JP7470608B2 - 作業改善支援装置、作業改善支援システム - Google Patents

Description

本発明は、作業改善支援装置、作業改善支援システムに関する。

特許文献１には、製造現場における生産設備を対象とし、生産設備と作業者の両方の実績データと作業内容と対応付けられた作業モデルを用いて現在の作業状況を推定し、製品の品質や生産性、製造コストなど種々のＫＰＩ（Ｋｅｙ Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ）改善のための推奨作業を生成し、表示することが記載されている。

特開２０２０－９５４４０号公報

上記特許文献１に記載の技術では、生産設備に紐づけられた製品や部品などの製造物と、生産設備を扱う作業者とが、作業モデルにおいて考慮されている。しかし、生産設備の上位概念である、ショップやライン、さらにその上位の工場全体を対象としたＫＰＩ改善の実現のためには、不十分な点がある。例えば、推奨作業の生成および表示において、対象となるユーザは、生産設備を担当とする作業者、つまり単一の利用者のみを考慮しているだけであり、改善施策の実施担当が複数人存在する場合について考慮されていない。生産設備の上位のショップやライン、さらにその上位の工場全体を対象としたＫＰＩ改善の実現のためには、分析結果に基づく改善施策を、担当範囲および担当内容の異なる複数人に伝達する場合があり、その伝達先に応じた伝達方法に留意する必要があるが、特許文献１ではこの点について考慮されていない。

本発明の目的は、現場データ（４Ｍデータ：Ｍａｎ、Ｍａｃｈｉｎｅ、Ｍａｔｅｒｉａｌ、Ｍｅｔｈｏｄ）を用いて分析した結果を根拠に改善施策として活用し、担当範囲および担当内容の異なる担当者ごとに適切に伝達することである。

本願は、上記課題の少なくとも一部を解決する手段を複数含んでいるが、その例を挙げるならば、以下のとおりである。上記課題を解決すべく、本発明の一態様に係る作業改善支援装置は、製造現場において製造された製造物ごとの生産実績と、生産計画と、ユーザ情報とを格納する記憶部と、前記生産実績と前記生産計画とを組合わせて分析し、改善すべき対象となる要素を抽出する改善対象抽出部と、前記生産実績と前記生産計画の分析結果から、改善すべき対象となる要素に対して有効な改善施策を推定する改善施策推定部と、前記ユーザ情報に含まれる属性情報を用いて所定のレイアウトを特定し、改善すべき対象および改善施策を、前記レイアウトに応じてユーザに提供する画面を生成する分析結果生成部と、を備える。

本発明によれば、現場データを用いて分析した結果を根拠に改善施策として活用し、担当範囲および担当内容の異なる担当者ごとに適切に伝達することが可能となる。上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

本発明の第一の実施形態に係る作業改善支援システムの構成例を示す図である。 作業改善支援装置の構成例を示す図である。 生産実績記憶部のデータ構造例を示す図である。 生産計画記憶部のデータ構造例を示す図である。 ＫＰＩ分析方式記憶部のデータ構造例を示す図である。 問題要素記憶部のデータ構造例を示す図である。 改善対象記憶部のデータ構造例を示す図である。 改善施策記憶部のデータ構造例を示す図である。 ユーザ情報記憶部のデータ構造例を示す図である。 作業改善支援装置のハードウェア構成例を示す図である。 問題要素特定処理のフローの例を示す図である。 改善対象抽出処理のフローの例を示す図である。 改善施策推定処理のフローの例を示す図である。 工程の改善施策推定処理のフローの例を示す図である。 生産設備の改善施策推定処理のフローの例を示す図である。 分析結果生成処理のフローの例を示す図である。 分析結果（サマリ）生成処理のフローの例を示す図である。 分析結果サマリ表示画面の例を示す図である。 汎用の分析結果表示画面の例を示す図である。

以下、本発明に係る実施の形態を図面に基づいて説明する。なお、実施の形態を説明するための全図において、同一の部材には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。また、以下の実施の形態において、その構成要素（要素ステップ等も含む）は、特に明示した場合および原理的に明らかに必須であると考えられる場合等を除き、必ずしも必須のものではないことは言うまでもない。また、「Ａからなる」、「Ａよりなる」、「Ａを有する」、「Ａを含む」と言うときは、特にその要素のみである旨明示した場合等を除き、それ以外の要素を排除するものでないことは言うまでもない。同様に、以下の実施の形態において、構成要素等の形状、位置関係等に言及するときは、特に明示した場合および原理的に明らかにそうでないと考えられる場合等を除き、実質的にその形状等に近似または類似するもの等を含むものとする。

製造業を営む企業の工場では、生産する製品について、各生産工程で使用する生産設備、各生産設備に投入する時間に基づき、将来の生産計画を立案し、その生産計画に従って日々の生産活動を行うことが多い。そのような製造現場では、作業者、設備、製造物そのもの、等の様々な要因によって、計画に対する大小さまざまの遅延が発生する。

とくに、生産する製品が多品種であり品種混合比が時々刻々と変化する環境では、製造工程が品種に応じて多岐に渡り、複雑であるため、起こりやすい事象を事前に予測することが困難になりやすい。

これらを早期に知るためには、生産進捗状況を正確に取得し、活用することが必要である。特に、品種の変動が目まぐるしい場合等においては、過去に起きた事象を分析して、計画に対する遅延を引き起こした要因となった要素を抽出し、要素毎に適切かつ有効な改善施策を図るためには高い分析能力を要する。また、その分析結果をわかりやすく担当者の担当範囲に合わせて伝達することも重要である。

例えば、工場全体の稼働についての責任者の視点では、工場全体のパフォーマンスを評価するＫＰＩからみて影響の大きい範囲を特定してリソースの管理、改善を行うことが関心事項となるが、作業担当者の視点では、工場全体のパフォーマンスを中心とするよりも担当している作業で用いる生産設備の効率的な使用や作業開始の詳細なタイミング管理の方が関心事項となる傾向にある。そのため、改善施策を提示すべき単位や、施策を実施する根拠となる分析内容についても示す内容が異なる傾向にある。

図１は、本発明の第一の実施形態に係る作業改善支援システムの構成例を示す図である。作業改善支援システム１０には、製造現場（エリア）１００に設けられた生産現場装置群と、製造現場外に設けられた分析端末１５０と、生産計画装置１６０と、生産現場装置群および分析端末１５０とネットワークを介して通信可能に接続される作業改善支援装置２００とが含まれる。

このネットワークは、例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＶＰＮ（Ｖｉｒｔｕａｌ Ｐｒｉｖａｔｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネット等の一般公衆回線を一部または全部に用いた通信網、携帯電話通信網等、のいずれかまたはこれらの複合したネットワークである。なお、ネットワークは、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）や５Ｇ（Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）等の無線による通信網であってもよい。

生産現場装置群には、実績入力端末１１０と、作業指示や分析結果などを表示する現場端末１２０と、コントローラ１３０と、生産設備１３１と、その他各種の工具や作業者の動作等を取得するセンサ１４０等の装置が含まれる。実績入力端末１１０は、操作者により製造対象の個体の識別子、工程の開始時刻、終了時刻等の実績情報の入力を受け付ける生産実績収集装置である。現場端末１２０は、操作者により操作される端末であり、作業改善支援装置２００が生成した画面情報を表示し、その画面上での操作入力を受け付けて作業改善支援装置２００に処理依頼等を行う。

コントローラ１３０は、生産設備１３１の動作を制御する装置である。コントローラ１３０は、生産設備１３１の稼働開始、稼働状態、不稼働状態、稼働終了等の時刻等の情報を監視し、作業改善支援装置２００の生産実績収集部２２１にネットワークを介して送信する。生産設備１３１は、生産に用いる装置であり、例えば数値制御加工装置（ＮＣ装置）等の装置である。なお、生産設備１３１の稼働情報は、コントローラ１３０が作業改善支援装置２００へ送信する例を挙げているが、これに限られず、生産設備１３１自身が稼働情報を作業改善支援装置２００へ送信するようにしてもよい。

センサ１４０は、生産設備１３１を稼働させる作業者の動作情報を取得する装置、例えば加速度センサやカメラ、あるいは心拍センサ、温度センサを含む。センサ１４０は、作業者の稼働開始、稼働状態、不稼働状態、稼働終了等の時刻等の情報を監視し、作業改善支援装置２００の生産実績収集部２２１にネットワークを介して送信する。

分析端末１５０は、製造現場内外の任意の場所に設置され、操作者により操作される端末であり、作業改善支援装置２００が生成した画面情報を表示し、その画面上での操作入力を受け付けて作業改善支援装置２００に処理依頼等を行う。

生産計画装置１６０は、品種ごとの製造フローと、工場の生産設備リストおよびメンテナンス計画と、作業者の担当設備リストと、作業者のシフト計画と、工場の稼働カレンダ等を含むマスタ情報と、計画日時における仕掛り製造物情報と、工場への投入計画などの情報を用いて将来の生産計画を作成する。なお、この生産計画装置１６０に代えて、ネットワークに接続された図示しないＭＥＳ（Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ Ｅｘｅｃｕｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）から、生産計画データ等を受け付ける装置であってもよい。

作業改善支援装置２００は、実績入力端末１１０および、生産現場装置群から取得した現場データ（４Ｍデータ：Ｍａｎ、Ｍａｃｈｉｎｅ、Ｍａｔｅｒｉａｌ、Ｍｅｔｈｏｄ）から構成される生産実績情報および、生産計画情報を用いて、問題要素の特定処理、改善対象の抽出処理、改善施策の推定処理、分析結果の生成処理などの各種の処理を行う。

図２は、作業改善支援装置の構成例を示す図である。作業改善支援装置２００は、記憶部２１０と、処理部２２０と、通信部２３０と、入力部２４０と、出力部２５０と、を備える。

記憶部２１０には、生産実績記憶部２１１と、生産計画記憶部２１２と、ＫＰＩ分析方式記憶部２１３と、問題要素記憶部２１４と、改善対象記憶部２１５と、改善施策記憶部２１６と、ユーザ情報記憶部２１７と、が含まれる。

生産実績記憶部２１１には、部品や製品などの製造物毎に、工程の作業（処理）と、前工程の作業（処理）が完了した時刻と、作業（処理）を開始した時刻と、作業（処理）を完了した時刻と、作業（処理）した生産設備、作業（処理）した作業者と、を特定する情報、つまり、製造現場の４Ｍ動態を記録した情報が格納される。

図３は、生産実績記憶部のデータ構造例を示す図である。生産実績記憶部２１１には、後述する生産実績収集部２２１が実績入力端末１１０および製造現場装置群から取得した情報が格納される。

生産実績記憶部２１１は、製造物ＩＤ欄２１１ａと、品種ＩＤ欄２１１ｂと、員数欄２１１ｃと、工程ＩＤ欄２１１ｄと、工程Ｎｏ欄２１１ｅと、前工程完了時刻欄２１１ｆと、開始時刻欄２１１ｇと、完了時刻欄２１１ｈと、生産設備ＩＤ欄２１１ｊと、作業者ＩＤ欄２１１ｋと、品質指数欄２１１ｍと、を有する。

製造物ＩＤ欄２１１ａと、品種ＩＤ欄２１１ｂと、員数欄２１１ｃと、工程ＩＤ欄２１１ｄと、工程Ｎｏ欄２１１ｅと、前工程完了時刻欄２１１ｆと、開始時刻欄２１１ｇと、完了時刻欄２１１ｈと、生産設備ＩＤ欄２１１ｊと、作業者ＩＤ欄２１１ｋと、品質指数欄２１１ｍとは、それぞれ関連付けられている。

製造物ＩＤ欄２１１ａには、各々の製品や部品などの製造物を一意に識別することのできる識別情報である製造物ＩＤを特定する情報が格納される。

品種ＩＤ欄２１１ｂには、製造物ＩＤ欄２１１ａで特定される製造物の品種を特定する情報が格納される。

員数欄２１１ｃには、製造物ＩＤ欄２１１ａで特定される製造物に含まれる製造物の数量を特定する情報が格納される。

工程ＩＤ欄２１１ｄには、製造物ＩＤ欄２１１ａで特定される製造物を処理した工程を特定するための情報が格納される。

工程Ｎｏ欄２１１ｅには、製造物ＩＤ欄２１１ａで特定される製造物に対する工程ＩＤ欄２１１ｄの工程が初工程から数えて第何番目の工程かを特定する情報が格納される。

前工程完了時刻欄２１１ｆには、製造物ＩＤ欄２１１ａで特定される製造物に対する、工程ＩＤ欄２１１ｄで特定される工程の前工程を完了した時刻を特定する情報が格納される。

開始時刻欄２１１ｇには、製造物ＩＤ欄２１１ａで特定される製造物に対する、工程ＩＤ欄２１１ｄで特定される工程の処理を開始した時刻を特定する情報が格納される。

完了時刻欄２１１ｈには、製造物ＩＤ欄２１１ａで特定される製造物に対する、工程ＩＤ欄２１１ｄで特定される工程の処理を完了した時刻を特定する情報が格納される。

生産設備ＩＤ欄２１１ｊには、製造物ＩＤ欄２１１ａで特定される製造物を、開始時刻欄２１１ｇで特定される開始時刻から、完了時刻欄２１１ｈで特定される終了時刻までの期間に、工程ＩＤ欄２１１ｄで特定される工程での処理で利用した生産設備ＩＤを特定する情報が格納される。

作業者ＩＤ欄２１１ｋには、製造物ＩＤ欄２１１ａで特定される製造物を、開始時刻欄２１１ｇで特定される開始時刻から、完了時刻欄２１１ｈで特定される完了時刻までの期間に、工程ＩＤ欄２１１ｄで特定される工程での処理を担当した作業者ＩＤを特定する情報が格納される。

品質指数欄２１１ｍには、製造物ＩＤ欄２１１ａで特定される製造物について、開始時刻欄２１１ｇで特定される開始時刻から、完了時刻欄２１１ｈで特定される完了時刻までの期間に、工程ＩＤ欄２１１ｄで特定される工程での処理における品質情報が格納される。ここで、品質情報は、歩留りなどの品質を表す所定の指標である。

図４は、生産計画記憶部のデータ構造例を示す図である。生産計画記憶部２１２には、生産計画装置１６０が生成した生産計画が格納される。

生産計画記憶部２１２は、製造物ＩＤ欄２１２ａと、品種ＩＤ欄２１２ｂと、員数欄２１２ｃと、工程ＩＤ欄２１２ｄと、工程Ｎｏ欄２１２ｅと、開始時刻欄２１２ｆと、終了時刻欄２１２ｇと、生産設備ＩＤ欄２１２ｈと、作業者ＩＤ欄２１２ｊと、計画日欄２１２ｋと、を有する。

製造物ＩＤ欄２１２ａと、品種ＩＤ欄２１２ｂと、員数欄２１２ｃと、工程ＩＤ欄２１２ｄと、工程Ｎｏ欄２１２ｅと、開始時刻欄２１２ｆと、終了時刻欄２１２ｇと、生産設備ＩＤ欄２１２ｈと、作業者ＩＤ欄２１２ｊと、計画日欄２１２ｋとは、それぞれ関連付けられている。

製造物ＩＤ欄２１２ａには、各々の製品や部品などの製造物を一意に識別することのできる識別情報である製造物ＩＤを特定する情報が格納される。

品種ＩＤ欄２１２ｂには、製造物ＩＤ欄２１２ａで特定される製造物の品種ＩＤを特定する情報が格納される。

員数欄２１２ｃには、製造物ＩＤ欄２１２ａで特定される製造物に含まれる製造物の数量を特定する情報が格納される。

工程ＩＤ欄２１２ｄには、製造物ＩＤ欄２１２ａで特定される製造物を処理した工程を識別するための工程ＩＤを特定する情報が格納される。

工程Ｎｏ欄２１２ｅには、製造物ＩＤ欄２１２ａで特定される製造物に対する工程ＩＤ欄２１２ｄの工程が初工程から数えて第何番目の工程かを特定する情報が格納される。

開始時刻欄２１２ｆには、製造物ＩＤ欄２１２ａで特定される製造物に対する、工程ＩＤ欄２１２ｄで特定される工程の処理を開始する予定の時刻を特定する情報が格納される。

終了時刻欄２１２ｇには、製造物ＩＤ欄２１２ａで特定される製造物に対する、工程ＩＤ欄２１２ｄで特定される工程の処理を終了する予定の時刻を特定する情報が格納される。

生産設備ＩＤ欄２１２ｈには、製造物ＩＤ欄２１２ａで特定される製造物を、開始時刻欄２１２ｆで特定される開始時刻から、終了時刻欄２１２ｇで特定される終了時刻までの期間に、工程ＩＤ欄２１２ｄで特定される工程での処理で利用する予定の生産設備ＩＤを特定する情報が格納される。

作業者ＩＤ欄２１２ｊには、製造物ＩＤ欄２１２ａで特定される製造物を、開始時刻欄２１２ｆで特定される開始時刻から、終了時刻欄２１２ｇで特定される終了時刻までの期間に、工程ＩＤ欄２１２ｄで特定される工程での処理を担当する予定の作業者ＩＤを特定する情報が格納される。

計画日欄２１２ｋには、製造物ＩＤ欄２１２ａで特定される製造物に対する、工程ＩＤ欄２１２ｄで特定される工程で、開始時刻欄２１２ｆで特定される開始時刻から、終了時刻欄２１２ｇで特定される終了時刻までの期間に、生産設備ＩＤ欄２１２ｈで特定される設備ＩＤの設備を利用し、作業者ＩＤ欄２１２ｊで特定される作業者ＩＤの作業者が担当する計画を、計画した日を特定する情報が格納される。

図５は、ＫＰＩ分析方式記憶部のデータ構造例を示す図である。ＫＰＩ分析方式記憶部２１３には、後述する問題要素特定部２２２と、改善対象抽出部２２３とが利用する情報が格納される。

ＫＰＩ分析方式記憶部２１３は、ＫＰＩ欄２１３ａと、集計方法欄２１３ｂと、分析軸候補欄２１３ｃと、を有する。

ＫＰＩ欄２１３ａと、集計方法欄２１３ｂと、分析軸候補欄２１３ｃとは、それぞれ関連付けられている。

ＫＰＩ欄２１３ａには、作業改善支援装置２００で処理に用いるＫＰＩを特定する情報が格納されている。

集計方法欄２１３ｂには、ＫＰＩ欄２１３ａで特定されるＫＰＩを複数期間あるいは複数要素で集計する場合の集計方法を特定する情報が格納されている。

分析軸候補欄２１３ｃには、ＫＰＩ欄２１３ａで特定されるＫＰＩを分析する場合にて分析軸として設定可能な要素が格納されている。ここで、この分析軸候補欄２１３ｃに格納されたデータが、「全て」である場合、ＫＰＩ欄２１３ａで特定されるＫＰＩは、作業改善支援装置２００で扱う全ての要素を分析軸に設定することが可能であることを表している。

図６は、問題要素記憶部のデータ構造例を示す図である。問題要素記憶部２１４には、後述する問題要素特定部２２２により生成された情報が格納される。

問題要素記憶部２１４は、要素ＩＤ欄２１４ａと、生産日欄２１４ｆと、ＫＰＩ欄２１４ｇと、計画欄２１４ｈと、実績欄２１４ｉと、予実差欄２１４ｋと、を有する。また、要素ＩＤ欄２１４ａには、工程の実施条件を特定する複数の要素が含まれ得る。そのため、本実施形態においては、代表的な例として、要素ＩＤ欄２１４ａは、品種ＩＤ２１４ｂと、工程ＩＤ２１４ｃと、生産設備ＩＤ２１４ｄと、作業者ＩＤ２１４ｅとの組み合わせであるとして説明する。

要素ＩＤ欄２１４ａと、生産日欄２１４ｆと、ＫＰＩ欄２１４ｇと、計画欄２１４ｈと、実績欄２１４ｉと、予実差欄２１４ｋとは、それぞれ関連付けられている。

要素ＩＤ欄２１４ａには、生産に関わる複数の要素に関する組合せを一意に識別することのできる情報が格納される。例えば、要素ＩＤ欄２１４ａには、品種ＩＤを特定する情報と、工程ＩＤを特定する情報と、生産設備ＩＤを特定する情報と、作業者ＩＤを特定する情報と、の組み合わせが格納される。

生産日欄２１４ｆには、生産日を特定する情報が格納される。ＫＰＩ欄２１４ｇには、ＫＰＩを特定する情報が格納される。計画欄２１４ｈには、要素ＩＤ欄２１４ａで指定された要素の組合せにて、生産日欄２１４ｆで指定された生産日に対し、ＫＰＩ欄２１４ｇで指定されたＫＰＩに対する計画値が格納される。

実績欄２１４ｉには、要素ＩＤ欄２１４ａで指定された要素の組合せにて、生産日欄２１４ｆで指定された生産日に対し、ＫＰＩ欄２１４ｇで指定されたＫＰＩに対する実績値が格納される。

予実差欄２１４ｋには、要素ＩＤ欄２１４ａで指定された要素の組合せにて、生産日欄２１４ｆで指定された生産日に対し、ＫＰＩ欄２１４ｇで指定されたＫＰＩに対する計画と実績の差分が格納される。ここで、差分は、例えば、実績値、つまり実績欄２１４ｉに格納された数値から、計画値、つまり計画欄２１４ｈに格納された数値を引く、あるいは除すること等により算出される情報である。また、これに限られず、差分は、他の方法によるものであっても、所定の方法により計画と実績の差を示す情報であればよい。

図７は、改善対象記憶部のデータ構造例を示す図である。改善対象記憶部２１５には、後述する改善対象抽出部２２３により生成された情報が格納され、分析軸ごとに指定した期間にＫＰＩの計画と実績に乖離が生じた要素、つまりＱＤＣ改善のために対策すべき要素、を特定する情報が格納される。ここで、分析軸とは、例えば、品種、工程、生産設備、作業者等の分析の観点である。例示した分析の観点では、品種は４ＭデータのＭａｔｅｒｉａｌ、工程はＭｅｔｈｏｄ、生産設備はＭａｃｈｉｎｅ、作業者はＭａｎのそれぞれに対応しているといえる。

改善対象記憶部２１５は、分析軸欄２１５ａと、要素ＩＤ欄２１５ｂと、ＫＰＩ欄２１５ｃと、期間（開始日）欄２１５ｄと、単位欄２１５ｅと、順位欄２１５ｆと、前回順位欄２１５ｇと、値欄２１５ｈと、前回値欄２１５ｉと、ユーザ指定欄２１５ｋと、を有する。

分析軸欄２１５ａと、要素ＩＤ欄２１５ｂと、ＫＰＩ欄２１５ｃと、期間（開始日）欄２１５ｄと、単位欄２１５ｅと、順位欄２１５ｆと、前回順位欄２１５ｇと、値欄２１５ｈと、前回値欄２１５ｉと、ユーザ指定欄２１５ｋとは、それぞれ関連付けられている。

分析軸欄２１５ａには、分析軸、つまり分析の観点を特定する情報が格納される。要素ＩＤ欄２１５ｂには、分析軸欄２１５ａで指定された分析の観点において、該分析の単位となる要素ＩＤを特定する情報が格納される。すなわち、分析軸欄２１５ａに格納される情報は、要素ＩＤ欄２１５ｂに格納される情報の特性、あるいはグループを示すものであるともいえる。

ＫＰＩ欄２１５ｃには、分析軸欄２１５ａで指定された分析の観点において、該分析の単位となる要素ＩＤに関するＫＰＩを特定する情報が格納される。期間（開始日）欄２１５ｄには、分析で対象とする期間の開始日を特定する情報が格納される。

単位欄２１５ｅには、分析期間の単位を特定する情報が格納される。ここで、例えば、単位欄に格納された値が「週」である場合、期間（開始日）欄２１５ｄに格納された日付を起点に７日間を集計対象として、後述の順位欄２１５ｆ、値欄２１５ｈに格納するデータが集計される。

順位欄２１５ｆには、要素ＩＤ欄２１５ｂで指定された要素ＩＤについて、分析軸欄２１５ａで指定した観点で、計画と実績の乖離が大きい順位、つまり、改善に取り組むべき順位を特定する情報が格納される。順位欄２１５ｆに格納される情報は、ＫＰＩと期間が共通するものであって、かつ分析軸が同じである要素間での順位を示すものとも言える。

前回順位欄２１５ｇには、前回の集計期間における、要素ＩＤ欄２１５ｂで指定された要素ＩＤについて、分析軸欄２１５ａで指定した観点での、改善に取り組むべき順位を特定する情報が格納される。

値欄２１５ｈには、要素ＩＤ欄２１５ｂで指定された要素ＩＤについて、分析軸欄２１５ａで指定した観点で、計画と実績の乖離の程度を表す数値情報が格納される。

前回値欄２１５ｉには、前回の集計期間における、要素ＩＤ欄２１５ｂで指定された要素ＩＤについて、分析軸欄２１５ａで指定した観点での、計画と実績の乖離の程度を表す数値情報が格納される。

ユーザ指定欄２１５ｋには、要素ＩＤ欄２１５ｂで指定された要素ＩＤについて、分析軸欄２１５ａで指定した観点で実施した分析結果から、改善対象の要素として特定されたことを示すユーザのＩＤ情報が格納される。

ここで、後述の改善対象抽出部２２３が生成し、改善対象記憶部２１５に格納するデータにおいては、このユーザ指定欄２１５ｋは空欄である。いいかえると、ユーザ指定欄２１５ｋが何等かの値を有する場合、あるユーザにより、分析結果として改善対象を特定され、当該データを格納された場合を想定している。例えば、改善対象の登録は、後述の入力部２４０を介して行われる。

図８は、改善施策記憶部のデータ構造例を示す図である。改善施策記憶部２１６は、分析軸欄２１６ａと、要素ＩＤ欄２１６ｂと、ＫＰＩ欄２１６ｃと、期間（開始日）欄２１６ｄと、単位欄２１６ｅと、問題要素欄２１６ｆと、施策欄２１６ｇと、を有する。

分析軸欄２１６ａと、要素ＩＤ欄２１６ｂと、ＫＰＩ欄２１６ｃと、期間（開始日）欄２１６ｄと、単位欄２１６ｅと、問題要素欄２１６ｆと、施策欄２１６ｇとは、それぞれ関連付けられている。

分析軸欄２１６ａには、分析軸、つまり分析の観点を特定する情報が格納される。要素ＩＤ欄２１６ｂには、分析軸欄２１６ａで指定された分析の観点において、該分析の単位となる要素ＩＤを特定する情報が格納される。

ＫＰＩ欄２１６ｃには、分析軸欄２１６ａで指定された分析の観点において、該分析の単位となる要素ＩＤに関するＫＰＩを特定する情報が格納される。期間（開始日）欄２１６ｄには、分析で対象とする期間の開始日を特定する情報が格納される。

単位欄２１６ｅには、分析期間に対する単位情報が格納される。ここで、例えば、単位欄に格納された値が「週」である場合、期間（開始日）欄２１６ｄに格納された日付を起点に７日間を対象として、後述の施策欄２１６ｇに格納するデータが格納される。

問題要素欄２１６ｆには、要素ＩＤ欄２１６ｂで指定された要素ＩＤについて、期間（開始日）欄２１６ｄと、単位欄２１６ｅとで指定された期間に、ＫＰＩ欄２１６ｃで指定したＫＰＩにおける計画と実績の乖離を発生させた問題要素を特定する情報が格納される。なお、問題要素が複数存在する場合には、問題要素欄２１６ｆには、複数の問題要素それぞれを特定する情報が格納される。

施策欄２１６ｇには、改善施策推定部２２４の推定結果として、問題要素欄２１６ｆに格納された問題要素それぞれに対応する施策を特定する情報が格納されている。

図９は、ユーザ情報記憶部のデータ構造例を示す図である。ユーザ情報記憶部２１７は、ユーザＩＤ欄２１７ａと、属性欄２１７ｂと、モード欄２１７ｃと、主対象要素欄２１７ｄと、要素ＩＤ１欄２１７ｅと、対象要素２欄２１７ｈと、要素ＩＤ２欄２１７ｉと、を有する。

ユーザＩＤ欄２１７ａと、属性欄２１７ｂと、モード欄２１７ｃと、主対象要素欄２１７ｄと、要素ＩＤ１欄２１７ｅと、対象要素２欄２１７ｈと、要素ＩＤ２欄２１７ｉとは、それぞれ関連付けられている。

ユーザＩＤ欄２１７ａには、ユーザＩＤを特定する情報が格納される。なお、ユーザとは、作業改善支援装置２００の利用者を指すものであり、改善施策の実施担当者である。また、改善施策の実施担当者についても、複数人おり、各人の担当範囲および担当内容が異なるものとする。

属性欄２１７ｂには、ユーザＩＤ欄２１７ａにより特定されるユーザＩＤの属性に関する情報が格納される。属性とは、例えば「作業者」、「現場リーダ」、「生産計画担当者」、「改善担当」、「製造課長」等の職務上の立場や担当範囲を特定する所定の役割をいうものとする。

モード欄２１７ｃには、ユーザＩＤ欄２１７ａにより特定されるユーザが利用する画面のモード（レイアウトや画面の種類）を特定する情報が格納される。

主対象要素欄２１７ｄには、ユーザＩＤ欄２１７ａにより特定されるユーザが主に管理する対象の要素に関する情報が格納される。この主対象とする要素に関する情報は、分析結果生成部２２５が分析結果を生成する際に利用されるものである。

要素ＩＤ１欄２１７ｅには、主対象要素欄２１７ｄにより特定される要素の内訳を示す要素ＩＤに関する情報が格納される。例えば、主対象要素欄２１７ｄにより特定される要素が「生産設備」である場合には、要素ＩＤ１欄２１７ｅには、「生産設備」の内訳となる「Ｗ設備１」、「Ｗ設備２」等の情報がそれぞれ要素ＩＤ１－１（２１７ｆ）、要素ＩＤ１－２（２１７ｇ）として格納される。

対象要素２欄２１７ｈには、ユーザＩＤ欄２１７ａにより特定されるユーザの管理対象が複数ある場合に、２つ目以降の対象要素についての情報が格納される。

要素ＩＤ２欄２１７ｉには、対象要素２欄２１７ｈにより特定される要素の内訳を示す要素ＩＤに関する情報が格納される。例えば、対象要素２欄２１７ｈにより特定される要素が「工程」である場合には、要素ＩＤ２欄２１７ｉには、「工程」の内訳となる「溶接」、「組み立て」等の情報が格納される。

図２の説明に戻る。作業改善支援装置２００の処理部２２０は、生産実績収集部２２１と、問題要素特定部２２２と、改善対象抽出部２２３と、改善施策推定部２２４と、分析結果生成部２２５と、を含む。

生産実績収集部２２１は、予め定められたとき（例えば、５秒毎）、または指定されたときに、実績入力端末１１０から生産実績記憶部２１１に格納する情報を取得し、更新する。より具体的には、生産実績収集部２２１は、通信部２３０を介して生産現場装置群から送信された製造工程の開始終了時刻の実績を含む４Ｍデータを収集する。

問題要素特定部２２２は、生産における問題要素を特定する。具体的には、生産実績記憶部２１１と、生産計画記憶部２１２と、ＫＰＩ分析方式記憶部２１３とを用いて、さまざまな観点で分析を実施し、結果を問題要素記憶部２１４に格納する。

改善対象抽出部２２３は、生産性や品質の改善のために、例えば、品種、工程、生産設備、作業者等のそれぞれについて、問題解決のために対策すべき要素を抽出する。具体的には、改善対象抽出部２２３は、問題要素記憶部２１４と、ＫＰＩ分析方式記憶部２１３とを用いて、所定の観点で分析を実施し、結果を定量値とともに改善対象記憶部２１５に格納する。例えば、改善対象抽出部２２３では、この分析の観点に従い、要素ごとにＫＰＩの計画と実績の乖離の程度を定量化し、順位づけすることで改善対象を明確にする。

改善施策推定部２２４は、問題要素記憶部２１４と、改善対象記憶部２１５とを用いて、生産性や品質の改善のために、改善施策を推定する。例えば、改善施策推定部２２４は、品種、工程、生産設備、作業者等、それぞれについて対策すべき要素について、所定の改善施策を推定する処理を行い、改善施策記憶部２１６に格納する。なお、改善施策推定部２２４は、生産設備の稼働率aと、類似する生産状況の期間における生産設備の稼働率bと、を比較し、ｂ＜＝ａの場合は、稼働率がひっ迫していると判定して、生産能力増強を施策として推定し、ａ＜ｂの場合は、生産設備の能力に余剰があると判定して、該生産設備の稼働時間の変更を施策として推定する。

分析結果生成部２２５は、問題要素記憶部２１４と、改善対象記憶部２１５と、改善施策記憶部２１６と、ユーザ情報記憶部２１７とを用いて、分析結果を閲覧するユーザの属性に応じた表示画面を生成する。分析結果生成部２２５は、作業改善支援情報を無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等のネットワークを介して現場端末１２０あるいは分析端末１５０に送信し、表示させる。

通信部２３０は、ネットワークを介した情報について他の装置との送受信を行う。入力部２４０は、例えば画面上で表示・操作され、キーボードあるいはマウスにて操作され入力された入力情報を受け取る。

出力部２５０は、例えば、所定の処理を行った結果出力する情報が含まれる画面情報を、通信部２３０を介して現場端末１２０あるいは分析端末１５０に出力する。

図１０は、作業改善支援装置のハードウェア構成例を示す図である。作業改善支援装置２００は、プロセッサ（例えば、ＣＰＵ：Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ、あるいはＧＰＵ：Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）９０１と、ＲＡＭ：Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ等のメモリ９０２と、ハードディスク装置（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ：ＨＤＤ）やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）などの外部記憶装置９０３と、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ）やＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）などの可搬性を有する記憶媒体９０４に対して情報を読む読取装置９０５と、キーボードやマウス、バーコードリーダ、タッチパネルなどの入力装置９０６と、ディスプレイなどの出力装置９０７と、ＬＡＮやインターネットなどの通信ネットワークを介して他のコンピュータと通信する通信装置９０８とを備えた一般的なコンピュータ９００、あるいはこのコンピュータ９００を複数備えたネットワークシステムで実現できる。なお、読取装置９０５は、可搬性を有する記憶媒体９０４の読取だけでなく、書き込みも可能なものであっても良いことは言うまでもない。

例えば、処理部２２０に含まれる生産実績収集部２２１と、問題要素特定部２２２と、改善対象抽出部２２３と、改善施策推定部２２４と、分析結果生成部２２５とは、外部記憶装置９０３に記憶されている所定のプログラムをメモリ９０２にロードしてプロセッサ９０１で実行することで実現可能であり、入力部２４０は、プロセッサ９０１が入力装置９０６を利用することで実現可能であり、出力部２５０は、プロセッサ９０１が出力装置９０７を利用することで実現可能であり、通信部２３０は、プロセッサ９０１が通信装置９０８を利用することで実現可能であり、記憶部２１０は、プロセッサ９０１がメモリ９０２または外部記憶装置９０３を利用することにより実現可能である。

この所定のプログラムは、読取装置９０５を介して可搬性を有する記憶媒体９０４から、あるいは、通信装置９０８を介してネットワークから、外部記憶装置９０３にダウンロードされ、それから、メモリ９０２上にロードされてプロセッサ９０１により実行されるようにしてもよい。また、読取装置９０５を介して可搬性を有する記憶媒体９０４から、あるいは、通信装置９０８を介してネットワークから、メモリ９０２上に直接ロードされ、プロセッサ９０１により実行されるようにしてもよい。

なお、実績入力端末１１０、現場端末１２０についても、図１０に示すような一般的なコンピュータ９００で実現可能である。

図１１は、問題要素特定処理のフローの例を示す図である。問題要素特定処理は、予め定められたとき（例えば、１日毎）、または作業改善支援装置２００に処理開始の指示がなされたときに、開始される。

まず、問題要素特定部２２２は、生産実績記憶部２１１から、指定した期間の生産実績を取得する（ステップＳ２０１）。

そして、問題要素特定部２２２は、生産計画記憶部２１２から、指定した期間の生産計画を取得する（ステップＳ２０２）。

そして、問題要素特定部２２２は、ＫＰＩ分析方式記憶部２１３に格納された全てのＫＰＩごとに、後述するステップＳ２０４～Ｓ２０８を実施する（ステップＳ２０３、Ｓ２０９）。

そして、問題要素特定部２２２は、ステップＳ２０３で指定されたＫＰＩを対象に、ＫＰＩ分析方式記憶部２１３の分析軸候補欄２１３ｃに格納された情報から、複数個の分析軸を設定し、設定した分析軸Ｎ個に対するＮ重ループを実行する（ステップＳ２０４、Ｓ２０８）。

そして、問題要素特定部２２２は、分析軸における全ての要素に対し、後述するステップＳ２０６を実施する（ステップＳ２０５、Ｓ２０７）。

そして、問題要素特定部２２２は、指定された複数の要素の組合せにて、生産計画で指定されたＫＰＩ値と、生産実績のＫＰＩ値を、ＫＰＩ分析方式記憶部２１３の集計方法欄２１３ｂに格納された集計方法で集計し、ＫＰＩの乖離度を予実差(実績－計画)により算出し、問題要素記憶部２１４に格納する（ステップＳ２０６）。より具体的には、問題要素特定部２２２は、４Ｍデータ（４つの生産要素）のうちの２つの要素（例えば、製品と工程、あるいは工程と設備等）の格子点についてＫＰＩを集計して予実差を分析し、乖離の大きい格子点に該当する要素を問題要素として特定する。

例えば、問題要素特定部２２２は、製品Ｓｂの工程ＫｆのＫＰＩが著しく予実に乖離が発生している場合には、さらに工程Ｋｆにおいて用いる設備Ｍｃ、ＭｄのＫＰＩの予実の乖離を算出する。そして、乖離が所定以上大きい設備が見つかれば、問題要素として特定する。そして、設備Ｍｃ、Ｍｄを用いた作業者Ｗａ、Ｗｅの予実の乖離を算出する。このように順次関連する問題要素を抽出して、該問題要素に関連する他の問題要素も抽出する。すなわち、問題要素に関連する４Ｍデータを洗い出し、問題要素記憶部２１４に格納する。

以上が、問題要素特定処理のフローである。問題要素特定処理によれば、ＫＰＩに問題がある４Ｍデータを洗い出し、問題要素として当該４Ｍデータを関連付けることができる。

図１２は、改善対象抽出処理のフローの例を示す図である。改善対象抽出処理は、予め定められたとき（例えば、１日毎）、または作業改善支援装置２００に処理開始の指示がなされたときに、開始される。

まず、改善対象抽出部２２３は、指定した期間における、問題要素記憶部２１４に格納されたデータを取得する（ステップＳ３０１）。

そして、改善対象抽出部２２３は、ＫＰＩ分析方式記憶部２１３に格納された全てのＫＰＩごとに、後述するステップＳ３０３～Ｓ３０５を実施する（ステップＳ３０２、Ｓ３０６）。

そして、改善対象抽出部２２３は、指定されたＫＰＩに対し、ＫＰＩ分析方式記憶部２１３に格納された分析軸候補欄２１３ｃに格納された情報から、複数個の分析軸を設定し、分析を実行する（ステップＳ３０３、Ｓ３０５）

改善対象抽出部２２３は、指定された分析軸の要素に対し、指定した期間にて、ＫＰＩ分析方式記憶部２１３の集計方法欄２１３ｂに指定した集計方法でＫＰＩを集計し、その結果に対する予実差の統計値と、この統計値に基づく順位付けした数値と、前の集計期間の順位と、前の期間の予実差の統計値とともに、改善対象記憶部２１５に格納する（ステップＳ３０４）。

より具体的には、改善対象抽出部２２３は、４Ｍデータ（４つの生産要素）のうちの２つの要素（例えば、製品と工程、あるいは工程と設備、設備と作業者等）の格子点についてＫＰＩを集計して予実差を分析し、４Ｍデータの要素ごとに問題の程度を定量的に特定する。

例えば、改善対象抽出部２２３は、問題要素として抽出された工程Ｋｆ、設備Ｍｃ、Ｍｄ、作業者Ｗａ、Ｗｅについて、それぞれ関連する分析軸によりＫＰＩを集計し、予実差の統計値と、この統計値に基づく順位と、前の集計期間の順位とを特定し、改善対象記憶部２１５に格納する。このように、改善対象抽出部２２３は、問題要素に対して、該問題要素の問題の程度を定量的に比較する順位付けを行い、改善対象記憶部２１５に格納する。

以上が、改善対象抽出処理のフローの例である。改善対象抽出処理によれば、品種、工程、生産設備、作業者などの分析軸ごとに改善すべき要素を定量的に比較できる。

図１３は、改善施策推定処理のフローの例を示す図である。改善施策推定処理は、予め定められたとき（例えば、１日毎）、または作業改善支援装置２００に処理開始の指示がなされたときに、開始される。

まず、改善施策推定部２２４は、工程を対象に、改善対象記憶部２１５に格納されたデータから、改善施策の実施が必要な工程を抽出し、改善施策を推定する（ステップＳ４０１）。

そして、改善施策推定部２２４は、生産設備を対象に、改善対象記憶部２１５に格納されたデータから、改善施策の実施が必要な設備を抽出し、改善施策を推定する（ステップＳ４０２）。

以上が、改善施策推定処理のフローの例である。改善施策推定処理によれば、改善対象として抽出された要素、特に工程と生産設備について、改善する施策を立案できる。

図１４は、工程の改善施策推定処理のフローの例である。工程の改善施策推定処理においては、工程の計画量に実績が満たない場合には、改善施策推定部２２４は、上流工程の改善が必要と判断し、工程の計画量を実績が上回る場合には、改善施策推定部２２４は、工程の稼働時間の延長等、処理能力の引き上げを行うよう施策を推定する。

まず、改善施策推定部２２４は、所定の期間に対し、改善対象記憶部２１５に格納されたデータから、分析軸欄２１５ａの値が「工程」かつ、ＫＰＩ欄２１５ｃの値が「生産量」で、値欄２１５ｈが所定の範囲に属する値(例：ゼロ以下)の工程を抽出する（ステップＳ４１１）。

そして、改善施策推定部２２４は、抽出した全ての工程を対象に後述するステップＳ４１３～Ｓ４１６の処理を実行する（ステップＳ４１２、Ｓ４１７）。

改善施策推定部２２４は、所定の期間に対し、問題要素記憶部２１４に格納されたデータから、工程ＩＤ欄の値が当該工程かつＫＰＩ欄２１４ｇの値が「仕掛り量」のデータを取得し、取得したデータに対し、計画欄２１４ｈの総和Ｐと、実績欄２１４ｉの総和Ａを算出する（ステップＳ４１３）。

改善施策推定部２２４は、計画欄２１４ｈの総和Ｐと、実績欄２１４ｉの総和Ａを比較し、Ｐ＜＝Ａの場合は、制御をステップＳ４１５に進め、それ以外の場合は、制御をステップＳ４１６に進める（ステップＳ４１４）。

Ｐ＜＝Ａの場合（ステップＳ４１４にて「ＹＥＳ」の場合）には、改善施策推定部２２４は、所定の期間に対し、問題要素記憶部２１４に格納されたデータから、工程ＩＤが当該工程かつＫＰＩ欄２１４ｇの値が「生産量」のデータを取得し、予実差の大きい（予実差欄２１４ｋのマイナスの値が大きい）、すなわち実績が計画に満たない生産設備を抽出し、問題要素欄２１６ｆは抽出したその生産設備ＩＤ、施策欄２１６ｇは「稼働時間」として改善施策記憶部２１６に格納する（ステップＳ４１５）。

Ｐ＜＝Ａでない場合（ステップＳ４１４にて「ＮＯ」の場合）には、改善施策推定部２２４は、問題要素欄２１６ｆは「上流工程」として、改善施策記憶部２１６に格納する（ステップＳ４１６）。

図１５は、生産設備の改善施策推定処理のフローの例である。まず、改善施策推定部２２４は、所定の期間に対し、改善対象記憶部２１５に格納されたデータから、分析軸欄２１５ａの値が「生産設備」かつ、ＫＰＩ欄２１５ｃの値が「生産量」で、値欄２１５ｈの値（予実差）が所定の範囲に属する値(例：ゼロ以下)の生産設備を抽出する（ステップＳ４２１）。すなわち、改善施策推定部２２４は、生産量のＫＰＩが予定を下回っている生産設備を特定する。

そして、改善施策推定部２２４は、抽出した全ての生産設備を対象に後述するステップＳ４２３～Ｓ４２７の処理を実行する（ステップＳ４２２、Ｓ４２８）。

改善施策推定部２２４は、所定の期間に対し、問題要素記憶部２１４に格納されたデータから、生産設備ＩＤが当該生産設備かつＫＰＩ欄２１４ｇの値が「仕掛り量」のデータを取得し、取得したデータに対し、計画欄２１４ｈの値の総和Ｐ’と、実績欄２１４ｉの値の総和Ａ’と、を算出する（ステップＳ４２３）。

改善施策推定部２２４は、計画欄２１４ｈの値の総和Ｐ’と、実績欄２１４ｉの値の総和Ａ’を比較し、Ｐ’＜＝Ａ’の場合は、制御をステップＳ４２５に進め、それ以外の場合は、制御をステップＳ４２７に進める（ステップＳ４２４）。

Ｐ’＜＝Ａ’の場合（ステップＳ４２４にて「ＹＥＳ」の場合）には、改善施策推定部２２４は、問題要素記憶部２１４に格納されたデータから当該設備において、生産量の予実差が、所定の範囲に属する値(例：ゼロ以上)の期間を抽出し、その中から、生産計画における品種内訳、工程内訳と生産量の値が最も当該期間と類似する期間を抽出する（ステップＳ４２５）。

そして、改善施策推定部２２４は、抽出した類似する期間における生産設備の稼働率ｂと、当該設備の稼働率aを比較し、ｂ＜＝ａの場合は、稼働率がひっ迫していると判定して、改善施策記憶部２１６の問題要素欄２１６ｆに「生産能力」、施策欄２１６ｇに「能力増強」を、ａ＜ｂの場合は、生産設備の能力に余剰があると判定して、問題要素欄２１６ｆに「稼働時間」、施策欄２１６ｇに「シフト」を、それぞれ格納する（ステップＳ４２６）。

Ｐ’＜＝Ａ’でない場合（ステップＳ４２４にて「ＮＯ」の場合）には、改善施策推定部２２４は、改善施策記憶部２１６の問題要素欄２１６ｆに「上流工程」を格納する（ステップＳ４２７）。

以上が、工程および生産設備の改善施策推定処理のフローの例である。改善施策推定処理によれば、工程、生産設備ごとに改善施策を推定できる。

図１６は、分析結果生成処理のフローの例を示す図である。分析結果生成処理は、予め定められたとき（例えば、１日毎）、または作業改善支援装置２００に処理開始の指示がなされたときに、開始される。

まず、分析結果生成部２２５は、ユーザＩＤ、属性などのユーザに関するログイン情報を読み込む（ステップＳ５０１）。

そして、分析結果生成部２２５は、ユーザ情報記憶部２１７に格納された、当該ユーザＩＤおよび当該ユーザの属性に該当する情報を抽出する（ステップＳ５０２）。

そして、分析結果生成部２２５は、抽出した情報におけるモード欄２１７ｃの情報を読み込む（ステップＳ５０３）。

そして、分析結果生成部２２５は、読み込んだ表示モードに応じた表示内容を生成し、表示画面として生成し出力する（ステップＳ５０４）。

以上が、分析結果生成処理のフローの例である。分析結果生成処理によれば、分析した結果を、ログインしているユーザの属性に応じて表示することができる。

図１７は、分析結果（サマリ）生成処理のフローの例を示す図である。分析結果（サマリ）生成処理は、分析結果生成処理において、サマリモードが選択された場合における、ステップＳ５０４の詳細のフローの例を示す図である。

分析結果生成部２２５は、当該ユーザＩＤおよび属性で指定されたユーザ情報記憶部２１７に格納されたデータにおける主対象要素欄２１７ｄおよび要素ＩＤ１欄２１７ｅの情報を利用し、表示するチャート群の表示順を生成し、表示順に基づき表示用の所定のレイアウト情報を生成する（ステップＳ５１１）。

そして、分析結果生成部２２５は、問題要素記憶部２１４に格納された情報から、所定の期間の各種ＫＰＩに関するチャートを、レイアウト上に表示する（ステップＳ５１２）。

そして、分析結果生成部２２５は、改善対象記憶部２１５に格納された情報から、所定の期間における当該要素および当該ＫＰＩにおける情報を取得し、ＫＰＩの値および予実差が指定した範囲から外れる場合は、アラート情報を追加する（ステップＳ５１３）。

そして、分析結果生成部２２５は、アラート情報を追加したチャートにて、改善施策記憶部２１６に改善施策が格納されている場合は、改善施策情報を表示する（ステップＳ５１４）。

そして、分析結果生成部２２５は、ユーザ情報記憶部２１７における対象要素２欄２１７ｈ、要素ＩＤ２欄２１７ｉ以降の情報を利用し、遷移先要素群リストを生成する（ステップＳ５１５）。

そして、分析結果生成部２２５は、遷移先ごとに、上記ステップＳ５１２～Ｓ５１４の処理と同様に表示内容を生成し、ユーザ操作による遷移後に表示する（ステップＳ５１６）。

以上が、分析結果（サマリ）生成処理のフローの例である。分析結果（サマリ）生成処理によれば、ユーザの属性ごとにレイアウト情報を特定し、ユーザの管理対象あるいは作業対象に応じて、確認すべき項目を、業務に必要な順に確認することが可能となり、速やかな改善による生産性、あるいは品質の向上に寄与し、重要業績評価指標値（ＫＰＩ）を向上させることが可能となる。

図１８は、分析結果サマリ表示画面の例を示す図である。分析結果サマリ表示画面３００は、作業者や現場リーダが確認する分析結果サマリ表示画面の例である。分析結果サマリ表示画面３００では、ユーザＩＤおよび属性情報入力欄３０１と、表示期間入力欄３０２と、においてユーザの入力を受け付ける。入力に応じて、チャート表示領域３０３、原因候補表示領域３０４、および他の担当業務選択領域３０５の表示内容が更新される。

図１９は、汎用の分析結果表示画面の例を示す図である。分析結果表示画面４００は、改善担当者が確認する分析結果の例を示す図である。分析結果表示画面４００では、ユーザＩＤ、属性情報入力欄４０１と、表示期間入力欄４０２と、においてユーザの入力を受け付ける。入力に応じて、チャート表示領域４０３および、他の担当業務選択領域４０５の表示内容を更新する。

このように、汎用の分析結果表示画面の場合には、複数の情報をおしなべて読み取ることができる反面、情報量が多岐に渡り、適切に情報を読み取るには必要な知識や思考力を前提としてしまう。これに対し、作業者や現場リーダが確認する分析結果サマリ表示画面では、ユーザの属性に過不足なく表示を行うため、情報量が適切に得られ、改善の実施につなげやすいといえる。つまり、汎用の分析結果表示画面の場合には、要素毎に適切かつ有効な改善施策を図るためには高い分析能力を要する。分析結果サマリ表示画面であれば、その分析結果をわかりやすく担当者の担当範囲に合わせて伝達することができる。

以上が、本発明の第一の実施形態に係る作業改善支援システムの構成例である。第一の実施形態に係る作業改善支援システム１０によれば、現場データを用いて製造の問題点を特定し、各担当者が具体的にイメージしながら改善を図ることが可能である。

上記した実施形態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限定されるものではない。実施形態の構成の一部を他の構成に置き換えることが可能であり、また、実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、実施形態の構成の一部について、削除をすることも可能である。

また、上記の各部、各構成、機能、処理部等は、それらの一部又は全部を、例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い。また、上記の各部、各構成、機能等は、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、メモリや、ハードディスク等の記録装置、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。

また、上述した実施形態においては、現場データは４Ｍデータ：Ｍａｎ、Ｍａｃｈｉｎｅ、Ｍａｔｅｒｉａｌ、Ｍｅｔｈｏｄであるとして示したが、これに限られない。例えば、現場データは５Ｍデータ（４Ｍデータ＋計測：Ｍｅａｓｕｒｅ）、５Ｍ＋Ｅデータ（５Ｍデータ＋環境：Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ）であってもよい。

なお、上述した実施形態にかかる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、製品上必ずしも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も良い。以上、本発明について、実施形態を中心に説明した。

１０：作業改善支援システム、１００：製造現場（エリア）、１１０：実績入力端末、１２０：現場端末、１３０：コントローラ、１３１：生産設備、１４０：センサ、１５０：分析端末、１６０：生産計画装置、２００：作業改善支援装置、２１０：記憶部、２１１：生産実績記憶部、２１２：生産計画記憶部、２１３：ＫＰＩ分析方式記憶部、２１４：問題要素記憶部、２１５：改善対象記憶部、２１６：改善施策記憶部、２１７：ユーザ情報記憶部、２２０：処理部、２２１：生産実績収集部、２２２：問題要素特定部、２２３：改善対象抽出部、２２４：改善施策推定部、２２５：分析結果生成部、２３０：通信部、２４０：入力部、２５０：出力部。

Claims (7)

1. 製造現場において製造された製造物ごとの生産実績と、生産計画と、ユーザ情報とを格納する記憶部と、
   前記生産実績と前記生産計画とを組合わせて分析し、改善すべき対象となる要素を抽出する改善対象抽出部と、
   前記生産実績と前記生産計画の分析結果から、改善すべき対象となる要素に対して有効な改善施策を推定する改善施策推定部と、
   前記ユーザ情報に含まれる属性情報を用いて所定のレイアウトを特定し、改善すべき対象および改善施策を、前記レイアウトに応じてユーザに提供する画面を生成する分析結果生成部と、
   を備え、
   ４Ｍデータのうちの２つの要素の格子点についてＫＰＩを集計して予実差を分析し、乖離の大きい格子点に該当する要素を問題要素として特定する問題要素特定部を備え、
   前記改善対象抽出部は、前記問題要素に絞って改善すべき対象となる前記要素を抽出する、
   ことを特徴とする、作業改善支援装置。
2. 請求項１に記載の作業改善支援装置であって、
   前記改善対象抽出部は、
   前記製造物の品種、工程、生産設備、作業者等のそれぞれについて、問題解決のために対策すべき要素を抽出する、
   ことを特徴とする作業改善支援装置。
3. 請求項１に記載の作業改善支援装置であって、
   前記改善対象抽出部は、
   前記製造物の品種、工程、生産設備、作業者等のそれぞれについて、要素ごとにＫＰＩの計画と実績の乖離の程度を定量化し、順位づけすることで改善対象を明確に抽出する、
   ことを特徴とする作業改善支援装置。
4. 請求項１に記載の作業改善支援装置であって、
   前記改善施策推定部は、
   計画量に実績が満たない工程には、上流工程の改善が必要と判断し、計画量を実績が上回る工程には、該工程の処理能力の引き上げを行うよう施策を推定する、
   ことを特徴とする作業改善支援装置。
5. 請求項１に記載の作業改善支援装置であって、
   前記改善施策推定部は、
   生産設備の稼働率ａと、類似する生産状況の期間における生産設備の稼働率ｂと、を比較し、ｂ＜＝ａの場合は、生産能力増強を施策として推定し、ａ＜ｂの場合は、該生産設備の稼働時間の変更を施策として推定する、
   ことを特徴とする作業改善支援装置。
6. 作業改善支援装置と、製造現場の生産設備と、製造現場に設置されたセンサと、現場に設置され前記作業改善支援装置の出力結果を表示する現場端末と、を含む作業改善支援システムであって、
   前記生産設備は、前記作業改善支援装置に稼働状態の履歴を送信し、
   前記センサは、前記作業改善支援装置に検知情報を送信し、
   前記作業改善支援装置は、前記生産設備と、前記センサと、前記現場端末と、のそれぞれと通信する通信部と、
   収集した前記稼働状態の履歴と、前記検知情報と、生産計画と、ユーザ情報とを格納する記憶部と、
   前記稼働状態の履歴と生産計画とを組合わせて分析し、改善すべき対象となる要素を抽出する改善対象抽出部と、
   前記稼働状態の履歴と前記生産計画の分析結果から、改善すべき対象となる要素に対して有効な改善施策を推定する改善施策推定部と、
   前記ユーザ情報に含まれる属性情報を用いて所定のレイアウトを特定し、改善すべき対象および改善施策を、前記レイアウトに応じてユーザに提供する画面を生成する分析結果生成部と、
   を備え、
   ４Ｍデータのうちの２つの要素の格子点についてＫＰＩを集計して予実差を分析し、乖離の大きい格子点に該当する要素を問題要素として特定する問題要素特定部を備え、
   前記改善対象抽出部は、前記問題要素に絞って改善すべき対象となる前記要素を抽出する、
   ことを特徴とする作業改善支援システム。
7. 作業改善支援装置と、製造現場の生産設備と、製造現場に設置されたセンサと、現場に設置され前記作業改善支援装置の出力結果を表示する現場端末と、を含む作業改善支援システムを用いる作業改善支援方法であって、
   前記生産設備は、前記作業改善支援装置に稼働状態の履歴を送信するステップと、
   前記センサは、前記作業改善支援装置に検知情報を送信するステップと、
   前記作業改善支援装置は、前記生産設備と、前記センサと、前記現場端末と、のそれぞれと通信する通信部と、
   収集した前記稼働状態の履歴と、前記検知情報と、生産計画と、ユーザ情報とを格納する記憶部と、を備え、
   前記稼働状態の履歴と生産計画とを組合わせて分析し、改善すべき対象となる要素を抽出する改善対象抽出ステップと、
   前記稼働状態の履歴と前記生産計画の分析結果から、改善すべき対象となる要素に対して有効な改善施策を推定する改善施策推定ステップと、
   前記ユーザ情報に含まれる属性情報を用いて所定のレイアウトを特定し、改善すべき対象および改善施策を、前記レイアウトに応じてユーザに提供する画面を生成する分析結果生成ステップと、
   を実施し、
   前記改善対象抽出ステップにおいて、４Ｍデータのうちの２つの要素の格子点についてＫＰＩを集計して予実差を分析し、乖離の大きい格子点に該当する要素を問題要素として特定する問題要素特定ステップを実施し、
   前記改善対象抽出ステップでは、前記問題要素に絞って改善すべき対象となる前記要素を抽出する、
   ことを特徴とする作業改善支援方法。

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