JPWO2018189845A1 - Work management system and work management method - Google Patents

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Abstract

作業管理システムは、作業者の位置の時系列を含むセンサ情報を保持し、分析対象期間を取得し、センサ情報を参照して分析対象期間において作業者が立ち寄り領域に立ち寄った期間である立ち寄り期間を決定し、該時系列に基づいて立ち寄り領域を決定し、立ち寄り期間と立ち寄り領域との組み合わせを示す立ち寄り履歴を生成し、立ち寄り期間の時間軸上での距離に基づいて複数の立ち寄り履歴からなる作業単位グループを生成し、作業単位グループに属する立ち寄り履歴を示す情報を表示するためのデータを出力する。The work management system retains sensor information including the time series of the position of the worker, acquires the analysis target period, refers to the sensor information, and is the stop-by period during which the worker stopped in the stop-by region in the analysis target period. Determine a stop-by area based on the time series, generate a stop-by history indicating a combination of a stop-by period and a stop-by area, and include a plurality of stop-by histories based on the distance on the time axis of the stop-by period. A work unit group is generated, and data for displaying information indicating a stop-by history belonging to the work unit group is output.

Description

本発明は、作業管理システム及び作業管理方法に関する。   The present invention relates to a work management system and a work management method.

倉庫や工場等の広大な敷地に多数の作業者がいる作業環境では、作業指示や監視の目が十分に行き届かず、作業者に無駄な時間が発生していたり、管理者が想定していた作業と異なる作業を作業者がしていたりする場合がある。そのため、誰が、どこで、いつ、何の作業を行っているかを管理者が把握し、作業者の状態を管理することは、重要である。   In a work environment in which a large number of workers are located in a vast site such as a warehouse or factory, the work instructions and monitoring eyes are not fully covered, and the workers are wasting time, or the manager assumes The worker may perform work different from the work performed. Therefore, it is important for the administrator to know who is doing where, when, and what work, and to manage the state of the operator.

本技術分野の背景技術として、特開2015−181024号公報(特許文献1)がある。この公報には、「作業管理システム1は、作業者に装着される撮像装置20とサーバ装置60とを備える。撮像装置20は、作業者の作業範囲を撮像する撮像部21と、撮像部21により撮像された撮像画像、および、上記撮像画像に基づいて生成される生成情報の少なくとも一方をサーバ装置60に送信する通信部30とを備える。サーバ装置60は、通信部30より受信した、撮像画像および生成情報の少なくとも一方を管理する制御部70を備える。」と記載されている(要約参照)。   As background art of this technical field, there is JP-A-2005-181024 (Patent Document 1). In this gazette, "The work management system 1 includes an image pickup device 20 and a server device 60 that are mounted on the worker. The image pickup device 20 includes an image pickup unit 21 that picks up an image of the work range of the worker, and an image pickup unit 21. The communication unit 30 that transmits at least one of the captured image captured by the image capturing device and the generated information generated based on the captured image to the server device 60. The server device 60 receives the image captured by the communication unit 30. A control unit 70 that manages at least one of an image and generated information is provided. ”(See summary).

特開2015−181024号公報JP, 2005-181024, A

特許文献1に記載の技術を用いて作業管理をする場合、管理者が作業者の作業内容を把握するためには、長時間にわたるカメラ画像を確認する必要がある。多数の作業者がいる作業環境においては、管理者が各作業者の全ての画像を参照することは、非常に難しい。   When performing the work management using the technique described in Patent Document 1, it is necessary for the administrator to check the camera image for a long time in order to grasp the work content of the worker. In a work environment with many workers, it is very difficult for an administrator to refer to all images of each worker.

また、特許文献1に記載の技術は、例えば、作業場所や作業内容ごとに作成された多次元コードを用いて作業を管理するが、予め管理者が想定していない作業(例えば、間接作業、及び突発的に発生する作業等)については管理することができない。   Further, the technique described in Patent Document 1 manages the work by using, for example, a multidimensional code created for each work place or work content, but the work that the administrator does not assume in advance (for example, indirect work, And work that occurs suddenly) cannot be managed.

そこで、本発明の一態様は、管理者が、大量の画像を参照することなく、事前に想定していない作業を含む作業の管理を可能とすることを目的とする。   Therefore, it is an object of one aspect of the present invention to allow an administrator to manage work including work that is not expected in advance without referring to a large number of images.

上記課題を解決するために本発明の一態様は、以下の構成を採用する。作業管理システムであって、プロセッサとメモリとを含み、前記メモリは、作業者の位置の時系列を含むセンサ情報を保持し、前記プロセッサは、分析対象期間を取得し、前記センサ情報を参照して、前記分析対象期間において前記作業者が立ち寄り領域に立ち寄った期間である立ち寄り期間を決定し、前記立ち寄り期間それぞれについて、前記時系列に基づいて、当該立ち寄り期間における前記作業者の位置を含む領域を立ち寄り領域に決定し、当該立ち寄り期間と当該立ち寄り領域との組み合わせを示す立ち寄り履歴を生成し、前記立ち寄り期間の時間軸上での距離に基づいて、複数の前記立ち寄り履歴からなる作業単位グループを生成し、前記作業単位グループに属する立ち寄り履歴を示す情報を表示するためのデータを出力する。   In order to solve the above problems, one embodiment of the present invention employs the following configuration. A work management system, which includes a processor and a memory, the memory holds sensor information including a time series of a position of a worker, the processor acquires an analysis target period, and refers to the sensor information. An area including the position of the worker in the stop-by period based on the time series for each of the stop-by periods. Is determined as a stop-by area, a stop-by history indicating a combination of the stop-by period and the stop-by area is generated, and a work unit group composed of a plurality of stop-by histories based on the distance on the time axis of the stop-by period is created. Data for generating and displaying information indicating the stop-by history belonging to the work unit group is output.

本発明の一態様によれば、そこで、本発明の一態様は、管理者が、大量の画像を参照することなく、事前に想定していない作業を含む作業の管理をさせることができる。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。   According to one aspect of the present invention, therefore, one aspect of the present invention allows an administrator to manage work including work that is not expected in advance without referring to a large number of images. Problems, configurations, and effects other than those described above will be clarified by the following description of the embodiments.

第一の実施例のシステム構成例を示すブロック図である。It is a block diagram showing an example of system configuration of a 1st example. 第一の実施例のサーバの物理構成例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the physical structural example of the server of 1st Example. 第一の実施例の作業実績データベースの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the work performance database of 1st Example. 第一の実施例のセンサデータベースの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the sensor database of 1st Example. 第一の実施例のカメラ画像データベースの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the camera image database of 1st Example. 第一の実施例のマスタデータベースの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the master database of 1st Example. 第一の実施例の処理手順の一例を示すフローチャートである。It is a flow chart which shows an example of the processing procedure of the 1st example. 第一の実施例の立ち寄り場所抽出対象データの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the stop-off place extraction object data of 1st Example. 第一の実施例の立ち寄り場所抽出処理の一例を示すフローチャートである。It is a flow chart which shows an example of a stop-off place extraction processing of a 1st example. 第一の実施例の立ち寄り場所データの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the stop-off place data of 1st Example. 第一の実施例の立ち寄り場所データの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the stop-off place data of 1st Example. 第一の実施例の立ち寄り場所特徴抽出処理の一例を示すフローチャートである。It is a flow chart which shows an example of a stop-off place characteristic extraction processing of a 1st example. 第一の実施例の立ち寄り場所特徴データの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the stop-off place characteristic data of 1st Example. 第一の実施例の作業単位生成処理の一例を示すフローチャートである。It is a flow chart which shows an example of work unit generation processing of a 1st example. 第一の実施例の作業単位データの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the work unit data of 1st Example. 第一の実施例の作業定義ルールデータの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the work definition rule data of 1st Example. 第一の実施例の作業定義ルールデータの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the work definition rule data of 1st Example. 第一の実施例の可視化画面の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the visualization screen of 1st Example. 第一の実施例の可視化画面の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the visualization screen of 1st Example. 第一の実施例のルール入力画面の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the rule input screen of 1st Example. 第二の実施例のセンサデータベースの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the sensor database of 2nd Example. 第二の実施例の立ち寄り場所抽出処理の一例を示すフローチャートである。It is a flow chart which shows an example of a stop-off place extraction processing of a 2nd example. 第二の実施例のマスタデータベースの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the master database of 2nd Example. 第二の実施例の立ち寄り場所特徴抽出処理の一例を示すフローチャートである。It is a flow chart which shows an example of a stop-off place characteristic extraction processing of a 2nd example. 第二の実施例の可視化画面の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the visualization screen of a 2nd Example. 第三の実施例の可視化画面の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the visualization screen of 3rd Example. 第五の実施例のシステム構成例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the system structural example of a 5th Example. 第五の実施例の処理手順の一例を示すフローチャートである。It is a flow chart which shows an example of the processing procedure of the 5th example. 第五の実施例の推奨計測方法生成処理の一例を示すフローチャートである。It is a flow chart which shows an example of recommended measurement method generation processing of a 5th example. 第五の実施例の推奨計測方法データの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the recommended measurement method data of a 5th Example. 第五の実施例の可視化画面の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the visualization screen of 5th Example. 第六の実施例の処理手順の一例を示すフローチャートである。It is a flow chart which shows an example of the processing procedure of the 6th example. 第六の実施例の比較作業単位抽出処理の一例を示すフローチャートである。It is a flow chart which shows an example of the comparison work unit extraction processing of a 6th example. 第六の実施例の比較作業単位データの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the comparative work unit data of 6th Example. 第六の実施例の可視化画面の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the visualization screen of 6th Example.

以下、添付図面を参照して本発明の実施形態を説明する。本実施形態は本発明を実現するための一例に過ぎず、本発明の技術的範囲を限定するものではないことに注意すべきである。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. It should be noted that the present embodiment is merely an example for realizing the present invention and does not limit the technical scope of the present invention.

<第一の実施例>
本発明の第一実施例は、利用者からのリクエストに応じて、1以上の作業実績データと、作業者の位置データと、敷地内空間、作業者、又は機器に設置されたカメラから取得された画像データと、から、作業者の様子を表す可視化画面を生成する処理を実行するシステムを説明する。これにより、散在している物品をある場所に収集したり、ある場所に置かれていた物品を様々な場所へ配布したりするなどの作業を把握するに必要十分な画像を含む可視化画面を、本実施例のシステムは生成できる。
<First Example>
The first embodiment of the present invention, in response to a request from a user, is obtained from one or more work performance data, a worker's position data, a site space, a worker, or a camera installed in a device. A system for executing a process of generating a visualization screen showing a state of an operator from the image data obtained will be described. With this, a visualization screen containing images sufficient for grasping work such as collecting scattered items at a certain place or distributing items placed at a certain place to various places, The system of this embodiment can be created.

なお、本実施例において、作業を行う主体は作業者として説明するが、複数種類の作業を行う機械(例えば、ロボット)でもよい。また、作業は、倉庫で行われるピッキング作業や、工場で行われる製造作業を主とするが、オフィスで行われる事務作業でもよい。   In addition, in the present embodiment, the operator who performs the work is described as a worker, but a machine (for example, a robot) that performs a plurality of types of work may be used. The work is mainly a picking work performed in a warehouse or a manufacturing work performed in a factory, but may be an office work performed in an office.

図1Aは、第一の実施例のシステムの構成例を示すブロック図である。第一の実施例のシステムは、情報管理サーバ110、計算処理サーバ120、センサ130、カメラ140、及び計算機150を含む。また、情報管理サーバ110、計算処理サーバ120、センサ130、カメラ140、及び計算機150は、例えばネットワーク160によって互いに接続されている。なお、情報管理サーバ110と計算処理サーバ120と計算機150の少なくとも2つが1つの計算機によって構成されてもよい。   FIG. 1A is a block diagram showing a configuration example of a system according to the first embodiment. The system of the first embodiment includes an information management server 110, a calculation processing server 120, a sensor 130, a camera 140, and a computer 150. The information management server 110, the calculation processing server 120, the sensor 130, the camera 140, and the computer 150 are connected to each other by, for example, a network 160. Note that at least two of the information management server 110, the calculation processing server 120, and the computer 150 may be configured by one computer.

計算処理サーバ120は、例えば、実績なし時間抽出部121、立ち寄り場所抽出部122、立ち寄り場所特徴生成部123、作業単位生成部124、及び可視化生成部125を含む。計算処理サーバ120は、図1Bで後述するように、プログラムを実行するプロセッサ1を有し、プロセッサが所定のプログラムを実行することによって各部が機能する。   The calculation processing server 120 includes, for example, an unachieved time extraction unit 121, a stop-off place extraction unit 122, a stop-off place characteristic generation unit 123, a work unit generation unit 124, and a visualization generation unit 125. As will be described later with reference to FIG. 1B, the calculation processing server 120 includes a processor 1 that executes a program, and each unit functions by the processor executing a predetermined program.

実績なし時間抽出部121は、作業者の作業実績が記録されていない時間帯を抽出する。立ち寄り場所抽出部122は、作業実績が記録されていない時間帯において、作業者が立ち寄った領域及び当該領域に立ち寄った時間を抽出する。立ち寄り場所特徴生成部123は、作業実績が記録されていない時間帯において、作業者が立ち寄った場所の特徴を抽出する。作業単位生成部124は、当該特徴を用いて、作業実績が記録されていない時間帯において作業者が作業を行っていた可能性がある時間帯を特定する。可視化生成部125は、各部の処理結果を可視化するための可視化画面を生成する。   The no-actual-time extraction unit 121 extracts a time period in which no work record of the worker is recorded. The stop-off place extracting unit 122 extracts a region where the worker stops and a time when the worker stops at the region in a time period in which no work record is recorded. The stop-off place characteristic generation unit 123 extracts the feature of the place where the worker stops in the time zone when the work record is not recorded. The work unit generation unit 124 uses the feature to identify the time zone in which the worker may have been performing the work in the time zone in which the work record is not recorded. The visualization generation unit 125 generates a visualization screen for visualizing the processing result of each unit.

情報管理サーバ110は、作業実績データベース111、センサデータベース112、カメラ画像データベース113、及びマスタデータベース114を有する。情報管理サーバ110は、図1Bで後述するように、補助記憶装置3を有し、各データベースを補助記憶装置3に格納する。情報管理サーバ110が格納するデータは、計算機150から入力されたものでも、他のシステムから取得したものでもよい。   The information management server 110 has a work record database 111, a sensor database 112, a camera image database 113, and a master database 114. The information management server 110 has an auxiliary storage device 3 and stores each database in the auxiliary storage device 3, as described later with reference to FIG. 1B. The data stored in the information management server 110 may be input from the computer 150 or acquired from another system.

作業実績データベース111は、工場や倉庫等における作業実績データを格納する。センサデータベース112は、センサ130による計測情報を格納する。カメラ画像データベース113は、カメラ140が撮影した画像の情報を格納する。マスタデータベース114は、カメラ140が撮影可能な捕捉範囲等の様々な定義情報を格納する。   The work record database 111 stores work record data in factories and warehouses. The sensor database 112 stores the measurement information of the sensor 130. The camera image database 113 stores information on images captured by the camera 140. The master database 114 stores various definition information such as a capture range that can be captured by the camera 140.

なお、本実施形態において、システムが使用する情報は、データ構造に依存せずどのようなデータ構造で表現されていてもよい。例えば、テーブル、リスト、データベース又はキューから適切に選択したデータ構造体が、情報を格納することができる。情報記憶システムが使用する情報は、データ記憶装置における対応するデータ記憶領域に格納される。   In this embodiment, the information used by the system may be represented by any data structure without depending on the data structure. For example, a data structure suitably selected from a table, list, database or queue may store the information. Information used by the information storage system is stored in the corresponding data storage area of the data storage device.

センサ130は、作業者の位置情報を取得するセンサを含む。位置情報を取得するセンサ130は、例えば、作業者が作業時に携帯する、GPS機能を有する端末に備えられている。また、当該携帯端末が電波を発信する機能を有し、予め敷地内に設置され、かつ設置場所が登録されている受信機に備えられたセンサ130が、当該電波を感知することで位置を判定してもよい。   The sensor 130 includes a sensor that acquires position information of the worker. The sensor 130 for acquiring position information is provided, for example, in a terminal having a GPS function, which is carried by a worker during work. Further, the mobile terminal has a function of transmitting a radio wave, and the sensor 130 provided in the receiver installed in the premises in advance and registered with the installation location determines the position by sensing the radio wave. You may.

カメラ140は、敷地内に三脚又は治具等を用いて設置されたカメラを含む。また、カメラ140は、作業者に取り付け可能なウェアラブル式のカメラ、及び台車、カート、又はフォークリフトなどの可動機器に取り付け可能なカメラを含んでもよい。カメラ140は、静止画を撮影するカメラであってもよいし、動画を撮影可能なカメラであってもよい。   The camera 140 includes a camera installed on the site by using a tripod or a jig. Further, the camera 140 may include a wearable camera that can be attached to an operator and a camera that can be attached to a movable device such as a dolly, a cart, or a forklift. The camera 140 may be a camera that shoots a still image or a camera that can shoot a moving image.

計算機150は、利用者からのデータ処理リクエストなどの入力を受け付けたり、可視化生成部125から出力された可視化画面を表示したり、印刷用のデータを出力したりする。計算機150は、プログラムを実行するプロセッサ(CPU)、プログラムやデータを格納する記憶装置、ユーザインタフェース(キーボード、マウス、タッチパネル、ディスプレイ装置、プリンタなど)及び通信インタフェースを有する計算機によって構成される。計算機150では、ユーザインタフェースを提供するウェブブラウザが動作しても、専用プログラムが動作してもよい。   The computer 150 receives an input such as a data processing request from the user, displays the visualization screen output from the visualization generation unit 125, and outputs print data. The computer 150 is configured by a computer having a processor (CPU) that executes programs, a storage device that stores programs and data, a user interface (keyboard, mouse, touch panel, display device, printer, etc.) and a communication interface. In the computer 150, a web browser that provides a user interface may operate or a dedicated program may operate.

図1Bは、第一の実施例のシステムを構成するサーバの物理構成例を示すブロック図である。なお、図1Bでは、計算処理サーバ120について説明するが、情報管理サーバ110も同じ構成でよい。本実施例の計算処理サーバ120は、プロセッサ(CPU)1、メモリ2、補助記憶装置3及び通信インタフェース4を有する計算機によって構成される。   FIG. 1B is a block diagram showing a physical configuration example of a server that constitutes the system of the first embodiment. Although the calculation processing server 120 is described with reference to FIG. 1B, the information management server 110 may have the same configuration. The calculation processing server 120 of the present embodiment is composed of a computer having a processor (CPU) 1, a memory 2, an auxiliary storage device 3 and a communication interface 4.

プロセッサ1は、メモリ2に格納されたプログラムを実行する。メモリ2は、不揮発性の記憶デバイスであるROM及び揮発性の記憶デバイスであるRAMを含む。ROMは、不変のプログラム(例えば、BIOS)などを格納する。RAMは、DRAM(Dynamic Random Access Memory)のような高速かつ揮発性の記憶デバイスであり、プロセッサ1が実行するプログラム及びプログラムの実行時に使用されるデータを一時的に格納する。   The processor 1 executes the program stored in the memory 2. The memory 2 includes a ROM which is a non-volatile storage device and a RAM which is a volatile storage device. The ROM stores an immutable program (for example, BIOS) and the like. The RAM is a high-speed and volatile storage device such as a DRAM (Dynamic Random Access Memory), and temporarily stores a program executed by the processor 1 and data used when the program is executed.

補助記憶装置3は、例えば、磁気記憶装置(HDD)、フラッシュメモリ(SSD)等の大容量かつ不揮発性の記憶デバイスによって構成され、プロセッサ1が実行するプログラム及びプログラムの実行時に使用されるデータを格納する。すなわち、プログラムは、補助記憶装置3から読み出されて、メモリ2にロードされて、プロセッサ1によって実行される。   The auxiliary storage device 3 is composed of, for example, a large-capacity and non-volatile storage device such as a magnetic storage device (HDD) or a flash memory (SSD), and stores a program executed by the processor 1 and data used when the program is executed. Store. That is, the program is read from the auxiliary storage device 3, loaded into the memory 2, and executed by the processor 1.

通信インタフェース4は、所定のプロトコルに従って、他の装置(計算機150など)との通信を制御するネットワークインタフェース装置である。   The communication interface 4 is a network interface device that controls communication with other devices (such as the computer 150) according to a predetermined protocol.

プログラムはプロセッサ1によって実行されることで、定められた処理をメモリ2、補助記憶装置3、及び通信インタフェース4を用いながら行う。従って、本実施形態においてプログラムを主語とする説明は、プロセッサ1を主語とした説明でもよい。若しくは、プログラムが実行する処理は、そのプログラムが動作する計算機及び計算機システムが行う処理である。   The program is executed by the processor 1 to perform predetermined processing while using the memory 2, the auxiliary storage device 3, and the communication interface 4. Therefore, the description using the program as the subject in the present embodiment may be the description using the processor 1 as the subject. Alternatively, the process executed by the program is the process executed by the computer and the computer system on which the program operates.

プロセッサ1は、プログラムに従って動作することによって、所定の機能を実現する機能部(手段)として動作する。例えば、プロセッサ1は、実績なし時間抽出プログラムに従って動作することで実績なし時間抽出部121(実績なし時間抽出手段)として機能し、立ち寄り場所抽出プログラムに従って動作することで立ち寄り場所抽出部122(立ち寄り場所抽出手段)として機能する。他のプログラムについても同様である。さらに、プロセッサ1は、各プログラムが実行する複数の処理のそれぞれを実現する機能部(手段)としても動作する。計算機及び計算機システムは、これらの機能部(手段)を含む装置及びシステムである。   The processor 1 operates as a functional unit (means) that realizes a predetermined function by operating according to a program. For example, the processor 1 functions as the no-achievement time extraction unit 121 (no-achievement time extraction means) by operating according to the no-achievement time extraction program, and operates according to the stop-off place extraction program by the stop-by place extraction unit 122 (stop-by place). Function as an extraction means). The same applies to other programs. Further, the processor 1 also operates as a functional unit (means) that realizes each of a plurality of processes executed by each program. A computer and a computer system are devices and systems including these functional units (means).

計算処理サーバ120は、入力インタフェース5及び出力インタフェース8を有してもよい。入力インタフェース5は、キーボード6やマウス7などが接続され、管理者からの入力を受けるインタフェースである。出力インタフェース8は、ディスプレイ装置9やプリンタなどが接続され、計算処理サーバ120の状態やプログラムの実行結果を管理者が視認可能な形式で出力するインタフェースである。   The calculation processing server 120 may include the input interface 5 and the output interface 8. The input interface 5 is an interface to which a keyboard 6 and a mouse 7 are connected and which receives an input from an administrator. The output interface 8 is an interface to which a display device 9 and a printer are connected and which outputs the state of the calculation processing server 120 and the execution result of the program in a format that can be visually recognized by an administrator.

プロセッサ1が実行するプログラムは、リムーバブルメディア(CD−ROM、フラッシュメモリなど)又はネットワーク160を介して、計算処理サーバ120に提供され、非一時的記憶媒体である不揮発性の補助記憶装置3に格納される。このため、計算処理サーバ120は、リムーバブルメディアからデータを読み込むインタフェースを有するとよい。   The program executed by the processor 1 is provided to the calculation processing server 120 via a removable medium (CD-ROM, flash memory, etc.) or the network 160 and stored in the non-volatile auxiliary storage device 3 which is a non-temporary storage medium. To be done. Therefore, the calculation processing server 120 preferably has an interface for reading data from the removable medium.

計算処理サーバ120は、物理的に一つの計算機上で、又は、論理的又は物理的に構成された複数の計算機上で構成される計算機システムであり、複数の物理的計算機資源上に構築された仮想計算機上で動作してもよい。また、計算処理サーバ120上で実行されるプログラムは、同一の計算機上で別個のスレッドで動作してもよい。   The computing server 120 is a computer system configured on one computer physically or on a plurality of computers logically or physically configured, and is constructed on a plurality of physical computer resources. It may operate on a virtual computer. Further, the programs executed on the calculation processing server 120 may operate in separate threads on the same computer.

また、計算処理サーバ120において、プログラムによって実装される機能部の全部又は一部は、物理的な集積回路(例えば、Field−Programmable Gate Array)等によって構成されてもよい。   Further, in the calculation processing server 120, all or a part of the functional units implemented by the program may be configured by a physical integrated circuit (for example, Field-Programmable Gate Array) or the like.

図2は、作業実績データベース111の構成例を示す図である。作業実績データベース111が格納する作業実績データは、例えば、作業を担当した作業者、作業完了時刻、及び作業内容を示す情報を格納する。作業実績データは、作業開始時刻を示す情報をさらに格納してもよい。   FIG. 2 is a diagram showing a configuration example of the work record database 111. The work record data stored in the work record database 111 stores, for example, a worker in charge of the work, a work completion time, and information indicating the work content. The work performance data may further store information indicating the work start time.

作業実績データは、例えば、作業における取扱物(例えば、工場であれば製造品、倉庫であれば入荷品又は出荷品)が適切に工程を経たことを管理する目的で作成され、ある取扱物がある処理済工程を終えるごとに作業実績がデータとして記録される。また、作業実績データは、各作業者の始業時刻と終業時刻とを示す情報をさらに保持する。   The work performance data is created, for example, for the purpose of managing that the handling items in the work (for example, manufactured items in a factory, received items or shipped items in a warehouse) have been properly processed, and The work record is recorded as data every time a certain processed process is completed. Further, the work record data further holds information indicating the start time and end time of each worker.

図3は、センサデータベース112の構成例を示す図である。センサデータベース112が格納するセンサデータは、例えば、センサ130が計測した、計測対象、計測対象のセンサ値、及び計測時刻を示す情報を含む。図3の例において、センサデータは、センサ130が計測した計測対象である作業者の位置を示す座標を格納する。   FIG. 3 is a diagram showing a configuration example of the sensor database 112. The sensor data stored in the sensor database 112 includes, for example, a measurement target measured by the sensor 130, a sensor value of the measurement target, and information indicating a measurement time. In the example of FIG. 3, the sensor data stores coordinates indicating the position of the worker who is the measurement target measured by the sensor 130.

図4は、カメラ画像データベース113の構成例を示す図である。カメラ画像データベース113が格納するカメラ画像データは、例えば、画像データと、画像データに関連する情報を含む。画像データに関連する情報は、例えば、画像を取得したカメラを示す情報、及び画像が撮影された時刻を示す情報等を含む。なお、画像データにおける画像とは、静止画であってもよいし、所定時間の動画であってもよい。   FIG. 4 is a diagram showing a configuration example of the camera image database 113. The camera image data stored in the camera image database 113 includes, for example, image data and information related to the image data. The information related to the image data includes, for example, information indicating the camera that acquired the image and information indicating the time when the image was captured. The image in the image data may be a still image or a moving image for a predetermined time.

図5は、マスタデータベース114の構成例を示す図である。マスタデータベース114が格納するマスタデータは、例えば、各カメラ140の撮影により捕捉できる領域を定義する。図5の例において、マスタデータは、各カメラ140の捕捉領域を矩形領域で定義し、当該矩形領域の対角の2点の座標を示す。なお、マスタデータは、例えば、当該矩形領域の4点のうち基準となる1点の座標と互いに直交する2辺の長さを示すことにより、当該矩形領域を示してもよい。   FIG. 5 is a diagram showing a configuration example of the master database 114. The master data stored in the master database 114 defines, for example, an area that can be captured by shooting with each camera 140. In the example of FIG. 5, the master data defines the capture area of each camera 140 as a rectangular area, and indicates the coordinates of two diagonal points of the rectangular area. Note that the master data may indicate the rectangular area by indicating the lengths of two sides orthogonal to the coordinates of one reference point of the four points of the rectangular area, for example.

また、カメラ140が、360度撮影できるカメラ又は広角カメラ等である場合、カメラ140は、自身が設置されている位置を中心、所定距離を半径とする円又は扇形の領域を捕捉可能である。この場合、マスタデータは、中心座標、半径、基準方向からみた開始角度、及び開始角度からの角度幅によって、円又は扇形の領域を特定する。また、敷地内の空間領域が予めグリッド状に区切られている場合には、マスタデータは各グリッドを捕捉するカメラを示してもよい。   When the camera 140 is a camera capable of shooting 360 degrees, a wide-angle camera, or the like, the camera 140 can capture a circular or fan-shaped area centered on the position where the camera 140 is installed and having a radius of a predetermined distance. In this case, the master data specifies a circular or fan-shaped area based on the center coordinates, the radius, the start angle viewed from the reference direction, and the angle width from the start angle. Further, when the spatial area on the premises is divided into grids in advance, the master data may indicate the cameras that capture each grid.

図6は、第一の実施例の処理手順の一例を示すフローチャートである。まず、実績なし時間抽出部121は、計算機150から、分析リクエストを受信する(601)。分析リクエストは、利用者によって計算機150に入力されてもよいし、例えば所定の時刻に計算機150によって自動で生成されてもよい。また、分析リクエストは、分析対象を指定する情報(例えば、作業者、作業内容、期間等)を含む。なお、分析リクエストにおいて、分析対象として全データが指定されてもよい。   FIG. 6 is a flowchart showing an example of the processing procedure of the first embodiment. First, the unachieved time extraction unit 121 receives an analysis request from the computer 150 (601). The analysis request may be input to the computer 150 by the user, or may be automatically generated by the computer 150 at a predetermined time, for example. Further, the analysis request includes information (for example, worker, work content, period, etc.) designating the analysis target. In the analysis request, all data may be designated as the analysis target.

続いて、実績なし時間抽出部121は、分析リクエストが示す分析対象に応じた作業実績情報を、作業実績データベース111から取得し、図7に示す立ち寄り場所抽出対象データを生成する(602)。   Subsequently, the no-actual-time extraction unit 121 acquires the work result information corresponding to the analysis target indicated by the analysis request from the work result database 111, and generates the stop-off place extraction target data shown in FIG. 7 (602).

立ち寄り場所抽出対象データは、分析対象の作業者の、分析対象の時間において作業実績が記録されていない時間帯を示す。作業実績が記録されていない時間帯に作業者はどこかに立ち寄って、別の作業を行っていたり、作業をしていなかったりする可能性がある。実績なし時間抽出部121は、作業実績が記録されていない時間帯を特定するために、立ち寄り場所抽出対象データを生成する。   The stop-off place extraction target data indicates a time zone in which the work record of the analysis target worker is not recorded at the analysis target time. There is a possibility that the worker will stop somewhere during the time when the work record is not recorded to perform another work or not. The no-actual-time extracting unit 121 generates stop-site extraction target data in order to specify a time period in which no work record is recorded.

以下、ステップ602における立ち寄り場所抽出対象データ生成処理の詳細を説明する。実績なし時間抽出部121は、作業実績データにおける、分析対象の各作業の作業実施時間を特定する。実績なし時間抽出部121は、作業実績データにおいて作業開始時刻と作業終了時刻の両方が示されている作業については、作業開始時刻から作業終了時刻までの時間を作業実施時間として特定する。   Details of the stop-off place extraction target data generation processing in step 602 will be described below. The no-actual-time extraction unit 121 identifies the work execution time of each work to be analyzed in the work result data. The non-actual result time extraction unit 121 specifies the time from the work start time to the work end time as the work execution time for the work for which both the work start time and the work end time are shown in the work result data.

また、実績なし時間抽出部121は、作業実績データにおいて作業終了時刻のみが示されている作業については、作業終了時刻から所定時間遡った時刻から、作業終了時刻までの時間を作業実施時間として特定する。また、作業に要する標準的な時間(標準時間)が、作業内容ごとに予め定義されている場合、実績なし時間抽出部121は、当該作業の標準時間を、当該所定時間として用いてもよい。   Further, the non-actual result time extraction unit 121 specifies, as the work execution time, the time from the time that is a predetermined time backward from the work end time to the work end time for the work whose work result data only shows the work end time. To do. In addition, when the standard time required for the work (standard time) is defined in advance for each work content, the unachieved time extraction unit 121 may use the standard time of the work as the predetermined time.

実績なし時間抽出部121は、例えば、各作業者について、当該作業者の作業実施時間と就業時間(始業時刻から終業時刻までの時間)とから、就業時間における作業実績がない時間を特定する。実績なし時間抽出部121は、当該作業者を示す情報と、特定した作業実績なし時間の開始時刻と終了時刻を示す情報と、を後述する立ち寄り場所抽出対象データに格納する。   For example, the unachieved time extraction unit 121 identifies, for each worker, a time for which there is no work record in the working hours, from the work execution time and the working hours (time from the start time to the end time) of the worker. The no-actual-time extraction unit 121 stores information indicating the worker and information indicating the start time and end time of the identified no-actual-working time in the stop-site extraction target data described below.

また、実績なし時間抽出部121は、以下のようにして、立ち寄り場所抽出対象データを生成してもよい。実績なし時間抽出部121は、例えば、各作業者について、一定間隔の時刻ごとに、当該作業者が当該時刻に作業をしていることを示す作業実績を作業実績データから検索し、当該作業実績が存在しない場合は、当該時刻における作業実績がないと判定する。実績なし時間抽出部121は、各作業者の一定間隔の各時刻における作業実績の有無から、作業実績なし時間を特定する。   Further, the no-actual-time extraction unit 121 may generate the stop-off place extraction target data as follows. For example, for each worker, the non-actual result time extraction unit 121 retrieves, from the work result data, a work result indicating that the worker is working at the time, and the work result is calculated. Is not present, it is determined that there is no work record at that time. The no-actual result time extraction unit 121 identifies the no-actual result time from the presence or absence of the work result at each time of each worker at a constant interval.

図7は、立ち寄り場所抽出対象データの構成例を示す図である。立ち寄り場所抽出対象データは、前述したように、各レコードを一意に識別する識別子(立ち寄り場所抽出対象データID)と、作業者を示す情報と、当該作業者の作業実績なし時間を示す情報(図7の例では作業実績なし時間の開始時刻と終了時刻)と、を格納する。   FIG. 7 is a diagram showing a configuration example of the stop-off place extraction target data. As described above, the stop-off place extraction target data includes an identifier (a stop-off place extraction target data ID) that uniquely identifies each record, information indicating a worker, and information indicating a time without work record of the worker (see FIG. In the example of FIG. 7, the start time and end time of the time without work record are stored.

なお、立ち寄り場所抽出対象データのような計算処理サーバ120が生成したデータは、例えば、計算処理サーバ120のメモリ2又は補助記憶装置3に格納される。なお、上述の例では、実績なし時間抽出部121は、実績なし時間に関する情報を立ち寄り場所抽出対象データに格納したが、作業実績がある作業時間に関する情報をさらに立ち寄り場所抽出対象データに格納してもよい。   The data generated by the calculation processing server 120, such as the stop-off place extraction target data, is stored in the memory 2 or the auxiliary storage device 3 of the calculation processing server 120, for example. In the above example, the no-achievement-time extracting unit 121 stores the information about the no-achievement time in the stop-off place extraction target data, but stores the information about the work time having the work record in the stop-off place extraction target data. Good.

図6の説明に戻る。続いて、立ち寄り場所抽出部122は、立ち寄り場所抽出対象データを用いて、図9A及び図9Bに示す立ち寄り場所データを生成する、立ち寄り場所抽出処理を実行する(603)。   Returning to the explanation of FIG. Next, the stop-off place extracting unit 122 executes the stop-off place extracting process for generating the stop-off place data shown in FIGS. 9A and 9B by using the stop-off place extraction target data (603).

ある作業者の立ち寄り場所は、当該作業者が立ち寄った立ち寄り領域と、当該作業者が立ち寄り領域に立ち寄った時間帯と、によって定義される。なお、当該時間帯は、立ち寄り場所抽出対象データに含まれる開始時刻と終了時刻によって定義される。以下、図8を用いて、立ち寄り場所抽出処理の詳細を説明する。   A stop-by place of a worker is defined by a stop-by area where the worker stops by and a time zone when the worker stops at the stop-by area. The time zone is defined by the start time and end time included in the stop-off place extraction target data. The details of the stop-off place extraction process will be described below with reference to FIG.

図8は、立ち寄り場所抽出処理の一例を示すフローチャートである。立ち寄り場所抽出部122は、立ち寄り場所抽出対象データの未選択のレコードを1つ選択し、選択したレコードが示す作業者の、選択したレコードが示す実績なし時間における位置データを、センサデータベース112のセンサデータから取得する(801)。   FIG. 8 is a flowchart showing an example of a stop-off place extraction process. The stop-off place extracting unit 122 selects one unselected record of the stop-off place extraction target data, and obtains the position data of the worker indicated by the selected record at the time without actual result indicated by the selected record from the sensor of the sensor database 112. It is obtained from the data (801).

立ち寄り場所抽出部122は、取得した位置データを用いて、一定間隔の時刻間における当該作業者の移動距離を算出し、算出した移動距離を用いて各時刻間の当該作業者の移動速度を算出する(802)。なお、センサ130が作業者の速度を計測する速度センサを含む場合、立ち寄り場所抽出部122は速度センサの値をそのまま利用してもよい。立ち寄り場所抽出部122は、当該作業者が所定の閾値以下の移動速度で移動していた時間を立ち寄り時間に決定する(803)。   The stop-off place extraction unit 122 calculates the moving distance of the worker between the time points at regular intervals using the acquired position data, and calculates the moving speed of the worker between the time points using the calculated moving distance. Yes (802). If the sensor 130 includes a speed sensor that measures the speed of the worker, the stop-off place extraction unit 122 may use the value of the speed sensor as it is. The stop-by place extracting unit 122 determines the time when the worker is moving at a moving speed equal to or lower than a predetermined threshold as the stop-by time (803).

続いて、立ち寄り場所抽出部122は、ステップ803で決定された立ち寄り時間から、未選択の立ち寄り時間を1つ選択し、当該立ち寄り時間における当該作業者の位置データを用いて立ち寄り領域を算出する(804)。立ち寄り領域は、作業者が立ち寄り時間において滞在していた領域である。   Subsequently, the stop-off place extracting unit 122 selects one unselected stop-off time from the stop-off times determined in step 803, and calculates the stop-by area using the position data of the worker at the stop-off time ( 804). The stop-by area is an area where the worker stays during the stop-by time.

立ち寄り場所抽出部122は、例えば、位置データが示す当該作業者の立ち寄り時間における各座標を中心とした所定の半径を有する円の集合を立ち寄り領域に決定してもよい。また、立ち寄り場所抽出部122は、位置データが示す立ち寄り時間における当該作業者の各座標、を線で繋いで生成される軌跡、を所定の幅で拡張した領域を立ち寄り領域に決定してもよい。   The stop-by place extracting unit 122 may determine, for example, a set of circles having a predetermined radius centered on each coordinate in the stop-by time of the worker indicated by the position data, as the stop-by region. Further, the stop-by place extracting unit 122 may determine a region obtained by expanding a locus generated by connecting each coordinate of the worker at the stop-time indicated by the position data by a line with a predetermined width as the stop-by region. ..

また、立ち寄り場所抽出部122は、例えば、位置データが示す当該作業者の立ち寄り時間における全ての座標を含む領域であって、自身の外縁と各座標との距離が所定値以下である所定形状(例えば円、楕円、矩形、又は正方形等)の領域、を立ち寄り領域に決定してもよい。   Further, the stop-off place extraction unit 122 is, for example, a region including all coordinates in the stop-by time of the worker indicated by the position data, and a predetermined shape in which the distance between the outer edge of the worker and each coordinate is a predetermined value or less ( For example, an area such as a circle, an ellipse, a rectangle, or a square) may be determined as the stop-by area.

また、立ち寄り場所抽出部122は、例えば、立ち寄り時間において最も移動速度が低かった座標を含む所定の領域(例えば当該座標を中心とした所定半径の円)を立ち寄り領域に決定してもよい。また、立ち寄り場所抽出部122は、予め空間がグリッド状に区切られている場合、前述のいずれかの領域と、一部又は全てが重複するグリッドからなる集合を、立ち寄り領域に決定してもよい。   Further, the stop-off place extracting unit 122 may determine, for example, a predetermined area including a coordinate having the lowest moving speed during the stop-by time (for example, a circle having a predetermined radius centering on the coordinate) as the stop-over area. In addition, when the space is divided into grids in advance, the stop-off place extracting unit 122 may determine a set of grids that partially or wholly overlap with any of the above-mentioned areas as a stop-by area. ..

続いて、立ち寄り場所抽出部122は、図9A及び図9Bに示す立ち寄り場所データを生成する(805)。具体的には、立ち寄り場所抽出部122は、例えば、立ち寄り場所抽出対象データIDと、作業者を示す情報と、立ち寄り時間を示す情報と、立ち寄り領域を示す情報と、を対応付けて、立ち寄り場所データに格納する。   Subsequently, the stop-off place extracting unit 122 generates the stop-off place data shown in FIGS. 9A and 9B (805). Specifically, the stop-by place extracting unit 122 associates the stop-by place extraction target data ID, the information indicating the worker, the information indicating the stop-by time, and the information indicating the stop-by region with each other, for example. Store in data.

なお、上述したように、グリッドの集合を用いて立ち寄り領域を決定した場合、立ち寄り場所抽出部122は、グリッドと立ち寄り領域との対応を示す情報を立ち寄り場所データに格納する。また、立ち寄り場所抽出部122は、立ち寄り時間における、位置データを取得するセンサ以外のセンサ値の変化値を、立ち寄り場所データに格納してもよい。   In addition, as described above, when the stop-by area is determined using the set of grids, the stop-by place extracting unit 122 stores information indicating the correspondence between the grid and the stop-by area in the stop-by data. Further, the stop-off place extracting unit 122 may store the change value of the sensor value other than the sensor that acquires the position data in the stop-by time in the stop-by place data.

続いて、立ち寄り場所抽出部122は、全ての立ち寄り時間を選択済みであるか否か、即ちステップ803で抽出された全ての立ち寄り時間に対して、ステップ804〜805の処理が実行されたか否かを判定する(806)。立ち寄り場所抽出部122は、未選択の立ち寄り時間があると判定した場合(806:no)、ステップ804に戻る。   Then, the stop-off place extraction unit 122 has selected all the stop-by times, that is, whether or not the processes of steps 804 to 805 have been executed for all the stop-by times extracted in step 803. Is determined (806). When it is determined that there is an unselected stop-by time (806: no), the stop-off place extracting unit 122 returns to step 804.

立ち寄り場所抽出部122は、全ての立ち寄り時間を選択済みであると判定した場合(806:yes)、立ち寄り場所抽出対象データの全てのレコードを選択済みであるか否かを判定する(807)。立ち寄り場所抽出部122は、立ち寄り場所抽出対象データの未選択のレコードがあると判定した場合(807:no)。ステップ801に戻る。立ち寄り場所抽出部122は、立ち寄り場所抽出対象データの全てのレコードを選択済みであると判定した場合(807:yes)、立ち寄り場所抽出処理を終了する。   When it is determined that all the stop-by times have been selected (806: yes), the stop-by place extracting unit 122 determines whether or not all the records of the stop-off place extraction target data have been selected (807). The stop-off place extracting unit 122 determines that there is an unselected record of the stop-off place extraction target data (807: no). Return to step 801. When it is determined that all the records of the stop-off place extraction target data have been selected (807: yes), the stop-off place extraction unit 122 ends the stop-off place extraction processing.

図9A及び図9Bは、立ち寄り場所データの構成例を示す図である。図9Aの例では、立ち寄り場所データは、各レコードを一意に識別する識別子(立ち寄り場所データID)と、立ち寄り場所抽出対象データIDと、立ち寄り時間を示す情報(図9Aの例では立ち寄り時間の開始時刻と終了時刻)と、当該立ち寄り時間に対応する作業者を示す情報と、立ち寄り時間における位置データを取得するセンサ以外のセンサ値の変化値と、を格納する。   9A and 9B are diagrams illustrating a configuration example of stop-by place data. In the example of FIG. 9A, the stop-by place data includes an identifier (a stop-by place data ID) that uniquely identifies each record, a stop-by place extraction target data ID, and information indicating a stop-by time (in the example of FIG. 9A, the stop-by time starts). (Time and end time), information indicating a worker corresponding to the stop-by time, and a change value of a sensor value other than the sensor that acquires the position data at the stop-by time are stored.

また、図9Bの立ち寄り場所データは、矩形のグリッドの識別子と、グリッドの頂点の座標と、当該グリッドを含む立ち寄り領域に対応する立ち寄り場所データIDと、を格納する。   Further, the drop-in place data in FIG. 9B stores the identifier of a rectangular grid, the coordinates of the vertices of the grid, and the drop-in place data ID corresponding to the drop-in region including the grid.

図6の説明に戻る、続いて、立ち寄り場所特徴生成部123は、立ち寄り場所データに基づいて、後述する図11に示す立ち寄り場所特徴データを生成する、立ち寄り場所特徴生成処理を実行する(604)。以下、図10を用いて、立ち寄り場所特徴生成処理の詳細を説明する。   Returning to the explanation of FIG. 6, subsequently, the stop-off place characteristic generation unit 123 executes a stop-off place characteristic generation process for generating stop-off place characteristic data shown in FIG. 11 described later based on the stop-off place data (604). .. Hereinafter, the details of the stop-off place characteristic generation processing will be described with reference to FIG. 10.

図10は、立ち寄り場所特徴生成処理の一例を示すフローチャートである。まず、立ち寄り場所特徴生成部123は、立ち寄り場所抽出対象データの未選択のレコードを1つ選択し、選択したレコードの立ち寄り場所抽出対象データIDに対応する全てのレコードを立ち寄り場所データから取得する(1001)。   FIG. 10 is a flowchart showing an example of a stop-off place characteristic generation process. First, the stop-off place characteristic generation unit 123 selects one unselected record of the stop-off place extraction target data and acquires all the records corresponding to the stop-off place extraction target data ID of the selected record from the stop-off place data ( 1001).

つまり、立ち寄り場所特徴生成部123は、選択した立ち寄り場所抽出対象データに対応する立ち寄り領域と、立ち寄り時間(開始時刻と終了時刻)と、の組み合わせを全て取得する。以下、立ち寄り領域と立ち寄り時間とを含む概念を立ち寄り場所とも呼ぶ。   That is, the stop-off place characteristic generation unit 123 acquires all combinations of the stop-by areas corresponding to the selected stop-off place extraction target data and the stop-by time (start time and end time). Hereinafter, the concept including the stop-by area and the stop-by time is also called a stop-by place.

続いて、立ち寄り場所特徴生成部123は、取得した立ち寄り場所を1以上の集合に分類する(1002)。具体的には、例えば、立ち寄り場所特徴生成部123は、一部又は全部が重複する立ち寄り領域、に対応する立ち寄り場所は同じ集合に属すると決定する。例えば、立ち寄り領域Aの一部と立ち寄り領域Bの一部が重複し、かつ立ち寄り領域Bの一部と立ち寄り領域Cの一部が重複する場合、立ち寄り場所特徴生成部123は、立ち寄り領域A、B、及びCに対応する立ち寄り場所が全て同じ集合に属すると決定する。   Subsequently, the stop-by place characteristic generation unit 123 classifies the acquired stop-by places into one or more sets (1002). Specifically, for example, the stop-by place characteristic generation unit 123 determines that the stop-by places corresponding to the stop-by areas that partially or wholly overlap belong to the same set. For example, when a part of the stop-by area A and a part of the stop-by area B overlap, and a part of the stop-by area B and a part of the stop-by area C overlap, the stop-by-place feature generation unit 123 determines that the stop-by area A, It is determined that all the stop-by places corresponding to B and C belong to the same set.

また、例えば、立ち寄り領域Cの一部と立ち寄り領域Dの一部が重複し、かつ立ち寄り領域C及びDが、立ち寄り領域A、B、及びCのいずれにも重複しない場合、立ち寄り場所特徴生成部123は、立ち寄り領域C及びDに対応する立ち寄り場所が同じ集合に属すると決定する。当該集合は、立ち寄り領域A、B、及びCに対応する立ち寄り場所が属する集合とは異なる。   Further, for example, when a part of the stop-by area C and a part of the stop-by area D overlap and the stop-by areas C and D do not overlap with any of the stop-by areas A, B, and C, the stop-by location feature generation unit 123 determines that the stop-by places corresponding to the stop-by areas C and D belong to the same set. The set is different from the set to which the stop-by places corresponding to the stop-by areas A, B, and C belong.

続いて、立ち寄り場所特徴生成部123は、生成した集合に属する立ち寄り場所から、代表立ち寄り場所及び関連立ち寄り場所を特定し、さらに特定した代表立ち寄り場所及び関連立ち寄り場所をグループ分けする(1003)。当該グループは、作業実績が記録されていないが、何らかの作業が行われている可能性が高い立ち寄り場所を示すグループであり、代表立ち寄り場所は当該作業の特徴又は重要な段階を示す可能性が高い。以下、ステップ1003の処理の詳細を説明する。   Next, the stop-off place characteristic generation unit 123 specifies the representative stop-over place and the related stop-by place from the stop-down places belonging to the generated set, and further groups the specified representative stop-by place and the related stop-by place (1003). The relevant group is a group showing a stop-by place where work results are not recorded but there is a high possibility that some work is being performed, and the representative stop-by place is likely to show the feature or important stage of the work. .. The details of the processing in step 1003 will be described below.

立ち寄り場所特徴生成部123は、各集合について、所定の区切り基準を用いて当該集合を区切り、1以上の小集合を生成する。以下、小集合の生成方法について説明する。立ち寄り場所特徴生成部123は、各集合について、当該集合に属する各立ち寄場所を、例えば、各立ち寄り場所の基準時刻順に時間軸上に並べる。なお、立ち寄り場所の基準時刻とは、当該立ち寄り場所の開始時刻であってもよいし、当該立ち寄り場所の終了時刻であってもよいし、当該立ち寄り場所の開始時刻と終了時刻の中点であってもよい。   The stop-off place characteristic generation unit 123 divides each set using a predetermined division criterion, and generates one or more small sets. Hereinafter, a method of generating a small set will be described. The stop-by place characteristic generation unit 123 arranges, for each set, the stop-by places belonging to the set on the time axis, for example, in the order of the reference time of each stop-by place. The reference time of the stop-by place may be the start time of the stop-by place, the end time of the stop-by place, or the midpoint between the start time and the end time of the stop-by place. May be.

立ち寄り場所特徴生成部123は、例えば、集合Aから小集合を生成する場合、集合Aの時間軸上で隣接する立ち寄り場所の組み合わせそれぞれについて、時間軸上の時刻の差と、時間軸上において当該組み合わせの間に存在する他の集合の立ち寄り場所の数と、を変数とする関数を用いて評価値を算出する。なお、時間軸上の時刻の差が大きいほど、時間軸上において当該組み合わせの間に存在する他の集合の立ち寄り場所の数が多いほど、評価値が高くなるように、当該関数は予め定められている。   For example, in the case of generating a small set from the set A, the stop-by place characteristic generation unit 123, for each combination of stop-by places that are adjacent on the time axis of the set A, the time difference on the time axis and the time difference on the time axis. The evaluation value is calculated using a function having a variable of the number of stop-by places of other sets existing between the combinations. Note that the function is predetermined so that the evaluation value becomes higher as the time difference on the time axis becomes larger and the number of stop-by places of other sets existing between the combinations on the time axis becomes larger. ing.

立ち寄り場所特徴生成部123は、評価値が所定値以上である集合Aの立ち寄り場所の組み合わせが存在すると判定した場合、当該組み合わせそれぞれの間で集合Aを区切ることにより、小集合を生成する。立ち寄り場所特徴生成部123は、評価値が所定値以上である集合Aの組み合わせが存在しないすると判定した場合、集合Aを区切ることなく、集合Aそのものを小集合として扱う。   When the stop-off place feature generation unit 123 determines that there is a combination of stop-off places of the set A having an evaluation value equal to or larger than a predetermined value, the stop-off place feature generator 123 divides the set A between the respective combinations to generate a small set. When the stop-off place characteristic generation unit 123 determines that there is no combination of the set A having an evaluation value equal to or larger than a predetermined value, the set A itself is treated as a small set without dividing the set A.

例えば、集合Aが立ち寄り場所a1、a2、a3、a4、及びa5からなり、時間軸上においてa1、a2、a3、a4、a5の順で早いとする。組み合わせ(a1,a2)及び(a3,a4)における評価値が所定値以上、かつ組み合わせ(a2,a3)及び(a4,a5)における評価値が所定未満である場合、立ち寄り場所特徴生成部123は、集合Aを、a1からなる集合A1、a2及びa3からなる集合A2、並びにa4及びa5からなる集合A3に区切ることにより、小集合A1、A2、及びA3を生成する。   For example, it is assumed that the set A is composed of stop-by places a1, a2, a3, a4, and a5, and is earlier in the order of a1, a2, a3, a4, a5 on the time axis. When the evaluation values in the combinations (a1, a2) and (a3, a4) are greater than or equal to a predetermined value and the evaluation values in the combinations (a2, a3) and (a4, a5) are less than the predetermined value, the stop-by place feature generation unit 123 , A is divided into a set A1 consisting of a1, a set A2 consisting of a2 and a3, and a set A3 consisting of a4 and a5 to generate small sets A1, A2, and A3.

続いて、立ち寄り場所特徴生成部123は、各小集合について、他の小集合と時間軸上で重複しているか否かを判定する。具体的には、例えば、立ち寄り場所特徴生成部123は、各小集合について、立ち寄り場所の最も早い開始時刻を開始時刻とし、立ち寄り場所の最も遅い終了時刻を終了時刻とする時間帯を定義する。2つの小集合の当該時間帯の少なくとも一部が重複する場合、2つの小集合が時間軸上で重複しているものとする。また例えば、第1の小集合と第2の小集合の当該時間帯に重複がない場合であっても、第1の小集合と第3の小集合の当該時間帯の少なくとも一部が重複し、第2の小集合と第3の小集合の当該時間帯の少なくとも一部が重複する場合には、第1の小集合と第2の小集合についても時間軸上で重複するものとみなされる。   Subsequently, the stop-off place characteristic generation unit 123 determines whether or not each small set overlaps with another small set on the time axis. Specifically, for example, the stop-by place characteristic generation unit 123 defines, for each small set, a time zone in which the earliest start time of the stop-by place is the start time and the latest end time of the stop-by place is the end time. When at least some of the time zones of the two small sets overlap, the two small sets are assumed to overlap on the time axis. Further, for example, even when there is no overlap in the time zone of the first small set and the second small set, at least a part of the time zone of the first small set and the third small set overlap. , If at least a part of the time period of the second small set and the third small set overlap, it is considered that the first small set and the second small set also overlap on the time axis. ..

立ち寄り場所特徴生成部123は、他の小集合と時間軸上で重複する小集合について、例えば、重複する小集合において優先度が最大の集合に属する立ち寄り場所を代表立ち寄り場所に決定する。なお、例えば、小集合の立ち寄り場所の最も早い開始時刻を開始時刻とし、当該小集合の立ち寄り場所の最も遅い終了時刻を終了時刻とする時間帯の時間幅が大きいほど、当該小集合の優先度が大きいものとする。   For the small sets that overlap with other small sets on the time axis, the stop-off place characteristic generation unit 123 determines, for example, a stop-down place that belongs to a set having the highest priority in the overlapping small sets as a representative stop-down place. Note that, for example, as the start time is the earliest start time of the stop-off place of the small set and the end time is the latest end time of the stop-by place of the small set, the larger the time width, the higher the priority of the small set. Is large.

また、立ち寄り場所特徴生成部123は、他の全ての小集合と時間軸上で重複していない小集合に属する立ち寄り場所を代表立ち寄り場所に決定する。つまり、当該小集合の優先度は、重複する他の小集合がないため、最大であると考えることもできる。   Further, the stop-off place characteristic generation unit 123 determines a stop-over place belonging to a small set that does not overlap with any other small sets on the time axis as a representative stop-over place. That is, the priority of the small set can be considered to be the maximum because there is no overlapping small set.

なお、立ち寄り場所特徴生成部123は、時間軸上で他の小集合で重複する優先度が最大でない小集合が所定の条件を満たすと判定した場合には、当該小集合を、当該小集合に重複する優先度が最大である小集合に統合する。即ち、立ち寄り場所特徴生成部123は、統合された小集合に属する立ち寄り場所についても代表立ち寄り場所に決定する。   In addition, when the stop-off place characteristic generation unit 123 determines that a small set whose priority does not overlap with other small sets on the time axis does not satisfy a predetermined condition, the small set is set as the small set. Merge into a small set with the highest overlapping priority. That is, the stop-off place characteristic generation unit 123 also determines the stop-off place belonging to the integrated small set as the representative stop-over place.

例えば、小集合Bと小集合Cが時間軸上で重複し、小集合Bの優先度が最大であり、小集合Cの優先度は最大でないものとする。立ち寄り場所特徴生成部123は、例えば、小集合Cの基準時刻(例えば、当該集合に属する立ち寄り場所の基準時刻の中央値又は平均値等)と、小集合Bの基準時刻と、の差が所定値以下である場合、小集合Cが当該所定の条件を満たすと判定し、小集合Cを小集合Bに統合する。なお、統合された小集合は、以下のグループ分けの処理において1つの小集合とみなされる。   For example, it is assumed that the small set B and the small set C overlap on the time axis, the priority of the small set B is the maximum, and the priority of the small set C is not the maximum. The stop-off place characteristic generation unit 123 determines, for example, that the difference between the reference time of the small set C (for example, the median or the average value of the reference times of the stop-up places belonging to the set) and the reference time of the small set B is predetermined. If it is less than or equal to the value, it is determined that the small set C satisfies the predetermined condition, and the small set C is integrated into the small set B. The integrated small set is regarded as one small set in the following grouping process.

立ち寄り場所特徴生成部123は、例えば、代表立ち寄り場所からなる小集合Aについて、小集合Aに属する代表立ち寄り場所の最も早い基準時刻を開始時刻とし、最も遅い基準時刻を終了時刻とする時間帯、に存在する、代表立ち寄り場所でない立ち寄り場所を関連立ち寄り場所に決定する。立ち寄り場所特徴生成部123は、小集合Aに含まれる代表立ち寄り場所と、当該決定した関連立ち寄り場所と、を同じグループに決定する。立ち寄り場所特徴生成部123は、代表立ち寄り場所からなる全ての小集合ついて、当該処理を実行する。   The stop-off place characteristic generation unit 123, for example, for a small set A made up of representative stop-off places, a time zone in which the earliest reference time of the representative stop-down place belonging to the small set A is the start time and the latest reference time is the end time, A non-representative stop-off place that is present in is determined as a related stop-off place. The stop-by place characteristic generation unit 123 determines the representative stop-by place included in the small set A and the determined related stop-by place as the same group. The stop-off place characteristic generation unit 123 executes the process for all the small sets of representative stop-off places.

続いて、立ち寄り場所特徴生成部123は立ち寄り場所抽出対象データの全てのレコードについてステップ1001〜ステップ1003の処理を実行したか否かを判定する(1004)。立ち寄り場所特徴生成部123は、ステップ1001〜ステップ1003の処理が実行されていない立ち寄り場所抽出対象データのレコードが存在すると判定した場合(1004:no)、ステップ1001に戻る。   Subsequently, the stop-off place characteristic generation unit 123 determines whether or not the processes of steps 1001 to 1003 have been executed for all the records of the stop-off place extraction target data (1004). When the stop-off place characteristic generation unit 123 determines that there is a record of the stop-off place extraction target data for which the processing of step 1001 to step 1003 is not executed (1004: no), the process returns to step 1001.

立ち寄り場所特徴生成部123は立ち寄り場所抽出対象データの全てのレコードについてステップ1001〜ステップ1003の処理を実行したと判定した場合(1004:yes)、後述する図11に示す立ち寄り場所特徴データを生成し(1005)、立ち寄り場所特徴生成処理を終了する。   When it is determined that the processing of steps 1001 to 1003 has been executed for all the records of the stop-off place extraction target data (1004: yes), the stop-off place characteristic generation unit 123 generates the stop-off place characteristic data shown in FIG. 11 described later. (1005), the stop-off place characteristic generation processing is ended.

図11は、立ち寄り場所特徴データの構成例を示す図である。立ち寄り場所特徴データは、例えば、代表立ち寄り場所又は関連立ち寄り場所であると判定された立ち寄り場所の立ち寄り場所データIDと、当該立ち寄り場所が代表立ち寄り場所であるか関連立ち寄り場所であるかを示す情報と、当該立ち寄り場所が属するグループの識別子と、の対応を格納する。   FIG. 11 is a diagram showing a configuration example of the stop-off place characteristic data. The drop-in place characteristic data includes, for example, drop-in place data ID of a drop-in place determined to be a representative drop-in place or a related drop-in place, and information indicating whether the drop-in place is a representative drop-in place or a related drop-in place. , And the correspondence with the identifier of the group to which the drop-in place belongs.

図6の説明に戻る。続いて、作業単位生成部124は、立ち寄り場所特徴データと立ち寄り場所データとを用いて後述する図13の作業単位データを生成する(605)。以下、図12を用いて、作業単位生成処理の詳細を説明する。   Returning to the explanation of FIG. Next, the work unit generation unit 124 generates work unit data of FIG. 13 described later using the stop-by place characteristic data and the stop-by place data (605). Details of the work unit generation process will be described below with reference to FIG.

図12は、作業単位生成処理の一例を示すフローチャートである。作業単位生成部124は、立ち寄り場所特徴データから未選択のグループを1つ選択し、選択したグループに対応する全ての立ち寄り場所データIDに対応する立ち寄り場所の情報を立ち寄り場所データから取得する(1201)。   FIG. 12 is a flowchart showing an example of the work unit generation process. The work unit generation unit 124 selects one unselected group from the stop-by place characteristic data, and acquires the stop-by place information corresponding to all the stop-by place data IDs corresponding to the selected group from the stop-by place data (1201). ).

続いて、作業単位生成部124は、取得した立ち寄り場所の情報が示す開始時刻と終了時刻から最も早い時刻と最も遅い時刻を抽出する(1202)。作業単位生成部124は、当該最も早い時刻と当該最も遅い時刻を、それぞれグループの開始時刻と終了時刻に決定し、開始時刻と終了時刻と作業者とグループとの対応を示す作業単位を、作業単位データに格納する(1203)。   Subsequently, the work unit generation unit 124 extracts the earliest time and the latest time from the start time and the end time indicated by the acquired information on the stop-by place (1202). The work unit generation unit 124 determines the earliest time and the latest time as the start time and the end time of the group, respectively, and sets the work unit indicating the correspondence between the start time and the end time and the worker and the group as the work unit. It is stored in the unit data (1203).

つまり、作業単位は、作業実績が記録されていないものの、何らかの作業が実行されていた可能性が高い時間帯を示す。また、特に、作業単位のグループにおける代表立ち寄り場所は、当該時間帯において何らかの作業が実行されていた場合の当該作業における重要な拠点である可能性が高い。   That is, the work unit indicates a time zone in which the work performance is not recorded but there is a high possibility that some work has been executed. In addition, in particular, the representative stop-by place in the group of work units is highly likely to be an important base for the work when some work is being executed in the relevant time zone.

なお、ステップ1203において、作業単位生成部124は、取得した立ち寄り場所の情報と、図14A及び図14Bに示す作業定義ルールデータと、を比較して、当該グループにおいて実行されていた作業を推定し、推定した作業を作業単位データに格納してもよい。   In step 1203, the work unit generation unit 124 compares the acquired information on the stop-by place with the work definition rule data shown in FIGS. 14A and 14B, and estimates the work being executed in the group. The estimated work may be stored in the work unit data.

続いて、作業単位生成部124は、立ち寄り場所特徴データの全てのグループにおいてステップ1201〜1203の処理が実行されたか否かを判定する(1204)。作業単位生成部124は、ステップ1201〜1203の処理が実行されていない立ち寄り場所特徴データのグループがあると判定した場合(1204:no)、ステップ1201に戻る。作業単位生成部124は、立ち寄り場所特徴データの全てのグループにおいてステップ1201〜1203の処理が実行されたと判定した場合(1204:yes)、作業単位生成処理を終了する。   Subsequently, the work unit generation unit 124 determines whether or not the processes of steps 1201 to 1203 have been executed in all the groups of the stop-by place characteristic data (1204). When the work unit generation unit 124 determines that there is a group of the stop-off place characteristic data for which the processes of steps 1201 to 1203 have not been executed (1204: no), the work unit generation unit 124 returns to step 1201. If the work unit generation unit 124 determines that the processes of steps 1201 to 1203 have been executed in all the groups of the stop-by place characteristic data (1204: yes), the work unit generation process ends.

図13は、作業単位データの構成例を示す図である。作業単位データは、例えば、作業単位の識別子である作業単位IDと、グループと、グループの開始時刻及び終了時刻と、当該グループの作業者と、を対応付けて格納する。   FIG. 13 is a diagram showing a configuration example of work unit data. The work unit data stores, for example, a work unit ID that is a work unit identifier, a group, a start time and an end time of the group, and a worker of the group in association with each other.

図14A及び図14Bは、作業定義ルールデータの構成例を示す図である。作業定義ルールデータは、例えば、計算処理サーバ120又は情報管理サーバ110の補助記憶装置3に予め格納されている。なお、作業定義ルールデータはマスタデータベース114に格納されていてもよい。   14A and 14B are diagrams showing a configuration example of work definition rule data. The work definition rule data is stored in advance in the auxiliary storage device 3 of the calculation processing server 120 or the information management server 110, for example. The work definition rule data may be stored in the master database 114.

図14Aの例では、作業定義ルールデータは、ルールの識別子であるルールIDとルールとの対応を格納する。図14Aの例では、作業定義ルールデータは、グループの開始時刻と終了時刻についてのルール、及びグループに含まれる立ち寄り場所の立ち寄り領域についてのルールを含む。   In the example of FIG. 14A, the work definition rule data stores the correspondence between the rule ID that is the rule identifier and the rule. In the example of FIG. 14A, the work definition rule data includes a rule regarding a start time and an end time of a group, and a rule regarding a stop-by area of a stop-by place included in the group.

図14Bの例では、作業定義ルールデータは、推定作業と、当該推定作業に対応する条件文と、優先度と、の対応を格納する。条件文は、例えば、図14Aの作業ルールデータにおけるルールの論理式等で表現される。あるグループが、ある条件文を満たす場合、当該グループにおいて、当該条件文に対応する推定作業が実行されていたと推定される。なお、あるグループが複数の条件文が示す条件を満たす場合、当該複数の条件文に対応する推定作業のうち最も優先度が高い推定作業が、当該グループにおいて実行されていたと推定される。   In the example of FIG. 14B, the work definition rule data stores the correspondence between the estimated work, the conditional sentence corresponding to the estimated work, and the priority. The conditional sentence is expressed by, for example, a logical expression of a rule in the work rule data of FIG. 14A. When a certain group satisfies a certain conditional sentence, it is estimated that the estimation work corresponding to the conditional sentence has been executed in the relevant group. When a certain group satisfies the conditions indicated by a plurality of conditional sentences, it is estimated that the estimation work having the highest priority among the estimation works corresponding to the plurality of conditional sentences has been executed in the group.

図6の説明に戻る。続いて、可視化生成部125は、情報管理サーバ110に格納されているデータ、作業単位データ、立ち寄り場所特徴データ、及び立ち寄り場所データを用いて、図15、図16、及び図17に示す可視化画面を生成し、計算機150に送信する(606)。   Returning to the explanation of FIG. Subsequently, the visualization generation unit 125 uses the data, the work unit data, the stop-off place characteristic data, and the stop-off place data stored in the information management server 110, and the visualization screens illustrated in FIGS. 15, 16, and 17. Is generated and transmitted to the computer 150 (606).

計算機150は、例えば、ディスプレイ装置9に可視化画面を表示し、可視化画面に対する利用者からの入力操作を受け付けるために待機する(607)。計算機150は、例えば可視化画面表示から所定時間経過しても、利用者からの入力操作を受け付けない場合(607:no)、図6の処理を終了する。計算機150は、利用者からの入力操作を受け付けた場合(607:yes)、当該入力操作に応じた処理を、必要に応じて計算処理サーバ120も用いて、実行して(608)、図6の処理を終了する。   The computer 150, for example, displays the visualization screen on the display device 9 and stands by to accept an input operation from the user on the visualization screen (607). For example, when the computer 150 does not accept the input operation from the user even after a lapse of a predetermined time from the visualization screen display (607: no), the processing of FIG. 6 is ended. When the computer 150 receives an input operation from the user (607: yes), the computer 150 executes the process corresponding to the input operation by using the calculation processing server 120 as necessary (608), and then the process illustrated in FIG. Ends the process.

図15は、可視化画面の一例を示す図である。可視化画面1500は、作業者ごとの各時間帯における作業状態を表示する。具体的には、ドットで塗りつぶされた領域が示す時間帯は、作業実績データにおける作業実績が存在する時間帯を示す。その他のパターンで塗りつぶされた領域は、作業単位データが示すグループに対応する時間帯であり、例えば、グループごとに異なるパターンで塗りつぶされている。 図16は、可視化画面の一例を示す図である。可視化画面1600は、例えば、可視化画面1500において、ある作業者の時間帯が利用者によって選択されることにより、又は予め定めたルールにより自動で選択された作業者と時間帯との組み合わせが指定されることにより、遷移する画面である。   FIG. 15 is a diagram showing an example of the visualization screen. The visualization screen 1500 displays the work status in each time zone for each worker. Specifically, the time zone indicated by the area filled with dots indicates the time zone in which the work record in the work record data exists. Areas filled with other patterns are time zones corresponding to the groups indicated by the work unit data, and are filled with different patterns for each group, for example. FIG. 16 is a diagram showing an example of the visualization screen. In the visualization screen 1600, for example, in the visualization screen 1500, a user selects a time zone of a certain worker, or a combination of a worker and a time zone automatically selected by a predetermined rule is designated. This is the screen to which the transition is made.

可視化画面1600は、例えば、地図表示領域1601、カメラ画像表示領域1602〜1604、及び文字情報表示領域1605を含む。地図表示領域1601は、例えば、当該時間帯において作業者が移動した経路、並びに当該作業者の当該時間帯におけるグループの代表立ち寄り場所及び関連立ち寄り場所を地図上に表示する。   The visualization screen 1600 includes, for example, a map display area 1601, camera image display areas 1602-1604, and a character information display area 1605. The map display area 1601 displays, for example, a route traveled by the worker in the time period, and a representative stopover place of the group and the related stopover place of the worker in the time period on the map.

なお、可視化生成部125は、当該時間帯の座標値をセンサデータベース112から取得して、作業者が移動した経路を特定する。また、例えば、敷地内の地図情報は、情報管理サーバ110の補助記憶装置3に予め格納されている。地図情報は、敷地内の座標、及び敷地内の棚等の設備が配置されている座標等を保持していることが望ましい。   The visualization generation unit 125 acquires the coordinate values of the time zone from the sensor database 112 and identifies the route traveled by the worker. Further, for example, the map information of the site is stored in the auxiliary storage device 3 of the information management server 110 in advance. It is desirable that the map information holds the coordinates on the premises and the coordinates at which facilities such as shelves on the premises are arranged.

カメラ画像表示領域1602〜1604は、当該作業者の当該時間帯における立ち寄り領域を捕捉するカメラ画像を表示する。可視化生成部125は、マスタデータベース114を参照して、当該作業者の当該時間帯における立ち寄り領域を特定し、特定したカメラの当該時間帯における画像データをカメラ画像データベース113から取得して、カメラ画像表示領域1602〜1604に表示する。   The camera image display areas 1602 to 1604 display camera images that capture the stop-by areas of the worker in the time zone. The visualization generation unit 125 refers to the master database 114, identifies a stop-by area of the worker in the time zone, acquires image data of the identified camera in the time zone from the camera image database 113, and acquires the camera image. It is displayed in the display areas 1602-1604.

なお、図16の例では、地図表示領域1601に立ち寄り領域を示す星印が表示され、例えば、当該星印を選択すると、カメラ画像表示領域1602〜1604が表示される。なお、可視化生成部125は、例えば、特に代表立ち寄り場所については、画像の時間変化を表示するために、当該代表立ち寄り場所が属するグループの前半の時間(例えば開始時刻から所定時間経過後)における代表立ち寄り場所の画像を表示するカメラ画像表示領域1602、及び後半の時間(例えば終了時刻の所定時間前)における代表立ち寄り場所の画像を表示するカメラ画像表示領域1604を生成する。   In the example of FIG. 16, a star mark indicating a stop-by region is displayed in the map display region 1601. For example, when the star mark is selected, camera image display regions 1602-1604 are displayed. Note that the visualization generation unit 125, for example, particularly for the representative stop-by place, in order to display the time change of the image, the visualization generating unit 125 is a representative in the first half time (for example, after a predetermined time has elapsed from the start time) of the group to which the representative stop-by place belongs. A camera image display area 1602 for displaying an image of a stop-by place and a camera image display area 1604 for displaying an image of a representative stop-by point in the latter half time (for example, a predetermined time before the end time) are generated.

なお、図16の例では、可視化生成部125は、代表立ち寄り場所の画像を表示するカメラ画像表示領域を2つ生成しているが、一定時間間隔の代表立ち寄り場所の画像を表示するカメラ画像表示領域を3つ以上生成してもよい。また、可視化生成部125は、関連立ち寄り場所等の、代表立ち寄り場所以外の立ち寄り領域についても、複数のカメラ画像表示領域を生成してもよい。   Note that, in the example of FIG. 16, the visualization generation unit 125 generates two camera image display areas that display the images of the representative stopovers, but the camera image display that displays the images of the representative stopovers at fixed time intervals. Three or more regions may be generated. In addition, the visualization generation unit 125 may generate a plurality of camera image display areas even for a stop-by area other than the representative stop-by area such as a related stop-by area.

また、可視化生成部125は、カメラ画像表示領域に静止画像を表示してもよいし、動画を表示してもよい。また、例えば、可視化生成部125は、可視化画面1600の起動時には、カメラ画像表示領域に静止画像が表示されるようにし、カメラ画像表示領域に含まれる再生ボタン等が選択された場合に動画が再生させるようにしてもよい。また、可視化生成部125は、カメラ画像表示領域に含まれる左右ボタンが選択された場合に、当該静止画像の所定時間前又は所定時間後の画像を、カメラ画像表示領域に表示してもよい。これらの内容は、後述する他の実施例におけるカメラ画像表示領域についても同様である。   The visualization generation unit 125 may display a still image or a moving image in the camera image display area. Further, for example, the visualization generation unit 125 causes a still image to be displayed in the camera image display area when the visualization screen 1600 is activated, and plays a moving image when a play button or the like included in the camera image display area is selected. It may be allowed to. Further, when the left and right buttons included in the camera image display area are selected, the visualization generation unit 125 may display an image before or after a predetermined time of the still image in the camera image display area. These contents are the same for the camera image display area in other embodiments described later.

文字情報表示領域1605は、例えば、選択された作業者の氏名、選択された時間帯、当該時間帯における当該作業者の滞在場所の名称、及び当該作業者の当該時間帯において実施された作業又は推定作業等を表示する。   The character information display area 1605 includes, for example, the name of the selected worker, the selected time period, the name of the place of stay of the worker in the time period, and the work performed by the worker in the time period. Display estimated work etc.

図17は、ルール入力画面の一例を示す図である。可視化画面の一例であるルール入力画面1700は、作業定義ルールデータベースに格納されるルールを入力するための画面である。ルール入力画面1700は、例えば、対象入力領域1701、条件文入力領域1702、論理演算子選択領域1703、推定作業入力領域1704、及び登録ボタン1705を含む。   FIG. 17 is a diagram showing an example of the rule input screen. A rule input screen 1700, which is an example of a visualization screen, is a screen for inputting rules stored in the work definition rule database. The rule input screen 1700 includes, for example, a target input area 1701, a conditional statement input area 1702, a logical operator selection area 1703, an estimated work input area 1704, and a registration button 1705.

対象入力領域1701は、条件を規定する対象(作業者、立ち寄り領域、立ち寄り時間等)の入力を受け付けるための領域である。条件文入力領域1702は、当該対象についての条件文を入力するための領域である。論理演算子選択領域1703は、「AND」や「OR」等の論理演算子を選択するための領域である。   The target input area 1701 is an area for receiving an input of a target (a worker, a stop-by area, a stop-by time, etc.) that defines a condition. The conditional statement input area 1702 is an area for inputting a conditional statement about the target. The logical operator selection area 1703 is an area for selecting a logical operator such as “AND” or “OR”.

推定作業入力領域1704は、対象入力領域1701、条件文入力領域1702、及び論理演算子選択領域1703に入力されたルールを満たす場合の推定作業を入力するための領域である。登録ボタン1705は、対象入力領域1701、条件文入力領域1702、論理演算子選択領域1703、及び推定作業入力領域1704に入力された内容を作業定義ルールデータベースに登録するためのボタンである。なお、ルール入力画面1700は、推定作業の優先度を入力するための領域をさらに含んでもよい。   The estimated work input area 1704 is an area for inputting estimated work when the rules input to the target input area 1701, the conditional statement input area 1702, and the logical operator selection area 1703 are satisfied. The registration button 1705 is a button for registering the contents input in the target input area 1701, the conditional statement input area 1702, the logical operator selection area 1703, and the estimated work input area 1704 in the work definition rule database. The rule input screen 1700 may further include an area for inputting the priority of the estimation work.

本実施例の計算処理サーバ120は、作業者の作業実績が記録されていない時間帯における立ち寄り場所を抽出し、立ち寄り場所から代表立ち寄り場所及び関連立ち寄り場所を特定してグループ分けをする。計算処理サーバ120は、当該処理を実行することにより、作業者の作業実績が記録されていないものの、当該作業者が何らかの作業を実行している可能性が高い時間帯及び場所を特定することができる。また、計算処理サーバ120は、ある作業者について、他の作業者のデータ(作業実績データ及びセンサデータ等)を使うことなく、当該作業者のデータのみを使って、当該時間帯及び当該場所を特定することができる。   The calculation processing server 120 of the present embodiment extracts the stop-by places during the time period when the work record of the worker is not recorded, identifies the representative stop-by place and the related stop-by places from the stop-by places, and groups them. By performing the process, the calculation processing server 120 can identify the time zone and the place where the worker is likely to be performing some work although the work record of the worker is not recorded. it can. In addition, the calculation processing server 120 does not use data (work performance data, sensor data, etc.) of other workers for a certain worker, and uses only the data of the worker to determine the time zone and the location. Can be specified.

また、計算処理サーバ120が、当該作業者の当該時間帯の当該場所における画像を表示することにより、利用者は、大量の画像を参照することなく、作業実績が記録されていない時間帯における作業者の作業を効率的に把握することができ、ひいては作業管理の質が向上する。   In addition, the calculation processing server 120 displays the image of the worker at the location in the time zone, so that the user does not refer to a large number of images and does not record the work record in the time zone. The work of the worker can be efficiently grasped, which in turn improves the quality of work management.

<第二の実施例>
本実施例の計算処理サーバ120は、台車やカートやフォークリフト等の運搬機器が搭載している重量を計測するセンサ値をさらに用いて、作業者の様子を表す可視化画面を生成する。これにより、本実施例の計算処理サーバ120は、作業者の作業実績が記録されていない時間帯においても、廃材回収等のような、棚等を巡回しながら物品を回収又は配布する作業が実行されている様子を示す画像を含む可視化画面を生成できる。
<Second embodiment>
The calculation processing server 120 of the present embodiment further uses a sensor value for measuring the weight of a transportation device such as a trolley, a cart, or a forklift to generate a visualization screen showing the state of the worker. As a result, the calculation processing server 120 of the present embodiment executes the work of collecting or distributing the articles while circulating the shelves and the like, such as the collection of waste materials, even in the time zone when the work record of the worker is not recorded. It is possible to generate a visualization screen including an image showing a state of being displayed.

以下、第一の実施例との相違点を説明する。センサ130は、作業者の位置を計測するセンサに加え、台車やカートやフォークリフトなどの運搬機器が搭載している物の重量を計測するためのセンサを含む。本実施例の情報管理サーバ110は、図3に示した位置情報のデータを格納するセンサデータベース112に加え、図18に示すセンサデータベース112を有する。   Hereinafter, differences from the first embodiment will be described. The sensor 130 includes a sensor for measuring the position of the worker and a sensor for measuring the weight of an object mounted on a carrier device such as a cart, a cart, or a forklift. The information management server 110 of this embodiment has a sensor database 112 shown in FIG. 18 in addition to the sensor database 112 that stores the position information data shown in FIG.

図18は、センサデータベース112の構成例を示す図である。図18のセンサデータベース112は、例えば、台車やカートやフォークリフト等の運搬機器の識別子と、センサ130が計測した当該運搬機器が搭載している物の重量を示す情報と、計測時刻と、の対応を保持する。   FIG. 18 is a diagram showing a configuration example of the sensor database 112. The sensor database 112 of FIG. 18 corresponds, for example, to an identifier of a carrier such as a trolley, a cart, or a forklift, information indicating the weight of an object mounted on the carrier measured by the sensor 130, and a measurement time. Hold.

第二の実施例における全体の処理は図6に示す第一の実施例の処理手順と同様である。但し、ステップ603、ステップ604、及びステップ605の詳細な処理が異なる。以下、本実施例におけるこれらの処理について説明する。   The overall processing in the second embodiment is similar to the processing procedure of the first embodiment shown in FIG. However, detailed processing of steps 603, 604, and 605 is different. Hereinafter, these processes in this embodiment will be described.

図19は、本実施例のステップ603における立ち寄り場所抽出処理の一例を示すフローチャートである。立ち寄り場所抽出部122は、立ち寄り場所抽出対象データの未選択のレコードを1つ選択し、選択したレコードが示す作業者の、選択したレコードが示す実績なし時間における位置データを、センサデータベース112のセンサデータから取得する(1901)。   FIG. 19 is a flowchart showing an example of the stop-off place extraction processing in step 603 of this embodiment. The stop-off place extracting unit 122 selects one unselected record of the stop-off place extraction target data, and obtains the position data of the worker indicated by the selected record at the time without actual result indicated by the selected record from the sensor of the sensor database 112. It is obtained from the data (1901).

続いて、立ち寄り場所抽出部122は、当該作業者の実績なし時間において、当該作業者に同伴する運搬機器の情報を取得する(1902)。立ち寄り場所抽出部122は、ステップ1902において、例えば、図20に示すマスタデータベース114を参照する。   Subsequently, the stop-off place extraction unit 122 acquires information about a transportation device that accompanies the worker during the time when the worker has no actual result (1902). In step 1902, the stop-off place extraction unit 122 refers to, for example, the master database 114 shown in FIG.

図20は、マスタデータベース114の構成例を示す図である。本実施例のマスタデータベース114は、図5に示したカメラの捕捉範囲を格納するマスタデータに加え、運搬機器の使用状況を示す情報を格納する図20に示すマスタデータを格納する。   FIG. 20 is a diagram showing a configuration example of the master database 114. The master database 114 of the present embodiment stores the master data shown in FIG. 5, which stores information indicating the usage status of the transportation equipment, in addition to the master data which stores the capture range of the camera shown in FIG.

図20のマスタデータベース114が格納するマスタデータは、運搬機器と、作業者と、当該作業者が当該運搬機器を利用した開始時刻及び終了時刻と、の対応を示す情報を格納する。つまり、当該マスタデータは、例えば、電装されたカートのログイン及びログアウト情報等によって生成された情報である。   The master data stored in the master database 114 of FIG. 20 stores information indicating a correspondence between a transport device, a worker, and a start time and an end time when the worker uses the transport device. That is, the master data is, for example, information generated by login and logout information of an electrically equipped cart.

立ち寄り場所抽出部122は、ステップ1902において、図20のマスタデータベース114を参照して、当該作業者に対応する運搬機器であって、開始時刻及び終了開始時刻までの時間帯の少なくとも一部が当該作業者の実績なし時間に含まれる運搬機器を特定する。なお、各運搬機器に対して使用者が一意に定められていてもよいし、各使用者に対して運搬機器が一意に定められていてもよい。   In step 1902, the stop-off place extracting unit 122 refers to the master database 114 in FIG. 20, and is a transporting device corresponding to the worker, and at least a part of the time zone until the start time and the end start time is concerned. Identify the transportation equipment that is included in the time when the worker has no actual results. The user may be uniquely determined for each carrying device, or the carrying device may be uniquely determined for each user.

各運搬機器に位置を計測するセンサ130が取り付けられている場合には、立ち寄り場所抽出部122は、ステップ1902において、図3のセンサデータベース112を参照して、当該作業者の実績なし時間帯の位置情報と、各運搬機器の当該時間帯の位置情報と、を照合して、当該作業者の実績なし時間帯に同伴していた運搬機器を特定してもよい。   When the sensor 130 for measuring the position is attached to each of the transportation devices, the stop-off place extraction unit 122 refers to the sensor database 112 of FIG. 3 in step 1902, and refers to the sensor database 112 of FIG. The position information and the position information of each transportation device in the relevant time zone may be collated with each other to identify the transportation device accompanied by the worker in the non-performance time zone.

続いて、立ち寄り場所抽出部122は、作業者に同伴していた運搬機器の実績なし時間帯における重量センサのデータを、センサデータベース112から取得し、センサ値変化時刻とセンサ変化値とを取得する(1903)。図18の例では、センサデータベース112は、一定時間間隔の重量センサの値を格納している。なおセンサデータベース112に格納されている重量センサデータは、事前にアナログフィルタやデジタルフィルタ処理によりノイズが除去され、運搬機器からの物品の取り出しや取り込みなどが行われるタイミングでの値の変化が判別できるデータである。   Next, the stop-off place extraction unit 122 acquires the data of the weight sensor in the time zone without actual results of the transportation equipment that was accompanied by the worker from the sensor database 112, and acquires the sensor value change time and the sensor change value. (1903). In the example of FIG. 18, the sensor database 112 stores the values of the weight sensor at fixed time intervals. It should be noted that the weight sensor data stored in the sensor database 112 has noise removed by analog filter or digital filter processing in advance, and a change in the value at the timing when the article is taken out of the carrying device or taken in can be determined. The data.

立ち寄り場所抽出部122は、ステップ1903において、この変化によるセンサ値の差分の絶対値(以下、センサ変化値とも呼ぶ)が閾値以上である時刻(以下、センサ値変化時刻とも呼ぶ)と、当該センサ変化値と、を取得する。   In step 1903, the stop-off place extraction unit 122 determines when the absolute value of the sensor value difference due to this change (hereinafter, also referred to as sensor change value) is a threshold value or more (hereinafter, also referred to as sensor value change time), and the sensor. The change value and are obtained.

続いて、立ち寄り場所抽出部122は、ステップ1903で取得したセンサ値変化時刻から1つセンサ値変化時刻を選択し、選択したセンサ値変化時刻における当該作業者又は運搬機器の位置をセンサデータベース112から取得し、取得した位置データに基づいて、立ち寄り領域を決定する。具体的には、立ち寄り場所抽出部122は、例えば、取得した位置データが示す座標を中心とした所定半径の円を、当該センサ値変化時刻に対応する立ち寄り領域に決定する。   Subsequently, the stop-off place extraction unit 122 selects one sensor value change time from the sensor value change times acquired in step 1903, and determines the position of the worker or the transport device at the selected sensor value change time from the sensor database 112. A stop-by area is determined based on the acquired position data. Specifically, the stop-by place extracting unit 122 determines, for example, a circle having a predetermined radius centered on the coordinates indicated by the acquired position data, as a stop-by region corresponding to the sensor value change time.

また、立ち寄り場所抽出部122は、例えば、当該センサ変化時刻を含む所定幅の時間における、作業者又は運搬機器の位置を時系列順に線で繋いだ経路を含む所定形状の領域を、当該センサ値変化時刻に対応する立ち寄り領域に決定してもよい。所定幅を持つ当該経路は、当該所定形状の領域の一例である。   In addition, the stop-off place extraction unit 122, for example, in a predetermined width including the sensor change time, a region of a predetermined shape including a route in which the position of the worker or the transportation device is connected by a line in chronological order, You may determine to the stop-by area corresponding to the change time. The route having the predetermined width is an example of the region having the predetermined shape.

また、立ち寄り場所抽出部122は、予め空間をグリッド状に区切っておき、前述のいずれかの領域と、一部又は全てが重複するグリッドの集合を、当該センサ値変化時刻における立ち寄り領域に決定してもよい。   In addition, the stop-off place extraction unit 122 divides the space into grids in advance, and determines a set of grids partially or wholly overlapping any of the above-mentioned areas as a stop-by area at the sensor value change time. May be.

続いて、立ち寄り場所抽出部122は、作業者と、当該センサ値変化時刻を含む所定幅(当該所定幅は0以上)の時間の開始時刻及び終了時刻と、当該センサ値変化時刻におけるセンサ変化値と、立ち寄り領域と、を対応づけて立ち寄り場所データに格納する(1905)。   Then, the stop-off place extraction unit 122 determines the worker, the start time and the end time of the time of the predetermined width (the predetermined width is 0 or more) including the sensor value change time, and the sensor change value at the sensor value change time. And the stop-by area are stored in the stop-by place data in association with each other (1905).

続いて、立ち寄り場所抽出部122は、全てのセンサ値変化時刻を選択済みであるか否か、即ちステップ1903で取得した全てのセンサ値変化時刻に対して、ステップ1904〜1905の処理が実行されたか否かを判定する(1906)。立ち寄り場所抽出部122は、未選択のセンサ値変化時刻があると判定した場合(1906:no)、ステップ1904に戻る。   Subsequently, the stop-off place extraction unit 122 executes the processing of steps 1904 to 1905 for whether or not all the sensor value change times have been selected, that is, for all the sensor value change times acquired in step 1903. It is determined whether or not (1906). When it is determined that there is an unselected sensor value change time (1906: no), the stop-off place extraction unit 122 returns to step 1904.

立ち寄り場所抽出部122は、全てのセンサ値変化時刻を選択済みであると判定した場合(1906:yes)、立ち寄り場所抽出対象データの全てのレコードを選択済みであるか否かを判定する(1907)。立ち寄り場所抽出部122は、立ち寄り場所抽出対象データの未選択のレコードがあると判定した場合(1907:no)。ステップ1901に戻る。立ち寄り場所抽出部122は、立ち寄り場所抽出対象データの全てのレコードを選択済みであると判定した場合(1907:yes)、立ち寄り場所抽出処理を終了する。   When it is determined that all the sensor value change times have been selected (1906: yes), the stop-off place extraction unit 122 determines whether all the records of the stop-off place extraction target data have been selected (1907). ). The stop-off place extracting unit 122 determines that there is an unselected record of the stop-off place extraction target data (1907: no). Return to step 1901. When it is determined that all the records of the stop-off place extraction target data have been selected (1907: yes), the stop-off place extraction unit 122 ends the stop-off place extraction processing.

図21は、本実施例のステップ604における立ち寄り場所特徴生成処理の一例を示すフローチャートである。まず、立ち寄り場所特徴生成部123は、立ち寄り場所抽出対象データの未選択のレコードを1つ選択する(2101)。続いて、立ち寄り場所特徴生成部123は、ステップ2101で選択したレコードの立ち寄り場所抽出対象データIDに対応する全てのレコードを立ち寄り場所データから取得し、取得したレコードから1つの未選択のレコードを選択する(2102)。   FIG. 21 is a flowchart showing an example of the stop-off place feature generation processing in step 604 of this embodiment. First, the stop-off place characteristic generation unit 123 selects one unselected record of the stop-off place extraction target data (2101). Next, the stop-off place characteristic generation unit 123 acquires all the records corresponding to the stop-off place extraction target data ID of the record selected in step 2101 from the stop-off place data, and selects one unselected record from the acquired records. Yes (2102).

立ち寄り場所特徴生成部123は、選択したレコードが示す立ち寄り場所(以下、対象立ち寄り場所とも呼ぶ)の立ち寄り時間において、重量センサのセンサ値が減少したか増加したかを判定する(2103)。まず、ステップ2103において、立ち寄り場所特徴生成部123が重量センサのセンサ値が減少したと判定した場合におけるステップ2104〜2106の処理について説明する。   The stop-by place characteristic generation unit 123 determines whether the sensor value of the weight sensor has decreased or increased during the stop-by time of the stop-by place (hereinafter also referred to as the target stop-by place) indicated by the selected record (2103). First, the processing of steps 2104 to 2106 when the stop-off place characteristic generation unit 123 determines in step 2103 that the sensor value of the weight sensor has decreased will be described.

立ち寄り場所特徴生成部123は、対象立ち寄り場所の立ち寄り時間の開始時刻を終了時刻とする所定幅の時間範囲に立ち寄り時間の少なくとも一部が含まれる全ての立ち寄り場所を、ステップ2101で取得した立ち寄り場所データのレコードに対応する立ち寄り場所から、抽出する(2104)。   The stop-off place characteristic generation unit 123 obtains the stop-by places acquired in step 2101 for all the stop-off places that include at least a part of the stop-by time in a time range of a predetermined width whose end time is the start-time of the stop-by time of the target stop-by place. It is extracted from the stop-by place corresponding to the data record (2104).

続いて、立ち寄り場所特徴生成部123は、ステップ2104で抽出した立ち寄り場所が所定の条件を満たすか否かを判定する(2105)。ステップ2103において重量センサのセンサ値が減少した場合における当該所定の条件は、ステップ2104で抽出した立ち寄り場所における重量センサのセンサ値が増加傾向にあることである。ステップ2104で抽出した立ち寄り場所における重量センサのセンサ値が増加傾向にあるとは、具体的には、例えば、当該立ち寄り場所のうち、重量センサのセンサ値が増加した立ち寄り場所の割合が所定値以上であること等を示す。   Subsequently, the stop-off place characteristic generation unit 123 determines whether the stop-off place extracted in step 2104 satisfies a predetermined condition (2105). The predetermined condition when the sensor value of the weight sensor decreases in step 2103 is that the sensor value of the weight sensor in the stop-by place extracted in step 2104 tends to increase. The fact that the sensor value of the weight sensor at the stop-by place extracted in step 2104 tends to increase means, for example, that the ratio of the stop-by place where the sensor value of the weight sensor has increased is equal to or more than a predetermined value. Is shown.

立ち寄り場所特徴生成部123は、ステップ2104で抽出した立ち寄り場所が当該所定の条件を満たすと判定した場合(2105:yes)、作業単位候補時間帯を生成する(2106)。   When the stop-by place characteristic generation unit 123 determines that the stop-by place extracted in step 2104 satisfies the predetermined condition (2105: yes), it generates a work unit candidate time zone (2106).

具体的には、立ち寄り場所特徴生成部123は、ステップ2101で取得した立ち寄り場所データのレコードに対応する立ち寄り場所から、重量センサが示すセンサ値と、対象立ち寄り場所における重量センサの変化後(減少後)のセンサ値と、の差が所定値以下であり、かつ対象立ち寄り場所の立ち寄り時間の開始時刻以前の時刻を立ち寄り時間に含む立ち寄り場所のうち、立ち寄り時間(の開始時刻又は終了時刻)が最も遅い立ち寄り場所を特定する。立ち寄り場所特徴生成部123は、特定した立ち寄り場所の立ち寄り時間の開始時刻から対象立ち寄り場所の立ち寄り時間の終了時刻までの時間帯を作業単位候補時間帯に決定する。   Specifically, the stop-off place characteristic generation unit 123 determines, after the change in the sensor value indicated by the weight sensor and the change in the weight sensor at the target stop-by place (after reduction), from the stop-by place corresponding to the record of the stop-by place data acquired in step 2101. ) Is less than a predetermined value, and the stop-time (start time or end time) of the stop-off time is the most among the stop-by places that include the time before the start time of the stop-off time of the target stop-by place. Identify a late stop. The stop-by place characteristic generation unit 123 determines a time period from the start time of the stop-by time of the specified stop-by place to the end time of the stop-by time of the target stop-by place as a work unit candidate time zone.

立ち寄り場所特徴生成部123は、ステップ2104で抽出した立ち寄り場所が当該所定の条件を満たさないと判定した場合(2105:no)、ステップ2107に遷移する。   When the stop-off place characteristic generation unit 123 determines that the stop-off place extracted in step 2104 does not satisfy the predetermined condition (2105: no), the stop-on place feature generation unit 123 transitions to step 2107.

以下、ステップ2103において、立ち寄り場所特徴生成部123が重量センサのセンサ値が増加したと判定した場合におけるステップ2104〜2106の処理について説明する。   Hereinafter, the processing of steps 2104 to 2106 when the stop-by place characteristic generation unit 123 determines in step 2103 that the sensor value of the weight sensor has increased will be described.

立ち寄り場所特徴生成部123は、対象立ち寄り場所の立ち寄り時間の終了時刻を開始時刻とする所定幅の時間範囲に立ち寄り時間の少なくとも一部が含まれる全ての立ち寄り場所を、ステップ2101で取得した立ち寄り場所データのレコードに対応する立ち寄り場所から、抽出する(2104)。   The stop-by place characteristic generation unit 123 obtains all the stop-by places acquired in step 2101, in which the stop-by time of the target stop-by place is the end time of the stop-by time, and the stop-time is at least part of the stop-by time within a predetermined time range. It is extracted from the stop-by place corresponding to the data record (2104).

続いて、立ち寄り場所特徴生成部123は、ステップ2104で抽出した立ち寄り場所が所定の条件を満たすか否かを判定する(2105)。ステップ2103において重量センサのセンサ値が増加した場合における当該所定の条件は、ステップ2104で抽出した立ち寄り場所における重量センサのセンサ値が減少傾向にあることである。ステップ2104で抽出した立ち寄り場所における重量センサのセンサ値が減少傾向にあるとは、具体的には、例えば、当該立ち寄り場所のうち、重量センサのセンサ値が減少した立ち寄り場所の割合が所定値以上であること等を示す。   Subsequently, the stop-off place characteristic generation unit 123 determines whether the stop-off place extracted in step 2104 satisfies a predetermined condition (2105). The predetermined condition when the sensor value of the weight sensor increases in step 2103 is that the sensor value of the weight sensor in the stop-by place extracted in step 2104 tends to decrease. The fact that the sensor value of the weight sensor at the stop-off place extracted in step 2104 tends to decrease means, for example, that the ratio of the stop-off place where the sensor value of the weight sensor has decreased is equal to or more than a predetermined value. Is shown.

立ち寄り場所特徴生成部123は、ステップ2103で抽出した立ち寄り場所が当該所定の条件を満たすと判定した場合(2105:yes)、作業単位候補時間帯を生成する(2106)。   When the stop-by place characteristic generation unit 123 determines that the stop-by place extracted in step 2103 satisfies the predetermined condition (2105: yes), it generates a work unit candidate time zone (2106).

具体的には、立ち寄り場所特徴生成部123は、ステップ2101で取得した立ち寄り場所データのレコードに対応する立ち寄り場所から、重量センサが示すセンサ値と、対象立ち寄り場所における重量センサの変化後(増加後)のセンサ値と、の差が所定値以下であり、かつ対象立ち寄り場所の立ち寄り時間の終了時刻以降の時刻を立ち寄り時間に含む立ち寄り場所のうち、立ち寄り時間(の開始時刻又は終了時刻)が最も早い立ち寄り場所を特定する。立ち寄り場所特徴生成部123は、対象立ち寄り場所の立ち寄り時間の開始時刻から特定した立ち寄り場所の立ち寄り時間の終了時刻までの時間帯を作業単位候補時間帯に決定する。   Specifically, the stop-by place characteristic generation unit 123 determines, after the stop-by place corresponding to the record of the stop-by place data acquired in step 2101, the sensor value indicated by the weight sensor and the change of the weight sensor at the target stop-by place (after the increase). ) Is less than or equal to a predetermined value, and the stop time (start time or end time) is the most of the stop points that include the time after the end time of the stop time of the target stop location in the stop time. Identify an early stop. The stop-by place characteristic generation unit 123 determines a time period from the start time of the stop-by time of the target stop-by place to the end time of the stop-by time of the specified stop-by place as the work unit candidate time period.

立ち寄り場所特徴生成部123は、ステップ2104で抽出した立ち寄り場所が当該所定の条件を満たさないと判定した場合(2105:no)、ステップ2107に遷移する。   When the stop-off place characteristic generation unit 123 determines that the stop-off place extracted in step 2104 does not satisfy the predetermined condition (2105: no), the stop-on place feature generation unit 123 transitions to step 2107.

続いて、立ち寄り場所特徴生成部123は、全ての立ち寄り場所を評価したか否か、即ち、ステップ2102で取得した全てのレコードが選択済みであるか否かを判定する(2107)。立ち寄り場所特徴生成部123は、未評価の立ち寄り場所が存在すると判定した場合(2107:no)、ステップ2102に戻る。   Subsequently, the stop-off place characteristic generation unit 123 determines whether or not all stop-by places have been evaluated, that is, whether or not all the records acquired in step 2102 have been selected (2107). When the stop-off place characteristic generation unit 123 determines that there is an unevaluated stop-by place (2107: no), the process returns to step 2102.

立ち寄り場所特徴生成部123は、全ての立ち寄り場所を評価したと判定した場合(ステップ2107:yes)、代表立ち寄り場所を生成する(2108)。具体的には、例えば、立ち寄り場所特徴生成部123は、ステップ2106で生成した作業単位候補時間帯を比較して、他の全ての作業単位候補時間帯と重複しない作業単位候補時間帯に対応する対象立ち寄り点を代表立ち寄り場所に決定する。   When it is determined that all the stop-by places have been evaluated (step 2107: yes), the stop-by feature generation unit 123 generates a representative stop-by place (2108). Specifically, for example, the stop-off place characteristic generation unit 123 compares the work unit candidate time zones generated in step 2106, and handles the work unit candidate time zones that do not overlap with all other work unit candidate time zones. The target stop point is determined as the representative stop point.

また、立ち寄り場所特徴生成部123は、他の作業候補時間帯と重複する作業候補時間帯については、当該作業候補時間帯のうち最も長い作業単位候補時間帯に対応する対象立ち寄り場所を代表立ち寄り場所に決定する。なお、例えば、作業候補時間帯の少なくとも一部が重複している場合に、作業候補時間帯が重複するものとみなされる。また、例えば、第1の作業単位候補時間帯と第2の作業単位候補時間帯に重複がない場合であっても、第1の作業単位候補時間帯と第3の作業単位候補時間帯の少なくとも一部が重複し、第2の作業単位候補時間帯と第3の作業単位候補時間帯の少なくとも一部が重複する場合には、第1の作業単位候補時間帯と第2の作業単位候補時間帯についても重複するものとみなされる。   Further, for the work candidate time zones that overlap with other work candidate time zones, the stop-off place characteristic generation unit 123 represents the target stop location corresponding to the longest work unit candidate time zone among the work candidate time zones as a representative stop-off place. To decide. Note that, for example, when at least a part of the work candidate time zones overlap, the work candidate time zones are considered to overlap. Further, for example, even when there is no overlap between the first work unit candidate time zone and the second work unit candidate time zone, at least the first work unit candidate time zone and the third work unit candidate time zone are included. When some of them overlap and at least some of the second work unit candidate time zone and the third work unit candidate time zone overlap, the first work unit candidate time zone and the second work unit candidate time zone Belts are also considered duplicates.

続いて、立ち寄り場所特徴生成部123は、関連立ち寄り場所を生成する(2109)。具体的には、例えば、立ち寄り場所特徴生成部123は、各代表立ち寄り場所について、ステップ2101で取得した立ち寄り場所データのレコードに対応する立ち寄り場所のうち、当該代表立ち寄り場所に対応する作業候補時間帯に立ち寄り時間の少なくとも一部が含まれる立ち寄り場所を、当該代表立ち寄り場所と同じグループに属する関連立ち寄り場所に決定する。   Subsequently, the stop-off place characteristic generation unit 123 generates a related stop-by place (2109). Specifically, for example, the stop-by place characteristic generation unit 123, for each representative stop-by place, of the stop-by places corresponding to the record of the stop-by place data acquired in step 2101, the candidate work time zone corresponding to the representative stop-by place. A stop-by place that includes at least a part of the stop-by time is determined as a related stop-by place belonging to the same group as the representative stop-by place.

続いて、立ち寄り場所特徴生成部123は、ステップ2101において立ち寄り場所抽出対象データの全てのレコードを選択済みであるか否かを判定する(2110)。立ち寄り場所特徴生成部123は、立ち寄り場所抽出対象データの未選択のレコードが存在すると判定した場合(2110:no)、ステップ2101に戻る。立ち寄り場所特徴生成部123は、ステップ2101において立ち寄り場所抽出対象データの全てのレコードを選択済みであると判定した場合(S2110:yes)、立ち寄り場所特徴データを生成し(1005)、立ち寄り場所特徴抽出処理を終了する。   Subsequently, the stop-off place characteristic generation unit 123 determines whether or not all the records of the stop-off place extraction target data have been selected in step 2101 (2110). When the stop-off place characteristic generation unit 123 determines that there is an unselected record of the stop-off place extraction target data (2110: no), the process returns to step 2101. When the stop-off place characteristic generation unit 123 determines in step 2101 that all the records of the stop-off place extraction target data have been selected (S2110: yes), the stop-off place feature data is generated (1005), and the stop-off place feature extraction is performed. The process ends.

図22は、可視化画面の一例を示す図である。図16との相違点について説明する。図16の例では作業者が繰り返し訪れる場所を拠点とする作業が可視化されていたが、図22の例では作業者が棚等を巡回して物品を配布又は回収する作業において、配布物の取り込み又は回収物の取り出し場所を拠点とする作業が可視化されている。   FIG. 22 is a diagram showing an example of the visualization screen. Differences from FIG. 16 will be described. In the example of FIG. 16, the work based on the place where the worker repeatedly visits was visualized. Or the work based on the place where the collected material is taken out is visualized.

可視化画面2200は、例えば、地図表示領域1601、カメラ画像表示領域2202〜2204、文字情報表示領域1605、及び重量センサ値時系列表示領域2206を含む。カメラ画像表示領域2202〜2204には、図16のカメラ画像表示領域1602〜1604に表示される情報に加えて、例えば、カメラ画像に対応する時刻における、当該作業者に同伴する運搬機器の重量センサのセンサ値が表示される。重量センサ値時系列表示領域2606は、当該作業者に同伴する運搬機器の重量センサのセンサ値の指定された時間帯における時系列変化を表示する。   The visualization screen 2200 includes, for example, a map display area 1601, camera image display areas 2202 to 2204, a character information display area 1605, and a weight sensor value time series display area 2206. In the camera image display areas 2202 to 2204, in addition to the information displayed in the camera image display areas 1602 to 1604 of FIG. 16, for example, at the time corresponding to the camera image, for example, the weight sensor of the carrying device accompanying the worker. The sensor value of is displayed. The weight sensor value time-series display area 2606 displays a time-series change in the sensor value of the weight sensor of the transportation device that accompanies the worker in the designated time zone.

本実施例の計算処理サーバ120は、作業者に同伴する運搬機器の重量センサのセンサ値を用いて、立ち寄り場所から代表立ち寄り場所及び関連立ち寄り場所を特定してグループ分けをする。計算処理サーバ120は、当該処理を実行することにより、作業者が運搬機器を用いる場合において、作業者の作業実績が記録されていないものの、当該作業者が何らかの作業を実行している可能性が高い時間帯及び場所を高精度に特定することができる。   The calculation processing server 120 of the present embodiment identifies the representative stopover place and the related stopover place from the stopover place and classifies them into groups by using the sensor value of the weight sensor of the transportation device that accompanies the worker. By performing the processing, the calculation processing server 120 does not record the work record of the worker when the worker uses the transport device, but the worker may perform some work. High time zones and places can be specified with high accuracy.

<第三の実施例>
第一の実施例との相違点を説明する。本実施例の計算処理サーバ120は、ステップ602において、立ち寄り点抽出対象データ生成処理を実行せず、図23に示す可視化対象設定画面を計算機150に表示し、可視化対象設定画面を介して利用者から立ち寄り場所抽出対象データの各セルに格納される値の入力を受け付ける。
<Third embodiment>
Differences from the first embodiment will be described. In step 602, the calculation processing server 120 of the present embodiment does not execute the stop-point extraction target data generation processing, displays the visualization target setting screen shown in FIG. 23 on the computer 150, and the user Receives an input of a value stored in each cell of the stop-off place extraction target data.

図23は、可視化対象設定画面の一例である。可視化対象設定画面2300は、例えば、倉庫入力領域2301、作業者入力領域2302、開始時刻入力領域2303、及び終了時刻入力領域2304を含む。倉庫入力領域2301は、例えば、敷地内において分析対象とする倉庫を制限する場合に、当該倉庫を特定する情報を入力するための領域である。   FIG. 23 is an example of the visualization target setting screen. The visualization target setting screen 2300 includes, for example, a warehouse input area 2301, a worker input area 2302, a start time input area 2303, and an end time input area 2304. The warehouse input area 2301 is, for example, an area for inputting information that specifies the warehouse when the warehouse to be analyzed is restricted within the site.

作業者入力領域2302は、立ち寄り場所抽出対象データにおける、作業者ID又は作業者名等の作業者を特定する情報を入力するための領域である。開始時刻入力領域2303は、立ち寄り場所抽出対象データにおける、開始時刻を特定する情報を入力するための領域である。終了時刻入力領域2304は、立ち寄り場所抽出対象データにおける、終了時刻を特定する情報を入力するための領域である。   The worker input area 2302 is an area for inputting information for specifying a worker such as a worker ID or a worker name in the stop-off place extraction target data. The start time input area 2303 is an area for inputting information for specifying the start time in the stop-off place extraction target data. The end time input area 2304 is an area for inputting information specifying the end time in the stop-off place extraction target data.

<第四の実施例>
第一の実施例との相違点を説明する。本実施例の計算処理サーバ120は、ステップ601のリクエストを受信せずとも、例えば、作業実績データにレコードが格納されるたびに自動的にステップ602の処理を実行する。
<Fourth Embodiment>
Differences from the first embodiment will be described. The calculation processing server 120 of the present embodiment automatically executes the process of step 602, for example, every time a record is stored in the work record data, without receiving the request of step 601.

実績なし時間抽出部121は、作業者の作業実績がない時間帯を発見し次第、計算機150にアラートを送信し、さらに可視化生成部125は、当該作業者についての当該時間帯における可視化画面を計算機150に出力する。なお、この場合、可視化生成部125は、可視化画面1500を出力することなく可視化画面1600や可視化画面2200を出力することが望ましい。本実施例の計算処理サーバ120が、当該処理を実行することにより、利用者は、作業実績のない作業者を迅速に把握し、作業者に対して迅速なフォローを行うことができる。   The unachieved time extraction unit 121 sends an alert to the computer 150 as soon as a time zone in which the worker has no work record is found, and the visualization generation unit 125 further calculates the visualization screen of the worker in the time zone. Output to 150. In this case, the visualization generation unit 125 preferably outputs the visualization screen 1600 or the visualization screen 2200 without outputting the visualization screen 1500. The calculation processing server 120 of the present embodiment executes the processing, so that the user can quickly grasp the worker who has no work record and can promptly follow the worker.

なお、計算処理サーバ120は、ステップ603以降における処理対象の立ち寄り場所抽出対象データのレコードを、特に注意すべき作業者及び注意すべき時間帯に対応するレコードに限定してもよい。例えば、実績なし時間抽出部121は、立ち寄り場所抽出対象データを参照して、過去に作業実績なし時間の割合が所定値以下である作業者に作業実績なし時間が発生した場合、当該作業者及び当該作業実績なし時間を特に注意すべき作業者及び特に注意すべき時間帯に決定する。   The calculation processing server 120 may limit the records of the drop-in place extraction target data of the processing target after step 603 to the records corresponding to the worker and the time zone to be particularly careful. For example, the no-actual-time extraction unit 121 refers to the stop-site extraction target data, and when the no-work-achievement time has occurred for a worker whose ratio of the no-work result time is a predetermined value or less in the past, The time without work record is determined as the worker who should pay particular attention and the time zone that requires special attention.

また、実績なし時間抽出部121は、例えば、ある作業者において所定時間以上の作業実績なし時間が発生している場合、当該作業者及び当該作業実績なし時間を特に注意すべき作業者及び特に注意すべき時間帯に決定する。   In addition, for example, when a certain worker has a time without a work result of a predetermined time or more, the unachieved time extraction unit 121 pays particular attention to the worker and the time without a work result, and particularly pays attention to the worker. Decide when to go.

なお、計算処理サーバ120がアラートを計算機150に出力するタイミングは、特に注意すべき作業者と時間帯に対応する、立ち寄り場所抽出対象データのレコードが生成されたタイミングであってもよいし、可視化生成処理が実行されたタイミングであってもよい。   The timing at which the calculation processing server 120 outputs the alert to the computer 150 may be the timing at which the record of the stop-off place extraction target data corresponding to the worker and the time zone to be particularly noted is generated, or the visualization may be performed. It may be the timing when the generation process is executed.

<第五の実施例>
本実施例の計算処理サーバ120は、立ち寄り場所を捕捉するカメラの存在の有無を判定し、各作業者、各領域、及び各機器等にカメラを取り付けた場合における効果を評価する。以下、第一の実施例との相違点を説明する。
<Fifth Embodiment>
The calculation processing server 120 of the present embodiment determines whether or not there is a camera that captures a stop-by place, and evaluates the effect when the camera is attached to each worker, each area, each device, or the like. Hereinafter, differences from the first embodiment will be described.

図24は、第五の実施例のシステムの構成例を示すブロック図である。計算処理サーバ120は、推奨計測方法生成部126をさらに含み、後述する推奨計測方法生成処理を実行する。 FIG. 24 is a block diagram showing a configuration example of the system of the fifth embodiment. The calculation processing server 120 further includes a recommended measurement method generation unit 126, and executes recommended measurement method generation processing described later.

図25は、第五の実施例の処理手順の一例を示すフローチャートである。ステップ605の処理が実行された後、推奨計測方法生成部126は推奨計測方法を生成し(2501)、ステップ606に遷移する。以下、ステップ2501の推奨計測方法生成処理について説明する。   FIG. 25 is a flowchart showing an example of the processing procedure of the fifth embodiment. After the processing of step 605 is executed, the recommended measurement method generation unit 126 generates a recommended measurement method (2501), and the process transitions to step 606. Hereinafter, the recommended measurement method generation processing in step 2501 will be described.

図26は、推奨計測方法生成処理の一例を示すフローチャートである。推奨計測方法生成部126は、未選択の立ち寄り場所を選択、即ち未選択の立ち寄り場所データIDを選択し、選択した立ち寄り場所データIDに対応するレコードを立ち寄り場所データから取得する(2601)。   FIG. 26 is a flowchart showing an example of the recommended measurement method generation processing. The recommended measurement method generation unit 126 selects an unselected stop-by place, that is, an unselected stop-by place data ID, and acquires a record corresponding to the selected stop-by place data ID from the stop-by place data (2601).

続いて、推奨計測方法生成部126は、マスタデータベース114を参照して、ステップ2601で取得したレコードに対応する立ち寄り場所の立ち寄り時間における立ち寄り領域を捕捉するカメラが存在するか判定する(2602)。   Next, the recommended measurement method generation unit 126 refers to the master database 114 and determines whether there is a camera that captures the stop-by area at the stop-by time of the stop-by place corresponding to the record acquired in step 2601 (2602).

推奨計測方法生成部126は、ステップ2601において全ての立ち寄り場所を選択済みであるか否かを判定する(2603)。推奨計測方法生成部126は、未選択の立ち寄り場所が存在すると判定した場合(2603:no)、ステップ2601に戻る。推奨計測方法生成部126は、推奨計測方法生成部126は、全ての立ち寄り場所を選択済みであると判定した場合(2603:yes)、作業者ごと、空間領域ごと(例えばグリッドごと)、及び運搬機器ごとに、カメラで捕捉できなかった時間についての集計を実行する(2604)。   The recommended measurement method generation unit 126 determines whether or not all the stop-by places have been selected in step 2601 (2603). When the recommended measurement method generation unit 126 determines that there is an unselected stop-by place (2603: no), the recommended measurement method generation unit 126 returns to step 2601. When the recommended measurement method generation unit 126 determines that all of the stop-by spots have been selected (2603: yes), the recommended measurement method generation unit 126, for each worker, for each spatial area (for example, for each grid), and for transportation. For each device, the totaling of the time that cannot be captured by the camera is executed (2604).

具体的には、例えば、推奨計測方法生成部126は、ステップ2602における判定結果を用いて、空間領域、運搬機器をごとに捕捉評価値を算出する。推奨計測方法生成部126は、例えば、ある作業者の立ち寄り場所の立ち寄り時間の合計に対する、当該作業者の立ち寄り領域をカメラで捕捉できなかった立ち寄り時間の合計の割合を、当該作業者についての捕捉評価値として算出する。   Specifically, for example, the recommended measurement method generation unit 126 uses the determination result in step 2602 to calculate the capture evaluation value for each space region and transportation device. The recommended measurement method generation unit 126 captures, for example, the ratio of the total stop-time time when the camera cannot capture the stop-by area of the worker to the total stop-time time of the stop-by place of the worker for the worker. Calculate as an evaluation value.

また、推奨計測方法生成部126は、例えば、ある作業者の代表立ち寄り場所の立ち寄り時間の合計に対する、当該作業者をカメラで捕捉できなかった代表立ち寄り場所の立ち寄り時間の合計の割合を、当該作業者についての捕捉評価値として算出してもよい。これにより、推奨計測方法生成部126は、代表立ち寄り場所を重視した評価値を算出することができる。また、推奨計測方法生成部126は、ある作業者の立ち寄り領域をカメラで捕捉できなかった立ち寄り時間の合計そのものを、当該作業者についての捕捉評価値として算出してもよい。   Also, the recommended measurement method generation unit 126, for example, the ratio of the total stop-by time of the representative stop-by place where the worker could not be captured by the camera to the total stop-by time of the representative stop-by place of the worker, It may be calculated as a capture evaluation value for the person. As a result, the recommended measurement method generation unit 126 can calculate an evaluation value that places importance on the representative stop-by place. Further, the recommended measurement method generation unit 126 may calculate the total stop-time time when the camera cannot capture the stop-by area of a certain worker as the capture evaluation value for the worker.

推奨計測方法生成部126は、例えば、ある領域を含む立ち寄り領域に対応する寄り場所の立ち寄り時間の合計に対する、当該領域をカメラで捕捉できなかった立ち寄り時間の合計の割合を、当該領域についての捕捉評価値として算出する。   The recommended measurement method generation unit 126 captures, for example, the ratio of the total stop-by time when the camera cannot capture the area to the total stop-by time of the stop-by area corresponding to the stop-by area including a certain area. Calculate as an evaluation value.

また、推奨計測方法生成部126は、例えば、ある領域を含む立ち寄り領域に対応する代表立ち寄り場所の立ち寄り時間の合計に対する、当該領域をカメラで捕捉できなかった代表立ち寄り場所の立ち寄り時間の合計の割合を、当該領域についての捕捉評価値として算出してもよい。また、推奨計測方法生成部126は、ある領域をカメラで捕捉できなかった立ち寄り時間の合計そのものを、当該領域についての捕捉評価値として算出してもよい。   Further, the recommended measurement method generation unit 126, for example, the ratio of the total stop-by time of the representative stop-by place where the camera cannot capture the area to the total stop-by time of the representative stop-by place corresponding to the stop-by area including a certain area. May be calculated as a capture evaluation value for the region. Further, the recommended measurement method generation unit 126 may calculate the total stop-time time when a camera cannot capture a certain area as the capture evaluation value for the area.

推奨計測方法生成部126は、例えば、ある運搬機器が訪れた立ち寄り領域を含む立ち寄り場所の立ち寄り時間の合計に対する、当該立ち寄り領域をカメラで捕捉できなかった立ち寄り時間の合計の割合を、当該運搬機器についての捕捉評価値として算出する。   The recommended measurement method generation unit 126, for example, with respect to the total stop-by time of a stop-by place including a stop-by region visited by a certain transport device, the ratio of the total stop-by time when the camera cannot capture the stop-by region, It is calculated as a capture evaluation value for.

また、推奨計測方法生成部126は、例えば、ある運搬機器が訪れた立ち寄り領域を含む代表立ち寄り場所の立ち寄り時間の合計に対する、当該立ち寄り領域をカメラで捕捉できなかった代表立ち寄り場所の立ち寄り時間の合計の割合を、当該運搬機器についての捕捉評価値として算出してもよい。また、推奨計測方法生成部126は、ある運搬機器が訪れた立ち寄り領域をカメラで捕捉できなかった立ち寄り時間の合計そのものを、当該運搬機器についての捕捉評価値として算出してもよい。   In addition, the recommended measurement method generation unit 126, for example, with respect to the total stop-time of the representative stop-by place including the stop-by region visited by a certain transportation device, the total stop-by time of the representative stop-by place where the camera cannot capture the stop-by region. The ratio may be calculated as the capture evaluation value for the transportation device. In addition, the recommended measurement method generation unit 126 may calculate the total stop-time time when a camera cannot capture the stop-by area visited by a certain transport device, as the capture evaluation value for the transport device.

続いて、推奨計測方法生成部126は、例えば、図27に示す推奨計測方法データを生成し(2605)、推奨計測方法生成処理を終了する。   Subsequently, the recommended measurement method generation unit 126 generates, for example, the recommended measurement method data shown in FIG. 27 (2605) and ends the recommended measurement method generation processing.

図27は、推奨計測方法データの構成例を示す図である。推奨計測方法データは、例えば、対象、形式、及び捕捉可時間との対応を示す。例えば、推奨計測方法データの1行目のレコードは、位置「A001」に、空間固定カメラを設置することにより、分析対象の立ち寄り場所データに含まれる立ち寄り領域の画像をさらに31.1時間分捕捉できるようになることを示す。   FIG. 27 is a diagram showing a configuration example of recommended measurement method data. The recommended measurement method data indicates, for example, the correspondence with the target, the format, and the capture available time. For example, in the record of the first line of the recommended measurement method data, a spatial fixed camera is installed at the position “A001” to capture an image of the stop-by region included in the stop-by place data of the analysis target for an additional 31.1 hours. Show that you will be able to.

同様に、推奨計測方法データの2行目のレコードは、作業者「W0001」に、ウェアラブルカメラを装着することにより、分析対象の立ち寄り場所データに含まれる立ち寄り領域の画像をさらに4.5時間分捕捉できるようになることを示す。同様に、推奨計測方法データの3行目のレコードは、機材「M01」に、機材固定カメラを装着することにより、分析対象の立ち寄り場所データに含まれる立ち寄り領域の画像をさらに3.8時間分捕捉できるようになることを示す。捕捉可時間は、上述した捕捉評価値の一例である。   Similarly, the record of the second line of the recommended measurement method data is that when the wearable camera is attached to the worker “W0001”, the image of the stop-by region included in the stop-by place data of the analysis target is further added for 4.5 hours. Indicates that it can be captured. Similarly, in the record of the third line of the recommended measurement method data, when the fixed camera of the equipment is attached to the equipment “M01”, the images of the stop-by areas included in the stop-by place data of the analysis target are further recorded for 3.8 hours. Indicates that it can be captured. The capture available time is an example of the capture evaluation value described above.

図28は、可視化画面の一例を示す図である。本実施例の可視化生成部125は、ステップ606の可視化画面生成処理において、例えば、可視化画面2800をさらに生成する。可視化画面2800は、例えば、推奨計測方法表示領域2801、地図情報表示領域2803、及び文字情報表示領域2804を含む。   FIG. 28 is a diagram showing an example of the visualization screen. The visualization generation unit 125 of this embodiment further generates, for example, a visualization screen 2800 in the visualization screen generation process of step 606. The visualization screen 2800 includes, for example, a recommended measurement method display area 2801, a map information display area 2803, and a character information display area 2804.

推奨計測方法表示領域2801は、例えば、推奨計測方法データを一覧表示する。地図情報表示領域2803は、推奨計測方法表示領域2801において選択されたレコードに対応する地図情報を表示する。図28の例では、推奨計測方法表示領域2801のレコード2802が選択されており、地図情報表示領域2803において、立ち寄り場所が表示され、ささらに対象「A001」の位置が推奨カメラ位置として地図内に表示されている。   The recommended measurement method display area 2801 displays a list of recommended measurement method data, for example. The map information display area 2803 displays the map information corresponding to the record selected in the recommended measurement method display area 2801. In the example of FIG. 28, the record 2802 of the recommended measurement method display area 2801 is selected, the stop-by place is displayed in the map information display area 2803, and the position of the target “A001” is displayed in the map as the recommended camera position. It is displayed.

また、地図情報表示領域2803において、推奨カメラ位置を示す星印と線で結ばれている星印が示す立ち寄り場所は、推奨カメラ位置に空間固定カメラを設置した場合に、新たに捕捉可能となる立ち寄り場所である。   Further, in the map information display area 2803, the stop-by place indicated by the star mark connected to the star mark indicating the recommended camera position by a line can be newly captured when the space fixed camera is installed at the recommended camera position. It is a stopover.

文字情報表示領域2804は、例えば、推奨計測方法表示領域2801において選択されたレコードに対応する文字情報を表示する。図28の例では、推奨計測方法表示領域2801のレコード2802が選択されており、文字情報表示領域2804において、空間固定カメラの情報、対象「A001」の情報、及び捕捉可時が表示されている。   The character information display area 2804 displays, for example, character information corresponding to the record selected in the recommended measurement method display area 2801. In the example of FIG. 28, the record 2802 in the recommended measurement method display area 2801 is selected, and in the character information display area 2804, the information of the space fixed camera, the information of the target “A001”, and the capture possible time are displayed. ..

本実施例の計算処理サーバ120は、上述した処理によって、立ち寄り場所を捕捉するカメラ140が存在しないために立ち寄り場所の画面を出力できない状況の発生を削減すべく、今後設置すべきカメラ140の種類や設置方法を出力することができる。   The calculation processing server 120 according to the present exemplary embodiment uses the above-described processing to reduce the occurrence of a situation in which the screen of the stop-by place cannot be output because the camera 140 that captures the stop-by place does not exist. And the installation method can be output.

<第六の実施例>
本実施例の計算処理サーバ120は、作業者間の作業単位の類似度を評価する。以下、第一の実施例との相違点について説明する。
<Sixth embodiment>
The calculation processing server 120 according to the present exemplary embodiment evaluates the similarity of work units between workers. The differences from the first embodiment will be described below.

図29は、第六の実施例の処理手順の一例を示すフローチャートである。ステップ601の分析リクエストには分析対象作業者が少なくとも含まれ、比較対象作業者がさらに含まれてもよい。ステップ602〜605において、分析リクエストに含まれる作業者について、立ち寄り場所抽出対象データ、立ち寄り場所データ、立ち寄り場所特徴データ、及び作業単位データが生成される。   FIG. 29 is a flowchart showing an example of the processing procedure of the sixth embodiment. The analysis request in step 601 includes at least the analysis target worker, and may further include the comparison target worker. In steps 602 to 605, stop-off place extraction target data, stop-off place data, stop-off place characteristic data, and work unit data are generated for the worker included in the analysis request.

ステップ605の処理が実行された後、作業単位生成部124は、比較作業単位抽出処理を実行し(2901)、ステップ606に遷移する。以下、ステップ2901の比較作業単位抽出処理について説明する。   After the processing of step 605 is executed, the work unit generation unit 124 executes the comparison work unit extraction processing (2901), and proceeds to step 606. Hereinafter, the comparison work unit extraction processing in step 2901 will be described.

図30は、比較作業単位抽出処理の一例を示すフローチャートである。まず、作業単位生成部124は、分析対象作業者の作業単位データのレコードを抽出する(3001)。続いて、作業単位生成部124は、取得した作業単位データのレコードから未選択のレコードを1つ選択する(3002)。   FIG. 30 is a flowchart showing an example of the comparison work unit extraction process. First, the work unit generation unit 124 extracts a record of the work unit data of the analysis target worker (3001). Subsequently, the work unit generation unit 124 selects one unselected record from the records of the acquired work unit data (3002).

続いて、作業単位生成部124は、分析リクエストに比較対象作業者が含まれる場合、比較対象作業者の作業単位データのレコードを抽出し、分析リクエストに比較対象作業者が含まれない場合、分析対象作業者以外の全ての作業者を比較対象作業者として、比較対象作業者の作業単位データのレコードを抽出する。作業単位生成部124は、ステップ3002で選択した分析対象作業者の作業単位と、比較対象作業者の作業単位それぞれと、の類似度を評価する(3003)。   Subsequently, the work unit generation unit 124 extracts a record of the work unit data of the comparison target worker when the analysis request includes the comparison target worker, and analyzes the record when the analysis request does not include the comparison target worker. All the workers other than the target worker are set as the comparison target workers, and the records of the work unit data of the comparison target workers are extracted. The work unit generation unit 124 evaluates the degree of similarity between the work unit of the analysis target worker selected in step 3002 and each of the work units of the comparison target workers (3003).

作業単位生成部124は、例えば、2つの作業単位それぞれが示す立ち寄り場所の立ち寄り領域の重複度合いを変数とする当該変数の増加関数を用いて、類似度を算出する。立ち寄り領域の重複度合いは、例えば、重複する立ち寄り領域の個数が多いほど、大きな値となる。なお、「2つの立ち寄り領域が重複する」とは、当該2つの立ち寄り領域の少なくとも一部が重複することを意味してもよいし、一方の立ち寄り領域と他方の立ち寄り領域との距離が所定値以下であることを意味してもよい。また、立ち寄り領域の重複度合いは、例えば、重複する立ち寄り領域の面積が大きいほど、大きな値であってもよい。   The work unit generation unit 124 calculates the degree of similarity using, for example, an increasing function of the variable, which has a variable of the degree of overlap of the stop-by areas of the stop-by places indicated by the two work units. The degree of overlap of the stop-by areas has a larger value, for example, as the number of overlapping stop-by areas increases. It should be noted that “two stop areas overlap” may mean that at least a part of the two stop areas overlap, and the distance between one stop area and the other stop area is a predetermined value. It may mean the following. Further, the degree of overlap of the stop-by areas may be a larger value as the area of the stop-by areas that overlap is larger.

また、作業単位生成部124は、例えば、2つの作業単位それぞれが示す立ち寄り場所の立ち寄り領域及び立ち寄り時間の組み合わせの重複度合いを変数とする当該変数の増加関数を用いて、類似度を算出してもよい。当該組み合わせの重複度合いは、例えば、重複する組み合わせの組数が多いほど、大きな値となる。なお、「2組の組み合わせが重複する」とは、当該2組の組み合わせにおける立ち寄り領域が重複し、かつ当該2組の組み合わせにおける立ち寄り時間が重複することを意味する。また、「2つの立ち寄り時間が重複する」とは、当該2つの立ち寄り時間の少なくとも一部が重複することを意味してもよいし、2つの立ち寄り時間の終了時刻のうち早い時刻と、2つの立ち寄り時間の開始時刻のうち遅い開始時刻と、の差が所定値以下であることを意味してもよい。   Further, the work unit generation unit 124 calculates the degree of similarity by using, for example, an increasing function of the variable, which has, as a variable, the overlapping degree of the combination of the stop-by areas and the stop-by times of the two stop points. Good. The overlapping degree of the combination has a larger value, for example, as the number of sets of overlapping combinations increases. It should be noted that “two sets of combinations overlap” means that the stop-by areas of the two sets of combinations overlap and the stop-by times of the two sets of combinations overlap. In addition, "two stop times overlap" may mean that at least a part of the two stop times overlap, and an earlier time of the end times of the two stop times and two end times. It may mean that the difference between the start time of the stop-by time and the start time later than the predetermined time is less than or equal to a predetermined value.

続いて、作業単位生成部124は、分析対象者の全ての作業単位について処理を行ったか、即ちステップ3001において取得された作業単位データの全てのレコードを選択したかを判定する(3004)。作業単位生成部124は、未処理の分析対象者の作業単位が存在すると判定した場合(3004:no)、ステップ3002に戻る。   Subsequently, the work unit generation unit 124 determines whether the processing has been performed for all work units of the analysis target person, that is, all the records of the work unit data acquired in step 3001 have been selected (3004). When the work unit generation unit 124 determines that there is an unprocessed work unit of the analysis target person (3004: no), the work unit generation unit 124 returns to step 3002.

作業単位生成部124は、分析対象者の全ての作業単位についてデータの処理を行ったかと判定した場合(3004:yes)、例えば、図31に示す比較作業単位データを生成し(3005)、比較作業単位抽出処理を終了する。なお、分析対象作業者と比較対象作業者と異なる例を説明したが、例えば、作業単位生成部124は、同一の分析作業対象者の異なる日の作業単位を比較してもよい。   When it is determined that the data processing has been performed for all the work units of the analysis target person (3004: yes), the work unit generation unit 124 generates, for example, the comparison work unit data shown in FIG. 31 (3005) and compares The work unit extraction process ends. Although the example in which the analysis target worker and the comparison target worker are different has been described, for example, the work unit generation unit 124 may compare the work units of different dates of the same analysis target worker.

図31は、比較作業単位データの構成例を示す図である。比較作業単位データは、分析対象作業者の作業単位IDと、比較対象作業者の作業単位IDと、類似度と、の対応を示す。作業単位生成部124は、例えば、ステップ3003において算出した類似度が所定値以上である作業単位の組み合わせについて、ステップ3004において比較作業単位データへのレコードの追加を実施する。   FIG. 31 is a diagram showing a configuration example of comparison work unit data. The comparison work unit data indicates the correspondence between the work unit ID of the analysis target worker, the work unit ID of the comparison target worker, and the degree of similarity. The work unit generation unit 124 adds a record to the comparison work unit data in step 3004 for a combination of work units whose similarity calculated in step 3003 is a predetermined value or more, for example.

図32は、可視化画面の一例を示す図である。本実施例の可視化生成部125は、ステップ606の可視化画面生成処理において、例えば、可視化画面3200をさらに生成する。可視化画面3200は、例えば、分析対象作業者情報表示領域3201、類似作業単位情報表示領域3203、地図情報表示領域3206、文字情報表示領域3207、及びカメラ画像表示領域3205、及びカメラ画像表示領域3208を含む。   FIG. 32 is a diagram showing an example of the visualization screen. The visualization generation unit 125 of this embodiment further generates, for example, a visualization screen 3200 in the visualization screen generation process of step 606. The visualization screen 3200 includes an analysis target worker information display area 3201, a similar work unit information display area 3203, a map information display area 3206, a character information display area 3207, a camera image display area 3205, and a camera image display area 3208. Including.

分析対象作業者情報表示領域3201は、分析対象作業者の作業単位、並びに当該作業単位に属する立ち寄り場所の立ち寄り領域及び立ち寄り時間を示す情報を表示する。類似作業単位情報表示領域3203は、分析対象作業者情報表示領域3201において選択された作業単位との間の類似度が所定値以上である作業単位(即ち比較作業単位データから特定される作業単位)の作業者、並びに当該作業単位に属する立ち寄り場所の立ち寄り領域及び立ち寄り時間を示す一覧情報を表示する。   The analysis-target worker information display area 3201 displays information indicating a work unit of the analysis-target worker, a stop-by area and a stop-by time of a stop-by place belonging to the work unit. The similar work unit information display area 3203 is a work unit whose similarity to the work unit selected in the analysis target worker information display area 3201 is a predetermined value or more (that is, a work unit specified from the comparison work unit data). The list information indicating the worker, the stop-by region and the stop-by time of the stop-by place belonging to the work unit is displayed.

図32の例では、分析対象作業者情報表示領域3201においてレコード3202が選択され、レコード3202が示す作業単位「00001」との間の類似度が所定値以上である作業単位の情報が、類似作業単位情報表示領域3203に表示されている。   In the example of FIG. 32, the record 3202 is selected in the analysis target worker information display area 3201, and the work unit information whose similarity to the work unit “00001” indicated by the record 3202 is a predetermined value or more is similar work. It is displayed in the unit information display area 3203.

カメラ画像表示領域3208は、分析対象作業者情報表示領域3201において選択された作業単位における画像(例えば、当該作業単位に属する代表立ち寄り場所が示す立ち寄り領域の立ち寄り時間における画像)を表示する。図32の例では、分析対象作業者情報表示領域3201においてレコード3202が選択され、レコード3202が示す作業単位「00001」の代表立ち寄り場所が示す立ち寄り領域の立ち寄り時間における画像が、カメラ画像表示領域3208に表示されている。   The camera image display area 3208 displays an image in the work unit selected in the analysis target worker information display area 3201 (for example, an image at the stop time of the stop area indicated by the representative stop location belonging to the work unit). In the example of FIG. 32, the record 3202 is selected in the analysis target worker information display area 3201, and the image at the stop-by time of the stop-by area indicated by the representative stop-by place of the work unit “00001” indicated by the record 3202 is the camera-image display area 3208. Is displayed in.

カメラ画像表示領域3205は、類似作業単位情報表示領域3203において選択された作業単位における画像(例えば、当該作業単位に属する代表立ち寄り場所が示す立ち寄り領域の立ち寄り時間における画像)を表示する。図32の例では、類似作業単位情報表示領域3203においてレコード3204が選択され、レコード3204が示す作業単位「00002」の代表立ち寄り場所が示す立ち寄り領域の立ち寄り時間における画像が、カメラ画像表示領域3205に表示されている。   The camera image display area 3205 displays an image in the work unit selected in the similar work unit information display area 3203 (for example, an image at the stop time of the stop area indicated by the representative stop location belonging to the work unit). In the example of FIG. 32, the record 3204 is selected in the similar work unit information display area 3203, and the image at the stop time of the stop area indicated by the representative stop location of the work unit “00002” indicated by the record 3204 is displayed in the camera image display area 3205. It is displayed.

地図情報表示領域3206は、例えば、分析対象作業者情報表示領域3201において選択された作業単位における立ち寄り点及び作業者の移動経路、並びに類似作業単位情報表示領域3203において選択された作業単位に属する立ち寄り点及び作業者の移動経路等を、地図上に表示する。   The map information display area 3206 includes, for example, the stop points in the work unit selected in the analysis target worker information display area 3201 and the movement path of the worker, and the stop points belonging to the work unit selected in the similar work unit information display area 3203. The points and the moving route of the worker are displayed on the map.

文字情報表示領域3207は、例えば、分析対象作業者情報表示領域3201において選択された作業単位及び類似作業単位情報表示領域3203において選択された作業単位の所要時間(開始時刻から終了時刻までの時間)、並びに分析対象作業者情報表示領域3201において選択された作業単位及び類似作業単位情報表示領域3203において選択された作業単位の推定作業等を表示する。   The character information display area 3207 is, for example, the required time (time from the start time to the end time) of the work unit selected in the analysis target worker information display area 3201 and the work unit selected in the similar work unit information display area 3203. , And the estimated work of the work unit selected in the analysis target worker information display area 3201 and the work unit selected in the similar work unit information display area 3203.

本実施例の計算処理サーバ120は、上述した処理により、作業実績が記録されていない時間帯において類似した作業を行っている作業者を抽出することができる。これにより、利用者は、当該類似した作業を行っている作業の画像を比較することができ、ひいては作業者教育のための課題を抽出したり、可視化画面を作業者の教育指導資料として活用したりすることができる。   The calculation processing server 120 of the present embodiment can extract the workers who are performing similar work during the time period when the work record is not recorded by the above-described processing. By this, the user can compare images of the work in which the similar work is performed, and by extension, extract the task for the worker education and utilize the visualization screen as the educational instruction material for the worker. You can

なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記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限定されるものではない。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ることも可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。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・置換をすることが可能である。   It should be noted that the present invention is not limited to the above-described embodiments, but includes various modifications. For example, the above-described embodiments have been described in detail for the purpose of explaining the present invention in an easy-to-understand manner, and are not necessarily limited to those having all the configurations described. Further, a part of the configuration of one embodiment can be replaced with the configuration of another embodiment, and the configuration of another embodiment can be added to the configuration of one embodiment. Further, with respect to a part of the configuration of each embodiment, other configurations can be added / deleted / replaced.

また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、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、SSD(Solid State Drive)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。   Further, the above-described respective configurations, functions, processing units, processing means, etc. may be realized by hardware by designing a part or all of them, for example, with an integrated circuit. Further, the above-described respective configurations, functions and the like may be realized by software by the processor interpreting and executing a program for realizing the respective functions. Information such as a program, a table, and a file that realizes each function can be placed in a memory, a hard disk, a recording device such as an SSD (Solid State Drive), or a recording medium such as an IC card, an SD card, and a DVD.

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、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。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。   In addition, the control lines and information lines shown are those that are considered necessary for explanation, and not all the control lines and information lines on the product are necessarily shown. In practice, it may be considered that almost all configurations are connected to each other.

Claims (14)

作業管理システムであって、
プロセッサとメモリとを含み、
前記メモリは、作業者の位置の時系列を含むセンサ情報を保持し、
前記プロセッサは、
分析対象期間を取得し、
前記センサ情報を参照して、前記分析対象期間において前記作業者が立ち寄り領域に立ち寄った期間である立ち寄り期間を決定し、
前記立ち寄り期間それぞれについて、前記時系列に基づいて、当該立ち寄り期間における前記作業者の位置を含む領域を立ち寄り領域に決定し、当該立ち寄り期間と当該立ち寄り領域との組み合わせを示す立ち寄り履歴を生成し、
前記立ち寄り期間の時間軸上での距離に基づいて、複数の前記立ち寄り履歴からなる作業単位グループを生成し、
前記作業単位グループに属する立ち寄り履歴を示す情報を表示するためのデータを出力する、作業管理システム。
A work management system,
Including a processor and memory,
The memory holds sensor information including a time series of worker positions,
The processor is
Get the period to be analyzed,
With reference to the sensor information, determine a stop-by period which is a period during which the worker has stopped in a stop-by area in the analysis target period,
For each of the stop-by periods, based on the time series, the region including the position of the worker in the stop-by period is determined as a stop-by region, and a stop-by history indicating a combination of the stop-by period and the stop-by region is generated,
Based on the distance on the time axis of the stop-by period, to generate a work unit group consisting of a plurality of stop-by history,
A work management system that outputs data for displaying information indicating a stop-by history belonging to the work unit group.
請求項1に記載の作業管理システムであって、
前記メモリは、前記作業者の作業実績を示す作業実績情報を、さらに保持し、
前記プロセッサは、前記作業実績情報において前記作業者の作業実績が記録されていない期間を、前記分析対象期間として取得する、作業管理システム。
The work management system according to claim 1, wherein
The memory further holds work record information indicating the work record of the worker,
The work management system, wherein the processor acquires, as the analysis target period, a period in which the work record of the worker is not recorded in the work record information.
請求項1に記載の作業管理システムであって、
前記プロセッサは、
前記時系列に基づいて、前記分析対象期間における前記作業者の移動速度を算出し、
前記算出した移動速度が所定値以下である期間を前記立ち寄り期間に決定する、作業管理システム。
The work management system according to claim 1, wherein
The processor is
Based on the time series, calculating the moving speed of the worker in the analysis target period,
A work management system, wherein a period during which the calculated moving speed is equal to or less than a predetermined value is determined as the stop-by period.
請求項1に記載の作業管理システムであって、
前記プロセッサは、立ち寄り領域が重複し、かつ時間軸上で隣接する立ち寄り履歴間の評価値が所定値未満である複数の立ち寄り履歴、からなる集合を特定し、
前記評価値は、時間軸上で隣接する立ち寄り履歴の立ち寄り期間の時間軸上での距離が大きいほど大きく、当該隣接する立ち寄り履歴の立ち寄り期間の間に立ち寄り期間を有する立ち寄り履歴の数が多いほど大きく、
前記プロセッサは、
前記特定した集合のうち時間軸上で重複する1以上の集合からなる集合群を特定し、
前記集合群に属する集合それぞれについて、当該集合に属する立ち寄り履歴の最も早い開始時刻から、当該集合に属する立ち寄り履歴の最も遅い終了時刻までの期間を算出し、
前記集合群から、前記算出した期間の時間幅が最大である第1集合を特定し、
前記第1集合に含まれる立ち寄り履歴を代表立ち寄り履歴に決定し、
前記代表立ち寄り履歴と、前記第1集合の前記算出した期間に前記立ち寄り期間が含まれ、かつ前記代表立ち寄り履歴でない立ち寄り履歴である関連立ち寄り履歴と、を前記作業単位グループに含め、
前記代表立ち寄り履歴と前記関連立ち寄り履歴とを区別可能に表示するためのデータを出力する、作業管理システム。
The work management system according to claim 1, wherein
The processor identifies a set consisting of a plurality of stop-by histories, in which the stop-by areas overlap and the evaluation value between the stop-by histories adjacent on the time axis is less than a predetermined value,
The evaluation value is larger as the distance on the time axis of the stop-by periods of adjacent stop-by histories on the time axis is larger, and the number of stop-by histories having a stop-by period between the stop-by periods of the adjacent stop-by histories is larger. big,
The processor is
A set group consisting of one or more sets that overlap on the time axis among the specified sets,
For each set belonging to the set group, the period from the earliest start time of the stop-by history belonging to the set to the latest end time of the stop-by history belonging to the set is calculated,
From the set group, the first set having the maximum time width of the calculated period is specified,
The visit history included in the first set is determined as a representative visit history,
Including the representative stop-by history, the stop-by period is included in the calculated period of the first set, and the related stop-by history that is a stop-by history that is not the representative stop-by history, in the work unit group,
A work management system that outputs data for distinguishably displaying the representative stop-by history and the related stop-by history.
請求項4に記載の作業管理システムであって、
前記プロセッサは、前記集合群に含まれ、前記算出した期間の時間幅が前記集合群において最大でない、かつ前記第1集合の基準時刻との差が所定値以下である基準時刻を有する第2集合を、前記第1集合に統合する、作業管理システム。
The work management system according to claim 4, wherein
The processor includes a second set which is included in the set group and has a reference time whose time width of the calculated period is not the maximum in the set group and whose difference from the reference time of the first set is a predetermined value or less. Is integrated into the first set.
請求項1に記載の作業管理システムであって、
前記センサ情報は、前記作業者に同伴する運搬機器に搭載された物の重量の時系列を含み、
前記プロセッサは、前記重量の時系列を参照して、前記重量の変化値が所定値以上である時刻を含む所定幅の期間を前記立ち寄り期間に決定する、作業管理システム。
The work management system according to claim 1, wherein
The sensor information includes a time series of the weight of an object mounted on a transportation device that accompanies the worker,
The work management system, wherein the processor refers to the time series of the weight and determines a period of a predetermined width including a time when the change value of the weight is a predetermined value or more as the stop-by period.
請求項6に記載の作業管理システムであって、
前記プロセッサは、
立ち寄り期間において前記重量が減少した立ち寄り履歴である重量減少立ち寄り履歴それぞれについて、
当該重量減少立ち寄り履歴の立ち寄り期間の開始時刻を終了時刻とする所定幅の時間範囲を特定し、
当該特定した時間範囲に立ち寄り期間が含まれる立ち寄り履歴を特定し、
当該特定した立ち寄り履歴の立ち寄り期間における前記重量が、所定の条件と比較して増加傾向にあると判定した場合、当該特定した期間を作業単位候補時間帯に決定し、
立ち寄り期間において前記重量が増加した立ち寄り履歴である重量増加立ち寄り履歴それぞれについて、
当該重量増加立ち寄り履歴の立ち寄り期間の終了時刻を開始時刻とする所定幅の時間範囲を特定し、
当該特定した時間範囲に立ち寄り期間が含まれる立ち寄り履歴を特定し、
当該特定した立ち寄り履歴の立ち寄り期間における前記重量が、所定の条件と比較して減少傾向にあると判定した場合、当該特定した期間を作業単位候補時間帯に決定し、
重複する1以上の前記作業単位候補時間帯からなる集合を特定し、
前記集合から、開始時刻から終了時刻までの時間幅が最大である最大作業単位候補時間帯を特定し、
前記最大作業単位候補時間帯に対応する重量減少対象立ち寄り履歴又は重量増加立ち寄り履歴を、代表立ち寄り履歴に決定し、
前記最大作業単位候補時間帯に含まれる他の前記作業単位候補時間帯に、立ち寄り期間の少なくとも一部が含まれ、かつ前記代表立ち寄り履歴でない立ち寄り履歴を関連立ち寄り履歴に決定し、
前記代表立ち寄り履歴と、前記関連立ち寄り履歴と、を前記作業単位グループに含め、
前記代表立ち寄り履歴と前記関連立ち寄り履歴とを区別可能に表示するためのデータを出力する、作業管理システム。
The work management system according to claim 6,
The processor is
For each of the weight-reduced stopover history, which is a stopover history in which the weight is reduced during the stopover period,
Specify a time range of a predetermined width with the start time of the stop period of the weight reduction stop history as the end time,
Specify the stopover history that includes the stoppage period in the specified time range,
When it is determined that the weight in the stop-by period of the specified stop-by history is in an increasing tendency as compared with a predetermined condition, the specified period is determined as a work unit candidate time zone,
For each of the weight-increasing stop-by records, which is the stop-by history in which the weight has increased during the stop-by period,
Specify a time range of a predetermined width with the end time of the stop-by period of the weight increase stop-by history as the start time,
Specify the stopover history that includes the stoppage period in the specified time range,
When it is determined that the weight in the stop-by period of the specified stop-by history is in a decreasing tendency as compared with a predetermined condition, the specified period is determined as a work unit candidate time zone,
Specifying a set of overlapping one or more work unit candidate time zones,
From the set, specify the maximum work unit candidate time zone in which the time width from the start time to the end time is the maximum,
The weight reduction target stop history or weight increase stop history corresponding to the maximum work unit candidate time zone is determined as a representative stop history,
Other work unit candidate time zone included in the maximum work unit candidate time zone, at least a portion of the stop-off period is included, and determine the stop-by history not the representative stop-by history to the related stop-by history,
Including the representative drop-in history and the related drop-in history in the work unit group,
A work management system that outputs data for distinguishably displaying the representative stop-by history and the related stop-by history.
請求項1に記載の作業管理システムであって、
前記メモリは、前記作業者が移動する敷地内を撮影するカメラの捕捉範囲を示すマスタ情報をさらに保持し、
前記プロセッサは、
前記マスタ情報を参照して、立ち寄り期間において立ち寄り領域を捕捉するカメラが存在しない時間を算出し、
前記算出した時間に基づいて、前記作業者、前記作業者に同伴する運搬機器、又は前記敷地内の所定の領域にカメラを取り付けた場合において、当該カメラが新たに捕捉可能な立ち寄り期間の合計を示す情報を生成し、
前記生成した情報を表示するためのデータを出力する、作業管理システム。
The work management system according to claim 1, wherein
The memory further holds master information indicating a capture range of a camera for photographing the site where the worker moves,
The processor is
Referring to the master information, calculate the time when there is no camera that captures the stop-by area during the stop-by period,
Based on the calculated time, in the case where a camera is attached to the worker, a transportation device that accompanies the worker, or a predetermined area within the site, the total stop-by period that can be newly captured by the camera is calculated. Generate the information shown,
A work management system that outputs data for displaying the generated information.
請求項1に記載の作業管理システムであって、
前記プロセッサは、
第1の作業単位グループと、第2の作業単位グループと、を生成し、
前記第1の作業単位グループに含まれる立ち寄り領域と、前記第2の作業単位グループに含まれる立ち寄り領域の重複度に基づいて、前記第1の作業単位グループと前記第2の作業単位グループの類似度を算出し、
前記類似度を示す情報を表示するためのデータを出力する、作業管理システム。
The work management system according to claim 1, wherein
The processor is
Generate a first work unit group and a second work unit group,
Similarity between the first work unit group and the second work unit group based on the degree of overlap between the stop-by regions included in the first work unit group and the stop-by regions included in the second work unit group. Calculate the degree,
A work management system that outputs data for displaying information indicating the degree of similarity.
請求項1に記載の作業管理システムであって、
前記メモリは、領域及び時間帯についての条件と、推定作業と、の対応を示す作業定義情報をさらに保持し、
前記プロセッサは、
前記作業単位グループに含まれる立ち寄り期間と立ち寄り領域とが、前記作業定義情報に含まれる条件を満たす場合、
前記作業定義情報において当該条件に対応する推定作業を特定し、
前記特定した推定作業を示す情報を表示するためのデータを出力する、作業管理システム。
The work management system according to claim 1, wherein
The memory further holds work definition information indicating a correspondence between conditions regarding regions and time zones and estimated work,
The processor is
When the stop-by period and the stop-by area included in the work unit group satisfy the condition included in the work definition information,
The estimated work corresponding to the condition is specified in the work definition information,
A work management system that outputs data for displaying information indicating the specified estimated work.
請求項1に記載の作業管理システムであって、
前記プロセッサは、
前記作業単位グループに属する立ち寄り履歴の立ち寄り時間の最も早い開始時刻から最も遅い終了時刻までの作業単位期間を示す情報を表示するためのデータを出力する、作業管理システム。
The work management system according to claim 1, wherein
The processor is
A work management system that outputs data for displaying information indicating a work unit period from the earliest start time to the latest stop time of the stop-by history of the stop-by history belonging to the work-unit group.
請求項11に記載の作業管理システムであって、
前記プロセッサは、
複数の前記作業単位グループを生成し、
前記複数の作業単位グループそれぞれにおける作業単位期間を、作業単位グループごとに区別可能に表示するデータを出力する、作業管理システム。
The work management system according to claim 11,
The processor is
Generating a plurality of said work unit groups,
A work management system, which outputs data for displaying work unit periods in each of the plurality of work unit groups in a distinguishable manner for each work unit group.
請求項1に記載の作業管理システムであって、
前記メモリは、前記作業者が移動する敷地内のカメラ画像をさらに保持し、
前記プロセッサは、前記作業単位グループに含まれる立ち寄り領域の立ち寄り期間におけるカメラ画像を表示するためのデータを出力する、作業管理システム。
The work management system according to claim 1, wherein
The memory further holds a camera image of the site where the worker moves,
The work management system, wherein the processor outputs data for displaying a camera image in a stop-by period of a stop-by area included in the work unit group.
作業管理システムが作業管理をする方法であって、
前記作業管理システムは、作業者の位置の時系列を含むセンサ情報を保持し、
前記方法は、
前記作業管理システムが、
分析対象期間を取得し、
前記センサ情報を参照して、前記分析対象期間において前記作業者が立ち寄り領域に立ち寄った期間である立ち寄り期間を決定し、
前記立ち寄り期間それぞれについて、前記時系列に基づいて、当該立ち寄り期間における前記作業者の位置を含む領域を立ち寄り領域に決定し、当該立ち寄り期間と当該立ち寄り領域との組み合わせを示す立ち寄り履歴を生成し、
前記立ち寄り期間の時間軸上での距離に基づいて、複数の前記立ち寄り履歴からなる作業単位グループを生成し、
前記作業単位グループに属する立ち寄り履歴を示す情報を表示するためのデータを出力する、方法。
A work management system is a method of managing work,
The work management system holds sensor information including a time series of positions of workers,
The method is
The work management system is
Get the period to be analyzed,
With reference to the sensor information, determine a stop-by period which is a period during which the worker has stopped in a stop-by area in the analysis target period,
For each of the stop-by periods, based on the time series, the region including the position of the worker in the stop-by period is determined as a stop-by region, and a stop-by history indicating a combination of the stop-by period and the stop-by region is generated,
Based on the distance on the time axis of the stop-by period, to generate a work unit group consisting of a plurality of stop-by history,
A method of outputting data for displaying information indicating a stop-by history belonging to the work unit group.
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