JP7385539B2 - データ処理装置、データ処理方法、およびデータ処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、データを処理するデータ処理装置、データ処理方法、およびデータ処理プログラムに関する。

近年のビックデータ解析やＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ）の発展に伴い、物流倉庫や工場のような作業現場を構成する機器や作業現場を管理するＩＴシステムからデータを収集し、収集したデータを分析することにより、作業効率を改善するソリューションが提供されている。本ソリューションを多数の顧客や作業現場に展開するには、現場毎に異なる多様な環境（ロボット、ヒト、データ等）に対するデータ収集機能やデータ分析機能の作り込みコストを削減することが課題となる。

前述の技術課題に対して、特許文献１に記載の技術が知られている。特許文献１のベースソフトウェアは、プログラム部分である第１通信部と、プログラム部分である第２通信部と、プログラム部分である情報変換部とを含む。情報変換部は、機械のカテゴリに対応するデータモデルに基づいて、機械に固有の第１機械情報を、作業ソフトウェアに固有の第２機械情報に変換することをコンピュータのＣＰＵに実行させる。

特開２０１８－１９７９４６号公報

しかしながら、特許文献１は、機器データのデータモデル変換を開示するだけであり、機器データだけでは、作業効率の分析、改善に必要となるデータを揃えることができない。たとえば、データ収集対象の機器が使われている工程で、他にどの機器、どの作業員が稼働していたか、また、データ収集対象の機器が使われている工程の前の工程の機器や作業員、さらに、作業対象の商品の型番といった情報が必要となる。このため、目的とする作業効率改善ソリューションを実現することができない。

また、特許文献１では、静的な機器のデータモデルに基づき、データモデル変換を実施するが、作業現場の状況は時々刻々と変化する。たとえば、処理する商品の数量、作業員の人数や熟練度、使用するロボットの個体差などが変化する。また、作業効率を改善する指標も動的に変化する。たとえば、時間当たりの商品処理量が指標になる場合、消費電力が指標になる場合、その他、人手作業時間やロボットの誤作動率などが指標になる可能性がある。指標により、分析で考慮するデータ項目は変化し、指標の変化の都度データ項目を選定する必要があるが、特許文献１の技術では動的にデータ項目選定をすることができない。

本発明は、データ項目の抽出工数の削減化を図ることを目的とする。

本願において開示される発明の一側面となるデータ処理装置は、複数の工程により構成される作業環境についてデータ処理するデータ処理装置であって、プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、を有し、前記複数の工程の各々から収集されるデータの区分を示すデータ項目群の各々のデータ項目と、前記データが収集される工程と、を対応付けた対応情報にアクセス可能であり、前記プロセッサは、前記データ項目群から、前記複数の工程の中の特定の工程に関する経時的に変化する指標値が変化した監視対象期間で、前記複数の工程のうち前記特定の工程以外の他の工程からのデータについて、値が変化した特定のデータ項目を抽出する抽出処理と、前記特定の工程から収集されるデータに、前記抽出処理によって抽出された特定のデータ項目を追加する追加処理と、を実行することを特徴とする。

本発明の代表的な実施の形態によれば、データ項目の抽出工数の削減化を図ることができる。前述した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明により明らかにされる。

図１は、データ処理システムのシステム構成例を示す説明図である。 図２は、コンピュータのハードウェア構成例を示すブロック図である。 図３は、機器工程テーブルの一例を示す説明図である。 図４は、関連データ項目テーブルの一例を示す説明図である。 図５は、関連データ項目指定画面の一例を示す説明図である。 図６は、工程間重みテーブルの一例を示す説明図である。 図７は、データ項目関連度テーブルの一例を示す説明図である。 図８は、データ処理装置による第ｉ工程システムからのデータ収集処理手順例を示すフローチャートである。 図９は、図８に示したデータ収集処理の一例を示す説明図である。 図１０は、収集データの一例を示す説明図である。 図１１は、ＫＰＩ選択画面の一例を示す説明図である。 図１２は、時間範囲指定画面の一例を示す説明図である。 図１３は、関連データ項目抽出数指定画面の一例を示す説明図である。 図１４は、データ処理装置による関連データ項目抽出処理手順例を示すフローチャートである。 図１５は、図１４に示した関連度算出処理（ステップＳ１４０８）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。 図１６は、関連度の算出例を示す説明図である。

本実施例は、たとえば、物流倉庫や、工場の生産ラインに代表される、ある工程の動作が他の工程の作業効率に影響する複数の工程により構成され、機器、作業員、扱うモノの種類や量が時系列で変化し（状況におってデータの見方や重要度が変わる）、作業効率化のための評価指標が複数種類存在する（評価指標におってデータの見方や重要度が変わる）作業現場に適用される。本実施例は、この作業現場において、作業順序やリソース割り当てを最適化することにより作業現場全体のスループットを最大化（全体最適化）するために実行される。以下、添付図面を用いて説明する。

＜システム構成例＞
図１は、データ処理システムのシステム構成例を示す説明図である。データ処理システム１００は、データ処理装置１０１と、作業計画装置１０２と、コントローラ１０３と、を有する。データ処理装置１０１、作業計画装置１０２およびコントローラ１０３は、インターネット、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などのネットワーク１０４を介して通信可能に接続される。

データ処理装置１０１は、第１工程システムＡ１～第ｎ工程システムＡｎから収集されたデータに基づいて、第１工程～第ｎ工程の作業効率を改善するためのデータ処理を実行する。「工程」とは、作業の順序または段階である。データ処理装置１０１は、機器工程テーブル１１１（図３で後述）と、関連データ項目テーブル１１２（図４で後述）と、工程間重みテーブル１１３（図６で後述）と、データ項目関連度テーブル１１４（図７で後述）にアクセス可能である。機器工程テーブル１１１、関連データ項目テーブル１１２、工程間重みテーブル１１３およびデータ項目関連度テーブル１１４は、データ処理装置１０１に記憶されていてもよく、データ処理装置１０１がネットワーク１０４を介してアクセス可能な他のコンピュータに記憶されていてもよい。

作業計画装置１０２は、人員配置計画や処理する商品数、作業データ処理結果、作業行効率のための計画などを含む作業計画データをデータ処理装置１０１に出力する。なお、作業計画装置１０２の機能は、データ処理装置１０１に含まれてもよい。

コントローラ１０３の各々は、それぞれの工程システムＡｉからデータを収集して、データ処理装置１０１に送信する。

第１工程システムＡ１～第ｎ工程システムＡｎは、物流倉庫や工場の生産ラインに代表される第１工程～第ｎ工程により作業現場に構成されるシステム群である。物流倉庫（ｎ＝７）を例に挙げると、第１工程が「入荷」、第２工程が「値札付け」、第３工程が「分解」、第４工程が「仕分」、第５工程が「出荷検品」、第６工程が「梱包」、第７工程が「荷積・出荷」である。

機器ｍｉは、工作機械やロボットのような、自動または作業員の操作により動作する機械や、工作機械やロボット、作業員、工程システム内の環境を検出するセンサを含む。センサには、たとえば、カメラ、加速度センサ、速度センサ、振動センサ、温度センサ、赤外線センサ、エンコーダ、ウェアラブル端末、スマートデバイスがある。機器からの出力データは、コントローラ１０３に送信される。第ｉ工程システムＡｉに機器ｍｉが複数存在する場合は枝番により区別している。作業員ｗｉは、第ｉ工程システムＡｉで作業をおこなう者である。第ｉ工程システムＡｉに作業員ｗｉが複数人存在する場合は枝番により区別している。なお、第ｉ工程を工程ｉと表記することもある。

＜コンピュータ（データ処理装置１０１、作業計画装置１０２およびコントローラ１０３）のハードウェア構成例＞
図２は、コンピュータ２００（データ処理装置１０１、作業計画装置１０２およびコントローラ１０３）のハードウェア構成例を示すブロック図である。コンピュータ２００は、プロセッサ２０１と、記憶デバイス２０２と、入力デバイス２０３と、出力デバイス２０４と、通信インターフェース（通信ＩＦ）２０５と、を有する。プロセッサ２０１、記憶デバイス２０２、入力デバイス２０３、出力デバイス２０４、および通信ＩＦ２０５は、バス２０６により接続される。プロセッサ２０１は、コンピュータ２００を制御する。記憶デバイス２０２は、プロセッサ２０１の作業エリアとなる。また、記憶デバイス２０２は、各種プログラムやデータを記憶する非一時的なまたは一時的な記録媒体である。記憶デバイス２０２としては、たとえば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリがある。入力デバイス２０３は、データを入力する。入力デバイス２０３としては、たとえば、キーボード、マウス、タッチパネル、テンキー、スキャナがある。出力デバイス２０４は、データを出力する。出力デバイス２０４としては、たとえば、ディスプレイ、プリンタ、スピーカがある。通信ＩＦ２０５は、ネットワーク１０４と接続し、データを送受信する。

＜テーブルの構成例＞
図３は、機器工程テーブル１１１の一例を示す説明図である。機器工程テーブル１１１は、各機器ｍｉがどの工程ｉに配置されているかを管理するためのテーブルである。機器工程テーブル１１１は、フィールドとして、機器ＩＤ３０１、工程ＩＤ３０２、および工程名３０３を有する。機器ＩＤ３０１は、機器を一意に特定する識別情報である。工程ＩＤ３０２は、工程ｉを一意に特定する識別情報である。工程名３０３は、工程ＩＤ３０２で特定された工程ｉの名称である。機器工程テーブル１１１の一行目のエントリは、たとえば、機器ＩＤ３０１が「Ａ１１１」の機器ｍｉは、工程ＩＤ３０２が「１」である入荷工程（工程ＩＤ３０２：１）に配置され、使用されていることを示す。

図４は、関連データ項目テーブル１１２の一例を示す説明図である。関連データ項目テーブル１１２は、工程ｉごとに、後述する関連度Ｒ（ｉ，ｊ）の高い上位Ｚ個のデータ項目（以下、関連データ項目）を格納するテーブルである。Ｚは１以上の整数であり、工程ｉごとに異なる値でもよい。関連データ項目テーブル１１２は、フィールドとして、工程ＩＤ３０２と、優先度４０２と、データ項目４０３と、を有する。

優先度４０２は、データ項目４０３の優先順位を示す値である。優先度４０２の値が小さいほど上位の優先順位を示す。優先度４０２は、後述する関連度Ｒ（ｉ，ｊ）により更新される。具体的には、関連度Ｒ（ｉ，ｊ）が高いデータ項目４０３ほど優先度４０２が上位になる。データ項目４０３は、第ｉ工程システムＡｉから収集されるデータに関連付けられる項目、すなわち、当該データが属する区分である。たとえば、データ項目４０３には、たとえば、作業員１、輸出国、顧客コード、商品型番、配送数などがある。

図５は、関連データ項目指定画面の一例を示す説明図である。関連データ項目指定画面５００は、データ処理装置１０１の出力デバイス２０４の一例であるディスプレイ、または、データ処理装置１０１とネットワーク１０４を介して通信可能な他のコンピュータのディスプレイに表示される。「関連データ項目１」は、優先度４０２が「１」となるデータ項目４０３を示す。図５の例では、データ項目４０３を一意に特定する項目ＩＤが「１」である「顧客コード」がデータ項目４０３として指定されている。同様に、「関連データ項目２」は、優先度４０２が「２」となるデータ項目４０３を示す。図５の例では、項目ＩＤが「７」である「ロボットＩＤ」がデータ項目４０３として指定されている。

工程プルダウン５０１は、工程ｉの指定を受け付けるためのリストである。関連データ項目プルダウン５０２は、関連データ項目の指定を受け付けるためのリストである。削除ボタン５０３は、押下により、指定された関連データ項目４０３を削除するためのボタンである。関連データ項目追加ボタン５０４は、押下により、次の優先度４０２の関連データ項目の指定を受け付ける関連データ項目プルダウン５０２を呼び出すためのボタンである。登録ボタン５０５は、押下により、指定された関連データ項目を関連データ項目テーブル１１２に登録するためのボタンである。

図６は、工程間重みテーブル１１３の一例を示す説明図である。工程間重みテーブル１１３は、工程ｉで収集するデータに対する工程ｊ（ｊは０≦ｊ≦ｎを満たす整数）のデータの関連性を管理、すなわち、工程ｉの機器ｍｉにとっての工程ｊのデータの影響度合を管理するためのテーブルである。具体的には、たとえば、工程間重みテーブル１１３は、２つの工程の工程間の順序または２つの工程がそれぞれ実施される作業位置間の距離に基づく重みを規定したテーブルである。工程間重みテーブル１１３は、工程数ｎ×工程数（ｎ＋１）のマトリクスで表現される。なお、工程０は、工程１～工程７に共通のデータ項目４０３を有する。

重みｗ（ｉ，ｊ）は、工程ｉの行と工程ｊの列とにより特定される値であり、たとえば、０．０～１．０の範囲で規定される。重みｗ（ｉ，ｊ）の値が大きいほど、工程ｉのデータと工程ｊのデータとの関連性が高いことを示す。

工程システムＡ１～工程システムＡｎにおける作業は、工程ＩＤ３０２の昇順に実施される。また、工程ｉにおける工程ｊの後続となる工程ｊ＋１，ｊ＋２，…は、工程ｊの時点で実施されていないため、それらの重みｗ（ｉ，ｊ）は「０．０」になる。これに対し、工程ｊ以前の工程ｊ－１，ｊ－２，…は、工程ｊに近いほど重みの値は大きい。すなわち、工程ｊは、前の工程ｊ－１，ｊ－２，…の影響を受けることを示している。

なお、重みｗ（ｉ，ｊ）の値は、作業現場の実情に応じて任意に変更可能である。たとえば、工程３にとっては、１つ前の工程２の方が２つ前の工程１よりも影響度合いが大きい。ただし、ノウハウが蓄積すると、工程１が工程２と密に関係することが判明することもあるため、作業現場の実情に応じて任意に変更可能とする。これにより、たとえば、自動車工場では、車種によって工程の順番を変える場合があり、その際、前後関係が変わるため、動的な工程順序の変更にも対応可能になる。

図７は、データ項目関連度テーブル１１４の一例を示す説明図である。データ項目関連度テーブル１１４は、フィールドとして、項目ＩＤ７０１と、データ項目４０３と、工程ＩＤ３０２と、工程名３０３と、関連度７０２と、を有する。項目ＩＤ７０１は、データ項目４０３を一意に特定する識別情報である。工程ＩＤ３０２の値は、関連度７０２の値Ｒ（ｉ,ｊ）のインデックスｊである。

関連度７０２は、工程ｉの工程ｊとの関連性の高さを示す値Ｒ（ｉ,ｊ）である。関連度Ｒ（ｉ,ｊ）は、たとえば、値が大きいほど工程ｊとの関連性が高いことを示す。関連度７０２の値Ｒ（ｉ,ｊ）を、関連度Ｒ（ｉ,ｊ）と表記することもある。関連度Ｒ（ｉ,ｊ）は、後述する関連度算出処理（ステップＳ１４０８）によって算出され、関連度７０２に格納される。

なお、機器工程テーブル１１１、関連データ項目テーブル１１２、工程間重みテーブル１１３およびデータ項目関連度テーブルは、具体的には、たとえば、図２に示した記憶デバイス２０２に記憶される。

＜データ収集処理手順例＞
図８は、データ処理装置１０１による第ｉ工程システムＡｉからのデータ収集処理手順例を示すフローチャートである。図８に示す処理は、第ｉ工程システムＡｉ内の機器ｍｉごとに実行される。

データ処理装置１０１は、機器ｍｉからバイナリデータである第１データ９０１を取得する（ステップＳ８０１）。第１データ９０１は、送信元の機器ｍｉの機器ＩＤ３０１を含む。つぎに、データ処理装置１０１は、機器ｍｉの機器ＩＤ３０１に基づいて、送信元の機器ｍｉのデータモデルを特定する（ステップＳ８０２）。データモデルは、機器ｍｉが送信するバイナリデータの意味と、バイナリデータを文字列データに変換するルールと、を含む。データモデルは、機器ｍｉの型番やシリアル番号といった機器の静的な付属情報でもよい。

つぎに、データ処理装置１０１は、特定したデータモデルに基づいて第１データ９０１を第２データ９０２に変換する（ステップＳ８０３）。第２データ９０２は、データ項目４０３とその値とを含む。第２データ９０２の形式は、作業計画装置１０２が処理できる形式であり、たとえば、ＪＳＯＮ（ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標） Ｏｂｊｅｃｔ Ｎｏｔａｔｉｏｎ）や、ＣＳＶ（Ｃｏｍｍａ Ｓｅｐａｒａｔｅｄ Ｖａｌｕｅ）がある。

つぎに、データ処理装置１０１は、機器工程テーブル１１１から送信元の機器ｍｉの機器ＩＤ３０１に対応する工程ＩＤ３０２を取得する（ステップＳ８０４）。これにより、送信元の機器ｍｉがどの工程システムＡｉに配備されているかが特定される。

つぎに、データ処理装置１０１は、関連データ項目テーブル１１２から、ステップＳ８０４で取得した工程ＩＤ３０２に対応するデータ項目４０３（キー情報）を取得する（ステップＳ８０５）。関連データ項目テーブル１１２には、関連度Ｒ（ｉ，ｊ）の高い上位Ｚ個のデータ項目４０３である関連データ項目が登録されている。これにより、送信元の機器ｍｉが配備されている工程システムＡｉと関連性が高いデータ項目４０３が特定される。

つぎに、データ処理装置１０１は、第２データ９０２に、ステップＳ８０５で取得したデータ項目４０３を追加して、第３データ９０３を生成する（ステップＳ８０６）。これにより、送信元の機器ｍｉが配備されている工程システムＡｉと関連性が高いデータ項目４０３が第２データ９０２に追加される。そして、データ処理装置１０１は、第３データ９０３を作業計画装置１０２や記憶デバイス２０２に出力する（ステップＳ８０７）。これにより、データ収集処理が終了する。第３データ９０３には、送信元の機器ｍｉが配備されている工程システムＡｉと関連性が高いデータ項目４０３（関連データ項目）が含まれているため、機器ｍｉと関連データ項目とが関連付けされて、作業計画装置１０２に出力される。

図９は、図８に示したデータ収集処理の一例を示す説明図である。まず、機器ｍｉはバイナリデータである第１データ９０１をデータ処理装置１０１に送信する。データ処理装置１０１はステップＳ８０３で第１データ９０１を第２データ９０２に変換する。具体的には、たとえば、バイナリデータ（第１データ９０１）は、タイムスタンプ、センサＩＤ、温度、湿度、電流を含む文字列データ（第２データ９０２）に変換される。センサＩＤは機器ｍｉ（センサ）の識別情報である。

つぎに、データ処理装置１０１は、第２データ９０２にデータ項目４０３を追加して（ステップＳ８０６）、第３データ９０３を生成する。具体的には、たとえば、第３データ９０３は、タイムスタンプ、センサＩＤ、温度、湿度、電流を含む文字列データ（第２データ９０２）に、データ項目名１（顧客コード）、データ項目名２（作業員１）、データ項目名３（輸入国）、データ項目名４（ロボットＩＤ）、データ項目名５（商品型番）が追加されたデータである。第３データ９０３は、収集データとして作業計画装置１０２に送信され、データ処理装置１０１の記憶デバイス２０２に記憶される。以下、第３データ９０３を収集データ９０３と称す。

図１０は、収集データ９０３の一例を示す説明図である。収集データ９０３は、タイムスタンプである収集日時１００１と、項目ＩＤ７０１と、データ項目４０３と、値１００４と、を有する。収集日時１００１は、そのエントリの収集データ９０３が収集された日付時刻である。値１００４は、図９に示したデータ項目名１～５のように、データ項目４０３が示す文字列または数値である。

＜関連データ項目抽出処理＞
つぎに、データ処理装置１０１による関連データ項目抽出処理について説明する。データ処理装置１０１が、関連データ項目抽出処理を実行するに先立って、ユーザの操作によりＫＰＩ（Ｋｅｙ Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ）などの各種設定が必要となる。ＫＰＩは、作業における目標を達成する度合いを監視、評価、または計測するための定量的な指標値であり、作業現場ごとに１種類以上定義される。

図１１は、ＫＰＩ選択画面の一例を示す説明図である。ＫＰＩ選択画面１１００は、データ処理装置１０１の出力デバイス２０４の一例であるディスプレイ、または、データ処理装置１０１とネットワーク１０４を介して通信可能な他のコンピュータのディスプレイに表示される。ＫＰＩ選択画面１１００は、ＫＰＩの選択を受け付けるための画面である。ＫＰＩ選択画面１１００は、ＫＰＩ選択プルダウン１１０１と、しきい値入力欄１１０２と、登録ボタン１１０３と、を有する。

ＫＰＩ選択プルダウン１１０１は、各種ＫＰＩの選択が可能なリストである。ＫＰＩには、たとえば、全体スループットのほか、消費電力（Ｗ／時間）、人手作業時間（時間／日）、ロボット誤作動率（％／日）がある。これらのＫＰＩは、第ｉ工程システムＡｉからのデータに基づいて算出可能な指標値である。ＫＰＩは、後述する図１４のステップＳ１４０１で算出される。

しきい値入力欄１１０２は、しきい値ＴＨの入力を受け付ける入力欄である。しきい値ＴＨは、ＫＰＩの指標値の大きさを判断するための値である。しきい値ＴＨは、後述する図１４のステップＳ１４０２で用いられる。登録ボタン１１０３は、押下により、ＫＰＩ選択プルダウン１１０１から選択されたＫＰＩおよびしきい値入力欄１１０２に入力されたしきい値ＴＨをデータ処理装置１０１に登録するためのボタンである。

なお、しきい値ＴＨは、データ処理装置１０１が設定してもよい。具体的には、たとえば、データ処理装置１０１が、作業計画データに含まれる時間当たりの荷物処理数の目標値をＫＰＩのしきい値ＴＨに設定する。

図１２は、時間範囲指定画面の一例を示す説明図である。時間範囲指定画面１２００は、データ処理装置１０１の出力デバイス２０４の一例であるディスプレイ、または、データ処理装置１０１とネットワーク１０４を介して通信可能な他のコンピュータのディスプレイに表示される。時間範囲指定画面１２００は、関連度Ｒ（ｉ，ｊ）を算出する時間範囲Ｐを指定するための画面である。関連度Ｒ（ｉ，ｊ）の算出については、図１５で後述する。時間範囲指定画面１２００は、時間範囲入力欄１２０１と、スロット時間入力欄１２０２と、登録ボタン１２０３と、を有する。

時間範囲入力欄１２０１は、時間範囲Ｐの入力を受け付ける入力欄である。時間範囲Ｐとは、経時的に変化するＫＰＩにおいて関連度Ｒ（ｉ，ｊ）の算出対象となる時間幅である。時間範囲Ｐの開始時刻は、図１４で後述する関連データ項目抽出処理の実行中においてＫＰＩがしきい値ＴＨ未満になった時点でもよく、関連データ項目抽出処理の実行においてユーザが任意に指定した時刻でもよい。時間範囲Ｐは、後述する図１４のステップＳ１４０３で用いられる。

スロット時間入力欄１２０２は、スロット時間Ｔの入力を受け付ける入力欄である。スロット時間Ｔとは、時間範囲Ｐの分割単位である。時間範囲Ｐをスロット時間Ｔで分割された時間幅をスロットと称す。スロットは、後述する図１４のステップＳ１４０３、Ｓ１４０６，Ｓ１４０７で用いられる。登録ボタン１２０３は、押下により、時間範囲入力欄１２０１に入力された時間範囲Ｐおよびスロット時間入力欄１２０２に入力されたスロット時間Ｔをデータ処理装置１０１に登録するためのボタンである。

図１３は、関連データ項目抽出数指定画面の一例を示す説明図である。関連データ項目抽出数指定画面１３００は、関連データ項目４０３の抽出数Ｚを指定するための画面である。関連データ項目抽出数指定画面１３００は、関連データ項目抽出数入力欄１３０１と、登録ボタン１３０２と、を有する。

関連データ項目抽出数入力欄１３０１は、関連データ項目４０３の抽出数Ｚの入力を受け付ける入力欄である。これにより、優先度４０２が１からＺまでの関連データ項目４０３が抽出される。抽出数Ｚは、後述する図１４のステップＳ１４１０で用いられる。登録ボタン１３０２は、押下により、関連データ項目抽出数入力欄１３０１に入力された抽出数Ｚをデータ処理装置１０１に登録するためのボタンである。

図１４は、データ処理装置１０１による関連データ項目抽出処理手順例を示すフローチャートである。図１４の処理は、関連度Ｒ（ｉ，ｊ）の算出対象となる工程ｉごとに実行される。まず、データ処理装置１０１は、経時的なＫＰＩを取得する（ステップＳ１４０１）。作業計画装置が第ｉ工程システムＡｉから収集された収集データ９０３（第３データ９０３）または／および作業計画データに基づいてＫＰＩを算出し、データ処理装置１０１が作業計画装置１０２から取得してもよい。また、データ処理装置１０１が、第ｉ工程システムＡｉから収集された収集データ９０３（第３データ９０３）または／および作業計画データに基づいてＫＰＩを算出してもよい。つぎに、データ処理装置１０１は、算出したＫＰＩがしきい値ＴＨ未満であるか否かを判断する（ステップＳ１４０２）。

ＫＰＩがしきい値ＴＨ以上である場合（ステップＳ１４０２：Ｎｏ）、データ処理装置１０１は、データ項目４０３を抽出せずに関連データ項目抽出処理を終了する。一方、ＫＰＩがしきい値ＴＨ未満である場合（ステップＳ１４０２：Ｙｅｓ）、データ処理装置１０１は、たとえば、ＫＰＩがしきい値ＴＨ未満になった現時点からさかのぼって時間範囲Ｐをスロット時間Ｔで分割し、スロットＴｋを作成する（ステップＳ１４０３）。インデックスｋの最大値（すなわち、スロット数）は、Ｐ／Ｔ未満の整数である。

つぎに、データ処理装置１０１は、インデックスｋの初期値をｋ＝０に設定し（ステップＳ１４０４）、インデックスｋがＰ／Ｔ未満であるか否かを判断する（ステップＳ１４０５）。ｋがＰ／Ｔ未満である場合（ステップＳ１４０５：Ｙｅｓ）、スロットＴｋについてはまだ関連度算出処理（ステップＳ１４０８）を実行していないため、データ処理装置１０１は、スロットＴｋ内のＫＰＩの傾きｄｋを算出する（ステップＳ１４０６）。

つぎに、データ処理装置１０１は、スロットＴｋ中に値が変化したデータ項目４０３を抽出する（ステップＳ１４０７）。たとえば、データ項目４０３「作業員１」の値がスロットＴｋの開始時点で「山田 太郎」であり、スロットＴｋの終了時点で「海川 次郎」であれば、「作業員１」は、スロットＴｋ中に値が変化したデータ項目４０３として抽出される。なお、抽出対象となるデータ項目４０３は、たとえば、データ項目関連度テーブル１１４に登録されているデータ項目４０３でもよく、また、収集データ９０３に含まれるデータ項目４０３に限定してもよい。

つぎに、データ処理装置１０１は、関連度算出処理を実行する（ステップＳ１４０８）。関連度算出処理（ステップＳ１４０８）は、ステップＳ１４０７で抽出したデータ項目４０３の工程ｉと他のデータ項目４０３の工程ｊとの関連度Ｒ（ｉ，ｊ）を算出する処理であり、詳細については図１５で後述する。

このあと、データ処理装置１０１は、インデックスｋをインクリメントし（ステップＳ１４０９）、ステップＳ１４０５に戻る。インデックスｋがＰ／Ｔ以上である場合（ステップＳ１４０５：Ｎｏ）、データ処理装置１０１は、工程ｉにおいて関連度Ｒ（ｉ，ｊ）が上位Ｚ個のデータ項目４０３をデータ項目関連度テーブル１１４から抽出する（ステップＳ１４１０）。

そして、データ処理装置１０１は、抽出した関連データ項目４０３で関連データ項目テーブル１１２を更新する（ステップＳ１４１１）。具体的には、たとえば、図７の関連度７０２において、Ｚ＝２とすると、工程３の関連度Ｒ（３，ｊ）のうち上位２個の関連度７０２は、Ｒ（３，０）＝５．５とＲ（３，２）＝４．２である。したがって、データ処理装置１０１は、Ｒ（３，０）＝５．５の工程ＩＤ３０２である「０」とデータ項目４０３である「商品型番」に優先度「１」を付与して、関連データ項目テーブル１１２に登録する。同様に、データ処理装置１０１は、Ｒ（３，２）＝４．２の工程ＩＤ３０２である「２」とデータ項目４０３である「作業員２」に優先度「２」を付与して、関連データ項目テーブル１１２に登録する。そして、データ処理装置１０１は、工程ｉにおける関連データ項目抽出処理を終了する。

図１５は、図１４に示した関連度算出処理（ステップＳ１４０８）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。データ処理装置１０１は、ステップＳ１４０７で抽出したすべてのデータ項目４０３について、工程ｉとステップＳ１４０７で抽出したデータ項目４０３の工程ｊとの関連度Ｒ（ｉ，ｊ）を算出したか否かを判断する（ステップＳ１５０１）。

ステップＳ１４０７で抽出したすべてのデータ項目４０３について、工程ｉとステップＳ１４０７で抽出したデータ項目４０３の工程ｊとの関連度Ｒ（ｉ，ｊ）を算出していない場合（ステップＳ１５０１：Ｎｏ）、データ処理装置１０１は、ステップＳ１４０７で抽出した全データ項目４０３から、関連度Ｒ（ｉ，ｊ）未計算のデータ項目４０３を１つ選択する（ステップＳ１５０２）。

つぎに、データ処理装置１０１は、データ項目関連度テーブル１１４の工程ＩＤ３０２および工程名３０３から、ステップＳ１５０２での選択データ項目４０３の工程ｊ（工程ＩＤ３０２）を特定する（ステップＳ１５０３）。つぎに、データ処理装置１０１は、工程ｉと工程ｊとの重みｗ（ｉ,ｊ）を工程間重みテーブル１１３から取得する（ステップＳ１５０４）。そして、データ処理装置１０１は、傾きｄｋおよび重みｗ（ｉ,ｊ）に基づいて、下記式（１）により、工程ｉと選択データ項目４０３の工程ｊとの関連度Ｒ（ｉ，ｊ）を算出して（ステップＳ１５０５）、ステップＳ１５０１に戻る。

Ｒ（ｉ，ｊ）＋＝－ｄｋ×ｗ（ｉ,ｊ）・・・（１）

「＋＝」は加算代入を示す演算子である。関連度Ｒ（ｉ，ｊ）の初期値はＲ（ｉ，ｊ）＝０である。データ処理装置１０１は、選択データ項目４０３の工程ｊ別に関連度Ｒ（ｉ，ｊ）を算出し、スロットＴｋが変わる都度累積加算する。

そして、ステップＳ１４０７で抽出したすべてのデータ項目４０３について、関連度Ｒ（ｉ，ｊ）を算出した場合（ステップＳ１５０１：Ｙｅｓ）、データ処理装置１０１は、算出された関連度Ｒ（ｉ，ｊ）を、データ項目関連度テーブル１１４に登録し（ステップＳ１５０６）、関連度算出処理（ステップＳ１４０８）を終了する。

図１６は、関連度Ｒ（ｉ，ｊ）の算出例を示す説明図である。図１６では、例として、工程ｉ＝２の「値札付け」と選択データ項目４０３の工程ｊとの関連度Ｒ（２，ｊ）を算出する例について説明する。グラフ１６００は、データ処理装置１０１がステップＳ１４０１で取得した時系列なＫＰＩを示す。グラフ１６００の横軸は時間、縦軸はＫＰＩを示す。ここでは、ＫＰＩは、例として、１時間あたり商品処理量［個／時間］とする。

時刻ｔ０は、たとえば、関連データ項目抽出処理を実行している現在時刻とする。時刻ｔ０から時間範囲Ｐをさかのぼった時刻を時刻ｔ０－Ｐとする。データ処理装置１０１は、時間範囲Ｐをスロット時間Ｔ（例：Ｔ＝１時間）で分割し、スロットＴ１～Ｔ５を生成したとする（ステップＳ１４０３）。

ここで例としてスロットＴ２に着目する。スロットＴ２の開始時刻をＴ２ｓ（＝ｔ０－２Ｔ）、終了時刻をＴ２ｅ（＝ｔ０－Ｔ）とする。スロットＴ２の傾きｄ２は、時刻Ｔ２ｓのＫＰＩの値と時刻Ｔ２ｅのＫＰＩの値との差をスロット時間Ｔで割ることにより算出される。ここでは、傾きｄ２＝－４５が算出される（ステップＳ１４０６）。

このあと、データ処理装置１０１は、時刻Ｔ２ｓと時刻Ｔ２ｅとで値の変化があったデータ項目４０３、すなわち、時刻Ｔ２ｓでの値と時刻Ｔ２ｅでの値とが異なるデータ項目４０３を抽出する（ステップＳ１４０７）。ここでは、項目ＩＤ７０１が「１」の顧客コード、項目ＩＤが「３」の作業員１、項目ＩＤ７０１が「７」のロボットＩＤを、抽出データ項目４０３とする。

データ処理装置１０１は、抽出データ項目４０３に対応する工程ｊを特定する（ステップＳ１５０３）。そして、データ処理装置１０１は、工程間重みテーブル１１３から、対象となる工程２と、ステップＳ１４０７での抽出データ項目４０３の工程ｊ（例として、ｊ＝０，１，３）との重みｗ（２，０）＝１．０，ｗ（２，１）＝０．９，ｗ（２，３）＝０．０を取得する。

そして、データ処理装置１０１は、工程２の「値札付け」と、抽出データ項目４０３の工程である「共通」、「入荷」、および「分解」との関連度Ｒ（２，０）＝４５，Ｒ（２，１）＝４０．５，Ｒ（２，３）＝０をそれぞれ算出する。なお、スロットＴｋが変われば、関連度Ｒ（２，０），Ｒ（２，１），Ｒ（２，３）は再度算出され、算出済みの関連度Ｒ（２，０），Ｒ（２，１），Ｒ（２，３）にそれぞれ加算される。このようにして、関連度Ｒ（２，ｊ）が算出される。

以上説明したように、上述した実施例によれば、ＫＰＩの変化度合（傾きｄｋ）と、収集データ９０３の内容の変化（データ項目４０３の値の変化）とを対応付けることで、全体最適化の目的に関連するデータ項目４０３の自動抽出が可能になる。また、収集データ９０３の関係を、工程１～工程ｎの上流下流の関係または工程間の距離を考慮した重みｗ（ｉ，ｊ）を適用することにより、工程間の影響を勘案したデータ項目４０３の自動抽出が可能になる。このようなデータ項目４０３の自動抽出により、全体最適化で考慮すべきデータ項目４０３を選定する工数の削減が可能になる。

また、時間帯によってはＫＰＩの影響因子となるデータ項目４０３は異なるが、抽出データ項目をキーにして収集データ９０３を検索することにより、データ処理装置１０１は、全体最適化となる作業計画装置１０２への入力データを一括取得することができる。これにより、一定量の入力データの準備工数の削減が可能になる。

また、上述した実施例１および実施例２にかかるデータ処理装置１０１は、下記（１）～（４）のように構成することもできる。

（１）複数の工程（工程１～工程ｎ）により構成される作業環境（第１工程システムＡ１～第ｎ工程システムＡｎ）についてデータ処理するデータ処理装置１０１は、プログラムを実行するプロセッサ２０１と、プログラムを記憶する記憶デバイス２０２と、を有し、複数の工程の各々から収集される収集データ９０３の区分を示すデータ項目群の各々のデータ項目４０３と、収集データ９０３が収集される工程ｉと、を対応付けたデータ項目関連度テーブル１１４にアクセス可能であり、プロセッサ２０１は、データ項目群から、複数の工程の中の特定の工程ｉに関する経時的なＫＰＩが変化したスロットＴｋで、複数の工程のうち特定の工程ｉ以外の他の工程ｊからの収集データ９０３について、値１００４が変化した特定のデータ項目４０３を抽出する抽出処理（ステップＳ１４０７）と、特定の工程ｉから収集される第２データ９０２に、抽出処理によって抽出された特定のデータ項目４０３を追加する追加処理と（ステップＳ８０６）、を実行する。

これにより、関連データ項目の自動抽出が可能になり、データ項目の抽出工数の削減化を図ることができる。

（２）上記（１）のデータ処理装置１０１において、プロセッサ２０１は、スロットＴｋにおけるＫＰＩの傾きｄｋに基づいて、特定の工程ｉと他の工程ｊとの関連性の高さを示す関連度Ｒ（ｉ，ｊ）を算出する算出処理（ステップＳ１４０８）を実行し、抽出処理では、プロセッサ２０１は、算出処理によって算出された関連度Ｒ（ｉ，ｊ）に基づいて、特定のデータ項目ｉを抽出する。

これにより、ＫＰＩの時系列変化に寄与する関連データ項目の自動抽出が可能になる。

（３）上記（２）のデータ処理装置１０１において、２つの工程の工程間の順序または２つの工程がそれぞれ実施される作業位置間の距離に基づく重みを規定した工程間重みテーブル１１３にアクセス可能であり、算出処理では、プロセッサ２０１は、特定の工程ｉと他の工程ｊとの工程間の距離または順序に基づく特定の重みｗ（ｉ，ｊ）を工程間重みテーブル１１３から取得し、傾きｄｋと特定の重みｗ（ｉ，ｊ）とに基づいて関連度Ｒ（ｉ，ｊ）を算出する。

これにより、工程間の影響を勘案した関連データ項目の自動抽出が可能になる。

（４）上記（１）のデータ処理装置１０１において、プロセッサ２０１は、ＫＰＩがしきい値ＴＨ未満となった場合に（ステップＳ１４０２：Ｙｅｓ）、しきい値ＴＨ未満となる前のスロットＴｋについて、抽出処理（ステップＳ１４０７）を実行する。

これにより、ＫＰＩがしきい値ＴＨ未満となった原因を分析することができる。

なお、本発明は前述した実施例に限定されるものではなく、添付した特許請求の範囲の趣旨内における様々な変形例及び同等の構成が含まれる。たとえば、前述した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに本発明は限定されない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えてもよい。また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えてもよい。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加、削除、または置換をしてもよい。

また、前述した各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、たとえば集積回路で設計する等により、ハードウェアで実現してもよく、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し実行することにより、ソフトウェアで実現してもよい。

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、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶装置、又は、ＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）カード、ＳＤカード、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）の記録媒体に格納することができる。

また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、実装上必要な全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてよい。

Ａｉ 工程システム
Ｔｋ スロット
１００ データ処理システム
１０１ データ処理装置
１０２ 作業計画装置
１０３ コントローラ
１０４ ネットワーク
１１１ 機器工程テーブル
１１２ 関連データ項目テーブル
１１３ 工程間重みテーブル
１１４ データ項目関連度テーブル
４０３ データ項目
９０３ 収集データ

Claims (12)

1. 複数の工程により構成される作業環境についてデータ処理するデータ処理装置であって、
   プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、を有し、
   前記複数の工程の各々から収集されるデータの区分を示すデータ項目群の各々のデータ項目と、前記データが収集される工程と、を対応付けた対応情報にアクセス可能であり、
   前記プロセッサは、
   前記データ項目群から、前記複数の工程の中の特定の工程に関する経時的に変化する指標値が変化した監視対象期間で、前記複数の工程のうち前記特定の工程以外の他の工程からのデータについて、値が変化した特定のデータ項目を抽出する抽出処理と、
   前記特定の工程から収集されるデータに、前記抽出処理によって抽出された特定のデータ項目を追加する追加処理と、
   を実行することを特徴とするデータ処理装置。
2. 請求項１に記載のデータ処理装置であって、
   前記プロセッサは、
   前記監視対象期間における前記指標値の変化量に基づいて、前記特定の工程と前記他の工程との関連性の高さを示す関連度を算出する算出処理を実行し、
   前記抽出処理では、前記プロセッサは、前記算出処理によって算出された関連度に基づいて、前記特定のデータ項目を抽出する、
   ことを特徴とするデータ処理装置。
3. 請求項２に記載のデータ処理装置であって、
   ２つの工程の工程間の順序または前記２つの工程がそれぞれ実施される作業位置間の距離に基づく重みを規定した工程間重み情報にアクセス可能であり、
   前記算出処理では、前記プロセッサは、前記特定の工程と前記他の工程との特定の重みを前記工程間重み情報から取得し、前記変化量と前記特定の重みとに基づいて前記関連度を算出する、
   ことを特徴とするデータ処理装置。
4. 請求項１に記載のデータ処理装置であって、
   前記プロセッサは、
   前記指標値がしきい値未満となった場合に、前記しきい値未満となる前の前記監視対象期間について、前記抽出処理を実行することを特徴とするデータ処理装置。
5. 複数の工程により構成される作業環境についてデータ処理するデータ処理装置が実行するデータ処理方法であって、
   前記データ処理装置は、プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、を有し、前記複数の工程の各々から収集されるデータの区分を示すデータ項目群の各々のデータ項目と、前記データが収集される工程と、を対応付けた対応情報にアクセス可能であり、
   前記データ処理方法は、
   前記プロセッサが、
   前記データ項目群から、前記複数の工程の中の特定の工程に関する経時的に変化する指標値が変化した監視対象期間で、前記複数の工程のうち前記特定の工程以外の他の工程からのデータについて、値が変化した特定のデータ項目を抽出する抽出処理と、
   前記特定の工程から収集されるデータに、前記抽出処理によって抽出された特定のデータ項目を追加する追加処理と、
   を実行することを特徴とするデータ処理方法。
6. 請求項５に記載のデータ処理方法であって、
   前記プロセッサは、
   前記監視対象期間における前記指標値の変化量に基づいて、前記特定の工程と前記他の工程との関連性の高さを示す関連度を算出する算出処理を実行し、
   前記抽出処理では、前記プロセッサは、前記算出処理によって算出された関連度に基づいて、前記特定のデータ項目を抽出する、
   ことを特徴とするデータ処理方法。
7. 請求項６に記載のデータ処理方法であって、
   前記プロセッサは、２つの工程の工程間の順序または前記２つの工程がそれぞれ実施される作業位置間の距離に基づく重みを規定した工程間重み情報にアクセス可能であり、
   前記算出処理では、前記プロセッサは、前記特定の工程と前記他の工程との特定の重みを前記工程間重み情報から取得し、前記変化量と前記特定の重みとに基づいて前記関連度を算出する、
   ことを特徴とするデータ処理方法。
8. 請求項５に記載のデータ処理方法であって、
   前記プロセッサは、
   前記指標値がしきい値未満となった場合に、前記しきい値未満となる前の前記監視対象期間について、前記抽出処理を実行することを特徴とするデータ処理方法。
9. 複数の工程により構成される作業環境についてのデータ処理をプロセッサに実行させるデータ処理プログラムであって、
   前記プロセッサは、プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、を有し、前記複数の工程の各々から収集されるデータの区分を示すデータ項目群の各々のデータ項目と、前記データが収集される工程と、を対応付けた対応情報にアクセス可能であり、
   前記プロセッサに、
   前記データ項目群から、前記複数の工程の中の特定の工程に関する経時的に変化する指標値が変化した監視対象期間で、前記複数の工程のうち前記特定の工程以外の他の工程からのデータについて、値が変化した特定のデータ項目を抽出する抽出処理と、
   前記特定の工程から収集されるデータに、前記抽出処理によって抽出された特定のデータ項目を追加する追加処理と、
   を実行させることを特徴とするデータ処理プログラム。
10. 請求項９に記載のデータ処理プログラムであって、
    前記プロセッサに、
    前記監視対象期間における前記指標値の変化量に基づいて、前記特定の工程と前記他の工程との関連性の高さを示す関連度を算出する算出処理を実行させ、
    前記抽出処理では、前記プロセッサに、前記算出処理によって算出された関連度に基づいて、前記特定のデータ項目を抽出させる、
    ことを特徴とするデータ処理プログラム。
11. 請求項１０に記載のデータ処理プログラムであって、
    前記プロセッサは、２つの工程の工程間の順序または前記２つの工程がそれぞれ実施される作業位置間の距離に基づく重みを規定した工程間重み情報にアクセス可能であり、
    前記算出処理では、前記プロセッサに、前記特定の工程と前記他の工程との特定の重みを前記工程間重み情報から取得し、前記変化量と前記特定の重みとに基づいて前記関連度を算出させる、
    ことを特徴とするデータ処理プログラム。
12. 請求項９に記載のデータ処理プログラムであって、
    前記プロセッサに、
    前記指標値がしきい値未満となった場合に、前記しきい値未満となる前の前記監視対象期間について、前記抽出処理を実行させることを特徴とするデータ処理プログラム。

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