JP6381863B2 - 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム - Google Patents
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Description
また、二人以上の作業者が、作業日を変えて、一つの作業工程を分担することも多い。
各作業工程には作業手順が定められており、作業手順通りに作業を行った際の作業完了に要する標準時間が設定されていることが一般的である。しかし、作業者ごとに作業を行う際の手際は異なる。また、同じ作業者でも初めて作業を行う際と、作業を繰り返して作業に慣れた後では、作業に要する時間は異なる。
このため、実際に作業に要する実作業時間が標準時間から大きく乖離することがある。
特許文献1では、作業者の作業時間の実績データを用いて、同一作業工程の累積作業回数に応じた予測作業時間を算出するシステムが開示されている。特許文献1のシステムでは、任意の作業工程に対する作業時間の実績データを用いて、作業者の当該作業工程に対する習熟度合を表す習熟曲線を生成し、生成した習熟曲線を用いて、作業を繰り返した後の作業時間を予測する。
特許文献1の技術は、作業工程ごとに予測作業時間を算出するが、作業工程が習熟しやすいか否かを判定するものではない。このため、作業工程を管理する作業管理者は、作業工程の習熟容易性を考慮した最適な作業計画を策定することができないという課題がある。
作業工程での複数の作業者の作業時間の履歴が作業者ごとに示される作業時間データを用いて、前記作業工程における作業回数の増加に伴う作業時間の逓減状況を表す指標値である逓減指標値を作業者ごとに算出する逓減指標値算出部と、
前記複数の作業者の逓減指標値に基づいて、前記作業工程が習熟しやすい作業工程であるか否かを判定する習熟容易性判定部とを有する。
***構成の説明***
図1は、本実施の形態に係るシステム構成例を示す。
本実施の形態に係るシステムは、情報処理装置100と、収集データサーバ装置200と、工場ライン300とで構成される。工場ライン300には、作業設備301〜作業設備305が存在する。
本実施の形態では、作業工程は、作業設備301〜作業設備305に対応する。
つまり、本実施の形態では、工場ライン300には、作業設備301を用いた作業工程、作業設備302を用いた作業工程、作業設備303を用いた作業工程、作業設備304を用いた作業工程、作業設備305を用いた作業工程の5つが存在する。
以下では、作業設備301を用いた作業工程を作業工程1という。また、作業設備302を用いた作業工程を作業工程2という。また、作業設備303を用いた作業工程を作業工程3という。また、作業設備304を用いた作業工程を作業工程4という。また、作業設備305を用いた作業工程を作業工程5という。
また、本実施の形態では、各作業工程は、複数の作業員により実施されるものとする。但し、作業工程ごとの作業員の組み合わせ及び作業員の数は異なっていてもよい。
また、本実施の形態では、各作業員は、一つ以上の作業工程を担当するものとする。一つの作業工程のみを担当する作業員が存在してもよいが、全作業員のうちの少なくとも半数の作業員は、二つ以上の作業工程を担当しているものとする。
作業時間データは、作業工程ごとに作業者の単位で作業時間の履歴が示されるデータである。
情報処理装置100は、ネットワーク402を介して収集データサーバ装置200と接続される。
なお、情報処理装置100で行われる動作は情報処理方法及び情報処理プログラムに相当する。
収集データサーバ装置200は、ネットワーク401を介して、作業設備301〜作業設備305と接続されている。
図3は、情報処理装置100の機能構成例を示す。
先ず、図2を参照して、情報処理装置100のハードウェア構成例を説明する。
情報処理装置100は、ハードウェアとして、プロセッサ11、メモリ12、ストレージ13、通信装置14、入力装置15、表示装置16を備える。
ストレージ13には、図3に示す通信処理部101、習熟曲線生成部103、決定係数算出部105、習熟容易性判定部107、学習能力判定部109、表示処理部111の機能を実現するプログラムが記憶されている。
そして、これらプログラムがメモリ12にロードされ、プロセッサ11がこれらプログラムを実行する。
また、ストレージ13は、図3に示す作業時間収集データベース102、習熟曲線データベース104、決定係数データベース106、習熟容易性データベース108、学習能力データベース110を実現する。
図4は、図2のハードウェア構成と図3の機能構成との関係を示す。
つまり、図4では、プロセッサ11が通信処理部101、習熟曲線生成部103、決定係数算出部105、習熟容易性判定部107、学習能力判定部109、表示処理部111の機能を実現するプログラムを実行している状態を模式的に表している。また、図4では、ストレージ13が作業時間収集データベース102、習熟曲線データベース104、決定係数データベース106、習熟容易性データベース108、学習能力データベース110として用いられている状態を模式的に表している。なお、作業時間収集データベース102、習熟曲線データベース104、決定係数データベース106、習熟容易性データベース108、学習能力データベース110の少なくとも一部がメモリ12により実現されてもよい。
また、通信処理部101は、受信した作業時間データを作業時間収集データベース102に格納する。
決定係数算出部105は、習熟曲線生成部103により生成された習熟曲線と作業時間データに示される作業時間の履歴との間の決定係数を算出する。また、決定係数算出部105は、算出した決定係数が記述される決定係数データを決定係数データベース106に格納する。決定係数は、作業回数の増加に伴う作業時間の逓減状況を表す指標値であり、逓減指標値に相当する。
なお、習熟曲線生成部103及び決定係数算出部105を、逓減指標値算出部112ともいう。また、習熟曲線生成部103及び決定係数算出部105の動作は、逓減指標値算出処理に相当する。
また、習熟容易性判定部107は、各作業工程についての判定結果が記述される習熟容易性データを習熟容易性データベース108に格納する。
なお、習熟容易性判定部107の動作は、習熟容易性判定処理に相当する。
また、学習能力判定部109は、各作業者についての判定結果が記述される作業者学習能力データを作業者学習能力データベース110に格納する。
次に、図5のフローチャートを参照して、本実施の形態に係る情報処理装置100の動作例を説明する。
作業時間データには、作業者名、作業工程、作業開始時刻、作業終了時刻、当該作業工程の累積作業回数が記述される。
習熟曲線の例を図6に示す。一般的に同一作業工程を繰り返すことにより作業者は作業に慣れるため、作業回数が増えるにつれて作業時間は逓減する傾向にある。図6の例でも、作業回数nが増加するに従い、作業時間RTが逓減している。
作業時間の逓減傾向は式(1)で近似される。式(1)において、RTは作業完了までに要する作業時間、nは作業工程の作業回数である。
以下において、nは作業回数、Nは累積作業回数、n−(nの上に−)は、累積作業回数の平均値、RTnはn回目の作業をした際の作業時間、RT―(RTの上に−)は全作業回数の作業時間の平均値を示す。
例えば、決定係数算出部105は、作業者Aの作業工程1についての習熟曲線と、作業者Aの作業工程1についての作業時間データに示される作業時間の履歴とを照合して、決定係数R2を算出する。
決定係数R2は、習熟曲線と、実際の作業時間との当てはまり度合を示す指標であり、[0,1]の値を取る。決定係数が1に近いほど実際の作業時間に対する習熟曲線の当てはまりが強く、0に近いほど当てはまりが弱い。決定係数R2は式(4)で与えられる。
習熟容易性判定部107は、具体的には、図7に示す手順で各作業工程の習熟しやすさを判定する。習熟容易性判定部107は、作業工程ごとに、図7に示す手順を繰り返して、作業工程1〜5の各々について習熟しやすさを判定する。
なお、図7に示すα、β、γの具体的数値は作業管理者が設定することとする。以下、図7の各ステップを説明する。
累積作業回数が少ない段階では作業者は作業に慣れていないため作業時間のバラツキが大きい。このため、累積作業回数が少ない作業者の作業時間データを用いると、作業工程の習熟しやすさを正確に判定できない可能性がある。従って、習熟容易性判定部107は、累積作業回数が一定数(α回)以上である作業者の作業時間データのみを作業工程の習熟しやすさの判定に用いる。
ある作業工程の決定係数が低い作業者は全作業工程に対しても学習能力が低いことが多い。このため、値が低い決定係数を用いると作業工程の習熟しやすさを正確に判定できない可能性がある。従って、習熟容易性判定部107は、決定係数の上位β%を習熟しやすさの指標として用いる。
習熟容易性判定部107は、平均値が閾値γ以上である作業工程を習熟しやすい作業工程と判定する(ステップS1045)。一方、習熟容易性判定部107は、平均値が閾値γ未満の作業工程を習熟しづらい作業工程と判定する(ステップS1046)。
学習能力判定部109は、具体的には、図8に示す手順で各作業者の学習能力を判定する。なお、図8に示すδの具体的数値は作業管理者が設定することとする。以下、図8の各ステップを説明する。
習熟しづらいと判定された作業工程は、学習能力が高い作業者が作業しても習熟しづらく決定係数が低い。習熟しづらいと判定された作業工程の決定係数を用いても、作業者の学習能力を正確に判定できない可能性がある。このため、学習能力判定部109は、習熟しやすい作業工程を抽出する。
例えば、作業者Aが作業工程1と作業工程2を担当し、作業者Bが作業工程2と作業工程3を担当している場合を想定する。作業工程1と作業工程2と作業工程3が習熟しやすい作業工程であれば、学習能力判定部109は、作業者Aに対しては、作業工程1についての決定係数と作業工程2についての決定係数との平均値を算出する。また、学習能力判定部109は、作業者Bに対しては、作業工程2についての決定係数と作業工程3についての決定係数との平均値を算出する。
学習能力判定部109は、平均値が閾値δ以上の作業者を学習能力がある作業者と判定する(ステップS1054)。
一方、学習能力判定部109は、平均値が閾値δ未満である作業者を学習能力が足りない作業者と判定する(ステップS1055)。
製造現場の作業管理者は製造作業を円滑に進めるため、各作業者の作業能力を把握する必要がある。このため、表示処理部111は、ステップS1055で学習能力に欠けると判定された作業者を表示装置16に表示して、作業管理者に学習能力に欠ける作業者を通知する。
また、表示処理部111は、習熟容易性判定部107の判定結果、すなわち、作業工程ごとの習熟のしやすさを表示装置16に表示するようにしてもよい。
本実施の形態によれば、各作業工程が習熟しやすいか否かを判定することができる。このため、作業管理者は、各作業工程の習熟のしやすさを考慮して、最適な作業計画を策定することができる。
また、本実施の形態によれば、作業者ごとの学習能力の有無を判定することができる。このため、作業管理者は、各作業者の学習能力を考慮して、最適な作業計画を策定することができる。
実施の形態1では、図8のステップS1053の作業者の学習能力の判定処理において、判定指標として決定係数のみが用いられている。
本実施の形態では、決定係数に加えて、図5のステップS102で生成された習熟曲線を判定指標とすることで、作業者の学習能力の判定の判定精度を向上させる。
図9では、図3と比較して、学習能力判定部109が習熟曲線データベース104から習熟曲線を取得する点が異なる。なお、図9の他の要素は、図3に示したものと同じであるため、説明を省略する。また、本実施の形態に係る情報処理装置100のハードウェア構成例は、図2に示したものと同様である。
以下では、主に実施の形態1との差異を説明する。以下で説明していない事項は、実施の形態1と同様である。
決定係数の用いた評価は、実施の形態1に示したものと同じであるため、説明を省略する。
本実施の形態では学習能力判定部109は、習熟曲線を以下のように用いて、作業者の学習能力を評価する。
作業回数ごとの許容範囲の上下限値は当該作業工程の習熟曲線をベースにそれぞれ式(5)、式(6)で算出する。
学習能力判定部109は、以下のいずれかの条件を満たす場合に、作業者に学習能力が欠けていると判定する。
a)累積作業回数が5回以下の段階で、作業時間データの作業時間が上限値又は下限値を外れた回数が3回以上。
b)累積作業回数が5回を超えた段階で、作業時間データの作業時間が3回連続で上限値又は下限値を外れる。
なお、作業時間データの作業時間が下限値を外れる場合は、必ずしも作業者に学習能力が欠けているとは言えない。しかしながら、複数回において作業時間データの作業時間が下限値を外れる場合は、作業者が一部の作業手順を行っていない等の問題がある可能性がある。このため、ある作業者の作業時間が下限値を規定回数以上外れる場合には、作業管理者の注意を喚起するために、学習能力判定部109は、当該作業者に学習能力が欠けていると判定し、表示処理部111に当該作業者を作業管理者に提示させる。
あるいは、これらの実施の形態のうち、1つを部分的に実施しても構わない。
あるいは、これらの実施の形態のうち、2つ以上を部分的に組み合わせて実施しても構わない。
なお、本発明は、これらの実施の形態に限定されるものではなく、必要に応じて種々の変更が可能である。
最後に、情報処理装置100のハードウェア構成の補足説明を行う。
図2に示すプロセッサ11は、プロセッシングを行うIC(Integrated Circuit)である。
プロセッサ11は、例えば、CPU(Central Processing Unit)、DSP(Digital Signal Processor)等である。
図2に示すメモリ12は、例えば、RAM(Random Access Memory)である。
図2に示すストレージ13は、例えば、ROM(Read Only Memory)、フラッシュメモリ、HDD(Hard Disk Drive)等である。
図2に示す通信装置14は、データを受信するレシーバー及びデータを送信するトランスミッターを含む。
通信装置14は、例えば、通信チップ又はNIC(Network Interface Card)である。
入力装置15は、例えば、マウス、キーボードである。
表示装置16は、例えば、ディスプレイである。
そして、OSの少なくとも一部がメモリ12にロードされ、プロセッサ11により実行される。
プロセッサ11はOSの少なくとも一部を実行しながら、通信処理部101、習熟曲線生成部103、決定係数算出部105、習熟容易性判定部107、学習能力判定部109、表示処理部111の機能を実現するプログラムを実行する。
プロセッサ11がOSを実行することで、タスク管理、メモリ管理、ファイル管理、通信制御等が行われる。
また、通信処理部101、習熟曲線生成部103、決定係数算出部105、習熟容易性判定部107、学習能力判定部109、表示処理部111の処理の結果を示す情報やデータや信号値や変数値が、メモリ12、ストレージ13、プロセッサ11内のレジスタ及びキャッシュメモリの少なくともいずれかに記憶される。
また、通信処理部101、習熟曲線生成部103、決定係数算出部105、習熟容易性判定部107、学習能力判定部109、表示処理部111の機能を実現するプログラムは、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ブルーレイ(登録商標)ディスク、DVD等の可搬記憶媒体に記憶されてもよい。
また、情報処理装置100は、ロジックIC(Integrated Circuit)、GA(Gate Array)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field−Programmable Gate Array)といった電子回路により実現されてもよい。
なお、プロセッサ及び上記の電子回路を総称してプロセッシングサーキットリーともいう。
Claims (9)
- 作業工程での複数の作業者の作業時間の履歴が作業者ごとに示される作業時間データを用いて、前記作業工程における作業回数の増加に伴う作業時間の逓減状況を表す指標値である逓減指標値を作業者ごとに算出する逓減指標値算出部と、
前記複数の作業者の逓減指標値に基づいて、前記作業工程が習熟しやすい作業工程であるか否かを判定する習熟容易性判定部とを有する情報処理装置。 - 前記習熟容易性判定部は、
前記複数の作業者の逓減指標値の中から選択条件に合致する逓減指標値を選択し、選択した逓減指標値の平均値を算出し、算出した平均値が閾値以上である場合に、前記作業工程を習熟しやすい作業工程と判定する請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記逓減指標値算出部は、
複数の作業工程での前記複数の作業者の作業時間の履歴が作業者ごとに示される作業時間データを用いて、作業工程別に前記逓減指標値を作業者ごとに算出し、
前記習熟容易性判定部は、
前記複数の作業者の逓減指標値に基づいて、各作業工程が習熟しやすい作業工程であるか否かを判定し、
前記情報処理装置は、更に、
前記習熟容易性判定部により習熟しやすい作業工程であると判定された作業工程の逓減指標値を用いて、各作業者の学習能力を判定する学習能力判定部を有する請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記学習能力判定部は、
作業者ごとに、前記習熟容易性判定部により習熟しやすい作業工程であると判定された作業工程の逓減指標値の平均値を算出し、
算出した平均値が閾値以上である場合に、当該作業者は要求される学習能力を備えていると判定し、
算出した平均値が閾値未満である場合に、当該作業者は要求される学習能力を備えていないと判定する請求項3に記載の情報処理装置。 - 前記逓減指標値算出部は、
作業者ごとに、前記作業時間データを用いて、前記作業工程における作業回数と作業時間との関係が示される習熟曲線を生成し、前記逓減指標値として、前記習熟曲線と前記作業時間データに示される作業時間の履歴との間の決定係数を算出する請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記逓減指標値算出部は、
複数の作業工程での前記複数の作業者の作業時間の履歴が作業者ごとに示される作業時間データを用いて、作業工程別に前記習熟曲線の生成及び前記決定係数の算出を作業者ごとに行い、
前記習熟容易性判定部は、
前記複数の作業者の決定係数に基づいて、各作業工程が習熟しやすい作業工程であるか否かを判定し、
前記情報処理装置は、更に、
前記習熟容易性判定部により習熟しやすい作業工程であると判定された作業工程の決定係数を用いて、各作業者の学習能力を判定する学習能力判定部を有する請求項5に記載の情報処理装置。 - 前記学習能力判定部は、
作業者ごとに、前記習熟容易性判定部により習熟しやすい作業工程であると判定された作業工程の決定係数の平均値を算出し、
作業者ごとに、前記習熟容易性判定部により習熟しやすい作業工程であると判定された作業工程の習熟曲線に沿って作業時間の上限値の曲線である上限値曲線と作業時間の下限値の曲線である下限値曲線とを設定し、
作業者ごとに、算出した平均値と閾値との比較と、前記作業時間データに示される作業時間の履歴と前記上限値曲線及び前記下限値曲線との比較を行って、学習能力を判定する請求項6に記載の情報処理装置。 - コンピュータが、作業工程での複数の作業者の作業時間の履歴が作業者ごとに示される作業時間データを用いて、前記作業工程における作業回数の増加に伴う作業時間の逓減状況を表す指標値である逓減指標値を作業者ごとに算出し、
前記コンピュータが、前記複数の作業者の逓減指標値に基づいて、前記作業工程が習熟しやすい作業工程であるか否かを判定する情報処理方法。 - 作業工程での複数の作業者の作業時間の履歴が作業者ごとに示される作業時間データを用いて、前記作業工程における作業回数の増加に伴う作業時間の逓減状況を表す指標値である逓減指標値を作業者ごとに算出する逓減指標値算出処理と、
前記複数の作業者の逓減指標値に基づいて、前記作業工程が習熟しやすい作業工程であるか否かを判定する習熟容易性判定処理とをコンピュータに実行させる情報処理プログラム。
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