WO2020080116A1 - 作業者選定システム、作業者選定方法及び作業者選定コンピュータ・プログラム - Google Patents

作業者選定システム、作業者選定方法及び作業者選定コンピュータ・プログラム Download PDF

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workers
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祐樹 矢野
拓也 ▲徳▼岡
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Definitions

  • the present invention relates to a system for automatically selecting a worker corresponding to a required work in equipment, and more specifically, a worker who should handle the work based on work skill information of a plurality of workers.
  • a system for selecting workers automatically.
  • Patent Document 1 is proposed as a technique proposed from the viewpoint of automatically selecting a worker to handle the work when some work to be performed in the facility is required and providing appropriate training to the worker.
  • Patent Document 4 relates to a worker education system for educating workers in a short period of time in planning a production line and appropriately allocating workers having appropriate skill levels to the line. This system searches for workers with an appropriate skill level based on the skill that indicates the standardized proficiency level for each work process on the production line, places them on the line, and determines the skill rank of each worker. You can then carry out training when you need it. Training is based on a schedule provided by educational tools and systems that allow workers to self-learn.
  • Patent Document 2 reflects the skill level of the worker, the arrangement status of the worker in the work process, and the educational achievement of the worker in real time, and by enabling these data to be grasped in a unified manner, the production efficiency can be improved.
  • the present invention relates to a support system capable of improving and supporting a training plan for workers.
  • the skill level of the worker is evaluated from the manufacturing record and the educational record, and the personnel is 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 workers.
  • Education for low-skilled workers is planned for non-working hours that are not allocated to work processes.
  • Patent Document 3 is capable of automatically extracting an appropriate worker in a product manufacturing line so that the worker can perform the work, and at the same time, having the worker receive an appropriate education at an appropriate time. It is related to the system to improve the skill of workers. In this system, when a new work is performed, based on the processing level including one of accuracy and speed when the worker engages in the work and the performance level of the test the worker took, It is possible to select a worker who has an appropriate skill to engage in the work.
  • Patent Document 4 relates to a system that allows workers to be assigned to projects in consideration of changes in the skills of workers when creating project execution plans for maintenance work and engineering work.
  • the worker is calculated based on the standard estimated work time according to the skill level of the worker for each work in the workflow that constitutes the project and the actual work time of the worker in charge of each work that has already been performed. It is possible to calculate and update the current skill level of, and calculate the estimated work time of each work based on the updated skill level of the worker assigned to each work.
  • Patent Documents 1 to 4 The system constructed based on the idea proposed in Patent Documents 1 to 4 should appropriately perform the work based on the skill of each worker when the work requiring the handling occurs in the equipment. It is intended to automatically select a worker who can do the work.
  • workers are selected by these systems when work occurs, for example, new workers are always assigned to simple work, and veteran workers are always assigned to difficult work.
  • new workers are always assigned to simple work, and veteran workers are always assigned to difficult work.
  • multiple operators work in teams to operate equipment, but if the skills of low-skilled workers do not improve, the equipment operation skills of the entire team cannot be expected to improve. It becomes difficult to further improve the efficiency of product production.
  • the present invention makes it possible to improve the skills of low-skill workers at an early stage and also improve the skills of the entire team consisting of multiple workers involved in the operation of equipment.
  • the purpose is to provide an automatic worker selection system for equipment.
  • a worker selection system for automatically selecting a worker corresponding to a required work in a facility from a plurality of workers.
  • the worker selection system corresponds to work, which is work information that is information about necessary work in the facility, worker information that includes information about a plurality of workers and information about work that each worker has performed in the past.
  • a storage unit that stores work skill information that is information about work skills of a plurality of workers for the work.
  • the storage unit can also store the production related information of the articles produced by the facility.
  • the worker selection system includes a work skill variation calculation unit, a work skill determination unit, a worker selection unit, and an information updating unit.
  • the work skill variation calculation unit acquires work information, worker information, and work skill information from the storage unit when a work that needs to be handled occurs, and the work skill variation calculation unit obtains the work skill variation of a plurality of workers for the work. Find the size.
  • the work skill determination unit extracts the worker having the lowest work skill when the variation is equal to or larger than a predetermined standard, and the worker having the highest work skill when the variation is smaller than the predetermined standard. To extract.
  • the worker selecting unit selects the extracted worker as a worker who responds to the work, and outputs worker information of the worker.
  • the information updating unit updates one or a combination of the work information, the worker information, and the worker skill information in the storage unit, based on the result of the work performed by the corresponding worker selected by the worker selecting unit. To do.
  • the worker selection system acquires the production-related information from the storage unit, and calculates the allowable time for which the production plan can be achieved even when the operation of the equipment is stopped to perform the work.
  • a time calculation unit and a work completion possibility determination unit that determines whether the worker extracted by the work skill determination unit can complete the work within the allowable time may be provided.
  • the worker selection system obtains a change in past work skill of the worker for the worker extracted by the work skill determination unit and determines a work skill improvement possibility based on the change. It is also possible to further include a skill improvement possibility determination unit.
  • the worker selection system determines whether or not there is a worker who has no experience in performing the work among the plurality of workers, and if there is the worker, the worker has a temporary work skill for the work. It is also possible to further include a work inexperienced person determination unit for setting.
  • the second aspect of the present invention provides a worker selection method for automatically selecting a worker corresponding to a required work in a facility from a plurality of workers.
  • a computer program executable on a computer system which includes instructions for causing the computer system to execute each step of the worker selection method.
  • the work skills of low-skilled workers can be improved early on, but also high-skilled workers can further improve the work skills of various works required in equipment. Further, it is possible to improve the work skills of the entire work team including a plurality of workers who operate the equipment.
  • FIG. 1 is a diagram showing a schematic hardware configuration example of a worker selection system according to an embodiment of the present invention.
  • the example of the work information regarding the required work in the equipment used in the work classification judgment is shown.
  • An example is shown in which the skill level value is weighted and totaled to be the work skill.
  • An example of variations in work skills among multiple workers is shown.
  • An example of a pattern for selecting one of a low-skill worker and a high-skill worker according to the degree of variation in work skill is shown.
  • FIG. 1 is a diagram showing a schematic hardware configuration example of a worker selection system according to an embodiment of the present invention.
  • the example of the work information regarding the required work in the equipment used in the work classification judgment is shown.
  • An example is shown in which the skill level value is weighted and totaled to be
  • FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a worker selection system 100 according to an embodiment of the present invention.
  • the worker selection system 100 receives a notification (work occurrence notification) that a work requiring handling has occurred in the equipment P, and outputs information on a worker who should handle the work (corresponding worker information). And includes a functional unit that executes various judgments and calculations based on the information of the work occurrence notification, and a storage unit that stores various information used for executing the function.
  • the worker selection system 100 includes a work information storage unit 102, a worker information storage unit 104, a work skill information storage unit 106, and a production related information storage unit 108.
  • the work information storage unit 102 stores information about necessary work in the facility.
  • the worker information storage unit 104 stores information about the worker and information about the past work of the worker.
  • the work skill information storage unit 106 stores information about the work skill of each worker corresponding to the work that occurs in the facility.
  • the production-related information storage unit 108 stores production-related information of articles produced by the equipment.
  • the work information, worker information, work skill information, and production-related information do not have to be physically aggregated.
  • the data corresponding to the work skill information and the data corresponding to the worker information are mixed and are not limited to being collectively stored in any of the hardware.
  • the work information may be stored in a distributed manner in the wear, and in that case, the area in which data corresponding to the worker information other than the work skill information is stored corresponds to the work information storage unit 104. An area in which data corresponding to is stored corresponds to the work skill information storage unit 106.
  • the work information stored in the work information storage unit 102 is information regarding necessary work in the facility, and can be information as shown in FIG. 4, for example.
  • the information shown in FIG. 4 includes, for example, the state of the equipment, the cause of the state, the basis for determining the work required to respond to the state of the equipment, the content of the required work, the time required for the work, and the work. It is a table that includes the timing to perform.
  • the worker information stored in the worker information storage unit 104 includes information on a worker who can engage in necessary work in the facility and information on the past work of the worker.
  • the worker information includes, for example, the name of the worker, the ID number, the department to which the worker belongs, the details of the work performed by the worker in the past, the time required to respond to the work, the date and time when the work was performed, It includes the results of the work done.
  • the work skill information stored in the work skill information storage unit 106 includes information about the work skill of each worker corresponding to the work that occurs in the facility. Examples of work skills will be described later.
  • the production-related information of the article stored in the production-related information storage unit 108 includes, for example, the production capacity of the device, the production plan of the article (production amount, number of production days, production deadline, production safety level, production margin, etc.), article Can be the production record of
  • the worker selection system 100 preferably further includes a sensing data storage unit 109 that stores sensing data from a sensor or the like that monitors the state of each part of the facility P.
  • the sensing data is used together with work information, for example, and can be used as data for determining necessary work.
  • the worker selection system 100 includes a work classification unit 110, a work inexperienced person determination unit 112, a work skill variation calculation unit 114, a work skill determination unit 116, a work allowable time calculation unit 118, and work completion. It may include a sex determination unit 120, a work skill improvement possibility determination unit 122, a worker selection unit 124, and an information updating unit 126. The function of each of the functional units 110 to 126 will be sequentially described below.
  • the storage units 102 to 109 may be configured as one hardware database or a distributed database.
  • each of the functional units 110 to 126 of the worker selection system 100 may be built in one computer hardware, or may be built in a plurality of distributed computer hardware, and each of the computer units. It may be configured so that the functions of the respective parts are exhibited by the cooperation of the hardware.
  • the worker selection system 100 can be used, for example, in an RTP type device to automatically select a worker corresponding to a work required when operating the device.
  • the RTP method is a normal sheet having no defects from a belt-shaped optical film laminate in which a plurality of sheet-shaped optical films are supported on a belt-shaped release film via an adhesive layer in a manufacturing process of a liquid crystal display device or the like. This is a method for continuously manufacturing a liquid crystal display device by sequentially peeling only the functional film together with the pressure-sensitive adhesive layer from the release film and adhering it to the rectangular panel via the pressure-sensitive adhesive layer.
  • a continuous manufacturing system for liquid crystal display devices that realizes such a method is distinguished from a device that realizes a conventional individual bonding method in which a sheet of an optical film that has been cut out in advance is bonded to a rectangular panel, and is referred to as “continuous bonding (RTP; ⁇ Panel) ”device.
  • FIG. 2 shows an exemplary computer hardware configuration of a worker selection system 100 according to an embodiment of the present invention.
  • the worker selection system 100 includes a central processing unit (CPU), a storage device such as a RAM, a ROM, a hard disk drive (HDD) that stores various programs and data executed by the central processing unit, and these devices mutually. It can be realized by using a general-purpose computer having a bus to be connected. Further, the worker selection system 100 includes a drive device for inputting / outputting data to / from an external recording medium such as a CD-ROM or a DVD-ROM, an input device such as a keyboard or a mouse, as necessary. An output device such as a CRT, a liquid crystal display or a printer may be connected to a communication interface for communicating with another computer or network.
  • CPU central processing unit
  • HDD hard disk drive
  • FIG. 3 shows a processing flow 300 executed by the worker selection system 100 to select a worker to perform a work.
  • the equipment P such as an RTP device
  • the equipment P notifies the worker selection system 100 that an event to be dealt with has occurred (S301).
  • the occurrence of an event to be dealt with in the facility P can be detected by various measuring instruments such as sensors attached to a plurality of locations in the facility P, for example.
  • the operator stops the operation of the device and the operator searches for the situation and Accordingly, for example, it is necessary to correct the bonding parameters and replace the feed roller.
  • the bonding position detection system detects an abnormality, and, for example, the bonding accuracy is deteriorated with respect to the worker selection system 100 from an information processing terminal having a function of collecting abnormality information in a unified manner. You will be notified that you have done it.
  • the worker selection system 100 When notified that an event to be handled has occurred, the worker selection system 100 stores the work information of the work related to the event and the information about the necessary work in the facility based on the notified information. Acquired from the work information storage unit 102. An example of the work information is as shown in FIG.
  • the work classification unit 110 of the worker selection system 100 performs work classification determination based on the acquired work information, and specifies the work content to be handled (S302).
  • the worker selection system 100 causes the work information storage unit 120 to cause the situation, a basis for determining necessary work, necessary work, and work. Acquire information such as the time required for work and the timing of work.
  • the cause of the accuracy deterioration is deterioration of the bonding roller, and the bonding roller has not been replaced for a certain period of time. Specifies that the required work is "replacement of the laminating roller".
  • the work classification unit 110 can also specify the time required for the work and the timing at which the work should be performed, if necessary.
  • the classification determination of the target work is automatically performed by the worker selection system 100, for example, by using a predetermined abnormality code or the data shown in FIG.
  • the operator judges the cause based on various sensing data, past experience, work manual, etc., specifies the necessary work, and selects the specified work content from the input section. It can also be done by giving to the system 100. 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 analogy with the information stored in the work information storage unit 120.
  • the worker selection system 100 is involved in the operation of the equipment P, and the worker information and the worker information about a plurality of workers who can handle the work.
  • Worker information including information on work performed in the past is acquired from the worker information storage unit 104 in which these pieces of information are stored.
  • the work inexperienced person determination unit 112 determines whether or not there is an inexperienced person for the work specified in S302 (S303). If there is no inexperienced person, the worker selection system 100 then stores work skill information, which is information about work skills corresponding to the work, based on the worker information of the plurality of workers. It is acquired from the created work skill information storage unit 106.
  • the work skill is the work performance capability of the worker who performs the work at the facility when some work related to the facility is required.
  • the index indicating the work skill is not particularly limited as long as it can represent the ability of the worker to perform the work, and various indexes can be considered.
  • the work skill is preferably a quantitative index, but may be a qualitative index. When a qualitative index is used as the work skill, it is preferable that the system can automatically use a value obtained by converting the index into some numerical value. In the worker selection system 100 according to the present invention, it is preferable to use a quantitative value representing the work performance of each worker as the work skill.
  • the average value of the time required for the work in the past when dealing with the work, the shortest work time of the time required when responding to the work in the past, the work performed in the past Numerical values such as the number of times and the moving distance / moving time when performing the work can be used.
  • FIG. 5 shows an example in which a value obtained by weighting skill level values and summing them is used as a work skill.
  • FIG. 5 shows the skills required to perform the work identified as requiring a response, using the skill level value given based on a separate evaluation (for example, a work training table) for each worker for each work.
  • the value obtained by weighting the respective skill level values from the combination of and summing or averaging is used as the work skill.
  • the skill of each worker is calculated based on the weights in the items of “RTP basics” and “quality abnormality treatment” in the work training 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 the worker B, and the worker with the lowest skill is the worker D.
  • each worker uses the shortest work time among the work times required to deal with the work in the past as work skill.
  • the worker selection system 100 causes the work skill variation calculation unit 114 to perform the operation among the plurality of workers.
  • the size of the variation in work skills is calculated (S305).
  • the process (S304) when it is determined in S303 that there is an inexperienced person will be described later.
  • FIG. 6 is an example of the case of calculating the degree of variation in work skills among a plurality of workers.
  • the work skill variation calculation unit 114 acquires the shortest work time in the past work of all the workers. Of the acquired minimum work time, the difference (same (3)) between the shortest time ((1) in FIG. 6) and the longest time (same (2)) is obtained, and the difference is divided by the shortest work time (same (4). )), The size of the variation in the work skills of the workers A to E in the work is obtained. In the case of the example in FIG. 6, the magnitude of the variation in work skills is calculated as “2.0”.
  • the work skill determination unit 116 of the worker selection system 100 compares the size of the variation calculated by the work skill variation calculation unit 114 with a predetermined reference value regarding the size of the variation (S306). When it is determined that the degree of variation in work skills is equal to or greater than the predetermined reference, the work skill determination unit 116 extracts the worker having the lowest work skill (Yes in S306). On the other hand, when it is determined that the variation of the work skill is smaller than the predetermined reference, the work skill determination unit 116 extracts the worker having the highest work skill (No in S306).
  • FIG. 7 shows an example of a pattern in which either a low-skill worker or a high-skill worker is selected according to the degree of variation in work skills.
  • 7 (a) and 7 (b) are examples where the work to be handled is a simple work
  • FIGS. 7 (c) and 7 (d) are examples where the work to be handled are difficult.
  • FIG. 7A 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 will be described when a simple work to be performed (case of FIG. 7A).
  • the extracted workers are It becomes the worker E (that is, the low skill worker).
  • the variation of the work skill is calculated in the same manner, and the variation is 9.0. Since it was calculated as 2.0, the worker E is extracted in each case.
  • the predetermined standard is arbitrarily set, but as an example, the predetermined standard can be set according to the following concept. That is, when the predetermined criterion is 1.0 and the variation calculated in S305 is 1.0 or more, the working time of the high skill worker (shortest time) and the working time of the low skill worker (longest time) Since there will be a more than double difference with the time), the work skill of low skill workers will be improved. On the other hand, if the magnitude of the variation is less than 1.0, it is considered that there is no great difference in the work skills among the workers, and the skill of highly skilled workers is further improved.
  • the worker selecting unit 124 selects any worker as a corresponding worker corresponding to the work. Then, the worker information is output (S307 or S308).
  • the output worker information can be displayed on, for example, a portable information terminal held by each worker or a monitor provided in the facility P. The worker output to these information terminals performs necessary work in response to the event that occurred in the equipment P (S309).
  • the corresponding worker who performed the work or the manager thereof inputs work completion information including details of the work, work time, etc. from, for example, a portable information terminal or an input terminal provided in the facility P ( S310).
  • the information updating unit 126 of the worker selection system 100 acquires the input work completion information, any one of the work information, the worker information, and the work skill information stored in the storage unit, or these, is used by using this information.
  • the combination is updated as needed (S311).
  • the information updating unit 126 automatically acquires the start time and end time of the work, details of the work, and the like, and uses these information to store the work information, the worker information, and the work skill stored in the storage unit. Any of the information or a combination thereof may be updated.
  • the work skill variation calculation unit 114 uses the temporary work skill set in advance for the inexperienced person. It is acquired from the person information storage unit 104.
  • the information set as the temporary work skill can be set according to the index used as the work skill. For example, when the shortest work time of the time required to deal with the work in the past is used as the work skill, the temporary work skill of the inexperienced person is used by another worker in the past. It is possible to set the longest working time of the working time when performing. Alternatively, as the temporary work skill, it is possible to set the average value of the work time when another worker first performed the work in the past.
  • the temporary work skill of an inexperienced person can be set in advance as described above and stored as work skill information in the work skill information storage unit 106, but the worker selection system 100 automatically sets it. You can also For example, when the shortest time is used as the work skill, in response to the work inexperienced person determination unit 112 determining that there is an inexperienced person for the required work, the worker selection system 100 changes the worker information. It is possible to acquire the work time when another worker has performed the work in the past from the storage unit 104, compare the work times, set the longest work time as a temporary work skill, and store it in the work skill information storage unit 106. .
  • FIG. 8 shows a processing flow 800 in the case where the time allowed for work is taken into consideration in the worker selection processing.
  • parts different from the flow of FIG. 3 will be mainly described.
  • the allowable time that can achieve the required production plan even when the operation of the equipment P is stopped is compared with the working time required for the extracted worker to perform the work. Then, the worker determines whether or not the work can be completed within the allowable time, and the working time of the worker exceeds the allowable time (allowable stop time for performing the work). Try to extract another worker.
  • step S803 of the process flow 800 when it is determined that there is no inexperienced person for the work specified in S802, the work allowable time calculation unit 118 of the worker selection system 100 calculates the allowable time for the work ( S805).
  • the allowable time is not limited to be calculated at this time, and may be calculated after the worker having the lowest work skill is extracted in S808, for example.
  • Figure 9 shows an example of how to calculate the allowable time.
  • the horizontal axis represents time and the vertical axis represents the production amount of the article.
  • the certain stop time can be set as the “allowable time”. The allowable time can be made longer if the production record up to that time exceeds the production amount specified in the production plan when the work occurs.
  • the time calculated as the allowable time is, for example, how much the expected transition of the production amount after the work is restarted is set with respect to the transition of the production amount before the work is started, and how much the safety level of the production is expected. However, it will change depending on conditions such as how much margin the production plan has with respect to the production capacity of the facility.
  • the allowable time calculated based on the concept shown in FIG. 9 is passed to the work completion possibility determination unit 120, and the work completion possibility determination unit 120 performs the relevant work of the low skill worker extracted in S808.
  • the shortest working time and the allowable time 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 the low skill worker can complete the work, and the worker selection unit 124 The low skill worker is selected as a corresponding worker corresponding to the work.
  • the work completion possibility determination unit 120 causes the worker Then, it is judged that the work cannot be completed within the allowable time. In this case, the work skill determination unit 116 extracts the worker having the lowest work skill from among the workers other than the worker among the plurality of workers (S811, S812, S808). Similarly for this worker, the work completion possibility determination unit 120 compares the allowable time with the shortest work time.
  • the worker selecting unit 124 sets the work selection unit 124 to complete the work in the shortest possible time.
  • the worker having the shortest work time among all the workers is selected as a corresponding worker for the work (S813).
  • FIG. 10 shows a processing flow 1000 in the case of considering the possibility of improving the work skill of the worker in the worker selection process. In the following description, parts different from the flow of FIG. 3 will be mainly described.
  • the work skill improvement possibility determination unit 122 determines the work skill improvement possibility of the worker selected in step S1007.
  • the possibility of improving the work skill can be determined by, for example, obtaining a change in the work time of the work in the past by the worker (for example, the work time over a plurality of past works or the work time of the previous work). it can.
  • the work skill improvement possibility determination unit 122 acquires the past work times of the extracted worker a plurality of times from the work information storage unit 102, compares the work times, and shortens the work time each time the work is performed. If there is a tendency, it is determined that the work skill of the worker concerned can be improved.
  • the work skill improvement possibility determination unit 122 compares the extracted work times of the past multiple times of the worker, and if there is no tendency for the work time to be shortened for each work execution, the work skill improvement possibility It is determined that work skills cannot be improved. In this case, the work skill determination unit 116 extracts the worker having the lowest work skill from among the plurality of workers excluding the worker (S1010, S1011, S1007). Similarly, for this worker, the work skill improvement possibility determination unit 122 determines the work skill improvement possibility.
  • the worker selecting unit 124 selects the worker having the highest work skill among all the workers. A corresponding worker corresponding to the work is selected (S1012).
  • FIG. 11 shows a processing flow 1100 in the case of considering both the work allowable time and the work skill improvement possibility in the worker selection processing. In the following description, parts different from the flow of FIG. 3 will be mainly described.
  • step S1103 of the process flow 1100 when it is determined that there is no inexperienced person for the work specified in S1102, the work allowable time calculation unit 118 of the worker selection system 100 calculates the work allowable time in S1105.
  • the work allowable time is not limited to be calculated at this time, and may be calculated after the worker having the lowest work skill is extracted in S1108, for example. The concept of calculating the work allowable time is described above in the description of the processing flow 800 of FIG.
  • step S1110 the work skill improvement possibility determination unit 122 determines the work skill improvement possibility of the worker selected in step S1108.
  • the work skill improvement possibility has been described above in the description of the processing flow 1000 in FIG. 10.
  • the work skill improvement possibility determination unit 122 acquires the past work times of the extracted worker a plurality of times from the work information storage unit 102, compares the work times, and shortens the work time each time the work is performed. If there is a tendency, it is determined that there is a high possibility that the worker will improve the work skill of the work.
  • step S1111 the work completion possibility determination unit 120 compares the shortest work time of the work with the work allowable time for the low skill worker determined to have a high possibility of improving the work skill in step S1110. .
  • the work completion possibility determination unit 120 determines that the low skill worker can complete the work, and the worker selection unit 124 determines , The low skill worker is selected as a corresponding worker corresponding to the work.
  • the work skill determination unit 116 of the plurality of workers, the worker having the lowest work skill is extracted from the other workers except the 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.
  • the work skill improvement possibility is determined in S1110 and the work completion possibility is determined in S1111 for the low skill worker extracted in S1108. The order may be reversed.
  • the worker selecting unit 124 sets the work to be completed in the shortest possible time. A worker having the shortest work time among all the workers is selected as a corresponding worker corresponding to the work (S1114).
  • FIG. 12 shows a specific example of work skill improvement when the worker selection processing flow 1110 shown in FIG. 11 is executed.
  • FIG. 12A is a specific example of improving work skills for a simple work (that is, a work in which the work time is relatively short), and
  • FIG. 12B shows a more complicated work (that is, a work”
  • This is a specific example of improvement of work skills for work that takes a relatively long time).
  • it is assumed that any one of the workers in the team consisting of the five workers A to E performs the work, and the shortest work time of the work is defined as the work skill.
  • the work time of the worker A or the worker B having the shortest work time (the initial set value is 5 minutes) and the work time of the worker E having the longest work time (the original work time)
  • the setting value is set to 15 minutes), and the magnitude of the work skill variation is calculated to be "2.0" as shown in the column (4). If the predetermined reference value is set to 1.0, the magnitude of the variation is equal to or larger than the predetermined reference value, and thus the worker E is extracted.
  • the shortest work time (15 minutes) is compared with the work allowable time (100 minutes) calculated based on the concept of FIG. 9, for example, the worker E is within the work allowable time.
  • the worker E (new employee) is selected here as the corresponding worker who performs the work. If the worker E finishes the work in 12 minutes as a result of performing the work, the shortest work time of the work of the worker E is updated to 12 minutes.
  • the second work it is determined that even the worker E having the longest work time, whose magnitude of variation is larger than the predetermined reference value, can finish the work within the work allowable time. It is judged that there is a possibility that the work skill may be improved because the first work was completed in a time (12 minutes) shorter than the initially set minimum work time (15 minutes). Selected as a response worker. Similarly, when the third and fourth work occurs, the worker D and the worker C are selected as corresponding workers, respectively.
  • the work skill of the worker A or the worker B having the shortest work time (5 minutes) and the work time of the longest worker E (9 minutes) are used.
  • the magnitude of the variation of is calculated.
  • the magnitude of the variation is “0.8”, which is a value smaller than the predetermined reference value. Therefore, the worker A or the worker B is extracted here. Since it is determined that these workers can finish the work within the shortest work time, the worker A or the worker B is selected as the worker who performs the work here. Note that it is desirable to follow the judgment result of the work skill improvement possibility as to which one of the worker A and the worker B is finally selected as the corresponding worker, but when the growth possibility is about the same (FIG. 12). In the example of (a), both past work time transitions are the same), and other arbitrary criteria can be used for selection. Here, it is assumed that the worker A (experienced worker) is selected as the corresponding worker.
  • the corresponding worker is also selected. In this way, by sequentially selecting the workers in the ten times of work, the skill of the worker E having low work skill is improved, and as a result, the skill of the entire team can be improved.
  • the size of the variation in work skills is calculated in the same manner as above. Since the magnitude of the variation is “0.7”, if the predetermined reference value is set to 1.0, the worker A having the highest work skill is extracted. The minimum work time of this worker is set to 60 minutes, which is shorter than the work allowable time of 95 minutes. Therefore, it is determined that this worker can finish the work in time, and the worker A (experienced worker) is the corresponding worker. Is selected as
  • the variation of the work skill is 1.0 or more, so the worker E having the lowest work skill is selected.
  • the minimum work time of the worker E is set to 100 minutes, which is longer than the work allowable time 95 minutes, it is determined that the worker E cannot finish the work within the work allowable time.
  • the worker D having the lowest work skill is selected as the corresponding worker (note that among the workers C and D, the work is performed).
  • the basis for selecting the person D can be based on arbitrary criteria). In the case where the third to seventh work occurs, the corresponding worker is similarly selected.
  • the variation is 0.9 and the minimum work time of the worker A is within the work allowable time. Therefore, the worker A should be extracted.
  • the worker A being selected as a worker corresponding to the seventh work and performing the work, there is no effect of shortening the work time, and thus it is determined that the work skill cannot be improved. Therefore, here, with respect to the remaining workers B to E, the degree of variation and the work completion possibility are determined, and as a result, the worker B is selected as the corresponding worker. In this way, by sequentially selecting the workers in the ten times of work, the work skills of not only the workers C to E who have low work skills but also the workers A and B are improved, and as a result, The skills of the entire team can also be improved.
  • the present invention not only can the work skills of low-skilled workers be improved at an early stage, but also the high-skilled workers can further improve the work skills of various works required in equipment. Can be made. Further, it is possible to improve the work skills of the entire work team including a plurality of workers who operate the equipment.

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Abstract

低スキル作業者のスキルの早期向上と複数の作業員からなるチーム全体のスキル向上とを可能にする作業者自動選定システムを提供する。 【解決手段】　作業者選定システムは、作業スキルばらつき算定部と、作業スキル判定部と、作業者選定部と、情報更新部と、各種情報を格納した記憶部とを備える。作業スキルばらつき算定部は、対応が必要な作業の発生時に、複数の作業者間の当該作業に対する作業スキルのばらつきの大きさを求める。作業スキル判定部は、ばらつきの大きさが所定の基準以上の場合には作業スキルの最も低い作業者を抽出し、ばらつきの大きさが所定の基準より小さい場合には作業スキルの最も高い作業者を抽出する。作業者選定部は、抽出された作業者を作業への対応作業者として選定する。情報更新部は、対応作業者が対応した作業の結果に基づいて、記憶部の情報を更新する。

Description

作業者選定システム、作業者選定方法及び作業者選定コンピュータ・プログラム
　本発明は、設備における必要な作業に対応する作業者を自動的に選定するためのシステムに関し、より具体的には、複数の作業者の作業スキル情報に基づいて当該作業に対応すべき作業者を自動的に選定する作業者選定システムに関する。
　物品の生産設備においては、設備の運転時に、対応を必要とする種々の作業が発生する場合がある。対応を必要とする作業として、物品の生産を停止することなく行うことができる作業だけでなく、生産を停止しなければ行うことができない作業がある。対応を必要とする作業が発生した場合には、その作業の発生箇所を探索し、発生原因を調査し、作業を行うための対策を講じなければならない。対応を必要とする作業の中でも、物品の生産を停止しなければならない作業、例えば設備に生じたトラブルを解決するための作業や材料の交換及び補充のための作業などが発生した場合に、作業終了までの時間が長いと、物品の生産が計画どおりに行われず、必要な期日までに必要な量及び質の物品を生産できなくなったり、生産計画を達成するために設備及び作業者の稼働に無理が生じたりするおそれがある。
　物品の生産設備においては、複数の作業者がチームを組んで設備の運転を行うことが多い。複数の作業者からなるチームにおいては、通常、設備の運転に必要となる作業について高いスキルを有するベテラン作業者から、経験の乏しい低スキルの新人作業者までが、バランスよく配置される。同じ作業でも、ベテラン作業者であれば短時間かつ高精度で終えることができるものであっても、新人作業者の場合には時間がかかったり精度が低い作業結果となったりする場合が多い。また、同じ作業者でも、習熟している作業もあれば、経験の乏しい作業もある。設備において対応を要する作業が発生した場合に、その作業に対応させる作業者は、種々の状況を勘案して選定される。例えば、短時間で対応可能となるような簡単な作業であれば、新人作業者やその作業に対するスキルの低い作業者に対応させ、長時間の対応が必要な難しい作業には、その作業に対するスキルの高いベテラン作業者に対応させるといった対応が考えられる。
　設備において対応すべき何らかの作業が必要となった場合に、当該作業に対応させる作業者を自動的に選定するとともに、作業者に適正な教育を施すという観点で提案された技術として、特許文献１～特許文献４に開示されたものがある。
　特許文献１は、生産ラインの計画にあたり、作業者を短期間で教育し、適正な技能レベルを持った作業者を適正にラインに配置できるようにするための作業者教育システムに関する。このシステムでは、生産ラインの作業工程ごとに標準化された習熟度を示すスキルに基づいて、適正な技能レベルを持った作業者を検索し、ラインに配置するともに、各作業者の技能ランクを判定して必要なときにトレーニングを実施することができる。トレーニングは、作業者自身が自己学習できる教育ツールやシステムによって提供されたスケジュールに基づいて行われる。
　特許文献２は、作業者のスキルレベル、作業工程への作業者の配置状況、作業者の教育実績をリアルタイムに反映させ、これらのデータを一元的に把握できるようにすることにより、生産効率の向上や、作業者の育成計画支援を行うことができる支援システムに関する。このシステムでは、製造実績及び教育実績から作業者のスキルレベルが評価され、スキルレベルを考慮して人員配置が行われる。システムは、スキルレベルに達していない作業者がいれば抽出し、当該作業者の教育計画を作成する。低スキルの作業者に対する教育は、作業工程に割り当てられない非稼働時間行われるように計画される。
　特許文献３は、製品の製造ラインにおいて、適切な作業者を自動的に抽出して作業を行わせることができるようにするとともに、作業者に対して適切な時期に適切な教育を受けさせることにより作業者のスキル向上を図るシステムに関する。このシステムでは、新たな作業が行われるときに、作業者が作業に従事したときの正確性及び速度のいずれか一方を含む処理レベルと、作業者が受験した試験の成績レベルとに基づいて、作業に従事すべき適切なスキルを持つ作業者を抽出することができる。
　特許文献４は、保守作業やエンジニアリング業務などのプロジェクト実行計画の作成にあたり、作業者のスキルの変化を考慮して、プロジェクトへの作業者割り当てを行うことができるようにするシステムに関する。このシステムでは、プロジェクトを構成するワークフローの各ワークに対して作業者のスキルレベルに応じた標準推定作業時間と、すでに実施された各ワークの担当作業者の実作業時間とに基づいて、作業者の現在のスキルレベルを算出及び更新し、各ワークに割り当てられた作業者の更新されたスキルレベルに基づいて、各ワークの推定作業時間を算出することができる。
特開２００２－２７９０１９号公報 特開２０１０－２４４１７６号公報 特開２０１３－２５４２４１号公報 特開２０１６－１９４７３６号公報
　特許文献１～４に提案されるような考え方に基づいて構築されたシステムは、設備において対応を必要とする作業が発生した場合に、各作業者のスキルに基づいて当該作業を適切に行うことができる作業者を自動的に選定することができるようにするものである。しかし、作業発生時にこれらのシステムによって作業者を選定すると、例えば、簡単な作業に対しては常に新人作業員が割り当てられ、困難な作業には常にベテラン作業員が割り当てられることになり、このような割り当てが続けられると、新人作業員の作業スキルの早期向上が難しいという問題がある。また、設備の運転は、一般に、複数の作業者がチームを組んで行われることが多いが、低スキル作業者のスキルが向上しなければチーム全体としての設備運転スキルの向上が望めず、ひいては物品生産のさらなる効率化が難しくなる。
　さらに、特許文献１～３に提案されるシステムでは、作業者のスキルを向上させるための教育に関しても考慮されているものの、いずれの技術においても、当該作業に対するスキルが低い作業者に当該作業を実際に経験させることによってスキルを向上させるという考え方を採用するものではない。これらのシステムにおいて実現される作業者教育は、設備の運転とは別に行われ、その教育の結果として技能レベルが向上した作業員が、その技能レベルに応じた作業に対応できるようにするものである。したがって、実際の設備運転時に発生する難しい作業に対しても新人作業員が対応する機会を設けることによって、より実際の状況に即した効率的な教育が行われるようにすることが望ましい。
　上記の課題を解決するため、本発明は、低スキル作業者のスキルを早期に向上させることができるようにするとともに、設備の運用に関わる複数の作業員からなるチーム全体のスキルの向上も可能となる、設備における作業者自動選定システムを提供することを目的とする。
　本発明の第１の態様においては、設備における必要な作業に対応する作業者を複数の作業者の中から自動的に選定するための作業者選定システムを提供する。作業者選定システムは、設備における必要な作業に関する情報である作業情報と、複数の作業者の情報と各々の作業者が過去に行った作業に関する情報とを含む作業者情報と、作業に対応する複数の作業者の当該作業に対する作業スキルに関する情報である作業スキル情報とを格納した記憶部とを備える。記憶部は、設備によって生産される物品の生産関連情報を格納することもできる。
　作業者選定システムは、作業スキルばらつき算定部と、作業スキル判定部と、作業者選定部と、情報更新部とを備える。作業スキルばらつき算定部は、対応が必要な作業の発生時に、作業情報と、作業者情報と、作業スキル情報とを記憶部から取得し、複数の作業者間の当該作業に対する作業スキルのばらつきの大きさを求める。作業スキル判定部は、ばらつきの大きさが所定の基準以上の場合には作業スキルの最も低い作業者を抽出し、ばらつきの大きさが所定の基準より小さい場合には作業スキルの最も高い作業者を抽出する。作業者選定部は、抽出された作業者を作業への対応作業者として選定し、該対応作業者の作業者情報を出力する。情報更新部は、作業者選定部によって選定された対応作業者が対応した作業の結果に基づいて、記憶部の作業情報、作業者情報、及び作業者スキル情報のいずれか又はこれらの組み合わせを更新する。
　一実施形態においては、作業者選定システムは、生産関連情報を記憶部から取得し、作業を行うために設備の稼働を停止しても生産計画を達成することができる許容時間を算出する作業許容時間算出部と、作業スキル判定部によって抽出された作業者が、許容時間内に当該作業を完了することができるかどうかを判定する、作業完了可能性判定部とを備えるものとすることもできる。さらに、作業者選定システムは、作業スキル判定部によって抽出された作業者について、作業者の当該作業に対する過去の作業スキルの変化を求め、その変化に基づいて作業スキルの向上可能性を判定する作業スキル向上可能性判定部をさらに備えるものとすることもできる。さらに、作業者選定システムは、複数の作業者の中に当該作業を行った経験のない作業者がいるかどうかを判定し、当該作業者がいる場合にはその作業者に当該作業に対する仮作業スキルを設定する、作業未経験者判定部をさらに含むものとすることもできる。
　本発明の第２の態様においては、設備における必要な作業に対応する作業者を複数の作業者の中から自動的に選定するための作業者選定方法を提供する。また、本発明の第３の態様においては、作業者選定方法の各ステップをコンピュータ・システムに実行させるための命令を含む、コンピュータ・システム上で実行可能なコンピュータ・プログラムを提供する。
　本発明によれば、設備において必要となる種々の作業について、低スキル者の作業スキルを早期に向上させることができるだけでなく、高スキル者も作業スキルをさらに向上させることができる。また、設備の運転に当たる複数の作業者からなる作業チーム全体としての作業スキルを向上させることができる。
本発明の一実施形態による作業者選定システムの概略的な構成を示すブロック図である。 本発明の一実施形態による作業者選定システムの概略的なハードウェア構成例を示す図である。 本発明の一実施形態による作業者選定処理を示す処理フローである。 作業の分類判断において用いられる、設備における必要な作業に関する作業情報の例を示す。 技能レベル値を重み付けして合計した値を作業スキルとする例を示す。 複数の作業者間の作業スキルのばらつきの例を示す。 作業スキルのばらつきの大きさに応じて低スキル作業者及び高スキル作業者のいずれか一方を選定するパターンの例を示す。 図３の処理フローに示される作業者選定処理において、さらに作業の許容時間を考慮した場合の処理フローである。 作業の許容時間の考え方を示す図である。 図３の処理フローに示される作業者選定処理において、さらに作業者の作業スキル向上の可能性を考慮した場合の処理フローである。 図３の処理フローに示される作業者選定処理において、作業の許容時間と作業者の作業スキル向上の可能性とをいずれも考慮した場合の処理フローである。 図１１の処理フローに示される作業者選定処理を実行した場合の作業スキル向上の具体例である。
　以下に、本発明に係る作業者選定システムの実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。
　図１は、本発明の一実施形態による作業者選定システム１００の概略的な構成を示すブロック図である。作業者選定システム１００は、設備Ｐにおいて対応が必要な作業が発生したことの通知（作業発生通知）を受けて、その作業に対応すべき作業者の情報（対応作業者情報）を出力することができるものであり、作業発生通知の情報に基づいて種々の判断や計算等を実行する機能部と、当該機能を実行するために用いられる各種の情報を記憶する記憶部とを含む。
　作業者選定システム１００は、作業情報記憶部１０２、作業者情報記憶部１０４、作業スキル情報記憶部１０６及び生産関連情報記憶部１０８を含む。作業情報記憶部１０２には、設備における必要な作業に関する情報が格納されている。作業者情報記憶部１０４には、作業者の情報とその作業者の過去の作業に関する情報とが格納されている。作業スキル情報記憶部１０６には、設備において発生する作業に対応する各作業者の作業スキルに関する情報が格納されている。生産関連情報記憶部１０８には、設備によって生産される物品の生産関連情報が格納されている。
　それぞれの記憶部に格納される情報について、作業情報、作業者情報、作業スキル情報、及び生産関連情報は、それぞれが物理的にまとまったものである必要はない。例えば、作業スキル情報に相当するデータと作業者情報の相当するデータとが混在した状態で、いずれかのハードウェアに一括して格納されていることに限定されず、これらのデータが複数のハードウェアに分散した状態で格納されていてもよく、その場合には、作業スキル情報以外の作業者情報に相当するデータが記憶されている領域が作業者情報記憶部１０４に該当し、作業スキル情報に相当するデータが記憶されている領域が作業スキル情報記憶部１０６に該当する。
　作業情報記憶部１０２に記憶される作業情報は、設備における必要な作業に関する情報であり、例えば図４に示されるような情報とすることができる。図４に示される情報は、例えば、設備の状態と、その状態が生じる原因、設備の状態に対応するための必要な作業を判断する根拠、必要な作業の内容、作業に要する時間、作業を行うタイミングなどが含まれるテーブルである。
　作業者情報記憶部１０４に記憶される作業者情報は、設備における必要な作業に従事することができる作業者の情報と、その作業者の過去の作業に関する情報とを含む。作業者情報は、例えば、作業者の氏名、ＩＤ番号、所属部署などに加えて、当該作業者が過去に行った作業の内容とその作業への対応に要した時間、作業を行った日時、行った作業の結果などが含まれる。
　作業スキル情報記憶部１０６に記憶される作業スキル情報は、設備において発生する作業に対応する各作業者の作業スキルに関する情報を含む。作業スキルの例は後述される。
　生産関連情報記憶部１０８に記憶される物品の生産関連情報は、例えば、装置の生産能力、物品の生産計画（生産量、生産日数、生産締日、生産安全度、生産余裕度など）、物品の生産実績などとすることができる。
　作業者選定システム１００は、設備Ｐの各部分の状態を監視するセンサなどによるセンシングデータを記憶するセンシングデータ記憶部１０９をさらに含むことが好ましい。センシングデータは、例えば、作業情報とともに用いられて、必要な作業を判断するためのデータとして利用することができる。
　作業者選定システム１００は、図１に示されるように、作業分類部１１０、作業未経験者判定部１１２、作業スキルばらつき算定部１１４、作業スキル判定部１１６、作業許容時間算出部１１８、作業完了可能性判定部１２０、作業スキル向上可能性判定部１２２、作業者選定部１２４、及び情報更新部１２６を含むものとすることができる。各機能部１１０～１２６の機能は、以下に順次説明する。
　記憶部１０２～１０９は、１つのハードウェア・データベースとして構成されても、分散型データベースとして構成されてもよい。同様に、作業者選定システム１００の各機能部１１０～１２６は、１つのコンピュータ・ハードウェア内に構築されていてもよく、分散された複数のコンピュータ・ハードウェア内に構築され、それぞれのコンピュータ・ハードウェアが協働することにより各部の機能を発揮するように構成されてもよい。
　作業者選定システム１００は、例えば、ＲＴＰ方式の装置において、装置の運転の際に必要な作業に対応する作業者を自動的に選定するために用いることができる。ＲＴＰ方式は、液晶表示装置などの製造工程において、帯状の離型フィルム上に粘着剤層を介して複数のシート状光学フィルムが支持された帯状光学フィルム積層体から、欠点の存在しない正常なシート状機能フィルムのみを粘着剤層と共に離型フィルムから順次剥離し、粘着剤層を介して矩形パネルと貼り合わせることによって、液晶表示装置を連続的に製造する方式である。こうした方式を実現する液晶表示装置の連続製造システムは、予め切り出された光学フィルムのシートを矩形パネルに貼り合わせる従来の個別貼り方式を実現する装置と区別して、「連続貼り（ＲＴＰ；ロール・ツー・パネル）」装置といわれる。
　図２は、本発明の一実施形態による作業者選定システム１００の例示的なコンピュータ・ハードウェア構成を示す。作業者選定システム１００は、中央処理装置（ＣＰＵ）と、中央処理装置が実行する各種のプログラムやデータなどを格納するＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）などの記憶装置と、これらの装置を互いに接続するバスとを有する汎用コンピュータを用いて実現することができる。さらに、作業者選定システム１００には、必要に応じて、ＣＤ－ＲＯＭ又はＤＶＤ－ＲＯＭなどの外部記録媒体との間でデータの入出力を行うドライブ装置と、キーボード又はマウスなどの入力装置と、ＣＲＴ、液晶ディスプレイ又はプリンタなどの出力装置と、他のコンピュータ又はネットワークと通信するための通信インターフェースとを接続するようにしてもよい。
　図３は、作業者選定システム１００において、作業を行う作業者を選定するために実行される処理フロー３００を示す。例えばＲＴＰ装置などの設備Ｐにおいて、作業を必要とする何らかの事象が発生したとき、設備Ｐは、作業者選定システム１００に対して、対応すべき事象が発生したことを通知する（Ｓ３０１）。設備Ｐにおいて対応すべき事象が発生したことは、例えば、設備Ｐの複数箇所に取り付けられたセンサなどの各種の計測機器において検出することができる。例えば、ＲＴＰ装置において、液晶パネルに光学フィルムを貼り合わせる工程で、光学フィルムの貼合位置の精度が悪化した場合には、装置の運転を停止した上で、作業者が状況を探り、必要に応じて例えば貼合パラメータの修正やフィードローラの交換等を行わなければならない。このような場合には、貼合位置検出システムが異常を検知し、例えば異常情報を一元的に収集する機能を有する情報処理端末から、作業者選定システム１００に対して、貼合精度が悪化したしたことが通知される。
　対応すべき事象が発生したことが通知されると、作業者選定システム１００は、通知された情報に基づいて、当該事象に関連する作業の作業情報を、設備における必要な作業に関する情報が格納された作業情報記憶部１０２から取得する。作業情報の例は図４に示したとおりである。作業者選定システム１００の作業分類部１１０は、取得した作業情報に基づいて、作業の分類判断を行い、対応すべき作業内容を特定する（Ｓ３０２）。
　例えば、貼合精度が悪化したことが通知されると、作業者選定システム１００は、作業情報記憶部１２０から、当該状態が生じる原因、必要な作業を判断するための根拠、必要な作業、作業に要する時間、作業を行うタイミングなどの情報を取得する。作業分類部１１０は、これらの情報と設備Ｐの各部分からのセンシングデータとに基づいて、精度劣化の原因が貼合ローラの劣化であり、貼合ローラの交換が一定期間行われていない場合には、必要な作業が「貼合ローラの交換」であることを特定する。作業分類部１１０は、必要に応じて、作業に要する時間や作業を行うべきタイミングについても特定することができる。
　なお、対象作業の分類判断は、作業者選定システム１００によって、例えば予め定められた異常コードや図４に示されるデータなどを用いることにより自動的に行われることが望ましいが、例えば貼合精度劣化が通知されたときに、その原因を、各種センシングデータや過去の経験、作業マニュアル等に基づいて作業者が判断し、必要な作業を特定し、特定された作業内容を入力部から作業者選定システム１００に与えることによって行うこともできる。また、例えば異常コードなどが設定されていない事象が発生した場合に、作業者選定システム１００が、作業情報記憶部１２０に格納された情報から類推して作業内容を決定するようにしてもよい。
　次に、対応すべき作業が特定されると、作業者選定システム１００は、設備Ｐの運転に関わっており、当該作業に対応可能な複数の作業者について、作業者の情報とその作業者が過去に行った作業に関する情報とを含む作業者情報を、これらの情報が格納された作業者情報記憶部１０４から取得する。作業者選定システム１００は、作業者情報を取得すると、作業未経験者判定部１１２において、Ｓ３０２で特定された作業について未経験者がいるかどうか判定する（Ｓ３０３）。未経験者がいない場合には、作業者選定システム１００は、次に、複数の作業者の作業者情報に基づいて、当該作業に対応する作業スキルに関する情報である作業スキル情報を、この情報が格納された作業スキル情報記憶部１０６から取得する。
　作業スキルは、設備に関する何らかの作業が必要であるときに、当該設備において当該作業を遂行する作業員の作業遂行能力である。作業スキルを表す指標は、作業者が当該作業を遂行する能力を表すことができるものであれば特に限定されるものではなく、種々の指標が考えられる。作業スキルは、定量的な指標であることが望ましいが、定性的な指標であってもよい。作業スキルとして定性的な指標が用いられる場合は、その指標をなんらかの数値に換算した値をシステムが自動的に利用できるようにされていることが好ましい。本発明による作業者選定システム１００においては、個々の作業者の作業遂行能力を表す定量的な数値を、作業スキルとして利用することが好ましい。
　作業スキルとして、例えば、過去において当該作業に対応した際に作業に要した時間の平均値、過去において当該作業に対応した際に要した時間のうち最短の作業時間、過去に当該作業を行った回数、当該作業を行う際の移動距離・移動時間などの数値を用いることができる。後述される図７には、過去において当該作業に対応した際に要した時間のうち最短の作業時間を作業スキルとする例を示す。
　あるいは、作業スキルとして、過去において当該作業を行った結果の精度や、別途定められた技能レベルに基づいて算出された値を用いることもできる。図５は、技能レベル値を重み付けして合計した値を作業スキルとする例を示す。図５は、個々の作業に関して各作業者に対する別途の評価（例えば、作業練磨表など）に基づいて付与された技能レベル値を用い、対応を要するとして特定された作業を行うのに必要な技能の組み合わせから、それぞれの技能レベル値を重み付けして合計又は平均した値を、作業スキルとして用いるものである。図５の例では、例えばＮｏ．３の作業が発生した場合に、作業錬磨表の「ＲＴＰ基礎」及び「品質異常処置」の項目におけるウェイトに基づいて、各作業者のスキルを算出する。作業者Ａ、作業者Ｂ、作業者Ｃ及び作業者Ｄの作業スキル値は、それぞれ、２．４、３．３、１．９及び１．０となる。したがって、最もスキルが高い作業者は作業者Ｂであり、最もスキルが低い作業者は作業者Ｄである。
　本明細書の以下の説明においては、各々の作業者が過去において当該作業に対応した際に要した作業時間のうち最短の作業時間を作業スキルとして用いる場合を例として説明する。図３に戻ると、Ｓ３０３において未経験者がいないと判定され、複数の作業者の作業スキル情報を取得した後、作業者選定システム１００は、作業スキルばらつき算定部１１４において、複数の作業者間における作業スキルのばらつきの大きさを求める（Ｓ３０５）。なお、Ｓ３０３において未経験者がいると判定された場合の処理（Ｓ３０４）については後述する。
　図６は、複数の作業者間における作業スキルのばらつきの大きさを計算する場合の例である。例えば、作業者Ａ～作業者Ｅが当該作業に対応可能な作業者である場合に、作業スキルばらつき算定部１１４は、すべての作業者の過去の当該作業における最短作業時間を取得する。取得した最短作業時間のうち最短時間（図６の（１））と最長時間（同（２））との差（同（３））を求め、その差を最短作業時間で割る（同（４））ことによって、当該作業における作業者Ａ～作業者Ｅの作業スキルのばらつきの大きさを求める。図６の例の場合では、作業スキルのばらつきの大きさは「２．０」と計算される。
　次に、作業者選定システム１００の作業スキル判定部１１６は、作業スキルばらつき算定部１１４において算定されたばらつきの大きさと、ばらつきの大きさに関する所定の基準値とを比較する（Ｓ３０６）。作業スキルのばらつきの大きさが所定の基準以上であると判定された場合には、作業スキル判定部１１６は、作業スキルの最も低い作業者を抽出する（Ｓ３０６のＹｅｓ）。一方、作業スキルのばらつきの大きさが所定の基準より小さいと判定された場合には、作業スキル判定部１１６は、作業スキルの最も高い作業者を抽出する（Ｓ３０６のＮｏ）。
　図７は、作業スキルのばらつきの大きさに応じて、低スキル作業者及び高スキル作業者のいずれか一方が選択されるパターンの例を示す。図７（ａ）及び（ｂ）は、対応すべき作業が簡単な作業の場合の例であり、図７（ｃ）及び（ｄ）は、対応すべき作業が難しい作業の場合の例である。例えば、設備の運転開始時において当該作業の作業者間の作業レベルに差がある場合に、対応すべき簡単な作業が生じたとき（図７（ａ）のケース）の例を説明する。当該作業の発生回数が多い時期（初期）において当該作業が生じ、作業スキルのばらつきの大きさが２．０と計算された場合、所定の基準を１．０とすると、抽出される作業者は作業者Ｅ（すなわち、低スキル作業者）となる。設備の稼働が続き、当該作業の発生回数が徐々に減少するいずれかの時点（中期及び後期）で同じ作業が生じたときに、同様に作業スキルのばらつきが計算され、ばらつきが９．０及び２．０と計算されたため、いずれも作業者Ｅが抽出される。
　ここで、所定の基準は任意に設定されるが、一例として、以下の考え方で所定の基準を設定することができる。すなわち、所定の基準を１．０とし、Ｓ３０５で計算されたばらつきの大きさが１．０以上の場合は、高スキル作業者の作業時間（最短時間）と低スキル作業者の作業時間（最長時間）との間に２倍以上の差があることになるため、低スキル作業者の作業スキルの向上を図るものとする。一方、ばらつきの大きさが１．０未満の場合は、作業者間の作業スキルに大きな差がないものとみなし、高スキル作業者のさらなるスキル向上を図るものとする。
　設備の運転開始時において当該作業の作業者間の作業レベルに差がない場合に、対応すべき簡単な作業が生じたとき（図７（ｂ）のケース）の例では、同様の計算及び判断により、初期及び中期の各々においては作業者Ａ又は作業者Ｂ（すなわち、高スキル作業者）が抽出され、後期においては作業者Ｅ（すなわち、低スキル作業者）が抽出される。対応すべき難しい作業が生じたときにおいて、設備の運転開始時において当該作業の作業者間の作業レベルに差がある場合（図７（ｃ）のケース）及び作業レベルに差がない場合（図７（ｄ）のケース）においても、ばらつきの大きさに応じて、各々の時点で低スキル作業者又は高スキル作業者が適宜抽出される。
　図３に戻り、作業スキル判定部１１６によって低スキル作業者又は高スキル作業者が抽出されると、作業者選定部１２４は、いずれかの作業者を、当該作業に対応する対応作業者として選定し、その作業者情報を出力する（Ｓ３０７又はＳ３０８）。出力された作業者情報は、例えば、各作業者が保持する携帯型情報端末や、設備Ｐに設けられたモニタなどに、表示することができる。これらの情報端末に出力された作業者は、設備Ｐにおいて発生した事象に対応して、必要な作業を行う（Ｓ３０９）。
　作業を終えると、作業を行った対応作業者又はその管理者は、作業の詳細、作業時間等を含む作業完了情報を、例えば携帯型情報端末又は設備Ｐに設けられた入力端末から入力する（Ｓ３１０）。作業者選定システム１００の情報更新部１２６は、入力された作業完了情報を取得すると、この情報を用いて、記憶部に格納された作業情報、作業者情報、作業スキル情報のいずれか又はこれらの組み合わせを、必要に応じて更新する（Ｓ３１１）。あるいは、情報更新部１２６が、当該作業の開始時間及び終了時間、作業の詳細などを自動的に取得し、これらの情報を用いて、記憶部に格納された作業情報、作業者情報、作業スキル情報のいずれか又はこれらの組み合わせを更新するようにしてもよい。
　作業未経験者判定部１１２が、Ｓ３０２で特定された作業について未経験者がいると判定した場合（Ｓ３０３）には、作業スキルばらつき算定部１１４が、当該未経験者に予め設定された仮作業スキルを作業者情報記憶部１０４から取得する。仮作業スキルとして設定される情報は、作業スキルとして用いられる指標に応じて設定することができる。例えば、過去において当該作業に対応した際に要した時間のうち最短の作業時間を作業スキルとして用いている場合には、当該未経験者の仮作業スキルとして、他の作業者が過去に当該作業を行ったときの作業時間のうち最も長い作業時間を設定することができる。あるいは、仮作業スキルとして、他の作業者が過去に最初に当該作業を行ったときの作業時間の平均値を設定することもできる。
　未経験者の仮作業スキルは、上記のように予め設定しておき、作業スキル情報として作業スキル情報記憶部１０６に格納しておくこともできるが、作業者選定システム１００が自動的に設定することもできる。例えば、作業スキルとして最短時間が用いられる場合であれば、作業未経験者判定部１１２が、必要な作業について未経験者がいると判定したことに応答して、作業者選定システム１００が、作業者情報記憶部１０４から他の作業者が過去に当該作業を行ったときの作業時間を取得して比較し、最も長い作業時間を仮作業スキルとして設定、作業スキル情報記憶部１０６に格納することができる。
 次に、作業に対応する作業者の選定に際して、その作業の実施に許容される時間を考慮する場合の作業者選定処理を説明する。図８は、作業者選定処理において、作業に許容される時間を考慮した場合の処理フロー８００を示す。以下の説明においては、図３のフローと異なる部分について主に説明する。
　図３の処理フロー３００では、作業を必要とする事象が発生したときに、当該作業について複数の作業者の作業スキルのばらつきを計算し、ばらつきの大きさが所定の基準以上のときには作業スキルの最も低い作業者を、当該作業を行う作業者として抽出する。しかしながら、作業を行うことが必要な何らかの事象が発生したときには、設備Ｐの稼働停止を要する場合があり、稼働が停止している間は物品の生産が停止することになる。したがって、作業スキルの低い作業者が当該作業を完了するまでに時間がかかるために必要な生産量の未達成が生じる可能性がある場合には、その作業者に当該作業を行わせることはできず、より短時間で作業を行うことができる作業者に作業を行わせる必要がある。そこで、処理フロー８００では、設備Ｐの稼働を停止しても必要な生産計画を達成する事が可能な許容時間と、抽出された作業者が当該作業を行うのに必要な作業時間とを比較して、当該作業者が、許容時間内に作業を完了することができるかどうかを判定し、当該作業者の作業時間が許容時間（作業を行うために許容される停止可能時間）を上回る場合には、別の作業者を抽出するようにする。
　処理フロー８００のステップＳ８０３において、Ｓ８０２で特定された作業について未経験者がいないと判定された場合に、作業者選定システム１００の作業許容時間算出部１１８は、作業のための許容時間を算出する（Ｓ８０５）。なお、許容時間の算出は、この時点で行われることに限定されるものではなく、例えば、Ｓ８０８において作業スキルの最も低い作業者が抽出された後に算出してもよい。
　図９は、許容時間の算出の考え方の一例を示す。図９において、横軸は時間を表し、縦軸は物品の生産量を表す。例えば、設備において必要な作業が発生した時点で設備の稼働を停止し、一定の停止時間後に生産を再開し、その後、停止前の生産状況と同じ状況で生産を行えば生産締日までに生産計画を達成可能であると想定される場合は、その一定の停止時間を「許容時間」とすることができる。許容時間は、作業発生時にそれまでの生産実績が生産計画において規定される生産量を上回っていれば、より長くすることができる。また、許容時間として算出される時間は、例えば、作業再開後における生産量の予想推移を作業開始前の生産量の推移に対してどの程度に設定するか、生産の安全度をどの程度見込むか、設備の生産能力に対して生産計画がどの程度の余裕度を有するかなどの条件に応じて、変化することになる。
　例えば図９に示される考え方に基づいて算出された許容時間は、作業完了可能性判定部１２０に渡され、作業完了可能性判定部１２０は、Ｓ８０８で抽出された低スキル作業者の当該作業についての最短作業時間と許容時間とを比較する（Ｓ８１０）。比較の結果、最短作業時間が許容時間より短い場合には、作業完了可能性判定部１２０は、低スキル作業者が当該作業を完了することができるものと判定し、作業者選定部１２４は、その低スキル作業者を、当該作業に対応する対応作業者として選定する。
　一方、許容時間が低スキル作業者の当該作業についての最短作業時間と比較された（Ｓ８１０）結果、最短作業時間が許容時間以上の場合には、作業完了可能性判定部１２０は、当該作業者では許容時間内に作業を完了することができないと判断する。この場合には、作業スキル判定部１１６が、複数の作業者のうち当該作業者を除く他の作業者の中で作業スキルの最も低い作業者を抽出する（Ｓ８１１、Ｓ８１２、Ｓ８０８）。この作業者についても同様に、作業完了可能性判定部１２０が、許容時間と最短作業時間との比較を行う。
　Ｓ８０８からＳ８１２のステップを繰り返した結果、Ｓ８１２において作業候補者が残っていないと判定された場合には、可能な限り短い時間で作業を完了させることができるように、作業者選定部１２４は、すべての作業者の中で最も作業時間の短い作業者を当該作業の対応作業者として選定する（Ｓ８１３）。
　Ｓ８０７及びＳ８０８において、低作業スキル者が抽出された場合は以上のとおりであるが、高スキル作業者が抽出された場合においても、同様の処理が行われる（Ｓ８０７、Ｓ８０９、Ｓ８１４～Ｓ８１７）。
　次に、作業に対応する作業者の選定に際して、その作業を実施する作業者の作業スキル向上可能性を考慮する場合の作業者選定処理を説明する。図１０は、作業者選定処理において、作業者の作業スキル向上可能性を考慮した場合の処理フロー１０００を示す。以下の説明においては、図３のフローと異なる部分について主に説明する。
　本システムにおいては、複数の作業者の作業スキルのばらつきを計算し、ばらつきの大きさが所定の基準以上の場合には、当該作業を行う作業者として低スキル作業者を抽出する。ここで、複数の作業者からなるチーム全体のスキルの向上を考えれば、例えば同程度の作業スキルを有する複数の作業者がいる場合には、当該作業を行わせることによって作業スキルの向上が見込める作業者を選択することが望ましい。そこで、処理フロー１０００では、抽出された作業者の当該作業における過去の作業スキルの変化を考慮して、作業スキル向上が可能であると判定される場合には当該作業者をそのまま抽出し、作業スキル向上が可能ではないと判定される場合には別の作業者を抽出するようにする。
　処理フロー１０００のステップＳ１００９において、作業スキル向上可能性判定部１２２は、Ｓ１００７で選ばれた作業者の作業スキル向上可能性を判定する。作業スキルの向上可能性は、例えば当該作業者の過去における当該作業の作業時間（例えば、過去の複数回の作業にわたる作業時間や前回の作業の作業時間）の変化を求めることによって判定することができる。作業スキル向上可能性判定部１２２は、抽出された作業者の過去の複数回の作業時間を作業情報記憶部１０２から取得し、それらの作業時間を比較し、作業実施ごとに作業時間が短縮する傾向があれば、当該作業者のその作業における作業スキル向上が可能であると判定する。
　一方、作業スキル向上可能性判定部１２２は、抽出された作業者の過去の複数回の作業時間を比較し、作業実施ごとに作業時間が短縮する傾向がなければ、当該作業者のその作業における作業スキル向上が可能ではないと判定する。この場合には、作業スキル判定部１１６が、複数の作業者のうち当該作業者を除く他の作業者の中で作業スキルの最も低い作業者を抽出する（Ｓ１０１０、Ｓ１０１１、Ｓ１００７）。この作業者についても同様に、作業スキル向上可能性判定部１２２が、作業スキルの向上可能性の判定を行う。
　Ｓ１００７からＳ１０１１のステップを繰り返した結果、Ｓ１０１１において作業候補者が残っていないと判定された場合には、作業者選定部１２４は、すべての作業者の中で最も作業スキルの高い作業者を当該作業に対応する対応作業者として選定する（Ｓ１０１２）。
　Ｓ１００６及びＳ１００７において、低作業スキル者が抽出された場合は以上のとおりであるが、高スキル作業者が抽出された場合においても、同様の処理が行われる（Ｓ１００６、Ｓ１００８、Ｓ１０１３～Ｓ１０１６）。
　次に、作業に対応する作業者の選定に際して、その作業の実施に許容される時間と、その作業を実施する作業者の作業スキル向上可能性とを考慮する場合の作業者選定処理を説明する。図１１は、作業者選定処理において、作業の許容時間と作業スキル向上可能性とをいずれも考慮した場合の処理フロー１１００を示す。以下の説明においては、図３のフローと異なる部分について主に説明する。
　処理フロー１１００のステップＳ１１０３において、Ｓ１１０２で特定された作業について未経験者がいないと判定された場合に、作業者選定システム１００の作業許容時間算出部１１８は、Ｓ１１０５で作業許容時間を算出する。作業許容時間の算出は、この時点で行われることに限定されるものではなく、例えば、Ｓ１１０８において作業スキルの最も低い作業者が抽出された後に算出してもよい。作業許容時間の算出の考え方は、図８の処理フロー８００の説明において上述されている。
　次に、ステップＳ１１１０において、作業スキル向上可能性判定部１２２は、Ｓ１１０８で選ばれた作業者の作業スキル向上可能性を判定する。作業スキル向上可能性については、図１０の処理フロー１０００の説明において上述されている。作業スキル向上可能性判定部１２２は、抽出された作業者の過去の複数回の作業時間を作業情報記憶部１０２から取得し、それらの作業時間を比較し、作業実施ごとに作業時間が短縮する傾向があれば、当該作業者のその作業における作業スキルの向上可能性が高いと判定する。
　次に、ステップＳ１１１１において、作業完了可能性判定部１２０は、Ｓ１１１０において作業スキルの向上可能性が高いと判定された低スキル作業者について、当該作業の最短作業時間と作業許容時間とを比較する。比較の結果、最短作業時間が作業許容時間より短い場合には、作業完了可能性判定部１２０は、低スキル作業者が当該作業を完了することができるものと判定し、作業者選定部１２４は、その低スキル作業者を、当該作業に対応する対応作業者として選定する。
　ステップＳ１１１０において当該作業者の作業スキル向上が可能ではないと判定された場合、又は、Ｓ１１１１において低スキル作業者が当該作業を終えられないと判定された場合には、作業スキル判定部１１６が、複数の作業者のうち当該作業者を除く他の作業者の中で作業スキルの最も低い作業者を抽出する（Ｓ１１１２、Ｓ１１１３、Ｓ１１０８）。この作業者についても同様に、作業スキル向上可能性判定部１２２が作業スキル向上可能性を判定し、作業完了可能性判定部１２０が作業完了可能性の判定を行う。
　なお、処理フロー１１００においては、Ｓ１１０８において抽出された低スキル作業者について、Ｓ１１１０で作業スキルの向上可能性を判定し、Ｓ１１１１で作業完了可能性の判定をしているが、これらの判定を行う順序は逆であってもよい。
　Ｓ１１０８からＳ１１１３のステップを繰り返した結果、Ｓ１１１３において作業候補者が残っていないと判定された場合には、可能な限り短い時間で作業を完了させることができるように、作業者選定部１２４は、すべての作業者の中で最も作業時間の短い作業者を当該作業に対応する対応作業者として選定する（Ｓ１１１４）。
　Ｓ１００７及びＳ１００８において低作業スキル者が抽出された場合は以上のとおりであるが、高スキル作業者が抽出された場合においても、同様の処理が行われる（Ｓ１１０７、Ｓ１１０９、Ｓ１１１５～Ｓ１１１９）。
　図１２は、図１１に示される作業者選定処理フロー１１１０を実行した場合の作業スキル向上の具体例を示す。図１２（ａ）は、簡単な作業（すなわち、作業を行う時間が比較的短い作業）についての作業スキル向上の具体例であり、図１２（ｂ）は、より複雑な作業（すなわち、作業を行う時間が比較的長い作業）についての作業スキル向上の具体例である。いずれも、５名の作業者Ａ～Ｅから構成されるチームにおいていずれかの作業者が当該作業を行う場合を想定しており、当該作業の最短作業時間を作業スキルとする。
　図１２（ａ）の１回目の作業について、最も作業時間の短い作業者Ａ又は作業者Ｂの作業時間（当初の設定値を５分とする）と最も長い作業者Ｅの作業時間（当初の設定値を１５分とする）とを用いて、作業スキルのばらつきの大きさを計算すると、（４）の欄に示されるように「２．０」となる。所定の基準値が１．０に設定されていれば、ばらつきの大きさは所定の基準値以上であるため、作業者Ｅが抽出される。抽出された作業者Ｅについて、最短作業時間（１５分）と、例えば図９の考え方に基づいて算出された作業許容時間（１００分）とを比較すると、作業者Ｅは、作業許容時間内に作業を終えられると判断されるため、ここでは作業者Ｅ（新人）が当該作業を行う対応作業者として選定される。作業者Ｅが当該作業を行った結果、１２分で作業を終えたとすると、作業者Ｅの当該作業の最短作業時間が１２分に更新される。
　２回目の作業が発生したときには、ばらつきの大きさが所定の基準値より大きく、作業時間の最も長い作業者Ｅでも作業許容時間内に作業を終えることができると判断され、さらに、作業者Ｅは、１回目の作業が当初設定されていた最短作業時間（１５分）より短い時間（１２分）で終了したことから作業スキル向上可能性もあると判断されるため、ここでは作業者Ｅが対応作業者として選定される。３回目、４回目の作業が発生したときも同様に、それぞれ、作業者Ｄ、作業者Ｃが対応作業者として選定される。
　５回目の作業が発生したときは、最も作業時間の短い作業者Ａ又は作業者Ｂの作業時間（５分）と、最も長い作業者Ｅの作業時間（９分）とを用いて、作業スキルのばらつきの大きさが計算される。ばらつきの大きさは「０．８」となり、これは所定の基準値より小さい値であるため、ここでは作業者Ａ又は作業者Ｂが抽出される。これらの作業者は、最短作業時間内に作業を終えられると判断されるため、ここでは作業者Ａ又は作業者Ｂが当該作業を行う作業者として選定される。なお、作業者Ａ及び作業者Ｂのうちどちらを最終的に対応作業者として選定するかに関して、作業スキル向上可能性の判断結果に従うことが望ましいが、成長可能性が同程度の場合（図１２（ａ）の例では両者の過去の作業時間推移が同じ）には、他の任意の基準を用いて選定することができる。ここでは、作業者Ａ（ベテラン）が対応作業者として選定されるものとする。
　以下、６回目～１０回目の作業が発生した場合も同様に対応作業者が選定される。このように、１０回の作業において順次作業者が選定されたことによって、作業スキルが低かった作業者Ｅのスキルが向上し、結果としてチーム全体のスキルも向上させることができる。
　図１２（ｂ）に示される例を説明すると、まず、１回目の作業発生時に、上記と同様に作業スキルのばらつきの大きさが計算される。ばらつきの大きさが「０．７」であるため、所定の基準値が１．０に設定されていれば、最も作業スキルの高い作業者Ａが抽出される。この作業者の最短作業時間は６０分に設定されており、作業許容時間９５分より短いため、この作業者は時間内に作業を終えられると判断され、作業者Ａ（ベテラン）が対応作業者として選定される。
　次に、２回目の作業が発生したときには、作業スキルのばらつきの大きさは１．０以上であるため、最も作業スキルの低い作業者Ｅが抽出される。しかし、作業者Ｅは、当該作業の最短作業時間が１００分に設定されており、作業許容時間９５分より長いため、作業者Ｅでは作業許容時間内に作業を終えられないと判断される。この場合には、作業者Ｅを除いた他の作業者のうち作業スキルの最も低い作業者である作業者Ｄが対応作業者として選定される（なお、作業者Ｃ及び作業者Ｄのうち作業者Ｄを選定する根拠については、任意の基準に基づくものとすることができる）。以下、３回目～７回目の作業が発生した場合も同様に対応作業者が選定される。
　８回目の作業が発生したときには、ばらつきの大きさが０．９であり、作業者Ａの作業最短時間が作業許容時間以内であるため、作業者Ａが抽出されるはずである。しかし、作業者Ａは、７回目の作業への対応作業者として選定されて作業を行った結果、作業時間の短縮効果がないことから、作業スキル向上が可能ではないと判断される。したがって、ここでは、残りの作業者Ｂ～作業者Ｅについて、ばらつきの大きさ、作業完了可能性が判断され、結果として作業者Ｂが対応作業者として選定されることになる。このように、１０回の作業において順次作業者が選定されたことによって、作業スキルが低かった作業者Ｃ～作業者Ｅだけでなく作業者Ａ及び作業者Ｂの作業スキルも向上し、結果としてチーム全体のスキルも向上させることができる。
　以上、詳細に説明したとおり、本発明によれば、設備において必要となる種々の作業について、低スキル者の作業スキルを早期に向上させることができるだけでなく、高スキル者も作業スキルをさらに向上させることができる。また、設備の運転に当たる複数の作業者からなる作業チーム全体としての作業スキルを向上させることができる。
 

 

Claims (27)

  1. 　設備における必要な作業に対応する作業者を複数の作業者の中から自動的に選定するための作業者選定システムであって、
    　設備における必要な作業に関する情報である作業情報と、複数の作業者の情報と各々の作業者が過去に行った作業に関する情報とを含む作業者情報と、前記作業に対応する前記複数の作業者の当該作業に対する作業スキルに関する情報である作業スキル情報とを格納した記憶部と、
    　対応が必要な作業の発生時に、前記作業情報と、前記作業者情報と、前記作業スキル情報とを前記記憶部から取得し、複数の作業者間の当該作業に対する作業スキルのばらつきの大きさを求める、作業スキルばらつき算定部と、
    　前記ばらつきの大きさが所定の基準以上の場合には前記作業スキルの最も低い作業者を抽出し、前記ばらつきの大きさが所定の基準より小さい場合には前記作業スキルの最も高い作業者を抽出する、作業スキル判定部と、
    　抽出された前記作業者を前記作業への対応作業者として選定し、該対応作業者の作業者情報を出力する、作業者選定部と、
    　前記作業者選定部によって選定された前記対応作業者が対応した作業の結果に基づいて、前記記憶部の前記作業情報、前記作業者情報、及び前記作業者スキル情報のいずれか又はこれらの組み合わせを更新する情報更新部と
    を有することを特徴とする作業者選定システム。
  2. 　前記記憶部は、設備によって生産される物品の生産関連情報を格納しており、
    　前記生産関連情報を前記記憶部から取得し、前記作業を行うために設備の稼働を停止しても生産計画を達成することができる許容時間を算出する作業許容時間算出部と、
    　前記作業スキル判定部によって抽出された前記作業者が、前記許容時間内に当該作業を完了することができるかどうかを判定する、作業完了可能性判定部と、
    をさらに有し、
    　前記作業完了可能性判定部によって前記作業者が当該作業を完了することができると判定された場合には、前記作業者選定部は、前記作業者を前記対応作業者として選定する、
    請求項１に記載の作業者選定システム。
  3. 　前記作業スキル判定部によって抽出された前記作業者について、前記作業者の前記作業における過去の作業スキルの変化を求め、その変化に基いて作業スキルの向上可能性を判定する、作業スキル向上可能性判定部をさらに有し、
    　前記作業者選定部は、前記作業スキル向上可能性判定部によって前記作業者の作業スキル向上が可能であると判定された場合には、前記作業者を前記対応作業者として選定する
    請求項１に記載の作業者選定システム。
  4. 　前記記憶部は、設備によって生産される物品の生産関連情報を格納しており、
    　前記生産関連情報を前記記憶部から取得し、前記作業を行うために設備の稼働を停止しても生産計画を達成することができる許容時間を算出する作業許容時間算出部と、
    　前記作業スキル判定部によって抽出された前記作業者が、前記許容時間内に当該作業を完了することができるかどうかを判定する、作業完了可能性判定部と、
    　前記作業スキル判定部によって抽出された前記作業者について、前記作業者の前記作業に対する過去の作業スキルの変化を求め、その変化に基いて作業スキルの向上可能性を判定する、作業スキル向上可能性判定部と
    をさらに有し、
    　前記作業者選定部は、前記作業完了可能性判定部によって前記作業者が当該作業を完了することができると判定され、かつ、前記作業スキル向上可能性判定部によって前記作業者の作業スキル向上が可能であると判定された場合には、前記作業者を前記対応作業者として選定する、
    請求項１に記載の作業者選定システム。
  5. 　前記作業スキル判定部によって前記作業スキルの最も低い作業者が抽出され、当該作業者が、前記作業完了可能性判定部よって前記作業を完了することができないと判定された場合又は前記作業スキル向上可能性判定部によって作業スキル向上が可能ではないと判定された場合には、前記作業スキル判定部は、前記複数の作業者のうち当該作業者を除く他の作業者の中で前記作業スキルの最も低い作業者を抽出する
    請求項２又は請求項４に記載の作業者選定システム。
  6. 　前記作業スキル判定部が、前記複数の作業者のうち当該作業者を除く他の作業者を抽出できない場合には、前記作業者選定部は、前記複数の作業者の中から、過去において当該作業に対応した際に要した時間のうち最短の作業時間が最も短い作業者を選定する、請求項５に記載の作業者選定システム。
  7. 　前記作業スキル判定部によって前記作業スキルの最も低い作業者が抽出され、当該作業者が、前記作業スキル向上可能性判定部によって作業スキル向上が可能ではないと判定された場合には、前記作業スキル判定部は、前記複数の作業者のうち当該作業者を除く他の作業者の中で前記作業スキルの最も低い作業者を抽出する
    請求項３に記載の作業者選定システム。
  8. 　前記作業スキル判定部が、前記複数の作業者のうち当該作業者を除く他の作業者を抽出できない場合には、前記作業者選定部は、前記複数の作業者のうち前記作業スキルの最も高い作業者を選定する、
    請求項７に記載の作業者選定システム。
  9. 　前記作業スキル判定部によって前記作業スキルの最も高い作業者が抽出され、当該作業者が、前記作業完了可能性判定部よって前記作業を完了することができないと判定された場合又は前記作業スキル向上可能性判定部によって作業スキル向上が可能ではないと判定された場合には、前記作業スキル判定部は、前記複数の作業者のうち当該作業者を除く他の作業者の中で前記作業スキルの最も高い作業者を抽出する、
    請求項２又は請求項４に記載の作業者選定システム。
  10. 　前記作業スキル判定部が、前記複数の作業者のうち当該作業者を除く他の作業者を抽出できない場合には、前記作業者選定部は、前記複数の作業者の中から、過去において当該作業に対応した際に要した時間のうち最短の作業時間が最も短い作業者を選定する、請求項９に記載の作業者選定システム。
  11. 　前記作業スキル判定部によって前記作業スキルの最も高い作業者が抽出され、当該作業者が、前記作業スキル向上可能性判定部によって作業スキル向上が可能ではないと判定された場合には、前記作業スキル判定部は、前記複数の作業者のうち当該作業者を除く他の作業者の中で前記作業スキルの最も高い作業者を抽出する、
    請求項３に記載の作業者選定システム。
  12. 　前記作業スキル判定部が、前記複数の作業者のうち当該作業者を除く他の作業者を抽出できない場合には、前記作業者選定部は、前記複数の作業者のうち前記作業スキルの最も高い作業者を選定する、
    請求項１１に記載の作業者選定システム。
  13. 　前記複数の作業者の中に前記作業を行った経験のない作業者がいるかどうかを判定し、当該作業者がいる場合にはその作業者に前記作業に対する仮作業スキルを設定する、作業未経験者判定部をさらに含む、請求項１から請求項４までのいずれか１項に記載の作業者選定システム。
  14. 　設備における必要な作業に対応する作業者を複数の作業者の中から自動的に選定するための作業者選定方法であって、
    　対応が必要な作業が発生したときに、設備における必要な作業に関する情報である作業情報と、複数の作業者の情報とその作業者が過去に行った作業の情報とを含む作業者情報と、前記複数の作業者の当該作業に対する作業スキルに関する情報である作業スキル情報とを取得し、作業スキルのばらつきの大きさを求める、作業スキルばらつき算定ステップと、
    　前記ばらつきの大きさが所定の基準以上の場合には前記作業スキルの最も低い作業者を抽出し、前記ばらつきの大きさが所定の基準より小さい場合には前記作業スキルの最も高い作業者を抽出する、作業スキル判定ステップと、
    　抽出された前記作業者を前記作業への対応作業者として選定し、該対応作業者の作業者情報を出力する、作業者選定ステップと、
    　前記作業者選定ステップによって選定された前記対応作業者が対応した作業の結果に基づいて、前記作業情報、前記作業者情報、及び前記作業者スキル情報のいずれか又はこれらの組み合わせを更新する情報更新ステップと
    を含むことを特徴とする作業者選定方法。
  15. 　設備によって生産される物品の生産関連情報を取得し、該生産関連情報を用いて、前記作業を行うために設備の稼働を停止しても生産計画を達成することができる許容時間を算出する許容時間算出ステップと、
    　前記作業スキル判定ステップにおいて抽出された前記作業者が、前記許容時間内に当該作業を完了することができるかどうかを判定する、作業完了可能性判定ステップと、
    をさらに含み、
    　前記作業完了可能性判定ステップにおいて前記作業者が当該作業を完了することができると判定された場合には、前記作業者選定ステップにおいて、前記作業者を前記対応作業者として選定する、
    請求項１４に記載の作業者選定方法。
  16. 　前記作業スキル判定ステップにおいて抽出された前記作業者について、前記作業者の前記作業に対する過去の作業スキルの変化を求め、その変化に基いて作業スキルの向上可能性を判定する、作業スキル向上可能性判定ステップをさらに含み、
    　前記作業スキル向上可能性判定ステップにおいて前記作業者の作業スキル向上が可能であると判定された場合には、前記作業者選定ステップにおいて、前記作業者を前記対応作業者として選定する
    請求項１４に記載の作業者選定方法。
  17. 　　設備によって生産される物品の生産関連情報を取得し、該生産関連情報を用いて、前記作業を行うために設備の稼働を停止しても生産計画を達成することができる許容時間を算出する許容時間算出ステップと、
    　前記作業スキル判定ステップにおいて抽出された前記作業者が、前記許容時間内に当該作業を完了することができるかどうかを判定する、作業完了可能性判定ステップと、
    　前記作業スキル判定ステップにおいて抽出された前記作業者について、前記作業者の前記作業に対する過去の作業スキルの変遷情報に基いて作業スキルの向上可能性を判定する、作業スキル向上可能性判定ステップと
    をさらに含み、
    　前記作業完了可能性判定ステップにおいて前記作業者が当該作業を完了することができると判定され、かつ、前記作業スキル向上可能性判定ステップにおいて前記作業者の作業スキル向上が可能であると判定された場合には、前記作業者選定ステップにおいて、前記作業者を前記対応作業者として選定する、
    請求項１４に記載の作業者選定方法。
  18. 　前記作業スキル判定ステップにおいて前記作業スキルの最も低い作業者が抽出され、当該作業者が、前記作業完了可能性判定ステップにおいて前記作業を完了することができないと判定された場合又は前記作業スキル向上可能性判定ステップにおいて作業スキル向上が可能ではないと判定された場合には、前記作業スキル判定ステップにおいて、前記複数の作業者のうち当該作業者を除く他の作業者のうち前記作業スキルの最も低い作業者を抽出する
    請求項１５又は請求項１７に記載の作業者選定方法。
  19. 　前記作業スキル判定ステップにおいて前記複数の作業者のうち当該作業者を除く他の作業者を抽出できない場合には、前記作業者選定ステップにおいて、前記複数の作業者の中から、過去において当該作業に対応した際に要した時間のうち最短の作業時間が最も短い作業者を選定する、請求項１８に記載の作業者選定方法。
  20. 　前記作業スキル判定ステップにおいて前記作業スキルの最も低い作業者が抽出され、当該作業者が、前記作業スキル向上可能性判定ステップにおいて作業スキル向上が可能ではないと判定された場合には、前記作業スキル判定ステップにおいて、前記複数の作業者のうち当該作業者を除く他の作業者のうち前記作業スキルの最も低い作業者を抽出する
    請求項１６に記載の作業者選定方法。
  21. 　前記作業スキル判定ステップにおいて前記複数の作業者のうち当該作業者を除く他の作業者を抽出できない場合には、前記作業者選定ステップにおいて、前記複数の作業者のうち前記作業スキルの最も高い作業者を選定する、
    請求項２０に記載の作業者選定方法。
  22. 　前記作業スキル判定ステップにおいて前記作業スキルの最も高い作業者が抽出され、当該作業者が、前記作業完了可能性判定ステップにおいて前記作業を完了することができないと判定された場合又は前記作業スキル向上可能性判定ステップにおいて作業スキル向上が可能ではないと判定された場合には、前記作業スキル判定ステップにおいて、前記複数の作業者のうち当該作業者を除く他の作業者のうち前記作業スキルの最も高い作業者を抽出する、
    請求項１５又は請求項１７に記載の作業者選定方法。
  23. 　前記作業スキル判定ステップにおいて前記複数の作業者のうち当該作業者を除く他の作業者を抽出できない場合には、前記作業者選定ステップにおいて、前記複数の作業者の中から、過去において当該作業に対応した際に要した時間のうち最短の作業時間が最も短い作業者を選定する、請求項２２に記載の作業者選定方法。
  24. 　前記作業スキル判定ステップにおいて前記作業スキルの最も高い作業者が抽出され、当該作業者が、前記作業スキル向上可能性判定ステップにおいて作業スキル向上が可能ではないと判定された場合には、前記作業スキル判定ステップにおいて、前記複数の作業者のうち当該作業者を除く他の作業者のうち前記作業スキルの最も高い作業者を抽出する、
    請求項１６に記載の作業者選定方法。
  25. 　前記作業スキル判定ステップにおいて前記複数の作業者のうち当該作業者を除く他の作業者を抽出できない場合には、前記作業者選定ステップにおいて、前記複数の作業者のうち前記作業スキルの最も高い作業者を選定する、
    請求項２４に記載の作業者選定方法。
  26. 　前記複数の作業者の中に前記作業を行った経験のない作業者がいるかどうかを判定し、当該作業者がいる場合にはその作業者に前記作業に対する仮作業スキルを設定する、作業未経験者判定ステップをさらに含む、請求項１４から請求項１７までのいずれか１項に記載の作業者選定方法。
  27. 　コンピュータ・システム上で実行可能なコンピュータ・プログラムであって、請求項１４から請求項２６までのいずれか１項に記載の方法のステップを前記コンピュータ・システムに実行させるための命令を含む、コンピュータ・プログラム。

     
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