TWI636419B - Information processing device, information processing method and information processing program product - Google Patents

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TWI636419B
TWI636419B TW105135663A TW105135663A TWI636419B TW I636419 B TWI636419 B TW I636419B TW 105135663 A TW105135663 A TW 105135663A TW 105135663 A TW105135663 A TW 105135663A TW I636419 B TWI636419 B TW I636419B
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Abstract

遞減指標值算出部(112)，其使用針對每個作業員表示在作業程序中的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。熟練容易性判斷部(107)，依據上述複數個作業員的遞減指標值，判斷上述作業程序是否為容易熟練作業程序。

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：日本特開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。
專利文獻1的技術，針對各作業程序算出預測作業時間，但是並未判斷作業程序是否容易熟練。因此，有如後的課題：管理作業程序的作業管理者，無法擬定考慮了作業程序的熟練容易性的最佳作業計畫。
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判斷作業程序是否容易熟練的構成。
本發明的資訊處理裝置，其包括：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；及熟練容易性判斷部，依據上述複數個作業員的遞減指標值，判斷上述作業程序是否為容易熟練作業程序。
依據本發明，能夠判斷作業程序是否為容易熟練。
100‧‧‧資訊處理裝置
101‧‧‧通訊處理部
102‧‧‧作業時間收集資料庫
103‧‧‧熟練曲線產生部
104‧‧‧熟練曲線資料庫
105‧‧‧決定係數算出部
106‧‧‧決定係數資料庫
107‧‧‧熟練容易性判斷部
108‧‧‧熟練容易性資料庫
109‧‧‧學習能力判斷部
110‧‧‧學習能力資料庫
111‧‧‧顯示處理部
112‧‧‧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的資訊處理裝置的硬體構成和功能構成之關係的圖。
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1的熟練曲線之例的圖。
第7圖為表示實施形態1的熟練容易性判斷處理的細節之流程圖。
第8圖為表示實施形態1的學習能力判斷處理的細節之流程圖。
第9圖為表示實施形態2的資訊處理裝置之功能構成例的圖。
第10圖為表示實施形態2的上限值曲線和下限值曲線之例 的圖。
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，判斷作業程序容易熟練的程度。另外，資訊處理裝置100判斷作業員的學習能力。
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、熟練曲線產生部103、決定係數算出部105、熟練容易性判斷部107、學習能力判斷部109、顯示處理部111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、熟練曲線資料庫104、決定係數資料庫106、熟練容易性資料庫108、學習能力資料庫110。
第4圖顯示第2圖的硬體構成和第3圖的功能構成之關係。
亦即，第4圖中，模式地表示處理器11執行用以實現通訊處理部101、熟練曲線產生部103、決定係數算出部105、熟練容易性判斷部107、學習能力判斷部109、顯示處理部111的功能之程式的狀態。另外，第4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、熟練曲線資料庫104、決定係數資料庫106、熟練容易性資料庫108、學習能力資料庫110的狀態。另外，作業時間收集資料庫102、熟練曲線資料庫104、決定係數資料庫106、熟練容易性資料庫108、學習能力資料庫110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。
熟練曲線產生部103，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，針對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。繼之，熟練曲線產生部103，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104。
決定係數算出部105，算出由熟練曲線產生部103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105，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106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103及決定係數算出部105稱之為遞減指標值算出部112。另外，熟練曲線產生部103及決定係數算出部105的動作相當於遞減指標值算出處理。
熟練容易性判斷部107，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。更具體地說，熟練容易性判斷部107，針對每個作業程序，從複數個作業員的決定係數當中，選擇符合選擇條件的決定係數。而且，熟練容易性判斷部107算出已選擇的決定係數的平均值，當已算出的平均值為閾值以上，則判斷該作業程序為容易熟練作業程序。
另外，熟練容易性判斷部107，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108中。
另外，熟練容易性判斷部107的動作相當於熟練容易性判斷處理。
學習能力判斷部109，使用由熟練容易性判斷部107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。更具體地說，學習能力判斷部109，針對每個作業員，算出熟練容易性判斷部107判斷為容易熟練作業程序的作業程序之決定係數的平均值。然後，學習能力判斷部109，當已算出的平均值為閾值以上時，判斷該作業員具備被要求要有的學習能力。另一方面，當已算出的平均值未滿閾值時，學習能力判斷部109判斷該作業員不具備被要求要有的學習能力。
另外，學習能力判斷部109，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作業員學習能力資料庫110中。
顯示處理部111將學習能力判斷部109的判斷結果顯示在顯示裝置16上。例如，顯示處理部111，將被判斷為不具備被要求要有的學習能力的作業員顯示在顯示裝置16。
***動作的說明***
繼之，參照第5圖的流程圖，說明本實施形態的資訊處理裝置100的動作例。
步驟S101中，通訊處理部101透過通訊裝置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。
作業時間資料中，記載了作業員名、作業程序、作業開始時刻、作業結束時刻、及該作業程序的累積作業次數。
繼之，在步驟S102中，熟練曲線產生部103，使用作業時間資料，按作業程序別，產生針對每個作業員的熟練曲線。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103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103，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104中。
第6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6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係為用以下之式(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、n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、RT表示全作業次數的作業時間之平均值。
【數2】
在步驟S103中，決定係數算出部105算出決定係數。更具體地說，將步驟S102中已產生的熟練曲線、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105，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106中。
例如，決定係數算出部105，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之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)。
在步驟S104中，熟練容易性判斷部107，使用決定係數R2，判斷每個作業程序容易熟練的程度(熟練容易性)。另 外，熟練容易性判斷部107，將記載判斷結果的熟練容易性資料儲存在熟練容易性資料庫108中。
具體言之，熟練容易性判斷部107，依據第7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107，針對每個作業程序，重複執行第7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7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7圖的各步驟。
首先，熟練容易性判斷部107，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S1041)。
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107，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107，將步驟S1041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S1042)。
繼之，熟練容易性判斷部107，算出在步驟S1042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S1043)。另外，熟練容易性判斷部107，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107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107，判斷在步驟S1043中已算出的平均值是否為閾值γ以上(步驟S1044)。
熟練容易性判斷部107，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S1045)。另一方面，熟練容易性判斷部107，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S1046)。
回到第5圖的流程圖，在步驟S105中，學習能力判斷部109，判斷各作業員的學習能力。另外，學習能力判斷部109，將記載了判斷結果之學習能力資料儲存在學習能力資料庫110中。
具體言之，學習能力判斷部109，依據第8圖所示程序判斷各作業員的學習能力。另外，第8圖所示δ的具體數值係由作業管理者設定。以下，說明第8圖的各步驟。
首先，學習能力判斷部109，抽出在步驟S1045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S1051)。
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109抽出容易熟練作業程序。
繼之，學習能力判斷部109，針對每個作業員，算出在步驟S1051中被抽出的容易熟練作業程序的決定係數之平均值(步驟S1052)。學習能力判斷部109，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109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109，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109，針對每個作業員，判斷步驟S1052中已算出的平均值是否為閾值δ以上(步驟S1053)。
學習能力判斷部109，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S1054)。
另一方面，學習能力判斷部109，將平均值未達閾值6的作業員判斷為學習能力不足的作業員(步驟S1055)。
回到第5圖的流程圖，在步驟S106中，顯示處理部111將學習能力判斷部109的判斷結果顯示在顯示裝置16。
製造現場的作業管理者為了要順利進行製造作業，必須要掌握各作業員的作業能力。因此，顯示處理部111，將步驟S1055 中被判斷為缺乏學習能力的作業員顯示在顯示裝置16，以讓作業管理者得知缺乏學習能力的作業員。
另外，顯示處理部111，亦可將熟練容易性判斷部107的判斷結果(亦即，每個作業程序的熟練容易性)顯示在顯示裝置16。
***實施形態之效果說明***
依據本實施形態，能夠判斷各作業程序是否容易熟練。因此，作業管理者能夠考慮各作業程序的熟練容易性，擬定最適當的作業計畫。
另外，依據本實施形態，能夠判斷每個作業員的學習能力之有無。因此，作業管理者，能夠考慮各作業員的學習能力，擬定最適當的作業計畫。
實施形態2
實施形態1中，在第8圖的步驟S1053的作業員的學習能力判斷處理中，僅使用決定係數作為判斷指標。
在本實施形態中，除了決定係數之外，還使用第5圖的步驟S102中所產生的熟練曲線作為判斷指標，藉此提高作業員的學習能力之判斷的判斷精度。
第9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，在第9圖中的相異點在於，學習能力判斷部109從熟練曲線資料庫104取得熟練曲線。另外，第9圖的其他要素，和第3圖所示者相同，故省略其說明。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。
本實施形態中，學習能力判斷部109使用決定係數和熟練曲線，判斷作業員的學習能力。學習能力判斷部109，僅將使用決定係數的評價及使用熟練曲線的評價都判斷為具有學習能力的作業員，認定為具有學習能力。
使用決定係數的評價，和實施形態1所示者相同，故省略其說明。
本實施形態中，學習能力判斷部109，以後述方式使用熟練曲線，評價作業員的學習能力。
學習能力判斷部109，依循熟練容易性判斷部107判斷為容易熟練作業程序的作業程序之熟練曲線，設定作為上限值曲線的作業時間之上限值的曲線以及作為下限值曲線的作業時間之下限值的曲線。亦即，學習能力判斷部109，針對每個作業次數，算出作業時間之容許範圍的上限值和下限值，設定上限值曲線和下限值曲線。第10圖表示設定了上限值曲線和下限值曲線的熟練曲線之例。
每個作業次數之容許範圍的上下限值係可以用該作業程序的熟練曲線為基礎，分別依據式(5)、式(6)算出。
【數4】上限值：RT 上限=An -B +f 1(n) 式(5) 下限值：RT 下限=An -B -f 2(n) 式(6)
規定容許範圍之上下限的函數f1(n)、f2(n)係由作業管理者設定。例如，函數f1(n)、f2(n)可以為，熟練曲線的上 下限的幅度隨著作業次數的累積而遞減縮小的式(7)。
【數5】f(n)=RT/n 式(7)
學習能力判斷部109，將作業時間的容許範圍之上下限值和實際作業時間的差距，用於作業員的學習能力之判斷。亦即，學習能力判斷部109，比較作業時間資料所表示之作業時間的履歷和熟練曲線的上限值曲線及下限值曲線，判斷作業員的學習能力。
學習能力判斷部109，在以下任一個條件被滿足時，判斷作業員缺乏學習能力。
a)累積作業次數在5次以下的階段中，作業時間資料的作業時間超出上限值或下限值的次數達3次以上。
b)累積作業次數超過5次的階段中，作業時間資料的作業時間連續3次超出上限值或下限值。
另外，作業時間資料的作業時間超出下限值的情況下，未必可以斷言作業員缺乏學習能力。但是，在複數次作業中的作業時間資料之作業時間超出下限值的情況下，有可能有作業員未執行一部分作業程序等的問題。因此，在某個作業員的作業時間超出下限值達規定次數以上的情況下，為了要引起作業管理者的注意，學習能力判斷部109判斷為該作業員缺乏學習能力，並在顯示處理部111上向作業管理者提示該作業員。
如上述，在本實施形態中，於作業員的學習能力判斷中，除了決定係數之外，還考慮了偏離作業時間的熟練曲 線之上下限值，可以實現高精度的判斷。
以上，已針對本發明的實施形態說明，但也可以將這些實施形態當中的2者以上組合執行。
或者，亦可執行這些實施形態當中的1者的部分。
或者，也可以將這些實施形態當中的2者以上的部分組合執行。
另外，本發明不限定於這些實施形態，可以因應需要進行種種的變更。
***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、熟練曲線產生部103、決定係數算出部105、熟練容易性判斷部107、學習能力判斷部109、顯示處理部111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、熟練曲線產生部103、決定係數算出部105、熟練容易性判斷部107、學習能力判斷部109、顯示處理部111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、熟練曲線產生部103、決定係數算出部105、熟練容易性判斷部107、學習能力判斷部109、顯示處理部111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、熟練曲線產生部103、決定係數算出部105、熟練容易性判斷部107、學習能力判斷部109、顯示處理部111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：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；及熟練容易性判斷部，依據上述複數個作業員的遞減指標值，判斷上述作業程序是否為容易熟練作業程序。
  2. 如申請專利範圍第1項所記載的資訊處理裝置，其中：上述熟練容易性判斷部，從上述複數個作業員的遞減指標值當中，選擇符合選擇條件的遞減指標值，算出已選擇的遞減指標值的平均值，在已算出的平均值為閾值以上的情況下，判斷上述作業程序為容易熟練作業程序。
  3. 如申請專利範圍第1項所記載的資訊處理裝置，其中：上述遞減指標值算出部，其使用針對每個作業員表示在複數個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按作業程序別的遞減指標值；上述熟練容易性判斷部，依據上述複數個作業員的遞減指標值，判斷各作業程序是否為容易熟練作業程序；上述資訊處理裝置更包括學習能力判斷部， 使用上述熟練容易性判斷部判斷為容易熟練作業程序的作業程序的遞減指標值，判斷各作業員的學習能力。
  4. 如申請專利範圍第3項所記載的資訊處理裝置，其中：上述學習能力判斷部，針對每個作業員，算出上述熟練容易性判斷部判斷為容易熟練作業程序的作業程序之遞減指標值的平均值；在所算出的平均值為閾值以上的情況下，判斷該作業員具備被要求要有的學習能力；在所算出的平均值未達閾值的情況下，判斷該作業員不具備被要求要有的學習能力。
  5. 如申請專利範圍第1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。
  6. 如申請專利範圍第5項所記載的資訊處理裝置，其中：上述遞減指標值算出部，其使用針對每個作業員表示在複數個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，針對每個作業員並按作業程序別，產生上述熟練曲線及算出上述決定係數；上述熟練容易性判斷部，依據上述複數個作業員的決定係數，判斷各作業程序是否 為容易熟練作業程序；上述資訊處理裝置更包括學習能力判斷部，使用上述熟練容易性判斷部判斷為容易熟練作業程序的作業程序的決定係數，判斷各作業員的學習能力。
  7. 如申請專利範圍第6項所記載的資訊處理裝置，其中：上述學習能力判斷部，針對每個作業員，算出上述熟練容易性判斷部判斷為容易熟練作業程序的作業程序之決定係數的平均值；針對每個作業員，依循上述熟練容易性判斷部判斷為容易熟練作業程序的作業程序之熟練曲線，設定作為上限值曲線的作業時間之上限值的曲線以及作為下限值曲線的作業時間之下限值的曲線；針對每個作業員，比較已算出的平均值和閾值，並比較上述作業時間資料中表示的作業時間的履歷與上述上限值曲線及上述下限值曲線，以判斷學習能力。
  8. 一種資訊處理方法，其包括：電腦，其使用針對每個作業員表示在作業程序中的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；上述電腦，依據上述複數個作業員的遞減指標值，判斷上述作業程序是否為容易熟練作業程序。
  9. 一種資訊處理程式產品，其使得電腦執行後述處理：遞減指標值算出處理，其使用針對每個作業員表示在作業 程序中的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；及熟練容易性判斷處理，依據上述複數個作業員的遞減指標值，判斷上述作業程序是否為容易熟練作業程序。
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