KR20200123777A - Worker selection system, worker selection method, and worker selection computer program - Google Patents

Worker selection system, worker selection method, and worker selection computer program Download PDF

Info

Publication number
KR20200123777A
KR20200123777A KR1020207019807A KR20207019807A KR20200123777A KR 20200123777 A KR20200123777 A KR 20200123777A KR 1020207019807 A KR1020207019807 A KR 1020207019807A KR 20207019807 A KR20207019807 A KR 20207019807A KR 20200123777 A KR20200123777 A KR 20200123777A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
worker
work
work skill
skill
workers
Prior art date
Application number
KR1020207019807A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR102265559B1 (en
Inventor
유키 야노
타쿠야 토쿠오카
Original Assignee
닛토덴코 가부시키가이샤
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 닛토덴코 가부시키가이샤 filed Critical 닛토덴코 가부시키가이샤
Publication of KR20200123777A publication Critical patent/KR20200123777A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR102265559B1 publication Critical patent/KR102265559B1/en

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/06Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06311Scheduling, planning or task assignment for a person or group
    • G06Q10/063112Skill-based matching of a person or a group to a task
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/06Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/06Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06311Scheduling, planning or task assignment for a person or group
    • G06Q10/063114Status monitoring or status determination for a person or group
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/06Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06311Scheduling, planning or task assignment for a person or group
    • G06Q10/063116Schedule adjustment for a person or group
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/10Office automation; Time management
    • G06Q10/105Human resources
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02PCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/30Computing systems specially adapted for manufacturing

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Factory Administration (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

저스킬 작업자의 스킬의 조기 향상과 복수의 작업원으로 이루어지는 팀 전체의 스킬 향상을 가능하게 하는 작업자 자동 선정 시스템을 제공한다.
[해결수단] 작업자 선정 시스템은 작업 스킬 편차 산정부와, 작업 스킬 판정부와, 작업자 선정부와, 정보 갱신부와, 각종 정보를 격납한 기억부를 구비한다. 작업 스킬 편차 산정부는, 대응이 필요한 작업의 발생시에 복수의 작업자간의 당해 작업에 대한 작업 스킬의 편차의 크기를 구한다. 작업 스킬 판정부는 편차의 크기가 소정 기준 이상일 경우에는 작업 스킬이 가장 낮은 작업자를 추출하고, 편차의 크기가 소정 기준보다 작을 경우에는 작업 스킬이 가장 높은 작업자를 추출한다. 작업자 선정부는 추출된 작업자를 작업 대응 작업자로서 선정한다. 정보 갱신부는 대응 작업자가 대응한 작업의 결과에 의거하여 기억부의 정보를 갱신한다.
It provides an automatic operator selection system that enables early improvement of the skills of low-skill workers and the improvement of the overall skills of a team consisting of multiple workers.
[Solving means] The worker selection system includes a work skill deviation calculation unit, a work skill determination unit, an operator selection unit, an information update unit, and a storage unit storing various types of information. The work skill deviation calculation unit obtains the magnitude of the deviation of the work skill with respect to the work between a plurality of workers when a work requiring correspondence occurs. The work skill determination unit extracts the worker with the lowest work skill when the size of the deviation is greater than or equal to the predetermined criterion, and extracts the worker with the highest work skill when the size of the deviation is less than the predetermined standard. The worker selection unit selects the extracted worker as a work response worker. The information update unit updates the information of the storage unit based on the result of the work corresponding to the corresponding worker.

Description

작업자 선정 시스템, 작업자 선정 방법 및 작업자 선정 컴퓨터 프로그램Worker selection system, worker selection method, and worker selection computer program

본 발명은 설비에 있어서의 필요한 작업에 대응하는 작업자를 자동적으로 선정하기 위한 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로는, 복수의 작업자의 작업 스킬 정보에 의거하여 상기 작업에 대응해야 할 작업자를 자동적으로 선정하는 작업자 선정 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a system for automatically selecting a worker corresponding to a required job in a facility, and more specifically, automatically selecting a worker to respond to the job based on work skill information of a plurality of workers. It relates to a system for selecting workers.

물품의 생산 설비에 있어서는, 설비의 운전시에 대응을 필요로 하는 여러가지 작업이 발생할 경우가 있다. 대응을 필요로 하는 작업으로서, 물품의 생산을 정지하지 않고 행할 수 있는 작업뿐만 아니라, 생산을 정지하지 않으면 행할 수 없는 작업이 있다. 대응을 필요로 하는 작업이 발생했을 경우에는, 그 작업의 발생 개소를 탐색하고, 발생 원인을 조사하여, 작업을 행하기 위한 대책을 강구하지 않으면 안된다. 대응을 필요로 하는 작업 중에서도, 물품의 생산을 정지하지 않으면 안되는 작업, 예를 들면, 설비에 발생한 트러블을 해결하기 위한 작업이나 재료의 교환 및 보충을 위한 작업 등이 발생했을 경우에, 작업 종료까지의 시간이 길면 물품의 생산이 계획대로 행해지지 않고, 필요한 기일까지 필요한 양 및 질의 물품을 생산할 수 없게 되거나, 생산 계획을 달성하기 위해 설비 및 작업자의 가동에 무리가 생기거나 할 우려가 있다.In an article production facility, there are cases where various operations that require response during operation of the facility may occur. As operations that require a response, there are not only operations that can be performed without stopping production of the article, but also operations that cannot be performed without stopping production. When a task requiring a response occurs, it is necessary to search for the location of the task, investigate the cause of the occurrence, and take measures to perform the task. Among the tasks that require response, in the event that production of goods must be stopped, for example, work to solve problems in the facility or work to exchange or supplement materials, until the end of work If the period of time is long, there is a risk that the production of the product will not be performed as planned, and the product of the required quantity and quality may not be produced by the required deadline, or the operation of equipment and workers may become unreasonable to achieve the production plan.

물품의 생산 설비에 있어서는, 복수의 작업자가 팀을 조직해서 설비의 운전을 행하는 경우가 많다. 복수의 작업자로 이루어지는 팀에 있어서는, 통상, 설비의 운전에 필요시되는 작업에 대해서 높은 스킬을 갖는 베테랑 작업자부터, 경험이 부족한 낮은 스킬의 신인 작업자까지가 밸런스 좋게 배치된다. 동일 작업에서도, 베테랑 작업자이면 단시간이며 또한 고정밀도로 끝낼 수 있는 것이어도, 신인 작업자의 경우에는 시간이 걸리거나 정밀도가 낮은 작업 결과가 되거나 할 경우가 많다. 또한, 동일 작업자라도 익숙한 작업도 있고, 경험이 부족한 작업도 있다. 설비에 있어서 대응을 요하는 작업이 발생했을 경우에, 그 작업에 대응시키는 작업자는 여러가지 상황을 감안해서 선정된다. 예를 들면, 단시간에 대응 가능한 간단한 작업이면 신인 작업자나 그 작업에 대한 스킬이 낮은 작업자에게 대응시키고, 장시간의 대응이 필요한 어려운 작업에는 그 작업에 대한 스킬이 높은 베테랑 작업자에게 대응시키는 것과 같은 대응이 생각된다.In an article production facility, a plurality of workers form a team and operate the facility in many cases. In a team consisting of a plurality of workers, generally, veteran workers with high skills for work required for operation of equipment to new workers with low skills with insufficient experience are arranged in a good balance. Even in the same work, even if it is a veteran worker, it can be completed in a short time and with high accuracy, but in the case of a new worker, it often takes time or results in a low-precision work. In addition, some jobs are familiar even by the same worker, and some jobs are inexperienced. When a work requiring a response occurs in the facility, a worker who responds to the work is selected in consideration of various circumstances. For example, if it is a simple task that can be responded to in a short time, it is necessary to respond to a new worker or to a worker with low skill for the task, and to a difficult task that requires a long time response to a veteran worker with high skill for the task. I think.

설비에 있어서 대응해야 할 어떠한 작업이 필요해졌을 경우에, 상기 작업에 대응시키는 작업자를 자동적으로 선정함과 아울러, 작업자에게 적정한 교육을 실시한다고 하는 관점에서 제안된 기술로서, 특허문헌 1∼특허문헌 4에 개시된 것이 있다.When a certain work to be responded to in the facility is required, it is a technology proposed from the viewpoint of automatically selecting workers to respond to the work and providing appropriate training to workers, Patent Documents 1 to 4 There is something disclosed in

특허문헌 1은 생산 라인의 계획에 있어서 작업자를 단기간에 교육하고, 적정한 기능 레벨을 가진 작업자를 적정하게 라인에 배치할 수 있도록 하기 위한 작업자 교육 시스템에 관한 것이다. 이 시스템에서는, 생산 라인의 작업 공정마다 표준화된 익숙도를 나타내는 스킬에 의거하여 적정한 기능 레벨을 가진 작업자를 검색하여 라인에 배치함과 아울러, 각 작업자의 기능 랭크를 판정해서 필요할 때에 트레이닝을 실시할 수 있다. 트레이닝은, 작업자 자신이 자기학습할 수 있는 교육 툴이나 시스템에 의해 제공된 스케줄에 의거하여 행해진다.Patent Literature 1 relates to a worker training system to educate workers in a short period of time in planning a production line and to appropriately place workers with an appropriate functional level on the line. In this system, based on the skills representing the standardized familiarity for each production line, the operator with the appropriate skill level is searched for and placed on the line, and the skill rank of each operator is determined and training is conducted when necessary. I can. Training is performed on the basis of a schedule provided by an educational tool or system capable of self-learning by the worker himself.

특허문헌 2는 작업자의 스킬 레벨, 작업 공정에의 작업자의 배치 상황, 작업자의 교육 실적을 리얼타임으로 반영시키고, 이들 데이터를 일원적으로 파악할 수 있도록 함으로써, 생산 효율의 향상이나 작업자의 육성 계획 지원을 행할 수 있는 지원 시스템에 관한 것이다. 이 시스템에서는, 제조 실적 및 교육 실적으로부터 작업자의 스킬 레벨이 평가되고, 스킬 레벨을 고려해서 인원 배치가 행해진다. 시스템은 스킬 레벨에 도달하지 못한 작업자가 있으면 추출하고, 당해 작업자의 교육 계획을 작성한다. 저스킬의 작업자에 대한 교육은, 작업 공정에 할당되지 않는 비가동 시간 행해지도록 계획된다.Patent Literature 2 reflects the skill level of the worker, the arrangement of the worker in the work process, and the training performance of the worker in real time, and enables them to grasp these data in a unified manner, thereby improving production efficiency and supporting the worker's development plan. It relates to a support system that can be implemented. In this system, the skill level of an operator is evaluated based on the production results and the training results, and personnel are assigned in consideration of the skill level. The system extracts any workers who have not reached the skill level, and creates an education plan for the worker. Training for low-skilled workers is planned to be conducted during downtime that is not assigned to the work process.

특허문헌 3은 제품의 제조 라인에 있어서, 적절한 작업자를 자동적으로 추출하여 작업을 행하게 할 수 있도록 함과 아울러, 작업자에 대하여 적절한 시기에 적절한 교육을 받게 함으로써 작업자의 스킬 향상을 도모하는 시스템에 관한 것이다. 이 시스템에서는, 새로운 작업이 행해질 때에, 작업자가 작업에 종사했을 때의 정확성 및 속도 중 어느 한쪽을 포함하는 처리 레벨과, 작업자가 수험한 시험의 성적 레벨에 의거하여, 작업에 종사해야 할 적절한 스킬을 가지는 작업자를 추출할 수 있다.Patent Literature 3 relates to a system that improves the skill of the worker by automatically extracting and allowing the worker to perform work by automatically extracting the appropriate worker in the product manufacturing line, and by providing the worker with appropriate training at the appropriate time. . In this system, when a new job is performed, the appropriate skill to be engaged in the job is based on the processing level including either the accuracy and the speed when the worker is engaged in the job, and the performance level of the test taken by the worker. You can extract workers with

특허문헌 4는 보수 작업이나 엔지니어링 업무 등의 프로젝트 실행 계획의 작성에 있어서, 작업자의 스킬의 변화를 고려하여, 프로젝트에의 작업자 할당을 행할 수 있도록 하는 시스템에 관한 것이다. 이 시스템에서는, 프로젝트를 구성하는 워크 플로우의 각 워크에 대하여 작업자의 스킬 레벨에 따른 표준 추정 작업 시간과, 이미 실시된 각 워크의 담당 작업자의 실작업 시간에 의거하여, 작업자의 현재의 스킬 레벨을 산출 및 갱신하고, 각 워크에 할당된 작업자의 갱신된 스킬 레벨에 의거하여 각 워크의 추정 작업 시간을 산출할 수 있다.Patent Document 4 relates to a system that allows workers to be assigned to a project in consideration of changes in the skills of workers in preparing a project execution plan such as maintenance work or engineering work. In this system, the current skill level of the worker is determined based on the standard estimated work time according to the skill level of the worker for each work of the work flow constituting the project and the actual work time of the worker in charge of each work already performed. It is calculated and updated, and the estimated working time of each work can be calculated based on the updated skill level of the worker assigned to each work.

일본 특허공개 2002-279019호 공보Japanese Patent Publication No. 2002-279019 일본 특허공개 2010-244176호 공보Japanese Patent Laid-Open No. 2010-244176 일본 특허공개 2013-254241호 공보Japanese Patent Laid-Open No. 2013-254241 일본 특허공개 2016-194736호 공보Japanese Patent Publication No. 2016-194736

특허문헌 1∼4에 제안되는 사고 방식에 의거하여 구축된 시스템은, 설비에 있어서 대응을 필요로 하는 작업이 발생했을 경우에, 각 작업자의 스킬에 의거하여 당해 작업을 적절하게 행할 수 있는 작업자를 자동적으로 선정할 수 있도록 하는 것이다. 그러나, 작업 발생시에 이들 시스템에 의해 작업자를 선정하면, 예를 들면, 간단한 작업에 대해서는 항상 신인 작업원이 할당되고, 곤란한 작업에는 항상 베테랑 작업원이 할당되게 되어, 이와 같은 할당이 계속되면 신인 작업원의 작업 스킬의 조기 향상이 어렵다는 문제가 있다. 또한, 설비의 운전은, 일반적으로 복수의 작업자가 팀을 조직해서 행해지는 경우가 많지만, 저스킬 작업자의 스킬이 향상되지 않으면 팀 전체로서의 설비 운전 스킬의 향상이 기대되지 않고, 나아가서는 물품 생산의 가일층의 효율화가 어려워진다.The system constructed based on the mindset proposed in Patent Documents 1 to 4 provides workers who can appropriately perform the work based on the skills of each worker when a work requiring response occurs in the facility. It is to be able to select automatically. However, if a worker is selected by these systems when a job occurs, for example, a new worker is always assigned to a simple job, and a veteran worker is always assigned to a difficult job. There is a problem that it is difficult to improve the original work skill early. In addition, the operation of facilities is generally performed by organizing a team of a plurality of workers, but if the skills of low-skilled workers are not improved, the improvement of the facility operation skills as a whole team is not expected, and furthermore, product production is not expected. Further efficiency improvement becomes difficult.

또한, 특허문헌 1∼3에 제안되는 시스템에서는, 작업자의 스킬을 향상시키기 위한 교육에 관해서도 고려되어 있지만, 어느 기술에 있어서도, 당해 작업에 대한 스킬이 낮은 작업자에게 당해 작업을 실제로 경험시킴으로써 스킬을 향상시킨다는 사고 방식을 채용하는 것은 아니다. 이들 시스템에 있어서 실현되는 작업자 교육은, 설비의 운전과는 별도로 행해지고, 그 교육의 결과로서 기능 레벨이 향상된 작업원이 그 기능 레벨에 따른 작업에 대응할 수 있도록 하는 것이다. 따라서, 실제의 설비 운전시에 발생하는 어려운 작업에 대해서도 신인 작업원이 대응하는 기회를 형성함으로써, 보다 실제의 상황에 입각한 효율적인 교육이 행해지도록 하는 것이 바람직하다.In addition, in the system proposed in Patent Documents 1 to 3, training for improving the skill of the worker is also considered, but in any technique, the skill is improved by actually experiencing the task to an operator with low skill for the task. I am not adopting the mindset of letting go. The worker training realized in these systems is performed separately from the operation of the facility, and as a result of the training, the worker whose functional level is improved can cope with the work according to the functional level. Therefore, it is desirable to provide an opportunity for new workers to respond to difficult tasks that occur during actual facility operation, so that more efficient education based on actual situations can be performed.

상기 과제를 해결하기 위해서, 본 발명은 저스킬 작업자의 스킬을 조기에 향상시킬 수 있도록 함과 아울러, 설비의 운용에 관계되는 복수의 작업원으로 이루어지는 팀 전체의 스킬의 향상도 가능해지는, 설비에 있어서의 작업자 자동 선정 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.In order to solve the above problems, the present invention enables early improvement of the skills of low-skilled workers, as well as improving the skills of the entire team consisting of a plurality of workers involved in the operation of the facility. It is an object of the present invention to provide an automatic operator selection system.

본 발명의 제 1 형태에 있어서는, 설비에 있어서의 필요한 작업에 대응하는 작업자를 복수의 작업자 중에서 자동적으로 선정하기 위한 작업자 선정 시스템을 제공한다. 작업자 선정 시스템은, 설비에 있어서의 필요한 작업에 관한 정보인 작업 정보와, 복수의 작업자의 정보와 각각의 작업자가 과거에 행한 작업에 관한 정보를 포함하는 작업자 정보와, 작업에 대응하는 복수의 작업자의 당해 작업에 대한 작업 스킬에 관한 정보인 작업 스킬 정보를 격납한 기억부를 구비한다. 기억부는 설비에 의해 생산되는 물품의 생산 관련 정보를 격납할 수도 있다.In a first aspect of the present invention, there is provided an operator selection system for automatically selecting an operator from among a plurality of workers corresponding to required work in the facility. The worker selection system includes work information, which is information on necessary work in the facility, information on a plurality of workers, and worker information including information on work performed by each worker in the past, and a plurality of workers corresponding to the work. And a storage unit storing work skill information, which is information about work skills for the corresponding work. The storage unit may store information related to the production of goods produced by the facility.

작업자 선정 시스템은 작업 스킬 편차 산정부와, 작업 스킬 판정부와, 작업자 선정부와, 정보 갱신부를 구비한다. 작업 스킬 편차 산정부는 대응이 필요한 작업의 발생시에 작업 정보와, 작업자 정보와, 작업 스킬 정보를 기억부로부터 취득하고, 복수의 작업자간의 당해 작업에 대한 작업 스킬의 편차의 크기를 구한다. 작업 스킬 판정부는 편차의 크기가 소정 기준 이상일 경우에는 작업 스킬이 가장 낮은 작업자를 추출하고, 편차의 크기가 소정 기준보다 작을 경우에는 작업 스킬이 가장 높은 작업자를 추출한다. 작업자 선정부는 추출된 작업자를 작업에의 대응 작업자로서 선정하고, 그 대응 작업자의 작업자 정보를 출력한다. 정보 갱신부는, 작업자 선정부에 의해 선정된 대응 작업자가 대응한 작업의 결과에 의거하여, 기억부의 작업 정보, 작업자 정보, 및 작업자 스킬 정보 중 어느 하나 또는 이것들의 조합을 갱신한다.The worker selection system includes a work skill deviation calculation unit, a work skill determination unit, a worker selection unit, and an information update unit. The work skill deviation calculation unit acquires work information, worker information, and work skill information from the storage unit when a task requiring a response occurs, and obtains the magnitude of the deviation of the work skill for the task between a plurality of workers. The work skill determination unit extracts the worker with the lowest work skill when the size of the deviation is greater than or equal to the predetermined criterion, and extracts the worker with the highest work skill when the size of the deviation is less than the predetermined standard. The worker selection unit selects the extracted worker as a worker corresponding to the job, and outputs worker information of the corresponding worker. The information update unit updates any one or a combination of job information, worker information, and worker skill information in the storage unit, based on the result of the job corresponding to the corresponding worker selected by the worker selection unit.

일실시형태에 있어서는, 작업자 선정 시스템은 생산 관련 정보를 기억부로부터 취득하고, 작업을 행하기 위해 설비의 가동을 정지해도 생산 계획을 달성할 수 있는 허용 시간을 산출하는 작업 허용 시간 산출부와, 작업 스킬 판정부에 의해 추출된 작업자가, 허용 시간 내에 당해 작업을 완료할 수 있을지의 여부를 판정하는, 작업 완료 가능성 판정부를 구비하는 것으로 할 수도 있다. 또한, 작업자 선정 시스템은, 작업 스킬 판정부에 의해 추출된 작업자에 대해서, 작업자의 당해 작업에 대한 과거의 작업 스킬의 변화를 구하고, 그 변화에 의거하여 작업 스킬의 향상 가능성을 판정하는 작업 스킬 향상 가능성 판정부를 더 구비하는 것으로 할 수도 있다. 또한, 작업자 선정 시스템은, 복수의 작업자 중에 당해 작업을 행한 경험이 없는 작업자가 있는지 없는지를 판정하고, 당해 작업자가 있을 경우에는 그 작업자에게 당해 작업에 대한 가작업 스킬을 설정하는, 작업 미경험자 판정부를 더 포함하는 것으로 할 수도 있다.In one embodiment, the operator selection system acquires production-related information from the storage unit, and calculates the allowable time for achieving the production plan even if the operation of the facility is stopped to perform the work; The operator extracted by the work skill determination unit may be provided with a work completion possibility determination unit that determines whether or not the work can be completed within the allowable time. In addition, the worker selection system obtains the change in the past work skill for the work of the worker, for the worker extracted by the work skill determination unit, and based on the change, improves the work skill to determine the possibility of improving the work skill. It is also possible to further include a possibility determination unit. In addition, the operator selection system determines whether or not there is an operator who has not performed the task among a plurality of workers, and if there is a worker, the task inexperience determination unit is configured to set the temporary work skill for the task to the worker. It can also be made to include more.

본 발명의 제 2 형태에 있어서는, 설비에 있어서의 필요한 작업에 대응하는 작업자를 복수의 작업자 중에서 자동적으로 선정하기 위한 작업자 선정 방법을 제공한다. 또한, 본 발명의 제 3 형태에 있어서는, 작업자 선정 방법의 각 스텝을 컴퓨터 시스템에 실행시키기 위한 명령을 포함하는 컴퓨터 시스템 상에서 실행 가능한 컴퓨터 프로그램을 제공한다.In a second aspect of the present invention, there is provided an operator selection method for automatically selecting an operator from among a plurality of workers corresponding to a required operation in the facility. Further, in the third aspect of the present invention, a computer program executable on a computer system including instructions for causing the computer system to execute each step of the operator selection method is provided.

본 발명에 의하면, 설비에 있어서 필요시되는 여러가지 작업에 대해서, 저스킬자의 작업 스킬을 조기에 향상시킬 수 있을 뿐 아니라, 고스킬자도 작업 스킬을 더욱 향상시킬 수 있다. 또한, 설비의 운전을 담당하는 복수의 작업자로 이루어지는 작업팀 전체로서의 작업 스킬을 향상시킬 수 있다.Advantageous Effects of Invention According to the present invention, not only can a low-skilled person improve their work skills early, but also a high-skilled person can further improve their work skills for various tasks required in equipment. In addition, it is possible to improve work skills as a whole work team composed of a plurality of workers in charge of operating facilities.

도 1은 본 발명의 일실시형태에 의한 작업자 선정 시스템의 개략적인 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일실시형태에 의한 작업자 선정 시스템의 개략적인 하드웨어 구성예를 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시형태에 의한 작업자 선정 처리를 나타내는 처리 흐름이다.
도 4는 작업의 분류 판단에 있어서 사용되는, 설비에 있어서의 필요한 작업에 관한 작업 정보의 예를 나타낸다.
도 5는 기능 레벨값을 가중해서 합계한 값을 작업 스킬로 하는 예를 나타낸다.
도 6은 복수의 작업자간의 작업 스킬의 편차의 예를 나타낸다.
도 7은 작업 스킬의 편차의 크기에 따라 저스킬 작업자 및 고스킬 작업자 중 어느 한쪽을 선정하는 패턴의 예를 나타낸다.
도 8은 도 3의 처리 흐름에 나타내어지는 작업자 선정 처리에 있어서, 작업의 허용 시간을 더 고려했을 경우의 처리 흐름이다.
도 9는 작업의 허용 시간의 사고 방식을 나타내는 도면이다.
도 10은 도 3의 처리 흐름에 나타내어지는 작업자 선정 처리에 있어서, 작업자의 작업 스킬 향상의 가능성을 더 고려했을 경우의 처리 흐름이다.
도 11은 도 3의 처리 흐름에 나타내어지는 작업자 선정 처리에 있어서, 작업의 허용 시간과 작업자의 작업 스킬 향상의 가능성을 모두 고려했을 경우의 처리 흐름이다.
도 12는 도 11의 처리 흐름에 나타내어지는 작업자 선정 처리를 실행했을 경우의 작업 스킬 향상의 구체예이다.
1 is a block diagram showing a schematic configuration of an operator selection system according to an embodiment of the present invention.
2 is a diagram showing a schematic hardware configuration example of a worker selection system according to an embodiment of the present invention.
3 is a processing flow showing an operator selection process according to an embodiment of the present invention.
Fig. 4 shows an example of work information related to a necessary work in a facility, which is used in determining the classification of work.
Fig. 5 shows an example in which a value obtained by weighting and adding a function level value is used as a work skill.
6 shows an example of variation in work skills among a plurality of workers.
7 shows an example of a pattern for selecting one of a low-skill worker and a high-skill worker according to the magnitude of the deviation of the work skill.
FIG. 8 is a processing flow when the allowable time of work is further considered in the operator selection processing shown in the processing flow of FIG. 3.
9 is a diagram showing a way of thinking of the allowable time for work.
10 is a processing flow when the possibility of improving the work skill of the worker is further considered in the worker selection process shown in the processing flow of FIG. 3.
FIG. 11 is a process flow when both the allowable time for work and the possibility of improving the work skill of the worker are considered in the worker selection process shown in the process flow of FIG. 3.
Fig. 12 is a specific example of improvement in work skill when the operator selection process shown in the processing flow in Fig. 11 is executed.

이하에, 본 발명에 따른 작업자 선정 시스템의 실시형태에 대하여, 도면을 참조하면서 상세하게 설명한다.Hereinafter, an embodiment of the operator selection system according to the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

도 1은 본 발명의 일실시형태에 의한 작업자 선정 시스템(100)의 개략적인 구성을 나타내는 블록도이다. 작업자 선정 시스템(100)은, 설비(P)에 있어서 대응이 필요한 작업이 발생한 것의 통지(작업 발생 통지)를 받아서, 그 작업에 대응해야 할 작업자의 정보(대응 작업자 정보)를 출력할 수 있는 것으로, 작업 발생 통지의 정보에 의거하여 여러가지 판단이나 계산 등을 실행하는 기능부와, 당해 기능을 실행하기 위해서 이용되는 각종 정보를 기억하는 기억부를 포함한다.1 is a block diagram showing a schematic configuration of an operator selection system 100 according to an embodiment of the present invention. The worker selection system 100 is capable of receiving a notification of the occurrence of a task requiring response in the facility P (work occurrence notification), and outputting information on the worker to respond to the task (corresponding worker information). , A function unit that performs various judgments, calculations, and the like based on the information of the job occurrence notification, and a storage unit that stores various types of information used to execute the function.

작업자 선정 시스템(100)은 작업 정보 기억부(102), 작업자 정보 기억부(104), 작업 스킬 정보 기억부(106) 및 생산 관련 정보 기억부(108)를 포함한다. 작업 정보 기억부(102)에는 설비에 있어서의 필요한 작업에 관한 정보가 격납되어 있다. 작업자 정보 기억부(104)에는 작업자의 정보와 그 작업자의 과거의 작업에 관한 정보가 격납되어 있다. 작업 스킬 정보 기억부(106)에는 설비에 있어서 발생하는 작업에 대응하는 각 작업자의 작업 스킬에 관한 정보가 격납되어 있다. 생산 관련 정보 기억부(108)에는 설비에 의해 생산되는 물품의 생산 관련 정보가 격납되어 있다.The worker selection system 100 includes a work information storage unit 102, an operator information storage unit 104, a work skill information storage unit 106, and a production-related information storage unit 108. In the work information storage unit 102, information on required work in the facility is stored. The worker information storage unit 104 stores information on the worker and information on the worker's past work. In the work skill information storage unit 106, information on work skills of each worker corresponding to work occurring in the facility is stored. The production-related information storage unit 108 stores production-related information of articles produced by equipment.

각각의 기억부에 격납되는 정보에 대해서 작업 정보, 작업자 정보, 작업 스킬 정보, 및 생산 관련 정보는, 각각이 물리적으로 정리된 것일 필요는 없다. 예를 들면, 작업 스킬 정보에 상당하는 데이터와 작업자 정보에 상당하는 데이터가 혼재된 상태에서, 어느 하나의 하드웨어에 일괄해서 격납되어 있는 것에 한정되지 않고, 이들 데이터가 복수의 하드웨어에 분산된 상태로 격납되어 있어도 좋고, 그 경우에는, 작업 스킬 정보 이외의 작업자 정보에 상당하는 데이터가 기억되어 있는 영역이 작업자 정보 기억부(104)에 해당하며, 작업 스킬 정보에 상당하는 데이터가 기억되어 있는 영역이 작업 스킬 정보 기억부(106)에 해당한다.For information stored in each storage unit, the work information, worker information, work skill information, and production-related information need not be physically arranged. For example, in a state in which data corresponding to work skill information and data corresponding to worker information are mixed, it is not limited to being collectively stored in any one hardware, but in a state where these data are distributed across a plurality of hardware. It may be stored, and in that case, an area in which data corresponding to worker information other than work skill information is stored corresponds to the worker information storage unit 104, and an area in which data corresponding to work skill information is stored is It corresponds to the work skill information storage unit 106.

작업 정보 기억부(102)에 기억되는 작업 정보는 설비에 있어서의 필요한 작업에 관한 정보이며, 예를 들면, 도 4에 나타내어지는 바와 같은 정보로 할 수 있다. 도 4에 나타내어지는 정보는, 예를 들면, 설비의 상태와, 그 상태가 발생하는 원인, 설비의 상태에 대응하기 위한 필요한 작업을 판단하는 근거, 필요한 작업의 내용, 작업에 요하는 시간, 작업을 행하는 타이밍 등이 포함되는 테이블이다.The job information stored in the job information storage unit 102 is information on a necessary job in the facility, and can be, for example, information as shown in FIG. 4. The information shown in Fig. 4 includes, for example, the state of the facility, the cause of the condition, the basis for determining the necessary work to respond to the state of the facility, the content of the required work, the time required for the work, and the work. It is a table that includes the timing of performing the process and the like.

작업자 정보 기억부(104)에 기억되는 작업자 정보는, 설비에 있어서의 필요한 작업에 종사할 수 있는 작업자의 정보와, 그 작업자의 과거의 작업에 관한 정보를 포함한다. 작업자 정보는, 예를 들면, 작업자의 성명, ID 번호, 소속 부서 등에 추가해서, 당해 작업자가 과거에 행한 작업의 내용과 그 작업에의 대응에 요한 시간, 작업을 행한 일시, 행한 작업의 결과 등이 포함된다.The worker information stored in the worker information storage unit 104 includes information on a worker who can engage in a necessary job in the facility and information on the worker's past work. Worker information, for example, in addition to the name, ID number, and department of the worker, the content of the work performed by the worker in the past, the time required to respond to the work, the date and time the work was performed, the result of the work performed, etc. This includes.

작업 스킬 정보 기억부(106)에 기억되는 작업 스킬 정보는, 설비에 있어서 발생하는 작업에 대응하는 각 작업자의 작업 스킬에 관한 정보를 포함한다. 작업 스킬의 예는 후술된다.The work skill information stored in the work skill information storage unit 106 includes information on work skills of each worker corresponding to work occurring in the facility. Examples of work skills will be described later.

생산 관련 정보 기억부(108)에 기억되는 물품의 생산 관련 정보는, 예를 들면, 장치의 생산 능력, 물품의 생산 계획(생산량, 생산 일수, 생산 마감일, 생산 안전도, 생산 여유도 등), 물품의 생산 실적 등으로 할 수 있다.Production-related information stored in the production-related information storage unit 108 includes, for example, the production capacity of the device, the production plan of the product (production volume, production days, production deadline, production safety level, production margin, etc.), This can be done by the production performance of the product.

작업자 선정 시스템(100)은, 설비(P)의 각 부분의 상태를 감시하는 센서 등에 의한 센싱 데이터를 기억하는 센싱 데이터 기억부(109)를 더 포함하는 것이 바람직하다. 센싱 데이터는, 예를 들면 작업 정보와 함께 이용되고, 필요한 작업을 판단하기 위한 데이터로서 이용할 수 있다.It is preferable that the operator selection system 100 further includes a sensing data storage unit 109 that stores sensing data by a sensor or the like that monitors the state of each part of the facility P. The sensing data is used together with, for example, job information, and can be used as data for determining a required job.

작업자 선정 시스템(100)은, 도 1에 나타내어지는 바와 같이, 작업 분류부(110), 작업 미경험자 판정부(112), 작업 스킬 편차 산정부(114), 작업 스킬 판정부(116), 작업 허용 시간 산출부(118), 작업 완료 가능성 판정부(120), 작업 스킬 향상 가능성 판정부(122), 작업자 선정부(124), 및 정보 갱신부(126)를 포함하는 것으로 할 수 있다. 각 기능부(110∼126)의 기능은 이하에 순차 설명한다.As shown in FIG. 1, the worker selection system 100 includes a work classification unit 110, a work inexperienced person determination unit 112, a work skill deviation calculation unit 114, a work skill determination unit 116, and work allowance. A time calculation unit 118, a work completion possibility determination unit 120, a work skill improvement possibility determination unit 122, an operator selection unit 124, and an information update unit 126 may be included. The functions of each of the functional units 110 to 126 will be sequentially described below.

기억부(102∼109)는 1개의 하드웨어 데이터베이스로서 구성되어도, 분산형 데이터베이스로서 구성되어도 좋다. 마찬가지로, 작업자 선정 시스템(100)의 각 기능부(110∼126)는 1개의 컴퓨터 하드웨어 내에 구축되어 있어도 좋고, 분산된 복수의 컴퓨터 하드웨어 내에 구축되어, 각각의 컴퓨터 하드웨어가 협동함으로써 각 부의 기능을 발휘하도록 구성되어도 좋다.The storage units 102 to 109 may be configured as one hardware database or a distributed database. Similarly, each functional unit 110 to 126 of the operator selection system 100 may be built in one computer hardware, or it is built in a plurality of distributed computer hardware, and each computer hardware cooperates to exert the functions of each unit. It may be configured to do.

작업자 선정 시스템(100)은, 예를 들면, RTP 방식의 장치에 있어서, 장치의 운전시에 필요한 작업에 대응하는 작업자를 자동적으로 선정하기 위해서 이용할 수 있다. RTP 방식은, 액정 표시 장치 등의 제조 공정에 있어서, 띠 형상의 이형 필름 상에 점착제층을 개재하여 복수의 시트 형상 광학 필름이 지지된 띠 형상 광학 필름 적층체로부터, 결점이 존재하지 않는 정상의 시트 형상 기능 필름만을 점착제층과 함께 이형 필름으로부터 순차 박리하고, 점착제층을 개재하여 직사각형 패널과 접합시킴으로써, 액정 표시 장치를 연속적으로 제조하는 방식이다. 이와 같은 방식을 실현시키는 액정 표시 장치의 연속 제조 시스템은, 미리 잘라내어진 광학 필름의 시트를 직사각형 패널에 접합시키는 종래의 개별 부착 방식을 실현시키는 장치와 구별하여, 「연속 부착(RTP; 롤 투 패널)」장치라고 불린다.The operator selection system 100 can be used, for example, in an RTP type apparatus to automatically select an operator corresponding to an operation required during operation of the apparatus. RTP method, in the manufacturing process of a liquid crystal display device, etc., from a strip-shaped optical film laminate in which a plurality of sheet-shaped optical films are supported through a pressure-sensitive adhesive layer on a strip-shaped release film. This is a method of continuously manufacturing a liquid crystal display device by sequentially peeling only the sheet-like functional film together with the pressure-sensitive adhesive layer from the release film and bonding it to the rectangular panel through the pressure-sensitive adhesive layer. The continuous manufacturing system of a liquid crystal display device that realizes such a method is distinguished from a device that realizes a conventional individual attaching method in which a sheet of an optical film cut in advance is bonded to a rectangular panel, and the ``Continuous Attachment (RTP; Roll-to-Panel) )” is called a device.

도 2는 본 발명의 일실시형태에 의한 작업자 선정 시스템(100)의 예시적인 컴퓨터 하드웨어 구성을 나타낸다. 작업자 선정 시스템(100)은, 중앙 처리 장치(CPU)와, 중앙 처리 장치가 실행하는 각종 프로그램이나 데이터 등을 격납하는 RAM, ROM, 하드디스크 드라이브(HDD) 등의 기억 장치와, 이들 장치를 서로 접속시키는 버스를 갖는 범용 컴퓨터를 사용하여 실현시킬 수 있다. 또한, 작업자 선정 시스템(100)에는, 필요에 따라서, CD-ROM 또는 DVD-ROM 등의 외부 기록 매체와의 사이에서 데이터의 입출력을 행하는 드라이브 장치와, 키보드 또는 마우스 등의 입력 장치와, CRT, 액정 디스플레이 또는 프린터 등의 출력 장치와, 다른 컴퓨터 또는 네트워크와 통신하기 위한 통신 인터페이스를 접속하도록 해도 좋다.2 shows an exemplary computer hardware configuration of a worker selection system 100 according to an embodiment of the present invention. The operator selection system 100 includes a central processing unit (CPU), a memory device such as RAM, ROM, and a hard disk drive (HDD) storing various programs and data executed by the central processing unit, and these devices. This can be realized by using a general-purpose computer with a bus to connect. In addition, the operator selection system 100 includes a drive device that inputs and outputs data between an external recording medium such as a CD-ROM or a DVD-ROM, an input device such as a keyboard or a mouse, and a CRT, if necessary. An output device such as a liquid crystal display or a printer and a communication interface for communicating with another computer or network may be connected.

도 3은 작업자 선정 시스템(100)에 있어서 작업을 행하는 작업자를 선정하기 위해서 실행되는 처리 흐름(300)을 나타낸다. 예를 들면, RTP 장치 등의 설비(P)에 있어서, 작업을 필요로 하는 어떠한 사상이 발생했을 때, 설비(P)는 작업자 선정 시스템(100)에 대하여, 대응해야 할 사상이 발생한 것을 통지한다(S301). 설비(P)에 있어서 대응해야 할 사상이 발생한 것은, 예를 들면, 설비(P)의 복수 개소에 부착된 센서 등의 각종 계측 기기에 있어서 검출할 수 있다. 예를 들면, RTP 장치에 있어서, 액정 패널에 광학 필름을 접합하는 공정에서, 광학 필름의 접합 위치의 정밀도가 악화되었을 경우에는, 장치의 운전을 정지한 후에 작업자가 상황을 조사하고, 필요에 따라서 예를 들면 접합 파라미터의 수정이나 피드 롤러의 교환 등을 행하지 않으면 안된다. 이와 같은 경우에는, 접합 위치 검출 시스템이 이상을 검지하고, 예를 들면, 이상 정보를 일원적으로 수집하는 기능을 갖는 정보 처리 단말로부터, 작업자 선정 시스템(100)에 대하여 접합 정밀도가 악화된 것이 통지된다.3 shows a processing flow 300 executed in order to select an operator to perform a job in the operator selection system 100. For example, in a facility P such as an RTP device, when an event requiring work occurs, the facility P notifies the worker selection system 100 that an event to be responded has occurred. (S301). The occurrence of an event to be addressed in the facility P can be detected by various measuring devices such as sensors attached to a plurality of locations of the facility P, for example. For example, in the process of bonding an optical film to a liquid crystal panel in an RTP device, if the accuracy of the bonding position of the optical film has deteriorated, the operator investigates the situation after stopping the operation of the device, and if necessary For example, it is necessary to correct the bonding parameters and exchange the feed rollers. In such a case, the bonding position detection system detects an abnormality and, for example, is notified of the deterioration of the bonding accuracy to the operator selection system 100 from an information processing terminal having a function of collectively collecting abnormality information. .

대응해야 할 사상이 발생한 것이 통지되면, 작업자 선정 시스템(100)은 통지된 정보에 의거하여 당해 사상에 관련되는 작업의 작업 정보를, 설비에 있어서의 필요한 작업에 관한 정보가 격납된 작업 정보 기억부(102)로부터 취득한다. 작업 정보의 예는 도 4에 나타낸 바와 같다. 작업자 선정 시스템(100)의 작업 분류부(110)는, 취득한 작업 정보에 의거하여 작업의 분류 판단을 행하고, 대응해야 할 작업 내용을 특정한다(S302).When notified that an event to be responded to has occurred, the worker selection system 100 stores the work information of the work related to the event based on the notified information, and the work information storage unit storing information on the necessary work at the facility. Acquired from (102). An example of job information is shown in FIG. 4. The job classification unit 110 of the worker selection system 100 determines the classification of the job based on the acquired job information, and specifies the job content to be responded to (S302).

예를 들면, 접합 정밀도가 악화된 것이 통지되면, 작업자 선정 시스템(100)은 작업 정보 기억부(120)로부터 당해 상태가 발생하는 원인, 필요한 작업을 판단하기 위한 근거, 필요한 작업, 작업에 요하는 시간, 작업을 행하는 타이밍 등의 정보를 취득한다. 작업 분류부(110)는, 이들 정보와 설비(P)의 각 부분으로부터의 센싱 데이터에 의거하여 정밀도 열화의 원인이 접합 롤러의 열화이며, 접합 롤러의 교환이 일정 기간 행해지고 있지 않을 경우에는, 필요한 작업이 「접합 롤러의 교환」인 것을 특정한다. 작업 분류부(110)는 필요에 따라 작업에 요하는 시간이나 작업을 행해야 할 타이밍에 대해서도 특정할 수 있다.For example, when it is notified that the bonding accuracy has deteriorated, the worker selection system 100 from the work information storage unit 120 determines the cause of the condition, the basis for determining the required work, the required work, and the required work. Acquire information such as time and timing of performing work. Based on these information and sensing data from each part of the facility P, the job classification unit 110 is required when the cause of the deterioration of the precision is the deterioration of the bonding roller, and the replacement of the bonding roller has not been performed for a certain period of time. It specifies that the operation is "replacement of the joining roller". The job classification unit 110 can also specify the time required for the job or the timing at which the job should be performed, if necessary.

또, 대상 작업의 분류 판단은, 작업자 선정 시스템(100)에 의해, 예를 들면 미리 정해진 이상 코드나 도 4에 나타내어지는 데이터 등을 이용함으로써 자동적으로 행해지는 것이 바람직하지만, 예를 들면, 접합 정밀도 열화가 통지되었을 때에, 그 원인을 각종 센싱 데이터나 과거의 경험, 작업 메뉴얼 등에 의거하여 작업자가 판단하고, 필요한 작업을 특정하여, 특정된 작업 내용을 입력부로부터 작업자 선정 시스템(100)에 부여함으로써 행할 수도 있다. 또한, 예를 들면 이상 코드 등이 설정되어 있지 않은 사상이 발생했을 경우에, 작업자 선정 시스템(100)이 작업 정보 기억부(120)에 격납된 정보로부터 유추해서 작업 내용을 결정하도록 해도 좋다.In addition, it is preferable that the classification determination of the target job is automatically performed by the operator selection system 100, for example, by using a predetermined abnormal code or data shown in FIG. 4, but, for example, bonding precision When deterioration is notified, the cause is determined by the operator based on various sensing data, past experience, work manual, etc., by specifying the required work, and assigning the specified work content to the worker selection system 100 from the input unit. May be. Further, for example, when an event in which an abnormal code or the like is not set occurs, the worker selection system 100 may determine the work content by inferring from information stored in the work information storage unit 120.

이어서, 대응해야 할 작업이 특정되면, 작업자 선정 시스템(100)은 설비(P)의 운전에 관계되어 있고, 당해 작업에 대응 가능한 복수의 작업자에 대해서, 작업자의 정보와 그 작업자가 과거에 행한 작업에 관한 정보를 포함하는 작업자 정보를, 이들 정보가 격납된 작업자 정보 기억부(104)로부터 취득한다. 작업자 선정 시스템(100)은, 작업자 정보를 취득하면, 작업 미경험자 판정부(112)에 있어서, S302에서 특정된 작업에 대해서 미경험자가 있는지의 여부를 판정한다(S303). 미경험자가 없을 경우에는, 작업자 선정 시스템(100)은, 이어서, 복수의 작업자의 작업자 정보에 의거하여, 당해 작업에 대응하는 작업 스킬에 관한 정보인 작업 스킬 정보를, 이 정보가 격납된 작업 스킬 정보 기억부(106)로부터 취득한다.Subsequently, when a task to be responded to is specified, the worker selection system 100 is related to the operation of the facility P, and information on the worker and the work performed by the worker in the past for a plurality of workers capable of responding to the task Worker information including information on is acquired from the worker information storage unit 104 in which these information is stored. When the worker selection system 100 acquires the worker information, the work inexperienced person determination unit 112 determines whether or not there is an inexperienced person for the job specified in S302 (S303). When there is no inexperienced person, the worker selection system 100 then, based on the worker information of a plurality of workers, provides work skill information, which is information about work skills corresponding to the work, and work skill information in which this information is stored. It is acquired from the storage unit 106.

작업 스킬은, 설비에 관한 어떠한 작업이 필요할 때에, 당해 설비에 있어서 당해 작업을 수행하는 작업원의 작업 수행 능력이다. 작업 스킬을 나타내는 지표는, 작업자가 당해 작업을 수행하는 능력을 나타낼 수 있는 것이면 특별히 한정되는 것은 아니며, 여러가지 지표가 생각된다. 작업 스킬은 정량적인 지표인 것이 바람직하지만, 정성적인 지표라도 좋다. 작업 스킬로서 정성적인 지표가 이용되는 경우에는, 그 지표를 어떠한 수치로 환산한 값을 시스템이 자동적으로 이용할 수 있도록 되어 있는 것이 바람직하다. 본 발명에 의한 작업자 선정 시스템(100)에 있어서는, 개개의 작업자의 작업 수행 능력을 나타내는 정량적인 수치를 작업 스킬로서 이용하는 것이 바람직하다.The work skill is the work performance ability of a worker who performs the work in the facility when a certain work on the facility is required. The index indicating the work skill is not particularly limited as long as it can indicate the ability of the worker to perform the work, and various indexes are considered. The work skill is preferably a quantitative index, but may be a qualitative index. When a qualitative index is used as a work skill, it is preferable that the system automatically uses a value obtained by converting the index into a certain number. In the worker selection system 100 according to the present invention, it is preferable to use a quantitative numerical value representing the work performance ability of each worker as a work skill.

작업 스킬로서, 예를 들면, 과거에 있어서 당해 작업에 대응했을 때에 작업에 요한 시간의 평균값, 과거에 있어서 당해 작업에 대응했을 때에 요한 시간 중 최단의 작업 시간, 과거에 당해 작업을 행한 횟수, 당해 작업을 행할 때의 이동 거리·이동 시간 등의 수치를 이용할 수 있다. 후술되는 도 7에는 과거에 있어서 당해 작업에 대응했을 때에 요한 시간 중 최단의 작업 시간을 작업 스킬로 하는 예를 나타낸다.As a work skill, for example, the average value of the time required for a task when responding to the task in the past, the shortest working time out of the time required when responding to the task in the past, the number of times the task was performed in the past, the relevant Numerical values such as travel distance and travel time when performing work can be used. Fig. 7 to be described later shows an example in which the shortest working time is used as a work skill among the time required when corresponding to the work in the past.

또는, 작업 스킬로서, 과거에 있어서 당해 작업을 행한 결과의 정밀도나, 별도 정해진 기능 레벨에 의거하여 산출된 값을 이용할 수도 있다. 도 5는 기능 레벨 값을 가중해서 합계한 값을 작업 스킬로 하는 예를 나타낸다. 도 5는 개개의 작업에 관해서 각 작업자에 대한 별도의 평가(예를 들면, 작업 연마표 등)에 의거하여 부여된 기능 레벨값을 이용하고, 대응을 요한다고 하여 특정된 작업을 행하는데에 필요한 기능의 조합으로부터, 각각의 기능 레벨값을 가중해서 합계 또는 평균한 값을 작업 스킬로서 이용하는 것이다. 도 5의 예에서는, 예를 들면 No.3의 작업이 발생했을 경우에, 작업 연마표의 「RTP 기초」 및 「품질 이상 처치」의 항목에 있어서의 웨이트에 의거하여 각 작업자의 스킬을 산출한다. 작업자 A, 작업자 B, 작업자 C 및 작업자 D의 작업 스킬값은, 각각 2.4, 3.3, 1.9 및 1.0이 된다. 따라서, 가장 스킬이 높은 작업자는 작업자 B이고, 가장 스킬이 낮은 작업자는 작업자 D이다.Alternatively, as the work skill, the precision of the result of performing the work in the past or a value calculated based on a separately determined function level may be used. Fig. 5 shows an example in which a value obtained by weighting and adding a function level value is used as a work skill. Fig. 5 is a diagram that is necessary to perform a specified task by using a function level value given based on a separate evaluation (for example, a work polishing table, etc.) for each worker for an individual task, and requiring a response. From a combination of functions, each function level value is weighted and the sum or average value is used as a work skill. In the example of Fig. 5, when a job No. 3 occurs, for example, the skill of each worker is calculated based on the weight in the items of "RTP basics" and "Quality abnormality treatment" in the work polishing table. The work skill values of the worker A, the worker B, the worker C, and the worker D are 2.4, 3.3, 1.9, and 1.0, respectively. Therefore, the worker with the highest skill is worker B, and the worker with the lowest skill is worker D.

본 명세서의 이하의 설명에 있어서는, 각각의 작업자가 과거에 있어서 당해 작업에 대응했을 때에 요한 작업 시간 중 최단의 작업 시간을 작업 스킬로서 이용할 경우를 예로서 설명한다. 도 3에 되돌아오면, S303에 있어서 미경험자가 없다고 판정되고, 복수의 작업자의 작업 스킬 정보를 취득한 후, 작업자 선정 시스템(100)은, 작업 스킬 편차 산정부(114)에 있어서 복수의 작업자간에 있어서의 작업 스킬의 편차의 크기를 구한다(S305). 또, S303에 있어서 미경험자가 있다고 판정되었을 경우의 처리(S304)에 대해서는 후술한다.In the following description of the present specification, a case where the shortest working time among working hours required when each worker responds to the work in the past is used as a work skill is described as an example. Returning to Fig. 3, it is determined in S303 that there is no inexperienced person, and after acquiring the work skill information of a plurality of workers, the worker selection system 100 is performed in the work skill deviation calculation unit 114 between the plurality of workers. The size of the deviation of the work skill is obtained (S305). In addition, processing (S304) when it is determined that there is an inexperienced person in S303 will be described later.

도 6은 복수의 작업자간에 있어서의 작업 스킬의 편차의 크기를 계산할 경우의 예이다. 예를 들면, 작업자 A∼작업자 E가 당해 작업에 대응 가능한 작업자일 경우에, 작업 스킬 편차 산정부(114)는 모든 작업자의 과거의 당해 작업에 있어서의 최단 작업 시간을 취득한다. 취득한 최단 작업 시간 중 최단 시간(도 6의 (1))과 최장 시간(동 (2))의 차(동 (3))를 구하고, 그 차를 최단 작업 시간으로 나눔 (동 (4))으로써, 당해 작업에 있어서의 작업자 A∼작업자 E의 작업 스킬의 편차의 크기를 구한다. 도 6의 예의 경우에는 작업 스킬의 편차의 크기는 「2.0」으로 계산된다.6 is an example in the case of calculating the size of the deviation of work skills among a plurality of workers. For example, when workers A to E are workers capable of coping with the work, the work skill deviation calculation unit 114 acquires the shortest work time in the past work of all workers. Find the difference between the shortest time (Fig. 6 (1)) and the longest time (East (2)) (East (3)), and divide the difference by the shortest working time (East (4)). , The magnitude of the deviation of the work skill of the worker A to the worker E in the said work is calculated|required. In the case of the example of Fig. 6, the magnitude of the deviation of the work skill is calculated as "2.0".

이어서, 작업자 선정 시스템(100)의 작업 스킬 판정부(116)는, 작업 스킬 편차 산정부(114)에 있어서 산정된 차이의 크기와, 편차의 크기에 관한 소정 기준값을 비교한다(S306). 작업 스킬의 편차의 크기가 소정 기준 이상이라고 판정되었을 경우에는, 작업 스킬 판정부(116)는 작업 스킬이 가장 낮은 작업자를 추출한다(S306의 Yes). 한편, 작업 스킬의 편차의 크기가 소정 기준보다 작다고 판정되었을 경우에는, 작업 스킬 판정부(116)는 작업 스킬이 가장 높은 작업자를 추출한다(S306의 No).Subsequently, the work skill determination unit 116 of the worker selection system 100 compares the size of the difference calculated by the work skill deviation calculation unit 114 with a predetermined reference value regarding the size of the deviation (S306). When it is determined that the magnitude of the deviation of the work skill is equal to or greater than the predetermined standard, the work skill determination unit 116 extracts the worker with the lowest work skill (Yes in S306). On the other hand, when it is determined that the size of the deviation of the work skill is smaller than the predetermined standard, the work skill determination unit 116 extracts the worker with the highest work skill (No in S306).

도 7은 작업 스킬의 편차의 크기에 따라, 저스킬 작업자 및 고스킬 작업자 중 어느 한쪽이 선택되는 패턴의 예를 나타낸다. 도 7(a) 및 도 7(b)는 대응해야 할 작업이 간단한 작업일 경우의 예이며, 도 7(c) 및 도 7(d)는 대응해야 할 작업이 어려운 작업일 경우의 예이다. 예를 들면, 설비의 운전 개시시에 있어서 당해 작업의 작업자간의 작업 레벨에 차가 있을 경우에, 대응해야 할 간단한 작업이 생겼을 때(도 7(a)의 케이스)의 예를 설명한다. 당해 작업의 발생 횟수가 많은 시기(초기)에 있어서 당해 작업이 발생하고, 작업 스킬의 편차의 크기가 2.0으로 계산되었을 경우, 소정 기준을 1.0으로 하면 추출되는 작업자는 작업자 E(즉, 저스킬 작업자)가 된다. 설비의 가동이 계속되고, 당해 작업의 발생 횟수가 서서히 감소하는 어느 한 시점(중기 및 후기)에서 동일 작업이 발생했을 때에, 마찬가지로 작업 스킬의 편차가 계산되어, 편차가 9.0 및 2.0으로 계산되었기 때문에 모두 작업자 E가 추출된다.7 shows an example of a pattern in which one of a low-skill worker and a high-skill worker is selected according to the magnitude of the deviation of the work skill. 7(a) and 7(b) are examples when the task to be responded is a simple task, and FIGS. 7(c) and 7(d) are examples when the task to be responded is a difficult task. For example, when there is a difference in the work level between the workers of the work at the time of starting the operation of the facility, an example of a case where a simple work to be coped with occurs (case in Fig. 7A) will be described. If the task occurs at a time (initial) with a large number of occurrences of the task, and the magnitude of the deviation of the task skill is calculated as 2.0, if the predetermined criterion is 1.0, the extracted worker is worker E (i.e., low-skill worker ). When the operation of the facility continues and the same operation occurs at any one point (mid-term and late stage) at which the number of occurrences of the operation gradually decreases, the deviation of the work skill was similarly calculated, and the deviation was calculated as 9.0 and 2.0. In all, worker E is extracted.

여기에서, 소정 기준은 임의로 설정되지만, 일례로서 이하의 사고 방식으로 소정 기준을 설정할 수 있다. 즉, 소정 기준을 1.0으로 하여, S305에서 계산된 편차의 크기가 1.0 이상일 경우에는, 고스킬 작업자의 작업 시간(최단 시간)과 저스킬 작업자의 작업 시간(최장 시간) 사이에 2배 이상의 차가 있게 되기 때문에, 저스킬 작업자의 작업 스킬의 향상을 도모하는 것으로 한다. 한편, 편차의 크기가 1.0 미만일 경우에는, 작업자간의 작업 스킬에 큰 차가 없는 것으로 간주하여, 고스킬 작업자의 가일층의 스킬 향상을 도모하는 것으로 한다.Here, the predetermined criterion is set arbitrarily, but as an example, the predetermined criterion can be set in the following way of thinking. That is, if the predetermined criterion is set to 1.0, and the magnitude of the deviation calculated in S305 is 1.0 or more, there is a difference of two or more between the working time of the high-skilled worker (shortest time) and the working time of the low-skilled worker (longest time). Therefore, it is assumed that the work skill of the low-skilled worker is improved. On the other hand, when the magnitude of the deviation is less than 1.0, it is regarded that there is no significant difference in work skills between workers, and it is assumed that further skill improvement of high-skill workers is sought.

설비의 운전 개시시에 있어서 당해 작업의 작업자간의 작업 레벨에 차가 없을 경우에, 대응해야 할 간단한 작업이 발생했을 때(도 7(b)의 케이스)의 예에서는, 마찬가지의 계산 및 판단에 의해 초기 및 중기의 각각에 있어서는 작업자 A 또는 작업자 B(즉, 고스킬 작업자)가 추출되고, 후기에 있어서는 작업자 E(즉, 저스킬 작업자)가 추출된다. 대응해야 할 어려운 작업이 발생을 때에 있어서, 설비의 운전 개시시에 있어서 당해 작업의 작업자간의 작업 레벨에 차가 있을 경우(도 7(c)의 케이스) 및 작업 레벨에 차가 없을 경우(도 7(d)의 케이스)에 있어서도, 편차의 크기에 따라 각각의 시점에서 저스킬 작업자 또는 고스킬 작업자가 적당히 추출된다.In the case where there is no difference in the level of work between the workers of the relevant work at the start of operation of the facility, in the case of a simple work to be dealt with (case in Fig. 7(b)), the initial stage by the same calculation and judgment And in each of the middle period, worker A or worker B (that is, high-skill worker) is extracted, and in the latter period, worker E (that is, low-skill worker) is extracted. When a difficult task to be dealt with occurs, when there is a difference in the work level between workers in the work at the start of operation of the facility (case in Fig. 7(c)) and there is no difference in the work level (Fig. 7(d) In the case of )), low-skill workers or high-skill workers are appropriately extracted at each time point according to the magnitude of the deviation.

도 3에 되돌아와서, 작업 스킬 판정부(116)에 의해 저스킬 작업자 또는 고스킬 작업자가 추출되면, 작업자 선정부(124)는 어느 한 작업자를 당해 작업에 대응하는 대응 작업자로서 선정하고, 그 작업자 정보를 출력한다(S307 또는 S308). 출력된 작업자 정보는, 예를 들면, 각 작업자가 유지하는 휴대형 정보 단말이나, 설비(P)에 설치된 모니터 등에 표시할 수 있다. 이들 정보 단말에 출력된 작업자는 설비(P)에 있어서 발생한 사상에 대응하여 필요한 작업을 행한다(S309).Returning to FIG. 3, when a low-skill worker or a high-skill worker is extracted by the work skill determination unit 116, the worker selection unit 124 selects any one worker as a corresponding worker corresponding to the job, and the worker Information is output (S307 or S308). The outputted worker information can be displayed, for example, on a portable information terminal held by each worker or a monitor installed in the facility P. Workers outputted to these information terminals perform necessary work in response to an event occurring in the facility P (S309).

작업을 끝내면, 작업을 행한 대응 작업자 또는 그 관리자는, 작업의 상세, 작업 시간 등을 포함하는 작업 완료 정보를, 예를 들면 휴대형 정보 단말 또는 설비(P)에 설치된 입력 단말로부터 입력한다(S310). 작업자 선정 시스템(100)의 정보 갱신부(126)는 입력된 작업 완료 정보를 취득하면, 이 정보를 이용하여 기억부에 격납된 작업 정보, 작업자 정보, 작업 스킬 정보 중 어느 하나 또는 이것들의 조합을 필요에 따라 갱신한다(S311). 또는, 정보 갱신부(126)가 상기 작업의 개시 시간 및 종료 시간, 작업의 상세 등을 자동적으로 취득하고, 이들 정보를 이용하여 기억부에 격납된 작업 정보, 작업자 정보, 작업 스킬 정보 중 어느 하나 또는 이것들의 조합을 갱신하도록 해도 좋다.Upon completion of the work, the corresponding worker or its manager who performed the work inputs work completion information including details of work, work time, etc., from, for example, a portable information terminal or an input terminal installed in the facility P (S310) . When the information update unit 126 of the worker selection system 100 acquires the input job completion information, it uses this information to determine any one of job information, worker information, and job skill information stored in the storage unit, or a combination thereof. It is updated as necessary (S311). Alternatively, the information update unit 126 automatically acquires the start time and end time of the job, details of the job, etc., and uses these information to be stored in the storage unit, any one of job information, worker information, and job skill information. Alternatively, a combination of these may be updated.

작업 미경험자 판정부(112)가 S302에서 특정된 작업에 대하여 미경험자가 있다고 판정했을 경우(S303)에는, 작업 스킬 편차 산정부(114)가 당해 미경험자에게 미리 설정된 가작업 스킬을 작업자 정보 기억부(104)로부터 취득한다. 가작업 스킬로서 설정되는 정보는 작업 스킬로서 이용되는 지표에 따라 설정할 수 있다. 예를 들면, 과거에 있어서 당해 작업에 대응했을 때에 요한 시간 중 최단의 작업 시간을 작업 스킬로서 사용하고 있을 경우에는, 당해 미경험자의 가작업 스킬로서, 다른 작업자가 과거에 당해 작업을 행했을 때의 작업 시간 중 가장 긴 작업 시간을 설정할 수 있다. 또는, 가작업 스킬로서, 다른 작업자가 과거에 최초로 당해 작업을 행했을 때의 작업 시간의 평균값을 설정할 수도 있다.When the work inexperienced person determination unit 112 determines that there is an inexperienced person for the work specified in S302 (S303), the work skill deviation calculation unit 114 transfers the temporary work skill set in advance to the inexperienced person in the worker information storage unit 104 ). Information set as a temporary work skill can be set according to an index used as a work skill. For example, if the shortest working time of the time required when responding to the work in the past is being used as a work skill, it is a temporary work skill of the inexperienced person, and when other workers have performed the work in the past. You can set the longest working time among working hours. Alternatively, as a temporary work skill, it is also possible to set an average value of work hours when another worker first performed the work in the past.

미경험자의 가작업 스킬은, 상기와 같이 미리 설정해 두고, 작업 스킬 정보로서 작업 스킬 정보 기억부(106)에 격납해 둘 수도 있지만, 작업자 선정 시스템(100)이 자동적으로 설정할 수도 있다. 예를 들면, 작업 스킬로서 최단 시간이 이용되는 경우이면, 작업 미경험자 판정부(112)가 필요한 작업에 대해서 미경험자가 있다고 판정한 것에 응답하여, 작업자 선정 시스템(100)이 작업자 정보 기억부(104)로부터 다른 작업자가 과거에 당해 작업을 행했을 때의 작업 시간을 취득해서 비교하고, 가장 긴 작업 시간을 가작업 스킬로서 설정, 작업 스킬 정보 기억부(106)에 격납할 수 있다.The temporary work skill of an inexperienced person may be set in advance as described above and stored in the work skill information storage unit 106 as work skill information, but the worker selection system 100 may set it automatically. For example, in the case where the shortest time is used as a work skill, in response to the work inexperienced person determining unit 112 determining that there is an inexperienced person for a required work, the worker selection system 100 is the worker information storage unit 104 It is possible to acquire and compare the work time when another worker has performed the work in the past from from, set the longest work time as a temporary work skill, and store it in the work skill information storage unit 106.

이어서, 작업에 대응하는 작업자의 선정시에, 그 작업의 실시에 허용되는 시간을 고려할 경우의 작업자 선정 처리를 설명한다. 도 8은 작업자 선정 처리에 있어서, 작업에 허용되는 시간을 고려했을 경우의 처리 흐름(800)을 나타낸다. 이하의 설명에 있어서는, 도 3의 흐름과 다른 부분에 대해서 주로 설명한다.Next, when selecting an operator corresponding to a job, an operator selection process in the case of considering the time allowed for execution of the job will be described. Fig. 8 shows a processing flow 800 when the time allowed for work is considered in the operator selection processing. In the following description, parts different from the flow of FIG. 3 will be mainly described.

도 3의 처리 흐름(300)에서는, 작업을 필요로 하는 사상이 발생했을 때에, 당해 작업에 대해서 복수의 작업자의 작업 스킬의 편차를 계산하고, 편차의 크기가 소정 기준 이상일 때에는 작업 스킬이 가장 낮은 작업자를 당해 작업을 행하는 작업자로서 추출한다. 그러나, 작업을 행하는 것이 필요한 어떠한 사상이 발생했을 때에는, 설비(P)의 가동 정지를 요할 경우가 있고, 가동이 정지되어 있는 동안은 물품의 생산이 정지하게 된다. 따라서, 작업 스킬이 낮은 작업자가 당해 작업을 완료할 때까지 시간이 걸리기 때문에 필요한 생산량의 미달성이 발생할 가능성이 있을 경우에는, 그 작업자에게 당해 작업을 행하게 할 수는 없고, 보다 단시간에 작업을 행할 수 있는 작업자에게 작업을 행하게 할 필요가 있다. 그래서, 처리 흐름(800)에서는, 설비(P)의 가동을 정지해도 필요한 생산 계획을 달성하는 것이 가능한 허용 시간과, 추출된 작업자가 당해 작업을 행하는데에 필요한 작업 시간을 비교해서, 당해 작업자가 허용 시간 내에 작업을 완료할 수 있을지의 여부를 판정하고, 당해 작업자의 작업 시간이 허용 시간(작업을 행하기 위해 허용되는 정지 가능 시간)을 상회할 경우에는 별도의 작업자를 추출하도록 한다.In the processing flow 300 of FIG. 3, when an event requiring a work occurs, deviations in work skills of a plurality of workers are calculated for the work, and when the size of the deviation is more than a predetermined standard, the work skill is the lowest. An operator is extracted as an operator who performs the work. However, when any event that requires performing work occurs, it may be necessary to stop the operation of the facility P, and production of the article is stopped while the operation is stopped. Therefore, since it takes time for a worker with low work skill to complete the work, if there is a possibility that the required production amount may not be achieved, the work cannot be made to the worker, and the work can be performed in a shorter time. It is necessary to get the work done to an operator who can. Therefore, in the processing flow 800, the allowable time for achieving the required production plan even if the operation of the facility P is stopped, and the working time required for the extracted worker to perform the work, the operator It is determined whether or not the work can be completed within the allowable time, and if the work time of the worker exceeds the allowable time (permissible stoppage time allowed to perform the work), a separate worker is extracted.

처리 흐름(800)의 스텝(S803)에 있어서, S802에서 특정된 작업에 대해서 미경험자가 없다고 판정되었을 경우에, 작업자 선정 시스템(100)의 작업 허용 시간 산출부(118)는 작업을 위한 허용 시간을 산출한다(S805). 또, 허용 시간의 산출은 이 시점에서 행해지는 것에 한정되는 것은 아니고, 예를 들면, S808에 있어서 작업 스킬이 가장 낮은 작업자가 추출된 후에 산출해도 좋다.When it is determined in step S803 of the processing flow 800 that there is no inexperienced person for the job specified in S802, the work allowable time calculation unit 118 of the worker selection system 100 determines the allowable time for the work. Calculate (S805). In addition, the calculation of the allowable time is not limited to that performed at this time, for example, it may be calculated after the operator with the lowest work skill is extracted in S808.

도 9는 허용 시간의 산출의 사고 방식의 일례를 나타낸다. 도 9에 있어서 가로축은 시간을 나타내고, 세로축은 물품의 생산량을 나타낸다. 예를 들면, 설비에 있어서 필요한 작업이 발생한 시점에서 설비의 가동을 정지하고, 일정의 정지 시간 후에 생산을 재개하여, 그 후, 정지 전의 생산 상황과 동일한 상황에서 생산을 행하면 생산 마감일까지 생산 계획을 달성 가능하다고 상정되는 경우에는, 그 일정의 정지 시간을 「허용 시간」으로 할 수 있다. 허용 시간은, 작업 발생시에 그때까지의 생산 실적이 생산 계획에 있어서 규정되는 생산량을 상회하고 있으면 보다 길게 할 수 있다. 또한, 허용 시간으로서 산출되는 시간은, 예를 들면, 작업 재개 후에 있어서의 생산량의 예상 추이를 작업 개시 전의 생산량의 추이에 대하여 어느 정도로 설정할지, 생산의 안전도를 어느 정도 예상할지, 설비의 생산 능력에 대하여 생산 계획이 어느 정도의 여유도를 가질지 등의 조건에 따라 변화하게 된다.9 shows an example of a way of thinking of calculating an allowable time. In Fig. 9, the horizontal axis represents time, and the vertical axis represents the amount of product produced. For example, if the operation of the facility is stopped at the point where necessary work occurs, production is resumed after a certain stop time, and then production is carried out in the same situation as the production situation before the stoppage, the production plan is made until the production deadline. When it is assumed that it can be achieved, the fixed stop time can be referred to as the "permissible time". The allowable time can be made longer if the production performance up to that point at the time of occurrence of the work exceeds the production amount specified in the production plan. In addition, the time calculated as the allowable time is, for example, to what extent the expected trend of production after resuming work is set with respect to the trend of production before work commencement, to what extent the safety of production is expected, and the production capacity of the facility. It changes according to conditions such as how much margin the production plan has.

예를 들면, 도 9에 나타내어지는 사고 방식에 의거하여 산출된 허용 시간은, 작업 완료 가능성 판정부(120)에 전달되어, 작업 완료 가능성 판정부(120)는 S808에서 추출된 저스킬 작업자의 상기 작업에 대한 최단 작업 시간과 허용 시간을 비교한다(S810). 비교의 결과, 최단 작업 시간이 허용 시간보다 짧을 경우에는, 작업 완료 가능성 판정부(120)는, 저스킬 작업자가 당해 작업을 완료할 수 있는 것으로 판정하고, 작업자 선정부(124)는 그 저스킬 작업자를 당해 작업에 대응하는 대응 작업자로서 선정한다.For example, the allowable time calculated based on the mindset shown in FIG. 9 is transferred to the work completion possibility determination unit 120, and the work completion possibility determination unit 120 is the above-mentioned low-skill worker extracted in S808. The shortest working time and the allowable time for the work are compared (S810). As a result of the comparison, when the shortest work time is shorter than the allowable time, the work completion possibility determination unit 120 determines that a low-skilled worker can complete the work, and the worker selection unit 124 determines that the low-skilled worker can complete the work. Workers are selected as responding workers to the task.

한편, 허용 시간이 저스킬 작업자의 당해 작업에 대한 최단 작업 시간과 비교된(S810) 결과, 최단 작업 시간이 허용 시간 이상일 경우에는, 작업 완료 가능성 판정부(120)는, 당해 작업자로는 허용 시간 내에 작업을 완료할 수 없다고 판단한다. 이 경우에는, 작업 스킬 판정부(116)가, 복수의 작업자 중 당해 작업자를 제외한 다른 작업자 중에서 작업 스킬이 가장 낮은 작업자를 추출한다(S811, S812, S808). 이 작업자에 대해서도 마찬가지로, 작업 완료 가능성 판정부(120)가 허용 시간과 최단 작업 시간의 비교를 행한다.On the other hand, as a result of comparing the allowable time with the shortest working time for the job of the low-skilled worker (S810), when the shortest working time is more than the allowable time, the work completion possibility determination unit 120, the allowable time for the worker It judges that the task cannot be completed within. In this case, the work skill determination unit 116 extracts a worker with the lowest work skill from among the plurality of workers excluding the worker (S811, S812, S808). Similarly for this worker, the work completion possibility determination unit 120 compares the allowable time and the shortest work time.

S808에서 S812의 스텝을 반복한 결과, S812에 있어서 작업 후보자가 남아있지 않다고 판정되었을 경우에는, 가능한 한 짧은 시간에 작업을 완료시킬 수 있도록, 작업자 선정부(124)는 모든 작업자 중에서 가장 작업 시간이 짧은 작업자를 당해 작업의 대응 작업자로서 선정한다(S 813).As a result of repeating the steps from S808 to S812, if it is determined that there are no candidates left in S812, the operator selection unit 124 has the most working time among all workers so that the work can be completed in the shortest possible time. A short worker is selected as a corresponding worker for the job (S813).

S807 및 S808에 있어서, 저작업 스킬자가 추출된 경우에는 이상과 같지만, 고스킬 작업자가 추출되었을 경우에 있어서도, 마찬가지의 처리가 행해진다(S807, S809, S814∼S817).In S807 and S808, when the low-working skill person is extracted, it is the same as described above, but also when a high-skilled worker is extracted (S807, S809, S814 to S817).

이어서, 작업에 대응하는 작업자의 선정시에, 그 작업을 실시하는 작업자의 작업 스킬 향상 가능성을 고려할 경우의 작업자 선정 처리를 설명한다. 도 10은 작업자 선정 처리에 있어서, 작업자의 작업 스킬 향상 가능성을 고려했을 경우의 처리 흐름(1000)을 나타낸다. 이하의 설명에 있어서는, 도 3의 흐름과 다른 부분에 대해서 주로 설명한다.Next, when selecting an operator corresponding to a job, an operator selection process in the case of considering the possibility of improving the work skill of the operator performing the job will be described. 10 shows a processing flow 1000 when the possibility of improving the work skill of the worker is considered in the worker selection process. In the following description, parts different from the flow of FIG. 3 will be mainly described.

본 시스템에 있어서는, 복수의 작업자의 작업 스킬의 편차를 계산하여, 편차의 크기가 소정 기준 이상일 경우에는, 당해 작업을 행하는 작업자로서 저스킬 작업자를 추출한다. 여기에서, 복수의 작업자로 이루어지는 팀 전체의 스킬의 향상을 생각하면, 예를 들면 같은 정도의 작업 스킬을 갖는 복수의 작업자가 있을 경우에는, 당해 작업을 행하게 함으로써 작업 스킬의 향상이 예상되는 작업자를 선택하는 것이 바람직하다. 그래서, 처리 흐름(1000)에서는, 추출된 작업자의 당해 작업에 있어서의 과거의 작업 스킬의 변화를 고려하여, 작업 스킬 향상이 가능하다고 판정될 경우에는 당해 작업자를 그대로 추출하고, 작업 스킬 향상이 가능하지 않다고 판정될 경우에는 다른 작업자를 추출하도록 한다.In the present system, deviations of the work skills of a plurality of workers are calculated, and when the size of the deviations is equal to or greater than a predetermined standard, a low-skilled worker is extracted as a worker performing the work. Here, when considering the improvement of the overall skill of the team consisting of a plurality of workers, for example, when there are a plurality of workers with the same level of work skills, the worker who is expected to improve the work skill by performing the work It is desirable to choose. So, in the processing flow 1000, when it is determined that the work skill improvement is possible, taking into account the change in the work skill of the extracted worker in the past in the work, the worker is extracted as it is, and work skill improvement is possible. If it is determined not to do so, another worker should be extracted.

처리 흐름(1000)의 스텝(S1009)에 있어서, 작업 스킬 향상 가능성 판정부(122)는 S1007에서 선정된 작업자의 작업 스킬 향상 가능성을 판정한다. 작업 스킬의 향상 가능성은, 예를 들면 당해 작업자의 과거에서 있어서의 당해 작업의 작업 시간(예를 들면, 과거의 복수회의 작업에 걸치는 작업 시간이나 전회의 작업의 작업 시간)의 변화를 구함으로써 판정할 수 있다. 작업 스킬 향상 가능성 판정부(122)는, 추출된 작업자의 과거의 복수회의 작업 시간을 작업 정보 기억부(102)로부터 취득하고, 그것들의 작업 시간을 비교하여 작업 실시마다 작업 시간이 단축되는 경향이 있으면, 당해 작업자의 그 작업에 있어서의 작업 스킬 향상이 가능하다고 판정한다.In step S1009 of the processing flow 1000, the work skill improvement possibility determination unit 122 determines the possibility of improving the work skill of the worker selected in S1007. The likelihood of improvement in work skill is determined, for example, by obtaining a change in the work time of the work in the past of the worker in question (e.g., work time spanning multiple times in the past or work time of the previous work). can do. The work skill improvement possibility determination unit 122 acquires the extracted work time of the past multiple times from the work information storage unit 102, compares the work time, and tends to shorten the work time for each work execution. If so, it is determined that the worker's work skill improvement in the work is possible.

한편, 작업 스킬 향상 가능성 판정부(122)는 추출된 작업자의 과거의 복수회의 작업 시간을 비교하여 작업 실시마다 작업 시간이 단축되는 경향이 없으면, 당해 작업자의 그 작업에 있어서의 작업 스킬 향상이 가능하지 않다고 판정한다. 이 경우에는, 작업 스킬 판정부(116)가, 복수의 작업자 중 당해 작업자를 제외한 다른 작업자 중에서 작업 스킬이 가장 낮은 작업자를 추출한다(S1010, S1011, S1007). 이 작업자에 대해서도 마찬가지로, 작업 스킬 향상 가능성 판정부(122)가 작업 스킬의 향상 가능성의 판정을 행한다.On the other hand, the work skill improvement possibility determination unit 122 compares the extracted work time of a plurality of times in the past, and if there is no tendency to shorten the work time for each work execution, the work skill improvement in the work of the worker is possible. You decide not to do it. In this case, the work skill determination unit 116 extracts a worker with the lowest work skill from among the plurality of workers excluding the worker (S1010, S1011, and S1007). Similarly for this worker, the work skill improvement possibility determination unit 122 determines the work skill improvement possibility.

S1007로부터 S1011의 스텝을 반복한 결과, S1011에 있어서 작업 후보자가 남아있지 않다고 판정되었을 경우에는, 작업자 선정부(124)는 모든 작업자 중에서 가장 작업 스킬이 높은 작업자를 당해 작업에 대응하는 대응 작업자로서 선정한다 (S1012).As a result of repeating the steps from S1007 to S1011, when it is determined that there are no job candidates remaining in S1011, the worker selection unit 124 selects the worker with the highest work skill among all workers as the corresponding worker corresponding to the job. Do (S1012).

S1006 및 S1007에 있어서, 저작업 스킬자가 추출된 경우에는 이상과 같지만, 고스킬 작업자가 추출되었을 경우에 있어서도, 마찬가지의 처리가 행해진다(S1006, S1008, S1013∼S1016).In S1006 and S1007, when a low-working skill person is extracted, the same is as described above, but also when a high-skilled worker is extracted (S1006, S1008, S1013 to S1016).

이어서, 작업에 대응하는 작업자의 선정시에, 그 작업의 실시에 허용되는 시간과, 그 작업을 실시하는 작업자의 작업 스킬 향상 가능성을 고려할 경우의 작업자 선정 처리를 설명한다. 도 11은 작업자 선정 처리에 있어서, 작업의 허용 시간과 작업 스킬 향상 가능성을 모두 고려했을 경우의 처리 흐름(1100)을 나타낸다. 이하의 설명에 있어서는, 도 3의 흐름과 다른 부분에 대해서 주로 설명한다.Next, when selecting a worker corresponding to a job, a description will be given of a worker selection process when considering the time allowed for the execution of the job and the possibility of improving the work skill of the worker performing the job. 11 shows a processing flow 1100 in the case of considering both the allowable time for work and the possibility of improving work skill in the operator selection process. In the following description, parts different from the flow of FIG. 3 will be mainly described.

처리 흐름(1100)의 스텝(S1103)에 있어서, S1102에서 특정된 작업에 대해서 미경험자가 없다고 판정되었을 경우에, 작업자 선정 시스템(100)의 작업 허용 시간 산출부(118)는, S1105에서 작업 허용 시간을 산출한다. 작업 허용 시간의 산출은 이 시점에서 행해지는 것에 한정되는 것은 아니고, 예를 들면, S1108에 있어서 작업 스킬이 가장 낮은 작업자가 추출된 후에 산출해도 좋다. 작업 허용 시간의 산출의 사고 방식은, 도 8의 처리 흐름(800)의 설명에 있어서 상술되어 있다.In step S1103 of the processing flow 1100, when it is determined that there is no inexperienced person for the job specified in S1102, the work allowable time calculation unit 118 of the operator selection system 100 returns the work allowable time in S1105. Yields The calculation of the work allowable time is not limited to that performed at this point, and may be calculated after, for example, the worker with the lowest work skill is extracted in S1108. The way of thinking of calculating the allowable work time is described in detail in the description of the processing flow 800 in FIG. 8.

이어서, 스텝(S1110)에 있어서, 작업 스킬 향상 가능성 판정부(122)는 S1108에서 선정된 작업자의 작업 스킬 향상 가능성을 판정한다. 작업 스킬 향상 가능성에 대해서는, 도 10의 처리 흐름(1000)의 설명에 있어서 상술되어 있다. 작업 스킬 향상 가능성 판정부(122)는, 추출된 작업자의 과거의 복수회의 작업 시간을 작업 정보 기억부(102)로부터 취득하고, 그들 작업 시간을 비교하여 작업 실시마다 작업 시간이 단축되는 경향이 있으면, 당해 작업자의 그 작업에 있어서의 작업 스킬의 향상 가능성이 높다고 판정한다.Next, in step S1110, the work skill improvement possibility determination unit 122 determines the work skill improvement possibility of the worker selected in S1108. The possibility of improving the work skill is described in detail in the description of the processing flow 1000 in FIG. 10. If the work skill improvement possibility determination unit 122 acquires the extracted work time of a plurality of times in the past from the work information storage unit 102, compares the work time, and the work time tends to be shortened for each work execution. , It is determined that the possibility of improvement of the work skill in the work of the operator is high.

이어서, 스텝(S1111)에 있어서, 작업 완료 가능성 판정부(120)는, S1110에 있어서 작업 스킬의 향상 가능성이 높다고 판정된 저스킬 작업자에 대해서, 당해 작업의 최단 작업 시간과 작업 허용 시간을 비교한다. 비교의 결과, 최단 작업 시간이 작업 허용 시간보다 짧을 경우에는, 작업 완료 가능성 판정부(120)는 저스킬 작업자가 당해 작업을 완료할 수 있는 것으로 판정하고, 작업자 선정부(124)는 그 저스킬 작업자를 당해 작업에 대응하는 대응 작업자로서 선정한다.Next, in step S1111, the work completion possibility determination unit 120 compares the shortest work time of the work and the work allowable time with respect to the low-skilled worker determined in S1110 that the possibility of improving work skill is high. . As a result of the comparison, when the shortest work time is shorter than the work allowable time, the work completion possibility determination unit 120 determines that a low-skilled worker can complete the work, and the worker selection unit 124 determines that the low skill Workers are selected as responding workers to the task.

스텝(S1110)에 있어서 당해 작업자의 작업 스킬 향상이 가능하지 않다고 판정되었을 경우, 또는, S1111에 있어서 저스킬 작업자가 당해 작업을 끝낼 수 없다고 판정되었을 경우에는, 작업 스킬 판정부(116)가 복수의 작업자 중 당해 작업자를 제외한 다른 작업자 중에서 작업 스킬이 가장 낮은 작업자를 추출한다(S1112, S1113, S1108). 이 작업자에 대해서도 마찬가지로, 작업 스킬 향상 가능성 판정부(122)가 작업 스킬 향상 가능성을 판정하고, 작업 완료 가능성 판정부(120)가 작업 완료 가능성의 판정을 행한다.When it is determined in step S1110 that the work skill improvement of the worker is not possible, or when it is determined in S1111 that the low-skilled worker cannot complete the task, the work skill determination unit 116 Among the workers, a worker with the lowest work skill is extracted from among other workers except the corresponding worker (S1112, S1113, S1108). Similarly for this worker, the work skill improvement possibility determination unit 122 determines the work skill improvement possibility, and the work completion possibility determination unit 120 determines the work completion possibility.

또, 처리 흐름(1100)에 있어서는, S1108에 있어서 추출된 저스킬 작업자에 대해서, S1110에서 작업 스킬의 향상 가능성을 판정하고, S1111에서 작업 완료 가능성의 판정을 하고 있지만, 이들 판정을 행하는 순서는 반대라도 좋다.In the process flow 1100, for the low-skilled workers extracted in S1108, the possibility of improving work skills is determined in S1110, and the possibility of completing the work is determined in S1111, but the order of making these determinations is reversed. It can be done.

S1108로부터 S1113의 스텝을 반복한 결과, S1113에 있어서 작업 후보자가 남아있지 않다고 판정되었을 경우에는, 가능한 한 짧은 시간에 작업을 완료시킬 수 있도록, 작업자 선정부(124)는 모든 작업자 중에서 가장 작업 시간이 짧은 작업자를 당해 작업에 대응하는 대응 작업자로서 선정한다(S1114).As a result of repeating the steps from S1108 to S1113, when it is determined that there are no candidates left in S1113, the worker selection unit 124 has the most work time among all workers so that the work can be completed in the shortest possible time. A short worker is selected as a corresponding worker corresponding to the task (S1114).

S1007 및 S1008에 있어서 저작업 스킬자가 추출된 경우에는 이상과 같지만, 고스킬 작업자가 추출되었을 경우에 있어서도, 마찬가지의 처리가 행해진다(S1107, S1109, S1115∼S1119).In S1007 and S1008, when a low-work skill person is extracted, it is the same as above, but when a high-skill worker is extracted, the same process is performed (S1107, S1109, S1115 to S1119).

도 12는 도 11에 나타내어지는 작업자 선정 처리 흐름(1110)을 실행했을 경우의 작업 스킬 향상의 구체예를 나타낸다. 도 12(a)는 간단한 작업(즉, 작업을 행하는 시간이 비교적 짧은 작업)에 대한 작업 스킬 향상의 구체예이며, 도 12(b)는 보다 복잡한 작업(즉, 작업을 행하는 시간이 비교적 긴 작업)에 대한 작업 스킬 향상의 구체예이다. 어느 것이나 5명의 작업자 A∼E로 구성되는 팀에 있어서 어느 한 작업자가 당해 작업을 행할 경우를 상정하고 있고, 당해 작업의 최단 작업 시간을 작업 스킬로 한다.FIG. 12 shows a specific example of improvement in work skill when the operator selection process flow 1110 shown in FIG. 11 is executed. Figure 12 (a) is a specific example of improving the work skill for a simple task (i.e., a task with a relatively short time to perform the task), and Figure 12 (b) is a more complex task (that is, a task with a relatively long time to perform the task) ) Is a specific example of improving work skills. In any of them, in a team composed of five workers A to E, it is assumed that any one worker performs the work, and the shortest working time of the work is taken as the work skill.

도 12(a)의 1회째의 작업에 대해서, 가장 작업 시간이 짧은 작업자 A 또는 작업자 B의 작업 시간(당초의 설정값을 5분으로 한다)과 가장 긴 작업자 E의 작업 시간(당초의 설정값을 15분으로 한다)을 이용하여, 작업 스킬의 편차의 크기를 계산하면, (4)의 란에 나타내어지는 바와 같이 「2.0」이 된다. 소정 기준값이 1.0으로 설정되어 있으면, 편차의 크기는 소정 기준값 이상이기 때문에 작업자 E가 추출된다. 추출된 작업자 E에 대해서, 최단 작업 시간(15분)과, 예를 들면 도 9의 사고 방식에 의거하여 산출된 작업 허용 시간(100분)을 비교하면, 작업자 E는 작업 허용 시간 내에 작업을 끝낼 수 있다고 판단되기 때문에, 여기에서는 작업자 E(신인)가 당해 작업을 행하는 대응 작업자로서 선정된다. 작업자 E가 당해 작업을 행한 결과, 12분에서 작업을 끝냈다고 하면, 작업자 E의 당해 작업의 최단 작업 시간이 12분으로 갱신된다.For the first job in Fig. 12(a), the working time of the worker A or the worker B with the shortest working time (the initial set value is 5 minutes) and the working time of the longest worker E (the initial set value) 15 minutes) is used to calculate the size of the deviation of the work skill, as shown in the column of (4), it becomes "2.0". If the predetermined reference value is set to 1.0, the operator E is extracted because the magnitude of the deviation is equal to or greater than the predetermined reference value. For the extracted worker E, when comparing the shortest working time (15 minutes) with the work allowable time (100 minutes) calculated based on the mindset of FIG. 9, for example, the worker E will finish the work within the allowable work time. Since it is judged that it is possible, here, the worker E (new person) is selected as the corresponding worker who performs the work. As a result of the operator E performing the work, if it is assumed that the work is completed in 12 minutes, the shortest working time of the work of the worker E is updated to 12 minutes.

2회째의 작업이 발생했을 때에는, 편차의 크기가 소정 기준값보다 크고, 작업 시간이 가장 긴 작업자 E라도 작업 허용 시간 내에 작업을 끝낼 수 있다고 판단되고, 또한, 작업자 E는 1회째의 작업이 당초 설정되어 있었던 최단 작업 시간(15분)보다 짧은 시간(12분)에서 종료한 점으로부터 작업 스킬 향상 가능성도 있다고 판단되기 때문에, 여기에서는 작업자 E가 대응 작업자로서 선정된다. 3회째, 4회째의 작업이 발생했을 때도 마찬가지로, 각각, 작업자 D, 작업자 C가 대응 작업자로서 선정된다.When the second work occurs, the magnitude of the deviation is larger than the predetermined reference value, and it is determined that even the operator E with the longest working time can finish the work within the allowable time, and the operator E sets the first work initially. Since it is judged that there is also a possibility of improving the work skill from the point that it ended in a time (12 minutes) shorter than the shortest working time (15 minutes) that has been set, the worker E is selected here as the corresponding worker. Similarly, when the 3rd and 4th jobs occur, worker D and worker C are respectively selected as corresponding workers.

5회째의 작업이 발생했을 때는, 가장 작업 시간이 짧은 작업자 A 또는 작업자 B의 작업 시간(5분)과 가장 긴 작업자 E의 작업 시간(9분)을 이용하여, 작업 스킬의 편차의 크기가 계산된다. 편차의 크기는 「0.8」이 되고, 이것은 소정 기준값보다 작은 값이기 때문에, 여기에서는 작업자 A 또는 작업자 B가 추출된다. 이들 작업자는 최단 작업 시간 내에 작업을 끝낼 수 있다고 판단되기 때문에, 여기에서는 작업자 A 또는 작업자 B가 당해 작업을 행하는 작업자로서 선정된다. 또, 작업자 A 및 작업자 B 중 어느쪽을 최종적으로 대응 작업자로서 선정할지에 관해서, 작업 스킬 향상 가능성의 판단 결과에 따르는 것이 바람직하지만, 성장 가능성이 같은 정도의 경우(도 12(a)의 예에서는 양자의 과거의 작업 시간 추이가 동일)에는, 다른 임의의 기준을 이용하여 선정할 수 있다. 여기에서는, 작업자 A(베테랑)가 대응 작업자로서 선정되는 것으로 한다.When the fifth work occurs, the size of the deviation of the work skill is calculated using the work time of worker A or worker B with the shortest work time (5 minutes) and work time of worker E with the longest work time (9 minutes). do. The size of the deviation becomes "0.8", and since this is a value smaller than the predetermined reference value, the worker A or the worker B is extracted here. Since it is judged that these workers can complete the work within the shortest working time, here, the worker A or the worker B is selected as the worker who performs the work. In addition, it is preferable to follow the determination result of the possibility of improving work skill as to which of the worker A and the worker B will be finally selected as the corresponding worker, but in the case of the same degree of growth potential (in the example of Fig. 12(a)) The change of both past working hours is the same), it can select using other arbitrary criteria. Here, it is assumed that worker A (veteran) is selected as the corresponding worker.

이하, 6회째∼10회째의 작업이 발생했을 경우도 마찬가지로 대응 작업자가 선정된다. 이와 같이, 10회의 작업에 있어서 순차적으로 작업자가 선정됨으로써, 작업 스킬이 낮았던 작업자 E의 스킬이 향상되고, 결과적으로 팀 전체의 스킬도 향상시킬 수 있다.Hereinafter, when the 6th to 10th jobs occur, corresponding workers are similarly selected. As described above, by sequentially selecting workers in 10 tasks, the skill of the worker E, whose work skill was low, is improved, and as a result, the skill of the entire team can also be improved.

도 12(b)에 나타내어지는 예를 설명하면, 우선, 1회째의 작업 발생시에 상기와 마찬가지로 작업 스킬의 편차의 크기가 계산된다. 편차의 크기가 「0.7」이기 때문에, 소정 기준값이 1.0으로 설정되어 있으면, 가장 작업 스킬이 높은 작업자 A가 추출된다. 이 작업자의 최단 작업 시간은 60분으로 설정되어 있고, 작업 허용 시간 95분보다 짧기 때문에, 이 작업자는 시간 내에 작업을 끝낼 수 있다고 판단되어 작업자 A(베테랑)가 대응 작업자로서 선정된다.Referring to the example shown in Fig. 12B, first, the magnitude of the deviation of the work skill is calculated similarly to the above when the first work occurs. Since the magnitude of the deviation is "0.7", if the predetermined reference value is set to 1.0, the worker A with the highest work skill is extracted. The shortest working time of this worker is set to 60 minutes, and since it is shorter than 95 minutes of work allowable time, it is judged that this worker can finish the work within the time, and worker A (veteran) is selected as the corresponding worker.

이어서, 2회째의 작업이 발생했을 때에는, 작업 스킬의 편차의 크기는 1.0 이상이기 때문에, 가장 작업 스킬이 낮은 작업자 E가 추출된다. 그러나, 작업자 E는 상기 작업의 최단 작업 시간이 100분으로 설정되어 있고, 작업 허용 시간 95분보다 길기 때문에, 작업자 E에서는 작업 허용 시간 내에 작업을 끝낼 수 없다고 판단된다. 이 경우에는, 작업자 E를 제외한 다른 작업자 중 작업 스킬이 가장 낮은 작업자인 작업자 D가 대응 작업자로서 선정된다(또, 작업자 C 및 작업자 D 중 작업자 D를 선정하는 근거에 대해서는, 임의의 기준에 의거하는 것으로 할 수 있다). 이하, 3회째∼7회째의 작업이 발생했을 경우도 마찬가지로 대응 작업자가 선정된다.Subsequently, when the second work occurs, since the magnitude of the deviation of the work skill is 1.0 or more, the worker E with the lowest work skill is extracted. However, since the operator E has the shortest working time of the above-described operation set to 100 minutes and is longer than the allowable work time of 95 minutes, it is determined that the operator E cannot finish the work within the allowable work time. In this case, the worker D, which is the worker with the lowest work skill among other workers except worker E, is selected as the corresponding worker.(In addition, as for the basis for selecting worker D among worker C and worker D, based on arbitrary criteria, Can be done). Hereinafter, when the 3rd to 7th work occurs, a corresponding worker is similarly selected.

8회째의 작업이 발생했을 때에는, 편차의 크기가 0.9이며, 작업자 A의 작업 최단 시간이 작업 허용 시간 이내이기 때문에 작업자 A가 추출될 것이다. 그러나, 작업자 A는 7회째의 작업에의 대응 작업자로서 선정되어 작업을 행한 결과, 작업 시간의 단축 효과가 없기 때문에 작업 스킬 향상이 가능하지 않다고 판단된다. 따라서, 여기에서는, 나머지 작업자 B∼작업자 E에 대해서, 편차의 크기, 작업 완료 가능성이 판단되고, 결과적으로 작업자 B가 대응 작업자로서 선정되게 된다. 이와 같이, 10회의 작업에 있어서 순차 작업자가 선정됨으로써, 작업 스킬이 낮았던 작업자 C∼작업자 E뿐만 아니라 작업자 A 및 작업자 B의 작업 스킬도 향상되어, 결과적으로 팀 전체의 스킬도 향상시킬 수 있다.When the eighth operation occurs, the magnitude of the deviation is 0.9, and the operator A will be extracted because the shortest working time of the operator A is within the allowable operation time. However, as a result of performing the work by selecting the worker A as a worker corresponding to the seventh work, it is determined that work skill improvement is not possible because there is no effect of shortening the work time. Therefore, here, for the remaining workers B to E, the magnitude of the deviation and the possibility of completion of the work are determined, and as a result, the worker B is selected as the corresponding worker. In this way, by sequentially selecting workers in 10 jobs, not only workers C to E, but also workers A and B, whose work skills were low, improves the work skills of the workers A and B, and as a result, the overall skills of the team can be improved.

이상, 상세히 설명한 바와 같이, 본 발명에 의하면, 설비에 있어서 필요시되는 여러가지 작업에 대해서, 저스킬자의 작업 스킬을 조기에 향상시킬 수 있을 뿐 아니라, 고스킬자도 작업 스킬을 더욱 향상시킬 수 있다. 또한, 설비의 운전에 해당는 복수의 작업자로 이루어지는 작업팀 전체로서의 작업 스킬을 향상시킬 수 있다.As described in detail above, according to the present invention, not only can a low-skilled person improve their work skills early, but also a high-skilled person can further improve their work skills for various tasks required in equipment. In addition, it is possible to improve the work skill as a whole work team composed of a plurality of workers corresponding to the operation of the facility.

Claims (27)

설비에 있어서의 필요한 작업에 대응하는 작업자를 복수의 작업자 중에서 자동적으로 선정하기 위한 작업자 선정 시스템으로서,
설비에 있어서의 필요한 작업에 관한 정보인 작업 정보와, 복수의 작업자의 정보와 각각의 작업자가 과거에 행한 작업에 관한 정보를 포함하는 작업자 정보와, 상기 작업에 대응하는 상기 복수의 작업자의 당해 작업에 대한 작업 스킬에 관한 정보인 작업 스킬 정보를 격납한 기억부와,
대응이 필요한 작업의 발생시에 상기 작업 정보와, 상기 작업자 정보와, 상기 작업 스킬 정보를 상기 기억부로부터 취득하고, 복수의 작업자간의 당해 작업에 대한 작업 스킬의 편차의 크기를 구하는 작업 스킬 편차 산정부와,
상기 편차의 크기가 소정 기준 이상일 경우에는 상기 작업 스킬이 가장 낮은 작업자를 추출하고, 상기 편차의 크기가 소정 기준보다 작을 경우에는 상기 작업 스킬이 가장 높은 작업자를 추출하는 작업 스킬 판정부와,
추출된 상기 작업자를 상기 작업에의 대응 작업자로서 선정하고, 그 대응 작업자의 작업자 정보를 출력하는 작업자 선정부와,
상기 작업자 선정부에 의해 선정된 상기 대응 작업자가 대응한 작업의 결과에 의거하여, 상기 기억부의 상기 작업 정보, 상기 작업자 정보, 및 상기 작업자 스킬 정보 중 어느 하나 또는 이것들의 조합을 갱신하는 정보 갱신부를 갖는 것을 특징으로 하는 작업자 선정 시스템.
As a worker selection system for automatically selecting a worker from among a plurality of workers corresponding to the required work in the facility,
Work information, which is information on necessary work in the facility, worker information including information on a plurality of workers and information on work performed by each worker in the past, and the work of the plurality of workers corresponding to the work A memory unit that stores work skill information, which is information on work skills for
A work skill deviation calculation unit that acquires the work information, the worker information, and the work skill information from the storage unit when a work requiring a response occurs, and obtains the size of the deviation of work skills for the work between a plurality of workers Wow,
When the size of the deviation is greater than or equal to a predetermined criterion, the worker with the lowest work skill is extracted, and when the size of the deviation is less than the predetermined criterion, the work skill determination unit extracts the worker with the highest work skill;
A worker selection unit that selects the extracted worker as a worker corresponding to the job, and outputs worker information of the corresponding worker,
An information update unit for updating one or a combination of the job information, the worker information, and the worker skill information of the storage unit, based on the result of the job corresponding to the corresponding worker selected by the worker selection unit. Worker selection system, characterized in that having.
제 1 항에 있어서,
상기 기억부는 설비에 의해 생산되는 물품의 생산 관련 정보를 격납하고 있고,
상기 생산 관련 정보를 상기 기억부로부터 취득하여, 상기 작업을 행하기 위해 설비의 가동을 정지해도 생산 계획을 달성할 수 있는 허용 시간을 산출하는 작업 허용 시간 산출부와,
상기 작업 스킬 판정부에 의해 추출된 상기 작업자가, 상기 허용 시간 내에 당해 작업을 완료할 수 있을지의 여부를 판정하는 작업 완료 가능성 판정부를 더 갖고,
상기 작업 완료 가능성 판정부에 의해 상기 작업자가 당해 작업을 완료할 수 있다고 판정되었을 경우에는, 상기 작업자 선정부는 상기 작업자를 상기 대응 작업자로서 선정하는 작업자 선정 시스템.
The method of claim 1,
The storage unit stores information related to the production of goods produced by the facility,
A work allowable time calculation unit that acquires the production-related information from the storage unit and calculates an allowable time for achieving a production plan even if the operation of the facility is stopped to perform the work;
The operator extracted by the work skill determination unit further has a work completion possibility determination unit that determines whether or not the work can be completed within the allowable time,
When it is determined by the work completion possibility determination unit that the worker can complete the work, the worker selection unit selects the worker as the corresponding worker.
제 1 항에 있어서,
상기 작업 스킬 판정부에 의해 추출된 상기 작업자에 대해서, 상기 작업자의 상기 작업에 있어서의 과거의 작업 스킬의 변화를 구하고, 그 변화에 의거하여 작업 스킬의 향상 가능성을 판정하는 작업 스킬 향상 가능성 판정부를 더 갖고,
상기 작업자 선정부는, 상기 작업 스킬 향상 가능성 판정부에 의해 상기 작업자의 작업 스킬 향상이 가능하다고 판정되었을 경우에는, 상기 작업자를 상기 대응 작업자로서 선정하는 작업자 선정 시스템.
The method of claim 1,
For the worker extracted by the work skill determination unit, a work skill improvement possibility determination unit that obtains a change in the work skill of the worker in the past in the work, and determines the possibility of improvement of the work skill based on the change Have more,
The worker selection unit, when it is determined that the work skill improvement of the worker is possible by the work skill improvement possibility determination unit, selects the worker as the corresponding worker.
제 1 항에 있어서,
상기 기억부는 설비에 의해 생산되는 물품의 생산 관련 정보를 격납하고 있고,
상기 생산 관련 정보를 상기 기억부로부터 취득하여, 상기 작업을 행하기 위해 설비의 가동을 정지해도 생산 계획을 달성할 수 있는 허용 시간을 산출하는 작업 허용 시간 산출부와,
상기 작업 스킬 판정부에 의해 추출된 상기 작업자가, 상기 허용 시간 내에 당해 작업을 완료할 수 있을지의 여부를 판정하는 작업 완료 가능성 판정부와,
상기 작업 스킬 판정부에 의해 추출된 상기 작업자에 대해서, 상기 작업자의 상기 작업에 대한 과거의 작업 스킬의 변화를 구하고, 그 변화에 의거하여 작업 스킬의 향상 가능성을 판정하는 작업 스킬 향상 가능성 판정부를 더 갖고,
상기 작업자 선정부는, 상기 작업 완료 가능성 판정부에 의해 상기 작업자가 당해 작업을 완료할 수 있다고 판정되며, 또한, 상기 작업 스킬 향상 가능성 판정부에 의해 상기 작업자의 작업 스킬 향상이 가능하다고 판정되었을 경우에는, 상기 작업자를 상기 대응 작업자로서 선정하는 작업자 선정 시스템.
The method of claim 1,
The storage unit stores information related to the production of goods produced by the facility,
A work allowable time calculation unit that acquires the production-related information from the storage unit and calculates an allowable time for achieving a production plan even if the operation of the facility is stopped to perform the work;
A work completion possibility determination unit that determines whether or not the operator extracted by the work skill determination unit can complete the work within the allowable time;
With respect to the worker extracted by the work skill determination unit, a work skill improvement possibility determination unit further obtains a change in the work skill in the past for the work of the worker, and determines the possibility of improvement of the work skill based on the change. Have,
When the worker selection unit is determined by the work completion possibility determination unit that the worker can complete the work, and further, when it is determined by the work skill improvement possibility determination unit that the work skill improvement of the worker is possible , A worker selection system for selecting the worker as the corresponding worker.
제 2 항 또는 제 4 항에 있어서,
상기 작업 스킬 판정부에 의해 상기 작업 스킬이 가장 낮은 작업자가 추출되고, 당해 작업자가 상기 작업 완료 가능성 판정부에 의해 상기 작업을 완료할 수 없다고 판정되었을 경우 또는 상기 작업 스킬 향상 가능성 판정부에 의해 작업 스킬 향상이 가능하지 않다고 판정되었을 경우에는, 상기 작업 스킬 판정부는 상기 복수의 작업자 중 당해 작업자를 제외한 다른 작업자 중에서 상기 작업 스킬이 가장 낮은 작업자를 추출하는 작업자 선정 시스템.
The method according to claim 2 or 4,
When the worker with the lowest work skill is extracted by the work skill determination unit, and it is determined that the worker cannot complete the work by the work completion possibility determination unit, or the work skill improvement possibility determination unit works When it is determined that skill improvement is not possible, the work skill determination unit extracts a worker with the lowest work skill from among the plurality of workers except for the worker.
제 5 항에 있어서,
상기 작업 스킬 판정부가 상기 복수의 작업자 중 당해 작업자를 제외한 다른 작업자를 추출할 수 없을 경우에는, 상기 작업자 선정부는 상기 복수의 작업자 중에서 과거에 있어서 당해 작업에 대응했을 때에 요한 시간 중 최단 작업 시간이 가장 짧은 작업자를 선정하는 작업자 선정 시스템.
The method of claim 5,
When the work skill determination unit cannot extract other workers from the plurality of workers other than the corresponding worker, the worker selection unit has the shortest working time among the times required when responding to the work in the past among the plurality of workers. Worker selection system to select short workers.
제 3 항에 있어서,
상기 작업 스킬 판정부에 의해 상기 작업 스킬이 가장 낮은 작업자가 추출되고, 당해 작업자가 상기 작업 스킬 향상 가능성 판정부에 의해 작업 스킬 향상이 가능하지 않다고 판정되었을 경우에는, 상기 작업 스킬 판정부는 상기 복수의 작업자 중 당해 작업자를 제외한 다른 작업자 중에서 상기 작업 스킬이 가장 낮은 작업자를 추출하는 작업자 선정 시스템.
The method of claim 3,
When the worker with the lowest work skill is extracted by the work skill determination unit and the work skill improvement possibility determination unit determines that the work skill improvement is not possible, the work skill determination unit A worker selection system for extracting a worker with the lowest work skill among other workers excluding the worker among workers.
제 7 항에 있어서,
상기 작업 스킬 판정부가 상기 복수의 작업자 중 당해 작업자를 제외한 다른 작업자를 추출할 수 없을 경우에는, 상기 작업자 선정부는 상기 복수의 작업자 중 상기 작업 스킬이 가장 높은 작업자를 선정하는 작업자 선정 시스템.
The method of claim 7,
When the work skill determination unit cannot extract a worker other than the corresponding worker from among the plurality of workers, the worker selection unit selects a worker with the highest work skill among the plurality of workers.
제 2 항 또는 제 4 항에 있어서,
상기 작업 스킬 판정부에 의해 상기 작업 스킬이 가장 높은 작업자가 추출되고, 당해 작업자가 상기 작업 완료 가능성 판정부에 의해 상기 작업을 완료할 수 없다고 판정되었을 경우 또는 상기 작업 스킬 향상 가능성 판정부에 의해 작업 스킬 향상이 가능하지 않다고 판정되었을 경우에는, 상기 작업 스킬 판정부는 상기 복수의 작업자 중 당해 작업자를 제외한 다른 작업자 중에서 상기 작업 스킬이 가장 높은 작업자를 추출하는 작업자 선정 시스템.
The method according to claim 2 or 4,
When the worker with the highest work skill is extracted by the work skill determination unit, and it is determined that the worker cannot complete the work by the work completion possibility determination unit, or the work skill improvement possibility determination unit works When it is determined that skill improvement is not possible, the work skill determination unit extracts a worker with the highest work skill from among the plurality of workers excluding the worker.
제 9 항에 있어서,
상기 작업 스킬 판정부가 상기 복수의 작업자 중 당해 작업자를 제외한 다른 작업자를 추출할 수 없을 경우에는, 상기 작업자 선정부는 상기 복수의 작업자 중에서 과거에 있어서 당해 작업에 대응했을 때에 요한 시간 중 최단의 작업 시간이 가장 짧은 작업자를 선정하는 작업자 선정 시스템.
The method of claim 9,
When the work skill determination unit is unable to extract other workers from the plurality of workers other than the corresponding worker, the worker selection unit has the shortest working time among the times required when responding to the work in the past among the plurality of workers. Worker selection system that selects the shortest worker.
제 3 항에 있어서,
상기 작업 스킬 판정부에 의해 상기 작업 스킬이 가장 높은 작업자가 추출되고, 당해 작업자가 상기 작업 스킬 향상 가능성 판정부에 의해 작업 스킬 향상이 가능하지 않다고 판정되었을 경우에는, 상기 작업 스킬 판정부는 상기 복수의 작업자 중 상기 작업자를 제외한 다른 작업자 중에서 상기 작업 스킬이 가장 높은 작업자를 추출하는 작업자 선정 시스템.
The method of claim 3,
When the worker with the highest work skill is extracted by the work skill determination unit and the work skill improvement possibility determination unit determines that the work skill improvement is not possible, the work skill determination unit A worker selection system for extracting a worker with the highest work skill among workers other than the worker among workers.
제 11 항에 있어서,
상기 작업 스킬 판정부가 상기 복수의 작업자 중 당해 작업자를 제외한 다른 작업자를 추출할 수 없을 경우에는, 상기 작업자 선정부는 상기 복수의 작업자 중 상기 작업 스킬이 가장 높은 작업자를 선정하는 작업자 선정 시스템.
The method of claim 11,
When the work skill determination unit cannot extract a worker other than the corresponding worker from among the plurality of workers, the worker selection unit selects a worker with the highest work skill among the plurality of workers.
제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 복수의 작업자 중에 상기 작업을 행한 경험이 없는 작업자가 있는지의 여부를 판정하고, 당해 작업자가 있을 경우에는 그 작업자에게 상기 작업에 대한 가작업 스킬을 설정하는 작업 미경험자 판정부를 더 포함하는 작업자 선정 시스템.
The method according to any one of claims 1 to 4,
A worker selection system further comprising a work inexperience determination unit that determines whether or not there is an unexperienced worker among the plurality of workers and, if there is the worker, sets a temporary work skill for the job to the worker .
설비에 있어서의 필요한 작업에 대응하는 작업자를 복수의 작업자 중에서 자동적으로 선정하기 위한 작업자 선정 방법으로서,
대응이 필요한 작업이 발생했을 때에, 설비에 있어서의 필요한 작업에 관한 정보인 작업 정보와, 복수의 작업자의 정보와 그 작업자가 과거에 행한 작업의 정보를 포함하는 작업자 정보와, 상기 복수의 작업자의 당해 작업에 대한 작업 스킬에 관한 정보인 작업 스킬 정보를 취득하여, 작업 스킬의 편차의 크기를 구하는 작업 스킬 편차 산정 스텝과,
상기 편차의 크기가 소정 기준 이상일 경우에는 상기 작업 스킬이 가장 낮은 작업자를 추출하고, 상기 편차의 크기가 소정 기준보다 작을 경우에는 상기 작업 스킬이 가장 높은 작업자를 추출하는 작업 스킬 판정 스텝과,
추출된 상기 작업자를 상기 작업에의 대응 작업자로서 선정하고, 그 대응 작업자의 작업자 정보를 출력하는 작업자 선정 스텝과,
상기 작업자 선정 스텝에 의해 선정된 상기 대응 작업자가 대응한 작업의 결과에 의거하여, 상기 작업 정보, 상기 작업자 정보, 및 상기 작업자 스킬 정보 중 어느 하나 또는 이것들의 조합을 갱신하는 정보 갱신 스텝을 포함하는 것을 특징으로 하는 작업자 선정 방법.
As an operator selection method for automatically selecting an operator from among a plurality of workers corresponding to the necessary work in the facility,
When a work requiring response occurs, work information, which is information about necessary work in the facility, information of a plurality of workers, and worker information including information of work performed by the worker in the past, and of the plurality of workers A work skill deviation calculation step of acquiring work skill information, which is information on work skill for the task in question, and obtaining the size of the deviation of the work skill;
A work skill determination step of extracting an operator with the lowest work skill when the size of the deviation is greater than a predetermined standard, and extracting an operator with the highest work skill when the size of the deviation is less than a predetermined standard,
A worker selection step for selecting the extracted worker as a worker corresponding to the job, and outputting worker information of the corresponding worker;
An information update step for updating any one of the work information, the worker information, and the worker skill information, or a combination thereof, based on the result of the work corresponding to the corresponding worker selected by the worker selection step. Worker selection method, characterized in that.
제 14 항에 있어서,
설비에 의해 생산되는 물품의 생산 관련 정보를 취득하고, 그 생산 관련 정보를 이용하여 상기 작업을 행하기 위해 설비의 가동을 정지해도 생산 계획을 달성할 수 있는 허용 시간을 산출하는 허용 시간 산출 스텝과,
상기 작업 스킬 판정 스텝에 있어서 추출된 상기 작업자가, 상기 허용 시간 내에 당해 작업을 완료할 수 있을지의 여부를 판정하는 작업 완료 가능성 판정 스텝을 더 포함하고,
상기 작업 완료 가능성 판정 스텝에 있어서 상기 작업자가 당해 작업을 완료할 수 있다고 판정되었을 경우에는, 상기 작업자 선정 스텝에 있어서 상기 작업자를 상기 대응 작업자로서 선정하는 작업자 선정 방법.
The method of claim 14,
An allowable time calculation step for acquiring production-related information of goods produced by the facility, and calculating the allowable time for achieving the production plan even if the facility is stopped to perform the above operation using the production-related information. ,
Further comprising a work completion possibility determination step of determining whether the operator extracted in the work skill determination step can complete the work within the allowable time,
When it is determined in the work completion possibility determination step that the worker can complete the work, the worker selection method in which the worker is selected as the corresponding worker in the worker selection step.
제 14 항에 있어서,
상기 작업 스킬 판정 스텝에 있어서 추출된 상기 작업자에 대해서, 상기 작업자의 상기 작업에 대한 과거의 작업 스킬의 변화를 구하고, 그 변화에 의거하여 작업 스킬의 향상 가능성을 판정하는 작업 스킬 향상 가능성 판정 스텝을 더 포함하고,
상기 작업 스킬 향상 가능성 판정 스텝에 있어서 상기 작업자의 작업 스킬 향상이 가능하다고 판정되었을 경우에는, 상기 작업자 선정 스텝에 있어서 상기 작업자를 상기 대응 작업자로서 선정하는 작업자 선정 방법.
The method of claim 14,
For the worker extracted in the work skill determination step, a work skill improvement possibility determination step for determining a possibility of improving the work skill based on the change in the past work skill of the worker for the work is performed. Including more,
When it is determined in the work skill improvement possibility determination step that the work skill improvement of the worker is possible, the worker selection method in which the worker is selected as the corresponding worker in the worker selection step.
제 14 항에 있어서,
설비에 의해 생산되는 물품의 생산 관련 정보를 취득하고, 그 생산 관련 정보를 이용하여 상기 작업을 행하기 위해 설비의 가동을 정지해도 생산 계획을 달성할 수 있는 허용 시간을 산출하는 허용 시간 산출 스텝과,
상기 작업 스킬 판정 스텝에 있어서 추출된 상기 작업자가, 상기 허용 시간 내에 당해 작업을 완료할 수 있을지의 여부를 판정하는 작업 완료 가능성 판정 스텝과,
상기 작업 스킬 판정 스텝에 있어서 추출된 상기 작업자에 대해서, 상기 작업자의 상기 작업에 대한 과거의 작업 스킬의 변천 정보에 의거하여 작업 스킬의 향상 가능성을 판정하는 작업 스킬 향상 가능성 판정 스텝을 더 포함하고,
상기 작업 완료 가능성 판정 스텝에 있어서 상기 작업자가 당해 작업을 완료할 수 있더고 판정되며, 또한, 상기 작업 스킬 향상 가능성 판정 스텝에 있어서 상기 작업자의 작업 스킬 향상이 가능하다고 판정되었을 경우에는, 상기 작업자 선정 스텝에 있어서 상기 작업자를 상기 대응 작업자로서 선정하는 작업자 선정 방법.
The method of claim 14,
An allowable time calculation step for acquiring production-related information of goods produced by the facility, and calculating the allowable time for achieving the production plan even if the facility is stopped to perform the above operation using the production-related information. ,
A work completion possibility determination step for determining whether or not the operator extracted in the work skill determination step can complete the work within the allowable time;
For the worker extracted in the work skill determination step, further comprising a work skill improvement possibility determination step of determining a possibility of improvement in work skill based on change information of past work skills for the work of the worker,
In the work completion possibility determination step, it is determined that the worker can complete the work, and in the case where it is determined that the work skill improvement of the worker is possible in the work skill improvement possibility determination step, the worker selection In the step, the worker selection method for selecting the worker as the corresponding worker.
제 15 항 또는 제 17 항에 있어서,
상기 작업 스킬 판정 스텝에 있어서 상기 작업 스킬이 가장 낮은 작업자가 추출되고, 당해 작업자가 상기 작업 완료 가능성 판정 스텝에 있어서 상기 작업을 완료할 수 없다고 판정되었을 경우 또는 상기 작업 스킬 향상 가능성 판정 스텝에 있어서 작업 스킬 향상이 가능하지 않다고 판정되었을 경우에는, 상기 작업 스킬 판정 스텝에 있어서, 상기 복수의 작업자 중 당해 작업자를 제외한 다른 작업자 중 상기 작업 스킬이 가장 낮은 작업자를 추출하는 작업자 선정 방법.
The method of claim 15 or 17,
When the worker with the lowest work skill is extracted in the work skill determination step, and it is determined that the worker cannot complete the work in the work completion possibility determination step, or the work in the work skill improvement possibility determination step When it is determined that skill improvement is not possible, in the work skill determination step, an worker with the lowest work skill is extracted from among the plurality of workers except for the worker.
제 18 항에 있어서,
상기 작업 스킬 판정 스텝에 있어서 상기 복수의 작업자 중 당해 작업자를 제외한 다른 작업자를 추출할 수 없을 경우에는, 상기 작업자 선정 스텝에 있어서, 상기 복수의 작업자 중에서 과거에 있어서 당해 작업에 대응했을 때에 요한 시간 중 최단 작업 시간이 가장 짧은 작업자를 선정하는 작업자 선정 방법.
The method of claim 18,
In the case where it is not possible to extract other workers from among the plurality of workers in the work skill determination step except for the corresponding worker, in the worker selection step, among the plurality of workers, of the time required when responding to the work in the past. An operator selection method that selects the operator with the shortest working time.
제 16 항에 있어서,
상기 작업 스킬 판정 스텝에 있어서 상기 작업 스킬이 가장 낮은 작업자가 추출되고, 당해 작업자가 상기 작업 스킬 향상 가능성 판정 스텝에 있어서 작업 스킬 향상이 가능하지 않다고 판정되었을 경우에는, 상기 작업 스킬 판정 스텝에 있어서 상기 복수의 작업자 중 당해 작업자를 제외한 다른 작업자 중 상기 작업 스킬이 가장 낮은 작업자를 추출하는 작업자 선정 방법.
The method of claim 16,
In the work skill determination step, when the worker with the lowest work skill is extracted and it is determined that the work skill improvement is not possible in the work skill improvement possibility determination step, in the work skill determination step, the Worker selection method for extracting a worker with the lowest work skill among a plurality of workers excluding the worker.
제 20 항에 있어서,
상기 작업 스킬 판정 스텝에 있어서 상기 복수의 작업자 중 당해 작업자를 제외한 다른 작업자를 추출할 수 없을 경우에는, 상기 작업자 선정 스텝에 있어서 상기 복수의 작업자 중 상기 작업 스킬이 가장 높은 작업자를 선정하는 작업자 선정 방법.
The method of claim 20,
In the work skill determination step, when it is not possible to extract a worker other than the corresponding worker among the plurality of workers, the worker selection method of selecting an worker with the highest work skill among the plurality of workers in the worker selection step .
제 15 항 또는 제 17 항에 있어서,
상기 작업 스킬 판정 스텝에 있어서 상기 작업 스킬이 가장 높은 작업자가 추출되고, 당해 작업자가 상기 작업 완료 가능성 판정 스텝에 있어서 상기 작업을 완료할 수 없다고 판정되었을 경우 또는 상기 작업 스킬 향상 가능성 판정 스텝에 있어서 작업 스킬 향상이 가능하지 않다고 판정되었을 경우에는, 상기 작업 스킬 판정 스텝에 있어서 상기 복수의 작업자 중 당해 작업자를 제외한 다른 작업자 중 상기 작업 스킬이 가장 높은 작업자를 추출하는 작업자 선정 방법.
The method of claim 15 or 17,
When the worker with the highest work skill is extracted in the work skill determination step, and it is determined that the worker cannot complete the work in the work completion possibility determination step, or the work in the work skill improvement possibility determination step When it is determined that skill improvement is not possible, in the work skill determination step, the worker with the highest work skill is extracted from among the plurality of workers except for the worker.
제 22 항에 있어서,
상기 작업 스킬 판정 스텝에 있어서 상기 복수의 작업자 중 당해 작업자를 제외한 다른 작업자를 추출할 수 없을 경우에는, 상기 작업자 선정 스텝에 있어서 상기 복수의 작업자 중에서 과거에 있어서 당해 작업에 대응했을 때에 요한 시간 중 최단의 작업 시간이 가장 짧은 작업자를 선정하는 작업자 선정 방법.
The method of claim 22,
In the case where it is not possible to extract other workers from the plurality of workers except for the corresponding worker in the work skill determination step, the shortest time required when responding to the work in the past among the plurality of workers in the worker selection step Worker selection method to select the worker with the shortest working time.
제 16 항에 있어서,
상기 작업 스킬 판정 스텝에 있어서 상기 작업 스킬이 가장 높은 작업자가 추출되고, 당해 작업자가 상기 작업 스킬 향상 가능성 판정 스텝에 있어서 작업 스킬 향상이 가능하지 않다고 판정되었을 경우에는, 상기 작업 스킬 판정 스텝에 있어서 상기 복수의 작업자 중 당해 작업자를 제외한 다른 작업자 중 상기 작업 스킬이 가장 높은 작업자를 추출하는 작업자 선정 방법.
The method of claim 16,
In the work skill determination step, when the worker with the highest work skill is extracted, and it is determined that the work skill improvement is not possible in the work skill improvement possibility determination step, in the work skill determination step, the Worker selection method for extracting a worker with the highest work skill among a plurality of workers excluding the worker.
제 24 항에 있어서,
상기 작업 스킬 판정 스텝에 있어서 상기 복수의 작업자 중 당해 작업자를 제외한 다른 작업자를 추출할 수 없을 경우에는, 상기 작업자 선정 스텝에 있어서 상기 복수의 작업자 중 상기 작업 스킬이 가장 높은 작업자를 선정하는 작업자 선정 방법.
The method of claim 24,
In the work skill determination step, when it is not possible to extract a worker other than the corresponding worker among the plurality of workers, the worker selection method of selecting an worker with the highest work skill among the plurality of workers in the worker selection step .
제 14 항 내지 제 17 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 복수의 작업자 중에 상기 작업을 행한 경험이 없는 작업자가 있는지의 여부를 판정하고, 당해 작업자가 있을 경우에는 그 작업자에게 상기 작업에 대한 가작업 스킬을 설정하는 작업 미경험자 판정 스텝을 더 포함하는 작업자 선정 방법.
The method according to any one of claims 14 to 17,
It is determined whether or not there is a worker who has not performed the work among the plurality of workers, and if the worker is present, the worker selection further comprises a work inexperience determination step of setting the temporary work skill for the work to the worker. Way.
컴퓨터 시스템 상에서 실행 가능한 컴퓨터 프로그램으로서, 제 14 항 내지 제 26 항 중 어느 한 항에 기재된 방법의 스텝을 상기 컴퓨터 시스템에 실행시키기 위한 명령을 포함하는 컴퓨터 프로그램.A computer program executable on a computer system, comprising instructions for causing the computer system to execute the steps of the method according to any one of claims 14 to 26.
KR1020207019807A 2018-10-18 2019-10-02 Operator selection system, operator selection method and operator selection computer program KR102265559B1 (en)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018196660A JP6726255B2 (en) 2018-10-18 2018-10-18 Worker selection system, worker selection method, and worker selection computer program
JPJP-P-2018-196660 2018-10-18
PCT/JP2019/038980 WO2020080116A1 (en) 2018-10-18 2019-10-02 Operator selection system, operator selection method, and operator selection computer program

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20200123777A true KR20200123777A (en) 2020-10-30
KR102265559B1 KR102265559B1 (en) 2021-06-16

Family

ID=70283088

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020207019807A KR102265559B1 (en) 2018-10-18 2019-10-02 Operator selection system, operator selection method and operator selection computer program

Country Status (5)

Country Link
JP (1) JP6726255B2 (en)
KR (1) KR102265559B1 (en)
CN (1) CN111989701B (en)
TW (1) TWI719671B (en)
WO (1) WO2020080116A1 (en)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2023030434A (en) * 2021-08-23 2023-03-08 Necフィールディング株式会社 Information processing device, information processing method, and information processing program

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002279019A (en) 2001-03-16 2002-09-27 Pfu Ltd Operator education system, its controlling method and its recording medium
JP2003256619A (en) * 2002-02-28 2003-09-12 Sumitomo Forestry Co Ltd Quality control system
JP2010244176A (en) 2009-04-02 2010-10-28 Toshiba Corp Personnel arrangement support system
JP2012174098A (en) * 2011-02-23 2012-09-10 Hitachi Ltd Device and method for creating operation plan
JP2013254241A (en) 2012-06-05 2013-12-19 Dainippon Printing Co Ltd Operator allocation setting device, operator allocation setting method, program for operator allocation setting and information recording medium
JP2014178449A (en) * 2013-03-14 2014-09-25 Nec Fielding Ltd Education support device, education support system, education support method and program
JP2016194736A (en) 2015-03-31 2016-11-17 株式会社日立製作所 Project execution planning support method, project execution planning support program, and project execution planning support system
JP2018045059A (en) * 2016-09-13 2018-03-22 株式会社ジェイテクト Education support device

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101228559B (en) * 2005-07-25 2012-06-20 Tlv有限公司 Device management method, analysis system used for the device management method, data structure used in management database, and maintenance inspection support device used for the device management me
WO2007143091A2 (en) * 2006-06-02 2007-12-13 Topcoder, Inc. System and method for staffing and rating
CN101320329A (en) * 2008-07-08 2008-12-10 中国科学院软件研究所 Preemptive manpower resource collocation method and system based on task priority
US9875448B2 (en) * 2011-11-30 2018-01-23 At&T Intellectual Property I, L.P. Mobile service platform
JP6123605B2 (en) * 2013-09-20 2017-05-10 株式会社ダイフク Logistics system
JP6960218B2 (en) * 2016-11-18 2021-11-05 株式会社ベネッセスタイルケア Service support system, service support method and program
JP6962539B2 (en) * 2017-02-24 2021-11-05 株式会社レクサー・リサーチ Business plan optimization method

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002279019A (en) 2001-03-16 2002-09-27 Pfu Ltd Operator education system, its controlling method and its recording medium
JP2003256619A (en) * 2002-02-28 2003-09-12 Sumitomo Forestry Co Ltd Quality control system
JP2010244176A (en) 2009-04-02 2010-10-28 Toshiba Corp Personnel arrangement support system
JP2012174098A (en) * 2011-02-23 2012-09-10 Hitachi Ltd Device and method for creating operation plan
JP2013254241A (en) 2012-06-05 2013-12-19 Dainippon Printing Co Ltd Operator allocation setting device, operator allocation setting method, program for operator allocation setting and information recording medium
JP2014178449A (en) * 2013-03-14 2014-09-25 Nec Fielding Ltd Education support device, education support system, education support method and program
JP2016194736A (en) 2015-03-31 2016-11-17 株式会社日立製作所 Project execution planning support method, project execution planning support program, and project execution planning support system
JP2018045059A (en) * 2016-09-13 2018-03-22 株式会社ジェイテクト Education support device

Also Published As

Publication number Publication date
JP2020064495A (en) 2020-04-23
JP6726255B2 (en) 2020-07-22
CN111989701B (en) 2021-10-15
CN111989701A (en) 2020-11-24
WO2020080116A1 (en) 2020-04-23
KR102265559B1 (en) 2021-06-16
TWI719671B (en) 2021-02-21
TW202034236A (en) 2020-09-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Pieńkowski Waste measurement techniques for lean companies
Lai et al. Industry 4.0 enhanced lean manufacturing
CN106185507B (en) Maintenance work auxiliary device, system and the method for elevator
EP2665030A1 (en) Method and a system for an automatic recovery from a fault situation in a production plant
JP4539973B2 (en) Maintenance management method and maintenance management program
KR102302374B1 (en) Operator selection system, operator selection method and operator selection computer program
JP2017064831A (en) Remote work support system and remote work support method
KR102265559B1 (en) Operator selection system, operator selection method and operator selection computer program
US10222788B2 (en) Plan generating device and plan generating method
JP6880343B1 (en) Scheduler system, scheduler management device and machine learning device
JPWO2020053991A1 (en) Manufacturing system design support device
JP2020075803A (en) Elevator monitoring system, elevator maintenance work assistance system, and elevator maintenance work assistance method
JP2020135232A (en) Failure risk evaluation system and method for evaluating risk of failure
JP6664564B1 (en) Information technology utilization evaluation device, information technology utilization evaluation system and information technology utilization evaluation method
JP6131528B2 (en) Maintenance support device and maintenance support system
Kubenke et al. Assessing the efficiency of information retrieval from the digital shadow at the shop floor using it assistive systems
Aklani The Decision Analysis and Development of Web-Based Operation Dashboard Production Using Scrum Framework
Fauadi et al. AGENT-BASED discrete event simulation–system dynamics approach to optimize manufacturing system with maintenance activities
KR101135817B1 (en) Operating Information System for Workers
US20240086846A1 (en) Operation management system and operation management method
WO2021090851A1 (en) Work assistance system, work assistance method, and work assistance program
Duerr et al. A Value-Based Approach to Determining Levels of Human Machine Interface Standardization
JP6940154B2 (en) Management equipment, management systems, management methods, and programs
WO2020012795A1 (en) Project assistance system, project assistance device, and project assistance method
Dublin Human-AI Teaming Platform for Maintaining and Evolving AI Systems in Manufacturing

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
A302 Request for accelerated examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant