JPWO2020217381A1 - 作業支援装置 - Google Patents

Abstract

作業により作業者にかかる負担を効果的に減らす改善策を自動的に適用する。作業支援装置は、作業負担度評価部、改善策記憶部、シミュレーション部及び改善策決定部を備える。作業負担度評価部は、作業者情報及び生産設備情報から、作業により作業者にかかる負担の程度を示す作業負担度を評価する。作業者情報は、生産設備と協働して作業を行う作業者に関する情報である。生産設備情報は、生産設備に関する情報である。改善策記憶部は、作業負担度を改善するための改善策を記憶する。シミュレーション部は、改善策が適用された場合の作業負担度の改善の程度を示す推定改善効果を推定するシミュレーションを行う。改善策決定部は、推定改善効果に基づいて、改善策から、作業者及び生産設備の少なくとも一方に適用される適用改善策を決定する。

Description

本発明は、作業支援装置及び作業支援システムに関する。

工場の生産ライン等においては、作業者のなり手の減少、高齢化等が問題となっている。このため、工場の生産ライン等においては、作業者にかかる負担を減らし生産の効率を向上するために、産業用ロボット、プロセスオートメーションシステム等の自動化技術が多数実用化されている。しかし、工場の生産ライン等には、そのような自動化技術だけでは作業者にかかる負担を減らし生産の効率を向上することができない作業工程が依然として存在する。このため、工場の生産ライン等においては、作業者にかかる負担を減らし生産の効率を維持又は向上するために、作業者にかかる負担を定量的に評価し、評価した負荷に基づいて作業者が担当する業務を変更することを促す等の対策が取られる。

例えば、特許文献１に記載された技術においては、作業者の身体状態の情報が取得される（段落００２７）。また、作業者の身体状態の情報に基づいて、作業者の作業に対する評価値が算出される（段落００３１）。また、編成対象の一群の工程について編成内容を異ならせた複数の工程編成を得る編成シミュレーションが行われる（段落００３９）。これにより、作業者の得意不得意や向き・不向き等、作業者の作業に対する適応性の面で効率的となる工程編成を導出することができる（段落００８８）。

特許文献２に記載された技術においては、各作業者の作業種別ごとの作業所要時間が抽出される（段落００６６）。また、各作業者の作業種別ごとの作業所要時間の実績値の集合に対して、蓄積されている全実績値について分散値α１が算出される（段落００６７）。また、所定のサンプリング間隔で各作業者の作業種別ごとの作業所要時間の全実績値の集合が分割され、分割された集合ごとに実績値の分散値α２が算出される（段落００６７）。また、分散値α２が分散値α１よりも大きくなっている場合には、当該作業者の作業所要時間にばらつきがある状態と判定され、当該作業者の作業効率が低下している状態であると判定される（段落００７９）。また、作業効率の低下の度合いに応じて、作業者の作業負荷が軽減されるように作業計画が調整される（段落００８０）。これにより、作業効率最適化など様々な目的に応じて、作業者の状態又は特性を加味して作業計画を立案又は調整することができる（段落００８８）。

特開２０１７−６８４３２号公報 特許第５０２７０５３号公報

上述した対策が取られた場合は、作業者にかかる負担を減らし生産の効率を維持又は向上することができる。しかし、作業に携わることができる作業者の数が十分でない場合は、上述した対策を取ることはできない。このため、工場の生産ライン等には、作業者が生産設備にあわせて作業を行うという機械主導のシステムから、作業者が発揮するパフォーマンスを最大化することを生産設備がアシストする作業者主導のシステムへの転換が期待される。

本発明は、これらの問題に鑑みてなされた。本発明が解決しようとする課題は、作業により作業者にかかる負担を効果的に減らす改善策を自動的に適用することができる作業支援装置及び作業支援システムを提供することである。

作業支援装置は、作業負担度評価部、改善策記憶部、シミュレーション部及び改善策決定部を備える。

作業負担度評価部は、作業者情報及び生産設備情報から、作業により作業者にかかる負担の程度を示す作業負担度を評価する。作業者情報は、生産設備と協働して作業を行う作業者に関する情報である。生産設備情報は、生産設備に関する情報である。

改善策記憶部は、作業負担度を改善するための改善策を記憶する。

シミュレーション部は、改善策が適用された場合の作業負担度の改善の程度を示す推定改善効果を推定するシミュレーションを行う。

改善策決定部は、推定改善効果に基づいて、改善策から、作業者及び生産設備の少なくとも一方に適用される適用改善策を決定する。

本発明によれば、作業者及び生産設備についての情報から作業により作業者にかかる負担の程度を示す作業負担度が評価される。また、評価された作業負担度を改善するための改善策が適用された場合の作業負担度の改善の程度を示す推定改善効果が推定される。また、推定された推定改善効果に基づいて作業者及び生産設備の少なくとも一方に適用される適用改善策が決定される。このため、作業により作業者にかかる負担を効果的に減らす改善策を自動的に適用することができる。

この発明の目的、特徴、局面及び利点は、以下の詳細な説明と添付図面とによって、より明白となる。

実施の形態１の作業支援システム及び作業支援装置を図示するブロック図である。 実施の形態１−５の作業支援システム及び作業支援装置に支援される作業が行われる生産ラインの例を模式的に図示する模式図である。 実施の形態１の作業支援システム及び作業支援装置により行われる処理の流れを示すフローチャートである。 実施の形態１−５の作業支援システム及び作業支援装置に記憶される生産設備情報及びタイムスタンプの例を示す図である。 実施の形態１−５の作業支援システム及び作業支援装置に記憶される改善策及び推定改善効果の例を示す図である。 実施の形態２の作業支援システム及び作業支援装置を図示するブロック図である。 実施の形態２の作業支援システム及び作業支援装置により行われる処理の流れを示すフローチャートである。 実施の形態３の作業支援システム及び作業支援装置を図示するブロック図である。 実施の形態３の作業支援システム及び作業支援装置により行われる処理の流れを示すフローチャートである。 実施の形態３の変形例１の作業支援システム及び作業支援装置を図示するブロック図である。 実施の形態３の変形例１の作業支援システム及び作業支援装置により行われる処理の流れを示すフローチャートである。 実施の形態４の作業支援システム及び作業支援装置を図示するブロック図である。 実施の形態４の作業支援システム及び作業支援装置により行われる処理の流れを示すフローチャートである。 実施の形態５の作業支援システム及び作業支援装置を図示するブロック図である。 実施の形態５の作業支援システム及び作業支援装置により行われる処理の流れを示すフローチャートである。

１ 序
下述する作業支援システム及び作業支援装置は、作業者及び生産設備を含む工場の生産ラインにおいて作業者が生産設備と協働して行う作業を支援する。作業支援システム及び作業支援装置が、工場の生産ライン以外において作業者が生産設備と協働して行う作業を支援してもよい。作業の支援は、作業により作業者にかかる負担の程度を示す作業負担度を改善するために行われる。このため、生産設備は、作業支援システム及び作業支援装置から制御することができる装置を備える。装置は、可変の高さ等を有する作業台、作業者と協働生産を行うロボット装置、作業者による部品の供給を必要とする加工装置、作業の対象となる作業対象物を支持及び／又は楊重する機構、作業者に又は作業者から作業対象物、部品等を搬送する搬送ライン、作業者の手元を照らす照明設備、作業が行われる作業場に導入される空調設備、作業が行われる作業場に導入される送風設備等である。

２ 実施の形態１
２．１ 作業支援システム
図１は、実施の形態１の作業支援システム及び作業支援装置を図示するブロック図である。

図１に図示される実施の形態１の作業支援システム１は、作業支援装置１１、入力部１２及び出力部１３を備える。

作業支援装置１１は、作業者情報及び生産設備情報から作業負担度を改善するための適用改善策を決定し、決定した適用改善策を作業者及び生産設備の少なくとも一方に適用する。作業者情報は、作業者に関する情報である。生産設備情報は、生産設備に関する情報である。作業負担度は、作業により作業者にかかる負担の程度を示す。

作業支援装置１１は、ひとつの装置により構成されてもよいし、組み合わされた複数の装置により構成されてもよい。

入力部１２及び出力部１３は、作業支援装置１１に通信可能に接続され、作業支援装置１１のユーザーインターフェースとなる。入力部１２は、作業支援装置１１への情報の入力を行う。出力部１３は、作業支援装置１１からの情報の出力を行う。

２．２ 作業支援装置
作業支援装置１１は、作業者情報収集部１０１、作業者情報記憶部１０２、生産設備情報収集部１０３、生産設備情報記憶部１０４、作業負担度評価部１０５、改善策記憶部１０６、シミュレーション部１０７、改善策決定部１０８、作業者配信部１０９及び生産設備配信部１１０を備える。

これらの要素は、コンピュータにプログラムを実行させることにより構成されてもよいし、プログラムを実行しないハードウェアにより構成されてもよい。

２．３ 作業者情報収集部
作業者情報収集部１０１は、新たな作業者情報を収集する。

収集される新たな作業者情報は、作業者の個人識別子（ＩＤ）、身体負荷状況、及び作業中／休憩中／待機中の別を少なくとも含む。作業者の個人識別子は、作業者を識別する。個人識別子は、番号、氏名等である。身体負荷状況は、身体にかかる負荷の状況である。身体負荷状況は、生体センサ等によりライフログデータを計測することにより収集されてもよいし、姿勢センサ、カメラ等により作業が行われている間の姿勢を計測することにより収集されてもよい。計測されるライフログデータは、血圧、心拍、体温、発汗量等のライフログデータである。計測される姿勢は、姿勢センサにより出力された計測データ、カメラにより出力された画像等から推定される。収集される新たな作業者情報が、これらの情報以外の情報を含んでもよい。例えば、収集される新たな作業者情報が、作業者の連続作業時間、作業者がいる場所の環境データ、作業者の発話内容等を含んでもよい。環境データは、室温、湿度、照度等である。収集される作業者情報が、作業の標準所要時間に対する当該作業の現実の所要時間の長短を含んでもよい。

適用改善策を適用するための情報を作業支援装置１１がリアルタイムで配信することができるようにするために、作業者情報収集部１０１は、望ましくは、適用改善策を決定する基礎となる新たな作業者情報をリアルタイムで逐次的に収集する。

２．４ 作業者情報記憶部
作業者情報記憶部１０２は、作業者情報を記憶する。

作業者情報収集部１０１により収集される新たな作業者情報は、作業者情報記憶部１０２に記憶される作業者情報に含められる。作業者情報記憶部１０２に記憶される作業者情報が、作業者情報収集部１０１により収集される作業者情報以外の作業者情報を含んでもよい。例えば、作業者情報記憶部１０２に記憶される作業者情報が、就業管理データを含んでもよい。就業管理データは、作業者の性別、年齢、身体的特徴、持病の有無、持病の内容、就業制限の有無、就業制限の内容、経験年数、各作業についての得意／不得意の別、保有資格、就業時間、時間外労働時間、休暇取得実績等である。身体的特徴は、身長、体重等である。

２．５ 生産設備情報収集部
生産設備情報収集部１０３は、新たな生産設備情報を収集する。

収集される新たな生産設備情報は、装置の装置識別子（ＩＤ）、稼働状況、並びに作業者との協働生産に関連する可変パラメータの設定値及び現在値の少なくとも一方を少なくとも含む。装置の装置識別子は、装置を識別する。装置識別子は、番号、装置名等である。収集される新たな生産設備情報が、これらの情報以外の情報を含んでもよい。例えば、収集される新たな生産設備情報が、作業者との協働生産に関連しない可変パラメータの設定値及び現在値の少なくとも一方、不具合、警告等の発生の有無、生産設備の内部又は周辺に設置されたセンサ等の計測データ等を含んでもよい。計測データは、振動、電磁波、電流値、電圧値、電力値、電力量等の計測データである。

適用改善策を適用するための情報を作業支援装置１１がリアルタイムで配信することができるようにするために、生産設備情報収集部１０３は、望ましくは、適用改善策を決定する基礎となる新たな生産設備情報をリアルタイムで逐次的に収集する。

２．６ 生産設備情報記憶部
生産設備情報記憶部１０４は、生産設備情報を記憶する。

生産設備情報収集部１０３により収集される新たな生産設備情報は、生産設備情報記憶部１０４に記憶される生産設備情報に含められる。生産設備情報記憶部１０４に記憶される生産設備情報が、生産設備情報収集部１０３により収集される生産設備情報以外の生産設備情報を含んでもよい。例えば、生産設備情報記憶部１０４に記憶される生産設備情報が、生産設備の購入年月、型番、製造番号、累積稼働時間、日常点検記録、保守記録、作業者との協働生産に関連する可変パラメータの設定可能な範囲を示す上下限値、作業者との協働生産に関連しない可変パラメータの設定可能な範囲を示す上下限値、稼働計画、稼働実績等を含んでもよい。

２．７ 作業負担度評価部
作業負担度評価部１０５は、作業者情報記憶部１０２に記憶された作業者情報、及び生産設備情報記憶部１０４に記憶された生産設備情報から、作業負担度を評価する。作業負担度が評価される際には、例えば、姿勢センサにより出力された計測データ、カメラにより出力された画像等から作業者の姿勢が推定される。また、国立研究開発法人産業技術総合研究所により開発されたデジタルヒューマン技術のプラットフォームソフトウェアである「DhaibaWorks」等の既存技術を用いて、推定された作業者の姿勢から作業負担度が推定される。生体センサ等により取得された計測データから作業負担度が推定されてもよい。作業の標準所要時間に対する作業の現実の所要時間の長短から作業負担度が推定されてもよい。

適用改善策を適用するための情報を作業支援装置１１がリアルタイムで配信することができるようにするために、作業負担度評価部１０５は、望ましくは、新たな作業者情報及び新たな生産設備情報が収集された際に、新たな作業者情報及び新たな生産設備情報から、リアルタイムで作業負担度を評価する。

２．８ 改善策記憶部
改善策記憶部１０６は、作業負担度を改善するための改善策を記憶する。

改善策記憶部１０６に記憶される改善策は、複数の改善策である。

改善策記憶部１０６に記憶される改善策は、装置の装置識別子（ＩＤ）、及び装置に配信される、改善策を適用するための情報を少なくとも含む。装置識別子は、装置を識別する。装置識別子は、番号、装置名等である。改善策記憶部１０６に記憶される改善策が、これらの情報以外の情報を含んでもよい。例えば、改善策記憶部１０６に記憶される改善策が、改善策が適用される前後に当該改善策が適用される装置以外の装置又は作業者に配信される情報、作業負担度の改善量の期待値、最小値又は最大値等を含んでもよい。

改善策記憶部１０６に記憶される改善策は、望ましくは、作業者が対象となる改善策、生産設備が対象となる改善策、及び作業者及び生産設備が対象となる改善策を含む。作業者が対象となる改善策は、作業スピードの変更、作業手順の入れ替え等である。生産設備が対象となる改善策は、作業高さの変更、生産設備による重量物の楊重等である。作業者及び生産設備が対象となる改善策は、生産ロボットによる作業者に対するアシスト量の増減等である。

２．９ シミュレーション部
シミュレーション部１０７は、改善策記憶部１０６に記憶された改善策が適用された場合の作業負担度の改善の程度を示す推定改善効果を推定するシミュレーションを行う。シミュレーション部１０７が、推定改善効果を推定するシミュレーションを予め行い、推定した推定改善効果を改善策記憶部１０６に予め記憶させてもよい。上述した「DhaibaWorks」等の既存技術を用いて、改善策記憶部１０６に記憶された改善策が適用される前後の姿勢の変化による作業負担度の変化がシミュレートされ、シミュレートされた作業負担度の変化から推定改善効果が推定されてもよい。改善策記憶部１０６に記憶された改善策が適用される前後の作業の所要時間の変化がシミュレートされ、シミュレートされた作業の所要時間の変化から推定改善効果が推定されてもよい。

シミュレーション部１０７により推定される推定改善効果は、改善策記憶部１０６に記憶された複数の改善策から選択されるひとつの改善策又は複数の改善策が適用された場合の推定改善効果である。

２．１０ 改善策決定部
改善策決定部１０８は、シミュレーション部１０７により推定された推定改善効果に基づいて、改善策記憶部１０６に記憶された改善策から、作業者及び生産設備の少なくとも一方に適用される適用改善策を決定する。

改善策決定部１０８により決定される適用改善策は、ひとつの適用改善策又は複数の適用改善策である。

改善策決定部１０８により決定される適用改善策は、最も高い推定改善効果を有する改善策であってもよいし、生産設備が対象となる改善策において最も高い推定改善効果を有する改善策と作業者が対象となる改善策において最も高い推定改善効果を有する改善策との組み合わせ、及び作業者及び生産設備が対象となる改善策において最も高い推定改善効果を有する改善策から選択された改善策であってもよい。改善策記憶部１０６に記憶された改善策がいずれも作業負担度を改善することができない場合は、改善策を適用しないことを改善策決定部１０８が決定してもよい。

２．１１ 作業者配信部
作業者配信部１０９は、生産設備に適用される適用改善策が生産設備に適用される際に作業者に提示される情報を作業者に配信する。提示される情報は、作業者の安全の確保、作業の効率の向上等のために提示されることが望まれる情報である。

改善策決定部１０８により決定される適用改善策は、作業者に適用されるひとつの適用改善策又は複数の適用改善策を含むことができる。作業者配信部１０９は、改善策決定部１０８により決定された適用改善策が作業者に適用される適用改善策を含む場合に、作業者に適用される適用改善策を作業者に適用するための情報を作業者に配信する。

作業者配信部１０９により配信される情報は、作業に用いられる作業者用モニタ、作業者が保有する携帯端末等に表示される。作業者配信部１０９により配信される情報が、工場内のデジタルサイネージ等に一斉表示されてもよい。作業者配信部１０９により配信される情報が、音声情報、各種の信号情報等として配信されてもよい。

適用改善策を適用するための情報を作業支援装置１１がリアルタイムで配信することができるようにするために、作業者配信部１０９は、望ましくは、生産設備に適用される適用改善策が決定された際に、作業者に提示される情報をリアルタイムで作業者に配信する。また、作業者配信部１０９は、望ましくは、作業者に適用される適用改善策が決定された際に、作業者に適用される適用改善策を作業者に適用するための情報をリアルタイムで作業者に配信する。

２．１２ 生産設備配信部
改善策決定部１０８により決定される適用改善策は、生産設備に適用されるひとつの適用改善策又は複数の適用改善策を含むことができる。生産設備配信部１１０は、改善策決定部１０８により決定された適用改善策が生産設備に適用される適用改善策を含む場合に、生産設備に適用される適用改善策を生産設備に適用するための情報を生産設備に配信する。配信される情報は、設定変更命令、設定変更命令が記載されたファイル、設定値、設定値の変更の内容等である。

生産設備配信部１１０により情報が生産設備に配信される際には、例えば、設定変更命令がネットワーク等を経由して直接的に生産設備に発信される。生産設備がネットワーク等を経由してプログラマブルロジックコントローラ、データベース等に接続され、設定値がプログラマブルロジックコントローラ、データベース等に書き込まれ、生産設備が書き込まれた設定値を参照して自己の設定値を更新してもよい。生産設備及び生産設備配信部１１０のいずれもがアクセスすることができるネットワークフォルダ等に設定変更命令が記載されたファイルが出力され、生産設備が当該ファイルを読み込んで自己の設定値を更新してもよい。

適用改善策を適用するための情報を作業支援装置１１がリアルタイムで配信することができるようにするために、生産設備配信部１１０は、望ましくは、生産設備に適用される適用改善策が決定された際に、生産設備に適用される適用改善策を生産設備に適用するための情報をリアルタイムで生産設備に配信する。

２．１３ 新規設備の導入を伴う改善策の取り扱い
改善策記憶部１０６に記憶される改善策は、望ましくは、新規設備の導入を伴う改善策、及び新規設備の導入を伴わない改善策を含む。

この場合は、シミュレーション部１０７により行われるシミュレーションは、新規設備の導入を伴う改善策が適用された場合の作業負担度の改善の程度を示す推定改善効果、及び新規設備の導入を伴わない改善策が適用された場合の作業負担度の改善の程度を示す推定改善効果を推定する。推定改善効果の推定は、ひとりの作業者について、又は複数の作業者について行われる。

また、改善策決定部１０８は、新規設備の導入を伴う改善策が最高の推定改善効果を有する場合に、最高の推定改善効果を有するがリアルタイムで実行することができない新規設備の導入を伴う改善策、及び最高の推定改善効果を有しないがリアルタイムで実行することができる新規設備の導入を伴わない改善策を適用改善策に含める。適用改善策に含められる新規設備の導入を伴わない改善策は、ひとつの改善策又は複数の改善策である。

２．１４ 生産ラインの例
図２は、実施の形態１の作業支援システム及び作業支援装置に支援される作業が行われる生産ラインの例を模式的に図示する模式図である。図２は、実施の形態１の作業支援システム及び作業支援装置に記憶される改善策の例も図示する。

図２に図示される例においては、生産ライン１２１は、ひとりの作業者１３１及び生産設備１３２を含む。生産設備１３２は、第１の装置１４１、作業台１４２、第２の装置１４３、第１の搬送ライン１４４及び第２の搬送ライン１４５を備える。

第１の搬送ライン１４４は、第１の装置１４１から作業台１４２まで製品を搬送する。第２の搬送ライン１４５は、作業台１４２から第２の装置１４３まで製品を搬送する。

作業者１３１には、生体センサ及び姿勢センサが取り付けられる。生体センサは、心拍、体温等を計測する。姿勢センサは、姿勢を計測する。

作業者１３１は、作業台１４２上で製品を組み立てる作業を行う。作業台１４２の高さは、可変である。作業台１４２の高さは、作業支援装置１１が直接的に変更することもでき、作業者１３１がボタン等を操作することにより変更することもできる。

生産ライン１２１は、作業者用モニタ１３３を備える。作業者用モニタ１３３は、作業者１３１の正面に設置される。作業者用モニタ１３３には、平常時には、作業の計画に関する情報が表示される。生産ライン１２１は、互いに異なる寸法を有する３種の製品を生産する。３種の製品は、同一製品であるが、大きく異なる寸法を有する。このため、作業者１３１は、最も大きな寸法を有する製品を組み立てる作業を行う際には、腕を上方に伸ばして作業を行わなければならない。一方、作業者１３１は、最も小さな寸法を有する製品を組み立てる作業を行う際には、腰をかがめて作業を行わなければならない。

図２に図示される例においては、改善策記憶部１０６に記憶される改善策が、作業者１３１が対象となる改善策１６１、及び生産設備１３２が対象となる改善策１６２を含む。作業者１３１が対象となる改善策１６１は、「椅子への着席」、「踏み台の使用」、「冶具の使用」、「作業台の照度変更」及び「製品の向き変更」を含む。生産設備１３２が対象となる改善策１６２は、第１の装置１４１が対象となる改善策１７１、作業台１４２が対象となる改善策１７２、第１の搬送ライン１４４が対象となる改善策１７３、及び第２の搬送ライン１４５が対象となる改善策１７４を含む。第１の装置１４１が対象となる改善策１７１は、「搬送時の製品の向き変更」を含む。作業台１４２が対象となる改善策１７２は、「高さ変更」及び「照度変更」を含む。第１の搬送ライン１４４が対象となる改善策１７３及び第２の搬送ライン１４５が対象となる改善策１７４の各々は、「速度変更」を含む。改善策記憶部１０６に記憶される改善策は、図示されない、作業者１３１及び生産設備１３２が対象となる改善策を含む。作業者１３１及び生産設備１３２が対象となる改善策は、「新たな作業者、新たな搬送ライン及び新たな作業台の追加」を含む。

以下では、図２に図示される生産ライン１２１において行われる作業を作業支援システム１及び作業支援装置１１が支援する場合に作業支援システム１及び作業支援装置１１により行われる処理が説明される。しかし、作業支援システム１及び作業支援装置１１は、図２に図示される生産ライン１２１以外の生産ラインにおいて行われる作業を支援することもできる。

２．１５ 作業支援システム及び作業支援装置により行われる処理
図３は、実施の形態１の作業支援システム及び作業支援装置により行われる処理の流れを示すフローチャートである。

作業支援システム１及び作業支援装置１１が作業を支援する際には、図３に示されるステップＳ１０１からＳ１１０までが実行される。ステップＳ１０１からＳ１０４までが実行される際には、ステップＳ１０３及びＳ１０４が、ステップＳ１０１及びＳ１０２と並行して実行される。

ステップＳ１０１においては、作業者情報収集部１０１が、作業者１３１に取り付けられた生体センサ及び姿勢センサから作業者情報を収集する。収集される作業者情報は、生体センサ及び姿勢センサにより出力される計測データである。

続くステップＳ１０２においては、収集された作業者情報及びそれに対応づけられるタイムスタンプが作業者情報記憶部１０２に記憶させられる。

ステップＳ１０３においては、生産設備情報収集部１０３が、第１の装置１４１、作業台１４２、第１の搬送ライン１４４及び第２の搬送ライン１４５から生産設備情報を収集する。

続くステップＳ１０４においては、収集された生産設備情報及びそれに対応づけられるタイムスタンプが生産設備情報記憶部１０４に記憶させられる。

図４は、実施の形態１の作業支援システム及び作業支援装置に記憶される生産設備情報及びタイムスタンプの例を示す図である。

図４に図示される例においては、生産設備情報１８１が、タイムスタンプ１８２に対応づけられている。生産設備情報１８１は、第１の装置１４１から収集される「稼働状況」、「エラー内容」及び「作業製品」を含む。また、生産設備情報１８１は、第１の搬送ライン１４４から収集される「設定速度」及び「動作速度」を含む。また、生産設備情報１８１は、作業台１４２から収集される「高さ」及び「照度」を含む。また、生産設備情報１８１は、第２の搬送ライン１４５から収集される「設定速度」及び「動作速度」を含む。

図３に戻って説明を続ける。

ステップＳ１０２及びＳ１０４に続くステップＳ１０５においては、作業負担度評価部１０５が、作業者情報記憶部１０２に記憶された作業者情報を抽出し、生産設備情報記憶部１０４に記憶された生産設備情報を抽出する。また、作業負担度評価部１０５が、抽出した作業者情報及び生産設備情報から、作業負担度を評価する。抽出される作業者情報及び生産設備情報は、直近の同じ時刻のタイムスタンプが対応づけられた作業者情報及び生産設備情報である。又は、抽出される作業者情報及び生産設備情報は、設定された誤差範囲内において最も近い時刻のタイムスタンプが対応づけられた作業者情報及び生産設備情報である。設定された誤差範囲は、作業者情報が収集される時間間隔と生産設備情報が収集される時間間隔との差等である。これらにより、ほぼ同時刻に収集された作業者情報及び生産設備情報から作業負担度が評価される。

続くステップＳ１０６においては、作業負担度を改善する必要があるか否かが判定される。作業負担度を改善する必要があると判定される場合は、現在の時刻の作業負担度が設定されたしきい値を超えている場合、現在の時刻の作業負担度とその数秒前の時刻の作業負担度との差が設定されたしきい値を超えている場合、過去の数秒間において作業負担度が増加傾向にある場合等である。作業負担度を改善する必要があると判定された場合は、ステップＳ１０７からＳ１１０までが順次に実行される。作業負担度を改善する必要がないと判定された場合は、再びステップＳ１０１及びＳ１０３が実行される。

ステップＳ１０７においては、シミュレーション部１０７が、改善策記憶部１０６に記憶された改善策が適用された場合の作業負担度の改善の程度を示す推定改善効果を推定するシミュレーションを行う。また、シミュレーション部１０７が、改善策及び推定した推定改善効果を改善策決定部１０８に記憶させる。

図５は、実施の形態１の作業支援システム及び作業支援装置に記憶される改善策及び推定改善効果の例を示す図である。

図５に図示される例においては、改善策１９１が、推定改善効果１９２に対応づけられている。改善策１９１は、それが適用される「対象１」、「対象２」及び「対象３」を含む。また、改善策１９１は、「対象１」、「対象２」及び「対象３」の各々について、「変更箇所」及び「変更内容」を含む。推定改善効果１９２は、作業負担度の改善効果の「期待値」を含む。

シミュレーション部１０７は、作業負担度評価部１０５により評価された作業負担度、及び作業により作業者１３１にかかる負担の発生原因に基づいて、改善策が適用された場合の作業負担度の改善の程度を示す推定改善効果を推定する。例えば、作業者１３１が最も小さな寸法を有する製品を組み立てる作業を行っており、当該作業により作業者１３１の腰にかかる負担の程度を示す作業負担度が高くなっている場合を考える、この場合は、改善策が適用された場合の作業者１３１の姿勢の変化が推定され、推定された作業者１３１の姿勢の変化に基づいて当該作業負担度が再計算され、再計算された当該作業負担度に基づいて改善策が適用された場合の当該作業負担度の改善の程度を示す推定改善効果が評価される。作業者１３１について改善策が予め試され、作業者１３１について改善策が試された結果、すなわち、改善策が実際に適用された場合の作業負担度の改善の程度を示す改善効果が記憶させられ、記憶されられた改善効果が抽出されて推定改善効果とされてもよい。推定改善効果を有する複数の改善策が存在する場合は、二次的評価基準についての評価結果が算出されてもよい。二次的評価基準は、最も高い推定改善効果を有するか否か、改善策が適用された場合に他の箇所に負担がかからないか否か、作業に遅延が生じないか否か等である。

続くステップＳ１０８においては、改善策決定部１０８が、改善策記憶部１０６に記憶された推定改善効果に基づいて、改善策記憶部１０６に記憶された改善策を適用するか否かを決定する。また、改善策決定部１０８は、当該改善策を適用するか否かを示す情報を改善策記憶部１０６に記憶させる。当該情報は、当該改善策が適用改善策であることを示す情報になる。望ましくは、収集された作業者情報に対応づけられたタイムスタンプ、収集された生産設備情報に対応づけられたタイムスタンプ、推定された推定改善効果、及び改善策を適用するか否かを示す情報は、対応づけられて記憶させられる。

改善策決定部１０８が、推定改善効果に加えてシミュレーション部１０７により算出された２次的評価基準についての評価結果に基づいて、当該改善策を適用するか否かを決定してもよい。

改善策を適用するか否かの決定は、生産設備１３２が対象となる改善策１６２が優先的に適用されるように行われる。

改善策記憶部１０６に記憶された改善策がいずれも現在の作業負担度を改善することができない場合は、改善策決定部１０８が改善策を適用しないことを決定してもよい。

また、改善策決定部１０８は、新規設備の導入を伴う改善策が最高の推定改善効果を有する場合に、最高の推定改善効果を有するがリアルタイムで実行することができない新規設備の導入を伴う改善策、及び最高の推定改善効果を有しないがリアルタイムで実行することができる新規設備の導入を伴わない改善策を適用改善策に含める。

続くステップＳ１０９においては、適用改善策が存在する場合は、作業者配信部１０９及び生産設備配信部１１０の少なくとも一方が、適用改善策を適用するための情報を作業者１３１及び生産設備１３２の少なくとも一方に配信する。例えば、作業者１３１に適用される適用改善策が存在する場合は、作業者配信部１０９が、作業者１３１に適用される適用改善策を作業者１３１に適用するための通知等を作業者１３１に配信する。また、生産設備１３２に適用される適用改善策が存在する場合は、生産設備配信部１１０が、生産設備１３２に適用される適用改善策を生産設備１３２に適用するための設定値等を生産設備１３２に配信する。また、作業者配信部１０９は、必要に応じて、生産設備１３２に適用される適用改善策が生産設備１３２に適用される際に、それに伴って作業者１３１に提示される情報を作業者１３１に配信する。

例えば、「作業台の高さ変更」という適用改善策が存在する場合は、生産設備配信部１１０が、「作業台の高さ変更」という適用改善策を生産設備１３２に適用するための設定値を生産設備１３２に配信する。また、作業者配信部１０９が、作業者１３１の安全を確保するために、「作業台の高さ変更」という適用改善策が適用され作業台１４２の高さが自動的に変更されることを提示する情報を作業者１３１に配信する。情報の配信は、スピーカー、作業者用モニタ１３３等を経由して行われる。生産設備配信部１１０が、作業台１４２と接続されている第１の搬送ライン１４４及び第２の搬送ライン１４５に備えられる制御装置に作業台１４２の高さが変更されることを通知し、作業者１３１の作業が完了した後の搬送のタイミングを調整することを制御装置に指示してもよい。

続くステップＳ１１０においては、操業が終了したか否かが判定される。操業が終了した場合は、処理が終了する。操業が終了しておらず、適用改善策が存在しない、又は適用改善策を適用するための情報が既に配信されている場合は、再びステップＳ１０１及びＳ１０３が実行される。

２．１６ 実施の形態１の発明の効果
実施の形態１の発明によれば、作業者１３１及び生産設備１３２についての情報から作業により作業者１３１にかかる負担の程度を示す作業負担度が評価される。また、評価された作業負担度を改善するための改善策が適用された場合の作業負担度の改善の程度を示す推定改善効果が推定される。また、推定された推定改善効果に基づいて作業者１３１及び生産設備１３２の少なくとも一方に適用される適用改善策が決定される。このため、作業により作業者１３１にかかる負担を効果的に減らす適用改善策を自動的に適用することができる。したがって、作業者１３１は、その熟練度、身体能力等の個人特性によらず、過度な負担がかかることなく作業を行うことができる。

また、実施の形態１の発明によれば、新規設備の導入を伴う改善策が最高の推定改善効果を有する場合に、最高の推定改善効果を有するがリアルタイムで実行することができない新規設備の導入を伴う改善策、及び最高の推定改善効果を有しないがリアルタイムで実行することができる新規設備の導入を伴わない改善策が適用改善策に含められる。これにより、長期的な生産ラインの生産性の改善方法を提案することができる。

３ 実施の形態２
図２は、実施の形態２の作業支援システム及び作業支援装置に支援される作業が行われる生産ラインの例を模式的に図示する模式図でもある。図４は、実施の形態２の作業支援システム及び作業支援装置に記憶される生産設備情報及びタイムスタンプの例を示す図でもある。図５は、実施の形態２の作業支援システム及び作業支援装置に記憶される改善策及び推定改善効果の例を示す図でもある。

図６は、実施の形態２の作業支援システム及び作業支援装置を図示するブロック図である。図７は、実施の形態２の作業支援システム及び作業支援装置により行われる処理の流れを示すフローチャートである。

図６に図示される実施の形態２の作業支援システム２及び作業支援装置２１は、図１に図示される実施の形態１の作業支援システム１及び作業支援装置１１と主に下述する点で相違する。下述されない点については、実施の形態１の作業支援システム１及び作業支援装置１１において採用される構成と同様の構成が実施の形態２の作業支援システム２及び作業支援装置２１においても採用される。

作業支援装置２１は、図６に図示されるように、改善策評価部１１１を備える。

改善策評価部１１１は、作業者情報記憶部１０２、生産設備情報記憶部１０４及び改善策記憶部１０６に接続される。

改善策評価部１１１は、作業者情報記憶部１０２に記憶された作業者情報、及び生産設備情報記憶部１０４に記憶された生産設備情報に基づいて、適用改善策が実際に適用された場合の作業負担度の改善の程度を示す改善効果を評価する。また、改善策評価部１１１は、評価した改善効果を改善策記憶部１０６に記憶させる。当該改善効果とシミュレーションにより推定された推定改善効果との誤差が評価されてもよい。改善効果を示す評価情報を作業者１３１に入力部１２から入力させてもよい。評価情報を作業者１３１に入力部１２から入力させる場合は、望ましくは、評価情報の入力を受け付けるタッチパネル、スイッチ等が入力部１２に設けられる。

作業支援システム２及び作業支援装置２１が作業を支援する際には、作業支援システム１及び作業支援装置１１が作業を支援する際と同様に、図７に示されるステップＳ１０１からＳ１１０までが実行される。加えて、作業支援システム２及び作業支援装置２１が作業を支援する際には、ステップＳ１０２及びＳ１０４が実行された後に、ステップＳ１２１からＳ１２３までがステップＳ１０５からＳ１０９までと並行して実行される。

ステップＳ１２１においては、改善策評価部１１１が、現在の状態が評価基準に該当するか否かを判定する。評価基準は、改善効果を評価すべきことを示す。例えば、直近の設定された時間内に適用改善策を適用するための情報が配信されており、適用改善策により作業負担度が改善されるはずの作業が継続している場合に、現在の状態が評価基準に該当すると判定される。現在の状態が評価基準に該当すると判定された場合は、ステップＳ１２２及びＳ１２３が順次に実行されてからステップＳ１１０が実行される。現在の状態が評価基準に該当しないと判定された場合は、ステップＳ１２２及びＳ１２３が実行されることなく再びステップＳ１０１及びＳ１０３が実行される。

ステップＳ１２２においては、改善策評価部１１１が、適用改善策が実際に適用された場合の作業負担度の改善の程度を示す改善効果を評価する。例えば、作業者１３１の腰にかかる負担の程度を示す作業負担度を改善するために作業台１４２の高さが自動的に調整された場合は、姿勢センサにより作業者１３１の姿勢が再び計測され、計測された作業者１３１の姿勢に基づいて当該作業負担度が推定改善効果により示されるように改善されたか否かが評価される。評価が、作業者１３１の作業の効率に基づいて行われてもよい。生体センサにより作業者１３１の血圧、心拍、体温、発汗量等のライフログデータが計測され、評価が、計測されたライフログデータの安定度に基づいて行われてもよい。

続くステップＳ１２３においては、改善策評価部１１１が、評価した改善効果を改善策記憶部１０６に記憶させる。望ましくは、収集された作業者情報、収集された生産設備情報、及び評価された改善効果は、対応づけられて記憶させられる。

３．１ 実施の形態２の発明の効果
実施の形態２の発明によれば、実施の形態１の発明と同様に、作業により作業者にかかる負担を効果的に減らす適用改善策を自動的に適用することができる。

加えて、実施の形態２の発明によれば、適用改善策が実際に適用された場合の作業負担度の改善の程度を示す改善効果の事後評価が行われる。また、事後評価の結果が改善策記憶部１０６に記憶される。これにより、改善策記憶部１０６に記憶された改善策の改善効果を自己学習して当該改善策を作業者にとってより適切なものとすることができる。したがって、適用改善策を作業者にとってより適切なものとすることができる。

改善策記憶部１０６に記憶された改善策が、作業者の姿勢、作業者に加わる重量負荷を改善することにより作業負担度を改善することを想定した改善策である場合は、適用改善策と作業者の身体変化情報、改善状況等とが対応づけられて記憶されることにより、推定改善効果が推定される際に作業者個人の身体的特徴、作業環境に対する好みを考慮することができる。

４ 実施の形態３
図２は、実施の形態３の作業支援システム及び作業支援装置に支援される作業が行われる生産ラインの例を模式的に図示する模式図でもある。図４は、実施の形態３の作業支援システム及び作業支援装置に記憶される生産設備情報及びタイムスタンプの例を示す図でもある。図５は、実施の形態３の作業支援システム及び作業支援装置に記憶される改善策及び推定改善効果の例を示す図でもある。

図８は、実施の形態３の作業支援システム及び作業支援装置を図示するブロック図である。図９は、実施の形態３の作業支援システム及び作業支援装置により行われる処理の流れを示すフローチャートである。

図８に図示される実施の形態３の作業支援システム３及び作業支援装置３１は、図１に図示される実施の形態１の作業支援システム１及び作業支援装置１１と主に下述する点で相違する。下述されない点については、実施の形態１の作業支援システム１及び作業支援装置１１において採用される構成と同様の構成が実施の形態３の作業支援システム３及び作業支援装置３１においても採用される。

作業支援装置３１は、図８に図示されるように、生産計画収集部１１２及び生産実績収集部１１３を備える。

生産計画収集部１１２及び生産実績収集部１１３の各々は、シミュレーション部１０７に接続される。

生産計画収集部１１２は、生産計画を収集する。生産計画収集部１１２により収集される生産計画は、生産ライン１２１に与えられる生産計画である。生産計画収集部１１２により収集される生産計画は、収集される日の一日の生産計画である。生産計画収集部１１２により収集される生産計画は、作業支援システム３及び作業支援装置３１の外部に存在する生産計画システム等において作成された生産計画である。生産計画収集部１１２により収集される生産計画が生産計画システムにおいて作成された生産計画である場合は、生産計画収集部１１２が生産計画を収集する際に、生産計画収集部１１２が生産計画システムにネットワーク接続され、生産計画システムが直接的に生産計画収集部１１２に生産計画を送信する。生産計画システム及び生産計画収集部１１２がいずれもがアクセスすることができるネットワークフォルダ等に生産計画が記載されたファイルが出力され、生産計画収集部１１２が当該ファイルを読み込んでもよい。生産計画システムがデータベースに生産計画を出力し、生産計画収集部１１２が出力された生産計画を読み込んでもよい。

生産実績収集部１１３は、生産実績を収集する。生産実績収集部１１３により収集される生産実績は、生産ライン１２１が達成した生産実績である。生産実績収集部１１３により収集される生産実績は、作業支援システム３及び作業支援装置３１の外部に存在する生産管理システム等において収集された生産実績である。生産実績収集部１１３が、生産設備１３２から直接的に生産実績を収集してもよい。生産実績収集部１１３により収集される生産実績が生産管理システムにおいて収集された生産実績である場合は、生産実績収集部１１３が生産実績を収集する際に、生産実績収集部１１３が生産管理システムにネットワーク接続され、生産管理システムが直接的に生産実績収集部１１３に生産実績を送信する。生産管理システム及び生産実績収集部１１３がいずれもがアクセスすることができるネットワークフォルダ等に生産実績が記載されたファイルが出力され、生産実績収集部１１３が当該ファイルを読み込んでもよい。生産管理システムがデータベースに生産実績を出力し、生産実績収集部１１３が出力された生産実績を読み込んでもよい。

改善策記憶部１０６は、記憶する改善策が生産計画に及ぼす影響を記憶する。例えば、改善策記憶部１０６に記憶される改善策が、実施の形態１と同様に、作業者１３１が対象となる改善策１６１である「椅子への着席」、「踏み台の使用」、「冶具の使用」、「作業台の照度変更」及び「製品の向き変更」、第１の装置１４１が対象となる改善策１７１である「搬送時の製品の向き変更」、作業台１４２が対象となる改善策１７２である「高さ変更」及び「照度変更」、第１の搬送ライン１４４が対象となる改善策１７３である「速度変更」、第２の搬送ライン１４５が対象となる改善策１７４である「速度変更」、並びに作業者及び生産設備が対象となる改善策である「新たな作業者、新たな搬送ライン及び新たな作業台の追加」を含む場合について考える。この場合は、「踏み台の使用」、「製品の向き変更」、「高さ変更」及び「速度変更」は、作業時間、待ち時間等を増加させる。また、「作業台の照度変更」及び「搬送時の製品の向き変更」は、作業時間、待ち時間等を増加させない。また、「新たな作業者、新たな搬送ライン及び新たな作業台の追加」は、作業時間、待ち時間等を減少させる。このため、改善策記憶部１０６は、「踏み台の使用」、「製品の向き変更」、「高さ変更」及び「速度変更」については、生産スピードの低下の程度、作業時間の増加量等を記憶する。また、改善策記憶部１０６は、「作業台の照度変更」及び「搬送時の製品の向き変更」については、生産スピードの低下、作業時間の増加等が起こらないことを記憶する。また、改善策記憶部１０６は、「新たな作業者、新たな搬送ライン及び新たな作業台の追加」については、生産スピードの上昇の程度を記憶する。

シミュレーション部１０７により行われるシミュレーションは、改善策記憶部１０６に記憶された改善策が生産計画に及ぼす推定影響を推定する。

改善策決定部１０８は、シミュレーション部１０７により推定された推定改善効果及び推定影響に基づいて適用改善策を決定する。

作業支援システム３及び作業支援装置３１が作業を支援する際には、作業支援システム１及び作業支援装置１１が作業を支援する際と同様に、図９に示されるステップＳ１０１からＳ１０６まで、Ｓ１０９及びＳ１１０が実行される。加えて、作業支援システム３及び作業支援装置３１が作業を支援する際には、ステップＳ１０６において作業負担度を改善する必要があると判定された後に、ステップＳ１３１が実行され、ステップＳ１３１が実行された後にステップＳ１０７及びＳ１０８に代えてそれぞれステップＳ１０７’及びＳ１０８’が実行される。

ステップＳ１３１においては、生産計画収集部１１２が、生産計画を収集し、生産実績収集部１１３が、生産実績を収集する。生産計画収集部１１２及び生産実績収集部１１３により収集される生産計画及び生産実績は、現在の時刻における生産計画及び生産実績である。シミュレーション部１０７は、生産計画収集部１１２及び生産実績収集部１１３により収集された生産計画及び生産実績を得ることができる。

続くステップＳ１０７’においては、シミュレーション部１０７が、改善策記憶部１０６に記憶された改善策が適用された場合の作業負担度の改善の程度を示す推定改善効果、及び当該改善策が生産計画に及ぼす推定影響を推定するシミュレーションを行う。シミュレーションは、望ましくは、生産実績に基づいて推定影響を推定する。また、シミュレーション部１０７が、改善策、推定した推定改善効果及び推定した推定影響を改善策記憶部１０６に記憶させる。

続くステップＳ１０８’においては、改善策決定部１０８が、改善策記憶部１０６に記憶された推定改善効果及び推定影響に基づいて、改善策を適用するか否かを決定する。また、改善策決定部１０８が、改善策を適用するか否かを示す情報を改善策記憶部１０６に記憶させる。例えば、改善策記憶部１０６に記憶された改善策が上述した「冶具の使用」及び「速度変更」を含み、「冶具の使用」が相対的に低い推定改善効果と相対的に小さい生産スピードの低下量を有し、「速度変更」が相対的に高い推定改善効果と相対的に大きい生産スピードの低下量とを有する場合を考える。この場合は、改善策決定部１０８は、生産実績の予測値と生産計画との乖離度が小さい場合等の生産計画に影響を及ぼすことを許容しやすい状況下においては、相対的に高い推定改善効果と相対的に大きい生産スピードの低下量とを有する「速度変更」を適用改善策にする。また、改善策決定部１０８は、生産実績の予測値が生産計画に対して未達となっている場合等の生産計画に影響を及ぼすことを許容しにくい状況下においては、相対的に低い推定改善効果と相対的に小さい生産スピードの低下量を有する「冶具の使用」を適用改善策に設定する。

続くステップＳ１０９においては、適用改善策が存在する場合は、作業者配信部１０９及び生産設備配信部１１０の少なくとも一方が、適用改善策を適用するための情報を作業者１３１及び生産設備１３２の少なくとも一方に配信する。

実施の形態３の発明によれば、実施の形態１の発明と同様に、作業により作業者にかかる負担を効果的に減らす適用改善策を自動的に適用することができる。

加えて、実施の形態３の発明によれば、改善策が生産計画に及ぼす推定影響が推定される。また、推定された推定影響に基づいて適用改善策が決定される。このため、生産計画に及ぼす影響を考慮して適用改善策を自動的に適用することができる。例えば、生産計画に対する生産実績の遅れを最小にするように適用改善策を自動的に適用することができる。また、生産計画に対する生産実績の遅れを許容してでも作業負担度が大きく改善されるように適用改善策を自動的に適用することができる。これらにより、作業者及び生産計画に対して柔軟に適用改善策を決定することができる。

５ 実施の形態３の変形例１
図２は、実施の形態３の変形例１の作業支援システム及び作業支援装置に支援される作業が行われる生産ラインの例を模式的に図示する模式図でもある。図４は、実施の形態３の変形例１の作業支援システム及び作業支援装置に記憶される生産設備情報及びタイムスタンプの例を示す図でもある。図５は、実施の形態３の変形例１の作業支援システム及び作業支援装置に記憶される改善策及び推定改善効果の例を示す図でもある。

図１０は、実施の形態３の変形例１の作業支援システム及び作業支援装置を図示するブロック図である。図１１は、実施の形態３の変形例１の作業支援システム及び作業支援装置により行われる処理の流れを示すフローチャートである。

図１０に図示される実施の形態３の変形例１の作業支援システム３Ａ及び作業支援装置３１Ａは、図６に図示される実施の形態２の作業支援システム２及び作業支援装置２１と主に下述する点で相違する。下述されない点については、実施の形態２の作業支援システム２及び作業支援装置２１において採用される構成と同様の構成が実施の形態３の変形例１の作業支援システム３Ａ及び作業支援装置３１Ａにおいても採用される。

実施の形態３の変形例１の作業支援システム３Ａ及び作業支援装置３１Ａと実施の形態２の作業支援システム２及び作業支援装置２１との相違は、実施の形態３の作業支援システム３及び作業支援装置３１と実施の形態１の作業支援システム１及び作業支援装置１１との相違と同様である。

作業支援システム３Ａ及び作業支援装置３１Ａが作業を支援する際には、作業支援システム２及び作業支援装置２１が作業を支援する際と同様に、図１１に示されるステップＳ１０１からＳ１０６まで、Ｓ１０９、Ｓ１１０及びＳ１２１からＳ１２３までが実行される。加えて、作業支援システム３Ａ及び作業支援装置３１Ａが作業を支援する際には、ステップＳ１０６において作業者１３１の作業負担度を改善する必要があると判定された後に、ステップＳ１３１が実行され、ステップＳ１３１が実行された後にステップＳ１０７及びＳ１０８に代えてそれぞれステップＳ１０７’及びＳ１０８’が実行される。

ステップＳ１２２においては、改善策評価部１１１が、適用改善策が実際に適用された場合の作業負担度の改善の程度を示す改善効果、及び適用改善策が実際に生産計画に及ぼした影響を評価する。

ステップＳ１２３においては、改善策評価部１１１が、評価した改善効果及び影響を改善策記憶部１０６に記憶させる。

ステップＳ１３１においては、実施の形態３と同様に、生産計画収集部１１２が、生産計画を収集し、生産実績収集部１１３が、生産実績を収集する。

ステップＳ１０７’においては、実施の形態３と同様に、シミュレーション部１０７が、改善策記憶部１０６に記憶された改善策が適用された場合の作業負担度の改善の程度を示す推定改善効果、及び当該改善策が生産計画に及ぼす推定影響を推定するシミュレーションを行う。また、実施の形態３と同様に、シミュレーション部１０７が、改善策、推定した推定改善効果及び推定した推定影響を改善策決定部１０８に記憶させる。

ステップＳ１０８’においては、実施の形態３と同様に、改善策決定部１０８が、改善策記憶部１０６に記憶された推定改善効果及び推定影響に基づいて、改善策を適用するか否かを決定する。また、実施の形態３と同様に、改善策決定部１０８が、改善策を適用するか否かを示す情報を改善策記憶部１０６に記憶させる。

実施の形態３の変形例１の発明によれば、実施の形態１の発明と同様に、作業により作業者にかかる負担を効果的に減らす適用改善策を自動的に適用することができる。

また、実施の形態３の変形例１の発明によれば、実施の形態２の発明と同様に、適用改善策を作業者にとってより適切なものとすることができる。

また、実施の形態３の変形例１の発明によれば、実施の形態３の発明と同様に、生産計画に及ぼす影響を考慮して適用改善策を自動的に適用することができる。

加えて、実施の形態３の変形例１の発明によれば、適用改善策が実際に生産計画に及ぼした影響が改善策記憶部１０６に記憶される。これにより、改善策記憶部１０６に記憶された影響を自己学習して生産計画に対する推定影響を高い精度で推定することができる。

６ 実施の形態４
図２は、実施の形態４の作業支援システム及び作業支援装置に支援される作業が行われる生産ラインの例を模式的に図示する模式図でもある。図４は、実施の形態４の作業支援システム及び作業支援装置に記憶される生産設備情報及びタイムスタンプの例を示す図でもある。図５は、実施の形態４の作業支援システム及び作業支援装置に記憶される改善策及び推定改善効果の例を示す図でもある。

図１２は、実施の形態４の作業支援システム及び作業支援装置を図示するブロック図である。図１３は、実施の形態４の作業支援システム及び作業支援装置により行われる処理の流れを示すフローチャートである。

図１２に図示される実施の形態４の作業支援システム４及び作業支援装置４１は、図１に図示される実施の形態１の作業支援システム１及び作業支援装置１１と主に下述する点で相違する。下述されない点については、実施の形態１の作業支援システム１及び作業支援装置１１において採用される構成と同様の構成が実施の形態４の作業支援システム４及び作業支援装置４１においても採用される。

作業者情報記憶部１０２に記憶される作業者情報は、作業者１３１の作業に対する熟練の程度を示す熟練度を含む。熟練度は、作業負担度評価部１０５により評価される作業負担度を補正するために用いられる。

改善策記憶部１０６は、当該熟練度に対応する対応作業負担度を特定する情報を記憶する。改善策記憶部１０６に記憶される情報は、対応作業負担度を表す期待値、最小値又は最大値であってもよいし、対応作業負担度を算出する算出式であってもよい。

作業支援装置４１は、図１２に図示されるように、熟練度評価部１１４を備える。

熟練度評価部１１４は、作業負担度評価部１０５に接続される。

熟練度評価部１１４は、作業負担度評価部１０５により評価された作業負担度と作業者情報記憶部１０２に記憶される作業者情報に含まれる熟練度に対応する対応作業負担度との乖離が基準より大きい場合に、当該熟練度を更新する。一般的に言って、作業者１３１が高い熟練度を有する場合は、作業負担度が低くなり、作業効率の低下、疲労度の上昇等が起こりにくくなる。一方、作業者１３１が高い熟練度を有しない場合は、作業負担度が高くなり、作業効率の低下、疲労度の上昇等が起こりやすくなる。このため、熟練度評価部１１４によれば、作業負担度評価部１０５により評価される作業負担度の補正の基礎となる熟練度が適切な熟練度に更新され、作業負担度評価部１０５により評価される作業負担度を作業者１３１が体感する作業負担度に近づけることができる。

作業支援システム４及び作業支援装置４１が作業を支援する際には、作業支援システム１及び作業支援装置１１が作業を支援する際と同様に、図１３に示されるステップＳ１０１からＳ１１０までが実行される。加えて、作業支援システム４及び作業支援装置４１が作業を支援する際には、ステップＳ１０６において作業負担度を改善する必要があると判定された後に、ステップＳ１４１からＳ１４３までがステップＳ１０７からＳ１０９までと並行して実行される。

ステップＳ１４１においては、熟練度評価部１１４が、作業者情報記憶部１０２に記憶される作業者情報に含まれる熟練度を更新する必要があるか否かが判定される。作業負担度評価部１０５により評価された作業負担度と当該熟練度に対応する対応作業負担度との乖離が基準より大きい場合には、当該熟練度を更新する必要があると判定される。熟練度を更新する必要があると判定された場合は、ステップＳ１４２及びＳ１４３が順次に実行されてからステップＳ１１０が実行される。熟練度を更新する必要がないと判定された場合は、ステップＳ１４２及びＳ１４３が実行されることなく再びステップＳ１０１及びＳ１０３が実行される。

ステップＳ１４２においては、熟練度評価部１１４が、作業者情報記憶部１０２に記憶される作業者情報に含まれる熟練度を新たな熟練度に更新する。新たな熟練度は、作業負担度に適合する熟練度を検索すること、作業速度及び／又は作業効率の高低、作業の中断回数の多少等から判定すること等により得られる。

続くステップＳ１４３においては、熟練度評価部１１４が、新たな熟練度を作業者情報記憶部１０２に記憶させる。

実施の形態４の発明によれば、実施の形態１の発明と同様に、作業により作業者にかかる負担を効果的に減らす適用改善策を自動的に適用することができる。

加えて、実施の形態４の発明によれば、作業者の作業能力を左右する熟練度の変化が自動的に学習され、作業負担度を高い精度で評価することができる。

実施の形態４の作業支援システム４及び作業支援装置４１において採用される構成が、実施の形態１の作業支援システム１及び作業支援装置１１、実施の形態２の作業支援システム２及び作業支援装置２１、実施の形態３の作業支援システム３及び作業支援装置３１又は実施の形態３の変形例１の作業支援システム３Ａ及び作業支援装置３１Ａにおいて採用されてもよい。

７ 実施の形態５
図２は、実施の形態５の作業支援システム及び作業支援装置に支援される作業が行われる生産ラインの例を模式的に図示する模式図でもある。図４は、実施の形態５の作業支援システム及び作業支援装置に記憶される生産設備情報及びタイムスタンプの例を示す図でもある。図５は、実施の形態５の作業支援システム及び作業支援装置に記憶される改善策及び推定改善効果の例を示す図でもある。

図１４は、実施の形態５の作業支援システム及び作業支援装置を図示するブロック図である。図１５は、実施の形態５の作業支援システム及び作業支援装置により行われる処理の流れを示すフローチャートである。

図１４に図示される実施の形態５の作業支援システム５及び作業支援装置５１は、図６に図示される実施の形態２の作業支援システム２及び作業支援装置２１と主に下述する点で相違する。下述されない点については、実施の形態２の作業支援システム２及び作業支援装置２１において採用される構成と同様の構成が実施の形態５の作業支援システム５及び作業支援装置５１においても採用される。

作業支援装置５１は、図１４に図示されるように、改善策追加部１１５を備える。

改善策追加部１１５は、作業者１３１の行為に基づいて、作業者１３１についてカスタマイズされた改善策を作成する。作業者１３１についてカスタマイズされた改善策は、既に改善策記憶部１０６に記憶されている既存の改善策をカスタマイズすることにより作成される。また、改善策追加部１１５は、作成した作業者１３１についてカスタマイズされた改善策を改善策記憶部１０６に記憶された改善策に追加する。改善策追加部１１５が、作業者１３１の行為に基づいて、新たな改善策を改善策記憶部１０６に記憶された改善策に追加してもよい。作業者１３１についてカスタマイズされた改善策又は新たな改善策が追加されるきっかけとなる作業者１３１の行為は、適用改善策が適用されることを中止させる行為、生産設備１３２の設定値を手動で変更する行為等である。当該行為の内容は、作業者１３１についてカスタマイズされた改善策、又は新たな改善策が追加される際に、作業者１３１の個人識別子とともに記憶される。一般的に言って、高い熟練度を有する作業者１３１は、多くの場合は、独自の作業手順、作業ノウハウ等を保有し、独自の作業手順、作業ノウハウ等を活用するために上述した行為を行う。したがって、改善策追加部１１５によれば、高い熟練度を有する作業者１３１についてカスタマイズされた改善策を自動的に適用することができ、高い熟練度を有する作業者１３１の独自の作業手順、作業ノウハウ等を初心者又は平均的な作業者に反映することができる。

作業者情報記憶部１０２に記憶される作業者情報は、作業者１３１の作業に対する熟練の程度を示す熟練度を含む。

改善策記憶部１０６は、作業者１３１についてカスタマイズされた改善策に、作業者１３１についてカスタマイズされた改善策であることを示すフラグ、及び作業者１３１の個人識別子を付与する。また、改善策記憶部１０６は、付与した作業者１３１の個人識別子を記憶する。

改善策決定部１０８は、改善策記憶部１０６に記憶された改善策が作業者１３１についてカスタマイズされた改善策を含む場合は、作業者１３１についてカスタマイズされた改善策の推定改善効果より高い推定改善効果を有する改善策が存在するときであっても、作業者１３１についてカスタマイズされた改善策を優先的に適用改善策に含める。

作業支援システム５及び作業支援装置５１が作業を支援する際には、作業支援システム２及び作業支援装置２１が作業を支援する際と同様に、図１５に示されるステップＳ１０１からＳ１１０まで、Ｓ１２１及びＳ１２２が実行される。加えて、作業支援システム５及び作業支援装置５１が作業を支援する際には、ステップＳ１２２が実行された後に、ステップＳ１５１からＳ１５３までが実行される。

ステップＳ１５１においては、生産設備情報収集部１０３により収集された設定値、及び生産設備配信部１１０により配信された設定値が互いに一致するか否かが判定される。設定値が互いに一致すると判定された場合は、ステップＳ１５２及びＳ１５３が順次に実行されてからステップＳ１１０が実行される。設定値が互いに一致しないと判定された場合は、Ｓ１５２及びＳ１５３が実行されることなく再びステップＳ１０１及びＳ１０３が実行される。

ステップＳ１５２においては、改善策追加部１１５が、作業者情報及び生産設備情報から、設定値が変更された理由を判断する。

続くステップＳ１５３においては、改善策追加部１１５が、設定値が変更された理由が上述した作業者１３１の行為によるものである場合に、作業者１３１についてカスタマイズされた改善策を構成する、生産設備１３２の変更後の設定値、及び作業者１３１の個人識別子を改善策記憶部１０６に記憶させる。

ステップＳ１０８においては、改善策記憶部１０６に記憶された改善策が作業者１３１についてカスタマイズされた改善策を含む場合は、作業者１３１についてカスタマイズされた改善策の推定改善効果より高い推定改善効果を有する改善策が存在するときであっても、作業者１３１についてカスタマイズされた改善策を優先的に適用改善策に含める。改善策記憶部１０６に記憶された改善策が他の作業者についてカスタマイズされた改善策を含み、他の作業者についてカスタマイズされた改善策が高い推定改善効果を有する場合は、他の作業者についてカスタマイズされた改善策が適用改善策に含められてもよい。

ステップＳ１０７において作業者１３１についてカスタマイズされた改善策が複数の作業者について高い推定改善効果を有すると推定された場合は、作業者１３１についてカスタマイズされた改善策がすべての作業者について適用することができる改善策として改善策記憶部１０６に記憶された改善策に追加されてもよい。

実施の形態５の発明によれば、実施の形態１の発明と同様に、作業により作業者１３１にかかる負担を効果的に減らす適用改善策を自動的に適用することができる。

また、実施の形態５の発明によれば、実施の形態２の発明と同様に、適用改善策を作業者にとってより適切なものとすることができる。

加えて、実施の形態５の発明によれば、高い熟練度を有する作業者についてカスタマイズされた改善策を自動的に適用することができる。このため、高い熟練度を有する作業者の作業手順、作業のノウハウ等を初心者及び平均的な作業者に反映することができる。

実施の形態５の作業支援システム５及び作業支援装置５１において採用される構成が、実施の形態３の変形例１の作業支援システム３Ａ及び作業支援装置３１Ａにおいて採用されてもよい。実施の形態５の作業支援システム５及び作業支援装置５１において採用される構成が、改善策評価部１１１を備えるように変形された作業支援システム及び作業支援装置において採用されてもよい。

なお、本発明は、その発明の範囲内において、各実施の形態を自由に組み合わせたり、各実施の形態を適宜、変形、省略することが可能である。

この発明は詳細に説明されたが、上記した説明は、すべての局面において、例示であって、この発明がそれに限定されるものではない。例示されていない無数の変形例が、この発明の範囲から外れることなく想定され得るものと解される。

１，２，３，３Ａ，４，５ 作業支援システム、１１，２１，３１，３１Ａ，４１，５１ 作業支援装置、１２ 入力部、１３ 出力部、１０１ 作業者情報収集部、１０２ 作業者情報記憶部、１０３ 生産設備情報収集部、１０４ 生産設備情報記憶部、１０５ 作業負担度評価部、１０６ 改善策記憶部、１０７ シミュレーション部、１０８ 改善策決定部、１０９ 作業者配信部、１１０ 生産設備配信部、１１１ 改善策評価部、１１２ 生産計画収集部、１１３ 生産実績収集部、１１４ 熟練度評価部、１１５ 改善策追加部、１２１ 生産ライン、１３１ 作業者、１３２ 生産設備、１８１ 生産設備情報、１８２ タイムスタンプ、１９１ 改善策、１９２ 推定改善効果。

本発明は、作業支援装置に関する。

本発明は、これらの問題に鑑みてなされた。本発明が解決しようとする課題は、作業により作業者にかかる負担を効果的に減らす改善策を自動的に適用することができる作業支援装置を提供することである。

改善策決定部は、推定改善効果に基づいて、改善策から、作業者及び生産設備の少なくとも一方に適用される適用改善策を決定する。
作業支援装置は、作業者情報記憶部、作業者情報収集部、生産設備情報記憶部及び生産設備情報収集部をさらに備える。
作業者情報記憶部は前記作業者情報を記憶する。作業者情報収集部は前記作業者情報に含められる新たな作業者情報をリアルタイムで逐次的に収集する。生産設備情報記憶部は前記生産設備情報を記憶する。生産設備情報収集部は、前記生産設備情報に含められる新たな生産設備情報をリアルタイムで逐次的に収集する。

Claims (17)

1. 生産設備（１３２）と協働して作業を行う作業者（１３１）に関する作業者情報、及び前記生産設備（１３２）に関する生産設備情報（１８１）から、前記作業により前記作業者（１３１）にかかる負担の程度を示す作業負担度を評価する作業負担度評価部（１０５）と、
   前記作業負担度を改善するための改善策（１６１，１６２，１７１，１７２，１７３，１７４）を記憶する改善策記憶部（１０６）と、
   前記改善策（１６１，１６２，１７１，１７２，１７３，１７４）が適用された場合の前記作業負担度の改善の程度を示す推定改善効果（１９２）を推定するシミュレーションを行うシミュレーション部（１０７）と、
   前記推定改善効果（１９２）に基づいて、前記改善策（１６１，１６２，１７１，１７２，１７３，１７４）から、前記作業者（１３１）及び前記生産設備（１３２）の少なくとも一方に適用される適用改善策を決定する改善策決定部（１０８）と、
   を備える作業支援装置（１１，２１，３１，３１Ａ，４１，５１）。
2. 前記改善策（１６１，１６２，１７１，１７２，１７３，１７４）は、新規設備の導入を伴う改善策、及び前記新規設備の導入を伴わない改善策を含み、
   前記シミュレーションは、前記新規設備の導入を伴う改善策が適用された場合の前記作業負担度の改善の程度を示す推定改善効果、及び前記新規設備の導入を伴わない改善策が適用された場合の前記作業負担度の改善の程度を示す推定改善効果を推定し、
   前記改善策決定部（１０８）は、前記新規設備の導入を伴う改善策が最高の推定改善効果を有する場合に、前記新規設備の導入を伴う改善策、及び前記新規設備の導入を伴わない改善策を前記適用改善策に含める
   請求項１の作業支援装置（１１，２１，３１，３１Ａ，４１，５１）。
3. 前記作業者情報及び前記生産設備情報（１８１）に基づいて、前記適用改善策が実際に適用された場合の前記作業負担度の改善の程度を示す改善効果を評価し、前記改善効果を前記改善策記憶部（１０６）に記憶させる改善策評価部（１１１）をさらに備える
   請求項１又は２の作業支援装置（２１，３１Ａ，５１）。
4. 前記シミュレーションは、前記改善策（１６１，１６２，１７１，１７２，１７３，１７４）が生産計画に及ぼす推定影響をさらに推定し、
   前記改善策決定部（１０８）は、前記推定改善効果（１９２）及び前記推定影響に基づいて前記適用改善策を決定する
   請求項１又は２の作業支援装置（３１，３１Ａ）。
5. 前記シミュレーションは、生産実績に基づいて前記推定影響を推定する
   請求項４の作業支援装置（３１，３１Ａ）。
6. 前記作業者情報は、前記作業者（１３１）の前記作業に対する熟練の程度を示す熟練度を含み、
   前記改善策記憶部（１０６）は、前記熟練度に対応する対応作業負担度を特定する情報を記憶し、
   前記作業負担度と前記対応作業負担度との乖離が基準より大きい場合に前記熟練度を更新する熟練度評価部（１１４）をさらに備える
   請求項１又は２の作業支援装置（４１）。
7. 前記作業者（１３１）の行為に基づいて前記作業者（１３１）についてカスタマイズされた改善策を作成し、前記作業者（１３１）についてカスタマイズされた改善策を前記改善策（１６１，１６２，１７１，１７２，１７３，１７４）に追加する改善策追加部（１１５）をさらに備える
   請求項１又は２の作業支援装置（５１）。
8. 前記改善策決定部（１０８）は、前記改善策（１６１，１６２，１７１，１７２，１７３，１７４）が前記作業者（１３１）についてカスタマイズされた改善策を含む場合は、前記作業者（１３１）についてカスタマイズされた改善策の推定改善効果より高い推定改善効果を有する改善策が存在するときであっても、前記作業者（１３１）についてカスタマイズされた改善策を優先的に前記適用改善策に含める
   請求項７の作業支援装置（５１）。
9. 前記適用改善策は、前記生産設備（１３２）に適用される適用改善策を含むことができ、
   前記生産設備（１３２）に適用される適用改善策を前記生産設備（１３２）に適用するための情報を前記生産設備（１３２）に配信する生産設備配信部（１１０）をさらに備える
   請求項１又は２の作業支援装置（１１，２１，３１，３１Ａ，４１，５１）。
10. 前記生産設備配信部（１１０）は、前記生産設備（１３２）に適用される適用改善策が決定された際に前記情報をリアルタイムで前記生産設備（１３２）に配信する
    請求項９の作業支援装置（１１，２１，３１，３１Ａ，４１，５１）。
11. 前記生産設備（１３２）に適用される適用改善策が前記生産設備（１３２）に適用される際に前記作業者（１３１）に提示される情報を前記作業者（１３１）に配信する作業者配信部（１０９）をさらに備える
    請求項９の作業支援装置（１１，２１，３１，３１Ａ，４１，５１）。
12. 前記適用改善策は、前記作業者（１３１）に適用される適用改善策を含むことができ、
    前記作業者（１３１）に適用される適用改善策を前記作業者（１３１）に適用するための情報を前記作業者（１３１）に配信する作業者配信部（１０９）をさらに備える
    請求項１又は２の作業支援装置（１１，２１，３１，３１Ａ，４１，５１）。
13. 前記作業者情報を記憶する作業者情報記憶部（１０２）と、
    前記作業者情報に含められる新たな作業者情報をリアルタイムで逐次的に収集する作業者情報収集部（１０１）と、
    前記生産設備情報（１８１）を記憶する生産設備情報記憶部（１０４）と、
    前記生産設備情報（１８１）に含められる新たな生産設備情報をリアルタイムで逐次的に収集する生産設備情報収集部（１０３）と、
    をさらに備える
    請求項１又は２の作業支援装置（１１，２１，３１，３１Ａ，４１，５１）。
14. 前記作業負担度評価部（１０５）は、前記新たな作業者情報及び前記新たな生産設備情報が収集された際に前記新たな作業者情報及び前記新たな生産設備情報からリアルタイムで前記作業負担度を評価する
    請求項１３の作業支援装置（１１，２１，３１，３１Ａ，４１，５１）。
15. 前記生産計画を収集する生産計画収集部（１１２）をさらに備える
    請求項４の作業支援装置（３１，３１Ａ）。
16. 前記生産実績を収集する生産実績収集部（１１３）をさらに備える
    請求項５の作業支援装置（３１，３１Ａ）。
17. 請求項１又は２の作業支援装置（１１，２１，３１，３１Ａ，４１，５１）と、
    前記作業支援装置（１１，２１，３１，３１Ａ，４１，５１）への情報の入力を行う入力部（１２）と、
    前記作業支援装置（１１，２１，３１，３１Ａ，４１，５１）からの情報の出力を行う出力部（１３）と、
    を備える作業支援システム（１，２，３，３Ａ，４，５）。

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