JP6824838B2 - 作業データ管理システム及び作業データ管理方法 - Google Patents

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Description

本発明は、作業データ管理システム及び作業データ管理方法に関する。
製品の製造が行われる作業現場では、生産効率の向上や製品の品質向上のため、日々、問題点の洗い出しや解決策が求められている。一方、ＩＴ（Information Technology）の発展によって、作業現場でセンシングされたデータの統合管理や、見える化（可視化）の他、大規模データの解析が進んでいる。例えば、一つの製品が完成するまでに所定の部材が複数工程で処理される作業現場では、製品の完成・出荷に至るまでの作業プロセスを把握すること、すなわちトレーサビリティの強化が求められている。このようなトレーサビリティに関する技術として、例えば、特許文献１，２に記載の技術が知られている。
すなわち、特許文献１には、「移動容器にＩＣタグを取り付けて…製造工程の投入口と搬出口にそれぞれＩＣタグ読取装置を配設し、このＩＣタグ読取装置により前記移動容器のＩＤを読み込む」ことが記載されている。
また、特許文献２には、「作業者に装着した各加速度センサのデータ、位置センサのデータを読み出して、各合成加速度値、加速度成分値に従って作業者の稼動内容を…特定する」ことが記載されている。
特開２００５−３４６６１４号公報 特開２０１１−１９１８３６号公報
しかしながら、特許文献１に記載の技術では、製品に関するトレーサビリティを向上できるものの、作業者による作業内容の詳細を管理者側で把握することが困難である。
また、特許文献２に記載の技術では、作業者が加速度センサや位置センサを装着する必要があるため、そのぶん手間がかかるという事情がある。
そこで、本発明は、作業現場での作業内容を容易に把握可能な作業データ管理システム等を提供することを課題とする。
前記した課題を解決するために、本発明は、作業現場の映像データを含む作業データに基づいて、前記作業現場で作業者によって行われる作業を複数の時系列的な詳細工程に分類する詳細工程分類手段と、少なくとも前記映像データ及び複数の時系列的な前記詳細工程を表示手段に表示させるデータ可視化手段と、を備え、前記詳細工程分類手段は、前記作業者の身体における所定部位の位置の変化に基づいて、前記作業者が行っている前記詳細工程を特定し、前記データ可視化手段は、複数の時系列的な前記詳細工程をガントチャートとして前記表示手段に表示させ、前記映像データを動画として前記表示手段に表示させているとき、前記映像データの再生時の時刻を示す線を前記ガントチャートに重畳表示させ、複数の時系列的な前記詳細工程が過去の所定期間に繰り返された場合において、前記表示手段の画面上における前記所定部位の存在確率を算出する作業動作統計解析手段をさらに備え、前記データ可視化手段は、前記存在確率の分布である存在確率分布を、前記作業現場の撮影結果に重畳表示させることを特徴とする。
本発明によれば、作業現場での作業内容を容易に把握可能な作業データ管理システム等を提供できる。
本発明の第１実施形態に係る作業データ管理システムの構成を示す機能ブロック図である。 本発明の第１実施形態に係る作業データ管理システムが備える詳細工程分類手段の機能ブロック図である。 本発明の第１実施形態に係る作業データ管理システムが備える詳細工程分類手段のイベント判定リストの説明図である。 本発明の第１実施形態に係る作業データ管理システムが備える詳細工程分類手段の工程判定リストの説明図である。 本発明の第１実施形態に係る作業データ管理システムが備える作業動作集計手段によって生成される作業動作データの例を示す説明図である。 本発明の第１実施形態に係る作業データ管理システムにおいて、再生時刻バーが詳細工程Ａ１に位置している時の画面イメージである。 本発明の第１実施形態に係る作業データ管理システムにおいて、再生時刻バーが詳細工程Ｍ１に位置している時の画面イメージである。 本発明の第１実施形態に係る作業データ管理システムにおいて、再生時刻バーが詳細工程Ａ２に位置している時の画面イメージである。 本発明の第１実施形態に係る作業データ管理システムが備える情報処理装置の処理を示すフローチャートである。 本発明の第２実施形態に係る作業データ管理システムの構成を示す機能ブロック図である。 本発明の第２実施形態に係る作業データ管理システムが備える生産効率解析手段の機能ブロック図である。 本発明の第２実施形態に係る作業データ管理システムが備える生産効率解析手段の施策リストの説明図である。 本発明の第２実施形態に係る作業データ管理システムのデータ可視化手段によって生成される画面イメージである。 本発明の第３実施形態に係る作業データ管理システムの構成を示す機能ブロック図である。 本発明の第３実施形態に係る作業データ管理システムに含まれる情報処理システムの機能ブロック図である。 本発明の第３実施形態に係る作業データ管理システムが備えるデータ統合装置の機能ブロック図である。 本発明の第３実施形態に係る作業データ管理システムが備えるデータ統合装置の同一製品判定リストの説明図である。 本発明の第３実施形態に係る作業データ管理システムのデータ可視化手段によって生成される画面イメージである。
≪第１実施形態≫
＜作業データ管理システムの構成＞
図１は、第１実施形態に係る作業データ管理システムＷの構成を示す機能ブロック図である。
図１に示す作業データ管理システムＷは、作業現場での作業に関するデータ（作業データという）を管理するシステムである。本実施形態では、所定の製品を製造するために、作業者が所定の作業（部材の加工等）を繰り返す様子を撮影し、その撮影結果に基づいて、作業の分析・表示を行うようにしている。なお、前記した部材は、完成品である製品と略同一の物であってもよいし、また、完成品である製品の構成部品であってもよい。
図１に示すように、作業データ管理システムＷは、第１計測装置Ｇ１と、第２計測装置Ｇ２と、情報処理装置１００と、を備えている。
第１計測装置Ｇ１及び第２計測装置Ｇ２は、情報処理装置１００の解析に用いられるセンシングデータを取得する装置である。第１計測装置Ｇ１は、作業者の広範囲での動きを捉える（つまり、遠景を撮影する）ためのネットワークカメラであり、作業現場に設置されている。第２計測装置Ｇ２は、作業者の細かい動きを捉える（つまり、近景を撮影する）ためのネットワークカメラであり、作業現場に設置されている。第１計測装置Ｇ１及び第２計測装置Ｇ２は、時々刻々の撮影結果を、所定の通信プロトコルに基づき、ネットワークＮを介して情報処理装置１００に送信する。なお、ネットワークＮは、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）である。
情報処理装置１００は、図示はしないが、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、各種インタフェース等の電子回路を含んで構成されている。そして、ＲＯＭに記憶されたプログラムを読み出してＲＡＭに展開し、ＣＰＵが各種処理を実行するようになっている。
情報処理装置１００は、第１計測装置Ｇ１及び第２計測装置Ｇ２から受信した映像データに基づいて、作業者による作業を解析し、その解析結果を表示させる装置である。
図１に示すように、情報処理装置１００は、計測インタフェース１１と、計測データ記憶手段１２と、特徴量抽出手段１３と、第１入力手段１４と、大工程設定手段１５と、詳細工程分類手段１６と、詳細工程記憶手段１７と、を備えている。
また、情報処理装置１００は、前記した構成の他に、作業時間集計手段１８と、作業時間記憶手段１９と、作業時間統計解析手段２０と、作業動作集計手段２１と、作業動作記憶手段２２と、作業動作統計解析手段２３と、を備えている。さらに、情報処理装置１００は、データ可視化手段２４と、第２入力手段２５と、結果表示手段２６（表示手段）と、を備えている。
計測インタフェース１１は、所定の通信プロトコルに基づいて、第１計測装置Ｇ１及び第２計測装置Ｇ２から時系列の映像データを取り込み、この映像データを所定時間毎のファイルに分けて計測データ記憶手段１２に格納する。なお、映像データには、撮影時刻を示すデータやカメラＩＤも含まれている。
また、計測インタフェース１１は、自身が取り込んだ時系列の映像データを特徴量抽出手段１３に出力する。その他、計測インタフェース１１は、第１計測装置Ｇ１及び第２計測装置Ｇ２の起動指示や画質調整といった所定の制御コマンドを、ネットワークＮを介して送信する機能も有している。
計測データ記憶手段１２は、前記した映像データをメモリ領域に書き込み、また、データ可視化手段２４からの読出命令に応じて、データ可視化手段２４に所定の映像データを出力する。
特徴量抽出手段１３は、計測インタフェース１１を介して自身に入力される映像データの特徴量を抽出し、作業者の頭・手の位置を特定する。より詳しく説明すると、特徴量抽出手段１３は、第１計測装置Ｇ１の撮影結果（遠景）に基づいて、作業者の頭の位置を特定する。また、特徴量抽出手段１３は、第２計測装置Ｇ２の撮影結果（近景）に基づいて、作業者の手の位置を特定する。なお、特徴量抽出手段１３による作業者の頭・手の位置の特定には、周知の映像解析の手法が用いられる。例えば、特定色・特定サイズの物体を抽出する方法や、ヒトの骨格を機械学習する方法が挙げられる。
本実施形態では、映像データの解像度を基準としたＸＹ座標の形式で、作業者の頭・手の位置を特定するようにしている。位置の出力範囲は、遠景・近景共に、例えば、画面上の左上角部の座標を（Ｘ，Ｙ）＝（１，１）、右下角部の座標を（Ｘ，Ｙ）＝（６４０，４８０）としている。特徴量抽出手段１３によって抽出される作業者の頭・手の位置のデータは、撮影時刻及びカメラＩＤに紐付けられた特徴量データとして、詳細工程分類手段１６に出力されるとともに、作業動作集計手段２１に出力される。
第１入力手段１４は、例えば、バーコードリーダであり、どの作業者が、どのような作業（大工程という）を行うかを予め入力するための読取装置である。前記した「大工程」とは、作業現場で行われる作業の大まかな工程を意味している。
例えば、作業者が、自身のＩＤカードに第１入力手段１４を近接させることで、作業者ＩＤが読み取られる。また、作業者が、製品の組立図や製品自体に付けられているバーコードに第１入力手段１４を近接させることで、そのバーコードが読み取られる。このようにして読み取られるデータには、作業者ＩＤ、「大工程」の種別を含む大工程データの他、製品ロット、バーコードの読取時刻等が含まれている。なお、第１入力手段１４を用いた所定の入力は、作業効率にほとんど影響しない頻度（例えば、数分から数１０分の間隔）で行われる。
大工程設定手段１５は、第２入力手段２５からの情報に含まれる大工程データをデコードする。
詳細工程分類手段１６は、特徴量抽出手段１３から入力される特徴量データ、及び大工程設定手段１５から入力される大工程データに基づいて、「大工程」をより詳細な「詳細工程」に細分化する。なお、複数の「詳細工程」は、「大工程」に対応付けて予め設定されている。
図２は、作業データ管理システムＷが備える詳細工程分類手段１６の機能ブロック図である。
図２に示すように、詳細工程分類手段１６は、イベント判定手段１６ａと、イベント判定リスト１６ｂと、工程判定手段１６ｃと、工程判定リスト１６ｄと、を備えている。
イベント判定手段１６ａは、特徴量抽出手段１３から入力される時系列の特徴量データに基づき、作業現場における作業の時々刻々の「イベント」を逐次判定し、その判定結果を工程判定手段１６ｃに出力する。前記した「イベント」とは、例えば、画面上の所定領域に作業者の手が映っている、所定領域で作業者が立ち止まっている等、それだけでは作業の工程を推定できないレベルの細かい挙動である。
イベント判定リスト１６ｂは、イベントを判定するための特徴量の条件をリストアップしたものであり、予め設定されている。
図３は、詳細工程分類手段１６が備えるイベント判定リスト１６ｂの説明図である。
図３に示す「♯」は、各イベントに付されている識別情報である。「頭の位置α」は、映像データの画面中における頭の位置をＸＹ座標で表したものである。例えば、「Ｘ：７５（±５０）」は、映像データを画面に表示した場合の左上角部を基準として、右側に７５ピクセルの位置を中心に±５０ピクセルの範囲内であることを意味している。
図３に示す「手の位置β」は、映像データの画面中における手の位置をＸＹ座標で表したものである。「論理式」は、頭の位置αが所定範囲内であるという条件、及び、手の位置βが所定範囲内であるという条件に関する論理式である。「継続時間」は、前記した論理式が時間的に継続して成立している場合、イベントに関する所定の判定を行うようにするための時間閾値である。「判定内容」は、所定の論理式及び継続時間に基づいて判定（分類）されるイベントの内容である。
例えば、図３に示すイベントＥ１について説明すると、イベント判定手段１６ａ（図２参照）は、次のような処理を行う。すなわち、作業者の頭の位置αが所定領域（Ｘ：７５（±５０），Ｙ：２４０（±５０））に存在し、かつ、手の位置βが所定領域（Ｘ：３２０（±１００），Ｙ：２００（±５０））に存在している状態が１秒以上継続した場合、イベント判定手段１６ａは、「作業者が加工機付近に滞在している」と判定する。このようにイベント判定手段１６ａは、時々刻々（映像データの一コマ一コマ）の作業者の挙動に所定のイベントを対応付ける。そして、イベント判定手段１６ａは、判定結果であるイベントデータを、図２に示す工程判定手段１６ｃに出力する。
工程判定手段１６ｃは、大工程設定手段１５から入力される大工程データ、及び、イベント判定手段１６ａから入力されるイベントデータに基づき、作業者の動作が、どの詳細工程に分類されるかを判定（特定）する。前記したように、「詳細工程」とは「大工程」を細分化したものであり、また、複数のイベントの組合せで表される。
工程判定リスト１６ｄは、詳細工程を判定するための大工程データ及びイベントデータの条件をリストアップしたものであり、予め設定されている。
図４は、詳細工程分類手段１６が備える工程判定リスト１６ｄの説明図である。
図４に示す「♯」は、各詳細工程に付されている識別情報である。「大工程γ」は、大工程の種別（本実施形態では「加工」）であり、第１入力手段１４（図１参照）を介して入力される。
図４に示すイベントδは、前記したイベントの組合せに関する所定の条件を示している。「論理式」は、大工程γ及びイベントδに関する論理式である。「継続時間」は、前記した論理式が時間的に継続して成立している場合、詳細工程に関する所定の判定を行うようにするための時間閾値である。「判定内容」は、所定の論理式及び継続時間に基づいて判定（分類）される詳細工程の内容である。
例えば、図４に示す詳細工程Ａ１について説明すると、工程判定手段１６ｃ（図２参照）は、次のような処理を行う。すなわち、大工程γが「加工」であり、かつ、イベントＥ１が発生してから１０秒以内にイベントＥ２が発生し、これらの両方を満たす状態が１秒以上継続した場合、工程判定手段１６ｃは、「作業者が加工機に部材をセットしている」と判定する。このように詳細工程分類手段１６（図２参照）は、作業現場の映像データを含む作業データに基づいて、作業現場で作業者によって行われる作業を複数の時系列的な詳細工程に分類する。また、詳細工程分類手段１６は、作業者の身体における所定部位（頭・手）の位置の変化に基づいて、作業者が行っている詳細工程を特定する。
なお、工程判定手段１６ｃ（図２参照）から出力される詳細工程データには、詳細工程を特定するデータ（詳細工程Ａ１等）の他、詳細工程の開始時刻・終了時刻も含まれている。また、イベント判定リスト１６ｂ及び工程判定リスト１６ｄの内容は、第２入力手段２５（図１参照）を介したユーザの操作によって、適宜に変更可能である。
再び、図１に戻って説明を続ける。
詳細工程記憶手段１７は、前記した詳細工程データをメモリ領域に逐次書き込み、また、データ可視化手段２４からの読出命令に応じて、詳細工程データをデータ可視化手段２４に出力する。
作業時間集計手段１８は、詳細工程データに基づき、詳細工程毎の作業時間を算出する。前記した「作業時間」とは、ひとつひとつの詳細工程に要した時間である。一例を挙げると、詳細工程Ａ１の作業時間とは、この詳細工程Ａ１の開始時刻から、次の詳細工程（例えば、詳細工程Ａ２）の開始時刻までの時間である。
作業時間記憶手段１９は、作業時間集計手段１８からの作業時間データを逐次メモリ領域に書き込み、また、データ可視化手段２４からの読出命令に応じて、作業時間データをデータ可視化手段２４に出力する。
作業時間統計解析手段２０は、過去の所定期間（例えば、過去一週間）に行われた詳細工程（例えば、詳細工程Ａ１）の作業時間に関する所定の統計値を算出し、作業時間統計データとしてデータ可視化手段２４に出力する。この作業時間統計データには、例えば、過去一週間における作業時間の最小値、第１四分位点、中央値、第３四分位点、及び最大値が含まれている。これらの最小値等は、後記する箱ヒゲ図Ｐ２（図６Ａ参照）を作成する際に用いられる。なお、作業時間の収集期間や統計の項目は、第２入力手段２５を介したユーザの操作によって、適宜に変更可能である。
作業動作集計手段２１は、特徴量抽出手段１３から入力される特徴量データ、及び詳細工程分類手段１６から入力される詳細工程データに基づいて、作業動作データを生成する。
図５は、作業動作集計手段２１によって生成される作業動作データの例を示す説明図である。
図５に示す例では、作業現場の撮影が行われた日付・時刻、詳細工程、詳細工程の開始時からの経過時間、作業者の頭の位置、及び作業者の手の位置が、作業動作データに含まれている。
図１に示す作業動作記憶手段２２は、前記した作業動作データを、映像データのフレームに対応付けて、メモリ領域に逐次書き込む。また、作業動作記憶手段２２は、データ可視化手段２４からの読出命令に応じて、作業動作データをデータ可視化手段２４に出力する。
作業動作統計解析手段２３は、過去の所定期間（例えば、過去一週間）に行われた作業に関する統計値を算出し、作業動作統計データとしてデータ可視化手段２４に出力する。例えば、複数の時系列的な詳細工程が過去の所定期間に繰り返された場合において、作業動作統計解析手段２３は、結果表示手段２６の画面上における所定部位（作業者の頭・手）の存在確率を算出する。具体的に説明すると、作業動作統計解析手段２３は、各詳細工程における頭・手の位置の存在確率を、作業開始時からの経過時間毎に算出する。この存在確率は、後記する存在確率分布Ｐ９，Ｐ１１（図６Ａ参照）を生成する際に用いられる。
また、作業動作統計解析手段２３は、作業者の所定部位（頭・手）の時々刻々の位置に基づいて、この所定部位の動線履歴を生成する機能も有している。なお、作業動作の収集期間や統計の項目は、第２入力手段２５を介したユーザの操作によって変更可能である。
データ可視化手段２４は、第２入力手段２５から入力されるデータに基づき、各記憶手段に記憶されているデータを収集し、さらに、ユーザが直感的に理解しやすいように整理して、可視化データを生成する。なお、可視化データの詳細については後記する。
第２入力手段２５は、マウスやキーボードといった入力手段である。第２入力手段２５は、各種設定の他、後記する再生時刻バーＰ５（図６Ａ参照）をユーザがドラッグする際に用いられる。
結果表示手段２６は、例えば、液晶ディスプレイであり、データ可視化手段２４によって生成される画面イメージを表示する機能を有している。
＜画面イメージの例＞
図６Ａは、再生時刻バーＰ５が詳細工程Ａ１に位置している時の画面イメージである（適宜、図１を参照）。
図６Ａに示す画面イメージは、ガントチャートＰ１と、ガントチャートＰ１に重畳表示される複数の箱ヒゲ図Ｐ２と、計測データ表示エリアＰ３，Ｐ４と、を含んで構成される。
ガントチャートＰ１は、詳細工程Ａ１，Ａ２，Ｍ１，Ｂ１（図４の「判定内容」を参照）が行われた時間帯を視覚的に示すものである。ガントチャートＰ１の横軸は、時間である。また、詳細工程Ａ１，Ａ２，Ｍ１，Ｂ１のチャートの行が、縦方向に順次に配列されている。例えば、詳細工程Ａ１のチャートの行には、この詳細工程Ａ１に関するガントチャートＰ１の要素Ｐａ１が表示される。このようにデータ可視化手段２４は、少なくとも映像データ及び複数の時系列的な詳細工程（ガントチャートＰ１等）を結果表示手段２６に表示させる。これによって、それぞれの詳細工程Ａ１，Ａ２，Ｍ１，Ｂ１に作業者がどれだけの時間を要したかを、ユーザ（管理者）は一目で把握できる。
箱ヒゲ図Ｐ２は、各詳細工程に要した時間のばらつきを示す統計図であり、過去の所定期間（例えば、過去一週間）に得られたデータに基づいて作成される。例えば、詳細工程Ａ１に要した時間の最小値、第１四分位点、中央値、第３四分位点、及び最大値が作業時間統計解析手段２０（図１参照）によって算出される。そして、これらの統計値に基づいて、詳細工程Ａ１の箱ヒゲ図Ｐ２が作成され、ガントチャートＰ１に重畳表示される。なお、他の詳細工程Ａ２，Ｍ１，Ｂ１についても同様である。
このようにデータ可視化手段２４は、詳細工程及び映像データを結果表示手段２６に表示させるとともに、作業時間統計データ（箱ヒゲ図Ｐ２等）を結果表示手段２６に表示させる。これによって、それぞれの詳細工程Ａ１，Ａ２，Ｍ１，Ｂ１における作業時間のばらつきを、ユーザ（管理者）は一目で把握できる。例えば、ガントチャートＰ１における詳細工程Ｂ１は、箱ヒゲ図Ｐ２の横幅が比較的大きく、作業時間のばらつきが大きいことを示している。
図６Ａに示す再生時刻バーＰ５（上側に「Ｎｏｗ」と記載）は、計測データ表示エリアＰ３，Ｐ４に表示されている映像の再生時刻を示す線である。計測データ表示エリアＰ３，Ｐ４において映像が再生されているとき、再生時刻バーＰ５は、画面右側に移動する。このようにデータ可視化手段２４は、映像データを動画として結果表示手段２６に表示させているとき、映像データの再生時の時刻を示す線（再生時刻バーＰ５）をガントチャートＰ１に重畳表示させる。なお、ガントチャートＰ１に表示されている作業逸脱マーカＰ６や動線ばらつき異常マーカＰ７については後記する。
計測データ表示エリアＰ３，Ｐ４は、所定の再生時刻における作業現場の映像や、頭・手の位置の存在確率分布等を表示させるための領域である。図６Ａに示す例では、ガントチャートＰ１において、再生時刻バーＰ５が詳細工程Ａ１の中に存在している。この詳細工程Ａ１のチャートの行には、作業逸脱マーカＰ６や動線ばらつき異常マーカＰ７が表示されておらず、また、箱ヒゲ図Ｐ２の横幅が狭い。このように詳細工程Ａ１が正常に繰り返された場合、データ可視化手段２４は、第１計測装置Ｇ１の計測結果（撮影結果）を計測データ表示エリアＰ３に表示させ、また、第２計測装置Ｇ２の計測結果（撮影結果）を計測データ表示エリアＰ４に表示させる。
図６Ａに示す例では、遠景撮影用の第１計測装置Ｇ１によって作業者を上から撮影した録画画像が、計測データ表示エリアＰ３に動画として再生される。また、作業者の頭の位置を示す位置マーカＰ８が、計測データ表示エリアＰ３に表示される。さらに、再生時刻（詳細工程Ａ１の開始時からの経過時間）における頭の位置の存在確率を示す存在確率分布Ｐ９が、第１計測装置Ｇ１の撮影結果に重畳表示される。このようにデータ可視化手段２４は、作業者における所定部位（例えば、頭）の存在確率の分布である存在確率分布Ｐ９を、作業現場の撮影結果に重畳表示させる。なお、頭の位置の存在確率が高い領域ほど、存在確率分布Ｐ９が濃い網掛けで表示される。動画が再生されているとき、この存在確率分布Ｐ９も時々刻々と変動する。
また、図６Ａに示す例では、近景撮影用の第２計測装置Ｇ２によって作業者を上から撮影した録画画像が、計測データ表示エリアＰ４に動画として再生される。また、作業者の手の位置を示す位置マーカＰ１０が、計測データ表示エリアＰ４に表示される。さらに、再生時刻における手の位置の存在確率を示す存在確率分布Ｐ１１が、第２計測装置Ｇ２の撮影結果に重畳表示される。
図６Ａに示す再生時刻では、前記したように正常に作業が行われているため、頭の位置マーカＰ８が存在確率分布Ｐ９の中に存在し、また、手の位置マーカＰ１０が存在確率分布Ｐ１１の中に存在している。このようにガントチャートＰ１や箱ヒゲ図Ｐ２と、存在確率分布Ｐ９，Ｐ１１と、を見比べつつ、ユーザ（管理者）は、作業者がどのような動作で作業を行ったのかを視覚的に把握できる。
図６Ｂは、再生時刻バーＰ５が詳細工程Ｍ１に位置している時の画面イメージである。
図６Ｂに示す例では、詳細工程Ｍ１のチャートの行に作業逸脱マーカＰ６が表示されている。この作業逸脱マーカＰ６は、作業者の動作が、過去に繰り返された作業から逸脱した場合、ガントチャートＰ１の要素Ｐａ１に表示されるマーカである。このようにデータ可視化手段２４は、所定の詳細工程において、所定部位（作業者の頭又は手）の位置が存在確率分布から逸脱した（存在確率が略ゼロである）場合、この詳細工程に対応するガントチャートＰ１の要素Ｐａ１に作業逸脱マーカＰ６を表示させる。
また、作業逸脱が生じた場合、データ可視化手段２４は、作業者の頭・手の映像うち、存在確率分布から外れた側の映像を計測データ表示エリアＰ３，Ｐ４に優先的に表示させる。図６Ｂに示す例では、遠景の映像（作業現場の撮影結果）とともに、頭の位置マーカＰ８及び頭の存在確率分布Ｐ９が、計測データ表示エリアＰ３に重畳表示されている。また、計測データ表示エリアＰ４には、同じく遠景の映像とともに、頭の位置マーカＰ８及び頭の動線履歴Ｐ１２が重畳表示されている。この動線履歴Ｐ１２は、詳細工程Ｍ１における頭の位置の動線履歴である。このように、ガントチャートＰ１等の他に動線履歴Ｐ１２も表示させることで、ユーザは、作業逸脱に関する情報を効率的に確認できる。
図６Ｃは、再生時刻バーＰ５が詳細工程Ａ２に位置している時の画面イメージである。
図６Ｃに示す例では、詳細工程Ａ２のチャートの行に動線ばらつき異常マーカＰ７が表示されている。この動線ばらつき異常マーカＰ７は、過去に繰り返された作業の動作（つまり、動線履歴）が大きくばらついている場合、ガントチャートＰ１の要素Ｐａ１に対応付けて表示されるマーカである。なお、動線ばらつき異常マーカＰ７を表示させるか否かは、動線履歴Ｐ１２の分散値に基づいて判定される。
このように、データ可視化手段２４は、所定の詳細工程において、複数本の動線履歴の分散値が所定閾値以上である場合、この詳細工程に対応するガントチャートＰ１の要素Ｐａ１に動線ばらつき異常マーカＰ７を表示させる。
また、動線ばらつき異常が生じた場合、データ可視化手段２４は、作業者の頭・手の映像うち、動線履歴の分散値が所定閾値を超えた側の映像を計測データ表示エリアＰ３，Ｐ４に優先的に表示させる。図６Ｃに示す例では、手の動線履歴の分散値が所定閾値を超えたため、近景の映像とともに、手の位置マーカＰ１０及び手の存在確率分布Ｐ１１が計測データ表示エリアＰ３に重畳表示されている。また、計測データ表示エリアＰ４には、同じく近景の映像とともに、手の位置マーカＰ１０及び手の動線履歴Ｐ１３が重畳表示されている。ガントチャートＰ１等の他に動線履歴Ｐ１３を表示させることで、ユーザは、動線ばらつき異常に関する情報を効率的に確認できる。
＜情報処理装置の処理＞
図７は、情報処理装置１００の処理を示すフローチャートである（適宜、図１を参照）。
ステップＳ１０１において情報処理装置１００は、計測データを取得する。すなわち、情報処理装置１００は、計測インタフェース１１によって、第１計測装置Ｇ１及び第２計測装置Ｇ２から、ネットワークＮを介して計測データ（映像データ）を取得する。
ステップＳ１０２において情報処理装置１００は、特徴量を抽出する。すなわち、情報処理装置１００は、特徴量抽出手段１３によって、作業者の頭・手の位置を抽出する。なお、ステップＳ１０１，Ｓ１０２の処理は、時々刻々の（つまり、フレーム毎の）映像データについて行われる。また、ステップＳ１０１，Ｓ１０２と並行して、次に説明するステップＳ１０３，Ｓ１０４の処理が、例えば、数分毎に行われる。
ステップＳ１０３において情報処理装置１００は、大工程データを取得する。すなわち、情報処理装置１００は、第１入力手段１４を介して大工程データを取得する。
ステップＳ１０４において情報処理装置１００は、大工程の設定を行う。すなわち、情報処理装置１００は、第１入力手段１４を介して取得した大工程データを、大工程設定手段１５によってデコードする。
ステップＳ１０５において情報処理装置１００は、詳細工程の分類を行う（詳細工程分類処理）。すなわち、情報処理装置１００は、ステップＳ１０２で抽出された特徴量と、ステップＳ１０４で設定された大工程と、に基づき、詳細工程分類手段１６によって、作業者の時々刻々の動作を所定の詳細工程に分類する。なお、図７では図示を省略しているが、過去の所定期間分の（例えば、過去一週間分の）映像データ等について、ステップＳ１０１〜Ｓ１０５の処理が繰り返される。
次に、ステップＳ１０６において情報処理装置１００は、作業時間を集計する。すなわち、情報処理装置１００は、作業時間集計手段１８によって、各詳細工程に要した作業時間を集計し、作業時間データを生成する。
ステップＳ１０７において情報処理装置１００は、作業時間の統計解析を行う。すなわち、情報処理装置１００は、各詳細工程について、前記した箱ヒゲ図Ｐ２（図６Ａ参照）の作成に用いられる作業時間統計データを、作業時間統計解析手段２０によって生成する。また、ステップＳ１０６，Ｓ１０７と並行して、次に説明するステップＳ１０８，Ｓ１０９の処理が行われる。
ステップＳ１０８において情報処理装置１００は、作業動作を集計する。すなわち、情報処理装置１００は、作業動作集計手段２１によって、各詳細工程の作業動作データ（図５参照）を生成する。
ステップＳ１０９において情報処理装置１００は、作業動作の統計解析を行う。すなわち、情報処理装置１００は、作業動作統計解析手段２３によって、存在確率分布図Ｐ９，Ｐ１１や動線履歴Ｐ１２，Ｐ１３等（図６Ａ、図６Ｂ、図６Ｃ参照）の作成に用いられる作業動作統計データを、作業動作統計解析手段２３によって生成する。
ステップＳ１１０において情報処理装置１００は、データの可視化を行う。すなわち、ステップＳ１１０において情報処理装置１００は、前記した計測データ、特徴量データ、大工程データ、詳細工程データ、作業時間統計データ、及び作業動作統計データに基づき、データ可視化手段２４によって、所定の可視化データを生成する。
ステップＳ１１１において情報処理装置１００は、可視化条件の設定を行う。すなわち、情報処理装置１００は、第２入力手段２５を介した操作に応じて、結果表示手段２６に所定の画像を表示させるための可視化条件を設定する。例えば、ガントチャートＰ１（図６Ａ参照）、箱ヒゲ図Ｐ２、存在確率分布Ｐ９，Ｐ１１といった各種データのうち、結果表示手段２６に実際に表示させるデータが、第２入力手段２５を介した操作によって設定される。
ステップＳ１１２において情報処理装置１００は、結果の表示を行う（データ可視化処理）。すなわち、情報処理装置１００は、データ可視化手段２４によって、図６Ａ等に示す画像を結果表示手段２６に表示させる。
ステップＳ１１３において情報処理装置１００は、他の分析を行うか否かを判定する。例えば、他の分析として、動作履歴の分散値の算出方法を変更するといった設定変更が挙げられる。ステップＳ１１３において他の分析を行う場合（Ｓ１１３：Ｙｅｓ）、情報処理装置１００の処理はステップＳ１１１に戻る。この場合には、可視化条件の設定が再度実行され（Ｓ１１１）、その条件に基づいて、所定の結果が表示される（Ｓ１１２）。
一方、ステップＳ１１３において他の分析を行わない場合（Ｓ１１３：Ｎｏ）、情報処理装置１００の処理はステップＳ１１４に進む。ステップＳ１１４において情報処理装置１００は、計測を終了するか否かを判定する。すなわち、情報処理装置１００は、第２入力手段２５を介した操作に応じて、作業動作の計測を終了するか否かを判定する。作業動作の計測を終了しない場合（Ｓ１１４：Ｎｏ）、情報処理装置１００の処理はステップＳ１０１，Ｓ１０３に戻る。一方、作業動作の計測を終了する場合（Ｓ１１４：Ｙｅｓ）、情報処理装置１００は、一連の処理を終了する（ＥＮＤ）。
＜効果＞
第１実施形態によれば、作業現場の映像データ等に基づいて、作業者が行う大工程が時系列的な複数の詳細工程に細分化され、ガントチャートＰ１として結果表示手段２６に表示される（図６Ａ参照）。これによって、各詳細工程でどれくらいの時間を要したのかをユーザ（管理者）が容易に把握できる。また、作業者が位置センサ（図示せず）や加速度センサ（図示せず）を装着する必要がなく、作業者側の手間を省くことができる。
また、作業者が過去に繰り返した作業の統計情報に基づいて、箱ヒゲ図Ｐ２（図６Ａ参照）や存在確率分布Ｐ９，Ｐ１１の他、動線履歴Ｐ１２，Ｐ１３（図６Ｂ、図６Ｃ参照）が適宜に表示される。これによって、ユーザは、存在確率分布Ｐ９と作業者の頭の位置関係や、存在確率分布Ｐ１１と作業者の手の位置関係等を容易に把握できる。このように各詳細工程における作業時間や作業者の動作の傾向を把握することで、製品の品質や生産性の向上を図ることできる。
また、データ可視化手段２４は、作業者による作業の逸脱があった場合、ガントチャートＰ１の要素Ｐａ１に作業逸脱マーカＰ６を表示させる（図６Ａ等を参照）。また、データ可視化手段２４は、動線履歴の分散値が所定閾値以上である場合、ガントチャートＰ１の要素Ｐａ１に動線ばらつき異常マーカＰ７を表示させる（図６Ａ等を参照）。これによって、作業に何らかの異常があったことをユーザが容易に把握でき、その後の施策に反映させることができる。
≪第２実施形態≫
第２実施形態は、データの解析や可視化がリアルタイムで行われる点が、第１実施形態とは異なっている。また、第２実施形態は、例えば、作業の遅延が生じた場合、データ可視化手段２４Ａ（図８参照）が、その施策に関するデータを結果表示手段２６（図８参照）に表示させる点が、第１実施形態とは異なっている。なお、その他については第１実施形態と同様である。したがって、第１実施形態とは異なる部分について説明し、重複する部分については説明を省略する。
図８は、第２実施形態に係る作業データ管理システムＷＡの構成を示す機能ブロック図である。
図８に示す情報処理装置１００Ａは、第１実施形態の構成（図１参照）に生産効率解析手段２７を追加し、さらに、作業時間統計解析手段２０Ａやデータ可視化手段２４Ａに付加的な機能を追加した構成になっている。
作業時間統計解析手段２０Ａは、第１実施形態で説明した作業時間統計データを出力する他、個々の詳細工程に関する平均作業時間を算出する。つまり、作業時間統計解析手段２０Ａは、詳細工程Ａ１，Ａ２，Ｍ１，Ｂ１（図４参照）のそれぞれについて、その平均作業時間を算出する。
データ可視化手段２４Ａは、第１実施形態で説明した各種データの他、次に説明する生産効率解析手段２７によって提示された施策を結果表示手段２６に表示させる。
生産効率解析手段２７は、各種データに基づいて作業の進捗状況を推定するとともに、その進捗状況に応じて、生産性を向上させるための所定の施策を提示する。
図９は、情報処理装置１００Ａが備える生産効率解析手段２７の機能ブロック図である。
図９に示すように、生産効率解析手段２７は、工程完了予測手段２７ａと、大工程生産計画２７ｂと、工程進捗解析手段２７ｃと、施策リスト２７ｄと、施策選択手段２７ｅと、を備えている。
工程完了予測手段２７ａは、大工程設定手段１５から入力される大工程データ、詳細工程分類手段１６から入力される詳細工程データ、及び、作業時間統計解析手段２０Ａから入力される作業時間統計データに基づき、大工程の完了時刻を予測する。その一例を挙げると、大工程データから「加工」工程の開始情報が与えられた場合、工程完了予測手段２７ａは、その時刻Ｔ１を記憶する。また、工程完了予測手段２７ａは、作業時間統計データに含まれる各詳細工程の平均作業時間を合算することで、加工工程に要する時間ΔＴ２を推定する。
そして、工程完了予測手段２７ａは、前記した時刻Ｔ１に時間ΔＴ２を加算することで、加工工程の予測完了時刻を算出する。加工工程に含まれる最初の詳細工程Ａ１が完了したとき、工程完了予測手段２７ａは、その時刻を新たな時刻Ｔ１に設定する。そして、工程完了予測手段２７ａは、時間ΔＴ２から詳細工程Ａ１の平均作業時間を減算することで、新たな時間ΔＴ２を設定する。
さらに、工程完了予測手段２７ａは、新たな時刻Ｔ１に時間ΔＴ２を加算することで、加工工程の予測完了時刻を更新する。このように、詳細工程が完了するたびに、加工工程の予測完了時刻が逐次更新される。言い換えると、作業現場の映像データが結果表示手段２６にリアルタイムで表示される場合において、作業時間統計解析手段２０Ａは、作業時間の平均値及び現在時刻に基づいて、時系列的な複数の詳細工程を含む大工程の予測完了時刻を算出する。
なお、前記した時間ΔＴ２として、作業時間の中央値を用いてもよいし、また、作業時間の分散値を考慮した所定の指標を用いてもよい。これによって、時間ΔＴ２をさらに高精度に求めることができる。
図９に示す大工程生産計画２７ｂは、大工程の計画開始時刻や計画完了時刻を大工程毎に記載したリストであり、予め設定されている。なお、第２入力手段２５（図８参照）を介したユーザの操作によって、大工程生産計画２７ｂをアップデートするようにしてもよい。
工程進捗解析手段２７ｃは、前記した大工程の予測完了時刻及び大工程生産計画２７ｂに基づいて、大工程生産計画に対する進捗状況を解析する。例えば、大工程生産計画２７ｂに記憶されている加工工程の計画完了時刻が８時３１分１５秒であり、予測完了時刻が８時３１分２５秒の場合、工程進捗解析手段２７ｃは、「＋１０秒」という遅延データを出力する。
施策リスト２７ｄは、生産性を向上させるための所定の施策を記載したリストであり、工程遅延のレベルに対応付けて、予め設定されている。すなわち、施策リスト２７ｄは、大工程の計画完了時刻と予測完了時刻との時間差と、作業に関する所定の施策情報と、が予め対応付けて格納される「記憶手段」である。
図１０は、生産効率解析手段２７の施策リスト２７ｄの説明図である。
図１０に示す「レベル」は、所定の遅延データ及び施策に対応付けられる識別情報である。「遅延データ」は、予定よりも作業が遅れている（又は早すぎる）度合いを示すデータである。「施策」は、生産効率を向上させるための対応策であり、遅延データに対応付けられている。
図９に示す施策選択手段２７ｅは、工程進捗解析手段２７ｃから入力される遅延データに基づき、施策リスト２７ｄの中から適切な施策を選択する。すなわち、施策選択手段２７ｅは、大工程の計画完了時刻と予測完了時刻との時間差に基づいて、この時間差に対応する施策情報を選択する。例えば、遅延データが＋１分以上かつ＋３分未満である場合、施策選択手段２７ｅは、「少しだけピッチを上げて作業する」という作業者向けの施策を選択する。この場合において、少しだけピッチを上げて作業するよう、ネットワークＮ（図８参照）を介して作業者にリアルタイムで伝えるようにしてもよい。
図１１は、作業データ管理システムＷＡのデータ可視化手段２４Ａによって生成される画面イメージである。なお、第１実施形態で示した作業逸脱マーカＰ６（図６Ａ参照）や動線ばらつき異常マーカＰ７（図６Ａ参照）については、図示を省略している。
図１１に示す例では、ガントチャートＰ１や再生時刻バーＰ５の他、大工程生産計画２７ｂ（図９参照）に基づく計画完了時刻の線Ｐ２１や、遅延データに基づく予測完了時刻の線Ｐ２２が表示されている。このように、データ可視化手段２４Ａは、現在時刻を示す線Ｐ５をガントチャートＰ１に重畳表示させるとともに、予め設定された大工程の計画完了時刻を示す線Ｐ２１、及び予測完了時刻を示す線Ｐ２２をガントチャートＰ１に重畳表示させる。
また、図１１に示すように、計画完了時刻・予測完了時刻の表示エリアＰ２３や、施策情報を表示するメッセージエリアＰ２４が設けられている。そして、データ可視化手段２４Ａは、前記した施策選択手段２７ｅ（図９参照）によって選択された施策情報を結果表示手段２６のメッセージエリアＰ２４に表示させる。
＜効果＞
第２実施形態によれば、リアルタイムで作成されるガントチャートＰ１（図１１参照）に、大工程の計画完了時刻を示す線Ｐ２１や予測完了時刻を示す線Ｐ２２が重畳表示される。これによってユーザ（管理者）は、計画完了時刻と予測完了時刻とを見比べることで、作業の進捗状況を容易に把握できる。また、遅延データに基づいて、メッセージエリアＰ２４に所定の施策情報が表示される。この施策情報を参考にして、ユーザは、生産効率等を向上させるための今後の対策を立てることができる。
≪第３実施形態≫
第３実施形態は、情報処理装置１００Ｂａ（図１２参照）が所定の作業現場に関する解析を行い、情報処理装置１００Ｂｂ（図１２参照）が別の作業現場に関する解析を行う点が、第１実施形態とは異なっている。また、データ統合装置２００（図１２参照）が、情報処理装置１００Ｂａ，１００Ｂｂの解析結果を統合する点が、第１実施形態とは異なっている。なお、その他については第１実施形態と同様である。したがって、第１実施形態とは異なる部分について説明し、重複する部分については説明を省略する。
図１２は、第３実施形態に係る作業データ管理システムＷＢの構成を示す機能ブロック図である。
図１２に示すように、作業データ管理システムＷＢは、２系統の情報処理システムＷＢａ，ＷＢｂと、データ統合装置２００と、を備えている。
情報処理システムＷＢａは、所定の作業現場における作業者の作業を解析するシステムである。図１２に示すように、情報処理システムＷＢａは、第１計測装置Ｇ１と、第２計測装置Ｇ２と、情報処理装置１００Ｂａと、を備えている。
他方の情報処理システムＷＢｂは、別の作業現場における作業者の作業を解析するシステムである。情報処理システムＷＢｂは、第１計測装置Ｇ１と、第２計測装置Ｇ２と、情報処理装置１００Ｂｂと、を備えている。
例えば、製品の加工を一人の作業者が繰り返す作業を情報処理装置１００Ｂａが解析し、また、加工後の製品の組立てを別の作業者が繰り返す作業を情報処理装置１００Ｂｂが解析するようになっている。すなわち、複数種類の作業が順次に行われることで、所定の製品が製造される場合において、複数種類の作業は、それぞれ、時系列的な複数の詳細工程を含む大工程として、異なる作業者が担当している。本実施形態では、このような流れ作業（加工や組立て）を行う複数人の作業者の動作を情報処理装置１００Ｂａ，１００Ｂｂによって個別で解析し、その解析結果をデータ統合装置２００によって統合するようにしている。
なお、第１計測装置Ｇ１及び第２計測装置Ｇ２の計測対象（撮影対象）となる作業現場と、第１計測装置Ｇ１及び第２計測装置Ｇ２の計測対象（撮影対象）となる作業現場と、はそれほど離れていないものとする。
図１３は、作業データ管理システムＷＢに含まれる情報処理システムＷＢａの機能ブロック図である。
図１３に示す情報処理装置１００Ｂａは、第１実施形態で説明した情報処理装置１００（図１参照）の各記憶手段を外部インタフェース３１〜３４に置き換えた構成になっている。これは、ネットワークＮを介して各種データをデータ統合装置２００（図１２参照）に集約させるためである。なお、外部インタフェース３１〜３４は、それぞれ、同様の処理を実行する。また、外部インタフェース３１〜３４の四角枠の上側に記載した矢印は、ネットワークＮに接続されていることを示している。
外部インタフェース３１は、所定の通信プロトコルに基づき、計測データをネットワークＮを介してデータ統合装置２００（図１２参照）に逐次送信する。また、他の外部インタフェース３２〜２４を介して、特徴量データ、大工程データ、詳細工程データ、作業時間統計データ、作業動作統計データ等が、データ統合装置２００（図１２参照）に逐次送信される。また、外部インタフェース３１〜３４は、データ可視化手段２４Ｂからの指令に応じて、データ統合装置２００から所定のデータを収集する機能も有している。なお、図１２に示す情報処理装置１００Ｂｂも、前記した情報処理装置１００Ｂａと同様の構成を備えている。
図１４は、作業データ管理システムＷＢが備えるデータ統合装置２００の機能ブロック図である。
図１４に示すように、データ統合装置２００は、外部インタフェース２０１と、データ管理手段２０２と、統合データ記憶手段２０３と、同一製品判定リスト２０４と、を備えている。
外部インタフェース２０１は、所定の通信プロトコルに基づいて、前記した各種データを情報処理装置１００Ｂａ，１００Ｂｂ（図１２参照）から収集する。また、外部インタフェース２０１は、情報処理装置１００Ｂａからの要求に従って所定のデータを情報処理装置１００Ｂａに送信し、また、情報処理装置１００Ｂｂからの要求に従って所定のデータを情報処理装置１００Ｂｂに送信する。
データ管理手段２０２は、情報処理装置１００Ｂａ，１００Ｂｂから受信した各種データを統合し、その統合データを統合データ記憶手段２０３に格納する。また、データ管理手段２０２は、外部インタフェース２０１を介した要求に応じて、統合データ記憶手段２０３に記録されている統合データを読み出して、所定のデータに変換する。そして、データ管理手段２０２は、変換後のデータを外部インタフェース２０１に出力する。
本実施形態では、前記したように、情報処理装置１００Ｂａ（図１２参照）は、作業者による加工の作業を解析する。また、情報処理装置１００Ｂｂ（図１２参照）は、下流側の別の作業者による組立ての作業を解析する。そして、データ統合装置２００（図１２参照）は、所定の作業が行われていた「時刻」、及び作業者の頭・手の「位置」をキーにして、情報処理装置１００Ｂａ，１００Ｂｂの解析結果を紐付け、同一製品に係る作業データとして統合する。その際、図１５に示す同一製品判定リスト２０４が使用される。
図１５は、データ統合装置２００が備える同一製品判定リスト２０４の説明図である。
図１５に示す「大工程」は、情報処理装置１００Ｂａの第１入力手段１４を介して設定される大工程（加工）と、他方の情報処理装置１００Ｂｂの第１入力手段１４を介して設定される大工程（組立て）と、を含んでいる。
図１５に示す「項目」は、加工や組立ての開始・完了を示す項目である。「頭の位置」は、加工や組立ての開始時・完了時における作業者の頭の位置である。「手の位置」は、加工や組立ての開始時・完了時における作業者の手の位置である。「平均経過時間」は、過去に繰り返された加工や組立てのデータに基づき、加工の開始時からの経過時間を平均した値である。図１５に示すように、「大工程」、「項目」、「頭の位置」、「手の位置」、及び「平均経過時間」が対応付けられて、予め同一製品判定リスト２０４として記憶されている。
図１４に示すデータ管理手段２０２は、同一製品判定リスト２０４に基づいて、加工工程の完了タイミングで撮影された映像と、その完了タイミングから「所定時間」に組立工程の開始タイミングで撮影された映像と、を同一製品に係るものであると判定する。図１５に示す例では、データ管理手段２０２は、組立開始時の平均経過時間である１分３５秒２５から、加工完了時の平均経過時間である１分２５秒０５を減算した値である１０秒２０の間を、前記した「所定時間」とする。
これによって、作業対象となっている製品に対応するユニークな生産番号を所定の作業データに付与できる。このように、データ管理手段２０２は、作業の開始時及び完了時の時刻、並びに所定部位（作業者の頭・手）の位置に基づいて、複数種類の作業（加工・組立て）に対応する作業データを紐付け、さらに、所定の識別情報を付与する。なお、作業対象の製品に識別用のバーコードが付されていない場合、前記したデータの紐付けが特に有効である。
データ統合装置２００で統合された所定の作業データは、ネットワークＮを介して情報処理装置１００Ｂａ，１００Ｂｂに送信される。そして、次に説明するガントチャートＰ１等（図１６参照）が、それぞれの結果表示手段２６（図１３参照）に表示される。
図１６は、データ可視化手段２４Ｂによって生成される画面イメージである。
なお、第１実施形態で示した作業逸脱マーカＰ６（図６Ａ参照）や動線ばらつき異常マーカＰ７（図６Ａ参照）については、図示を省略している。
第２入力手段２５（図１３参照）を介したユーザの操作によって、生産番号選択ボタンＰ３１が選択されると、過去に作業対象となった製品の一覧（つまり、生産番号の一覧）が表示される。図１６に示す例では、生産番号０００１の製品の加工・組立てに関するガントチャートＰ１等が表示されている。
そして、生産番号選択ボタンＰ３１で選択された製品に対する複数種類の作業（加工・組立て）を統合したガントチャートＰ１等が表示されるようになっている。このようにデータ可視化手段２４Ｂは、それぞれの作業（加工・組立て）を構成する複数の時系列的な詳細工程をガントチャートＰ１として結果表示手段２６（図１３参照）に表示させる。
＜効果＞
第３実施形態によれば、「時刻」及び作業者の頭・手の「位置」をキーにして、データ統合装置２００が、情報処理装置１００Ｂａ，１００Ｂｂの解析結果を紐付け、同一製品に係る作業データを統合する。これによって、複数の作業者が別の場所で作業を行っている場合にも、各作業を統合したガントチャートＰ１等を結果表示手段２６（図１３参照）に表示できる。したがって、作業遅延や作業ミスの多い工程やその発生傾向をユーザ（管理者）が効率的に把握することが可能となり、製品の生産性を高めることができる。
≪変形例≫
以上、本発明に係る作業データ管理システムＷ等について各実施形態により説明したが、本発明はこれらの記載に限定されるものではなく、種々の変更を行うことができる。
例えば、第１実施形態では、作業データ管理システムＷ（図１参照）が第１計測装置Ｇ１及び第２計測装置Ｇ２を含む構成について説明したが、これに限らない。すなわち、計測装置の個数は１つであってもよいし、また、３つ以上であってもよい。なお、第２実施形態や第３実施形態についても同様である。
また、各実施形態では、作業データ管理システムＷが、作業者の頭・手の位置を特徴量として抽出する例について説明したが、これに限らない。例えば、不図示の装置や道具等の位置を加えてもよい。これによって、詳細工程の判定精度をさらに高めることができる。
また、各実施形態では、第１計測装置Ｇ１及び第２計測装置Ｇ２がネットワークカメラである場合について説明したが、これに限らず、ＵＳＢカメラ（universal serial bus camera）等を用いてもよい。さらに、第１計測装置Ｇ１や第２計測装置Ｇ２として、カメラの他、加工装置に装備されているセンサや、外部の加速度センサ等を組み合わせてもよい。
また、各実施形態においては、詳細工程の可視化コンテンツをガントチャートＰ１（図６Ａ参照）としたが、これに限らない。例えば、詳細工程に関するデータをリスト化してもよいし、詳細工程の進捗状況を把握できる他の方法を用いてもよい。
また、第１実施形態では、作業時間の統計値を箱ヒゲ図Ｐ２（図６Ａ参照）として可視化する例について説明したが、これに限らない。ユーザが効率的に過去の作業に関する統計情報を把握できる方法であれば、他の態様で可視化してもよい。
また、第１実施形態では、映像再生の進行に伴って、再生時刻バーＰ５（図６Ａ参照）が右側に移動する例について説明したが、これに限らない。例えば、ガントチャートＰ１全体を左側に移動させ、再生時刻バーＰ５を常に見やすい位置に表示させてもよい。
また、各実施形態では、計測データ表示エリアＰ３，Ｐ４（図６Ａ参照）のコンテンツが映像である例について説明したが、これに限らない。ユーザが効率的に詳細工程の状況を把握できるのであれば、センサデータの計測値のグラフ表示等であってもよい。
また、第１実施形態では、作業時間統計解析手段２０（図１参照）が、詳細工程に要した作業時間の中央値等を算出する例について説明したが、これに限らない。すなわち、作業時間統計解析手段２０が、過去の所定期間における詳細工程のそれぞれについて、詳細工程に要した作業時間の中央値及び／又は平均値を含む作業時間統計データを生成するようにしてもよい。なお、第２実施形態や第３実施形態についても同様である。
また、第３実施形態では、作業データ管理システムＷＢ（図１２参照）が、２系統の情報処理システムＷＢａ，ＷＢｂを備える構成について説明したが、３系統以上であってもよい。
また、各実施形態を、適宜に組み合わせてもよい。例えば、第２実施形態と第３実施形態とを組み合わせ、情報処理装置１００Ｂａ，１００Ｂｂによって、各作業者の作業をリアルタイムに解析し、その解析結果をデータ統合装置２００で統合するようにしてもよい。これによって、各作業者の工程進捗状況や施策をリアルタイムで可視化できる。
また、各実施形態では、作業データ管理システムＷ等の分析対象が、製品の製造現場（作業現場）である例について説明したが、これに限らない。すなわち、作業者が所定の作業を繰り返すものであれば、他の作業現場にも適用できる。
また、各実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に記載したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されない。また、実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。また、前記した機構や構成は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての機構や構成を示しているとは限らない。
Ｗ，ＷＡ，ＷＢ 作業データ管理システム
１００，１００Ａ，１００Ｂａ，１００Ｂｂ 情報処理装置
１１ 計測インタフェース
１２ 計測データ記憶手段
１３ 特徴量抽出手段
１４ 第１入力手段
１５ 大工程設定手段
１６ 詳細工程分類手段
１６ａ イベント判定手段
１６ｂ イベント判定リスト
１６ｃ 工程判定手段
１６ｄ 工程判定リスト
１７ 詳細工程記憶手段
１８ 作業時間集計手段
１９ 作業時間記憶手段
２０，２０Ａ 作業時間統計解析手段
２１ 作業動作集計手段
２２ 作業動作記憶手段
２３ 作業動作統計解析手段
２４，２４Ａ データ可視化手段
２５ 第２入力手段
２６ 結果表示手段（表示手段）
２７ 生産効率解析手段
２７ａ 工程完了予測手段
２７ｂ 大工程生産計画
２７ｃ 工程進捗解析手段
２７ｄ 施策リスト（記憶手段）
２７ｅ 施策選択手段
３１，３２，３３，３４ 外部インタフェース
２００ データ統合装置
２０１ 外部インタフェース
２０２ データ管理手段
２０３ 統合データ記憶手段
２０４ 同一製品判定リスト
Ｇ１ 第１計測装置
Ｇ２ 第２計測装置
Ｎ ネットワーク
Ｐ１ ガントチャート
Ｐ２ 箱ヒゲ図
Ｐ５ 再生時刻バー（再生時の時刻を示す線）
Ｐ６ 作業逸脱マーカ
Ｐ７ 動線ばらつき異常マーカ
Ｐ９，Ｐ１１ 存在確率分布
Ｐ１２，Ｐ１３ 動線履歴
Ｐ２１ 線（大工程の計画完了時刻を示す線）
Ｐ２２ 線（大工程の予測完了時刻を示す線）
Ｐａ１ 要素（ガントチャートの要素）

Claims (8)

  1. 作業現場の映像データを含む作業データに基づいて、前記作業現場で作業者によって行われる作業を複数の時系列的な詳細工程に分類する詳細工程分類手段と、
    少なくとも前記映像データ及び複数の時系列的な前記詳細工程を表示手段に表示させるデータ可視化手段と、を備え、
    前記詳細工程分類手段は、前記作業者の身体における所定部位の位置の変化に基づいて、前記作業者が行っている前記詳細工程を特定し、
    前記データ可視化手段は、複数の時系列的な前記詳細工程をガントチャートとして前記表示手段に表示させ、前記映像データを動画として前記表示手段に表示させているとき、前記映像データの再生時の時刻を示す線を前記ガントチャートに重畳表示させ、
    複数の時系列的な前記詳細工程が過去の所定期間に繰り返された場合において、前記表示手段の画面上における前記所定部位の存在確率を算出する作業動作統計解析手段をさらに備え、
    前記データ可視化手段は、前記存在確率の分布である存在確率分布を、前記作業現場の撮影結果に重畳表示させること
    を特徴とする作業データ管理システム。
  2. 前記データ可視化手段は、所定の前記詳細工程において、前記所定部位の位置が前記存在確率分布から逸脱した場合、当該詳細工程に対応する前記ガントチャートの要素に作業逸脱マーカを表示させること
    を特徴とする請求項１に記載の作業データ管理システム。
  3. 前記作業動作統計解析手段は、さらに、前記所定部位の時々刻々の位置に基づいて、前記所定部位の動線履歴を生成し、
    前記データ可視化手段は、前記動線履歴を前記作業現場の撮影結果に重畳表示させること
    を特徴とする請求項１に記載の作業データ管理システム。
  4. 前記データ可視化手段は、所定の前記詳細工程において、複数本の前記動線履歴の分散値が所定閾値以上である場合、当該詳細工程に対応する前記ガントチャートの要素に動線ばらつき異常マーカを表示させること
    を特徴とする請求項３に記載の作業データ管理システム。
  5. 情報処理装置が実行する処理として、
    作業現場の映像データを含む作業データに基づいて、前記作業現場で作業者によって行われる作業を複数の時系列的な詳細工程に分類する詳細工程分類処理と、
    少なくとも前記映像データ及び複数の時系列的な前記詳細工程を表示手段に表示させるデータ可視化処理と、が含まれ、
    前記詳細工程分類処理では、前記作業者の身体における所定部位の位置の変化に基づいて、前記作業者が行っている前記詳細工程を特定し、
    前記データ可視化処理では、複数の時系列的な前記詳細工程をガントチャートとして前記表示手段に表示させ、前記映像データを動画として前記表示手段に表示させているとき、前記映像データの再生時の時刻を示す線を前記ガントチャートに重畳表示させ、
    複数の時系列的な前記詳細工程が過去の所定期間に繰り返された場合において、前記表示手段の画面上における前記所定部位の存在確率を算出する作業動作統計解析処理がさらに含まれ、
    前記詳細工程分類処理、前記作業動作統計解析処理、及び前記データ可視化処理が順次に実行され、
    前記データ可視化処理では、前記存在確率の分布である存在確率分布を、前記作業現場の撮影結果に重畳表示させること
    を特徴とする作業データ管理方法。
  6. 前記データ可視化処理では、所定の前記詳細工程において、前記所定部位の位置が前記存在確率分布から逸脱した場合、当該詳細工程に対応する前記ガントチャートの要素に作業逸脱マーカを表示させること
    を特徴とする請求項５に記載の作業データ管理方法。
  7. 前記作業動作統計解析処理では、さらに、前記所定部位の時々刻々の位置に基づいて、前記所定部位の動線履歴を生成し、
    前記データ可視化処理では、前記動線履歴を前記作業現場の撮影結果に重畳表示させること
    を特徴とする請求項５に記載の作業データ管理方法。
  8. 前記データ可視化処理では、所定の前記詳細工程において、複数本の前記動線履歴の分散値が所定閾値以上である場合、当該詳細工程に対応する前記ガントチャートの要素に動線ばらつき異常マーカを表示させること
    を特徴とする請求項７に記載の作業データ管理方法。
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