JP7307698B2 - 作業管理システムおよび作業管理方法 - Google Patents

作業管理システムおよび作業管理方法 Download PDF

Info

Publication number
JP7307698B2
JP7307698B2 JP2020061710A JP2020061710A JP7307698B2 JP 7307698 B2 JP7307698 B2 JP 7307698B2 JP 2020061710 A JP2020061710 A JP 2020061710A JP 2020061710 A JP2020061710 A JP 2020061710A JP 7307698 B2 JP7307698 B2 JP 7307698B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
work
worker
threshold
information
score
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2020061710A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2021162967A (ja
Inventor
雅義 石橋
健二 藤平
俊之 中村
秀行 牧
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hitachi Ltd
Original Assignee
Hitachi Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hitachi Ltd filed Critical Hitachi Ltd
Priority to JP2020061710A priority Critical patent/JP7307698B2/ja
Publication of JP2021162967A publication Critical patent/JP2021162967A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP7307698B2 publication Critical patent/JP7307698B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing

Landscapes

  • General Factory Administration (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Description

本発明は、概して、作業を管理する技術に関する。
製造の現場、保守の現場といった作業の場所では、作業者の疲労、体調不良、技能不足等により、様々な思いがけない事象（以下、「アクシデント」と記す）が発生する。アクシデントが発生すると、作業者のＱｏＬ（Quality of Life）が低下するだけでなく、経営の損失も生じてしまう。
この点、作業の負荷を判断し、蓄積された負荷が閾値を超えた場合に警告を行うシステムが開示されている（特許文献１参照）。
特開２０１８－８４９１１号公報
疲労を推定するための情報として姿勢による累積の負荷と静的な閾値とでは、荷重が異なる作業物を持ち上げるといったケース、一定の時間内の作業量が異なるといったケース等において、作業者の疲労を正確に推定しきれない。
本発明は、以上の点を考慮してなされたもので、作業者の負荷をより正確に推定し得る作業管理システム等を提案しようとするものである。
かかる課題を解決するため本発明においては、第１の取得装置により取得された作業者の情報から、前記作業者にかかる負荷の度合いを示すスコアを算出する第１の算出部と、前記第１の取得装置により取得された作業者の情報と第２の取得装置により取得された作業場所の情報との少なくとも１つから、前記作業者と前記作業場所との少なくとも１つについて現在の状況に応じた閾値を算出する第２の算出部と、前記第１の算出部により算出されたスコアと前記第２の算出部により算出した閾値とに係る情報を出力する出力部と、を設けるようにした。
上記構成では、現在の状況に応じた閾値が算出されるので、当該閾値と、作業者のスコアとを用いて、作業管理システムは、作業者にかかる負荷をより正確に推定することができる。また、例えば、当該閾値と、作業者のスコアとに係る情報が出力されるので、管理者は、当該閾値と、作業者のスコアとに係る情報から、作業者の負荷が大きくなっていることを把握した場合、当該作業者の負荷が低減するような対策を実施できるようになる。
本発明によれば、作業を適切に管理することができる。
第１の実施の形態による作業管理システムに係る構成の一例を示す図である。 第１の実施の形態による作業管理装置の物理構成の一例を示す図である。 第１の実施の形態による作業管理装置の機能構成の一例を示す図である。 第１の実施の形態による設定情報の一例を示す図である。 第１の実施の形態によるテーブルの一例を示す図である。 第１の実施の形態によるテーブルの一例を示す図である。 第１の実施の形態によるテーブルの一例を示す図である。 第１の実施の形態によるテーブルの一例を示す図である。 第１の実施の形態によるテーブルの一例を示す図である。 第１の実施の形態によるテーブルの一例を示す図である。 第１の実施の形態による処理の一例を示す図である。 第１の実施の形態による処理の一例を示す図である。 第１の実施の形態による処理の一例を示す図である。 第１の実施の形態による処理の一例を示す図である。 第１の実施の形態による処理の一例を示す図である。 第１の実施の形態による処理の一例を示す図である。 第１の実施の形態による処理の一例を示す図である。 第１の実施の形態による画面の一例を示す図である。 第１の実施の形態による画面の一例を示す図である。 第１の実施の形態による画面の一例を示す図である。 第１の実施の形態による画面の一例を示す図である。
（１）第１の実施の形態
以下、本発明の一実施の形態を詳述する。本実施の形態では、作業を管理する技術に関して説明する。ただし、本発明は、実施の形態に限定されるものではない。
本実施の形態の作業管理システムは、作業者にかかる負荷の度合いを示すスコア（以下、「リスクスコア」と記す）と、現在の作業者の状態および作業場所に応じた動的な閾値（以下、「現在閾値」または「閾値」と記す）とを用いることで、作業者の負荷をより正確に推定する。かかる構成により、作業管理システムは、作業者の負荷に応じて適切に処理を行うことができる。
ここで、ヒューマンエラーに関係するアクシデントを予防するためのリアルタイムな警告は、その時点でのアクシデントの防止には有効ではあるが、一時的な処置である。再び同様の状況になった場合には、アクシデントのリスクも再び大きくなり、それだけでは抜本的な解決にはならない。
この点、作業管理システムは、例えば、任意の期間ごとに、作業に係る情報（以下、「作業情報」と記す）と、作業者が作業を行う場所（以下、「作業場所」と記す）の環境に係る情報（以下、「環境情報」）との少なくとも１つに基づいて、作業者が行う作業の内容（以下、「作業内容」と記す）の改善、作業場所の改善、作業者の教育、作業者の配置転換を推奨する情報（以下、「リコメンド情報」と記す）等を提示することができる。
以下、本実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。
なお、以下の説明では、同種の要素を区別しないで説明する場合には、枝番を含む参照符号のうちの共通部分（枝番を除く部分）を使用し、同種の要素を区別して説明する場合は、枝番を含む参照符号を使用することがある。例えば、作業情報取得装置を特に区別しないで説明する場合には、「作業情報取得装置１２０」と記載し、個々の作業情報取得装置を区別して説明する場合には、「作業情報取得装置１２０－１」、「作業情報取得装置１２０－２」のように記載することがある。
図１において、符号「１００」は、本実施の形態による作業管理システムを示す。
図１Ａは、作業管理システム１００に係る構成の一例を示す図である。
作業管理システム１００は、構成要素として、環境情報取得装置１１０と、作業情報取得装置１２０と、作業管理装置１３０と、作業者端末１４０と、管理者端末１５０と、操作端末１６０とを備える。各構成要素は、ネットワーク１７０を介して通信可能に接続される。なお、複数の構成要素のうち幾つかの構成要素は、有線または無線により、他の構成要素と直に接続されていてもよい。
環境情報取得装置１１０は、作業場所に１つ以上設けられ、環境情報を取得する。環境情報取得装置１１０は、温度センサ、湿度センサ、照度センサ、騒音センサ等を含む装置である。環境情報は、気温、湿度、照度、騒音等である。
作業情報取得装置１２０は、作業情報を取得する。作業情報取得装置１２０－１は、作業場所に１つ以上設けられる。作業情報取得装置１２０－１は、例えば、ビデオカメラ、ネットワークカメラといった撮像装置であり、作業場所を撮影し、作業者、作業物等の画像（以下、「画像」と示す）を撮像する。作業情報取得装置１２０－２は、作業者により身に着けられ、作業者の位置を示す情報（以下、「位置情報」と記す）を取得する。作業情報取得装置１２０－２は、ビーコン、スマートフォン等である。作業情報は、画像、位置情報等である。
作業管理装置１３０は、サーバ装置、ノートパソコンといったコンピュータである。作業管理装置１３０は、環境情報および作業情報と、設定情報ＤＢ１８０の情報および算出結果ＤＢ１９０の情報をもとに、リスクスコア、閾値等を算出する。作業管理装置１３０は、算出した閾値に基づいて、作業者の負荷を推定し、負荷が大きい作業者に係る情報（以下、「アラート情報」と記す）を作業者端末１４０と管理者端末１５０との少なくとも１つに送信する。また、作業管理装置１３０は、作業者と作業内容との少なくとも１つについて、リコメンド情報を管理者端末１５０に送信する。
なお、設定情報ＤＢ１８０は、作業管理装置１３０における各種情報の算出に用いられる各種の情報（以下、「設定情報」と記す）を記憶する。設定情報ＤＢ１８０については、図２を用いて後述する。算出結果ＤＢ１９０は、作業管理装置１３０により算出された結果を記憶する。算出結果ＤＢ１９０については、図３～図８を用いて後述する。設定情報ＤＢ１８０および算出結果ＤＢ１９０は、作業管理装置１３０に設けられていてもよいし、作業管理装置１３０と通信可能な他のコンピュータに設けられていてもよい。また、リスクスコア、閾値等の算出に係る処理については、図９Ａ～図１３を用いて後述する。リコメンド情報に係る処理については、図１４を用いて後述する。
作業者端末１４０は、作業者により用いられる端末である。作業者端末１４０は、スマートウォッチ、スマートグラス等である。作業者端末１４０は、作業管理装置１３０から送信された情報を出力する。
管理者端末１５０は、作業者の管理を行う管理者（典型的には、監督者）により用いられる端末である。管理者端末１５０は、ノートパソコン、タブレット端末等である。管理者端末１５０は、作業管理装置１３０から送信された情報を出力する。
操作端末１６０は、管理者により用いられる端末である。操作端末１６０は、ノートパソコン、タブレット端末等である。操作端末１６０は、管理者の操作に応答して、設定情報（例えば、初期値）等を入力する。
管理者端末１５０と操作端末１６０とは、作業場所に設けられていてもよいし、作業場所とは異なる他の場所に設けられていてもよい。管理者端末１５０と操作端末１６０とは、別体であってもよいし、一体であってもよい。また、管理者は、作業場所にいてもよいし、作業場所にいなくてもよい。
図１Ｂは、作業管理装置１３０の物理構成の一例を示す図である。
作業管理装置１３０は、プロセッサ１３１と、主記憶装置１３２と、補助記憶装置１３３と、通信装置１３４とを備える。
プロセッサ１３１は、演算処理を行う装置である。プロセッサ１３１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＡＩ（Artificial Intelligence）チップ等である。
主記憶装置１３２は、プログラム、データ等を記憶する装置である。主記憶装置１３２は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等である。ＲＯＭは、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）、ＮＶＲＡＭ（Non Volatile RAM）、マスクＲＯＭ（Mask Read Only Memory）、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）等である。ＲＡＭは、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等である。
補助記憶装置１３３は、ハードディスクドライブ（Hard Disk Drive）、フラッシュメモリ（Flash Memory）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、光学式記憶装置等である。光学式記憶装置は、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ(Digital Versatile Disc)等である。補助記憶装置１３３に格納されているプログラム、データ等は、主記憶装置１３２に随時読み込まれる。
通信装置１３４は、ネットワーク１７０を介して他の装置と通信する通信インターフェースである。通信装置１３４は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）、無線通信モジュール、ＵＳＢ（Universal Serial Interface）モジュール、シリアル通信モジュール等である。通信装置１３４は、通信可能に接続する他の装置から情報を受信する入力装置として機能することもできる。また、通信装置１３４は、通信可能に接続する他の装置に情報を送信する出力装置として機能することもできる。
なお、作業管理装置１３０は、入力装置と、出力装置とを備えてもよい。入力装置は、ユーザから情報を受付けるユーザインターフェースである。入力装置は、例えば、キーボード、マウス、カードリーダ、タッチパネル等である。出力装置は、各種の情報を出力（表示出力、音声出力、印字出力等）するユーザインターフェースである。出力装置は、例えば、各種情報を可視化する表示装置、音声出力装置（スピーカ）、印字装置等である。表示装置は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、グラフィックカード等である。
なお、環境情報取得装置１１０と、作業情報取得装置１２０と、作業管理装置１３０と、作業者端末１４０と、管理者端末１５０と、操作端末１６０との各々は、構成要素として、作業管理装置１３０と同様、プロセッサ、主記憶装置、通信装置等を備える。各構成要素については、作業管理装置１３０の構成要素と同様であるので、その説明を省略する。
図１Ｃは、作業管理装置１３０の機能構成の一例を示す図である。
作業管理装置１３０は、スコア算出部１３５と、閾値算出部１３６と、リスク情報出力部１３７と、リコメンド情報出力部１３８とを備える。
作業管理装置１３０の機能（スコア算出部１３５、閾値算出部１３６、リスク情報出力部１３７、リコメンド情報出力部１３８等）は、例えば、プロセッサ１３１が補助記憶装置１３３に格納されたプログラムを主記憶装置１３２に読み出して実行すること（ソフトウェア）により実現されてもよいし、専用の回路等のハードウェアにより実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアとが組み合わされて実現されてもよい。また、作業管理装置１３０の機能の一部は、作業管理装置１３０と通信可能な他のコンピュータにより実現されてもよい。
なお、作業管理装置１３０は、上記の機能に加えて、例えば、オペレーティングシステム、デバイスドライバ、ファイルシステム、ＤＢＭＳ（DataBase Management System）等の機能を更に備えていてもよい。
スコア算出部１３５は、作業情報取得装置１２０により取得された作業情報から、作業者にかかる負荷の度合いを示すリスクスコア、リスクスコアが正規化された評価スコア等を算出する。以下では、評価スコアとして、単位時間当たりのリスクスコアを例に挙げて説明する。閾値算出部１３６は、作業情報取得装置１２０により取得された作業者情報と環境情報取得装置１１０により取得された環境情報との少なくとも１つから、作業者と作業場所の環境との少なくとも１つの現在の状況に応じた閾値を算出する。
リスク情報出力部１３７は、アラート情報等のリスク情報を生成し、生成したリスク情報を管理者端末１５０等に送信する。リコメンド情報出力部１３８は、リコメンド情報を生成し、生成したリコメンド情報を管理者端末１５０に送信する。
図２は、設定情報ＤＢ１８０の一例（設定情報２００）を示す図である。
設定情報２００には、積算条件情報２１０が含まれる。積算条件情報２１０は、作業情報および環境情報（何れも計測データの一例）を積算する条件を示す。作業管理システム１００では、積算条件情報２１０に示される条件を満たすまで、作業情報および環境情報が蓄積される。積算条件情報２１０は、規定の回数、規定の時間等である。以下では、規定の時間を例に挙げて説明する。
設定情報２００には、初期閾値２２０が含まれる。初期閾値２２０は、作業者の姿勢による負荷（以下、「姿勢負荷」と記す）を評価するために初期値として設定された閾値である。初期閾値２２０としては、平均姿勢負荷２２１の初期閾値と、最大姿勢負荷２２２の初期閾値とがある。平均姿勢負荷２２１の初期閾値は、規定の時間に積算された作業情報の平均値をもとに算出される姿勢負荷の平均評価スコアを評価するための初期閾値である。最大姿勢負荷２２２の初期閾値は、規定の時間に積算された作業情報の最大値をもとに算出される姿勢負荷の最大評価スコアを評価するための初期閾値である。
平均姿勢負荷２２１の初期閾値としては、関節２２１－１の初期閾値と、上肢位置２２１－２の初期閾値とがある。関節２２１－１の初期閾値は、作業者の姿勢の負荷として作業者の関節のトルクが用いられて算出される関節の評価スコアを評価するための初期閾値である。上肢位置２２１－２の初期閾値は、作業者の姿勢の負荷として作業者の上肢の位置（以下、「上肢位置」と記す）が用いられて算出される上肢位置の評価スコアを評価するための初期閾値である。上肢位置は、肩関節、ひじ関節、手関節、手指等である。
関節２２１－１の初期閾値としては、腰関節２２１－１１の初期閾値と、右ひざ関節２２１－１２の初期閾値と、左ひざ関節２２１－１３の初期閾値と、首関節２２１－１４の初期閾値とがある。腰関節２２１－１１の初期閾値は、作業者の関節のトルクとして腰関節のトルクが用いられて算出される腰関節の評価スコアを評価するための初期閾値である。右ひざ関節２２１－１２の初期閾値は、作業者の関節のトルクとして右ひざ関節のトルクが用いられて算出されるの右ひざ関節の評価スコアを評価するための初期閾値である。左ひざ関節２２１－１３の初期閾値は、作業者の関節のトルクとして左ひざ関節のトルクが用いられて算出される左ひざ関節の評価スコアを評価するための初期閾値である。首関節２２１－１４の初期閾値は、作業者の関節のトルクとして首関節のトルクが用いられて算出される首関節の評価スコアを評価するための初期閾値である。
上肢位置２２１－２の初期閾値としては、右上肢位置２２１－２１の初期閾値と、左上肢位置２２１－２２の初期閾値とがある。右上肢位置２２１－２１の初期閾値は、作業者の上肢位置として身体の右側の上肢位置が用いられて算出される右上肢位置の評価スコアを評価するための初期閾値である。左上肢位置２２１－２２の初期閾値は、作業者の上肢位置として身体の左側の上肢位置が用いられて算出される左上肢位置の評価スコアを評価するための初期閾値である。
最大姿勢負荷２２２の初期閾値については、評価スコアの算出に用いられるのが平均値ではなく最大値であることを除いて平均姿勢負荷２２１の初期閾値と同様であるので、その説明を省略する。
以下の説明において、平均値をもとに算出される平均のリスクスコア（平均の評価スコア）と最大値をもとに算出される最大のリスクスコア（最大の評価スコア）との区別を要しないときは、単に、リスクスコア（評価スコア）と記すことがある。
なお、作業管理システム１００では、図２に示す関節とは異なる他の関節の初期閾値が設けられてもよい。
設定情報２００には、時間２３０が含まれる。時間２３０は、評価スコアを算出するための時間を示す情報である。
設定情報２００には、係数２４０が含まれる。係数２４０は、「０」より大きく「１」より小さい値（例えば、「０．９」）であり、後述の緊急閾値を算出するための係数を示す情報である。
設定情報２００には、照度閾値係数情報２５０が含まれる。照度閾値係数情報２５０は、作業場所ごとに、照度に応じた閾値係数を示す情報を含む。より具体的には、照度閾値係数情報２５０は、作業場所２５１と、照度に応じた閾値係数２５２とが対応付けられた情報を含む。例えば、作業場所２５１が「精密作業が必要な場所」であり、照度が「７０ｌｘ」未満である場合には、作業管理装置１３０は、閾値係数２５２として「０．７」を選択する。なお、閾値係数は、閾値の算出に用いられる係数である。詳細については図９のＳ９１３を用いて後述する。
設定情報２００には、作業内容移動速度情報２６０が含まれる。作業内容移動速度情報２６０は、作業内容に対応する移動速度を規定した情報を含む。より具体的には、作業内容移動速度情報２６０は、作業内容２６１と移動速度２６２とが対応付けれられた情報を含む。例えば、作業内容２６１が「部品Ｂ取り付け」である場合には、作業管理装置１３０は、移動速度２６２として「手首移動速度」を選択する。
設定情報２００には、作業物重量情報２７０が含まれる。作業物重量情報２７０は、作業において取り扱いが許容される作業物の重量を示す情報（以下、「重量情報」）を含む。作業物重量情報２７０は、後述の最大腰関節許容トルクの算出において用いられる。作業物重量情報２７０は、年齢２７１、作業種別２７２、および性別２７３の少なくとも１つに応じて重量情報を含む。
例えば、作業者の年齢２７１が「２０」歳であり、作業者の性別２７３が「男性」であり、作業者が作業種別２７２として「断続作業」の作業を行っている場合には、作業管理装置１３０は、作業物の重量として「５５（ｋｇ）」を選択する。
設定情報２００には、上肢位置リスクスコア情報２８０が含まれる。上肢位置リスクスコア情報２８０は、上肢位置の状態に対応したリスクスコアの情報を含む。
上肢位置リスクスコア情報２８０は、上肢位置２８１と上肢位置の状態２８２とに対応して上肢位置のリスクスコアを含む。例えば、上肢位置２８１の手関節が「肩上」であり、上肢位置２８１のひじ関節が「肩上」である場合には、作業管理装置１３０は、上肢位置のリスクスコアとして「０．９（＝０．４５＋０．４５）」を選択する。肩上は、上肢位置が、肩と同じ高さ、または、肩より高いことを示す。肩下は、上肢位置が、肩より低いことを示す。
なお、上肢位置としては、手関節と、ひじ関節とを例示したが、これらに限らない。これらに代えて手指を用いてもよいし、これらの少なくとも１つに代えて手指を用いてもよいし、これらに手指を加えてもよい。
設定情報２００は、一例であり、設定情報２００には、図示は省略するその他の設定情報が含まれていてもよい。
図３は、作業状況テーブル３００の一例を示す図である。
作業状況テーブル３００は、作業者の作業の状況を示す情報を記憶する。より具体的には、作業状況テーブル３００は、時間および作業者ごとに、作業者の関節の位置を示す情報と、作業者の関節にかかるトルクを示す情報と、持ち上げられている作業物を示す情報と、作業者の位置を示す情報と、を記憶する。作業状況テーブル３００の情報は、基本的には、作業情報をもとに生成される。
例えば、作業状況テーブル３００の各レコード（各列の情報）は、時間３１０と、作業者ＩＤ３２０と、関節位置３３０と、関節トルク３４０と、持ち上げ作業物３５０と、作業者位置３６０との項目の情報を含んで構成される。
時間３１０は、作業が行われている時間（例えば、作業情報が取得された時間）を示す項目である。作業者ＩＤ３２０は、作業を行っている作業者を識別可能な識別情報を示す項目である。関節位置３３０は、作業者の関節の位置を示す項目である。作業者の関節の位置は、例えば、３次元座標により示される。関節トルク３４０は、作業者の関節にかかるトルク（以下、「関節トルク」と記す）を示す項目である。関節トルクは、例えば、関節から力が作用する点までの距離と力（＝質量×加速度）との積によって表される。持ち上げ作業物３５０は、作業者が持ち上げている作業物の作業物ＩＤを示す項目である。作業者位置３６０は、作業場所における作業者の位置（以下、「現場位置」と記す）を示す項目である。
図４は、環境状況テーブル４００の一例を示す図である。
環境状況テーブル４００は、環境情報取得装置１１０により取得された環境情報を記憶する。より具体的には、環境状況テーブル４００は、時間および作業場所ごとに、環境情報を記憶する。作業管理装置１３０は、環境情報取得装置１１０から、規定のタイミングで送信される環境情報を環境状況テーブル４００に記憶する。規定のタイミングとしては、常時であってもよいし、規定の時間間隔であってもよいし、予め指定された時間であってもよいし、その他のタイミングであってもよい。なお、作業管理装置１３０は、規定のタイミングで、環境情報取得装置１１０から環境情報を取得してもよい。
例えば、環境状況テーブル４００の各レコード（各列の情報）は、時間４１０と、場所名４２０と、気温４３０と、湿度４４０と、照度４５０と、騒音４６０との項目の情報を含んで構成される。
時間４１０は、環境情報が取得された時間を示す項目である。場所名４２０は、環境情報が取得された作業場所を示す項目である。気温４３０は、環境情報が取得された時間および作業場所における気温を示す項目である。湿度４４０は、環境情報が取得された時間および作業場所における湿度を示す項目である。照度４５０は、環境情報が取得された時間および作業場所における照度を示す項目である。騒音４６０は、環境情報が取得された時間および作業場所における騒音を示す項目である。
図５は、作業物テーブル５００の一例を示す図である。
作業物テーブル５００は、作業物に係る情報を記憶する。より具体的には、作業物テーブル５００は、時間および作業物ごとに、作業物の位置を示す情報を記憶する。
例えば、作業物テーブル５００の各レコード（各列の情報）は、時間５１０と、作業物ＩＤ５２０と、ランドマーク位置５３０と、作業物位置５４０との項目の情報を含んで構成される。
時間５１０は、作業が行われている時間（例えば、作業情報が取得された時間）を示す項目である。作業物ＩＤ５２０は、作業物を識別可能な識別情報を示す項目である。ランドマーク位置５３０は、作業管理装置１３０にとっての作業物の目印となる位置（以下、「ランドマーク位置」と記す）を示す項目である。例えば、ランドマーク位置５３０「Ｐ１」、「Ｐ２」、「Ｐ３」は、作業物の底面の３点を示している。また、例えば、ランドマーク位置５３０「Ｐ４」、「Ｐ５」は、作業者が作業物を通常持って運搬等する箇所の２点を示している。作業物位置５４０は、作業場所において作業物がある位置を示す項目である。
図６は、関節回転角テーブル６００の一例を示す図である。関節回転角テーブル６００は、作業状況テーブル３００をもとに、作業者および作業の内容ごとに作成される。
関節回転角テーブル６００は、所定の時間における、関節の回転角の情報を記憶する。後述のＳ９０７の処理において、関節回転角テーブル６００に記憶された関節の回転角の時系列の情報が用いられて作業内容が特定される。
関節回転角テーブル６００の各レコード（各行の情報）は、時間６１０と、関節回転角６２０との項目の情報を含んで構成される。
時間６１０は、判別する作業内容の作業が行われている時間を示す項目である。例えば、時間６１０「０」は、現在の時間（例えば、作業情報が取得された時間）を示し、時間６１０「－１」は、１秒前の時間を示す。関節回転角６２０は、時間６１０の時間における関節の回転角を示す項目である。
図７は、評価スコアテーブル７００の一例を示す図である。
評価スコアテーブル７００は、作業管理装置１３０により算出された評価スコアを記憶する。評価スコアには、姿勢負荷の平均評価スコアを示す平均姿勢負荷７１０の評価スコアと、姿勢負荷の最大評価スコアを示す最大姿勢負荷７２０の評価スコアとが含まれる。
平均姿勢負荷７１０の評価スコアには、関節７１１の評価スコアと、上肢位置７１２の評価スコアとが含まれる。
関節７１１の評価スコアには、腰関節７１１－１の評価スコアと、右ひざ関節７１１－２の評価スコアと、左ひざ関節７１１－３の評価スコアと、首関節７１１－４の評価スコアとが含まれる。腰関節７１１－１の評価スコアは、腰関節の平均評価スコアを示す情報である。右ひざ関節７１１－２の評価スコアは、右ひざ関節の平均評価スコアを示す情報である。左ひざ関節７１１－３の評価スコアは、左ひざ関節の平均評価スコアを示す情報である。首関節７１１－４の評価スコアは、首関節の平均評価スコアを示す情報である。
上肢位置７１２の評価スコアには、右上肢位置７１２－１の評価スコアと、左上肢位置７１２－２の評価スコアとが含まれる。右上肢位置７１２－１の評価スコアは、右上肢位置の平均評価スコアを示す情報である。左上肢位置７１２－２の評価スコアは、左上肢位置の平均評価スコアを示す情報である。
最大姿勢負荷７２０の評価スコアは、平均姿勢負荷７１０の評価スコアと同様のデータ構造であるので、その説明を省略する。
図８は、閾値テーブル８００の一例を示す図である。
閾値テーブル８００は、作業管理装置１３０により算出された閾値を記憶する。閾値テーブル８００は、作業者ごとに設けられる。閾値テーブル８００は、後述のＳ９１３の処理ごとに生成されてもよいし、後述のＳ９１３の処理ごとに更新されてもよい。
例えば、閾値テーブル８００は、動作速度閾値８１０と、作業場所閾値８２０と、環境閾値８３０との項目の情報を含む。
動作速度閾値８１０は、作業者の動作速度に基づいて算出される閾値であって、評価スコアを評価するための閾値である。作業場所閾値８２０は、作業場所に基づいて算出される閾値であって、評価スコアを評価するための閾値である。環境閾値８３０は、環境情報に基づいて算出される閾値であって、評価スコアを評価するための閾値である。
環境閾値８３０には、熱中症閾値８３１と、騒音閾値８３２と、明るさ閾値８３３と、温度閾値８３４とが含まれる。熱中症閾値８３１は、暑さ指数（ＷＢＧＴ（Wet Bulb Globe Temperature））に基づいて算出される閾値であって、評価スコアを評価するための閾値である。騒音閾値８３２は、騒音に基づいて算出される閾値であって、評価スコアを評価するための閾値である。明るさ閾値８３３は、明るさに基づいて算出される閾値であって、評価スコアを評価するための閾値である。温度閾値８３４は、温度に基づいて算出される閾値であって、評価スコアを評価するための閾値である。
次に、作業管理システム１００が行う主な処理について説明する。
図９Ａおよび図９Ｂは、作業管理装置１３０が行う処理（作業管理処理）の一例を示す図である。
Ｓ９０１では、作業管理装置１３０は、設定情報ＤＢ１８０を参照し、初期パラメータを設定する。なお、以下では、各作業場所について処理が行われる場合を例に挙げて説明する。
Ｓ９０２では、作業管理装置１３０は、環境情報を取得する。例えば、作業管理装置１３０は、処理対象の作業場所の環境情報を環境情報取得装置１１０から取得する。作業管理装置１３０は、取得した環境情報を環境状況テーブル４００に記憶する。
Ｓ９０３では、作業管理装置１３０は、作業情報を取得する。例えば、作業管理装置１３０は、処理対象の作業場所の画像を作業情報取得装置１２０から取得する。作業管理装置１３０は、取得した作業情報を補助記憶装置１３３に記憶する。
Ｓ９０４では、作業管理装置１３０は、作業者情報取得処理を行う。作業者情報取得処理では、作業者の関節点座標、現場位置の情報等が取得される。作業者情報取得処理については、図１０を用いて後述する。
Ｓ９０５では、作業管理装置１３０は、作業物情報取得処理を行う。作業物情報取得処理では、作業物の特徴点座標、作業物の位置の情報等が取得される。作業物情報取得処理については、図１１を用いて後述する。
Ｓ９０６では、作業管理装置１３０は、作業物操作判定処理を行う。作業物操作判定処理では、作業物が持ち上げられているかが判定される。作業物操作判定処理については、図１２を用いて後述する。
Ｓ９０７では、作業管理装置１３０は、作業内容を判定する。より具体的には、作業管理装置１３０は、作業状況テーブル３００に記憶された関節の位置をもとに、三角関数を用いて関節の回転角を算出し、関節回転角テーブル６００を作成する。作業管理装置１３０は、関節回転角テーブル６００をもとに、作業内容判定モデルを用いて作業内容を判定する。
作業内容判定モデルは、作業者により行われている作業内容がどの作業内容に一番近いかを機械学習のクラス分類アルゴリズムで推定するモデルである。例えば、作業内容判定モデルは、所定の作業内容における作業において作業者の関節の回転角について一定時間の時系列の変化が学習されたＣＮＮ（Convolutional neural network）等の動作認識モデルである。なお、機械学習以外にも、ｋ－平均法、パターンマッチング等の統計的手法を用いることができる。
ここで、同じ作業は、同じ動きをするという点に着目し、関節の回転角を用いることで、作業者によって身体の大きさが異なる場合であっても、精度よく作業内容を判定することができる。
作業管理装置１３０は、作業が行われた時間（例えば、画像が取得された時間）と、作業を行った作業者を示す作業者ＩＤと、判定した作業内容を示す作業内容ＩＤとを算出結果ＤＢ１９０に記憶する。
Ｓ９０８では、作業管理装置１３０は、関節トルク算出処理を行う。関節トルク算出処理では、作業者の関節トルクが算出される。関節トルク算出処理については、図１３を用いて後述する。
Ｓ９０９では、作業管理装置１３０は、リスクスコアを算出する。上述したように、リスクスコアには、関節のリスクスコアと、上肢位置のリスクスコアとがある。
関節のリスクスコアは、作業物が重いことにより、関節を痛めてしまうといったリスクを示すスコアである。関節のリスクスコア（Ｓｊｏｉｎｔ）は、次の（式１）により算出される。
Ｓｊｏｉｎｔ＝ｆｊｏｉｎｔ＿ｓｏｃｏｒｅ（Ｎｊｏｉｎｔ＿ｍｅａｓ，Ｎｊｏｉｎｔ＿ｍａｘ）・・・（式１）
Ｎｊｏｉｎｔ＿ｍａｘは、最大の関節許容トルクである。Ｎｊｏｉｎｔ＿ｍａｘについては、図示は省略するが、算出されてもよいし、設定情報２００に記憶されていてもよい。Ｎｊｏｉｎｔ＿ｍｅａｓは、算出した関節トルクである。
例えば、（式１）については、Ｓｊｏｉｎｔ＝Ｎｊｏｉｎｔ＿ｍｅａｓ／Ｎｊｏｉｎｔ＿ｍａｘとすることができる。この場合、関節のリスクスコアは、「０」～「１」の値をとり、値が大きくなるほど、リスクが高いことを示す。
ここで、関節のリスクスコアには、腰関節のリスクスコアと、右ひざ関節のリスクスコアと、左ひざ関節のリスクスコアと、首関節のリスクスコアとがある。
例えば、最大の腰関節許容トルクとしては、最もつらい姿勢を仮定して算出した値が用いられる。最もつらい姿勢は、例えば、腰を曲げて手を伸ばして、その手に作業物を持つ姿勢である。最もつらい姿勢を仮定して算出した値は、例えば、１．１７×１０－２×作業者の体重（ｋｇ）＋３．４９×１０－２×作業物の重量（ｋｇ）×作業者の身長（ｃｍ）となる。例えば、作業物の重量は、作業物重量情報２７０をもとに決定される。
また、例えば、最大のひざ関節許容トルクとしては、最大の腰関節許容トルク／２を算出した値が用いられる。また、最大の首関節許容トルクとしては、頭には作業物を取り付けることが無いと仮定した値が用いられる。例えば、最大の首関節許容トルクは、５．０７×１０－４×作業者の体重（ｋｇ）×作業者の身長（ｃｍ）となる。
作業管理装置１３０は、現時点までの関節のリスクスコアの平均を算出し、算出結果ＤＢ１９０に記憶する。また、作業管理装置１３０は、算出した関節のリスクスコアが現時点までの最大である場合は、算出結果ＤＢ１９０に記憶する。
上肢位置のリスクスコアは、手を挙げていることにより、体力を消耗して疲労してしまうといったリスクを示すスコアである。上肢位置のリスクスコア（Ｓｕｐｐｅｒｌｉｍｂ）は、次の（式２）により算出される。
Ｓｕｐｐｅｒｌｉｍｂ＝Ｓｗｒｉｓｔ＋Ｓｅｌｂｏｗ・・・（式２）
Ｓｗｒｉｓｔは、手関節スコアである。Ｓｅｌｂｏｗは、ひじ関節スコアである。
手関節スコア、および、ひじ関節スコアについては、上肢位置リスクスコア情報２８０の値が用いられる。上肢位置のリスクスコアは、「０」～「１」の値をとり、値が大きくなるほど、リスクが高いことを示す。
作業管理装置１３０は、現時点までの上肢位置のリスクスコアの平均を算出し、算出結果ＤＢ１９０に記憶する。また、作業管理装置１３０は、算出した上肢位置のリスクスコアが現時点までの最大である場合は、算出結果ＤＢ１９０に記憶する。
Ｓ９１０では、作業管理装置１３０は、動作速度のリスクスコアを算出する。動作速度のリスクスコア（Ｓｓｐｅｅｄ）は、次の（式３）により算出される。
Ｓｓｐｅｅｄ＝１－ｋｓｐｅｅｄ・・・（式３）
ｋｓｐｅｅｄは、動作速度の閾値係数である。動作速度の閾値係数は、次の（式４）により算出される。
ｋｓｐｅｅｄ＝ｆｓｐｅｅｄ＿ｃｏｅｆｆ（Ｖｍｅａｓ、Ｖｓｔａｎｄａｒｄ）・・・（式４）
Ｖｓｔａｎｄａｒｄは、作業内容において求められている標準的な速度（以下、「標準速度」と記す）である。標準速度については、図示を省略するが、標準速度は、設定情報２００に記憶されている。Ｖｍｅａｓは、作業情報取得装置１２０により取得された所定の期間の画像より算出された作業者に係る速度である。
作業者に係る速度としては、作業者の歩行速度（例えば、腰関節の移動速度）、作業者の手関節の移動速度等がある。作業者に係る速度のうちどの速度が用いられるかは、作業内容移動速度情報２６０が参照され、作業者が行っている作業内容に応じて決定される。
作業管理装置１３０は、算出した動作速度のリスクスコアと、動作速度の閾値係数とを算出結果ＤＢ１９０に記憶する。
Ｓ９１１では、作業管理装置１３０は、作業場所のリスクスコアを算出する。作業場所のリスクスコア（Ｓｐｌａｃｅ）は、次の（式５）により算出される。
Ｓｐｌａｃｅ＝１－作業場所の閾値係数・・・（式５）
作業場所の閾値係数については、図示は省略する作業場所閾値係数情報において、作業場所ごとに設けられている。作業場所の閾値係数としては、作業場所の閾値係数は、「０」～「１」の値をとり、値が小さくなるほど、リスクが高いことを示す。例えば、通常の組み立てラインの前の作業場所は、安全であるため、当該作業場所に対応して「１」が記憶されている。また、例えば、フォークリフトが行き来する作業場所は、通常の組み立てラインの前よりリスクが高いため、当該作業場所に対応して「０．９」が記憶されている。また、例えば、所定の高さより高い作業場所は、フォークリフトが行き来する場所よりもリスクが高いため、当該作業場所に対応して「０．７」が記憶されている。
作業管理装置１３０は、算出した作業場所のリスクスコアと、作業場所の閾値係数とを算出結果ＤＢ１９０に記憶する。
Ｓ９１２では、作業管理装置１３０は、作業場所の環境のリスクスコアを算出する。環境のリスクスコア（Ｓｓｕｒｒｏｕｎｄｉｎｇｓ）は、次の（式６）により算出される。
Ｓｓｕｒｒｏｕｎｄｉｎｇｓ＝１－環境の閾値係数・・・（式６）
作業場所の閾値係数は、環境リスクごとに設けられている。上述したように、環境リスクには、熱中症リスクと、騒音リスクと、明るさリスクと、温度リスクとがある。
熱中症の閾値係数ｋは、暑さ指数（ＷＢＧＴ）をもとに算出される。例えば、ＷＢＧＴ≧２５であるときは、次の（式７）により算出され、２５＞ＷＢＧＴであるときは、次の（式８）により算出される。
熱中症の閾値係数ｋ＝１－（ＷＢＧＴ－２５）／１２・・・（式７）
熱中症の閾値係数ｋ＝１・・・（式８）
なお、ＷＢＧＴは、実測値であってもよいし、推定値であってもよい。実測値は、例えば、黒球、湿球、および乾球の各温度をもとに算出される。推定値は、例えば、気温（℃）、相対湿度（％）、全天日射量（ｋＷ／ｍ２）、平均風速（ｍ／ｓ）から算出される。全天日射量および平均風速については、固定値であって、設定情報２００に含まれていてもよい。
騒音の閾値係数ｋは、計測された騒音をもとに算出される。例えば、６０（ｄｂ）≧騒音であるときは、次の（式９）により算出され、騒音＞６０（ｄｂ）であるときは、次の（式１０）により算出される。
騒音の閾値係数ｋ＝１・・・（式９）
騒音の閾値係数ｋ＝１－（騒音－６０）／６０・・・（式１０）
明るさの閾値係数ｋは、作業場所に応じた値が、設定情報２００の照度閾値係数情報２５０から決定される。
温度の閾値係数ｋは、計測された温度をもとに算出される。例えば、温度≧２８（℃）であるときは、次の（式１１）により算出され、２８（℃）＞温度≧１７（℃）であるときは、次の（式１２）により算出され、１７（℃）＞温度であるときは、次の（式１３）により算出される。
温度の閾値係数ｋ＝１－（温度－２８）／１８・・・（式１１）
温度の閾値係数ｋ＝１・・・（式１２）
温度の閾値係数ｋ＝１－（１７－温度）／１０・・・（式１３）
なお、作業管理装置１３０は、湿度についても、温度と同様に、閾値係数を算出してもよい。
作業管理装置１３０は、算出した環境のリスクスコアと、環境の閾値係数とを算出結果ＤＢ１９０に記憶する。
Ｓ９１３では、作業管理装置１３０は、各リスクについて閾値を算出する。閾値は、次の（式１４）により算出される。
閾値＝閾値係数×初期閾値・・・（式１４）
作業管理装置１３０は、算出した各閾値を閾値テーブル８００に記憶する。
Ｓ９１４では、作業管理装置１３０は、Ｓ９０２～ＳＳ９１３の処理を規定の時間繰り返したか否かを判定する。作業管理装置１３０は、当該処理を規定の時間繰り返したと判定した場合、Ｓ９１５に処理を移し、当該処理を規定の時間繰り返していないと判定した場合、Ｓ９０２に処理を移す。
Ｓ９１５では、作業管理装置１３０は、評価スコアを算出する。より具体的には、作業管理装置１３０は、設定情報２００の時間２３０を用いて、関節および上肢位置の各々の平均リスクスコアについて、単位時間あたりの平均リスクスコアを算出する。作業管理装置１３０は、算出した単位時間あたりの平均リスクスコアを評価スコアテーブル７００に記憶する。また、作業管理装置１３０は、設定情報２００の時間２３０を用いて、関節および上肢位置の各々の最大リスクスコアについて、単位時間あたりの最大リスクスコアを算出する。作業管理装置１３０は、算出した単位時間あたりの最大リスクスコアを評価スコアテーブル７００に記憶する。なお、評価スコアの算出は、Ｓ９０９で行われてもよい。
Ｓ９１６では、作業管理装置１３０は、閾値、評価スコア等を管理者端末１５０に送信する。管理者端末１５０では、閾値、評価スコア等が出力される。なお、出力の態様の一例については、図１５を用いて後述する。この際、作業管理装置１３０は、平均リスクスコア、最大リスクスコア等を管理者端末１５０に送信してもよい。
Ｓ９１７では、作業管理装置１３０は、評価スコアが閾値を超えたか否かを判定する。作業管理装置１３０は、評価スコアが閾値を超えたと判定した場合、Ｓ９１８に処理を移し、作業管理装置１３０は、評価スコアが閾値を超えていないと判定した場合、Ｓ９０２に処理を移す。
Ｓ９１８では、作業管理装置１３０は、アラート情報を管理者端末１５０に送信する。管理者端末１５０では、アラート情報が出力される。なお、出力の態様の一例については、図１６を用いて後述する。
Ｓ９１９では、作業管理装置１３０は、評価スコアが緊急閾値を超えたか否かを判定する。作業管理装置１３０は、評価スコアが緊急閾値を超えたと判定した場合、Ｓ９２０に処理を移し、評価スコアが緊急閾値を超えていないと判定した場合、Ｓ９０２に処理を移す。
なお、作業管理装置１３０は、閾値に設定情報２００の係数２４０を乗算して緊急閾値を算出する。緊急閾値は、閾値より値が小さい閾値である。
Ｓ９２０では、作業管理装置１３０は、評価スコアが緊急閾値を超えた作業者（以下、「特定作業者」と記す）の作業者端末１４０にアラート情報を送信する。特定作業者の作業者端末では、アラート情報が出力される。なお、出力の態様の一例については、図１７を用いて後述する。
Ｓ９２１では、作業管理装置１３０は、特定作業者の周囲にいる作業者の作業者端末１４０にアラート情報を送信する。例えば、作業管理装置１３０は、特定作業者がいる作業場所を特定し、特定した作業場所内にいる他の作業者の作業者端末１４０にアラート情報を送信する。他の作業者の作業者端末では、アラート情報が出力される。なお、出力の態様の一例については、図１７を用いて後述する。
図１０は、作業者情報取得処理の一例を示す図である。作業者情報取得処理では、作業者の姿勢および現場位置の情報が取得される。
Ｓ１００１では、作業管理装置１３０は、作業情報取得装置１２０により取得された画像を取得する。例えば、作業管理装置１３０は、Ｓ９０３で取得した作業情報である画像を読み込む。
Ｓ１００２では、作業管理装置１３０は、画像から作業者のオブジェクトを検出する。例えば、作業管理装置１３０は、ＳＳＤ（Single Shot Multibox Detector）等の物体検出モデルを用いて作業者のオブジェクトを検出する。なお、公知の物体検出モデルとして「Wei Liu, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan, Christian Szegedy, Scott Reed, Cheng-Yang Fu, Alexander C. Berg. SSD: Single Shot MultiBox Detector. ECCV 2016.」に記載の技術を用いてもよい。
Ｓ１００３では、作業管理装置１３０は、オブジェクトを１つ以上検出したか否かを判定する。作業管理装置１３０は、オブジェクトを１つ以上検出したと判定した場合、Ｓ１００４に処理を移し、オブジェクトを１つも検出していないと判定した場合、作業者情報取得処理を終了する。
Ｓ１００４では、作業管理装置１３０は、作業者を検出する。例えば、作業管理装置１３０は、作業者の顔画像をもとに、深層ニューラルネットワーク等の画像機械学習のオブジェクト検出用物体認識モデルを用いて作業者を推定し、推定した作業者の作業者ＩＤを物体認識モデルから取得する。なお、作業者の推定に用いる画像は、顔画像に限らない。作業者のヘルメット、帽子等、装着している特徴物の画像等であってもよい。なお、作業管理装置１３０は、検出した作業者の作業者ＩＤを主記憶装置１３２に記憶する。
Ｓ１００５では、作業管理装置１３０は、作業者の２Ｄ関節点座標を検出する。例えば、作業管理装置１３０は、公知の２次元の人物姿勢推定モデル（2D Pose Estimation）を用いて作業者の作業者の２Ｄ関節点座標を推定する。作業管理装置１３０は、関節点として、左右の目、左右の耳、左右の肩、左右のひじ、左右の手首、左右の腰、左右の足首、および鼻の１７点を推定する。なお、作業管理装置１３０は、顎、頭頂部等、その他の関節点を推定してもよい。また、公知の２次元の人物姿勢推定モデルとして、「Xiao, Bin, Haiping Wu, and Yichen Wei. “Simple baselines for human pose estimation and tracking.” Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV). 2018.」に記載の技術を用いてもよい。
Ｓ１００６では、作業管理装置１３０は、作業者の３Ｄ関節点座標を検出する。例えば、作業管理装置１３０は、公知の３次元の人物姿勢推定モデル（3D Pose Estimation）を用いて作業者の２Ｄ関節点座標を３Ｄ関節点座標に変換する。公知の３次元の人物姿勢推定モデルとして、「Julieta Martinez, Rayat Hossain, Javier Romero, James J. Little. A simple yet effective baseline for 3d human pose estimation. In ICCV, 2017.」に記載の技術を用いてもよい。作業管理装置１３０は、検出した３Ｄ関節点座標を作業状況テーブル３００に記憶する。
Ｓ１００７では、作業管理装置１３０は、作業者の現場位置を検出する。例えば、作業管理装置１３０は、作業者の足の位置をもとに現場位置を推定する。なお、ビーコン等の位置情報は、作業者がいる作業場所の特定に用いられる。
Ｓ１００８では、作業管理装置１３０は、他に検出したオブジェクトがあるか否かを判定する。作業管理装置１３０は、他に検出したオブジェクトがあると判定した場合、Ｓ１００４に処理を移し、他に検出したオブジェクトがないと判定した場合、作業者情報取得処理を終了する。
図１１は、作業物情報取得処理の一例を示す図である。
Ｓ１１０１では、作業管理装置１３０は、作業情報取得装置１２０により取得された画像を取得する。例えば、作業管理装置１３０は、Ｓ９０３で取得した作業情報である画像を読み込む。
Ｓ１１０２では、作業管理装置１３０は、画像から作業物のオブジェクトを検出する。例えば、作業管理装置１３０は、ＳＳＤ等の物体検出モデルを用いて作業物のオブジェクトを検出する。
Ｓ１１０３では、作業管理装置１３０は、オブジェクトを１つ以上検出したか否かを判定する。作業管理装置１３０は、オブジェクトを１つ以上検出したと判定した場合、Ｓ１１０４に処理を移し、オブジェクトを１つも検出していないと判定した場合、作業物情報取得処理を終了する。
Ｓ１１０４では、作業管理装置１３０は、作業物を検出する。例えば、作業管理装置１３０は、作業物の画像をもとに、深層ニューラルネットワーク等の画像機械学習のオブジェクト検出用物体認識モデルを用いて作業物を推定し、推定した作業物の作業物ＩＤを物体認識モデルから取得する。なお、作業管理装置１３０は、検出した作業物の作業物ＩＤを主記憶装置１３２に記憶する。
Ｓ１１０５では、作業管理装置１３０は、作業物の２Ｄ特徴点座標を検出する。例えば、作業管理装置１３０は、公知の２次元の人物姿勢推定モデルを用いて作業物の２Ｄ特徴点座標（ランドマーク位置）を推定する。作業管理装置１３０は、特徴点として、作業物の底面の３点、作業者が作業物を持っている手の場所の２点を推定する。
Ｓ１１０６では、作業管理装置１３０は、作業物の３Ｄ特徴点座標を検出する。例えば、作業管理装置１３０は、公知の３次元の人物姿勢推定モデルを用いて作業物の２Ｄ特徴点座標を３Ｄ特徴点座標に変換する。
Ｓ１１０７では、作業管理装置１３０は、作業物の位置を検出する。例えば、作業管理装置１３０は、作業物の底面の位置をもとに作業物の位置を推定する。
Ｓ１１０８では、作業管理装置１３０は、他に検出したオブジェクトがあるか否かを判定する。作業管理装置１３０は、他に検出したオブジェクトがあると判定した場合、Ｓ１１０４に処理を移し、他に検出したオブジェクトがないと判定した場合、作業物情報取得処理を終了する。
図１２は、作業物操作判定処理の一例を示す図である。作業物操作判定処理では、作業物が作業者により持ち上げられているかが判定される。
Ｓ１２０１では、作業管理装置１３０は、作業者情報取得処理において作業者が１人以上検出されているか否かを判定する。作業管理装置１３０は、作業者が１人以上検出されていると判定した場合、Ｓ１２０２に処理を移し、作業者が１人も検出されていないと判定した場合、作業物操作判定処理を終了する。
Ｓ１２０２では、作業管理装置１３０は、作業物情報取得処理において作業物が１つ以上検出されているか否かを判定する。作業管理装置１３０は、作業物が１つ以上検出されていると判定した場合、Ｓ１２０３に処理を移し、作業物が１つも検出されていないと判定した場合、作業物操作判定処理を終了する。
Ｓ１２０３～Ｓ１２０６の処理は、作業者ごと、かつ、作業物ごとに行われる。
Ｓ１２０３では、作業管理装置１３０は、作業状況テーブル３００および作業物テーブル５００を参照し、作業物の底面が所定の高さ（例えば、作業者の足関節、作業者の腰関節といった作業者の足）よりも上にあるか否かを判定する。作業管理装置１３０は、作業物の底面が作業者の足よりも上にあると判定した場合、Ｓ１２０４に処理を移す。作業管理装置１３０は、作業物の底面が作業者の足よりも上にないと判定した場合、次の処理対象（作業物または作業者）があるときは、処理対象を次に進め、Ｓ１２０３に処理を移し、次の処理対象がないときは、作業物操作判定処理を終了する。
Ｓ１２０４では、作業管理装置１３０は、作業物テーブル５００を参照し、作業物が上下方向に移動しているか否かを判定する。作業管理装置１３０は、作業物が上下方向に移動していると判定した場合、Ｓ１２０５に処理を移す。作業管理装置１３０は、作業物が上下方向に移動していないと判定した場合、次の処理対象があるときは、処理対象を次に進め、Ｓ１２０３に処理を移し、次の処理対象がないときは、作業物操作判定処理を終了する。
Ｓ１２０５では、作業管理装置１３０は、作業物テーブル５００を参照し、作業物の把持に係るランドマーク位置（「Ｐ４」および「Ｐ５」）と作業者の手の位置とが操作判定閾値以下であるか否か（ランドマーク位置と手の位置とが一定の距離内にあるか否か）を判定する。作業管理装置１３０は、ランドマーク位置と手の位置とが一定の距離内にあると判定した場合、Ｓ１２０６に処理を移す。作業管理装置１３０は、ランドマーク位置と手の位置とが一定の距離内にないと判定した場合、次の処理対象があるときは、処理対象を次に進め、Ｓ１２０３に処理を移し、次の処理対象がないときは、作業物操作判定処理を終了する。なお、操作判定閾値については、図示は省略するが、設定情報２００に含まれている。
Ｓ１２０６では、作業管理装置１３０は、処理対象の作業物の作業物ＩＤを作業状況テーブル３００の持ち上げ作業物３５０に記憶する。
図１３は、関節トルク算出処理の一例を示す図である。Ｓ１３０１～Ｓ１３０５の処理は、作業者ごとに行われる。
Ｓ１３０１では、作業管理装置１３０は、作業者の体系モデル情報を選択する。体系モデル情報は、身体部分の質量、質量中心位置、慣性モーメント等の慣性特性に関する情報である。体系モデル情報については、図示は省略するが、設定情報２００に記憶されている。なお、体系モデル情報は、公知の情報であってもよいし、管理者が設定した情報であってもよい。
Ｓ１３０２では、作業管理装置１３０は、作業状況テーブル３００の持上げ作業物３５０を参照し、作業者が作業物を持ち上げているか否かを判定する。作業管理装置１３０は、作業者が作業物を持ち上げていると判定した場合、Ｓ１３０３に処理を移し、作業者が作業物を持ち上げていないと判定した場合、Ｓ１３０４に処理を移す。
Ｓ１３０３では、作業管理装置１３０は、作業物および作業者の姿勢を合成した関節トルクを算出する。より具体的には、作業管理装置１３０は、作業者の体系モデル情報と、作業物の重量とをもとに、逆運動学から、右ひざ、左ひざ、腰、首、右手、および左手の関節トルクを算出する。当該作業物の重量については、図示は省略するが、設定情報２００に含まれている。
Ｓ１３０４では、作業管理装置１３０は、作業者の姿勢の関節トルクを算出する。より具体的には、作業管理装置１３０は、作業者の体系モデル情報をもとに、逆運動学から、右ひざ、左ひざ、腰、首、右手、および左手の関節トルクを算出する。
Ｓ１３０５では、作業管理装置１３０は、算出した関節トルクを作業状況テーブル３００の関節トルク３４０に記憶する。
図１４は、リスク解析処理の一例を示す図である。リスク解析処理は、所定のタイミングで実行される。所定のタイミングは、定期的なタイミング、予め指定されたタイミング、管理者により操作されたタイミング等である。
Ｓ１４０１では、作業管理装置１３０は、解析内容選択画面を操作端末１６０に表示する。解析内容選択画面では、工程解析、作業者解析等が管理者により選択される。なお、解析内容選択画面については、図示を省略する。
Ｓ１４０２では、作業管理装置１３０は、工程解析が選択されたか否かを判定する。作業管理装置１３０は、工程解析が選択されたと判定した場合、Ｓ１４０３に処理を移し、工程解析が選択されていないと判定した場合、Ｓ１４０４に処理を移す。
Ｓ１４０３では、作業管理装置１３０は、工程解析を行う。
工程解析では、まず、作業管理装置１３０は、作業内容（工程）ごとに、当該作業内容に係る複数の作業者（典型的には、全作業員）の評価スコアの統計値（以下、「統計スコア」と記す）を算出する。統計値は、平均値、最大値、最小値、中央値、最頻値、分散、標準偏差等である。
次に、作業管理装置１３０は、統計スコアと、初期閾値とを比較する。
例えば、作業管理装置１３０は、解析対象の作業内容の関節の統計スコアが、関節の初期閾値より高いか否かを判定する。上記関節は、腰関節、左ひざ関節、右ひざ関節、および首関節の何れかである。例えば、作業管理装置１３０は、解析対象の作業内容の腰関節の統計スコアが、腰関節の初期閾値より高いと判定した場合、リコメンド情報として、「腰関節に負担がかかる作業工程となっています。作業物の位置等の検討を推奨します。」を生成する。
例えば、作業管理装置１３０は、解析対象の作業内容の上肢位置の統計スコアが、上肢位置の初期閾値より高いか否かを判定する。上記上肢位置は、左上肢位置または右上肢位置である。例えば、作業管理装置１３０は、解析対象の作業内容の右上肢位置の統計スコアが、右上肢位置の初期閾値より高いと判定した場合、リコメンド情報として、「右腕を上げる時間が長い作業工程となっています。作業物の位置等の検討を推奨します。」を生成する。
例えば、作業管理装置１３０は、解析対象の作業内容の動作速度の統計スコアが、図示は省略する動作速度の初期閾値より高いと判定した場合、リコメンド情報として、「体力の消費が激しい作業工程となっています。道具および機械の適切な利用を推奨します。」を生成する。
例えば、作業管理装置１３０は、解析対象の作業内容の熱中症の統計スコアが、図示は省略する熱中症の初期閾値より高いと判定した場合、リコメンド情報として、「熱中症リスクが高いです。エアコンの適切な利用を推奨します。」を生成する。
例えば、作業管理装置１３０は、解析対象の作業内容の騒音の統計スコアが、図示は省略する騒音の初期閾値より高いと判定した場合、リコメンド情報として、「作業を効率的に行うには騒音が大きいです。騒音発生物との位置等の検討を推奨します。」を生成する。
例えば、作業管理装置１３０は、解析対象の作業内容の明るさの統計スコアが、図示は省略する明るさの初期閾値より高いと判定した場合、リコメンド情報として、「作業を効率的に行うには照度が低いです。照明の適切な利用を推奨します。」を生成する。
例えば、作業管理装置１３０は、解析対象の作業内容の温度の統計スコアが、図示は省略する温度の初期閾値より高いと判定した場合、リコメンド情報として、「作業を効率的に行うには温度が高い（低い）です。エアコンの適切な利用を推奨します。」を生成する。
Ｓ１４０４では、作業管理装置１３０は、作業者解析が選択されたか否かを判定する。作業管理装置１３０は、作業者解析が選択されたと判定した場合、Ｓ１４０５に処理を移し、作業者解析が選択されていないと判定した場合、リスク解析処理を終了する。
Ｓ１４０５では、作業管理装置１３０は、作業者解析を行う。
作業者解析では、まず、作業管理装置１３０は、作業内容ごとに、統計スコアを算出する。次に、作業管理装置１３０は、統計スコアと、解析対象の作業者の評価スコアとを比較する。
例えば、作業管理装置１３０は、解析対象の作業者の腰関節の評価スコアが、腰関節の統計スコアより高いと判定した場合、リコメンド情報として、「腰を痛めやすい作業姿勢をしています。トレーニング、配置転換の検討を推奨します。」を生成する。
例えば、作業管理装置１３０は、解析対象の作業者の右ひざ関節の評価スコアが、右ひざ関節の統計スコアより高いと判定した場合、リコメンド情報として、「右ひざを痛めやすい作業姿勢をしています。トレーニング、配置転換の検討を推奨します。」を生成する。なお、左ひざ関節については、右ひざ関節と同様であるので、その説明を省略する。
例えば、作業管理装置１３０は、解析対象の作業者の首関節の評価スコアが、首関節の統計スコアより高いと判定した場合、リコメンド情報として、「首を痛めやすい作業姿勢をしています。トレーニング、配置転換の検討を推奨します。」を生成する。
例えば、作業管理装置１３０は、解析対象の作業者の右上肢位置の評価スコアが、右上肢位置の統計スコアより高いと判定した場合、リコメンド情報として、「本作業内容と身長がミスマッチです。配置転換の検討を推奨します。」を生成する。なお、左上肢位置については、右上肢位置と同様であるので、その説明を省略する。
例えば、作業管理装置１３０は、解析対象の作業者の動作速度の評価スコアが、動作速度の統計スコアより高いと判定した場合、リコメンド情報として、「本作業内容による疲労が大きいです。トレーニング、配置転換の検討を推奨します。」を生成する。
Ｓ１４０６では、作業管理装置１３０は、リコメンド情報を管理者端末１５０に送信する。管理者端末１５０では、リコメンド情報が出力される。なお、出力の態様の一例については、図１８を用いて後述する。
Ｓ１４０７では、作業管理装置１３０は、解析を続行するか否かを判定する。作業管理装置１３０は、解析を続行すると判定した場合、Ｓ１４０１に処理を移し、解析を続行しないと判定した場合、リスク解析処理を終了する。
図１５は、管理者画面の一例（ダッシュボード表示１５００）を示す図である。
ダッシュボード表示１５００では、作業者ごとに、各リスクに係る情報が表示される。
より具体的には、ダッシュボード表示１５００では、評価スコア１５１０と、初期閾値１５２０と、現在閾値１５３０とが表示される。評価スコア１５１０は、評価スコアを示す情報である。初期閾値１５２０は、初期閾値を示す情報である。現在閾値１５３０は、現在閾値を示す情報である。
ダッシュボード表示１５００では、識別表示１５４０に示すように、評価スコア１５１０の値が現在閾値１５３０の値を超える場合は、現在閾値１５３０の値が識別可能に表示（例えば、強調して表示）される。
ダッシュボード表示１５００によれば、例えば、管理者は、評価スコア１５１０の値と現在閾値１５３０の値とを見比べて、リスクが高まっている作業者を把握できるようになる。例えば、管理者は、当該作業者に対して、リスクを低減するための対策を促すことができるようになる。アラート表示１６００では、リスクごとに、評価スコア１５１０の値および閾値１５３０の値が表示されるので、例えば、管理者は、当該作業者に対して、リスクに応じた対策を促すことができる。
図１６は、管理者画面の一例（アラート表示１６００）を示す図である。
アラート表示１６００では、所定の時間におけるアラート情報が表示される。より具体的には、アラート表示１６００には、時間１６１０と、作業者名１６２０と、作業場所１６３０と、アラート情報１６４０との情報が含まれる。時間１６１０は、評価スコアが閾値を超えた時間を示す情報である。作業者名１６２０は、アラートの対象となる作業者の氏名を示す情報である。作業場所１６３０は、当該作業者が作業している作業場所を示す情報である。アラート情報１６４０は、アラートの内容を示す情報である。図１６では、どの評価スコアが閾値を超えたかを示す情報が示されている。
アラート表示１６００により、管理者は、リスクが高い作業者を把握できるようになる。例えば、管理者は、当該作業者に対して、リスクを低減するための対策を促すことができるようになる。
図１７は、作業者画面の一例を示す図（アラート表示１７１０およびアラート表示１７２０）である。
アラート表示１７１０では、特定作業者の作業者端末１４０にアラート情報が表示される。アラート表示１７１０では、例えば、緊急閾値を超えた評価スコアのリスクを低減するための対策が示される。アラート表示１７１０により、特定作業者が対策を実施することで、特定作業者のリスクが低減される。
アラート表示１７２０では、特定作業者の周囲にいる他の作業者の作業者端末１４０にアラート情報が表示される。アラート表示１７２０では、例えば、特定作業者を支援するためのメッセージが示される。アラート表示１７２０により、特定作業者の周囲にいる他の作業者が、特定作業者の作業を支援することで、特定作業者のリスクが低減される。
なお、アラート情報の出力態様は、アラート表示１７１０およびアラート表示１７２０に限らない。例えば、作業者端末１４０は、アラート情報を音声で出力してもよい。
図１８は、管理者画面の一例（工程改善画面１８１０および作業者育成画面１８２０）を示す図である。
工程改善画面１８１０では、工程に係る改善を推奨するリコメンド情報１８１１が表示される。工程改善画面１８１０によれば、管理者が工程を見直すことで、高まっているリスクを低減することができる。
作業者育成画面１８２０では、作業者に係る育成を促すリコメンド情報１８２１が表示される。作業者育成画面１８２０によれば、管理者が作業者を育成することで、高まっているリスクを低減することができる。
（２）付記
上述の実施の形態には、例えば、以下のような内容が含まれる。
上述の実施の形態においては、本発明を作業管理システムに適用するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、この他種々のシステム、装置、方法、プログラムに広く適用することができる。
また、上述の実施の形態においては、解析内容選択画面により選択された解析を行う場合について述べたが、本発明はこれに限らず、作業管理システム１００は、工程解析と作業者解析との少なくとも１つを所定のタイミングで行うようにしてもよい。
また、上述の実施の形態においては、評価スコアが閾値を超えたか否かを判定する場合について述べたが、本発明はこれに限らず、平均リスクスコアが閾値を超えたか否かを判定するようにしてもよいし、最大リスクスコアが閾値を超えたか否かを判定するようにしてもよい。
また、上述の実施の形態においては、リスクスコアとして、平均値または最大値を用いる場合について述べたが、本発明はこれに限らず、最小値、中央値、最頻値、分散、標準偏差等、他の統計値を用いるようにしてもよい。
また、上述の実施の形態において、各テーブルの構成は一例であり、１つのテーブルは、２以上のテーブルに分割されてもよいし、２以上のテーブルの全部または一部が１つのテーブルであってもよい。
また、上述の実施の形態において、説明の便宜上、ＸＸテーブルを用いて各種のデータを説明したが、データ構造は限定されるものではなく、ＸＸ情報等と表現してもよい。
また、上記の説明において、各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記憶装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。
上述した実施の形態は、例えば、以下の特徴的な構成を有する。
作業管理システム（例えば、作業管理システム１００）は、第１の取得装置（例えば、作業情報取得装置１２０）により取得された作業者の情報（例えば、画像）から、上記作業者にかかる負荷の度合いを示すスコア（例えば、平均リスクスコア、最大リスクスコア、平均評価スコア、および最大評価スコアの少なくとも１つ）を算出する第１の算出部（例えば、スコア算出部１３５、作業管理装置１３０）と、上記第１の取得装置により取得された作業者の情報と第２の取得装置（例えば、環境情報取得装置１１０）により取得された作業場所の情報との少なくとも１つから、上記作業者と上記作業場所との少なくとも１つについて現在の状況に応じた閾値（例えば、現在閾値）を算出する第２の算出部（例えば、閾値算出部１３６、作業管理装置１３０）と、上記第１の算出部により算出されたスコアと上記第２の算出部により算出した閾値とに係る情報（例えば、リスクスコア、閾値、評価スコア、リスク情報、アラート情報、リコメンド情報）を出力する出力部（例えば、リスク情報出力部１３７、リコメンド情報出力部１３８、作業管理装置１３０）と、を備える。
上記構成では、現在の状況に応じた閾値が算出されるので、当該閾値と、作業者のスコアとを用いて、作業管理システムは、作業者にかかる負荷をより正確に推定することができる。また、例えば、当該閾値と、作業者のスコアとに係る情報が出力されるので、管理者は、当該閾値と、作業者のスコアとに係る情報から、作業者の負荷が大きくなっていることを把握した場合、当該作業者の負荷が低減するような対策を実施できるようになる。
また、例えば、作業管理システムは、作業者のスコアが閾値を超えるか否かを判定してもよい。作業者のスコアが閾値を超えたことが作業者に提示された場合、作業者は、体を休めることで、リスクを低減できるようになる。
また、例えば、作業管理システムは、複数の作業者のスコアの統計値が、所定の作業者のスコアまたは事前に想定した閾値を超えるか否かを判定してもよい。統計値が、所定の作業者のスコアまたは事前に想定した閾値を超えたときに、リスクを高めている所定の事象を改善することを示す情報が出力された場合、管理者は、所定の事象を改善できるようになる。所定の事象は、作業者の能力、作業者の配置、作業内容、作業場所の環境等である。
上記出力部は、上記第１の算出部により算出されたスコアが上記第２の算出部により算出した閾値を超えると判定した場合、上記作業者にかかる負荷の度合いが大きいことを示す情報を、上記作業者の端末（例えば、作業者端末１４０－１）および管理者の端末（例えば、管理者端末１５０）の少なくとも１つに送信する。
上記構成では、作業者のリスクが高いことが作業者または管理者に提示されるので、例えば、提示された情報または管理者からの指示に基づいて、作業者が身体を休めることで、作業者のリスクが低減される。
上記出力部は、上記第１の算出部により算出されたスコアが上記第２の算出部により算出した閾値を超えると判定した場合、上記作業者にかかる負荷の度合いが大きいことを示す情報を、上記作業者と同じ作業場所にいる他の作業者の端末（例えば、作業者端末１４０―２）に送信する。
上記構成では、作業者のリスクが高いことが作業者と同じ作業場所にいる他の作業者に提示されるので、例えば、作業者が情報を確認できない状況で作業しているときであっても、他の作業者からの指摘に基づいて、作業者が身体を休めることができ、作業者のリスクが低減される。作業者が情報を確認できない状況としては、例えば、騒音が大きい作業場所において、両手で作業物を支えているような状況が挙げられる。
上記第１の算出部は、上記作業者の所定の関節にかかるトルクを算出し、算出したトルクと、上記所定の関節に許容されるトルクとから、上記所定の関節のスコアを算出する（例えば、Ｓ９０９参照）。
上記構成では、所定の関節のスコアに係る情報が出力されるので、例えば、管理者は、作業者の関節にかかる負荷が低減するような対策を実施することで、作業者が関節を痛めてしまう事態を回避することができようになる。
上記第１の算出部は、上肢にある関節の位置とスコアとが対応付けられた情報（例えば、上肢位置リスクスコア情報２８０）をもとに、上記作業者の上肢の状態に応じたスコアを算出する（例えば、Ｓ９０９参照）。
上記構成では、上肢のスコアに係る情報が出力されるので、例えば、管理者は、作業者の体力を回復させるような対策を実施することで、体力の消耗によるアクシデントを回避できるようになる。
上記第２の算出部は、上記第１の取得装置により取得された上記作業者の情報から、所定の作業を行う上記作業者の関節の移動速度を算出し、算出した移動速度と、上記所定の作業において想定されている速度とから、上記作業者の関節の移動速度が遅くなるほど閾値が小さくなるように上記作業者の移動速度の閾値を算出する（例えば、Ｓ９１０参照）。
上記構成では、移動速度が遅くなるほど閾値が小さくなるので、例えば、作業管理システムは、作業者にかかる負荷を作業者の移動速度に応じて推定できるようになる。
上記第２の算出部は、作業場所と上記作業場所の閾値の算出に用いられる閾値情報とが対応付けられた情報（例えば、作業場所閾値係数情報）から、上記第２の取得装置により情報が取得された作業場所に対応する閾値情報を特定し、特定した閾値情報から上記作業場所の閾値を算出する（例えば、Ｓ９１１参照）。
上記構成では、作業場所に応じた閾値が算出されるので、例えば、作業管理システムは、作業者にかかる負荷を作業場所に応じて推定できるようになる。
上記第２の算出部は、上記第２の取得装置により取得された上記作業場所の温度、湿度、照度、および騒音のうちの少なくとも１つの環境の情報から、上記環境の状態が悪化するほど上記環境の閾値の値が小さくなるように上記環境の閾値を算出する（例えば、Ｓ９１２参照）。
上記構成では、環境の状態が悪化するほど閾値が小さくなるので、例えば、作業管理システムは、作業者にかかる負荷を作業場所の環境に応じて推定できるようになる。
上記出力部は、所定の作業内容に係る複数の作業者のスコアから統計値を算出し、算出した統計値が、初期の閾値を超えたと判定した場合、上記所定の作業内容に係る事象を改善することを示す情報（例えば、リコメンド情報）を管理者の端末（例えば、管理者端末１５０）に送信する（例えば、Ｓ１４０３、Ｓ１４０６参照）。
上記構成によれば、複数の作業者のスコアの統計値が、事前に想定した閾値を超えたときに、所定の作業内容に係る事象を改善することを示す情報が出力されるので、管理者は、所定の作業内容に係る事象を改善できるようになる。所定の作業内容に係る事象は、作業内容、作業場所の環境等である。
上記出力部は、所定の作業内容に係る複数の作業者のスコアから統計値を算出し、所定の作業者のスコアが、算出した統計値を超えたと判定した場合、上記所定の作業者に係る事象を改善することを示す情報（例えば、リコメンド情報）を管理者の端末（例えば、管理者端末１５０）に送信する（例えば、Ｓ１４０３、Ｓ１４０６参照）。
上記構成によれば、所定の作業者のスコアが、複数の作業者のスコアの統計値を超えたときに、所定の作業者に係る事象を改善することを示す情報が出力されるので、管理者は、所定の作業者に係る事象を改善できるようになる。所定の作業者に係る事象は、作業者の能力、作業者の配置等である。
また上述した構成については、本発明の要旨を超えない範囲において、適宜に、変更したり、組み替えたり、組み合わせたり、省略したりしてもよい。
「Ａ、Ｂ、およびＣのうちの少なくとも１つ」という形式におけるリストに含まれる項目は、（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）、（ＡおよびＢ）、（ＡおよびＣ）、（ＢおよびＣ）または（Ａ、Ｂ、およびＣ）を意味することができると理解されたい。同様に、「Ａ、Ｂ、またはＣのうちの少なくとも１つ」の形式においてリストされた項目は、（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）、（ＡおよびＢ）、（ＡおよびＣ）、（ＢおよびＣ）または（Ａ、Ｂ、およびＣ）を意味することができる。
１００……作業管理システム、１３０……作業管理装置。

Claims (11)

  1. 第１の取得装置により取得された画像から作業者が検出された場合、当該作業者について当該画像から前記作業者の姿勢を検出し、前記取得された画像を含む所定の期間の複数の画像から検出された前記作業者の姿勢遷移から、前記作業者にかかる負荷の度合いを示すスコアを算出する第１の算出部と、
    前記第１の取得装置により前記作業者について取得された前記所定の期間の複数の画像から前記作業者の関節の移動速度を算出し、当該移動速度にもとづき移動速度の閾値係数を決定し、当該移動速度の閾値係数をもとに移動速度リスクのスコアを決定し、且つ、当該移動速度の閾値係数と前記作業者の姿勢に関する初期の閾値とにもとづき閾値を算出することと、前記作業者の作業場所の環境を表し第２の取得装置により取得された情報である環境情報から作業環境を特定し、特定された作業環境にもとづき作業環境の閾値係数を決定し、当該作業環境の閾値係数をもとに作業環境リスクのスコアを決定し、且つ、当該作業環境の閾値係数と前記初期の閾値とにもとづき閾値を算出することとの少なくとも１つを行う第２の算出部と、
    前記第１の算出部により算出されたスコアと前記第２の算出部により算出した閾値とを表す情報を出力する出力部と、
    を備える作業管理システム。
  2. 前記出力部は、前記第１の算出部により算出されたスコアが前記第２の算出部により算出した閾値を超えると判定した場合、前記作業者にかかる負荷の度合いが大きいことを示す情報を、前記作業者の端末および管理者の端末の少なくとも１つに送信する、
    請求項１に記載の作業管理システム。
  3. 前記出力部は、前記第１の算出部により算出されたスコアが前記第２の算出部により算出した閾値を超えると判定した場合、前記作業者にかかる負荷の度合いが大きいことを示す情報を、前記作業者と同じ作業場所にいる他の作業者の端末に送信する、
    請求項１に記載の作業管理システム。
  4. 前記作業者の姿勢は、前記作業者の所定の関節にかかるトルクであり、
    前記第１の算出部により算出されたスコアは、前記作業者の所定の関節にかかるトルクと、前記所定の関節に許容されるトルクとにもとづく、前記所定の関節のスコアである、
    請求項１に記載の作業管理システム。
  5. 前記作業者の姿勢は、前記作業者の上肢にある関節の位置であり、
    前記第１の算出部により算出されたスコアは、上肢にある関節の位置とスコアとが対応付けられた情報をもとに算出されたスコアであって、前記作業者の上肢の状態に応じたスコアである、
    請求項１に記載の作業管理システム。
  6. 前記第２の算出部は、前記作業者の関節の移動速度が遅くなるほど閾値が小さくなるように前記作業者の移動速度の閾値を算出する、
    請求項１に記載の作業管理システム。
  7. 前記第２の算出部は、作業場所と前記作業場所の閾値の算出に用いられる閾値情報とが対応付けられた情報から、前記環境情報が表す作業場所に対応する閾値情報を特定し、特定した閾値情報から前記作業場所の閾値を算出する、
    請求項１に記載の作業管理システム。
  8. 前記第２の算出部は、前記環境情報が表す温度、湿度、照度、および騒音のうちの少なくとも１つの環境の情報から、前記環境の状態が悪化するほど前記環境の閾値の値が小さくなるように前記環境の閾値を算出する、
    請求項１に記載の作業管理システム。
  9. 前記出力部は、所定の作業内容に係る複数の作業者のスコアから統計値を算出し、算出した統計値が、前記初期の閾値を超えたと判定した場合、前記所定の作業内容に係る事象を改善することを示す情報を管理者の端末に送信する、
    請求項１に記載の作業管理システム。
  10. 前記出力部は、所定の作業内容に係る複数の作業者のスコアから統計値を算出し、所定の作業者のスコアが、算出した統計値を超えたと判定した場合、前記所定の作業者に係る事象を改善することを示す情報を管理者の端末に送信する、
    請求項１に記載の作業管理システム。
  11. コンピュータが、第１の取得装置により取得された画像から作業者が検出された場合、当該作業者について当該画像から前記作業者の姿勢を検出し、前記取得された画像を含む所定の期間の複数の画像から検出された前記作業者の姿勢遷移から、前記作業者にかかる負荷の度合いを示すスコアを算出する第１の算出ステップと、
    コンピュータが、前記第１の取得装置により前記作業者について取得された前記所定の期間の複数の画像から前記作業者の関節の移動速度を算出し、当該移動速度にもとづき移動速度の閾値係数を決定し、当該移動速度の閾値係数をもとに移動速度リスクのスコアを決定し、且つ、当該移動速度の閾値係数と前記作業者の姿勢に関する初期の閾値とにもとづき閾値を算出することと、前記作業者の作業場所の環境を表し第２の取得装置により取得された情報である環境情報から作業環境を特定し、特定された作業環境にもとづき作業環境の閾値係数を決定し、当該作業環境の閾値係数をもとに作業環境リスクのスコアを決定し、且つ、当該作業環境の閾値係数と前記初期の閾値とにもとづき閾値を算出することとの少なくとも１つを行う第２の算出ステップと、
    コンピュータが、前記第１の算出ステップにより算出されたスコアと前記第２の算出ステップにより算出した閾値とを表す情報を出力する出力ステップと、
    を含む作業管理方法。
JP2020061710A 2020-03-31 2020-03-31 作業管理システムおよび作業管理方法 Active JP7307698B2 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2020061710A JP7307698B2 (ja) 2020-03-31 2020-03-31 作業管理システムおよび作業管理方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2020061710A JP7307698B2 (ja) 2020-03-31 2020-03-31 作業管理システムおよび作業管理方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2021162967A JP2021162967A (ja) 2021-10-11
JP7307698B2 true JP7307698B2 (ja) 2023-07-12

Family

ID=78004943

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2020061710A Active JP7307698B2 (ja) 2020-03-31 2020-03-31 作業管理システムおよび作業管理方法

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP7307698B2 (ja)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001101422A (ja) 1999-10-04 2001-04-13 Hitachi Plant Eng & Constr Co Ltd 動作解析装置
JP2005208804A (ja) 2004-01-21 2005-08-04 Fujitsu Ltd プロジェクト管理装置、プロジェクト管理方法、およびプログラム
JP2017068431A (ja) 2015-09-29 2017-04-06 富士重工業株式会社 負担評価装置、負担評価方法
JP2017107450A (ja) 2015-12-10 2017-06-15 富士通株式会社 アクセス監視プログラム、アクセス監視方法およびアクセス監視装置
JP2018084911A (ja) 2016-11-22 2018-05-31 株式会社リコー 作業員情報検知システム、端末装置、作業員情報検知方法、プログラム

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001101422A (ja) 1999-10-04 2001-04-13 Hitachi Plant Eng & Constr Co Ltd 動作解析装置
JP2005208804A (ja) 2004-01-21 2005-08-04 Fujitsu Ltd プロジェクト管理装置、プロジェクト管理方法、およびプログラム
JP2017068431A (ja) 2015-09-29 2017-04-06 富士重工業株式会社 負担評価装置、負担評価方法
JP2017107450A (ja) 2015-12-10 2017-06-15 富士通株式会社 アクセス監視プログラム、アクセス監視方法およびアクセス監視装置
JP2018084911A (ja) 2016-11-22 2018-05-31 株式会社リコー 作業員情報検知システム、端末装置、作業員情報検知方法、プログラム

Also Published As

Publication number Publication date
JP2021162967A (ja) 2021-10-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102141288B1 (ko) 홈 트레이닝 제공 방법 및 시스템
US9811650B2 (en) User authentication system and method
JP6386786B2 (ja) 複合システムの構成要素上で実行されるタスクをサポートするユーザの追跡
Du et al. Markerless kinect-based hand tracking for robot teleoperation
Tao et al. Integration of vision and inertial sensors for 3D arm motion tracking in home-based rehabilitation
EP3035164B1 (en) Wearable sensor for tracking articulated body-parts
Funk et al. Stop helping me-I'm bored! Why assembly assistance needs to be adaptive
CN112446919B (zh) 物体位姿估计方法、装置、电子设备及计算机存储介质
KR101612605B1 (ko) 얼굴 특징점 추출 방법 및 이를 수행하는 장치
US9213413B2 (en) Device interaction with spatially aware gestures
US11175729B2 (en) Orientation determination based on both images and inertial measurement units
JP2021530823A (ja) ニューラルネットワークのトレーニング方法、視線追跡方法及び装置並びに電子機器
JP2022546644A (ja) 人間－ロボット混在製造プロセスにおける自動異常検出のためのシステムおよび方法
JP6462847B2 (ja) 動作評価装置、動作評価方法、及びプログラム
JP2009258884A (ja) ユーザインタフェイス
JP7125872B2 (ja) 作業支援装置、および、作業支援方法
CN112416126B (zh) 页面滚动控制方法和装置、存储介质及电子设备
JP7307698B2 (ja) 作業管理システムおよび作業管理方法
Nagai et al. Finger direction recognition toward human-and-robot cooperative tasks
JP6807589B1 (ja) 状態判定システム、状態判定方法、及び状態判定プログラム
JP6885909B2 (ja) ロボット制御装置
Chen Improving the safety of construction site
Purushothaman et al. Smart vision-based analysis and error deduction of human pose to reduce musculoskeletal disorders in construction
US20230286159A1 (en) Remote control system
WO2023002528A1 (ja) ストレス評価装置およびストレス評価システム

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20220404

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20230309

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20230322

A601 Written request for extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601

Effective date: 20230516

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20230526

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20230627

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20230630

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7307698

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150