TW201812653A - 資訊處理裝置、資訊處理方法以及資訊處理程式產品 - Google Patents

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Abstract

程序分割部(108)，從複數位作業員當中選擇符合選擇條件的作業員。另外，程序分割部(108)，就作為選擇作業員的已選擇之作業員，解析作業程序中的作業次數增加所伴隨的作業時間的遞減狀況，判斷是否應將上述作業程序分割。

Description

資訊處理裝置、資訊處理方法以及資訊處理程式產品
本發明係關於資訊處理裝置、資訊處理方法及資訊處理程式產品。
工廠中，經過複數個作業程序而製造出一個製品。很少是由一位作業員負責複數個作業程序中的全部程序，多半是由複數個作業員分擔負責複數個作業程序。此時，有時是由二人以上的作業員同時並行相同的作業程序。
另外，也常有二人以上的作業員，改變其作業日，分擔負責一個作業程序的作法。
一般而言，在各作業程序事先決定了作業程序，並設定了依照作業程序執行作業時，完成作業所耗費的標準時間。但是，各個作業員執行作業時的手法不同。另外，即使是同一個作業員，剛開始執行作業時、和重複作業已熟悉作業後，其作業所耗費的時間不同。
因此，實際上作業所耗費的實際作業時間有時會和標準時間大不相同。
專利文獻1中揭露一種系統，其使用作業員的作業時間的實績資料，算出對應於同一作業程序的累積作業次數的預測作業時間。專利文獻1的系統中，使用對於任意作業程序的作業 時間之實績資料，產生表示作業員對該作業程序的熟練程度之熟練曲線，再使用已產生的熟練曲線，預測重複作業後的作業時間。
先行技術文獻
[專利文獻]專利文獻1：特開2005-284415號公報
工廠生產線所包含的複數個作業程序中，有難以熟練且即使重複執行作業也難以使作業時間遞減的作業程序、也有容易熟練且作業時間也容易遞減的作業程序。就作業計畫的最佳化的觀點而言，掌握了難以熟練作業程序和容易熟練作業程序，再擬定作業計畫是比較好的。亦即，工廠生產線中若包含了難以熟練且難以使作業時間遞減的作業程序的情況下，較佳的作法是，將難以使作業時間遞減的作業程序分割，以使得作業時間遞減。
專利文獻1的技術，針對各作業程序算出預測作業時間，但是並未判斷是否應該要將作業程序分割。因此，有如後的課題：管理作業程序的作業管理者，無法擬定包含了作業程序的分割的最佳作業計畫。
本發明的主要目的為解決如上述課題。亦即，本發明主要的目的為獲致是否應該要將作業程序分割的構成。
本發明的資訊處理裝置，其包括：作業員選擇部，從複數位作業員當中選擇符合選擇條件的作業員；分割判斷 部，就作為選擇作業員的上述作業員選擇部已選擇之作業員，解析作業程序中的作業次數增加所伴隨的作業時間的遞減狀況，判斷是否應將上述作業程序分割。
依據本發明，能夠判斷是否應將作業程序分割。
100‧‧‧資訊處理裝置
101‧‧‧通訊處理部
102‧‧‧作業時間收集資料庫
103‧‧‧作業計劃資料庫
104‧‧‧熟練容易性判斷部
105‧‧‧熟練容易性資料庫
106‧‧‧學習能力判斷部
107‧‧‧學習能力資料庫
108‧‧‧程序分割部
109‧‧‧顯示處理部
110‧‧‧作業計劃最適化部
111‧‧‧熟練曲線產生部
112‧‧‧熟練曲線資料庫
113‧‧‧決定係數算出部
114‧‧‧決定係數資料庫
115‧‧‧遞減指標值算出部
200‧‧‧收集資料伺服器裝置
300‧‧‧工廠生產線
301‧‧‧作業設備
302‧‧‧作業設備
303‧‧‧作業設備
304‧‧‧作業設備
305‧‧‧作業設備
401‧‧‧網路
402‧‧‧網路
第1圖為表示實施形態1的系統構成例之圖。
第2圖為表示實施形態1的資訊處理裝置的硬體構成例之圖。
第3圖為表示實施形態1的資訊處理裝置的功能構成例之圖。
第4圖為表示實施形態1的資訊處理裝置的動作例之流程圖。
第5圖為表示實施形態1的資訊處理裝置的動作例之流程圖。
第6圖為表示實施形態2的資訊處理裝置的功能構成例之圖。
第7圖為表示實施形態2的熟練曲線之例的圖。
第8圖為表示實施形態2的資訊處理裝置的動作例之流程圖。
第9圖為表示實施形態2的資訊處理裝置的動作例之流程圖。
第10圖為表示實施形態2的資訊處理裝置的動作例之流 程圖。
以下，使用圖式說明本發明的實施形態。在以下的實施形態的說明及圖面中，標示以相同符號者，係表示同一個部分或相等當的部分。
實施形態1 ***構成的說明***
第1圖表示本實施形態的系統構成例。
本實施形態的系統由後述構成：資訊處理裝置100、收集資料伺服器裝置200、工廠生產線300。工廠生產線300中具有作業設備301~作業設備305。
本實施形態中，作業程序對應於作業設備301~作業設備305。
亦即，本實施形態中，工廠生產線300中包含後述5者：使用作業設備301的作業程序、使用作業設備302的作業程序、使用作業設備303的作業程序、使用作業設備304的作業程序、使用作業設備305的作業程序。
以下，將使用作業設備301的作業程序稱之為作業程序1。另外，將使用作業設備302的作業程序稱之為作業程序2。另外，將使用作業設備303的作業程序稱之為作業程序3。另外，將使用作業設備304的作業程序稱之為作業程序4。另外，將使用作業設備305的作業程序稱之為作業程序5。
另外，本實施形態中，各作業程序係由複數個作業員執行。不過，每個作業程序的作業員的組合及作業員的人數可以不同。
另外，本實施形態中，各作業員負責一種以上的作業程序。也可以有僅負責單一作業程序的作業員，不過，全部作業員當中有至少半數的作業員負責二種以上的作業程序。
資訊處理裝置100，使用由收集資料伺服器裝置200所收集的作業時間資料，判斷是否應將作業程序分割。另外，資訊處理裝置100將作業計劃最適化。
作業時間資料為，針對每個作業程序，以作業員的單位表示作業時間的履歷之資料。
資訊處理裝置100，透過網路402和收集資料伺服器裝置200連接。
另外，由資訊處理裝置100執行的動作相當於資訊處理方法及資訊處理程式產品。
收集資料伺服器裝置200，從工廠生產線300收集作業時間資料。不論收集資料伺服器裝置200的作業時間資料之收集方法為何。
收集資料伺服器裝置200，透過網路401，和作業設備301~作業設備305連接。
第2圖顯示資訊處理裝置100的硬體構成例。
第3圖顯示資訊處理裝置100的功能構成例。
首先，參照第2圖，說明資訊處理裝置100的硬體構成例。
資訊處理裝置100為電腦。
資訊處理裝置100具備處理器11、記憶體12、儲存器13、通訊裝置14、輸入裝置15、顯示裝置16，以作為其硬體。
儲存器13中記憶了程式，其實現第3圖所示的通訊處理 部101、學習能力判斷部106、程序分割部108、顯示處理部109、作業計劃最適化部110的功能。
而且，這些程式被載入記憶體12，由處理器11執行這些程式。
另外，儲存器13實現第3圖所示的作業時間收集資料庫102、作業計劃資料庫103、學習能力資料庫107。
第3圖中，模式地顯示處理器11執行用以實現通訊處理部101、學習能力判斷部106、程序分割部108、顯示處理部109、作業計劃最適化部110的功能之程式的狀態。另外，第3圖中，模式地表示儲存器13被使用作為作業時間收集資料庫102、作業計劃資料庫103、學習能力資料庫107的狀態。另外，作業時間收集資料庫102、作業計劃資料庫103、學習能力資料庫107當中的至少一部分可以由記憶體12實現。
繼之，參照第3圖，說明資訊處理裝置100的功能構成例。
通訊處理部101，使用通訊裝置14，從收集資料伺服器裝置200接收作業時間資料。另外，通訊處理部101，將已接收的作業時間資料儲存在作業時間收集資料庫102中。
另外，通訊處理部101，從收集資料伺服器裝置200接收作業計劃資料。並且，通訊處理部101，將已接收的作業計劃資料儲存在作業計劃資料庫103中。
學習能力判斷部106，使用作業時間資料，判斷複數位作業員各自的學習能力。
並且，學習能力判斷部106，將記載關於各作業員的判斷 結果之作業員學習能力資料儲存在學習能力資料庫107中。
程序分割部108，從複數位作業員當中選擇符合選擇條件的作業員。更具體地說，程序分割部108，選擇由學習能力判斷部106判斷的學習能力符合選擇條件的作業員。
並且，程序分割部108，就作為選擇作業員的已選擇的作業員，解析作業程序中的作業次數的增加所伴隨的作業時間的遞減狀況，判斷是否應將上述作業程序分割。更具體地說，程序分割部108，在上述作業程序中，即使作業次數增加，作業時間也不遞減的情況下，判斷為應將上述作業程序分割。
程序分割部108相當於作業員選擇部及分割判斷部。另外，程序分割部108的動作相當於作業員選擇處理及分割判斷處理。
作業計劃最適化部110，使用儲存在作業計劃資料庫103中的作業計劃資料以及儲存在作業員學習能力資料庫107中的學習能力資料，將作業計劃最適化。
顯示處理部109，將學習能力判斷部106的判斷結果、程序分割部108的判斷結果及經由作業計劃最適化部110最適化後的作業計劃，顯示在顯示裝置16。
***動作的說明***
繼之，參照第4圖的流程圖，說明判斷作業程序之分割的動作。
在步驟S1081中，程序分割部108，抽出在全作業程序中具有高學習能力的作業員。亦即，程序分割部108選擇符合學習能力為一定以上的選擇條件之作業員。另外，程序分割部108所抽出之作業員為選擇作業員。
各作業員在每個作業程序的學習能力，係由學習能力判斷部106所判斷。另外，學習能力判斷部106可以採用任意的方法判斷各作業員的學習能力。
繼之，在步驟S1082中，程序分割部108解析每個作業程序的作業時間的演變。
更具體地說，程序分割部108，從作業時間收集資料庫102取得在步驟S1081中被抽出的作業員(選擇作業員)的作業時間資料。然後，就每個作業程序解析在步驟S1081中被抽出的作業員的作業時間的演變。
例如，假想在步驟S1081中抽出了作業員A和作業員B，作業員A負責作業程序1和作業程序2、作業員B負責作業程序2和作業程序3的情況。程序分割部108，解析作業員A在作業程序1中的作業次數增加所伴隨的作業時間的遞減狀況，並解析作業員A在作業程序2中的作業次數的增加所伴隨的作業時間的遞減狀況。同樣地，程序分割部108，解析作業員B在作業程序2中的作業次數的增加所伴隨的作業時間的遞減狀況，並解析作業員B在作業程序3中的作業次數的增加所伴隨的作業時間的遞減狀況。
如此一來，程序分割部108，就每個作業程序，解析步驟S1081中被抽出的作業員的作業時間的遞減狀況。
繼之，步驟S1083中，程序分割部108，就每個作業程序，判斷作業時間是否有遞減。
具體言之，程序分割部108，以同一個作業程序為對象，比較各作業員在初次執行作業程序時的作業時間的平均值、和 各作業員第20次的作業次數時的作業時間的平均值。第20次的作業時間的平均值為初次執行作業時的平均值的80%以下的值、或者低於標準時間的情況下，程序分割部108判斷對象程序的作業時間有遞減，其他的情況判斷為作業時間沒有遞減。
作業時間有遞減的情況下(步驟S1083中[是])，程序分割部108，判斷該作業程序為毋須分割的作業程序(步驟S1084)。
另一方面，作業時間沒有遞減的情況下(步驟S1083中[否])，程序分割部108判斷該作業程序為應該分割的作業程序(步驟S1085)。
例如，作業程序1的作業時間沒有遞減的情況下，程序分割部108判斷應該將作業程序1分割。
程序分割部108判斷應該將作業程序分割的情況下，顯示處理部109可以將對象的作業程序顯示在顯示裝置16，詢問作業管理者是否將作業程序分割。
繼之，參照第5圖的流程圖，說明將作業計劃最適化的動作。
首先，步驟S1101中，作業計劃最適化部110，從作業計劃資料庫103取得當日的作業計劃資料。作業計劃資料中記載了當日製造的製品之種類、數量、當日作業之作業員的值勤時間。
繼之，步驟S1102中，作業計劃最適化部110，從作業程序及作業員的學習能力，算出各作業員就每個作業程序的預測作業時間。
例如，作業計劃最適化部110，使用每個作業員的遞減率A和每個作業程序的遞減率B的總平均C，算出各作業員就每個作業程序的預測作業時間。每個作業員的遞減率A為，對象作業員已執行的全部的作業程序的每個作業次數的作業時間和第1次的作業時間之比率的平均值。亦即，每個作業員的遞減率A表示，對象作業員就全作業程序的作業時間的遞減程度。每個作業程序的遞減率B為，已執行對象作業程序的全部的作業員的每個作業次數的作業時間和第1次的作業時間之比率的平均值。亦即，每個作業程序的遞減率B表示，對象作業程序就全作業員的作業時間的遞減程度。作業計劃最適化部110，使用每個作業員的遞減率A和每個作業程序的遞減率B的總平均C，求出各作業員在執行作業程序時，第1次執行時的作業時間和每個作業次數的作業時間的遞減率D。而且，作業計劃最適化部110，依據第1次執行對象作業程序時的作業時間和遞減率D的積，算出各作業員在各作業程序的每個作業次數的預測作業時間。
繼之，步驟S1103中，作業計劃最適化部110，將對於各作業程序的作業員之分派最適化。具體言之，作業計劃最適化部110，將作業員之分派最適化，以使得全作業程序的總預測作業時間最小化。
作業計劃最適化部110使用例如線形計劃法，作為作業員之分派的最適化方法。亦即，作業計劃最適化部110將當日處理的作業程序之種類、數量以及當日值勤的各作業員的值勤時間以及各作業程序的預測作業時間設定為限制條件，決定各作業程序的作業員，以使得全作業程序的預測作業時間的總和最小化。依據 線形計劃法，使得當日的各作業程序之作業員的分派最適化。
最後，步驟S1104中，顯示處理部109，將步驟S1103中所得到的最適化之後的作業員分派作為最適化的作業計劃顯示在顯示裝置16。
***實施形態之效果的說明***
本實施形態中，解析作業時間的遞減狀況，判斷是否應將作業程序分割。因此，依據本實施形態，作業管理者能夠擬定包含了作業程序的分割的最佳作業計畫。
實施形態2
本實施形態中說明的例子為，使用每個作業程序的各作業員之熟練曲線和決定係數，更正確地判斷各作業員的學習能力，另外，使用決定係數，更正確地判斷是否應該將作業程序分割。
***構成的說明***
第6圖表是本實施形態之資訊處理裝置100的功能構成例。
相較於第3圖，第6圖中增加了熟練容易性判斷部104、熟練容易性資料庫105、熟練曲線產生部111、熟練曲線資料庫112、決定係數算出部113、決定係數資料庫114。
其他要素，和第3圖所示者相同。
另外，本實施形態中，也是由處理器11執行程式，以實現通訊處理部101、熟練容易性判斷部104、學習能力判斷部106、程序分割部108、顯示處理部109、作業計劃最適化部110、熟練曲線產生部111、決定係數算出部113的功能。第6圖中，模式地顯示處理器11執行用以實現通訊處理部101、熟 練容易性判斷部104、學習能力判斷部106、程序分割部108、顯示處理部109、作業計劃最適化部110、熟練曲線產生部111、決定係數算出部113的功能之程式的狀態。
另外，儲存器13實現作業時間收集資料庫102、作業計劃資料庫103、熟練容易性資料庫105、學習能力資料庫107、熟練曲線資料庫112、決定係數資料庫114。第6圖中，模式地表示儲存器13實現作業時間收集資料庫102、作業計劃資料庫103、熟練容易性資料庫105、學習能力資料庫107、熟練曲線資料庫112、決定係數資料庫114的狀態。另外，作業時間收集資料庫102、作業計劃資料庫103、熟練容易性資料庫105、學習能力資料庫107、熟練曲線資料庫112、決定係數資料庫114當中的至少一部分可以由記憶體12實現。
熟練曲線產生部111，使用儲存在作業時間收集資料庫102中的作業時間資料，按作業程序別，就每個作業員產生熟練曲線。熟練曲線為，表示作業程序中的作業次數和作業時間之關係的曲線。並且，熟練曲線產生部111將記載已產生的熟練曲線之熟練曲線資料儲存在熟練曲線資料庫112中。
決定係數算出部113，算出由熟練曲線產生部111產生的熟練曲線和作業時間資料所表示之作業時間的履歷之間的決定係數。另外，決定係數算出部113，將記載已算出的決定係數的決定係數資料儲存在決定係數資料庫114中。決定係數相當於遞減指標值，其係為表示作業次數的增加所伴隨的作業時間的遞減狀況之指標值。
另外，亦將熟練曲線產生部111及決定係數算出部113稱 之為遞減指標值算出部115。
熟練容易性判斷部104依據複數個作業員的決定係數(遞減指標值)，判斷各作業程序是否為容易熟練作業程序。
另外，熟練容易性判斷部104將記載對於各作業程序之判斷結果的熟練容易性資料儲存在熟練容易性資料庫105中。
本實施形態中，學習能力判斷部106，使用熟練容易性判斷部104判斷為容易熟練作業程序之作業程序的決定係數，判斷各作業員的學習能力。
另外，本實施形態中，程序分割部108，解析選擇作業員的決定係數(遞減指標值)，判斷是否應該將作業程序分割。更具體地說，算出選擇作業員的決定係數的平均值，在已算出的平均值未達閾值的情況下，判斷為應該將作業程序分割。
另外，本實施形態的資訊處理裝置100的硬體構成例和第2圖所示者相同。
以下主要說明和實施形態1的差異處。下文中未說明的事項係與實施形態1相同。
***動作的說明***
首先，說明熟練曲線產生部111進行的熟練曲線的產生程序。
熟練曲線產生部111，使用儲存在作業時間收集資料庫102中的作業時間資料，按作業程序別，就每個作業員產生熟練曲線。例如，作業員A負責作業程序1和作業程序2的情況下，熟練曲線產生部111產生關於作業員A的作業程序1的熟練曲線、以及關於作業員A的作業程序2的熟練曲線。熟練曲線產生部111，將記載已產生的熟練曲線的熟練曲線資 料儲存在熟練曲線資料庫112中。
第7圖顯示熟練曲線的例子。一般而言，作業員重複執行同一作業程序就會熟悉作業，因此作業時間呈現隨著作業次數增加而遞減的傾向。在第7圖的例子中，隨著作業次數n的增加，作業時間RT遞減。
作業時間的遞減傾向可用式(1)近似。在式(1)中，RT為作業完成所需要的作業時間、n為作業程序的作業次數。
【數1】RT=An -B 式(1)
另外，式(1)的A及B係為用以下式(2)、式(3)求出的變數。
以下，n表示作業次數、N表示累積作業次數、表示累積作業次數的平均值、RTn表示執行第n次作業時的作業時間、表示全作業次數的作業時間之平均值。
繼之，說明決定係數算出部113進行的決定係數的算出程序。
決定係數算出部113，將熟練曲線產生部111所產生的熟練曲線、與對應的作業程序及作業員的作業時間資料中 所表示的作業時間的履歷對照，算出決定係數R2。另外，決定係數算出部113，將記載已算出的決定係數R2的決定係數資料儲存在決定係數資料庫114中。
例如，決定係數算出部113，將關於作業員A的作業程序1的熟練曲線、與關於作業員A的作業程序1的作業時間資料中所表示的作業時間的履歷對照，算出決定係數R2。
決定係數R2為，表示熟練曲線和實際作業時間的符合程度的指標，取[0，1]之值。決定係數越接近1，則熟練曲線對於實際的作業時間的符合程度越高，越接近0則符合程度越低。決定係數R2可表示如式(4)。
繼之，說明熟練容易性判斷部104進行的每個作業程序的熟練容易度(熟練容易性的判斷程序。
熟練容易性判斷部104，使用決定係數R2，判斷每個作業程序的熟練容易性。
具體言之，熟練容易性判斷部104，依據第8圖所示程序判斷各作業程序的熟練容易性。熟練容易性判斷部104，針對每個作業程序，重複執行第8圖所示的程序，針對作業程序1~5中的各程序判斷其熟練容易性。
另外，第8圖所示之α、β、γ的具體的數值係由作業管理 者設定。以下，說明第8圖的各步驟。
首先，熟練容易性判斷部104，抽出熟練容易性之判斷對象的作業程序的累積作業次數為α次以上的作業員的作業時間資料(步驟S1091)。
在累積作業次數少的階段中，由於作業員還不熟悉作業，所以作業時間的偏差大。因此，若使用累積作業次數少的作業員的作業時間資料，可能無法正確判斷作業程序的熟練容易性。因此，熟練容易性判斷部104，在判斷作業程序的熟練容易性時，僅使用累積作業次數為一定數(α次)以上的作業員的作業時間資料。
繼之，熟練容易性判斷部104，將步驟S1091中抽出作業時間資料的作業員之決定係數依照數值大小依序排列(步驟S1092)。
繼之，熟練容易性判斷部104，算出在步驟S1092中已排列的決定係數當中，上位β%的決定係數的平均值(步驟S1093)。另外，熟練容易性判斷部104，將上位β%的決定係數的平均值作為各作業程序的熟練容易性。
某個作業程序的決定係數較低的作業員，多半對於全作業程序的學習能力也較低。因此，使用數值較低的決定係數，則可能無法正確判斷作業程序的熟練容易性。因此，熟練容易性判斷部104將決定係數的上位β%作為熟練容易性的指標。
繼之，熟練容易性判斷部104，判斷在步驟S1093中已算出的平均值是否為閾值γ以上(步驟S1094)。
熟練容易性判斷部104，將平均值為閾值γ以上的作業程 序判斷為容易熟練作業程序(步驟S1095)。另一方面，熟練容易性判斷部104，將平均值未達閾值γ的作業程序判斷為難以熟練作業程序(步驟S1096)。
繼之，說明學習能力判斷部106進行的作業員的學習能力之判斷程序。
具體言之，學習能力判斷部106，依據第9圖所示程序判斷各作業員的學習能力。另外，第9圖所示δ的具體數值係由作業管理者設定。以下，說明第9圖的各步驟。
首先，學習能力判斷部106，抽出在第8圖的步驟S1095中被判斷為容易熟練的作業程序(以下，稱之為容易熟練作業程序)(步驟S1201)。
被判斷為難以熟練的作業程序，即使是由學習能力高的作業員進行作業，也是難以熟練，並且決定係數低。使用被判斷為難以熟練的作業程序的決定係數，可能無法正確判斷作業員的學習能力。因此，學習能力判斷部106抽出容易熟練作業程序。
繼之，學習能力判斷部106，針對每個作業員，算出在步驟S1201中被抽出的容易熟練作業程序的決定係數之平均值(步驟S1202)。學習能力判斷部106，將已算出的平均值作為各作業員的學習能力。
例如，假想是作業員A負責作業程序1和作業程序2、作業員B負責作業程序2和作業程序3的情況。若作業程序1、作業程序2、作業程序3為容易熟練作業程序，則學習能力判斷部106針對作業員A，算出關於作業程序1的決定係數和關於作業程序2的決定係數的平均值。另外，學習能力判斷部 106，針對作業員B，算出關於作業程序2的決定係數和關於作業程序3的決定係數的平均值。
繼之，學習能力判斷部106，針對每個作業員，判斷步驟S1202中已算出的平均值是否為閾值δ以上(步驟S1203)。
學習能力判斷部106，將平均值為閾值δ以上的作業員判斷為具有學習能力的作業員(步驟S1204)。
另一方面，學習能力判斷部106，將平均值未達閾值δ的作業員判斷為學習能力不足的作業員(步驟S1205)。
繼之，說明程序分割部108進行的作業程序的分割判斷的程序。
具體言之，程序分割部108，依據第10圖所示程序判斷是否應該將作業程序分割。另外，第10圖所示的η的具體數值係由作業管理者設定。以下，說明第10圖的各步驟。
步驟S1121中，程序分割部108，抽出在全作業程序中具有高學習能力的作業員。亦即，程序分割部108，抽出依第9圖的程序由學習能力判斷部106判斷得出的各作業員的學習能力當中具有高學習能力的作業員。
繼之，步驟S1122中，程序分割部108取得每個作業程序的決定係數。
更具體地說，程序分割部108，從決定係數資料庫114取得在步驟S1121中被抽出的作業員(選擇作業員)的每個作業程序的決定係數。
例如，假想在步驟S1121中抽出了作業員A和作業員B， 作業員A負責作業程序1和作業程序2、作業員B負責作業程序2和作業程序3的情況。程序分割部108，取得作業員A在作業程序1的決定係數和作業員A在作業程序2的決定係數。同樣地，程序分割部108，取得作業員B在作業程序2的決定係數及作業員B在作業程序3的決定係數。
如此一來，程序分割部108，就每個作業程序，取得在S1121中被抽出的作業員的決定係數。
繼之，步驟S1123中，程序分割部108算出每個作用程序的決定係數的平均值。
亦即，程序分割部108，算出步驟S1122中所取得的決定係數的每個作業程序的平均值。
繼之，步驟S1124中，程序分割部108，就每個作業程序，判斷決定係數的平均值是否在閾值η以上。
決定係數的平均值在閾值η以上的情況下(步驟S1124中[是])，程序分割部108，判斷該作業程序為毋須分割的作業程序(步驟S1125)。
另一方面，決定係數的平均值未達閾值η的情況下(步驟S1124中[否])，程序分割部108判斷該作業程序為應該分割的作業程序(步驟S1126)。
例如，作業程序1的決定係數的平均值未達閾值η的情況下，程序分割部108判斷應該將作業程序1分割。
***實施形態的效果之說明***
如上述，作業程序的分割判斷中，將每個作業程序的決定係數納入考慮，藉此能夠實現高精度的判斷。
***硬體構成的說明***
最後，補充說明資訊處理裝置100的硬體構成。
第2圖所示的處理器11為進行處理之IC(Integrated Circuit)。
處理器11為CPU(Central Processing Unit)、DSP(Digital Signal Processor)等。
第2圖所示的記憶體12為RAM(Random Access Memory)。
第2圖所示的儲存器13為ROM(Read Only Memory)、快閃記憶體、HDD(Hard Disk Drive)等。
第2圖所示的通訊裝置14包含接收資料的接收器及傳送資料的傳送器。
通訊裝置14為例如，通訊晶片或NIC(Network Interface Card)。
輸入裝置15為例如滑鼠、鍵盤。
顯示裝置16為例如顯示幕。
儲存器13中記憶了OS(Operating System)。
而且，OS的至少一部份被載入記憶體12，由處理器11執行。
處理器11一邊執行OS的至少一部分，一邊執行實現通訊處理部101、熟練容易性判斷部104、學習能力判斷部106、程序分割部108、顯示處理部109、作業計劃最適化部110、熟練曲線產生部111、決定係數算出部113的功能之程式。
處理器11執行OS，藉以執行任務管理、記憶體管理、檔案管理、通訊控制等。
另外，顯示通訊處理部101、熟練容易性判斷部104、學 習能力判斷部106、程序分割部108、顯示處理部109、作業計劃最適化部110、熟練曲線產生部111、決定係數算出部113之處理的處理結果之資訊、資料、訊號值、或變數值儲存在記憶體12、儲存器13、處理器11內的暫存器或快取記憶體中。
另外，實現通訊處理部101、熟練容易性判斷部104、學習能力判斷部106、程序分割部108、顯示處理部109、作業計劃最適化部110、熟練曲線產生部111、決定係數算出部113的功能之程式亦可以記憶在磁碟、軟碟、光碟、CD光碟片、藍光(商標)磁碟、DVD等的可移動式記憶體中。
另外，通訊處理部101、熟練容易性判斷部104、學習能力判斷部106、程序分割部108、顯示處理部109、作業計劃最適化部110、熟練曲線產生部111、決定係數算出部113的「部」也可以替換為「電路」、「步驟」、「程序」、或「處理」。
另外，資訊處理裝置100可以分別由邏輯IC(Integrated Circuit)、GA(Gate Array)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field-Programmable Gate Array)等電路實現。
處理器及上述的電路可總稱之為處理電路。

Claims (9)

  1. 一種資訊處理裝置，其包括：作業員選擇部，從複數位作業員當中選擇符合選擇條件的作業員；分割判斷部，就作為選擇作業員的上述作業員選擇部已選擇之作業員，解析作業程序中的作業次數增加所伴隨的作業時間的遞減狀況，判斷是否應將上述作業程序分割。
  2. 如申請專利範圍第1項所記載的資訊處理裝置，上述分割判斷部，在上述作業程序中，即使作業次數增加，作業時間也不遞減的情況下，判斷為應將上述作業程序分割。
  3. 如申請專利範圍第1項所記載的資訊處理裝置，更包括：遞減指標值算出部，其使用針對每個作業員表示在作業程序中的上述複數個作業員的作業時間之履歷的作業時間資料，針對每個作業員算出作為遞減指標值的表示上述作業程序中的作業次數的增加所伴隨的作業時間的遞減狀況的指標值；其中，上述分割判斷部，解析上述選擇作業員的遞減指標值，判斷是否應將上述作業程序分割。
  4. 如申請專利範圍第3項所記載的資訊處理裝置，其中，上述分割判斷部，算出上述選擇作業員的遞減指標值的平均值，在已算出的平均值未達閾值的情況下，判斷為應將上述作業程序分割。
  5. 如申請專利範圍第3項所記載的資訊處理裝置，其中：上述遞減指標值算出部， 針對每個作業員，使用上述作業時間資料，產生表示上述作業程序中的作業次數和作業時間的關係的熟練曲線，算出上述熟練曲線和上述作業時間資料中所表示的作業時間之履歷之間的決定係數，以作為上述遞減指標值；上述分割判斷部，解析上述選擇作業員的決定係數，判斷是否應將上述作業程序分割。
  6. 如申請專利範圍第1項所記載的資訊處理裝置，更包括：學習能力判斷部，判斷上述複數位作業員各自的學習能力；其中，上述作業員選擇部，選擇由上述學習能力判斷部所判斷的學習能力符合上述選擇條件的作業員。
  7. 如申請專利範圍第1項所記載的資訊處理裝置，更包括：作業計劃最適化部，在任何一個作業程序已被分割的情況下，基於分割後的作業程序，將作業計劃最適化。
  8. 一種資訊處理方法，其包括：電腦從複數位作業員當中選擇符合選擇條件的作業員；上述電腦就作為選擇作業員的已被選擇之作業員，解析作業程序中的作業次數增加所伴隨的作業時間的遞減狀況，判斷是否應將上述作業程序分割。
  9. 一種資訊處理程式產品，其使得電腦執行後述處理：作業員選擇處理，從複數位作業員當中選擇符合選擇條件的作業員；分割判斷處理，就作為選擇作業員的上述作業員選擇處理已選擇之作業員，解析作業程序中的作業次數增加所伴隨的作業時間的遞減狀況，判斷是否應將上述作業程序分割。
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