JP6076272B2 - 標準作業時間推定装置及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、標準作業時間推定装置及びプログラム、特に実施された作業に要した作業時間に基づき標準作業時間を推定する技術に関する。

設備機器の保守作業の計画を立案する際、過去に実施された保守作業に要した作業時間から、例えば平均値等を算出して参考にしていた。また、連続して作業を行う場合、前段階の作業時間を参照して後段階の作業時間を設定する技術が提案されている（例えば、特許文献１）。

特開２００４−２４６６２８号公報 特開２００９−２８９１３４号公報 特開２０１０−１２８６５４号公報

本発明は、実施された作業に関する属性情報の属性項目値を参照して作業の属性に適合した標準作業時間を推定することを目的とする。

本発明に係る標準作業時間推定装置は、実施された作業の種類、当該作業に要した作業時間及び当該作業に関する属性情報をそれぞれ示す項目値を少なくとも含む複数の作業時間データを、前記複数の作業時間データに含まれている作業の種類を示す作業種類項目値毎に分類して作業種類別作業時間データを生成する作業種類別作業時間データ分類手段と、前記作業種類別作業時間データを更に前記作業種類別作業時間データに含まれている属性情報の属性項目値毎に分類して属性項目値別作業時間データを生成する属性項目値別作業時間データ分類手段と、前記属性項目値別作業時間データに基づいて、当該属性項目値別作業時間データに含まれている作業種類項目値毎属性項目値毎に、当該作業種類項目値及び当該属性項目値に該当する作業に要する作業時間を算出する細分作業時間算出手段と、前記作業種類別作業時間データに基づいて、当該作業種類別作業時間データに含まれている作業種類項目値毎に、当該作業種類項目値に該当する作業に要する標準作業時間を算出する代表作業時間算出手段と、前記細分作業時間算出手段により算出された標準作業時間を細分作業時間、前記代表作業時間算出手段により算出された標準作業時間を代表作業時間とした場合、各細分作業時間と代表作業時間との差に基づき各細分作業時間の有意性を評価する有意性評価手段と、を有し、前記有意性評価手段は、各細分作業時間と代表作業時間との差を母平均の検定により検定してｐ値を算出し、作業の種類毎にｐ値の最小値を求め、求められたｐ値の最小値に対応する細分作業時間を、当該作業種類項目値及び当該属性項目値に該当する作業に要する標準作業時間と推定するものである。

本発明に係る標準作業時間推定装置は、実施された作業の種類、当該作業に要した作業時間及び当該作業に関する属性情報をそれぞれ示す項目値を少なくとも含む複数の作業時間データを、前記複数の作業時間データに含まれている作業の種類を示す作業種類項目値毎に分類して作業種類別作業時間データを生成する作業種類別作業時間データ分類手段と、前記作業種類別作業時間データを更に前記作業種類別作業時間データに含まれている属性情報の属性項目値毎に分類して属性項目値別作業時間データを生成する属性項目値別作業時間データ分類手段と、前記属性項目値別作業時間データに基づいて、当該属性項目値別作業時間データに含まれている作業種類項目値毎属性項目値毎に、当該作業種類項目値及び当該属性項目値に該当する作業に要する作業時間を算出する細分作業時間算出手段と、前記作業種類別作業時間データに基づいて、当該作業種類別作業時間データに含まれている作業種類項目値毎に、当該作業種類項目値に該当する作業に要する標準作業時間を算出する代表作業時間算出手段と、前記細分作業時間算出手段により算出された標準作業時間を細分作業時間、前記代表作業時間算出手段により算出された標準作業時間を代表作業時間とした場合、各細分作業時間と代表作業時間との差に基づき各細分作業時間の有意性を評価する有意性評価手段と、を有し、前記有意性評価手段により求められたｐ値の最小値が予め決められた有意水準未満の場合に、有意水準未満となったｐ値の最小値に対応する細分作業時間を、当該作業種類項目値及び当該属性項目値に該当する作業に要する標準作業時間と推定するものである。

本発明に係るプログラムは、コンピュータを、実施された作業の種類、当該作業に要した作業時間及び当該作業に関する属性情報をそれぞれ示す項目値を少なくとも含む複数の作業時間データを、前記複数の作業時間データに含まれている作業の種類を示す作業種類項目値毎に分類して作業種類別作業時間データを生成する作業種類別作業時間データ分類手段、前記作業種類別作業時間データを更に前記作業種類別作業時間データに含まれている属性情報の属性項目値毎に分類して属性項目値別作業時間データを生成する属性項目値別作業時間データ分類手段、前記属性項目値別作業時間データに基づいて、当該属性項目値別作業時間データに含まれている作業種類項目値毎属性項目値毎に、当該作業種類項目値及び当該属性項目値に該当する作業に要する作業時間を算出する細分作業時間算出手段、前記作業種類別作業時間データに基づいて、当該作業種類別作業時間データに含まれている作業種類項目値毎に、当該作業種類項目値に該当する作業に要する標準作業時間を算出する代表作業時間算出手段、前記細分作業時間算出手段により算出された標準作業時間を細分作業時間、前記代表作業時間算出手段により算出された標準作業時間を代表作業時間とした場合、各細分作業時間と代表作業時間との差に基づき各細分作業時間の有意性を評価する有意性評価手段、として機能させ、前記有意性評価手段は、各細分作業時間と代表作業時間との差を母平均の検定により検定してｐ値を算出し、作業の種類毎にｐ値の最小値を求め、求められたｐ値の最小値に対応する細分作業時間を、当該作業種類項目値及び当該属性項目値に該当する作業に要する標準作業時間と推定するものである。
本発明に係るプログラムは、コンピュータを、実施された作業の種類、当該作業に要した作業時間及び当該作業に関する属性情報をそれぞれ示す項目値を少なくとも含む複数の作業時間データを、前記複数の作業時間データに含まれている作業の種類を示す作業種類項目値毎に分類して作業種類別作業時間データを生成する作業種類別作業時間データ分類手段、前記作業種類別作業時間データを更に前記作業種類別作業時間データに含まれている属性情報の属性項目値毎に分類して属性項目値別作業時間データを生成する属性項目値別作業時間データ分類手段、前記属性項目値別作業時間データに基づいて、当該属性項目値別作業時間データに含まれている作業種類項目値毎属性項目値毎に、当該作業種類項目値及び当該属性項目値に該当する作業に要する作業時間を算出する細分作業時間算出手段、前記作業種類別作業時間データに基づいて、当該作業種類別作業時間データに含まれている作業種類項目値毎に、当該作業種類項目値に該当する作業に要する標準作業時間を算出する代表作業時間算出手段、前記細分作業時間算出手段により算出された標準作業時間を細分作業時間、前記代表作業時間算出手段により算出された標準作業時間を代表作業時間とした場合、各細分作業時間と代表作業時間との差に基づき各細分作業時間の有意性を評価する有意性評価手段、として機能させ、前記有意性評価手段により求められたｐ値の最小値が予め決められた有意水準未満の場合に、有意水準未満となったｐ値の最小値に対応する細分作業時間を、当該作業種類項目値及び当該属性項目値に該当する作業に要する標準作業時間と推定するものである。

本発明によれば、実施された作業に関する属性情報の属性項目値を参照して作業の属性に適合した標準作業時間を推定することができる。

また、母平均の検定を行うことで細分作業時間と代表作業時間との差が小さい場合のみ、細分作業時間を当該作業種類項目値及び当該属性項目値に該当する作業に要する標準作業時間と推定することができる。

本発明に係る標準作業時間推定装置の一実施の形態である参考時間推定装置を示したブロック構成図である。 本実施の形態における参考時間推定装置を形成するコンピュータのハードウェア構成図である。 本実施の形態における作業時間履歴データ蓄積部に蓄積された作業時間履歴データのデータ構成例を示した図である。 本実施の形態における参考時間の算出処理の一部を示したフローチャートである。 本実施の形態における参考時間の算出処理のうち図４Ａに示した部分以外の処理を示したフローチャートである。 本実施の形態における作業種類リストのデータ構成例を示した図である。 本実施の形態において作業種類に基づき絞り込まれた作業時間履歴データの構成例を示した図である。 本実施の形態における参考時間の算出方法を説明するために用いる図である。 本実施の形態における代表参考時間情報のデータ構成例を示した図である。 本実施の形態における属性項目情報のデータ構成例を示した図である。 本実施の形態における属性項目値情報のデータ構成例を示した図である。 本実施の形態において作業種類及び属性項目値に基づき絞り込まれた作業時間履歴データの構成例を示した図である。 本実施の形態における属性項目値毎の参考時間の算出方法を説明するために用いる図である。 本実施の形態における細分参考時間情報のデータ構成例を示した図である。 本実施の形態において属性項目値毎に算出したｐ値を含むｐ値情報のデータ構成例を示した図である。 本実施の形態において作業種類毎のｐ値の最小値を含むｐ値情報のデータ構成例を示した図である。 本実施の形態において作業種類毎のｐ値の最小値の中から有意であるｐ値情報のデータ構成例を示した図である。 本実施の形態における参考時間算出処理において最終的に得られる参考時間情報のデータ構成例を示した図である。

以下、図面に基づいて、本発明の好適な実施の形態について説明する。

図１は、本発明に係る標準作業時間推定装置の一実施の形態である参考時間推定装置１０を示したブロック構成図である。また、図２は、本実施の形態における参考時間推定装置１０を形成するコンピュータのハードウェア構成図である。本実施の形態において参考時間推定装置１０を形成するコンピュータは、従前から存在する汎用的なハードウェア構成で実現できる。すなわち、コンピュータは、図２に示したようにＣＰＵ２１、ＲＯＭ２２、ＲＡＭ２３、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）２４を接続したＨＤＤコントローラ２５、入力手段として設けられたマウス２６とキーボード２７、及び表示装置として設けられたディスプレイ２８をそれぞれ接続する入出力コントローラ２９、通信手段として設けられたネットワークコントローラ３０を内部バス３１に接続して構成される。

本実施の形態における参考時間推定装置１０は、保守作業に要する作業時間を推定することになるが、この推定する作業時間のことを、本実施の形態では、特に「参考時間」と称することにする。すなわち、本実施の形態でいう「参考時間」というのは、例えばある１日という期間の保守作業の計画を立案する際、その１日に含まれる作業それぞれに対する作業時間を見積もることになるが、その時間を見積もる際に参考する標準的な作業時間のことをいう。広義には標準時間あるいは標準作業時間と称してもよい。作業には、保守、修理、点検等の種類が含まれるが、保守作業として実際に行う作業以外に時間を要する行動、例えば移動などを作業に加えるようにしてもよい。

本実施の形態においては、推定する標準作業時間、すなわち参考時間を作業の種類という分類レベルに留まらず更に細分化して属性項目値毎に推定することを特徴としている。

図１に戻り、本実施の形態における参考時間推定装置１０は、作業種類分類部１１、代表参考時間算出部１２、属性項目分類部１３、細分参考時間算出部１４、有意性評価部１５、参考時間出力部１６及び作業時間データベース（ＤＢ）１７を有している。作業種類分類部１１は、作業種類別作業時間データ分類手段として設けられ、作業時間データベース１７に蓄積された複数の作業時間履歴データを、作業時間データに含まれている作業の種類を示す作業種類項目値毎に分類して作業種類別作業時間データ（後述する「作業時間履歴データＤ′」）を生成する。代表参考時間算出部１２は、代表作業時間算出手段として設けられ、作業種類別作業時間データに基づいて、当該作業種類別作業時間データに含まれている作業種類項目値毎に、当該作業種類項目値に該当する作業に要する参考時間を算出する。

属性項目分類部１３は、属性項目値別作業時間データ分類手段として設けられ、作業種類別作業時間データを更に作業種類別作業時間データに含まれている属性情報の属性項目値毎に分類して属性項目値別作業時間データ（後述する「作業時間履歴データＤ″」）を生成する。細分参考時間算出部１４は、細分作業時間算出手段として設けられ、属性項目値別作業時間データに基づいて、当該属性項目値別作業時間データに含まれている作業種類項目値毎属性項目値毎に、当該作業種類項目値及び当該属性項目値に該当する作業に要する参考時間を算出する。

有意性評価部１５は、有意性評価手段として設けられ、細分参考時間算出部１４により算出された各参考時間（細分作業時間）と代表参考時間算出部１２により算出された参考時間（代表作業時間）との差に基づき各細分作業時間の有意性を評価する。参考時間出力部１６は、参考時間推定装置１０により得られた参考情報を出力する。

図３は、本実施の形態における作業時間データベース１７に蓄積された作業時間履歴データのデータ構成例を示した図である。作業時間履歴データは、実施された作業の実行開始日時を示す作業開始日時、当該作業の種類を示す作業種類、当該作業に要した時間長を示す作業時間及び属性情報を少なくとも組にして構成される。属性情報には、当該作業に関する属性として、保守作業対象とした設備機器の機種を示す対象機種、保守作業場所を示す支社、当該支社との契約の内容を示す契約情報などの属性項目が含まれている。

参考時間推定装置１０における各構成要素１１〜１６は、参考時間推定装置１０を形成するコンピュータと、コンピュータに搭載されたＣＰＵ２１で動作するプログラムとの協調動作により実現される。また、作業時間データベース１７は、参考時間推定装置１０に搭載されたＨＤＤ４にて実現される。あるいは、ＲＡＭ３又は外部にある記憶手段をネットワーク経由で利用してもよい。

また、本実施の形態で用いるプログラムは、通信手段により提供することはもちろん、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。通信手段や記録媒体から提供されたプログラムはコンピュータにインストールされ、コンピュータのＣＰＵがプログラムを順次実行することで各種処理が実現される。

次に、本実施の形態における参考時間の算出処理を図４Ａ、図４Ｂに示したフローチャートを用いて説明する。

まず、作業種類分類部１１は、作業時間データベース１７に蓄積されている全ての作業時間履歴データを読み出す（ステップ１０１）。この読み出した作業時間履歴データ群を作業時間履歴データＤと表すことにする。そして、作業種類分類部１１は、作業時間履歴データＤの作業種類項目を参照して全ての作業の種類（作業種類項目値）を抽出する（ステップ１０２）。そして、抽出した各作業種類項目値に対して作業種類を識別する識別情報として作業ＩＤ（Ｗｉ（ｉ＝１〜ｎ、ｎは作業の種類の数））を割り振り、作業種類リストを生成する。この生成した作業種類リストのデータ構成例を図５に示す。後述する処理で利用する変数ｉ，ｊ，ｋを１に初期化した後（ステップ１０３）、参考時間推定装置１０では、作業種類毎に以下の処理（ステップ１０４〜１１８）が繰り返し実行される。

まず、作業種類分類部１１は、作業時間履歴データＤの中から作業ＩＤがＷｉの作業種類に該当する作業時間履歴データを全て抽出することで処理対象とする作業時間履歴データを絞り込む（ステップ１０４）。この処理により絞り込まれた作業時間履歴データ群を作業時間履歴データＤ′と表すことにする。図６には、作業種類が保守（作業ＩＤ＝Ｗ１）である作業時間履歴データが抽出されたときの例が示されている。

続いて、代表参考時間算出部１２は、抽出した作業時間履歴データＤ′の作業時間項目を参照して、作業時間がＲｉ以下である値が全体の９０％となるＲｉを、作業ＩＤがＷｉの作業種類（以下、単に「作業種類Ｗｉ」と記す）の参考時間として算出する（ステップ１０５）。この参考時間Ｒｉの算出方法について図７を用いて具体的に説明する。

図７において、横軸は各作業に要した作業時間（実績値）、縦軸は各作業時間を要した作業の数（実績数）である。各作業時間を要した作業の数を全て加算した値は、作業時間データベース１７に蓄積されている作業種類Ｗｉの作業時間履歴データの総数に相当し、図７において横軸とグラフの線４１で囲まれた範囲が１００％を表している。そして、参考時間を示す縦線（参考時間線）４２を最小作業時間から最大作業時間の方へ徐々にずらしていき、横軸、作業実績数を表すグラフ線４１及び参考時間線４２で囲まれた範囲に含まれる作業数が全体の９０％に達したときに参考時間線４２が指す作業時間が作業種類Ｗｉの参考時間として算出する。なお、本実施の形態では、このように作業種類毎に算出した参考時間を「代表参考時間」とも称することにする。

ステップ１０５の処理は繰り返し行われることになるが、図８には、全ての作業種類に対して参考時間Ｒｉを設定した後の一部が示されている。なお、図８に示したように、代表参考時間算出部１２は、参考時間Ｒｉを求める際に、ｐ値の算出に用いるため、作業時間履歴データＤ′に含まれる当該作業種類Ｗｉに該当する作業時間履歴データのレコード数ｎ及び作業時間の標準偏差Ｓｉも合わせて算出しておく。

ところで、作業時間履歴データには、図３に示したように複数の属性情報の項目が設定されているが、各属性項目に、当該属性項目を識別する識別情報（属性項目ＩＤ）としてＸｊ（ｊ＝１〜ｍ、ｍは属性項目の数）を割り振っておく。この属性項目ＩＤと属性項目との対応関係を示す属性項目情報のデータ構成例を図９に示す。続いて、参考時間推定装置１０では、属性項目Ｘｊ毎に以下の処理（ステップ１０６〜１１３）が繰り返し実行される。

まず、属性項目分類部１３は、作業時間履歴データＤ′の属性情報を参照して作業時間履歴データＤ′に存在する全ての属性項目値を属性項目Ｘｊ毎に抽出する（ステップ１０６）。図１０には、対象機種（Ｘ１）及び支社（Ｘ２）という属性項目に対して抽出された属性項目値と、当該属性項目値に対して付与された識別情報として属性項目値ＩＤ（Ｘｊｋ（ｋ＝１〜Ｌｊ、Ｌｊは属性項目Ｘｊにおける属性項目値の数））との関係が示されている。

属性項目値Ｘｊｋが抽出されると、参考時間推定装置１０では、属性項目値Ｘｊｋ毎に以下の処理（ステップ１０７〜１１０）が繰り返し実行される。

まず、属性項目分類部１３は、作業時間履歴データＤ′の中から属性項目Ｘｊが属性項目値Ｘｊｋである作業時間履歴データを抽出することで処理対象とする作業時間履歴データを絞り込む（ステップ１０７）。この処理により絞り込まれた作業時間履歴データ群を作業時間履歴データＤ″と表すことにする。図１１には、作業種類が保守（作業ＩＤ＝Ｗ１）で、対象機種（属性項目ＩＤ＝Ｘ１）の属性項目値として機種Ａ（属性項目値ＩＤ＝Ｘ１１）が抽出されたときの例が示されている。

続いて、細分参考時間算出部１４は、抽出した作業時間履歴データＤ″の作業時間項目の各作業時間を参照して、作業時間がＲｉｊｋ以下である値が全体の９０％となるＲｉｊｋを、作業種類Ｗｉであり、かつ属性項目Ｘｊが属性項目値Ｘｊｋのときの参考時間として設定する（ステップ１０８）。なお、この処理において、更に属性項目値毎に細分化して算出した参考時間を「細分参考時間」とも称することにする。

この細分参考時間Ｒｉｊｋについて図１２を用いて説明する。図１２は、図７と同じく横軸を作業時間、縦軸を作業数としたグラフであり、一例として作業種類が保守Ｗ１（すなわちｉ＝１）で、属性項目が支社Ｘ２（すなわちｊ＝２）のときに、支社Ｘ２の属性項目値に含まれる支社ａ（Ｘ２１）、支社ｂ（Ｘ２２）、支社ｃ（Ｘ２３）の参考時間をそれぞれ算出する場合を示している。参考時間Ｒｉｊｋの算出方法は、図７を用いて説明した算出方法をそのまま適用すればよい。ただ、図７では、全ての作業時間履歴データＤを用いていたのに対し、ここでは、属性項目値Ｘｊｋで絞り込んだ作業時間履歴データＤ″を用いて細分参考時間Ｒｉｊｋを算出している。

全ての属性項目値Ｘｊｋに対して処理が終了するまで（ステップ１０９，１１０でＮ）、ステップ１０７，１０８の処理は繰り返し行われることになるが、図１３には、全ての属性項目値に対して細分参考時間Ｒｉｊｋを算出した後の一部が示されている。なお、図１３に示したように、細分参考時間算出部１４は、細分参考時間Ｒｉｊｋを求める際に、ｐ値の算出に用いるため、作業時間履歴データＤ″に含まれる作業時間履歴データのレコード数ｎ及び作業時間の標準偏差Ｓｉも合わせて算出しておく。

属性項目値毎に細分参考時間を設定すると（ステップ１１０でＹ）、続いて有意性評価部１５は、細分参考時間Ｒｉｊｋと、ステップ１０５で算出した代表参考時間Ｒｉとの差を、母平均の検定により検定し、ｐ値ｐｉｊｋを算出する（ステップ１１１）。

本実施の形態では、母平均の検定としてｔ検定を利用してｐ値を算出するが、ｔ検定以外の手法を用いてｐ値を求めてもよい。本実施の形態では、等分散を仮定しないときの検定方法にてｐ値を算出し、後述するように有意水準と比較することにする。ここで、「ｐ値」とは、自由度のｔ分布において、｜ｔ｜以上の値が発生する確率をいう。

全ての属性項目Ｘｊに対して処理が終了するまで（ステップ１１２，１１３でＮ）、ステップ１１１の処理は繰り返し行われることになるが、この処理によりｐ値ｐｉｊｋを算出した結果の例を図１４に示す。

作業種類Ｗｉ毎属性項目値Ｘｊｋ毎にｐ値ｐｉｊｋが算出されると（ステップ１１３でＹ）、続いて、有意性評価部１５は、作業種類Ｗｉ毎にｐ値ｐｉｊｋの最小値ｐｍｉｎを求める。更に、最小値ｐｍｉｎに対応する属性項目をＸｉｓｅｌとして設定する（ステップ１１４）。この処理結果の例を図１５に示す。図１４及び図１５の数値例を参照すると、例えば作業種類が保守（Ｗ１）の中では機種Ｂのｐ値が最小値０．０１なので、これを保守（Ｗ１）のｐ値ｐｍｉｎとして抽出するとともに機種Ｂ（Ｘ１２）に対応する属性項目である対象機種（Ｘ１）をＸｉｓｅｌとして設定する。

以上の処理により作業種類毎にｐ値（ｐｍｉｎ）が得られるが、有意性評価部１５は、続いてそれぞれに求めたｐ値の有意性について判定を行う。本実施の形態では、有意性の判定する際にｐ値を比較する閾値（有意水準）として０．０５という数値を用いるが、他の値を用いてもよい。

ここで、ｐ値（ｐｍｉｎ）が０．０５より小さければ（ステップ１１５でＹ）、有意性評価部１５は、有意と判断して、Ｘｉｓｅｌを作業種類Ｗｉの条件項目と設定する（ステップ１１６）。一方、ｐ値（ｐｍｉｎ）が０．０５以上であれば（ステップ１１５でＮ）、有意でないと判断して条件項目の設定は行わない。有意でないということは、参考時間を属性項目値毎に求めても、その求めた細分参考時間は当該作業種類の代表参考時間とそれほど差がない、換言するとｐｍｉｎに対応する細分参考時間はそれほど有意な値ではないということである。このｐｍｉｎの有意性の判断をした結果得られたｐ値情報のデータ構成の例を図１６に示す。図１５及び図１６の数値例を参照するとわかるように、作業種類Ｗ２の修理のｐｍｉｎは０．０６で有意水準０．０５以上なので、有意でないと判定されたことになる。

全ての作業種類Ｗｉに対して上記説明した処理（ステップ１０４〜１１８）が繰り返し実施されることになるが（ステップ１１７，１１８でＮ）、全ての作業種類Ｗｉに対する処理が終了すると、参考時間出力部１６は、有意性評価部１５による評価結果を参照して参考時間情報を生成し、出力する。最終的に得られた参考時間情報のデータ構成の例を図１７に示す。

図１７を参照すれば理解できるように、本実施の形態においては、作業種類毎ではなく属性項目毎、より厳密には当該属性項目に設定された属性項目値毎に細分化して参考時間（細分参考時間）を算出している。特に、本実施の形態では、細分参考時間の有意性を判定した結果有意であると判定された細分参考時間を参考時間として設定するようにしたので、有意な参考時間を推定することができる。

一方、細分参考時間の有意性を判定した結果有意でないと判定された場合、細分参考時間は代表参考時間とそれほど差がなく細分化するほどでもないと判断して、この場合は当該属性項目値に対しては参考時間を個別に設定せずに代表参考時間をそのまま参考時間として設定する。図１７においてＸｉｓｅｌの項目に"ＮＵＬＬ"が設定されている場合、この項目に関しては代表参考時間を用いることを意味している。

なお、有意性を全く判定せずにステップ１０８で求めた細分参考時間を、推定した参考時間として用いるようにしてもよい。ただ、有意性の判断をして図１７においてＸｉｓｅｌの項目に"ＮＵＬＬ"を設定して参考時間として代表参考時間を用いれば、作業種類毎属性項目値毎にレコードを展開する必要がないので、図１７に示した参考時間情報に含める必要がなくなる。例えば、作業種類Ｗ２の修理であれば、属性項目値を確認しなくても代表参考時間を用いることが一目瞭然にわかる。

参考時間出力部１６は、以上のようにして推定された参考時間をディスプレイ２８に表示したり、ファイルに保存したり、図示しないプリンタから出力したり、あるいはネットワーク経由で他の装置へ送信してもよい。保守作業の計画者は、この参考時間を参照して保守作業の計画を立案することになる。

なお、図１７に示した、最終的に得られる参考時間情報には、Ｘｉｓｅｌとして１つの属性項目値のみが示され、属性項目値毎に参考時間が得られているが、例えば対象機種は機種Ａで支社は支社ｂというように複数の属性項目値の組み合わせに対応させて参考時間を推定するようにしてもよい。

また、本実施の形態では、ステップ１１４において図１４に示したｐ値情報の中から最小値のｐ値を抽出し、その後にステップ１１５において有意水準と比較するようにした。このように処理すると、有意水準より小さいｐ値であっても最小値でなければ抽出されないことになるので、ステップ１１４において最小値を抽出せずに各ｐ値を個別に有意水準と比較して有意性を判定するようにしてもよい。

１０ 参考時間推定装置、１１ 作業種類分類部、１２ 代表参考時間算出部、１３ 属性項目分類部、１４ 細分参考時間算出部、１５ 有意性評価部、１６ 参考時間出力部、１７ 作業時間データベース（ＤＢ）、２１ ＣＰＵ、２２ ＲＯＭ、２３ ＲＡＭ、２４ ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、２５ ＨＤＤコントローラ、２６ マウス、２７ キーボード、２８ ディスプレイ、２９ 入出力コントローラ、３０ ネットワークコントローラ、３１ 内部バス。

Claims (4)

1. 実施された作業の種類、当該作業に要した作業時間及び当該作業に関する属性情報をそれぞれ示す項目値を少なくとも含む複数の作業時間データを、前記複数の作業時間データに含まれている作業の種類を示す作業種類項目値毎に分類して作業種類別作業時間データを生成する作業種類別作業時間データ分類手段と、
   前記作業種類別作業時間データを更に前記作業種類別作業時間データに含まれている属性情報の属性項目値毎に分類して属性項目値別作業時間データを生成する属性項目値別作業時間データ分類手段と、
   前記属性項目値別作業時間データに基づいて、当該属性項目値別作業時間データに含まれている作業種類項目値毎属性項目値毎に、当該作業種類項目値及び当該属性項目値に該当する作業に要する作業時間を算出する細分作業時間算出手段と、
   前記作業種類別作業時間データに基づいて、当該作業種類別作業時間データに含まれている作業種類項目値毎に、当該作業種類項目値に該当する作業に要する標準作業時間を算出する代表作業時間算出手段と、
   前記細分作業時間算出手段により算出された標準作業時間を細分作業時間、前記代表作業時間算出手段により算出された標準作業時間を代表作業時間とした場合、各細分作業時間と代表作業時間との差に基づき各細分作業時間の有意性を評価する有意性評価手段と、
   を有し、
   前記有意性評価手段は、各細分作業時間と代表作業時間との差を母平均の検定により検定してｐ値を算出し、作業の種類毎にｐ値の最小値を求め、
   求められたｐ値の最小値に対応する細分作業時間を、当該作業種類項目値及び当該属性項目値に該当する作業に要する標準作業時間と推定することを特徴とする標準作業時間推定装置。
2. 実施された作業の種類、当該作業に要した作業時間及び当該作業に関する属性情報をそれぞれ示す項目値を少なくとも含む複数の作業時間データを、前記複数の作業時間データに含まれている作業の種類を示す作業種類項目値毎に分類して作業種類別作業時間データを生成する作業種類別作業時間データ分類手段と、
   前記作業種類別作業時間データを更に前記作業種類別作業時間データに含まれている属性情報の属性項目値毎に分類して属性項目値別作業時間データを生成する属性項目値別作業時間データ分類手段と、
   前記属性項目値別作業時間データに基づいて、当該属性項目値別作業時間データに含まれている作業種類項目値毎属性項目値毎に、当該作業種類項目値及び当該属性項目値に該当する作業に要する作業時間を算出する細分作業時間算出手段と、
   前記作業種類別作業時間データに基づいて、当該作業種類別作業時間データに含まれている作業種類項目値毎に、当該作業種類項目値に該当する作業に要する標準作業時間を算出する代表作業時間算出手段と、
   前記細分作業時間算出手段により算出された標準作業時間を細分作業時間、前記代表作業時間算出手段により算出された標準作業時間を代表作業時間とした場合、各細分作業時間と代表作業時間との差に基づき各細分作業時間の有意性を評価する有意性評価手段と、
   を有し、
   前記有意性評価手段により求められたｐ値の最小値が予め決められた有意水準未満の場合に、有意水準未満となったｐ値の最小値に対応する細分作業時間を、当該作業種類項目値及び当該属性項目値に該当する作業に要する標準作業時間と推定することを特徴とする標準作業時間推定装置。
3. コンピュータを、
   実施された作業の種類、当該作業に要した作業時間及び当該作業に関する属性情報をそれぞれ示す項目値を少なくとも含む複数の作業時間データを、前記複数の作業時間データに含まれている作業の種類を示す作業種類項目値毎に分類して作業種類別作業時間データを生成する作業種類別作業時間データ分類手段、
   前記作業種類別作業時間データを更に前記作業種類別作業時間データに含まれている属性情報の属性項目値毎に分類して属性項目値別作業時間データを生成する属性項目値別作業時間データ分類手段、
   前記属性項目値別作業時間データに基づいて、当該属性項目値別作業時間データに含まれている作業種類項目値毎属性項目値毎に、当該作業種類項目値及び当該属性項目値に該当する作業に要する作業時間を算出する細分作業時間算出手段、
   前記作業種類別作業時間データに基づいて、当該作業種類別作業時間データに含まれている作業種類項目値毎に、当該作業種類項目値に該当する作業に要する標準作業時間を算出する代表作業時間算出手段、
   前記細分作業時間算出手段により算出された標準作業時間を細分作業時間、前記代表作業時間算出手段により算出された標準作業時間を代表作業時間とした場合、各細分作業時間と代表作業時間との差に基づき各細分作業時間の有意性を評価する有意性評価手段、
   として機能させ、
   前記有意性評価手段は、各細分作業時間と代表作業時間との差を母平均の検定により検定してｐ値を算出し、作業の種類毎にｐ値の最小値を求め、
   求められたｐ値の最小値に対応する細分作業時間を、当該作業種類項目値及び当該属性項目値に該当する作業に要する標準作業時間と推定することを特徴とするプログラム。
4. コンピュータを、
   実施された作業の種類、当該作業に要した作業時間及び当該作業に関する属性情報をそれぞれ示す項目値を少なくとも含む複数の作業時間データを、前記複数の作業時間データに含まれている作業の種類を示す作業種類項目値毎に分類して作業種類別作業時間データを生成する作業種類別作業時間データ分類手段、
   前記作業種類別作業時間データを更に前記作業種類別作業時間データに含まれている属性情報の属性項目値毎に分類して属性項目値別作業時間データを生成する属性項目値別作業時間データ分類手段、
   前記属性項目値別作業時間データに基づいて、当該属性項目値別作業時間データに含まれている作業種類項目値毎属性項目値毎に、当該作業種類項目値及び当該属性項目値に該当する作業に要する作業時間を算出する細分作業時間算出手段、
   前記作業種類別作業時間データに基づいて、当該作業種類別作業時間データに含まれている作業種類項目値毎に、当該作業種類項目値に該当する作業に要する標準作業時間を算出する代表作業時間算出手段、
   前記細分作業時間算出手段により算出された標準作業時間を細分作業時間、前記代表作業時間算出手段により算出された標準作業時間を代表作業時間とした場合、各細分作業時間と代表作業時間との差に基づき各細分作業時間の有意性を評価する有意性評価手段、
   として機能させ、
   前記有意性評価手段により求められたｐ値の最小値が予め決められた有意水準未満の場合に、有意水準未満となったｐ値の最小値に対応する細分作業時間を、当該作業種類項目値及び当該属性項目値に該当する作業に要する標準作業時間と推定することを特徴とするプログラム。

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