JPWO2014188524A1 - 作業時間推定装置 - Google Patents

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Abstract

本発明は、製造現場における作業実績情報を用いて、各作業の作業時間を推定するとともに，作業時間推定精度を向上するために新たに実績作業時間を計測すべき作業を利用者に提示する。本発明では、記憶部に記憶された実績作業時間情報と特徴量情報から、作業時間と特徴量の関係を表す作業時間推定式を導出する処理と、特徴量情報または作業時間推定式を用いて、複数の作業から新たに実績作業時間を計測すべき作業を抽出する処理と、抽出された作業に関して実際に計測された実績作業時間が入力されることにより、作業時間推定式を更新し、作業時間を推定すべき作業の特徴量から、更新された作業時間推定式に基づいて、当該作業の作業時間を推定する処理と、を行うことを特徴とする。

Description

本発明は、製造現場における作業実績情報を用いた作業時間推定に関する技術である。
高精度な生産計画立案や製造原価管理を実現するためには、入力データである各製品の各製造工程の作業時間情報を精度良く見積もることが重要である。作業時間を見積もる方法としては、(1)作業を要素作業(移動する、ねじを回すなど)に分解した後、予め定義した要素作業時間を製品仕様に基づいて積み上げることで作業時間を算出する方法や、(2)実際に作業に要した時間（実績作業時間）を作業実績情報から算出し、算出結果を製品仕様や製造条件ごとに分類する方法がある。(1)の方法は、要素作業時間の計測や、要素作業への分割に工数がかかる点や、要素作業時間を積み上げた結果が実際の作業時間と一致しないことがある点に問題があり、一般的には(2)の方法が用いられている。
従来、(2)のような作業実績情報を用いた作業時間算出方法としては、例えば、特許文献1のように、作業実績情報の作業着手日時と作業完了日時から個々の作業時間を算出し、算出結果を製品仕様毎に分類して統計処理を施すことで、製品仕様ごとの作業時間を算出する方法がある。また、特許文献2は、特許文献1と同様の方法で算出した個々の作業時間を、当該作業を実施した際に製造現場で発生していたイベント毎（設備故障、ロット内ジョブ数変更など）に分類することで、現在発生中のイベントから作業時間を算出する方法である。
特開2006-127012号公報 特開2009-9380号公報
特許文献1、2のような従来の作業時間算出方法は、作業着手日時と作業完了日時から個々の作業の実績作業時間を算出できることを前提としている。例えば、作業完了日時から作業着手日時を減算することで実績作業時間を算出する。しかし、実際の製造現場、特に人手で作業実績情報を計上している製造現場においては、計上漏れや遅れなどによる作業実績情報の欠損が発生し、全作業についての実績作業時間が得られない場合がある。また，常に作業着手日時と作業完了日時の情報を収集していない製造現場においては，ストップウォッチなどにより実績作業時間を実測する必要があるが，多様な製品を製造している場合，全作業について実測するコストは非常に大きくなる。そのため，実測によっても全作業の実績作業時間を得ることは難しい。上記のように，全作業の実績作業時間が得られない場合は，一部作業の実績作業時間情報のみを用いて作業時間推定をすることになるが，この場合，実績作業時間が得られていない作業や，サンプル数が少ない作業に対する推定精度が低下するという課題がある。
上記課題を解決するために、本発明は、記憶部に記憶された実績作業時間情報と特徴量情報から、作業時間と特徴量の関係を表す作業時間推定式を導出する処理と、特徴量情報または作業時間推定式を用いて、複数の作業から新たに実績作業時間を計測すべき作業を抽出する処理と、抽出された作業に関して実際に計測された実績作業時間が入力されることにより、作業時間推定式を更新し、作業時間を推定すべき作業の特徴量から、更新された作業時間推定式に基づいて、当該作業の作業時間を推定する処理と、を行うことを特徴とする。
本発明により、本装置の利用者は、作業時間推定精度を向上するために新たに実績作業時間を計測すべき作業を判断できる。
作業時間推定装置の機能ブロック図である。 作業時間推定システムの概略図である。 製造現場における作業工程の一例を示す概略図である。 作業特徴量情報テーブルの概略図である。 実績作業時間情報テーブルの概略図である。 作業時間推定式情報テーブルの概略図である。 実施予定作業情報テーブルの概略図である。 実績計測推奨作業情報テーブルの概略図である。 推定作業時間情報テーブルの概略図である。 コンピュータの概略図である。 作業時間推定式導出処理を示すフローチャートである。 実績計測推奨作業抽出処理の概略図である。 実績計測推奨作業抽出方法１を示すフローチャートである。 実績計測推奨作業抽出方法２を示すフローチャートである。 出力画面の一例を示す概略図である。
以下，本発明の一実施形態の詳細を説明する。図3は、ある製造現場における作業工程フローの例である。図3に示すように、対象とする製造現場の作業工程フローには、寸法旋盤、外形旋盤などの作業工程があり、複数品種の製品を製造している。各作業工程における作業時間は品種によって異なり、本発明における作業時間推定装置では、例えば、各品種の各作業工程における特徴量（製品の大きさ・形状・材質や利用設備のスペックなど）から作業時間を推定するための作業時間推定式を利用者に提供する。
図1は、作業時間推定装置の機能ブロック図である。図示するように、作業時間推定装置は、記憶部110、制御部120、表示部130、通信部140、を備える。
記憶部110は、作業特徴量情報記憶領域111、実績作業時間情報記憶領域112、作業時間推定式情報記憶領域113，実施予定作業情報記憶領域114，実績計測推奨作業情報記憶領域115，推定作業時間情報記憶領域116を備える。
作業特徴量情報記憶領域111は、製造現場のある工程において実施した若しくは今度実施する作業について、各作業の特徴量を特定する作業特徴量情報を記憶する。ここで，作業特徴量とは，作業時間に影響する因子であり，例えば，作業の対象部品の大きさなどである。例えば，本実施形態においては，図4に示すような作業特徴量情報テーブルを記憶する。図示するように，作業特徴量情報テーブルは，作業名欄111a，部品欄111b，部品長さ欄111c，部品重量欄111dを有する。作業名欄111aには，作業を特定する情報を格納する。部品欄111bには，当該作業の対象部品を特定する情報を格納する。部品長さ欄111cには，当該部品の長さを特定する情報を格納する。部品重量欄111dには，当該部品の重量を特定する情報を格納する。工程欄には，当該作業の作業工程を特定する情報を格納する。ここで，本実施形態では作業特徴量を上記に限っているが，作業時間に影響する因子であれば，長さ・重量以外の部品属性情報や，利用設備のスペックなどの設備属性情報，担当作業者の作業習熟度などの作業者属性情報などを作業特徴量として用いてもよい。
実績作業時間情報記憶領域112は，製造現場で実施した各作業の実績作業時間を特定する実績作業時間情報を記憶する。例えば，本実施形態においては，図5に示すような実績作業時間情報テーブルを記憶する。図示するように，実績作業時間情報テーブルは，作業名欄112a，実績作業時間欄112bを有する。作業名欄112aには，作業を特定する情報を格納する。実績作業時間欄112bには，当該作業の実績作業時間を特定する情報を格納する。ここで，前述したように全作業の実績作業時間情報が得られない場合は，実績作業時間情報テーブルには，作業特徴量情報テーブルに存在する作業のうち，一部作業についてのみの実績作業時間情報が格納される。
作業時間推定式情報記憶領域113は，後述する作業時間推定式導出部121で導出した作業時間推定式を特定する情報を記憶する。例えば，本実施形態においては，図6に示すような作業時間推定式情報テーブルを記憶する。図示するように，作業時間推定式情報テーブルは，項目欄113a，値欄113bを有する。項目欄113aには作業時間予測式に含まれる係数などの項目を特定する情報を格納する。値欄113bには，項目欄で特定される値を特定する情報を格納する。例えば，作業時間推定式＝a×対象部品長さ＋ｂ×対象部品重量＋ｃとした際，項目欄113aには係数a，係数b，係数cが格納され，値欄113bにはそれぞれ係数a値，係数b値，係数c値が格納される。
実施予定作業情報記憶領域114は，将来実施予定の作業を特定する情報を記憶する。例えば，本実施形態においては，図7に示すような実施予定作業情報テーブルを記憶する。図示するように，実施予定作業情報テーブルは，実施予定作業名欄114aを有する。実施予定作業名欄114aには，将来実施予定の作業名を特定する情報を格納する。
実績計測推奨作業情報記憶領域115は，後述する実績計測推奨作業抽出部122で導出した実績計測推奨作業を特定する情報を記憶する。例えば，本実施形態においては，図8に示すような実績計測推奨作業情報テーブルを記憶する。図示するように，実績計測推奨作業情報テーブルは，推奨順位欄115a，作業名欄115bを有する。推奨順位欄115aには，推奨順位を特定する情報を格納する。作業名欄115bには，推奨順位欄で特定される推奨順位に該当する作業名を特定する情報を格納する。
推定作業時間情報記憶領域116は，後述する作業時間推定式導出部121で算出した各作業の推定作業時間を特定する情報を記憶する。例えば，本実施形態においては，図9に示すような推定作業時間情報テーブルを記憶する。図示するように，推定作業時間情報テーブルは，作業名欄116a，推定作業時間欄116bを有する。作業名欄116aには，作業名を特定する情報を格納する。推定作業時間欄116bには，作業名欄で特定される作業の推定作業時間を特定する情報を格納する。
図1に戻り、制御部120は、作業時間推定式導出部121、実績計測推奨作業抽出部122を備える。作業時間推定式導出部121は，前記記憶部110の作業特徴量情報と実績作業時間情報を用いて，作業時間推定式を導出する処理と，導出した作業時間推定式の作業時間推定式情報を前記記憶部110の作業時間推定式情報記憶領域113に格納する処理を行う。例えば，本実施形態では，実績作業時間情報のベクトルをY，Y中に各作業の作業特徴量情報の行列をX，ある作業の作業特徴量情報をxとすると，YとXを用いた最小二乗法により，作業時間推定式f(x)を導出する。ここで，YとXからf(x)を導出する方法には，最小二乗法の他にも様々な統計解析手法が存在し，本発明は，その方法を限定するものではない。
実績計測推奨作業抽出部122は，前記記憶部110の作業特徴量情報，実績作業時間情報，作業時間推定式情報を用いて，作業時間推定式の推定精度を向上するために新たに実績作業時間を計測すべき実績計測推奨作業を抽出する処理と，抽出した実績計測推奨作業を前記記憶部110の実績計測推奨作業情報記憶領域115に格納する処理を行う。
図1に戻り，表示部130は，前記記憶部110の情報を出力する。例えば、表示部130は、前記記憶部110の作業時間推定式情報記憶領域113，実績計測推奨作業情報記憶領域115，推定作業時間情報記憶領域116の情報を表示する処理を行う。通信部140は、ネットワークを介した情報の送受信を行う。
図2は、本発明の一実施形態である作業時間推定システムの概略図である。図示するように、作業時間推定システムは、作業時間推定装置210と、作業実績管理装置220と、部品・設備・作業者情報管理装置230と、生産計画装置240と、を備え、これらはネットワーク250を介して相互に情報の送受信ができる。
作業実績管理装置220は、作業現場に配置されている各設備や各作業者から作業実績情報の入力を受け付けて、各作業の実績作業時間情報を管理する。そして，予め定められた時又は作業時間推定装置210からの要求に応じて、実績作業時間情報を作業時間推定装置210に送信し，作業時間推定装置210は，本情報を実績作業時間情報記憶領域112に記憶する。
部品・設備・作業者情報管理装置230は、各部品の大きさなどの部品属性情報や，設備スペックなどの設備属性情報，作業者の作業習熟度などの作業者属性情報を管理する。そして，予め定められた時又は予め定められた時又は作業時間推定装置210からの要求に応じて、部品・設備・作業者属性情報を作業時間推定装置210に送信し，作業時間推定装置210は，本情報を作業特徴量情報記憶領域111に格納する。
生産計画装置240は、将来実施予定の作業の情報を管理する。そして，予め定められた時又は予め定められた時又は作業時間推定装置210からの要求に応じて、実施予定作業情報を作業時間推定装置210に送信し，作業時間推定装置は，本情報を実施予定作業情報記憶領域114に格納する。
以上に記載した作業時間算出装置210は、例えば、図10に示すような、CPU(Central Processing Unit)151と、メモリ152と、HDD(Hard Disk Drive)などの外部記憶装置153と、CD(Compact Disk)やDVD(Digital Versatile Disk)などの可搬性を有する記憶媒体158に対して情報を読み書きする読書装置157と、キーボードやマウスなどの入力装置156と、ディスプレイなどの出力装置155と、通信ネットワークに接続するためのNIC(Network Interface Card)などの通信装置154と、を備えた一般的なコンピュータで実現できる。
例えば、記憶部110は、ＣＰＵ151がメモリ152又は外部記憶装置153を利用することにより実現可能であり、制御部120は、外部記憶装置153に記憶されている所定のプログラムをメモリ152にロードしてＣＰＵ151で実行することで実現可能であり、入力部130は、ＣＰＵ151が入力装置156を利用することで実現可能であり、表示部130は、ＣＰＵ151が出力装置155を利用することで実現可能であり、通信部140は、ＣＰＵ151が通信装置154を利用することで実現可能である。
この所定のプログラムは、読書装置157を介して記憶媒体158から、あるいは、通信装置154を介してネットワークから、外部記憶装置153にダウンロードし、それから、メモリ152上にロードしてＣＰＵ151により実行するようにしてもよい。また、読書装置157を介して記憶媒体158から、あるいは、通信装置154を介してネットワークから、メモリ152上に直接ロードし、ＣＰＵ151により実行するようにしてもよい。
上述したような作業時間推定装置210は、以下に示す処理により、作業時間推定式の導出と，実測計測推奨作業の抽出を行う。図11は作業時間推定式導出処理のフローチャート，図12は実績計測推奨作業抽出処理の概略図，図13，14は実績計測推奨作業抽出処理のフローチャートである。以下，図11〜14を参照して、本発明の実施形態について詳しく説明する。
図11は、前記制御部120の作業時間推定式導出処理のフローチャートである。ステップS101では、実績作業時間情報テーブルから，各作業の実績作業時間をベクトルYとして取得する。ここでYは，各作業の実績作業時間yを要素とするベクトルである。
ステップS102では、作業特徴量情報テーブルから，Yの各作業の特徴量情報を行列Xとして取得する。ここで行列Xは，各作業の特徴量ベクトルxを要素ベクトルとする行列であり，特徴量ベクトルxは，各作業の各特徴量（部品大きさなど）を要素とするベクトルである。
ステップS103では、X，Yを用いて作業時間推定式を導出する。例えば，yを教師データ，xを説明変数として，最小二乗法などの回帰手法により，yとf(x)の誤差を最小とするような作業時間推定式fを導出する。さらに，導出した作業時間推定式を用いて各作業の推定作業時間を算出する。ここで，fの導出方法は様々あるが，本発明は，作業特徴量から作業時間を推定する方法であれば，その方法を限定するものではない。例えば，最小二乗法以外の回帰手法や，クラスタリングを用いた手法，ベイズ理論などの確率論を用いた手法を用いても良い。
ステップS400では、ステップS300で導出した作業時間推定式を特定する情報を作業時間推定式情報テーブルに格納する。また，各作業の推定作業時間を，推定作業時間情報テーブルに格納する。ステップS500では，本発明の利用者により新たに実績作業時間を計測するか否かを判定する。新たに実績作業時間を計測する場合はステップS600へ，計測しない場合は処理を終了する。ステップS600では，新たに実績を計測すべき作業を抽出する。本処理の詳細は後述する。ステップS700では，ステップS600の処理結果である実績計測推奨作業の実績作業時間を計測する。
ステップS800では，ステップS700で計測した実績作業時間データを実績作業時間情報テーブルに格納する。また，本処理の完了後，ステップS100に戻り上記処理を繰り返すことで，作業時間推定式の精度を向上する。
図12は，前記制御部120の実績計測推奨作業抽出処理の概略図である。実績計測推奨作業を抽出する方法は，１：作業特徴量の確率密度分布を用いる方法と，２：作業時間推定値を用いる方法がある。図13，14は、前記制御部120の実績計測推奨作業抽出処理のフローチャートであり，それぞれ方法１、方法２に対応している。
以下，図12を用いて，方法１の概要を説明する。本処理では，作業時間推定処理に用いる作業特徴量行列Xを，実施予定作業の作業特徴量行列XNEWに近づけるように実績計測推奨作業を選ぶ。図12上図の横軸は作業特徴量，縦軸は確率密度であり，実線は将来実施予定作業の確率密度分布，点線は実績あり作業と実施予定作業Aからなる作業群の特徴量の確率密度分布，破線は実績あり作業と実施予定作業Bからなる作業群の特徴量の確率密度分布である。図示するように，点線に比べ，破線の方が実線に近い分布を取っており，この場合は，作業Bを実績計測推奨作業とする。つまり本方法は，実績作業時間のサンプルが少ない作業特徴量を持つ作業の実績計測を推奨することで，作業時間推定式の推定精度向上を図る。
以下，図13のフローチャートを用いて方法１の詳細を説明する。ステップS201では、実施予定作業情報テーブルから，将来実施する作業のリストをベクトルONEWとして取得する。ここでONEWは，将来実施する各作業名oを要素とするベクトルである。ステップS202では、作業特徴量情報テーブルから，ONEWの各作業の作業特徴量情報を行列XNEWとして取得し，ONEWの要素数をNとして取得する。ここでXNEWは，各作業の特徴量ベクトルxを要素ベクトルとする行列である。
ステップS203では、行列XNEWから特徴量ベクトルxの確率密度分布gを算出する。確率密度分布gを算出する方法としては，例えば，XNEWの各特徴量ベクトルxの要素の値を離散化することで，XNEW中で離散値が同一となる特徴量ベクトルの個数を算出し，その算出値をXNEWの要素ベクトル数で除算した値を特徴量ベクトルxの確率密度とする。ここで，特徴量ベクトルの要素数が多くなると，各離散値に該当する特徴量ベクトルの数が減り，確率密度分布の算出精度が低くなる場合がある。そのため，主成分分析などの次元圧縮手法を用いてXNEWの次元を圧縮した後に上記処理を実行しても良い。
ステップS204では，ステップS205〜S210を，カウンタnが1からNの範囲で繰り返す。ステップS205では，ステップS206〜S208を，カウンタiが1からNの範囲で繰り返す。ステップS206では，ONEW中のi番目の作業oiを取得する。ステップS207では，作業oiが既に実績計測推奨作業として抽出されているかを判定し，抽出されていない場合はステップS208へ，抽出されている場合はステップS205へ進む。
ステップS208では，作業oiの特徴量ベクトルxiを作業特徴量行列Xに追加して行列X＊を作成し，行列X＊における各特徴量ベクトルxの確率密度分布hを算出する。確率密度分布の算出方法はステップS202と同じである。ステップS209では，確率密度分布g,hの距離diを算出する。ここで，分布の距離の算出方法としては，例えば，カルバック・ライブラー情報量などがある。カルバック・ライブラー情報量Dは２つの確率分布の差異を測る尺度である。なお，２つの確率分布の差異を測る方法であれば，本発明はその方法を限定するものではない。
ステップS210では，ステップS206〜S209で算出した，ONEW中の各作業oiにおける分布距離diから，diが最小となる作業oiを実績計測推奨作業oOPTとして抽出し，推奨順位n，作業名oOPTとして実績計測推奨作業情報テーブルに格納する。ステップS211では，作業特徴量行列Xに作業oOPTの特徴量ベクトルxOPTを追加する。
次に，図12を用いて方法２の概要を説明する。方法１では，前述したように，特徴量ベクトルの要素数が多くなると，確率密度分布の算出精度が低くなる場合がある。これに対し，方法２はxの確率密度分布を用いない方法である。図12下図の横軸は作業時間推定値，縦軸は推定誤差であり，図中の各点は，実績作業時間情報が存在する作業のプロットである。また，点線は当該プロットから求めた，作業時間推定値と推定誤差の関係を表す近似曲線である。方法２では，上記の近似曲線を求めた後，例えば将来実施予定の作業C,Dについて作業時間推定値及び推定誤差見積値を算出し，推定誤差見積値が大きい作業を実績計測推奨作業として抽出する。つまり本方法では，作業時間推定式の推定誤差が大きいと想定されるサンプルの実績計測を推奨することで，作業時間推定式の推定精度向上を図る。
以下，図14のフローチャートを用いて方法２の詳細を説明する。ステップS301では、作業時間推定式と作業特徴量行列Xを用いて，Xの作業時間推定値ベクトルY＊と，推定誤差ベクトルΔYを算出する。ここで，Y＊は各作業の作業時間推定値y＊を要素とするベクトルである。また，ΔYは各作業の推定誤差Δy=|y-y＊|を要素とするベクトルである。ステップS302では、実施予定作業情報テーブルから，将来実施する作業のリストをベクトルONEWとして取得する。
ステップS303では，作業特徴量情報テーブルから，ONEWの各作業の作業特徴量を行列XNEWとして取得し，ONEW中の作業数をNとして取得する。ステップS304では，ステップS305〜S307を，カウンタiが1からNの範囲で繰り返す。ステップS305では，ONEW中のi番目の作業oiを取得する。ステップS306では，作業oiの特徴量ベクトルxiと作業時間推定式を用いて，作業oiの作業時間推定値y＊NEW,iを算出する。
ステップS307では，実績あり作業の作業時間推定値ベクトルY＊とその推定誤差ベクトルΔYを用いて，作業oiの作業時間推定値y＊NEW,iの推定誤差ΔyNEW,iを見積る。推定誤差を見積る方法は，例えば，y＊に対するΔyの変化をスプライン関数により近似し，当該スプライン関数上のy＊NEW,iにおける値をΔyNEW,iとして用いる方法がある。また，y＊NEW,iの近傍のy＊について， y＊NEW,iとy＊の近さで重み付けしたΔyの総和をΔyNEW,iとする方法もある。ステップS3008では，ONEW中の各作業の推定誤差見積値ΔYNEWから，推定誤差見積値が作業から順に推奨順位を付けて，実績計測推奨作業情報テーブルに格納する。
尚、方法１、方法２は、いずれか一方又は両方を実施してもよい。また、算出精度を考慮して、特徴量ベクトルの要素数が所定値で以下であれば方法１を実施し、所定値以上であれば方法２を実施するように、制御部120が判断してもよい。
図15は表示画面の一例を示す概略図である。図15は、前記記憶部110の作業時間推定式情報記憶領域113，実績計測推奨作業情報記憶領域115，推定作業時間情報記憶領域116の情報を表示するための表示画面であり、当該表示画面は例えば、作業時間推定式表示領域132、実績計測推奨作業表示領域133、作業時間推定結果表示領域134を有する。本表示画面により、本装置の利用者は、作業時間推定式及び実績計測すべき作業を確認することができる。
利用者は、新たに計測すべき作業について、実際に作業時間を計測し、実績作業時間情報を更新することで、表示されている作業時間推定式を更新し精度を高めていく。その結果より精度の高い、作業時間推定結果を得ることができる。また、当該表示画面は例えば、対象工程表示・選択領域131を有し、対象工程を変更可能であり、対象工程を変更した際の結果を表示するようにしてもよい。
110…記憶部、111…作業特徴量情報記憶領域、112…実績作業時間情報記憶領域，113…作業時間推定式情報記憶領域、114…実施予定作業情報記憶領域、115…実績計測推奨作業情報記憶領域、116…推定作業時間記憶領域、120…制御部、121…作業時間推定式導出部、122…実績計測推奨作業抽出部、130…表示部、140…通信部、210…作業時間推定装置、220…作業実績管理装置、230…部品・設備・作業者情報管理装置、240…生産計画装置、250…ネットワーク、151…CPU、152…メモリ、153…外部記憶装置、154…通信装置、155…出力装置、156…入力装置、157…読書装置、158…記憶媒体、131…対象工程表示・選択領域、132…作業時間推定式表示領域、133…実績計測推奨作業表示領域、134…作業時間推定結果表示領域

Claims (10)

  1. 製造現場における作業時間を推定する作業時間推定装置であって、
    複数の作業の特徴量情報と、複数の作業の中で実際に作業時間が計測された作業の実績作業時間情報と、を記憶する記憶部と、
    前記記憶部に記憶された実績作業時間情報と特徴量情報から、作業時間と特徴量の関係を表す作業時間推定式を導出する処理と、
    前記特徴量情報または作業時間推定式を用いて、複数の作業から新たに実績作業時間を計測すべき作業を抽出する処理と、
    前記抽出された作業に関して実際に計測された実績作業時間が入力されることにより、前記作業時間推定式を更新し、作業時間を推定すべき作業の特徴量から、更新された作業時間推定式に基づいて、当該作業の作業時間を推定する処理と、を行う制御部と、
    を備えることを特徴とする作業時間推定装置。
  2. 前記新たに実績作業時間を計測すべき実績計測推奨作業を抽出する処理は、
    将来実施予定作業の特徴量の確率密度分布と、実績作業時間情報が存在する作業及び新たに実績作業時間を計測する作業の特徴量の確率密度分布を算出し、両確率密度分布の差異が最小となる作業を実績計測推奨作業として抽出することを特徴とする請求項１に記載の作業時間推定装置。
  3. 前記新たに実績作業時間を計測すべき実績計測推奨作業を抽出する処理は、
    前記作業時間推定式及び特徴量情報を用いて、実績作業時間情報が存在する作業の作業時間推定値及び推定誤差を算出し、作業時間推定値と推定誤差の関係から、将来実施予定作業における作業時間推定誤差を見積り、推定誤差見積り値が最大の作業を実績計測推奨作業として抽出することを特徴とする請求項１に記載の作業時間推定装置。
  4. 前記新たに実績作業時間を計測すべき実績計測推奨作業を抽出する処理は、
    前記特徴量の要素数が所定値以下の場合は、将来実施予定作業の特徴量の確率密度分布と、実績作業時間情報が存在する作業及び新たに実績作業時間を計測する作業の特徴量の確率密度分布を算出し、両確率密度分布の差異が最小となる作業を実績計測推奨作業として抽出し、
    前記特徴量の要素数が所定値以上の場合は、前記作業時間推定式及び特徴量情報を用いて、実績作業時間情報が存在する作業の作業時間推定値及び推定誤差を算出し、作業時間推定値と推定誤差の関係から、将来実施予定作業における作業時間推定誤差を見積り、推定誤差見積り値が最大の作業を実績計測推奨作業として抽出することを特徴とする請求項１に記載の作業時間推定装置。
  5. 前記特徴量情報は、作業工程毎の情報であって、製品の大きさ、形状、材質、または利用設備のスペックのいずれかを含むことを特徴とする請求項１ないし４のいずれかに記載の作業時間推定装置。
  6. 記憶部と制御部を有する作業時間推定装置において実施される製造現場における作業時間を推定する作業時間推定方法であって、
    複数の作業の特徴量情報と、複数の作業の中で実際に作業時間が計測された作業の実績作業時間情報と、を前記記憶部に記憶するステップと、
    記憶された実績作業時間情報と特徴量情報から、作業時間と特徴量の関係を表す作業時間推定式を導出するステップと、
    前記特徴量情報または作業時間推定式を用いて、複数の作業から新たに実績作業時間を計測すべき作業を抽出するステップと、
    前記抽出された作業に関して実際に計測された実績作業時間が入力されることにより、前記作業時間推定式を更新し、作業時間を推定すべき作業の特徴量から、更新された作業時間推定式に基づいて、当該作業の作業時間を推定するステップと、
    を備えることを特徴とする作業時間推定方法。
  7. 前記新たに実績作業時間を計測すべき実績計測推奨作業を抽出するステップは、
    将来実施予定作業の特徴量の確率密度分布と、実績作業時間情報が存在する作業及び新たに実績作業時間を計測する作業の特徴量の確率密度分布を算出し、両確率密度分布の差異が最小となる作業を実績計測推奨作業として抽出することを特徴とする請求項６に記載の作業時間推定方法。
  8. 前記新たに実績作業時間を計測すべき実績計測推奨作業を抽出するステップは、
    前記作業時間推定式及び特徴量情報を用いて、実績作業時間情報が存在する作業の作業時間推定値及び推定誤差を算出し、作業時間推定値と推定誤差の関係から、将来実施予定作業における作業時間推定誤差を見積り、推定誤差見積り値が最大の作業を実績計測推奨作業として抽出することを特徴とする請求項６に記載の作業時間推定方法。
  9. 前記新たに実績作業時間を計測すべき実績計測推奨作業を抽出するステップは、
    前記特徴量の要素数が所定値以下の場合は、将来実施予定作業の特徴量の確率密度分布と、実績作業時間情報が存在する作業及び新たに実績作業時間を計測する作業の特徴量の確率密度分布を算出し、両確率密度分布の差異が最小となる作業を実績計測推奨作業として抽出し、
    前記特徴量の要素数が所定値以上の場合は、前記作業時間推定式及び特徴量情報を用いて、実績作業時間情報が存在する作業の作業時間推定値及び推定誤差を算出し、作業時間推定値と推定誤差の関係から、将来実施予定作業における作業時間推定誤差を見積り、推定誤差見積り値が最大の作業を実績計測推奨作業として抽出することを特徴とする請求項６に記載の作業時間推定方法。
  10. 前記特徴量情報は、作業工程毎の情報であって、製品の大きさ、形状、材質、または利用設備のスペックのいずれかを含むことを特徴とする請求項６ないし９のいずれかに記載の作業時間推定方法。
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Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6622592B2 (ja) * 2016-01-04 2019-12-18 株式会社日立製作所 生産計画立案支援システムおよび支援方法
JP6764776B2 (ja) * 2016-12-15 2020-10-07 株式会社日立製作所 生産管理支援装置、生産管理支援方法、及び生産管理支援プログラム
JP6870527B2 (ja) * 2017-08-04 2021-05-12 富士通株式会社 部品見積もりプログラム、部品見積もりシステム及び部品見積もり方法
JP7386010B2 (ja) * 2019-07-24 2023-11-24 株式会社日立製作所 出荷作業支援システム、その方法、及びコンピュータプログラム
JP7311373B2 (ja) * 2019-09-20 2023-07-19 株式会社日立製作所 計算機システム、計画の生成方法、及びプログラム

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS5798066A (en) * 1980-12-11 1982-06-18 Kurabo Ind Ltd Calculating system for job standard time
JPH03287359A (ja) * 1990-04-05 1991-12-18 Nec Corp 標準作業時間情報管理装置
JP3302148B2 (ja) * 1993-12-14 2002-07-15 キヤノン株式会社 組立作業時間予測装置及びその方法
JP5125307B2 (ja) * 2007-08-15 2013-01-23 富士通株式会社 工数見積プログラム、該プログラムを記録した記録媒体、工数見積装置、および工数見積方法
JP2011158931A (ja) * 2010-01-29 2011-08-18 Hitachi Omron Terminal Solutions Corp 作業時間推定システム、方法及びプログラム

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