JP6943744B2 - Assistance decision device, method and program - Google Patents
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Description
本発明は、作業者に対する支援者による支援必要性を判断することのできる支援決定装置、方法及びプログラムに関する。 The present invention relates to a support determination device, a method and a program capable of determining the need for support by a supporter for a worker.
作業支援関連の技術として特許文献1では、センサ情報などを用いてユーザの状況を推測しながら複数の支援方法がある場合に、各支援方法のリスクレベルと重要度レベルを比較することにより、選択する支援方法を絞りこんだり、優先順位を決定したりしている。 In Patent Document 1 as a work support-related technique, when there are a plurality of support methods while estimating the user's situation using sensor information or the like, the risk level and the importance level of each support method are compared to select the technology. We are narrowing down the support methods to be provided and prioritizing them.
ここで、上記従来技術での支援提供の態様はコンピュータによる支援プログラム実行によるものであり、人間を介するものではなかった。すなわち、実際の作業現場では、コンピュータだけでは必ずしも作業者を充分に支援できない場合も考えられ、コンピュータもしくは人といった支援元の選択方法、人を介した支援を行う場合の優先順位の付け方というものを考えた方がよい。 Here, the mode of providing support in the above-mentioned prior art is by executing a support program by a computer, and is not through humans. In other words, in the actual work site, it is possible that the computer alone may not always be sufficient to support the worker, so how to select a support source such as a computer or a person, and how to prioritize when providing support through a person. You should think about it.
しかしながら、従来技術ではこのような人を介した効率的な支援提供は考慮されておらず、実現できないという課題があった。 However, in the prior art, efficient support provision through such a person is not considered, and there is a problem that it cannot be realized.
本発明は当該課題に鑑み、作業者に対する支援者による支援必要性を判断することのできる支援決定装置、方法及びプログラムを提供することを目的とする。 In view of the above problems, an object of the present invention is to provide a support determination device, a method and a program capable of determining the need for support by a supporter for a worker.
上記目的を達成するため、本発明は、複数の作業者がそれぞれ有する作業者端末及び/又はその周辺設備から作業関連情報を取得し、当該取得した作業関連情報に基づいて各作業者におけるリスクレベルを算出するリスクレベル算出部と、前記算出したリスクレベルに基づいて、各作業者に対して支援者との間で作業者端末及び支援者端末を介した通信コミュニケーションによる支援を与えるか否かを決定する支援態様決定部と、を備えることを特徴とする。また当該装置に対応する態様の方法及びプログラムであることを特徴とする。 In order to achieve the above object, the present invention acquires work-related information from a worker terminal and / or its peripheral equipment possessed by a plurality of workers, and the risk level in each worker based on the acquired work-related information. Based on the risk level calculation unit that calculates the It is characterized by including a support mode determining unit for determining. It is also characterized in that the method and program correspond to the device.
本発明によれば、取得した作業関連情報から各作業者のリスクレベルを算出することで、作業者に対する支援者による支援必要性を、通信コミュニケーションによる支援を与えるか否かという形で自動的に決定することができる。 According to the present invention, by calculating the risk level of each worker from the acquired work-related information, the need for support by the supporter for the worker is automatically determined in the form of whether or not to provide support by communication communication. Can be decided.
図1は、一実施形態に係る支援システムの構成図である。図示する通り、支援システム100は、複数のm人の作業者WK1,WK2, …, WKmがそれぞれ身に着ける等して保持するm台の作業者端末10-1,10-2, …, 10-mと、支援決定装置20と、複数のn人(なお、複数ではなくn=1でもよい)の支援者SP1,SP2, …, SPnがそれぞれ操作するn台の支援者端末30-1,30-2, …, 30-nと、を備える。
FIG. 1 is a configuration diagram of a support system according to an embodiment. As shown in the figure, the support system 100 has m worker terminals 10-1, 10-2,…, 10 held by a plurality of m workers WK1, WK2,…, WKm, respectively. -m, support
また図示する通り、支援システム100内での各装置や端末間ではネットワーク等を経由しての相互通信が可能となっており、その概略的な情報授受の流れは次の通りである。各作業者WKa(a=1,2, …, m)の作業者端末10-aは作業者WKaの作業関連情報を取得して支援決定装置20に送信する。支援決定装置20は当該受信した作業関連情報に基づいて、いずれの作業者WKaに対していずれの支援者SPb(b=1,2, …, n)を割り当てて支援させるか等に関する指示情報を決定し、当該指示情報等を各支援者SPbの支援者端末30-bへと送信する。当該指示情報において作業者WKaを支援すべきであるのは支援者SPbであるものとして決定されたものとすると、指示情報に従い、支援される側である作業者WKaの作業者端末10-aと支援する側である支援者SPbの支援者端末30-bとの間では支援実施のための通信が確立され、作業者WKaが存在して作業を実施している現場の映像・音声が作業者端末10-aから支援者端末30-bへと送信され、当該映像・音声を視聴することにより現場状況を把握した支援者SPbは支援情報を支援者端末30-bへと入力することで当該支援情報が作業者端末10-aへ送信され、作業者WKaは当該支援情報に支援されて現場での作業を実施することが可能となる。ここで、支援情報の提供態様はマルチメディアにおける各種のもの(例えば音声、映像、拡張現実表示など)が可能である。
Further, as shown in the figure, mutual communication is possible between each device and terminal in the support system 100 via a network or the like, and the general flow of information exchange is as follows. The worker terminal 10-a of each worker WKa (a = 1,2,…, m) acquires the work-related information of the worker WKa and transmits it to the
本発明によれば特に、作業関連情報に基づいて各作業者に関してより密接ないし丁寧な支援が必要となるかの度合いを後述するリスクレベルとして数値化し、リスクレベルが高い作業者に関してはいずれかの支援者による人手の支援を与えるようにし、リスクレベルが低い作業者に関しては支援者による人手の支援は与えずに拡張現実等による自動支援を与えるようにする、あるいは、さらにリスクレベルが低く支援不要であれば支援を与えないように自動決定することができる。従って、m>nであってm人の作業者よりもn人の支援者の方が少ないような状況においても、限りある支援者人材リソースを有効活用して経済的且つ効率的な支援割り当てを自動で実施することが可能となる。さらに、リスクレベルは各作業者の作業進行等に伴って時々刻々と変化しうるものであるが、このような変化にも対応した効率的な支援割り当てが可能となる。 According to the present invention, in particular, the degree to which closer or more polite support is required for each worker based on work-related information is quantified as a risk level described later, and any of the workers with a high risk level is quantified. Give manual support by supporters, and give automatic support by augmented reality without giving manual support by supporters for workers with low risk level, or even lower risk level and support is unnecessary If so, it can be automatically decided not to give support. Therefore, even in a situation where m> n and there are n fewer supporters than m workers, the limited supporter human resources can be effectively utilized to provide economical and efficient support allocation. It will be possible to carry out automatically. Furthermore, the risk level can change from moment to moment as each worker's work progresses, and it is possible to efficiently allocate support in response to such changes.
図2は、一実施形態に係る支援システム100の動作のフローチャートであり、図3は当該動作する支援システム100の各構成要素の機能ブロック図である。なお、図3では、図1で示した支援システム100のm台の作業者端末のうちの任意の一台として作業者WKaの作業者端末10が、また、n台の支援者端末のうちの任意の一台として支援者SPbの支援者端末30が、示されている。すなわち、図1のm台の作業者端末10-1,10-2, …, 10-mはそれぞれが共通の機能構成として図3の作業者端末10の構成を有するものであり、図1のn台の支援者端末30-1,30-2, …, 30-nはそれぞれが共通の機能構成として図3の支援者端末30の構成を有するものである。
FIG. 2 is a flowchart of the operation of the support system 100 according to the embodiment, and FIG. 3 is a functional block diagram of each component of the operating support system 100. In FIG. 3, the
なお、図3の機能ブロックを参照して作業者端末10と支援者端末30との間の支援に関連した情報の授受を説明する場合は、対応する作業者WKaに対して支援者SPbが支援を行うべき旨の決定判断が支援決定装置20によって得られていることが前提となる。このような支援を行うべき旨の決定判断が得られていない場合は、作業者端末10と支援者端末30との間で支援に関連した情報の授受は存在しないこととなる。図3は当該情報の授受を説明するために、支援判断が得られた前提において作業者端末10及び支援者端末30の間のデータ授受の流れを描いている。
When explaining the exchange of information related to support between the
図3に示す通り、支援システム100は、m台のうちの任意の一台としての作業者端末10と、支援決定装置20と、n台のうちの任意の一台としての支援者端末30と、を備える。作業者端末10は現場情報取得部11、支援提供部12及び関連情報取得部13を備え、支援決定装置20は関連情報受信部21、リスクレベル算出部22、重み算出部23、支援態様決定部24、指示部25及び記憶部26を備え、支援者端末30は指示情報提供部31、支援情報受付部32及び現場情報提供部33を備える。
As shown in FIG. 3, the support system 100 includes a
以下、図2の各ステップを説明しながら、図3の各部の動作概要を説明する。なお、支援決定装置20の記憶部26に関しては、各ステップで具体的に動作するものではなく、支援システム100の動作に必要となる種々の情報を予めデータベース化して記憶しておき、必要とされる情報を必要とされる機能部に適宜、提供するものであり、当該必要とされる各情報は各機能部の説明において説明する。なお、図3では記憶部26が当該必要となる情報を必要とする機能部へと提供する流れの矢印は、図面の複雑化を防止する観点から省略されている。
Hereinafter, the operation outline of each part of FIG. 3 will be described while explaining each step of FIG. It should be noted that the
ステップS1では、作業者端末10の各々において関連情報取得部13が作業者の作業状況や作業環境等に関する作業関連情報を取得し、当該取得した作業関連情報を支援決定装置20に送信することで、関連情報受信部21において各作業者端末10の作業関連情報を受信してから、ステップS2へと進む。ここで、繰り返し構造となっている図2のフローにおける後述する繰り返し制御ステップS4における所定タイミングに到達するまでの待機処理によって、ステップS1で取得される作業関連情報は当該待機した一定期間に渡って取得されたものとすることができるが、作業関連情報はさらに所定の過去時点まで遡った時点から現在までに渡って取得されるものとしてもよい。作業関連情報の個別詳細は後述する。
In step S1, the related
ステップS2では、上記のステップS1で受信した作業関連情報を用いて、支援決定装置20が各々の作業者端末10における各々の作業者WKaのリスクレベルを算出することによって当該作業者WKaの支援態様を決定してから、ステップS3へと進む。当該ステップS2は支援決定装置20の各部によって具体的に次のように実現することができる。
In step S2, the
すなわち、ステップS2ではまず、リスクレベル算出部22が関連情報受信部21にて受信して得た各作業者WKaの作業関連情報を参照することで、詳細を後述する各作業者WKaのリスクレベルを算出する。この際さらに、重み算出部23においても関連情報受信部21にて受信して得た各作業者の作業関連情報を参照することで詳細を後述する重みを算出し、当該算出した重み(時々刻々と変化する重み)も参照することによってリスクレベル算出部22で各作業者WKaのリスクレベルを算出するようにしてもよい。なお、別の実施形態として重み算出部23では、作業関連情報のうち時々刻々と変化することがない固定的な作業関連情報のみに基づく固定的な重みを保持しておき、リスクレベル算出部22では当該固定的な重みを用いてリスクレベルを算出するようにしてもよい。
That is, in step S2, first, the risk
ステップS2ではさらに、上記のようにリスクレベル算出部22で算出された各作業者WKaのリスクレベルに基づき、支援態様決定部24が各作業者の支援態様を決定することができる。当該決定の詳細は後述するが、一例ではリスクレベルが高い作業者には支援者を割り当てて支援者(人間)による直接的な支援を行わせるようにし、リスクレベルが中程度の作業者には拡張現実表示等の機械的自動処理(プログラム自動処理)による支援を行わせるようにし、リスクレベルが低い作業者には支援を省略するように決定することができる。支援態様決定部24で決定した支援態様は指示部25に出力される。
In step S2, the support
ステップS3では、ステップS2で決定した支援態様に応じた指示を支援決定装置20が各々の支援者端末30に下すことにより、支援者端末30を介して作業者端末10への支援を実施させるようにしてから、ステップS4へ進む。当該ステップS3は支援決定装置20、支援者端末30及び作業者端末10の各部並びに対応する支援者SPb及び作業者WKaによって具体的に次のように実現することができる。
In step S3, the
すなわち、ステップS3ではまず、ステップS2にて支援態様決定部24で決定した支援態様に応じた支援者SPb及び作業者WKaの間の割り当てを指示情報として指示部25から、支援者SPbの利用する支援者端末30の指示情報提供部31へと出力する。指示情報提供部31は「支援者SPbが作業者WKaを支援すべき旨」をディスプレイにテキスト表示する等の態様により、支援者SPbに当該指示情報を伝達すると共に、当該指示情報を支援情報受付部32へも出力する。ここで、作業者WKaはリスクレベルが高く支援者SPbによって直接支援すべきものとして決定されているものとする。
That is, in step S3, first, the supporter SPb is used by the
ステップS3ではさらに、当該受け付けた指示情報に従って支援者SPbの支援者端末30における支援情報受付部32及び現場情報提供部33と、対応する作業者WKaの作業者端末10における支援提供部12及び現場情報取得部11のそれぞれと、の間で通信を確立する。当該確立した通信により、例えば既存技術である双方向のテレビ電話等の形式で支援者SPbからの作業指示を作業者WKaへと伝達することにより、作業者WKaの作業支援を実現することができる。ここで、支援対象と判断された作業者WKaを含む全ての作業者の作業内容は、所定の作業ステップを順次に記載した作業マニュアル等の形で記憶部26に予め記憶しておくと共に記憶部26で現時点の作業者WKaの作業ステップを管理更新して記憶しておくことにより、ステップS3で指示情報に作業者WKaの現時点での作業ステップの情報をも含めて指示情報提供部31から支援者SPbに現時点の作業者WKaの作業ステップをテキスト等の形式で伝達し、支援者SPbによる支援を可能とすることができる。当該支援に際しては、既存技術である拡張現実表示による支援を併用してもよい。
In step S3, further, according to the received instruction information, the support
ここで、作業者端末10の現場情報取得部11はハードウェア構成としてはカメラ及びマイク等を含んで構成されることにより、作業者WKaの作業現場の映像・音声を取得することにより、当該映像・音声を支援者SPbの支援者端末30の現場情報提供部33へと送信する。現場情報提供部33はハードウェア構成としてはディスプレイ及びスピーカ等を含んで構成されることにより、当該送信され受信した作業現場の映像・音声を再生することで支援者SPbの視聴に供することで、支援者SPbに作業者WKaの状況把握を可能とさせる。
Here, the site
当該状況把握した支援者SPbは、ハードウェア構成としてはカメラ及びマイク等を含んで構成される支援情報受付部32に映像及び音声等の形で支援情報を入力し、当該入力された支援情報は作業者WKa側の支援提供部12へと送信される。ハードウェア構成としてはディスプレイ及びスピーカ等を含んで構成される支援提供部12は当該受信した支援情報を再生して作業者WKaの視聴に供することで、作業者WKaは支援者SPbからの支援を、支援情報視聴という形で受けることが可能となる。なお、支援情報受付部32から支援提供部12へと当該送信する支援情報は、音声のみ又は映像のみで構成されていてもよいし、その他の形式での指示情報を含んでいてもよい。その他の形式の指示情報として、支援提供部12のディスプレイがシースルー型ヘッドマウントディスプレイで構成されている場合であれば、支援者SPbが当該ディスプレイ上に示したポインタ等の情報が含まれてもよい。
The supporter SPb who grasps the situation inputs support information in the form of video, audio, etc. to the support
なお、いずれかの支援者SPbによる直接の支援は不要とされ拡張現実表示による支援のみを行うと判断された作業者に関しては、シースルー型ヘッドマウントディスプレイ等として構成される支援提供部12で当該拡張現実表示による支援を行うようにすればよい。拡張現実表示による支援のための重畳表示コンテンツは支援決定装置20の記憶部26に記憶しておき、作業ステップに応じた内容のものを支援決定装置20から直接、支援提供部12へと送信すればよい。当該送信する流れ等は図3(支援者SPbによる直接支援の場合が想定された図3)では描くのを省略している。なお、作業ステップの更新管理に関しては、当該拡張現実表示において作業者から作業完了のメニュー入力及び/又はアノテーション入力を受け付ける等した情報を支援決定装置20で受信して管理すればよい。あるいは、現場情報取得部11を構成するカメラ映像に既存技術である画像認識処理を適用することで、記憶部26に記憶されている各作業ステップの完了状態に至った旨の自動判断を得て管理してもよい。また、支援者SPbによる直接の支援を必要とする作業者WKaに関しても当該拡張現実表示による支援も並行して実施してよい。
For workers who do not need direct support from any of the supporters SPb and are determined to provide only support by augmented reality display, the
ステップS4では、支援決定装置20が直近過去のステップS1〜S3の実行後に所定タイミングに到達したか(例えば、所定時間として5分が経過したか否か等)を管理している時計に基づいて判断し、到達していればステップS1に戻り、その時点での最新の作業関連情報を取得したうえで以上のステップS1〜S3の処理がさらに継続される。ステップS4にて所定タイミングに到達していなければ到達するまでステップS4において待機することで、当該待機している間は直前のステップS3による支援が継続されることとなる。
In step S4, the
以上、図2の各ステップを説明しながら図3の各機能部の概略的な動作を説明した。以下、当該動作詳細を特にステップS2における関連情報取得部13と、ステップS3におけるリスクレベル算出部22及び支援態様決定部24と、に関して説明する。
As described above, the schematic operation of each functional unit of FIG. 3 has been described while explaining each step of FIG. Hereinafter, the details of the operation will be described with respect to the related
図4は当該詳細説明するための、作業者端末10における関連情報取得部13及び支援決定装置20におけるリスクレベル算出部22の個別処理内容、特に作業関連情報取得処理及びこれに基づくにリスクレベル算出処理の詳細に関する機能ブロック図である。
FIG. 4 shows the individual processing contents of the related
図示する通り、関連情報取得部13は作業者端末10側における個別の作業関連情報をそれぞれ取得して支援決定装置20側へ送信するための構成として、バイタルデータを取得してバイタル評価部221に送信するバイタルデータ取得部131と、環境データを取得して環境評価部222へと送信する環境データ取得部132と、作業の難度・重要度の関連情報を取得して難度・重要度評価部223へと送信する難度・重要度取得部133と、作業の正確度の関連情報を取得して正確度評価部224へと送信する正確度取得部134と、作業の失敗継続度の関連情報を取得して失敗継続度評価部225へと送信する失敗継続度取得部135と、を備える。
As shown in the figure, the related
また図示する通り、リスクレベル算出部22は上記各部131〜135で取得され送信された各関連情報を受信して対応するリスクレベルを算出するための構成として、バイタルデータ取得部131から受信したバイタルデータよりバイタルデータに基づくリスクレベルを算出するバイタル評価部221と、環境データ取得部132から受信した環境データより環境データに基づくリスクレベルを算出する環境評価部222と、難度・重要度取得部133から受信した作業の難度・重要度の関連情報より難度・重要度に基づくリスクレベルを算出する難度・重要度評価部223と、正確度取得部134から受信した作業の正確度の関連情報より正確度に基づくリスクレベルを算出する正確度評価部224と、失敗継続度取得部135から受信した作業の失敗継続度の関連情報より失敗継続度に基づくリスクレベルを算出する失敗継続度評価部225と、を備える。
Further, as shown in the figure, the risk
さらに図示する通り、リスクレベル算出部22は上記の各評価部221〜225において各関連情報に基づいて算出された各リスクレベルをそれぞれ受け取り、これらの総合値としてのリスクレベルを算出してリスクレベル算出部22からの最終的な出力として支援態様決定部24へと当該算出したリスクレベルを出力する総合値算出部226も備える。総合値算出部226ではさらに、重み算出部23から得られる重みを用いて、各リスクレベルを当該重みによって重み付け和した値として当該総合値としてのリスクレベルを算出する。
Further, as shown in the figure, the risk
なお、図4の構成では関連情報取得部13を構成する各取得部131〜135で得た各関連情報等は、直接にリスクレベル算出部22を構成する各評価部221〜225へと送信され、図3で示した関連情報受信部21が描かれていないが、関連情報受信部21は各取得部131〜135で得た各関連情報等を受信後、特に加工処理等を施すことなくそのまま各評価部221〜225へと渡すので、図4では描くのを省略している。同様の観点から図4の構成では関連情報取得部13と重み算出部23との間にある図3の関連情報受信部21も描くのを省略している。すなわち、図3の関連情報受信部21は関連情報等の支援決定装置20における受信インタフェースとしての機能部であり、関連情報等を加工等する機能は有さないので、図4では描くのを省略している。
In the configuration of FIG. 4, the related information and the like obtained by the
以上、図4の構成で示したように、作業関連情報は大きく5種類に分けられるものとして、各取得部131〜135において取得され、各種類に応じたリスクレベルが各評価部221〜225で算出され、その総合値として総合値算出部226で最終的なリスクレベルが算出される。なお、当該最終的なリスクレベルを算出するに際しては、当該5種類の全てを利用することに代えて、その任意の一部分のみを利用するようにしてもよい。以下に見出し(1)〜(5)を付与して、当該5種類の関連情報の取得及びこれに基づいたリスクレベル算出の詳細をそれぞれ説明する。
As described above, as shown in the configuration of FIG. 4, the work-related information is roughly divided into five types, which are acquired by each
(1)バイタルデータ取得部131及びバイタル評価部221による、作業者の心拍数や呼吸数を取得したうえで、作業者のストレス度や健康状態を評価することによるバイタルデータに基づくリスクレベル算出は以下の各細分項目(1−1)〜(1〜3)の通り可能である。ここでは、非特許文献2等に開示の知見を利用している。
(1) Vital
(1−1)ハードウェア構成として心拍センサや呼吸センサでバイタルデータ取得部131を構成することにより、計測した心拍数や呼吸数を取得して、バイタル評価部221では作業者の快適度やストレス度を推測することによりリスクレベルを評価する。
(1-1) By configuring the vital
ここで、心拍数や呼吸数による当該評価値をP11とすると、P11は、安定時よりも心拍数や呼吸数が多い場合、もしくは心拍数や呼吸数が少ない場合に高くなる。また、作業者の性別や年齢、個人差によって安定時の心拍数や呼吸数が変わるため、P11は、「(取得データ-安定時の取得データ)の絶対値/(安定時の取得データ)」の値に伴い上下するものとして、安定状態から乖離するほど高い値になるものとして計算することができる。なお、心拍数、呼吸数は互いに密接に関係しあうデータであるため、どちらか一方を使用すればよい。 Here, assuming that the evaluation value based on the heart rate and the respiratory rate is P11, P11 becomes higher when the heart rate and the respiratory rate are higher than when it is stable, or when the heart rate and the respiratory rate are lower. In addition, since the heart rate and respiratory rate at stable time change depending on the gender, age, and individual differences of the worker, P11 is "(acquired data-acquired data at stable time) absolute value / (acquired data at stable time)". It can be calculated that the value fluctuates according to the value of, and the value becomes higher as it deviates from the stable state. Since the heart rate and the respiratory rate are data closely related to each other, either one may be used.
(1−2)ハードウェア構成として体温センサや発汗量センサでバイタルデータ取得部131を構成することにより、作業者の体温や皮膚温度や発汗量を取得して、バイタル評価部221では作業者の快適度や健康度や眠気を推測することによりリスクレベルを評価する。ここでは、非特許文献3に開示の知見を利用している。
(1-2) By configuring the vital
体温や皮膚温度や発汗量による評価値をP12とすると、P12は、体温や皮膚温度や発汗量が安定時よりも高かったり多かったりする場合、もしくは低かったり少なかったりする場合に高くなる。また、作業者の性別や年齢、個人差によって安定時の体温や皮膚温度や発汗量心拍数が変わるため、P12は、「(取得データ-安定時のデータ)の絶対値/(安定時のデータ)」の値に伴い上下するものとして、前記P11と同様に、安定状態から乖離するほど高い値になるものとして計算することができる。なお、非特許文献4等の知見によれば、体温や皮膚温度や発汗量は互いに密接に関係しあうものであるため、いずれか一種類のデータを使用すればよい。 Assuming that the evaluation value based on body temperature, skin temperature, and sweating amount is P12, P12 becomes high when the body temperature, skin temperature, and sweating amount are higher or higher, or lower or lower than when the sweating amount is stable. In addition, since the body temperature, skin temperature, and sweating rate at stable time change depending on the gender, age, and individual differences of the worker, P12 is the absolute value of (acquired data-data at stable time) / (data at stable time). ) ”, As in the case of P11, it can be calculated that the value increases as it deviates from the stable state. According to the findings of Non-Patent Document 4 and the like, body temperature, skin temperature and sweating amount are closely related to each other, and therefore any one type of data may be used.
(1−3)ハードウェア構成として脳波センサでバイタルデータ取得部131を構成することにより、脳波(α波、β波、θ波など)を取得して、バイタル評価部221では作業者のリラックス度、緊張や不快感、不安や興奮状態、眠気を推測することによりリスクレベルを評価する。
(1-3) By configuring the vital
ここでは、緊張等ではなく「リラックス度」の形で統一的に推測することとし、非特許文献5等に開示の以下に項目列挙するような知見を利用する。
(第1知見)θ波、α波と比較してβ波の出現頻度が高いとき、リラックス度Rが低い。
(第2知見)θ波、β波と比較してα波の出現頻度が高いとき、リラックス度Rが高い。
(第3知見)通常と比較してθ波の出現頻度が高いときは弛緩(傾眠)状態であり、リラックス度Rが低い。
Here, we will make a unified guess in the form of "relaxation" rather than tension, etc., and use the findings listed below in the non-patent document 5 and others.
(First finding) When the frequency of β waves appearing higher than that of theta waves and α waves, the degree of relaxation R is low.
(Second finding) When the frequency of appearance of α waves is higher than that of θ waves and β waves, the degree of relaxation R is high.
(Third finding) When theta wave appears more frequently than usual, it is in a relaxed (somnolence) state, and the degree of relaxation R is low.
さらに、非特許文献6等に開示の知見を利用して、リラックス度Rを以下のように定義してバイタル評価部221で中間データとして計算する。
R=(kθGθ+ kαGα)/( kθGθ+ kαGα+ kβGβ)
Gθ:それぞれθ波、α波, β波全体のθ波パワーの比率、kθ:重み係数
Gα:それぞれθ波、α波, β波全体のα波パワーの比率、kα:重み係数
Gβ:それぞれθ波、α波, β波全体のβ波パワーの比率、kβ:重み係数
Further, utilizing the findings disclosed in Non-Patent Document 6 and the like, the degree of relaxation R is defined as follows and calculated by the
R = (k θ G θ + k α G α ) / (k θ G θ + k α G α + k β G β )
Gθ: Ratio of theta wave power of theta wave, α wave, and β wave, respectively, kθ: Weight coefficient
Gα: ratio of α wave power of theta wave, α wave, and β wave, respectively, kα: weighting coefficient
Gβ: ratio of β wave power of θ wave, α wave, β wave as a whole, kβ: weighting coefficient
あるいは、非特許文献7等に開示の知見に基づき、リラックス度R=(α波の電位)/ (β波の電位)との定義式から計算してもよい。 Alternatively, it may be calculated from the definition formula of relaxation degree R = (alpha wave potential) / (β wave potential) based on the findings disclosed in Non-Patent Document 7 and the like.
以上、いずれかで計算したリラックス度Rを用いてさらに、脳波に基づくリスクレベルを、P13=(1-R)との定義式から計算することができる。あるいは、その他の定義式で同様に、リラックス度Rが大きいほどリスクレベルが小さくなるように計算してもよい。 As described above, the risk level based on the brain wave can be further calculated from the definition formula of P13 = (1-R) by using the relaxation degree R calculated by any of the above. Alternatively, in the same way with other definition formulas, it may be calculated so that the risk level decreases as the degree of relaxation R increases.
以上、(1−1)〜(1−3)の細分項目評価値を利用して、バイタル評価部221では最終的なバイタルデータに基づくリスクレベルP1を以下の定義式で与えられる重み付け和として計算することができる。ここで、W1jは評価値P1jに対する重みである。
P1=ΣW1jP1j(j=1,…,3)
なお、上記では(1−1)〜(1−3)の3つの細分項目の全てを用いたが、その任意の一部分のみを用いるようにしてもよい。
As described above, using the subdivided item evaluation values of (1-1) to (1-3), the
P1 = ΣW1jP1j (j = 1,…, 3)
In the above, all three subdivision items (1-1) to (1-3) are used, but only an arbitrary part thereof may be used.
(2)環境データ取得部132及び環境評価部222による、環境データ取得のうえで当該環境が作業者に及ぼす影響をリスクレベルとして算出することは以下の細分項目(2−1)〜(2−5)のように可能である。これらを総論的に述べれば、取得データとしての作業者の周囲の温度や湿度や気圧によって、作業者のリラックス度やストレスを推測することでリスクレベルを算出するものである。
(2) The following subdivision items (2-1) to (2-) are to calculate the impact of the environment on workers as a risk level after acquiring environmental data by the environmental
(2−1)周囲の温度による影響
周囲の温度がtmのときの評価値をP21(tm)、人が不快と感じる所定の温度をtm0以下およびtm1以上とすれば、以下を満たすように所定の関数P21(tm)を用いて当該評価値P21(tm)を計算することができる。
条件 (tm0≦tm 且つ tm≦tm1)を満たすような取得温度tm(すなわち、不快とは感じない温度tm)に関して、その評価値が以下のような条件を満たす範囲となる。
すなわち、P21(tm0)≧P21(tm) 且つ P21(tm)≦ P21(tm1) であり、不快な温度での評価値以下となる。
(2-1) Effect of ambient temperature If the evaluation value when the ambient temperature is tm is P21 (tm) and the predetermined temperature that people feel uncomfortable is tm0 or less and tm1 or more, it is determined to satisfy the following. The evaluation value P21 (tm) can be calculated using the function P21 (tm) of.
Regarding the acquisition temperature tm (that is, the temperature tm that does not feel unpleasant) that satisfies the conditions (tm0 ≤ tm and tm ≤ tm1), the evaluation value falls within the range that satisfies the following conditions.
That is, P21 (tm0) ≥ P21 (tm) and P21 (tm) ≤ P21 (tm1), which is less than or equal to the evaluation value at an unpleasant temperature.
(2−2)周囲の湿度による影響
周囲の湿度がhのときの評価値をP22(h)、人が不快と感じる所定の温度をh0以下およびh1以上とすれば、以下を満たすように所定の関数P22(h)を用いて当該評価値P22(h)を計算することができる。
条件 (h0≦h 且つ h≦h1)を満たすような取得湿度h(すなわち、不快とは感じない湿度h)に関して、その評価値が以下のような条件を満たす範囲となる。
すなわち、P22(h0)≧P21(h) 且つ P22(h)≦ P22(h1) であり、不快な湿度での評価値以下となる。
(2-2) Effect of ambient humidity If the evaluation value when the ambient humidity is h is P22 (h) and the predetermined temperature that people feel uncomfortable is h0 or less and h1 or more, it is determined to satisfy the following. The evaluation value P22 (h) can be calculated using the function P22 (h) of.
Regarding the acquired humidity h (that is, the humidity h that does not feel unpleasant) that satisfies the conditions (h0 ≦ h and h ≦ h1), the evaluation value falls within the range that satisfies the following conditions.
That is, P22 (h0) ≥ P21 (h) and P22 (h) ≤ P22 (h1), which is less than or equal to the evaluation value at unpleasant humidity.
(2−3)周囲の気圧による影響
周囲の気圧がapのときの評価値をP23(ap)、人が不快と感じる所定の気圧をap0以下およびap1以上とすれば、以下を満たすように所定の関数P23(ap)を用いて当該評価値P23(ap)を計算することができる。
条件 (ap0≦ap 且つ ap≦ap1)を満たすような取得気圧ap(すなわち、不快とは感じない気圧ap)に関して、その評価値が以下のような条件を満たす範囲となる。
すなわち、P23(ap0)≧P23(ap) 且つ P23(ap)≦ P23(ap1) であり、不快な気圧での評価値以下となる。
(2-3) Effect of ambient air pressure If the evaluation value when the ambient air pressure is ap is P23 (ap) and the predetermined atmospheric pressure that people feel uncomfortable is ap0 or less and ap1 or more, it is determined to satisfy the following. The evaluation value P23 (ap) can be calculated using the function P23 (ap) of.
Regarding the acquired atmospheric pressure ap (that is, the atmospheric pressure ap that does not feel unpleasant) that satisfies the conditions (ap0 ≤ ap and ap ≤ ap1), the evaluation value falls within the range that satisfies the following conditions.
That is, P23 (ap0) ≥ P23 (ap) and P23 (ap) ≤ P23 (ap1), which is less than or equal to the evaluation value at an unpleasant atmospheric pressure.
(2−4)周囲の明るさ(照度)による影響
周囲の照度がilのときの評価値をP24(il)、人が不快と感じる(すなわち、作業に支障を感じる)所定の照度をil0以下およびil1以上とすれば、以下を満たすように所定の関数P24(il)を用いて当該評価値P24(il)を計算することができる。
条件 (il0≦il 且つ il≦il1)を満たすような取得照度il(すなわち、不快とは感じない照度il)に関して、その評価値が以下のような条件を満たす範囲となる。
すなわち、P24(il0)≧P24(il) 且つ P24(il)≦ P24(il1) であり、不快な照度での評価値以下となる。
(2-4) Effect of ambient brightness (illuminance) The evaluation value when the ambient illuminance is il is P24 (il), and the predetermined illuminance that people feel uncomfortable (that is, hinder work) is il0 or less. And il1 or more, the evaluation value P24 (il) can be calculated using a predetermined function P24 (il) so as to satisfy the following.
Regarding the acquired illuminance il (that is, the illuminance il that does not feel unpleasant) that satisfies the conditions (il0 ≤ il and il ≤ il1), the evaluation value falls within the range that satisfies the following conditions.
That is, P24 (il0) ≥ P24 (il) and P24 (il) ≤ P24 (il1), which is less than or equal to the evaluation value under unpleasant illuminance.
(2−5)周囲の音(騒音)による影響
周囲の音の大きさがnsのときの評価値をP25(ns)、人が不快と感じる(すなわち、作業に支障を感じる)所定の音の大きさをns0以下(すなわち、静か過ぎる場合も作業に支障を感じるものとしている)およびns1以上とすれば、以下を満たすように所定の関数P25(ns)を用いて当該評価値P25(ns)を計算することができる。
条件 (ns0≦ns 且つ ns≦ns1)を満たすような取得した音の大きさns(すなわち、不快とは感じない音の大きさns)に関して、その評価値が以下のような条件を満たす範囲となる。
すなわち、P25(ns0)≧P25(ns) 且つ P25(ns)≦ P25(ns1) であり、不快な音の大きさでの評価値以下となる。
(2-5) Effect of ambient sound (noise) The evaluation value when the loudness of the ambient sound is ns is P25 (ns), and the person feels uncomfortable (that is, the work is hindered). If the size is ns0 or less (that is, the work is hindered even if it is too quiet) and ns1 or more, the evaluation value P25 (ns) is used to satisfy the following. Can be calculated.
With respect to the acquired loudness ns (that is, the loudness ns that does not feel unpleasant) that satisfies the conditions (ns0 ≤ ns and ns ≤ ns1), the evaluation value is within the range that satisfies the following conditions. Become.
That is, P25 (ns0) ≥ P25 (ns) and P25 (ns) ≤ P25 (ns1), which is less than or equal to the evaluation value for unpleasant loudness.
以上、(2−1)〜(2−5)の細分項目評価値を利用して、環境評価部222では最終的な環境データに基づくリスクレベルP2を以下の定義式で与えられる重み付け和として計算することができる。ここで、W2jは評価値P2jに対する所定の重みである。
P2=ΣW2jP2j(j=1,…,5)
なお、上記では(2−1)〜(2−5)の5つの細分項目の全てを用いたが、その任意の一部分のみを用いるようにしてもよい。
As described above, using the subdivided item evaluation values of (2-1) to (2-5), the
P2 = ΣW2jP2j (j = 1,…, 5)
In the above, all of the five subdivision items (2-1) to (2-5) are used, but only an arbitrary part thereof may be used.
また、環境データ取得部132はそのハードウェア構成として温度センサ、湿度センサ、気圧センサ、照度センサ及び音センサ(マイク)を備えて構成されることで、以上の5種類の環境データをそれぞれ取得することができる。
In addition, the environmental
(3)難度・重要度取得部133及び難度・重要度評価部223による、作業の難度・重要度の取得及びこれに基づくリスクレベル算出は以下の細分項目(3−1)〜(3−3)のように可能である。ここで、難度・重要度取得部133は作業者端末10にて既存技術である拡張現実表示等による支援(支援者端末30から支援者による支援が追加されてもよい)を実施する処理において、当該作業者のフローとしての作業内容全体STj(j=1,2,…,N)と現時点の作業ステップSTjがいずれであるかの情報を取得しておくものとする。当該取得は拡張現実表示等による支援に関して前述したように作業者からのメニュー入力及び/又はアノテーション入力や映像解析及び/又はセンサ情報解析等により可能である。(なお、支援者による直接支援と拡張現実表示等による支援とのいずれも不要と支援態様決定部24で判断された作業者に関しても、支援自体は省略されるが、このような作業状況に関する情報取得は作業者端末10において実施しておく。)難度・重要度評価部223では当該情報に基づいて以下の細分項目(3−1)〜(3−3)によるリスクレベル算出が可能となる。なお、作業内容全体STj(j=1,2,…,N)の情報や以下の細分項目(3−1)〜(3−3)によるリスクレベル算出のための情報は記憶部26に予め登録しておいたものを利用すればよい。
(3) Acquisition of work difficulty / importance and risk level calculation based on this by the difficulty /
(3−1)作業ステップの難度の違いによる評価
例えば作業内容全体には3ステップST1,ST2,ST3が含まれ、それぞれ、一本のケーブルを、
i)ステップST1では、3つのコネクタのうちのどれか一つに接合する
ii)ステップST2では、3つのコネクタのうちの予め決められたコネクタに接続する
iii)ステップST3では、作業時の条件に基づき、定まったコネクタに接続する
という内容である場合、ステップST3>ST2>ST1の順に難度が高い。
従って、ステップSTの難度による評価値を、P31(ST)とした場合
P31(ST3) ≧ P31(ST2)且つ P31(ST2) ≧ P31(ST1) となるように評価値P31(ST)を設定しておくことによりリスクレベルを算出すればよい。
(3-1) Evaluation based on the difference in difficulty of work steps For example, the entire work content includes 3 steps ST1, ST2, and ST3, each of which requires a single cable.
i) In step ST1, join to one of the three connectors
ii) In step ST2, connect to the predetermined connector of the three connectors.
iii) In step ST3, if the content is to connect to a fixed connector based on the working conditions, the difficulty level increases in the order of step ST3>ST2> ST1.
Therefore, when the evaluation value based on the difficulty level of step ST is P31 (ST).
The risk level may be calculated by setting the evaluation value P31 (ST) so that P31 (ST3) ≥ P31 (ST2) and P31 (ST2) ≥ P31 (ST1).
より一般には、ステップSTの難度が高いほど当該難度に基づく評価値P31(ST)が大きくなるよう、ステップSTの内容に応じた評価値P31(ST)の情報を予めテーブルデータとして用意しておいて、当該テーブルデータを参照することで難度に基づくリスクレベルの評価値を算出すればよい。 More generally, information on the evaluation value P31 (ST) according to the content of the step ST is prepared as table data in advance so that the higher the difficulty level of the step ST, the larger the evaluation value P31 (ST) based on the difficulty level. Therefore, the evaluation value of the risk level based on the difficulty level may be calculated by referring to the table data.
(3−2)作業ステップの重要度の違いによる評価
例えば作業内容全体には3ステップST1,ST2,ST3が含まれ、組立作業などで作業の工程が決まっている場合であって、
i)ステップST1で失敗しても、その後の工程にほとんど影響しない。
ii)ステップST2で失敗しても、挽回のチャンスがある。
iii)ステップST3で失敗すると挽回のチャンスが一切ない。
場合、ステップ間の重要度の違いは ST3>ST2>ST1と設定できる。
従って、ステップSTの重要度によるによる評価値を、P32(ST)とした場合
P32(ST3) ≧ P32(ST2)且つ P32(ST2) ≧ P32(ST1) となるように評価値P32(ST)を設定しておくことによりリスクレベルを算出すればよい。
(3-2) Evaluation based on the difference in importance of work steps For example, the entire work content includes 3 steps ST1, ST2, ST3, and the work process is determined by assembly work, etc.
i) Failure in step ST1 has little effect on subsequent steps.
ii) Even if you fail in step ST2, you still have a chance to recover.
iii) If you fail in step ST3, there is no chance of recovery.
In this case, the difference in importance between steps can be set as ST3>ST2> ST1.
Therefore, when the evaluation value based on the importance of step ST is P32 (ST).
The risk level may be calculated by setting the evaluation value P32 (ST) so that P32 (ST3) ≥ P32 (ST2) and P32 (ST2) ≥ P32 (ST1).
より一般には、ステップSTの重要度が高いほど当該重要度に基づく評価値P32(ST)が大きくなるよう、ステップSTの内容に応じた評価値P32(ST)の情報を予めテーブルデータとして用意しておいて、当該テーブルデータを参照することで重要度に基づくリスクレベルの評価値を算出すればよい。 More generally, information on the evaluation value P32 (ST) according to the content of the step ST is prepared as table data in advance so that the higher the importance of the step ST, the larger the evaluation value P32 (ST) based on the importance. Then, the evaluation value of the risk level based on the importance may be calculated by referring to the table data.
(3−3)同一作業の繰り返しによる難度の変化を考慮した評価
同一もしくは類似作業αの繰り返しによって作業工程が構成されており、r0, r1を, r0<r1の条件を満たす作業実施回数に関する閾値とする。作業αの習得のために平均実施回数r0回が必要であり、習得後、平均実施回数がr1回を超えると作業者に慣れが生じるものとして、以下のような関数P33で評価値を算出することができる。
(3-3) Evaluation considering changes in difficulty due to repetition of the same work The work process is composed of repetition of the same or similar work α, and r0, r1 are thresholds for the number of work executions that satisfy the condition of r0 <r1. And. The average number of executions r0 is required to acquire the work α, and if the average number of executions exceeds r1 after acquisition, the worker will become accustomed to it, and the evaluation value is calculated using the function P33 as shown below. be able to.
すなわち、実施回数がr回のときの評価値をP33(r)とすれば、
●rの範囲が条件 ( r<r0 )を満たす第一ケースの場合、
P33(r) > P33(r0) であり、P33(r)はrが大きくなると共に減少する。
これは、1回目からr0回目までは回数が増えるほどリスクが減るものと設定するものである。
●第一ケースには該当せず、rの範囲が条件(r0≦r 且つ r<r1)を満たす第二ケースの場合、
P33(r)はP33(r0)と一致する。すなわち定数値として値P33(r0)を取る。
これは、r0回目以降r1回目の前まではリスクが一定であると設定するものである。
●第一、第二ケースのいずれにも該当しない、すなわちr≧r1の場合、
P33(r)はP33(r1)未満であるものとする。
これは、r1回目以降は、上記の第二ケースの一定値よりも少ないリスクとして設定するものである。
That is, if the evaluation value when the number of implementations is r is P33 (r),
● In the first case where the range of r satisfies the condition (r <r0)
P33 (r)> P33 (r0), and P33 (r) decreases as r increases.
This is set so that the risk decreases as the number of times increases from the first time to the r0 time.
● In the case of the second case, which does not correspond to the first case and the range of r satisfies the condition (r0≤r and r <r1)
P33 (r) matches P33 (r0). That is, the value P33 (r0) is taken as a constant value.
This sets the risk to be constant from the r0th time to before the r1st time.
● If neither the first nor the second case applies, that is, if r ≧ r1
P33 (r) shall be less than P33 (r1).
This is set as a risk less than the fixed value in the above second case after the first r.
なお、本評価値は同一作業αの実施回数ではなく、実施総時間t又は現在ステップが全体の何番目nであるかに着目して、同様の関数P33で評価値をP33(t)又はP33(n)として算出してもよい。なお、作業者のレベルが同一な作業現場では、r0およびr1は、全作業者の作業時間に基づき計算しておいたものを利用してもよい。 Note that this evaluation value is not the number of times the same work α is performed, but the total time t or the current step is the number n of the whole, and the evaluation value is set to P33 (t) or P33 by the same function P33. It may be calculated as (n). At work sites where the worker levels are the same, r0 and r1 may be calculated based on the working hours of all workers.
なお、難度・重要度取得部133において、以上の同一もしくは類似作業αの繰り返し回数rや、実施総時間t又は現在ステップが全体の何番目nに関する情報の取得は、拡張現実表示等による支援に関して前述したように作業者からのメニュー入力及び/又はアノテーション入力や映像解析及び/又はセンサ情報解析等により取得可能である。この際、当該作業者のフローとしての作業内容全体STj(j=1,2,…,N)と現時点の作業ステップSTjがいずれであるかの情報を取得しておくと共に、現時点の作業ステップSTjが複数種類存在しうる同一又は類似作業α=α1,α2,…のいずれに該当するものかを区別し、当該種類αにおいての繰り返し回数r(α)等を取得することができる。こうした同一又は類似作業αに関する情報は記憶部26に予め記憶しておくと共に、現時点での実績値としての繰り返し回数r(α)等も更新して記憶管理しておけばよい。難度・重要度評価部223では当該取得したr,t,n等を所定関数P33に変数として入力することでその関数値としてリスクレベルを算出できる。
In the difficulty /
以上、(3−1)〜(3−3)の細分項目評価値を利用して、難度・重要度評価部223では最終的な難度・重要度の関連情報に基づくリスクレベルP3を以下の定義式で与えられる重み付け和として計算することができる。ここで、W3jは評価値P3jに対する所定の重みである。
P3=ΣW3jP3j(j=1,…,3)
なお、上記では(3−1)〜(3−3)の3つの細分項目の全てを用いたが、その任意の一部分のみを用いるようにしてもよい。
As described above, using the subdivided item evaluation values of (3-1) to (3-3), the difficulty /
P3 = ΣW3jP3j (j = 1,…, 3)
In the above, all three subdivision items (3-1) to (3-3) are used, but only an arbitrary part thereof may be used.
(4)正確度取得部134及び正確度評価部224による、作業の正確度の関連情報を取得してこれに基づくリスクレベルの算出は以下の細分項目(4−1)、(4−2)のように可能である。ここで、以下に具体的に述べる各種センサ等を正確度取得部134のハードウェア構成として利用して、作業者の位置や作業内容を推測し、支援目的の作業のそれらの値との差異を計測して正確度評価部224において評価値を算出する。
(4) The
(4−1)非特許文献8にその計測態様の例が開示されているように、既存技術である筋電位センサを用いて筋肉の動きを計測することにより、関連部位の作業内容を認識できる。予め、筋電位センサで取得したデータを解析してDB化をすることにより、取得したデータと特定操作との対応付けを行い、作業中の操作の正否の判定を行う。操作の正否についての評価値をP41とした場合
・期待する操作と一致する場合は、P41 = 0 (リスクなし)
・期待する操作と一致しない場合は、P41 = 1 (リスクあり)
との定義から評価値を計算すればよい。
(4-1) As an example of the measurement mode is disclosed in Non-Patent Document 8, the work content of the related part can be recognized by measuring the movement of the muscle using the myoelectric potential sensor which is an existing technique. .. By analyzing the data acquired by the myoelectric potential sensor in advance and creating a database, the acquired data is associated with the specific operation, and the correctness of the operation during work is determined. When the evaluation value for correctness of the operation is P41 ・ If it matches the expected operation, P41 = 0 (no risk)
・ If the operation does not match the expected operation, P41 = 1 (at risk)
The evaluation value may be calculated from the definition of.
すなわち、正確度取得部134では筋電位センサ出力を取得し、正確度評価部224は当該筋電位センサ出力から所定の計算式(機械学習等によるものも含む)で評価値を計算すればよい。なお、具体例として、ネットワークの運用保守現場では、例えばケーブルを抜く操作、指しこむ操作、ネジを右に回す操作、左に回す操作などを認識させるようにすると効果的である。なお、正確度取得部134では、拡張現実表示等による支援に関して前述したように作業者(いずれの支援も不要と判断された作業者も含む)からのメニュー入力及び/又はアノテーション入力や映像解析及び/又はセンサ情報解析等により、当該作業者のフローとしての作業内容全体STj(j=1,2,…,N)における現時点の作業ステップSTjがいずれであるかの情報を取得しておき、正確度評価部224では当該作業ステップ内容に応じた評価を行えばよい。
That is, the
(4−2)既存技術であるwifi(登録商標)やBLE(Bluetooh(登録商標) Low Energy)、加速度センサやジャイロセンサや地磁気センサ、超音波ビーコンを利用することにより、作業者の位置および移動経路および移動速度を推定する。さらに、上記センサなどの計測値から算出した作業者の位置と、本来作業者が存在すべき位置との差分を正確度評価部224にて評価し、評価値P42を、当該差分が大きくなる程増加させるよう計算すればよい。
(4-2) Position and movement of workers by using existing technologies such as wifi (registered trademark) and BLE (Bluetooh (registered trademark) Low Energy), acceleration sensor, gyro sensor, geomagnetic sensor, and ultrasonic beacon. Estimate the route and travel speed. Further, the
なお、現時点の作業ステップSTiに対応した本来作業者が存在すべき位置の情報は、記憶部26に予め記憶しておけばよい。
It should be noted that the information on the position where the worker should originally exist corresponding to the current work step STi may be stored in advance in the
以上、(4−1)、(4−2)の細分項目評価値を利用して、正確度評価部224では最終的な正確度の関連情報に基づくリスクレベルP4を以下の定義式で与えられる重み付け和として計算することができる。ここで、W4jは評価値P4jに対する所定の重みである。
P4=ΣW4jP4j(j=1,2)
なお、上記では(4−1)、(4−2)の2つの細分項目の全てを用いたが、その任意の一部分のみを用いるようにしてもよい。
As described above, using the subdivided item evaluation values of (4-1) and (4-2), the
P4 = ΣW4jP4j (j = 1,2)
In the above, all of the two subdivision items (4-1) and (4-2) are used, but only an arbitrary part thereof may be used.
(5)失敗継続度取得部135及び失敗継続度評価部225による、作業の失敗継続度の取得及びこれに基づくリスクレベルの評価値の算出は以下のように可能である。
(5) The failure
まず、評価対象としての失敗継続度は次のような考察に基づくものである。すなわち、以下に掲げるa〜cといった場合に、一定の作業が終了せずに作業に遅延が発生するという考察である。
a. 作業者にとって支援内容が明確でない。
b. 作業者にとって一定の操作が不得意であり、いつまでたっても指示通りに実施できない。
c. 作業者が目がみえない、耳がきこえないといった機能的なハンディキャップをもつ。
First, the degree of failure continuity as an evaluation target is based on the following considerations. That is, in the cases a to c listed below, it is considered that a certain work is not completed and a delay occurs in the work.
The content of support is not clear to the worker.
b. Workers are not good at certain operations and cannot perform them as instructed forever.
c. Have a functional handicap such that the worker cannot see or hear.
上記a〜cに該当する場合は作業者の失敗が継続することとなり、積極的に支援すべき状態にあるので、こうした状態を失敗継続度という観点からリスクレベルが高いものとして数値化する。具体的には以下の通りである。 In the cases a to c above, the worker's failure will continue and he / she is in a state where he / she should be actively supported. Therefore, such a state is quantified as having a high risk level from the viewpoint of the degree of failure continuity. Specifically, it is as follows.
ここで、term0, term1を, term0<term1の条件を満たす作業時間に関する閾値、作業者pが作業αを開始してからの継続時間をtとする。ここで、当該閾値term0, term1は次のような内容に該当する所定閾値として用意しておく。すなわち、作業者pが、同一条件下で作業αと同一もしくは類似の作業に成功するまでの平均時間をterm0、作業者pが,これ以上継続しても自力での完了を見込めない実施時間の平均時間をterm1とする。当該閾値によって、失敗継続度の観点からのリスクレベルの評価値は、以下のような性質を有する所定関数P5により継続時間tの関数P5(t)として失敗継続度評価部225が算出することができる。
Here, let term0 and term1 be the threshold value for the work time satisfying the condition of term0 <term1, and let t be the duration after the worker p starts the work α. Here, the threshold values term0 and term1 are prepared as predetermined threshold values corresponding to the following contents. That is, the average time until the worker p succeeds in the same or similar work as the work α under the same conditions is term0, and the execution time that the worker p cannot expect to complete by himself even if he continues for this time. Let the average time be term1. According to the threshold value, the evaluation value of the risk level from the viewpoint of the failure continuity can be calculated by the failure
継続時間 t<term0 である場合、
P5(t)の値は作業者のスキルによって異なる。
スキルが低く、term0以降も作業を続行する作業者の場合は、
P5(t) < P5(term0)
スキルが高く、term0以前に作業を終了する作業者の場合は
P5(t) > 0
継続時間 term0≦t である場合、作業を継続するのはスキルの低い作業者ばかりであり、
継続時間t0、t1が、
(term0≦t0 且つ t0≦t1 且つ t1<term1 )である場合、
P5(term0)≦P5(t0) 且つ P5(t0)≦P5(t1) 且つ P5(t1)≦P5(term1)
継続時間t≧term1の場合
P5(t) = P5(term1). ここで、当該定数値P5(term1)は評価値の最大レベルとする。
なお、作業者のスキルの低い、高いについては、事前に予め登録をしていてもよいし、
作業履歴から判断をしてもよい。
If duration t <term0, then
The value of P5 (t) depends on the skill of the worker.
For workers with low skills who continue to work after term 0
P5 (t) <P5 (term0)
For workers with high skills who finish their work before term0
P5 (t)> 0
If the duration term0 ≤ t, only low-skilled workers will continue to work.
Duration t0, t1,
When (term0 ≤ t0 and t0 ≤ t1 and t1 <term1)
P5 (term0) ≤ P5 (t0) and P5 (t0) ≤ P5 (t1) and P5 (t1) ≤ P5 (term1)
When the duration t ≧ term1
P5 (t) = P5 (term1). Here, the constant value P5 (term1) is the maximum level of the evaluation value.
If the worker's skill is low or high, it may be registered in advance.
Judgment may be made from the work history.
なお、閾値term0,term1は現時点での作業ステップαに応じたものを記憶部26に記憶しておけばよい。失敗継続度取得部135では、拡張現実表示等による支援に関して前述したように作業者(いずれの支援も不要と判断された作業者も含む)からのメニュー及び/又はアノテーション入力や映像解析及び/又はセンサ情報解析等により、作業内容全体及び現時点での作業ステップαの情報を取得可能であり、時計による計時機能を用いて経過時間tも取得可能である。
It should be noted that the thresholds term0 and term1 may be stored in the
なお、本評価値P5は同一作業αの継続時間tではなく、継続実施回数nに着目をして、評価値を算出してもよい。当該回数nは経過時間tの上記取得と同様に失敗継続度取得部135が取得することができる。また、作業者のレベルが同一な作業現場では、term0およびterm1を全作業者の作業時間に基づき計算しておいたものを利用してもよい。
The evaluation value P5 may be calculated by paying attention to the number of times of continuous execution n instead of the duration t of the same work α. The number of times n can be acquired by the failure
以上より、評価値P5を重み付前の値P5[重み付け前]として求めたうえで、失敗継続度評価部225では操作の失敗継続度に基づくリスクレベルの重み付けされた最終的な値P5[重み付け後]を以下のように計算することができる。W5は評価値P5に対する重みである。
P5[重み付け後]= W5P5[重み付け前]
From the above, after obtaining the evaluation value P5 as the value P5 before weighting [before weighting] , the failure
P5 [after weighting] = W5P5 [before weighting]
以上、図4の細部構成に関して、各関連情報に基づく5種類のリスクレベルの評価値P1〜P5の算出詳細を説明した。総合値算出部226ではこれら評価値の重み付け和として以下のように最終的なリスクレベルPを算出することができる。Wiは評価値Piに対する重みであり、次に説明する重み算出部23から得られる可変値(時々刻々と変化する値)又は固定値(当該変化しない値)を用いることができる。
P=ΣWiPi(i=1,..5)
As described above, with respect to the detailed configuration of FIG. 4, the calculation details of the evaluation values P1 to P5 of the five types of risk levels based on each related information have been described. The total
P = ΣWiPi (i = 1, .. 5)
以下、重み算出部23及び支援態様決定部24の詳細を説明する。
Hereinafter, the details of the
重み算出部23では以下の設定1〜5のいずれかによって、支援対象となる作業現場や作業者の現状に応じた適切なリスクレベル算出をリスクレベル算出部22において可能とさせることができる。すなわち、評価値Pi(i=1,…,5)に対する重みWiを、作業環境や作業者の傾向によって以下の様に調整する。
In the
(設定1)うつ病患者などストレスに弱い作業者が多い場合、特にW1>Wi (i=2,3,4,5)と設定する。すなわち、バイタルデータを他の項目よりも重要視してリスクレベル算出を行うようにする。 (Setting 1) If there are many workers who are vulnerable to stress such as depressed patients, set W1> Wi (i = 2,3,4,5). That is, the risk level is calculated by placing more importance on vital data than other items.
(設定2)工事現場など暑さ寒さなどの環境条件が厳しい場所に対して、環境条件を重視して支援方法や支援のための優先順位を決定する場合は、W2 >Wi (i=1,3,4,5)と設定する。 (Setting 2) W2> Wi (i = 1,) when deciding the support method and priority for support with an emphasis on environmental conditions for places with severe environmental conditions such as heat and cold such as construction sites. Set as 3,4,5).
(設定3)工程の大半が作業者が単独で完結できる作業であり、稀に重要度や難度の高い作業が含まれる場合に、作業者の油断によってリスキーな状態になるのを防ぐためには、W3 > Wi (i=1,2,4,5)と設定する。 (Setting 3) Most of the processes are operations that can be completed by the operator alone, and in rare cases where important or difficult operations are included, in order to prevent the operator from becoming a risky state due to carelessness. Set W3> Wi (i = 1,2,4,5).
(設定4)作業者が、単独では作業結果の成否および正確度を判断し辛い環境では、正確度の判定を重視して、W4 > Wi (i=1,2,3,5)と設定する。 (Setting 4) In an environment where it is difficult for the operator to judge the success or failure and accuracy of the work result alone, set W4> Wi (i = 1,2,3,5) with an emphasis on the judgment of accuracy. ..
(設定5)作業者が同一作業で躓き続けることを防ぎたい場合は、W5 > Wi (i=1,…,4)と設定する。 (Setting 5) If you want to prevent the operator from continuing to stumble in the same work, set W5> Wi (i = 1, ..., 4).
なお、以上の(設定1)〜(設定5)のそれぞれの設定は、作業環境や作業者の傾向が作業進行全体において固定的である前提で、当該いずれかの設定を採用することによって重み算出部23で固定的な重みを設定するものであった。これとは別の実施形態として、作業進行に沿って作業環境や作業者の傾向が変化するような場合に適切に対処すべく、重み算出部23では時々刻々と変化する重みを算出するようにしてもよい。
Note that each of the above settings (setting 1) to (setting 5) is weighted by adopting one of the settings on the premise that the work environment and the tendency of the worker are fixed in the entire work progress. A fixed weight was set in
例えば、作業場の環境条件(設定2)によって、作業者のストレス状態(設定1)が変わるような場合に当該実施形態は好適である。具体的には、作業者端末からデータを取得する度に前述の評価値Piに対する重みWiと評価値Pijに対する重みWij(i=1,2,3,4,5)との値を変えてもよい。すなわち、当該重みWi及び重みWij自体を以下の式に示されるように個別の評価値Pijの全てを変数とする所定の関数(多変数関数)の値として算出するようにしてよく、当該所定の関数を、環境変化等に応じて(設定1)〜(設定5)のいずれを重視するかを反映されたものとして設定しておけばよい。
Wi=Wi({Pij|i=1,2,3,4,5})
Wij=Wij({Pij|i=1,2,3,4,5})
なお、上記の式では重みWi及び重みWijは個別の評価値Pijの全てを変数としているが、その任意の一部のみを変数とするものであってもよい。特に、対応する5種類の重み付け評価値Pi(i=1,2,3,4,5)の少なくとも2つPk,Plを算出するための個別の評価値Pkj,Pljの任意の一部分を変数とするものであってよい。
なおまた、上記の式では式表記の統一の観点からi=5の場合も評価値Pijとしているが、i=5の場合は「(5)失敗継続度取得部135及び失敗継続度評価部225」として前述した通り、一通りのみの評価値P[重み付け前]となっており、「Pij」の表記における「j」は1通りのみとなる。
For example, the embodiment is suitable when the stress state (setting 1) of the worker changes depending on the environmental condition (setting 2) of the workplace. Specifically, even if the values of the weight Wi for the evaluation value Pi and the weight Wij (i = 1,2,3,4,5) for the evaluation value Pij are changed each time data is acquired from the worker terminal. good. That is, the weight Wi and the weight Wij itself may be calculated as the value of a predetermined function (multivariable function) in which all of the individual evaluation values Pij are variables as shown in the following equation. The function may be set as reflecting which of (setting 1) to (setting 5) is emphasized in response to changes in the environment and the like.
Wi = Wi ({Pij | i = 1,2,3,4,5})
Wij = Wij ({Pij | i = 1,2,3,4,5})
In the above equation, the weight Wi and the weight Wij have all of the individual evaluation values Pij as variables, but only any part of them may be variables. In particular, any part of the individual evaluation values Pkj, Plj for calculating at least two of the corresponding five weighted evaluation values Pi (i = 1,2,3,4,5) is used as a variable. It may be something to do.
In addition, in the above formula, the evaluation value Pij is used even when i = 5 from the viewpoint of unifying the formula notation, but in the case of i = 5, "(5) Failure
また、当該実施形態の好適なその他の具体例として次も挙げられる。作業シナリオが予め存在し、映像や各種センサで取得した値や作業者の入力した値によって、作業者が作業中のステップを認識できる場合には、WiおよびWij(i=1,2,3,4,5)の値をステップの重要度や、エラーの発生頻度や、個々の作業者への影響度に配慮して、ステップや作業開始からの時間に応じて変更をさせてもよい。 In addition, the following is also mentioned as a suitable other specific example of the embodiment. Wi and Wij (i = 1,2,3, The values of 4 and 5) may be changed according to the step and the time from the start of the work in consideration of the importance of the step, the frequency of error occurrence, and the degree of influence on each worker.
支援態様決定部24は、各作業者iに関して算出されたリスクレベルP[i]により、作業者iへの支援態様を次のように決定することができる。すなわち、0<Pα<Pβとして、Pαをコンピュータで支援を実施する際の最低リスクレベル、Pβを人が支援を実施する際の最低リスクレベルとして予め設定しておくことより、以下のように決定すればよい。
・0≦P[i]<Pαのとき、作業者iには支援を実施しない旨を決定する。
・Pα≦P[i]<Pβのとき、作業者iには、予め作業支援システム100に組み込まれた自動的な支援を行う旨を決定する。例えば、作業者端末10を介して、前述の拡張現実表示による支援を行うようにすることができる。当該拡張現実表示による支援を行うためのコンテンツは記憶部26等に予め格納しておき、支援決定装置20から作業者端末10へ送信するようにすればよい。
・Pβ≦P[i]のとき、作業者iは支援者による柔軟な支援を受ける旨を決定する。すなわち、作業者端末10及び支援者端末30の間で通信を確立して、当該柔軟な支援を支援者から作業者iへと実施させるようにする旨を決定する。
The support
・ When 0 ≤ P [i] <Pα, it is decided not to provide support to worker i.
-When Pα ≤ P [i] <Pβ, it is determined that the worker i is to be automatically provided with the automatic support incorporated in the work support system 100 in advance. For example, the support by the augmented reality display described above can be provided via the
-When Pβ ≤ P [i], the worker i decides to receive flexible support from the supporter. That is, it is determined that communication is established between the
従って、待機中の支援者(支援提供可能な状態にある支援者)がM人存在し、Pβ≦P[i]を満たす作業者iがN人存在する場合、以下のように全体的な支援態様を決定することができる。
・M≧Nの場合は、Pβ≦P[i]を満たす全作業者iに対して支援者を介した支援を行う。
・M<Nの場合は、リスクレベルP[i]の大きさの順に、上位側のM人の作業者に対しては、支援者を介した作業支援を、下位側の(N-M)人の作業者に対しては、作業支援決定装置による自動的な支援を行う。
Therefore, if there are M waiting supporters (supporters who are ready to provide support) and N workers i who satisfy Pβ ≤ P [i], the overall support is as follows. The aspect can be determined.
・ When M ≧ N, support is provided to all workers i who satisfy Pβ ≦ P [i] through a supporter.
・ When M <N, in order of the magnitude of risk level P [i], work support through supporters is provided to M workers on the upper side, and (NM) on the lower side. For workers, automatic support is provided by the work support decision device.
以上、本発明によれば、以下のような効果を奏することが可能である。
・支援者による支援の提供を促すことで、作業現場における、作業者特に熟練作業者の不足についての問題を解決する。
・支援決定装置20が、複数の作業者がそれぞれ存在する複数の現場に対する支援の必要性についてリスクレベルとして数値化して支援態様を決定するので、支援者は効率的に作業現場を支援できる。
・支援者が少ない人数で複数の現場を遠隔支援する場合に、支援が必要となる現場が優先的に指定されることとなるため、支援者の作業負担が減る。
As described above, according to the present invention, the following effects can be obtained.
-Resolve the problem of shortage of workers, especially skilled workers, at the work site by encouraging the provision of support by supporters.
-Since the
-When remote support is provided to multiple sites with a small number of supporters, the sites that require support will be preferentially designated, reducing the workload of the supporters.
以下、本発明における説明上の補足を述べる。 Hereinafter, explanatory supplements in the present invention will be described.
(補足1)作業者と支援者のカップリング効果の考慮に関して
リスクレベル算出部22での追加的処理として、次のようにしてもよい。すなわち、Pβ≦P[i]を満たし人を介した作業支援を必要とされることとなる作業者間のリスクレベルにほとんど差がないと閾値判定(例えばリスクレベルの分散が閾値以下となることによる判定)される場合、人を介した支援による効果がより高いと期待できる作業者が優先的に支援対象となるように、算出されたリスクレベルをさらに高い値となるように補正する。
(Supplement 1) Regarding consideration of the coupling effect between the worker and the supporter As an additional process in the risk
具体的に、効果が高い作業者とは、
(条件1)支援者の人選に拘らず、支援効果が高い作業者である。すなわち、
・人を介した作業支援を受けた後に、同一もしくは類似の作業において、著しく失敗をする回数や操作時間が減少する作業者。
・人を介した作業支援を受けた後に、作業全般において、著しく失敗をする回数や、作業時間が減少する作業者。
・通常、ほとんどの作業を自力で完遂できるスキルの高い作業者。
(条件2)特定の支援者に限定して支援効果が高い作業者である。例えば、支援者piが作業者pjを支援した後、作業者pjが
・支援を受けた作業と同一もしくは類似の作業において失敗をする回数や作業時間が著しく減少した場合、もしくは
・作業全般において、失敗をする回数や作業時間が著しく減少した場合、
支援者piにとって作業者pjは支援効果が高い作業者である。
Specifically, a highly effective worker is
(Condition 1) A worker who has a high support effect regardless of the selection of supporters. That is,
-A worker who, after receiving work support through a person, significantly reduces the number of failures and operation time in the same or similar work.
-Workers who make significant mistakes or reduce work time in general work after receiving work support through humans.
-Usually, highly skilled workers who can complete most of the work on their own.
(Condition 2) A worker who has a high support effect only for a specific supporter. For example, after the supporter pi assists the worker pj, the number of failures and the work time of the worker pj in the same or similar work as the supported work is significantly reduced, or in the whole work. If the number of mistakes or work time is significantly reduced
For the supporter pi, the worker pj is a worker with a high support effect.
以上のような条件1,2に関しての作業者及び/又は支援者の個別の特性データ並びに作業者及び支援者の間の個別の相性データを、パーソナルデータとして記憶部26に予め記憶しておき、当該データを参照することによってリスクレベル算出部22ではカップリング効果を考慮したリスクレベルの補正を行うことができる。例えば(条件1)を評価基準として予め管理者等によるマニュアル作業等によって数値化したものとして各作業者iにつき支援効果度EFF[i]≧0(すなわち、支援を与えることによる効果度合としての支援効果度)を記憶しておくことで、リスクレベルを以下のように補正できる。
P[i](補正後)=P[i](補正前)+c・EFF[i] ここでc>0は補正係数。
同様にさらに(条件2)も評価基準とすることで、作業者iと支援者jとの間の相性度CPL[i,j]≧0(すなわち、上記の支援効果度において支援者jの依存性をも含めた値としての相性度)を記憶しておくことで、支援者jへ割り当てる作業者iの決定においては以下の補正値を利用してよい。
P[i](補正後)=P[i](補正前)+d・CPL[i,j] ここでd>0は補正係数。
The individual characteristic data of the worker and / or the supporter and the individual compatibility data between the worker and the supporter regarding the above conditions 1 and 2 are stored in advance in the
P [i] (after correction) = P [i] (before correction) + c ・ EFF [i] where c> 0 is the correction coefficient.
Similarly, by using (Condition 2) as an evaluation criterion, the degree of compatibility between the worker i and the supporter j CPL [i, j] ≥ 0 (that is, the dependence of the supporter j in the above support effectiveness level). By memorizing (compatibility as a value including sex), the following correction value may be used in determining the worker i to be assigned to the supporter j.
P [i] (after correction) = P [i] (before correction) + d ・ CPL [i, j] where d> 0 is the correction coefficient.
(補足2)作業者端末10、支援決定装置20及び支援者端末30のそれぞれは一般的な構成のコンピュータとして実現可能である。すなわち、CPU(中央演算装置)、当該CPUにワークエリアを提供する主記憶装置、ハードディスクやSSDその他で構成可能な補助記憶装置、キーボード、マウス、タッチパネルその他といったユーザからの入力を受け取る入力インタフェース、ネットワークに接続して通信を行うための通信インタフェース、表示を行うディスプレイ、カメラ及びこれらを接続するバスを備えるような、一般的なコンピュータによって各装置を構成することができる。さらに、図2に示す各装置の各部の処理はそれぞれ、当該処理を実行させるプログラムを読み込んで実行するCPUによって実現することができるが、任意の一部の処理を別途の専用回路等(GPUを含む)において実現するようにしてもよい。作業者端末10に関しては詳細を説明してきたセンサ類を備えるものとして、1つ以上のウェアラブル端末(スマートグラス、ヘッドマウントディスプレイ、心拍その他を計測可能なリストバンド等)をさらに備えて構成され、無線などで当該ウェアラブル端末のデータをコンピュータに集計して送信する構成となっていてもよい。
(Supplement 2) Each of the
(補足3)作業者端末10及び支援者端末30の間で双方向通信コミュニケーションによる支援者から作業者への支援を実施する場合の映像・音声等は、支援決定装置20が端末10,30間で中継するようにしてもよい。
(Supplement 3) For video, audio, etc. when support is provided from the supporter to the worker by two-way communication between the
(補足4)図3及び図4で説明した作業者端末10に備わる関連情報取得部13に関して、関連情報の種類によっては、必ずしも作業者端末10に備わるものでなくともよい。例えば図4に示す関連情報取得部13のうちの環境データ取得部132は、作業者端末10の周辺にあるセンサ等の周辺設備で取得を行なうものであってもよい。その他、図4の関連情報取得部13の各取得部131〜135の任意の一部又は全部は作業者端末10自体には備わらない外部構成としての周辺設備に実装されていてもよい。ただし、対応するリスクレベル算出部22の各評価部221〜225でリスクレベルを算出する際は、当該外部構成で取得した関連情報がいずれの作業者のものであるかを識別したうえで算出を行うことが可能なように、外部構成の各取得部131〜135は取得した関連情報がいずれの作業者のものであるかの情報を各評価部221〜225へと送信するものとする。あるいは同様に、外部構成の各取得部131〜135は取得した関連情報を対応する作業者の作業者端末10へと例えば近距離無線で送信してから、作業者端末10からさらに当該関連情報を支援決定装置20の関連情報受信部21へと送信してもよい。
(Supplement 4) Regarding the related
例えば作業者端末10を用いる作業者がある部屋に存在する場合、温度等を当該部屋に備え付けの温度計で取得したものを用いるようにしてもよく、この場合、同じ部屋に他の作業者端末10を用いる他の作業者も存在しているのであれば、当該同じ温度計で2人の作業者に対応する温度(部屋の温度)を同じ値として取得するようにしてもよい。
For example, when a worker using the
100…支援システム、10…作業者端末、20…支援決定装置、30…支援者端末
22…リスクレベル算出部、24…支援態様決定部
100 ... support system, 10 ... worker terminal, 20 ... support decision device, 30 ... supporter terminal
22 ... Risk level calculation department, 24 ... Support mode determination department
Claims (14)
前記算出したリスクレベルに基づいて、各作業者に対して支援者との間で作業者端末及び支援者端末を介した通信コミュニケーションによる支援を与えるか否かを決定する支援態様決定部と、を備え、
前記支援態様決定部では、複数の作業者のうち、前記算出したリスクレベルが高い作業者を優先して前記通信コミュニケーションによる支援を与える対象として決定し、
前記取得される作業関連情報には、作業者の置かれている環境データ、作業者が行っている作業の難度・重要度の関連情報、作業者が行っている作業の正確度の関連情報、作業者が行っている作業の失敗継続度、のうちの少なくとも1つがさらに含まれ、
前記取得される作業関連情報には、作業者が行っている作業の難度・重要度の関連情報として、作業者端末及び/又はその周辺に設置したセンサの取得情報解析、作業者端末における作業者周辺の映像の取得解析、作業者端末に対する作業者の操作の少なくとも1つから判定される作業内容に予め紐づけられている情報が含まれ、
前記リスクレベル算出部は、
前記作業内容の難度が高いほど前記リスクレベルを高くする第1評価、
前記作業内容の重要度が高いほど前記リスクレベルを高くする第2評価、または、
前記作業内容における、同一または類似の作業に関して、当該作業の実施回数が第0閾値(r0)未満である第1ケースでは当該実施回数が増えるほど前記リスクレベルを高くし、前記第1ケースに該当せず、当該作業の実施回数が前記第0閾値よりも大きい第1閾値(r1)未満である第2ケースでは前記リスクレベルを一定値とし、前記第1または第2ケースに該当せず、当該作業の実施回数が前記第1閾値以上である第3ケースでは前記リスクレベルを前記一定値よりも低くする第3評価、
のうち前記第1評価又は前記第2評価と、前記第3評価とを含む少なくとも2つの評価を用いて前記リスクレベルを算出することを特徴とする支援決定装置。 Risk of acquiring work-related information including vital data of workers from worker terminals and / or peripheral equipment owned by multiple workers, and calculating the risk level for each worker based on the acquired work-related information. Level calculation unit and
Based on the calculated risk level, a support mode determination unit that determines whether or not to provide support to each worker by communication communication with the supporter via the worker terminal and the supporter terminal. Prepare,
In the support mode determination unit, among a plurality of workers, the worker having a high calculated risk level is prioritized and determined as a target to be provided with the support by the communication communication .
The acquired work-related information includes environmental data in which the worker is placed, information related to the difficulty / importance of the work performed by the worker, and information related to the accuracy of the work performed by the worker. At least one of the failure continuities of the work being done by the worker is further included,
In the acquired work-related information, as information related to the difficulty / importance of the work performed by the worker, the acquisition information analysis of the sensor installed in the worker terminal and / or its surroundings, and the worker in the worker terminal Information that is linked in advance to the work content determined from at least one of the acquisition and analysis of surrounding images and the operator's operation on the worker terminal is included.
The risk level calculation unit
The first evaluation, in which the higher the difficulty level of the work content, the higher the risk level.
The second evaluation, in which the higher the importance of the work content, the higher the risk level, or
Regarding the same or similar work in the work content, in the first case where the number of times the work is performed is less than the 0th threshold value (r0), the risk level is increased as the number of times of the work is increased, which corresponds to the first case. In the second case where the number of times the work is performed is less than the first threshold value (r1) which is larger than the 0th threshold value, the risk level is set to a constant value, and the risk level is set to a constant value, which does not correspond to the first or second case. In the third case where the number of times the work is performed is equal to or greater than the first threshold value, the third evaluation of lowering the risk level below the constant value,
A support determination device for calculating the risk level using at least two evaluations including the first evaluation or the second evaluation and the third evaluation.
前記算出したリスクレベルに基づいて、各作業者に対して支援者との間で作業者端末及び支援者端末を介した通信コミュニケーションによる支援を与えるか否かを決定する支援態様決定部と、を備え、
前記支援態様決定部では、複数の作業者のうち、前記算出したリスクレベルが高い作業者を優先して前記通信コミュニケーションによる支援を与える対象として決定し、
前記取得される作業関連情報には、作業者の置かれている環境データ、作業者が行っている作業の難度・重要度の関連情報、作業者が行っている作業の正確度の関連情報、作業者が行っている作業の失敗継続度、のうちの少なくとも1つがさらに含まれ、
前記取得される作業関連情報には、作業者が行っている作業の正確度の関連情報として、作業者端末に備わるセンサ類で取得される作業者の筋電位データ又は位置情報の少なくとも1つが含まれ、
前記リスクレベル算出部は、
前記作業の正確度の関連情報に前記作業者の筋電位データが含まれる場合に、当該筋電位データを解析して期待される操作と一致しているか否かを判定し、一致していない場合には一致している場合よりも前記リスクレベルを高く算出し、
前記作業の正確度の関連情報に前記作業者の位置情報が含まれる場合に、当該位置と作業者が本来存在すべき位置との差分が大きくなるほど前記リスクレベルを高く算出することを特徴とする支援決定装置。 Risk of acquiring work-related information including vital data of workers from worker terminals and / or peripheral equipment owned by multiple workers, and calculating the risk level for each worker based on the acquired work-related information. Level calculation unit and
Based on the calculated risk level, a support mode determination unit that determines whether or not to provide support to each worker by communication communication with the supporter via the worker terminal and the supporter terminal. Prepare,
In the support mode determination unit, among a plurality of workers, the worker having a high calculated risk level is prioritized and determined as a target to be provided with the support by the communication communication .
The acquired work-related information includes environmental data in which the worker is placed, information related to the difficulty / importance of the work performed by the worker, and information related to the accuracy of the work performed by the worker. At least one of the failure continuities of the work being done by the worker is further included,
The acquired work-related information includes at least one of the worker's myoelectric potential data or position information acquired by the sensors provided in the worker terminal as the information related to the accuracy of the work performed by the worker. NS,
The risk level calculation unit
When the operator's myoelectric potential data is included in the information related to the accuracy of the work, the myoelectric potential data is analyzed to determine whether or not the operation matches the expected operation, and if they do not match. Calculate the risk level higher than if it matches
When the position information of the worker is included in the information related to the accuracy of the work, the risk level is calculated higher as the difference between the position and the position where the worker should originally exist becomes larger. Support decision device.
前記算出したリスクレベルに基づいて、各作業者に対して支援者との間で作業者端末及び支援者端末を介した通信コミュニケーションによる支援を与えるか否かを決定する支援態様決定部と、を備え、
前記支援態様決定部では、複数の作業者のうち、前記算出したリスクレベルが高い作業者を優先して前記通信コミュニケーションによる支援を与える対象として決定し、
前記取得される作業関連情報には、作業者の置かれている環境データ、作業者が行っている作業の難度・重要度の関連情報、作業者が行っている作業の正確度の関連情報、作業者が行っている作業の失敗継続度、のうちの少なくとも1つがさらに含まれ、
前記取得される作業関連情報には、作業者が行っている作業の失敗継続度の関連情報として、作業者端末及び/又はその周辺に設置したセンサの取得情報解析、作業者端末における作業者周辺の映像の取得解析、作業者端末に対する作業者の操作の少なくとも1つから判定される作業内容における作業継続時間が含まれ、
前記リスクレベル算出部は、スキルが低いとされる作業者に関して、
前記作業継続時間が第0時間閾値(term0)未満である第1時間ケースの場合、第0リスク値よりも低い値として前記リスクレベルにおける作業継続時間要因の値を算出し、
前記第1時間ケースに該当せず、前記作業継続時間が前記第0時間閾値よりも大きい第1時間閾値(term1)未満である第2時間ケースの場合、前記第0リスク値以上の値であって当該作業継続時間の増加に応じて増える値として前記リスクレベルにおける作業継続時間要因の値を算出し、
前記第1時間ケース又は前記第2時間ケースに該当しない第3時間ケースの場合、前記リスクレベルにおける作業継続時間要因の値を最大値として算出することを特徴とする支援決定装置。 Risk of acquiring work-related information including vital data of workers from worker terminals and / or peripheral equipment owned by multiple workers, and calculating the risk level for each worker based on the acquired work-related information. Level calculation unit and
Based on the calculated risk level, a support mode determination unit that determines whether or not to provide support to each worker by communication communication with the supporter via the worker terminal and the supporter terminal. Prepare,
In the support mode determination unit, among a plurality of workers, the worker having a high calculated risk level is prioritized and determined as a target to be provided with the support by the communication communication .
The acquired work-related information includes environmental data in which the worker is placed, information related to the difficulty / importance of the work performed by the worker, and information related to the accuracy of the work performed by the worker. At least one of the failure continuities of the work being done by the worker is further included,
In the acquired work-related information, as information related to the degree of failure continuity of the work performed by the worker, the acquisition information analysis of the sensor installed in the worker terminal and / or its surroundings, and the worker's surroundings in the worker terminal Includes the work duration in the work content determined from at least one of the acquisition and analysis of the video of the worker and the worker's operation on the worker terminal.
The risk level calculation unit refers to workers who are considered to have low skills.
In the case of the first time case in which the work duration is less than the 0th time threshold (term0), the value of the work duration factor at the risk level is calculated as a value lower than the 0th risk value.
In the case of the second time case, which does not correspond to the first time case and the work continuation time is less than the first time threshold (term1) larger than the 0th time threshold, it is a value equal to or more than the 0th risk value. As a value that increases as the work duration increases, the value of the work duration factor at the risk level is calculated.
In the case of the first time case or the third time case that does not correspond to the second time case, the support determination device is characterized in that the value of the work duration factor at the risk level is calculated as the maximum value.
前記算出したリスクレベルに基づいて、各作業者に対して支援者との間で作業者端末及び支援者端末を介した通信コミュニケーションによる支援を与えるか否かを決定する支援態様決定部と、を備え、
前記支援態様決定部では、複数の作業者のうち、前記算出したリスクレベルが高い作業者を優先して前記通信コミュニケーションによる支援を与える対象として決定し、
前記取得される作業関連情報には、作業者の置かれている環境データ、作業者が行っている作業の難度・重要度の関連情報、作業者が行っている作業の正確度の関連情報、作業者が行っている作業の失敗継続度、のうちの少なくとも1つがさらに含まれ、
前記取得される作業関連情報には、前記作業者のバイタルデータの1項目と、作業者の置かれている環境データ、作業者が行っている作業の難度・重要度の関連情報、作業者が行っている作業の正確度の関連情報、作業者が行っている作業の失敗継続度、の4項目のうちの少なくとも1項目とによる、少なくとも2項目が含まれ、
前記リスクレベル算出部では、当該少なくとも2項目の重み付け和としてリスクレベルを算出し、当該重み付け和の重みとして当該少なくとも2項目を変数とした所定関数の値を用いることを特徴とする支援決定装置。 Risk of acquiring work-related information including vital data of workers from worker terminals and / or peripheral equipment owned by multiple workers, and calculating the risk level for each worker based on the acquired work-related information. Level calculation unit and
Based on the calculated risk level, a support mode determination unit that determines whether or not to provide support to each worker by communication communication with the supporter via the worker terminal and the supporter terminal. Prepare,
In the support mode determination unit, among a plurality of workers, the worker having a high calculated risk level is prioritized and determined as a target to be provided with the support by the communication communication .
The acquired work-related information includes environmental data in which the worker is placed, information related to the difficulty / importance of the work performed by the worker, and information related to the accuracy of the work performed by the worker. At least one of the failure continuities of the work being done by the worker is further included,
The acquired work-related information includes one item of the worker's vital data, environmental data in which the worker is placed, information related to the difficulty / importance of the work performed by the worker, and the worker. Includes at least two items, with at least one of the four items: related information on the accuracy of the work being done, and the degree of failure continuity of the work being done by the worker.
The risk level calculation unit calculates a risk level as a weighted sum of at least two items, and uses a value of a predetermined function with at least the two items as variables as the weight of the weighted sum .
前記算出したリスクレベルに基づいて、各作業者に対して支援者との間で作業者端末及び支援者端末を介した通信コミュニケーションによる支援を与えるか否かを決定する支援態様決定部と、を備え、
前記支援態様決定部では、複数の作業者のうち、前記算出したリスクレベルが高い作業者を優先して前記通信コミュニケーションによる支援を与える対象として決定し、
前記リスクレベル算出部では、前記取得した作業関連情報に基づいて算出した各作業者におけるリスクレベルをさらに、各支援者及び各作業者のペアにつき値が予め記憶されている、支援者が作業者に対して支援を与えることによる効果度合の値で補正し、当該効果度合が大きいほどリスクレベルが高くなるように当該補正することを特徴とする支援決定装置。 Risk of acquiring work-related information including vital data of workers from worker terminals and / or peripheral equipment owned by multiple workers, and calculating the risk level for each worker based on the acquired work-related information. Level calculation unit and
Based on the calculated risk level, a support mode determination unit that determines whether or not to provide support to each worker by communication communication with the supporter via the worker terminal and the supporter terminal. Prepare,
In the support mode determination unit, among a plurality of workers, the worker having a high calculated risk level is prioritized and determined as a target to be provided with the support by the communication communication .
In the risk level calculation unit, the risk level for each worker calculated based on the acquired work-related information is further stored in advance for each supporter and each pair of workers, and the supporter is the worker. A support determination device characterized in that correction is made based on the value of the degree of effectiveness by giving support to the person, and the correction is made so that the higher the degree of effect is, the higher the risk level is.
複数の作業者がそれぞれ有する作業者端末及び/又はその周辺設備から作業者のバイタルデータを含む作業関連情報を取得し、当該取得した作業関連情報に基づいて各作業者におけるリスクレベルを算出するリスクレベル算出段階と、
前記算出したリスクレベルに基づいて、各作業者に対して支援者との間で作業者端末及び支援者端末を介した通信コミュニケーションによる支援を与えるか否かを決定する支援態様決定段階と、を備え、
前記支援態様決定段階では、複数の作業者のうち、前記算出したリスクレベルが高い作業者を優先して前記通信コミュニケーションによる支援を与える対象として決定し、
前記取得される作業関連情報には、作業者の置かれている環境データ、作業者が行っている作業の難度・重要度の関連情報、作業者が行っている作業の正確度の関連情報、作業者が行っている作業の失敗継続度、のうちの少なくとも1つがさらに含まれ、
前記取得される作業関連情報には、作業者が行っている作業の難度・重要度の関連情報として、作業者端末及び/又はその周辺に設置したセンサの取得情報解析、作業者端末における作業者周辺の映像の取得解析、作業者端末に対する作業者の操作の少なくとも1つから判定される作業内容に予め紐づけられている情報が含まれ、
前記リスクレベル算出段階は、
前記作業内容の難度が高いほど前記リスクレベルを高くする第1評価、
前記作業内容の重要度が高いほど前記リスクレベルを高くする第2評価、または、
前記作業内容における、同一または類似の作業に関して、当該作業の実施回数が第0閾値(r0)未満である第1ケースでは当該実施回数が増えるほど前記リスクレベルを高くし、前記第1ケースに該当せず、当該作業の実施回数が前記第0閾値よりも大きい第1閾値(r1)未満である第2ケースでは前記リスクレベルを一定値とし、前記第1または第2ケースに該当せず、当該作業の実施回数が前記第1閾値以上である第3ケースでは前記リスクレベルを前記一定値よりも低くする第3評価、
のうち前記第1評価又は前記第2評価と、前記第3評価とを含む少なくとも2つの評価を用いて前記リスクレベルを算出することを特徴とする支援決定方法。 A support decision method performed by a computer
Risk of acquiring work-related information including vital data of workers from worker terminals and / or peripheral equipment owned by multiple workers, and calculating the risk level for each worker based on the acquired work-related information. Level calculation stage and
Based on the calculated risk level, a support mode determination stage for determining whether or not to provide support to each worker by communication communication with the supporter via the worker terminal and the supporter terminal. Prepare,
In the support mode determination stage, among a plurality of workers, the worker with a high calculated risk level is prioritized and determined as a target to be provided with the support by the communication communication .
The acquired work-related information includes environmental data in which the worker is placed, information related to the difficulty / importance of the work performed by the worker, and information related to the accuracy of the work performed by the worker. At least one of the failure continuities of the work being done by the worker is further included,
In the acquired work-related information, as information related to the difficulty / importance of the work performed by the worker, the acquisition information analysis of the sensor installed in the worker terminal and / or its surroundings, and the worker in the worker terminal Information that is linked in advance to the work content determined from at least one of the acquisition and analysis of surrounding images and the operator's operation on the worker terminal is included.
The risk level calculation stage is
The first evaluation, in which the higher the difficulty level of the work content, the higher the risk level.
The second evaluation, in which the higher the importance of the work content, the higher the risk level, or
Regarding the same or similar work in the work content, in the first case where the number of times the work is performed is less than the 0th threshold value (r0), the risk level is increased as the number of times of the work is increased, which corresponds to the first case. In the second case where the number of times the work is performed is less than the first threshold value (r1) which is larger than the 0th threshold value, the risk level is set to a constant value, and the risk level is set to a constant value, which does not correspond to the first or second case. In the third case where the number of times the work is performed is equal to or greater than the first threshold value, the third evaluation of lowering the risk level below the constant value,
A support determination method characterized in that the risk level is calculated using at least two evaluations including the first evaluation or the second evaluation and the third evaluation.
複数の作業者がそれぞれ有する作業者端末及び/又はその周辺設備から作業者のバイタルデータを含む作業関連情報を取得し、当該取得した作業関連情報に基づいて各作業者におけるリスクレベルを算出するリスクレベル算出段階と、
前記算出したリスクレベルに基づいて、各作業者に対して支援者との間で作業者端末及び支援者端末を介した通信コミュニケーションによる支援を与えるか否かを決定する支援態様決定段階と、を備え、
前記支援態様決定段階では、複数の作業者のうち、前記算出したリスクレベルが高い作業者を優先して前記通信コミュニケーションによる支援を与える対象として決定し、
前記取得される作業関連情報には、作業者の置かれている環境データ、作業者が行っている作業の難度・重要度の関連情報、作業者が行っている作業の正確度の関連情報、作業者が行っている作業の失敗継続度、のうちの少なくとも1つがさらに含まれ、
前記取得される作業関連情報には、作業者が行っている作業の正確度の関連情報として、作業者端末に備わるセンサ類で取得される作業者の筋電位データ又は位置情報の少なくとも1つが含まれ、
前記リスクレベル算出段階は、
前記作業の正確度の関連情報に前記作業者の筋電位データが含まれる場合に、当該筋電位データを解析して期待される操作と一致しているか否かを判定し、一致していない場合には一致している場合よりも前記リスクレベルを高く算出し、
前記作業の正確度の関連情報に前記作業者の位置情報が含まれる場合に、当該位置と作業者が本来存在すべき位置との差分が大きくなるほど前記リスクレベルを高く算出することを特徴とする支援決定方法。 A support decision method performed by a computer
Risk of acquiring work-related information including vital data of workers from worker terminals and / or peripheral equipment owned by multiple workers, and calculating the risk level for each worker based on the acquired work-related information. Level calculation stage and
Based on the calculated risk level, a support mode determination stage for determining whether or not to provide support to each worker by communication communication with the supporter via the worker terminal and the supporter terminal. Prepare,
In the support mode determination stage, among a plurality of workers, the worker with a high calculated risk level is prioritized and determined as a target to be provided with the support by the communication communication .
The acquired work-related information includes environmental data in which the worker is placed, information related to the difficulty / importance of the work performed by the worker, and information related to the accuracy of the work performed by the worker. At least one of the failure continuities of the work being done by the worker is further included,
The acquired work-related information includes at least one of the worker's myoelectric potential data or position information acquired by the sensors provided in the worker terminal as the information related to the accuracy of the work performed by the worker. NS,
The risk level calculation stage is
When the operator's myoelectric potential data is included in the information related to the accuracy of the work, the myoelectric potential data is analyzed to determine whether or not the operation matches the expected operation, and if they do not match. Calculate the risk level higher than if it matches
When the position information of the worker is included in the information related to the accuracy of the work, the risk level is calculated higher as the difference between the position and the position where the worker should originally exist becomes larger. Support decision method.
複数の作業者がそれぞれ有する作業者端末及び/又はその周辺設備から作業者のバイタルデータを含む作業関連情報を取得し、当該取得した作業関連情報に基づいて各作業者におけるリスクレベルを算出するリスクレベル算出段階と、
前記算出したリスクレベルに基づいて、各作業者に対して支援者との間で作業者端末及び支援者端末を介した通信コミュニケーションによる支援を与えるか否かを決定する支援態様決定段階と、を備え、
前記支援態様決定段階では、複数の作業者のうち、前記算出したリスクレベルが高い作業者を優先して前記通信コミュニケーションによる支援を与える対象として決定し、
前記取得される作業関連情報には、作業者の置かれている環境データ、作業者が行っている作業の難度・重要度の関連情報、作業者が行っている作業の正確度の関連情報、作業者が行っている作業の失敗継続度、のうちの少なくとも1つがさらに含まれ、
前記取得される作業関連情報には、作業者が行っている作業の失敗継続度の関連情報として、作業者端末及び/又はその周辺に設置したセンサの取得情報解析、作業者端末における作業者周辺の映像の取得解析、作業者端末に対する作業者の操作の少なくとも1つから判定される作業内容における作業継続時間が含まれ、
前記リスクレベル算出段階は、スキルが低いとされる作業者に関して、
前記作業継続時間が第0時間閾値(term0)未満である第1時間ケースの場合、第0リスク値よりも低い値として前記リスクレベルにおける作業継続時間要因の値を算出し、
前記第1時間ケースに該当せず、前記作業継続時間が前記第0時間閾値よりも大きい第1時間閾値(term1)未満である第2時間ケースの場合、前記第0リスク値以上の値であって当該作業継続時間の増加に応じて増える値として前記リスクレベルにおける作業継続時間要因の値を算出し、
前記第1時間ケース又は前記第2時間ケースに該当しない第3時間ケースの場合、前記リスクレベルにおける作業継続時間要因の値を最大値として算出することを特徴とする支援決定方法。 A support decision method performed by a computer
Risk of acquiring work-related information including vital data of workers from worker terminals and / or peripheral equipment owned by multiple workers, and calculating the risk level for each worker based on the acquired work-related information. Level calculation stage and
Based on the calculated risk level, a support mode determination stage for determining whether or not to provide support to each worker by communication communication with the supporter via the worker terminal and the supporter terminal. Prepare,
In the support mode determination stage, among a plurality of workers, the worker with a high calculated risk level is prioritized and determined as a target to be provided with the support by the communication communication .
The acquired work-related information includes environmental data in which the worker is placed, information related to the difficulty / importance of the work performed by the worker, and information related to the accuracy of the work performed by the worker. At least one of the failure continuities of the work being done by the worker is further included,
In the acquired work-related information, as information related to the degree of failure continuity of the work performed by the worker, the acquisition information analysis of the sensor installed in the worker terminal and / or its surroundings, and the worker's surroundings in the worker terminal Includes the work duration in the work content determined from at least one of the acquisition and analysis of the video of the worker and the worker's operation on the worker terminal.
The risk level calculation stage is for workers who are considered to have low skills.
In the case of the first time case in which the work duration is less than the 0th time threshold (term0), the value of the work duration factor at the risk level is calculated as a value lower than the 0th risk value.
In the case of the second time case, which does not correspond to the first time case and the work continuation time is less than the first time threshold (term1) larger than the 0th time threshold, it is a value equal to or more than the 0th risk value. As a value that increases as the work duration increases, the value of the work duration factor at the risk level is calculated.
In the case of the first time case or the third time case that does not correspond to the second time case, the support determination method is characterized in that the value of the work duration factor at the risk level is calculated as the maximum value.
複数の作業者がそれぞれ有する作業者端末及び/又はその周辺設備から作業者のバイタルデータを含む作業関連情報を取得し、当該取得した作業関連情報に基づいて各作業者におけるリスクレベルを算出するリスクレベル算出段階と、
前記算出したリスクレベルに基づいて、各作業者に対して支援者との間で作業者端末及び支援者端末を介した通信コミュニケーションによる支援を与えるか否かを決定する支援態様決定段階と、を備え、
前記支援態様決定段階では、複数の作業者のうち、前記算出したリスクレベルが高い作業者を優先して前記通信コミュニケーションによる支援を与える対象として決定し、
前記取得される作業関連情報には、作業者の置かれている環境データ、作業者が行っている作業の難度・重要度の関連情報、作業者が行っている作業の正確度の関連情報、作業者が行っている作業の失敗継続度、のうちの少なくとも1つがさらに含まれ、
前記取得される作業関連情報には、前記作業者のバイタルデータの1項目と、作業者の置かれている環境データ、作業者が行っている作業の難度・重要度の関連情報、作業者が行っている作業の正確度の関連情報、作業者が行っている作業の失敗継続度、の4項目のうちの少なくとも1項目とによる、少なくとも2項目が含まれ、
前記リスクレベル算出段階では、当該少なくとも2項目の重み付け和としてリスクレベルを算出し、当該重み付け和の重みとして当該少なくとも2項目を変数とした所定関数の値を用いることを特徴とする支援決定方法。 A support decision method performed by a computer
Risk of acquiring work-related information including vital data of workers from worker terminals and / or peripheral equipment owned by multiple workers, and calculating the risk level for each worker based on the acquired work-related information. Level calculation stage and
Based on the calculated risk level, a support mode determination stage for determining whether or not to provide support to each worker by communication communication with the supporter via the worker terminal and the supporter terminal. Prepare,
In the support mode determination stage, among a plurality of workers, the worker with a high calculated risk level is prioritized and determined as a target to be provided with the support by the communication communication .
The acquired work-related information includes environmental data in which the worker is placed, information related to the difficulty / importance of the work performed by the worker, and information related to the accuracy of the work performed by the worker. At least one of the failure continuities of the work being done by the worker is further included,
The acquired work-related information includes one item of the worker's vital data, environmental data in which the worker is placed, information related to the difficulty / importance of the work performed by the worker, and the worker. Includes at least two items, with at least one of the four items: related information on the accuracy of the work being done, and the degree of failure continuity of the work being done by the worker.
In the risk level calculation stage, a support determination method is characterized in that a risk level is calculated as a weighted sum of at least two items, and a value of a predetermined function with at least two items as variables is used as the weight of the weighted sum.
複数の作業者がそれぞれ有する作業者端末及び/又はその周辺設備から作業者のバイタルデータを含む作業関連情報を取得し、当該取得した作業関連情報に基づいて各作業者におけるリスクレベルを算出するリスクレベル算出段階と、
前記算出したリスクレベルに基づいて、各作業者に対して支援者との間で作業者端末及び支援者端末を介した通信コミュニケーションによる支援を与えるか否かを決定する支援態様決定段階と、を備え、
前記支援態様決定段階では、複数の作業者のうち、前記算出したリスクレベルが高い作業者を優先して前記通信コミュニケーションによる支援を与える対象として決定し、
前記リスクレベル算出段階では、前記取得した作業関連情報に基づいて算出した各作業者におけるリスクレベルをさらに、各支援者及び各作業者のペアにつき値が予め記憶されている、支援者が作業者に対して支援を与えることによる効果度合の値で補正し、当該効果度合が大きいほどリスクレベルが高くなるように当該補正することを特徴とする支援決定方法。 A support decision method performed by a computer
Risk of acquiring work-related information including vital data of workers from worker terminals and / or peripheral equipment owned by multiple workers, and calculating the risk level for each worker based on the acquired work-related information. Level calculation stage and
Based on the calculated risk level, a support mode determination stage for determining whether or not to provide support to each worker by communication communication with the supporter via the worker terminal and the supporter terminal. Prepare,
In the support mode determination stage, among a plurality of workers, the worker with a high calculated risk level is prioritized and determined as a target to be provided with the support by the communication communication .
In the risk level calculation stage, the risk level for each worker calculated based on the acquired work-related information is further stored in advance for each supporter and each pair of workers, and the supporter is the worker. A support determination method characterized in that the value of the degree of effectiveness of giving support to a person is corrected, and the risk level is increased as the degree of effect is increased.
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