JP5027053B2 - 作業分析装置、生産管理方法及び生産管理システム - Google Patents

Description

本発明は、物品の製造現場における生産管理技術に関し、特に、作業効率を指標化して評価する技術に関する。

物品を生産する製造現場又は工場では、製造過程及び個々の作業を最適化及び効率化することが恒常的に求められている。そのため、製造過程及び作業中の様々な要素の実績を蓄積及び監視し、評価する必要がある。

しかし、製造現場の作業実績をデータとして取得及び収集し、監視するためには、製造現場又は工場に相応の設備を必要する。また、収集するデータの精度によっては、さらに設備を追加しなければならない場合があり、必要なコストが上昇してしまう。さらに、データの取得及び収集のために従来の作業及び業務を変化させなければならない場合もあり、導入が困難となっている。

また、セル型生産と呼ばれる生産形態の有効性が認識されつつある現状では、セル型生産の核である作業者の作業に関するデータを収集及び監視することは特に重要なことになっている。

一方、製造現場における物品の製造動態を監視する技術は、ＲＦＩＤなどの個品認識技術が導入されることによって、作業者を煩わせることなく製造動態情報及びトレース情報を取得及び収集することが可能となってきている。そのため、個品認識技術を利用した作業者の作業に関する情報を収集及び蓄積することが様々な形態で実用化されている。

個品認識技術によって収集された情報の利用方法には、例えば、作業と作業の間の作業者が何もしていない時間を測ることで作業者の熟練度を測る技術が開示されている（特許文献１参照）。また、収集された情報を定量的及び定性的に評価することによって、製造現場を評価する技術が開示されている（特許文献２参照）。さらに、作業種別単位で作業所要時間を集計し、各作業に要する作業者数の参考値を算出する技術が開示されている（特許文献３参照）。

さらに、複数の作業者の作業効率を分析し、優良作業者と非優良作業者を分別する技術、及び改善余地のある定型作業を特定する技術が開示されている（特許文献４参照）。また、収集された情報に基づいて、異常データなどをシミュレートする技術が開示されている（特許文献５参照）。
特開平０８−０５５１０３号公報 特開２００４−１０２３２５号公報 特開平０５−１９７７２７号公報 特開２００６−２６０１５６号公報 特開２００７−１４０６２５号公報

人による作業が重要な製造現場では、特に、各作業者の作業品質、作業錬度、その時々における作業状態などの作業情報を把握及び監視することが製造過程の最適化のために重要となる。しかし、各作業者の作業品質、作業錬度及び作業状態を取得及び収集するために、新たな設備及びシステムを製造現場に導入することは、コスト面の問題から困難である。例えば、特許文献１に開示された技術を製造現場に適用するためには、作業をさらに細分化してより小さな単位の作業の間の空白時間を測定する手段が必要であり、当該手段を実現することは困難である場合が多い。

また、作業情報を取得又は収集する手段が既に存在している場合であっても、そのような各作業者の作業品質、作業錬度又は作業状態を、客観的かつ定量的な指標値とすることが困難である。例えば、特許文献２に開示された技術では、特に定性評価の際に人の主観が含まれてしまう可能性が高く、客観的指標とは言いがたい。このような客観的指標となり得る数値として、各作業者の作業速度があるが、そもそもどのくらいの作業速度をもって「作業が早い」「作業が遅い」と判断するのかという基準を客観的かつ論理的に設定することは極めて難しい問題であり、各現場の事情を勘案して作業者又は作業監督者の知見に基づいて個別に設定しているのが現状である。

さらに、個々の作業の作業速度だけを指標とすると、人手による作業は様々な偶発的な要因による影響を受けるため、データとしての安定性は低い。また、ある程度のデータ数及び期間でデータを収集し、作業速度の平均値に基づいて作業者ごとに指標を算出すると、平均値は作業中のアクシデントの発生などによって大きな値が元データに含まれる場合には、全体の値が小さければ小さいほどその影響を強く受けて、全体傾向を表すデータとしての信用性が低下する。また、作業速度の最高値を各作業者の指標として使う場合には、偶発的に測定された最高値によって指標が決定される場合もあり、さらに、特定の時間帯だけ最高値を出すために作業速度を早め、他の時間帯では遅い作業速度で作業するなどといったこともあり得るため、客観的指標としての信頼性は低くなる。

また、特許文献４に開示された技術などによって、各作業者の作業速度又は作業効率などが他の作業者との比較によって評価可能であっても、実際に製造現場を機能させるためには、優秀と評価される作業者のみに作業を担わせることは不可能である。実際には、すべての作業者をそれぞれの能力及び状態に応じて活用する必要があるため、根本的な解決策とはならない。

本発明の一形態では、製造現場において、物品に対する作業ごとに記録される作業実績を分析する作業分析装置であって、前記作業実績を分析する処理を実行するプロセッサ、及び前記プロセッサに接続される記憶部を備え、前記各作業実績には、前記作業を行った作業者の識別子、前記作業の種類を示す作業種別、作業開始時刻、及び作業所要時間が含まれ、前記プロセッサは、前記作業者及び前記作業種別が一致する作業実績を抽出し、前記抽出された作業実績の中で最短の作業所要時間を取得し、前記取得された最短の作業所要時間に基づいて、前記作業の作業効率が低下したか否かを判定する閾値を設定し、前記抽出された作業実績について、所定の期間ごとに、前記所定の期間における作業の中で、前記設定された閾値よりも作業所要時間が小さい作業が含まれる割合である前記作業所要時間の統計値を算出し、前記所定の期間ごとに算出された統計値に基づいて、前記作業者ごとに、前記作業の作業効率を評価する。

本発明の代表的な一形態によれば、作業者ごとの作業実績に基づいて統計値を算出することによって、各作業者の能力及び状態を評価することができる。

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。

（第１の実施の形態）
本発明の対象となる製造現場では、製品及び作業者に電子タグ等のタグ（例えば、ＲＦＩＤ）を付与し、各作業工程の作業場所に電子タグ読取装置を設置するなどの方法によって、製品の製造動態情報を収集する。

製造動態情報は、製造現場における作業実績に基づいて取得及び蓄積される。例えば、個々の製品の識別情報と、当該製品が製造処理を施された工程の識別情報と、当該工程において製造処理が行われた時間（開始時間、終了時間）及び作業所要時間と、当該作業を行った作業者の識別情報とを含む個々の作業履歴情報である。製造動態情報は、本来すべての製品製造過程において収集及び蓄積され、製品製造動態の監視及び管理に利用されるものである。製造動態情報の具体例については、図４にて後述する。

本発明の第１の実施の形態では、作業者の個々の作業の製造動態情報を作業者ごとに統計処理を施し、作業者の状態を表す指標を算出する。具体的には、作業者の状態とは、作業者が行っている作業の品質の良し悪しである。第１の実施の形態では、疲労等によって、作業品質が低下している場合には、作業速度等が一定に保たれなくなってくることに着目する。具体的には、各作業者のひとつひとつの作業に要した時間（作業所要時間）を、作業対象の製品種別ごと又は作業の種類ごとに分類し、特定の期間における作業時間の分散値又は標準偏差値をばらつき度合いとして指標値とする。そして、取得された個々の作業者の指標値に基づいて、新たな設備の導入などを行うことなく、作業者の能力又は状態に応じて作業負荷の調整などを実施し、製造現場全体としての最適化を行う。

図１は、本発明の第１の実施の形態の生産管理システムの一例を示す図である。

本発明の第１の実施の形態の生産管理システムは、ローカル端末１１７、ローカル端末１０５、作業実績収集サーバ１１０、作業実績蓄積データベース（ＤＢ）１１１、作業分析サーバ１１２、作業者情報蓄積データベース１１３、及び作業計画管理サーバ１１４を含む。ローカル端末１１７、ローカル端末１０５、作業実績収集サーバ１１０、及び作業計画管理サーバ１１４は、ネットワークを介して相互に接続される。

また、本発明の第１の実施の形態における製造現場では、各作業者に個人識別情報１０２を記載した電子タグなどの作業者タグ１０１を所持させ、作業の対象となる製品などに個体識別情報１０４を記載した物品タグ１０３を添付する。

ローカル端末１１７及びローカル端末１０５は、各作業工程の作業場所に配置される。ローカル端末１１７は、作業計画管理サーバ１１４で立案された作業計画に基づいて、作業指示が表示される端末である。一方、ローカル端末１０５は、電子タグを読み取って、製造動態情報を作業実績収集サーバに送信するための端末である。なお、ローカル端末１１７とローカル端末１０５とは同じ端末であってもよい。

ローカル端末１１７は、ＣＰＵ１３１、インターフェース（Ｉ／Ｆ）１３２及びメモリ１３３を含む。

ＣＰＵ１３１は、メモリ１３３に記憶されたプログラムを処理することによって業務処理を実行する。インターフェース１３２は、ネットワークを介して、作業計画管理サーバ１１４などに接続する。

メモリ１３３は、ＣＰＵ１３１によって実行されるプログラム及び当該プログラムの実行に必要なデータなどを記憶する。具体的には、メモリ１３３には、作業指示受信処理部１１８及び作業指示提示処理部１１９を実行するプログラムが記憶される。

作業指示受信処理部１１８は、作業計画管理サーバ１１４から送信された作業指示を、インターフェース１３２を介して受信する処理である。作業指示提示処理部１１９は、受信した作業指示を作業者に提示する処理である。

ローカル端末１０５は、ＣＰＵ１３４、インターフェース１３５、時計１０９、タグ読み取り装置１３７及びメモリ１３６を含む。

ＣＰＵ１３４は、メモリ１３６に記憶されたプログラムを処理することによって業務処理を実行する。インターフェース１３５は、ネットワークを介して、作業実績収集サーバ１１０などに接続する。タグ読み取り装置１３７は、電子タグから情報を読み取る。

メモリ１３６は、ＣＰＵ１３４によって実行されるプログラム及び当該プログラムの実行に必要なデータなどを記憶する。具体的には、メモリ１３６には、作業実績送信処理部１０８及びタグ読み取り処理部１０６を実行するプログラムが記憶される。さらに、作業実績送信処理部１０８によって、作業実績収集サーバ１１０に送信される作業識別情報１０７が記憶される。

ローカル端末１０５は、タグ読み取り装置１３７及びタグ読み取り処理部１０６によって、作業者タグ１０１から個人識別情報１０２を読み取る。さらに、作業対象の物品に添付された物品タグ１０３から当該物品の個体識別情報１０４を読み取る。

作業実績送信処理部１０８では、タグ読み取り装置１３７及びタグ読み取り処理部１０６によって読み取られた個人識別情報１０２及び個体識別情報１０４に基づいて作業識別情報１０７を生成する。さらに、作業識別情報１０７と、時計１０９から取得された時刻情報とをあわせた製造動態情報として作業実績収集サーバ１１０に送信する。以下、各作業工程において作業識別情報１０７を作業実績収集サーバ１１０に送信する手順について具体的に説明する。

まず、ローカル端末１０５において、製品等に添付された物品タグ１０３がタグ読み取り装置１３７を介してタグ読み取り処理部１０６によって最初に認識された時点で、当該場所における当該物品に対する作業が開始されたものとする。また、当該物品の物品タグ１０３が認識されなくなった時点で、当該場所における当該物品に対する作業が終了されたものとする。

このとき、作業を行っている作業者の作業者タグ１０１から個人識別情報１０２を読み取って、作業識別情報１０７を生成し、さらに、作業の開始日付・時刻及び作業の終了日付・時刻を時計１０９から取得し、当該作業の製造動態情報として、作業実績収集サーバ１１０に送信する。

作業実績収集サーバ１１０は、作業実績（製造動態情報）を収集及び蓄積する計算機である。作業実績収集サーバ１１０は、作業実績蓄積データベース１１１に接続する。作業実績収集サーバ１１０は、ローカル端末１０５から送信された製造動態情報を受信し、作業実績蓄積データベース１１１に格納する。

作業実績収集サーバ１１０は、ＣＰＵ１４７、インターフェース１４８及びメモリ１４９を含む。

ＣＰＵ１４７は、メモリ１４９に記憶されたプログラムを処理することによって業務処理を実行する。インターフェース１４８は、ネットワークを介して、ローカル端末１０５などに接続する。

メモリ１４９は、ＣＰＵ１４７によって実行されるプログラム及び当該プログラムの実行に必要なデータなどを記憶する。具体的には、メモリ１４９には、作業実績受信処理部１６１及び作業実績蓄積処理部１６２を実行するプログラムが記憶される。

作業実績受信処理部１６１は、ローカル端末１０５から送信された製造動態情報を受信する。作業実績蓄積処理部１６２は、受信した製造動態情報を作業実績蓄積データベース１１１に蓄積する。

作業分析サーバ１１２は、作業実績蓄積データベース１１１に格納されたデータを統計処理によって、各作業者の作業状況を分析する。分析結果は、作業者ごとの分析情報として、作業者情報蓄積データベース１１３に蓄積される。

作業分析サーバ１１２は、ＣＰＵ１４４、インターフェース１４５及びメモリ１４６を含む。

ＣＰＵ１４４は、メモリ１４６に記憶されたプログラムを処理することによって業務処理を実行する。インターフェース１４５は、作業計画管理サーバ１１４などに接続する。

メモリ１４６は、ＣＰＵ１４４によって実行されるプログラム及び当該プログラムの実行に必要なデータなどを記憶する。具体的には、メモリ１４９は、製造動態情報を分析するための統計処理部１６３を実行するプログラムを記憶する。なお、統計処理の詳細については後述する。

作業計画管理サーバ１１４は、製造現場における作業の計画を管理する。具体的には、作業者情報蓄積データベース１１３に格納された製造動態情報の分析情報に基づいて、作業計画をリアルタイムで調整又は修正し、さらに、作業計画を立案する。調整又は修正された作業計画、若しくは立案された作業計画に基づいて、各作業場所のローカル端末１１７に作業指示を送信する。

作業計画管理サーバ１１４は、ＣＰＵ１４１、インターフェース１４２及びメモリ１４３を含む。

ＣＰＵ１４１は、メモリ１４３に記憶されたプログラムを処理することによって業務処理を実行する。インターフェース１４２は、ネットワークを介して、ローカル端末１１７などに接続する。

メモリ１４３は、ＣＰＵ１４１によって実行されるプログラム及び当該プログラムの実行に必要なデータなどを記憶する。具体的には、メモリ１４６は、作業計画立案処理部１１５及び作業計画調整処理部１１６が記憶される。

作業計画立案処理部１１５は、作業者情報蓄積データベース１１３に格納された製造動態情報の分析情報に基づいて、新たに製造現場における作業計画を立案する。作業計画調整処理部１１６は、作業者情報蓄積データベース１１３に格納された製造動態情報の分析情報に基づいて、既に立案されている作業計画を修正又は調整する。

以上に示した生産管理システムによって収集される製造動態情報には、作業を実施した作業者の識別情報も含まれる。したがって、蓄積されている製造動態情報は、作業者ごとの情報として整理することが可能であり、作業者ごとの製造動態情報としても利用することが可能である。

また、各作業者の、工程種別ごと、製品種別ごとなどの作業種別ごとの作業所要時間について、任意の時間間隔又は期間における作業所要時間の実績値の分散値、又は標準偏差値を算出し、算出された分散値又は標準偏差値を、ある期間における各作業者の作業種別ごとの作業所要時間のばらつき度合いとして指標値とする。

通常、作業者の疲労蓄積などの要因によって作業品質が低下すると、作業所要時間が安定せずに、ばらついてくる。そこで、作業時間のばらつき度合いを作業者の疲労度を判定する指標値として利用する。同様に、作業者の作業品質の変化を測る指標値として利用する。

また、前術した任意の時間間隔又は期間における作業所要時間の実績値の分布状況、具体的には、すべての作業所要時間の履歴の中での最小値（すなわち、実効上の最高効率での作業処理実績に対応する作業所要時間）の近傍にどのくらいの頻度で実績値が存在するかを、作業所要時間の最小値近傍の特定の数値範囲内に含まれる実績値の割合を算出し、算出された割合の値を作業所要時間の安定度合いとして指標値とする。

安定度合いについても、前述したばらつき度合いと同様に、作業者の疲労度合い及び作業品質の変化を測る指標値として利用する。

さらに、ばらつき度合い及び安定度合いの各指標値を、例えば、数時間単位又は数日単位など、ある程度の短さの期間ごとに算出し、相対比較することによって、作業者の疲労度合い等の状態を示す指標値として利用する。

以上にようにして抽出される指標値を、任意の時間期間ごとに随時抽出し、監視及び管理することによって、製造現場で作業に従事している各作業者の疲労度合い又は作業品質などの状態を監視する。そして、製造現場全体としての作業負荷の調整及び製造スケジュールの修正など、状態に応じた対応を実施して、製造現場全体としての作業効率の最適化を図る。このとき、指標値の変化量に応じて、対応方法及び対応の度合いを変化させてもよい。

また、疲労度合い及び作業品質などの作業者の状態の履歴として前述の指標値を蓄積し、時間帯、曜日、天候、製造ラインの構成など条件ごとの傾向を整理及び抽出することによって、条件ごとに最適化された作業計画・製造スケジュールの立案及び修正を行う。

さらに、ばらつき度合い及び安定度合いの指標値を、各作業者について、数日単位、週単位、月単位などの比較的長い期間に対して算出し、作業者間で相対比較することによって、作業者の錬度を測る指標値として利用することができる。作業者の錬度の指標値を作業者の配置の際に勘案することによって人員配置を最適化し、さらに、製造ライン及び製造フロアのクオリティ又はリスクの見積もりを行うことができる。また、作業者の評価又は教育計画に利用することも可能である。

ここで、製造動態情報を分析する処理について説明する。製造動態情報の分析処理は、作業分析サーバ１１２によって実行される。また、分析情報は、前述のように、作業者情報蓄積データベース１１３に蓄積される。なお、蓄積された分析情報について、作業分析サーバ１１２以外の作業計画管理サーバ１１４などが監視してもよいし、蓄積された分析情報を外部のアプリケーションが利用するようにしてもよい。

図２は、本発明の第１の実施の形態の製造動態情報を分析する手順を示すフローチャートである。

本処理は、作業実績収集サーバ１１０のメモリ１４６に記憶されたプログラムである統計処理部１６３を、作業実績収集サーバ１１０のＣＰＵ１４４が処理することによって実行される。

作業実績収集サーバ１１０のＣＰＵ１４４は、まず、製造動態情報を作業者ごとに整理する（ステップ２０１）。製造現場における作業実績に基づいて取得及び蓄積される製品の製造動態情報は、前述したように、作業実績蓄積データベース１１１に蓄積されている。以下、製造動態情報の一例を、図３を参照しながら説明する。

図３は、本発明の第１の実施の形態の作業実績蓄積データベース１１１に格納される製造動態情報の構成の一例を説明する図である。

製造動態情報は、製品ＩＤ４０１、工程ＩＤ４０２、担当作業者ＩＤ４０３、作業開始日時４０４、及び作業所要時間４０５を含む
製品ＩＤ４０１は、作業対象の製品の識別子である。作業対象の製品には、前述したように、個体識別情報１０４を含む物品タグ１０３が添付されている。ローカル端末１０５によって物品タグ１０３が読み取られ、個体識別情報１０４が取得される。個体識別情報１０４には、製品の識別情報などの情報が含まれる。

工程ＩＤ４０２は、作業が行われた工程の識別子である。作業実績を送信するローカル端末１０５は、各工程に対応する作業現場ごとに配置されている。したがって、製品に添付された物品タグ１０３を読み取ったローカル端末１０５で工程の識別情報を付与するようにしてもよい。

担当作業者ＩＤ４０３は、当該工程で、当該製品に対して作業している作業者の識別子である。各作業者は、個人識別情報１０２が記録された作業者タグ１０１を所持している。作業開始前に作業者がローカル端末１０５に作業者タグ１０１を読み取らせることによって、担当作業者の識別情報を取得することができる。

作業開始日時４０４は、前述したように、ローカル端末１０５で作業対象の製品に添付された物品タグ１０３が最初に認識された時刻である。また、作業所要時間４０５は、物品タグ１０３が認識されなくなった時点を作業終了日時とし、作業開始日時と作業終了日時から算出する。また、作業の終了を明示的にローカル端末１０５に入力することによって作業終了日時を設定し、作業所要時間４０５を算出してもよい。

ここで、製造動態情報の分析処理の説明に戻る。

作業実績収集サーバ１１０のＣＰＵ１４４は、さらに、作業者ごとに整理された製造動態情報を、工程ごと及び対象製品ごとに整理しなおすことによって、各作業者の作業種別ごとの作業所要時間を抽出する（ステップ２０２）。なお、作業種別は、工程及び対象製品などに基づいて定められる作業の種類である。

作業実績収集サーバ１１０のＣＰＵ１４４は、取得及び蓄積された各作業者の作業種別ごとの作業所要時間の実績値の集合に対し、蓄積されている全実績値（全期間における各作業者の作業種別ごとの作業所要時間の実績値）について分散値α１又は標準偏差値β１を算出する（ステップ２０３）。さらに、所定のサンプリング間隔（例えば、１時間）で各作業者の作業種別ごとの作業所要時間の全実績値の集合を分割し、分割された集合ごとの実績値の分散値α２又は標準偏差値β２を算出する（ステップ２０４）。算出された値は、製造動態情報の分析情報として作業者情報蓄積データベース１１３に蓄積される。ここで、製造動態情報の分析情報について、図４を参照しながら説明する。

図４は、本発明の第１の実施の形態の作業者情報蓄積データベース１１３に蓄積される製造動態情報の分析情報の一例を示す図である。

製造動態情報の分析情報は、作業者ＩＤ５０１、工程ＩＤ５０２、製品種別５０３、統計処理サンプリング区間情報５０４、及び統計値５０５を含む。

製造動態情報の分析情報は、前述したように、作業者ごと、及び作業種別ごとに算出される。図４では、作業者ＩＤ５０１によって作業者が特定され、さらに、工程ＩＤ５０２及び製品種別５０３によって、作業種別が特定される。

作業者ＩＤ５０１は、製造現場において作業を行っている作業者の識別子である。作業者ＩＤ５０１は、図３に示した製造動態情報の担当作業者ＩＤ４０３が対応する。

工程ＩＤ５０２は、作業が行われた工程の識別子である。工程ＩＤ５０２は、図３に示した製造動態情報の工程ＩＤ４０２が対応する。

製品種別５０３は、作業対象の製品の種類を表す。製品種別５０３は、図３に示した製造動態情報の製品ＩＤ４０１が対応する。なお、製品ＩＤ４０１と製品種別５０３は、必ずしも１対１に対応する必要はなく、同種の製品が同一の工程で作業される場合などは、１つの製品種別５０３に複数の製品ＩＤ４０１が対応してもよい。

統計処理サンプリング区間情報５０４は、分析対象の期間である。統計処理サンプリング区間情報５０４は、開始日時５１１、終了日時５１２及び区間長さ５１３を含む。統計処理サンプリング区間情報５０４の区間長さ５１３は、あらかじめ設定された値である。開始日時５１１は、分析者が分析時に指定するようにしてもよいし、あらかじめ基準時刻を設けておき、区間長さ５１３ごとに開始日時５１１を設定するようにしてもよい。

統計値５０５は、統計処理サンプリング区間情報５０４によって特定される期間に該当する製造動態情報の統計処理の結果である。本発明の第１の実施の形態では、統計値５０５には、作業所要時間の分散値５１４及び作業所要時間の標準偏差値５１５が含まれる。

ここで、製造動態情報の分析処理の説明に戻る。

作業実績収集サーバ１１０のＣＰＵ１４４は、分散値α２又は標準偏差値β２の増減及び増減量などの変化を検出する（ステップ２０５）。さらに、所定のサンプリング間隔における分散値α２が全期間の分散値α１よりも大きくなったか否か、又は、分散値α２が増加傾向にあるか否かを判定する（ステップ２０６）。なお、ステップ２０６の処理の判定結果は、標準偏差値で判定した場合と同じ判定結果となる。

作業実績収集サーバ１１０のＣＰＵ１４４は、分散値α２が分散値α１よりも大きくなっておらず、かつ、分散値α２が増加傾向にない場合には（ステップ２０６の結果が「Ｎｏ」）、分散値α２及び標準偏差値β２の算出及び監視を継続する（ステップ２０７）。

作業実績収集サーバ１１０のＣＰＵ１４４は、分散値α２が分散値α１よりも大きくなっている場合には（ステップ２０６の結果が「Ｙｅｓ」）、当該作業者の作業所要時間にばらつきがある状態と判定することができる。したがって、当該作業者の作業効率が低下している状態であると判定し（ステップ２０８）、作業効率が低下していることを作業者自身、作業監督者、又は現場管理者などに通知するなどの対応措置を実施する（ステップ２０９）。通知については、例えば、ローカル端末１１７に作業指示とともに表示してもよい。

また、対応措置として、作業実績収集サーバ１１０のＣＰＵ１４４は、作業効率の低下の度合いに応じて、当該作業者の作業負荷を軽減するように作業計画管理サーバ１１４に通知し、作業計画管理サーバ１１４が作業計画を調整するようにしてもよい。

なお、１回の作業の作業所要時間のみが長くなっている場合には、突発的なアクシデントの発生等の外的要因に起因する可能性が高いと判定し、当該データに対応する製造動態情報を除いて再計算してもよい。しかし、ある程度の長さの期間において、作業効率が低下している状態と判定されている場合は、当該作業者の疲労又は集中力の低下などの作業者の状態に起因すると考えられるため、分散値α２の上昇を疲労蓄積などの作業者の状態悪化と判定する。

さらに、各時間間隔における分散値α２を時系列に沿って比較し、分散値α２が時間とともに増加する傾向がみられた場合には（ステップ２０６の結果が「Ｙｅｓ」）、作業者の状態が悪化しつつあると判定できる（ステップ２０８）。すなわち、時間の経過とともに疲労が蓄積された場合などである。

作業実績収集サーバ１１０のＣＰＵ１４４は、前述した場合と同様に、作業効率が低下していることを関係者に通知したり、作業計画管理サーバ１１４に通知して作業計画の変更などの対応を実施するように指示したりする（ステップ２０９）。作業計画管理サーバ１１４に通知する場合には、作業計画の修正又は再スケジューリングによって、当該作業者の負荷が小さくなるように（例えば、当該作業者の作業量が少なくなるように）、製造現場全体としての作業負荷を調整し、製造現場全体としての作業効率の低下を防ぐように指示する。

このとき、具体的な対応としては、例えば、分散値α２の増加量が大きい場合には当該作業者の負荷を軽減する量を大きくしたりするなどの調整を行う。さらに、増加量が極めて大きい場合には当該作業者を一定期間製造ラインから外すなど、対応方法又は対応度合い（負荷の軽減度合いなど）を調整してもよい。また、分散値α２の上昇が単発で検出された場合ではなく、複数回連続して検出された場合、又は所定の基準値以上の分散値α２の上昇が検出された場合に、作業者の状態が悪化したと判定し、前述した対応を実施するようにしてもよい。

また、単純に一定時間ごとに分割された実績値の集合ごとに分散値α２を算出するのではなく、現在時刻から過去１時間の間の実績値集合を元データとして分散値α２を算出するようにしてもよい。この場合には、よりリアルタイム性の高い数値の変動を観察することが可能となる。

本発明の第１の実施の形態では、分散値α２の履歴を時間帯ごと、曜日・日付ごと、天候等の環境状態ごとなどの条件に対応付けて蓄積し、条件ごとに分散値α２の傾向を分析することが可能である。したがって、特定の時間帯では、特定の作業者の作業効率が低下している、又は全体の作業効率が低下している、などといった条件ごとの作業者の状態の傾向を把握することができる。そして、把握された傾向に基づいて作業計画を立案することによって、製造現場全体としての負荷調整、又は中長期的な負荷・生産量調整などを実施する最適な製造計画の構築を支援することができる。

また、工程ごと又は作業で使用される設備ごとに、一定時間ごとの分散値を算出することによって、作業者に依存せずに特定の工程又は設備における作業効率の低下を検出し、工程又は設備の劣化等を検出することが可能となる。

本発明の第１の実施の形態によれば、従来、定量化による監視又は評価が困難であった、個々の作業者の疲労度合いなどの状態、又は作業者の錬度などの作業者の特性を定量的に指標値化することが可能となる。そして、作業効率最適化など様々な目的に応じて、作業者の状態又は特性を加味して作業計画を立案及び調整することができる。

（第２の実施の形態）
本発明の第２の実施の形態では、第１の実施の形態と同様に、製品の製造動態情報を収集し、収集された製造動態情報から各作業者の作業種別ごとの作業所要時間の実績情報を取得する。

第１の実施の形態では、作業所要時間の実績情報に対し、統計処理によって分散値及び標準偏差値を算出し、算出された分散値等に基づいて作業者の作業効率の低下を検出していた。一方、第２の実施の形態では、最高効率で作業が行われた場合を基準として、統計処理を実行する。なお、統計処理の具体的な内容については後述する。

なお、第１の実施の形態と共通する内容については適宜説明を省略し、相違点を中心に説明する。

第２の実施の形態の生産管理システムの構成は、図１に示した第１の実施の形態の構成と同じである。相違点は、作業分析サーバ１１２のメモリ１４６に記憶されたプログラムである統計処理部１６３で実行される処理の内容である。製品の製造動態情報を収集する処理など、その他の処理については、第１の実施の形態と同様である。

図５は、本発明の第２の実施の形態の製造動態情報を分析する手順を示すフローチャートである。

本処理は、第１の実施の形態と同様に、作業分析サーバ１１２において実行される。また、統計処理の結果として得られる分析情報は、作業者情報蓄積データベース１１３に蓄積される。

作業分析サーバ１１２のＣＰＵ１４４は、第１の実施の形態と同様に、作業実績蓄積データベース１１１に格納された製造動態情報を作業者ごとに整理し（ステップ２０１）、作業者ごと及び作業種別ごとに作業所要時間を抽出する（ステップ２０２）。

作業分析サーバ１１２のＣＰＵ１４４は、まず、全実績値の中から作業所要時間の最低値Ａを取得し（ステップ３０１）、当該作業者の実効上の最高効率の作業所要時間とする。なお、最低値Ａは、当該作業者の実績における最低値ではなく、全作業者の実績における最低値であってもよい。

作業分析サーバ１１２のＣＰＵ１４４は、さらに、所定のサンプリング間隔（例えば、１時間）で各作業者の作業種別ごとの全実績値（作業所要時間）の集合を分割する。そして、分割された集合に含まれる実績値群のうち、最低値Ａの近傍の実績値が含まれる割合Ｂを算出する（ステップ３０２）。最低値Ａの近傍とは、例えば、最低値Ａから一定の範囲内にある実績値の集合である。一定の範囲を設けるのは、作業は人間によって行われるため、作業所要時間にばらつきが生じるためである。したがって、当該範囲は製造現場に依存して設定され、具体的には、「最低値Ａ以上、最低値Ａ×１．２以下」などの定量値範囲、又は「最低値Ａ以上、全実績値の平均値以下」の統計値範囲などが設定される。

割合Ｂは、最高効率に近い効率の作業がどのくらいの割合で行われているかを測定する指標値、すなわち、各作業者の作業の安定度を測る指標値と考えることができる。算出された値は、製造動態情報の分析情報として作業者情報蓄積データベース１１３に蓄積される。ここで、製造動態情報の分析情報について、図６を参照しながら説明する。

図６は、本発明の第２の実施の形態の作業者情報蓄積データベース１１３に蓄積される製造動態情報の分析情報の一例を示す図である。

製造動態情報の分析情報は、第１の実施の形態と同様に、作業者ＩＤ５０１、工程ＩＤ５０２、製品種別５０３、統計処理サンプリング区間情報５０４、及び統計値５０５を含む。また、作業者ＩＤ５０１、工程ＩＤ５０２、製品種別５０３、及び統計処理サンプリング区間情報５０４については、第１の実施の形態と同じである。

統計値５０５は、最低値近傍の定義値６１４及び最低値近傍のデータ数比率６１５を含む。最低値近傍の定義値６１４は、全実績値から取得された最低値Ａに基づいて設定された値である。最低値Ａから最低値近傍の定義値６１４までの値の作業所要時間を有する製造動態情報が最高効率で行われた作業に対応する。最低値近傍のデータ数比率６１５は、最高効率で行われた作業の割合であって、前述した割合Ｂがこれに該当する。

ここで、製造動態情報の分析処理の説明に戻る。

第１の実施の形態と同様に、作業の安定度（割合Ｂ）も、作業者の疲労等の状態によって変動すると考えられる。すなわち、割合Ｂが低下傾向にある場合には、作業者の状態が悪化していると判定することができる。

作業実績収集サーバ１１０のＣＰＵ１４４は、割合Ｂの変化を検出し（ステップ３０３）、所定のサンプリング間隔における割合Ｂが低下したか否かを判定する（ステップ３０４）。このとき、割合Ｂが低下していない場合には（ステップ３０４の結果が「Ｎｏ」）、割合Ｂの算出及び監視を継続する（ステップ３０５）。

作業実績収集サーバ１１０のＣＰＵ１４４は、割合Ｂが低下した場合には（ステップ３０４の結果が「Ｙｅｓ」）、当該作業者の作業効率が低下しつつあると判定することができる（ステップ３０６）。そして、作業効率が低下していることを作業者自身、作業監督者、又は現場管理者などに通知するなどの対応措置を実施する（ステップ３０９）。通知については、例えば、ローカル端末１１７に作業指示とともに表示してもよい。

また、対応措置として、作業実績収集サーバ１１０のＣＰＵ１４４は、作業効率の低下の度合いに応じて、当該作業者の作業負荷を軽減するように作業計画管理サーバ１１４に通知し、作業計画管理サーバ１１４が作業計画を調整するようにしてもよい。この場合、第１の実施の形態と同様に、作業計画の修正又は再スケジューリングによって、当該作業者の負荷が小さくなるように（例えば、当該作業者の作業量が少なくなるように）、製造現場全体としての作業負荷を調整し、製造現場全体としての作業効率の低下を防ぐように指示する。

さらに、割合Ｂの低下が１回だけではなく複数回連続して検出された場合、又は所定の閾値以上の低下量が検出された場合に、作業者の状態の悪化と判定し、対応措置を実施するようにしてもよい。

また、前述したように、現在時刻から過去１時間の間の実績値集合を元データとして割合Ｂを算出することによって、よりリアルタイム性の高い数値の変動を観察するようにしてもよい。さらに、前述したように、割合Ｂの履歴を時間帯ごと、曜日・日付ごと、天候等の環境状態ごとなどの条件に対応付けて蓄積し、条件ごとに割合Ｂの傾向を分析してもよい。また、前述したように、工程ごと又は作業で使用される設備ごとに、一定時間ごとの割合Ｂを算出することによって、作業者に依存せずに特定の工程又は設備における作業効率の低下を検出し、工程又は設備の劣化等を検出することが可能となる。

本発明の第２の実施の形態によれば、第１の実施の形態と同様に、個々の作業者の疲労度合いなどを定量的に指標値化することによって、作業効率の最適化など様々な目的に応じて、作業者の状態又は特性を加味して作業計画を立案及び調整することができる。

本発明の第１の実施の形態の生産管理システムの一例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態の製造動態情報を分析する手順を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施の形態の作業実績蓄積データベースに格納される製造動態情報の構成の一例を説明する図である。 本発明の第１の実施の形態の作業者情報蓄積データベースに蓄積される製造動態情報の分析情報の一例を示す図である。 本発明の第２の実施の形態の製造動態情報を分析する手順を示すフローチャートである。 本発明の第２の実施の形態の作業者情報蓄積データベースに蓄積される製造動態情報の分析情報の一例を示す図である。

符号の説明

１０１ 作業者タグ
１０２ 個人識別情報
１０３ 物品タグ
１０４ 個体識別情報
１０５ ローカル端末
１０６ タグ読み取り処理部
１０７ 作業識別情報
１０８ 作業実績送信処理部
１０９ 時計
１１０ 作業実績収集サーバ
１１１ 作業実績蓄積データベース
１１２ 作業分析サーバ
１１３ 作業者情報蓄積データベース
１１４ 作業計画管理サーバ
１１５ 作業計画立案処理部
１１６ 作業計画調整処理部
１１７ ローカル端末
１１８ 作業指示受信処理部
１１９ 作業指示提示処理部
１６１ 作業実績受信処理部
１６２ 作業実績蓄積処理部
１６３ 統計処理部

Claims (5)

1. 製造現場において、物品に対する作業ごとに記録される作業実績を分析する作業分析装置であって、
   前記作業実績を分析する処理を実行するプロセッサ、及び前記プロセッサに接続される記憶部を備え、
   前記各作業実績には、前記作業を行った作業者の識別子、前記作業の種類を示す作業種別、作業開始時刻、及び作業所要時間が含まれ、
   前記プロセッサは、
   前記作業者及び前記作業種別が一致する作業実績を抽出し、
   前記抽出された作業実績の中で最短の作業所要時間を取得し、
   前記取得された最短の作業所要時間に基づいて、前記作業の作業効率が低下したか否かを判定する閾値を設定し、
   前記抽出された作業実績について、所定の期間ごとに、前記所定の期間における作業の中で、前記設定された閾値よりも作業所要時間が小さい作業が含まれる割合である前記作業所要時間の統計値を算出し、
   前記所定の期間ごとに算出された統計値に基づいて、前記作業者ごとに、前記作業の作業効率を評価することを特徴とする作業分析装置。
2. 製造現場ごとに設置される端末と、前記端末を介して収集された作業実績を分析する作業分析サーバと、を備える生産管理システムにおける生産管理方法であって、
   前記各作業実績には、前記作業を行った作業者の識別子、前記作業の種類を示す作業種別、作業開始時刻、及び作業所要時間が含まれ、
   前記方法は、
   前記製造現場における物品に対する作業ごとに記録された作業実績を収集し、
   前記収集された作業実績から、前記作業者及び前記作業種別が一致する作業実績を抽出し、
   前記抽出された作業実績の中で最短の作業所要時間を取得し、
   前記取得された最短の作業所要時間に基づいて、前記作業の作業効率が低下したか否かを判定する閾値を設定し、
   前記抽出された作業実績について、所定の期間ごとに、前記所定の期間における作業の中で、前記設定された閾値よりも作業所要時間が小さい作業が含まれる割合である前記作業所要時間の統計値を算出し、
   前記所定の期間ごとに算出された統計値に基づいて、前記作業者ごとに、前記作業の作業効率を評価することを特徴とする生産管理方法。
3. 前記生産管理システムは、前記製造現場に作業を指示するための作業計画を管理する作業計画管理サーバをさらに備え、
   前記方法は、さらに、前記作業計画管理サーバが、前記所定の期間ごとに算出された統計値に基づいて、前記作業計画を作成することを特徴とする請求項２に記載の生産管理方法。
4. 製造現場ごとに設置される端末と、前記端末を介して収集された作業実績を分析する作業分析サーバと、を備える生産管理システムであって、
   前記各作業実績には、前記作業を行った作業者の識別子、前記作業の種類を示す作業種別、作業開始時刻、及び作業所要時間が含まれ、
   前記端末は、前記製造現場における物品に対する作業ごとに記録された作業実績を取得し、
   前記作業分析サーバは、
   前記端末で取得された作業実績を収集し、
   前記収集された作業実績から、前記作業者及び前記作業種別が一致する作業実績を抽出し、
   前記抽出された作業実績の中で最短の作業所要時間を取得し、
   前記取得された最短の作業所要時間に基づいて、前記作業の作業効率が低下したか否かを判定する閾値を設定し、
   前記抽出された作業実績について、所定の期間ごとに、前記所定の期間における作業の中で、前記設定された閾値よりも作業所要時間が小さい作業が含まれる割合である前記作業所要時間の統計値を算出し、
   前記所定の期間ごとに算出された統計値に基づいて、前記作業者ごとに、前記作業の作業効率を評価することを特徴とする生産管理システム。
5. 前記生産管理システムは、前記製造現場に作業を指示するための作業計画を管理する作業計画管理サーバをさらに備え、
   前記作業分析サーバは、前記所定の期間ごとに算出された統計値を記録し、
   前記作業計画管理サーバは、前記記録された統計値に基づいて、前記作業計画を作成することを特徴とする請求項４に記載の生産管理システム。

Images