JP6837615B1 - Monitoring device - Google Patents
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Abstract
監視装置(5)は、作業者端末(3)の位置情報および音声データをテキスト変換して得られるテキストデータを含む作業者情報を取得する作業者情報取得部(21)と、生産装置(4)に対して行われた操作の履歴データおよびセンサによるセンシング結果を示すセンサ情報を含む装置情報を取得する装置情報取得部(23)と、生産現場で発生したイベントを示すイベント情報と、イベント発生タイミングで取得された作業者情報および装置情報と、イベント発生タイミングとなる前の一定期間に取得された作業者情報および装置情報と、に基づいて、生産現場で発生するイベントと、イベントが発生する時の作業者の状態と、生産装置の状態とを学習して生成された学習済モデルを記憶する学習済モデル記憶部(123)と、学習済モデルと、新たに取得された作業者情報および装置情報とに基づいて、生産現場で発生するイベントを予測する推論部(252)と、を備える。The monitoring device (5) includes a worker information acquisition unit (21) for acquiring worker information including text data obtained by converting the position information and voice data of the worker terminal (3) into text, and a production device (4). The device information acquisition unit (23) that acquires device information including historical data of operations performed on) and sensor information indicating the sensing result by the sensor, event information indicating an event that occurred at the production site, and event occurrence. An event that occurs at the production site and an event occur based on the worker information and device information acquired at the timing and the worker information and device information acquired during a certain period before the event occurrence timing. A trained model storage unit (123) that stores the trained model generated by learning the state of the worker at the time and the state of the production device, the trained model, the newly acquired worker information, and the trained model. It includes a reasoning unit (252) that predicts an event that occurs at the production site based on the device information.
Description
本開示は、生産現場の状況を監視する監視装置に関する。 The present disclosure relates to a monitoring device for monitoring the situation at a production site.
生産現場では、生産現場で得られる情報の監視が行われ、監視結果は、生産の効率化、作業者の支援、生産システムの保守など、様々な目的で使用される。 At the production site, the information obtained at the production site is monitored, and the monitoring results are used for various purposes such as improving production efficiency, supporting workers, and maintaining the production system.
例えば、特許文献1には、トラブルが発生した場合に、トラブル対応のために作業者が行った作業の内容、作業方法などの情報を、トラブルが発生した場所の情報と対応付けて記憶しておき、新たなトラブルが発生した場合に、新たなトラブルが発生した場所で過去に行われた、トラブル対応のための作業内容、作業方法などの情報を作業者が確認できるようにする発明が記載されている。 For example, in Patent Document 1, when a trouble occurs, information such as the content of work performed by the worker and the work method for dealing with the trouble is stored in association with the information of the place where the trouble occurred. An invention that allows an operator to check information such as work contents and work methods for troubleshooting that was performed in the past at the place where a new trouble occurred when a new trouble occurs is described. Has been done.
特許文献1に記載の発明によれば、トラブル等のイベントが発生した場合に、必要な作業に要する時間を短縮化して作業の効率化を実現することができる。一方、イベントが発生する前に、将来的に起こり得るイベントが予測できれば、イベント発生後に必要な作業の準備を予め行うことができ、この場合も、イベント発生後に必要な作業を効率的に行うことが可能になると考えられる。例えば、装置の故障が予測できれば、装置を修理するために必要な部品の確保、保守作業者の確保といった事前準備が可能となる。また、装置の停止が予測できれば、装置が停止する原因を事前に排除するといった対策も可能となる。 According to the invention described in Patent Document 1, when an event such as a trouble occurs, the time required for the necessary work can be shortened and the work efficiency can be improved. On the other hand, if an event that may occur in the future can be predicted before the event occurs, the necessary work can be prepared in advance after the event occurs, and in this case as well, the necessary work after the event occurs can be performed efficiently. Is thought to be possible. For example, if a failure of the device can be predicted, it is possible to make advance preparations such as securing parts necessary for repairing the device and securing maintenance workers. Further, if the stop of the device can be predicted, it is possible to take measures such as eliminating the cause of the stop of the device in advance.
本開示は、上記に鑑みてなされたものであって、生産現場で発生するイベントを作業者に予め知らせることを可能とする監視装置を得ることを目的とする。 The present disclosure has been made in view of the above, and an object of the present invention is to obtain a monitoring device capable of notifying an operator of an event occurring at a production site in advance.
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本開示は、生産現場の状況を監視する監視装置であって、作業者が保持する作業者端末の位置情報、および、作業者の会話の内容を含む音声データをテキスト変換して得られるテキストデータ、を含む作業者情報を取得する作業者情報取得部と、生産現場に設置された生産装置に対して行われた操作の履歴データ、および、生産装置に設けられたセンサによるセンシング結果を示すセンサ情報、を含む装置情報を取得する装置情報取得部と、を備える。また、監視装置は、生産現場で発生したイベントを示すイベント情報と、イベントが発生したタイミングであるイベント発生タイミングで取得された作業者情報および装置情報と、イベント発生タイミングとなる前の一定期間において取得された作業者情報および装置情報と、に基づいて、生産現場で発生するイベントと、イベントが発生する時の作業者の状態と、イベントが発生する時の生産装置の状態とを学習して生成された学習済モデルを記憶する学習済モデル記憶部を備える。また、監視装置は、作業者情報および装置情報が新たに取得されると、学習済モデルと、新たに取得された作業者情報および装置情報とに基づいて、生産現場で発生するイベントを予測する推論部を備える。 In order to solve the above-mentioned problems and achieve the purpose, the present disclosure is a monitoring device for monitoring the situation at the production site, and the position information of the worker terminal held by the worker and the conversation of the worker. The worker information acquisition unit that acquires the worker information including the text data obtained by converting the voice data including the contents into text, the history data of the operations performed on the production equipment installed at the production site, and the history data. A device information acquisition unit that acquires device information including sensor information indicating a sensing result by a sensor provided in the production device. In addition, the monitoring device includes event information indicating an event that occurred at the production site, worker information and device information acquired at the event occurrence timing, which is the timing at which the event occurred, and a certain period before the event occurrence timing. Based on the acquired worker information and device information, learn the event that occurs at the production site, the state of the worker when the event occurs, and the state of the production device when the event occurs. It is provided with a trained model storage unit that stores the generated trained model. In addition, when the worker information and the device information are newly acquired, the monitoring device predicts an event that occurs at the production site based on the learned model and the newly acquired worker information and the device information. It has a reasoning unit.
本開示にかかる監視装置は、生産現場で発生するイベントを作業者に予め知らせることが可能となる、という効果を奏する。 The monitoring device according to the present disclosure has an effect that it is possible to notify the operator in advance of an event occurring at the production site.
以下に、本開示の実施の形態にかかる監視装置を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態により本開示が限定されるものではない。 Hereinafter, the monitoring device according to the embodiment of the present disclosure will be described in detail with reference to the drawings. The present disclosure is not limited to this embodiment.
実施の形態.
図1は、実施の形態にかかる監視装置を含んで構成される監視システムの構成例を示す図である。監視システム100は、管理サーバ1、現場機器2、作業者端末3および生産装置4を含んで構成される。Embodiment.
FIG. 1 is a diagram showing a configuration example of a monitoring system including the monitoring device according to the embodiment. The
管理サーバ1は、現場機器2が作業者端末3および生産装置4から取得した情報を受け取り記憶する記憶装置12と、生産現場で発生するイベント、イベントが発生するときの作業者の状態およびイベントが発生するときの生産装置4の状態を、記憶装置12が記憶している情報を用いて学習する学習装置11と、を備える。生産現場で発生するイベントの例は、生産装置4の停止、生産装置4の故障、生産装置4の修理、作業者の怪我、などである。学習装置11の詳細については後述する。
The management server 1 has a
記憶装置12は、作業者情報記憶部121、装置情報記憶部122および学習済モデル記憶部123を備える。作業者情報記憶部121は、現場機器2が作業者端末3から取得した、作業者の状態に関する各種情報を含んで構成される作業者情報を記憶する。装置情報記憶部122は、現場機器2が生産装置4から取得した、生産装置4の状態に関する各種情報を含んで構成される装置情報を記憶する。学習済モデル記憶部123は、学習装置11が生成する学習済モデルを記憶する。なお、管理サーバ1がインターネットなどを介して現場機器2に接続される構成、すなわち、クラウドコンピューティングを利用して監視システム100を実現する構成であってもよい。
The
現場機器2は、例えば生産現場に設置された産業用パーソナルコンピュータであり、有線回線または無線回線を介して作業者端末3および生産装置4と通信する機能を有する。現場機器2は、プログラマブルロジックコントローラ、プログラマブル表示器などであってもよい。図1に示す構成例では現場機器2を1台としているが、2台以上の現場機器2を含む構成としてもよい。
The field device 2 is, for example, an industrial personal computer installed at a production site, and has a function of communicating with a
現場機器2は、作業者端末3から出力される各種情報を取得し、取得した各種情報を纏めて作業者情報を生成する作業者情報取得部21と、作業者情報を管理サーバ1へ送信する作業者情報送信部22と、生産装置4から出力される各種情報を取得し、取得した各種情報を纏めて装置情報を生成する装置情報取得部23と、装置情報を管理サーバ1へ送信する装置情報送信部24とを備える。ここで、作業者情報は、各種情報を取得した時刻を示す時刻情報と、情報の取得元の作業者端末3の識別情報とを含むものとする。また、装置情報は、各種情報を取得した時刻を示す時刻情報と、情報の取得元の生産装置4の識別情報とを含むものとする。作業者情報取得部21は、作業者情報を一定周期で繰り返し取得する。装置情報取得部23も同様に、装置情報を一定周期で繰り返し取得する。
The field equipment 2 acquires various information output from the
また、現場機器2は、推論装置25を備える。推論装置25は、管理サーバ1の学習装置11による学習が済んでいる状態、すなわち、管理サーバ1の学習済モデル記憶部123が学習済モデルを記憶している状態において、作業者情報取得部21および装置情報取得部23が、作業者情報および装置情報を新たに取得すると、新たに取得された作業者情報および装置情報と、学習済モデル記憶部123が記憶している学習済モデルとに基づいて推論処理を行う。推論装置25が行う推論処理では、生産現場で発生するイベントを推測する。推論装置25の詳細については後述する。
Further, the field device 2 includes an
現場機器2の各構成要素は、管理サーバ1が備える学習装置11および記憶装置12とともに監視装置5を構成する。なお、図1では、現場機器2が作業者端末3および生産装置4から上記の情報(作業者情報,装置情報)を取得して管理サーバ1に送信する構成とする場合の例を示したが、現場機器2の図1に示す各構成要素の機能を管理サーバ1が有する構成とすることも可能である。すなわち、管理サーバ1が作業者端末3および生産装置4から上記の情報を直接取得する構成としてもよい。
Each component of the field device 2 constitutes the
作業者情報送信部22は、作業者情報取得部21が取得する作業者情報をある程度まとめて管理サーバ1へ送信する。作業者情報送信部22は、例えば、作業者情報を一定周期で管理サーバ1へ送信する。装置情報送信部24も同様に、装置情報取得部23が取得する装置情報をある程度まとめて管理サーバ1へ送信する。作業者情報送信部22が作業者情報を送信するタイミングと装置情報送信部24が装置情報を送信するタイミングは同じであってもよいし異なっていてもよい。
The worker
作業者端末3は、生産現場の作業者が保持する端末装置であり、タブレット端末、スマートフォンなどが該当する。作業者端末3は、監視システム100に1台以上含まれる。
The
作業者端末3は、表示部31と、操作部32と、作業者端末3の位置情報を取得する位置情報取得部33と、集音を行い作業者の会話内容を含む音データを生成する音声取得部34と、撮影を行い映像データを生成する映像取得部35と、音声取得部34で生成された音データに含まれる作業者の会話の内容をテキストデータに変換する音声変換部36とを備える。位置情報、映像データおよびテキストデータは、上述した作業者情報を構成する。すなわち、作業者情報は、作業者端末3の位置情報と、作業者の音声がテキストに変換されたテキストデータと、作業者端末3が撮影した映像データと、時刻情報と、作業者端末3の識別情報とを含んで構成される。なお、作業者端末3は音声変換部36を備えない構成であってもよい。この場合、現場機器2または管理サーバ1が、必要に応じて作業者の会話の内容をテキストデータに変換する。
The
生産装置4は、生産ラインに設置された各種装置であり、例えば産業用ロボットが該当する。生産装置4は、監視システム100に1台以上含まれる。
The
生産装置4は、生産装置4の動作状態に関する情報を収集する情報収集部41と、撮影を行い映像データを生成する映像取得部42とを備える。情報収集部41が収集する情報には、作業者が生産装置4に対して行った操作の履歴データである操作ログ411、図示を省略した各種センサによるセンシング結果を示すセンサ情報412が含まれる。映像データ、操作ログ411およびセンサ情報412は、上述した装置情報を構成する。すなわち、装置情報は、映像データと、操作ログ411と、センサ情報412と、時刻情報と、生産装置4の識別情報とを含んで構成される。
The
次に、学習装置11の詳細について、図2〜図4を参照しながら説明する。 Next, the details of the learning device 11 will be described with reference to FIGS. 2 to 4.
図2は、学習装置11の構成例を示す図である。説明の便宜上、図2では学習装置11に接続される記憶装置12も併せて記載している。図2に示すように、学習装置11はデータ取得部111およびモデル生成部112を備える。なお、学習装置11は管理サーバ1を構成する演算装置10で実現される。
FIG. 2 is a diagram showing a configuration example of the learning device 11. For convenience of explanation, FIG. 2 also shows a
データ取得部111は、作業者情報記憶部121が記憶している作業者情報および装置情報記憶部122が記憶している装置情報から、生産現場で発生したイベントに関連する情報を抽出して学習用データを生成する。図3は、学習装置11が備えるデータ取得部111の構成例を示す図である。データ取得部111は、イベント検出部111Aおよび学習用データ生成部111Bを備える。イベント検出部111Aは、作業者情報記憶部121が記憶している作業者情報および装置情報記憶部122が記憶している装置情報を解析して生産現場で発生したイベントを検出する。学習用データ生成部111Bは、イベントの発生タイミングで取得された作業者情報および装置情報と、イベントの発生タイミングの前の一定期間において生成された作業者情報および装置情報とに基づいて学習用データを生成する。すなわち、学習用データ生成部111Bは、イベントの発生タイミングで取得された作業者情報および装置情報と、イベントの発生タイミングの前の一定期間において生成された作業者情報および装置情報と、発生したイベントを示すイベント情報とを対応付けて学習用データを生成する。
The
モデル生成部112は、生産現場で発生するイベントと、イベントが発生する時の作業者の状態と、イベントが発生する時の生産装置4の状態との対応関係を、データ取得部111が生成した学習用データに基づいて学習して学習済モデルを生成する。ここで、モデル生成部112における機械学習のアルゴリズムとしては、ベイジアンネットワーク、モンテカルロ法などが考えられる。
In the model generation unit 112, the
学習装置11による学習動作をフローチャートで示すと図4のようになる。図4は、学習装置11による学習動作を示すフローチャートである。図4に示す動作は、例えば、学習動作の開始を指示する操作を管理サーバ1がユーザから受け付けると開始となる。 A flowchart of the learning operation by the learning device 11 is shown in FIG. FIG. 4 is a flowchart showing a learning operation by the learning device 11. The operation shown in FIG. 4 is started when, for example, the management server 1 receives an operation instructing the start of the learning operation from the user.
学習装置11は、動作を開始すると、まず、記憶装置12が記憶しているデータ、具体的には、作業者情報記憶部121が記憶している作業者情報および装置情報記憶部122が記憶している装置情報の解析を開始し、生産現場で発生したイベントを確認する。この処理はデータ取得部111のイベント検出部111Aが行う。具体的には、イベント検出部111Aは、作業者情報記憶部121が記憶している作業者情報および装置情報記憶部122が記憶している装置情報のうち、最初に取得された作業者情報および装置情報、すなわち、一番早い時刻に取得された作業者情報および装置情報を解析し、イベント発生の有無を確認する(ステップS11)。イベント検出部111Aは、例えば、装置情報に含まれるセンサ情報412の中に異常な値を示すセンサ情報412が含まれる場合、イベントが発生したと判断する。また、イベント検出部111Aは、装置情報に含まれる操作ログ411の中に生産装置4を緊急停止させる操作が実行されたことを示す情報が含まれる場合、イベントが発生したと判断する。また、イベント検出部111Aは、作業者情報に含まれるテキストデータにイベント発生を想起させる言葉が含まれる場合、イベントが発生したと判断する。イベント発生を想起させる言葉は、例えば、「あっ」、「えっ」、「まずい」、「あれ?」、「おかしいな」、などである。例えば、これらの言葉をイベント発生を想起させるキーワードとして予め管理サーバ1に登録しておき、イベント検出部111Aは、登録済みのキーワードを検出した場合にイベントが発生したと判断する。また、イベント検出部111Aは、映像データを解析して得られる作業者の動作からイベント発生の有無を判別してもよい。
When the learning device 11 starts operation, first, the data stored in the
イベント検出部111Aがイベント発生を検出した場合(ステップS11:Yes)、学習用データ生成部111Bが学習用データを生成する(ステップS12)。具体的には、学習用データ生成部111Bは、検出したイベントの発生タイミングすなわち発生時刻を含み、かつ発生タイミングよりも前の一定期間において取得された作業者情報および装置情報を記憶装置12の作業者情報記憶部121および装置情報記憶部122から抽出し、抽出した作業者情報および装置情報と、検出したイベントを示すイベント情報とに基づいて学習用データを生成する。学習用データは、作業者情報に含まれる情報の中の位置情報およびテキストデータと、装置情報に含まれる情報の中の操作ログ411およびセンサ情報412と、イベント情報とで構成される。
When the
イベント情報は、例えばイベントの名称である。ここで、イベント情報は、作業者情報の内容および装置情報の内容から学習用データ生成部111Bが生成してもよいが、管理サーバ1のユーザがキーボード、マウス等の入力装置を用いて入力するようにしてもよい。ユーザがイベント情報を入力する場合、例えば、学習装置11は、イベント検出部111Aがイベントを検出すると、イベント検出時点の作業者情報および装置情報を、図1などでは記載を省略している表示装置に表示し、この表示をユーザに確認させるとともにイベント情報を入力させる。また、学習用データ生成部111Bがイベント情報を生成する場合に、生成したイベント情報を表示装置に表示して内容をユーザに確認させ、必要に応じてユーザが修正できるようにしてもよい。
The event information is, for example, the name of the event. Here, the event information may be generated by the learning data generation unit 111B from the contents of the worker information and the contents of the device information, but the user of the management server 1 inputs the event information using an input device such as a keyboard or a mouse. You may do so. When the user inputs event information, for example, in the learning device 11, when the
学習用データ生成部111Bによる学習用データの作成が終了すると、学習用データを用いてモデル生成部112が学習処理を行って学習済モデルを生成する(ステップS13)。上述したように、ここでの学習処理では、ベイジアンネットワーク、モンテカルロ法などの既存のアルゴリズムを用いる。モデル生成部112は、学習用データに含まれる位置情報、テキストデータ、操作ログ411およびセンサ情報412と、イベント情報とを紐づけすることで学習を行う。
When the creation of the learning data by the learning data generation unit 111B is completed, the model generation unit 112 performs learning processing using the learning data to generate a trained model (step S13). As described above, the learning process here uses existing algorithms such as the Bayesian network and the Monte Carlo method. The model generation unit 112 performs learning by associating the position information, the text data, the
ステップS13のモデル生成部112による学習処理が終了すると、ステップS11に戻り、イベント検出部111Aが、未確認の作業者情報および装置情報のうち、一番早い時刻に取得された作業者情報および装置情報を解析し、イベント発生の有無を確認する。
When the learning process by the model generation unit 112 in step S13 is completed, the process returns to step S11, and the
イベント検出部111Aは、生産現場でのイベント発生を検出しない場合(ステップS11:No)、データ解析が終了したか、すなわち、未確認の作業者情報および装置情報が存在しないかを確認する(ステップS14)。データ解析が終了していない場合(ステップS14:No)、ステップS11に戻り、イベント検出部111Aは、未確認の作業者情報および装置情報のうち、一番早い時刻に取得された作業者情報および装置情報を解析し、イベント発生の有無を確認する。
When the
一方、データ解析が終了した場合(ステップS14:Yes)、モデル生成部112が学習済モデルを学習済モデル記憶部123に出力し、これを学習済モデル記憶部123が記憶して(ステップS15)、学習装置11による学習動作が終了となる。
On the other hand, when the data analysis is completed (step S14: Yes), the model generation unit 112 outputs the trained model to the trained
なお、学習装置11は、学習済モデル記憶部123が学習済モデルを記憶している状態において、すなわち、学習装置11が図4に示すフローチャートに従った学習動作を行い過去に学習済モデルを生成済みの場合において、学習動作の開始を指示する操作を受け付けた場合、図4に示すフローチャートに従って再学習を行い、学習済モデル記憶部123が記憶している学習済モデルを更新する。
The learning device 11 generates a learned model in the past in a state where the learned
次に、推論装置25の詳細について、図5および図6を参照しながら説明する。
Next, the details of the
図5は、推論装置25の構成例を示す図である。説明の便宜上、図5では、推論装置25に接続される他の装置、構成要素も併せて記載している。図5に示すように、推論装置25はデータ取得部251および推論部252を備える。なお、推論装置25は現場機器2を構成する演算装置20で実現される。
FIG. 5 is a diagram showing a configuration example of the
データ取得部251は、作業者情報取得部21が出力する作業者情報および装置情報取得部23が出力する装置情報から、推論処理で使用するデータを取得する。具体的には、データ取得部251は、作業者情報から位置情報およびテキストデータを取得するとともに、装置情報から操作ログ411およびセンサ情報412を取得する。なお、これ以降の説明では、便宜上、データ取得部251が取得する位置情報、テキストデータ、操作ログ411およびセンサ情報412を纏めて推論用データと称する場合がある。
The
推論部252は、データ取得部251が取得した推論用データと、学習済モデル記憶部123が記憶している学習済モデルとに基づいて、生産現場で発生するイベントを推定し、推論結果として出力する。推論部252が出力する推論結果は、例えば、作業者端末3に送信される。この場合、作業者端末3は、表示部31に推論結果311を表示する。推論部252が出力する推論結果は、その他の機器、例えば、管理サーバ1、生産装置4、図示を省略した生産現場の管理者が保持する端末装置などに送信されてもよい。
The
推論装置25による推論動作をフローチャートで示すと図6のようになる。図6は、推論装置25による推論動作を示すフローチャートである。図6に示す動作は、例えば、現場機器2が作業者情報および装置情報を取得した場合に実行される。
FIG. 6 shows the inference operation by the
推論装置25は、動作を開始すると、まず、データ取得部251が、データ取得処理を行い、作業者情報取得部21が出力する作業者情報および装置情報取得部23が出力する装置情報から推論用データを取得する(ステップS21)。次に、推論部252が、データ取得部251が取得した推論用データと、学習済モデル記憶部123が記憶している学習済モデルとを用いて推論処理を行い、生産現場で発生するイベントを予測する(ステップS22)。このとき、推論部252は、データ取得部251が過去に取得済の推論用データも使用して推論を行い、生産現場のどこで、どのイベントが、どの程度の確率で今後発生するかを予測する。推論部252は、推論処理が終了すると推論結果を出力する(ステップS23)。
When the
推論部252が出力する推論結果は、作業者端末3、生産現場の管理者が保持する端末装置などに送信され、これらの機器を介して作業者、管理者などに通知される。
The inference result output by the
一例として、作業者端末3が推論結果を作業者に通知する通知方法を説明する。図7は、作業者端末3が監視装置5による予測結果を通知する方法の一例を示す図である。図7に示す例では、作業者端末3が、映像取得部35で取得した映像に予測結果を重畳して作業者に通知する。図7は、生産装置4が停止するなど、生産装置4に関するイベントの発生を推論部252が予測した場合の通知方法の例であり、イベントの発生が予測される場所(装置)に対し、その旨を示すハッチング321および322を施している。異なるイベントの発生が予測された場合はイベントごとに異なるハッチングとする。イベントの発生確率が高い場所は周りと異なるハッチングとして強調するなどしてもよい。なお、ハッチングは一例であり、テキスト表示、色、シンボルなどを使用してイベントの種類および発生確率を判別できるようにしても構わない。イベントの詳細はイベントの発生が予測される場所の上にマウスを移動させる、イベントの発生が予測される場所をタッチするなどした場合にポップアップ表示するなどして確認可能とする。図7に示すような通知方法とすることにより、作業者は、生産現場のどこでイベントが発生するかを一目で知ることができる。
As an example, a notification method in which the
本実施の形態では、推論装置25による推論結果を作業者端末3などの外部の他の機器へ送信し、他の機器が推論結果を通知することとしたが、推論装置25を備える現場機器2が通知を行うようにしてもよい。また、現場機器2および作業者端末3といった、生産現場または生産現場の近隣に存在する複数の機器の全てまたは一部が推論結果の通知を行う構成としてもよい。
In the present embodiment, the inference result by the
以上説明したように、本実施の形態にかかる監視装置5は、生産現場で作業を行う作業者が保持する作業者端末3から取得した作業者情報と、生産現場に設置された生産装置4から取得した装置情報と、に基づいて、生産現場で発生するイベントと、イベントが発生する時の作業者の状態および生産装置4の状態とを学習して学習済モデルを生成する学習装置11を備える。また、監視装置5は、学習装置11で学習済モデルを生成済の状態において作業者情報および装置情報を取得すると、取得した作業者情報および装置情報と学習済モデルとに基づいて、生産現場で発生するイベントを予測する。これにより、生産現場で発生するイベントを予め作業者に通知することが可能となり、危険予知、予防保全の実現に寄与できる。また、予測結果を作業者にフィードバックすることにより、生産装置4、作業者にまつわるトラブルの未然防止に役立てることができ、生産現場の安全性および信頼性を高めることができる。
As described above, the
以上の実施の形態に示した構成は、本開示の内容の一例を示すものであり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、本開示の要旨を逸脱しない範囲で、構成の一部を省略、変更することも可能である。 The configuration shown in the above-described embodiment shows an example of the contents of the present disclosure, can be combined with another known technique, and is one of the configurations as long as it does not deviate from the gist of the present disclosure. It is also possible to omit or change the part.
1 管理サーバ、2 現場機器、3 作業者端末、4 生産装置、5 監視装置、10,20 演算装置、11 学習装置、12 記憶装置、21 作業者情報取得部、22 作業者情報送信部、23 装置情報取得部、24 装置情報送信部、25 推論装置、31 表示部、32 操作部、33 位置情報取得部、34 音声取得部、35,42 映像取得部、41 情報収集部、100 監視システム、111,251 データ取得部、111A イベント検出部、111B 学習用データ生成部、112 モデル生成部、121 作業者情報記憶部、122 装置情報記憶部、123 学習済モデル記憶部、252 推論部、311 推論結果、411 操作ログ、412 センサ情報。 1 management server, 2 field equipment, 3 worker terminals, 4 production equipment, 5 monitoring equipment, 10, 20 arithmetic equipment, 11 learning equipment, 12 storage equipment, 21 worker information acquisition unit, 22 worker information transmission unit, 23 Device information acquisition unit, 24 device information transmission unit, 25 inference device, 31 display unit, 32 operation unit, 33 position information acquisition unit, 34 voice acquisition unit, 35, 42 video acquisition unit, 41 information collection unit, 100 monitoring system, 111,251 Data acquisition unit, 111A event detection unit, 111B learning data generation unit, 112 model generation unit, 121 worker information storage unit, 122 device information storage unit, 123 learned model storage unit, 252 inference unit, 311 inference Results, 411 operation logs, 412 sensor information.
Claims (6)
作業者が保持する作業者端末の位置情報、および、前記作業者の会話の内容を含む音声データをテキスト変換して得られるテキストデータ、を含む作業者情報を取得する作業者情報取得部と、
前記生産現場に設置された生産装置に対して行われた操作の履歴データ、および、前記生産装置に設けられたセンサによるセンシング結果を示すセンサ情報、を含む装置情報を取得する装置情報取得部と、
前記生産現場で発生したイベントを示すイベント情報と、前記イベントが発生したタイミングであるイベント発生タイミングで取得された前記作業者情報および前記装置情報と、前記イベント発生タイミングとなる前の一定期間において取得された前記作業者情報および前記装置情報と、に基づいて、前記生産現場で発生するイベントと、イベントが発生する時の作業者の状態と、イベントが発生する時の生産装置の状態とを学習して生成された学習済モデルを記憶する学習済モデル記憶部と、
前記作業者情報および前記装置情報が新たに取得されると、前記学習済モデルと、新たに取得された前記作業者情報および前記装置情報とに基づいて、前記生産現場で発生するイベントを予測する推論部と、
を備えることを特徴とする監視装置。It is a monitoring device that monitors the situation at the production site.
A worker information acquisition unit that acquires worker information including the position information of the worker terminal held by the worker and text data obtained by converting voice data including the contents of the worker's conversation into text.
A device information acquisition unit that acquires device information including historical data of operations performed on a production device installed at the production site and sensor information indicating a sensing result by a sensor provided in the production device. ,
The event information indicating the event that occurred at the production site, the worker information and the device information acquired at the event occurrence timing that is the timing at which the event occurred, are acquired in a certain period before the event occurrence timing. Based on the worker information and the device information, the event that occurs at the production site, the state of the worker when the event occurs, and the state of the production device when the event occurs are learned. A trained model storage unit that stores the trained model generated in
When the worker information and the device information are newly acquired, an event occurring at the production site is predicted based on the learned model and the newly acquired worker information and the device information. Inference part and
A monitoring device characterized by being provided with.
を備えることを特徴とする請求項1に記載の監視装置。The event information, the position information, the text data, the history data, and the sensor information acquired at the event occurrence timing, and the position information, the text data, the history data, and the sensor information acquired in the fixed period. Based on the sensor information, the learning has been completed by learning the correspondence between the event that occurs at the production site, the state of the worker when the event occurs, and the state of the production device when the event occurs. Model generator that generates a model,
The monitoring device according to claim 1, further comprising.
を備えることを特徴とする請求項1または2に記載の監視装置。A display unit that displays the prediction result by the inference unit,
The monitoring device according to claim 1 or 2, wherein the monitoring device is provided.
前記表示部は、前記推論部による前記予測結果に基づいて、前記生産現場を撮影した映像内のイベントの発生が予測される場所に、イベントの発生が予測されることを示す表示を行う、
ことを特徴とする請求項3に記載の監視装置。The inference unit predicts the event that occurs at the production site and the place where the event occurs, and
Based on the prediction result by the inference unit, the display unit displays that the event is predicted to occur at a place in the image of the production site where the event is predicted to occur.
The monitoring device according to claim 3.
ことを特徴とする請求項1または2に記載の監視装置。The inference unit transmits a prediction result of an event occurring at the production site to the worker terminal, and causes the worker terminal to notify the worker of the prediction result.
The monitoring device according to claim 1 or 2.
ことを特徴とする請求項5に記載の監視装置。The inference unit predicts an event that occurs at the production site and a place where the event occurs, and displays a display on the worker terminal indicating that the event is predicted to occur at the event in the image of the production site. Let it be done in the place where the occurrence of
The monitoring device according to claim 5.
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