JP5113023B2 - Work plan creation device - Google Patents
Work plan creation device Download PDFInfo
- Publication number
- JP5113023B2 JP5113023B2 JP2008296536A JP2008296536A JP5113023B2 JP 5113023 B2 JP5113023 B2 JP 5113023B2 JP 2008296536 A JP2008296536 A JP 2008296536A JP 2008296536 A JP2008296536 A JP 2008296536A JP 5113023 B2 JP5113023 B2 JP 5113023B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- work
- information
- work plan
- worker
- allocation
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Images
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Description
本発明は、勤務計画作成装置に関する。 The present invention relates to a work plan creation device.
作業内容毎に要求される様々な制約条件(法律や規則を遵守するために作業員の有する資格等)を満たすような勤務計画を自動的に作成するシステムは、既に開発されている(例えば、特許文献1参照)。
しかしながら、勤務計画の作成は、作成担当者の長年の経験などの独自の知見により修正されて利用されることが多くある。これらの知見は、システムにおいては法律や規則に関連しない制約と捉えることができるが、このような知見をシステムに取り入れることは難しいという課題があった。 However, the creation of a work plan is often used after being corrected based on original knowledge such as many years of experience of the creator. These findings can be regarded as restrictions not related to laws and regulations in the system, but there is a problem that it is difficult to incorporate such knowledge into the system.
本発明はこのような課題に鑑みてなされたものであり、自動生成された勤務計画情報に対する担当者の変更履歴や、過去に作成された勤務計画情報に基づいて、担当者の知見を反映させた勤務計画情報を自動的に作成することができる勤務計画作成装置を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of such problems, and reflects the knowledge of the person in charge based on the change history of the person in charge for the automatically generated work plan information and the work plan information created in the past. It is an object of the present invention to provide a work plan creation device that can automatically create work schedule information.
前記課題を解決するために、本発明に係る勤務計画作成装置は、所定の制約条件に基づいて勤務計画情報を作成する勤務計画自動作成部と、計画者の操作により勤務計画情報が変更されたときに、当該変更の情報を出力するとともに、最終的に確定された勤務計画情報を出力する勤務計画案手動修正部と、勤務計画案手動修正部より出力された変更の情報から、変更の履歴情報を抽出する変更履歴抽出部と、勤務計画案手動修正部より出力された最終的に確定された勤務計画情報から、過去の割当情報を抽出する割当情報抽出部と、変更の履歴情報及び過去の割当情報から、計画者による割当傾向を示す割当傾向行列を生成する割当傾向行列生成部と、勤務計画自動作成部で作成された勤務計画情報を、割当傾向行列に基づいて修正する勤務計画案自動修正部と、を有する。 In order to solve the above-described problem, the work plan creation device according to the present invention includes a work plan automatic creation unit that creates work plan information based on predetermined constraints, and the work plan information is changed by a planner's operation. Sometimes, the change history is output from the work plan manual correction unit that outputs the information of the change and the finalized work plan information and the change information output from the work plan manual correction unit. A change history extraction unit for extracting information, an assignment information extraction unit for extracting past assignment information from the finally confirmed work plan information output from the work plan manual correction unit, a change history information and a past The assignment trend matrix generator that generates an assignment trend matrix that shows the assignment trend by the planner from the assignment information of the planner, and the work schedule information that was created by the work plan automatic creation part based on the assignment trend matrix Ean has a automatic correction unit.
このような本発明に係る勤務計画作成装置において、勤務計画情報は、少なくとも、2以上の項目を含み、変更の履歴情報及び過去の割当情報は、勤務計画情報に含まれる2以上の項目のいずれか2つの項目を行及び列とする行列で管理されることが好ましい。そして、変更履歴抽出部は、変更の履歴に含まれる行及び列に対応する項目により決定される行列の成分に1を加算し、割当情報抽出部は、最終的に確定された勤務計画情報に含まれる行及び列に対応する項目により決定される行列の成分に1を加算するように構成されることが好ましい。 In such a work plan creation apparatus according to the present invention, the work plan information includes at least two or more items, and the change history information and the past allocation information are any of the two or more items included in the work plan information. It is preferable that these two items be managed in a matrix having rows and columns. Then, the change history extraction unit adds 1 to the matrix component determined by the items corresponding to the rows and columns included in the change history, and the allocation information extraction unit adds the finally determined work plan information to the work plan information. Preferably, 1 is added to the components of the matrix determined by the items corresponding to the included rows and columns.
このとき、変更の履歴情報及び過去の割当情報は、構成される行及び列の項目の少なくとも一方が他と異なる2以上の行列を有することが好ましい。 At this time, it is preferable that the change history information and the past allocation information include two or more matrices in which at least one of the row and column items is different from the other.
さらにこのとき、割当傾向行列生成部は、2以上の行列の行及び列の項目が異なるときに、行及び列のサイズを揃えるスケーリングと、成分の大きさを揃えるスケーリングとを行うように構成されることが好ましい。 Further, at this time, the allocation trend matrix generation unit is configured to perform scaling for aligning the sizes of the rows and columns and scaling for aligning the sizes of the components when the items of the rows and columns of two or more matrices are different. It is preferable.
また、このような本発明に係る勤務計画作成装置において、勤務計画情報は、少なくとも作業内容、作業員、及び、当該作業員が有する資格を含み、変更の履歴情報及び過去の割当情報のそれぞれは、資格を行とし作業内容を列とする資格−作業内容テーブル、作業員を行とし作業内容を列とする作業員−作業内容テーブル、及び、作業員を行とし作業内容が分類される作業属性を列とする作業員−作業属性テーブルから構成されることが好ましい。 Further, in such a work plan creation device according to the present invention, the work plan information includes at least work content, a worker, and the qualification that the worker has, and each of the change history information and past allocation information includes Qualification-work content table with qualification as row and work content as column, worker-work content table with worker as row and work content as column, and work attribute in which work content is classified as worker as row It is preferable that it is comprised from the worker-work attribute table which uses as a column.
そしてこのとき、割当傾向行列生成部は、過去の割当情報における資格−作業内容テーブルの各成分をaij、分散をVaとし、作業員−作業内容テーブルの各成分をbij、分散をVbとし、作業員−作業属性テーブルの各成分をcij、分散をVcとし、また、変更の履歴情報における資格−作業内容テーブルの各成分をdij、分散をVdとし、作業員−作業内容テーブルの各成分をeij、分散をVeとし、作業員−作業属性テーブルの各成分をfij、分散をVfとしたとき、次式
によりパラメータをα、β、γ、δ、ε、ξを算出し、さらに、直前に作成された勤務計画情報から資格−作業内容テーブル、作業員−作業内容テーブル、及び、作業員−作業属性テーブルを生成して、当該テーブルの各々に対する最適化問題の最適解の平均値δ′、ε′、ξ′を算出し、割当傾向行列Dを次式
但し、Dijは割当傾向行列の成分
により算出するように構成されることが好ましい。
And this time, allocation tends matrix generation unit, qualified in a past assignment information - each component of the work table a ij, dispersed with V a, the worker - the component b ij of work tables, the variance V b , each component of the worker-work attribute table is c ij , the variance is V c, and each component of the qualification-work content table in the change history information is d ij , and the variance is V d , When each component of the work content table is e ij , the variance is V e , each component of the worker-work attribute table is f ij , and the variance is V f ,
[Alpha], [beta], [gamma], [delta], [epsilon], [xi] are calculated from the above, and the qualification-work content table, worker-work content table, and worker-work attribute table are calculated from the work plan information created immediately before. Are calculated, and average values δ ′, ε ′, ξ ′ of the optimal solution of the optimization problem for each of the tables are calculated.
However, D ij is preferably configured to be calculated from the components of the allocation tendency matrix.
本発明に係る勤務計画作成装置を以上のような構成とすると、勤務計画自動作成部で作成された勤務計画情報に対して勤務計画案手動修正部を用いて計画者により行われた修正の履歴及び最終的に確定した勤務計画情報から、この計画者の割当傾向を、割当傾向行列生成部で割当傾向行列として抽出することができるため、この担当者の知見をデータとして蓄積することができ、また、勤務計画案自動修正部により修正された勤務計画情報は、この蓄積された担当者の知見が反映されたものとなるので、計画者の手動による修正作業を少なくなくして効率的に勤務計画を立案することができる。 If the work plan creation device according to the present invention is configured as described above, the history of corrections made by the planner using the work plan manual correction unit for the work plan information created by the work plan automatic creation unit And since the assignment tendency of this planner can be extracted as an assignment tendency matrix by the assignment tendency matrix generation unit from the work plan information finally determined, the knowledge of this person in charge can be accumulated as data, In addition, the work plan information corrected by the work plan draft auto-correction unit reflects the knowledge of the person in charge that has been accumulated. Can be planned.
以下、本発明の好ましい形態について図面を参照して説明する。まず、図1を用いて本発明に係る勤務計画作成装置の構成について説明する。この勤務計画作成装置1は、入力情報に基づいて勤務計画情報30を作成する勤務計画自動作成部11と、この勤務計画自動作成部11で作成された勤務計画情報30を割当傾向行列記憶部25に記憶された割当傾向行列に基づいて修正し、修正された勤務計画情報を修正勤務計画案記憶部21に記憶する勤務計画案自動修正部12と、修正された勤務計画情報を修正勤務計画情報記憶部21から読み出して、例えば、ディスプレイ等の表示手段に表示し、計画者が、マウスやキーボード等の入力手段を用いて修正する機能を提供するとともに、修正された勤務計画情報を最終的な勤務計画情報として最終勤務計画案記憶部22に記憶する勤務計画案手動修正部13と、勤務計画案手動修正部13で修正された修正情報から変更履歴情報を抽出して割当変更履歴情報記憶部23に記憶する変更履歴抽出部14と、勤務計画案手動修正部13により修正された最終的な勤務計画情報を最終勤務計画案記憶部22から読み出して過去の割当情報を抽出し、過去の割当情報記憶部24に記憶する割当情報抽出部15と、割当変更履歴情報記憶部23に記憶された変更履歴情報及び過去の割当情報記憶部24に記憶された過去の割当情報から計画者の割当傾向を割当傾向行列として算出し、割当傾向行列記憶部25に記憶する割当傾向行列生成部16と、から構成される。なお、これらの機能は、ハードディスク等を記憶部として有するコンピュータに実装することができる。
Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. First, the configuration of the work plan creation apparatus according to the present invention will be described with reference to FIG. The work
それでは、この勤務計画作成装置1で実行される処理について説明する。まず、勤務計画自動作成部11は、計画者により入力手段から入力された作業員、作業内容、作業に必要な人数や資格、休暇希望などの入力情報に基づいて、各種制約を満たした勤務計画情報30を作成する。また、この勤務計画情報30が勤務計画自動修正部12により修正されて修正勤務計画案記憶部21に記憶される。ここで、勤務計画情報30は、図2に示すように、少なくとも、作業内容30a、作業日時30b、作業員30c及びこの作業員が有する資格30dの情報を含むレコードを、作業内容の数だけ有して構成される。また、勤務計画案自動修正部12の処理については後述する。
Then, the process performed with this work
そして、上述のように、このようにして修正された勤務計画情報を用いて、計画者は、勤務計画案手動修正部13により勤務計画の修正を行う。このとき、修正された勤務計画情報は、変更履歴抽出部14に渡され割当変更履歴情報の抽出が行われる。例えば、図3(a)に示すように、勤務計画において、勤務計画情報31の作業員(この例の場合「甲田」)と、勤務計画情報32の作業員(この例の場合「乙原」)とを入れ替えたとする。割当変更履歴情報記憶部23では、図3(b)に示すように、変更履歴情報を、作業員を行として管理し、作業内容を列として管理するテーブルとして記憶するように構成されている(このテーブルを、以降の説明では「作業員−作業内容テーブル23b」と呼ぶ)。そのため、変更履歴抽出部14は、勤務計画案手動修正部13から勤務計画表が修正された情報を受け取ると、作業員−作業内容テーブル23bにおける作業員及び作業内容で特定される成分に1を加算する処理を行う。図3(a)の修正が行われた場合には、作業員「甲田」と作業内容「定期点検」とにより特定される成分「1」に1が加えられて「2」となり、同様に、作業員「乙原」と作業内容「土木工事」とにより特定される成分「3」に1が加えられて「4」となる。なお、図3(a)で「○」は、上記説明に関連しない成分の値であって、任意の値が設定されることを示している(以降の説明においても同様である)。
Then, as described above, the planner corrects the work plan by the work plan
この割当変更履歴記憶部23には、図4に示すように、上述の作業員−作業内容テーブル23bに加えて、変更履歴情報を、資格を行として管理し、作業内容を列として管理する資格−作業内容テーブル23aと、作業員を行として管理し、作業属性を列として管理する作業員−作業属性テーブル23cとを管理している。そのため、変更履歴抽出部14は、上述の勤務計画情報の修正情報を受け取るたびに、作業員−作業内容の変更履歴に加えて、資格−作業内容の変更履歴及び作業員−作業属性の変更履歴を抽出してそれぞれ対応するテーブル23a〜23cに記憶するように構成されている。ここで、作業属性は、作業内容をグループ化する情報であって、作業内容の上位概念である。例えば、「電気工事」という作業内容は、「工事」という作業属性に分類され、「定期検査」という作業内容は、「検査」という作業属性に分類される。変更履歴抽出部14は、これらの作業内容と作業属性の対応関係を予め記憶部等に記憶しておくことにより、作業内容から作業属性を特定することができる。また、資格は、勤務計画情報30に含まれている情報により特定することができる。なお、変更履歴抽出部14は、作業の修正情報から資格−作業内容の変更履歴を抽出する際に、ある作業内容に対して、その作業内容に必ず必要な資格に対応する場合は、上述の加算処理を行わないように構成されている。これは、資格と作業内容との関係を抽出するために、必ず必要な資格の情報を除外するためのである。
In this allocation change
以上のように、資格−作業内容テーブル23a、作業員−作業内容テーブル23b及び作業員−作業属性テーブル23cは、行及び列から構成される行列で表現できるため、以降の説明ではそれぞれを行列(d)、行列(e)及び行列(f)とも呼ぶこととする。 As described above, the qualification-work content table 23a, the worker-work content table 23b, and the worker-work attribute table 23c can be expressed by a matrix composed of rows and columns. d), also referred to as matrix (e) and matrix (f).
一方、勤務計画案手動修正部13により、最終的に確定した勤務計画情報が最終勤務計画案記憶部22に記憶されると、割当情報抽出部15は、この最終的に確定した勤務計画情報から上述の変更履歴抽出部14と同様に、この最終的に確定した勤務計画情報に含まれる全ての勤務計画情報を取り出して、各々の勤務計画情報毎に、資格−作業内容、作業員−作業内容及び作業員−作業属性の数をカウントして、過去の割当情報記憶部24のテーブルに加算する。この過去の割当情報記憶部24には、図5に示すように、資格−作業内容テーブル24a、作業員−作業内容テーブル24b及び作業員−作業属性テーブル24cが記憶されている。抽出方法及び加算方法は、上述の変更履歴抽出部14と同じである。また、これらのテーブルをそれぞれ、行列(a)、行列(b)及び行列(c)と呼ぶ。
On the other hand, when the work plan information finally determined is stored in the final work plan
割当情報抽出部15により、最終的に確定した勤務計画情報が抽出されて過去の割当情報記憶部24に記憶されると、次に、割当傾向行列生成部16により、割当傾向行列の生成が行われる。この割当傾向行列生成部16の処理を図6を用いて説明する。割当傾向行列生成部16は、まず、割当変更履歴情報記憶部23及び過去の割当情報記憶部24から上述の行列(a)〜(f)を読み出す(ステップS100)。
After the finally determined work plan information is extracted by the allocation information extraction unit 15 and stored in the past allocation
ところで、これらの行列(a)〜(f)は、行及び列を構成する項目(資格、作業内容、作業員)の要素数がそれぞれ異なるため、その大きさ(行×列)は異なる。そのため、この行列のサイズを揃えるためのサイズのスケーリング処理を行う(ステップS110)。具体的には、資格−作業内容テーブル23a,24a及び作業員−作業属性テーブル23c、24cを、それぞれ、作業員−作業内容テーブル23b,24bの形に変換して記憶部等に一時的に保存する。すなわち、資格−作業内容テーブル23a,24aの場合は、行の項目である「資格」を、「作業員」に置き換え、作業内容毎に、資格に設定されている成分を、当該資格を有する作業員毎に、この作業員と作業内容とで決定される成分に設定する。例えば、図7(a)に示すように、「電気技師」という資格を「甲田」及び「丙川」が有しており、電気技師と定期点検とで決定される成分に「5」が設定されている場合には、変換後のテーブルの甲田及び丙川と定期点検とで決定される成分のそれぞれに「5」を設定する。同様に、作業員−作業属性テーブル23c,24cの場合は、列の項目である「作業属性」を、「作業内容」に置き換え、作業員毎に、作業属性に設定されている成分を、当該作業属性に分類されている作業内容毎に、この作業内容と作業員とで決定される成分に設定する。例えば、図7(b)に示すように、「工事」という作業属性に「土木工事」及び「電気工事」が分類されていて、丙川と工事とで決定される成分に「4」が設定されている場合には、変換後のテーブルの丙川と土木工事及び電気工事とで決定される成分のそれぞれに「4」を設定する。以上の処理を行うことにより、行列(a)〜(f)の全てが、「作業員×作業内容」の行列の形で保存されることとなる。 By the way, these matrices (a) to (f) have different sizes (rows × columns) because the numbers of items (qualifications, work contents, workers) constituting the rows and columns are different. For this reason, a size scaling process for aligning the size of the matrix is performed (step S110). Specifically, the qualification-work content tables 23a and 24a and the worker-work attribute tables 23c and 24c are converted into the form of the worker-work content tables 23b and 24b, respectively, and temporarily stored in the storage unit or the like. To do. That is, in the case of the qualification-work content tables 23a and 24a, the “qualification” that is the item in the row is replaced with “worker”, and the component set in the qualification is changed to the work having the qualification for each work content. For each worker, a component determined by the worker and the work content is set. For example, as shown in FIG. 7A, “Koda” and “Yodogawa” have the qualification of “electric engineer”, and “5” is set for the component determined by the electrician and the periodic inspection. If so, “5” is set for each of the components determined by Koda and Yodogawa in the converted table and periodic inspection. Similarly, in the case of the worker-work attribute tables 23c and 24c, “work attribute” which is an item in the column is replaced with “work content”, and the component set in the work attribute is changed for each worker. For each work content classified as a work attribute, a component determined by the work content and the worker is set. For example, as shown in FIG. 7B, “Civil work” and “Electrical work” are classified into the work attribute “Construction”, and “4” is set as the component determined by Yodogawa and construction. If it is, “4” is set for each of the components determined by the Yodo River, civil engineering work, and electrical work in the converted table. By performing the above processing, all of the matrices (a) to (f) are stored in the form of a “worker × work content” matrix.
また、上記行列を加算処理する場合、一方の行列の成分の値が大きく、他方の行列の成分の値が小さい場合、これらの行列を加算すると、成分の小さい値の行列は、全体に影響度合いが低くなってしまう。そのため、ステップS110でサイズのスケーリングがされた行列に対して成分のスケーリング処理を行う(ステップS120)。具体的には、行列(a)〜(f)のそれぞれに含まれる全ての成分の和をA〜Fとし、また、このようにして求められた和A〜Fのうち、最も大きい値をMとする(M=max{A,B,C,D,E,F})。そして、これらの値を用いて行列(a)〜(f)を次式(1)によりスケーリング処理を行い記憶部等に一時的に保存する。なお、ここで、aij〜fijは、行列(a)〜(f)のそれぞれの成分を表す。 In addition, when the above matrix is added, if the value of one matrix component is large and the value of the other matrix component is small, adding these matrices causes the matrix with a small component value to affect the whole. Will be lower. Therefore, component scaling processing is performed on the matrix whose size has been scaled in step S110 (step S120). Specifically, the sum of all the components included in each of the matrices (a) to (f) is A to F, and the largest value among the sums A to F obtained in this way is M. (M = max {A, B, C, D, E, F}). Then, using these values, the matrices (a) to (f) are subjected to scaling processing according to the following equation (1) and temporarily stored in a storage unit or the like. Here, a ij to f ij represent respective components of the matrices (a) to (f).
以上のようにして、サイズ及び成分のスケーリング処理が終了すると、スケーリングされた行列(a)〜(f)のそれぞれに対応するパラメータα〜ξを決定する。ここで、行列(a)にパラメータαが対応し、行列(b)にパラメータβが対応し、行列(c)にパラメータγが対応し、行列(d)にパラメータδが対応し、行列(e)にパラメータεが対応し、行列(f)にパラメータξが対応する。具体的には、まず、各行列(a)〜(f)における各々の分散Va〜Vfを求め、それらの合計の逆数Vを次式(2)により求める。 When the size and component scaling processing is completed as described above, parameters α to ξ corresponding to the scaled matrices (a) to (f) are determined. Here, the parameter α corresponds to the matrix (a), the parameter β corresponds to the matrix (b), the parameter γ corresponds to the matrix (c), the parameter δ corresponds to the matrix (d), and the matrix (e ) Corresponds to parameter ε, and parameter ξ corresponds to matrix (f). Specifically, first, the respective variances V a to V f in the respective matrices (a) to (f) are obtained, and the reciprocal number V of these is obtained by the following equation (2).
そして、この逆数Vと、上述の各行列(a)〜(f)の分散Va〜Vfとにより、上記パラメータα〜ξを次式(3)により決定する。 The parameters α to ξ are determined by the following equation (3) based on the reciprocal V and the variances Va to Vf of the matrices (a) to (f).
このパラメータα〜ξの定め方は、行列内の成分に関する分散が大きいということは、その行列には、担当者の割当に関する影響が強くでているという考えに基づいている。 The method of determining the parameters α to ξ is based on the idea that the influence on the assignment of the person in charge is strong in the matrix that the variance regarding the components in the matrix is large.
次に、作業内容の変更履歴として抽出した割当変更履歴情報記憶部23に記憶されている行列(d)〜(f)について、これらの行列の各々に最適化問題を適用した場合の最適解の平均値であるパラメータδ′,ε′,ξ′を算出する(ステップS140)。ここでは、パラメータδ′の決め方について説明する。まず、直前に生成された勤務計画情報から、上述の割当情報抽出部15と同様に、資格−作業内容の出現回数を抽出し、資格−作業内容の行列(X)を生成する。また、この行列(X)に対してステップS110で示した処理と同様の処理を行い、サイズのスケーリング処理を行い、作業員×作業内容の行列にする。そして、このようにしてスケーリングされた行列Xに対して、以下の式(4)で示す最適化問題を考える。
Next, with respect to the matrices (d) to (f) stored in the allocation change history
(4)
(4)
この式(4)で示す問題の最適解δij″は、次式(5)のようになる。 The optimal solution δ ij ″ of the problem shown in this equation (4) is expressed by the following equation (5).
そして、この最適解δij″の平均値をδ′として算出する。なお、パラメータε′も、直前に生成された勤務予計画情報から作業員−作業内容の行列(Y)を生成し、この行列(Y)から上述の処理により最適解εij″を算出してこの平均値から求められ、パラメータξ′も、直前に生成された勤務計画情報から作業員−作業属性の行列(Z)を生成し、この行列(Z)から上述の処理により最適解ξij″を算出してこの平均値から求められる。なお、上述の式(4)に示す最適化問題を解く前に、行列(X),(Y),(Z)に対して、ステップS120に示した成分のスケーリング処理を行うことが好ましい。 Then, the average value of the optimum solution δ ij ″ is calculated as δ ′. Note that the parameter ε ′ also generates a worker-work content matrix (Y) from the work schedule information generated immediately before. The optimal solution ε ij ″ is calculated from the matrix (Y) by the above-described process, and is obtained from this average value. The parameter ξ ′ is also obtained from the work plan information generated immediately before the worker-work attribute matrix (Z). Then, the optimal solution ξ ij ″ is calculated from the matrix (Z) by the above-described process and obtained from this average value. Before solving the optimization problem shown in the above equation (4), the matrix (X ), (Y), (Z), it is preferable to perform the component scaling processing shown in step S120.
最後に、行列(a)〜(f)及び、上述のステップS130,S140で決定したパラメータα〜ξ,δ′〜ξ′を用いて、割当傾向行列(D)を決定し(ステップS150)、割当傾向行列記憶部25に記憶する(ステップS160)。なお、割当傾向行列(D)は、作業員×作業内容の行列であり、Dijは、この割当傾向行列(D)の各成分を示している。ここで、行列(d)〜(f)は、勤務計画を作成する作成者が割当を変更した情報に関連するものであるため、特別なパラメータδ′〜ξ′を用いて調整している。 Finally, the allocation tendency matrix (D) is determined using the matrices (a) to (f) and the parameters α to ξ and δ ′ to ξ ′ determined in steps S130 and S140 described above (step S150). It stores in the allocation tendency matrix storage unit 25 (step S160). The assignment tendency matrix (D) is a matrix of worker × work contents, and D ij indicates each component of the assignment tendency matrix (D). Here, since the matrixes (d) to (f) are related to information in which the creator who creates the work plan has changed the assignment, the matrices (d) to (f) are adjusted using special parameters δ ′ to ξ ′.
上述した勤務計画案自動修正部12は、このようにして決定された割当傾向行列(D)を用いて勤務計画自動作成部11で作成された勤務計画情報30の修正を行う。具体的には、割当傾向行列(D)の列、すなわち、作業内容毎に、その成分の合計値を算出し、この合計値が大きい作業内容順に割当の修正を行う。この合計値が大きいということは、その作業が割り当てられる傾向が強いことを意味しているからである。
The above-mentioned work plan automatic correction unit 12 corrects the
例えば、4名の作業員に対して5つの作業内容が割り当てられた割当傾向行列(D)の各成分に、例えば図8(a)に示す値が設定されている場合、作業内容毎の成分の合計値は、(14,15,11,12,10)となるため、割当作業は、作業2,作業1,作業4,作業3,作業5の順で行われる。また、各作業内容に対する作業員の割当においては、その作業内容に対する作業員の数値(成分)の大きい作業員に割り当てるように修正が行われる。例えば、図8(b)に示すように、作業2に必要な人数が2人で、割当傾向行列(D)におけるこの作業2に対する各作業員の成分の値が(6,2,3,7)の場合においては、理想的な割当は、その成分の値が大きい順に、作業員4と作業員1とに割り当てるのが好ましい(この図8(b)は、作業員に作業を割り当てる場合は「1」が設定され、割り当てない場合は「0」が設定される)。もし、この理想的な割当と勤務計画自動作成部11で作成された勤務計画情報30とが相違している場合には(図8(b)の場合には、作業員1と作業員2とに割当られている)、勤務計画案自動修正部12は、割当傾向行列(D)の内容に従って割当の変更処理を行う。割当の修正方法としては、例えば、図8(c)に示すように、割当傾向行列(D)において、対応する作業内容における作業員の成分の値の大きい順に割当を行い、各種制約条件(法律や規則を遵守するための制約等)を満たすまで必要人数を割り当てて行くことにより行われる。
For example, when the values shown in FIG. 8A are set in each component of the assignment tendency matrix (D) in which five work contents are assigned to four workers, the components for each work contents Therefore, the allocation work is performed in the order of
勤務計画作成装置1を以上のように構成すると、勤務計画自動作成部11で作成された勤務計画情報に対して勤務計画案手動修正部13を用いて計画者により行われた修正の履歴及び最終的に確定した勤務計画情報から、この計画者の割当傾向を、割当傾向行列生成部16で割当傾向行列として抽出することができる。そのため、この担当者の知見をデータとして蓄積することができ、さらに、勤務計画案自動修正部12により修正された勤務計画情報をこの知見に基づく割当傾向行列に基づいて修正できるため、担当者の知見が反映されたものとなり、計画者の手動による修正作業を少なくなくして効率的に勤務計画を立案することができる。
If the work
1 勤務計画作成装置
11 勤務計画自動作成部 12 勤務計画案自動修正部
13 勤務計画案手動修正部 14 変更履歴抽出部
15 割当情報抽出部 16 割当傾向行列生成部
DESCRIPTION OF
Claims (6)
計画者の操作により前記勤務計画情報が変更されたときに、当該変更の情報を出力するとともに、最終的に確定された勤務計画情報を出力する勤務計画案手動修正部と、
前記勤務計画案手動修正部より出力された前記変更の情報から、前記変更の履歴情報を抽出する変更履歴抽出部と、
前記勤務計画案手動修正部より出力された前記最終的に確定された勤務計画情報から、過去の割当情報を抽出する割当情報抽出部と、
前記変更の履歴情報及び前記過去の割当情報から、前記計画者による割当傾向を示す割当傾向行列を生成する割当傾向行列生成部と、
前記勤務計画自動作成部で作成された前記勤務計画情報を、前記割当傾向行列に基づいて修正する勤務計画案自動修正部と、を有する勤務計画作成装置。 A work plan automatic creation unit that creates work plan information based on predetermined constraints,
When the work plan information is changed by the planner's operation, the work plan manual correction unit that outputs the information of the change and outputs the finally confirmed work plan information;
A change history extraction unit that extracts history information of the change from the change information output from the work plan manual correction unit;
An allocation information extraction unit that extracts past allocation information from the finally determined work plan information output from the work plan draft manual correction unit;
An allocation trend matrix generating unit that generates an allocation trend matrix indicating an allocation trend by the planner from the history information of the change and the past allocation information;
A work plan creation apparatus comprising: a work plan plan automatic correction unit that corrects the work plan information created by the work plan automatic creation unit based on the allocation trend matrix.
前記変更の履歴情報及び前記過去の割当情報は、前記勤務計画情報に含まれる前記2以上の項目のいずれか2つの項目を行及び列とする行列で管理され、
前記変更履歴抽出部は、前記変更の履歴に含まれる前記行及び列に対応する項目により決定される前記行列の成分に1を加算し、
前記割当情報抽出部は、前記最終的に確定された勤務計画情報に含まれる前記行及び列に対応する項目により決定される前記行列の成分に1を加算するように構成された請求項1に記載の勤務計画作成装置。 The work plan information includes at least two or more items,
The change history information and the past allocation information are managed in a matrix having rows and columns of any two items of the two or more items included in the work plan information,
The change history extraction unit adds 1 to a component of the matrix determined by an item corresponding to the row and column included in the change history,
The allocation information extraction unit is configured to add 1 to a component of the matrix determined by an item corresponding to the row and column included in the finally determined work plan information. The work plan creation device described.
前記変更の履歴情報及び前記過去の割当情報のそれぞれは、前記資格を行とし前記作業内容を列とする資格−作業内容テーブル、前記作業員を行とし前記作業内容を列とする作業員−作業内容テーブル、及び、前記作業員を行とし前記作業内容が分類される作業属性を列とする作業員−作業属性テーブルから構成される請求項3または4に記載の勤務計画作成装置。 The work plan information includes at least work content, a worker, and qualifications the worker has,
Each of the change history information and the past allocation information includes a qualification-work content table having the qualification as a row and the work content as a column, and a worker-work having the worker as a row and the work content as a column. The work plan creation device according to claim 3 or 4, comprising a content table and a worker-work attribute table having a column of work attributes in which the worker is classified as a row and the work content is classified.
前記過去の割当情報における前記資格−作業内容テーブルの各成分をaij、分散をVaとし、前記作業員−作業内容テーブルの各成分をbij、分散をVbとし、前記作業員−作業属性テーブルの各成分をcij、分散をVcとし、
前記変更の履歴情報における前記資格−作業内容テーブルの各成分をdij、分散をVdとし、前記作業員−作業内容テーブルの各成分をeij、分散をVeとし、前記作業員−作業属性テーブルの各成分をfij、分散をVfとしたとき、次式
によりパラメータをα、β、γ、δ、ε、ξを算出し、
さらに、直前に作成された前記勤務計画情報から前記資格−作業内容テーブル、前記作業員−作業内容テーブル、及び、前記作業員−作業属性テーブルを生成して、当該テーブルの各々に対する最適化問題の最適解の平均値δ′、ε′、ξ′を算出し、割当傾向行列Dを次式
但し、Dijは割当傾向行列の成分
により算出するように構成された請求項5に記載の勤務計画作成装置。 The allocation trend matrix generation unit includes:
In the past allocation information, each component of the qualification-work content table is a ij , the variance is V a , each component of the worker-work content table is b ij , and the variance is V b, and the worker-work Each component of the attribute table is c ij and the variance is V c .
In the change history information, each component of the qualification-work content table is d ij , the variance is V d , each component of the worker-work content table is e ij , and the variance is V e, and the worker-work When each component of the attribute table is f ij and the variance is V f ,
To calculate the parameters α, β, γ, δ, ε, ξ,
Further, the qualification-work content table, the worker-work content table, and the worker-work attribute table are generated from the work plan information created immediately before the optimization problem for each of the tables. The average values δ ′, ε ′, and ξ ′ of the optimal solution are calculated, and the allocation tendency matrix D is
However, the work plan creation device according to claim 5, wherein D ij is configured to be calculated from a component of an allocation tendency matrix.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2008296536A JP5113023B2 (en) | 2008-11-20 | 2008-11-20 | Work plan creation device |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2008296536A JP5113023B2 (en) | 2008-11-20 | 2008-11-20 | Work plan creation device |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2010122942A JP2010122942A (en) | 2010-06-03 |
JP5113023B2 true JP5113023B2 (en) | 2013-01-09 |
Family
ID=42324222
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2008296536A Expired - Fee Related JP5113023B2 (en) | 2008-11-20 | 2008-11-20 | Work plan creation device |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP5113023B2 (en) |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP5533570B2 (en) * | 2010-11-08 | 2014-06-25 | 富士通株式会社 | Schedule generation program, apparatus and method |
JP5639546B2 (en) * | 2011-08-05 | 2014-12-10 | 株式会社東芝 | Information processing apparatus and information processing method |
WO2022091423A1 (en) * | 2020-11-02 | 2022-05-05 | 株式会社日立製作所 | Personnel deployment support system and method |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH11296594A (en) * | 1998-04-13 | 1999-10-29 | Hitachi Ltd | Item allocation supporting method |
JP4430282B2 (en) * | 2002-06-06 | 2010-03-10 | セコム株式会社 | Work schedule creation support system |
-
2008
- 2008-11-20 JP JP2008296536A patent/JP5113023B2/en not_active Expired - Fee Related
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2010122942A (en) | 2010-06-03 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP4592325B2 (en) | IT system design support system and design support method | |
JP2014081778A (en) | Scheduling method and scheduling program and scheduling device | |
JP5113023B2 (en) | Work plan creation device | |
JP2008226178A (en) | Program, method, and device for optimizing personnel assignment | |
JP2010044572A (en) | Production planning method, execution program thereof, and execution device thereof | |
US20080228676A1 (en) | Computing device, method of controlling the computing device, and computer readable medium recording a program | |
JP7314043B2 (en) | PRODUCTION PLANNING SUPPORT SYSTEM AND PRODUCTION PLANNING SUPPORT METHOD | |
JP5063444B2 (en) | Line production management support method and apparatus | |
CN112396314A (en) | Task allocation method and device, electronic equipment and storage medium | |
JP2005032079A (en) | Project pre-evaluation method | |
CN109344371B (en) | Header generation method and device | |
JP2009134460A (en) | Risk extraction support device | |
CN112561500B (en) | Salary data generation method, device, equipment and medium based on user data | |
JP4034284B2 (en) | Company diagnostic report generator | |
WO2016009483A1 (en) | Assembly line organizing system and assembly line organizing method | |
JP2011204137A (en) | Apparatus, method and program or automatically generating check list | |
JP2007317103A (en) | Workforce efectively utilizing system, method, program, and recording medium which stores workforce efectively utilizing program | |
WO2015142162A1 (en) | A computer implemented method of presenting task data. | |
JP2015082316A (en) | Revenue calculation device, carrier consulting system, revenue calculation method, carrier consulting method, program for revenue calculation method, program for carrier consulting method, and recording medium with the programs recorded thereon | |
WO2021261132A1 (en) | Determination method | |
EP3104289A1 (en) | Optimization and integration of thermal and structural analyses | |
JP2007115005A (en) | Production management device | |
JP2005032011A (en) | Operation plan table preparation supporting device | |
JP2010244483A (en) | Business navigation system | |
JP2010287026A (en) | Project management system and project management program |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20110314 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20120827 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20121002 |
|
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20121011 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20151019 Year of fee payment: 3 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |