JP7348827B2 - 情報処理装置および情報処理方法 - Google Patents
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Description
一方、こうした計画業務は、複雑で手間のかかるものであり、各リソースや現場の状況を熟知した、相応の経験者の知見が必要とされている。そこで当該業務を効率化すべく、複数の制約条件を考慮して人員配置等の計画を自動生成する従来技術が存在する。
したがって、上述の計画業務の遂行に際して、担当者らは、リソースの定性的な相性を考慮に入れて計画を作成すべきだと考えている。ここで、相性がよいとは「生産効率のよいリソースの組み合わせ」のことである。特に、作業する人物同士の相性であれば、定量化できない、「好き嫌い」や「気が合う/合わない」などの事象も概念に含まれうる。
、現実的に採用できないケースが多い。
また、本発明の情報処理方法は、情報処理装置が、所定業務に関与する各リソースの稼働情報と、前記各リソースにおける対応業務の時間変化を示す対応業務情報とを保持して、前記稼働情報に基づき、所定リソースが他リソースと同時期に同業務を行った事象の時系列分布を特定する処理と、前記時系列分布の対象期間において、前記所定リソースにおける対応業務が変化した業務変化時期を前記対応業務情報に基づき特定する処理と、前記時系列分布における前記事象の分布変化と前記業務変化時期との関係性において、前記事象の分布変化の時期が、前記業務変化時期から所定範囲の内又は外にあるか、及び、当該事象が減少又は増加するか、に基づき前記所定リソースと前記他リソースとの間が好相性又は悪相性であると判定する処理と、を実行することを特徴とする。
以下に本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。図1は、本実施形態の情報処理装置100を含む情報処理システム10のネットワーク構成図である。図1に示す情報処理装置100は、担当者の負担を軽減しつつ、リソース間の相性変化を適宜踏まえた精度良好なリソース配置計画の生成支援を可能とするコンピュータである。
<ハードウェア構成>
また、情報処理装置100のハードウェア構成は、図2で示す如くとなる。すなわち情報処理装置100は、記憶装置101、メモリ103、演算装置104、入力装置105、表示装置106、および通信装置107を備えている。
テム300といった他装置との通信処理を担うネットワークインターフェイスカードである。
<データ構造例>
続いて、本実施形態の情報処理装置100が用いる情報について説明する。図3に、本実施形態における過去計画125のデータ構成例を示す。
さん」と「Dさん」は、「W02」という同じ業務を割り当てられている。
続いて、図9に本実施形態の人事情報325のデータ構成例を示す。本実施形態の人事情報325は、人事システム300が各人員について管理している、その所属や職位など、人事上の管理情報に該当する。
---フロー例---
以下、本実施形態における情報処理方法の実際手順について図に基づき説明する。以下で説明する情報処理方法に対応する各種動作は、情報処理装置100がメモリ等に読み出して実行するプログラムによって実現される。そして、このプログラムは、以下に説明される各種の動作を行うためのコードから構成されている。
e2」に対応するものとなる。このケースも、業務変化時期1020Cにかかわらず、該当事象の分布に変化が少ない状況を示している。「Type2」の時系列分布情報1021は、相性レベル定義127によれば、「レベル2」の「円満である」人員ペアに関するものと判定できる。
レベルが示す、或る人員に関して得た他人員との相性の情報(図20の相性マトリクス1000)に基づき、各人員における相性の統計値を算定する(s15)。なお、情報処理装置100は、各人員ペアについて得た相性レベルの値を、図20の相性マトリクス1000として記憶装置101に保持している。
なリソース配置計画の生成支援が可能となる。
該事象が前記業務変化時期を境に減少する場合、前記所定リソースと前記他リソースとの間は好相性であると判定する、としてもよい。
10 情報処理システム
100 情報処理装置
101 記憶装置
102 プログラム
103 メモリ
104 演算装置
105 入力装置
106 表示装置
107 通信装置
125 過去計画(稼働情報)
126 アビリティ制約条件(対応業務情報)
127 相性レベル定義
128 割り当て定義
129 時系列分布情報DB
200 生産システム
225 計画実績
300 人事システム
325 人事情報
Claims (10)
- 所定業務に関与する各リソースの稼働情報と、前記各リソースにおける対応業務の時間変化を示す対応業務情報とを保持する記憶装置と、
前記稼働情報に基づき、所定リソースが他リソースと同時期に同業務を行った事象の時系列分布を特定する処理と、前記時系列分布の対象期間において、前記所定リソースにおける対応業務が変化した業務変化時期を前記対応業務情報に基づき特定する処理と、前記時系列分布における前記事象の分布変化と前記業務変化時期との関係性において、前記事象の分布変化の時期が、前記業務変化時期から所定範囲の内又は外にあるか、及び、当該事象が減少又は増加するか、に基づき前記所定リソースと前記他リソースとの間が好相性又は悪相性であると判定する処理を実行する演算装置と、
を含む情報処理装置。 - 前記演算装置は、
前記判定に際し、前記事象の分布変化の時期が、前記業務変化時期から所定範囲の内にある場合であって、当該事象が前記業務変化時期を境に減少する場合、前記所定リソースと前記他リソースとの間は好相性であると判定するものである、
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記演算装置は、
前記判定に際し、前記事象の分布変化の時期が、前記業務変化時期から所定範囲の外にある場合であって、当該事象が増加する場合、前記所定リソースと前記他リソースとの間は好相性で、当該事象が減少する場合、前記所定リソースと前記他リソースとの間は悪相性であると判定するものである、
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記演算装置は、
前記判定に際し、前記事象の分布変化が所定基準以下のレベルで、当該事象の発生が前記対象期間において平均的に分布している場合、前記所定リソースと前記他リソースとの間は好相性であると判定するものである、
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記演算装置は、
前記各処理を、前記各リソースのそれぞれの組み合わせについて実行して、リソースの各組み合わせに関する相性を判定し、各リソースに関して得た他リソースとの相性の情報に基づき、各リソースにおける相性の統計値を算定し、当該統計値に基づいて、当該リソースと組み合わせるべき又は回避すべき他リソースを特定する処理をさらに実行するものである、
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 情報処理装置が、
所定業務に関与する各リソースの稼働情報と、前記各リソースにおける対応業務の時間変化を示す対応業務情報とを保持して、
前記稼働情報に基づき、所定リソースが他リソースと同時期に同業務を行った事象の時系列分布を特定する処理と、前記時系列分布の対象期間において、前記所定リソースにおける対応業務が変化した業務変化時期を前記対応業務情報に基づき特定する処理と、前記時系列分布における前記事象の分布変化と前記業務変化時期との関係性において、前記事象の分布変化の時期が、前記業務変化時期から所定範囲の内又は外にあるか、及び、当該事象が減少又は増加するか、に基づき前記所定リソースと前記他リソースとの間が好相性又は悪相性であると判定する処理と、
を実行する情報処理方法。 - 前記情報処理装置が、
前記判定に際し、前記事象の分布変化の時期が、前記業務変化時期から所定範囲の内にある場合であって、当該事象が前記業務変化時期を境に減少する場合、前記所定リソースと前記他リソースとの間は好相性であると判定する、
ことを特徴とする請求項6に記載の情報処理方法。 - 前記情報処理装置が、
前記判定に際し、前記事象の分布変化の時期が、前記業務変化時期から所定範囲の外にある場合であって、当該事象が増加する場合、前記所定リソースと前記他リソースとの間は好相性で、当該事象が減少する場合、前記所定リソースと前記他リソースとの間は悪相性であると判定する、
ことを特徴とする請求項6に記載の情報処理方法。 - 前記情報処理装置が、
前記判定に際し、前記事象の分布変化が所定基準以下のレベルで、当該事象の発生が前記対象期間において平均的に分布している場合、前記所定リソースと前記他リソースとの間は好相性であると判定する、
ことを特徴とする請求項6に記載の情報処理方法。 - 前記情報処理装置が、
前記各処理を、前記各リソースのそれぞれの組み合わせについて実行して、リソースの各組み合わせに関する相性を判定し、各リソースに関して得た他リソースとの相性の情報に基づき、各リソースにおける相性の統計値を算定し、当該統計値に基づいて、当該リソースと組み合わせるべき又は回避すべき他リソースを特定する処理をさらに実行する、
ことを特徴とする請求項6に記載の情報処理方法。
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