JP7437054B2 - 組立てラインにおけるワークフローを最適化するための方法、デバイス及び非一時的コンピュータ可読媒体 - Google Patents
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Description
本出願は、2019年2月28日に出願した米国特許出願第16/289,422号の優先権を主張したものであり、その内容全体は、参照により本明細書に組み込まれている。
Claims (14)
- 組立てラインにおけるワークフローを最適化するための方法であって、
深層学習プロセッサを含むコンピュータシステムにより、前記組立てラインにおける第1のステーションに配置された第1の画像キャプチャデバイスから第1のモーションデータを受け取るステップであって、前記第1のモーションデータは、組立てプロセスの第1のステップを実行する第1の作業者が製造物品と相互作用している間に、前記第1のステーションにおいて前記第1の作業者によって実施されるモーションを含む、ステップと、
前記コンピュータシステムにより、前記第1の画像キャプチャデバイスから前記製造物品の画像データを受け取るステップと、
前記コンピュータシステムにより、前記第1の作業者によって実行された前記モーションに対する理想化されたモーションプロファイルと前記第1のモーションデータ間のエラー分散を計算するステップと、
前記深層学習プロセッサにより、及び前記画像データに基づいて、理想化された製造物品の第2の画像から、前記製造物品に偏差があることを決定するステップと、
前記深層学習プロセッサにより、前記製造物品の前記偏差に基づいて、前記エラー分散の影響を決定するステップと、
前記コンピュータシステムにより、前記エラー分散に基づいて、前記第1のステーションから下流側の前記組立てラインにおける第2のステーションへ、調整された組立て指示を生成するステップであり、前記調整された組立て指示は製造物品と前記理想化された製造物品間の前記偏差を小さくし又は除去するよう構成されたステップと、
を含む方法。 - 第2の作業者は前記第2のステーションと関連している、請求項1に記載の方法。
- 第2の作業者は前記第2のステーションと関連しており、第3の作業者は第3のステーションと関連しており、
前記第3のステーションが前記組立てラインにおける前記第2のステーションから下流側である、請求項1に記載の方法。 - 前記第2のステーションに配置された第2の画像キャプチャデバイスから第2のモーションデータを受け取るステップであって、前記第2のモーションデータは、第2の作業者が前記製造物品と相互作用している間に、関連する第2の作業者によって実施される第2のモーションを含む、ステップ
をさらに含み、
前記エラー分散を計算するステップが前記第2の作業者によって実施される前記第2のモーションにさらに基づく、請求項1に記載の方法。 - 前記製造物品における前記偏差が1つまたは複数の機械学習モデルを使用して決定される、請求項1に記載の方法。
- 組立てラインにおけるワークフローを最適化するためのシステムであって、
複数の画像キャプチャデバイスであって、前記複数の画像キャプチャデバイスの各々が、組立てラインにおける複数のステーションのうちの1つまたは複数に配置される、複数の画像キャプチャデバイスと、
前記複数のステーションのうちの1つまたは複数に提供された手引きおよび指示を自動的に修正するように構成された組立て指示モジュールと、を備え、
前記組立て指示モジュールが前記複数の画像キャプチャデバイスに結合され、前記組立て指示モジュールが、
前記複数の画像キャプチャデバイスのうちの第1の画像キャプチャデバイスから第1のモーションデータを受け取ることであり、前記第1の画像キャプチャデバイスが前記組立てラインにおける第1のステーションに配置され、前記第1のモーションデータが、組立てプロセスの第1のステップを実施する第1の作業者が製造物品と相互作用している間に、前記第1のステーションにおいて前記第1の作業者によって実施されるモーションを含む受け取ることと、
前記第1の画像キャプチャデバイスから前記第1のステーションにおいて、前記製造物品の画像データを受け取ることと、
前記第1の作業者によって実行された前記モーションに対する理想化されたモーションプロファイルと前記第1のモーションデータ間のエラー分散を計算することと、
深層学習プロセッサにより、及び前記画像データに基づいて、理想化された製造物品の第2の画像から、前記製造物品に偏差があることを決定することと、
前記深層学習プロセッサにより、前記製造物品の前記決定された偏差に基づいて、前記エラー分散の影響を決定することと、
前記エラー分散に基づいて、前記第1のステーションから下流側の前記組立てラインにおける第2のステーションへ、調整された組立て指示を生成することであり、前記調整された組立て指示は前記製造物品と前記理想化された製造物品間の前記偏差を小さくし又は除去するよう構成されていることと、
を含む操作を実施するように構成された、
システム。 - 第2の作業者は前記第2のステーションと関連している、請求項6に記載のシステム。
- 第2の作業者は前記第2のステーションと関連しており、第3の作業者は第3のステーションと関連しており、
前記第3のステーションが前記組立てラインにおける前記第2のステーションから下流側である、請求項6に記載のシステム。 - 前記第2のステーションに配置された第2の画像キャプチャデバイスから第2のモーションデータを受け取ることであって、前記第2のモーションデータは、第2の作業者が前記製造物品と相互作用している間に、関連する第2の作業者によって実施される第2のモーションを含む、
ことをさらに含み、
前記エラー分散を計算することが前記第2の作業者によって実施される前記第2のモーションにさらに基づく、請求項6に記載のシステム。 - 前記製造物品における前記偏差が1つまたは複数の機械学習モデルを使用して決定される、請求項6に記載のシステム。
- その上に記憶された命令を含む非一時的コンピュータ可読媒体であって、
前記命令が、1つまたは複数のプロセッサによって実行されると、
深層学習プロセッサを含むコンピュータシステムにより、組立てラインにおける第1のステーションに配置された第1の画像キャプチャデバイスから第1のモーションデータを受け取ることであり、前記第1のモーションデータが、組立てプロセスの第1のステップを実施する第1の作業者が製造物品と相互作用している間に、前記第1のステーションにおいて、前記第1の作業者によって実施されるモーションを含む受け取ることと、
前記コンピュータシステムにより、前記第1の画像キャプチャデバイスから前記第1のステーションにおいて、前記製造物品の画像データを受け取ることと、
前記コンピュータシステムにより、前記第1の作業者によって実行された前記モーションに対する理想化されたモーションプロファイルと前記第1のモーションデータ間のエラー分散を計算することと、
前記深層学習プロセッサにより、及び前記画像データに基づいて、理想化された製造物品の第2の画像から、前記製造物品に偏差があることを決定することと、
前記深層学習プロセッサにより、前記製造物品の前記決定された偏差に基づいて、前記エラー分散の影響を決定することと、
前記コンピュータシステムにより、前記エラー分散に基づいて、前記第1のステーションから下流側の前記組立てラインにおける第2のステーションへ、調整された組立て指示を生成することであり、前記調整された組立て指示は前記製造物品と前記理想化された製造物品間の前記偏差を小さくし又は除去するよう構成されていることと、
を含む命令を前記複数のプロセッサが実行することになるように構成される、非一時的コンピュータ可読媒体。 - 第2の作業者は前記第2のステーションと関連している、請求項11に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
- 第2の作業者は前記第2のステーションと関連しており、第3の作業者は第3のステーションと関連しており、
前記第3のステーションが前記組立てラインにおける前記第2のステーションから下流側である、
請求項11に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。 - 前記第2のステーションに配置された第2の画像キャプチャデバイスから第2のモーションデータを受け取ることであって、前記第2のモーションデータが、第2の作業者が前記製造物品と相互作用している間に、関連する第2の作業者によって実施される第2のモーションを含む、
のための操作を前記複数のプロセッサが実施することになるように構成された命令をさらに含み、
前記エラー分散を計算することが前記第2の作業者によって実行される前記第2のモーションにさらに基づく、
請求項11に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
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