WO2021240974A1 - 生産工程改善支援装置、及び生産工程改善支援方法 - Google Patents

生産工程改善支援装置、及び生産工程改善支援方法 Download PDF

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WO2021240974A1
WO2021240974A1 PCT/JP2021/011871 JP2021011871W WO2021240974A1 WO 2021240974 A1 WO2021240974 A1 WO 2021240974A1 JP 2021011871 W JP2021011871 W JP 2021011871W WO 2021240974 A1 WO2021240974 A1 WO 2021240974A1
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work
production process
support device
improvement support
production
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PCT/JP2021/011871
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Inventor
隆宏 中野
大毅 梶田
Original Assignee
株式会社日立製作所
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    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
    • 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
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/04—Manufacturing
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
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    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing

Definitions

  • the present invention relates to a production process improvement support device and a production process improvement support method.
  • the present invention claims the priority of application number 2020-092628 of the Japanese patent filed on May 27, 2020, and for designated countries where inclusion by reference to the literature is permitted, the content described in the application is Incorporated into this application by reference.
  • Patent Document 1 includes a target time calculation unit for calculating the target time for each work process, a work actual time calculation unit for calculating the work actual time for each work process, and a work actual time calculation unit. It is equipped with a work analysis unit that compares and analyzes the target time and the actual work time, and the target time calculation unit is defined as the number of elemental work included in at least one work process and the basic time required for the elemental work.
  • a work improvement support system that calculates a target time for each work process from the basic work time is disclosed.
  • the time required to set the target time can be shortened.
  • the present invention has been made in view of the above points, and an object of the present invention is to enable a production engineer to be provided with information for supporting a process improvement study.
  • the present application includes a plurality of means for solving at least a part of the above problems, and examples thereof are as follows.
  • the production process improvement support device is extracted by a performance data extraction unit that extracts performance data from measurement data of workers, machines, production equipment, and in-process products.
  • the worker, the machine, the production equipment, and the work-in-progress product are associated with a common code to create a result DB, and the result DB is referred to by the worker.
  • It is characterized by comprising a productivity analysis unit that analyzes state changes of the machine, the production equipment, and the in-process product, and evaluates the productivity of the process.
  • FIG. 1 is a diagram showing a configuration example of a production process improvement support device according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a flowchart illustrating an example of support processing by the production process improvement support device according to the first embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of actual data of workers.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of actual data of the machine.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of actual data of work in process.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of actual data of factory equipment.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating an example of the productivity analysis process.
  • FIG. 8 is a diagram showing an example of the extraction results in steps S12 and S13.
  • FIG. 9 is a diagram showing an example of the extraction result in step S14.
  • FIG. 10 is a diagram showing a display example of the work analysis screen.
  • FIG. 11 is a diagram showing a display example of the work-in-process flow line screen.
  • FIG. 12 is a diagram showing a display example of the work flow line editing screen.
  • FIG. 13 is a diagram showing a configuration example of the production process improvement support device according to the second embodiment of the present invention.
  • FIG. 14 is a diagram showing an example of worker resource data.
  • FIG. 15 is a diagram showing an example of machine resource data.
  • FIG. 16 is a diagram showing an example of product quantity data.
  • FIG. 17 is a diagram showing an example of production process data.
  • FIG. 18 is a flowchart illustrating an example of support processing by the production process improvement support device according to the second embodiment.
  • FIG. 19 is a diagram showing a display example of the comparison screen.
  • FIG. 1 shows a configuration example of the production process improvement support device 100 according to the first embodiment of the present invention.
  • the production process improvement support device 100 includes each functional block of a calculation unit 110, a storage unit 120, an input unit 130, an output unit 140, and a communication unit 150.
  • the production process improvement support device 100 includes a processor such as a CPU (Central Processing Unit), a memory such as a DRAM (Dynamic Random Access Memory), a storage such as an HDD (Hard Disk Drive) and an SSD (Solid State Drive), a keyboard, and a mouse. It consists of an input device such as a touch panel, an output device such as a display, and a general computer such as a personal computer equipped with a communication module such as an NIC (Network Interface Card).
  • a processor such as a CPU (Central Processing Unit), a memory such as a DRAM (Dynamic Random Access Memory), a storage such as an HDD (Hard Disk Drive) and an SSD (Solid State Drive), a keyboard, and a mouse. It consists of an input device such as a touch panel, an output device such as a display, and a general computer such as a personal computer equipped with a communication module such as an NIC (Network Interface Card).
  • NIC Network Interface Card
  • the arithmetic unit 110 is realized by a computer processor.
  • the calculation unit 110 has functional blocks of a performance data extraction unit 111, a performance DB (database) creation unit 112, a productivity analysis unit 113, and a display control unit 117. These functional blocks are realized by the processor of the computer executing a predetermined program loaded in memory. However, a part or all of these functional blocks may be realized as hardware by an integrated circuit or the like.
  • the actual data extraction unit 111 acquires measurement data from various sensors via the communication unit 150 and stores it in the storage unit 120 as worker sensor data 121, machine sensor data 122, in-process sensor data 123, and equipment sensor data 124. do. Further, the actual data extraction unit 111 may use the worker sensor data 121, the machine sensor data 122, the work-in-process sensor data 123, and the equipment sensor data 124 stored in the storage unit 120 to obtain work flow lines and work-in-progress of the worker or machine. Extract actual data such as the shape and dynamics of the sensor and the shape of the equipment.
  • the actual data DB creation unit 112 associates the actual data such as the work flow lines of workers and machines extracted by the actual data extraction unit 111, the shape and dynamics of work-in-process, and the shape of equipment with a common code such as time.
  • the actual result DB 125 is created and stored in the storage unit 120.
  • the productivity analysis unit 113 is based on the actual DB 125 stored in the storage unit 120, and based on the relationship between the worker, the machine, the work-in-process, and the equipment, the effective work time, the invalid work time, and the work-in-process stagnation time of the worker and the machine. Analyze the productivity of processes such as.
  • the display control unit 117 generates a work-in-process flow line screen 1200 (FIG. 11) based on the analysis result by the productivity analysis unit 113 and displays it on the output unit 140.
  • the storage unit 120 is realized by the memory and storage of the computer.
  • the storage unit 120 stores the worker sensor data 121, the machine sensor data 122, the work-in-process sensor data 123, and the equipment sensor data 124 acquired in advance.
  • the worker sensor data 121 is associated with measurement data indicating the state of the worker measured by an image sensor, a three-dimensional sensor, or the like, a worker ID that identifies each worker, a measurement time, and the like.
  • the machine sensor data 122 corresponds to measurement data indicating the state of the manufacturing machine measured by an image sensor, a three-dimensional sensor, a current sensor, a vibration sensor, etc., a machine ID that identifies each machine, a measurement time, and the like. It is attached.
  • the work-in-process sensor data 123 is associated with measurement data indicating the state of the work-in-process measured by an image sensor, a three-dimensional sensor, or the like, a work-in-process ID that identifies each work-in-process, a measurement time, and the like.
  • the equipment sensor data 124 is associated with measurement data representing the state of equipment measured by a three-dimensional sensor or the like and equipment IDs that identify each equipment.
  • the storage unit 120 stores the achievement DB 125 created by the achievement DB creation unit 112. Data other than these may be stored in the storage unit 120.
  • the input unit 130 is realized by an input device of a computer.
  • the input unit 130 receives various operations from the operator (user).
  • the output unit 140 is realized by an output device of a computer.
  • the output unit 140 displays, for example, a work-in-process flow line screen 1200 (FIG. 12).
  • the communication unit 150 is realized by a communication module of a computer.
  • the communication unit 150 connects to each sensor via a predetermined network and receives the data acquired by each sensor.
  • FIG. 2 is a flowchart illustrating an example of support processing by the production process improvement support device 100.
  • the support process is started in response to a predetermined operation from an operator (production engineer, etc.) of the production process improvement support device 100.
  • the actual data extraction unit 111 acquires measurement data from each of the various sensors via the communication unit 150 and stores it as worker sensor data 121, machine sensor data 122, in-process sensor data 123, and equipment sensor data 124. It is stored in the unit 120 (step S1).
  • the actual data extraction unit 111 extracts process actual data from the worker sensor data 121, the machine sensor data 122, the work-in-process sensor data 123, and the equipment sensor data 124 stored in the storage unit 120 (step S2). ).
  • FIG. 3 shows an example of the actual data of the worker extracted from the worker sensor data 121 by the actual data extraction unit 111.
  • the actual data (x, y, z, t) consists of the three-dimensional coordinate positions x, y, z of the worker's skeleton and the measurement time t thereof.
  • a method of extracting the actual data of the worker from the worker sensor data 121 for example, a machine learning method using the feature amount of the three-dimensional data may be used.
  • FIG. 4 shows an example of machine performance data extracted from machine sensor data 122 by the performance data extraction unit 111.
  • the actual data (x, y, z, t) consists of the three-dimensional coordinate positions x, y, z of the movable axis of the machine and the measurement time t thereof.
  • a method of extracting machine performance data from machine sensor data 122 for example, a machine learning method using features of three-dimensional data may be used.
  • FIG. 6 shows an example of the shape data of the equipment extracted as the actual data of the equipment of the factory extracted from the equipment sensor data 124 by the actual data extraction unit 111.
  • a shape fitting method such as a plane using the feature amount of the three-dimensional data may be used.
  • the result DB creation unit 112 creates a process result DB 125 by associating the result data of each of the worker, the machine, and the work-in-process extracted in step S2 with a common code (for example, measurement time). , Stored in the storage unit 120 (step S3).
  • the productivity analysis unit 113 performs the productivity analysis process of the process based on the process record DB 125, and calculates the effective work time, the invalid work time, the stagnation time, etc. of the process (step S4).
  • the effective working time is the time during which the worker or the machine is performing work on the work in process.
  • the invalid work time is the time when the worker or the machine is not performing effective work on the work in process.
  • the stagnation time is the time when work is not performed on the work in process.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating an example of the productivity analysis process.
  • the productivity analysis unit 113 refers to the actual result DB 125, identifies the worker and the work, extracts the work flow line of the worker based on the skeletal coordinate information of the worker's time series, and the worker's hand.
  • the work in which the relative distance between the coordinate value of the work in process and the coordinate value of the work in process is within a predetermined threshold value is extracted as an effective work of the worker (step S11).
  • the productivity analysis unit 113 identifies the machine and the work with reference to the actual result DB 125, extracts the work flow line of the machine based on the axis coordinate information of the time series of the machine, and sets the coordinates of the hand of the machine.
  • the work in which the relative distance from the coordinate value of the work-in-process is within a predetermined threshold is extracted as an effective work of the machine (step S12).
  • the productivity analysis unit 113 extracts the invalid work flow lines of the worker and the machine by excluding the portion where the effective work is performed from the work flow lines of the worker and the machine (step S13). ..
  • FIG. 8 shows an example of the extraction results in steps S12 and S13.
  • target worker or machine
  • target ID identification information
  • target work type valid / invalid information indicating whether or not it is a valid work flow line
  • valid / invalid information indicating whether or not it is a valid work flow line
  • the productivity analysis unit 113 refers to the actual DB 125, identifies the work-in-process, extracts the work flow line of the work-in-process based on the apex coordinate information in the time series of the work-in-process, and extracts the work flow line of the work-in-process, and the worker and the machine.
  • the time when the relative distance is separated from the predetermined threshold value or more is extracted as the stagnation time of the work in process (step S14).
  • FIG. 9 shows an example of the extraction result in step S14.
  • the work-in-process ID identification information
  • the stagnation / non-stagnation information indicating whether or not it is the stagnation time
  • the three-dimensional coordinate values of the work-in-process are extracted in chronological order of the measurement time. Will be done.
  • FIG. 10 shows a display example of the work analysis screen 1000 that presents the extraction results shown in FIGS. 8 and 9 to the operator.
  • the work analysis screen 1000 is displayed on the output unit 140 by the display control unit 117, for example, in response to an operation from the operator.
  • the work analysis screen 1000 is provided with a time input area 1001, a worker ID input area 1002, and a machine ID input area 1003.
  • the operator can input the measurement time to be displayed as the work analysis result.
  • the worker ID input area 1002 the operator can input the identification information of the worker to be displayed as the work analysis result.
  • the machine ID input area 1003 the operator can input the identification information of the machine to be displayed in the work analysis.
  • the work analysis screen 1000 is provided with a process ID display area 1004, a worker state display area 1005, a machine state display area 1006, and a model display area 1007.
  • the process identification information at the measurement time specified in the time input area 1001 is displayed.
  • the worker status display area 1005 the state of the worker (whether the work is valid or invalid) specified in the worker ID input area 1002 at the measurement time specified in the time input area 1001 is displayed. Is displayed.
  • the machine state display area 1006 the state of the machine (whether the work is valid or invalid) specified in the machine ID input area 1003 at the measurement time specified in the time input area 1001 is displayed. ..
  • the model display area 1007 a three-dimensional model based on the three-dimensional coordinates of the operator and the machine at the measurement time specified in the time input area 1001 is displayed.
  • the productivity analysis unit 113 refers to the actual result DB 125, and extracts the coordinates located at the effective work time of each of the worker and the machine as the arrangement information in the factory of the worker and the machine (step S15).
  • the productivity analysis unit 113 refers to the actual result DB 125 and extracts the three-dimensional coordinate information of the equipment as the factory layout information (step S16).
  • the productivity analysis unit 113 generates a work-in-process flow line by concatenating the coordinate information of the work-in-process at the stagnation time of the work-in-process (step S17).
  • the display control unit 117 causes the operator to display the work-in-process flow line and the work-in-process flow line screen 1200 (FIG. 11) including the arrangement information of the machine, the worker, and the equipment on the output unit 140. Present (step S18).
  • FIG. 11 shows a display example of the work-in-process flow line screen 1200.
  • the work-in-process flow line screen 1200 is provided with a work-in-process ID input area 1201 and a work-in-process flow line display area 1202.
  • the operator can input the work-in-process ID for specifying the work-in-process to be displayed in the work-in-process flow line display area 1202.
  • the work-in-process flow line display area 1202 the flow line of the work-in-process corresponding to the work-in-process ID input to the work-in-process ID input area 1101 is displayed.
  • the flow line is indicated by a black circle (stop point) at the coordinate position of the stagnation time and an arrow line between the black circles on the two-dimensional plane of x and y.
  • the positions of the worker, the machine, and the equipment are indicated by icons representing each.
  • the operator of the production process improvement support device 100 can improve the production process by grasping the current arrangement of workers, machines, and equipment, and the flow line of work-in-process. It will be possible to support.
  • FIG. 12 shows a display example of the work flow line editing screen 1300 for the operator to create and edit the work flow line.
  • the work flow line editing screen 1300 is displayed on the output unit 140 by the display control unit 117 in response to an operation from the operator.
  • the operator can operate the work flow line editing screen 1300 while operating and referring to the work-in-process flow line screen 1200.
  • the work flow line editing screen 1300 is provided with a flow line editing area 1301, an equipment area 1302, a worker area 1303, a machine area 1304, a stop point area 1305, and a flow line area 1306.
  • the xy plan view of the factory is displayed in the flow line editing area 1301.
  • the operator can select the equipment and move the equipment icon displayed in the equipment area 1302 to the movement line editing area 1301 (eg, drag and drop) to position the equipment in the factory. Can be set.
  • the operator can select a worker, and the position of the worker in the factory is set by moving the worker icon displayed in the worker area 1303 to the flow line editing area 1301. can.
  • the operator can select a machine, and by moving the machine icon displayed in the machine area 1304 to the flow line editing area 1301, the machine in the factory can be positioned as a worker.
  • the operator can set the position of the stationary point of the work in process in the factory by moving the stationary point icon displayed in the stationary point area 1305 to the flow line editing area 1301.
  • the operator can set the flow line of the work in process in the factory by moving the flow line icon displayed in the flow line area 1306 to the flow line editing area 1301.
  • the operator can be informed of the current arrangement of workers, machines, and equipment, and work-in-process. It is possible to support the improvement of the production process by grasping the flow line of.
  • FIG. 13 shows a configuration example of the production process improvement support device 1400 according to the second embodiment of the present invention.
  • the production process improvement support device 1400 has a work plan planning unit 114, a productivity evaluation unit 115, a production process change reception unit 116, etc. as functional blocks possessed by the calculation unit 110 with respect to the production process improvement support device 100 (FIG. 1). Is added.
  • the work plan planning unit 114 formulates a work plan by allocating work to workers and machines based on production resource data 126, product quantity data 127, production process data 128, and the like.
  • the productivity evaluation unit 115 evaluates the productivity index such as the production throughput calculated in the work plan planning process by the work plan planning unit 114 and the productivity such as the production throughput calculated based on the actual DB 125.
  • the production process change reception unit 116 receives changes from the operator of the production process improvement support device 1400 such as process order in the production process, work division of workers, work distribution of machines, and the like.
  • the storage unit 120 in the production process improvement support device 1400 is added to the worker sensor data 121, the machine sensor data 122, the in-process sensor data 123, the equipment sensor data 124, and the actual DB 125 (all in FIG. 1) for production. Resource data 126, product quantity data 127, and production process data 128 are stored.
  • the production resource data 126 includes the worker resource data 126A representing the work that can be executed by the worker and the machine resource data 126B representing the work that can be executed by the machine in the factory.
  • FIG. 14 shows an example of the worker resource data 126A as the production resource data 126.
  • the steps that the worker can handle are recorded in association with the worker ID that identifies the worker.
  • FIG. 15 shows an example of machine resource data 126B as production resource data 126.
  • the machine resource data 126B records the processes that the machine can handle in association with the machine ID that identifies the machine.
  • Product quantity data 127 represents the quantity of products produced at the factory.
  • FIG. 16 shows an example of product quantity data 127.
  • the monthly production volume is recorded in association with the product ID of each product that is a production target that can be manufactured at the factory.
  • the production process data 128 represents the process, machine, worker, etc. required for producing the product.
  • FIG. 17 shows an example of the production process data 128.
  • the process ID of the required process, the process type, the ID of the machine candidate in charge of the process, the ID of the worker candidate in charge of the process, the work time, etc. are recorded in association with the product ID. There is.
  • FIG. 18 is a flowchart illustrating an example of support processing by the production process improvement support device 1400.
  • the support process is started in response to a predetermined operation from an operator (production engineer, etc.) of the production process improvement support device 1400.
  • the actual data extraction unit 111 acquires measurement data from each of the various sensors via the communication unit 150 and stores it as worker sensor data 121, machine sensor data 122, in-process sensor data 123, and equipment sensor data 124. It is stored in the unit 120. Further, the actual data extraction unit 111 acquires various data based on the input from the operator using the input unit 130, and stores the production resource data 126, the product quantity data 127, and the production process data 128 in the storage unit 120. (Step S21).
  • the actual data extraction unit 111 extracts process actual data from the worker sensor data 121, the machine sensor data 122, the work-in-process sensor data 123, and the equipment sensor data 124 stored in the storage unit 120 (step S22). ).
  • the result DB creation unit 112 creates a process result DB 125 by associating the result data of each of the worker, the machine, and the work-in-process extracted in step S22 with a common coat (measurement time, etc.). It is stored in the storage unit 120 (step S23).
  • the work plan planning unit 114 formulates a work plan for allocating workers and machines to manufacturing based on the production resource data 126, the product quantity data 127, and the production process data 128 (step S24). Specifically, for each process of the product, a work plan for allocating when and which process to perform the work to the workers and machines that can handle it is formulated.
  • the allocation of machines and work may be reduced to an integer programming problem, and the combinatorial optimization solution method may be applied.
  • the productivity evaluation unit 115 compares the productivity index such as the production throughput and the device operating rate of the work plan drafted in step S24 with the productivity index such as the production throughput and the device operating rate of the actual data. .. Then, the display control unit 117 generates a comparison screen 1500 showing the comparison result and displays it on the output unit 140 (step S25).
  • FIG. 19 shows a display example of the comparison screen 1500.
  • the comparison screen 1500 is provided with a process input area 1501 and a productivity index area 1502.
  • the user can input the process ID of the process for which the productivity index is to be displayed.
  • the productivity index (working time in the case of the figure) of the process represented by the process ID input to the process input area 1501 in each of the work plan and the actual data is displayed.
  • the productivity analysis unit 113 executes the productivity analysis process of the process with reference to the actual result DB 125, and the effective work time and the invalid work time of the worker and the machine, and the stagnation which is the time when the work in process is not worked. Information such as time is calculated (step S26). Since the productivity analysis process in step S26 is the same as the productivity analysis process described in detail with reference to FIG. 7, the description thereof will be omitted.
  • step S25 the operator confirms the comparison screen 1500 displayed in step S25 and the work-in-process flow line screen 1200 displayed by the productivity analysis process in step S26, and changes the work plan planned in step S24. It is determined whether it is necessary or not, and the determination result is input (step S27).
  • the operator uses the input unit 130 to determine the layout of equipment for improving productivity, the work order of the process, and the like. Input the operation for changing the production process data 128 by reviewing the work distribution plan of the device and the machine. Then, the production process change receiving unit 116 accepts the operation of the operator and changes the production process data 128 stored in the storage unit 120 (step S28).
  • step S24 the process is returned to step S24, and the work plan is re-planned based on the production resource data 126, the product quantity data 127, and the updated production process data 128.
  • step S27 when the operator determines that the work plan does not need to be changed (NO in step S27), the support process is terminated.
  • the same effect as the support process according to the first embodiment (FIG. 2) can be obtained.
  • the display of the comparison screen 1500 allows the operator to grasp the productivity index of the work plan and the productivity index of the actual data, and determines whether or not the work plan needs to be changed. You can make a judgment.
  • the present invention is not limited to the above-described embodiment, and various modifications are possible.
  • the above-described embodiment has been described in detail in order to explain the present invention in an easy-to-understand manner, and is not necessarily limited to the one including all the described configurations. Further, it is possible to replace or add a part of the configuration of one embodiment with the configuration of another embodiment.
  • each of the above configurations, functions, processing units, processing means, etc. may be realized by hardware by designing a part or all of them by, for example, an integrated circuit. Further, each of the above configurations, functions, and the like may be realized by software by the processor interpreting and executing a program that realizes each function. Information such as programs, tables, and files that realize each function can be placed in a memory, a recording device such as a hard disk or SSD, or a recording medium such as an IC card, SD card, or DVD.
  • the control lines and information lines indicate those that are considered necessary for explanation, and do not necessarily indicate all the control lines and information lines in the product. In practice, it can be considered that almost all configurations are interconnected.

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Abstract

工程改善検討を支援するための情報を提供する。　生産工程改善支援装置は、作業者、機械、生産設備、及び仕掛品それぞれに関する計測データから実績データを抽出する実績データ抽出部と、抽出された前記作業者、前記機械、前記生産設備、及び前記仕掛品それぞれの前記実績データを共通のコードに対応付けて実績ＤＢを作成する実績ＤＢ作成部と、前記実績ＤＢを参照し、前記作業者、前記機械、前記生産設備、及び前記仕掛品それぞれの状態変化を分析し、工程の生産性を評価する生産性分析部と、を備えることを特徴とする。

Description

生産工程改善支援装置、及び生産工程改善支援方法
　本発明は、生産工程改善支援装置、及び生産工程改善支援方法に関する。本発明は2020年5月27日に出願された日本国特許の出願番号2020-092628の優先権を主張し、文献の参照による織り込みが認められる指定国については、その出願に記載された内容は参照により本出願に織り込まれる。
　生産工程の改善を支援するための技術として、特許文献１には、作業工程ごとの目標時間を算出する目標時間算出部と、作業工程ごとの作業実績時間を算出する作業実績時間算出部と、目標時間と作業実績時間とを比較して分析する作業分析部と、を備え、目標時間算出部は、作業工程に少なくとも一つ含まれる要素作業の数と、要素作業に要する基本時間として定められた要素作業基本時間とから、作業工程ごとの目標時間を算出する作業改善支援システムが開示されている。
特開２０１９－１０９８５６号公報
　特許文献１に記載の技術によれば、目標時間の設定に必要な時間を短縮することができる。しかしながら、特許文献１に記載の技術では、工程における作業者、機械、治具等の生産設備、仕掛品の時系列での状態変化を把握することができず、生産効率向上の阻害要因を作業における作業者、機械、治具等の生産設備、仕掛品の要因毎に把握、施策検討ができない。
　本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであって、工程改善検討を支援するための情報を生産技術者に提供できるようにすることを目的とする。
　本願は、上記課題の少なくとも一部を解決する手段を複数含んでいるが、その例を挙げるならば、以下の通りである。
　上記課題を解決するため、本発明の一態様に係る生産工程改善支援装置は、作業者、機械、生産設備、及び仕掛品それぞれに関する計測データから実績データを抽出する実績データ抽出部と、抽出された前記作業者、前記機械、前記生産設備、及び前記仕掛品それぞれの前記実績データを共通のコードに対応付けて実績ＤＢを作成する実績ＤＢ作成部と、前記実績ＤＢを参照し、前記作業者、前記機械、前記生産設備、及び前記仕掛品それぞれの状態変化を分析し、工程の生産性を評価する生産性分析部と、を備えることを特徴とする。
　本発明によれば、工程改善検討を支援するための情報を生産技術者に提供することが可能となる。
　上記した以外の課題、構成、及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
図１は、本発明の第１の実施形態に係る生産工程改善支援装置の構成例を示す図である。 図２は、第１の実施形態に係る生産工程改善支援装置による支援処理の一例を説明するフローチャートである。 図３は、作業者の実績データの一例を示す図である。 図４は、機械の実績データの一例を示す図である。 図５は、仕掛品の実績データの一例を示す図である。 図６は、工場の設備の実績データの一例を示す図である。 図７は、生産性分析処理の一例を説明するフローチャートである。 図８は、ステップＳ１２，Ｓ１３における抽出結果の一例を示す図である。 図９は、ステップＳ１４における抽出結果の一例を示す図である。 図１０は、作業分析画面の表示例を示す図である。 図１１は、仕掛品動線画面の表示例を示す図である。 図１２は、作業動線編集画面の表示例を示す図である。 図１３は、本発明の第２の実施形態に係る生産工程改善支援装置の構成例を示す図である。 図１４は、作業者リソースデータの一例を示す図である。 図１５は、機械リソースデータの一例を示す図である。 図１６は、生産物量データの一例を示す図である。 図１７は、生産工程データの一例を示す図である。 図１８は、第２の実施形態に係る生産工程改善支援装置による支援処理の一例を説明するフローチャートである。 図１９は、比較画面の表示例を示す図である。
　以下、本発明の複数の実施形態について図面に基づいて説明する。なお、各実施形態を説明するための全図において、同一の部材には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。また、以下の実施形態において、その構成要素（要素ステップ等も含む）は、特に明示した場合および原理的に明らかに必須であると考えられる場合等を除き、必ずしも必須のものではないことは言うまでもない。また、「Ａからなる」、「Ａよりなる」、「Ａを有する」、「Ａを含む」と言うときは、特にその要素のみである旨明示した場合等を除き、それ以外の要素を排除するものでないことは言うまでもない。同様に、以下の実施形態において、構成要素等の形状、位置関係等に言及するときは、特に明示した場合および原理的に明らかにそうでないと考えられる場合等を除き、実質的にその形状等に近似または類似するもの等を含むものとする。
　＜第１の実施形態＞
　図１は、本発明の第１の実施形態に係る生産工程改善支援装置１００の構成例を示している。
　生産工程改善支援装置１００は、演算部１１０、記憶部１２０、入力部１３０、出力部１４０、及び通信部１５０の各機能ブロックを備える。
　生産工程改善支援装置１００は、ＣＰＵ(Central Processing Unit)等のプロセッサ、ＤＲＡＭ(Dynamic Random Access Memory)等のメモリ、ＨＤＤ(Hard Disk Drive)やＳＳＤ(Solid State Drive)等のストレージ、キーボード、マウス、タッチパネル等の入力デバイス、ディスプレイ等の出力デバイス、及び、ＮＩＣ(Network Interface Card)等の通信モジュールを備えるパーソナルコンピュータ等の一般的なコンピュータから成る。
　演算部１１０は、コンピュータのプロセッサにより実現される。演算部１１０は、実績データ抽出部１１１、実績ＤＢ（データベース）作成部１１２、生産性分析部１１３、及び表示制御部１１７の機能ブロックを有する。これらの機能ブロックは、コンピュータのプロセッサがメモリにロードされた所定のプログラムを実行することによって実現される。ただし、これらの機能ブロックの一部または全部を集積回路等によりハードウェアとして実現してもよい。
　実績データ抽出部１１１は、通信部１５０を介して各種センサから計測データを取得し、作業者センサデータ１２１、機械センサデータ１２２、仕掛品センサデータ１２３、及び設備センサデータ１２４として記憶部１２０に格納する。また、実績データ抽出部１１１は、記憶部１２０に格納した作業者センサデータ１２１、機械センサデータ１２２、仕掛品センサデータ１２３、及び設備センサデータ１２４から、作業者や機械の作業動線、仕掛品の形状や動態、設備の形状等の実績データを抽出する。
　実績ＤＢ作成部１１２は、実績データ抽出部１１１によって抽出された作業者や機械の作業動線、仕掛品の形状や動態、設備の形状等の実績データを、時刻等の共通のコードに対応付けて実績ＤＢ１２５を作成し、記憶部１２０に格納する。
　生産性分析部１１３は、記憶部１２０に格納された実績ＤＢ１２５に基づき、作業者と機械と仕掛品と設備の関係から、作業者と機械の有効作業時間、無効作業時間、仕掛品の停滞時間等の工程の生産性を分析する。
　表示制御部１１７は、生産性分析部１１３による分析結果に基づく仕掛品動線画面１２００（図１１）等を生成して出力部１４０に表示させる。
　記憶部１２０は、コンピュータのメモリ及びストレージによって実現される。記憶部１２０には、予め取得された作業者センサデータ１２１、機械センサデータ１２２、仕掛品センサデータ１２３、及び設備センサデータ１２４が格納されている。
　作業者センサデータ１２１には、画像センサ、３次元センサ等によって計測された作業者の状態を表す計測データと、各作業者を識別する作業者ＩＤと、計測時刻等と、が対応付けられている。機械センサデータ１２２には、画像センサ、３次元センサ、電流センサ、振動センサ等によって計測された製造機械の状態を表す計測データと、各機械を識別する機械ＩＤと、計測時刻等と、が対応付けられている。仕掛品センサデータ１２３には、画像センサ、３次元センサ等によって計測された仕掛品の状態を表す計測データと、各仕掛品を識別する仕掛品ＩＤと、計測時刻等と、が対応付けられている。設備センサデータ１２４には、３次元センサ等によって計測された設備の状態を表す計測データと、各設備を識別する設備ＩＤとが対応付けられている。
　また、記憶部１２０には、実績ＤＢ作成部１１２によって作成された実績ＤＢ１２５が格納される。記憶部１２０には、これら以外のデータを格納するようにしてもよい。
　入力部１３０は、コンピュータの入力デバイスによって実現される。入力部１３０は、オペレータ（ユーザ）からの各種の操作を受け付ける。出力部１４０は、コンピュータの出力デバイスによって実現される。出力部１４０は、例えば、仕掛品動線画面１２００（図１２）等を表示する。通信部１５０は、コンピュータの通信モジュールによって実現される。通信部１５０は、所定のネットワークを介して各センサと接続し、各センサによって取得されたデータを受信する。
　＜生産工程改善支援装置１００による支援処理＞
　次に、図２は、生産工程改善支援装置１００による支援処理の一例を説明するフローチャートである。
　該支援処理は、生産工程改善支援装置１００のオペレータ（生産技術者等）からの所定の操作に応じて開始される。
　始めに、実績データ抽出部１１１が、通信部１５０を介して各種センサそれぞれから計測データを取得し、作業者センサデータ１２１、機械センサデータ１２２、仕掛品センサデータ１２３、及び設備センサデータ１２４として記憶部１２０に格納する（ステップＳ１）。
　次に、実績データ抽出部１１１が、記憶部１２０に格納した作業者センサデータ１２１、機械センサデータ１２２、仕掛品センサデータ１２３、及び設備センサデータ１２４から、工程の実績データを抽出する（ステップＳ２）。
　ここで、実績データ抽出部１１１によって抽出される工程の実績データについて具体的に説明する。
　図３は、実績データ抽出部１１１によって作業者センサデータ１２１から抽出された作業者の実績データの一例を示している。該実績データ（ｘ，ｙ，ｚ，ｔ）は、作業者の骨格の３次元座標位置ｘ，ｙ，ｚと及びその計測時刻ｔから成る。作業者センサデータ１２１から作業者の実績データを抽出する方法として、例えば、３次元データの特徴量を用いた機械学習手法を用いてもよい。
　図４は、実績データ抽出部１１１によって機械センサデータ１２２から抽出された機械の実績データの一例を示している。該実績データ（ｘ，ｙ，ｚ，ｔ）は、機械の可動軸の３次元座標位置ｘ，ｙ，ｚと及びその計測時刻ｔから成る。機械センサデータ１２２から機械の実績データを抽出する方法として、例えば、３次元データの特徴量を用いた機械学習手法を用いてもよい。
　図５は、実績データ抽出部１１１によって仕掛品センサデータ１２３から抽出された仕掛品の実績データの一例を示している。該実績データ（ｘ，ｙ，ｚ，ｔ）は、仕掛品の形状頂点の３次元座標位置ｘ，ｙ，ｚと及びその計測時刻ｔから成る。仕掛品センサデータ１２３から仕掛品の実績データを抽出する方法として、例えば、３次元データの特徴量を用いた機械学習手法を用いてもよい。
　図６は、実績データ抽出部１１１によって設備センサデータ１２４から抽出された工場の設備の実績データとして抽出された設備の形状データの一例を示している。設備センサデータ１２４から設備の実績データ（形状データ）を抽出する方法としては、３次元データの特徴量を用いた平面等の形状フィッティング手法を用いてもよい。
　図２に戻る。次に、実績ＤＢ作成部１１２が、ステップＳ２で抽出された作業者、機械、及び仕掛品それぞれの実績データを共通のコード（例えば、計測時刻）に対応付けて、工程の実績ＤＢ１２５を作成し、記憶部１２０に格納する（ステップＳ３）。
　次に、生産性分析部１１３が、工程の実績ＤＢ１２５に基づき、工程の生産性分析処理を行い、工程の有効作業時間、無効作業時間、停滞時間等を計算する（ステップＳ４）。ここで、有効作業時間とは、仕掛品に対して作業者または機械が作業を実施している時間である。無効作業時間とは、仕掛品に対して作業者または機械が有効な作業を実施していない時間である。停滞時間とは、仕掛品に対して作業が実施されていない時間である。
　ステップＳ４における生産性分析処理について詳述する。図７は、生産性分析処理の一例を説明するフローチャートである。
　まず、生産性分析部１１３が、実績ＤＢ１２５を参照して、作業者及び作業を特定し、作業者の時系列の骨格座標情報に基づいて作業者の作業動線を抽出し、作業者の手先の座標値と仕掛品の座標値との相対距離が所定の閾値以内になっている作業を作業者の有効作業として抽出する（ステップＳ１１）。
　次に、生産性分析部１１３が、実績ＤＢ１２５を参照して、機械及び作業を特定し、機械の時系列の軸座標情報に基づいて機械の作業動線を抽出し、機械の手先の座標と仕掛品の座標値との相対距離が所定の閾値以内になっている作業を機械の有効作業として抽出する（ステップＳ１２）。
　次に、生産性分析部１１３が、作業者と機械それぞれの作業動線から有効作業を行っている部分を除外することにより、作業者及び機械それぞれの無効作業動線を抽出する（ステップＳ１３）。
　図８は、ステップＳ１２，Ｓ１３における抽出結果の一例を示している。同図の例では、計測時刻の時系列順に、対象（作業者または機械）、対象のＩＤ（識別情報）、対象の作業種別、有効作業動線であるか否かを示す有効／無効情報、及び、対象の手先の３次元座標値が対応付けて抽出される。
　次に、生産性分析部１１３が、実績ＤＢ１２５を参照して、仕掛品を特定し、仕掛品の時系列での頂点座標情報に基づいて仕掛品の作業動線を抽出し、作業者と機械と相対距離が所定の閾値以上に離れている時間を仕掛品の停滞時間として抽出する（ステップＳ１４）。
　図９は、ステップＳ１４における抽出結果の一例を示している。同図の例では、計測時刻の時系列順に、仕掛品ＩＤ（識別情報）、停滞時刻であるか否かを示す停滞／非停滞情報、及び、仕掛品の３次元座標値が対応付けて抽出される。
　図１０は、図８及び図９に示された抽出結果をオペレータに提示する作業分析画面１０００の表示例を示している。作業分析画面１０００は、例えば、オペレータからの操作に応じ、表示制御部１１７によって出力部１４０に表示される。
　作業分析画面１０００には、時刻入力領域１００１、作業者ＩＤ入力領域１００２、機械ＩＤ入力領域１００３が設けられている。
　時刻入力領域１００１には、作業分析結果の表示対象とする計測時刻をオペレータが入力できる。作業者ＩＤ入力領域１００２には、作業分析結果の表示対象とする作業者の識別情報をオペレータが入力できる。機械ＩＤ入力領域１００３には、作業分析の表示の対象とする機械の識別情報をオペレータが入力できる。
　さらに、作業分析画面１０００には、工程ＩＤ表示領域１００４、作業者状態表示領域１００５、機械状態表示領域１００６、及びモデル表示領域１００７が設けられている。
　工程ＩＤ表示領域１００４には、時刻入力領域１００１にて指定された計測時刻における工程の識別情報が表示される。作業者状態表示領域１００５には、時刻入力領域１００１にて指定された計測時刻における、作業者ＩＤ入力領域１００２にて指定された作業者の状態（有効作業であるか無効作業であるか）が表示される。機械状態表示領域１００６には、時刻入力領域１００１にて指定された計測時刻における、機械ＩＤ入力領域１００３にて指定された機械の状態（有効作業であるか無効作業であるか）が表示される。モデル表示領域１００７には、時刻入力領域１００１にて指定された計測時刻における、作業者及び機械の３次元座標に基づく３次元モデルが表示される。
　図７に戻る。次に、生産性分析部１１３が、実績ＤＢ１２５を参照し、作業者及び機械それぞれの有効作業の時間に位置した座標を作業者及び機械の工場における配置情報として抽出する（ステップＳ１５）。
　次に、生産性分析部１１３が、実績ＤＢ１２５を参照し、設備の３次元座標情報を工場の配置情報として抽出する（ステップＳ１６）。
　次に、生産性分析部１１３が、仕掛品の停滞時間における仕掛品の座標情報を連結することにより仕掛品の物流動線を生成する（ステップＳ１７）。
　最後に、表示制御部１１７が、仕掛品の物流動線、並びに、機械、作業者、及び設備の配置情報を含む仕掛品動線画面１２００（図１１）を出力部１４０に表示させてオペレータに提示する（ステップＳ１８）。
　図１１は、仕掛品動線画面１２００の表示例を示している。仕掛品動線画面１２００には、仕掛品ＩＤ入力領域１２０１、及び仕掛品動線表示領域１２０２が設けられている。
　仕掛品ＩＤ入力領域１２０１には、仕掛品動線表示領域１２０２に表示させる仕掛品を特定するための仕掛品ＩＤをオペレータが入力できる。仕掛品動線表示領域１２０２には、仕掛品ＩＤ入力領域１１０１に入力された仕掛品ＩＤに対応する仕掛品の動線が表示される。該動線は、ｘ，ｙの２次元平面上に、停滞時間の座標位置を黒丸（停留点）、動線を黒丸間の矢印線によって示している。さらに、仕掛品動線領域１１０２には、作業者、機械、及び設備の位置が、それぞれを表すアイコンによって示されている。
　仕掛品動線画面１２００によれば、生産工程改善支援装置１００のオペレータに対して、現状における作業者、機械、及び設備の配置、仕掛品の動線を把握させることによって、生産工程の改善を支援することが可能となる。
　図１２は、オペレータが作業動線の作成、編集を行うための作業動線編集画面１３００の表示例を示している。作業動線編集画面１３００は、オペレータからの操作に応じて表示制御部１１７により出力部１４０に表示される。オペレータは、仕掛品動線画面１２００を操作、参照しながら、作業動線編集画面１３００の操作を行うことができる。
　作業動線編集画面１３００には、動線編集領域１３０１、設備領域１３０２、作業者領域１３０３、機械領域１３０４、停留点領域１３０５、及び動線領域１３０６が設けられている。
　動線編集領域１３０１には、工場のｘｙ平面図が表示される。設備領域１３０２では、オペレータが設備を選択することができ、設備領域１３０２に表示されている設備のアイコンを動線編集領域１３０１に移動する（例えば、ドラッグアンドドロップ）ことによって、工場における設備の位置を設定できる。作業者領域１３０３では、オペレータが作業者を選択することができ、作業者領域１３０３に表示されている作業者のアイコンを動線編集領域１３０１に移動することによって、工場における作業者の位置を設定できる。機械領域１３０４では、オペレータが機械を選択することができ、機械領域１３０４に表示されている機械のアイコンを動線編集領域１３０１に移動することによって、工場における機械を作業者の位置を設定できる。
　停留点領域１３０５では、オペレータが停留点領域１３０５に表示されている停留点のアイコンを動線編集領域１３０１に移動することによって、工場における仕掛品の停留点の位置を設定できる。動線領域１３０６では、オペレータが動線領域１３０６に表示されている動線のアイコンを動線編集領域１３０１に移動することによって、工場における仕掛品の動線を設定できる。
　以上に説明したように、第１の実施形態による支援処理によれば、仕掛品動線画面１２００を表示することにより、オペレータに対して、現状における作業者、機械、及び設備の配置、仕掛品の動線を把握させることによって、生産工程の改善を支援することが可能となる。
　＜第２の実施形態＞
　次に、図１３は、本発明の第２の実施形態に係る生産工程改善支援装置１４００の構成例を示している。
　生産工程改善支援装置１４００は、生産工程改善支援装置１００（図１）に対して、演算部１１０が有する機能ブロックとして、作業計画立案部１１４、生産性評価部１１５、生産工程変更受付部１１６等を追加したものである。
　作業計画立案部１１４は、生産リソースデータ１２６、生産物量データ１２７、生産工程データ１２８等に基づき、作業者及び機械に作業を割り付けることで作業計画を立案する。
　生産性評価部１１５は、作業計画立案部１１４にて作業計画の立案過程で計算された生産スループット等の生産性指標と、実績ＤＢ１２５に基づいて計算した生産スループット等の生産性を評価する。
　生産工程変更受付部１１６は、生産工程改善支援装置１４００のオペレータからの生産工程における工程順序、作業者の作業分担、機械の作業分配等の変更を受け付ける。
　生産工程改善支援装置１４００における記憶部１２０には、作業者センサデータ１２１、機械センサデータ１２２、仕掛品センサデータ１２３、設備センサデータ１２４、及び実績ＤＢ１２５（いずれも図１）に追加して、生産リソースデータ１２６、生産物量データ１２７、及び生産工程データ１２８が格納される。
　生産リソースデータ１２６は、作業者が実行可能な作業を表す作業者リソースデータ１２６Ａ、及び工場の機械が実行可能な作業を表す機械リソースデータ１２６Ｂを含む。
　図１４は、生産リソースデータ１２６としての作業者リソースデータ１２６Ａの一例を示している。作業者リソースデータ１２６Ａには、作業者を特定する作業者ＩＤに対応付けて、該作業者が対応可能な工程が記録されている。
　図１５は、生産リソースデータ１２６としての機械リソースデータ１２６Ｂの一例を示している。機械リソースデータ１２６Ｂには、機械を特定する機械ＩＤに対応付けて、該機械が対応可能な工程が記録されている。
　生産物量データ１２７は、工場にて生産する製品の物量を表す。図１６は、生産物量データ１２７の一例を示している。生産物量データ１２７には、工場にて製造可能な生産対象物である各製品の製品ＩＤに対応付けて月毎の生産台数が記録されている。
　生産工程データ１２８は、製品を生産する際に必要な工程、機械、作業者等を表す。図１７は、生産工程データ１２８の一例を示している。生産工程データ１２８には、製品ＩＤに対応付けて、必要な工程の工程ＩＤ、工程種類、工程を担当する機械候補のＩＤ、工程を担当する作業者候補のＩＤ、作業時間等が記録されている。
　＜生産工程改善支援装置１４００による支援処理＞
　次に、図１８は、生産工程改善支援装置１４００による支援処理の一例を説明するフローチャートである。
　該支援処理は、生産工程改善支援装置１４００のオペレータ（生産技術者等）からの所定の操作に応じて開始される。
　始めに、実績データ抽出部１１１が、通信部１５０を介して各種センサそれぞれから計測データを取得し、作業者センサデータ１２１、機械センサデータ１２２、仕掛品センサデータ１２３、及び設備センサデータ１２４として記憶部１２０に格納する。また、実績データ抽出部１１１が、入力部１３０を用いたオペレータからの入力に基づき、各種データを取得し、生産リソースデータ１２６、生産物量データ１２７、及び生産工程データ１２８として記憶部１２０に格納する（ステップＳ２１）。
　次に、実績データ抽出部１１１が、記憶部１２０に格納した作業者センサデータ１２１、機械センサデータ１２２、仕掛品センサデータ１２３、及び設備センサデータ１２４から、工程の実績データを抽出する（ステップＳ２２）。
　次に、実績ＤＢ作成部１１２が、ステップＳ２２で抽出された作業者、機械、及び仕掛品それぞれの実績データを共通のコート（計測時刻等）に対応付けて、工程の実績ＤＢ１２５を作成し、記憶部１２０に格納する（ステップＳ２３）。
　次に、作業計画立案部１１４が、生産リソースデータ１２６、生産物量データ１２７、及び生産工程データ１２８に基づき、製造に作業者及び機械の割り付ける作業計画を立案する（ステップＳ２４）。具体的は、製品の各工程について、対応可能な作業者及び機械に対して、いつ、どの工程の作業を実施させるかを割り付ける作業計画を立案する。なお、ここでの立案では、機械と作業の割り付けを整数計画問題に帰着し、組合せ最適化解法を適用してもよい。
　次に、生産性評価部１１５が、ステップＳ２４で立案された作業計画の生産スループット、装置稼働率等の生産性指標と、実績データの生産スループット、装置稼働率等の生産性指標とを比較する。そして、表示制御部１１７が、該比較結果を表す比較画面１５００を生成して出力部１４０に表示する（ステップＳ２５）。
　図１９は、比較画面１５００の表示例を示している。同図の場合、比較画面１５００には工程入力領域１５０１、及び、生産性指数領域１５０２が設けられている。
　工程入力領域１５０１には、生産性指標を表示させたい工程の工程ＩＤをユーザが入力できる。生産性指数領域１５０２には、作業計画及び実績データそれぞれにおける、工程入力領域１５０１に入力された工程ＩＤが表す工程の生産性指標（同図の場合、作業時間）が表示される。
　図１８に戻る。次に、生産性分析部１１３が、実績ＤＢ１２５を参照して工程の生産性分析処理を実行し、作業者と機械の有効作業時間や無効作業時間、仕掛品が作業されていない時間である停滞時間等の情報を計算する（ステップＳ２６）。なお、ステップＳ２６における生産性分析処理は、図７を参照して詳述した生産性分析処理と同様なので、その説明は省略する。
　次に、オペレータが、ステップＳ２５にて表示された比較画面１５００及びステップＳ２６の生産性分析処理により表示された仕掛品動線画面１２００を確認して、ステップＳ２４で立案された作業計画の変更の要否を判断し、判断結果を入力する（ステップＳ２７）。
　ここで、オペレータによって作業計画の変更が必要であると判断された場合（ステップＳ２７でＹＥＳ）、オペレータは、入力部１３０を用い、生産性を改善ための設備のレイアウトや、工程の作業順序、装置と機械の作業分配案を見直すことにより生産工程データ１２８を変更するための操作を入力する。そして、生産工程変更受付部１１６が、オペレータの操作を受け付けて、記憶部１２０に格納されている生産工程データ１２８を変更する（ステップＳ２８）。
　この後、処理はステップＳ２４に戻され、生産リソースデータ１２６、生産物量データ１２７、及び、更新された生産工程データ１２８に基づき、作業計画が再び立案される。
　反対に、オペレータによって作業計画の変更が不要であると判断された場合（ステップＳ２７でＮＯ）、該支援処理は終了される。
　以上に説明した第２の実施形態による支援処理によれば、第１の実施形態による支援処理（図２）と同様の効果を得ることができる。さらに、第２の実施形態による支援処理によれば、比較画面１５００の表示により、作業計画の生産性指標と、実績データの生産性指標とをオペレータに把握させ、作業計画の変更の要否を判断させることができる。
　本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形が可能である。例えば、上述した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えたり、追加したりすることが可能である。
　また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
　１００・・・生産工程改善支援装置、１１０・・・演算部、１１１・・・実績データ抽出部、１１２・・・実績ＤＢ作成部、１１３・・・生産性分析部、１１４・・・作業計画立案部、１１５・・・生産性評価部、１１６・・・生産工程変更受付部、１１７・・・表示制御部、１２０・・・記憶部、１２１・・・作業者センサデータ、１２２・・・機械センサデータ、１２３・・・仕掛品センサデータ、１２４・・・設備センサデータ、１２６・・・生産リソースデータ、１２６Ａ・・・作業者リソースデータ、１２６Ｂ・・・機械リソースデータ、１２７・・・生産物量データ、１２８・・・生産工程データ、１３０・・・入力部、１４０・・・出力部、１５０・・・通信部、１０００・・・作業分析画面、１２００・・・仕掛品動線画面、１３００・・・作業動線編集画面、１４００・・・生産工程改善支援装置、１５００・・・比較画面

Claims (12)

  1. 　作業者、機械、生産設備、及び仕掛品それぞれに関する計測データから実績データを抽出する実績データ抽出部と、
    　抽出された前記作業者、前記機械、前記生産設備、及び前記仕掛品それぞれの前記実績データを共通のコードに対応付けて実績ＤＢを作成する実績ＤＢ作成部と、
    　前記実績ＤＢを参照し、前記作業者、前記機械、前記生産設備、及び前記仕掛品それぞれの状態変化を分析し、工程の生産性を評価する生産性分析部と、
    　を備えることを特徴とする生産工程改善支援装置。
  2. 　請求項１に記載の生産工程改善支援装置であって、
    　前記生産性分析部は、前記作業者及び前記機械の少なくとも一方の有効作業時間と無効作業時間とを計算する
    　ことを特徴とする生産工程改善支援装置。
  3. 　請求項１に記載の生産工程改善支援装置であって、
    　前記生産性分析部は、前記仕掛品の作業動線を計算する
    　ことを特徴とする生産工程改善支援装置。
  4. 　請求項１に記載の生産工程改善支援装置であって、
    　前記生産性分析部による分析結果を表示させる表示制御部、
    　を備えることを特徴とする生産工程改善支援装置。
  5. 　請求項４に記載の生産工程改善支援装置であって、
    　前記表示制御部は、前記生産性分析部によって評価された前記作業者及び前記機械の前記工程に対する生産性の評価結果を表す作業分析画面を表示させる
    　ことを特徴とする生産工程改善支援装置。
  6. 　請求項４に記載の生産工程改善支援装置であって、
    　前記表示制御部は、前記生産性分析部によって計算された前記仕掛品の作業動線を表す仕掛品動線画面を表示させる
    　ことを特徴とする生産工程改善支援装置。
  7. 　請求項４に記載の生産工程改善支援装置であって、
    　前記表示制御部は、オペレータが前記仕掛品の作業動線を編集するための作業動線編集画面を表示させる
    　ことを特徴とする生産工程改善支援装置。
  8. 　請求項１に記載の生産工程改善支援装置であって、
    　生産リソースデータに基づき、前記作業者及び前記機械に作業を割り付けて作業計画を立案する作業計画立案部と、
    　立案された前記作業計画の生産性指標と、実績データの生産性指標とを評価する生産性評価部と、
    　を備えることを特徴とする生産工程改善支援装置。
  9. 　請求項８に記載の生産工程改善支援装置であって、
    　前記生産性評価部は、前記生産性指標として生産スループット、または装置稼働率の少なくとも一方を計算する
    　ことを特徴とする生産工程改善支援装置。
  10. 　請求項８に記載の生産工程改善支援装置であって、
    　オペレータからの生産工程の変更を受け付ける生産工程変更受付部、
    　を備えることを特徴とする生産工程改善支援装置。
  11. 　請求項１０に記載の生産工程改善支援装置であって、
    　前記生産工程変更受付部は、前記オペレータから、製品の生産工程における工程順序、前記作業者の作業分担、及び前記機械の作業分配のうちの少なくとも一つの変更を受け付ける
    　ことを特徴とする生産工程改善支援装置。
  12. 　生産工程改善支援装置による生産工程改善支援方法であって、
    　作業者、機械、生産設備、及び仕掛品それぞれに関する計測データから実績データを抽出する実績データ抽出ステップと、
    　抽出された前記作業者、前記機械、前記生産設備、及び前記仕掛品それぞれの前記実績データを共通のコードに対応付けて実績ＤＢを作成する実績ＤＢ作成ステップと、
    　前記実績ＤＢを参照し、前記作業者、前記機械、前記生産設備、及び前記仕掛品それぞれの状態変化を分析し、工程の生産性を評価する生産性分析ステップと、
    　を含むことを特徴とする生産工程改善支援方法。
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