JP4393365B2

JP4393365B2 - Work process allocation method and apparatus

Info

Publication number: JP4393365B2
Application number: JP2004359392A
Authority: JP
Inventors: 雅也柴木; 健一田山; 哲哉山村
Original assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Current assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority date: 2004-12-13
Filing date: 2004-12-13
Publication date: 2010-01-06
Anticipated expiration: 2024-12-13
Also published as: JP2006171824A

Description

本発明は、作業者に最適な作業プロセスを割り当てる巡回セールスマン問題を応用したスケジューリング問題の解決策に関し、特に複数の作業者のそれぞれに効率よく作業プロセスを割り当てる作業プロセス割り当て方法及びその装置に関するものである。 The present invention relates to a solution to a scheduling problem applying the traveling salesman problem of assigning an optimal work process to an operator, and more particularly to a work process assignment method and apparatus for efficiently assigning a work process to each of a plurality of workers. It is.

従来、巡回セールスマン問題（traveling salesman problem）を応用したスケジューリング方法は、生産・物流等の分野で広く応用されている。一般的な巡回セールスマン問題では二つのノード間（場所など）のコストの総和を最小化するが、このノード間コストは、ノードの数をｎとすると、予め｛（ｎ²−ｎ）／２｝通りの設定が必要である。物流の分野においては、ノードは配送先の場所を表し、ノード間のコストとしては距離または時間が設定される。配送先が静的に決まっている場合は予め人手による設定が可能であり、地図データベースの座標から２点間の直線距離を算出することも容易である。非特許文献１の論文や特開平5-135070号公報（特許文献１）でも、位置情報を予め定義する必要があるが、その方法は問題としていない。実願2001-7930号公報（特許文献２）では地図データベースと連動して位置情報を取得している。 Conventionally, scheduling methods that apply the traveling salesman problem have been widely applied in fields such as production and logistics. In a general traveling salesman problem, the sum of costs between two nodes (location, etc.) is minimized, and this inter-node cost is determined in advance as {(n ² −n) / 2 where n is the number of nodes. } Street setting is required. In the field of physical distribution, a node represents a delivery destination location, and a distance or time is set as a cost between nodes. When the delivery destination is statically determined, it can be manually set in advance, and it is easy to calculate the straight line distance between two points from the coordinates of the map database. Even in the paper of Non-Patent Document 1 and Japanese Patent Laid-Open No. 5-135070 (Patent Document 1), it is necessary to define the position information in advance, but this method is not a problem. In Japanese Patent Application No. 2001-7930 (Patent Document 2), position information is acquired in conjunction with a map database.

さらに、一般的な巡回セールスマン問題を遺伝的アルゴリズムで効率的に解く発明は、特開平8-194677号公報（特許文献３）等、数多く存在する。 Furthermore, there are many inventions such as Japanese Patent Application Laid-Open No. H8-194677 (Patent Document 3) that efficiently solve a general traveling salesman problem using a genetic algorithm.

また、分業を考慮した巡回セールスマン問題を遺伝的アルゴリズムや免疫アルゴリズムで導出した非特許文献２に開示される研究等も存在する。
特開平5-135070号公報「配送スケジューリング」実願2001-7930号公報「集荷配送システム」特開平8-194677号公報「遺伝的アルゴリズム実行装置および実行方法」柴木雅也，中谷達也，田山健一，山村哲哉，“所内設備施工業務における効率的作業プロセスの導出方法の提案”，信学会，vol.2004 B-14-3， March.2004．當間愛晃，遠藤聡志，山田孝治，”免疫アルゴリズム機構を利用したnTSPの解法に関する考察”，琉球大学工学部紀要，第55号，1998. In addition, there are studies disclosed in Non-Patent Document 2 in which the traveling salesman problem considering division of labor is derived using a genetic algorithm or an immune algorithm.
Japanese Patent Laid-Open No. 5-135070 “Delivery Scheduling” Japanese Patent Application No. 2001-7930 “Collection and Delivery System” Japanese Patent Application Laid-Open No. H8-194677 “Genetic Algorithm Execution Apparatus and Execution Method” Masaya Shibaki, Tatsuya Nakatani, Kenichi Tayama, Tetsuya Yamamura, “Proposal of Efficient Work Process Derivation Method for On-site Facility Construction Work”, Shinsei Gakkai, vol.2004 B-14-3, March.2004. Atsushi Hatama, Atsushi Endo, Koji Yamada, “Study on Solving nTSP Using Immune Algorithm Mechanism”, Bulletin of the Faculty of Engineering, University of the Ryukyus, No. 55, 1998.

しかし、作業者が実行する作業をノードとし、作業が頻繁に追加・削除され、作業毎に作業の内容や場所などの属性が異なり、さらに、これらの属性が作業コストへどの程度影響を及ぼすかが明確でない場合、予め２つのノード間のコストを手動で設定しておくことは困難である。また、作業コストとして、移動距離または時間以外にも複数の要因を同時に考慮する場合は、地図データベースとの連携によってノード間の距離を要因として取り入れるだけでは不十分である。 However, the work performed by the worker is a node, the work is frequently added / deleted, the attributes such as the contents and location of the work differ for each work, and how much these attributes affect the work cost Is not clear, it is difficult to manually set the cost between two nodes in advance. In addition, when considering a plurality of factors other than the movement distance or time as work costs, it is not sufficient to incorporate the distance between nodes as a factor in cooperation with the map database.

また、作業コストに影響を及ぼす複数の要因を同時に考慮して設定した作業コストを巡回セールスマン問題の目的関数として設定する方法は見当たらない。 In addition, there is no method for setting the work cost set taking into account a plurality of factors affecting the work cost at the same time as the objective function of the traveling salesman problem.

さらに、一般的な巡回セールスマン問題を遺伝的アルゴリズムで効率的に解く発明は数多く存在するが、作業コストに影響を及ぼす複数の要因を同時に考慮して設定したノード間のコストを、巡回セールスマン問題の目的関数として設定し、遺伝的アルゴリズムを用いて解を導出する方法も見当たらない。 In addition, there are many inventions that efficiently solve general traveling salesman problems using genetic algorithms. There is no way to set the objective function of the problem and derive a solution using a genetic algorithm.

また、分業を考慮した巡回セールスマン問題を遺伝的アルゴリズムや免疫アルゴリズムで導出した研究等も存在するが、作業コストに影響を及ぼす複数の要因を同時に考慮する方法ではない。 In addition, there are studies that derive the traveling salesman problem taking into account division of labor using genetic algorithms and immune algorithms, but it is not a method that simultaneously considers multiple factors that affect work costs.

本発明の目的は上記の問題点に鑑み、作業コストに影響を及ぼす複数の要因を作業間コスト関数に代入するだけでこれらを同時に考慮した作業間コストを設定可能とし、総作業コストの最小化及び作業者間の作業量の平準化を同時に満足する作業性の高い作業プロセスを短時間で近似解として作業者毎に導出できる作業プロセス割り当て方法及びその装置を提供することである。 In view of the above problems, the object of the present invention is to set an inter-work cost that simultaneously considers these by simply substituting a plurality of factors that affect the work cost into the inter-work cost function, thereby minimizing the total work cost. It is another object of the present invention to provide a work process assignment method and apparatus capable of deriving, for each worker, a work process with high workability that simultaneously satisfies leveling of work amount between workers as an approximate solution in a short time.

本発明は前記目的を達成するために、作業コスト生成部と作業プロセス導出エンジン部と作業コスト保持部と作業データ保持部とを有する作業プロセス割り当て装置が、複数の作業者のそれぞれに対して１つ以上の作業を行わせる作業プロセスを割り当てる作業プロセス割り当て方法であって、前記作業コスト生成部が、実行対象となる作業の作業場所および作業内容を含む複数の作業属性のうち、ある第１の作業を実行した後に次の第２の作業を実行するまでの間に発生するコストを表す作業間コストに影響を与える作業属性をコスト要因変数とし、前記第１および第２の作業に関する複数のコスト要因変数の値を代入することで該作業間コストが算出される作業間コスト関数と、前記複数のコスト要因変数の情報とを前記作業コスト保持部に保持する第１のステップと、前記実行対象となる作業のそれぞれについて、該作業を実行するときに発生するコストを表す作業実行コストを前記作業コスト保持部に保持する第２のステップと、割り当て対象となる複数の作業のそれぞれについて、該作業の作業属性の値を含む作業データを入力し、該入力した作業データを前記作業データ保持部に格納する第３のステップと、前記作業データ保持部に格納した作業データを参照し、前記作業コスト保持部に保持されている前記複数のコスト要因変数の情報に基づいて、該作業データから前記複数のコスト要因変数の値を抽出し、該抽出したコスト要因変数の値を前記作業コスト保持部に保持されている前記作業間コスト関数に代入することで、前記割り当て対象となる複数の作業のうちの２つの組み合わせ全てについて、前記作業間コストを算出し、該算出した作業間コストを前記作業コスト保持部に格納する第４のステップと、前記作業データ保持部に格納した作業データを参照し、前記作業コスト保持部に保持されている前記作業実行コストに基づいて、該作業データに合致する作業実行コストを抽出し、該抽出した作業実行コストを前記割り当て対象となる複数の作業のそれぞれに対応させて前記作業コスト保持部に格納する第５のステップとを実行し、前記作業プロセス導出エンジン部が、作業者の人数を入力し、前記第４のステップで前記作業コスト保持部に格納された前記作業間コストと前記第５のステップで前記作業コスト保持部に格納された前記作業実行コストとを参照し、前記入力した人数の作業者の各々が実行すべき作業の前記作業実行コストと該実行すべき作業に対応する前記作業間コストとの和である作業コストを算出し、該算出した作業コストを全ての作業者について総和した総作業コストを算出し、該算出した総作業コストを最小化し、同時に各作業者の前記作業コストが均一化するように各作業者が実行する作業を順番付けた作業プロセスを各作業者毎に導出する第６のステップと、前記第６のステップで導出した各作業者の前記作業プロセスを出力する第７のステップとを実行する作業プロセス割り当て方法を提案する。
For the present invention to achieve the object, to the working cost generator and the working process allocation device having a working process deriving engine and the working cost storage unit and a working data holding section, each of the plurality of operator 1 A work process assignment method for assigning work processes for performing two or more works, wherein the work cost generation unit is a first of a plurality of work attributes including a work place and work contents of work to be executed. A plurality of costs related to the first and second operations are set as a cost factor variable, which is a work attribute that affects the cost between operations, which represents a cost that occurs between the execution of the operation and the execution of the next second operation. The inter-work cost function for calculating the inter-work cost by substituting the value of the factor variable and the information of the plurality of cost factor variables are stored in the work cost A first step of holding the, for each of the tasks to be the execution target, a second step of holding the work execution cost representing the cost incurred when performing the working to the working cost storage unit, assigned for each of a plurality of tasks of interest to enter the working data containing the value of the work type of the working, and a third step of storing work data the input into the working data holding unit, the working data holding unit refers to the operation data stored in, on the basis of the working cost storage unit the information of the plurality of cost factors variables stored in, and extract the value of said plurality of cost factor variable from the working data, the extracted by substituting the value of the cost factor variables to the work between the cost function held in the working cost storage unit, among the plurality of tasks to be the assignment target For all two combinations, the calculated work between cost, with reference to the fourth step of storing the work between cost the calculated on the working cost storage unit, the work data stored in the working data holding unit, wherein Based on the work execution cost held in the work cost holding unit, a work execution cost that matches the work data is extracted, and the extracted work execution cost is made to correspond to each of the plurality of work to be assigned. run a fifth step of storing in the working cost storage unit Te, the work process deriving engine unit inputs the number of workers, stored in the working cost storage unit in the fourth step the With reference to the inter-work cost and the work execution cost stored in the work cost holding unit in the fifth step, each of the inputted number of workers is Calculating the work cost is the sum of the work between the cost corresponding to be the work execution cost and the execution to be executed task work, the total operating costs of the total for all operators work costs the calculated And calculating a work process in which work performed by each worker is ordered so as to minimize the calculated total work cost and at the same time equalize the work cost of each worker . a step of, proposes a work process allocation method for performing a seventh step of outputting the work process of each worker derived in the sixth step.

本発明によれば、作業コストに影響を及ぼす複数の要因を同時に考慮した作業コストの設定を作業間コスト関数に代入するだけで設定可能となる。また、総作業コストの最小化及び作業者間の作業量の平準化を同時に満足する作業プロセスを作業者毎に導出することが可能になる。また、得られる結果は、従来技術における「移動距離」または「作業時間」以外の作業コストに影響を及ぼす複数の要因を同時に考慮できるため、作業性の高い作業処理順序の作業プロセスの割り当てが可能となる。 According to the present invention, it is possible to set only by substituting a work cost setting that simultaneously considers a plurality of factors affecting the work cost into the inter-work cost function. It is also possible to derive for each worker a work process that simultaneously satisfies the minimization of the total work cost and the leveling of the work amount between the workers. In addition, since the results obtained can simultaneously consider multiple factors that affect work costs other than “travel distance” or “work time” in the prior art, work processes can be assigned in a work process sequence with high workability. It becomes.

さらに、本発明は上記の方法を実施するための装置として、作業コスト生成部と作業プロセス導出エンジン部と作業コスト保持部と作業データ保持部とを有し、複数の作業者のそれぞれに対して１つ以上の作業を行わせる作業プロセスを割り当てる作業プロセス割り当て装置であって、前記作業コスト生成部は、実行対象となる作業の作業場所および作業内容を含む複数の作業属性のうち、ある第１の作業を実行した後に次の第２の作業を実行するまでの間に発生するコストを表す作業間コストに影響を与える作業属性をコスト要因変数とし、前記第１および第２の作業に関する複数のコスト要因変数の値を代入することで該作業間コストが算出される作業間コスト関数と、前記複数のコスト要因変数の情報とを前記作業コスト保持部に保持し、前記実行対象となる作業のそれぞれについて、該作業を実行するときに発生するコストを表す作業実行コストを前記作業コスト保持部に保持し、割り当て対象となる複数の作業のそれぞれについて、該作業の作業属性の値を含む作業データを入力し、該入力した作業データを前記作業データ保持部に格納し、前記作業データ保持部に格納した作業データを参照し、前記作業コスト保持部に保持されている前記複数のコスト要因変数の情報に基づいて、該作業データから前記複数のコスト要因変数の値を抽出し、該抽出したコスト要因変数の値を前記作業コスト保持部に保持されている前記作業間コスト関数に代入することで、前記割り当て対象となる複数の作業のうちの２つの組み合わせ全てについて、前記作業間コストを算出し、該算出した作業間コストを前記作業コスト保持部に格納し、前記作業データ保持部に格納した作業データを参照し、前記作業コスト保持部に保持されている前記作業実行コストに基づいて、該作業データに合致する作業実行コストを抽出し、該抽出した作業実行コストを前記割り当て対象となる複数の作業のそれぞれに対応させて前記作業コスト保持部に格納し、前記作業プロセス導出エンジン部は、作業者の人数を入力し、前記作業コスト保持部に格納された前記作業間コストと前記割り当て対象となる複数の作業のそれぞれに対応させて前記作業コスト保持部に格納された前記作業実行コストとを参照し、前記入力した人数の作業者の各々が実行すべき作業の前記作業実行コストと該実行すべき作業に対応する前記作業間コストとの和である作業コストを算出し、該算出した作業コストを全ての作業者について総和した総作業コストを算出し、該算出した総作業コストを最小化し、同時に各作業者の前記作業コストが均一化するように各作業者が実行する作業を順番付けた作業プロセスを各作業者毎に導出し、該導出した各作業者の前記作業プロセスを出力する作業プロセス割り当て装置を提案する。 Furthermore, the present invention has a work cost generation unit, a work process derivation engine unit, a work cost holding unit, and a work data holding unit as an apparatus for carrying out the above method , and each of a plurality of workers. A work process assignment device for assigning a work process for performing one or more works , wherein the work cost generation unit is a first of a plurality of work attributes including a work place and work contents of work to be executed. A work attribute that affects the inter-work cost representing the cost that occurs between the execution of the work and the execution of the next second work is defined as a cost factor variable, and a plurality of the work attributes related to the first and second works The inter-work cost function for calculating the inter-work cost by substituting the value of the cost factor variable and the information of the plurality of cost factor variables are held in the work cost holding unit. For each task to be the execution target, the work execution cost representing the cost incurred when performing the work held on the work cost storage unit, for each of a plurality of tasks to be assigned target, the said working Input the work data including the value of the work attribute, store the input work data in the work data holding unit, refer to the work data stored in the work data holding unit, and hold the work data in the work cost holding unit Based on the information on the plurality of cost factor variables, the values of the plurality of cost factor variables are extracted from the work data, and the values of the extracted cost factor variables are held in the work cost holding unit by substituting the work between the cost function for all the combination of two of the plurality of tasks to be the allocation target, to calculate the work between cost, the calculated Working between cost stored in the working cost storage unit has the task referring to the operation data stored in the data holding unit, based on the work execution cost held in the working cost storage unit, to the working data extract the work execution cost of matching, the work execution cost that the extracted in correspondence to each of the plurality of tasks to be the assignment target stored in the working cost storage unit, the work process deriving engine unit, a worker The number of persons is input, and the inter- work cost stored in the work cost holding unit and the work execution cost stored in the work cost holding unit corresponding to each of the plurality of tasks to be assigned are referred to and a sum of the work between cost corresponding to the work each be the work execution cost and the execution of tasks to be performed in the operator's number that the input work Calculating a work cost, so as to calculate the total operating costs of the total for all operators work costs the calculated, to minimize the total operating costs of the calculated, homogenizing said working cost of each worker the same time the work process of each worker gave sequentially tasks to be performed to derive for each worker, we propose a working process allocation unit for outputting the work process of each worker was out conductor.

本発明によれば、作業コストに影響を及ぼす複数の要因を同時に考慮した作業間コストの値を作業間コスト関数に代入するだけで設定可能となる。また、総作業コストの最小化及び作業者間の作業量の平準化を同時に満足する作業プロセスを短時間で近似解として、各作業者毎に導出することが可能になる。また、これによって得られる結果は、従来技術における「移動距離」または「作業時間」以外の作業コストに影響を及ぼす複数の要因を同時に考慮できるため、作業性の高い作業処理順序の作業プロセスの割り当てが可能であり、作業時間の短縮効果が得られる。さらに、従来、専門的な知識と多くの稼動を要した作業者への作業処理順序の決定・指示業務をコンピュータ装置で自動的に計算可能である。 According to the present invention, it is possible to set by simply substituting the value of the inter-work cost considering a plurality of factors affecting the work cost at the same time into the inter-work cost function. In addition, a work process that simultaneously satisfies the minimization of the total work cost and the leveling of the work amount between workers can be derived for each worker as an approximate solution in a short time. In addition, since the results obtained can simultaneously consider multiple factors that affect work costs other than the “travel distance” or “work time” in the prior art, assignment of work processes in a work process sequence with high workability It is possible to obtain the effect of shortening the working time. Further, conventionally, it is possible to automatically calculate a work processing order determination / instruction work for a worker who has required specialized knowledge and many operations by a computer device.

以下、図面に基づいて本発明の一実施形態を説明する。 Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.

本実施形態では、作業コストに影響を及ぼす複数の要因を同時に考慮した作業間コストの値を作業間コスト関数に代入するだけで設定するための処理、およびこの作業間コストを用いて各作業者の作業コストを総和した総作業コストの最小化及び作業者間の作業量の平準化を同時に満足する作業性の高い作業プロセスを短時間で近似解として、作業者毎に導出することができる。 In the present embodiment, a process for setting a value of an inter-work cost that takes into account a plurality of factors that affect the work cost at the same time by simply substituting it into an inter-work cost function, and each worker using the inter-work cost Therefore, a work process with high workability that simultaneously satisfies the minimization of the total work cost and the leveling of the work amount among the workers can be derived as an approximate solution in a short time for each worker.

図１及び図２に一実施形態における作業プロセス割り当て方法の処理手順をフローチャートとして示す。本実施形態では、割り当て対象となる作業と作業者数が指定される前に予め図１に示す処理を行っておき、割り当て対象となる作業と作業者が指定された後に図２に示す処理を行う。 1 and 2 show a processing procedure of a work process assignment method according to an embodiment as a flowchart. In the present embodiment, the process shown in FIG. 1 is performed in advance before the work to be assigned and the number of workers are designated, and the process shown in FIG. 2 is performed after the work to be assigned and workers are designated. Do.

即ち、割り当て対象となる作業と作業者数が指定される前に予め任意の２つのタスク（作業）間のコスト（作業間コスト）を算出するための作業間コスト関数を、作業の属性として観測される複数の要因（コスト要因変数）との関係でモデル化すると共に重回帰分析を用いてサンプルからそのパラメータを推定し（ＳＴ１）、このモデルが有意であるか否かを判定して（ＳＴ２）、有意である場合に、モデル化した作業間コスト関数及び上記要因となるコスト要因変数をコンピュータ装置に保存しておく（ＳＴ３）。 That is, an inter-work cost function for calculating a cost (inter-work cost) between any two tasks (work) in advance before the work to be assigned and the number of workers is specified is observed as the work attribute. Modeled in relation to a plurality of factors (cost factor variables) and parameters thereof are estimated from the sample using multiple regression analysis (ST1), and it is determined whether or not the model is significant (ST2). If it is significant, the modeled inter-operation cost function and the cost factor variable as the above factor are stored in the computer device (ST3).

次いで、作業間コストの相対的な関係で作業実行コストを作業種別毎に設定し（ＳＴ４）、設定した作業実行コストをコンピュータ装置に保存しておく（ＳＴ５）。さらに、各作業者の作業コストすなわち作業実行コストと作業間コストの和である作業コストを全ての作業者について総和した総作業コストが小さく且つ各作業者の作業コストに差異がない場合、評価が高くなるように分業巡回セールスマン問題（n-TSP）の目的関数を設定し、遺伝的アルゴリズムで解けるように適合度へ変換して（ＳＴ６）、この適合度（関数）をコンピュータ装置に保存しておく（ＳＴ７）。 Next, the work execution cost is set for each work type based on the relative relationship between the work costs (ST4), and the set work execution cost is stored in the computer device (ST5). Furthermore, if the total work cost of all workers, which is the sum of the work costs of each worker, that is, the sum of work execution costs and inter-work costs, is small and there is no difference in the work costs of each worker, the evaluation is The objective function of the divisional traveling salesman problem (n-TSP) is set so as to be high, converted to a fitness so that it can be solved by a genetic algorithm (ST6), and this fitness (function) is stored in a computer device. (ST7).

作業プロセスを割り当てるために割り当て対象となる作業がコンピュータ装置に入力されると（ＳＴ８）、コンピュータ装置は、作業の属性から作業間コストに影響を及ぼす作業間コスト関数の変数の値を計算し、これらをモデル化しておいた作業間コスト関数に代入して作業間コストの値を算出し、算出結果を保存する（ＳＴ９）。 When work to be assigned for assigning work processes is input to the computer device (ST8), the computer device calculates the value of the variable of the work cost function that affects the work cost from the work attribute, By substituting these into the modeled inter-work cost function, the inter-work cost value is calculated, and the calculation result is stored (ST9).

次に、作業の属性である作業種別に合致する作業実行コストを上記の保存データから抽出し、各作業に対応させて保存する（ＳＴ１０）。 Next, the task execution cost that matches the task type that is the task attribute is extracted from the stored data and stored in correspondence with each task (ST10).

この後、作業プロセスを割り当てるために作業者の人数がコンピュータ装置に入力されると（ＳＴ１１）、適合度が最大となるように各作業者の作業プロセスを遺伝的アルゴリズムで導出し（ＳＴ１２）、導出した作業プロセスを各作業者毎に表示する（ＳＴ１３）。 Thereafter, when the number of workers is input to the computer device in order to assign work processes (ST11), the work processes of the respective workers are derived by a genetic algorithm so as to maximize the fitness (ST12). The derived work process is displayed for each worker (ST13).

以下にその詳細を説明する。まず、作業間コストに影響を及ぼす複数の要因を同時に考慮する作業間コストの関数をモデル化するために以下の重回帰式を定義する。 Details will be described below. First, the following multiple regression equation is defined in order to model a function of an inter-work cost that simultaneously considers a plurality of factors affecting the inter-work cost.

ここで，Ｃα_i-1,α_iは，任意の作業者が任意のタスク（作業）を実行した後、次のタスクを実行するまでの間の作業コスト（作業間コスト）を表す。ｘα_i-1,α_i,kは，作業間コストＣα_i-1,α_iに影響を与えると考えられる各コスト要因変数データを表す。コスト要因変数データｘα_i-1,α_i,kが実際に影響を及ぼすかどうかはモデルの有意性検定により判断する。θ₀…θ_k（ｋは自然数）は未知のパラメータを表す。作業間コストＣα_i-1,α_iは、作業（ノード）の数をｎとすると、｛（ｎ²−ｎ）／２｝通り設定する必要がある。従って、限られたサンプルを用いて予め作業間コストＣα_i-1,α_iを設定可能数分だけ準備しておく。そして作業間コストＣα_i-1,α_iに影響があると考えられる観測可能なコスト要因変数データｘα_i-1,α_i,kを抽出し、重回帰分析を用いて、未知のパラメータθ₀…θ_kを、最小２乗法によって推定する。 Here, Cα _i−1, α _i represent work costs (inter-work costs) from when an arbitrary worker executes an arbitrary task (work) to when the next task is executed. xα _i−1, α _{i, k} represents each cost factor variable data that is considered to affect the inter-operation cost Cα _i−1, α _i . Whether or not the cost factor variable data xα _i−1, α _{i, k} actually affects is determined by the significance test of the model. θ ₀ ... θ _k (k is a natural number) represents an unknown parameter. The inter-operation costs Cα _i−1, α _i need to be set in {(n ² −n) / 2} ways where n is the number of operations (nodes). Accordingly, the inter-work costs Cα _i−1, α _i are prepared in advance for a settable number using a limited sample. Then, observable cost factor variable data xα _i−1, α _{i, k} that are considered to have an influence on the inter-operation cost Cα _i−1, α _i are extracted, and an unknown parameter θ ₀ is extracted using multiple regression analysis. ... [theta] _k is estimated by the method of least squares.

次に、分散分析により、推定されたモデルの有意性を判断する。有意なモデルでない場合、コスト要因変数データｘα_i-1,α_i,kを替えてモデルの推定を行って洗練を行なう。モデルの有意性は、重決定係数がＲ²≒１であり、Ｐ値がＰ≦α（α：予め分析者が想定した有意水準（5％検定の場合0.05））であるなど、一般的な重回帰分析による有意検定により判定できる。 Next, the significance of the estimated model is determined by analysis of variance. If the model is not significant, the cost factor variable data xα _i−1, α _{i, k} is changed to perform model refinement. The significance of the model is such that the multiple coefficient of determination is R ² ≈1 and the P value is P ≦ α (α: significance level assumed in advance by the analyst (0.05 for a 5% test)). It can be determined by a significance test by multiple regression analysis.

このようなプロセスで、予め作業間コストＣα_i-1,α_iと各コスト要因変数データｘα_i-1,α_i,kとの関係がモデル化できれば，発生するすべての作業に対して、観測された各コスト要因変数データを式（１）で示される作業間コスト関数に代入することで、作業間コストＣα_i-1,α_iを統一的基準で設定することが可能である。 If the relationship between the inter-work cost Cα _i−1, α _i and each cost factor variable data xα _i−1, α _{i, k} can be modeled in advance by such a process, all the generated operations are observed. By substituting each of the cost factor variable data thus obtained into the inter-operation cost function represented by the equation (1), it is possible to set the inter-operation costs Cα _i−1, α _i on a unified basis.

さらに、上記のように得られた作業間コスト関数（式（１））を用いて、全ての作業者の作業コストを総和した総作業コストを最小化すると同時に各作業者間の作業量を平準化する分業巡回セールスマン問題（n-TSP）の目的関数として予め設定された関数である式（２）及び式(３)を同時に満足する式（４）を推定することで、総作業コストを最小化すると同時に各作業者間の作業量を平準化することができる。
[目的関数] Furthermore, using the inter-work cost function (Equation (1)) obtained as described above, the total work cost obtained by summing up the work costs of all workers is minimized, and at the same time, the work amount between the workers is equalized. Estimating Equation (4) satisfying Equation (2) and Equation (3), which are preset functions as the objective function of the specialization traveling salesman problem (n-TSP) At the same time as minimizing, the amount of work between workers can be leveled.
[Objective function]

ここで、ｗ_iはｉ番目の作業者を表し、Ｃ_wiは作業者ｗ_iに与えられた作業集合の任意の作業処理順序の作業コストを表す。 Here, w _i represents the i-th worker, and C _wi represents the work cost of an arbitrary work processing order of the work set given to the worker w _i .

α_iは，i番目に実行される作業（タスク）ｔ_iのタスク番号を表す。また、Ｃ_wi,α_iは、作業者ｗ_iがタスクｏ_wi,α_iを実行する際の作業実行コストを示す。タスクは，未実行の作業ｔ_iを一度ずつ処理する。式（５）で表されるＳは、求める解であり、各作業者ｗ_i毎の作業プロセスを表す。 α _i represents the task number of the i th work (task) t _i to be executed. C _wi, α _i indicates the work execution cost when the worker w _i executes the task o _wi, α _i . Task, process work t _i outstanding run once. S represented by the equation (5) is a solution to be obtained and represents a work process for each worker w _i .

しかし、上記の問題は、分業を考慮しない一般的な巡回セールスマン問題TSP（探索量(ｎ−１)!／２）よりもさらに複雑で解空間も膨大となるＮＰ困難（ＮＰ-hard）な問題であり、解候補をすべて列挙することは不可能である。従って、本実施形態では遺伝的アルゴリズムを適用して解を導出する。遺伝的アルゴリズムで解くために、式（２）、（３）を、式（６）、（７）の適合度に置き換える。
[適合度] However, the above problem is more complicated than the general traveling salesman problem TSP (search amount (n-1)! / 2) that does not consider division of labor, and the solution space is enormous (NP-hard). It is a problem and it is impossible to enumerate all solution candidates. Therefore, in this embodiment, a solution is derived by applying a genetic algorithm. In order to solve with the genetic algorithm, the equations (2) and (3) are replaced with the goodness of the equations (6) and (7).
[Fitness]

ここで，fitness_iは、個体iの適合度を表し、Cost_iは，総作業コストを表し、Ｃ_{wi max}は最大作業量を割り当てられた作業者ｗ_iのコストＣ_wiを、Ｃ_{wi min}は最小作業量を割り当てられた作業者ｗ_iのコストＣ_wiを表す。すなわち、Penalty_iは、作業量が平準化されない場合、fitenn_iを低下させる。αおよびβは、Cost_iとPenalty_iの重み(0.1≦α，β≦1.0)係数を表す。 Here, fitness _i represents the fitness of the individual i, Cost _i represents the total work cost, C _{wi max} represents the cost C _wi of the worker w _i assigned the maximum work amount, and C _{wi min} represents It represents the cost C _wi of the worker w _i assigned the minimum work amount. That is, Penalty _i reduces fitenn _i if the workload is not leveled. α and β represent weight (0.1 ≦ α, β ≦ 1.0) coefficients of Cost _i and Penalty _i .

また、遺伝的アルゴリズムでは解を遺伝子という形で表現する必要がある。これは解の持つ特徴を一定のルールに従って記述したもので、このルールを決めて遺伝子を決定することをコーディングという。 In addition, the genetic algorithm needs to express the solution in the form of a gene. This is a description of the characteristics of a solution according to a certain rule, and determining this rule to determine a gene is called coding.

コーディング方法は、前述した非特許文献１に開示されるような分業巡回セールスマン問題（n-TSP）において一般的に使用される方法を用い、遺伝的アルゴリズムを用いて解を導出することができる。 As a coding method, a method generally used in the divisional traveling traveling salesman problem (n-TSP) as disclosed in Non-Patent Document 1 described above can be used, and a solution can be derived using a genetic algorithm. .

これにより、作業性の高い作業プロセスを短時間で近似解として導出することが可能である。 Thereby, it is possible to derive a work process with high workability as an approximate solution in a short time.

尚、本実施形態では、作業の順番を並べた解候補をランダムに用意し、これらの解候補を上記の式（６）で定義する適合度で評価し、適合度の高い解を次世代に残していくので、適合度の低い解は解集合が一定に保たれるように淘汰される。また、適合度は、総作業コストの値が小さく且つ各作業者間の作業コストにばらつきが少ないと高くなるように設定される。 In this embodiment, solution candidates arranged in the order of work are prepared at random, and these solution candidates are evaluated with the fitness defined by the above equation (6), and a solution with a high fitness is passed on to the next generation. Since it is left behind, solutions with low fitness are tricked to keep the solution set constant. The fitness is set so as to increase when the value of the total work cost is small and the work cost among the workers is small.

さらに、本実施形態では、できるだけ多くの解のパターンを生成し、局所解に陥るのを防ぐために、適合度の高い２つの解候補の性質を引き継いだ子を生成したり（交叉）、解の一部を全く性質の異なる別の値に置き換えたりしながら、次世代に残す子を増殖させる。このような処理を、与えられた世代数分繰り返し、最も適合度の高い解が、各作業者に割り当てる作業プロセスとなる。尚、この方法自体は一般的な遺伝的アルゴリズムの手法である。従って、本実施形態は、作業コストを算出して、各作業者の作業量のばらつきを表す閾値に含まれるか否かで作業プロセスを修正するものではない。 Furthermore, in this embodiment, in order to generate as many solution patterns as possible and prevent falling into a local solution, a child that inherits the properties of two solution candidates with high fitness (crossover), While replacing a part with another value having completely different properties, the child to be left in the next generation is propagated. Such processing is repeated for a given number of generations, and the solution with the highest fitness is the work process assigned to each worker. This method itself is a general genetic algorithm method. Therefore, the present embodiment does not correct the work process based on whether the work cost is calculated and included in the threshold value representing the variation in the work amount of each worker.

次に、上記の作業プロセス割り当て方法を実現する作業プロセス割り当て装置のブロック図を図３に示す。図３において、１は作業プロセス割り当て装置で、周知のコンピュータ装置からなり、入力装置部１１と、作業データ保持部１２、作業コスト保持部１３、作業コスト生成部１４、作業プロセス導出エンジン部１５、結果表示部１６を備えている。 Next, FIG. 3 shows a block diagram of a work process assignment apparatus that implements the work process assignment method described above. In FIG. 3, reference numeral 1 denotes a work process assignment device, which includes a known computer device, and includes an input device unit 11, a work data holding unit 12, a work cost holding unit 13, a work cost generation unit 14, a work process derivation engine unit 15, A result display unit 16 is provided.

予め、上記の方法で定義した作業間コスト関数等の式（１）〜（６）および作業コストの情報（作業間コスト及び作業実行コストのデータ）等を作業コスト保持部１３に保存しておく。これらは適宜必要に応じて他の関数に置き換えることも可能である。即ち、作業コスト保持部１３は、任意の作業を実行するときに発生するコストを表す作業実行コストの情報を実行対象となる全ての作業の種別毎に保持すると共に、任意の作業を実行した後に次の作業を実行するまでの間に発生するコストを表す作業間コストを算出するために重回帰分析によって予めモデル化された作業間コスト関数と、作業の属性として観測され且つ作業間コストに影響を与える複数のコスト要因変数のデータとを保持している。 Formulas (1) to (6) such as an inter-work cost function defined by the above method and information on work costs (inter-work cost and work execution cost data) are stored in the work cost holding unit 13 in advance. . These can be replaced with other functions as needed. That is, the work cost holding unit 13 holds work execution cost information representing a cost generated when executing an arbitrary work for each type of work to be executed, and after executing the arbitrary work. An inter-work cost function that is modeled in advance by multiple regression analysis to calculate the inter-work cost that represents the cost incurred before the next work is performed, and is observed as an attribute of the work and affects the inter-work cost Data of a plurality of cost factor variables that give

作業割り当てを行うに際して、まず入力装置部１１に割り当て対象となる作業のデータを入力する。各作業は作業場所や作業内容などの複数の属性を持っており、どの様な順番で作業を処理するかがコストに大きく影響を及ぼす。続いて入力装置部１１にこれらの作業を処理するための作業者数を入力する。入力された作業のデータ及び作業者数は、作業データ保持部１２に蓄積される。 When assigning work, first, data of work to be assigned is input to the input device unit 11. Each work has a plurality of attributes such as work place and work content, and in what order the work is processed greatly affects the cost. Subsequently, the number of workers for processing these operations is input to the input device unit 11. The input work data and the number of workers are stored in the work data holding unit 12.

作業コスト生成部１４では、作業データ保持部１２に格納された作業データを参照し、作業コスト保持部１３に格納されている情報から作業間コスト関数に影響を及ぼす複数の要因を表すコスト要因変数のデータを抽出し、上記の作業コスト関数に代入することで作業間コストを算出し、予め作業コスト保持部１３に格納されている作業の種別毎に定義された作業実行コストを参照し、外部から入力された各作業に作業実行コストを割り当てる処理を行う。尚、上記のコスト要因変数は予め作業コスト保持部１３に保存されている。 The work cost generation unit 14 refers to the work data stored in the work data holding unit 12 and represents a cost factor variable that represents a plurality of factors that affect the inter-work cost function from the information stored in the work cost holding unit 13. Data is extracted and substituted into the above-mentioned work cost function to calculate the inter-work cost, refer to the work execution cost defined in advance for each work type stored in the work cost holding unit 13, and external A process of assigning a work execution cost to each work input from. The cost factor variable is stored in the work cost holding unit 13 in advance.

作業プロセス導出エンジン部１５では、遺伝的アルゴリズムによって、総作業コストの最小化及び作業者間の作業量の平準化を同時に満足する作業性の高い作業プロセスを作業者毎に、最適解と差がない近似解として導出する解の探索を実行し、各作業者に作業処理順序（作業プロセス）を割り当てる。結果表示部１６では、得られた解すなわち作業プロセスを作業者毎に出力する。 The work process derivation engine unit 15 uses a genetic algorithm to obtain a work process with high workability that satisfies the minimization of the total work cost and the leveling of the work amount between workers at the same time. A search for a solution to be derived as an approximate solution is executed, and a work processing order (work process) is assigned to each worker. The result display unit 16 outputs the obtained solution, that is, the work process, for each worker.

上記の作業プロセス割り当て方法及び装置により、作業コストＣ_wiに影響を及ぼす複数の要因を同時に考慮した作業間コストＣα_i-1,α_iの値を作業間コスト関数に代入するだけで設定可能となる。また、総作業コストの最小化及び作業者ｗ_i間の作業量の平準化を同時に満足する作業プロセスを短時間で近似解として、作業者ｗ_i毎に導出することが可能になる。また、これによって得られる結果は、従来技術における「移動距離」または「作業時間」以外の作業コストに影響を及ぼす複数の要因を同時に考慮しているため、作業性の高い作業処理順序の作業プロセスを割り当てることが可能であり、作業時間の短縮効果が得られる。さらに、従来、専門的な知識と多くの稼動を要した作業者への作業処理順序の決定・指示業務をコンピュータ装置で自動的に計算可能である。 The above work process assignment method and apparatus can be set by simply substituting the values of the inter _- work costs Cα _i−1, α _i taking into account a plurality of factors affecting the work cost C _wi simultaneously into the inter _- work cost function. Become. Further, the work process that satisfies the workload equalization between minimization and workers w _i of the total operating costs at the same time as the approximate solution in a short time, it is possible to derive for each worker w _i. In addition, the results obtained by this process take into account multiple factors that affect work costs other than the “travel distance” or “work time” in the prior art at the same time. Can be assigned, and the working time can be shortened. Further, conventionally, it is possible to automatically calculate a work processing order determination / instruction work for a worker who has required specialized knowledge and many operations by a computer device.

次に、前述した作業プロセス割り当て方法及び装置を適用した具体的な一実施例を説明する。 Next, a specific embodiment to which the above-described work process allocation method and apparatus are applied will be described.

本実施例では、光ファイバを利用するサービスを提供するために通信設備ビル内（所内）で発生する光ファイバの「接続」・「開放」といった人的作業における各作業者毎の作業プロセスを導出する作業プロセス割り当ての一例を説明する。 In this example, work processes are derived for each worker in human work such as “connecting” and “opening” of optical fiber generated in a communication equipment building (inside) to provide a service using optical fiber. An example of work process assignment to be performed will be described.

図４に本実施例における通信設備ビル100の所内設備の構成を示す。所内設備は、空間的に広がる所外光ファイバ104を、回線終端装置（OLT：Optical Line Terminal）103にクロスコネクトする役割を持つ所内光ファイバ102と光コネクタから構成される伝送路である。光ファイバ102には、（1）曲げに弱く、取り回しの制限を受ける、（2）任意の長さで切断・接続が困難であるという特徴があるため、光ファイバ102を収容するケーブルラック（CR：Cable Rack）(101)Ａ〜Ｈは複数かつ多段に設置され、ケーブルラック(101)Ａ〜Ｈ間には予め適切な長さの多心の所内光ファイバ102が先行配線されており、サービス申し込み時に、これらの光ファイバ102の中から適切な光ファイバ102を選んで接続する。 FIG. 4 shows the configuration of the in-house equipment of the communication equipment building 100 in this embodiment. The in-house equipment is a transmission path composed of an in-house optical fiber 102 and an optical connector having a role of cross-connecting the spatially extending outside optical fiber 104 to an optical line terminal (OLT) 103. The optical fiber 102 has the following characteristics: (1) weak against bending, limited in handling, and (2) difficult to cut and connect to any length, so a cable rack (CR : Cable Rack) (101) A to H are installed in multiple and multiple stages, and a multi-core in-house optical fiber 102 with an appropriate length is pre-wired between the cable racks (101) A to H in advance. At the time of application, an appropriate optical fiber 102 is selected from these optical fibers 102 and connected.

このため、一つのオーダにおいて複数のポイントで接続作業が発生し、逆に、設備の再利用性を高めるために、サービス廃止時には開放作業が発生することもある。図４においては、二つのオーダ（オーダ１，２）によって番号１〜番号６の接続作業が発生したことを表している。 For this reason, connection work occurs at a plurality of points in one order, and conversely, in order to improve the reusability of equipment, an opening work may occur when service is abolished. In FIG. 4, the connection work of number 1 to number 6 is generated by two orders (orders 1 and 2).

また、所内ビルの空間的制約によっては、一つのオーダに含まれる作業が複数のフロアに跨ることもある。さらに、接続の方法には、コネクタ接続と融着接続の種類があり、使用する工具も異なる。従って、以下の(a)〜(d)のような様々な要因が作業コストに影響を及ぼす。 In addition, depending on the spatial constraints of the building in the office, work included in one order may straddle a plurality of floors. Furthermore, there are two types of connection methods: connector connection and fusion connection, and different tools are used. Accordingly, various factors such as the following (a) to (d) affect the work cost.

(a)フロア間の移動と同一フロア内の移動に伴うコスト差
ケーブルラック間の移動距離の実長を与えることが可能であれば、フロア間の移動と同一フロア内の移動に伴うコストのコスト差を改めて意識する必要はないが、通信設備ビル内のケーブルラックの数は膨大であり、任意の二つの組み合わせ数を予め用意しておくことは現実的ではない。これに対し、２点の座標から直線距離を計算する方法では、予め準備しておく座標の数はケーブルラック数分だけでよい。しかし、この場合、水平方向とフロア間の移動を伴う垂直方向の重みの差異を考慮しなければならない。 (a) Cost difference associated with movement between floors and movement within the same floor If the actual length of distance between cable racks can be given, the cost of costs associated with movement between floors and movement within the same floor Although there is no need to be aware of the difference again, the number of cable racks in the communication equipment building is enormous, and it is not realistic to prepare any two combinations in advance. On the other hand, in the method of calculating the linear distance from the coordinates of two points, the number of coordinates prepared in advance is only the number of cable racks. However, in this case, the difference in weight between the horizontal direction and the vertical direction accompanying movement between floors must be taken into account.

(b)同一のケーブルラック内の作業コスト差
接続・開放作業を行う同一のケーブルラック内のコネクタの位置関係により、作業コストは異なる。 (b) Work cost difference in the same cable rack The work cost varies depending on the positional relationship of the connectors in the same cable rack that performs connection and release work.

(c)ケーブルラック端子面の変更
ケーブルラックには、接続端子面に前面と背面があり、端面の変更を繰り返しては作業性が低下する。 (c) Changing the cable rack terminal surface The cable rack has front and back surfaces on the connection terminal surface, and the workability decreases if the end surface is changed repeatedly.

(d)作業内容の変更
作業内容には接続と開放があり、接続方法にはコネクタ接続と融着接続があり、作業の連続性が途絶えると作業性が低下する。 (d) Change of work contents Work contents include connection and release, and connection methods include connector connection and fusion connection, and work continuity is degraded when work continuity is interrupted.

上記のような通信設備ビル内における作業に関して作業プロセスの割り当てを行う場合、予め例えば図５のような設備モデルを用意すると共に、これに対して図６のようなタスク（作業）間における作業間コストのサンプルを用意して作業コスト保持部１３に格納しておく。 When assigning work processes with respect to work in the communication equipment building as described above, for example, an equipment model as shown in FIG. 5 is prepared in advance, and the work between tasks (work) as shown in FIG. A cost sample is prepared and stored in the work cost holding unit 13.

図５において、ＣＲ１〜ＣＲ４はケーブルラックであり、ケーブルラックＣＲ１，ＣＲ２は１階のフロアに配置され、ケーブルラックＣＲ３，ＣＲ４は２階のフロアに配置されている。また、通信設備ビルにおける位置座標(0,0,0)の始終点にタスク番号（タスクNo.）「０」のダミータスクを設定したとき、ケーブルラックＣＲ１の位置座標が(5,5,0)であり、ケーブルラックＣＲ２の位置座標が(50,10,0)、ケーブルラックＣＲ３の位置座標が(10,10,5)、ケーブルラックＣＲ４の位置座標が(40,15,5)である。 In FIG. 5, CR1 to CR4 are cable racks, the cable racks CR1 and CR2 are arranged on the first floor, and the cable racks CR3 and CR4 are arranged on the second floor. When a dummy task with a task number (task No.) “0” is set at the start and end of the position coordinate (0,0,0) in the communication equipment building, the position coordinate of the cable rack CR1 is (5,5,0). ), The position coordinates of the cable rack CR2 are (50, 10, 0), the position coordinates of the cable rack CR3 are (10, 10, 5), and the position coordinates of the cable rack CR4 are (40, 15, 5). .

さらに、ケーブルラックＣＲ１の前面にタスク番号（タスクNo.）「１」，「２」の作業が存在し、背面にタスク番号「３」の作業が存在する。ケーブルラックＣＲ２の前面にはタスク番号「４」，「５」の作業が存在し、背面にはタスク番号「６」の作業が存在する。ケーブルラックＣＲ３の前面にはタスク番号「７」，「８」，「９」の作業が存在する。ケーブルラックＣＲ４の前面にはタスク番号「１０」，「１１」の作業が存在し、背面にはタスク番号「１２」の作業が存在する。 Further, task numbers (task numbers) “1” and “2” exist on the front surface of the cable rack CR1, and task numbers “3” exist on the rear surface. Tasks with task numbers “4” and “5” exist on the front side of the cable rack CR2, and tasks with task number “6” exist on the back side. Task numbers “7”, “8”, and “9” exist on the front surface of the cable rack CR3. Task numbers “10” and “11” exist on the front side of the cable rack CR4, and task number “12” exists on the back side.

図６のテーブルでは、各タスクNo.毎に、「接続」又は「開放」の作業種別と、「コネクタ」又は「融着」の接続種別、「１」〜「４」のケーブルラック番号（ＣＲ番号）、「前」又は「背」のケーブルラックの端子面（ＣＲ端子面）、座標で表されたケーブルラック内の架内位置(x,y)のそれぞれが対応づけて記載されている。 In the table of FIG. 6, for each task No., the operation type “connection” or “release”, the connection type “connector” or “fusion”, and the cable rack numbers (CR) “1” to “4” Number), “front” or “back” cable rack terminal surface (CR terminal surface), and the position (x, y) in the rack in the cable rack represented by coordinates are described in association with each other.

このような設備モデルに対し、図７のように作業間コストマトリックスに人の評価値または実作業時間を割り当てる。これが、作業間コストＣα_i-1,α_iのサンプル値である。これに対し、作業間コストに影響を及ぼすと考えられるコスト要因変数ｘα_i-1,α_i,kを抽出して、例えば、以下の（ア）〜（カ）のようなコスト要因変数ｘα_i-1,α_i,1〜ｘα_i-1,α_i,6を設定し、作業コスト保持部１３に格納しておく。 For such an equipment model, a human evaluation value or actual work time is assigned to the inter-work cost matrix as shown in FIG. This is a sample value of the inter-work cost Cα _i−1, α _i . On the other hand, the cost factor variables xα _i−1, α _{i, k} that are considered to affect the inter-operation cost are extracted and, for example, the cost factor variables xα _i as shown in (a) to (f) below are extracted. _−1, α _{i, 1 to} xα _i−1, α _{i, 6} are set and stored in the work cost holding unit 13.

(ア)フロア間移動の影響ｘα_i-1,α_i,1
タスクｏα_i-1とタスクｏα_iが同一フロアにおける作業の場合は0を設定し、異なる場合はフロア階数の差分を設定する。 (A) Effect of movement between floors xα _i-1, α _{i, 1}
If task oα _i-1 and task oα _i are work on the same floor, 0 is set, and if they are different, the difference in floor number is set.

(イ) ケーブルラック間の直線距離大小の影響ｘα_i-1,α_i,2
タスクｏα_i-1とタスクｏα_iが行われるケーブルラックの座標間の直線距離を表す。同一のケーブルラックの場合は0とする。 (B) Effect of linear distance between cable racks xα _i-1, α _{i, 2}
It represents the straight line distance between the coordinates of the cable rack where task oα _i-1 and task oα _i are performed. Set to 0 for the same cable rack.

(ウ) 融着を含む作業切り替え発生の影響ｘα_i-1,α_i,3
タスクｏα_i-1とタスクｏα_iの作業が融着接続を含んで変更になる場合（コネクタ接続→融着接続など）には1を、異なる場合には0をとるダミー変数とする。 (C) Effects of work switching including fusion xα _i-1, α _{i, 3}
If the tasks oα _i-1 and task oα _i are changed including fusion splicing (connector connection → fusion splicing, etc.), 1 is set as a dummy variable, and 0 is set when they are different.

(エ) 融着を含まない作業切り替え発生の影響ｘα_i-1,α_i,4
タスクｏα_i-1とタスクｏα_iの作業が融着接続を含まず変更になる場合（コネクタ接続→コネクタ開放など）には1を、異なる場合には0をとるダミー変数とする。 (D) Effects of work switching not including fusion xα _i-1, α _{i, 4}
A dummy variable that takes _{1 when the} tasks oα _i-1 and task oα _i are changed without including fusion splicing (connector connection → connector release, etc.), and 0 otherwise.

(オ) ケーブルラック内の移動の大小による影響ｘα_i-1,α_i,5
タスクｏα_i-1とタスクｏα_iが発生するケーブルラック平面内の作業ポイント間の直線距離を表す。ケーブルラックや端子面が異なる場合も、同一平面内として直線距離を与えている。 (E) Influence of movement in the cable rack xα _i-1, α _{i, 5}
It represents the straight line distance between the work points in the cable rack plane where task oα _i-1 and task oα _i occur. Even when the cable rack and the terminal surface are different, a linear distance is given within the same plane.

(カ) 端子面の変更の影響ｘα_i-1,α_i,6
タスクｏα_i-1とタスクｏα_iが発生するケーブルラック間に端子面（前面・背面）の変更が生じる場合に1をとり、異なる場合に0をとるダミー変数とする。 (F) Effect of terminal surface change xα _i-1, α _{i, 6}
This is a dummy variable that takes 1 when the terminal surface (front / rear) changes between the cable racks in which task oα _i-1 and task oα _i occur, and takes 0 when they are different.

このようなサンプルデータを用いて前述した重回帰分析を行うことにより、重回帰式のパラメータが定まる。推定結果の重決定係数とＰ値からモデルの有意性を判断し、有意なモデルであれば、コスト関数モデルとして採択できる。モデルが有意でなければ、要因変数を入れ替えて、これを繰り返す。 By performing the above-described multiple regression analysis using such sample data, the parameters of the multiple regression equation are determined. The significance of the model is judged from the multiple determination coefficient and P value of the estimation result, and if it is a significant model, it can be adopted as a cost function model. If the model is not significant, replace the factor variable and repeat.

こうして得られた作業間コスト関数に、要因を表す観測データを代入することだけで、作業が新たに追加された場合においても、作業間コストを与えることができる。 By substituting observation data representing factors into the inter-operation cost function thus obtained, even when a new operation is added, the inter-operation cost can be given.

この作業間コスト関数と作業実行コストを予め作業コスト保持部１３に保存しておく。 The inter-work cost function and the work execution cost are stored in the work cost holding unit 13 in advance.

作業実行コストは作業内容毎に設定し、作業コスト保持部１３に保存しておく。図８に作業実行コストの一例を示す。ここでは、作業種別が「接続」で且つ接続種別が「融着」のときの作業実行コストを「10.0」とし、作業種別が「接続」で且つ接続種別が「コネクタ」のときの作業実行コストを「5.0」とし、作業種別が「開放」で且つ接続種別が「コネクタ」のときの作業実行コストを「7.0」としている。 The work execution cost is set for each work content and stored in the work cost holding unit 13. FIG. 8 shows an example of the work execution cost. Here, the work execution cost when the work type is “connection” and the connection type is “fusion” is “10.0”, and the work execution cost when the work type is “connection” and the connection type is “connector” Is “5.0”, and the work execution cost when the work type is “open” and the connection type is “connector” is “7.0”.

作業者に対して作業プロセスを割り当てる際には、入力装置部１１で割り当て対象となる作業（タスク）と作業者数を入力する。例えば、図９に示すようなタスクN0.が１〜１２の作業が入力されたとすると、これらは作業データ保持部１２に蓄積される。これらの作業は前述の（ア）〜（カ）のような属性を持っている。 When assigning a work process to a worker, the input device unit 11 inputs a work (task) to be assigned and the number of workers. For example, if the tasks N0. 1 to 12 as shown in FIG. 9 are input, these are stored in the work data holding unit 12. These operations have the attributes (a) to (f) described above.

作業コスト生成部１４では、作業データ保持部１２に蓄積された作業の作業間コストを計算する。計算結果の一例を図１０に示す。 The work cost generation unit 14 calculates the inter-work cost of work stored in the work data holding unit 12. An example of the calculation result is shown in FIG.

作業プロセス導出エンジン部１５では、作業間コスト、作業実行コスト、作業者数、遺伝的アルゴリズムの計算条件をパラメータとして入力する遺伝的アルゴリズムによって、総作業コストの最小化と作業者間の作業量の平準化を同時に満足する作業性の高い作業プロセスを作業者毎に導出する解の探索を実行する。これにより、図１１に示すように各作業者毎の作業プロセスが求まる。 The work process derivation engine unit 15 minimizes the total work cost and reduces the amount of work between workers by a genetic algorithm that inputs the inter-work cost, the work execution cost, the number of workers, and the calculation conditions of the genetic algorithm as parameters. A solution search is performed for deriving, for each worker, a work process with high workability that satisfies leveling at the same time. Thereby, the work process for each worker is obtained as shown in FIG.

図１１では、作業者数が２人の場合と３人の場合を示す。作業者数が２人の場合、１人目の作業者Ａには「0→2→5→6→4→10→7→1→0」の作業プロセスが割り当てられ、その作業コストは「157.4」となり、２人目の作業者Ｂには「0→11→12→8→9→3→0」の作業プロセスが割り当てられ、その作業コストは「157.0」となる。 FIG. 11 shows a case where the number of workers is two and three. When the number of workers is two, the first worker A is assigned a work process of “0 → 2 → 5 → 6 → 4 → 10 → 7 → 1 → 0” and the work cost is “157.4” Thus, a work process of “0 → 11 → 12 → 8 → 9 → 3 → 0” is assigned to the second worker B, and the work cost is “157.0”.

また、作業者数が３人の場合、１人目の作業者Ａには「0→12→11→2→1→0」の作業プロセスが割り当てられ、その作業コストは「128.7」となり、２人目の作業者Ｂには「0→7→10→9→8→0」の作業プロセスが割り当てられ、その作業コストは「125.4」となり、３人目の作業者Ｃには「0→6→4→3→5→0」の作業プロセスが割り当てられ、その作業コストは「125.2」となる。 If the number of workers is 3, the first worker A is assigned a work process of “0 → 12 → 11 → 2 → 1 → 0”, and the work cost is “128.7”. The worker B is assigned a work process of “0 → 7 → 10 → 9 → 8 → 0”, the work cost is “125.4”, and the third worker C is assigned “0 → 6 → 4 → A work process of “3 → 5 → 0” is assigned, and the work cost is “125.2”.

このように得られる作業プロセスは、フロア間・フロア内の無駄な移動が少なく、作業内容の切り替えが少なく、ケーブルラック端子面の切り替えが少なく、ケーブルラック内の近いポイントの作業をまとめて作業するなどの特徴を持つ作業性の高い作業プロセスとなる。さらに、作業者間の作業量も平準化されている。結果表示部１６では、得られた解、すなわち作業プロセスを作業者毎に出力する。 The work process obtained in this way is less wasteful movement between floors and floors, less work content switching, less cable rack terminal surface switching, and work at close points in the cable rack. It becomes a work process with high workability with the characteristics such as. Furthermore, the amount of work between workers is also leveled. The result display unit 16 outputs the obtained solution, that is, the work process for each worker.

尚、上記実施形態及び実施例は本発明の一具体例であって、本発明がこれらの構成のみに限定されることはない。 In addition, the said embodiment and Example are one specific example of this invention, Comprising: This invention is not limited only to these structures.

本発明の一実施形態における作業プロセス割り当て方法の処理手順を示すフローチャートThe flowchart which shows the process sequence of the work process allocation method in one Embodiment of this invention. 本発明の一実施形態における作業プロセス割り当て方法の処理手順を示すフローチャートThe flowchart which shows the process sequence of the work process allocation method in one Embodiment of this invention. 本発明の一実施形態における作業プロセス割り当て装置の構成を示すブロック図The block diagram which shows the structure of the work process allocation apparatus in one Embodiment of this invention. 本発明の一実施例における通信設備ビルの所内設備を示す構成図The block diagram which shows the facility in a communication equipment building in one Example of this invention 本発明の一実施例における設備モデルを説明する図The figure explaining the equipment model in one Example of this invention 本発明の一実施例におけるタスクのサンプルを示す図The figure which shows the sample of the task in one Example of this invention 本発明の一実施例における作業コストマトリックスを示す図The figure which shows the work cost matrix in one Example of this invention. 本発明の一実施例における作業コストの一例を示す図The figure which shows an example of the work cost in one Example of this invention. 本発明の一実施例における実行対象となるタスクを示す図The figure which shows the task used as the execution object in one Example of this invention 本発明の一実施例における作業間コストの計算結果の一例を示す図The figure which shows an example of the calculation result of the cost between work in one Example of this invention. 本発明の一実施例における作業プロセスの導出結果を示す図The figure which shows the derivation | leading-out result of the work process in one Example of this invention

Explanation of symbols

1…作業プロセス割り当て装置、11…入力装置部、12…作業データ保持部、13…作業コスト保持部、14…作業コスト生成部、15…作業プロセス導出エンジン部、16…結果表示部、100…通信設備ビル、101…ケーブルラック、102…所内光ファイバ、103…回線終端装置(OLT)、104…所外光ファイバ、CR1〜CR4…ケーブルラック。 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Work process allocation apparatus, 11 ... Input device part, 12 ... Work data holding part, 13 ... Work cost holding part, 14 ... Work cost generation part, 15 ... Work process derivation engine part, 16 ... Result display part, 100 ... Communication equipment building, 101 ... cable rack, 102 ... in-house optical fiber, 103 ... line terminator (OLT), 104 ... outside optical fiber, CR1-CR4 ... cable rack.

Claims

Working process allocation device having a working cost generating unit and work processes deriving engine and the working cost storage unit and the working data holding section, assigning work processes to perform one or more tasks for each of a plurality of workers A work process assignment method,
The work cost generation unit
Among a plurality of work attributes including the work location and work content of the work to be executed, an inter-work cost representing a cost that occurs between the execution of a first work and the execution of the next second work. The work attribute that affects the work is a cost factor variable, and the inter-work cost function for calculating the inter-work cost by substituting values of a plurality of cost factor variables related to the first and second work, A first step of holding information on cost factor variables in the work cost holding unit;
A second step of holding, in the work cost holding unit, a work execution cost representing a cost generated when the work is executed for each of the work to be executed;
For each of a plurality of tasks to be assigned target, a third step of inputting work data containing the value of the work type of the working, and stores the work data the input into the working data holding unit,
With reference to the work data stored in the work data holding unit, the values of the plurality of cost factor variables are extracted from the work data based on the information of the plurality of cost factor variables held in the work cost holding unit And
By substituting the value of the extracted cost factor variable into the inter-work cost function held in the work cost holding unit, for all two combinations of the plurality of work to be assigned, the work interval Calculate the cost ,
A fourth step of storing the calculated inter-work cost in the work cost holding unit;
With reference to the work data stored in the work data holding unit, based on the work execution cost held in the work cost holding unit, to extract a work execution cost that matches the work data,
Executing the fifth step of storing the extracted work execution cost in the work cost holding unit in correspondence with each of the plurality of works to be assigned;
The work process derivation engine unit is
Enter the number of workers, see a fourth said work execution cost stored in said the working cost storage unit in stored in the working cost storage unit the said working between cost the fifth step in the step of and calculates the working cost is the sum of the work between the cost corresponding to the work execution cost and work to the execution of the tasks, each to be executed in the operator's number that the input,
The work cost the calculated to calculate the total work cost was the sum for all workers,
A sixth step of deriving, for each worker, a work process in which the work performed by each worker is ordered so as to minimize the calculated total work cost and at the same time equalize the work cost of each worker; ,
Working process allocation method characterized by performing a seventh step of outputting the work process of each worker derived in the sixth step.

The first step includes
Based on the sample data obtained from actual work, the inter-work cost function is defined as a multiple regression equation expressed as a linear sum of the plurality of cost factor variables, and each coefficient of the plurality of cost factor variables in the multiple regression equation is defined as Estimating by multiple regression analysis;
Determining the significance of the inter-operation cost function using each estimated coefficient by multiple regression analysis significance test;
Holding the inter-work cost function and information of a plurality of cost factor variables in the work cost holding unit when the determination determines that the inter-work cost function is significant. The work process assignment method according to claim 1.

In the sixth step, the work process derivation engine unit
Traveling Salesman Problem (n-TSP) using a preset function of the following as an objective function the work process of each worker to equalize the amount of work between the total operating cost to be minimized at the same time each worker The work process assignment method according to claim 1 or 2, wherein the work process assignment method is calculated.

Where wi is the i-th worker, Cwi is the work cost of the work to be performed by the worker wi, αi is the work number of the i-th work to be performed, and Cwi and αi are the work of the worker wi with the work number αi. Cwi, αi-1, αi are the inter-work costs until the worker wi executes the work with the work number αi-1 until the next work number αi is executed. Represents.

In the sixth step, the work process derivation engine unit
The work process allocation method according to claim 3, wherein a work process for each worker is derived as an approximate solution of a function set as an objective function of the divisional traveling salesman problem using a genetic algorithm.

A work process allocating device that has a work cost generation unit, a work process derivation engine unit, a work cost holding unit, and a work data holding unit, and allocates a work process for performing one or more operations for each of a plurality of workers. there is,
The work cost generation unit
Among a plurality of work attributes including the work location and work content of the work to be executed, an inter-work cost representing a cost that occurs between the execution of a first work and the execution of the next second work. The work attribute that affects the work is a cost factor variable, and the inter-work cost function for calculating the inter-work cost by substituting values of a plurality of cost factor variables related to the first and second work, Information on the cost factor variable is held in the work cost holding unit,
For each task to be the execution target, holds the work execution cost representing the cost incurred when performing the work to the working cost storage unit,
For each of a plurality of tasks to be assigned, input work data including the value of the work attribute of the work, store the input work data in the work data holding unit,
With reference to the work data stored in the work data holding unit, the values of the plurality of cost factor variables are determined from the work data based on the information of the plurality of cost factor variables held in the work cost holding unit. Extract and
By substituting the value of the extracted cost factor variable into the inter-work cost function held in the work cost holding unit, for all two combinations of the plurality of work to be assigned, the work interval Calculate the cost ,
The calculated inter- work cost is stored in the work cost holding unit ,
The work refers to the operation data stored in the data holding unit, wherein on the basis of the work execution cost held in the working cost storage unit, extracts the work execution cost that matches the working data,
The work execution cost that the extracted in correspondence to each of the plurality of tasks to be the assignment target stored in the working cost storage unit,
The work process derivation engine unit is
Input the number of workers, the work execution cost stored in the work cost holding unit corresponding to each of the inter-work cost stored in the work cost holding unit and the plurality of work to be assigned refers to the, to calculate the operating cost is the sum of the work between cost corresponding to the work to the work execution cost and the execution of the tasks, each to be executed in the operator's number that the input,
The work cost the calculated to calculate the total work cost was the sum for all workers,
Deriving a work process for each worker that minimizes the calculated total work cost and at the same time orders the work performed by each worker so that the work cost of each worker is equalized ,
Working process allocation unit and outputting the work process of each worker was out conductor.