JPWO2020183543A1 - 作業支援システム、作業支援サーバ、作業状況判定装置、作業者用デバイス及び作業対象機器 - Google Patents

作業支援システム、作業支援サーバ、作業状況判定装置、作業者用デバイス及び作業対象機器 Download PDF

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Abstract

通信負荷及び処理負荷を低減し、確実性及び汎用性を向上するのに好適な作業支援システムを提供する。ＡＩマニュアルサーバ１００は、マニュアルに基づいて、作業の状況の判定条件を記述したルールを生成し、スマートデバイス３００にルールを送信する。作業状況判定装置２２０は、作業の状況を示す作業状況情報を機器信号情報と対応づけて記憶する記憶部を備え、対象機器２１０のＰＬＣから機器信号を入力し、入力した機器信号に対応する作業状況情報を記憶部から読み出し、読み出した作業状況情報をスマートデバイス３００に送信する。スマートデバイス３００は、ルールを受信し記憶部５８に記憶し、作業状況判定装置２２０から作業状況情報を受信し、記憶部５８のルール及び受信した作業状況情報に基づいて作業支援情報を通知部５２に表示する。

Description

本発明は、作業者の作業を支援するシステム、サーバ、装置、デバイス及び機器に係り、特に、通信負荷及び処理負荷を低減し、確実性及び汎用性を向上するのに好適な作業支援システム、作業支援サーバ、作業状況判定装置、作業者用デバイス及び作業対象機器に関する。
従来、作業を支援する技術としては、例えば、特許文献１記載の作業支援システムが知られている。
特許文献１記載の作業支援システムは、１又は複数の用語を登録した用語テーブルに基づいて、作業の手順、内容、留意点又はその他の事項を記述したマニュアルから用語を抽出し、抽出した用語を要素として作業の対象又は作業の状況の判定条件を記述したルールを生成する。そして、デバイスからセンサ情報を取得し、取得したセンサ情報に基づいて、判定条件における要素となる用語に対応する作業の対象及び作業の状況を認識し、ルール及び認識結果に基づいて作業支援情報をデバイスに送信する。
特許第６３２１８７９号公報
しかしながら、特許文献１記載の作業支援システムにあっては次の問題があった。（１）センサ情報が大量に発生するため通信負荷が大きいこと、（２）センサ情報の解析には高性能な計算能力が必要であり、相当規模のコンピュータシステムが必要となること、（３）画像認識や音声認識等の最新技術を使って処理しても不確実性を排除できないこと、（４）高度な情報処理を行うため作業対象の機器に特化した仕組みとなり同じような機器への応用展開が難しいことである。
そこで、本発明は、このような従来の技術の有する未解決の課題に着目してなされたものであって、通信負荷及び処理負荷を低減し、確実性及び汎用性を向上するのに好適な作業支援システム、作業支援サーバ、作業状況判定装置、作業者用デバイス及び作業対象機器を提供することを目的としている。
〔発明１〕 上記目的を達成するために、発明１の作業支援システムは、通知手段を有し作業者が装着又は携帯するデバイスと通信可能に接続し、前記作業者の作業を支援する作業支援システムであって、作業の手順、内容、留意点又はその他の事項を記述したマニュアルに基づいて、作業の状況の判定条件を記述したルールを生成するルール生成手段と、作業の対象機器の状態又は動作を示す機器信号に基づいて前記作業の状況を判定する作業状況判定手段と、前記ルール生成手段で生成したルール及び前記作業状況判定手段の判定結果に基づいて作業支援情報を前記通知手段に出力する作業支援情報出力手段とを備える。
このような構成であれば、ルール生成手段により、マニュアルに基づいてルールが生成される。また、作業状況判定手段により、作業の対象機器の状態又は動作を示す機器信号に基づいて作業の状況が判定される。そして、作業支援情報出力手段により、ルール及び判定結果に基づいて作業支援情報が通知手段に出力される。
ここで、本システムは、単一の装置、端末その他の機器として実現するようにしてもよいし、複数の装置、端末その他の機器を通信可能に接続したネットワークシステムとして実現するようにしてもよい。後者の場合、各構成要素は、それぞれ通信可能に接続されていれば、複数の機器等のうちいずれに属していてもよい。本システムを構成する上記各手段のうち１又は複数の手段をデバイスその他の機器が備える構成も含まれる。以下、発明２乃至４の作業支援システムにおいて同じである。
〔発明２〕 さらに、発明２の作業支援システムは、作業者が装着又は携帯するデバイスと、サーバと、作業状況判定装置とを通信可能に接続し、前記作業者の作業を支援する作業支援システムであって、前記サーバは、作業の手順、内容、留意点又はその他の事項を記述したマニュアルに基づいて、作業の状況の判定条件を記述したルールを生成するルール生成手段と、前記ルール生成手段で生成したルールを前記デバイスに送信するルール送信手段とを有し、前記作業状況判定装置は、作業の対象機器の状態又は動作を示す機器信号を当該作業の対象機器から入力する信号入力手段と、前記信号入力手段で入力した機器信号に基づいて前記作業の状況を判定する作業状況判定手段と、前記作業状況判定手段の判定結果を示す作業状況情報を前記デバイスに送信する作業状況情報送信手段とを有し、前記デバイスは、通知手段と、前記ルールを受信するルール受信手段と、前記ルール受信手段で受信したルールを記憶するルール記憶手段と、前記作業状況情報を受信する作業状況情報受信手段と、前記ルール記憶手段のルール及び前記作業状況情報受信手段で受信した作業状況情報に基づいて作業支援情報を前記通知手段に出力する作業支援情報出力手段とを有する。
このような構成であれば、サーバでは、ルール生成手段により、マニュアルに基づいてルールが生成され、ルール送信手段により、生成されたルールがデバイスに送信される。
デバイスでは、ルール受信手段によりルールを受信すると、受信したルールがルール記憶手段に記憶される。
また、作業状況判定装置では、信号入力手段により、作業の対象機器から機器信号が入力され、作業状況判定手段により、入力された機器信号に基づいて作業の状況が判定される。そして、作業状況情報送信手段により、作業状況判定手段の判定結果を示す作業状況情報がデバイスに送信される。
デバイスでは、作業状況情報受信手段により作業状況情報を受信すると、作業支援情報出力手段により、ルール記憶手段のルール及び受信した作業状況情報に基づいて作業支援情報が通知手段に出力される。
〔発明３〕 さらに、発明３の作業支援システムは、作業者が装着又は携帯するデバイスと、サーバと、作業状況判定装置とを通信可能に接続し、前記作業者の作業を支援する作業支援システムであって、前記サーバは、作業の手順、内容、留意点又はその他の事項を記述したマニュアルに基づいて、作業の状況の判定条件を記述したルールを生成するルール生成手段と、前記ルール生成手段で生成したルールを前記作業状況判定装置に送信するルール送信手段とを有し、前記作業状況判定装置は、前記ルールを受信するルール受信手段と、前記ルール受信手段で受信したルールを記憶するルール記憶手段と、作業の対象機器の状態又は動作を示す機器信号を当該作業の対象機器から入力する信号入力手段と、前記信号入力手段で入力した機器信号に基づいて前記作業の状況を判定する作業状況判定手段と、前記ルール記憶手段のルール及び前記作業状況判定手段の判定結果に基づいて作業支援情報を前記デバイスに送信する作業支援情報送信手段とを有し、前記デバイスは、通知手段と、前記作業支援情報を受信する作業支援情報受信手段と、前記作業支援情報受信手段で受信した作業支援情報を前記通知手段に出力する作業支援情報出力手段とを有する。
このような構成であれば、サーバでは、ルール生成手段により、マニュアルに基づいてルールが生成され、ルール送信手段により、生成されたルールが作業状況判定装置に送信される。
作業状況判定装置では、ルール受信手段によりルールを受信すると、受信したルールがルール記憶手段に記憶される。また、信号入力手段により、作業の対象機器から機器信号が入力され、作業状況判定手段により、入力された機器信号に基づいて作業の状況が判定される。そして、作業支援情報送信手段により、ルール記憶手段のルール及び判定結果に基づいて作業支援情報がデバイスに送信される。
デバイスでは、作業支援情報受信手段により作業支援情報を受信すると、作業支援情報出力手段により、受信した作業支援情報が通知手段に出力される。
〔発明４〕 さらに、発明４の作業支援システムは、作業者が装着又は携帯するデバイスと、サーバとを通信可能に接続し、前記作業者の作業を支援する作業支援システムであって、前記サーバは、作業の手順、内容、留意点又はその他の事項を記述したマニュアルに基づいて、作業の状況の判定条件を記述したルールを生成するルール生成手段と、前記ルール生成手段で生成したルールを前記デバイスに送信するルール送信手段とを有し、前記デバイスは、通知手段と、前記ルールを受信するルール受信手段と、作業の対象機器の状態又は動作を示す機器信号を当該作業の対象機器から入力する信号入力手段と、前記信号入力手段で入力した機器信号に基づいて前記作業の状況を判定する作業状況判定手段と、前記ルール受信手段で受信したルール及び前記作業状況判定手段の判定結果に基づいて作業支援情報を前記通知手段に出力する作業支援情報出力手段とを有する。
このような構成であれば、サーバでは、ルール生成手段により、マニュアルに基づいてルールが生成され、ルール送信手段により、生成されたルールがデバイスに送信される。
デバイスでは、ルール受信手段によりルールを受信すると、受信したルールがルール記憶手段に記憶される。また、信号入力手段により、作業の対象機器から機器信号が入力され、作業状況判定手段により、入力された機器信号に基づいて作業の状況が判定される。そして、作業支援情報出力手段により、ルール記憶手段のルール及び判定結果に基づいて作業支援情報が通知手段に出力される。
〔発明５〕 さらに、発明５の作業支援システムは、発明１乃至４のいずれか１の作業支援システムにおいて、前記作業の状況を前記機器信号と対応づけて記憶する作業状況記憶手段を備え、前記作業状況判定手段は、前記機器信号に対応する前記作業の状況を前記作業状況記憶手段から参照する。
このような構成であれば、作業状況判定手段により、機器信号に対応する作業の状況が作業状況記憶手段から参照される。
ここで、作業状況記憶手段は、作業の状況（作業の状況を示す情報）をあらゆる手段で且つあらゆる時期に記憶するものであり、作業の状況を予め記憶してあるものであってもよいし、作業の状況を予め記憶することなく、本システムの動作時に外部からの入力等によって作業の状況を記憶するようになっていてもよい。なお、作業の状況は、機器信号（機器信号を示す情報）と対応して作業状況記憶手段に記憶すればよく、作業状況記憶手段に機器信号を記憶することは必ずしも要しない。
〔発明６〕 さらに、発明６の作業支援システムは、発明１乃至５のいずれか１の作業支援システムにおいて、前記対象機器は、複数の前記対象機器に共通する仕様の前記機器信号を出力する信号出力手段を有する。
このような構成であれば、対象機器では、信号出力手段により、複数の対象機器に共通する仕様の機器信号が出力される。
〔発明７〕 さらに、発明７の作業支援システムは、発明１乃至５のいずれか１の作業支援システムにおいて、前記ルールは、前記作業の状況によって分岐する場合に当該分岐に係る複数の前記ルールを含み、前記分岐に係る作業の状況を設定した設定情報を記憶する設定情報記憶手段と、前記ルール及び前記設定情報記憶手段の設定情報に基づいて前記マニュアルを生成又は改訂するマニュアル改訂手段とを備える。
このような構成であれば、マニュアル改訂手段により、分岐に係る複数のルール及び設定情報記憶手段の設定情報に基づいてマニュアルが生成又は改訂される。
ここで、設定情報記憶手段は、設定情報をあらゆる手段で且つあらゆる時期に記憶するものであり、設定情報を予め記憶してあるものであってもよいし、設定情報を予め記憶することなく、本システムの動作時に外部からの入力等によって設定情報を記憶するようになっていてもよい。
〔発明８〕 さらに、発明８の作業支援システムは、発明１乃至５のいずれか１の作業支援システムにおいて、前記ルールは、前記作業の状況によって分岐する場合に当該分岐に係る複数の前記ルールを含み、前記分岐に係るすべての前記ルールに基づいて前記マニュアルを生成又は改訂するマニュアル改訂手段を備える。
このような構成であれば、マニュアル改訂手段により、分岐に係るすべてのルールに基づいてマニュアルが生成又は改訂される。
〔発明９〕 さらに、発明９の作業支援システムは、発明１乃至５、７及び８のいずれか１の作業支援システムにおいて、前記ルール生成手段は、前記マニュアルに含まれる用語、見出し、テキスト、項目、表、図、画像、動画又はその他の要素を関連付けて前記ルールを生成し、模範事例による前記要素の変化を記録する要素変化記録手段と、前記要素変化記録手段の記録結果に基づいて前記模範事例が最高評価となるように前記ルールを最適化する学習手段とを備える。
このような構成であれば、ルール生成手段により、マニュアルに含まれる用語、見出し、テキスト、項目、表、図、画像、動画又はその他の要素が関連付けられてルールが生成される。そして、要素変化記録手段により、模範事例による要素の変化が記録され、学習手段により、この記録結果に基づいて模範事例が最高評価となるようにルールが最適化される。
〔発明１０〕 さらに、発明１０の作業支援システムは、発明９の作業支援システムにおいて、前記作業支援情報出力手段は、前記作業の状況が前記ルールの判定条件を満たすと判定した場合は前記作業支援情報を前記通知手段に出力し、前記ルールの変化を記録するルール変化記録手段と、前記ルール変化記録手段の記録結果に基づいて、前記学習手段で最適化したルールと比較した差分により作業結果に対する評価情報を生成する評価情報生成手段とを備える。
このような構成であれば、作業支援情報出力手段により、作業の状況がルールの判定条件を満たすと判定されると、作業支援情報が出力される。そして、ルール変化記録手段により、ルールの変化が記録され、評価情報生成手段により、この記録結果に基づいて、最適化されたルールと比較した差分により評価情報が生成される。
〔発明１１〕 さらに、発明１１の作業支援システムは、発明９及び１０のいずれか１の作業支援システムにおいて、前記ルール生成手段で生成したルールにより前記作業者の行為により変化した前記作業の対象及び前記作業の状況を仮想的に再現する仮想再現手段と、前記仮想再現手段で再現した変化の各ポイントで最高評価との差異を提示し、構成単位ごと又は前記変化ポイントごとに最適化対象にするかを選択する最適化対象選択手段と、前記最適化対象選択手段で選択された最適化対象により前記ルールを最適化する第２学習手段とを備える。
このような構成であれば、仮想再現手段により、生成されたルールにより作業者の行為により変化した作業の状況が仮想的に再現され、最適化対象選択手段により、変化の各ポイントで最高評価との差異が提示され、構成単位ごと又は変化ポイントごとに最適化対象にするかが選択される。そして、第２学習手段により、選択された最適化対象によりルールが最適化される。
〔発明１２〕 一方、上記目的を達成するために、発明１２の作業支援サーバは、発明２乃至４のいずれか１の作業支援システムにおける前記サーバである。
〔発明１３〕 一方、上記目的を達成するために、発明１３の作業状況判定装置は、発明２及び３のいずれか１の作業支援システムにおける前記作業状況判定装置である。
〔発明１４〕 一方、上記目的を達成するために、発明１４の作業者用デバイスは、発明２乃至４のいずれか１の作業支援システムにおける前記デバイスである。
〔発明１５〕 一方、上記目的を達成するために、発明１５の作業対象機器は、発明６の作業支援システムにおける前記対象機器である。
以上説明したように、発明１乃至４の作業支援システムによれば、デバイスからのセンサ情報に基づいて作業の対象及び作業の状況を認識することなく、作業の対象機器の状態又は動作を示す機器信号に基づいて作業の状況を判定するので、従来に比して、処理負荷を低減することができるとともに確実性及び汎用性を向上することができる。
さらに、発明２の作業支援システムによれば、デバイスがルールを保持、運用するので、作業状況判定装置とサーバとの間及びデバイスとサーバとの間の通信負荷を低減することができる。また、作業状況判定装置が作業の状況を判定するので、サーバ及びデバイスの処理負荷を低減することができる。
さらに、発明３の作業支援システムによれば、作業状況判定装置がルールを保持、運用するので、作業状況判定装置とサーバとの間及びデバイスとサーバとの間の通信負荷を低減することができる。また、作業状況判定装置が作業の状況を判定するので、サーバ及びデバイスの処理負荷を低減することができる。
さらに、発明４の作業支援システムによれば、デバイスがルールを保持、運用するので、作業状況判定装置とサーバとの間及びデバイスとサーバとの間の通信負荷を低減することができる。また、デバイスが作業の状況を判定するので、サーバの処理負荷を低減することができる。
さらに、発明５の作業支援システムによれば、作業の状況を判定する処理負荷を低減することができる。
さらに、発明６の作業支援システムによれば、信号出力手段により信号仕様を共通化することで対象機器の機種やバージョン等にかかわらず共通のルールを適用することができる。
さらに、発明７の作業支援システムによれば、設定情報を設定しておけばその分岐に係る事項を含むマニュアルを生成又は改訂することができる。
さらに、発明８の作業支援システムによれば、すべての分岐先に係る事項を含むマニュアルを生成又は改訂することができる。
さらに、発明９の作業支援システムによれば、模範事例が最高評価となるようにルールが最適化されるので、ルールへの適合性を向上することができる。
さらに、発明１０の作業支援システムによれば、模倣事例を基準とする評価情報を得ることができる。
さらに、発明１１の作業支援システムによれば、作業者の実際の作業内容に応じてルールが最適化されるので、ルールへの適合性を向上することができる。
本実施の形態の概要を説明するための図である。 用語を要素とするルールの構成を説明するための図である。 本実施の形態に係るネットワークシステムの構成を示すブロック図である。 スマートデバイス３００の機能ブロック図である。 ＡＩマニュアルサーバ１００のハードウェア構成を示す図である。 初期処理を示すフローチャートである。 ルールの構成例を示す図である。 ＡＩマニュアルサーバ１００で実行される作業支援処理を示すフローチャートである。 スマートデバイス３００で実行される作業支援処理を示すフローチャートである。 対象機器２１０及びスマートデバイス３００の動作を示すシーケンスフローである。 習熟処理を示すフローチャートである。 再構成処理を示すフローチャートである。
以下、本発明の実施の形態を説明する。図１乃至図１２は、本実施の形態を示す図である。
まず、本実施の形態の概要を説明する。
図１は、本実施の形態の概要を説明するための図である。
本実施の形態は、作業者が機器や設備等のメンテナンスを行う場合に、作業者に対し、作業の手順、内容、留意点又はその他の事項を示す作業支援情報を提供することにより作業を支援するものである。作業者は、作業の開始にあたってスマートデバイス３００を装着する。管理システム２００は、作業指示をトリガーとしてＡＩマニュアルサーバ１００に送信すると、ＡＩマニュアルサーバ１００は、スマートデバイス３００を通じて作業者に作業支援情報の提供を開始する。作業が終了すると、ＡＩマニュアルサーバ１００は、作業の報告書を作成し管理システム２００に送信する。
ＡＩマニュアルサーバ１００は、作業の手順、内容、留意点又はその他の事項を記述したマニュアルと、製造物、生産物、部品、資材、構造及び環境に関する情報と、模範作業に関する模範作業情報に基づいて、作業の対象又は作業の状況の判定条件を記述したルール（以下単に「ルール」という。）を生成する。そして、作業の対象である対象機器２１０に対する作業の状況を作業状況判定装置２２０で判定し、判定した作業の状況がルールの判定条件を満たすと判定した場合は、スマートデバイス３００を通じて作業支援情報を通知する。このように、（１）作業状況判定装置２２０で作業の状況を判定し、（２）スマートデバイス３００への出力により情報提供を行うことを、作業者が作業を完了するまで繰り返し行う。
ここで、作業の対象とは、作業者が行為により変化を起こさせる事物のことをいう。例えば、（１）作業者自身（例えば作業者が場所を移動する場合の作業者）、（２）部品（例えば作業者が部品を取り出す場合の部品）、（３）手袋（例えば作業者が手袋を装着する場合の手袋）、（４）ツール（例えば作業者が部品を交換するための道具を操作する場合の道具）、（５）機器（例えば作業者が機器の部品を交換する場合の機器）、（６）グリス（例えば作業者がツールにより機器にグリスを注入する場合のグリス）、（７）画面表示（例えば作業者が機器を操作する場合の画面表示）、（８）ランプ（例えば作業者が機器を操作する場合のランプ）が該当する。
また、作業の状況とは、作業者の行為により受動的に変化する対象の周辺のこと、又は「対象」が変化することで影響を受ける「対象」以外の事物のことをいう。例えば、（１）部品を設置する機器そのもの、（２）行為の対象としての機器や部品の位置、（３）行為の対象の周辺の気温、湿度及び音、（４）作業者自身の脈拍、体温及び血圧、（５）作業者自身の位置、（６）ランプの点燈や消灯、（７）警告音の鳴動が該当する。
ＡＩマニュアルサーバ１００は、例えば「ビギナー」「ノーマル」「エキスパート」の３段階のレベルに作業者を分類し、ビギナーの作業者に対しては誘導を行い、ビギナーよりも熟練のノーマルの作業者に対しては支援を行い、ノーマルよりも熟練のエキスパートの作業者に対しては評価を行う。
図２は、用語を要素とするルールの構成を説明するための図である。
ＡＩマニュアルサーバ１００は、図２に示すように、マニュアルに含まれる用語、見出し、テキスト、項目、表、図、画像、動画又はその他の要素を関連付けてルールを生成し、生成したルールを知識ベースとして記録する。知識ベースは、ＡＩエンジンを駆動するための基本情報となる。また、ルールは、用語を要素とする判定条件が記述され、ＡＩ（Artificial Intelligence）が作業者の作業内容を学習することにより最適化される。
作業の状況によって処理を分岐する場合は、分岐に対応する複数のルールを設定する。例えば、スマートデバイス３００を通じて作業者に「YES」か「NO」のいずれかの応答を促し、その応答結果によって次に表示する作業支援情報を変える場合、作業の状況として作業者が「YES」を選択したか否かの判定条件を記述したルール、及び作業の状況として作業者が「NO」を選択したか否かの判定条件を記述したルールを設定する。
次に、本実施の形態の構成を説明する。
図３は、本実施の形態に係るネットワークシステムの構成を示すブロック図である。
インターネット１９９には、図３に示すように、ＡＩマニュアルサーバ１００と、管理システム２００と、作業状況判定装置２２０と、スマートデバイス３００とが接続されている。スマートデバイス３００は、無線中継器（不図示）を介して無線通信によりインターネット１９９に接続されている。
作業状況判定装置２２０には、工作機械、電車、自動車又は採掘トラック等からなる対象機器２１０が接続されている。対象機器２１０には、対象機器２１０の状態又は動作を示す機器信号を出力するＰＬＣ（Programmable Logic Controller）が組み込まれている。この機械信号は、複数の対象機器２１０に共通する仕様となっている。ＰＬＣにより信号仕様（＝用語）を共通化することで機種やバージョン等にかかわらず共通のルールを適用することができる。例えば、対象機器２１０により異なるランプの色を区別する必要がなく、「ランプ点灯」の意味（信号仕様）が同じであればよい。
次に、作業状況判定装置２２０の構成を説明する。
作業状況判定装置２２０は、Raspberry Pi等の小型コンピュータからなり、後述する図５に示すハードウェア構成のように、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）及びＩ／Ｆ（InterFace）等をバス接続して構成されている。Ｉ／Ｆには、不揮発性メモリ等からなる記憶部が接続されている。
記憶部は、対象機器２１０に対する作業の状況を示す作業状況情報を、対象機器２１０の機器信号を示す機器信号情報と対応づけて記憶する。
ＣＰＵは、対象機器２１０のＰＬＣから機器信号を入力し、入力した機器信号に対応する作業状況情報を記憶部から読み出し、読み出した作業状況情報をスマートデバイス３００に送信する。例えば、機器信号「運転準備信号送信」に対し作業状況情報「運転準備信号受信」を、機器信号「各個信号送信」に対し作業状況情報「各個信号受信」を、機器信号「起動信号送信」に対し作業状況情報「起動信号受信」を送信する。
次に、スマートデバイス３００の構成を説明する。
図４は、スマートデバイス３００の機能ブロック図である。
スマートデバイス３００は、スマートグラス又はＭＲ（Mixed Reality）デバイス等からなり、図４に示すように、センサ５０、通知部５２、通信部５４、制御部５６及び記憶部５８を有して構成されている。例えば、スマートデバイス３００をスマートグラスで構成した場合は、作業者の視野内に作業支援情報（画像、図、メッセージ等）を半透過表示（スーパーインポーズ又はオーバーレイ）することができる。
センサ５０は、カメラ等の画像センサを有し、作業者がスマートデバイス３００を装着した場合に作業者の視点からみた画像をセンサ情報として検出する。また、マイク等の集音センサを有し、作業者の音声その他周辺の音をセンサ情報として検出する。また、脈拍センサ等の生体センサを有し、作業者の瞳孔、脈拍、体温、血圧等の生体情報をセンサ情報として検出する。また、加速度センサや姿勢センサを有し、作業者の位置、向き、加速度等の身体動作をセンサ情報として検出する。また、温度センサ等の環境センサを有し、作業者が置かれている周囲の気温、湿度、電磁力、匂い等の環境情報をセンサ情報として検出する。そして、センサ５０は、検出したこれらセンサ情報を制御部５６に出力する。
通知部５２は、ディスプレイ等の表示部、スピーカ等の音声出力部及びバイブレータ等の振動部を有し、制御部５６の制御に従って表示、音声又は振動により作業支援情報を通知する。
通信部５４は、無線通信の規格に従ってデータ通信を行い、インターネット１９９を介して、サーバ等に対して情報の送信を要求する。そして、通信部５４は、サーバ等から送信されてくる情報を受信し、制御部５６に出力する。
制御部５６は、後述する図５に示すハードウェア構成のように、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ及びＩ／Ｆ等をバス接続して構成されている。
記憶部５８は、不揮発性メモリ等からなり、作業時に必要なルールを記憶する。
次に、ＡＩマニュアルサーバ１００の構成を説明する。
図５は、ＡＩマニュアルサーバ１００のハードウェア構成を示す図である。
ＡＩマニュアルサーバ１００は、図５に示すように、制御プログラムに基づいて演算及びシステム全体を制御するＣＰＵ３０と、所定領域に予めＣＰＵ３０の制御プログラム等を記憶しているＲＯＭ３２と、ＲＯＭ３２等から読み出したデータやＣＰＵ３０の演算過程で必要な演算結果を記憶するためのＲＡＭ３４と、外部装置に対してデータの入出力を媒介するＩ／Ｆ３８とで構成されており、これらは、データを転送するための信号線であるバス３９で相互に且つデータ授受可能に接続されている。
Ｉ／Ｆ３８には、外部装置として、ヒューマンインターフェースとしてデータの入力が可能なキーボードやマウス等からなる入力装置４０と、データやテーブル等をファイルとして記憶する記憶装置４２と、画像信号に基づいて画面を表示する表示装置４４と、インターネット１９９に接続するための信号線とが接続されている。
次に、記憶装置４２のデータ構造を説明する。
記憶装置４２は、マニュアル及び用語テーブルを記憶している。マニュアルは、例えばメンテナンスマニュアル等の既存のマニュアルであって、用語、見出し、テキスト、項目、表、図、画像、動画又はその他の要素を有して構成されている。用語テーブルには、１又は複数の用語が登録されている。
また、記憶装置４２は、ＡＩエンジンの内部データ（以下単に「内部データ」）を記憶している。内部データは、知識ベース、用語適合度情報、条件関連度情報、構成関連度情報、対象識別情報、状況識別情報、問合応答モジュール、誘導指示モジュール、評価学習モジュール、再構成モジュール及び多言語モジュールを含む。
知識ベースは、マニュアルから生成されるＡＩエンジンを駆動するための基本情報である。基本情報は、条件部と動作部で構成されたルールの集合である。構成（作業項目）単位ごとにＡＩエンジンの挙動を制御する。
用語適合度情報は、用語に対する適合を判定するための情報（用語を識別するための用語識別情報とは異なる）である。例えば、用語〔閉める〕に対する適合は作業者の行為における前と後での対象の変化が含まれる。
条件関連度情報は、マニュアルに記載された作業の対象、状況及び条件の関連の強さの情報である。例えば、必須の条件であれば、指示との関連の強さは「１」である。完全に関連のない作業の対象、状況及び条件では「０」である。
構成関連度情報は、マニュアルに記載された構成単位での関連の強さの情報である。例えば、作業の順番が決まっている構成単位間の関連は「１」であるが、順不同である項目間の関連度は「０」である。
対象識別情報は、用語に対する適合判定の際に作業の対象を識別するための識別情報である。例えば、この情報を使って用語〔部品Ａ〕であれば部品Ａと識別し、部品Ａの向きや位置も識別する。
状況識別情報は、用語に対する適合判定の際に作業の状況を識別するための識別情報である。例えば、状況Ａを複数の用語やその用語の値の組み合わせで示される。適用するルールそのものを選択する。
問合応答モジュールは、作業者からの問い合わせに対する応答のための情報及び処理である。作業者からの問い合わせに応答する。
誘導指示モジュールは、テキスト、音声、映像又は振動により作業者を誘導するための情報及び処理である。用語に対応するテキスト、音声、映像又は振動を作業者に提示する。
評価学習モジュールは、作業により発生する適合度や関連度の値の変遷を記録し模範作業と比較評価する。また、模範事例としてこの記録を使って内部データの最適化をする。
再構成モジュールは、内部データからマニュアルを構成する。例えば、内部データをマニュアルとして再構成して出力し、改訂後に差分を内部データに取り込む。
多言語モジュールは、用語を日本語以外の言語に対応付ける情報及び処理である。例えば、作業者との問合応答や誘導指示の際に作業者の母国語に変換する。
次に、本実施の形態の動作を説明する。
初めに、ＡＩマニュアルサーバ１００で初期処理を実行する場合の動作を説明する。
図６は、初期処理を示すフローチャートである。
ＣＰＵ３０は、ＭＰＵ（Micro-Processing Unit）等からなり、記憶装置４２に記憶されている所定のプログラムを起動させ、そのプログラムに従って、図６のフローチャートに示す初期処理を実行する。
初期処理は、ＡＩエンジンを構成するときに実行される処理であって、ＣＰＵ３０において実行されると、図６に示すように、まず、ステップＳ１００に移行する。
ステップＳ１００では、マニュアルを記憶装置４２から読み出し、ステップＳ１０２に移行して、用語テーブルを記憶装置４２から読み出し、ステップＳ１０４に移行する。
ステップＳ１０４では、読み出した用語テーブルに基づいてマニュアルから用語を抽出し、条件関連度情報及び構成関連度情報等に基づいて、マニュアルに含まれる用語、見出し、テキスト、項目、表、図、画像、動画又はその他の要素を関連付けてルールを生成し内部データに変換する。
図７は、ルールの構成例を示す図である。
ルールには、抽出した用語を要素とする判定条件と、作業の対象又は作業の状況がこの判定条件を満たした場合に実行される処理とが記述されている。
図７の例では、「ｉｆ 〔体温〕が〔異常である〕 ｔｈｅｎ 〔管理者〕に”作業者身体”の〔異常〕を〔連絡する〕」とのルールは、スマートデバイス３００のセンサ情報に基づいて作業者の体温が異常であると判定した場合は、管理者に作業者身体の異常を連絡する処理を実行することを意味している。ここで、ルール中〔〕で括られている用語が、用語テーブルに登録され且つマニュアルから抽出された用語である。
また、「ｉｆ ｎｏｔ〔作業者〕が〔手袋〕を〔装着している〕 ｔｈｅｎ 〔作業者〕に〔手袋〕の〔装着〕を〔指示する〕」とのルールは、スマートデバイス３００のセンサ情報に基づいて作業者が手袋を装着していないと判定したときは、作業者に手袋の装着を指示するための作業支援情報をスマートデバイス３００に送信する処理を実行することを意味している。
次いで、ステップＳ１０６に移行して、補充データ（他システムからの情報等）により、用語識別情報、対象識別情報及び状況識別情報を最適化し、ステップＳ１０８に移行して、模範事例による要素の変化を内部データとして記録し、ステップＳ１１０に移行する。
ステップＳ１１０では、この記録結果に基づいて模範事例が最高評価となるように内部データ（ルール）を最適化する。具体的には、複数の模範事例を入力とし機械学習し、学習した事例関係により最適化学習を行う。ステップＳ１１０の処理が終了すると、一連の処理を終了する。
次に、ＡＩマニュアルサーバ１００及びスマートデバイス３００で作業支援処理を実行する場合の動作を説明する。
図８は、ＡＩマニュアルサーバ１００で実行される作業支援処理を示すフローチャートである。
ＡＩマニュアルサーバ１００において、ＣＰＵ３０は、記憶装置４２に記憶されている所定のプログラム（誘導指示モジュール）を起動させ、そのプログラムに従って、図８のフローチャートに示す作業支援処理を実行する。
作業支援処理は、作業者が作業を行うときに実行される処理であって、ＣＰＵ３０において実行されると、図８に示すように、まず、ステップＳ２００に移行する。
ステップＳ２００では、作業者が行う作業に係るマニュアルを特定し、ステップＳ２０２に移行して、特定したマニュアルに対応するルールを記憶装置４２から読み出し、ステップＳ２０４に移行して、読み出したルールをスマートデバイス３００に送信する。
図９は、スマートデバイス３００で実行される作業支援処理を示すフローチャートである。
スマートデバイス３００において、制御部５６は、ＲＯＭに記憶されている所定のプログラムを起動させ、そのプログラムに従って、図９のフローチャートに示す作業支援処理を実行する。
作業支援処理は、作業者が作業を行うときに実行される処理であって、制御部５６において実行されると、図９に示すように、まず、ステップＳ２５０に移行する。
ステップＳ２５０では、ＡＩマニュアルサーバ１００からルールを受信し、受信したルールを記憶部５８に記憶し、ステップＳ２５２に移行して、センサ５０からセンサ情報を入力し、ステップＳ２５４に移行して、入力したセンサ情報に基づいて作業者を特定し、ステップＳ２５６に移行する。
ステップＳ２５６では、対象機器２１０に対応する作業状況判定装置２２０から作業状況情報を受信し、ステップＳ２５８に移行して、ステップＳ２５２、Ｓ２７２で入力したセンサ情報に基づいて、ステップＳ２６２で表示する作業支援情報に対する応答等の作業の状況を認識し、ステップＳ２６０に移行する。
ステップＳ２６０では、記憶部５８のルールに基づいて、ステップＳ２５６で受信した作業状況情報に係る作業の状況又はステップＳ２５８で認識した作業の状況がルールの判定条件を満たすか否かを判定し、作業の状況が判定条件を満たすと判定した場合(YES)は、ステップＳ２６２に移行して、作業支援情報を通知部５２に表示する処理その他判定条件に記述の処理を実行し、ステップＳ２６４に移行する。
ステップＳ２６４では、内部データ（ルール）の変化を記憶部５８に記録し、ステップＳ２６６に移行して、作業が終了したか否かを判定し、作業が終了したと判定した場合(YES)は、ステップＳ２６８に移行する。
ステップＳ２６８では、作業が終了した旨の通知である作業終了通知をＡＩマニュアルサーバ１００に送信し、ステップＳ２７０に移行して、記憶部５８に記録された内部データの変化履歴をＡＩマニュアルサーバ１００に送信し、一連の処理を終了する。
一方、ステップＳ２６６で、作業が終了していないと判定した場合(NO)は、ステップＳ２７２に移行して、センサ５０からセンサ情報を入力し、ステップＳ２５６に移行する。
一方、ステップＳ２６０で、作業の状況が判定条件を満たさないと判定した場合(NO)は、ステップＳ２６４に移行する。
図１０は、対象機器２１０及びスマートデバイス３００の動作を示すシーケンスフローである。
図１０の例では、作業者がスマートデバイス３００を装着すると、スマートデバイス３００が起動し、「運転準備ＰＢを押してください。」と表示される（１〜３行目）。
次いで、作業者が対象機器２１０の運転準備ＰＢを押すと、対象機器２１０の運転準備ランプが点灯し、対象機器２１０のＰＬＣから「運転準備信号送信」を示す機器信号が出力される。作業状況判定装置２２０では、機器信号を入力すると、作業状況情報「運転準備信号受信」が出力される。スマートデバイス３００では、作業状況情報を受信すると、作業の状況がルールの判定条件を満たすか否かが判定され、「運転準備が入りました。」と表示される（４〜８行目）。
次いで、対象機器２１０の起動可ランプが点灯すると、上記同様のプロセスにより、スマートデバイス３００に「起動可ランプを確認してください。」と表示される。作業者は、この表示をもって起動可ランプの点灯を確認する。次いで、作業者が対象機器２１０の起動／リセット起動ＰＢを押すと、対象機器２１０のＰＬＣから「起動信号送信」を示す機器信号が出力される。作業状況判定装置２２０では、機器信号を入力すると、作業状況情報「起動信号受信」が出力される。そして、対象機器２１０で運転が開始されると、上記同様のプロセスにより、スマートデバイス３００に「サイクルが開始されました。」と表示される（９〜１７行目）。
次に、分岐の動作例を説明する。
スマートデバイス３００では、「NCプログラム内の軸移動量が範囲内か確認してください。」「プログラム変更を行いますか？ YES,ON」と表示される。このとき、記憶部５８には、作業者が「YES」を選択したか否かの判定条件を記述したルール、及び作業の状況として作業者が「NO」を選択したか否かの判定条件を記述したルールが記憶されている。作業者は、この表示に対し、スマートデバイス３００で「YES」を選択すると、「YES」を選択したか否かの判定条件を満たすと判定されるので、スマートデバイス３００に「NCプログラムのN番号を記憶してください。」と表示される（４１〜４６行目）。
一方、ＡＩマニュアルサーバ１００では、ステップＳ２０６に移行して、スマートデバイス３００から作業終了通知を受信したか否かを判定し、作業終了通知を受信したと判定した場合(YES)は、ステップＳ２０８に移行して、スマートデバイス３００から内部データの変化履歴を受信し、ステップＳ２１０に移行して、受信した内部データの変化履歴に基づいて内部データ（ルール）の変化を記録し、ステップＳ２１２に移行する。
ステップＳ２１２では、ステップＳ２１０の記録結果に基づいて、最適化された内部データ（ルール）と比較した差分により作業結果に対する評価情報を生成し、ステップＳ２１４に移行して、生成した評価情報をスマートデバイス３００に送信し、ステップＳ２１６に移行する。
ステップＳ２１６では、ステップＳ２１２で生成した評価情報を報告書のテンプレートに挿入することにより作業の報告書を作成し、ステップＳ２１８に移行して、作成した報告書を管理システム２００に送信し、一連の処理を終了する。
一方、ステップＳ２０６で、作業終了通知を受信しないと判定した場合(NO)は、作業終了通知を受信するまでステップＳ２０６で待機する。
次に、ＡＩマニュアルサーバ１００で習熟処理を実行する場合の動作を説明する。
図１１は、習熟処理を示すフローチャートである。
ＣＰＵ３０は、記憶装置４２に記憶されている所定のプログラム（評価学習モジュール）を起動させ、そのプログラムに従って、図１１のフローチャートに示す習熟処理を実行する。
習熟処理は、作業者の作業内容を学習するときに実行される処理であって、ＣＰＵ３０において実行されると、図１１に示すように、まず、ステップＳ３００に移行する。
ステップＳ３００では、内部データ（ルール）により作業者の行為により変化した作業の対象及び作業の状況を仮想的に再現し、ステップＳ３０２に移行して、再現した変化の各ポイントで最高評価との差異を表示装置４４に表示し、構成単位ごと又は変化ポイントごとに最適化対象にするかをオペレータ等に選択させ、ステップＳ３０４に移行する。
ステップＳ３０４では、選択された最適化対象により内部データ（ルール）を最適化する。具体的には、過去の作業事例を入力とし機械学習し、追加及び既存の事例関係により最適化学習を行う。ステップＳ３０４の処理が終了すると、一連の処理を終了する。
次に、ＡＩマニュアルサーバ１００で再構成処理を実行する場合の動作を説明する。
図１２は、再構成処理を示すフローチャートである。
ＣＰＵ３０は、記憶装置４２に記憶されている所定のプログラム（再構成モジュール）を起動させ、そのプログラムに従って、図１２のフローチャートに示す習熟処理を実行する。
習熟処理は、ＡＩエンジンを再構成するときに実行される処理であって、ＣＰＵ３０において実行されると、図１２に示すように、まず、ステップＳ４００に移行する。
ステップＳ４００では、最適化した内部データ（ルール）に基づいて、人間が読むことができ再取り込み可能なマニュアル様式のデータとしてマニュアルを改訂する。また、作業の状況によって処理を分岐する場合は、分岐に係るすべてのルールに基づいてマニュアルを改訂する。さらに、作業の状況によって処理を分岐する場合に、分岐点で想定する値を設定することでマニュアルを改訂することもできる。製品バージョン、時刻、メータ値その他分岐に係る作業の状況を設定した設定情報を記憶装置４２に記憶しておき、記憶装置４２のルール及び設定情報に基づいてマニュアルを改訂する。
次いで、ステップＳ４０２に移行して、改訂したマニュアルに基づいて新規の要素が含まれるか及び差分をオペレータ等に確認させ、ステップＳ４０４に移行する。
ステップＳ４０４では、ステップＳ４０２の確認結果に基づいて、不足している部分として、関係する構成単位又は変化ポイントを表示装置４４に表示し、ステップＳ４０６に移行して、不足している部分についてした作業結果に基づいて内部データ（ルール）を記録し、ステップＳ４０８に移行する。
ステップＳ４０８では、記録した内部データ（ルール）により作業者の行為により変化した作業の対象及び作業の状況を仮想的に再現し、ステップＳ４１０に移行して、再現した変化の各ポイントで最高評価との差異を表示装置４４に表示し、不足している部分について構成単位ごと又は変化ポイントごとに最適化対象にするかをオペレータ等に選択させ、ステップＳ４１２に移行する。
ステップＳ４１２では、選択された最適化対象により内部データ（ルール）を最適化する。具体的には、該当部の模範事例や内部生成した事例相当データを入力とし機械学習及び最適化学習を行う。ステップＳ３０４の処理が終了すると、一連の処理を終了する。
次に、本実施の形態の効果を説明する。
本実施の形態では、マニュアルに基づいて、作業の状況の判定条件を記述したルールを生成し、対象機器２１０の状態又は動作を示す機器信号に基づいて作業の状況を判定し、ルール及び判定した作業の状況に基づいて作業支援情報をスマートデバイス３００で通知する。
これにより、スマートデバイス３００からのセンサ情報に基づいて作業の対象及び作業の状況を認識することなく、対象機器２１０の状態又は動作を示す機器信号に基づいて作業の状況を判定するので、従来に比して、処理負荷を低減することができるとともに汎用性を向上することができる。また、対象機器２１０との機器信号の送受信には認識の不確実性はない。例えば、ランプ点灯の認識は、対象機器２１０からの「ランプ点灯」信号で確実に認識することができる。したがって、機器信号に基づいて作業の状況を判定することにより、従来に比して、作業の状況について認識の確実性を向上することができる。
さらに、本実施の形態では、ＡＩマニュアルサーバ１００は、スマートデバイス３００にルールを送信し、スマートデバイス３００は、ルールを受信し記憶部５８に記憶し、作業状況判定装置２２０から作業状況情報を受信し、記憶部５８のルール及び受信した作業状況情報に基づいて作業支援情報を通知部５２に表示する。
これにより、スマートデバイス３００がルールを保持、運用するので、作業状況判定装置２２０とＡＩマニュアルサーバ１００との間及びスマートデバイス３００とＡＩマニュアルサーバ１００との間の通信負荷を低減することができる。また、作業状況判定装置２２０が作業の状況を判定するので、ＡＩマニュアルサーバ１００及びスマートデバイス３００の処理負荷を低減することができる。
さらに、本実施の形態では、作業状況判定装置２２０は、対象機器２１０に対する作業の状況を示す作業状況情報を、対象機器２１０の機器信号を示す機器信号情報と対応づけて記憶する記憶部を備え、対象機器２１０のＰＬＣから機器信号を入力し、入力した機器信号に対応する作業状況情報を記憶部から読み出し、読み出した作業状況情報をスマートデバイス３００に送信する。
これにより、作業の状況を判定する処理負荷を低減することができる。
さらに、本実施の形態では、対象機器２１０は、複数の対象機器２１０に共通する仕様の機器信号を出力するＰＬＣを備える。
これにより、信号仕様を共通化することで対象機器２１０の機種やバージョン等にかかわらず共通のルールを適用することができる。
さらに、本実施の形態では、ルールは、作業の状況によって分岐する場合にその分岐に係る複数のルールを含み、分岐に係る作業の状況を設定した設定情報及びルールに基づいてマニュアルを改訂する。
これにより、設定情報を設定しておけばその分岐に係る事項を含むマニュアルを改訂することができる。
さらに、本実施の形態では、ルールは、作業の状況によって分岐する場合にその分岐に係る複数のルールを含み、分岐に係るすべてのルールに基づいてマニュアルを改訂する。
これにより、すべての分岐先に係る事項を含むマニュアルを改訂することができる。
さらに、本実施の形態では、マニュアルに含まれる用語、見出し、テキスト、項目、表、図、画像、動画又はその他の要素を関連付けてルールを生成し、模範事例による要素の変化を記録し、この記録結果に基づいて模範事例が最高評価となるように内部データ（ルール）を最適化する。
これにより、模範事例が最高評価となるようにルールが最適化されるので、ルールへの適合性を向上することができる。
さらに、本実施の形態では、作業の状況がルールの判定条件を満たすと判定した場合は、作業支援情報をスマートデバイス３００で通知し、内部データ（ルール）の変化を記録し、この記録結果に基づいて、最適化した内部データ（ルール）と比較した差分により作業結果に対する評価情報を生成する。
これにより、模倣事例を基準とする評価情報を得ることができる。
さらに、本実施の形態では、内部データ（ルール）により作業者の行為により変化した作業の対象及び作業の状況を仮想的に再現し、再現した変化の各ポイントで最高評価との差異を提示し、構成単位ごと又は変化ポイントごとに最適化対象にするかを選択し、選択された最適化対象により内部データ（ルール）を最適化する。
これにより、作業者の実際の作業内容に応じてルールが最適化されるので、ルールへの適合性を向上することができる。
さらに、本実施の形態では、最適化した内部データ（ルール）に基づいてマニュアルを改訂し、改訂したマニュアルに基づいて新規の要素が含まれるか及び差分を確認し、この確認結果に基づいて、不足している部分として、関係する構成単位又は変化ポイントを提示し、不足している部分についてした作業結果に基づいて内部データ（ルール）を記録し、記録した内部データ（ルール）により作業者の行為により変化した作業の対象及び作業の状況を仮想的に再現し、再現した変化の各ポイントで最高評価との差異を提示し、不足している部分について構成単位ごと又は変化ポイントごとに最適化対象にするかを選択し、選択された最適化対象により内部データ（ルール）を最適化する。
これにより、改訂されたマニュアルに基づいて不足部分が分析され、この分析結果に基づいてルールが最適化されるので、ルールへの適合性を向上することができる。
本実施の形態において、記憶装置４２は、発明７の設定情報記憶手段に対応し、ＰＬＣは、発明６の信号出力手段に対応し、作業状況判定装置２２０は、発明１、２又は５の作業状況判定手段に対応し、スマートデバイス３００は、発明１、２又は１４のデバイスに対応している。また、通知部５２は、発明１、２又は１０の通知手段に対応し、記憶部５８は、発明２のルール記憶手段に対応し、ステップＳ１０４は、発明１、２、９又は１１のルール生成手段に対応し、ステップＳ１０８は、発明９の要素変化記録手段に対応している。
また、本実施の形態において、ステップＳ１１０は、発明９又は１０の学習手段に対応し、ステップＳ２０４は、発明２のルール送信手段に対応し、ステップＳ２５０は、発明２のルール受信手段に対応し、ステップＳ２５６は、発明２の作業状況情報受信手段に対応している。また、ステップＳ２６０、Ｓ２６２は、発明１、２又は１０の作業支援情報出力手段に対応し、ステップＳ２１０は、発明１０のルール変化記録手段に対応し、ステップＳ２１２は、発明１０の評価情報生成手段に対応し、ステップＳ３００は、発明１１の仮想再現手段に対応している。
また、本実施の形態において、ステップＳ３０２は、発明１１の最適化対象選択手段に対応し、ステップＳ３０４は、発明１１の第２学習手段に対応し、ステップＳ４００は、発明７又は８のマニュアル改訂手段に対応している。
〔変形例〕
なお、上記実施の形態においては、ステップＳ４００の処理は、マニュアルを改訂するように構成したが、これに限らず、新たなマニュアルを生成するように構成することもできる。
また、上記実施の形態及びその変形例においては、スマートデバイス３００がルールを保持、運用するように構成したが、これに限らず、作業状況判定装置２２０がルールを保持、運用するように構成することもできる。具体的な構成は次のとおりである。
ＡＩマニュアルサーバ１００は、作業状況判定装置２２０にルールを送信する。
作業状況判定装置２２０は、ルールを受信し記憶部に記憶し、対象機器２１０から機器信号を入力し、入力した機器信号に基づいて作業の状況を判定し、記憶部のルール及び判定した作業の状況に基づいてスマートデバイス３００に作業支援情報を送信する。
スマートデバイス３００は、作業支援情報を受信し、受信した作業支援情報を通知部５２に表示する。
これにより、作業状況判定装置２２０がルールを保持、運用するので、作業状況判定装置２２０とＡＩマニュアルサーバ１００との間及びスマートデバイス３００とＡＩマニュアルサーバ１００との間の通信負荷を低減することができる。また、作業状況判定装置２２０が作業の状況を判定するので、ＡＩマニュアルサーバ１００及びスマートデバイス３００の処理負荷を低減することができる。
また、上記実施の形態及びその変形例においては、作業状況判定装置２２０を設けて構成したが、これに限らず、作業状況判定装置２２０を設けず、作業の状況の判定をスマートデバイス３００で行うように構成することもできる。具体的な構成は次のとおりである。
ＡＩマニュアルサーバ１００は、スマートデバイス３００にルールを送信する。
スマートデバイス３００は、ルールを受信し記憶部５８に記憶し、対象機器２１０から機器信号を入力し、入力した機器信号に基づいて作業の状況を判定し、記憶部５８のルール及び判定した作業の状況に基づいて作業支援情報を通知部５２に表示する。
これにより、スマートデバイス３００がルールを保持、運用するので、作業状況判定装置２２０とＡＩマニュアルサーバ１００との間及びスマートデバイス３００とＡＩマニュアルサーバ１００との間の通信負荷を低減することができる。また、スマートデバイス３００が作業の状況を判定するので、ＡＩマニュアルサーバ１００の処理負荷を低減することができる。
また、上記実施の形態及びその変形例においては、スマートデバイス３００がインターネット１９９と通信できない環境に陥った場合について特に説明しなかったが、通信できない環境に陥った場合、スマートデバイス３００は自律動作するように構成することもできる。
また、上記実施の形態及びその変形例において、対象機器２１０には、対象機器２１０の状態又は動作を示す機器信号を出力する機器としてＰＬＣを組み込んだが、これに限らず、ＭＣＵ（Micro Controller Unit）など、ＰＬＣと同様の機能を実現する機器を組み込むこともできる。
また、上記実施の形態及びその変形例において、図６、図８、図１１及び図１２のフローチャートに示す処理を実行するにあたってはいずれも、記憶装置４２に予め記憶されているプログラムを実行する場合について説明したが、これに限らず、これらの手順を示したプログラムが記憶された記憶媒体から、そのプログラムをＲＡＭ３４に読み込んで実行することもできる。
また、上記実施の形態及びその変形例においては、作業者が機器や設備等のメンテナンスを行う場合について本発明を適用したが、これに限らず、本発明の主旨を逸脱しない範囲で他の場合にも適用可能である。例えば、組立作業、事務作業その他の作業を行う場合について本発明を適用することもできる。
１００…ＡＩマニュアルサーバ、 ３０…ＣＰＵ、 ３２…ＲＯＭ、 ３４…ＲＡＭ、 ３８…Ｉ／Ｆ、 ３９…バス、 ４０…入力装置、 ４２…記憶装置、 ４４…表示装置、 ２００…管理システム、 ２１０…対象機器、 ２２０…作業状況判定装置、 ３００…スマートデバイス、 ５０…センサ、 ５２…通知部、 ５４…通信部、 ５６…制御部、 ５８…記憶部、 １９９…インターネット

Claims (15)

  1. 通知手段を有し作業者が装着又は携帯するデバイスと通信可能に接続し、前記作業者の作業を支援する作業支援システムであって、
    作業の手順、内容、留意点又はその他の事項を記述したマニュアルに基づいて、作業の状況の判定条件を記述したルールを生成するルール生成手段と、
    作業の対象機器の状態又は動作を示す機器信号に基づいて前記作業の状況を判定する作業状況判定手段と、
    前記ルール生成手段で生成したルール及び前記作業状況判定手段の判定結果に基づいて作業支援情報を前記通知手段に出力する作業支援情報出力手段とを備えることを特徴とする作業支援システム。
  2. 作業者が装着又は携帯するデバイスと、サーバと、作業状況判定装置とを通信可能に接続し、前記作業者の作業を支援する作業支援システムであって、
    前記サーバは、作業の手順、内容、留意点又はその他の事項を記述したマニュアルに基づいて、作業の状況の判定条件を記述したルールを生成するルール生成手段と、
    前記ルール生成手段で生成したルールを前記デバイスに送信するルール送信手段とを有し、
    前記作業状況判定装置は、作業の対象機器の状態又は動作を示す機器信号を当該作業の対象機器から入力する信号入力手段と、
    前記信号入力手段で入力した機器信号に基づいて前記作業の状況を判定する作業状況判定手段と、
    前記作業状況判定手段の判定結果を示す作業状況情報を前記デバイスに送信する作業状況情報送信手段とを有し、
    前記デバイスは、通知手段と、
    前記ルールを受信するルール受信手段と、
    前記ルール受信手段で受信したルールを記憶するルール記憶手段と、
    前記作業状況情報を受信する作業状況情報受信手段と、
    前記ルール記憶手段のルール及び前記作業状況情報受信手段で受信した作業状況情報に基づいて作業支援情報を前記通知手段に出力する作業支援情報出力手段とを有することを特徴とする作業支援システム。
  3. 作業者が装着又は携帯するデバイスと、サーバと、作業状況判定装置とを通信可能に接続し、前記作業者の作業を支援する作業支援システムであって、
    前記サーバは、作業の手順、内容、留意点又はその他の事項を記述したマニュアルに基づいて、作業の状況の判定条件を記述したルールを生成するルール生成手段と、
    前記ルール生成手段で生成したルールを前記作業状況判定装置に送信するルール送信手段とを有し、
    前記作業状況判定装置は、前記ルールを受信するルール受信手段と、
    前記ルール受信手段で受信したルールを記憶するルール記憶手段と、
    作業の対象機器の状態又は動作を示す機器信号を当該作業の対象機器から入力する信号入力手段と、
    前記信号入力手段で入力した機器信号に基づいて前記作業の状況を判定する作業状況判定手段と、
    前記ルール記憶手段のルール及び前記作業状況判定手段の判定結果に基づいて作業支援情報を前記デバイスに送信する作業支援情報送信手段とを有し、
    前記デバイスは、通知手段と、
    前記作業支援情報を受信する作業支援情報受信手段と、
    前記作業支援情報受信手段で受信した作業支援情報を前記通知手段に出力する作業支援情報出力手段とを有することを特徴とする作業支援システム。
  4. 作業者が装着又は携帯するデバイスと、サーバとを通信可能に接続し、前記作業者の作業を支援する作業支援システムであって、
    前記サーバは、作業の手順、内容、留意点又はその他の事項を記述したマニュアルに基づいて、作業の状況の判定条件を記述したルールを生成するルール生成手段と、
    前記ルール生成手段で生成したルールを前記デバイスに送信するルール送信手段とを有し、
    前記デバイスは、通知手段と、
    前記ルールを受信するルール受信手段と、
    作業の対象機器の状態又は動作を示す機器信号を当該作業の対象機器から入力する信号入力手段と、
    前記信号入力手段で入力した機器信号に基づいて前記作業の状況を判定する作業状況判定手段と、
    前記ルール受信手段で受信したルール及び前記作業状況判定手段の判定結果に基づいて作業支援情報を前記通知手段に出力する作業支援情報出力手段とを有することを特徴とする作業支援システム。
  5. 請求項１乃至４のいずれか１項において、
    前記作業の状況を前記機器信号と対応づけて記憶する作業状況記憶手段を備え、
    前記作業状況判定手段は、前記機器信号に対応する前記作業の状況を前記作業状況記憶手段から参照することを特徴とする作業支援システム。
  6. 請求項１乃至５のいずれか１項において、
    前記対象機器は、複数の前記対象機器に共通する仕様の前記機器信号を出力する信号出力手段を有することを特徴とする作業支援システム。
  7. 請求項１乃至５のいずれか１項において、
    前記ルールは、前記作業の状況によって分岐する場合に当該分岐に係る複数の前記ルールを含み、
    前記分岐に係る作業の状況を設定した設定情報を記憶する設定情報記憶手段と、
    前記ルール及び前記設定情報記憶手段の設定情報に基づいて前記マニュアルを生成又は改訂するマニュアル改訂手段とを備えることを特徴とする作業支援システム。
  8. 請求項１乃至５のいずれか１項において、
    前記ルールは、前記作業の状況によって分岐する場合に当該分岐に係る複数の前記ルールを含み、
    前記分岐に係るすべての前記ルールに基づいて前記マニュアルを生成又は改訂するマニュアル改訂手段を備えることを特徴とする作業支援システム。
  9. 請求項１乃至５、７及び８のいずれか１項において、
    前記ルール生成手段は、前記マニュアルに含まれる用語、見出し、テキスト、項目、表、図、画像、動画又はその他の要素を関連付けて前記ルールを生成し、
    模範事例による前記要素の変化を記録する要素変化記録手段と、
    前記要素変化記録手段の記録結果に基づいて前記模範事例が最高評価となるように前記ルールを最適化する学習手段とを備えることを特徴とする作業支援システム。
  10. 請求項９において、
    前記作業支援情報出力手段は、前記作業の状況が前記ルールの判定条件を満たすと判定した場合は前記作業支援情報を前記通知手段に出力し、
    前記ルールの変化を記録するルール変化記録手段と、
    前記ルール変化記録手段の記録結果に基づいて、前記学習手段で最適化したルールと比較した差分により作業結果に対する評価情報を生成する評価情報生成手段とを備えることを特徴とする作業支援システム。
  11. 請求項９及び１０のいずれか１項において、
    前記ルール生成手段で生成したルールにより前記作業者の行為により変化した前記作業の対象及び前記作業の状況を仮想的に再現する仮想再現手段と、
    前記仮想再現手段で再現した変化の各ポイントで最高評価との差異を提示し、構成単位ごと又は前記変化ポイントごとに最適化対象にするかを選択する最適化対象選択手段と、
    前記最適化対象選択手段で選択された最適化対象により前記ルールを最適化する第２学習手段とを備えることを特徴とする作業支援システム。
  12. 請求項２乃至４のいずれか１項に記載の作業支援システムにおける前記サーバであることを特徴とする作業支援サーバ。
  13. 請求項２及び３のいずれか１項に記載の作業支援システムにおける前記作業状況判定装置であることを特徴とする作業状況判定装置。
  14. 請求項２乃至４のいずれか１項に記載の作業支援システムにおける前記デバイスであることを特徴とする作業者用デバイス。
  15. 請求項６記載の作業支援システムにおける前記対象機器であることを特徴とする作業対象機器。
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