WO2021176838A1 - 作業統合管理システム - Google Patents

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WO2021176838A1
WO2021176838A1 PCT/JP2021/000320 JP2021000320W WO2021176838A1 WO 2021176838 A1 WO2021176838 A1 WO 2021176838A1 JP 2021000320 W JP2021000320 W JP 2021000320W WO 2021176838 A1 WO2021176838 A1 WO 2021176838A1
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WO
WIPO (PCT)
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work
plan
management system
function
integrated management
Prior art date
Application number
PCT/JP2021/000320
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
亮介 小林
孝一 黒澤
平野　克彦
朋志 甲斐田
一平 石塚
宗徳 田山
晴香 薄田
隆浩 長井
洋 関
宣隆 木村
小田井　正樹
孝保 笠原
Original Assignee
日立Ｇｅニュークリア・エナジー株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 日立Ｇｅニュークリア・エナジー株式会社 filed Critical 日立Ｇｅニュークリア・エナジー株式会社
Publication of WO2021176838A1 publication Critical patent/WO2021176838A1/ja

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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling

Definitions

  • the present invention relates to a work integrated management system for performing and managing work with many uncertainties.
  • OR method operations research method
  • Patent Document 1 for the purpose of providing an autonomous work integrated management system capable of flexibly responding to changes in the work environment caused by other missions or the like, "controlling autonomous work by a plurality of work devices".
  • a detection result from a work database in which information about the work of the work device is stored and a plurality of detection devices that detect the state of the work device and the environment of the work area in which the work device is arranged.
  • a work state estimation unit that estimates the work state of the work device based on the information stored in the work database, an operation database that stores information on the operation pattern of the work device, and the work state estimation unit.
  • the device state estimation unit that estimates the operating state of the working device based on the estimation result of the working state of the working device and the information stored in the operation database, and the work command input by the operator up to the device command.
  • Command generation to generate each control amount of the plurality of work devices based on the command input unit to be disassembled, the estimation result of the operating state of the work device in the device state estimation unit, and the device command from the command input unit.
  • the command generation unit includes a unit, and when the command generation unit generates a control amount for executing a first mission by autonomous work of a first work group composed of a part of the plurality of work devices, the command generation unit is described. Based on the control amount of the second mission executed by the autonomous work of the second work group composed of a plurality of other work devices different from the first work group, the work device related to the first mission An autonomous work integrated management system characterized by generating a controlled amount.
  • a processing plan for internal structures and fuel debris (processing work), a carry-out plan for processed objects (carry-out work), and an inter-building transfer plan for the carried-out items.
  • processing work a processing plan for internal structures and fuel debris
  • carry-out plan for processed objects (carry-out work)
  • inter-building transfer plan for the carried-out items (Transfer work)
  • local worker allocation plan on-site work by humans
  • the objective function is finally minimized / maximized to obtain an efficient and optimal solution. This is generally required, but the case of decommissioning work is characterized by many uncertainties.
  • the viewpoints such as minimizing the construction period, minimizing the cost, and minimizing the risk will be adopted, but in the decommissioning work of the nuclear power plant, fuel debris will be taken out.
  • the environment surrounding the work is high dose, dark place, high humidity, the numerical value is uncertain depending on the place, the situation is uncertain depending on the work target unit, and the presence or absence of melt damage is uncertain.
  • the quantity of fuel debris to be processed and carried out is uncertain, the location and distribution are uncertain, the material of fuel debris is uncertain, the appropriate processing method is uncertain, etc. Uncertainties are assumed.
  • a work integrated management system for performing and managing work with many uncertainties, and a better optimum solution is obtained after comparing and evaluating the plan and the actual result with respect to the initial work plan.
  • the work plan modification function that modifies the initial work plan for the purpose of obtaining and the evaluation of the two constraint functions by two axes
  • the three-axis evaluation that derives and presents the optimum solution in consideration of another constraint function. It is characterized by having at least one of the functions, the short-term optimal resource allocation during work, and the medium- to long-term resource allocation planning function that formulates the optimal resource allocation plan in the medium to long term.
  • the present invention is "a work integrated management system for managing the execution of work, which is an input unit for inputting a work plan and actual results and recording them in a database, and a work plan and the actual results registered in the database.
  • a work plan correction function that corrects the work plan when the work is not proceeding as planned, and a three-axis evaluation function that presents a solution derived based on a plurality of constraint functions registered in the database.
  • an arithmetic unit having at least one function and an output unit for distributing the processing result in the arithmetic unit are provided. It is a work integrated management system characterized by being equipped.
  • the figure which shows the processing method change example.
  • the figure which shows the details of the initial work plan execution and correction process The figure which shows the relationship between the hardness and toughness of the processing object at the time of performing an additional test. The figure which shows the relationship between the approximate material, the processing method and the processing efficiency at the time of performing an additional test. The figure which shows an example of the required period when performing an additional test. The figure which shows that the result of construction is used for the work plan revision of another unit. The figure which shows the flow of the process at the time of review by an additional test. The figure which shows the rough processing flow of 3 axis evaluation function PL2. The figure which shows the example of the initial work plan making. The figure which shows the work plan and the record which did not keep the plan when absolute time was taken into consideration as a constraint condition.
  • FIG. 11 and FIG. 12 show the processing flow of the case of the worker A of FIG. 11 and FIG. 12 by the 3-axis evaluation function of FIG.
  • the figure which specifically described the processing content of the processing step S40 of FIG. The figure which shows the method of grasping the training effect by combining a skilled worker and a new worker.
  • the figure which specifically described the processing content of the processing step S50 of FIG. The figure which shows the combination of three functions.
  • the figure which shows the example which determines the work content The figure which shows the example which determines the work content.
  • FIG. 1 is a diagram showing an overall configuration example of the work integrated management system of the present invention.
  • the computer devices installed in the site 1, the work planning area 2, the technology development area 3, and the worker training area 4 are interconnected by remote communication 9, and the objective function (period / cost etc.)
  • a system is constructed to formulate and revise a work plan that can obtain the optimum solution of.).
  • Local 1 is divided into a local work area 1a and a local operation area 1b, and the local operation area 1b is also used as a local worker station.
  • a computer device including a display / input device 7a and a work progress management device 8a is installed in the local operation area 1b.
  • the on-site worker 5a in the on-site operation area 1b obtains the initial and / or modified work plan from the work plan area 2 via the display / input device 7a, and based on the information, in the on-site work area 1a.
  • Work and / or remote control work of the work device 6 in the field work area 1a is started, and the information on the actual machine status and / or the work progress status obtained as a result is displayed / or the work progress management device via the input device 7a.
  • Store in 8a Store in 8a.
  • a computer device composed of a display / input device 7b and a work planning device 8b is installed.
  • the work planner 5b in the work plan area 2 receives information on the actual machine status and / or work progress status from the site 1 via the display / input device 7b, and various technology development results and / or test results from the technology development area 3.
  • the work training result and / or the worker profile is obtained from the worker training area 4, and the work planning device 8b is used based on the information to determine the necessity of work planning and / or work plan revision and /.
  • the content is determined, and the initial and / or modified version work plan obtained as a result is slightly modified via the display / input device 7b as necessary and stored in the work planning device 8b.
  • a computer device composed of a display / input device 7c and a technology data management device 8c is installed.
  • the technology developer 5c in the technology development area 3 obtains information on the actual machine status and / or the work progress status from the site 1 via the display / input device 7c, and is necessary for appropriately proceeding with the decommissioning work.
  • Various technology development and / or test necessity judgment and / or content determination are carried out, various technology development and / or test is executed, and various technology development results and / or test results obtained as a result are displayed and input. It is stored in the technical data management device 8c via the device 7c.
  • a computer device composed of a display / input device 7d and a worker data management device 8d, and a worker training facility 4a are installed.
  • the training participants 5d in the worker training area 4 obtain information on the actual machine status and / or the work progress status from the site 1 via the display / input device 7d, and carry out the training using the worker training facility 4a.
  • the equipment improvement necessity judgment and / or the work training content determination is carried out, the equipment improvement and / or the work training is carried out, and the work training result and / or the worker obtained as a result
  • the profile is stored in the worker data management device 8d via the display / input device 7d.
  • MU test mockup test
  • the worker training facility 4a described above also includes this MU test facility.
  • VR virtual space
  • each area is shown separately in FIG. 1, a plurality of areas may be arranged in the same area. That is, the work planning area 2 and the worker training area 4 may be the same area, or the technology development area 3 and the worker training area 4 may be the same area.
  • the work plan in the work integrated management system shown in FIG. 1 is formulated mainly by the work planner 5b in the work plan area, and information is shared with related parties.
  • the initial plan is formulated by, for example, the OR method. There is something.
  • the work plan in the work integrated management system of the present invention is performed using the three functions from the new viewpoint of FIG. Here, only the outline of each function will be described, and the details will be described later with actual examples. In the present invention, it is preferable not only to utilize these three functions independently, but also to utilize them in association with each other.
  • the first function in the work integrated management system of the present invention is the work plan correction function PL1.
  • the work plan is modified with the aim of obtaining a more optimal solution after comparing and evaluating the plan and the actual results with respect to the initial work plan.
  • the second function in the work integrated management system of the present invention is the 3-axis evaluation function PL2.
  • the third function in the work integrated management system of the present invention is the medium- to long-term resource allocation planning function PL3.
  • Formulate an optimal resource allocation plan in the medium to long term taking into consideration not only the instantaneous (ad hoc) optimal resource allocation during work, but also the training of workers and the performance improvement of work equipment.
  • FIG. 3 shows a rough processing flow of the work plan correction function PL1.
  • the work plan correction function PL1 is a function of modifying the work plan for the purpose of obtaining a more optimum solution after comparing and evaluating the plan and the actual result with respect to the initial work plan.
  • the initial work plan is drawn up in the processing step S11
  • the work is executed according to the initial work plan in the processing step S12
  • the work is planned in the appropriate process points of the initial work plan at the hold points set in advance in the processing step S14.
  • evaluate the progress If the work is proceeding as planned, it is evaluated as good and it is judged that the work is completed. If it is confirmed that the work is not proceeding as planned, it is regarded as a defect and the work is performed in the processing step S13.
  • the plan is reviewed, the process returns to the process step S12, and a series of processes are repeatedly executed until the evaluation result is good.
  • FIGS. 4a, 4b, 4c, 4d, and 5 A specific example of the processing step S11 and details of the processing content will be described with reference to FIGS. 4a, 4b, 4c, 4d, and 5.
  • FIG. 4a the reactor pressure vessel after a severe accident in which the fuel in the reactor pressure vessel RPV stored in the reactor containment vessel PCV melts occurs. It is assumed that the reactor internal structure / fuel debris is taken out, which is expected to be distributed in various places a, b, c, d, and e inside and outside the RPV.
  • the composition of the debris in which the internal structure and the fuel are melted is unknown in terms of melting condition and degree, but as shown in FIG. 4b, the hardness [Hv] and toughness [J] of the debris are from material 1 to the material. It can be estimated that it is close to any of 5.
  • an appropriate processing method can be selected according to the hardness [Hv] and toughness [J] of the similar material.
  • the processing method 1 can be judged to be appropriate if the hardness [Hv] and the toughness [J] of the material 1 are satisfied.
  • an approximation when the processing method 1 is applied to the debris processing removal work can be calculated.
  • FIG. 4d summarizes the relationship between hardness [Hv] and toughness [J], approximate material, suitable processing method, and estimated required time for each region a, b, c, d, and e.
  • the work planner 5b who works in the work plan area 2 of FIG. 1 formulates an initial work plan based on the above judgment, for example, and this initial work plan is a plan built based on many estimates.
  • This estimation is the selection of approximate materials having physical property values such as hardness [Hv] and toughness [J] of debris, and physical property values close to those values, selection of an appropriate processing method, and processing efficiency [ton / h] during processing.
  • Debris deposit amount [ton] and distribution status refers to the estimated time required for processing and removal work.
  • FIG. 5 shows the details of the initial work planning process (process step S11 of FIG. 3) in the case of the cases of FIGS. 4a, 4b, 4c, and 4d.
  • the processing step S111 of FIG. 5 the drafting of the initial work plan is started, and in the processing step S112, the distribution of the processing and removal targets in the RPV (reactor pressure vessel), which is the stage of FIG. 4a, is estimated.
  • the processing step S113 a processing test of an approximate material whose distribution is estimated in the factory, which is the stage of FIGS. 4b and 4c, is carried out.
  • a suitable processing method and an estimated time required for processing which are the steps of FIG. 4d, are derived. These series of processes are repeatedly executed until the estimation for all the regions is completed, and the process ends in the process step S116.
  • FIGS. 6a, 6b, 6c, and 7. show the revision of the work plan when the work is performed based on the drafted work plan and the work does not proceed as expected.
  • FIG. 6a shows the relationship between the required time and the processing and removal amount, and it can be seen that the processing does not proceed as expected in the actual machine construction L2 with respect to the initial work plan L1 and the processing required time greatly exceeds the plan. Represents.
  • the debris was estimated to be close to the material 1 in the initial estimation, and it was estimated that it was appropriate to apply the processing method 1.
  • the material 5 and the processing method 2 are used. Since it is presumed to be more appropriate, it indicates that the plan was revised to the approximate material 5 and the processing method 2 to reflect the result of the actual machine construction. In this way, the work plan is revised by collating the actual machining efficiency with the factory test data, correcting the estimated contents, and reselecting a suitable machining method.
  • FIG. 6c is a diagram in which the relationship between the rotation speed of the processing tool and the processing efficiency is reviewed from the viewpoint of whether the processing tool is appropriate, and as a result, the rotation speed of the tool is changed while the processing method remains the same. An example of the decision is shown.
  • FIG. 7 shows the details of the initial work plan execution and the correction process (processing steps S12, S13, S14 of FIG. 3) in the case of the cases of FIGS. 6a, 6b and 6c.
  • processing on the actual machine is started according to the work plan. Specifically, in the next processing step S20, the region a in the reactor pressure vessel RPV is processed, in the processing step S30, the evaluation is performed at the assumed end time at the time of planning, and the judgment in the processing step S40 is unexpected. Suppose that it turns out that processing time is required.
  • the in-factory test data (processing database) and the initial plan (FIG. 4D) are stored in the database S101.
  • the processing step S100 the actual machine construction result is collated with the in-factory test data, and in the processing step S110. From the actual machine construction results, consider whether or not it is possible to change the parameters (rotation speed) of the machining tool. If it can be handled (YES), the setting is changed in the processing step S120, and then the process returns to the processing step S20 to perform the processing again.
  • the processing step S110 If it is impossible to deal with (No) in the judgment of the processing step S110, the appropriate processing method is re-estimated as shown in FIG. 6b in the processing step S130, and the processing apparatus, processing tool, etc. are decided to be changed in the processing step S140. Then, after the processing apparatus is reset in the processing step S150, the process returns to the processing step S20 and the processing of the region a is performed again. After that, the above processing is repeatedly executed, and when all the processing is completed in the processing step S50, the area is changed to b in the processing step S60, and the same processing is repeatedly executed again. When the processing of all the regions in the series is completed, the processing step S70 ends the processing on the actual machine.
  • the work plan correction function corrects the work plan by comparing the actual machining efficiency with the factory test data, correcting the estimated contents, and reselecting the appropriate machining method. At the same time, the estimated required time is recalculated.
  • FIG. 7 illustrates an example in which the work plan correction function PL1 can be dealt with by confirming the progress at an appropriate time after the construction is executed and changing the machining method and machining conditions. On the other hand, when the progress is confirmed, there is a large delay, and it may be necessary to reconsider the work plan from the ground up.
  • FIG. 8a, FIG. 8b, FIG. 8c, and FIG. 8d show the modification of the work plan when the actual processing efficiency deviates significantly from the factory test data. In this case, an additional test will be conducted to expand the content of the test data.
  • the graph of FIG. 8a shows that in the initial plan of FIG. 4b, the part that the approximate material 1 was supposed to be optimal was considered to be suitable for the new approximate material 6 when the construction results were taken into consideration. It shows. At this time, the material of the region a is re-estimated from the result of the actual machine.
  • the data was expanded by the additional test for the newly nominated material 6, and the processing method 2 was newly selected as the processing method in this case.
  • the material 6 is additionally tested to expand the data, the optimum processing method is selected, and the plan is revised.
  • FIG. 8d shows that the “difference between the estimation and the actual result” in the area a can be used for re-estimation and revision of the work plan in other areas of the same unit, and there are a plurality of decommissioning target units. In the case of a plant that has it, it is shown that the "difference between estimation and actual result" obtained at one unit can be used for modifying the work plan of another unit.
  • FIG. 9 shows a processing flowchart when a large delay is found and a review is performed by an additional test.
  • the flow up to the processing step S100 is the same as that in FIG. 7, and therefore, the processing steps S102 and subsequent steps will be described here.
  • the processing step S102 of the processing flow of FIG. 9 it is determined from the actual machine construction result whether or not an additional test is necessary.
  • the material in the area a is re-estimated from the factory test data (processing database) in the processing step S109, the initial plan stored in the database S101 is modified, and the processing in the processing step S110 is performed.
  • the subsequent processing is the same as that in FIG. 7, the description thereof will be omitted, but in short, the processing method and processing conditions are modified, and the construction is started again.
  • the process proceeds to the processing in the processing step S103.
  • the material in the area a is re-estimated from the actual machine construction result. Since there is no data on the re-estimated material in the factory test data (processing database), the process proceeds to the processing step S104, and in the processing step S104, an additional test is performed to expand the data. Further, in the processing step S105, an appropriate processing method is estimated again based on the additional test result.
  • a processing apparatus corresponding to the re-estimated processing method is developed, and in the processing step S107, training for operating the apparatus is carried out in the worker training equipment.
  • the in-factory test data and the initial work plan stored in the database S101 are corrected, and after that, the process returns to the processing step S20 and the construction by the new processing method is restarted.
  • the process returns to the processing step S20 and the construction by the new processing method is restarted.
  • it is useful for the material re-estimation after the area b and the material estimation of another machine in the processing step S108.
  • the result of re-estimating the material of the region a from a1 to a1' is used for re-estimating the material of the region b (b1 to b1'), and similarly for the regions c and d, the re-estimation of other regions is performed.
  • the results will be used to re-estimate the material for the next work area. Since this re-estimation is repeated, if the absolute amount of the construction target in the work target area (weight, volume, etc. for each material) does not change, the estimation accuracy will improve as the machining work on the actual machine progresses. Is expected.
  • the above description an example of focusing on the work period as one of the objective functions has been described. However, for example, when the cost and the amount of equipment are emphasized as the objective function, the necessity of developing a processing device and the implementation of worker training It is necessary to scrutinize the necessity judgment.
  • the 3-axis evaluation function which is the second function in the work integrated management system of the present invention, will be described with reference to FIGS. 10 to 13.
  • the optimum solution is derived and presented in consideration of another axis (another constraint function).
  • FIG. 10 shows a rough processing flow of the 3-axis evaluation function PL2.
  • an initial work plan is drawn up in the processing step S21
  • evaluation items (2 items) are input in the processing step S22
  • constraints are input in the processing step S23
  • whether or not the solution is optimal is evaluated in the processing step S24. .. If it is not the optimum solution, the process returns to step S22, the evaluation items (2 items) are re-entered, and the repeated processing is executed until the optimum solution is determined.
  • FIG. 12 shows the work plan and the actual result of not observing the work plan when the absolute time is added as a constraint condition for the case of the worker A described above. If the time required to create the material exceeds the expected time, the process will be delayed, and in order to make up for the process delay, overtime work after the scheduled time will be forced. The point in this case is that there are constraints related to the absolute time that elapses regardless of the progress of the process. Specifically, it means that the upper limit of overtime hours per month or year is generally set, and work plans and work results that exceed the upper limit are not allowed.
  • FIG. 13 shows the processing of the 3-axis evaluation function PL2 of FIG. 10 applied to the case of the worker A of FIGS. 11 and 12.
  • the worker A starts the initial work planning of the task to be completed by the end of the day.
  • the work place and the estimated required time are input for each task as the evaluation items (2 items).
  • the work order and the absolute time are input as the constraint conditions, and whether or not the solution is the optimum solution is evaluated in the processing step S24a. If it is not the optimum solution, the process returns to the processing step S22a, the evaluation items (2 items) are re-entered, and the repeated processing is executed until the optimum solution is determined.
  • the worker A finishes drafting the initial work plan of the task to be completed by the end of the day (processing step S25a).
  • data is input to the time axis and the spatial axis (where, at what time, and how many hours the worker works) to evaluate the two axes, and the previous process.
  • the post-process will be restricted by the progress of the process, organize by the process axis, and make a work plan by taking into account the restrictions related to the absolute time that elapses regardless of the progress of the process.
  • nurse scheduling is an example of the idea of making a plan so as not to exceed the upper limit value (simple value) of overtime hours.
  • plant operation optimization in consideration of material deterioration with operation time (process progress).
  • the concept of the three-axis evaluation of the present invention is characterized in that the time elapsed regardless of the progress of the process and the scheduling for formulating the work plan in consideration of the constraint function related to the time are set.
  • the algorithms used are the same, but the concepts are different.
  • the former horizontal axis is the time axis (process axis), while the latter is the absolute time axis.
  • the 3-axis evaluation function PL2 means that in this case, the absolute time axis is taken up and considered as the third factor.
  • the medium- to long-term resource allocation planning function PL3 which is the third function in the work integrated management system of the present invention, will be described with reference to FIGS. 14 to 21.
  • the resources here refer to on-site workers and equipment for on-site work, but in the following description, the on-site workers will be mainly taken as an example.
  • the medium- to long-term resource allocation planning function PL3 formulates an optimal resource allocation plan from a medium- to long-term perspective, taking into consideration not only the optimal resource allocation only at the start of work but also the training of workers and equipment improvement.
  • FIG. 14 shows a rough processing flow of the medium- to long-term resource allocation planning function PL3.
  • the process step S31 the drafting of the resource allocation plan at the time of work is started.
  • the process step S32 the work force of an individual is calculated
  • the process step S33 the work force as a group is calculated
  • a team suitable for carrying out the work is selected and assigned, and at the time of work.
  • the drafting of the resource allocation plan of the above is completed (processing step S35).
  • a database DB1 that stores the profile of each worker and a database DB2 that stores the profile of each team are prepared.
  • FIG. 15 shows a configuration example of databases DB1 and DB2 that store profiles of each worker and each team.
  • the ability of each individual is grasped by, for example, an index of work ability, and a database is created.
  • the amount of work is indexed by a work force calculation function with variables such as age, years of service, years of on-site work experience, and results at the time of a mock test of an actual machine.
  • worker 1 has 70 points and worker 2 has 30 points, but in terms of work ability as a team, the work ability of worker 1 and worker 2 in a team is evaluated as 60 points.
  • NS This work ability is often calculated according to the work content of the local work, and it is good that the work ability is evaluated separately for the work showing high ability and the work that is relatively weak as a team.
  • this example in FIG. 15 formulates the optimal resource allocation plan in the medium to long term, considering not only the optimal resource allocation only at the start of work but also the training of workers. It is a function.
  • the work force calculation and work allocation of workers and teams is a momentary story only at the time of calculation, but since the construction period often takes a long time in large-scale construction, skilled workers It is necessary to decide the team formation in consideration of the retirement of the team and the growth of new workers.
  • An example of an algorithm for determining team formation is a nurse scheduling problem, and an example of team formation considering the growth of new workers is a flight scheduling problem.
  • the work force of an individual is calculated based on the profile of each worker, and the total work force of a team composed of a plurality of workers (all combinations of patterns of constituent members). Is calculated. Since the work force of one worker exceeds the work force of the team composed of workers 1 and 2, it is a resource with higher work efficiency to allocate work to one worker only at this point. It can be judged as an arrangement plan.
  • the medium- to long-term resource allocation planning function PL3 is planning the appropriate allocation of individual ability and team ability from the viewpoint of human ability.
  • 16a and 16b show an example of a medium- to long-term resource allocation plan.
  • FIG. 16a shows the configuration of the current worker in the upper row, the configuration of the worker 10 years later in the middle row, and the configuration example of the worker 20 years later in the lower row.
  • Such a long-term perspective is indispensable for decommissioning work of nuclear power plants.
  • the ages and work abilities of each of workers A, B, and C are as shown in the figure.
  • a worker C who has just started working with a veteran worker B and therefore has a low work ability is illustrated.
  • the medium- to long-term resource allocation planning function PL3 accurately grasps the state of the upper stage at the present time, and at the present time, predicts and proposes personnel recruitment and education plans in 10 and 20 years as a team. be.
  • FIG. 16b is a plan of FIG. 16a, which is examined by the medium- to long-term resource allocation planning function PL3 together with an example of a training plan for a new worker C at the present time, which is a key resource.
  • the horizontal axis of FIG. 16b is the age of the worker C, and the vertical axis is the work force.
  • the medium- to long-term resource allocation planning function PL3 predicts the transition of the work force of the worker C as shown by the dotted line, but it is necessary to actually confirm the degree of training of the worker C several years later.
  • the skill confirmation test of the workers is conducted regularly (based on the concept of qualifications that need to be renewed), and the work contents that the workers have experienced so far. If the work content with a high degree of training is confirmed by correlating the score fluctuation of the skill confirmation test, a method of expanding the work content to another worker can be considered.
  • FIG. 18 specifically describes the processing content of the processing step S40 of FIG.
  • the processing flow of the method of optimizing the work force of the entire worker over a plurality of years in FIG. 17 is, in short, the processing steps S33 and S34 in the rough processing flow of the medium- to long-term resource allocation planning function PL3 in FIG. Processing step S40 is added between.
  • the addition of the processing step S40 is executed, for example, when evaluating the training degree of the new worker C and formulating a training plan for another worker.
  • step S41 data for the resource allocation plan at the time of work is acquired. This is, for example, to take in the information of the target worker C from the databases DB1 and DB2 that store the profile of each worker and the profile of each team.
  • the work contents that the worker C has experienced so far are organized, and the results are accumulated as the personal profile of the worker C in the database DB1.
  • the worker C is made to take the skill confirmation test, and based on the result, the current work force of the worker C is calculated in the processing step S44, and this is the work of the worker C in the database DB1. Overwrite as force data.
  • the processing step S45 the correlation between the work content experienced by the worker C and the fluctuation of the work force is analyzed.
  • the process of acquiring this correlation is performed for a person other than the worker C to increase the number of data, and the correlation function is complemented so that the estimation can be performed up to 20 years later, for example.
  • the measured value of the work force fluctuation amount of the worker C greatly exceeds the predicted value calculated from the correlation function, it is determined that the training efficiency of the work content experienced by the worker C is high, and the processing step.
  • the work ability is improved by expanding the work contents to other workers.
  • the series of processes shown in FIGS. 17 and 18 refers to the method of optimizing the work force of the entire worker over a plurality of years among the medium- to long-term resource allocation planning functions of the present invention for the formulation of the initial work plan. It is the one explained.
  • the total work force of the team can be calculated by the processing up to the processing step S33 of FIG. 17, and the table of the 20xx year of FIG. 16a can be created. Further, the table after 10 years and 20 years is created as a predicted value of work force based on the correlation function obtained in the processing step S45 (FIG. 18). After that, the best team for business execution is selected and assigned, and the plan is completed.
  • a method of conducting skill training using multiple patterns of MU test equipment in a team formation of multiple patterns can be considered.
  • FIG. 19 shows a team formation of multiple patterns, working on skill training using multiple patterns of MU test equipment, acquiring a large number of samples, and focusing mainly on the "work capacity improvement amount" on the side of new workers. It shows that the team combination, work content, and training efficiency are correlated.
  • each team is made to continuously take the skill confirmation test at an appropriate timing, and each time, the work ability before and after the test is evaluated and accumulated.
  • FIG. 20 is basically the same as FIGS. 14 and 17, but the processing step S50 is added between the processing steps S33 and S34.
  • the addition of the processing step S50 is executed when acquiring a team formation with high worker training efficiency.
  • FIG. 21 specifically describes the processing content of the processing step S50 of FIG. 20.
  • acquisition of training data and evaluation of efficiency are started. Specifically, prepare data such as work ability as a team.
  • a team is formed based on the work ability of each person. In this scene, the team is organized in various combinations, such as cases where the work force of the workers who make up the team is different, and cases where the work force is the same.
  • processing step S53 a plurality of patterns of full-scale tests are carried out by each team.
  • the work force of each team and each individual before and after the actual scale test is calculated and stored in the database DB2 that stores the profile of each team.
  • data is appropriately called from the database DB2, the combination of teams, the work content, and the correlation of the training efficiency are arranged, and then the combination of the teams judged to have high training efficiency and the work content are extracted.
  • teams of various combinations are formed as shown in FIG. 19 in the processes up to process step S53.
  • By performing a plurality of full-scale tests of a plurality of patterns in each team by the subsequent processing it is possible to evaluate the correlation between the combination of teams, the work content, and the training efficiency and create a database, and the database created in the processing step S50. It is possible to select and assign the most suitable team for business execution based on.
  • the three functions (work plan correction function PL1, 3-axis evaluation function PL2, and medium- to long-term resource allocation planning function PL3) in the work integrated management system of the present invention have been described above, but these may be used independently. , Desirably, a higher effect can be achieved by combining a plurality of functions.
  • FIG. 22 shows a combination of these, a combination of the work plan correction function PL1 and the 3-axis evaluation function PL2, a combination of the work plan correction function PL1 and the medium- to long-term resource allocation planning function PL3, and a 3-axis evaluation function PL2.
  • examples suitable for these combinations will be described.
  • FIG. 23a is a diagram showing the estimation results of environmental conditions inside the reactor building
  • FIG. 23b is a measured value of the estimated dose rate Xn in each work area of FIG. 23a, which is different each time as the work progresses thereafter. It is a figure which shows that is obtained.
  • the symbol n attached to the dose rate X means a work area
  • the dash and double dash attached to the dose rate X are the measured values of the first and second times, and when the dash is not given. Means the estimated dose rate.
  • the dose rate of the work area a is estimated as Xa [Sv / h] before the actual machine construction starts, but when the actual machine construction is started and the dose rate of the work area a is actually measured. , X'a [Sv / h] is expected to be found. This simply results from the difference between forecasts and measurements.
  • the measured dose rate value in the work area a will fluctuate from X'a [Sv / h] to X'a [Sv / h] as the work progresses. This arises from the work to be carried out in the work area a. Specifically, if the work area a is decontaminated, the dose rate will decrease, and if a high-dose carry-out material passes through the work area a, the dose rate will decrease. It is possible that the dose rate will increase.
  • FIG. 23c assumes a work plan for a certain day of the worker, and the vertical axis shows the estimated dose rate Xn [Sv / h] obtained in the initial plan.
  • the device loading assistance work for t1 hours is performed in the work area a on this day, and then the device loading assistance work for t2 hours is performed in the work area b.
  • the plan predicts that the accumulated dose of workers before work will increase from 25% to 40% after a series of work.
  • FIG. 23d as a result of actually performing the planned work, the device loading assistance work for t'1 hours is performed in the area a, and then the device loading assistance work for t'2 hours is performed in the area b.
  • the actual results are shown below the work plan shown in Fig. 23c.
  • the accumulated dose of the worker before the work was 25%, but it increased to 60% after the series of actual work. Represents.
  • the worker has completed the tasks (equipment carry-out assist work, device carry-in assist work) according to the work plan, and the total work time is about the same (t1 + t2 ⁇ t'1 + t'2). Regardless of this, it is assumed in the actual machine construction that the accumulated dose increase before and after the work of the worker will be different from the expected value.
  • the amount of increase in the accumulated dose is calculated by the sum of the products of the dose rate [Sv / h] in each area and the staying time [h] in that area, the work of the worker in the above-mentioned work plan.
  • the accumulated dose increase before and after the work is Xa ⁇ t1 + Xb ⁇ t2
  • the accumulated dose increase before and after the work of the worker in the work results is X'a ⁇ t'1 + X'b ⁇ t'2.
  • the dose rate in each area is expected to fluctuate before and after the start of actual machine construction and with the progress of actual machine construction work.
  • the time required for any work process to be carried out in each work area is estimated, but the time required for actual machine construction is not always the estimated value, and the time the worker stays in each work area. However, it is possible that it will change depending on the progress of the actual machine construction. From the above, it is necessary to formulate and revise the work plan in consideration of the above-mentioned numerical fluctuations.
  • the processing is executed in the flow of FIG. 24.
  • a dose database DB3 that records each area dose rate and the accumulated dose of each worker is used.
  • the initial work plan is a modified initial work plan that reflects the actual work results.
  • the drafting of the initial work plan is started after preparing the necessary data.
  • the work content, the estimated work time, and the estimated dose rate on the day are input before the start of the construction.
  • the input of the estimated work time is to stay in the area a for t1 and the area b for t2 hours, and the area a is Xa and the area b is Xb as the input of the estimated dose rate at this time. It is assumed that there is an estimated value before the start of construction.
  • the processing step S603 the accumulated dose of the worker after the work is estimated.
  • Xa ⁇ t1 + Xb ⁇ t2 [Sv] is used as the estimated value of the increment.
  • This estimated value is stored in the dose database DB3.
  • processing step S605 the initial work is started (processing step S605) with the start of the actual machine construction, and the results shown in FIG. 23d are obtained in the actual machine construction.
  • the processing step S606 the dose rate of each work area is measured, and the dose rate of each work area held in the dose database DB3 is updated.
  • the processing step S607 the accumulated dose (actual result) of the worker after the work is calculated.
  • X'a ⁇ t'1 + X'b ⁇ t'2 [Sv] is set as the actual value of the increment.
  • processing step S608 the actual value and the planned value of the accumulated dose of the worker after the work are compared, and if there is no big difference, it is determined that the process is proceeding as planned and the initial work is continued, and the processing step is performed.
  • the initial work is completed.
  • the next work plan is started, and the work plan and the work execution are repeated in the same flow.
  • the start of drafting the next work plan may be started before the start of the initial work (processing step S605) and the end of the initial work (processing step S609).
  • the process returns to the processing step S602 again, and the work content, the estimated work time, and the estimated dose rate are corrected to the values according to the actual situation, and this is corrected. Reflect in the dose database DB3. These results will be reflected in the subsequent work planning as appropriate.
  • the time axis and the spatial axis are the tasks that the worker must complete today. Data is input to the location, at what time, and how many hours to work) to determine the constraint conditions for the two axes, and the process axis is organized in consideration of the fact that the subsequent process is restricted by the progress of the previous process. , Will make a work plan.
  • the case where absolute time is taken into consideration as a constraint condition is shown, and the plan and the actual result when the plan cannot be observed are shown.
  • the exposure dose value of the worker can be calculated at any time. It becomes possible to reflect.
  • an operation example related to a worker has been explained here, the same operation can be performed for other resources such as work equipment and various equipment, and the same effect can be expected.
  • the processing is executed in the flow of FIG. 27.
  • the event of FIG. 25 will be described as an example.
  • the work No. Start a plan for assigning one person in charge.
  • the work force of teams A and B is analyzed with reference to the database DB2 for the profile of each team.
  • the processing step S702 the accumulated doses of the workers A, B, and C are confirmed by referring to the database DB2 for the profile of each team.
  • the work No. The team in charge of No. 1 is selected, and in the processing step S704, the work No. 1 is selected. End the resource allocation plan in charge of 1.
  • FIGS. 28 and 29 An example of the combination of the work plan correction function PL1 and the medium- to long-term resource allocation planning function PL3 will be described with reference to FIGS. 28 and 29.
  • the improvement of the worker training equipment and the flow of the worker training to be carried out in parallel with the actual machine construction will be described.
  • the MU test equipment will be given as an example of the worker training equipment
  • the MU test will be given as an example of the worker training
  • the training in VR will be described as an example, but the present invention is not limited to this form. ..
  • the horizontal axis shows three stages of time, which are before the start of the actual machine construction, from the start of the actual machine construction to the completion of the process 1, and from the completion of the process 1 to the completion of the process 2.
  • the VR model that simulates the on-site work area is the initial version (before construction) and contains many uncertainties. There will be two workers, a veteran worker A and a new worker B, who will participate in or plan to participate in the actual machine construction. At this stage, it is assumed that veteran worker A has performed work training using the initial version of the VR model.
  • the VR model will be improved 3rd edition by further updating the actual machine information and reflecting the work progress status.
  • a new worker B who has experienced work training with a VR model suitable for the current actual machine and has knowledge and does not have experience and knowledge suitable for the current actual machine.
  • Veteran worker A should be replaced at some point.
  • FIG. 29 shows a processing flow for such processing.
  • the drafting of the initial work plan is started in the processing step S800, and then the VR model for on-site work training is constructed for the worker A as the actual work in the processing step S801 according to the plan, and the worker training area in the processing step S802.
  • Worker A (old stock) conducted work training with the initial version of the VR model, and then in processing step S803, worker A (old stock) participated in the actual machine construction.
  • the VR model for on-site work training was improved in the processing step S804 for the worker B, and in the processing step S805, the worker B (newcomer) trained in the VR model improved version in the worker training area. There is a history of that.
  • the processing step S806 the work force of the workers A and B after the work training is comparatively evaluated.
  • the process proceeds to the processing step S808, and the worker B (newcomer) is allowed to participate in the actual machine construction.
  • the veteran worker A shifts from the actual machine construction to the training by the improved version of the VR model.
  • the process proceeds to the processing step S807, the veteran worker A continues to participate in the actual machine construction as it is, and the worker B (newcomer) remains as it is. Work training will be continued. After that, comparative evaluation of work ability is appropriately executed in processing steps S809 and S810, and it is necessary for worker B to participate in the actual machine construction from the work training, or conversely, to retrain with the improved version of the VR model although he is a veteran. If it is determined that the worker A is to be transferred from the actual machine construction to the training by the improved version of the VR model, the determination is continuously executed.

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Abstract

ＯＲ手法により初期計画を策定し、かつ特許文献１を採用した作業を実行するにしても、不確定要素による作業計画の修正を重視した作業統合管理システムであることが望まれる。初期作業計画に対し、計画と実績を比較評価した上で、より良い最適解を得ることを目的として前記初期作業計画を修正する作業計画修正機能と、２つの制約関数の２軸による評価に加え、さらにもう１つの制約関数も考慮して最適解を導出、提示する３軸評価機能と、作業時の短期的な最適リソース配置、ならびに中長期的に見て最適なリソース配置計画を策定する中長期的リソース配置計画機能のうち、少なくとも１つ以上の機能を備えることを特徴とする作業統合管理システム。

Description

作業統合管理システム
　本発明は、不確定要素の多い作業を遂行管理するための作業統合管理システムに関する。
　例えば原子力発電所の建設、改造、廃炉などの作業は、数年、数十年にわたる長期、かつ複雑な作業であり、この工程管理には不確定要素の多い作業が含まれることが多い。このため、当初策定した作業計画は、多くの場合に途中段階での修正を行うことが必要となる。
　このことから、従来においては一般的にオペレーションズ・リサーチ手法（ＯＲ手法）と呼ばれる手法を採用し、作業計画を立案している。ＯＲ手法は、様々な計画に対して最も効率的な結果を得るために、数学、統計、アルゴリズム等を利用する技法であり、多岐にわたる業務分野で活用実績がある。
　ＯＲ手法では例えば、工場での大量生産のような、一般的な「製品出荷」を例にとると、ａ）生産計画、ｂ）包装計画、ｃ）出荷計画等、種々の計画を内包しており、その目的関数を、作業期間、作業間の遊び時間と設定し、それらを最小化（＝無駄なく、早期終了）するための計画を、ガントチャート形式でユーザに出力する。
　また特許文献１によれば、他のミッションなどによって生じる作業環境の変化に柔軟に対応することができる自律作業統合管理システムを提供することを目的として、「複数の作業装置による自律作業を制御する自律作業統合管理システムにおいて、前記作業装置の作業に関する情報が格納された作業データベースと、前記作業装置の状態および前記作業装置の配置された作業エリアの環境を検出する複数の検出装置からの検出結果と前記作業データベースに格納された情報とに基づいて、前記作業装置の作業状態を推定する作業状態推定部と、前記作業装置の動作パターンに関する情報が格納された動作データベースと、前記作業状態推定部における前記作業装置の作業状態の推定結果と前記動作データベースに格納された情報とに基づいて、前記作業装置の動作状態を推定する装置状態推定部と、オペレータにより入力された作業指令を装置指令まで分解する指令入力部と、前記装置状態推定部における作業装置の動作状態の推定結果と前記指令入力部からの装置指令とに基づいて、前記複数の作業装置のそれぞれの制御量を生成する指令生成部とを備え、前記指令生成部は、前記複数の作業装置の一部で構成された第１の作業グループの自律作業により第１のミッションを実行するための制御量を生成する場合に、前記第１の作業グループと異なる他の複数の作業装置で構成された第２の作業グループの自律作業により実行される第２のミッションの制御量に基づいて、前記第１のミッションに関する前記作業装置の制御量を生成することを特徴とする自律作業統合管理システム。」とすることが提案されている。
特開２０１７－２１１７２６号公報
　ＯＲ手法あるいは、特許文献１に開示の手法は、その分野において一定程度以上の効果を奏することができるものである。然しながら、単に複雑、長期の作業というのではなく、作業自体に不確定要素が多い作業である場合について、これらの手法のみでは対応が困難であった。
　例えば、過酷事故が発生した原子力発電所の廃炉作業において、炉内構造物や燃料デブリの加工計画（加工作業）、加工した対象物の搬出計画（搬出作業）、搬出物の建屋間移送計画（移送作業）、現地作業者の配置計画（人による現地作業）を策定し、計画を遂行しつつ、最終的に目的関数を最小化／最大化することで、効率的かつ最適な解を得ることが一般的に求められているわけであるが、この廃炉作業のケースでは不確定要素が多いのが特徴である。
　計画時の目的関数としては、工事所要期間を最小化し、コストを最小化し、リスクを最小化するなどの観点を採用することになるが、原子力発電所の廃炉作業では燃料デブリを取り出すことに関連して、業務を取り巻く環境が高線量、暗所、高湿度かつ、場所によって数値が不定かつ、作業対象号機によっても状況不定、溶融損傷有無も不確定である。また業務内容に関連して、加工して搬出する対象の燃料デブリの物量が不確定、存在場所や分布が不確定、燃料デブリの材質が不確定、適切な加工手法が不確定であるなどの不確定要素が想定される。
　このため、ＯＲ手法により初期計画を策定し、かつ特許文献１を採用した作業を実行するにしても、不確定要素による作業計画の修正を重視した作業統合管理システムであることが望まれる。
　以上のことから本発明においては「不確定要素の多い作業を遂行管理するための作業統合管理システムであって、初期作業計画に対し、計画と実績を比較評価した上で、より良い最適解を得ることを目的として前記初期作業計画を修正する作業計画修正機能と、２つの制約関数の２軸による評価に加え、さらにもう１つの制約関数も考慮して最適解を導出、提示する３軸評価機能と、作業時の短期的な最適リソース配置、ならびに中長期的に見て最適なリソース配置計画を策定する中長期的リソース配置計画機能のうち、少なくとも１つ以上の機能を備えることを特徴とする作業統合管理システム。」としたものである。
　また本発明は、「作業の遂行を管理するための作業統合管理システムであって、作業の計画と実績を入力してデータベースに記録する入力部と、前記データベースに登録された作業計画と前記実績を比較し、計画通りに作業が進行していない場合に前記作業計画を修正する作業計画修正機能と、データベースに登録された複数の制約関数に基づいて導出された解を提示する３軸評価機能と、データベースに登録されたリソースのプロファイル情報からリソース配置計画を策定するリソース配置計画機能のうち、少なくとも１つ以上の機能を備える演算部と、前記演算部における処理結果を配信する出力部とを備えることを特徴とする作業統合管理システム」としたものである。
　本発明によれば、不確定要素による作業計画の修正を重視した作業統合管理システムを得ることができる。
本発明の作業統合管理システムの全体構成例を示す図。 本発明の作業統合管理システムにおける作業計画の３つの機能を示す図。 作業計画修正機能ＰＬ１の大まかな処理の流れを示す図。 作業対象エリア内の施工対象物の推定分布を示す図。 加工対象の硬度と靭性の関係を示す図。 近似材料と加工法および加工効率の関係を示す図。 領域ごとの作業計画の一例を示す図。 初期作業計画立案処理の詳細を示す図。 初期作業計画の遅延状況示す図。 加工法変更事例を示す図。 加工工具回転数変更事例を示す図。 初期作業計画実行、修正処理の詳細を示す図。 追加試験を行う場合の加工対象の硬度と靭性の関係を示す図。 追加試験を行う場合の近似材料と加工法および加工効率の関係を示す図。 追加試験を行う場合の所要期間の一例を示す図。 工事の結果を他号機の作業計画修正に利用することを示す図。 追加試験による見直しを行う場合の処理の流れを示す図。 ３軸評価機能ＰＬ２の大まかな処理の流れを示す図。 初期作業計画立案の事例を示す図。 制約条件として、絶対的な時間を考慮した場合の、作業計画と、計画を守れていない実績を示す図。 図１０の３軸評価機能による、図１１、図１２の作業者Ａの事例の処理の流れを示す図。 中長期的リソース配置計画機能ＰＬ３の大まかな処理の流れを示す図。 各作業者、各チームのプロファイルを記憶するデータベースＤＢ１、ＤＢ２の構成例を示す図。 中長期的なリソース配置計画例を示す図。 中長期的なリソース配置計画例を示す図。 複数年度に跨いで作業者全体の仕事力の最適化を図る方法の処理の流れを示す図。 図１７の処理ステップＳ４０の処理内容を具体的に記述した図。 熟練作業者と新人作業者を組み合わせることによる育成効果を把握する方法を示す図。 複数年度に跨いで作業者全体の仕事力の最適化を図る方法の処理の流れを示す図。 図２０の処理ステップＳ５０の処理内容を具体的に記述した図。 ３つの機能の組み合わせを示す図。 作業エリア内の推定環境条件を示す図。 作業進捗に伴って、推定線量率Ｘｎと実測値に相違が生じることを示す図。 作業者のある日の作業計画を示す図。 作業者のある日の作業計画と作業実績を示す図。 作業計画修正機能ＰＬ１と３軸評価機能ＰＬ２の組み合わせによる処理の流れを示す図。 チーム構成を定める例を示す図。 作業内容を定める例を示す図。 ３軸評価機能ＰＬ２と中長期的リソース配置計画機能ＰＬ３の組み合わせによる処理の流れを示す図。 実機工事と並行して実施する、作業者訓練設備の改良と、作業者訓練の流れを示す図。 作業計画修正機能ＰＬ１と中長期的リソース配置計画機能ＰＬ３の組合せによる処理の流れを示す図。
　以下、本発明の実施例について、図面を用いて説明する。なお、本発明は不確定要素が多い作業に広く適用することができるが、ここでは原子力発電所の廃炉作業について例示する。
　図１は、本発明の作業統合管理システムの全体構成例を示す図である。このシステムは、現地１と、作業計画エリア２と、技術開発エリア３と、さらには作業者訓練エリア４に設置された計算機装置を遠隔通信９で相互に接続し、目的関数（期間・コストｅｔｃ．）の最適解を得られる作業計画の立案・修正を遂行するシステムを構成している。
　現地１は、現地作業エリア１ａと現地オペレーションエリア１ｂに区分されており、現地オペレーションエリア１ｂは現地作業者詰所としても使用される。現地オペレーションエリア１ｂ内には、表示・入力装置７ａと作業進捗管理装置８ａで構成される計算機装置が設置されている。現地オペレーションエリア１ｂ内の現地作業者５ａは、表示・入力装置７ａを介して、作業計画エリア２から初期及び／又は修正版作業計画を入手し、その情報をもとに現地作業エリア１ａ内での作業及び／又は現地作業エリア１ａ内の作業装置６の遠隔操作作業に着手し、その結果得られた実機状況及び／又は作業進捗状況に関する情報を表示・入力装置７ａを介して作業進捗管理装置８ａに格納する。
　作業計画エリア２内には、表示・入力装置７ｂと作業計画装置８ｂで構成される計算機装置が設備されている。作業計画エリア２内の作業計画者５ｂは、表示・入力装置７ｂを介して、現地１から実機状況及び／又は作業進捗状況に関する情報を、技術開発エリア３から各種技術開発結果及び／又は試験結果を、作業者訓練エリア４から作業訓練結果及び／又は作業者プロファイルを入手し、その情報をもとに作業計画装置８ｂを用いて、作業計画立案及び／又は作業計画修正の要否判断及び／又は内容決定を実施し、その結果得られた初期及び／又は修正版作業計画に対し、必要に応じて表示・入力装置７ｂを介して微修正を施し、作業計画装置８ｂに格納する。
　技術開発エリア３内には、表示・入力装置７ｃと技術データ管理装置８ｃで構成される計算機装置が設備されている。技術開発エリア３内の技術開発者５ｃは、表示・入力装置７ｃを介して、現地１から実機状況及び／又は作業進捗状況に関する情報を入手し、廃炉作業を適切に進行する上で必要となる各種技術開発及び／又は試験の要否判断及び／又は内容決定を実施し、各種技術開発及び／又は試験を実行し、その結果得られた各種技術開発結果及び／又は試験結果を表示・入力装置７ｃを介して技術データ管理装置８ｃに格納する。
　作業者訓練エリア４内には、表示・入力装置７ｄと作業者データ管理装置８ｄで構成される計算機装置と、作業者訓練設備４ａが設備されている。作業者訓練エリア４内の訓練受講者５ｄは、表示・入力装置７ｄを介して、現地１から実機状況及び／又は作業進捗状況に関する情報を入手し、作業者訓練設備４ａを用いて実施する、実作業に入る前の作業訓練に関して、設備改良要否判断及び／又は作業訓練内容決定を実施し、設備改良及び／又は作業訓練を実施し、その結果得られた作業訓練結果及び／又は作業者プロファイルを表示・入力装置７ｄを介して作業者データ管理装置８ｄに格納する。なお、係る事例が示す大規模な工事では、現地を模擬した環境を工場内等に構築して作業者訓練や装置動作確認をする、モックアップ試験（ＭＵ試験）と呼ばれる試験を実施することが多く、前記した作業者訓練設備４ａには、このＭＵ試験設備も含まれる。また、近年では仮想空間（ＶＲ）に現地を模擬したデータをつくり上げ、ＶＲ内で作業者の訓練を実施するという開発もなされている。
　ここで、図１では各エリアを分けて図示したが、同一エリアに複数配置してもよい。すなわち、作業計画エリア２と作業者訓練エリア４を同一エリアにしてもよいし、技術開発エリア３と作業者訓練エリア４を同一エリアにしてもよい。
　図１の作業統合管理システムにおける作業計画は、作業計画エリア内の作業計画者５ｂが中心となって策定され、関係者に情報共有されることになるが、当初計画は例えばＯＲ手法により策定されたものが存在している。これに対し、本発明の作業統合管理システムにおける作業計画は、図２の新たな観点での３つの機能を用いて行われる。ここでは、各機能の概要を述べるにとどまり、詳細は実例をもって後述する。なお、本発明ではこれら３機能が独立して活用するのみではなく、相互に関連付けして活用するのがよい。
　図２において、本発明の作業統合管理システムにおける第１の機能は、作業計画修正機能ＰＬ１である。ここでは、初期作業計画に対し、計画と実績を比較評価した上で、より最適解を得ることを目的として作業計画を修正する。
　本発明の作業統合管理システムにおける第２の機能は、３軸評価機能ＰＬ２である。従来の、２つの制約関数（例：時間軸（＝ｆ（ｔ）関数）と空間軸（＝ｇ（ｘ、ｙ）関数））の２軸による評価に加え、さらにもう１軸（もう１つの制約関数）も考慮して最適解を導出、提示する。
　本発明の作業統合管理システムにおける第３の機能は、中長期的リソース配置計画機能ＰＬ３である。作業時の瞬間的な（その場限りの）最適リソース配置だけでなく、作業者の育成や作業装置の性能向上も考慮した、中長期的に見て最適なリソース配置計画を策定する。
　以下、上記各機能について、事例を挙げながら順次説明する。まず、本発明の作業統合管理システムにおける第１の機能である、作業計画修正機能ＰＬ１について図３から図９を用いて説明する。まず図３は、作業計画修正機能ＰＬ１の大まかな処理の流れを示している。
　作業計画修正機能ＰＬ１は、初期作業計画に対して計画と実績を比較評価したうえで、より最適解を得ることを目的として作業計画を修正する機能である。ここでは、最初に処理ステップＳ１１において初期作業計画を立案し、処理ステップＳ１２では初期作業計画に従って作業を実行し、処理ステップＳ１４では初期作業計画の適宜の工程箇所にあらかじめ設定されたホールドポイントで計画と実績の比較を行い、進行状況などを評価する。
計画通りに作業が進行している場合には、良好と評価して作業の終了と判断し、計画通りに作業が進行していないことが確認された場合には、不良として処理ステップＳ１３で作業計画の見直しを行い、再度処理ステップＳ１２に戻って、一連の処理を評価結果が良好となるまで繰り返し実行する。
　処理ステップＳ１１の具体的事例と処理内容の詳細について、図４ａ、図４ｂ、図４ｃ、図４ｄ、及び図５を用いて説明する。不確定要素の多い作業の例として、ここでは図４ａのように原子炉格納容器ＰＣＶ内に格納された原子炉圧力容器ＲＰＶ内の燃料が溶融する過酷事故が生じた後の、原子炉圧力容器ＲＰＶ内外の各所ａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅに分布すると想定される炉内構造物・燃料デブリの取り出し作業を想定する。
　この場合に炉内構造物や燃料が溶融したデブリの組成は、溶融具合、程度が不明であるが、図４ｂに示すようにデブリの硬度［Ｈｖ］と靭性［Ｊ］は、材料１から材料５のいずれかに近似していると推定できる。
　デブリが材料１から材料５に近似している場合、図４ｃに示すように、近似材料の硬度［Ｈｖ］と靭性［Ｊ］に応じて、適切な加工法を選択することができる。図の例では材料１の硬度［Ｈｖ］と靭性［Ｊ］であれば、加工法１が適切であると判断できることを示している。またこの材料１を加工法１で加工する際の加工効率［ｔｏｎ／ｈ］の値と、デブリ堆積量［ｔｏｎ］をもとに、デブリの加工撤去作業に加工法１を適用した際の概算所要時間を求めることができる。
　図４ｄは、領域ａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅごとに、硬度［Ｈｖ］と靭性［Ｊ］、近似材料、適する加工法、概算所要時間の関係をまとめたものである。
　図１の作業計画エリア２で勤務する作業計画者５ｂは、例えば上記判断により初期作業計画を立案するが、この初期作業計画は多くの推定のもとに建てられた計画である。この推定とは、デブリの硬度［Ｈｖ］、靭性［Ｊ］等の物性値、およびその値に近い物性値を持つ近似材料選定、適切な加工手法選定および加工時の加工効率［ｔｏｎ／ｈ］、デブリの堆積量［ｔｏｎ］および分布状況、加工撤去作業の概算所要時間を指す。
　図５は、図４ａ、図４ｂ、図４ｃ、図４ｄの事例の場合の、初期作業計画立案処理（図３の処理ステップＳ１１）の詳細を示している。図５の処理ステップＳ１１１では初期作業計画の立案を開始し、処理ステップＳ１１２では図４ａの段階であるＲＰＶ（原子炉圧力容器）内の加工撤去対象の分布を推定する。処理ステップＳ１１３では図４ｂ、図４ｃの段階である工場内で分布を推定した近似材料の加工試験を実施する。処理ステップＳ１１４では、図４ｄの段階である適した加工法と加工に要する概算所要時間を導出する。これら一連の処理は、すべての領域についての推定が完了するまで、繰り返し実行され、処理ステップＳ１１６で終了となる。
　次に処理ステップＳ１２の具体的事例と処理内容の詳細について、図６ａ、図６ｂ、図６ｃ、及び図７を用いて説明する。これらの図は作業計画修正について、立案した作業計画に基づいて作業を行った際に想定通りに進まなかった際の計画の修正について示している。
　図６ａは、所要時間と加工、撤去量の関係を表しており、初期作業計画Ｌ１に対して実機工事Ｌ２では想定したよりも加工が進まず加工の所要時間が計画を大きく上回っていることを表している。
　図６ｂは、初期推定ではデブリは材料１に近似し、加工法１を適用するのが適切と推定していたが、図６ａの工程遅れを考慮すると、材料５、加工法２とするのがより適切と推定されることから、実機工事の結果を反映して近似材料５、加工法２に計画修正したことを表している。このように、実際の加工効率を、工場試験データと照合し、推定内容を修正し、適した加工手法を選定しなおすことで作業計画を修正する。
　図６ｃは、加工工具が適切なものであるかという観点から、加工工具の回転数と加工効率の関係を見直した図であり、結果として加工手法はそのままで、工具の回転数等を変更することにした一例を示している。
　図７は、図６ａ、図６ｂおよび図６ｃの事例の場合の、初期作業計画実行、修正処理（図３の処理ステップＳ１２、Ｓ１３、Ｓ１４）の詳細を示している。
　図７の最初の処理ステップＳ１０では、作業計画に従って実機での加工を開始する。具体的には、次の処理ステップＳ２０において、原子炉圧力容器ＲＰＶ内の領域ａを加工し、処理ステップＳ３０では計画時の想定終了時間で評価を実施し、処理ステップＳ４０の判断では想定外に加工時間がかかることが判明したとする。
　データベースＳ１０１には、工場内試験データ（加工データベース）および初期計画（図４（ｄ））が格納されており、処理ステップＳ１００では、実機工事結果を工場内試験データと照合し、処理ステップＳ１１０では実機工事結果から加工工具のパラメータ（回転数）変更での対応可否を検討する。対応可能（ＹＥＳ）であれば処理ステップＳ１２０において設定変更し、その後処理ステップＳ２０に戻って再度加工を実施する。
　処理ステップＳ１１０の判断で、対応不可能（Ｎｏ）であれば、処理ステップＳ１３０において図６ｂのように適切な加工法を再度推定しなおし、処理ステップＳ１４０で加工装置、加工ツール等の変更を決定し、処理ステップＳ１５０において加工装置を再設定して以後は、処理ステップＳ２０に戻って領域ａの加工を再度実施する。以降は上記の処理を繰り返し実行し、処理ステップＳ５０においてすべての加工が終了したら処理ステップＳ６０において領域をｂに変更して再度同様の処理を繰り返し実行する。一連のすべての領域の加工が終了したことをもって、処理ステップＳ７０は実機での加工終了とする。
　このように実機工事が始まり、実際に領域ａの加工を開始してみると、想定していたほどの加工効率を出すことができず、領域ａを撤去するのに要する実時間が、想定していた概算所要時間を上回るペースとなる可能性がある。
　このような場合に、作業計画修正機能では、実際の加工効率を、工場試験データと照らしあわし、推定内容を修正し、適した加工手法を選定しなおすことで作業計画を修正する。あわせて、概算所要時間を再算出する。
　前記した例では、加工効率による評価について説明したが、その他に、加工時に取得できる信号（例：加工時の反力）を工場試験データと照らし合わせるという手段も考えられる。
　図７は、作業計画修正機能ＰＬ１について、工事実行後の適宜の時点で進捗を確認し、加工手法や加工条件を変更することで対応が可能な事例について説明したものである。これに対し、進捗を確認したところ大幅な遅れが生じており、作業計画を抜本から考え直す必要が生じるケースも考えられる。
　図８ａ、図８ｂ、図８ｃ、図８ｄは、作業計画修正について、実際の加工効率が、工場試験データから大幅に外れている場合の計画の修正について示している。この場合には、試験データの内容拡充をするために、追加試験を実施する。
　まず図８ａのグラフは、図４ｂの初期計画で、近似材料１が最適と想定していた部分について、工事結果を加味すると、新たな近似材料６が相応しいと思われることに思い至ったことを示すものである。この時には、実機の結果から領域ａの材料を再推定する。
　次に図８ｂのグラフは、新たに候補に挙がった材料６についての追加試験によりデータ拡充し、新たにこの場合の加工法として加工法２を選択したものである。このように、ここでは材料６を追加試験してデータを拡充し、最適な加工法を選定して計画を修正する。
　図８ｃのグラフは、当初計画のままだと大幅な遅れとなるが、新たな加工手法（近似材料６、加工法２）の提案により、追加試験のため当初よりも期間はかかるが、修正なしで従来手法を継続実施するよりも、結果的には所要期間を短くすることが可能となることを示すものである。
　なお図８ｄは、領域ａの「推定と実結果の相違」を、同号機の他の領域の再推定と作業計画修正に役立てることができることを示すものであり、また、廃炉対象号機を複数有するプラントの場合、１つの号機で得られた「推定と実結果の相違」を、他号機の作業計画修正にも役立てることができることを示している。
　このように、実際の加工効率が、工場試験データから大幅に外れている場合は、工場試験データ（加工データベース）の内容拡充のために追加試験を実施し、最適な加工手法を選定するのがよい。
　前記したような、加工手法の変更や追加試験によるデータ拡充には時間を要する上、場合によっては実機工事を一時中断することになるため、一見すると時間のロスに思える。
しかし、「最終的に領域ａを撤去するのに要する時間」という観点で評価すると、実は高効率になる可能性がある。
　図９は、大幅な遅れが判明し、追加試験による見直しを行う場合の処理フローチャートを示している。このフローで、処理ステップＳ１００までの流れは、図７と同じであるので、ここでは処理ステップＳ１０２以降について説明する。
　図９の処理フローの処理ステップＳ１０２では、実機工事結果から追加試験が必要か否かを判断する。追加試験不要と判断した場合には、処理ステップＳ１０９で領域ａの材料を工場試験データ（加工データベース）から再推定し、データベースＳ１０１に格納されている初期計画を修正するとともに、処理ステップＳ１１０の処理に移る。これ以降の処理は図７と同じであるので説明を省略するが、要するに加工手法や加工条件を修正して、再度の工事に入る。
　処理ステップＳ１０２の判断で、実機工事結果から追加試験が必要と判断した場合には処理ステップＳ１０３の処理に移る。処理ステップＳ１０３では、実機工事結果から領域ａの材料を再推定する。再推定した材料に関するデータが工場試験データ（加工データベース）に無いため、処理ステップＳ１０４に移り、処理ステップＳ１０４では、追加試験を行い、データの拡充を行う。また処理ステップＳ１０５では、追加試験結果をもとに、適切な加工法を再度推定する。処理ステップＳ１０６で、再推定した加工法に対応する加工装置を開発し、処理ステップＳ１０７で当該装置を操作するための訓練を作業者訓練設備で実施する。その後、データベースＳ１０１に格納されている工場内試験データおよび初期作業計画を修正するとともに、以降は、処理ステップＳ２０に戻り、新しい加工法での工事を再開する。修正されたデータベースＳ１０１の内容をもとに、処理ステップＳ１０８で領域ｂ以降の材料再推定および別号機の材料推定に役立てる。
　すなわち、領域ａの材料をａ１からａ１’と再推定した結果は領域ｂの材料の再推定（ｂ１からｂ１’）に用いられ、領域ｃ、ｄについてもそれぞれ同様に、他の領域の再推定結果は次の作業対象となるエリアの材料の再推定に用いられる。そして、この再推定は繰り返し実施されるため、作業対象エリアの施工対象物の絶対量（材料ごとの重量や体積など）が変わらない場合は、実機での加工作業の進捗とともにその推定精度の向上が見込まれる。なお、前記説明は目的関数の１つとして作業期間に着目した場合の例を説明したが、例えば目的関数としてコストや装置量を重視する場合には、加工装置の開発要否および作業者訓練実施要否判断を精査する必要がある。
　次に、本発明の作業統合管理システムにおける第２の機能である３軸評価機能について、図１０から図１３を用いて説明する。ここで３軸評価機能とは、従来の、２つの制約関数（例：時間軸（＝ｆ（ｔ）関数）と空間軸（＝ｇ（ｘ、ｙ）関数））の２軸による評価に加え、さらにもう１軸（もう１つの制約関数）も考慮して最適解を導出、提示するものである。
　図１０は、３軸評価機能ＰＬ２の大まかな処理の流れを示している。この流れでは、処理ステップＳ２１において初期作業計画を立案し、処理ステップＳ２２において評価項目（２項目）を入力し、処理ステップＳ２３において制約条件を入力し、処理ステップＳ２４において最適解か否か、評価する。最適解でない場合には、処理ステップＳ２２に戻り、評価項目（２項目）を再入力し、最適解と判定されるまで繰り返し処理を実行する。
　３軸評価の考え方について事例を示して説明する。まず図１０の処理ステップＳ２１における初期作業計画立案を、事例をもって説明する。図１１の事例では、作業者Ａが本日中に完遂しないといけないタスクを時系列に示している。これによれば、最初の２．２５時間で設計室においてｘｘｘに関する資料作成をおこない、次の１時間でＡ会議室においてｘｘｘに関する打ち合わせをおこない、次の３．５時間は設計室において△△△に関する資料作成をおこない、次の１時間でＢ会議室において△△△に関する打ち合わせをおこなうというものである。
　作業者Ａについての、この事例は、前工程の進捗によって後工程が影響を受けるという制約の関係を簡易的に示したものである。この関係は、廃炉などの大規模工事において、より顕著に表れるものである。具体的には、期限内でのタスク完遂が重視されており、かつ、作業期間が長く、作業者の多い大規模工事において、作業者Ａが今日完遂しないといけないタスクが未完となると、作業者Ａの次の日以降のタスクや、他の作業者のタスクに影響を与えてしまうことを意味している。
　図１２は、前記した作業者Ａの事例について、制約条件として絶対的な時間を加味した場合の、作業計画と、作業計画を守れていない実績を示したものである。資料作成に要する時間が想定時間を上回ることにより、工程の遅延が生じ、その工程遅延を挽回するために定時後残業等を余儀なくされる状態となる。この事例でのポイントは、工程の進捗によらず経過する絶対的な時間に関連した制約が存在するという点である。具体的には、月間あるいは年間の残業時間の上限値が一般に定められており、その上限値を超えるような作業計画や作業実績が認められないという意味である。
　以上のことから、前工程の進捗によって後工程が影響を受けるという制約や、工程の進捗によらず経過する絶対的な時間に関連した制約を考慮した作業計画立案および作業実績評価が必要となる。ここで、作業者Ａを人ではなく装置に置き換えた場合、絶対的な時間に関連した制約として許容放射線量（人の場合は年間許容値、装置の場合は故障線量）に置き換えた場合においても、同じ考えを適用できる。
　図１３は、図１０の３軸評価機能ＰＬ２の処理を図１１および図１２の作業者Ａの事例に適用したものである。これによれば、処理ステップＳ２１ａにおいて作業者Ａが本日中に完遂すべきタスクの初期作業計画立案を開始する。処理ステップＳ２２ａでは、評価項目（２項目）として、タスク毎に、作業場所、想定必要時間を入力する。処理ステップＳ２３ａでは、制約条件として、作業順序や絶対的時間の加味を入力し、処理ステップＳ２４ａにおいて最適解か否か、評価する。最適解でない場合には、処理ステップＳ２２ａに戻り、評価項目（２項目）を再入力し、最適解と判定されるまで繰り返し処理を実行する。この結果として、処理ステップＳ２４ａで最適解と判定された時点で、作業者Ａが本日中に完遂すべきタスクの初期作業計画を立案終了（処理ステップＳ２５ａ）する。
　この例の作業計画立案では、時間軸と空間軸（作業者がタスクをどの場所で、どの時間に、何時間作業するか）にデータをインプットして２軸の評価を実施するとともに、前工程の進捗によって後工程が制約を受けることを考慮した、工程軸による整理を行い、かつ、工程の進捗によらず経過する絶対的な時間に関連した制約を加味して作業計画を立案する。
　なお、作業者Ａの事例について、絶対的な時間に関連した制約として残業時間の上限値のような単純な値を例示したが、廃炉作業の場合には、この絶対的な時間に関連した制約が関数として与えられるため、取り扱いが複雑化する。具体的な例としては、法令で、作業者の被ばくする集積線量［Ｓｖ］の上限値が定められており、かつ、その集積線量の値は作業エリア毎に異なる線量率［Ｓｖ／ｈ］と、その作業エリアに留まっている時間［ｈ］の積から算出される。なお、作業エリアに作業者が留まっている限り、作業の進捗によらず、集積線量が増加する。
　また、作業に用いる装置についても、集積線量の増加に伴って装置故障リスクが増加するため、装置毎に装置の被ばくする集積線量［Ｓｖ］の上限値が定められている。
　ここで、一般的に述べると、残業時間の上限値（単純な値）を超えないように計画を立案する考え方の一例として、ナーススケジューリングがあげられる。また、運転時間（工程進捗）とともに材料が劣化することを考慮したプラント運転最適化の例もある。
　これに対し、本発明の３軸評価の考え方は、工程進捗によらず経過する時間と、その時間に関する制約関数を考慮して作業計画を立案するスケジューリングを立てるという点が、本発明の特徴である。使用するアルゴリズムは同じだが、概念が違うものである。
　なお図１１と図１２において、前者の横軸は時間軸（工程軸）であるに対し、後者のそれは絶対的な時間軸である点に注意を要する。３軸評価機能ＰＬ２とは、この事例では第３の要因として絶対的な時間軸を取り上げて考慮することを意味している。
　次に本発明の作業統合管理システムにおける第３の機能である中長期的リソース配置計画機能ＰＬ３について図１４から図２１を用いて説明する。ここでのリソースとは、現地作業者および現地作業用の装置を指すが、以降の説明では、主に現地作業者を例にあげて説明する。中長期的リソース配置計画機能ＰＬ３では、作業開始時点のみの最適リソース配置だけでなく、作業者の育成や装置改良も考慮した、中長期的に見て最適なリソース配置計画を策定する。
　図１４は、中長期的リソース配置計画機能ＰＬ３の大まかな処理の流れを示している。
ここではまず処理ステップＳ３１において作業時のリソース配置計画の立案を開始する。
処理ステップＳ３２では、個人の仕事力を算出し、処理ステップＳ３３では、グループとしての仕事力を算出し、処理ステップＳ３４では、当該業務を遂行するに適したチームを選出、割り当てを行い、作業時のリソース配置計画の立案が終了（処理ステップＳ３５）する。
　このため、中長期的リソース配置計画機能ＰＬ３の処理では各作業者のプロファイルを記憶するデータベースＤＢ１と、各チームのプロファイルを記憶するデータベースＤＢ２を準備する。
　図１５は、各作業者、各チームのプロファイルを記憶するデータベースＤＢ１、ＤＢ２の構成例を示している。ここでは図１の現地作業者５ａについて、個々人の能力を例えば仕事力という指標で把握してデータベース化している。これは例えば作業者１、２について、年齢、勤続年数、現地作業経験年数、実機模擬試験時の成績などを変数として仕事力算出関数により仕事量を指標化している。
　これによれば、作業者１は７０点、作業者２は３０点であるが、チームとしての仕事力で見ると、作業者１と作業者２によるチームでの仕事力は６０点と評価される。なおこの仕事力は、現地作業の業務内容別に算出されるのがよく、チームとして、高い能力を示す仕事と、比較的に苦手とする仕事で仕事力が別々に評価されているのがよい。
　作業時のリソース配置計画の立案について、図１５の本例は作業開始時点のみの最適リソース配置だけでなく、作業者の育成も考慮した、中長期的に見て最適なリソース配置計画を策定する機能である。ここで、作業者やチームの仕事力算出と業務割り当ては、算出した時点に限った、瞬間的な話であるが、大規模な工事では工期が長期間に及ぶことが多いため、熟練作業者の引退や、新人作業者の成長も考慮してチーム編成を決定する必要がある。チーム編成を決定するためのアルゴリズムの例としてはナーススケジューリング問題が、また、新人作業者の成長を考慮したチーム編成の例としてはフライトスケジューリング問題が挙げられる。
　図１５のケースを例に説明すると、まず各作業者のプロファイルをもとに、個人の仕事力を算出し、複数の作業者から編成されるチーム（構成メンバのパターン全組合せ）の総合仕事力を算出する。作業者１個人の仕事力が、作業者１、２で編成されるチームの仕事力を上回っているため、この時点に限っては、作業者１個人に仕事を割り当てる方が業務効率の高いリソース配置計画と判断できる。
　一方、仕事力の低い作業者２の成長を促すために、同一作業にベテランの作業者１の他に新人の作業者２を割り当てることで、作業者２に作業機会を与え、かつ作業者１のノウハウを学ばせるほうが、作業者２の仕事力向上につながるため、長期的な観点では業務効率の高いリソース配置計画であると判断できる。
　中長期的リソース配置計画機能ＰＬ３では、このように人的能力の観点から、個人能力、チーム能力の適正配置計画を行っている。図１６ａ、図１６ｂは、中長期的なリソース配置計画例を示している。
　図１６ａは、上段に現在の作業者の構成、中段に１０年後の作業者の構成、下段に２０年後の作業者の構成例を示している。原子力発電所の廃炉作業などでは、このような長期的視野が不可欠である。上段に示す現在の作業者によるチームの構成例によれば、作業者Ａ、Ｂ、Ｃの各人の年齢と仕事力は図示のとおりであり、退職が近いが仕事力の高い作業者Ａとベテランの作業者Ｂと作業を始めて間もない、したがって仕事力の低い作業者Ｃが例示されている。
　したがって、１０年後には作業者Ａはおらず、代わりに作業者Ｂが指導的立場になり、作業者Ｃが中堅的な位置づけとなるが、それでも人員不足であることからさらなる将来を見据えて作業者Ｄを採用する必要がある。中段の１０年後の作業者の構成はこのようにした時の状況を予測し示したものであり、チームとしての仕事力（平均）は若干低下するが、２０年後に備える体制の基礎を固めることができるといえる。
　中長期的リソース配置計画機能ＰＬ３は、現時点において、上段の状態を的確に把握するとともに、現時点において１０年後、２０年後の人員採用、教育計画をチームとして予測し、提案していくものである。
　図１６ｂは、図１６ａの計画で、要となるリソースである現在時点の新人作業者Ｃの育成計画例を併せて、中長期的リソース配置計画機能ＰＬ３で検討するものである。図１６ｂの横軸は作業者Ｃの年齢、縦軸は仕事力である。現時点において、中長期的リソース配置計画機能ＰＬ３は、作業者Ｃの仕事力の推移を点線のように予想するが、実際に数年後の作業者Ｃの育成度を確認する必要がある。
　作業者個人の育成度を評価する方法の１つとして、定期的に作業者の技量確認試験を実施し（更新が必要な資格の考え方に準拠）、作業者がこれまでに経験した作業内容と技量確認試験のスコア変動の相関をとり、育成度の高い作業内容が確認された場合には、別作業者に、作業内容を展開する方法が考えられる。
　図１７、図１８を用いて、中長期的リソース配置計画機能ＰＬ３のうち、複数年度にまたいで作業者全体の仕事力の最適化を図る方法の処理フローについて説明する。図１８は、図１７の処理ステップＳ４０の処理内容を具体的に記述したものである。
　図１７の複数年度に跨いで作業者全体の仕事力の最適化を図る方法の処理フローは、要するに図１４の中長期的リソース配置計画機能ＰＬ３の大まかな処理の流れにおいて、処理ステップＳ３３とＳ３４の間に処理ステップＳ４０を追加したものである。この処理ステップＳ４０の追加は、例えば新人作業者Ｃの育成度を評価し、別作業者の育成計画を立案する場合に実行される。
　図１８の新人作業者Ｃの育成度評価の処理では、最初に処理ステップＳ４１において作業時のリソース配置計画のためのデータを取得する。これは例えば、各作業者のプロファイル、各チームのプロファイルを記憶したデータベースＤＢ１、ＤＢ２から対象である作業者Ｃの情報を取り込むことである。
　処理ステップＳ４２では、作業者Ｃがこれまでに経験した作業内容を整理し、結果をデータベースＤＢ１内の作業者Ｃの個人プロファイルとして蓄積する。処理ステップＳ４３では、作業者Ｃに技量確認試験を受験させ、その結果をもとに処理ステップＳ４４で作業者Ｃの現時点での仕事力を算出し、これをデータベースＤＢ１内の作業者Ｃの仕事力データとして上書きする。
　処理ステップＳ４５では、作業者Ｃがこれまでに経験した作業内容と仕事力の変動の相関を分析する。この相関を取得する処理は、作業者Ｃ以外に対しても実施することでデータ数を増やし、かつ相関関数を補完することで、例えば２０年後までの推定が行われる。
ここで、作業者Ｃの仕事力変動量の実測値が、相関関数から算出される予測値を大きく上回る場合には、作業者Ｃの経験した作業内容の育成効率が高かったと判断し、処理ステップＳ４６において、前記作業内容を他の作業者に展開することで仕事力向上を図る。
　図１７、図１８の一連の処理は、初期作業計画の立案について、本発明である中長期的リソース配置計画機能のうち、複数年度にまたいで作業者全体の仕事力の最適化を図る方法について説明したものである。これは、図１７の処理ステップＳ３３までの処理によりチームの総合仕事力を算出して、図１６ａの２０ｘｘ年度の表を作成できる。さらに、１０年、２０年後の表は処理ステップＳ４５（図１８）で得られた相関関数をもとに、仕事力の予測値として作成する。その後、業務遂行に最適なチームの選出、割り当てを実施し、計画が終了となる。
　長期的な観点で効率的な作業者配置を決定する方法の仕組みの別の一例として、複数パターンのチーム編成で、複数パターンのＭＵ試験設備を用いた技能訓練を実施する方法が考えられる。
　図１９は、複数パターンのチーム編成で、複数パターンのＭＵ試験設備を用いた技能訓練に取り組み、大量にサンプルを取得し、主に新人作業者側の「仕事力向上量」に着目して、チーム組合せ・作業内容・育成効率の相関をとることを示したものである。ここではチームごとにその各作業者に対して、適宜のタイミングで継続的に技量確認試験を受験させ、その都度、試験前後の仕事力を評価し、蓄積していく。
　前記したリソース配置計画の処理フローについて、図２０、図２１を用いて説明する。
　図２０は、基本的に図１４、図１７と同じであるが、処理ステップＳ３３とＳ３４の間に処理ステップＳ５０を追加したものである。この処理ステップＳ５０の追加は、作業者の育成効率の高いチーム編成を取得する場合に実行される。
　図２１は、図２０の処理ステップＳ５０の処理内容を具体的に記述したものである。最初の処理ステップＳ５１では、育成用データの取得と効率の評価を開始する。具体的にはチームとしての仕事力などのデータを準備する。処理ステップＳ５２では、各人の仕事力に基づいたチーム編成を実施する。この場面では、チームを構成する作業者間の仕事力が異なるケースや、仕事力が同程度のケース等、様々な組み合わせで編成する。処理ステップＳ５３では、複数パターンの実規模試験を各チームで実施する。処理ステップＳ５４では、各チーム、および個人の実規模試験前後の仕事力を算出し、各チームのプロファイルを保存するデータベースＤＢ２に蓄積する。処理ステップＳ５５では、適宜データベースＤＢ２からデータを呼び出して、チームの組み合わせ、作業内容、育成効率の相関を整理した後、育成効率が高いと判断されたチームの組合せ、および作業内容を抽出する。
　これら一連の処理によれば、処理ステップＳ５３までの処理で、図１９のように様々な組合せ（年齢、仕事力）のチームを編成する。その後の処理により、複数パターンの実規模試験を各チームで複数実施することで、チームの組み合わせ、作業内容、育成効率の相関を評価し、データベース化することができ、処理ステップＳ５０で作成したデータベースに基づき業務遂行に最適なチームの選出、割り当てを行うことができる。
　なお、ここでは中長期的リソース配置計画機能ＰＬ３の具体的な適用事例として現地作業者を例にとって説明したが、本機能の適用例はこれに限らない。作業計画者や技術開発者などに対しても、個人や組み合わせの能力、技量を評価する指標やその評価方法を定めることで、同様に適用できる。また、作業に用いる装置などに対しても同様の考えを適用でき、同等の効果が期待できる。具体的には、機械的疲労や放射線照射などの影響で生じる装置の性能劣化要因、性能劣化や装置を構成する部品類の製造中止に伴い発生する旧部品より性能向上した新規部品への取り替え、メンテナンスによる装置の性能向上要因などが、作業装置のプロファイルや能力の算出において考慮される。
　以上、本発明の作業統合管理システムにおける３つの機能（作業計画修正機能ＰＬ１、３軸評価機能ＰＬ２、中長期的リソース配置計画機能ＰＬ３）について説明したが、これらは独立に使用されてもよいが、望ましくは複数機能の組み合わせとすることでより高い効果を奏することができる。
　図２２は、これらの組み合わせを示したものであり、作業計画修正機能ＰＬ１と３軸評価機能ＰＬ２の組み合わせ、作業計画修正機能ＰＬ１と中長期的リソース配置計画機能ＰＬ３の組み合わせ、３軸評価機能ＰＬ２と中長期的リソース配置計画機能ＰＬ３、そして、３つの機能の組み合わせとして、作業計画修正機能ＰＬ１の中で３軸評価機能ＰＬ２、中長期的リソース配置計画機能ＰＬ３の計画・評価機能がフィードバック（修正）される３者を組み合わせた利用も考えられる。以下、これらの組み合わせに適した事例について説明する。
　まず、作業計画修正機能ＰＬ１と３軸評価機能ＰＬ２の組み合わせについて、図２３ａ、図２３ｂ、図２３ｃ、図２３ｄ及び図２４を用いて説明する。
　まず図２３ａは、原子炉建屋内の環境条件推定結果を示す図であり、図２３ｂは図２３ａの各作業エリアでの推定線量率Ｘｎについて、その後の作業進捗に伴って、その都度異なる実測値が得られることを示す図である。なおこの表において、線量率Ｘに付した記号ｎは、作業エリアを意味しており、線量率Ｘに付したダッシュ、ダブルダッシュは第１回目、第２回目の実測値、ダッシュを付与しない場合は推定線量率を意味している。作業エリアａを例に説明すると、実機工事開始前には作業エリアａの線量率をＸａ［Ｓｖ／ｈ］として推定するが、実機工事が開始され、実際に作業エリアａの線量率を測定すると、Ｘ’ａ［Ｓｖ／ｈ］と判明することが予想される。これは単純に、予測と実測の相違から生じるものである。次に、実機工事が進むと、作業進捗に伴って作業エリアａの線量率実測値がＸ’ａ［Ｓｖ／ｈ］からＸ’’ａ［Ｓｖ／ｈ］に変動することが予想される。これは、作業エリアａで実施する作業内容から生じるものであり、具体的には、作業エリアａ内を除染すれば線量率が低下し、高線量の搬出物が作業エリアａを通過すれば線量率が増加することが考えられる。
　図２３ｃは、作業者のある日の作業計画を想定したものであり、縦軸は初期計画において求めた推定線量率Ｘｎ［Ｓｖ／ｈ］を示したものである。この初期計画では、この日に作業エリアａでｔ１時間の装置搬出補助作業を行い、その後に作業エリアｂでｔ２時間の装置搬入補助作業を行う。この計画では、作業者の作業前の集積線量が２５％であるところ、一連の作業後は４０％に増加すると予測している。
　これに対し図２３ｄは、計画された作業を実際に行った結果、エリアａでｔ’１時間の装置搬出補助作業を行い、その後にエリアｂでｔ’２時間の装置搬入補助作業を行うことになった実績を、図２３ｃに示した作業計画の下に併記したものであり、作業者の作業前の集積線量が２５％であるところ、一連の実作業後は６０％に増加したことを表している。
　このように、作業者は作業計画どおりのタスク（装置搬出補助作業、装置搬入補助作業）を完遂しており、かつ作業時間の総和が同程度（ｔ１＋ｔ２≒ｔ’１＋ｔ’２）であるにもかかわらず、作業者の作業前後の集積線量増加量が想定値と異なる結果となる事象が実機工事では想定される。
　ここで、集積線量の増加量は、各エリアの線量率［Ｓｖ／ｈ］と、そのエリアでの滞在時間［ｈ］の積の総和で算出されるため、前記した作業計画における作業者の作業前後の集積線量増加量は、Ｘａ・ｔ１＋Ｘｂ・ｔ２であり、作業実績における作業者の作業前後の集積線量増加量は、Ｘ’ａ・ｔ’１＋Ｘ’ｂ・ｔ’２となる。前記したように、各エリアの線量率は実機工事開始前後および実機工事作業進捗に伴って変動することが予想される。また、計画段階では、各作業エリアで実施する任意の作業工程の所要時間を概算するが、実機工事での所要時間が概算値どおりになるとは限らず、作業者が各作業エリアに滞在する時間も実機工事の進捗次第で変動することが考えられる。以上のことから、前記した数値変動を考慮した作業計画の立案・修正が必要とされる。
　このような事例に対して、作業計画修正機能ＰＬ１と３軸評価機能ＰＬ２の組み合わせによる処理では、図２４の流れで処理が実行される。図２４の例では、各エリア線量率、各作業者の集積線量を記録する線量データベースＤＢ３を用いる。この流れによれば、初期作業計画は実作業結果を反映した修正後初期作業計画とされる。
　図２４の最初の処理ステップＳ６０１では、必要なデータを準備したうえで初期作業計画の立案開始とする。処理ステップＳ６０２では、工事開始前に当該日における作業内容と作業想定時間、想定線量率の入力を行う。これらは、図２３ｃの例では作業想定時間の入力として、エリアａにｔ１、エリアｂにｔ２時間滞在することであり、この時の想定線量率の入力としてエリアａがＸａ、エリアｂがＸｂであることを、工事開始前に推定値として想定したものである。
　処理ステップＳ６０３では、作業後の作業者の集積線量を推定する。この場合はＸａ・ｔ１＋Ｘｂ・ｔ２［Ｓｖ］を増分の推定値とする。この推定値は線量データベースＤＢ３に保持される。これをもって、処理ステップＳ６０４では、初期作業計画の立案終了とする。
　これに対し、実機工事の開始に伴い、初期作業が開始（処理ステップＳ６０５）され、実機工事では、図２３ｄに示す実績が得られたものとする。この場合、処理ステップＳ６０６では、各作業エリアの線量率を測定し、線量データベースＤＢ３に保持されている各作業エリアの線量率を更新する。また処理ステップＳ６０７では、作業後の作業者の集積線量（実績）を算出する。この場合はＸ‘ａ・ｔ’１＋Ｘ‘ｂ・ｔ’２［Ｓｖ］を増分の実績値とする。
　処理ステップＳ６０８では、作業後の作業者の集積線量の実績値と計画値を比較し、大きな相違がない場合には、計画通りに進行していると判断して初期作業を継続し、処理ステップＳ６０９に移り、初期作業の終了とする。その後、処理ステップＳ６１０において、次の作業計画の立案を開始し、同様の流れで作業計画立案および作業実施を繰り返す。
なお、次の作業計画の立案開始（処理ステップＳ６１０）は、初期作業の開始（処理ステップＳ６０５）および初期作業の終了（処理ステップＳ６０９）よりも前の段階で着手してもよい。
　これに対し、処理ステップＳ６０８の判断で、計画と大きな相違がある場合には、再度処理ステップＳ６０２に戻り、作業内容と作業想定時間、想定線量率を実態に即した値に修正し、これを線量データベースＤＢ３に反映する。これらの結果は適宜、以降の作業計画立案に反映されることになる。
　この作業計画修正機能ＰＬ１と３軸評価機能ＰＬ２の組み合わせによる初期作業計画の立案では、単純な例として、作業者が本日完遂しないといけないタスクについて、時間軸と空間軸（作業者がタスクをどの場所で、どの時間に、何時間作業するか）にデータをインプットして２軸の制約条件を定めるとともに、前工程の進捗によって後工程が制約を受けることを考慮した、工程軸による整理を行い、作業計画を立案することになる。ここでは制約条件として絶対的な時間を考慮した場合を示し、計画と計画を守れない場合の実績を示した。
　以上のように、各エリアの線量率の変動、作業者滞在時間の変動を把握しておき、作業計画修正機能ＰＬ１と３軸評価機能ＰＬ２を組み合わせることで、作業者の被ばく線量値算出に随時反映することが可能となる。なお、ここでは作業者に関する運用例を説明したが、これを作業装置や各種機材など、他のリソースに対しても同様の運用が可能であり、同等の効果が期待できる。
　次に、３軸評価機能ＰＬ２と中長期的リソース配置計画機能ＰＬ３の組み合わせの例について、図２５，図２６及び図２７を用いて説明する。
　まず図２５の例では、作業者がＡ、Ｂ、Ｃの３人であり、ここではチームＡＢとするのか、チームＢＣとするのかが問われている。ここで参照すべきは、各人の仕事力並びに現時点での集積線量である。
　作業者Ａ、Ｂ、Ｃの仕事力から、チームＡＢおよびチームＢＣの仕事力を算出した結果、チームＡＢの仕事力がチームＢＣの仕事力よりも大きいとする。その場合、図２５に示すＮｏ．１の作業はチームＡＢに任せるのが最適と考えられる。しかし、Ｎｏ．１の作業は作業中断リスクが高く、集積線量が想定値を上回るリスクが高い。作業者Ａの集積線量はすでに９０％で、もし作業Ｎｏ．１が中断した場合、作業者Ａの集積線量が１００％を超えることを避けるために、作業者Ａを作業エリアから退避させ、代わりに別の作業者を投入する必要が生じる。もし、チームＢＣの仕事力が、チームＡＢの仕事力に近い場合、作業者Ｂ、Ｃともに、集積線量が低いので、Ｎｏ．１の作業はチームＢＣに任せる選択をするのが好ましい。
　図２６の例では、作業者がＤ、Ｅ、Ｆ、Ｇの４人であり、他方作業はＮｏ．１からＮｏ．１０まであり、どの作業者にどの作業を担当させるべきかが問われている。ここでＮｏ．１の作業は、難易度が高く、作業者の仕事力のみで評価すると、仕事力の最も高い作業者Ｄに任せるのが最適と考えられる。しかし、Ｎｏ．１の作業は、作業が中断して集積線量が想定値を上回るリスクが高い。作業者Ｄの集積線量はすでに７５％であることと、後段に控える作業Ｎｏ．１０の難易度がＮｏ．１の作業よりも高く、作業Ｎｏ．１０は確実に作業者Ｄを割り振るべきであることを考慮すると、今の段階で作業者Ｄの集積線量が想定値を上回ることは避けるべきである。この場合、Ｎｏ．１の作業は、作業者Ｅ、Ｆのチームに任せることとし、作業者Ｄには作業中断リスクの低いＮｏ．２の作業を任せるのが好ましい。Ｎｏ．２の作業は難易度が低いので、作業者Ｄを割り振るまでもない仕事だが、同じチームに作業者Ｇを入れることで、作業者Ｇの育成に役立てることとするのが好ましい。
　このように、各作業者の仕事力だけを参考にして最適な作業分担およびチーム編成を組んでも、各作業者の集積線量値によっては、その編成が現実的でない場合がある。また、作業内容の難易度と、各作業者の仕事力だけを照らし合わせて仕事を割り振るよりも、絶対的な時間軸による評価（図の場合、作業中断により集積線量が想定値を上回るリスク）も含めて仕事を割り振ったほうが、効率的な場合がある。
　このような事例に対して、３軸評価機能ＰＬ２と中長期的リソース配置計画機能ＰＬ３の組み合わせによる処理では、図２７の流れで処理が実行される。ここでは、図２５の事象を例に説明する。図２７の処理フローでは、最初の処理ステップＳ７００で作業Ｎｏ．１の担当人員を配置することについての計画を開始する。次の処理ステップＳ７０１でチームＡ、Ｂの仕事力を、各チームのプロファイルについてのデータベースＤＢ２を参照して分析する。処理ステップＳ７０２では、各チームのプロファイルについてのデータベースＤＢ２を参照して、作業者Ａ、Ｂ、Ｃの集積線量を確認する。処理ステップＳ７０３では、繰り返し処理による作業者組み合わせを変更しながら、作業Ｎｏ．１の担当チームを選定し、処理ステップＳ７０４では、作業Ｎｏ．１の担当リソース配置計画を終了する。
　なお、図２６において、集積線量の高い作業者を線量率の低いエリアでの作業に割り当てる例を説明したが、作業に用いる装置にも同様の考え方が適用される。
　以上、３軸評価機能ＰＬ２と中長期的リソース配置計画機能ＰＬ３の組合せの例について説明したが、作業難易度、所要時間、線量率、作業中断リスク等は作業開始前の計画段階における想定を含むため、作業開始後に計画の見直しが適宜発生することとなる。その場合には作業計画修正機能ＰＬ１の中でフィードバック（修正）をかけることになるため、これは、作業計画修正機能ＰＬ１と３軸評価機能ＰＬ２と中長期的リソース配置計画ＰＬ３の組合せとして位置付けられる。
　次に、作業計画修正機能ＰＬ１と中長期的リソース配置計画機能ＰＬ３の組み合わせの例について図２８及び図２９を用いて説明する。まず図２８により実機工事と並行して実施する作業者訓練設備の改良と作業者訓練の流れを説明する。なお、ここでは作業者訓練設備の一例としてＭＵ試験設備を、作業者訓練の一例としてＭＵ試験をあげ、かつ、ＶＲ内での訓練を例に説明するが、この形態に限定されるものでは無い。
図２８では横軸に時間として実機工事開始前、実機工事開始から工程１完了、工程１完了から工程２完了の３段階を示している。
　実機工事開始前段階では、現地作業エリアを模擬するＶＲモデルは初期版（工事前）であり、多くの不確定要素を含んだものとなっている。実機工事に参加、あるいは参加予定の作業者はベテランの作業者Ａと新人の作業者Ｂの２名とする。この段階ではＶＲモデル初期版を用いてベテランの作業者Ａが作業訓練を行ったとする。
　実機工事開始から工程１完了段階では、ベテランの作業者Ａは実機工事に参画しており、実機工事中に得られた実機情報をもとにＶＲモデルは改良２版が作成されることで、不確定要素が減少する。また、実機工事の進捗状況についても、適宜ＶＲモデルに反映される。このときベテランの作業者Ａは実機工事に参画しているが、新人の作業者ＢはＶＲモデル改良２版の完成により、このモデルによる作業訓練を行っている。
　工程１完了から工程２完了段階では、実機情報のさらなる更新、作業進捗状況の反映によりＶＲモデルは改良３版が作成されるにいたる。係る状況変化の中で、現状の実機に即したＶＲモデルで作業訓練を経験し、知識を有する新人の作業者Ｂと、現状の実機に即した経験や知識を有していない可能性のあるベテランの作業者Ａは、いずれかの時点で交代するのがよい。
　このように、実機工事開始前は不確定要素が多いため、その時点で構築できるＶＲモデルも不確定要素を多く含んでいる。これに対し、実機工事開始後、確認された「想定と実機の相違点」や、作業進捗を随時ＶＲモデルに反映し、改良１版→改良２版→改良３版…と改良を重ねていくことで、より実機環境に近いＶＲモデルを構築することができる。旧版での訓練を修了している古株作業者が現地作業を継続するよりも、新改良版での訓練を修了した新人作業者に交代するほうが、作業効率が高くなる可能性がある。交代に伴い、古株作業者は工場に戻り、新改良版での訓練を受けることで作業者の育成を継続することができる。
　図２９は、係る処理についての処理フローを示している。この場合に、処理ステップＳ８００で初期作業計画の立案を開始し、その後計画に従い、実作業として作業者Ａに関して処理ステップＳ８０１では現地作業訓練用ＶＲモデルが構築され、処理ステップＳ８０２では作業者訓練エリア内で作業者Ａ（古株）がＶＲモデル初期版で作業訓練を行い、その後に処理ステップＳ８０３では作業者Ａ（古株）は実機工事に参加したという経緯がある。
　他方、実作業として作業者Ｂに関して処理ステップＳ８０４では現地作業訓練用ＶＲモデルの改良がされ、処理ステップＳ８０５では作業者訓練エリア内で作業者Ｂ（新人）がＶＲモデル改良版で作業訓練をしたという経緯がある。
　係る状態において、処理ステップＳ８０６では作業訓練後の作業者Ａ、Ｂの仕事力の比較評価を行う。この結果、作業者Ｂの仕事力向上が認められる場合には処理ステップＳ８０８に移り、作業者Ｂ（新人）は実機工事に参加させることにする。このときベテランの作業者Ａは実機工事からＶＲモデル改良版による訓練に移る。
　これに対し、作業者Ｂの仕事力向上が認められない場合には処理ステップＳ８０７に移り、ベテランの作業者Ａは現状のまま実機工事に参加継続し、作業者Ｂ（新人）は現状のまま作業訓練を継続させることとする。なおその後も処理ステップＳ８０９、Ｓ８１０において適宜仕事力の比較評価が実行され、作業者Ｂについて作業訓練から実機工事への参加、あるいはその逆にベテランではあるがＶＲモデル改良版による再度の訓練が必要と判断された場合には作業者Ａを実機工事からＶＲモデル改良版による訓練に移すという判断が継続的に実行される。
１：現地、１ａ：現地作業エリア、１ｂ：現地オペレーションエリア・現地作業者詰所、２：作業計画エリア、３：技術開発エリア、４：作業者訓練エリア、４ａ：作業者訓練設備、５ａ：現地作業者、５ｂ：作業計画者、５ｃ：技術開発者、５ｄ：訓練受講者、６：作業装置、７ａ：表示・入力装置、７ｂ：表示・入力装置、７ｃ：表示・入力装置、７ｄ：表示・入力装置、８ａ：作業進捗管理装置、８ｂ：作業計画装置、８ｃ：技術データ管理装置、８ｄ：作業者データ管理装置、９：遠隔通信、ＰＬ１：作業計画修正機能、ＰＬ２：３軸評価機能、ＰＬ３：中長期的リソース配置計画機能

Claims (12)

  1. 　作業の遂行を管理するための作業統合管理システムであって、
    　データベースに登録された作業計画と実績を比較し、計画通りに作業が進行していない場合に前記作業計画を修正する作業計画修正機能と、データベースに登録された複数の制約関数に基づいて導出された解を提示する３軸評価機能と、データベースに登録されたリソースのプロファイル情報からリソース配置計画を策定するリソース配置計画機能のうち、少なくとも１つ以上の機能を備えることを特徴とする作業統合管理システム。
  2. 　請求項１に記載の作業統合管理システムであって、
    　前記作業計画修正機能は、計画と実績を比較する作業実績評価部と、前記作業実績評価部の出力結果をもとに計画を修正する作業計画修正部を備えることを特徴とする作業統合管理システム。
  3. 　請求項１に記載の作業統合管理システムであって、
    　前記３軸評価機能は、時間軸と空間軸の２つの制約関数に加えて、前記作業の進捗によらず経過する絶対的な時間に関連する制約をもう１つの制約関数として、解を導出、提示することを特徴とする作業統合管理システム。
  4. 　請求項１に記載の作業統合管理システムであって、
    　前記リソース配置計画機能は、リソース単体の能力と前記リソース組み合わせ時の能力を求め、中長期的な前記リソースの能力向上を図るリソース配置計画を策定することを特徴とする作業統合管理システム。
  5. 　請求項１に記載の作業統合管理システムであって、
    　作業開始時は作業計画時に取得した初期情報と前記初期情報をもとに設定した前記３軸評価機能の制約関数を用いて評価した出力結果から作成した初期作業計画を実行し、作業遂行中は随時取得される更新情報と前記更新情報をもとに前記３軸評価機能の制約関数を見直し、前記制約関数見直し後の３軸評価機能の出力結果をもとに作業計画を修正することを特徴とする作業統合管理システム。
  6. 　請求項１に記載の作業統合管理システムであって、
    　リソース配置計画時に取得したリソースの能力と、前記３軸評価機能の制約関数を用いて評価した出力結果から、リソース配置を計画することを特徴とする作業統合管理システム。
  7. 　請求項１に記載の作業統合管理システムであって、
    　前記リソース配置計画機能から出力されるリソース配置計画のうち、リソース単体の能力または前記リソース組み合わせ時の能力に係る情報をもとに、作業計画を修正することを特徴とする作業統合管理システム。
  8. 　請求項１に記載の作業統合管理システムであって、
    　現地作業情報を格納する作業進捗管理装置と、立案した作業計画および修正した作業計画を格納する作業計画管理装置と、技術開発および試験情報を格納する技術データ管理装置と、作業に関わるリソースの情報を格納するリソースデータ管理装置を備え、それら装置が相互に接続されていることを特徴とする作業統合管理システム。
  9. 　請求項２に記載の作業統合管理システムであって、
    　前記作業実績評価部において計画と実績の相違が大きいと判断された場合に、前記作業についての追加試験結果を前記作業計画修正部において計画の修正に用いることを特徴とする作業統合管理システム。
  10. 　請求項４に記載の作業統合管理システムであって、
    　前記リソース配置計画機能は、作業者個人の仕事力とチームとしての仕事力を求め、中長期的な仕事力の向上を図る人員配置計画を策定することを特徴とする作業統合管理システム。
  11. 　請求項４に記載の作業統合管理システムであって、
    　前記リソース配置計画機能は、作業装置単体の作業性能と作業装置の組み合わせとしての作業性能を求め、中長期的な作業効率の向上を図る作業装置配置計画を策定することを特徴とする作業統合管理システム。
  12. 　作業の遂行を管理するための作業統合管理システムであって、
    　作業の計画と実績を入力してデータベースに記録する入力部と、前記データベースに登録された作業計画と前記実績を比較し、計画通りに作業が進行していない場合に前記作業計画を修正する作業計画修正機能と、データベースに登録された複数の制約関数に基づいて導出された解を提示する３軸評価機能と、データベースに登録されたリソースのプロファイル情報からリソース配置計画を策定するリソース配置計画機能のうち、少なくとも１つ以上の機能を備える演算部と、前記演算部における処理結果を配信する出力部とを備えることを特徴とする作業統合管理システム。
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