WO2020183543A1 - 作業支援システム、作業支援サーバ、作業状況判定装置、作業者用デバイス及び作業対象機器 - Google Patents

作業支援システム、作業支援サーバ、作業状況判定装置、作業者用デバイス及び作業対象機器 Download PDF

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WO2020183543A1
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幸治 松村
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グレイステクノロジー株式会社
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Definitions

  • the present invention relates to systems, servers, devices, devices and devices that support the work of workers, and in particular, a work support system suitable for reducing communication load and processing load and improving reliability and versatility.
  • Work support server, work status judgment device, worker device and work target device are examples of work support system suitable for reducing communication load and processing load and improving reliability and versatility.
  • Patent Document 1 As a technique for supporting work, for example, the work support system described in Patent Document 1 is known.
  • Patent Document 1 extracts terms from a manual that describes work procedures, contents, points to be noted, or other matters based on a term table in which one or more terms are registered, and extracts the extracted terms. Generate a rule that describes the work target or the judgment condition of the work status as an element. Then, sensor information is acquired from the device, based on the acquired sensor information, the target of work and the status of work corresponding to the terms that are elements in the judgment condition are recognized, and work support information is provided based on the rules and the recognition result. Send to device.
  • Patent Document 1 has the following problems. (1) The communication load is heavy because a large amount of sensor information is generated, (2) High-performance computing power is required to analyze sensor information, and a computer system of a considerable scale is required. (3) Uncertainty cannot be eliminated even if processing is performed using the latest technologies such as image recognition and voice recognition. (4) Since advanced information processing is performed, the mechanism is specialized for the device to be worked on, and similar devices can be used. It is difficult to develop applications.
  • the present invention has been made by paying attention to the unsolved problems of such conventional techniques, and is suitable for reducing the communication load and the processing load and improving the certainty and versatility.
  • the purpose of the present invention is to provide a work support system, a work support server, a work status determination device, a worker device, and a work target device.
  • the work support system of the invention 1 has a notification means and is communicably connected to a device worn or carried by the worker to support the work of the worker.
  • a rule generation means that generates a rule that describes the judgment conditions of the work situation based on a manual that describes the work procedure, contents, points to be noted, or other matters, and the state of the work target device or Work support information is output to the notification means based on the work status determination means for determining the work status based on the device signal indicating the operation, the rule generated by the rule generation means, and the determination result of the work status determination means. It is equipped with a work support information output means to be performed.
  • rules are generated based on the manual by the rule generation means.
  • the work status determination means determines the work status based on the device signal indicating the state or operation of the device to be worked.
  • the work support information output means outputs the work support information to the notification means based on the rule and the determination result.
  • this system may be realized as a single device, a terminal or other device, or may be realized as a network system in which a plurality of devices, terminals or other devices are communicably connected. .. In the latter case, each component may belong to any of a plurality of devices and the like as long as they are connected so as to be communicable.
  • a configuration in which a device or other device includes one or more of the above means constituting the system is also included.
  • the work support system of the invention 2 is a work support system that supports the work of the worker by communicably connecting a device worn or carried by the worker, a server, and a work status determination device.
  • the server is a rule generating means for generating a rule describing a judgment condition of a work situation based on a manual describing a work procedure, contents, points to be noted, or other matters, and the rule generating means.
  • the work status determination device has a rule transmission means for transmitting the rule generated in the above to the device, and the work status determination device is a signal input means for inputting a device signal indicating the state or operation of the work target device from the work target device.
  • a work status determining means for determining the work status based on the device signal input by the signal input means, and a work status information transmitting means for transmitting work status information indicating a determination result of the work status determining means to the device.
  • the device has a notification means, a rule receiving means for receiving the rule, a rule storage means for storing the rule received by the rule receiving means, and a work status information receiving means for receiving the work status information. It has a means and a work support information output means that outputs work support information to the notification means based on the rules of the rule storage means and the work status information received by the work status information receiving means.
  • the rule generation means generates the rule based on the manual, and the rule transmission means sends the generated rule to the device.
  • the received rule is stored in the rule storage means.
  • the device signal is input from the target device for work by the signal input means, and the work status is determined based on the input device signal by the work status determination means. Then, the work status information transmitting means transmits the work status information indicating the determination result of the work status determination means to the device.
  • the work support information output means When the device receives the work status information by the work status information receiving means, the work support information output means outputs the work support information to the notification means based on the rules of the rule storage means and the received work status information.
  • the work support system of the invention 3 is a work support system that supports the work of the worker by communicably connecting a device worn or carried by the worker, a server, and a work status determination device.
  • the server is a rule generating means for generating a rule describing a judgment condition of a work situation based on a manual describing a work procedure, contents, points to be noted, or other matters, and the rule generating means.
  • the work status determination device has a rule transmitting means for transmitting the rule generated in the above to the work status determination device, and the work status determination device stores a rule receiving means for receiving the rule and a rule for storing the rule received by the rule receiving means.
  • the rule generation means generates a rule based on the manual, and the rule transmission means sends the generated rule to the work status determination device.
  • the work status determination device when a rule is received by the rule receiving means, the received rule is stored in the rule storage means. Further, the signal input means inputs a device signal from the target device for work, and the work status determining means determines the work status based on the input device signal. Then, the work support information transmitting means transmits the work support information to the device based on the rules of the rule storage means and the determination result.
  • the received work support information is output to the notification means by the work support information output means.
  • the work support system of the invention 4 is a work support system that supports the work of the worker by communicably connecting a device worn or carried by the worker and a server, and the server.
  • a rule generating means for generating a rule describing a judgment condition of a work situation based on a manual describing a work procedure, contents, points to be noted, or other matters, and a rule generated by the rule generating means.
  • the device has a rule transmitting means for transmitting to the device, and the device inputs a notification means, a rule receiving means for receiving the rule, and a device signal indicating the state or operation of the target device for the work from the target device for the work.
  • the work status determination means for determining the work status based on the device signal input by the signal input means, the rule received by the rule receiving means, and the determination result of the work status determination means. It has a work support information output means for outputting work support information to the notification means.
  • the rule generation means generates the rule based on the manual, and the rule transmission means sends the generated rule to the device.
  • the received rule is stored in the rule storage means. Further, the signal input means inputs a device signal from the target device for work, and the work status determining means determines the work status based on the input device signal. Then, the work support information output means outputs the work support information to the notification means based on the rules of the rule storage means and the determination result.
  • the work support system of the invention 5 includes a work status storage means for storing the work status in association with the device signal in the work support system of any one of the inventions 1 to 4.
  • the work status determination means refers to the work status corresponding to the device signal from the work status storage means.
  • the work status determination means refers to the work status corresponding to the device signal from the work status storage means.
  • the work status storage means stores the work status (information indicating the work status) by any means and at any time, and may store the work status in advance.
  • the work status may be memorized by an external input or the like during the operation of the system without memorizing the work status in advance.
  • the work status may be stored in the work status storage means in correspondence with the device signal (information indicating the device signal), and it is not always necessary to store the device signal in the work status storage means.
  • the work support system of the invention 6 is a work support system according to any one of the inventions 1 to 5, wherein the target device outputs a signal of the device having specifications common to the plurality of target devices. It has an output means.
  • the target device outputs a device signal having specifications common to a plurality of target devices by the signal output means.
  • the work support system of the invention 7 applies a plurality of the rules related to the branch when the rule branches depending on the work situation. It includes a setting information storage means for storing setting information for setting the status of work related to the branch, and a manual revision means for generating or revising the manual based on the rules and the setting information of the setting information storage means. ..
  • the manual revision means generates or revise the manual based on a plurality of rules related to branching and the setting information of the setting information storage means.
  • the setting information storage means stores the setting information by any means and at any time, and the setting information may be stored in advance, or the setting information may not be stored in advance.
  • the setting information may be stored by input from the outside when the system is operated.
  • the work support system of the invention 8 applies a plurality of the rules related to the branch when the rule branches depending on the work situation.
  • a manual revision means for generating or revising the manual based on all the rules relating to the branch.
  • the manual revision means will generate or revise the manual based on all the rules related to branching.
  • the work support system of the invention 9 is the work support system of any one of the inventions 1 to 5, 7 and 8, and the rule generating means is a term, a heading, a text, and an item included in the manual. , Tables, figures, images, moving images or other elements to generate the rule, and the element change recording means for recording the change of the element according to the model example, and the model based on the recording result of the element change recording means. It is provided with a learning means for optimizing the rule so that the case has the highest evaluation.
  • the rule generation means associates terms, headings, texts, items, tables, figures, images, videos or other elements included in the manual to generate rules. Then, the element change recording means records the element change due to the model case, and the learning means optimizes the rule so that the model case has the highest evaluation based on the recording result.
  • the work support system of the invention 10 is the work support system of the invention 9, and when the work support information output means determines that the work situation satisfies the determination condition of the rule, the work support Based on the recording result of the rule change recording means that outputs information to the notification means and records the change of the rule and the rule change recording means, the difference between the rule and the rule optimized by the learning means is used for the work result. It is provided with an evaluation information generation means for generating evaluation information.
  • the work support information output means determines that the work status satisfies the judgment condition of the rule, the work support information is output. Then, the change of the rule is recorded by the rule change recording means, and the evaluation information is generated by the evaluation information generating means based on the recording result and the difference compared with the optimized rule.
  • the work support system of the invention 11 is the target of the work changed by the action of the worker according to the rule generated by the rule generating means in the work support system of any one of the inventions 9 and 10.
  • the difference between the virtual reproduction means that virtually reproduces the work situation and the highest evaluation at each point of the change reproduced by the virtual reproduction means is presented and optimized for each structural unit or each change point. It is provided with an optimization target selection means for selecting whether or not, and a second learning means for optimizing the rule by the optimization target selected by the optimization target selection means.
  • the virtual reproduction means virtually reproduces the work situation changed by the worker's actions according to the generated rules, and the optimization target selection means gives the highest evaluation at each point of change. The difference is presented, and it is selected whether to optimize for each structural unit or each change point. Then, the second learning means optimizes the rule according to the selected optimization target.
  • the work support server of the invention 12 is the server in the work support system of any one of the inventions 2 to 4.
  • the work status determination device of the invention 13 is the work status determination device in the work support system of any one of the inventions 2 and 3.
  • the worker device of the invention 14 is the device in the work support system of any one of the inventions 2 to 4.
  • the work target device of the invention 15 is the target device in the work support system of the invention 6.
  • a device that indicates the state or operation of the work target device without recognizing the work target and the work status based on the sensor information from the device. Since the work status is determined based on the signal, the processing load can be reduced and the reliability and versatility can be improved as compared with the conventional case.
  • the communication load between the work status determination device and the server and between the device and the server can be reduced. Further, since the work status determination device determines the work status, the processing load of the server and the device can be reduced.
  • the work status determination device since the work status determination device holds and operates the rules, the communication load between the work status determination device and the server and between the device and the server can be reduced. .. Further, since the work status determination device determines the work status, the processing load of the server and the device can be reduced.
  • the communication load between the work status determination device and the server and between the device and the server can be reduced. Further, since the device determines the work status, the processing load on the server can be reduced.
  • the processing load for determining the work status can be reduced.
  • the common rules can be applied regardless of the model and version of the target device.
  • a manual including the matters related to the branch can be generated or revised.
  • a manual including matters related to all branch destinations can be generated or revised.
  • the rules are optimized so that the model case has the highest evaluation, so that the conformity to the rules can be improved.
  • evaluation information based on imitation cases can be obtained.
  • the rules are optimized according to the actual work contents of the worker, so that the conformity to the rules can be improved.
  • 1 to 12 are diagrams showing the present embodiment.
  • FIG. 1 is a diagram for explaining an outline of the present embodiment.
  • the work when a worker performs maintenance of equipment, equipment, etc., the work is supported by providing the worker with work support information indicating the work procedure, contents, points to be noted, or other matters. Is what you do.
  • the worker wears the smart device 300 at the start of the work.
  • the management system 200 sends a work instruction to the AI manual server 100 as a trigger, the AI manual server 100 starts providing work support information to the worker through the smart device 300.
  • the AI manual server 100 creates a work report and sends it to the management system 200.
  • the AI manual server 100 is based on a manual that describes work procedures, contents, points to be noted, or other matters, information on products, products, parts, materials, structures, and the environment, and model work information on model work. , Generates a rule (hereinafter simply referred to as "rule") that describes the judgment condition of the work target or the work situation. Then, the work status of the target device 210, which is the target of the work, is determined by the work status determination device 220, and when it is determined that the determined work status satisfies the determination condition of the rule, the work support information is transmitted through the smart device 300. Notice. In this way, (1) the work status determination device 220 determines the work status, and (2) the information is provided by the output to the smart device 300, which is repeated until the worker completes the work.
  • the object of work refers to a thing that the worker causes a change by an act.
  • the worker himself for example, the worker when the worker moves from place to place
  • parts for example, parts when the worker takes out the parts
  • gloves for example, the worker wears gloves.
  • Tools for example, tools for workers to operate tools for replacing parts
  • Equipment for example, equipment for workers to replace parts of equipment
  • Grease for example, grease when the operator injects grease into the device with a tool
  • Screen display for example, screen display when the operator operates the device
  • Lamp for example
  • the work situation refers to the surroundings of the object that passively changes due to the actions of the worker, or things other than the "object” that are affected by the change of the "object”.
  • the device itself on which the part is installed (2) the position of the device or part as the target of the action, (3) the temperature, humidity and sound around the target of the action, (4) the operator's own pulse, This includes body temperature and blood pressure, (5) the position of the worker himself, (6) turning on and off the lamp, and (7) ringing a warning sound.
  • the AI manual server 100 classifies workers into three levels, for example, “beginner”, “normal”, and “expert”, and guides beginner workers to become more skilled normal workers than beginners. We will support the workers and evaluate the workers who are more skilled than normal.
  • FIG. 2 is a diagram for explaining the structure of a rule having terms as elements.
  • the AI manual server 100 generates a rule by associating terms, headings, texts, items, tables, figures, images, videos, or other elements contained in the manual, and the generated rule is a knowledge base. Record as.
  • the knowledge base provides the basic information for driving the AI engine.
  • the rule is optimized by describing the determination conditions using terms as elements and AI (Artificial Intelligence) learning the work contents of the worker.
  • AI Artificial Intelligence
  • FIG. 3 is a block diagram showing a configuration of a network system according to the present embodiment.
  • the AI manual server 100, the management system 200, the work status determination device 220, and the smart device 300 are connected to the Internet 199.
  • the smart device 300 is connected to the Internet 199 by wireless communication via a wireless repeater (not shown).
  • a target device 210 composed of a machine tool, a train, an automobile, a mining truck, or the like is connected to the work status determination device 220.
  • the target device 210 incorporates a PLC (Programmable Logic Controller) that outputs a device signal indicating the state or operation of the target device 210.
  • the work status determination device 220 is composed of a small computer such as a Raspberry Pi, and has a CPU (Central Processing Unit), a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), and a RAM (Random Access Memory) as shown in the hardware configuration shown in FIG. It is configured by connecting I / F (InterFace) and the like by bus. A storage unit made of a non-volatile memory or the like is connected to the I / F.
  • the storage unit stores the work status information indicating the work status of the target device 210 in association with the device signal information indicating the device signal of the target device 210.
  • the CPU inputs a device signal from the PLC of the target device 210, reads the work status information corresponding to the input device signal from the storage unit, and transmits the read work status information to the smart device 300.
  • the work status information "operation preparation signal reception” for the device signal “operation preparation signal transmission” the work status information "each individual signal reception” for the device signal “individual signal transmission”
  • the device signal "startup signal transmission” the work status information "start signal reception” is transmitted.
  • FIG. 4 is a functional block diagram of the smart device 300.
  • the smart device 300 is composed of a smart glass, an MR (Mixed Reality) device, or the like, and is configured to include a sensor 50, a notification unit 52, a communication unit 54, a control unit 56, and a storage unit 58, as shown in FIG. There is.
  • work support information images, figures, messages, etc.
  • the sensor 50 has an image sensor such as a camera, and when the worker wears the smart device 300, the sensor 50 detects an image viewed from the worker's viewpoint as sensor information.
  • it has a sound collecting sensor such as a microphone, and detects the voice of the operator and other surrounding sounds as sensor information.
  • a biological sensor such as a pulse sensor, and detects biological information such as a worker's pupil, pulse, body temperature, and blood pressure as sensor information.
  • it has an acceleration sensor and a posture sensor, and detects body movements such as the position, orientation, and acceleration of the operator as sensor information.
  • an environmental sensor such as a temperature sensor, and detects environmental information such as the ambient temperature, humidity, electromagnetic force, and odor in which the worker is placed as sensor information. Then, the sensor 50 outputs the detected sensor information to the control unit 56.
  • the notification unit 52 has a display unit such as a display, a voice output unit such as a speaker, and a vibration unit such as a vibrator, and notifies work support information by display, voice, or vibration according to the control of the control unit 56.
  • a display unit such as a display
  • a voice output unit such as a speaker
  • a vibration unit such as a vibrator
  • the communication unit 54 performs data communication according to a wireless communication standard, and requests a server or the like to transmit information via the Internet 199. Then, the communication unit 54 receives the information transmitted from the server or the like and outputs it to the control unit 56.
  • the control unit 56 is configured by connecting a CPU, ROM, RAM, I / F, and the like by bus, as in the hardware configuration shown in FIG. 5, which will be described later.
  • the storage unit 58 is composed of a non-volatile memory or the like, and stores rules necessary for work. Next, the configuration of the AI manual server 100 will be described.
  • FIG. 5 is a diagram showing a hardware configuration of the AI manual server 100.
  • the AI manual server 100 reads from the CPU 30 that controls the calculation and the entire system based on the control program, the ROM 32 that stores the control program of the CPU 30 in advance in a predetermined area, the ROM 32, and the like. It is composed of a RAM 34 for storing data and calculation results required in the calculation process of the CPU 30, and an I / F 38 for mediating data input / output to an external device, and these are for transferring data.
  • Bus 39 which is a signal line, is connected to each other and data can be exchanged.
  • the I / F 38 includes, as an external device, an input device 40 including a keyboard and a mouse capable of inputting data as a human interface, a storage device 42 for storing data and tables as a file, and a screen based on an image signal.
  • the display device 44 for displaying the above and the signal line for connecting to the Internet 199 are connected.
  • the storage device 42 stores a manual and a term table.
  • the manual is an existing manual such as a maintenance manual, and is composed of terms, headings, texts, items, tables, figures, images, moving images, or other elements. One or more terms are registered in the term table.
  • the storage device 42 stores the internal data of the AI engine (hereinafter, simply “internal data”).
  • Internal data includes knowledge base, term conformity information, condition relevance information, configuration relevance information, target identification information, situation identification information, inquiry response module, guidance instruction module, evaluation learning module, reconstruction module and multilingual module. including.
  • the knowledge base is the basic information for driving the AI engine generated from the manual.
  • the basic information is a set of rules composed of a condition part and an action part.
  • the behavior of the AI engine is controlled for each configuration (work item) unit.
  • Term goodness-of-fit information is information for determining conformity with a term (different from term identification information for identifying a term). For example, adaptation to the term [close] includes changes in the subject before and after in the worker's actions.
  • Condition relevance information is information on the strength of relevance of work targets, situations and conditions described in the manual. For example, if it is an essential condition, the strength of association with the instruction is "1". It is "0" for completely unrelated work targets, situations and conditions.
  • Configuration relevance information is information on the strength of association in each configuration unit described in the manual. For example, the association between the constituent units whose work order is fixed is “1", but the degree of association between the items in no particular order is "0".
  • Target identification information is identification information for identifying the target of work when determining conformity with a term. For example, using this information, the term [part A] is identified as part A, and the orientation and position of part A are also identified.
  • the situation identification information is identification information for identifying the work situation when determining conformity with a term.
  • situation A is indicated by a plurality of terms or a combination of values of the terms. Select the rule itself to apply.
  • the inquiry response module is information and processing for responding to inquiries from workers. Respond to inquiries from workers.
  • the guidance instruction module is information and processing for guiding the worker by text, voice, video or vibration. Present the operator with text, audio, video or vibration corresponding to the term.
  • the evaluation learning module records the transition of the goodness-of-fit and relevance values generated by the work and evaluates it in comparison with the model work. Also, as a model example, this record is used to optimize internal data.
  • the reconstruction module configures the manual from internal data. For example, the internal data is reconstructed as a manual and output, and the difference is incorporated into the internal data after revision.
  • the multilingual module is information and processing that associates terms with languages other than Japanese. For example, it is converted into the worker's native language when responding to inquiries with the worker or instructing guidance.
  • FIG. 6 is a flowchart showing the initial processing.
  • the CPU 30 is composed of an MPU (Micro-Processing Unit) or the like, activates a predetermined program stored in the storage device 42, and executes the initial processing shown in the flowchart of FIG. 6 according to the program.
  • MPU Micro-Processing Unit
  • the initial process is a process executed when the AI engine is configured, and when executed by the CPU 30, the process first proceeds to step S100 as shown in FIG.
  • step S100 the manual is read from the storage device 42 and the process proceeds to step S102, the term table is read from the storage device 42, and the process proceeds to step S104.
  • step S104 terms are extracted from the manual based on the read term table, and terms, headings, texts, items, tables, figures, images, etc. included in the manual are based on the condition relevance information, the configuration relevance information, and the like. Generate rules by associating videos or other elements and converting them into internal data.
  • FIG. 7 is a diagram showing a configuration example of the rule.
  • the rule describes a determination condition using the extracted term as an element, and a process to be executed when the object of work or the situation of work satisfies this determination condition.
  • the rule that "if [body temperature] is [abnormal] then [administrator] is [informed] of [abnormality] of" worker body "" is applied to the sensor information of the smart device 300.
  • the body temperature of the worker is abnormal based on the above, it means that the process of notifying the manager of the abnormality of the worker's body is executed.
  • the terms enclosed in [] in the rule are the terms registered in the term table and extracted from the manual.
  • the rule that "if not [worker] [wears] [gloves] [instructs] [wear] of [gloves] to [worker]" is the sensor information of the smart device 300.
  • it means that a process of transmitting work support information for instructing the worker to wear gloves to the smart device 300 is executed.
  • step S106 the process proceeds to step S106 to optimize the term identification information, the target identification information, and the situation identification information based on the supplementary data (information from other systems, etc.), and the process proceeds to step S108 to change the elements due to the model case. It is recorded as internal data, and the process proceeds to step S110.
  • step S110 the internal data (rule) is optimized so that the model case has the highest evaluation based on this recording result. Specifically, machine learning is performed by inputting a plurality of model cases, and optimization learning is performed based on the learned case relationships.
  • step S110 a series of processes is completed.
  • FIG. 8 is a flowchart showing the work support process executed by the AI manual server 100.
  • the CPU 30 activates a predetermined program (guidance instruction module) stored in the storage device 42, and executes the work support process shown in the flowchart of FIG. 8 according to the program.
  • a predetermined program guidance instruction module
  • the work support process is a process executed when the worker performs the work, and when executed by the CPU 30, the process first proceeds to step S200 as shown in FIG.
  • step S200 a manual related to the work performed by the operator is specified, the process proceeds to step S202, the rule corresponding to the specified manual is read from the storage device 42, the process proceeds to step S204, and the read rule is read as a smart device. Send to 300.
  • FIG. 9 is a flowchart showing the work support process executed by the smart device 300.
  • control unit 56 activates a predetermined program stored in the ROM, and executes the work support process shown in the flowchart of FIG. 9 according to the program.
  • the work support process is a process executed when the worker performs the work, and when the work support process is executed by the control unit 56, first, as shown in FIG. 9, the process proceeds to step S250.
  • step S250 a rule is received from the AI manual server 100, the received rule is stored in the storage unit 58, the process proceeds to step S252, sensor information is input from the sensor 50, and the process proceeds to step S254 to input. The operator is identified based on the sensor information, and the process proceeds to step S256.
  • step S256 the work status information is received from the work status determination device 220 corresponding to the target device 210, the process proceeds to step S258, and the work support displayed in step S262 based on the sensor information input in steps S252 and S272. Recognizing the status of work such as responding to information, the process proceeds to step S260.
  • step S260 based on the rule of the storage unit 58, it is determined whether or not the work status related to the work status information received in step S256 or the work status recognized in step S258 satisfies the determination condition of the rule, and the work is performed. If it is determined that the situation of (YES) satisfies the determination condition (YES), the process proceeds to step S262, the process of displaying the work support information on the notification unit 52 and the process of describing the other determination conditions are executed, and the process proceeds to step S264. ..
  • step S264 the change in the internal data (rule) is recorded in the storage unit 58, the process proceeds to step S266, it is determined whether or not the work is completed, and if it is determined that the work is completed (YES), The process proceeds to step S268.
  • step S268 a work end notification, which is a notification that the work has been completed, is transmitted to the AI manual server 100, and the process proceeds to step S270 to transfer the change history of the internal data recorded in the storage unit 58 to the AI manual server 100. Send and end a series of processing.
  • step S266 determines whether the work has been completed (NO) or not been completed (NO) or not been completed (NO). If it is determined in step S266 that the work has not been completed (NO), the process proceeds to step S272, sensor information is input from the sensor 50, and the process proceeds to step S256.
  • step S260 determines whether the work situation does not satisfy the determination condition (NO). If it is determined in step S260 that the work situation does not satisfy the determination condition (NO), the process proceeds to step S264.
  • FIG. 10 is a sequence flow showing the operation of the target device 210 and the smart device 300.
  • the smart device 300 when the worker attaches the smart device 300, the smart device 300 is activated and the message "Please press the operation preparation PB" is displayed (lines 1 to 3).
  • the operation preparation lamp of the target device 210 lights up, and the device signal indicating "operation preparation signal transmission" is output from the PLC of the target device 210.
  • the work status information "operation preparation signal reception” is output.
  • the smart device 300 receives the work status information, it is determined whether or not the work status satisfies the determination condition of the rule, and "Ready to drive” is displayed (lines 4 to 8).
  • the smart device 300 displays "Please check the startable lamp” by the same process as above. The operator confirms that the startable lamp is lit with this display.
  • the PLC of the target device 210 outputs a device signal indicating "start signal transmission".
  • the device signal is input to the work status determination device 220, the work status information "start signal reception” is output.
  • the smart device 300 is displayed with "Cycle started” by the same process as described above (lines 9 to 17).
  • step S206 it is determined whether or not the work end notification has been received from the smart device 300, and if it is determined that the work end notification has been received (YES), step S208 is performed.
  • step S210 the change of the internal data (rule) is recorded based on the change history of the received internal data, and the process proceeds to step S212. ..
  • step S212 based on the recording result of step S210, evaluation information for the work result is generated by the difference compared with the optimized internal data (rule), and the process proceeds to step S214, and the generated evaluation information is used as the smart device. It is transmitted to 300, and the process proceeds to step S216.
  • step S216 a work report is created by inserting the evaluation information generated in step S212 into the report template, and the process proceeds to step S218, the created report is transmitted to the management system 200, and a series of series. End the process.
  • step S206 determines whether the work end notification is received (NO) or not received (NO). If it is determined in step S206 that the work end notification is not received (NO), the process waits in step S206 until the work end notification is received.
  • FIG. 11 is a flowchart showing the proficiency process.
  • the CPU 30 activates a predetermined program (evaluation learning module) stored in the storage device 42, and executes the proficiency process shown in the flowchart of FIG. 11 according to the program.
  • a predetermined program evaluation learning module
  • the proficiency process is a process executed when the worker's work content is learned, and when the proficiency process is executed in the CPU 30, the process first proceeds to step S300 as shown in FIG.
  • step S300 the work target and work situation changed by the operator's action are virtually reproduced by internal data (rules), and the process proceeds to step S302, and the difference from the highest evaluation at each point of the reproduced change is achieved. Is displayed on the display device 44, the operator or the like is made to select whether to optimize for each configuration unit or each change point, and the process proceeds to step S304.
  • step S304 the internal data (rule) is optimized according to the selected optimization target. Specifically, machine learning is performed by inputting past work cases, and optimization learning is performed by adding and existing case relationships.
  • step S304 a series of processes is completed.
  • FIG. 12 is a flowchart showing the reconstruction process.
  • the CPU 30 activates a predetermined program (reconstruction module) stored in the storage device 42, and executes the proficiency process shown in the flowchart of FIG. 12 according to the program.
  • a predetermined program reconstruction module
  • the proficiency process is a process executed when the AI engine is reconfigured, and when executed in the CPU 30, the process first proceeds to step S400 as shown in FIG.
  • step S400 the manual is revised as human-readable and reuptakeable manual-style data based on the optimized internal data (rules). If the process is branched depending on the work situation, the manual will be revised based on all the rules related to the branch. Furthermore, when the process is branched depending on the work situation, the manual can be revised by setting the value assumed at the branch point.
  • the setting information that sets the product version, time, meter value, and other work status related to branching is stored in the storage device 42, and the manual is revised based on the rules and setting information of the storage device 42.
  • step S402 the operator or the like is asked to confirm whether a new element is included or the difference based on the revised manual, and then the process proceeds to step S404.
  • step S404 based on the confirmation result of step S402, the related structural unit or change point is displayed on the display device 44 as the missing part, and the process proceeds to step S406 to perform the work on the missing part.
  • Internal data (rules) are recorded based on the result, and the process proceeds to step S408.
  • step S408 the work target and the work situation changed by the operator's action are virtually reproduced by the recorded internal data (rules), and the process proceeds to step S410, where the highest evaluation is given at each point of the reproduced change.
  • the difference is displayed on the display device 44, and the operator or the like is made to select whether to optimize the missing portion for each configuration unit or each change point, and the process proceeds to step S412.
  • step S412 the internal data (rule) is optimized according to the selected optimization target. Specifically, machine learning and optimization learning are performed by inputting model cases of the relevant part and data equivalent to cases generated internally.
  • step S304 When the process of step S304 is completed, a series of processes is completed.
  • a rule describing the determination condition of the work status is generated based on the manual, and the work status is determined based on the device signal indicating the state or operation of the target device 210, and the rule and the determination are made.
  • the smart device 300 notifies the work support information based on the work situation.
  • the work status is determined based on the device signal indicating the state or operation of the target device 210 without recognizing the work target and the work status based on the sensor information from the smart device 300.
  • the processing load can be reduced and the versatility can be improved.
  • the recognition of the lamp lighting can be reliably recognized by the "lamp lighting" signal from the target device 210. Therefore, by determining the work status based on the device signal, it is possible to improve the certainty of recognition of the work status as compared with the conventional case.
  • the AI manual server 100 transmits a rule to the smart device 300, the smart device 300 receives the rule and stores it in the storage unit 58, and receives the work status information from the work status determination device 220. Then, the work support information is displayed on the notification unit 52 based on the rules of the storage unit 58 and the received work status information.
  • the smart device 300 since the smart device 300 holds and operates the rules, the communication load between the work status determination device 220 and the AI manual server 100 and between the smart device 300 and the AI manual server 100 can be reduced. Further, since the work status determination device 220 determines the work status, the processing load of the AI manual server 100 and the smart device 300 can be reduced.
  • the work status determination device 220 includes a storage unit that stores work status information indicating the work status of the target device 210 in association with the device signal information indicating the device signal of the target device 210. , The device signal is input from the PLC of the target device 210, the work status information corresponding to the input device signal is read from the storage unit, and the read work status information is transmitted to the smart device 300.
  • the target device 210 includes a PLC that outputs a device signal having specifications common to the plurality of target devices 210.
  • the rule includes a plurality of rules related to the branch when branching depending on the work situation, and the manual is revised based on the setting information and the rule that set the work situation related to the branch.
  • the rules include a plurality of rules related to the branch when branching depending on the work situation, and the manual is revised based on all the rules related to the branch.
  • a rule is generated by associating terms, headings, texts, items, tables, figures, images, videos or other elements included in the manual, and changes in the elements due to the model case are recorded. Optimize internal data (rules) so that the model case is the highest evaluation based on the recorded results.
  • the rules are optimized so that the model case has the highest evaluation, so the conformity to the rules can be improved.
  • the smart device 300 when it is determined that the work status satisfies the determination condition of the rule, the smart device 300 notifies the work support information, records the change of the internal data (rule), and records the change in the internal data (rule) in the recording result. Based on this, evaluation information for the work result is generated based on the difference compared with the optimized internal data (rule).
  • evaluation information based on imitation cases can be obtained.
  • the work target and the work situation changed by the worker's action are virtually reproduced by the internal data (rules), and the difference from the highest evaluation is presented at each point of the reproduced change. , Select whether to optimize for each configuration unit or change point, and optimize the internal data (rules) according to the selected optimization target.
  • the rules are optimized according to the actual work contents of the worker, so that the conformity to the rules can be improved.
  • the manual is revised based on the optimized internal data (rules), new elements are included and differences are confirmed based on the revised manual, and based on the confirmation result, the difference is confirmed.
  • the missing part the related structural units or change points are presented, internal data (rules) are recorded based on the work results for the missing part, and the recorded internal data (rules) of the worker Virtually reproduces the work target and work situation changed by the action, presents the difference from the highest evaluation at each point of the reproduced change, and optimizes the missing part for each component unit or each change point Select whether to target and optimize internal data (rules) according to the selected optimization target.
  • the missing part is analyzed based on the revised manual, and the rule is optimized based on the analysis result, so that the conformity to the rule can be improved.
  • the storage device 42 corresponds to the setting information storage means of the invention 7
  • the PLC corresponds to the signal output means of the invention 6
  • the work status determination device 220 corresponds to the work of the inventions 1, 2 or 5.
  • the smart device 300 corresponds to the device of Invention 1, 2 or 14.
  • the notification unit 52 corresponds to the notification means of inventions 1, 2 or 10
  • the storage unit 58 corresponds to the rule storage means of invention 2
  • step S104 corresponds to the rule generation of inventions 1, 2, 9 or 11.
  • step S108 corresponds to the element change recording means of the invention 9.
  • step S110 corresponds to the learning means of invention 9 or 10
  • step S204 corresponds to the rule transmitting means of invention 2
  • step S250 corresponds to the rule receiving means of invention 2.
  • step S256 corresponds to the work status information receiving means of the invention 2.
  • steps S260 and S262 correspond to the work support information output means of the invention 1, 2 or 10
  • step S210 corresponds to the rule change recording means of the invention 10
  • step S212 corresponds to the evaluation information generation means of the invention 10.
  • the step S300 corresponds to the virtual reproduction means of the invention 11.
  • step S302 corresponds to the optimization target selection means of the invention
  • step S304 corresponds to the second learning means of the invention
  • step S400 corresponds to the manual revision of the invention 7 or 8. Corresponds to the means.
  • step S400 is configured to revise the manual, but the present invention is not limited to this, and a new manual may be generated.
  • the smart device 300 is configured to hold and operate the rules, but the present invention is not limited to this, and the work status determination device 220 is configured to hold and operate the rules. You can also do it.
  • the specific configuration is as follows.
  • the AI manual server 100 transmits a rule to the work status determination device 220.
  • the work status determination device 220 receives the rule, stores it in the storage unit, inputs the device signal from the target device 210, determines the work status based on the input device signal, and determines the rule of the storage unit and the determined work. Work support information is transmitted to the smart device 300 based on the situation.
  • the smart device 300 receives the work support information and displays the received work support information on the notification unit 52.
  • the work status determination device 220 holds and operates the rules, so that the communication load between the work status determination device 220 and the AI manual server 100 and between the smart device 300 and the AI manual server 100 can be reduced. it can. Further, since the work status determination device 220 determines the work status, the processing load of the AI manual server 100 and the smart device 300 can be reduced.
  • the work status determination device 220 is provided and configured, but the present invention is not limited to this, and the work status determination device 220 is not provided and the smart device 300 determines the work status. It can also be configured as follows. The specific configuration is as follows.
  • the AI manual server 100 transmits a rule to the smart device 300.
  • the smart device 300 receives the rule, stores it in the storage unit 58, inputs the device signal from the target device 210, determines the work status based on the input device signal, and determines the rule of the storage unit 58 and the determined work.
  • the work support information is displayed on the notification unit 52 based on the situation.
  • the smart device 300 since the smart device 300 holds and operates the rules, the communication load between the work status determination device 220 and the AI manual server 100 and between the smart device 300 and the AI manual server 100 can be reduced. Further, since the smart device 300 determines the work status, the processing load of the AI manual server 100 can be reduced.
  • the smart device 300 falls into an environment where it cannot communicate with the Internet 199 , but when it falls into an environment where it cannot communicate, the smart device 300 operates autonomously. It can also be configured as follows.
  • the PLC is incorporated in the target device 210 as a device that outputs a device signal indicating the state or operation of the target device 210, but the present invention is not limited to this, and the MCU (MicroControllerUnit) is not limited to this. It is also possible to incorporate a device that realizes the same function as the PLC.
  • the present invention has been applied to the case where the operator performs maintenance of the equipment, equipment, etc. It is also applicable to.
  • the present invention can be applied to the case of performing assembly work, office work and other work.

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Abstract

通信負荷及び処理負荷を低減し、確実性及び汎用性を向上するのに好適な作業支援システムを提供する。　ＡＩマニュアルサーバ１００は、マニュアルに基づいて、作業の状況の判定条件を記述したルールを生成し、スマートデバイス３００にルールを送信する。作業状況判定装置２２０は、作業の状況を示す作業状況情報を機器信号情報と対応づけて記憶する記憶部を備え、対象機器２１０のＰＬＣから機器信号を入力し、入力した機器信号に対応する作業状況情報を記憶部から読み出し、読み出した作業状況情報をスマートデバイス３００に送信する。スマートデバイス３００は、ルールを受信し記憶部５８に記憶し、作業状況判定装置２２０から作業状況情報を受信し、記憶部５８のルール及び受信した作業状況情報に基づいて作業支援情報を通知部５２に表示する。

Description

作業支援システム、作業支援サーバ、作業状況判定装置、作業者用デバイス及び作業対象機器
　本発明は、作業者の作業を支援するシステム、サーバ、装置、デバイス及び機器に係り、特に、通信負荷及び処理負荷を低減し、確実性及び汎用性を向上するのに好適な作業支援システム、作業支援サーバ、作業状況判定装置、作業者用デバイス及び作業対象機器に関する。
　従来、作業を支援する技術としては、例えば、特許文献１記載の作業支援システムが知られている。
　特許文献１記載の作業支援システムは、１又は複数の用語を登録した用語テーブルに基づいて、作業の手順、内容、留意点又はその他の事項を記述したマニュアルから用語を抽出し、抽出した用語を要素として作業の対象又は作業の状況の判定条件を記述したルールを生成する。そして、デバイスからセンサ情報を取得し、取得したセンサ情報に基づいて、判定条件における要素となる用語に対応する作業の対象及び作業の状況を認識し、ルール及び認識結果に基づいて作業支援情報をデバイスに送信する。
特許第６３２１８７９号公報
　しかしながら、特許文献１記載の作業支援システムにあっては次の問題があった。（１）センサ情報が大量に発生するため通信負荷が大きいこと、（２）センサ情報の解析には高性能な計算能力が必要であり、相当規模のコンピュータシステムが必要となること、（３）画像認識や音声認識等の最新技術を使って処理しても不確実性を排除できないこと、（４）高度な情報処理を行うため作業対象の機器に特化した仕組みとなり同じような機器への応用展開が難しいことである。
　そこで、本発明は、このような従来の技術の有する未解決の課題に着目してなされたものであって、通信負荷及び処理負荷を低減し、確実性及び汎用性を向上するのに好適な作業支援システム、作業支援サーバ、作業状況判定装置、作業者用デバイス及び作業対象機器を提供することを目的としている。
　〔発明１〕　上記目的を達成するために、発明１の作業支援システムは、通知手段を有し作業者が装着又は携帯するデバイスと通信可能に接続し、前記作業者の作業を支援する作業支援システムであって、作業の手順、内容、留意点又はその他の事項を記述したマニュアルに基づいて、作業の状況の判定条件を記述したルールを生成するルール生成手段と、作業の対象機器の状態又は動作を示す機器信号に基づいて前記作業の状況を判定する作業状況判定手段と、前記ルール生成手段で生成したルール及び前記作業状況判定手段の判定結果に基づいて作業支援情報を前記通知手段に出力する作業支援情報出力手段とを備える。
　このような構成であれば、ルール生成手段により、マニュアルに基づいてルールが生成される。また、作業状況判定手段により、作業の対象機器の状態又は動作を示す機器信号に基づいて作業の状況が判定される。そして、作業支援情報出力手段により、ルール及び判定結果に基づいて作業支援情報が通知手段に出力される。
　ここで、本システムは、単一の装置、端末その他の機器として実現するようにしてもよいし、複数の装置、端末その他の機器を通信可能に接続したネットワークシステムとして実現するようにしてもよい。後者の場合、各構成要素は、それぞれ通信可能に接続されていれば、複数の機器等のうちいずれに属していてもよい。本システムを構成する上記各手段のうち１又は複数の手段をデバイスその他の機器が備える構成も含まれる。以下、発明２乃至４の作業支援システムにおいて同じである。
　〔発明２〕　さらに、発明２の作業支援システムは、作業者が装着又は携帯するデバイスと、サーバと、作業状況判定装置とを通信可能に接続し、前記作業者の作業を支援する作業支援システムであって、前記サーバは、作業の手順、内容、留意点又はその他の事項を記述したマニュアルに基づいて、作業の状況の判定条件を記述したルールを生成するルール生成手段と、前記ルール生成手段で生成したルールを前記デバイスに送信するルール送信手段とを有し、前記作業状況判定装置は、作業の対象機器の状態又は動作を示す機器信号を当該作業の対象機器から入力する信号入力手段と、前記信号入力手段で入力した機器信号に基づいて前記作業の状況を判定する作業状況判定手段と、前記作業状況判定手段の判定結果を示す作業状況情報を前記デバイスに送信する作業状況情報送信手段とを有し、前記デバイスは、通知手段と、前記ルールを受信するルール受信手段と、前記ルール受信手段で受信したルールを記憶するルール記憶手段と、前記作業状況情報を受信する作業状況情報受信手段と、前記ルール記憶手段のルール及び前記作業状況情報受信手段で受信した作業状況情報に基づいて作業支援情報を前記通知手段に出力する作業支援情報出力手段とを有する。
　このような構成であれば、サーバでは、ルール生成手段により、マニュアルに基づいてルールが生成され、ルール送信手段により、生成されたルールがデバイスに送信される。
　デバイスでは、ルール受信手段によりルールを受信すると、受信したルールがルール記憶手段に記憶される。
　また、作業状況判定装置では、信号入力手段により、作業の対象機器から機器信号が入力され、作業状況判定手段により、入力された機器信号に基づいて作業の状況が判定される。そして、作業状況情報送信手段により、作業状況判定手段の判定結果を示す作業状況情報がデバイスに送信される。
　デバイスでは、作業状況情報受信手段により作業状況情報を受信すると、作業支援情報出力手段により、ルール記憶手段のルール及び受信した作業状況情報に基づいて作業支援情報が通知手段に出力される。
　〔発明３〕　さらに、発明３の作業支援システムは、作業者が装着又は携帯するデバイスと、サーバと、作業状況判定装置とを通信可能に接続し、前記作業者の作業を支援する作業支援システムであって、前記サーバは、作業の手順、内容、留意点又はその他の事項を記述したマニュアルに基づいて、作業の状況の判定条件を記述したルールを生成するルール生成手段と、前記ルール生成手段で生成したルールを前記作業状況判定装置に送信するルール送信手段とを有し、前記作業状況判定装置は、前記ルールを受信するルール受信手段と、前記ルール受信手段で受信したルールを記憶するルール記憶手段と、作業の対象機器の状態又は動作を示す機器信号を当該作業の対象機器から入力する信号入力手段と、前記信号入力手段で入力した機器信号に基づいて前記作業の状況を判定する作業状況判定手段と、前記ルール記憶手段のルール及び前記作業状況判定手段の判定結果に基づいて作業支援情報を前記デバイスに送信する作業支援情報送信手段とを有し、前記デバイスは、通知手段と、前記作業支援情報を受信する作業支援情報受信手段と、前記作業支援情報受信手段で受信した作業支援情報を前記通知手段に出力する作業支援情報出力手段とを有する。
　このような構成であれば、サーバでは、ルール生成手段により、マニュアルに基づいてルールが生成され、ルール送信手段により、生成されたルールが作業状況判定装置に送信される。
　作業状況判定装置では、ルール受信手段によりルールを受信すると、受信したルールがルール記憶手段に記憶される。また、信号入力手段により、作業の対象機器から機器信号が入力され、作業状況判定手段により、入力された機器信号に基づいて作業の状況が判定される。そして、作業支援情報送信手段により、ルール記憶手段のルール及び判定結果に基づいて作業支援情報がデバイスに送信される。
　デバイスでは、作業支援情報受信手段により作業支援情報を受信すると、作業支援情報出力手段により、受信した作業支援情報が通知手段に出力される。
　〔発明４〕　さらに、発明４の作業支援システムは、作業者が装着又は携帯するデバイスと、サーバとを通信可能に接続し、前記作業者の作業を支援する作業支援システムであって、前記サーバは、作業の手順、内容、留意点又はその他の事項を記述したマニュアルに基づいて、作業の状況の判定条件を記述したルールを生成するルール生成手段と、前記ルール生成手段で生成したルールを前記デバイスに送信するルール送信手段とを有し、前記デバイスは、通知手段と、前記ルールを受信するルール受信手段と、作業の対象機器の状態又は動作を示す機器信号を当該作業の対象機器から入力する信号入力手段と、前記信号入力手段で入力した機器信号に基づいて前記作業の状況を判定する作業状況判定手段と、前記ルール受信手段で受信したルール及び前記作業状況判定手段の判定結果に基づいて作業支援情報を前記通知手段に出力する作業支援情報出力手段とを有する。
　このような構成であれば、サーバでは、ルール生成手段により、マニュアルに基づいてルールが生成され、ルール送信手段により、生成されたルールがデバイスに送信される。
　デバイスでは、ルール受信手段によりルールを受信すると、受信したルールがルール記憶手段に記憶される。また、信号入力手段により、作業の対象機器から機器信号が入力され、作業状況判定手段により、入力された機器信号に基づいて作業の状況が判定される。そして、作業支援情報出力手段により、ルール記憶手段のルール及び判定結果に基づいて作業支援情報が通知手段に出力される。
　〔発明５〕　さらに、発明５の作業支援システムは、発明１乃至４のいずれか１の作業支援システムにおいて、前記作業の状況を前記機器信号と対応づけて記憶する作業状況記憶手段を備え、前記作業状況判定手段は、前記機器信号に対応する前記作業の状況を前記作業状況記憶手段から参照する。
　このような構成であれば、作業状況判定手段により、機器信号に対応する作業の状況が作業状況記憶手段から参照される。
　ここで、作業状況記憶手段は、作業の状況（作業の状況を示す情報）をあらゆる手段で且つあらゆる時期に記憶するものであり、作業の状況を予め記憶してあるものであってもよいし、作業の状況を予め記憶することなく、本システムの動作時に外部からの入力等によって作業の状況を記憶するようになっていてもよい。なお、作業の状況は、機器信号（機器信号を示す情報）と対応して作業状況記憶手段に記憶すればよく、作業状況記憶手段に機器信号を記憶することは必ずしも要しない。
　〔発明６〕　さらに、発明６の作業支援システムは、発明１乃至５のいずれか１の作業支援システムにおいて、前記対象機器は、複数の前記対象機器に共通する仕様の前記機器信号を出力する信号出力手段を有する。
　このような構成であれば、対象機器では、信号出力手段により、複数の対象機器に共通する仕様の機器信号が出力される。
　〔発明７〕　さらに、発明７の作業支援システムは、発明１乃至５のいずれか１の作業支援システムにおいて、前記ルールは、前記作業の状況によって分岐する場合に当該分岐に係る複数の前記ルールを含み、前記分岐に係る作業の状況を設定した設定情報を記憶する設定情報記憶手段と、前記ルール及び前記設定情報記憶手段の設定情報に基づいて前記マニュアルを生成又は改訂するマニュアル改訂手段とを備える。
　このような構成であれば、マニュアル改訂手段により、分岐に係る複数のルール及び設定情報記憶手段の設定情報に基づいてマニュアルが生成又は改訂される。
　ここで、設定情報記憶手段は、設定情報をあらゆる手段で且つあらゆる時期に記憶するものであり、設定情報を予め記憶してあるものであってもよいし、設定情報を予め記憶することなく、本システムの動作時に外部からの入力等によって設定情報を記憶するようになっていてもよい。
　〔発明８〕　さらに、発明８の作業支援システムは、発明１乃至５のいずれか１の作業支援システムにおいて、前記ルールは、前記作業の状況によって分岐する場合に当該分岐に係る複数の前記ルールを含み、前記分岐に係るすべての前記ルールに基づいて前記マニュアルを生成又は改訂するマニュアル改訂手段を備える。
　このような構成であれば、マニュアル改訂手段により、分岐に係るすべてのルールに基づいてマニュアルが生成又は改訂される。
　〔発明９〕　さらに、発明９の作業支援システムは、発明１乃至５、７及び８のいずれか１の作業支援システムにおいて、前記ルール生成手段は、前記マニュアルに含まれる用語、見出し、テキスト、項目、表、図、画像、動画又はその他の要素を関連付けて前記ルールを生成し、模範事例による前記要素の変化を記録する要素変化記録手段と、前記要素変化記録手段の記録結果に基づいて前記模範事例が最高評価となるように前記ルールを最適化する学習手段とを備える。
　このような構成であれば、ルール生成手段により、マニュアルに含まれる用語、見出し、テキスト、項目、表、図、画像、動画又はその他の要素が関連付けられてルールが生成される。そして、要素変化記録手段により、模範事例による要素の変化が記録され、学習手段により、この記録結果に基づいて模範事例が最高評価となるようにルールが最適化される。
　〔発明１０〕　さらに、発明１０の作業支援システムは、発明９の作業支援システムにおいて、前記作業支援情報出力手段は、前記作業の状況が前記ルールの判定条件を満たすと判定した場合は前記作業支援情報を前記通知手段に出力し、前記ルールの変化を記録するルール変化記録手段と、前記ルール変化記録手段の記録結果に基づいて、前記学習手段で最適化したルールと比較した差分により作業結果に対する評価情報を生成する評価情報生成手段とを備える。
　このような構成であれば、作業支援情報出力手段により、作業の状況がルールの判定条件を満たすと判定されると、作業支援情報が出力される。そして、ルール変化記録手段により、ルールの変化が記録され、評価情報生成手段により、この記録結果に基づいて、最適化されたルールと比較した差分により評価情報が生成される。
　〔発明１１〕　さらに、発明１１の作業支援システムは、発明９及び１０のいずれか１の作業支援システムにおいて、前記ルール生成手段で生成したルールにより前記作業者の行為により変化した前記作業の対象及び前記作業の状況を仮想的に再現する仮想再現手段と、前記仮想再現手段で再現した変化の各ポイントで最高評価との差異を提示し、構成単位ごと又は前記変化ポイントごとに最適化対象にするかを選択する最適化対象選択手段と、前記最適化対象選択手段で選択された最適化対象により前記ルールを最適化する第２学習手段とを備える。
　このような構成であれば、仮想再現手段により、生成されたルールにより作業者の行為により変化した作業の状況が仮想的に再現され、最適化対象選択手段により、変化の各ポイントで最高評価との差異が提示され、構成単位ごと又は変化ポイントごとに最適化対象にするかが選択される。そして、第２学習手段により、選択された最適化対象によりルールが最適化される。
　〔発明１２〕　一方、上記目的を達成するために、発明１２の作業支援サーバは、発明２乃至４のいずれか１の作業支援システムにおける前記サーバである。
　〔発明１３〕　一方、上記目的を達成するために、発明１３の作業状況判定装置は、発明２及び３のいずれか１の作業支援システムにおける前記作業状況判定装置である。
　〔発明１４〕　一方、上記目的を達成するために、発明１４の作業者用デバイスは、発明２乃至４のいずれか１の作業支援システムにおける前記デバイスである。
　〔発明１５〕　一方、上記目的を達成するために、発明１５の作業対象機器は、発明６の作業支援システムにおける前記対象機器である。
　以上説明したように、発明１乃至４の作業支援システムによれば、デバイスからのセンサ情報に基づいて作業の対象及び作業の状況を認識することなく、作業の対象機器の状態又は動作を示す機器信号に基づいて作業の状況を判定するので、従来に比して、処理負荷を低減することができるとともに確実性及び汎用性を向上することができる。
　さらに、発明２の作業支援システムによれば、デバイスがルールを保持、運用するので、作業状況判定装置とサーバとの間及びデバイスとサーバとの間の通信負荷を低減することができる。また、作業状況判定装置が作業の状況を判定するので、サーバ及びデバイスの処理負荷を低減することができる。
　さらに、発明３の作業支援システムによれば、作業状況判定装置がルールを保持、運用するので、作業状況判定装置とサーバとの間及びデバイスとサーバとの間の通信負荷を低減することができる。また、作業状況判定装置が作業の状況を判定するので、サーバ及びデバイスの処理負荷を低減することができる。
　さらに、発明４の作業支援システムによれば、デバイスがルールを保持、運用するので、作業状況判定装置とサーバとの間及びデバイスとサーバとの間の通信負荷を低減することができる。また、デバイスが作業の状況を判定するので、サーバの処理負荷を低減することができる。
　さらに、発明５の作業支援システムによれば、作業の状況を判定する処理負荷を低減することができる。
　さらに、発明６の作業支援システムによれば、信号出力手段により信号仕様を共通化することで対象機器の機種やバージョン等にかかわらず共通のルールを適用することができる。
　さらに、発明７の作業支援システムによれば、設定情報を設定しておけばその分岐に係る事項を含むマニュアルを生成又は改訂することができる。
　さらに、発明８の作業支援システムによれば、すべての分岐先に係る事項を含むマニュアルを生成又は改訂することができる。
　さらに、発明９の作業支援システムによれば、模範事例が最高評価となるようにルールが最適化されるので、ルールへの適合性を向上することができる。
　さらに、発明１０の作業支援システムによれば、模倣事例を基準とする評価情報を得ることができる。
　さらに、発明１１の作業支援システムによれば、作業者の実際の作業内容に応じてルールが最適化されるので、ルールへの適合性を向上することができる。
本実施の形態の概要を説明するための図である。 用語を要素とするルールの構成を説明するための図である。 本実施の形態に係るネットワークシステムの構成を示すブロック図である。 スマートデバイス３００の機能ブロック図である。 ＡＩマニュアルサーバ１００のハードウェア構成を示す図である。 初期処理を示すフローチャートである。 ルールの構成例を示す図である。 ＡＩマニュアルサーバ１００で実行される作業支援処理を示すフローチャートである。 スマートデバイス３００で実行される作業支援処理を示すフローチャートである。 対象機器２１０及びスマートデバイス３００の動作を示すシーケンスフローである。 習熟処理を示すフローチャートである。 再構成処理を示すフローチャートである。
　以下、本発明の実施の形態を説明する。図１乃至図１２は、本実施の形態を示す図である。
　まず、本実施の形態の概要を説明する。
　図１は、本実施の形態の概要を説明するための図である。
　本実施の形態は、作業者が機器や設備等のメンテナンスを行う場合に、作業者に対し、作業の手順、内容、留意点又はその他の事項を示す作業支援情報を提供することにより作業を支援するものである。作業者は、作業の開始にあたってスマートデバイス３００を装着する。管理システム２００は、作業指示をトリガーとしてＡＩマニュアルサーバ１００に送信すると、ＡＩマニュアルサーバ１００は、スマートデバイス３００を通じて作業者に作業支援情報の提供を開始する。作業が終了すると、ＡＩマニュアルサーバ１００は、作業の報告書を作成し管理システム２００に送信する。
　ＡＩマニュアルサーバ１００は、作業の手順、内容、留意点又はその他の事項を記述したマニュアルと、製造物、生産物、部品、資材、構造及び環境に関する情報と、模範作業に関する模範作業情報に基づいて、作業の対象又は作業の状況の判定条件を記述したルール（以下単に「ルール」という。）を生成する。そして、作業の対象である対象機器２１０に対する作業の状況を作業状況判定装置２２０で判定し、判定した作業の状況がルールの判定条件を満たすと判定した場合は、スマートデバイス３００を通じて作業支援情報を通知する。このように、（１）作業状況判定装置２２０で作業の状況を判定し、（２）スマートデバイス３００への出力により情報提供を行うことを、作業者が作業を完了するまで繰り返し行う。
　ここで、作業の対象とは、作業者が行為により変化を起こさせる事物のことをいう。例えば、（１）作業者自身（例えば作業者が場所を移動する場合の作業者）、（２）部品（例えば作業者が部品を取り出す場合の部品）、（３）手袋（例えば作業者が手袋を装着する場合の手袋）、（４）ツール（例えば作業者が部品を交換するための道具を操作する場合の道具）、（５）機器（例えば作業者が機器の部品を交換する場合の機器）、（６）グリス（例えば作業者がツールにより機器にグリスを注入する場合のグリス）、（７）画面表示（例えば作業者が機器を操作する場合の画面表示）、（８）ランプ（例えば作業者が機器を操作する場合のランプ）が該当する。
　また、作業の状況とは、作業者の行為により受動的に変化する対象の周辺のこと、又は「対象」が変化することで影響を受ける「対象」以外の事物のことをいう。例えば、（１）部品を設置する機器そのもの、（２）行為の対象としての機器や部品の位置、（３）行為の対象の周辺の気温、湿度及び音、（４）作業者自身の脈拍、体温及び血圧、（５）作業者自身の位置、（６）ランプの点燈や消灯、（７）警告音の鳴動が該当する。
　ＡＩマニュアルサーバ１００は、例えば「ビギナー」「ノーマル」「エキスパート」の３段階のレベルに作業者を分類し、ビギナーの作業者に対しては誘導を行い、ビギナーよりも熟練のノーマルの作業者に対しては支援を行い、ノーマルよりも熟練のエキスパートの作業者に対しては評価を行う。
　図２は、用語を要素とするルールの構成を説明するための図である。
　ＡＩマニュアルサーバ１００は、図２に示すように、マニュアルに含まれる用語、見出し、テキスト、項目、表、図、画像、動画又はその他の要素を関連付けてルールを生成し、生成したルールを知識ベースとして記録する。知識ベースは、ＡＩエンジンを駆動するための基本情報となる。また、ルールは、用語を要素とする判定条件が記述され、ＡＩ（Artificial Intelligence）が作業者の作業内容を学習することにより最適化される。
　作業の状況によって処理を分岐する場合は、分岐に対応する複数のルールを設定する。例えば、スマートデバイス３００を通じて作業者に「YES」か「NO」のいずれかの応答を促し、その応答結果によって次に表示する作業支援情報を変える場合、作業の状況として作業者が「YES」を選択したか否かの判定条件を記述したルール、及び作業の状況として作業者が「NO」を選択したか否かの判定条件を記述したルールを設定する。
　次に、本実施の形態の構成を説明する。
　図３は、本実施の形態に係るネットワークシステムの構成を示すブロック図である。
　インターネット１９９には、図３に示すように、ＡＩマニュアルサーバ１００と、管理システム２００と、作業状況判定装置２２０と、スマートデバイス３００とが接続されている。スマートデバイス３００は、無線中継器（不図示）を介して無線通信によりインターネット１９９に接続されている。
　作業状況判定装置２２０には、工作機械、電車、自動車又は採掘トラック等からなる対象機器２１０が接続されている。対象機器２１０には、対象機器２１０の状態又は動作を示す機器信号を出力するＰＬＣ（Programmable Logic Controller）が組み込まれている。この機械信号は、複数の対象機器２１０に共通する仕様となっている。ＰＬＣにより信号仕様（＝用語）を共通化することで機種やバージョン等にかかわらず共通のルールを適用することができる。例えば、対象機器２１０により異なるランプの色を区別する必要がなく、「ランプ点灯」の意味（信号仕様）が同じであればよい。
　次に、作業状況判定装置２２０の構成を説明する。
　作業状況判定装置２２０は、Raspberry Pi等の小型コンピュータからなり、後述する図５に示すハードウェア構成のように、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）及びＩ／Ｆ（InterFace）等をバス接続して構成されている。Ｉ／Ｆには、不揮発性メモリ等からなる記憶部が接続されている。
　記憶部は、対象機器２１０に対する作業の状況を示す作業状況情報を、対象機器２１０の機器信号を示す機器信号情報と対応づけて記憶する。
　ＣＰＵは、対象機器２１０のＰＬＣから機器信号を入力し、入力した機器信号に対応する作業状況情報を記憶部から読み出し、読み出した作業状況情報をスマートデバイス３００に送信する。例えば、機器信号「運転準備信号送信」に対し作業状況情報「運転準備信号受信」を、機器信号「各個信号送信」に対し作業状況情報「各個信号受信」を、機器信号「起動信号送信」に対し作業状況情報「起動信号受信」を送信する。
　次に、スマートデバイス３００の構成を説明する。
　図４は、スマートデバイス３００の機能ブロック図である。
　スマートデバイス３００は、スマートグラス又はＭＲ（Mixed Reality）デバイス等からなり、図４に示すように、センサ５０、通知部５２、通信部５４、制御部５６及び記憶部５８を有して構成されている。例えば、スマートデバイス３００をスマートグラスで構成した場合は、作業者の視野内に作業支援情報（画像、図、メッセージ等）を半透過表示（スーパーインポーズ又はオーバーレイ）することができる。
　センサ５０は、カメラ等の画像センサを有し、作業者がスマートデバイス３００を装着した場合に作業者の視点からみた画像をセンサ情報として検出する。また、マイク等の集音センサを有し、作業者の音声その他周辺の音をセンサ情報として検出する。また、脈拍センサ等の生体センサを有し、作業者の瞳孔、脈拍、体温、血圧等の生体情報をセンサ情報として検出する。また、加速度センサや姿勢センサを有し、作業者の位置、向き、加速度等の身体動作をセンサ情報として検出する。また、温度センサ等の環境センサを有し、作業者が置かれている周囲の気温、湿度、電磁力、匂い等の環境情報をセンサ情報として検出する。そして、センサ５０は、検出したこれらセンサ情報を制御部５６に出力する。
　通知部５２は、ディスプレイ等の表示部、スピーカ等の音声出力部及びバイブレータ等の振動部を有し、制御部５６の制御に従って表示、音声又は振動により作業支援情報を通知する。
　通信部５４は、無線通信の規格に従ってデータ通信を行い、インターネット１９９を介して、サーバ等に対して情報の送信を要求する。そして、通信部５４は、サーバ等から送信されてくる情報を受信し、制御部５６に出力する。
　制御部５６は、後述する図５に示すハードウェア構成のように、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ及びＩ／Ｆ等をバス接続して構成されている。
　記憶部５８は、不揮発性メモリ等からなり、作業時に必要なルールを記憶する。
　次に、ＡＩマニュアルサーバ１００の構成を説明する。
　図５は、ＡＩマニュアルサーバ１００のハードウェア構成を示す図である。
　ＡＩマニュアルサーバ１００は、図５に示すように、制御プログラムに基づいて演算及びシステム全体を制御するＣＰＵ３０と、所定領域に予めＣＰＵ３０の制御プログラム等を記憶しているＲＯＭ３２と、ＲＯＭ３２等から読み出したデータやＣＰＵ３０の演算過程で必要な演算結果を記憶するためのＲＡＭ３４と、外部装置に対してデータの入出力を媒介するＩ／Ｆ３８とで構成されており、これらは、データを転送するための信号線であるバス３９で相互に且つデータ授受可能に接続されている。
　Ｉ／Ｆ３８には、外部装置として、ヒューマンインターフェースとしてデータの入力が可能なキーボードやマウス等からなる入力装置４０と、データやテーブル等をファイルとして記憶する記憶装置４２と、画像信号に基づいて画面を表示する表示装置４４と、インターネット１９９に接続するための信号線とが接続されている。
　次に、記憶装置４２のデータ構造を説明する。
　記憶装置４２は、マニュアル及び用語テーブルを記憶している。マニュアルは、例えばメンテナンスマニュアル等の既存のマニュアルであって、用語、見出し、テキスト、項目、表、図、画像、動画又はその他の要素を有して構成されている。用語テーブルには、１又は複数の用語が登録されている。
　また、記憶装置４２は、ＡＩエンジンの内部データ（以下単に「内部データ」）を記憶している。内部データは、知識ベース、用語適合度情報、条件関連度情報、構成関連度情報、対象識別情報、状況識別情報、問合応答モジュール、誘導指示モジュール、評価学習モジュール、再構成モジュール及び多言語モジュールを含む。
　知識ベースは、マニュアルから生成されるＡＩエンジンを駆動するための基本情報である。基本情報は、条件部と動作部で構成されたルールの集合である。構成（作業項目）単位ごとにＡＩエンジンの挙動を制御する。
　用語適合度情報は、用語に対する適合を判定するための情報（用語を識別するための用語識別情報とは異なる）である。例えば、用語〔閉める〕に対する適合は作業者の行為における前と後での対象の変化が含まれる。
　条件関連度情報は、マニュアルに記載された作業の対象、状況及び条件の関連の強さの情報である。例えば、必須の条件であれば、指示との関連の強さは「１」である。完全に関連のない作業の対象、状況及び条件では「０」である。
　構成関連度情報は、マニュアルに記載された構成単位での関連の強さの情報である。例えば、作業の順番が決まっている構成単位間の関連は「１」であるが、順不同である項目間の関連度は「０」である。
　対象識別情報は、用語に対する適合判定の際に作業の対象を識別するための識別情報である。例えば、この情報を使って用語〔部品Ａ〕であれば部品Ａと識別し、部品Ａの向きや位置も識別する。
　状況識別情報は、用語に対する適合判定の際に作業の状況を識別するための識別情報である。例えば、状況Ａを複数の用語やその用語の値の組み合わせで示される。適用するルールそのものを選択する。
　問合応答モジュールは、作業者からの問い合わせに対する応答のための情報及び処理である。作業者からの問い合わせに応答する。
　誘導指示モジュールは、テキスト、音声、映像又は振動により作業者を誘導するための情報及び処理である。用語に対応するテキスト、音声、映像又は振動を作業者に提示する。
　評価学習モジュールは、作業により発生する適合度や関連度の値の変遷を記録し模範作業と比較評価する。また、模範事例としてこの記録を使って内部データの最適化をする。
　再構成モジュールは、内部データからマニュアルを構成する。例えば、内部データをマニュアルとして再構成して出力し、改訂後に差分を内部データに取り込む。
　多言語モジュールは、用語を日本語以外の言語に対応付ける情報及び処理である。例えば、作業者との問合応答や誘導指示の際に作業者の母国語に変換する。
　次に、本実施の形態の動作を説明する。
　初めに、ＡＩマニュアルサーバ１００で初期処理を実行する場合の動作を説明する。
　図６は、初期処理を示すフローチャートである。
　ＣＰＵ３０は、ＭＰＵ（Micro-Processing Unit）等からなり、記憶装置４２に記憶されている所定のプログラムを起動させ、そのプログラムに従って、図６のフローチャートに示す初期処理を実行する。
　初期処理は、ＡＩエンジンを構成するときに実行される処理であって、ＣＰＵ３０において実行されると、図６に示すように、まず、ステップＳ１００に移行する。
　ステップＳ１００では、マニュアルを記憶装置４２から読み出し、ステップＳ１０２に移行して、用語テーブルを記憶装置４２から読み出し、ステップＳ１０４に移行する。
　ステップＳ１０４では、読み出した用語テーブルに基づいてマニュアルから用語を抽出し、条件関連度情報及び構成関連度情報等に基づいて、マニュアルに含まれる用語、見出し、テキスト、項目、表、図、画像、動画又はその他の要素を関連付けてルールを生成し内部データに変換する。
　図７は、ルールの構成例を示す図である。
　ルールには、抽出した用語を要素とする判定条件と、作業の対象又は作業の状況がこの判定条件を満たした場合に実行される処理とが記述されている。
　図７の例では、「ｉｆ　〔体温〕が〔異常である〕　ｔｈｅｎ　〔管理者〕に”作業者身体”の〔異常〕を〔連絡する〕」とのルールは、スマートデバイス３００のセンサ情報に基づいて作業者の体温が異常であると判定した場合は、管理者に作業者身体の異常を連絡する処理を実行することを意味している。ここで、ルール中〔〕で括られている用語が、用語テーブルに登録され且つマニュアルから抽出された用語である。
　また、「ｉｆ　ｎｏｔ〔作業者〕が〔手袋〕を〔装着している〕　ｔｈｅｎ　〔作業者〕に〔手袋〕の〔装着〕を〔指示する〕」とのルールは、スマートデバイス３００のセンサ情報に基づいて作業者が手袋を装着していないと判定したときは、作業者に手袋の装着を指示するための作業支援情報をスマートデバイス３００に送信する処理を実行することを意味している。
　次いで、ステップＳ１０６に移行して、補充データ（他システムからの情報等）により、用語識別情報、対象識別情報及び状況識別情報を最適化し、ステップＳ１０８に移行して、模範事例による要素の変化を内部データとして記録し、ステップＳ１１０に移行する。
　ステップＳ１１０では、この記録結果に基づいて模範事例が最高評価となるように内部データ（ルール）を最適化する。具体的には、複数の模範事例を入力とし機械学習し、学習した事例関係により最適化学習を行う。ステップＳ１１０の処理が終了すると、一連の処理を終了する。
　次に、ＡＩマニュアルサーバ１００及びスマートデバイス３００で作業支援処理を実行する場合の動作を説明する。
　図８は、ＡＩマニュアルサーバ１００で実行される作業支援処理を示すフローチャートである。
　ＡＩマニュアルサーバ１００において、ＣＰＵ３０は、記憶装置４２に記憶されている所定のプログラム（誘導指示モジュール）を起動させ、そのプログラムに従って、図８のフローチャートに示す作業支援処理を実行する。
　作業支援処理は、作業者が作業を行うときに実行される処理であって、ＣＰＵ３０において実行されると、図８に示すように、まず、ステップＳ２００に移行する。
　ステップＳ２００では、作業者が行う作業に係るマニュアルを特定し、ステップＳ２０２に移行して、特定したマニュアルに対応するルールを記憶装置４２から読み出し、ステップＳ２０４に移行して、読み出したルールをスマートデバイス３００に送信する。
　図９は、スマートデバイス３００で実行される作業支援処理を示すフローチャートである。
　スマートデバイス３００において、制御部５６は、ＲＯＭに記憶されている所定のプログラムを起動させ、そのプログラムに従って、図９のフローチャートに示す作業支援処理を実行する。
　作業支援処理は、作業者が作業を行うときに実行される処理であって、制御部５６において実行されると、図９に示すように、まず、ステップＳ２５０に移行する。
　ステップＳ２５０では、ＡＩマニュアルサーバ１００からルールを受信し、受信したルールを記憶部５８に記憶し、ステップＳ２５２に移行して、センサ５０からセンサ情報を入力し、ステップＳ２５４に移行して、入力したセンサ情報に基づいて作業者を特定し、ステップＳ２５６に移行する。
　ステップＳ２５６では、対象機器２１０に対応する作業状況判定装置２２０から作業状況情報を受信し、ステップＳ２５８に移行して、ステップＳ２５２、Ｓ２７２で入力したセンサ情報に基づいて、ステップＳ２６２で表示する作業支援情報に対する応答等の作業の状況を認識し、ステップＳ２６０に移行する。
　ステップＳ２６０では、記憶部５８のルールに基づいて、ステップＳ２５６で受信した作業状況情報に係る作業の状況又はステップＳ２５８で認識した作業の状況がルールの判定条件を満たすか否かを判定し、作業の状況が判定条件を満たすと判定した場合(YES)は、ステップＳ２６２に移行して、作業支援情報を通知部５２に表示する処理その他判定条件に記述の処理を実行し、ステップＳ２６４に移行する。
　ステップＳ２６４では、内部データ（ルール）の変化を記憶部５８に記録し、ステップＳ２６６に移行して、作業が終了したか否かを判定し、作業が終了したと判定した場合(YES)は、ステップＳ２６８に移行する。
　ステップＳ２６８では、作業が終了した旨の通知である作業終了通知をＡＩマニュアルサーバ１００に送信し、ステップＳ２７０に移行して、記憶部５８に記録された内部データの変化履歴をＡＩマニュアルサーバ１００に送信し、一連の処理を終了する。
　一方、ステップＳ２６６で、作業が終了していないと判定した場合(NO)は、ステップＳ２７２に移行して、センサ５０からセンサ情報を入力し、ステップＳ２５６に移行する。
　一方、ステップＳ２６０で、作業の状況が判定条件を満たさないと判定した場合(NO)は、ステップＳ２６４に移行する。
　図１０は、対象機器２１０及びスマートデバイス３００の動作を示すシーケンスフローである。
　図１０の例では、作業者がスマートデバイス３００を装着すると、スマートデバイス３００が起動し、「運転準備ＰＢを押してください。」と表示される（１～３行目）。
　次いで、作業者が対象機器２１０の運転準備ＰＢを押すと、対象機器２１０の運転準備ランプが点灯し、対象機器２１０のＰＬＣから「運転準備信号送信」を示す機器信号が出力される。作業状況判定装置２２０では、機器信号を入力すると、作業状況情報「運転準備信号受信」が出力される。スマートデバイス３００では、作業状況情報を受信すると、作業の状況がルールの判定条件を満たすか否かが判定され、「運転準備が入りました。」と表示される（４～８行目）。
　次いで、対象機器２１０の起動可ランプが点灯すると、上記同様のプロセスにより、スマートデバイス３００に「起動可ランプを確認してください。」と表示される。作業者は、この表示をもって起動可ランプの点灯を確認する。次いで、作業者が対象機器２１０の起動／リセット起動ＰＢを押すと、対象機器２１０のＰＬＣから「起動信号送信」を示す機器信号が出力される。作業状況判定装置２２０では、機器信号を入力すると、作業状況情報「起動信号受信」が出力される。そして、対象機器２１０で運転が開始されると、上記同様のプロセスにより、スマートデバイス３００に「サイクルが開始されました。」と表示される（９～１７行目）。
　次に、分岐の動作例を説明する。
　スマートデバイス３００では、「NCプログラム内の軸移動量が範囲内か確認してください。」「プログラム変更を行いますか？　YES,ON」と表示される。このとき、記憶部５８には、作業者が「YES」を選択したか否かの判定条件を記述したルール、及び作業の状況として作業者が「NO」を選択したか否かの判定条件を記述したルールが記憶されている。作業者は、この表示に対し、スマートデバイス３００で「YES」を選択すると、「YES」を選択したか否かの判定条件を満たすと判定されるので、スマートデバイス３００に「NCプログラムのN番号を記憶してください。」と表示される（４１～４６行目）。
　一方、ＡＩマニュアルサーバ１００では、ステップＳ２０６に移行して、スマートデバイス３００から作業終了通知を受信したか否かを判定し、作業終了通知を受信したと判定した場合(YES)は、ステップＳ２０８に移行して、スマートデバイス３００から内部データの変化履歴を受信し、ステップＳ２１０に移行して、受信した内部データの変化履歴に基づいて内部データ（ルール）の変化を記録し、ステップＳ２１２に移行する。
　ステップＳ２１２では、ステップＳ２１０の記録結果に基づいて、最適化された内部データ（ルール）と比較した差分により作業結果に対する評価情報を生成し、ステップＳ２１４に移行して、生成した評価情報をスマートデバイス３００に送信し、ステップＳ２１６に移行する。
　ステップＳ２１６では、ステップＳ２１２で生成した評価情報を報告書のテンプレートに挿入することにより作業の報告書を作成し、ステップＳ２１８に移行して、作成した報告書を管理システム２００に送信し、一連の処理を終了する。
　一方、ステップＳ２０６で、作業終了通知を受信しないと判定した場合(NO)は、作業終了通知を受信するまでステップＳ２０６で待機する。
　次に、ＡＩマニュアルサーバ１００で習熟処理を実行する場合の動作を説明する。
　図１１は、習熟処理を示すフローチャートである。
　ＣＰＵ３０は、記憶装置４２に記憶されている所定のプログラム（評価学習モジュール）を起動させ、そのプログラムに従って、図１１のフローチャートに示す習熟処理を実行する。
　習熟処理は、作業者の作業内容を学習するときに実行される処理であって、ＣＰＵ３０において実行されると、図１１に示すように、まず、ステップＳ３００に移行する。
　ステップＳ３００では、内部データ（ルール）により作業者の行為により変化した作業の対象及び作業の状況を仮想的に再現し、ステップＳ３０２に移行して、再現した変化の各ポイントで最高評価との差異を表示装置４４に表示し、構成単位ごと又は変化ポイントごとに最適化対象にするかをオペレータ等に選択させ、ステップＳ３０４に移行する。
　ステップＳ３０４では、選択された最適化対象により内部データ（ルール）を最適化する。具体的には、過去の作業事例を入力とし機械学習し、追加及び既存の事例関係により最適化学習を行う。ステップＳ３０４の処理が終了すると、一連の処理を終了する。
　次に、ＡＩマニュアルサーバ１００で再構成処理を実行する場合の動作を説明する。
　図１２は、再構成処理を示すフローチャートである。
　ＣＰＵ３０は、記憶装置４２に記憶されている所定のプログラム（再構成モジュール）を起動させ、そのプログラムに従って、図１２のフローチャートに示す習熟処理を実行する。
　習熟処理は、ＡＩエンジンを再構成するときに実行される処理であって、ＣＰＵ３０において実行されると、図１２に示すように、まず、ステップＳ４００に移行する。
　ステップＳ４００では、最適化した内部データ（ルール）に基づいて、人間が読むことができ再取り込み可能なマニュアル様式のデータとしてマニュアルを改訂する。また、作業の状況によって処理を分岐する場合は、分岐に係るすべてのルールに基づいてマニュアルを改訂する。さらに、作業の状況によって処理を分岐する場合に、分岐点で想定する値を設定することでマニュアルを改訂することもできる。製品バージョン、時刻、メータ値その他分岐に係る作業の状況を設定した設定情報を記憶装置４２に記憶しておき、記憶装置４２のルール及び設定情報に基づいてマニュアルを改訂する。
　次いで、ステップＳ４０２に移行して、改訂したマニュアルに基づいて新規の要素が含まれるか及び差分をオペレータ等に確認させ、ステップＳ４０４に移行する。
　ステップＳ４０４では、ステップＳ４０２の確認結果に基づいて、不足している部分として、関係する構成単位又は変化ポイントを表示装置４４に表示し、ステップＳ４０６に移行して、不足している部分についてした作業結果に基づいて内部データ（ルール）を記録し、ステップＳ４０８に移行する。
　ステップＳ４０８では、記録した内部データ（ルール）により作業者の行為により変化した作業の対象及び作業の状況を仮想的に再現し、ステップＳ４１０に移行して、再現した変化の各ポイントで最高評価との差異を表示装置４４に表示し、不足している部分について構成単位ごと又は変化ポイントごとに最適化対象にするかをオペレータ等に選択させ、ステップＳ４１２に移行する。
　ステップＳ４１２では、選択された最適化対象により内部データ（ルール）を最適化する。具体的には、該当部の模範事例や内部生成した事例相当データを入力とし機械学習及び最適化学習を行う。ステップＳ３０４の処理が終了すると、一連の処理を終了する。
　次に、本実施の形態の効果を説明する。
　本実施の形態では、マニュアルに基づいて、作業の状況の判定条件を記述したルールを生成し、対象機器２１０の状態又は動作を示す機器信号に基づいて作業の状況を判定し、ルール及び判定した作業の状況に基づいて作業支援情報をスマートデバイス３００で通知する。
　これにより、スマートデバイス３００からのセンサ情報に基づいて作業の対象及び作業の状況を認識することなく、対象機器２１０の状態又は動作を示す機器信号に基づいて作業の状況を判定するので、従来に比して、処理負荷を低減することができるとともに汎用性を向上することができる。また、対象機器２１０との機器信号の送受信には認識の不確実性はない。例えば、ランプ点灯の認識は、対象機器２１０からの「ランプ点灯」信号で確実に認識することができる。したがって、機器信号に基づいて作業の状況を判定することにより、従来に比して、作業の状況について認識の確実性を向上することができる。
　さらに、本実施の形態では、ＡＩマニュアルサーバ１００は、スマートデバイス３００にルールを送信し、スマートデバイス３００は、ルールを受信し記憶部５８に記憶し、作業状況判定装置２２０から作業状況情報を受信し、記憶部５８のルール及び受信した作業状況情報に基づいて作業支援情報を通知部５２に表示する。
　これにより、スマートデバイス３００がルールを保持、運用するので、作業状況判定装置２２０とＡＩマニュアルサーバ１００との間及びスマートデバイス３００とＡＩマニュアルサーバ１００との間の通信負荷を低減することができる。また、作業状況判定装置２２０が作業の状況を判定するので、ＡＩマニュアルサーバ１００及びスマートデバイス３００の処理負荷を低減することができる。
　さらに、本実施の形態では、作業状況判定装置２２０は、対象機器２１０に対する作業の状況を示す作業状況情報を、対象機器２１０の機器信号を示す機器信号情報と対応づけて記憶する記憶部を備え、対象機器２１０のＰＬＣから機器信号を入力し、入力した機器信号に対応する作業状況情報を記憶部から読み出し、読み出した作業状況情報をスマートデバイス３００に送信する。
　これにより、作業の状況を判定する処理負荷を低減することができる。
　さらに、本実施の形態では、対象機器２１０は、複数の対象機器２１０に共通する仕様の機器信号を出力するＰＬＣを備える。
　これにより、信号仕様を共通化することで対象機器２１０の機種やバージョン等にかかわらず共通のルールを適用することができる。
　さらに、本実施の形態では、ルールは、作業の状況によって分岐する場合にその分岐に係る複数のルールを含み、分岐に係る作業の状況を設定した設定情報及びルールに基づいてマニュアルを改訂する。
　これにより、設定情報を設定しておけばその分岐に係る事項を含むマニュアルを改訂することができる。
　さらに、本実施の形態では、ルールは、作業の状況によって分岐する場合にその分岐に係る複数のルールを含み、分岐に係るすべてのルールに基づいてマニュアルを改訂する。
　これにより、すべての分岐先に係る事項を含むマニュアルを改訂することができる。
　さらに、本実施の形態では、マニュアルに含まれる用語、見出し、テキスト、項目、表、図、画像、動画又はその他の要素を関連付けてルールを生成し、模範事例による要素の変化を記録し、この記録結果に基づいて模範事例が最高評価となるように内部データ（ルール）を最適化する。
　これにより、模範事例が最高評価となるようにルールが最適化されるので、ルールへの適合性を向上することができる。
　さらに、本実施の形態では、作業の状況がルールの判定条件を満たすと判定した場合は、作業支援情報をスマートデバイス３００で通知し、内部データ（ルール）の変化を記録し、この記録結果に基づいて、最適化した内部データ（ルール）と比較した差分により作業結果に対する評価情報を生成する。
　これにより、模倣事例を基準とする評価情報を得ることができる。
　さらに、本実施の形態では、内部データ（ルール）により作業者の行為により変化した作業の対象及び作業の状況を仮想的に再現し、再現した変化の各ポイントで最高評価との差異を提示し、構成単位ごと又は変化ポイントごとに最適化対象にするかを選択し、選択された最適化対象により内部データ（ルール）を最適化する。
　これにより、作業者の実際の作業内容に応じてルールが最適化されるので、ルールへの適合性を向上することができる。
　さらに、本実施の形態では、最適化した内部データ（ルール）に基づいてマニュアルを改訂し、改訂したマニュアルに基づいて新規の要素が含まれるか及び差分を確認し、この確認結果に基づいて、不足している部分として、関係する構成単位又は変化ポイントを提示し、不足している部分についてした作業結果に基づいて内部データ（ルール）を記録し、記録した内部データ（ルール）により作業者の行為により変化した作業の対象及び作業の状況を仮想的に再現し、再現した変化の各ポイントで最高評価との差異を提示し、不足している部分について構成単位ごと又は変化ポイントごとに最適化対象にするかを選択し、選択された最適化対象により内部データ（ルール）を最適化する。
　これにより、改訂されたマニュアルに基づいて不足部分が分析され、この分析結果に基づいてルールが最適化されるので、ルールへの適合性を向上することができる。
　本実施の形態において、記憶装置４２は、発明７の設定情報記憶手段に対応し、ＰＬＣは、発明６の信号出力手段に対応し、作業状況判定装置２２０は、発明１、２又は５の作業状況判定手段に対応し、スマートデバイス３００は、発明１、２又は１４のデバイスに対応している。また、通知部５２は、発明１、２又は１０の通知手段に対応し、記憶部５８は、発明２のルール記憶手段に対応し、ステップＳ１０４は、発明１、２、９又は１１のルール生成手段に対応し、ステップＳ１０８は、発明９の要素変化記録手段に対応している。
　また、本実施の形態において、ステップＳ１１０は、発明９又は１０の学習手段に対応し、ステップＳ２０４は、発明２のルール送信手段に対応し、ステップＳ２５０は、発明２のルール受信手段に対応し、ステップＳ２５６は、発明２の作業状況情報受信手段に対応している。また、ステップＳ２６０、Ｓ２６２は、発明１、２又は１０の作業支援情報出力手段に対応し、ステップＳ２１０は、発明１０のルール変化記録手段に対応し、ステップＳ２１２は、発明１０の評価情報生成手段に対応し、ステップＳ３００は、発明１１の仮想再現手段に対応している。
　また、本実施の形態において、ステップＳ３０２は、発明１１の最適化対象選択手段に対応し、ステップＳ３０４は、発明１１の第２学習手段に対応し、ステップＳ４００は、発明７又は８のマニュアル改訂手段に対応している。
〔変形例〕
　なお、上記実施の形態においては、ステップＳ４００の処理は、マニュアルを改訂するように構成したが、これに限らず、新たなマニュアルを生成するように構成することもできる。
　また、上記実施の形態及びその変形例においては、スマートデバイス３００がルールを保持、運用するように構成したが、これに限らず、作業状況判定装置２２０がルールを保持、運用するように構成することもできる。具体的な構成は次のとおりである。
　ＡＩマニュアルサーバ１００は、作業状況判定装置２２０にルールを送信する。
　作業状況判定装置２２０は、ルールを受信し記憶部に記憶し、対象機器２１０から機器信号を入力し、入力した機器信号に基づいて作業の状況を判定し、記憶部のルール及び判定した作業の状況に基づいてスマートデバイス３００に作業支援情報を送信する。
　スマートデバイス３００は、作業支援情報を受信し、受信した作業支援情報を通知部５２に表示する。
　これにより、作業状況判定装置２２０がルールを保持、運用するので、作業状況判定装置２２０とＡＩマニュアルサーバ１００との間及びスマートデバイス３００とＡＩマニュアルサーバ１００との間の通信負荷を低減することができる。また、作業状況判定装置２２０が作業の状況を判定するので、ＡＩマニュアルサーバ１００及びスマートデバイス３００の処理負荷を低減することができる。
　また、上記実施の形態及びその変形例においては、作業状況判定装置２２０を設けて構成したが、これに限らず、作業状況判定装置２２０を設けず、作業の状況の判定をスマートデバイス３００で行うように構成することもできる。具体的な構成は次のとおりである。
　ＡＩマニュアルサーバ１００は、スマートデバイス３００にルールを送信する。
　スマートデバイス３００は、ルールを受信し記憶部５８に記憶し、対象機器２１０から機器信号を入力し、入力した機器信号に基づいて作業の状況を判定し、記憶部５８のルール及び判定した作業の状況に基づいて作業支援情報を通知部５２に表示する。
　これにより、スマートデバイス３００がルールを保持、運用するので、作業状況判定装置２２０とＡＩマニュアルサーバ１００との間及びスマートデバイス３００とＡＩマニュアルサーバ１００との間の通信負荷を低減することができる。また、スマートデバイス３００が作業の状況を判定するので、ＡＩマニュアルサーバ１００の処理負荷を低減することができる。
　また、上記実施の形態及びその変形例においては、スマートデバイス３００がインターネット１９９と通信できない環境に陥った場合について特に説明しなかったが、通信できない環境に陥った場合、スマートデバイス３００は自律動作するように構成することもできる。
　また、上記実施の形態及びその変形例において、対象機器２１０には、対象機器２１０の状態又は動作を示す機器信号を出力する機器としてＰＬＣを組み込んだが、これに限らず、ＭＣＵ（Micro Controller Unit）など、ＰＬＣと同様の機能を実現する機器を組み込むこともできる。
　また、上記実施の形態及びその変形例において、図６、図８、図１１及び図１２のフローチャートに示す処理を実行するにあたってはいずれも、記憶装置４２に予め記憶されているプログラムを実行する場合について説明したが、これに限らず、これらの手順を示したプログラムが記憶された記憶媒体から、そのプログラムをＲＡＭ３４に読み込んで実行することもできる。
　また、上記実施の形態及びその変形例においては、作業者が機器や設備等のメンテナンスを行う場合について本発明を適用したが、これに限らず、本発明の主旨を逸脱しない範囲で他の場合にも適用可能である。例えば、組立作業、事務作業その他の作業を行う場合について本発明を適用することもできる。
１００…ＡＩマニュアルサーバ、　３０…ＣＰＵ、　３２…ＲＯＭ、　３４…ＲＡＭ、　３８…Ｉ／Ｆ、　３９…バス、　４０…入力装置、　４２…記憶装置、　４４…表示装置、　２００…管理システム、　２１０…対象機器、　２２０…作業状況判定装置、　３００…スマートデバイス、　５０…センサ、　５２…通知部、　５４…通信部、　５６…制御部、　５８…記憶部、　１９９…インターネット

Claims (15)

  1. 　通知手段を有し作業者が装着又は携帯するデバイスと通信可能に接続し、前記作業者の作業を支援する作業支援システムであって、
    　作業の手順、内容、留意点又はその他の事項を記述したマニュアルに基づいて、作業の状況の判定条件を記述したルールを生成するルール生成手段と、
    　作業の対象機器の状態又は動作を示す機器信号に基づいて前記作業の状況を判定する作業状況判定手段と、
    　前記ルール生成手段で生成したルール及び前記作業状況判定手段の判定結果に基づいて作業支援情報を前記通知手段に出力する作業支援情報出力手段とを備えることを特徴とする作業支援システム。
  2. 　作業者が装着又は携帯するデバイスと、サーバと、作業状況判定装置とを通信可能に接続し、前記作業者の作業を支援する作業支援システムであって、
    　前記サーバは、作業の手順、内容、留意点又はその他の事項を記述したマニュアルに基づいて、作業の状況の判定条件を記述したルールを生成するルール生成手段と、
    　前記ルール生成手段で生成したルールを前記デバイスに送信するルール送信手段とを有し、
    　前記作業状況判定装置は、作業の対象機器の状態又は動作を示す機器信号を当該作業の対象機器から入力する信号入力手段と、
    　前記信号入力手段で入力した機器信号に基づいて前記作業の状況を判定する作業状況判定手段と、
    　前記作業状況判定手段の判定結果を示す作業状況情報を前記デバイスに送信する作業状況情報送信手段とを有し、
    　前記デバイスは、通知手段と、
    　前記ルールを受信するルール受信手段と、
    　前記ルール受信手段で受信したルールを記憶するルール記憶手段と、
    　前記作業状況情報を受信する作業状況情報受信手段と、
    　前記ルール記憶手段のルール及び前記作業状況情報受信手段で受信した作業状況情報に基づいて作業支援情報を前記通知手段に出力する作業支援情報出力手段とを有することを特徴とする作業支援システム。
  3. 　作業者が装着又は携帯するデバイスと、サーバと、作業状況判定装置とを通信可能に接続し、前記作業者の作業を支援する作業支援システムであって、
    　前記サーバは、作業の手順、内容、留意点又はその他の事項を記述したマニュアルに基づいて、作業の状況の判定条件を記述したルールを生成するルール生成手段と、
    　前記ルール生成手段で生成したルールを前記作業状況判定装置に送信するルール送信手段とを有し、
    　前記作業状況判定装置は、前記ルールを受信するルール受信手段と、
    　前記ルール受信手段で受信したルールを記憶するルール記憶手段と、
    　作業の対象機器の状態又は動作を示す機器信号を当該作業の対象機器から入力する信号入力手段と、
    　前記信号入力手段で入力した機器信号に基づいて前記作業の状況を判定する作業状況判定手段と、
    　前記ルール記憶手段のルール及び前記作業状況判定手段の判定結果に基づいて作業支援情報を前記デバイスに送信する作業支援情報送信手段とを有し、
    　前記デバイスは、通知手段と、
    　前記作業支援情報を受信する作業支援情報受信手段と、
    　前記作業支援情報受信手段で受信した作業支援情報を前記通知手段に出力する作業支援情報出力手段とを有することを特徴とする作業支援システム。
  4. 　作業者が装着又は携帯するデバイスと、サーバとを通信可能に接続し、前記作業者の作業を支援する作業支援システムであって、
    　前記サーバは、作業の手順、内容、留意点又はその他の事項を記述したマニュアルに基づいて、作業の状況の判定条件を記述したルールを生成するルール生成手段と、
    　前記ルール生成手段で生成したルールを前記デバイスに送信するルール送信手段とを有し、
    　前記デバイスは、通知手段と、
    　前記ルールを受信するルール受信手段と、
    　作業の対象機器の状態又は動作を示す機器信号を当該作業の対象機器から入力する信号入力手段と、
    　前記信号入力手段で入力した機器信号に基づいて前記作業の状況を判定する作業状況判定手段と、
    　前記ルール受信手段で受信したルール及び前記作業状況判定手段の判定結果に基づいて作業支援情報を前記通知手段に出力する作業支援情報出力手段とを有することを特徴とする作業支援システム。
  5. 　請求項１乃至４のいずれか１項において、
    　前記作業の状況を前記機器信号と対応づけて記憶する作業状況記憶手段を備え、
    　前記作業状況判定手段は、前記機器信号に対応する前記作業の状況を前記作業状況記憶手段から参照することを特徴とする作業支援システム。
  6. 　請求項１乃至５のいずれか１項において、
    　前記対象機器は、複数の前記対象機器に共通する仕様の前記機器信号を出力する信号出力手段を有することを特徴とする作業支援システム。
  7. 　請求項１乃至５のいずれか１項において、
    　前記ルールは、前記作業の状況によって分岐する場合に当該分岐に係る複数の前記ルールを含み、
    　前記分岐に係る作業の状況を設定した設定情報を記憶する設定情報記憶手段と、
    　前記ルール及び前記設定情報記憶手段の設定情報に基づいて前記マニュアルを生成又は改訂するマニュアル改訂手段とを備えることを特徴とする作業支援システム。
  8. 　請求項１乃至５のいずれか１項において、
    　前記ルールは、前記作業の状況によって分岐する場合に当該分岐に係る複数の前記ルールを含み、
    　前記分岐に係るすべての前記ルールに基づいて前記マニュアルを生成又は改訂するマニュアル改訂手段を備えることを特徴とする作業支援システム。
  9. 　請求項１乃至５、７及び８のいずれか１項において、
    　前記ルール生成手段は、前記マニュアルに含まれる用語、見出し、テキスト、項目、表、図、画像、動画又はその他の要素を関連付けて前記ルールを生成し、
    　模範事例による前記要素の変化を記録する要素変化記録手段と、
    　前記要素変化記録手段の記録結果に基づいて前記模範事例が最高評価となるように前記ルールを最適化する学習手段とを備えることを特徴とする作業支援システム。
  10. 　請求項９において、
    　前記作業支援情報出力手段は、前記作業の状況が前記ルールの判定条件を満たすと判定した場合は前記作業支援情報を前記通知手段に出力し、
    　前記ルールの変化を記録するルール変化記録手段と、
    　前記ルール変化記録手段の記録結果に基づいて、前記学習手段で最適化したルールと比較した差分により作業結果に対する評価情報を生成する評価情報生成手段とを備えることを特徴とする作業支援システム。
  11. 　請求項９及び１０のいずれか１項において、
    　前記ルール生成手段で生成したルールにより前記作業者の行為により変化した前記作業の対象及び前記作業の状況を仮想的に再現する仮想再現手段と、
    　前記仮想再現手段で再現した変化の各ポイントで最高評価との差異を提示し、構成単位ごと又は前記変化ポイントごとに最適化対象にするかを選択する最適化対象選択手段と、
    　前記最適化対象選択手段で選択された最適化対象により前記ルールを最適化する第２学習手段とを備えることを特徴とする作業支援システム。
  12. 　請求項２乃至４のいずれか１項に記載の作業支援システムにおける前記サーバであることを特徴とする作業支援サーバ。
  13. 　請求項２及び３のいずれか１項に記載の作業支援システムにおける前記作業状況判定装置であることを特徴とする作業状況判定装置。
  14. 　請求項２乃至４のいずれか１項に記載の作業支援システムにおける前記デバイスであることを特徴とする作業者用デバイス。
  15. 　請求項６記載の作業支援システムにおける前記対象機器であることを特徴とする作業対象機器。
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