その不良項目を入力する最終検査品質不良入力手段とを備えている。
【0011】
作業映像分析手段では、オペレータが映像を見ながら要素作業の作業項目ごとに作業時間を実測する。また、あらかじめ組立作業に予測されている作業項目以外の作業が行われている場合には、その作業は無効作業であるとして記録する。
【0012】
組立工程品質不良入力手段では、不良が発生した場合に、画面に表示される不良マスターデータベースの不良項目の中から、作業者が、発生した不良項目を選択することで、不良内容の入力が行われる。不良内容の入力方法としては、この他にも、不良内容をコード化し、10キーボードなどの入力装置からそのコードを入力する、あるいは、不良内容をバーコード化し、バーコードリーダーからその不良内容を表すバーコードを読取るといった方法がある。
【0013】
最終検査工程不良入力手段では、最終検査工程における検査中に不良を発見した場合に、品質不良データベースに不良内容を記録する。すなわち、画面に表示される不良項目の中から、発生した不良内容の入力を行い、入力が行われた時刻と最終検査開始時にすでに入力されている製品ID、作業者コード、そして、最終検査品質不良入力部での入力を明確にする信号とともに品質不良データベースに記録される。
【0014】
そして、作業映像分析手段で計測された実作業時間、組立工程品質不良入力手段より入力された上記不良内容、及び最終検査工程不良入力手段より入力された上記不良内容に基づいて、作業者の作業習熟度を判定する。
【0015】
このように、本発明によれば、作業者の作業時間に加え、検査工程における不良項目をチェックし、総合的に作業者要因による不良を抽出することで、作業スピードと作業品質の両面から作業者の習熟度を判定することができる。
【0016】
この場合、前記作業習熟度としては、作業時間から見た作業者の習熟度を判定する作業時間習熟度と、不良発生回数から見た作業者の習熟度を判定する品質習熟度と、前記作業時間習熟度と品質習熟度の合計から判定する総合作業習熟度とのいずれか1以上で判定することが可能である。
【0017】
また、前記作業時間習熟度は、画像撮影手段で得た画像に基づいて作業映像を分析・計測して得たデータから作業者要因でない無効作業を除去した実作業時間と、予め記憶した標準作業時間とを比較して判定することが可能である。
【0018】
また、前記品質習熟度は、製造中に組立及び検査工程で発生した部品の品質に問題がある非作業者要因を除いた作業者要因の品質不良発生回数と、最終検査工程で発生した部品の品質に問題がある非作業者要因を除いた作業者要因の品質不良発生回数とから判定することが可能である。
【0019】
また、本発明の作業習熟度判定方法は、作業者の作業状態を撮影する画像撮影手段と、撮影した画像から作業者の作業を要素作業ごとに分解して各要素作業の実作業時間を計測する作業映像分析手段と、製造中に組立工程で発生した品質不良について、その不良項目を入力する組立工程品質不良入力手段と、最終検査工程で発見された品質不良について、その不良項目を入力する最終検査品質不良入力手段とを備え、製品組立における作業者の作業習熟度を判定する作業習熟度判定システムにおける作業習熟度判定方法であって、前記画像撮影手段にて、作業者の作業状態を撮影する画像撮影ステップと、前記作業映像分析手段にて、撮影した画像から作業者の作業を要素作業ごとに分解して各要素作業の実作業時間を計測する作業映像分析ステップと、製造中に組立工程で発生した品質不良について、前記組立工程品質不良入力手段から入力された不良項目を品質不良データベースに格納する組立工程品質不良項目格納ステップと、最終検査工程で発見された品質不良について、前記最終検査品質不良入力手段から入力された不良項目を品質不良データベースに格納する最終検査品質不良項目格納ステップと、前記作業映像分析ステップで計測された実作業時間と前記最終検査品質不良項目格納ステップによって品質不良データベースに格納された各不良項目とに基づいて作業者の作業習熟度を判定する作業習熟度判定ステップとを備え、前記作業習熟度判定ステップでは、実作業時間から見た作業者の習熟度を判定する作業時間習熟度判定ステップ、不良発生回数から見た作業者の習熟度を判定する品質習熟度判定ステップ、前記作業時間習熟度と前記品質習熟度の合計から判定する総合作業習熟度判定ステップ、のいずれか1つ以上の判定ステップを実施することによって判定し、前記作業時間習熟度は、画像撮影手段で得た画像に基づいて作業映像を分析・計測して得たデータから作業者要因でない無効作業を除去した実作業時間と、予め記憶した標準作業時間とを比較して判定し、前記品質習熟度は、製造中に組立及び検査工程で発生した部品の品質に問題がある非作業者要因を除いた作業者要因の品質不良発生回数と、最終検査工程で発生した部品の品質に問題がある非作業者要因を除いた作業者要因の品質不良発生回数とから判定することを特徴としている。
【0020】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して説明する。
【0021】
図1は、本実施形態の作業習熟度判定システムの構成を示すブロック図である。
【0022】
本実施形態の作業習熟度判定システムは、作業者の作業状態の画像を撮影する画像撮影装置11、撮影した画像を保存する画像データベース(DB)12、画像から作業者の作業を要素作業ごとに分解して各要素作業の実作業時間を計測する作業映像分析装置21、各作業の標準作業時間を記憶する標準作業時間データベース(DB)22、作業者の各作業の実作業時間を記憶する実作業時間データベース(DB)23、製造中に発生した品質不良について、その不良項目を入力する組立工程品質不良入力部31、入力する全不良項目を記憶している不良マスターデータベース(DB)32、入力された品質不良を記憶する品質不良データベース(DB)33、最終検査工程で発見された品質不良について、その不良項目を入力する最終検査品質不良入力部34、システムの各処理を行う処理部41、組立製品の製品IDを組立製品に取り付けられたバーコード等から収集する製品ID収集部42、組み立てる作業者の作業者コードを作業者の持つIDカード等から収集する作業者コード収集部43、処理の途中経過や結果を出力する表示出力部44からなる。
【0023】
図2は、本システムが適用される生産方式についての説明図である。
【0024】
本実施形態では、組立開始から検査工程を経て組立終了までを一人の作業者が全て行うという、屋台方式と呼ばれる生産方式を想定している。屋台方式では、組立作業者が検査作業も行っているが、本実施形態では、さらに組立終了後全数の最終検査工程を設け、組立作業や検査作業にミスが無いかどうかの確認を行っている。
【0025】
組立工程においては、製品組立の1サイクルの始まりに、これから組み立てようとする製品の製品IDを製品ID収集部42より収集する。さらに、組み立てる作業者の作業者コードも作業者コード収集部43より収集する。これらの収集データは処理部41により処理が行われ、以降に収集される作業時間、作業品質等と関連づけられる。なお、作業者コード収集については、作業開始時に1度だけ入力すれば、2番目以降の組立サイクルについては、自動的に作業者コードの追加がされるようになっていることが望ましい。
【0026】
図3は、画像撮影装置11により作業者の作業状態の画像を撮影し、その映像から作業分析を行い、各要素作業ごとの実作業時間を収集するまでの処理フローを表したものである。
【0027】
まず、画像撮影装置11により、作業者の作業状態の画像を撮影する(ステップS101)。この画像は動画であることが望ましい。その作業状態の画像は、画像DB12に保存される(ステップS102)。このとき、撮影時刻も同時に保存され、また、すでに取得済みの製品IDと作業者コードとも関連づけされる。そして、作業映像分析装置21によって作業映像分析を行い、作業内容を要素作業ごとに分割し、実作業時間を計測する。
【0028】
具体的には、オペレータが映像を見ながら要素作業の作業項目ごとに作業時間を実測し、入力画面より入力していく。また、あらかじめ組立作業に予測されている作業項目以外の作業が行われている場合には、その作業は無効作業であるとして記録される。
【0029】
このようにして要素作業ごとに計測された実作業時間を実作業時間DB23に保存する(ステップS104)。
【0030】
図4は、組立工程や検査工程において検査中に不良を発見もしくは作業中に不良が発生した場合、その不良内容を組立工程品質不良入力部31から入力し、品質不良DB33に保存するまでの処理フローを表したものである。
【0031】
ここでいう不良とは、性能検査における電気特性、振動、騒音検査等の結果異常と判断されたもの、外観検査におけるキズ、汚れ、ネジの傾き、ラベルの傾き等の発生のことである。
【0032】
まず、不良が発生した場合に、組立工程品質不良入力部31より不良内容を入力する(ステップS201)。具体的には、画面に表示される不良マスターDB32の不良項目の中から、作業者が、発生した不良項目を選択することで、不良内容の入力が行われる。不良内容の入力方法としては、この他にも、不良内容をコード化し、10キーボードなどの入力装置からそのコードを入力する、あるいは、不良内容をバーコード化し、バーコードリーダからその不良内容を表すバーコードを読取るといった方法がある。不良内容は、入力が行われた時刻と組立開始時にすでに入力されている製品ID、作業者コード、及び組立工程品質不良入力部31での入力を明確にする信号などとともに品質不良DB33に記録される(ステップS202)。
【0033】
また、最終検査工程における検査中に不良を発見した場合、最終検査品質不良入力部34は、組立工程品質不良入力部31での処理と同様のステップで、品質不良DB33に不良内容を記録する。すなわち、画面に表示される不良項目の中から、発生した不良内容の入力を行い、入力が行われた時刻と最終検査開始時にすでに入力されている製品ID、作業者コード、及び最終検査品質不良入力部34での入力を明確にする信号などとともに品質不良DB33に記録される。
【0034】
そして、実作業時間DB23と品質不良DB33に記録されたデータより、作業者の作業習熟度を判定する。実作業時間DB23と品質不良DB33に記録されたデータは、製品IDと作業者コードをもとに、組立作業者ごとに振り分けられ、判定が行われる。
【0035】
ここで、実作業時間DB23による作業習熟度判定に用いられるデータは、繰り返し作業の1サイクル分だけではなく、数サイクルの作業を用いることが望ましい。品質不良DB33による作業習熟度判定に用いられるデータは、例えば1日分といった、ある程度の期間のデータを用いることが望ましい。
【0036】
図5は、作業者の作業習熟度を判定する処理フローである。
【0037】
まず、実作業時間の調整を行う(ステップS301)。これは、主に実作業時間DB23から異常値を削除するためのもので、次の2つの処理を行う。
【0038】
1つ目の処理は、数サイクル分の分析対象の要素作業において、実作業時間データの中から、異常に上下に離れているデータについて、分析の対象から除去することである。
【0039】
例えば、分析対象が5サイクル分であった場合には、下記の計算式から上限値及び下限値が自動的に算出される。
【0040】
上限値=実測時間平均+0.577 ×(最大実測時間−最小実測時間)…式(1)
下限値=実測時間平均−0.577 ×(最大実測時間−最小実測時間)…式(2)
ここで、係数として用いられている数値0.577は、標準的な伝統的品質管理手法である/x−R管理図(/xはxバーと読み、データの平均値を表すものとする)の考え方をもとに用いられている。/x−R管理図は、工程平均及び工程のばらつきを、平均値/x及び範囲Rで管理するための管理図である。データの個数が5個であることより、係数を0.577とし、実測値の平均よりある上下の幅の範囲を許容できるばらつきとして、その範囲より外を棄却域と定めている。すなわち、上限値から下限値の範囲を正常な分散の範囲と設定し、上記の範囲内にある実測値については正常値として以後の評価の対象とする。上限値以上あるいは下限値以下にあり、上記の範囲内に無い実測値については、正常な分散の範囲よりも分散が大きいので、異常値であると判断され、評価の対象から自動的に除去される。
【0041】
図6は、作業者Aの5回分の作業実測値をもとに平均値を求めた表である。
【0042】
ここで、まず「ディスプレイ部、箱から取り出し」作業について、上記、式(1)、(2)に数値を代入すると、
上限値=4.2+0.577×(4.4−4.0)=4.4308
下限値=4.2−0.577×(4.4−4.0)=3.9692
となり、実測値の中に異常値は存在せず、この作業の平均時間は、4.2であるとされる。
【0043】
同様に「ディスプレイ部、袋から取り出し」作業について求めると、
上限値=3.52+0.577×(4.0−3.2)=3.9816
下限値=3.52−0.577×(4.0−3.2)=3.0584
となり、2番目の実測値4.0は異常値であるとされる。そのため、この作業の平均値は、2回目以外の値の平均値である3.4であるとされる。
【0044】
2つ目の処理は、無効作業を行っている時間を除去することである。無効作業は、治具の配置が悪い等、作業者の習熟に関係なく発生するものであるため、作業者の習熟を判定する際には除去を行う。
【0045】
次に、調整した実作業時間と、その要素作業に対応する標準作業時間DB22の標準作業時間との比較を行い、作業時間から見た作業者の習熟度を判定する(ステップS302)。
【0046】
作業時間習熟度を判定する式は、
作業時間習熟度=A×k+B×(1−k) …式(3)
A=(Σ標準作業時間/Σ実作業時間)×100
B=「(実作業時間の平均値≦標準作業時間)となる要素作業の数」/全要素作業数×100
ただし、kは0以上1以下
で表される。
【0047】
Aの部分では、1サイクルの作業を標準作業時間と同じ時間で行った場合に100となり、作業者の作業時間が標準時間より遅くなるほど値は減少し、早くなるほど値は増大する。
【0048】
Bの部分では、各要素作業実作業時間の平均値(図6の補正平均値)が標準作業時間と同じかそれより下であれば加点され、すべての要素作業実作業時間の平均値が標準時間以下であれば、100となりこの値が最大である。
【0049】
kは補正係数であり、AとBのバランスをとるように値を設定する。例えば、全体の実作業時間が標準作業時間と比べて早いか遅いかを重視、すなわちAの部分を重視する場合にはkの値を大きく設定する。また、各要素作業にかかる実作業時間が標準時間を超えないことを重視、すなわちBの部分を重視する場合には、kの値を小さく設定する。
【0050】
次に、品質不良DB33から、作業者要因の不良発生回数をカウントする(ステップS303)。
【0051】
品質不良には、組立作業に伴うキズ、汚れの発生等、作業者要因によるものと、ディスプレイが点灯しない等、部品の品質に問題がある非作業者要因によるものとが存在する。そのため、作業習熟を判定するために、作業者要因によるもののみのカウントを行って、品質不良から見た作業者の習熟度を判定する。
【0052】
ただし、最終検査品質不良入力部34によって入力された品質不良については、組立工程の作業者の品質習熟度が低いと判断する。組立工程の作業者は、製品IDから割り出すことが可能である。すなわち、例えば組立工程における目視検査の場合、作業者の検査技術が未熟であるとか、決められた通りの検査手順を踏んでいない等の原因が考えられ、品質習熟度が低いと判断する。そして、不良内容に係わらず組立工程の作業者要因不良発生として回数を数える。
【0053】
品質習熟度を判定する式は、
品質習熟度=C×m+D×(1−m) …式(4)
C=100−作業者要因品質不良発生サイクルの回数/データ記録サイクル×100
D=100−最終検査工程不良発生サイクルの回数/データ記録サイクル×100
ただし、mは0以上1以下
で表される。
【0054】
ここでデータ記録サイクルとは、品質不良DB33に記録した組立サイクルの回数のことである。
【0055】
Cは、データ記録サイクルのうち何サイクルで作業者要因品質不良が発生したかをもとにして採点したものであり、一度も不良が発生していないときは100となり、不良が発生したサイクルが存在するたびに減点されていく。最終検査工程での不良発生に関して同様に採点を行ったものがDである。
【0056】
mは補正係数であり、CとDのバランスをとるように値を設定する。例えば、組立作業中に不良が発生すること自体を重視、すなわちCの部分で表される作業者要因品質不良発生サイクルの回数を重視して品質習熟度の判定を行う場合には、mの値を大きく設定する。また、最終検査工程に不良製品を投入することが発生するかどうかを重視、すなわちDの部分で表される最終検査工程不良発生サイクルの回数を重視して品質習熟度の判定を行う場合には、mの値を小さく設定する。
【0057】
そして、作業時間習熟度と品質習熟度により、作業者の総合作業習熟度を判定する( ステップS304) 。
【0058】
総合作業習熟度を判定する式は、
総合作業習熟度=作業時間習熟度×s+品質習熟度×(1−s) …式(5)
ただし、sは0以上1以下
で表される。
【0059】
sは補正係数であり、作業時間習熟度と品質習熟度のバランスをとるように値を設定する。例えば、作業者の作業習熟度として、作業品質よりも作業時間を重視する場合、すなわち作業時間習熟度を重視する場合には、sの値を大きく設定する。また、作業時間よりも作業品質を重視する場合、すなわち品質習熟度を重視する場合には、sの値を小さく設定する。
【0060】
図7は、5人の作業者AからEの組立作業の一部について、各要素作業の標準時間と、作業者の実作業時間を一覧表に表したものである。
【0061】
実作業時間については、式(1)、(2)を用いて調整を行った後の数値である。また補正係数k、m、sはすべて0.5である。
【0062】
この表において、作業者Aの作業時間習熟度は、式(3)に代入すると、99.2/101.6×100×0.5+10/21×100×0.5=72.6である。作業者B、C、D、Eについても同様の計算を行うと、作業者B、C、D、Eの作業時間習熟度は、順に104.1、65.6、106.4、93.0であり、作業者D、B、E、A、Cの順に作業時間習熟度が高いことが分かる。
【0063】
図8は、図7と同一作業のもと、50サイクルにわたって、不良発生サイクルを数えたものである。
【0064】
作業者Aの品質習熟度は、式(4)に代入すると、(100−11/50×100)×0.5+(100−3/50×100)×0.5=86.0である。作業者B、C、D、Eについても同様の計算を行うと、作業者B、C、D、Eの品質習熟度は、順に97.0、77.0、93.0、95.0であり、作業者B、E、D、A、Cの順に品質習熟度が高いことが分かる。
【0065】
図9は、上記各習熟度に関係する評価値の一覧表である。この図によって、各作業者の習熟状態を網羅的に把握することができる。
【0066】
作業時間習熟度は、作業者D、B、E、A、Cの順に高く、品質習熟度は、作業者B、E、D、A、Cの順に高い。すなわち、作業時間習熟度の順位と品質習熟度の順位は必ずしも一致しないということが分かる。例えば、作業者Dは作業時間習熟度は5人の中で1番高いが、品質習熟度は3番目である。このように、作業時間習熟度と品質習熟度には個人差が発生する。そして、作業時間は早いが品質が劣るとか、作業時間が少々遅いけれども品質は高いといった、各作業者ごとの特性を知ることができる。
【0067】
そして、作業時間習熟度と品質習熟度を式(5)に代入して、総合作業習熟度を判定する。このとき、各作業者の総合作業習熟度は、Aから順に、79.3、100.6、71.3、99.7、94.0となる。すなわち、作業者B、D、E、A、Cの順に総合作業習熟度が高いことが分かる。
【0068】
なお、上記図6〜図9は、すべて表示出力部44に出力される画面である。さらに、以下に説明する図10、図11も表示出力部44に出力される画面である。
【0069】
図10は、作業者の作業習熟度の履歴を表示するものである。
【0070】
この図は、横軸に作業時間習熟度、縦軸に品質習熟度を示しており。図の作業者は、作業開始当初の2月20日(2/20)の作業時間習熟度は高いが品質習熟度は低い状態にある。その後、次の2月21日(2/21)には品質習熟度が向上したが、それと同時に作業時間習熟度が下がっている。このとき、総合作業習熟度も下がっている。これは、2月20日に引かれた補助線よりも2月21日の位置が下の領域に移動していることからも分かる。
【0071】
この補助線は、式(5)で係数s と総合作業習熟度を固定した場合の作業時間習熟度と品質習熟度の取り得る値を表示したものであり、グラフ上の同一総合作業習熟度を示す点を結ぶものである。
【0072】
例えば、2/21の位置が2/20に引かれた補助線上にある場合、たとえ作業時間習熟度と品質習熟度とが前記2日間で異なっていたとしても、総合作業習熟度は同じであるといえる。また、この補助線を基準にして、この補助線よりも上の領域は総合作業習熟度が高く、下の領域は総合作業習熟度が低いということができる。この補助線の傾きは式(5)の係数sによって決定される。sの値が大きいほど補助線の傾きは急になり、補助線は縦方向に傾いていく。
【0073】
2/20と2/21を比べて、2/21の方が作業習熟度が下がってしまった理由は、作業者が、品質不良を出さないように慎重に作業を行った結果、実作業時間が余計にかかったためである。
【0074】
以下、3月1日(3/1)までの各習熟度の履歴をプロットすることで、日数経過とともに習熟度が向上したことを示している。2/27から2/28にかけても、作業時間習熟度を下げ品質習熟度を上げているが、この場合は、補助線よりも上の領域に移動していることからも分かるとおり、総合作業習熟度は上がっている。
【0075】
各作業者の実作業時間を比較することにより、新たな標準時間の設定(タイムダウン)を行うことが可能となる。
【0076】
図11は、図5と同じデータを表している。このデータのうち、各作業者の実作業時間の中で、最小のものばかりを集めたものが右端の列である。例えば、「ディスプレイ部、箱から取り出し」作業に対して、標準時間は5.0であるが、作業者A、B、C、D、Eの実作業時間は、順に、4.2、4.0、4.8、4.2、3.8である。ここで、一番実作業時間の短いのは、作業者Eで3.8であるが、言いかえれば、他の作業者も習熟すればこの作業時間で作業を終了することが可能であるということである。そこで、この3.8という値を新たな標準時間に設定する。同時に、作業者Eの作業映像のうち理想的なものを見本映像として収集する。
【0077】
同様に、「ディスプレイ部、袋から取り出し」作業については作業者Bの2.8、「ディスプレイ部、外観検査」作業については作業者Eの5.0というように、各要素作業の標準時間を変更していくことで、新たな標準時間の設定が可能となる。残りの作業についても同様の作業を行うと、結果として、実作業時間の最小値の和は83.8となり、標準作業時間の99.2と比べて1.18倍の作業能率向上が見込まれる。
【0078】
【発明の効果】
本発明の作業習熟度判定システム及び作業習熟判定方法によれば、作業者の作業時間のみではなく、さらに、検査工程における不良項目をチェックし、総合的に作業者要因による不良を抽出することで、作業者の習熟度の判定をより正確に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の作業習熟支援システムの概略構成を示すブロック図である。
【図2】本実施形態の作業習熟支援システム及び作業習熟支援方法が適用される生産方式を示す説明図である。
【図3】作業分析の処理を行うフローチャートである。
【図4】品質不良の入力を行うフローチャートである。
【図5】作業習熟度の判定を行うフローチャートである。
【図6】作業者Aの5回分の作業実測値をもとに単純平均値、実作業時間(補正平均値)を求めた図表である。
【図7】組立作業に関する各作業者の作業時間習熟度を示す図表である。
【図8】組立作業に関する各作業者の品質習熟度を示す図表である。
【図9】各習熟度に関係する評価値を一覧形式で示す図表である。
【図10】作業者の作業習熟度の変化の履歴を示す画面の説明図である。
【図11】組立作業に関する各作業者の作業時間とその中の最小時間を抽出した図表である。
【符号の説明】
11 画像撮影装置
12 画像DB
21 作業映像分析装置
22 標準作業時間DB
23 実作業時間DB
31 組立工程品質不良入力部
32 不良マスターDB
33 品質不良DB
34 最終検査品質不良入力部
41 処理部
42 製品ID収集部
43 作業者コード収集部
44 表示出力部
[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a work proficiency determination system and a work proficiency determination method for determining the proficiency level of a worker in a factory from both aspects of work speed and work quality.
[0002]
[Prior art]
In recent manufacturing sites, how to make good quality products at a high speed within a limited time has become an important issue. As a method for that purpose, a cell production system called an island system or a stall system is often introduced from a conventional conveyor system. In these production methods, the worker's work ability is greatly involved in producing good quality products at high speed. Therefore, it is important to improve the proficiency level early by accurately evaluating the proficiency level of the worker.
[0003]
Therefore, conventionally, a work proficiency measurement system for determining the proficiency level of an operator has been proposed. This work proficiency measurement system measures the actual work time, and determines that the work is inexperienced when the actual work time is slower than the standard work time.
[0004]
For example, Japanese Patent Laid-Open No. 2001-166679 has a standard work time database that stores standard work times of each work process, and when all actual work times exceed all standard work hours, A technique for detecting a work process whose time exceeds a standard work time and evaluating a worker's work proficiency level (referred to as “prior art 1”) is disclosed.
[0005]
Another method for determining the proficiency level of the worker is to measure the worker's work accuracy.
[0006]
For example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 2001-166680 has a standard work quality database in which the work results of each work process are used as work quality and each standard work quality data is stored. A technique for evaluating the work proficiency of an operator by comparing with quality data (this is referred to as Conventional Technology 2) is disclosed.
[0007]
[Problems to be solved by the invention]
However, in the above prior art 1, the proficiency level of the worker is only determined based on the actual work time, and no specific reason is taken into account for why the actual work time does not catch up with the standard time. In other words, it is not determined whether the reason for the work delay is to be eliminated with the proficiency or other causes (such as poor jig placement). Therefore, there is a problem that it is impossible to distinguish between work delays caused by worker factors and work delays caused by non-worker factors.
[0008]
Further, the conventional technique 2 also has a problem that the cause of the variation in work quality is not taken into consideration.
[0009]
The present invention was devised to solve such problems, and its purpose is not only to check the work time of the worker, but also to check for defective items in the inspection process and comprehensively extract defects due to worker factors. Thus, an object of the present invention is to provide a work proficiency level determination system and a work proficiency level determination method for determining the proficiency level of an operator from both aspects of work speed and work quality.
[0010]
[Means for Solving the Problems]
A work proficiency level determination system according to the present invention is a work proficiency level determination system for determining a work proficiency level of a worker in product assembly, and includes an image photographing means for photographing a work state of the worker, and a worker from the photographed image. Work image analysis means for disassembling the work for each element work and measuring the actual work time of each element work, and assembling process quality defect input means for inputting the defect items of quality defects generated in the assembly process during manufacturing And a final inspection quality defect input means for inputting a defect item of the quality defect found in the final inspection process.
[0011]
In the work video analysis means, the operator measures the work time for each work item of the element work while watching the video. In addition, when work other than work items predicted in advance for assembly work is performed, the work is recorded as invalid work.
[0012]
In the assembly process quality defect input means, when a defect occurs, the operator selects the defect item that has occurred from the defect items in the defect master database displayed on the screen, and inputs the defect content. Is called. In addition to this, the defect contents can be input by coding the defect contents and inputting the codes from an input device such as a 10-keyboard, or by barcoding the defect contents and expressing the defect contents from a barcode reader. There is a method of reading a barcode.
[0013]
The final inspection process defect input means records the defect content in the quality defect database when a defect is found during the inspection in the final inspection process. In other words, the contents of the defect that occurred are entered from the defect items displayed on the screen, and the product ID, worker code, and final inspection quality that have already been entered at the time of entry and the final inspection start. It is recorded in the quality defect database together with a signal for clarifying the input at the defect input section.
[0014]
And measured by the work video analysis means Actual work time The worker's work proficiency is determined on the basis of the defect contents input from the assembly process quality defect input means and the defect contents input from the final inspection process defect input means.
[0015]
As described above, according to the present invention, in addition to the work time of the worker, the defect items in the inspection process are checked, and the defect due to the worker factor is comprehensively extracted, so that the work can be performed in terms of both work speed and work quality. A person's proficiency level can be determined.
[0016]
In this case, as the work proficiency level, the work time proficiency level for determining the proficiency level of the worker as viewed from the work time, the quality proficiency level for determining the proficiency level of the worker as viewed from the number of occurrences of defects, and the work It is possible to make a determination based on any one or more of the overall work proficiency determined from the sum of the time proficiency and the quality proficiency.
[0017]
The working time proficiency includes the actual work time obtained by removing invalid work that is not an operator factor from the data obtained by analyzing and measuring work video based on the image obtained by the image photographing means, and the standard work stored in advance. Compare with time Judgment Is possible.
[0018]
In addition, the quality proficiency level is defined as the number of occurrences of quality defects of worker factors excluding non-worker factors that have problems in the quality of parts generated during assembly and inspection processes, and the number of parts generated in final inspection processes. From the number of occurrences of quality defects of worker factors excluding non-worker factors that have quality problems Judgment Is possible.
[0019]
Further, the work proficiency determination method of the present invention includes an image photographing means for photographing a worker's work state, and measures the actual work time of each element work by disassembling the worker's work for each element work from the photographed image. Work image analysis means, assembly process quality defect input means for inputting defective items for quality defects generated in the assembly process during manufacturing, and defect items for quality defects found in the final inspection process are input. A final inspection quality defect input means, and a work proficiency determination method in a work proficiency determination system for determining an operator's work proficiency in product assembly, wherein the image photographing means Image capturing step for capturing and work image analysis for measuring the actual work time of each elemental work by disassembling the worker's work for each elemental work from the captured image by the work image analyzing means And the step, for quality defects that have occurred in the assembly process during manufacture, An assembly process quality defect item storage step for storing a defect item input from the assembly process quality defect input means in a quality defect database; Regarding quality defects discovered in the final inspection process, A final inspection quality defect item storage step of storing the defect item input from the final inspection quality defect input means in a quality defect database; The actual work time measured in the work video analysis step Stored in the quality defect database through the final inspection quality defect item storage step A work proficiency level determining step for determining an operator's work proficiency level based on each defective item, and in the work proficiency level determining step, an operation for determining the proficiency level of the worker viewed from the actual work time Any of the time proficiency determination step, the quality proficiency determination step for determining the proficiency level of the worker viewed from the number of occurrences of defects, and the comprehensive work proficiency determination step for determination from the sum of the work time proficiency and the quality proficiency level Determining by performing one or more determining steps, The working time proficiency is the actual work time obtained by removing invalid work that is not an operator factor from the data obtained by analyzing and measuring work video based on the image obtained by the image photographing means, and the standard work time stored in advance. To determine The level of quality proficiency depends on the number of occurrences of quality defects caused by worker factors excluding non-worker factors that cause problems in the quality of parts generated during assembly and inspection processes, and the quality of parts generated in final inspection processes. It is characterized by judging from the number of occurrences of quality defects of the worker factors excluding the non-worker factors having problems.
[0020]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
[0021]
FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of a work proficiency level determination system according to this embodiment.
[0022]
The work proficiency level determination system according to this embodiment includes an image capturing device 11 that captures an image of a worker's work state, an image database (DB) 12 that stores the captured image, and the worker's work from the image for each element work. A work image analyzer 21 that disassembles and measures the actual work time of each element work, a standard work time database (DB) 22 that stores the standard work time of each work, and an actual work time that stores the actual work time of each work of the worker Work time database (DB) 23, assembly process quality defect input unit 31 for inputting defective items of quality defects generated during manufacturing, defect master database (DB) 32 for storing all defect items to be input, input Quality database (DB) 33 for storing the quality defects that have been made, and final inspection for inputting the defect items for the quality defects found in the final inspection process The quality defect input unit 34, the processing unit 41 that performs each process of the system, the product ID collection unit 42 that collects the product ID of the assembly product from the barcode attached to the assembly product, the worker code of the worker who assembles the worker The worker code collecting unit 43 that collects from an ID card or the like possessed by the user, and the display output unit 44 that outputs the progress or result of the process.
[0023]
FIG. 2 is an explanatory diagram of a production method to which the present system is applied.
[0024]
In the present embodiment, a production method called a stand method is assumed in which one worker performs all the processes from the start of assembly through the inspection process to the end of assembly. In the stand system, the assembly operator also performs the inspection work, but in this embodiment, the final inspection process is further provided after the completion of the assembly to check whether there are any errors in the assembly work or the inspection work. .
[0025]
In the assembly process, product IDs of products to be assembled are collected from the product ID collection unit 42 at the beginning of one cycle of product assembly. Further, the worker code of the worker to be assembled is also collected from the worker code collection unit 43. These collected data are processed by the processing unit 41 and associated with work time, work quality, and the like collected thereafter. Regarding worker code collection, it is desirable that the worker code is automatically added for the second and subsequent assembly cycles if it is input only once at the start of the work.
[0026]
FIG. 3 shows a processing flow from taking an image of the worker's work state with the image photographing device 11, performing work analysis from the video, and collecting actual work time for each element work.
[0027]
First, the image capturing device 11 captures an image of the worker's working state (step S101). This image is preferably a moving image. The working state image is stored in the image DB 12 (step S102). At this time, the photographing time is also stored at the same time, and the product ID and worker code that have already been acquired are associated with each other. Then, work video analysis is performed by the work video analysis device 21, the work content is divided into element work, and the actual work time is measured.
[0028]
Specifically, the operator measures the work time for each work item of the element work while watching the video, and inputs it from the input screen. In addition, when work other than work items predicted in advance for assembly work is performed, the work is recorded as invalid work.
[0029]
The actual work time measured for each element work in this way is stored in the actual work time DB 23 (step S104).
[0030]
FIG. 4 shows a process from when a defect is found during inspection in the assembly process or inspection process or when a defect occurs during work, until the content of the defect is input from the assembly process quality defect input unit 31 and stored in the quality defect DB 33. It represents the flow.
[0031]
The term “defect” as used herein refers to the occurrence of abnormalities determined as a result of electrical characteristics, vibration, noise inspection, etc. in the performance inspection, scratches, dirt, screw inclination, label inclination, etc. in the appearance inspection.
[0032]
First, when a defect occurs, a defect content is input from the assembly process quality defect input unit 31 (step S201). Specifically, the defect content is input by the operator selecting a defect item that has occurred from the defect items in the defect master DB 32 displayed on the screen. In addition to this, the defect contents can be input by coding the defect contents and inputting the codes from an input device such as a 10-keyboard, or by barcoding the defect contents and expressing the defect contents from a barcode reader. There is a method of reading a barcode. The content of the defect is recorded in the quality defect DB 33 together with the time when the input was made, the product ID already entered at the start of assembly, the worker code, and a signal for clarifying the input at the assembly process quality defect input unit 31. (Step S202).
[0033]
When a defect is found during the inspection in the final inspection process, the final inspection quality defect input unit 34 records the defect contents in the quality defect DB 33 in the same steps as the processing in the assembly process quality defect input unit 31. In other words, from the defect items displayed on the screen, the details of the defect that occurred are entered, the time when the entry was made, the product ID that was already entered at the start of the final inspection, the operator code, and the final inspection quality defect It is recorded in the quality defect DB 33 together with a signal for clarifying the input at the input unit 34.
[0034]
The worker's work proficiency level is determined based on the data recorded in the actual work time DB 23 and the quality defect DB 33. The data recorded in the actual work time DB 23 and the quality defect DB 33 is distributed for each assembly worker based on the product ID and the worker code, and a determination is made.
[0035]
Here, it is desirable to use not only one cycle of repetitive work but also several cycles of work as data used for work proficiency determination by the actual work time DB 23. It is desirable to use data for a certain period of time, for example, for one day, as data used for work proficiency determination by the quality defect DB 33.
[0036]
FIG. 5 is a processing flow for determining the work proficiency level of the worker.
[0037]
First, the actual work time is adjusted (step S301). This is mainly for deleting abnormal values from the actual work time DB 23, and the following two processes are performed.
[0038]
The first process is to remove, from the actual work time data, data that is abnormally separated vertically from the analysis target in the element work to be analyzed for several cycles.
[0039]
For example, when the analysis target is for 5 cycles, the upper limit value and the lower limit value are automatically calculated from the following formula.
[0040]
Upper limit value = average measurement time + 0.577 × (maximum measurement time−minimum measurement time) Equation (1)
Lower limit value = average actual measurement time−0.577 × (maximum actual measurement time−minimum actual measurement time) Equation (2)
Here, the numerical value 0.577 used as a coefficient is a standard traditional quality control method / xR control chart (/ x is read as x bar and represents an average value of data). It is used based on the idea. The / x-R control chart is a control chart for managing the process average and the process variation with the average value / x and the range R. Since the number of data is 5, the coefficient is set to 0.577, and the range above and below the average of the actual measurement values is allowed as an allowable variation, and the outside of the range is determined as the rejection area. That is, the range from the upper limit value to the lower limit value is set as a normal dispersion range, and the actual measurement value within the above range is set as a normal value and is subject to subsequent evaluation. Measured values that are greater than or equal to the upper limit value or less than the lower limit value and not within the above range are judged to be abnormal values because the variance is larger than the normal variance range, and are automatically removed from the evaluation target. The
[0041]
FIG. 6 is a table in which the average value is obtained based on the work actual measurement values for the worker A five times.
[0042]
Here, first, regarding the operation of “extracting from the display unit and box”, substituting numerical values into the above equations (1) and (2),
Upper limit = 4.2 + 0.577 × (4.4-4.0) = 4.4308
Lower limit value = 4.2−0.577 × (4.4−4.0) = 3.99692
Thus, no abnormal value exists in the actual measurement value, and the average time of this work is 4.2.
[0043]
Similarly, if you ask for the "display part, take out from the bag" work,
Upper limit = 3.52 + 0.577 × (4.0-3.2) = 3.9816
Lower limit value = 3.52-0.577 × (4.0-3.2) = 3.0584
Thus, the second actual measurement value 4.0 is regarded as an abnormal value. For this reason, the average value of this work is 3.4, which is the average value of values other than the second time.
[0044]
The second process is to remove the time during which invalid work is being performed. Since the invalid work occurs regardless of the skill of the operator, such as poor placement of jigs, the invalid work is removed when determining the skill of the worker.
[0045]
Next, the adjusted actual work time is compared with the standard work time in the standard work time DB 22 corresponding to the element work, and the proficiency level of the worker viewed from the work time is determined (step S302).
[0046]
The formula for determining working time proficiency is
Work time proficiency = A × k + B × (1−k) (3)
A = (Σstandard work time / Σactual work time) × 100
B = “the number of element works that satisfies (average value of actual work time ≦ standard work time)” / total number of element works × 100
However, k is 0 or more and 1 or less.
It is represented by
[0047]
In the portion A, the value is 100 when one cycle of work is performed in the same time as the standard work time, and the value decreases as the worker's work time becomes slower than the standard time, and the value increases as the work time becomes faster.
[0048]
In part B, points are added if the average value of each element work actual work time (corrected average value in FIG. 6) is equal to or lower than the standard work time, and the average value of all element work actual work times is standard. If it is less than or equal to the time, it becomes 100 and this value is the maximum.
[0049]
k is a correction coefficient, and a value is set so as to balance A and B. For example, when the whole actual work time is faster or slower than the standard work time, that is, when the portion A is emphasized, the value of k is set large. Further, when emphasizing that the actual work time for each element work does not exceed the standard time, that is, when emphasizing the portion B, the value of k is set small.
[0050]
Next, the number of occurrences of defects due to operator factors is counted from the quality defect DB 33 (step S303).
[0051]
There are two types of quality defects, one caused by workers such as scratches and dirt generated during assembly work, and the other caused by non-worker factors that cause problems in the quality of parts such as the display not lighting. Therefore, in order to determine work proficiency, only the factor due to the worker factor is counted to determine the proficiency level of the worker viewed from the quality defect.
[0052]
However, regarding the quality defect input by the final inspection quality defect input unit 34, it is determined that the quality proficiency level of the worker in the assembly process is low. The worker of the assembly process can determine from the product ID. That is, for example, in the case of visual inspection in the assembly process, it is determined that the level of proficiency is low due to possible causes such as the operator's inspection technique being immature or not following the predetermined inspection procedure. Then, the number of occurrences of operator factor defects in the assembly process is counted regardless of the defect contents.
[0053]
The formula for determining quality proficiency is
Quality proficiency = C × m + D × (1−m) (4)
C = 100−worker factor number of quality defect occurrence cycles / data recording cycle × 100
D = 100−number of final inspection process defect occurrence cycles / data recording cycle × 100
However, m is 0 or more and 1 or less
It is represented by
[0054]
Here, the data recording cycle is the number of assembly cycles recorded in the quality defect DB 33.
[0055]
C is a score based on the number of data recording cycles in which an operator-caused quality defect occurred. When no defect has occurred, the score is 100. Every time it exists, points are deducted. D is similarly scored regarding the occurrence of defects in the final inspection process.
[0056]
m is a correction coefficient, and a value is set so as to balance C and D. For example, when the quality learning level is determined with emphasis on the occurrence of a defect itself during the assembly operation, that is, the number of the worker factor quality defect occurrence cycle represented by C, the value of m Set a larger value. In addition, when the quality proficiency level is determined with an emphasis on whether or not a defective product is thrown into the final inspection process, that is, the number of cycles of the final inspection process defect occurrence represented by D is emphasized. , M is set small.
[0057]
Then, the general work proficiency level of the worker is determined based on the work time proficiency level and the quality proficiency level (step S304).
[0058]
The formula to determine the general work proficiency is
Total work proficiency = work time proficiency × s + quality proficiency × (1−s) Equation (5)
However, s is 0 or more and 1 or less
It is represented by
[0059]
s is a correction coefficient, and a value is set so as to balance the working time proficiency and the quality proficiency. For example, when the work proficiency level of the worker is more important than the work quality, that is, when the work time proficiency level is emphasized, the value of s is set large. Further, when the work quality is more important than the work time, that is, when the quality proficiency is emphasized, the value of s is set small.
[0060]
FIG. 7 is a table showing the standard time of each element work and the actual work time of the workers for a part of the assembly work of five workers A to E.
[0061]
The actual work time is a numerical value after adjustment using the formulas (1) and (2). The correction coefficients k, m, and s are all 0.5.
[0062]
In this table, the working time proficiency level of the worker A is 99.2 / 101.6 × 100 × 0.5 + 10/21 × 100 × 0.5 = 72.6 when substituted into the equation (3). When the same calculation is performed for the workers B, C, D, and E, the working time proficiency levels of the workers B, C, D, and E are 104.1, 65.6, 106.4, and 93.0, respectively. It can be seen that the working time proficiency is high in the order of workers D, B, E, A, and C.
[0063]
FIG. 8 shows the number of failure occurrence cycles over 50 cycles under the same operation as FIG.
[0064]
The quality proficiency level of the worker A is (100-11 / 50 × 100) × 0.5 + (100−3 / 50 × 100) × 0.5 = 86.0 when substituted into the equation (4). When the same calculation is performed for workers B, C, D, and E, the quality proficiency levels of workers B, C, D, and E are 97.0, 77.0, 93.0, and 95.0, respectively. Yes, it can be seen that the level of quality proficiency is high in the order of workers B, E, D, A, and C.
[0065]
FIG. 9 is a list of evaluation values related to the respective proficiency levels. This figure makes it possible to comprehensively grasp the proficiency state of each worker.
[0066]
The working time proficiency is higher in the order of workers D, B, E, A, and C, and the quality proficiency is higher in the order of workers B, E, D, A, and C. That is, it can be seen that the rank of the working time proficiency and the rank of the quality proficiency do not necessarily match. For example, the worker D has the highest working proficiency level among the five, but the quality proficiency level is third. Thus, individual differences occur in the working time proficiency level and the quality proficiency level. Then, it is possible to know the characteristics of each worker such that the work time is early but the quality is inferior, or the work time is a little slow but the quality is high.
[0067]
Then, the work time proficiency level and the quality proficiency level are substituted into equation (5) to determine the overall work proficiency level. At this time, the comprehensive work proficiency level of each worker is 79.3, 100.6, 71.3, 99.7, 94.0 in order from A. That is, it is understood that the comprehensive work proficiency is higher in the order of workers B, D, E, A, and C.
[0068]
6 to 9 are all screens output to the display output unit 44. Further, FIGS. 10 and 11 described below are also screens output to the display output unit 44. FIG.
[0069]
FIG. 10 shows a history of work proficiency of the worker.
[0070]
In this figure, the horizontal axis shows working time proficiency and the vertical axis shows quality proficiency. The worker in the figure has a high work time proficiency level on February 20 (2/20) at the beginning of work, but a low quality proficiency level. After that, on February 21 (February 21), the quality proficiency level improved, but at the same time, the proficiency level for working hours decreased. At this time, the overall work proficiency level has also decreased. This can also be seen from the fact that the position of February 21 has moved to a region below the auxiliary line drawn on February 20.
[0071]
This auxiliary line displays the values that can be taken by the working time proficiency and the quality proficiency when the coefficient s and the overall work proficiency are fixed in Equation (5). The points shown are connected.
[0072]
For example, when the position of 2/21 is on the auxiliary line drawn to 2/20, even if the working time proficiency level and the quality proficiency level are different in the two days, the total work proficiency level is the same. It can be said. With this auxiliary line as a reference, it can be said that the area above this auxiliary line is high in overall work proficiency and the area below is low in overall work proficiency. The inclination of this auxiliary line is determined by the coefficient s in equation (5). The larger the value of s, the steeper the inclination of the auxiliary line, and the auxiliary line inclines in the vertical direction.
[0073]
Compared to 2/20 and 2/21, the reason why the work proficiency in 2/21 was lower was that the actual work time was the result of the operator's careful work so as not to cause quality defects. It was because it took extra.
[0074]
Hereinafter, plotting the history of each proficiency level until March 1 (3/1) indicates that the proficiency level has improved with the passage of days. From 2/27 to 2/28, the working time proficiency level is lowered and the quality proficiency level is raised, but in this case, as you can see from the fact that it has moved to the area above the auxiliary line, comprehensive work proficiency The degree is rising.
[0075]
By comparing the actual work time of each worker, it becomes possible to set a new standard time (time down).
[0076]
FIG. 11 shows the same data as FIG. Among the data, the rightmost column is a collection of only the smallest items among the actual work hours of each worker. For example, the standard time is 5.0 for the work “take out from display unit, box”, but the actual work times of workers A, B, C, D, and E are 4.2, 4. 0, 4.8, 4.2, and 3.8. Here, the shortest actual work time is 3.8 for worker E, but in other words, if other workers are also proficient, it is possible to finish the work in this work time. That is. Therefore, this value of 3.8 is set as a new standard time. At the same time, ideal images of the work images of the worker E are collected as sample images.
[0077]
Similarly, the standard time of each elemental work is set, such as 2.8 for worker B for the “removal from display unit and bag” operation and 2.8 for worker E for the “display unit, visual inspection” operation. By changing, a new standard time can be set. If the same work is performed for the remaining work, the sum of the minimum values of the actual work time is 83.8, which is expected to improve the work efficiency by 1.18 times compared with 99.2 of the standard work time. .
[0078]
【The invention's effect】
According to the work proficiency determination system and the work proficiency determination method of the present invention, not only the work time of the worker, but also check for defective items in the inspection process, and comprehensively extract defects due to operator factors. Therefore, it is possible to more accurately determine the proficiency level of the worker.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a work learning support system of the present invention.
FIG. 2 is an explanatory diagram showing a production method to which the work learning support system and the work learning support method of this embodiment are applied.
FIG. 3 is a flowchart for performing work analysis processing;
FIG. 4 is a flowchart for inputting a quality defect.
FIG. 5 is a flowchart for determining work proficiency.
FIG. 6 is a chart in which a simple average value and an actual work time (corrected average value) are obtained based on the actually measured values for five times of the worker A.
FIG. 7 is a chart showing the working time proficiency level of each worker regarding the assembling work.
FIG. 8 is a chart showing the quality proficiency level of each worker regarding the assembly work.
FIG. 9 is a chart showing evaluation values related to each proficiency level in a list format.
FIG. 10 is an explanatory diagram of a screen showing a history of changes in the worker's work proficiency level.
FIG. 11 is a chart in which the working time of each worker regarding the assembling work and the minimum time among them are extracted.
[Explanation of symbols]
11 Image capture device
12 Image DB
21 Work image analyzer
22 Standard work time DB
23 Actual work time DB
31 Assembly process quality defect input section
32 Defect Master DB
33 Quality defect DB
34 Final inspection quality defect input section
41 processor
42 Product ID Collection Department
43 Worker Code Collection Department
44 Display output section

Claims (2)

製品組立における作業者の作業習熟度を判定する作業習熟度判定システムであって、
作業者の作業状態を撮影する画像撮影手段と、
撮影した画像から作業者の作業を要素作業ごとに分解して各要素作業の実作業時間を計測する作業映像分析手段と、
製造中に組立工程で発生した品質不良について、その不良項目を入力する組立工程品質不良入力手段と、
最終検査工程で発見された品質不良について、その不良項目を入力する最終検査品質不良入力手段とを備え、
前記計測された実作業時間及び入力された各不良項目に基づいて作業者の作業習熟度を判定するとともに、前記作業習熟度の判定は、実作業時間から見た作業者の習熟度を判定する作業時間習熟度、不良発生回数から見た作業者の習熟度を判定する品質習熟度、前記作業時間習熟度と前記品質習熟度の合計から判定する総合作業習熟度、のいずれか1以上で判定し、
前記作業時間習熟度は、画像撮影手段で得た画像に基づいて作業映像を分析・計測して得たデータから作業者要因でない無効作業を除去した実作業時間と、予め記憶した標準作業時間とを比較して判定し、
前記品質習熟度は、製造中に組立及び検査工程で発生した部品の品質に問題がある非作業者要因を除いた作業者要因の品質不良発生回数と、最終検査工程で発生した部品の品質に問題がある非作業者要因を除いた作業者要因の品質不良発生回数とから判定することを特徴とする作業習熟度判定システム。
A work proficiency determination system for determining the work proficiency of an operator in product assembly,
Image photographing means for photographing the working state of the worker;
Work video analysis means for measuring the actual work time of each element work by disassembling the work of the worker for each element work from the captured image;
An assembly process quality defect input means for inputting the defect item for a quality defect that has occurred in the assembly process during manufacturing,
About the quality defect discovered in the final inspection process, it has a final inspection quality defect input means for inputting the defect item,
The work proficiency level of the worker is determined based on the measured actual work time and each input defect item, and the determination of the work proficiency level determines the proficiency level of the worker viewed from the actual work time. Judgment based on at least one of the working proficiency level, the quality proficiency level for determining the proficiency level of the worker as viewed from the number of occurrences of defects, and the overall proficiency level for determining the total working time proficiency level and the quality proficiency level And
The working time proficiency is the actual work time obtained by removing invalid work that is not an operator factor from the data obtained by analyzing and measuring work video based on the image obtained by the image photographing means, and the standard work time stored in advance. To determine
The level of quality proficiency depends on the number of occurrences of quality defects due to worker factors excluding non-worker factors that have a problem with the quality of parts generated during assembly and inspection processes during manufacturing, and the quality of parts generated during final inspection processes. A work proficiency determination system characterized in that determination is made based on the number of occurrences of quality defects of worker factors excluding problematic non-worker factors.
作業者の作業状態を撮影する画像撮影手段と、撮影した画像から作業者の作業を要素作業ごとに分解して各要素作業の実作業時間を計測する作業映像分析手段と、製造中に組立工程で発生した品質不良について、その不良項目を入力する組立工程品質不良入力手段と、最終検査工程で発見された品質不良について、その不良項目を入力する最終検査品質不良入力手段とを備え、製品組立における作業者の作業習熟度を判定する作業習熟度判定システムにおける作業習熟度判定方法であって、Image photographing means for photographing the work state of the worker, work image analysis means for measuring the actual work time of each element work by disassembling the work of the worker from the photographed image for each element work, and an assembly process during manufacturing Assembly process quality defect input means for inputting the defect item for the quality defect that occurred in the process, and final inspection quality defect input means for inputting the defect item for the quality defect found in the final inspection process. In the work proficiency judgment system in the work proficiency judgment system for judging the work proficiency of the worker in
前記画像撮影手段にて、作業者の作業状態を撮影する画像撮影ステップと、In the image photographing means, an image photographing step for photographing a worker's working state;
前記作業映像分析手段にて、撮影した画像から作業者の作業を要素作業ごとに分解して各要素作業の実作業時間を計測する作業映像分析ステップと、In the work video analysis means, a work video analysis step of disassembling the worker's work for each element work from the captured image and measuring the actual work time of each element work;
製造中に組立工程で発生した品質不良について、前記組立工程品質不良入力手段から入力された不良項目を品質不良データベースに格納する組立工程品質不良項目格納ステップと、An assembly process quality defect item storage step for storing, in a quality defect database, a defect item input from the assembly process quality defect input means for a quality defect that has occurred in an assembly process during manufacturing;
最終検査工程で発見された品質不良について、前記最終検査品質不良入力手段から入力された不良項目を品質不良データベースに格納する最終検査品質不良項目格納ステップと、For quality defects found in the final inspection process, a final inspection quality defect item storage step of storing the defect items input from the final inspection quality defect input means in a quality defect database;
前記作業映像分析ステップで計測された実作業時間と前記最終検査品質不良項目格納ステップによって品質不良データベースに格納された各不良項目とに基づいて作業者の作業習熟度を判定する作業習熟度判定ステップとを備え、Work proficiency level determination step for determining an operator's work proficiency level based on the actual work time measured in the work video analysis step and each defective item stored in the quality defect database by the final inspection quality defect item storage step And
前記作業習熟度判定ステップでは、実作業時間から見た作業者の習熟度を判定する作業時間習熟度判定ステップ、不良発生回数から見た作業者の習熟度を判定する品質習熟度判定ステップ、前記作業時間習熟度と前記品質習熟度の合計から判定する総合作業習熟度判定ステップ、のいずれか1つ以上の判定ステップを実施することによって判定し、In the work proficiency level determining step, a work time proficiency level determining step for determining the proficiency level of the worker as viewed from the actual work time, a quality proficiency level determining step for determining the proficiency level of the worker as viewed from the number of occurrences of defects, It is determined by performing one or more determination steps of a comprehensive work proficiency determination step that is determined from a total of the work proficiency level and the quality proficiency level,
前記作業時間習熟度は、画像撮影手段で得た画像に基づいて作業映像を分析・計測して得たデータから作業者要因でない無効作業を除去した実作業時間と、予め記憶した標準作業時間とを比較して判定し、The working time proficiency is the actual work time obtained by removing invalid work that is not an operator factor from the data obtained by analyzing and measuring work video based on the image obtained by the image photographing means, and the standard work time stored in advance. To determine
前記品質習熟度は、製造中に組立及び検査工程で発生した部品の品質に問題がある非作業者要因を除いた作業者要因の品質不良発生回数と、最終検査工程で発生した部品の品質The level of quality proficiency is the number of occurrences of quality defects due to worker factors excluding non-worker factors that have problems with the quality of parts generated during assembly and inspection processes during manufacture, and the quality of parts generated during final inspection processes. に問題がある非作業者要因を除いた作業者要因の品質不良発生回数とから判定することを特徴とする作業習熟度判定方法。A work proficiency determination method, characterized in that determination is made based on the number of occurrences of quality defects of worker factors excluding non-worker factors having problems in
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