WO2022039066A1 - 作業分析方法、作業分析装置及び作業分析システム - Google Patents

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WO2022039066A1
WO2022039066A1 PCT/JP2021/029512 JP2021029512W WO2022039066A1 WO 2022039066 A1 WO2022039066 A1 WO 2022039066A1 JP 2021029512 W JP2021029512 W JP 2021029512W WO 2022039066 A1 WO2022039066 A1 WO 2022039066A1
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WO
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time
work
worker
manufacturing equipment
unit
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PCT/JP2021/029512
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English (en)
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博史 天野
康史 三浦
Original Assignee
パナソニックＩｐマネジメント株式会社
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    • 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]
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    • 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
    • Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing

Definitions

  • This disclosure relates to a work analysis method, a work analysis device, and a work analysis system.
  • One of the means to improve productivity in the factory is to improve the efficiency of work by workers. In order to improve work efficiency, it is first necessary to analyze the work of the worker with high accuracy.
  • Patent Document 1 discloses a work investigation analysis system for automatically recording work contents and work time performed by a plurality of devices.
  • work analysis information is generated by associating the content of an event generated in the device with the time zone in which the operator stays in the vicinity of the device.
  • Patent Document 2 discloses an operation instruction device that detects an abnormality and gives a recovery instruction when the work procedure differs from a predetermined standard work procedure.
  • the standard work procedure stored in advance and the work procedure for determining what work is being performed from the information sensed by a person are compared. Then, in the system, when there is a difference between the standard work procedure stored in advance and the work procedure determined from the sensed information, an abnormality is detected and a work instruction for recovery is given.
  • the present disclosure provides a work analysis method, a work analysis device, and a work analysis system capable of performing more accurate work analysis.
  • the work analysis method includes a step of estimating the restoration start time at which the worker started the restoration work of the stopped manufacturing equipment and storing the estimated restoration start time in the storage unit, and the step of storing the estimated restoration start time of the manufacturing equipment. It includes a step of acquiring an operation start time and storing the acquired operation start time in a storage unit, and a step of calculating a difference obtained by subtracting the recovery start time from the operation start time as a work time of the recovery work.
  • the work analyzer includes an acquisition unit that acquires the operation start time of the manufacturing equipment in which the restoration work is performed by the operator when the operation is stopped, and stores the acquired operation start time in the storage unit.
  • the recovery start time at which the recovery work is started is estimated, and the difference between the estimation unit that stores the estimated recovery start time in the storage unit and the operation start time minus the recovery start time is calculated as the work time of the recovery work. It is equipped with a calculation unit.
  • the work analysis system includes the work analysis device according to the above aspect and the manufacturing equipment.
  • one aspect of the present disclosure can be realized as a program for causing a computer to execute the above work analysis method.
  • one aspect of the present disclosure can also be realized as a computer-readable non-temporary recording medium in which the program is stored.
  • FIG. 1 is a plan view showing the configuration of a factory to which the work analysis system according to the embodiment is applied.
  • FIG. 2 is a block diagram showing a configuration of a work analysis system according to an embodiment.
  • FIG. 3 is a sequence diagram showing a flow of processing between each device and an operator of the work analysis system according to the embodiment.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of stop data of a plurality of manufacturing facilities for one day and flow line data of workers.
  • FIG. 5 is a diagram showing stop data related to one stop of one manufacturing facility shown in FIG. 4 and flow line data of an operator.
  • FIG. 6 is a flowchart showing the operation of the work analysis system according to the embodiment.
  • FIG. 7 is a flowchart showing a modified example of the operation of the work analysis system according to the embodiment.
  • FIG. 8 is a flowchart showing the operation of the recovery start time estimation device according to the embodiment.
  • FIG. 9 is a plan view showing a predetermined range around the manufacturing equipment and a flow line of the worker.
  • FIG. 10 is a block diagram showing the configuration of the manufacturing equipment according to the embodiment.
  • FIG. 11 is a block diagram showing the configuration of the analyzer according to the embodiment.
  • FIG. 12 is a block diagram showing a configuration of a recovery start time estimation device according to an embodiment.
  • FIG. 13 is a block diagram showing an example of the configuration of the proximity detection unit according to the embodiment.
  • FIG. 14 is a block diagram showing another example of the configuration of the proximity detection unit according to the embodiment.
  • FIG. 15 is a block diagram showing another example of the configuration of the proximity detection unit according to the embodiment.
  • FIG. 10 is a block diagram showing the configuration of the manufacturing equipment according to the embodiment.
  • FIG. 11 is a block diagram showing the configuration of the analyzer according to the embodiment.
  • FIG. 12 is a
  • FIG. 16 is a flowchart showing the operation of the manufacturing equipment according to the embodiment.
  • FIG. 17 is a flowchart showing the operation of the analyzer according to the embodiment.
  • FIG. 18 is a flowchart showing the operation of the proximity detection unit shown in FIG.
  • FIG. 19 is a flowchart showing the operation of the proximity detection unit shown in FIG.
  • FIG. 20 is a flowchart showing the operation of the proximity detection unit shown in FIG.
  • FIG. 21 is a diagram showing an example of work analysis information stored in the storage unit of the analyzer according to the embodiment.
  • FIG. 22 is a flowchart showing a process of calculating the statistical work time by the analyzer according to the embodiment.
  • FIG. 23 is a Pareto chart showing the average working time for each stop factor for two workers.
  • FIG. 23 is a Pareto chart showing the average working time for each stop factor for two workers.
  • FIG. 24A is a box plot showing the working time for each stop factor for one worker.
  • FIG. 24B is a box plot showing the working time for each stop factor for another worker.
  • FIG. 25 is a Pareto chart showing the total work time for each stop factor for two workers.
  • FIG. 26 is a flowchart showing a process of calculating the statistical leaving time by the analyzer according to the embodiment.
  • FIG. 27A is a Pareto chart showing the average working time for each stop factor.
  • FIG. 27B is a Pareto chart showing the average leaving time for each stop factor.
  • FIG. 28 is a diagram showing the respective ranks of the average working time and the average leaving time for each stop factor.
  • FIG. 29 is a flowchart showing a process of determining whether or not there is an improvement point in the work order by the analyzer according to the embodiment.
  • FIG. 30 is a line graph showing the ranks of the average working time and the average leaving time for each stop factor.
  • FIG. 31 is a flowchart showing the operation of the manufacturing equipment according to the modified example of the embodiment.
  • the technique described in Patent Document 1 may not perform accurate work analysis. For example, depending on the content of the work, the worker may not perform the work in the vicinity of the device. For example, if the equipment is shut down due to out of material, it is necessary to leave the vicinity of the equipment and go to the warehouse to retrieve the equipment in order to restore the equipment. In this case, in the above-mentioned conventional technique, the time when the worker is away from the device cannot be recorded as the working time, and the actual working time cannot be accurately measured. In addition, in order to know the cause of the decrease in productivity due to the behavior of the worker, it is necessary to measure not only the work time actually required for the restoration of the device but also the time left unattended after the device is stopped. Is valid. However, in the prior art described in Patent Document 1, there is no disclosure regarding a technique for measuring the time left unattended.
  • Patent Document 2 it is possible to detect an abnormality in a work procedure in which a standard work procedure is predetermined.
  • the abnormality cannot be detected.
  • a worker when a worker is in charge of recovery of a plurality of devices, a plurality of devices are stopped at the same time, and the worker must determine from which device the recovery should be performed.
  • the work procedure cannot be registered in advance and the abnormality cannot be detected.
  • the prior art described in Patent Document 2 in order to determine what work the person is doing at that time from only the information that senses the person, the information that senses the person and the person at that time are used. It requires a huge amount of information on what work is being done, and it costs a lot to prepare that information.
  • This disclosure has been made in view of such problems, and provides a work analysis method, a work analysis device, and a work analysis system capable of performing more accurate work analysis.
  • the work analysis method includes a step of estimating the restoration start time at which the worker started the restoration work of the stopped manufacturing equipment and storing the estimated restoration start time in the storage unit, and the step of storing the estimated restoration start time of the manufacturing equipment. It includes a step of acquiring an operation start time and storing the acquired operation start time in a storage unit, and a step of calculating a difference obtained by subtracting the recovery start time from the operation start time as a work time of the recovery work.
  • the difference obtained by subtracting the recovery start time from the operation start time is calculated as the work time of the recovery work, so that the work time with high accuracy can be obtained. Therefore, according to the work analysis method according to this aspect, more accurate work analysis can be performed.
  • the work analysis method may further include a step of identifying a stop factor of the manufacturing equipment and storing the specified stop factor and the work time in a storage unit in association with each other. good.
  • the work analysis method further includes a step of acquiring a stop time when the manufacturing equipment is stopped and storing the acquired stop time in a storage unit, and the stop from the restoration start time. It may include a step of calculating the difference obtained by subtracting the time as the leaving time of the manufacturing equipment.
  • the work analysis method further includes a step of identifying the stop factor of the manufacturing equipment and storing the specified stop factor in association with the work time and the leaving time. But it may be.
  • the work analysis method further includes a step of calculating statistical work time, which is a statistic of the work time, for each stop factor, and the leave time for each stop factor. It may include a step of calculating the statistical leaving time, which is a statistic of the above, and a step of comparing the statistical working time and the statistical leaving time for each stop factor.
  • a correlation coefficient between the statistical work time for each stop factor and the statistical neglect time for each stop factor is calculated, and an abnormality occurs when the calculated correlation coefficient is equal to or less than the threshold value. May be determined.
  • the step of estimating the restoration start time it is determined whether or not the worker is close to the manufacturing equipment, and based on the result of the determination, the worker is close to the manufacturing equipment.
  • the proximity time may be determined as the restoration start time.
  • the stopped equipment Even if the worker first approaches the stopped manufacturing equipment (hereinafter referred to as the stopped equipment) and then leaves the stopped equipment, the time away from the stopped equipment is counted as the working time unless the stopped equipment is restored. can do.
  • the purpose is to go to get the tools and materials necessary for the restoration work, or to go to the other equipment when the restoration work requires the operation of the other equipment.
  • the worker may be separated from the stop equipment. Even in this case, the work time required for the restoration work of the stopped equipment can be recorded more accurately.
  • the worker when the worker enters a predetermined range around the manufacturing equipment and stays within the predetermined range for a predetermined time, it is determined that the worker is close to the manufacturing equipment. You may.
  • the proximity time may be a time after the time when the worker enters the predetermined range and before the time when the predetermined time has elapsed.
  • the determination may be performed using a motion sensor that detects the worker.
  • the proximity of the worker to the manufacturing equipment can be easily detected.
  • the determination may be performed using a distance measuring sensor that measures the distance from the manufacturing equipment to the worker.
  • the determination may be performed using a positioning unit that measures the position of the worker in the space including the manufacturing equipment.
  • the determination when the operation of the worker on the manufacturing equipment is detected, it may be determined that the worker is close to the manufacturing equipment.
  • the work analyzer includes an acquisition unit that acquires the operation start time of the manufacturing equipment in which the restoration work is performed by the operator when the operation is stopped, and stores the acquired operation start time in the storage unit.
  • the difference between the estimation unit that estimates the restoration start time when the restoration work is started and stores the estimated restoration start time in the storage unit and the operation start time minus the restoration start time is used as the work time of the restoration work. It is provided with a calculation unit for calculation.
  • the work analysis system includes the work analysis device according to the above aspect and the manufacturing equipment.
  • each figure is a schematic diagram and is not necessarily exactly illustrated. Therefore, for example, the scales and the like do not always match in each figure. Further, in each figure, substantially the same configuration is designated by the same reference numeral, and duplicate description will be omitted or simplified.
  • time means a period of a predetermined length unless otherwise specified.
  • time and time point each mean a predetermined momentary timing unless otherwise specified.
  • FIG. 1 is a plan view showing a configuration of a factory to which the work analysis system according to the present embodiment is applied.
  • a plurality of manufacturing facilities 100 are arranged in the factory 1. Each of the plurality of manufacturing facilities 100 performs at least one step of manufacturing a product. The steps performed by each manufacturing facility 100 are the same as each other, but may be different from each other.
  • the manufacturing equipment 100 is, for example, a component mounting machine or a component assembly device, but is not particularly limited.
  • the manufacturing equipment 100 may be any equipment related to the manufacture of the product, and may be an inspection device for inspecting the product.
  • a plurality of workers 2A to 2D are engaged in the factory 1.
  • the factory 1 is divided into four blocks A to D, and a worker is assigned to each block.
  • the worker 2A works on the ten manufacturing facilities 100 arranged in the block A.
  • the worker 2A will be described, but the same applies to the workers 2B to 2D.
  • the work performed by the worker 2A is mainly the restoration work of the manufacturing equipment 100. That is, when the manufacturing equipment 100 is stopped, the worker 2A performs the restoration work of the stopped manufacturing equipment 100. At this time, as shown in FIG. 1, it is possible that a plurality of manufacturing facilities 100a to 100c are stopped at the same time. For example, when the manufacturing equipment 100a is stopped, the worker 2A performs the restoration work of the manufacturing equipment 100a, but the manufacturing equipments 100b and 100c may be stopped before the restoration work of the manufacturing equipment 100a is completed. When a plurality of manufacturing facilities 100 are stopped, the productivity of the factory 1 as a whole can be improved by restoring the stopped facilities in an appropriate order.
  • the work analysis system according to the present embodiment can support the determination of the optimum work order and contribute to the improvement of productivity by performing the work analysis of each of the workers 2A to 2D in the factory 1. ..
  • the work analysis system according to the present embodiment will be described.
  • FIG. 2 is a block diagram showing a configuration of a work analysis system according to the present embodiment.
  • the work analysis system 10 includes a plurality of manufacturing equipment 100, an analysis device 200, and a recovery start time estimation device 300.
  • the analysis device 200 and the recovery start time estimation device 300 constitute the work analysis device 400.
  • the plurality of manufacturing equipment 100, the analysis device 200, and the restoration start time estimation device 300 are communicably connected to each other via the network 500.
  • the communication of each device may be wired communication or wireless communication. A specific configuration example of each device will be described later.
  • FIG. 3 is a sequence diagram showing a flow of processing between each device and the operator of the work analysis system according to the present embodiment. For simplicity of explanation, FIG. 3 illustrates only one of the plurality of manufacturing facilities 100.
  • the manufacturing equipment 100 stops manufacturing for some reason (S1).
  • the shutdown factors include abnormal factors such as equipment failure and product failure, and normal factors such as product type switching.
  • the manufacturing equipment 100 notifies the worker 2A of the stop.
  • the notification is given by, for example, the operation of an alarm device installed in or near the manufacturing equipment 100 (for example, lighting of a patrol lamp or issuing an alarm sound), but is not particularly limited.
  • information indicating the stop time and the stop factor is transmitted from the manufacturing equipment 100 to the analyzer 200. Information indicating the stop time and / or the stop factor may not be transmitted.
  • the restoration start time estimation device 300 estimates the restoration start time by detecting the proximity of the worker 2A to the manufacturing equipment 100 (S4). Information indicating the estimated recovery start time is transmitted to the analyzer 200. The analyzer 200 calculates the difference obtained by subtracting the stop time from the recovery start time as the neglected time (S5). It is not necessary to calculate the leaving time.
  • the manufacturing equipment 100 starts manufacturing (S6).
  • manufacturing information indicating the operation start time is transmitted from the manufacturing equipment 100 to the analyzer 200.
  • the analyzer 200 calculates the difference obtained by subtracting the recovery start time from the operation start time as the working time (S7).
  • the leaving time and working time calculated by the analyzer 200 are stored in a storage unit (not shown), respectively.
  • the worker 2A sequentially performs restoration work for each of the plurality of manufacturing equipment 100 each time the manufacturing equipment is stopped. Thereby, the working time and the leaving time can be calculated for each manufacturing facility and for each worker.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of stop data of a plurality of manufacturing facilities for one day and flow line data of workers.
  • the horizontal axis represents the time and the vertical axis represents the equipment identification number.
  • “F0001” to “F0008” are unique identification numbers (hereinafter, equipment numbers) assigned to each of the plurality of manufacturing equipment 100 in the factory 1.
  • stop data and flow line data are associated with each manufacturing facility.
  • the stop data is shown as a horizontal bar graph with shaded shades.
  • the flow line data is shown as a horizontal bar graph shaded by a diagonal grid (see FIG. 5).
  • the stop data is data indicating the stop time when the manufacturing equipment 100 is stopped. As shown in FIG. 4, each manufacturing facility is usually shut down many times during the day.
  • the stopped manufacturing equipment 100 can start operation (manufacturing) again (restored) in response to the restoration work by the worker 2A. Depending on the cause of the stoppage, the operation of the manufacturing equipment 100 may be started even if the worker 2A does not perform the restoration work.
  • the flow line data is data indicating the proximity time in which the worker 2A is in close proximity to the corresponding manufacturing equipment 100.
  • the flow line data includes the work time during which the worker 2A is performing the restoration work of the corresponding manufacturing equipment 100.
  • the operating rate of the manufacturing equipment 100 in the factory 1 and the work skill of the worker 2A can be determined. For example, the total time of the stop data for each manufacturing facility 100 during 24 hours is the operating rate for each manufacturing facility 100. Further, it can be seen that all of the eight manufacturing facilities 100 are stopped at around 20:00 and around 07:00. By analyzing the flow line data at this time, it is possible to grasp in what order the worker 2A tried to perform the restoration work on the stopped manufacturing equipment 100. That is, when a plurality of manufacturing facilities 100 are stopped, it is possible to determine whether or not the worker 2A has the skill to perform the restoration work in an appropriate order.
  • FIG. 5 is a diagram showing stop data related to one stop of one manufacturing facility shown in FIG. 4 and flow line data of an operator.
  • the manufacturing equipment 100 (hereinafter referred to as equipment F0001) having the equipment number “F0001” stops at time t0.
  • equipment F0001 the manufacturing equipment 100
  • the worker 2A grasps the stop of the equipment F0001, moves toward the equipment F0001 in order to restore the equipment F0001, and time.
  • the leaving time is a difference (t1-t0) obtained by subtracting the stop time t0 from the worker arrival time t1.
  • the worker arrival time t1 is the start time of the flow line data, that is, the proximity time when the worker 2A is close to the equipment F0001.
  • the proximity time is the recovery start time.
  • Time t2 is a restoration completion time, which is an operation start time for restarting manufacturing. That is, the actual working time by the worker 2A is a difference (t2-t1) obtained by subtracting the restoration start time t1 from the operation start time t2.
  • the worker 2A leaves the manufacturing equipment 100 at time t3. After that, the worker 2A restores the other manufacturing equipment 100 or performs other work.
  • the stop time which is the time when the equipment F0001 was stopped, is the difference (t2-t0) obtained by subtracting the stop time t0 from the operation start time t2. In this way, the stop time can be calculated only from the stop data.
  • the leaving time and working time cannot be calculated only from the stop data because the recovery start time t1 is unknown except in special cases.
  • the work analysis system 10 not only the stop data but also the flow line data can be used to more accurately estimate the leaving time and the working time.
  • the work analysis system 10 specifies the stop time t0 and the operation start time t2 based on the stop data of the equipment F0001, and the recovery start time t1 based on the flow line data of the worker 2A. To identify. This makes it possible to more accurately estimate the leaving time and the working time.
  • the example shown in FIG. 5 is a typical example, and the stop data and the flow line data do not always satisfy the relationship shown in FIG. For example, it may occur that the worker 2A is in close proximity to the equipment F0001 even before the equipment F0001 is stopped. In this case, it corresponds to a special case where the working time can be calculated only by the stop data, and the recovery start time t1 can be regarded as the stop time t0. That is, when the start time of the flow line data is before the stop time t0 and the flow line data is continuing, the stop time t0 may be used as the recovery start time t1.
  • the worker 2A leaves the equipment F0001 as necessary during the restoration work of the equipment F0001 (that is, before the operation start time t2).
  • the worker 2A may arrive at the equipment F0001 again, but the first arrival time after the stop time t0 is used as the restoration start time t1.
  • the worker 2A may be away from the equipment F0001 at the completion time of the restoration work.
  • the worker withdrawal time t3 may be before the restoration completion time t2.
  • FIG. 6 is a flowchart showing the operation of the work analysis system 10 according to the present embodiment.
  • FIG. 6 mainly shows the processing executed by the work analysis device 400 (that is, the analysis device 200 and the recovery start time estimation device 300).
  • the work analyzer 400 waits until the manufacturing equipment 100 is stopped (No in S10).
  • the analyzer 200 acquires the stop time when the manufacturing equipment 100 is stopped (S11), and stores the acquired stop time in the storage unit (S12).
  • the restoration start time estimation device 300 estimates the restoration start time when the worker 2A starts the restoration work (S13), and stores the estimated restoration start time in the storage unit (S14). A specific example of estimating the recovery start time will be described later.
  • the work analyzer 400 waits until the manufacturing equipment 100 is restored and starts operation (No in S15).
  • the analyzer 200 acquires the operation start time of the manufacturing equipment 100 (S16) and stores the acquired operation start time in the storage unit (S17).
  • the analyzer 200 calculates the difference obtained by subtracting the stop time from the restoration start time as the leaving time of the manufacturing equipment 100 (S18).
  • the analyzer 200 calculates the difference obtained by subtracting the recovery start time from the operation start time as the working time of the worker with respect to the manufacturing equipment 100 (S19).
  • the above-mentioned process is executed for the stopped manufacturing equipment 100 each time one of the plurality of manufacturing equipment 100 in the factory 1 is stopped.
  • the operation shown in FIG. 6 is merely an example, and the operation is not limited to this.
  • the calculation of the leaving time (S18) may be performed after the storage of the restoration start time (S14), it may be performed while waiting for the start of the operation of the manufacturing equipment 100 (No in S15).
  • FIG. 7 is a flowchart showing a modified example of the operation of the work analysis system 10 according to the present embodiment.
  • acquisition of the stop time (S11), storage of the stop time (S12), and calculation of the leaving time (S18) are omitted as compared with the operation shown in FIG. ing. Since the stop time is not used for calculating the working time, if the leaving time is not calculated, the stop time may not be acquired and stored.
  • FIG. 8 is a flowchart showing the operation of the recovery start time estimation device 300 according to the present embodiment.
  • FIG. 9 is a plan view showing a predetermined range around the manufacturing equipment and the flow line 3A of the worker 2A.
  • the manufacturing equipment 101 to 104 shown in FIG. 9 are the manufacturing equipment 100 shown in FIG. 1, respectively.
  • the manufacturing equipment 104 is a stop equipment, and is a work target equipment that is a target of restoration work by the worker 2A.
  • the manufacturing equipments 101 to 103 are not stopped and are not work target equipments.
  • the restoration start time estimation device 300 determines whether or not the worker 2A has entered the proximity range 104a of the manufacturing equipment 104 (S20).
  • the proximity range 104a is an example of a predetermined range around the manufacturing facility 104, and is within a predetermined size range including the manufacturing facility 104, for example, as shown in FIG.
  • the proximity range 104a is a range in which the worker 2A stays when the restoration work of the manufacturing equipment 104 is performed.
  • the proximity range 104a is a range having a rectangular shape in a plan view in which the manufacturing equipment 104 is located substantially at the center.
  • the shape of the proximity range 104a is not particularly limited, and may be a circular range centered on the manufacturing equipment 104.
  • the recovery start time estimation device 300 determines whether or not a predetermined time has elapsed while entering the proximity range 104a. Judgment (S21).
  • the predetermined time is, for example, a period of several seconds or more and ten and several seconds or less.
  • the restoration start time estimation device 300 determines that the worker 2A is close to the manufacturing equipment 104, and determines the proximity time as the restoration start time. (S22).
  • the proximity time to the manufacturing equipment 104 is the approach time when the worker 2A first entered the proximity range 104a. That is, after determining that they are close to each other after the lapse of a predetermined time, the restoration start time estimation device 300 determines the proximity time as the past approach time retroactive from the elapsed time.
  • the proximity time may be an elapsed time after a predetermined time has elapsed.
  • the proximity time may be the median value (mean value) of the approach time and the elapsed time.
  • the worker 2A enters the proximity range 104a of the manufacturing equipment 104, and when a predetermined time has elapsed from the entry, the worker 2A enters. It is determined that it is close to the manufacturing equipment 104. As a result, it is possible to suppress the occurrence of erroneous determination of proximity.
  • the proximity ranges 101a to 104a are set for each of the manufacturing equipments 101 to 104. If the manufacturing equipment 101 to 104 are not arranged at sufficient intervals, the worker 2A may unintentionally enter the proximity range 101a to 104a. For example, in the example shown in the flow line 3A of FIG. 9, when the worker 2A moves toward the manufacturing equipment 104, the worker 2A enters the proximity range 103a of the manufacturing equipment 103.
  • the predetermined time may be set to be longer than the time for the worker 2A to pass through the proximity range 103a based on the walking speed of the worker 2A and the size of the proximity range 103a.
  • the restoration start time estimation device 300 is close to each other. By entering the range, it may be determined that the worker 2A is close to the work target equipment. That is, the restoration start time estimation device 300 does not have to measure the staying time of the worker 2A.
  • FIG. 10 is a block diagram showing the configuration of the manufacturing equipment 100 according to the present embodiment.
  • the manufacturing equipment 100 includes a storage unit 111, a processing unit 112, a communication unit 113, an input unit 114, a display unit 115, a material input unit 121, and a transport unit 122.
  • a unit 123, a product output unit 124, an operation start time specifying unit 131, a stop time specifying unit 132, and a stop factor specifying unit 141 are provided.
  • Each component of the manufacturing equipment 100 is communicably connected to each other.
  • the storage unit 111 is a memory for storing information, data, programs, and the like related to the manufacturing equipment 100.
  • the storage unit 111 stores the identification number of the manufacturing equipment 100, manufacturing log information, and the like.
  • the storage unit 111 is realized by a non-volatile storage device such as an HDD (Hard Disk Drive) or a semiconductor memory.
  • the processing unit 112 performs processing for controlling the overall operation of the manufacturing equipment 100.
  • the processing unit 112 is realized by, for example, a processor.
  • the processing unit 112 generates an instruction for controlling each component of the manufacturing equipment 100 and outputs the command to each component. Further, the processing unit 112 generates log information such as the content and execution time of the processing performed by each component and stores it in the storage unit 111.
  • the communication unit 113 is a communication interface for the manufacturing equipment 100 to communicate with other devices.
  • the communication unit 113 transmits, for example, the stop time, the stop factor, and the operation start time to the analyzer 200 by communicating with the analyzer 200.
  • the input unit 114 receives an operation input from a worker for the manufacturing equipment 100.
  • the input unit 114 is realized by, for example, a physical operation button, but may be a touch panel display and / or a voice input device.
  • the display unit 115 is a display that displays the operating state of the manufacturing equipment 100 and the like.
  • the display unit 115 is realized by a liquid crystal display, an organic EL (Electroluminescence) display device, or the like.
  • the material input unit 121 is a device for inputting materials used for manufacturing a product.
  • the material is not particularly limited, for example, a resin or metal material before molding, a resin part or metal part after molding, a substrate, a circuit part, or the like. Materials are gases, liquids, solids, powders, granules and the like.
  • the transport unit 122 transports the material charged by the material input unit 121 to the manufacturing unit 123. Further, the transport unit 122 transports the product manufactured by the manufacturing unit 123 to the product output unit 124.
  • the transport unit 122 is realized by, for example, a conveyor, an actuator and / or a motor, but is not particularly limited.
  • the manufacturing unit 123 manufactures a product using the input material.
  • the manufacturing unit 123 is a device that performs at least one process related to manufacturing such as assembly, bonding, and welding of parts, for example.
  • the product output unit 124 is a device that outputs the product manufactured by the manufacturing unit 123.
  • the material input unit 121, the transport unit 122, the manufacturing unit 123, and the product output unit 124 each include one or more sensors for detecting a processing abnormality in each unit.
  • the output result of the sensor is output to the processing unit 112, the operation start time specifying unit 131, the stop time specifying unit 132, and / or the stop factor specifying unit 141.
  • the operation start time specifying unit 131 specifies the operation start time of the manufacturing equipment 100. Specifically, the operation start time specifying unit 131 specifies the time when the production of the product is started based on the output result of each sensor as the operation start time. The operation start time specifying unit 131 specifies the operation start time each time the production of the product is started and restarted after the product is stopped.
  • the stop time specifying unit 132 specifies the stop time of the manufacturing equipment 100. Specifically, the stop time specifying unit 132 specifies the time when the production of the product is stopped as the stop time based on the output result of each sensor. The stop time specifying unit 132 specifies the stop time each time the manufacturing equipment 100 is stopped.
  • the stop factor specifying unit 141 identifies the stop factor of the manufacturing equipment 100. Specifically, the stop factor specifying unit 141 identifies the cause of the stop of the manufacturing equipment 100 as the stop factor based on the output result of each sensor. The stop factor specifying unit 141 identifies the stop factor every time the manufacturing equipment 100 is stopped.
  • the operation start time specifying unit 131, the stop time specifying unit 132, and the stop factor specifying unit 141 are each realized by a dedicated integrated circuit or the like, but are not limited thereto.
  • the processing performed by each of the operation start time specifying unit 131, the stop time specifying unit 132, and the stop factor specifying unit 141 may be performed by the processing unit 112 executing a predetermined program.
  • the configuration of the manufacturing equipment 100 is not limited to the example shown in FIG.
  • the manufacturing equipment 100 does not have to include the stop factor specifying unit 141.
  • FIG. 11 is a block diagram showing the configuration of the analyzer 200 according to the present embodiment.
  • the analyzer 200 includes a storage unit 211, a processing unit 212, a communication unit 213, an input unit 214, a display unit 215, a work time estimation unit 221 and a neglected time estimation unit 222.
  • a work time statistics unit 231, a neglected time statistics unit 232, and a comparison unit 241 are provided.
  • Each component of the analyzer 200 is communicably connected to each other.
  • the storage unit 211 is a memory for storing information, data, programs, and the like related to the analyzer 200.
  • the storage unit 211 contains log information including a stop time, a stop factor and an operation start time transmitted from each of the plurality of manufacturing facilities 100, a recovery start time transmitted from the recovery start time estimation device 300, and the like. It will be remembered. Further, the storage unit 211 stores the result of the work analysis by the analyzer 200, specifically, the work time, the leaving time, and the like.
  • the storage unit 211 is realized by a non-volatile storage device such as an HDD or a semiconductor memory.
  • the processing unit 212 performs processing for controlling the overall operation of the analyzer 200.
  • the processing unit 212 is realized by, for example, a processor.
  • the processing unit 212 generates an instruction for controlling each component of the analyzer 200 and outputs the command to each component.
  • the communication unit 213 is a communication interface for the analyzer 200 to communicate with other devices.
  • the communication unit 213 receives, for example, the stop time, the stop factor and the operation start time, and the recovery start time by communicating with each of the plurality of manufacturing facilities 100 and the recovery start time estimation device 300.
  • the input unit 214 receives an operation input from a worker, an administrator, or the like for the analyzer 200.
  • the input unit 214 is realized by, for example, a physical operation button, but may be a touch panel display and / or a voice input device.
  • the display unit 215 is a display that displays the results of work analysis of the analyzer 200.
  • the display unit 215 is realized by a liquid crystal display, an organic EL display device, or the like.
  • the work time estimation unit 221 subtracts the recovery start time transmitted from the recovery start time estimation device 300 from the operation start time transmitted from the manufacturing equipment 100, and calculates the difference as the work time.
  • the leaving time estimation unit 222 subtracts the stop time transmitted from the manufacturing equipment 100 from the restoration start time transmitted from the restoration start time estimation device 300, and calculates the difference as the leaving time.
  • the leaving time corresponds to the waiting time from when the manufacturing equipment 100 is stopped until the restoration work is started.
  • the work time statistics unit 231 calculates the statistical work time, which is a statistic of the work time, for each stop factor.
  • the statistical work time includes the total work time, the average work time, and the like.
  • the total work time is the total time of the work time for each stop factor.
  • the average work time is an average value of work time, and is a value obtained by dividing the total work time by the number of stops due to the stop factor.
  • the statistical work time may include the variance and / or standard deviation of the work time. The calculation of the statistical work time is performed, for example, for each worker and for each stop factor, but it may be performed for each stop factor regardless of the worker.
  • the leaving time statistics unit 232 calculates the statistical leaving time, which is a statistic of the leaving time, for each stop factor.
  • the statistical leaving time includes the total leaving time and the average leaving time.
  • the total neglected time is the total time of the neglected time for each stop factor.
  • the average leaving time is an average value of the leaving time, and is a value obtained by dividing the total leaving time by the number of stops due to the stop factor.
  • the statistical leaving time may include the variance and / or standard deviation of the leaving time.
  • the calculation of the statistical leaving time is performed, for example, for each worker and for each stop factor, but it may be performed for each stop factor regardless of the worker.
  • the comparison unit 241 compares the statistical work time and the statistical neglect time for each stop factor. Specifically, the comparison unit 241 calculates the correlation coefficient between the statistical work time for each stop factor and the statistical neglect time for each stop factor. The comparison unit 241 determines that it is abnormal when the calculated correlation coefficient is equal to or less than the threshold value. Specific processing by the comparison unit 241 will be described later.
  • the working time estimation unit 221, the leaving time estimation unit 222, the working time statistics unit 231 and the leaving time statistics unit 232 are each realized by a dedicated integrated circuit or the like, but the present invention is not limited thereto.
  • the processing performed by each of the working time estimation unit 221, the leaving time estimation unit 222, the working time statistics unit 231 and the leaving time statistics unit 232 and the comparison unit 241 may be performed by the processing unit 212 executing a predetermined program. good.
  • the configuration of the analyzer 200 is not limited to the example shown in FIG.
  • the analyzer 200 does not have to include the leaving time estimation unit 222, the leaving time statistics unit 232, and the comparison unit 241. Further, the analyzer 200 does not have to include the working time statistics unit 231.
  • FIG. 12 is a block diagram showing a configuration of the restoration start time estimation device 300 according to the present embodiment.
  • the recovery start time estimation device 300 includes a storage unit 311, a processing unit 312, a communication unit 313, a proximity detection unit 320, and a proximity time determination unit 330. Each component of the recovery start time estimation device 300 is communicably connected to each other.
  • the storage unit 311 is a memory for storing information, data, programs, and the like related to the recovery start time estimation device 300.
  • the storage unit 311 stores worker information indicating a determination result of proximity of the worker 2A.
  • the worker information includes information that identifies a nearby worker 2A (for example, identification information unique to the worker 2A) and a proximity time.
  • the storage unit 311 is realized by a non-volatile storage device such as an HDD or a semiconductor memory.
  • the processing unit 312 performs processing for controlling the overall operation of the recovery start time estimation device 300.
  • the processing unit 312 is realized by, for example, a processor.
  • the processing unit 312 generates an instruction for controlling each component of the recovery start time estimation device 300 and outputs the command to each component.
  • the communication unit 313 is a communication interface for the recovery start time estimation device 300 to communicate with other devices.
  • the communication unit 313 transmits, for example, the recovery start time by communicating with the analyzer 200.
  • the proximity detection unit 320 determines whether or not the worker 2A is close to the manufacturing equipment 100.
  • the proximity detection unit 320 includes, for example, a motion sensor, a camera (image sensor), a ToF (TimeOfFlight) sensor, a proximity sensor, a thermal sensor, a wireless positioning sensor, and the like.
  • the proximity detection unit 320 is not particularly limited as long as it can detect the proximity of the worker 2A to the manufacturing equipment 100. The specific configuration of the proximity detection unit 320 will be described later.
  • the proximity time determination unit 330 determines the proximity time when the worker 2A is close to the manufacturing equipment 100 as the restoration start time based on the result of the determination by the proximity detection unit 320.
  • the proximity time determination unit 330 is realized by a dedicated integrated circuit or the like, but is not limited thereto.
  • the process performed by the proximity time determination unit 330 may be performed by the processing unit 312 executing a predetermined program.
  • the restoration start time estimation device 300 may be provided for each manufacturing facility 100, or may be provided only once or in a plurality of units in the factory 1. A required number of recovery start time estimation devices 300 may be provided according to the specific configuration of the proximity detection unit 320. Hereinafter, a plurality of examples of specific configurations of the proximity detection unit 320 will be described.
  • FIG. 13 is a block diagram showing an example of the configuration of the proximity detection unit according to the present embodiment.
  • the proximity detection unit 320a shown in FIG. 13 includes a storage unit 321a, a processing unit 322a, a communication unit 323a, and a motion sensor unit 324a.
  • the proximity detection unit 320a is provided, for example, in a one-to-one correspondence with the manufacturing equipment 100.
  • the proximity detection unit 320a may be attached to the corresponding manufacturing equipment 100, or may be attached to the ceiling surface directly above the manufacturing equipment 100.
  • the storage unit 321a is a memory for storing information, data, programs, and the like related to the proximity detection unit 320a.
  • the storage unit 321a stores the detection result by the motion sensor unit 324a.
  • the storage unit 321a is realized by a non-volatile storage device such as an HDD or a semiconductor memory.
  • the processing unit 322a performs processing for controlling the overall operation of the proximity detection unit 320a.
  • the processing unit 322a is realized by, for example, a processor or a microcontroller.
  • the processing unit 322a generates an instruction for controlling each component of the proximity detection unit 320a and outputs the command to each component. Further, the processing unit 322a processes the detection signal output from the motion sensor unit 324a.
  • the communication unit 323a is a communication interface for the proximity detection unit 320a to communicate with other components of the recovery start time estimation device 300.
  • the communication unit 323a transmits, for example, to the proximity time determination unit 330 and the processing unit 312 of the restoration start time estimation device 300.
  • the motion sensor unit 324a detects a person who has entered the detection range and outputs a detection signal indicating that the person has been detected.
  • the detection signal continues to be output, for example, during the period in which a person stays within the detection range.
  • the detection signal may be output at each timing of entry and exit of a person within the detection range.
  • the detection range of the motion sensor unit 324a corresponds to the proximity range of the manufacturing equipment 100 corresponding to the proximity detection unit 320.
  • the motion sensor unit 324a can detect a person (worker 2A) who has entered the proximity range of the corresponding manufacturing equipment 100, and can obtain the approach time and the staying time.
  • FIG. 14 is a block diagram showing another example of the configuration of the proximity detection unit according to the present embodiment.
  • the proximity detection unit 320b shown in FIG. 14 includes a storage unit 321b, a processing unit 322b, a communication unit 323b, and a distance measuring sensor unit 324b.
  • the proximity detection unit 320b is provided, for example, in a one-to-one correspondence with the manufacturing equipment 100.
  • the proximity detection unit 320b may be attached to the corresponding manufacturing equipment 100, or may be attached to the ceiling surface directly above the manufacturing equipment 100.
  • the storage unit 321b is a memory for storing information, data, programs, and the like related to the proximity detection unit 320b.
  • the storage unit 321b stores the distance measurement result by the distance measurement sensor unit 324b.
  • the storage unit 321b stores a threshold value for defining the proximity range of the corresponding manufacturing equipment 100.
  • the threshold value is the distance from the distance measuring sensor unit 324b to the end of the proximity range.
  • the storage unit 321b is realized by a non-volatile storage device such as an HDD or a semiconductor memory.
  • the processing unit 322b performs processing for controlling the overall operation of the proximity detection unit 320b.
  • the processing unit 322b is realized by, for example, a processor or a microcontroller.
  • the processing unit 322b generates an instruction for controlling each component of the proximity detection unit 320b and outputs the command to each component. Further, the processing unit 322b processes the distance measurement result output from the distance measurement sensor unit 324b.
  • the communication unit 323b is a communication interface for the proximity detection unit 320b to communicate with other components of the recovery start time estimation device 300.
  • the communication unit 323b transmits, for example, to the proximity time determination unit 330 and the processing unit 312 of the recovery start time estimation device 300.
  • the distance measurement sensor unit 324b measures the distance to the operator 2A.
  • the distance measuring method may be a ToF method or a stereo method, and is not particularly limited.
  • the distance measurement sensor unit 324b outputs the measured distance as a distance measurement result to the processing unit 322b.
  • the processing unit 322b compares the measured distance with the threshold value stored in the storage unit 321b.
  • the processing unit 322b determines that a person (worker 2A) has entered the proximity range of the manufacturing equipment 100 when the measured distance is within the threshold value. As a result, it is possible to obtain the approach time and the stay time of the worker 2A in the proximity range.
  • FIG. 15 is a block diagram showing another example of the configuration of the proximity detection unit according to the present embodiment.
  • the proximity detection unit 320c shown in FIG. 15 includes a storage unit 321c, a processing unit 322b, a communication unit 323c, and a positioning unit 324c.
  • a storage unit 321c for example, one proximity detection unit 320c is provided for each of a plurality of manufacturing facilities 100, or one is provided in the factory 1.
  • the proximity detection unit 320c is attached to a ceiling surface or the like in the factory 1.
  • the storage unit 321c is a memory for storing information, data, programs, etc. related to the proximity detection unit 320c.
  • the storage unit 321c stores the positioning result by the positioning unit 324c.
  • the storage unit 321c stores position information indicating the positions of the plurality of manufacturing equipment 100 in the factory 1.
  • the position information may indicate the proximity range of the manufacturing equipment 100.
  • the position of the manufacturing equipment 100 is represented by, for example, two-dimensional coordinates in the plan view of the factory 1.
  • the storage unit 321c is realized by a non-volatile storage device such as an HDD or a semiconductor memory.
  • the processing unit 322c performs processing for controlling the overall operation of the proximity detection unit 320c.
  • the processing unit 322c is realized by, for example, a processor or a microcontroller.
  • the processing unit 322c generates an instruction for controlling each component of the proximity detection unit 320c and outputs the command to each component. Further, the processing unit 322c processes the distance measurement result output from the positioning unit 324c.
  • the communication unit 323c is a communication interface for the proximity detection unit 320c to communicate with other components of the recovery start time estimation device 300.
  • the communication unit 323c transmits, for example, to the proximity time determination unit 330 and the processing unit 312 of the recovery start time estimation device 300.
  • the positioning unit 324c measures the position of the worker 2A in the factory 1.
  • the positioning unit 324c is, but is not limited to, a wide-angle camera capable of photographing a wide area in the factory 1 or a flow line camera capable of tracking and photographing a specific worker 2A.
  • the positioning unit 324c may be a communication interface that performs wireless communication with the operation terminal possessed by the worker 2A.
  • the positioning unit 324c may measure the position of the worker 2A using an indoor GPS (Global Positioning System).
  • the positioning unit 324c outputs the measured position as a distance measurement result to the processing unit 322c.
  • the processing unit 322c compares the measured position of the worker 2A with the position of each of the plurality of manufacturing equipment 100 stored in the storage unit 321c.
  • the processing unit 322c can determine whether or not the worker 2A has entered the proximity range of the manufacturing equipment 100 based on the position of the worker 2A. As a result, it is possible to obtain the approach time and the stay time of the worker 2A in the proximity range.
  • FIG. 16 is a flowchart showing the operation of the manufacturing equipment 100 according to the present embodiment.
  • the operation start time specifying unit 131 specifies the operation start time (S31), and the specified operation start time is stored in the storage unit. Stored in 111 (S32). Next, the manufacturing equipment 100 manufactures the product (S33). Product manufacturing is repeated until the manufacturing equipment 100 is stopped (No in S34).
  • the stop time specifying unit 132 specifies the stop time (S35).
  • the stop factor specifying unit 141 identifies the stop factor (S36).
  • the processing unit 112 stores the specified stop time and the specified stop factor in the storage unit 111 in association with each other (S37).
  • step S30 the process returns to step S30, and the manufacturing equipment 100 waits until the manufacturing is started (No in S30).
  • the manufacturing equipment 100 repeats the processes after step S31.
  • the process shown in FIG. 16 is executed in each of the plurality of manufacturing facilities 100. Therefore, for each manufacturing facility 100, stop data (see FIGS. 4 and 5) indicated by an operation start time and a stop time, and a stop factor for each stop can be obtained.
  • FIG. 17 is a flowchart showing the operation of the analyzer 200 according to the present embodiment.
  • the analyzer 200 acquires the stop factor, the stop time, and the operation start time from the storage unit 111 of the manufacturing equipment 100 via the communication unit 213 (S41). Next, the analyzer 200 acquires the recovery start time from the storage unit 311 of the recovery start time estimation device 300 via the communication unit 213 (S42).
  • the work time estimation unit 221 calculates the difference obtained by subtracting the recovery start time from the operation start time as the work time (S43), and stores the calculated work time in the storage unit 211 in association with the stop factor (S44). ).
  • the leaving time estimation unit 222 calculates the difference obtained by subtracting the stop time from the restoration start time as the leaving time (S45), and stores the calculated leaving time in the storage unit 211 in association with the stop factor (S46). ..
  • the process shown in FIG. 17 is performed for each of the plurality of stops when the manufacturing facility 100 is stopped a plurality of times or when the plurality of manufacturing facilities 100 are stopped. That is, for each stop, the stop factor, the work time, and the neglected time are associated with each other and stored in the storage unit 211 as work analysis information.
  • An example of work analysis information is shown in FIG.
  • the process shown in FIG. 17 may be performed each time a stop occurs, or may be collectively performed for a plurality of stops during a predetermined period such as one day.
  • the calculation of the leaving time (S45, S46) may be performed before or in parallel with the calculation and storage of the working time (S43, S44). Further, the acquisition from the restoration start time estimation device 300 (S42) may be performed before or in parallel with the acquisition from the manufacturing equipment 100 (S41).
  • FIG. 18 is a flowchart showing the operation of the proximity detection unit 320a according to the present embodiment.
  • the proximity detection unit 320a waits until the motion sensor unit 324a detects a person (worker 2A) (No in S50).
  • the processing unit 322a determines that the worker 2A has entered the proximity range (S51).
  • step S50 the process returns to step S50, and each process shown in FIG. 18 is repeated.
  • the process returns to step S50, and each process shown in FIG. 18 is repeated.
  • FIG. 19 is a flowchart showing the operation of the proximity detection unit 320b according to the present embodiment.
  • the distance measurement sensor unit 324b measures the distance to the operator 2A (S60), and determines whether or not the measured distance is equal to or less than the threshold value (S61). .. When the measured distance is larger than the threshold value (No in S61), the process returns to step S60, and the proximity detection unit 320b repeats the measurement of the distance to the operator 2A. When the measured distance is equal to or less than the threshold value (Yes in S61), the processing unit 322b determines that the worker 2A has entered the proximity range (S62).
  • step S60 After that, the process returns to step S60, and each process shown in FIG. 19 is repeated.
  • the distance being equal to or less than the threshold value (Yes in S61) continues, so that the staying time during which the worker 2A is in the proximity range can be obtained.
  • the determination in step S21 shown in FIG. 8 can be performed, and the proximity of the worker 2A can be detected.
  • FIG. 20 is a flowchart showing the operation of the proximity detection unit 320c according to the present embodiment.
  • the processing unit 322c reads out the coordinates of the manufacturing equipment 100 from the storage unit 321a (S70).
  • the positioning unit 324c detects the position of the worker 2A (S71).
  • the processing unit 322c calculates the distance between the worker 2A and the manufacturing equipment 100 based on the position of the worker 2A and the coordinates of the manufacturing equipment 100 (S72).
  • the processing unit 322c determines whether or not the calculated distance is equal to or less than the threshold value (S73).
  • the process returns to step S71, and the proximity detection unit 320c repeats positioning the position of the worker 2A and calculating the distance.
  • the processing unit 322c determines that the worker 2A has entered the proximity range (S74).
  • step S73 the distance being equal to or less than the threshold value (Yes in S73) continues, so that the staying time during which the worker 2A is in the proximity range can be obtained. Based on the staying time, the determination in step S21 shown in FIG. 8 can be performed, and the proximity of the worker 2A can be detected.
  • FIG. 21 is a diagram showing an example of work analysis information stored in the storage unit 211 of the analyzer 200 according to the present embodiment.
  • the work analysis information includes information related to the stop for each stop.
  • the information related to the stop is the manufacturing equipment, the stop time, the operation start time, the stop time, the stop factor, the worker arrival time (restoration start time), the neglected time, and the working time.
  • the work analysis information may be generated and stored in the storage unit 211 for each worker.
  • the work analysis system 10 can perform more detailed work analysis of the worker 2A by statistically processing the work time and the leaving time shown in the work analysis information shown in FIG. 21.
  • the results of work analysis based on statistical processing can be used, for example, to support the improvement of work skills and the improvement of productivity.
  • statistical processing performed by the analyzer 200 and display examples of the results will be described with reference to FIGS. 22 to 30 with reference to FIGS. 11 as appropriate.
  • FIG. 22 is a flowchart showing a process of calculating the statistical work time by the analyzer 200 according to the present embodiment.
  • the work time statistics unit 231 acquires the work time for each stop factor from the storage unit 211 (S81), and statistically processes the acquired work time (S82). Specifically, the work time statistics unit 231 calculates the total work time for each stop factor by totaling the work time for each stop factor. Further, the work time statistics unit 231 calculates the average work time for each stop factor by calculating the average work time for each stop factor.
  • the display unit 215 displays the result of statistical processing (S83).
  • the mode of display is performed using a table, a graph, or the like.
  • the display unit 215 displays a Pareto chart of the average working time as shown in FIG. 23.
  • FIG. 23 is a Pareto chart showing the average working time for each stop factor for two workers.
  • the vertical axis represents the average working time
  • the horizontal axis represents the stop factor.
  • the stop factor is represented by a predetermined identification code.
  • the average value of the average work time for each stop factor is shorter for the worker A than for the worker B, so that the work skill of the worker A is smaller than the work skill of the worker B. Can be judged to be high. Focusing on the stop factor "021”, the average working time of the worker A is less than half of the average working time of the worker B. Therefore, regarding the stop factor "021”, it can be seen that the work time can be shortened by improving the work skill of the worker. On the other hand, focusing on the stop factor "029", the average working time is almost the same for the worker A and the worker B.
  • stop factor "029” it can be judged that even if the work skill is improved, it is not effective in shortening the work time. Therefore, it can be judged that the work time can be shortened by improving the manufacturing equipment side for the stop factor "029".
  • the display unit 215 may display a box plot as shown in FIGS. 24A and 24B.
  • FIGS. 24A and 24B are box plots showing the working time for each stop factor for the worker, respectively.
  • the vertical axis represents the working time and the horizontal axis represents the stopping factor.
  • the box plot makes it possible to grasp the variation in working time for the same stop factor.
  • the worker A shown in FIG. 24A since the outliers are small and the size of the box is small, there is little variation in the working time. That is, it can be seen that the worker A can stably perform the recovery work against the same stop factor and has high work skills.
  • the worker B shown in FIG. 24B there are many outliers and the values are also large, so that the working time varies widely. That is, it can be seen that even when the worker B performs the recovery work for the same stop factor, the work time required for the recovery work is not stable and the work skill is low.
  • the display unit 215 may visualize and display the total work time instead of the average work time.
  • the display unit 215 may display a Pareto chart of the total work time as shown in FIG. 25.
  • FIG. 25 is a Pareto chart showing the total work time for each stop factor for two workers.
  • the vertical axis represents the total work time
  • the horizontal axis represents the stop factor.
  • the total work time is the total work time for each stop factor. That is, the total work time corresponds to the product of the average work time and the number of stops.
  • the total work time is long for both the workers A and B. Therefore, it can be determined that measures should be given priority for the stop factor "022". Further, regarding the stop factor "021", the total work time of the worker B is long, while the total work time of the worker A is short. That is, it can be seen that by improving the work skill of the worker B with respect to the stop factor "021", the total work time can be shortened and the productivity of the factory 1 can be improved.
  • FIG. 26 is a flowchart showing a process of calculating the statistical leaving time by the analyzer 200 according to the present embodiment.
  • the leaving time statistics unit 232 acquires the leaving time for each stop factor from the storage unit 211 (S91), and statistically processes the acquired leaving time (S92). Specifically, the leaving time statistics unit 232 calculates the leaving work time for each stopping factor by totaling the leaving time for each stopping factor. Further, the leaving time statistics unit 232 calculates the average leaving time for each stop factor by calculating the average of the leaving time for each stop factor.
  • the display unit 215 displays the result of statistical processing (S93).
  • the mode of display is performed using a table, a graph, or the like.
  • the display unit 215 displays a Pareto chart or a box plot of the average leaving time and / or the total working time, as in the case of the average working time.
  • FIG. 27A is a Pareto chart showing the average working time for each stop factor.
  • FIG. 27B is a Pareto chart showing the average leaving time for each stop factor.
  • the vertical axis represents the average working time or the average leaving time
  • the horizontal axis represents the stop factor.
  • FIG. 28 is a diagram showing the respective ranks of the average working time and the average leaving time for each stop factor. It can be said that the smaller the deviation between the ranking of the average working time and the ranking of the average leaving time shown in FIG. 28, the more desirable the working order of the worker.
  • the analyzer 200 determines whether or not there is an improvement point in the work order of the worker.
  • the process of determining whether or not there is an improvement point in the work order will be described with reference to FIG. 29.
  • FIG. 29 is a flowchart showing a process of determining whether or not there is an improvement point in the work order by the analyzer 200 according to the present embodiment.
  • the working time statistics unit 231 and the leaving time statistics unit 232 acquire the leaving time and working time for each stop factor from the storage unit 211 (S101), and obtain the acquired leaving time and working time, respectively.
  • Statistical processing is performed (S102).
  • the comparison unit 241 calculates a rank correlation coefficient between the statistical work time for each stop factor and the statistical neglect time for each stop factor (S103).
  • the comparison unit 241 calculates the rank correlation coefficient rs between the average working time and the average leaving time.
  • the rank correlation coefficient rs is a Spearman rank correlation coefficient and is expressed by the following equation (1).
  • n is the number of pairs of values and corresponds to the number of stop factors.
  • the comparison unit 241 compares the calculated rank correlation coefficient rs with the threshold value (S104).
  • the threshold value is, for example, 0.6, but is not particularly limited.
  • the comparison unit 241 determines that the work order is abnormal (S105). That is, the comparison unit 241 determines that the work order of the worker is not in a desirable state and there is an improvement point.
  • the display unit 215 displays that the work order is abnormal (S106).
  • FIG. 30 is a line graph showing the ranks of the average working time and the average leaving time for each stop factor.
  • the vertical axis represents the rank and the horizontal axis represents the stop factor.
  • the stop factors are arranged so that the average work time is in descending order. Therefore, the line graph of the average working time is represented by a straight line that descends to the right. On the other hand, the line graph of the average leaving time has a large fluctuation in ranking. That is, it can be easily visually determined that the order of the average working time and the average leaving time does not match. It is possible to contribute to the improvement of productivity by instructing or training the workers to perform the restoration work in the order in which the average work time is short.
  • the comparison unit 241 determines that the work order is normal (S107), and ends the process.
  • the comparison unit 241 may calculate Pearson's correlation coefficient or Kendall's correlation coefficient instead of Spearman 's rank correlation coefficient rs.
  • FIG. 31 is a flowchart showing the operation of the manufacturing equipment 100 according to this modification.
  • the input unit 114 stands by until it receives an operation from the operator 2A (No in S38).
  • the processing unit 112 acquires the time when the operation is received as a proximity time close to the worker 2A, that is, a recovery start time (yes).
  • the acquired recovery start time is stored in the storage unit 111 (S40).
  • the manufacturing equipment 100 can acquire all the operation start time, stop time, and recovery start time. That is, since the work analysis system according to this modification does not need to include the recovery start time estimation device 300, the configuration of the work analysis system can be simplified.
  • the stop factor is stored in association with the working time and / or the leaving time, but the present invention is not limited to this.
  • the equipment identification information may be stored in association with the working time and / or the leaving time.
  • the working time and / or the leaving time may be stored for each worker without distinguishing between the stop factor and the identification information of the equipment.
  • the communication method between the devices described in the above embodiment is not particularly limited.
  • the wireless communication method is, for example, short-range wireless communication such as ZigBee (registered trademark), Bluetooth (registered trademark), or wireless LAN (Local Area Network).
  • the wireless communication method may be communication via a wide area communication network such as the Internet.
  • wired communication may be performed between the devices instead of wireless communication.
  • the wired communication is a power line communication (PLC: Power Line Communication) or a communication using a wired LAN.
  • another processing unit may execute the processing executed by the specific processing unit. Further, the order of the plurality of processes may be changed, or the plurality of processes may be executed in parallel. Further, the distribution of the components of the work analysis system to a plurality of devices is an example. For example, the components of one device may be included in another device.
  • the processing described in the above embodiment may be realized by centralized processing using a single device (system), or may be realized by distributed processing using a plurality of devices. good.
  • the number of processors that execute the above program may be singular or plural. That is, centralized processing may be performed, or distributed processing may be performed.
  • control unit may be configured by dedicated hardware, or may be realized by executing a software program suitable for each component. May be good.
  • Each component may be realized by a program execution unit such as a CPU (Central Processing Unit) or a processor reading and executing a software program recorded on a recording medium such as an HDD or a semiconductor memory.
  • program execution unit such as a CPU (Central Processing Unit) or a processor reading and executing a software program recorded on a recording medium such as an HDD or a semiconductor memory.
  • a component such as a control unit may be composed of one or a plurality of electronic circuits.
  • the one or more electronic circuits may be general-purpose circuits or dedicated circuits, respectively.
  • One or more electronic circuits may include, for example, a semiconductor device, an IC (Integrated Circuit), an LSI (Large Scale Integration), or the like.
  • the IC or LSI may be integrated on one chip or may be integrated on a plurality of chips. Here, it is called IC or LSI, but the name changes depending on the degree of integration, and it may be called system LSI, VLSI (Very Large Scale Integration), or ULSI (Ultra Large Scale Integration).
  • An FPGA Field Programmable Gate Array programmed after the LSI is manufactured can also be used for the same purpose.
  • the general or specific aspects of the present disclosure may be realized by a system, an apparatus, a method, an integrated circuit or a computer program.
  • a computer-readable non-temporary recording medium such as an optical disk, HDD or semiconductor memory in which the computer program is stored.
  • it may be realized by any combination of a system, an apparatus, a method, an integrated circuit, a computer program and a recording medium.
  • This disclosure can be used as a work analysis method capable of performing more accurate work analysis, and can be used, for example, in a factory work analysis system, a management system, a manufacturing system, a worker skill improvement support system, and the like. can.

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Abstract

作業分析方法は、停止した製造設備の復旧作業を作業者が開始した復旧開始時刻を推定し、推定した復旧開始時刻を記憶部に記憶するステップ（Ｓ１３、Ｓ１４）と、製造設備の動作開始時刻を取得し、取得した動作開始時刻を記憶部に記憶するステップ（Ｓ１６、Ｓ１７）と、動作開始時刻から復旧開始時刻を減算した差分を復旧作業の作業時間として算出するステップ（Ｓ１９）と、を含む。

Description

作業分析方法、作業分析装置及び作業分析システム
　本開示は、作業分析方法、作業分析装置及び作業分析システムに関する。
　工場において生産性を向上させる手段の１つに、作業者による作業の効率化がある。作業の効率化を図るためには、作業者の作業をまずは精度良く分析する必要がある。
　特許文献１には、複数の装置で行われた作業内容と作業時間とを自動で記録するための作業調査分析システムが開示されている。特許文献１に開示されたシステムでは、装置で発生したイベントの内容とオペレータが装置の近傍に滞在した時間帯とを関連付けて作業分析情報を生成する。
　特許文献２には、作業手順が予め定めた標準作業手順と異なる場合に異常を検知し、復旧指示を行う動作指示装置が開示されている。特許文献２に開示されたシステムでは、予め記憶した標準作業手順と、人をセンシングした情報から何の作業を実施しているかを判定した作業手順とを比較する。そして、当該システムでは、予め記憶した標準作業手順と、センシングした情報から判定した作業手順とに相違がある場合に異常を検知し、復旧のための作業指示を行う。
特開２００３－１４０７２８号公報 特許第６６０８７７８号公報
　しかしながら、上記特許文献１及び２に記載の従来技術では、正確に作業分析が行われない場合がある。
　そこで、本開示は、より正確な作業分析を行うことができる作業分析方法、作業分析装置及び作業分析システムを提供する。
　本開示の一態様に係る作業分析方法は、停止した製造設備の復旧作業を作業者が開始した復旧開始時刻を推定し、推定した復旧開始時刻を記憶部に記憶するステップと、前記製造設備の動作開始時刻を取得し、取得した動作開始時刻を記憶部に記憶するステップと、前記動作開始時刻から前記復旧開始時刻を減算した差分を前記復旧作業の作業時間として算出するステップと、を含む。
　本開示の一態様に係る作業分析装置は、停止した場合に作業者による復旧作業が行われる製造設備の動作開始時刻を取得し、取得した動作開始時刻を記憶部に記憶する取得部と、前記復旧作業を開始した復旧開始時刻を推定し、推定した復旧開始時刻を記憶部に記憶する推定部と、前記動作開始時刻から前記復旧開始時刻を減算した差分を前記復旧作業の作業時間として算出する算出部と、を備える。
　本開示の一態様に係る作業分析システムは、上記一態様に係る作業分析装置と、前記製造設備と、を備える。
　また、本開示の一態様は、上記作業分析方法をコンピュータに実行させるプログラムとして実現することができる。あるいは、本開示の一態様は、当該プログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体として実現することもできる。
　本開示によれば、より正確な作業分析を行うことができる。
図１は、実施の形態に係る作業分析システムが適用される工場の構成を示す平面図である。 図２は、実施の形態に係る作業分析システムの構成を示すブロック図である。 図３は、実施の形態に係る作業分析システムの各装置及び作業者間の処理の流れを示すシーケンス図である。 図４は、１日分の複数の製造設備の停止データと作業者の動線データとの一例を示す図である。 図５は、図４に示される１台の製造設備の１回の停止に関わる停止データと作業者の動線データとを示す図である。 図６は、実施の形態に係る作業分析システムの動作を示すフローチャートである。 図７は、実施の形態に係る作業分析システムの動作の変形例を示すフローチャートである。 図８は、実施の形態に係る復旧開始時刻推定装置の動作を示すフローチャートである。 図９は、製造設備の周辺の所定範囲と作業者の動線とを示す平面図である。 図１０は、実施の形態に係る製造設備の構成を示すブロック図である。 図１１は、実施の形態に係る分析装置の構成を示すブロック図である。 図１２は、実施の形態に係る復旧開始時刻推定装置の構成を示すブロック図である。 図１３は、実施の形態に係る近接検知部の構成の一例を示すブロック図である。 図１４は、実施の形態に係る近接検知部の構成の別の一例を示すブロック図である。 図１５は、実施の形態に係る近接検知部の構成の別の一例を示すブロック図である。 図１６は、実施の形態に係る製造設備の動作を示すフローチャートである。 図１７は、実施の形態に係る分析装置の動作を示すフローチャートである。 図１８は、図１３に示される近接検知部の動作を示すフローチャートである。 図１９は、図１４に示される近接検知部の動作を示すフローチャートである。 図２０は、図１５に示される近接検知部の動作を示すフローチャートである。 図２１は、実施の形態に係る分析装置の記憶部に記憶された作業分析情報の一例を示す図である。 図２２は、実施の形態に係る分析装置による統計作業時間を算出する処理を示すフローチャートである。 図２３は、２人の作業者についての停止要因毎の平均作業時間を表すパレート図である。 図２４Ａは、１人の作業者についての停止要因毎の作業時間を表すボックスプロットである。 図２４Ｂは、別の１人の作業者についての停止要因毎の作業時間を表すボックスプロットである。 図２５は、２人の作業者についての停止要因毎の集計作業時間を表すパレート図である。 図２６は、実施の形態に係る分析装置による統計放置時間を算出する処理を示すフローチャートである。 図２７Ａは、停止要因毎の平均作業時間を表すパレート図である。 図２７Ｂは、停止要因毎の平均放置時間を表すパレート図である。 図２８は、停止要因毎の平均作業時間と平均放置時間との各々の順位を示す図である。 図２９は、実施の形態に係る分析装置による作業順序の改善点の有無を判定する処理を示すフローチャートである。 図３０は、停止要因毎の平均作業時間と平均放置時間との各々の順位を示す折れ線グラフである。 図３１は、実施の形態の変形例に係る製造設備の動作を示すフローチャートである。
　（本開示の基礎となった知見）
　本発明者らは、上記従来技術に関して、以下の問題が生じることを見出した。
　まず、上記特許文献１に記載の技術では、正確に作業分析が行われない場合がある。例えば、作業の内容によっては、作業者が装置の近傍で作業を行わない場合がある。一例を挙げると、材料切れが原因で装置が停止している場合、装置を復旧するためには、装置の近傍を離れ材料を倉庫に取りに行く必要がある。この場合、上記従来技術では、作業者が装置から離れている時間を作業時間に計上することができなくなり、実際にかかった作業時間を正確に計測することができない。また、作業者の振る舞いにより生産性を低下させている原因を知るためには、実際に装置の復旧にかかった作業時間だけではなく、装置が停止してから放置されていた時間を計測することが有効である。しかし、上記特許文献１に記載の従来技術では、放置されていた時間を計測する技術に関する開示はされていない。
　また、上記特許文献２に記載の技術では、予め標準作業手順が定められた作業の作業手順の異常を検知することはできる。しかしながら、予め作業手順が定められておらず、作業員が作業順序を判断する必要がある場合には異常を検知することができない。例えば、作業員が複数の装置の復旧を担当しており、同時に複数の装置が停止しており、どの装置から復旧すればよいのかを作業員が判断しなければならない場合、上記従来技術では、予め作業手順を登録することができず異常を検知できない。また、上記特許文献２に記載の従来技術では、人をセンシングした情報だけから、そのときに人が何の作業を行っているかを判定するためは、人をセンシングした情報と、そのときに人が何の作業を行っているかの膨大な紐づけの情報とが必要であり、その情報を用意するには大きなコストがかかる。
　本開示は、このような課題を鑑みてなされたものであり、より正確な作業分析を行うことができる作業分析方法、作業分析装置及び作業分析システムを提供する。
　本開示の一態様に係る作業分析方法は、停止した製造設備の復旧作業を作業者が開始した復旧開始時刻を推定し、推定した復旧開始時刻を記憶部に記憶するステップと、前記製造設備の動作開始時刻を取得し、取得した動作開始時刻を記憶部に記憶するステップと、前記動作開始時刻から前記復旧開始時刻を減算した差分を前記復旧作業の作業時間として算出するステップと、を含む。
　このように、動作開始時刻から復旧開始時刻を減算した差分を復旧作業の作業時間として算出するので、確度の高い作業時間を取得することができる。したがって、本態様に係る作業分析方法によれば、より正確な作業分析を行うことができる。
　また、例えば、本開示の一態様に係る作業分析方法は、さらに、前記製造設備の停止要因を特定し、特定した停止要因と前記作業時間とを対応付けて記憶部に記憶するステップを含んでもよい。
　これにより、製造設備の停止要因毎に、確度の高い作業時間を取得することができる。したがって、本態様に係る作業分析方法によれば、より正確かつ詳細な作業分析を行うことができる。
　また、例えば、本開示の一態様に係る作業分析方法は、さらに、前記製造設備が停止した停止時刻を取得し、取得した停止時刻を記憶部に記憶するステップと、前記復旧開始時刻から前記停止時刻を減算した差分を前記製造設備の放置時間として算出するステップと、を含んでもよい。
　このように、復旧開始時刻から停止時刻を減算した差分を製造設備の放置時間として算出するので、確度の高い放置時間を取得することができる。したがって、本態様に係る作業分析方法によれば、より正確かつ詳細な作業分析を行うことができる。
　また、例えば、本開示の一態様に係る作業分析方法は、さらに、前記製造設備の停止要因を特定し、特定した停止要因と前記作業時間及び前記放置時間とを対応付けて記憶するステップを含んでもよい。
　これにより、製造設備の停止要因毎に、確度の高い作業時間及び放置時間を取得することができる。したがって、本態様に係る作業分析方法によれば、より正確かつ詳細な作業分析を行うことができる。
　また、例えば、本開示の一態様に係る作業分析方法は、さらに、前記停止要因毎に、前記作業時間の統計量である統計作業時間を算出するステップと、前記停止要因毎に、前記放置時間の統計量である統計放置時間を算出するステップと、前記停止要因毎の前記統計作業時間と前記統計放置時間とを比較するステップと、を含んでもよい。
　これにより、作業時間と放置時間とのバランスを把握することができる。例えば、作業時間が短く簡単に復旧できる製造設備が停止したまま長時間放置されていないか否かを判断することが可能になる。このように、本態様に係る作業分析方法によれば、より詳細な作業分析を行うことができる。
　また、例えば、前記比較するステップでは、前記停止要因毎の前記統計作業時間と前記停止要因毎の前記統計放置時間との相関係数を算出し、算出した相関係数が閾値以下の場合に異常と判定してもよい。
　これにより、作業者の作業順序の効率の良し悪しを判定することができるので、作業効率の向上、及び、生産性の向上に貢献することができる。
　また、例えば、前記復旧開始時刻を推定するステップでは、前記製造設備に前記作業者が近接したか否かの判定を行い、前記判定の結果に基づいて、前記製造設備に前記作業者が近接した近接時刻を前記復旧開始時刻として決定してもよい。
　これにより、復旧開始時刻を簡単に取得することができる。また、停止した製造設備（以下、停止設備と記載）に作業者が最初に近接した後に停止設備から離れたとしても、停止設備が復旧されない限り、停止設備から離れている時間を作業時間に計上することができる。例えば、停止設備の復旧作業において、復旧作業に必要な工具及び材料などを取りに行くため、又は、復旧作業に他の設備の操作が必要な場合に当該他の設備へ行くため、などの目的で停止設備から作業者が離れることがある。この場合であっても、停止設備の復旧作業に要した作業時間をより正確に計上することができる。
　また、例えば、前記判定では、前記製造設備の周辺の所定範囲に前記作業者が進入し、かつ、前記所定範囲内に所定時間滞在した場合に、前記製造設備に前記作業者が近接したと判定してもよい。
　これにより、作業者が目的の停止設備まで移動する途中に他の製造設備の近くを短時間で通過しただけでは、当該他の製造設備には近接したとは判定されない。このため、他の製造設備の復旧作業が開始されたと誤って判定される可能性を低くすることができ、より正確な作業分析を行うことができる。
　また、例えば、前記近接時刻は、前記所定範囲に前記作業者が進入した時刻以降、前記所定時間経過した時刻以前の時刻であってもよい。
　これにより、製造設備に近接した近接時刻を実際の復旧開始時刻としてより正確に取得することができる。
　また、例えば、前記判定は、前記作業者を検知する人感センサを用いて行われてもよい。
　これにより、例えば、人感センサの検知範囲を製造設備の所定範囲に一致させておくことで、製造設備に対する作業者の近接を容易に検出することができる。
　また、例えば、前記判定は、前記製造設備から前記作業者までの距離を測定する測距センサを用いて行われてもよい。
　これにより、簡易な構成で作業者の近接を容易に検出することができる。
　また、例えば、前記判定は、前記製造設備を含む空間内の前記作業者の位置を測定する測位部を用いて行われてもよい。
　これにより、１つの測位部によって複数の製造設備の各々に対する作業者の近接を検出することができる。作業者の近接を検出するための構成を簡素化することができるので、作業分析システムの導入及び保守管理を容易にすることができる。
　また、例えば、前記判定では、前記製造設備に対する前記作業者の操作を検出した場合に、前記製造設備に前記作業者が近接したと判定してもよい。
　これにより、製造設備を利用して作業者の近接を検出することができる。作業者の近接を検出するための専用の装置を必要としないので、作業分析システムの導入及び保守管理を容易にすることができる。
　また、本開示の一態様に係る作業分析装置は、停止した場合に作業者による復旧作業が行われる製造設備の動作開始時刻を取得し、取得した動作開始時刻を記憶部に記憶する取得部と、前記復旧作業を開始した復旧開始時刻を推定し、推定した復旧開始時刻を記憶部に記憶する推定部と、前記動作開始時刻から前記復旧開始時刻を減算した差分を前記復旧作業の作業時間として算出する算出部と、を備える。
　これにより、上記作業分析方法と同様の効果を得ることができる。
　また、本開示の一態様に係る作業分析システムは、上記一態様に係る作業分析装置と、前記製造設備と、を備える。
　これにより、上記作業分析方法と同様の効果を得ることができる。
　以下では、実施の形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。
　なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的又は具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本開示を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。
　また、各図は、模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。したがって、例えば、各図において縮尺などは必ずしも一致しない。また、各図において、実質的に同一の構成については同一の符号を付しており、重複する説明は省略又は簡略化する。
　また、本明細書において、「時間」は、特に断りのない限り、所定の長さの期間を意味する。「時刻」及び「時点」はそれぞれ、特に断りのない限り、所定の瞬間的なタイミングを意味する。
　（実施の形態）
　［１．作業分析システムが適用される工場の一例］
　まず、実施の形態に係る作業分析システムが適用される工場の一例について、図１を用いて説明する。図１は、本実施の形態に係る作業分析システムが適用される工場の構成を示す平面図である。
　図１に示されるように、工場１では、複数の製造設備１００が配置されている。複数の製造設備１００の各々は、製品の製造の少なくとも１つの工程を実行する。各製造設備１００が行う工程は、互いに同じであるが、互いに異なっていてもよい。製造設備１００は、例えば、部品実装機又は部品の組立装置などであるが、特に限定されない。なお、製造設備１００は、製品の製造に関わる設備であればよく、製品の検査を行う検査装置であってもよい。
　工場１内では、複数の作業者２Ａ～２Ｄが従事している。図１に示される例では、工場１内は４つのブロックＡ～Ｄに区分けされており、ブロック毎に作業者が割り当てられている。例えば、作業者２Ａは、ブロックＡに配置された１０台の製造設備１００に対する作業を行う。以下では、作業者２Ａに関する説明を行うが、作業者２Ｂ～２Ｄについても同様である。
　作業者２Ａが行う作業は、主に、製造設備１００の復旧作業である。つまり、作業者２Ａは、製造設備１００が停止した場合に、停止した製造設備１００の復旧作業を行う。このとき、図１に示されるように、複数の製造設備１００ａ～１００ｃが同時に停止していることが起こりうる。例えば、製造設備１００ａが停止した場合、作業者２Ａは製造設備１００ａの復旧作業を行うが、製造設備１００ａの復旧作業が完了する前に、製造設備１００ｂ及び１００ｃが停止することが起こりうる。複数の製造設備１００が停止した場合に、適切な順序で停止設備を復旧させることにより、工場１全体としての生産性を向上させることができる。
　本実施の形態に係る作業分析システムは、工場１内の作業者２Ａ～２Ｄの各々の作業分析を行うことにより、最適な作業順序の決定を支援し、生産性の向上に貢献することができる。以下では、本実施の形態に係る作業分析システムについて説明する。
　［２．作業分析システム］
　図２は、本実施の形態に係る作業分析システムの構成を示すブロック図である。図２に示されるように、作業分析システム１０は、複数の製造設備１００と、分析装置２００と、復旧開始時刻推定装置３００と、を備える。分析装置２００と復旧開始時刻推定装置３００とが、作業分析装置４００を構成する。複数の製造設備１００と、分析装置２００と、復旧開始時刻推定装置３００とは、ネットワーク５００を介して互いに通信可能に接続されている。各装置の通信は、有線通信であってもよく、無線通信であってもよい。各装置の具体的な構成例については、後で説明する。
　図３は、本実施の形態に係る作業分析システムの各装置及び作業者間の処理の流れを示すシーケンス図である。説明を簡単にするため、図３では複数の製造設備１００のうちの１つのみを図示している。
　まず、製造設備１００が何らかの停止要因で製造を停止する（Ｓ１）。停止要因には、設備の故障及び製品の不具合などの異常な要因と、品種の切り替えなどの正常な要因と、が含まれる。製造設備１００が停止した場合には、製造設備１００から、その停止が作業者２Ａに通知される。通知は、例えば製造設備１００又はその近傍に設置された警報装置の動作（例えば、パトランプの点灯又はアラーム音の発出）によって行われるが、特に限定されない。さらに、製造設備１００から停止時刻及び停止要因を示す情報が分析装置２００に送信される。なお、停止時刻及び／又は停止要因を示す情報は、送信されなくてもよい。
　作業者２Ａは、製造設備１００からの通知によって設備の停止を把握することができるので、停止した製造設備１００へ移動し（Ｓ２）、復旧作業を行う（Ｓ３）。このとき、復旧開始時刻推定装置３００は、作業者２Ａの製造設備１００への近接を検知することで、復旧開始時刻を推定する（Ｓ４）。推定した復旧開始時刻を示す情報は、分析装置２００に送信される。分析装置２００は、復旧開始時刻から停止時刻を減算した差分を放置時間として算出する（Ｓ５）。なお、放置時間の算出は行われなくてもよい。
　作業者２Ａが復旧作業を完了すると、製造設備１００は製造を開始する（Ｓ６）。製造を開始した場合、製造設備１００から、動作開始時刻を示す情報が分析装置２００に送信される。分析装置２００は、動作開始時刻から復旧開始時刻を減算した差分を作業時間として算出する（Ｓ７）。分析装置２００が算出した放置時間及び作業時間はそれぞれ、記憶部（図示せず）に記憶される。
　本実施の形態に係る作業分析システム１０では、複数の製造設備１００の各々に対して、製造設備が停止する度に作業者２Ａが順次、復旧作業を行う。これにより、製造設備毎に、かつ、作業者毎に作業時間及び放置時間を算出することができる。
　［３．作業時間及び放置時間］
　続いて、作業時間及び放置時間の定義及び算出方法について、図４及び図５を用いて説明する。
　図４は、１日分の複数の製造設備の停止データと作業者の動線データとの一例を示す図である。図４において、横軸は時刻を表し、縦軸は設備の識別番号を表している。「Ｆ０００１」～「Ｆ０００８」は、工場１内の複数の製造設備１００の各々に割り当てられた固有の識別番号（以下、設備番号）である。
　図４に示されるように、製造設備毎に、停止データと動線データとが対応付けられている。停止データは、斜線の網掛けが付された横棒グラフで示されている。動線データは、斜め格子の網掛けが付された横棒グラフで示されている（図５を参照）。
　停止データは、製造設備１００が停止している停止時間を示すデータである。図４に示されるように、通常、各製造設備は１日の中で何度も停止する。停止した製造設備１００は、作業者２Ａによる復旧作業を受けて再び動作（製造）を開始する（復旧する）ことができる。なお、停止要因によっては、作業者２Ａが復旧作業をしなくても製造設備１００の動作が開始する場合もある。
　動線データは、作業者２Ａが、対応する製造設備１００に近接している近接時間を示すデータである。動線データは、作業者２Ａが、対応する製造設備１００の復旧作業を行っている作業時間を含んでいる。
　図４に示される停止データと動線データとに基づいて、工場１内の製造設備１００の稼働率及び作業者２Ａの作業スキルを判別することができる。例えば、２４時間中の製造設備１００毎の停止データの合計時間が製造設備１００毎の稼働率である。また、２０：００頃及び０７：００頃には、８台の製造設備１００の全てが停止していることが分かる。この時間の動線データを分析することにより、作業者２Ａが停止した製造設備１００に対して、どの順序で復旧作業を行おうとしたかが把握できる。つまり、複数の製造設備１００が停止している場合に、作業者２Ａが適切な順序で復旧作業を行うスキルを有しているか否かを判断することが可能になる。
　以下では、停止データと動線データとの典型的な関係について、図５を用いて説明する。図５は、図４に示される１台の製造設備の１回の停止に関わる停止データと作業者の動線データとを示す図である。
　図５に示される例では、設備番号「Ｆ０００１」の製造設備１００（以下、設備Ｆ０００１と記載）が時刻ｔ０で停止する。図３に示したように、設備Ｆ０００１の停止が作業者２Ａに通知されるので、作業者２Ａは、設備Ｆ０００１の停止を把握し、設備Ｆ０００１を復旧させるため設備Ｆ０００１に向かって移動し、時刻ｔ１で設備Ｆ０００１に到着する。つまり、典型的な例では、停止した設備Ｆ０００１の復旧作業が直ちに開始される訳ではなく、復旧作業が開始されるまでの放置時間が生じる。放置時間は、作業者到着時刻ｔ１から停止時刻ｔ０を減算した差分（ｔ１－ｔ０）である。ここで、作業者到着時刻ｔ１は、動線データの開始時刻、すなわち、作業者２Ａが設備Ｆ０００１に近接した近接時刻である。本実施の形態では、近接時刻が復旧開始時刻である。
　作業者２Ａが設備Ｆ０００１の復旧作業を行うことにより、時刻ｔ２で復旧が完了する。時刻ｔ２は、復旧完了時刻であり、再び製造を開始する動作開始時刻である。つまり、作業者２Ａによる実際の作業時刻は、動作開始時刻ｔ２から復旧開始時刻ｔ１を減算した差分（ｔ２－ｔ１）である。
　復旧作業が完了した後、時刻ｔ３で作業者２Ａは製造設備１００から離れる。その後、作業者２Ａは、他の製造設備１００の復旧又はその他の作業を行う。
　図５に示されるように、設備Ｆ０００１が停止していた時間である停止時間は、動作開始時刻ｔ２から停止時刻ｔ０を減算した差分（ｔ２－ｔ０）である。このように、停止時間は、停止データのみから算出することができる。
　一方で、放置時間及び作業時間は、特殊な場合を除いて復旧開始時刻ｔ１が不明であるので、停止データのみから算出することができない。本実施の形態に係る作業分析システム１０では、停止データだけではなく、動線データを利用することにより、放置時間と作業時間とをより正確に推定することができる。具体的には、作業分析システム１０は、設備Ｆ０００１の停止データに基づいて、停止時刻ｔ０と動作開始時刻ｔ２とを特定し、かつ、作業者２Ａの動線データに基づいて、復旧開始時刻ｔ１を特定する。これにより、放置時間と作業時間とをより正確に推定することができる。
　なお、図５に示される例は典型例であって、停止データと動線データとが常に図５に示される関係を満たす訳ではない。例えば、設備Ｆ０００１が停止する前から、作業者２Ａが設備Ｆ０００１に近接している場合も起こりうる。この場合は、停止データのみで作業時間を算出できる特殊な場合に相当し、復旧開始時刻ｔ１は、停止時刻ｔ０とみなすことができる。つまり、動線データの開始時刻が停止時刻ｔ０より前で、かつ、動線データが継続中である場合には、復旧開始時刻ｔ１として停止時刻ｔ０を利用すればよい。
　また、作業者２Ａが設備Ｆ０００１の復旧作業の途中（すなわち、動作開始時刻ｔ２より前）に、必要に応じて設備Ｆ０００１から離れる場合も起こりうる。この場合、作業者２Ａが再び設備Ｆ０００１に到着することがあるが、復旧開始時刻ｔ１としては、停止時刻ｔ０以降の最初の到着時刻を用いる。また、復旧作業の完了時刻では作業者２Ａが設備Ｆ０００１から離れていてもよい場合がある。このように、作業者離脱時刻ｔ３は、復旧完了時刻ｔ２以前になることもある。
　［４．動作（作業分析方法）］
　続いて、作業分析システム１０の動作（作業分析方法）について、図６を用いて説明する。図６は、本実施の形態に係る作業分析システム１０の動作を示すフローチャートである。図６は、主に、作業分析装置４００（すなわち、分析装置２００及び復旧開始時刻推定装置３００）が実行する処理を示している。
　図６に示されるように、作業分析装置４００は、製造設備１００が停止するまで待機する（Ｓ１０でＮｏ）。製造設備１００が停止した場合（Ｓ１０でＹｅｓ）、分析装置２００は、製造設備１００が停止した停止時刻を取得し（Ｓ１１）、取得した停止時刻を記憶部に記憶する（Ｓ１２）。
　次に、復旧開始時刻推定装置３００は、作業者２Ａが復旧作業を開始した復旧開始時刻を推定し（Ｓ１３）、推定した復旧開始時刻を記憶部に記憶する（Ｓ１４）。復旧開始時刻の推定の具体例については、後で説明する。
　次に、作業分析装置４００は、製造設備１００が復旧されて動作を開始するまで待機する（Ｓ１５でＮｏ）。製造設備１００が動作を開始した場合（Ｓ１５でＹｅｓ）、分析装置２００は、製造設備１００の動作開始時刻を取得し（Ｓ１６）、取得した動作開始時刻を記憶部に記憶する（Ｓ１７）。
　次に、分析装置２００は、復旧開始時刻から停止時刻を減算した差分を製造設備１００の放置時間として算出する（Ｓ１８）。次に、分析装置２００は、動作開始時刻から復旧開始時刻を減算した差分を製造設備１００に対する作業者の作業時間として算出する（Ｓ１９）。
　上述した処理が、工場１内の複数の製造設備１００のうちの１つが停止する度に、停止した製造設備１００に対して実行される。なお、図６に示される動作は一例に過ぎず、これに限定されない。例えば、放置時間の算出（Ｓ１８）は、復旧開始時刻の記憶（Ｓ１４）の後に行われればよいので、製造設備１００の動作の開始の待機中（Ｓ１５でＮｏ）に行われてもよい。
　あるいは、放置時間の算出（Ｓ１８）が行われなくてもよい。図７は、本実施の形態に係る作業分析システム１０の動作の変形例を示すフローチャートである。図７に示される作業分析システム１０の動作では、図６に示される動作と比較して、停止時間の取得（Ｓ１１）、停止時間の記憶（Ｓ１２）及び放置時間の算出（Ｓ１８）が省略されている。停止時間は作業時間の算出に使用されないので、放置時間の算出を行わない場合、停止時間の取得及び記憶はそれぞれ行われなくてもよい。
　［５．復旧開始時刻（近接時刻）の推定］
　次に、復旧開始時刻の推定（Ｓ１３）の具体例について、図８及び図９を用いて説明する。
　図８は、本実施の形態に係る復旧開始時刻推定装置３００の動作を示すフローチャートである。図９は、製造設備の周辺の所定範囲と作業者２Ａの動線３Ａとを示す平面図である。
　図９に示される製造設備１０１～１０４はそれぞれ、図１に示される製造設備１００である。製造設備１０４が停止設備であり、作業者２Ａによる復旧作業の対象である作業対象設備である。ここでは、製造設備１０１～１０３は停止しておらず、作業対象設備ではない。
　復旧開始時刻の推定（Ｓ１３）では、製造設備１０４に作業者２Ａが近接したか否かの判定を行い、当該判定の結果に基づいて、製造設備１０４に作業者２Ａが近接した近接時刻を復旧開始時刻として決定する。具体的には、図８に示されるように、復旧開始時刻推定装置３００は、製造設備１０４の近接範囲１０４ａに作業者２Ａが進入したか否かを判定する（Ｓ２０）。近接範囲１０４ａは、製造設備１０４の周辺の所定範囲の一例であり、例えば図９に示されるように、製造設備１０４を含む所定の大きさの範囲内である。近接範囲１０４ａは、製造設備１０４の復旧作業を行う際に作業者２Ａが滞在する範囲である。例えば、近接範囲１０４ａは、ほぼ中心に製造設備１０４が位置する、平面視形状が矩形の範囲である。近接範囲１０４ａの形状は特に限定されず、製造設備１０４を中心とする円形の範囲であってもよい。
　図８に示されるように、作業者２Ａが近接範囲１０４ａに進入した場合（Ｓ２０でＹｅｓ）、復旧開始時刻推定装置３００は、近接範囲１０４ａに進入した状態で所定時間が経過したか否かを判定する（Ｓ２１）。所定時間は、例えば、数秒以上、十数秒以下の期間である。
　作業者２Ａが近接範囲１０４ａ内に所定時間滞在した場合（Ｓ２１でＹｅｓ）、復旧開始時刻推定装置３００は、製造設備１０４に作業者２Ａが近接したと判定し、近接時刻を復旧開始時刻として決定する（Ｓ２２）。
　製造設備１０４に対する近接時刻は、近接範囲１０４ａに作業者２Ａが最初に進入した進入時刻である。つまり、所定時間経過することで近接したと判定した後に、復旧開始時刻推定装置３００は、近接時刻を、経過時刻より遡った過去の進入時刻として決定する。あるいは、近接時刻は、所定時間経過した経過時刻であってもよい。あるいは、近接時刻は、進入時刻と経過時刻との中央値（平均値）であってもよい。
　このように、本実施の形態に係る復旧開始時刻推定装置３００は、作業者２Ａが製造設備１０４の近接範囲１０４ａに進入し、かつ、進入してから所定時間経過した時点で、作業者２Ａが製造設備１０４に近接したと判定する。これにより、近接の誤判定の発生を抑制することができる。
　図９に示されるように、製造設備１０１～１０４の各々に対して、近接範囲１０１ａ～１０４ａが設定される。製造設備１０１～１０４が十分な間隔を空けて配置されていない場合、近接範囲１０１ａ～１０４ａには、作業者２Ａが意図せず進入することがある。例えば、図９の動線３Ａに示される例では、作業者２Ａが製造設備１０４に向けて移動する場合に、製造設備１０３の近接範囲１０３ａに進入している。
　近接範囲１０３ａに進入した時点では製造設備１０３に近接したと判定しないので、所定時間の長さを適切に設定しておくことで、作業者２Ａは、製造設備１０３に対して近接したと判定されなくすることができる。例えば、所定時間は、作業者２Ａの歩行速度と近接範囲１０３ａの大きさとに基づいて、作業者２Ａが近接範囲１０３ａを通過する時間より長い時間に設定されていてもよい。
　なお、近接範囲間のスペースが十分確保されている場合、あるいは、作業者２Ａが作業対象設備以外の製造設備の近接範囲に進入する恐れが低い場合には、復旧開始時刻推定装置３００は、近接範囲に進入したことをもって、作業者２Ａが作業対象設備に近接したと判定してもよい。つまり、復旧開始時刻推定装置３００は、作業者２Ａの滞在時間を計測しなくてもよい。
　［６．具体的な構成］
　以下では、本実施の形態に係る作業分析システム１０を構成する各装置の具体的な構成について説明する。
　［６－１．製造設備］
　まず、製造設備１００の構成について、図１０を用いて説明する。図１０は、本実施の形態に係る製造設備１００の構成を示すブロック図である。
　図１０に示されるように、製造設備１００は、記憶部１１１と、処理部１１２と、通信部１１３と、入力部１１４と、表示部１１５と、材料投入部１２１と、搬送部１２２と、製造部１２３と、製品出力部１２４と、動作開始時刻特定部１３１と、停止時刻特定部１３２と、停止要因特定部１４１と、を備える。製造設備１００の各構成要素は、互いに通信可能に接続されている。
　記憶部１１１は、製造設備１００に関わる情報、データ及びプログラムなどを記憶するためのメモリである。例えば、記憶部１１１には、製造設備１００の識別番号及び製造のログ情報などが記憶される。記憶部１１１は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）又は半導体メモリなどの不揮発性記憶装置で実現される。
　処理部１１２は、製造設備１００の全体的な動作を制御するための処理を行う。処理部１１２は、例えばプロセッサで実現される。処理部１１２は、製造設備１００の各構成要素を制御するための命令を生成し、各構成要素に出力する。また、処理部１１２は、各構成要素で行われる処理の内容及び実行時刻などのログ情報を生成して記憶部１１１に記憶する。
　通信部１１３は、製造設備１００が他の機器と通信するための通信インタフェースである。通信部１１３は、例えば、分析装置２００と通信することで、停止時刻、停止要因及び動作開始時刻を分析装置２００に送信する。
　入力部１１４は、製造設備１００に対する作業者からの操作入力を受け付ける。入力部１１４は、例えば、物理的な操作ボタンで実現されるが、タッチパネルディスプレイ及び／又は音声入力装置などであってもよい。
　表示部１１５は、製造設備１００の動作状態などを表示するディスプレイである。表示部１１５は、液晶ディスプレイ又は有機ＥＬ（Electroluminescence）表示装置などで実現される。
　材料投入部１２１は、製品の製造に使用する材料を投入する装置である。材料は、例えば、成形前の樹脂若しくは金属材料、成形後の樹脂部品若しくは金属部品、又は、基板、回路部品など、特に限定されない。材料は、気体、液体、固体、粉体、粒状体などである。
　搬送部１２２は、材料投入部１２１によって投入された材料を製造部１２３に搬送する。また、搬送部１２２は、製造部１２３で製造された製品を製品出力部１２４に搬送する。搬送部１２２は、例えば、コンベア、アクチュエータ及び／又はモーターなどで実現されるが、特に限定されない。
　製造部１２３は、投入された材料を用いて製品の製造を行う。製造部１２３は、例えば、部品の組み立て、接着、溶着などの製造に関わる少なくとも１つの工程を行う装置である。
　製品出力部１２４は、製造部１２３によって製造された製品を出力する装置である。
　なお、材料投入部１２１、搬送部１２２、製造部１２３及び製品出力部１２４はそれぞれ、各部の処理の異常を検知するための１以上のセンサを備えている。センサの出力結果は、処理部１１２、動作開始時刻特定部１３１、停止時刻特定部１３２及び／又は停止要因特定部１４１に出力される。
　動作開始時刻特定部１３１は、製造設備１００の動作開始時刻を特定する。具体的には、動作開始時刻特定部１３１は、各センサの出力結果に基づいて製品の製造が開始された時刻を動作開始時刻として特定する。動作開始時刻特定部１３１は、製品の製造が開始、及び、停止後に再開される度に動作開始時刻を特定する。
　停止時刻特定部１３２は、製造設備１００の停止時刻を特定する。具体的には、停止時刻特定部１３２は、各センサの出力結果に基づいて製品の製造が停止した時刻を停止時刻として特定する。停止時刻特定部１３２は、製造設備１００が停止する度に停止時刻を特定する。
　停止要因特定部１４１は、製造設備１００の停止要因を特定する。具体的には、停止要因特定部１４１は、各センサの出力結果に基づいて製造設備１００が停止した要因を停止要因として特定する。停止要因特定部１４１は、製造設備１００が停止する度に停止要因を特定する。
　なお、動作開始時刻特定部１３１、停止時刻特定部１３２及び停止要因特定部１４１はそれぞれ、専用の集積回路などで実現されるが、これに限定されない。動作開始時刻特定部１３１、停止時刻特定部１３２及び停止要因特定部１４１の各々が行う処理は、処理部１１２が所定のプログラムを実行することによって行われてもよい。
　また、製造設備１００の構成は、図１０に示される例に限定されない。例えば、製造設備１００は、停止要因特定部１４１を備えなくてもよい。
　［６－２．分析装置］
　次に、分析装置２００の構成について、図１１を用いて説明する。図１１は、本実施の形態に係る分析装置２００の構成を示すブロック図である。
　図１１に示されるように、分析装置２００は、記憶部２１１と、処理部２１２と、通信部２１３と、入力部２１４と、表示部２１５と、作業時間推定部２２１と、放置時間推定部２２２と、作業時間統計部２３１と、放置時間統計部２３２と、比較部２４１と、を備える。分析装置２００の各構成要素は、互いに通信可能に接続されている。
　記憶部２１１は、分析装置２００に関わる情報、データ及びプログラムなどを記憶するためのメモリである。例えば、記憶部２１１には、複数の製造設備１００の各々から送信される停止時刻、停止要因及び動作開始時刻、並びに、復旧開始時刻推定装置３００から送信される復旧開始時刻などを含むログ情報が記憶される。また、記憶部２１１には、分析装置２００による作業分析の結果、具体的には、作業時間及び放置時間などが記憶される。記憶部２１１は、ＨＤＤ又は半導体メモリなどの不揮発性記憶装置で実現される。
　処理部２１２は、分析装置２００の全体的な動作を制御するための処理を行う。処理部２１２は、例えばプロセッサで実現される。処理部２１２は、分析装置２００の各構成要素を制御するための命令を生成し、各構成要素に出力する。
　通信部２１３は、分析装置２００が他の機器と通信するための通信インタフェースである。通信部２１３は、例えば、複数の製造設備１００の各々及び復旧開始時刻推定装置３００と通信することで、停止時刻、停止要因及び動作開始時刻、並びに、復旧開始時刻を受信する。
　入力部２１４は、分析装置２００に対する作業者又は管理者などからの操作入力を受け付ける。入力部２１４は、例えば、物理的な操作ボタンで実現されるが、タッチパネルディスプレイ及び／又は音声入力装置などであってもよい。
　表示部２１５は、分析装置２００の作業分析の結果などを表示するディスプレイである。表示部２１５は、液晶ディスプレイ又は有機ＥＬ表示装置などで実現される。
　作業時間推定部２２１は、製造設備１００から送信された動作開始時刻から、復旧開始時刻推定装置３００から送信された復旧開始時刻を減算することで、その差分を作業時間として算出する。
　放置時間推定部２２２は、復旧開始時刻推定装置３００から送信された復旧開始時刻から、製造設備１００から送信された停止時刻を減算することで、その差分を放置時間として算出する。放置時間は、製造設備１００が停止してから復旧作業が開始されるまでの待機時間に相当する。
　作業時間統計部２３１は、停止要因毎に、作業時間の統計量である統計作業時間を算出する。統計作業時間には、集計作業時間及び平均作業時間などが含まれる。集計作業時間は、停止要因毎の作業時間を合計した時間である。平均作業時間は、作業時間の平均値であり、集計作業時間をその停止要因による停止回数で除算した値である。統計作業時間には、作業時間の分散及び／又は標準偏差などが含まれてもよい。統計作業時間の算出は、例えば、作業者毎に、かつ、停止要因毎に行われるが、作業者の区別なく停止要因毎に行われてもよい。
　放置時間統計部２３２は、停止要因毎に、放置時間の統計量である統計放置時間を算出する。統計放置時間には、集計放置時間及び平均放置時間などが含まれる。集計放置時間は、停止要因毎の放置時間を合計した時間である。平均放置時間は、放置時間の平均値であり、集計放置時間をその停止要因による停止回数で除算した値である。統計放置時間には、放置時間の分散及び／又は標準偏差などが含まれてもよい。統計放置時間の算出は、例えば、作業者毎に、かつ、停止要因毎に行われるが、作業者の区別なく停止要因毎に行われてもよい。
　比較部２４１は、停止要因毎に統計作業時間と統計放置時間とを比較する。具体的には、比較部２４１は、停止要因毎の統計作業時間と停止要因毎の統計放置時間との相関係数を算出する。比較部２４１は、算出した相関係数が閾値以下の場合に異常と判定する。比較部２４１による具体的な処理については、後で説明する。
　なお、作業時間推定部２２１、放置時間推定部２２２、作業時間統計部２３１及び放置時間統計部２３２はそれぞれ、専用の集積回路などで実現されるが、これに限定されない。作業時間推定部２２１、放置時間推定部２２２、作業時間統計部２３１、放置時間統計部２３２及び比較部２４１の各々が行う処理は、処理部２１２が所定のプログラムを実行することによって行われてもよい。
　また、分析装置２００の構成は、図１１に示される例に限定されない。例えば、分析装置２００は、放置時間推定部２２２、放置時間統計部２３２及び比較部２４１を備えなくてもよい。また、分析装置２００は、作業時間統計部２３１を備えなくてもよい。
　［６－３．復旧開始時刻推定装置］
　次に、復旧開始時刻推定装置３００の構成について、図１２を用いて説明する。図１２は、本実施の形態に係る復旧開始時刻推定装置３００の構成を示すブロック図である。
　図１２に示されるように、復旧開始時刻推定装置３００は、記憶部３１１と、処理部３１２と、通信部３１３と、近接検知部３２０と、近接時刻決定部３３０と、を備える。復旧開始時刻推定装置３００の各構成要素は、互いに通信可能に接続されている。
　記憶部３１１は、復旧開始時刻推定装置３００に関わる情報、データ及びプログラムなどを記憶するためのメモリである。例えば、記憶部３１１には、作業者２Ａの近接の判定結果を示す作業者情報が記憶される。作業者情報は、近接した作業者２Ａを特定する情報（例えば、作業者２Ａに固有の識別情報）及び近接時刻を含む。記憶部３１１は、ＨＤＤ又は半導体メモリなどの不揮発性記憶装置で実現される。
　処理部３１２は、復旧開始時刻推定装置３００の全体的な動作を制御するための処理を行う。処理部３１２は、例えばプロセッサで実現される。処理部３１２は、復旧開始時刻推定装置３００の各構成要素を制御するための命令を生成し、各構成要素に出力する。
　通信部３１３は、復旧開始時刻推定装置３００が他の機器と通信するための通信インタフェースである。通信部３１３は、例えば、分析装置２００と通信することで、復旧開始時刻を送信する。
　近接検知部３２０は、製造設備１００に作業者２Ａが近接したか否かの判定を行う。近接検知部３２０は、例えば、人感センサ、カメラ（イメージセンサ）、ＴｏＦ（Time Of Flight）センサ、近接センサ、熱センサ又は無線測位センサなどを含む。近接検知部３２０は、製造設備１００に対する作業者２Ａの近接が検出できれば、特に限定されない。近接検知部３２０の具体的な構成については、後で説明する。
　近接時刻決定部３３０は、近接検知部３２０による判定の結果に基づいて、製造設備１００に作業者２Ａが近接した近接時刻を復旧開始時刻として決定する。近接時刻決定部３３０は、専用の集積回路などで実現されるが、これに限定されない。近接時刻決定部３３０が行う処理は、処理部３１２が所定のプログラムを実行することによって行われてもよい。
　なお、復旧開始時刻推定装置３００は、製造設備１００毎に設けられていてもよく、工場１内に１台又は複数台のみ設けられていてもよい。近接検知部３２０の具体的な構成に応じて、必要な台数の復旧開始時刻推定装置３００が設けられていればよい。以下では、近接検知部３２０の具体的な構成の複数の例について説明する。
　［６－３－１．人感センサ］
　まず、近接検知部３２０が人感センサを備える例について、図１３を用いて説明する。図１３は、本実施の形態に係る近接検知部の構成の一例を示すブロック図である。
　図１３に示される近接検知部３２０ａは、記憶部３２１ａと、処理部３２２ａと、通信部３２３ａと、人感センサ部３２４ａと、を備える。近接検知部３２０ａは、例えば製造設備１００と一対一で対応して設けられている。例えば、近接検知部３２０ａは、対応する製造設備１００に取り付けられていてもよく、製造設備１００の直上の天井面などに取り付けられていてもよい。
　記憶部３２１ａは、近接検知部３２０ａに関わる情報、データ及びプログラムなどを記憶するためのメモリである。例えば、記憶部３２１ａには、人感センサ部３２４ａによる検知結果が記憶される。記憶部３２１ａは、ＨＤＤ又は半導体メモリなどの不揮発性記憶装置で実現される。
　処理部３２２ａは、近接検知部３２０ａの全体的な動作を制御するための処理を行う。処理部３２２ａは、例えばプロセッサ又はマイクロコントローラで実現される。処理部３２２ａは、近接検知部３２０ａの各構成要素を制御するための命令を生成し、各構成要素に出力する。また、処理部３２２ａは、人感センサ部３２４ａから出力される検知信号を処理する。
　通信部３２３ａは、近接検知部３２０ａが復旧開始時刻推定装置３００の他の構成要素と通信するための通信インタフェースである。通信部３２３ａは、例えば、復旧開始時刻推定装置３００の近接時刻決定部３３０及び処理部３１２などに送信する。
　人感センサ部３２４ａは、検知範囲内に進入した人を検知し、人を検知したことを示す検知信号を出力する。検知信号は、例えば、検知範囲内に人が滞在する期間中、出力され続ける。あるいは、検知信号は、検知範囲内への人の進入及び離脱の各々のタイミングで出力されてもよい。処理部３２２ａが検知信号を処理することにより、人の検知範囲への進入時刻、離脱時刻及び滞在時間を特定することができる。人感センサ部３２４ａの検知範囲は、近接検知部３２０に対応する製造設備１００の近接範囲に一致する。これにより、人感センサ部３２４ａは、対応する製造設備１００の近接範囲に進入した人（作業者２Ａ）を検知し、進入時刻及び滞在時間を得ることができる。
　［６－３－２．測距センサ］
　次に、近接検知部３２０が測距センサを備える例について、図１４を用いて説明する。図１４は、本実施の形態に係る近接検知部の構成の別の一例を示すブロック図である。
　図１４に示される近接検知部３２０ｂは、記憶部３２１ｂと、処理部３２２ｂと、通信部３２３ｂと、測距センサ部３２４ｂと、を備える。近接検知部３２０ｂは、例えば製造設備１００と一対一で対応して設けられている。例えば、近接検知部３２０ｂは、対応する製造設備１００に取り付けられていてもよく、製造設備１００の直上の天井面などに取り付けられていてもよい。
　記憶部３２１ｂは、近接検知部３２０ｂに関わる情報、データ及びプログラムなどを記憶するためのメモリである。例えば、記憶部３２１ｂには、測距センサ部３２４ｂによる測距結果が記憶される。また、記憶部３２１ｂには、対応する製造設備１００の近接範囲を規定するための閾値が記憶されている。閾値は、測距センサ部３２４ｂから近接範囲の端までの距離である。記憶部３２１ｂは、ＨＤＤ又は半導体メモリなどの不揮発性記憶装置で実現される。
　処理部３２２ｂは、近接検知部３２０ｂの全体的な動作を制御するための処理を行う。処理部３２２ｂは、例えばプロセッサ又はマイクロコントローラで実現される。処理部３２２ｂは、近接検知部３２０ｂの各構成要素を制御するための命令を生成し、各構成要素に出力する。また、処理部３２２ｂは、測距センサ部３２４ｂから出力される測距結果を処理する。
　通信部３２３ｂは、近接検知部３２０ｂが復旧開始時刻推定装置３００の他の構成要素と通信するための通信インタフェースである。通信部３２３ｂは、例えば、復旧開始時刻推定装置３００の近接時刻決定部３３０及び処理部３１２などに送信する。
　測距センサ部３２４ｂは、作業者２Ａまでの距離を測定する。測距の方式は、ＴｏＦ方式でもよく、ステレオ方式でもよく、特に限定されない。測距センサ部３２４ｂは、測定した距離を測距結果として処理部３２２ｂに出力する。
　処理部３２２ｂは、測定された距離と、記憶部３２１ｂに記憶された閾値とを比較する。処理部３２２ｂは、測定された距離が閾値以内である場合に、人（作業者２Ａ）が製造設備１００の近接範囲に進入したと判定する。これにより、作業者２Ａの近接範囲への進入時刻及び滞在時刻を得ることができる。
　［６－３－３．測位部］
　次に、近接検知部３２０が測位部を備える例について、図１５を用いて説明する。図１５は、本実施の形態に係る近接検知部の構成の別の一例を示すブロック図である。
　図１５に示される近接検知部３２０ｃは、記憶部３２１ｃと、処理部３２２ｂと、通信部３２３ｃと、測位部３２４ｃと、を備える。近接検知部３２０ｃは、例えば複数の製造設備１００に対して１つ、又は、工場１内に１つ設けられている。例えば、近接検知部３２０ｃは、工場１内の天井面などに取り付けられている。
　記憶部３２１ｃは、近接検知部３２０ｃに関わる情報、データ及びプログラムなどを記憶するためのメモリである。例えば、記憶部３２１ｃには、測位部３２４ｃによる測位結果が記憶される。また、記憶部３２１ｃには、工場１内の複数の製造設備１００の位置を示す位置情報が記憶されている。位置情報は、製造設備１００の近接範囲を示していてもよい。製造設備１００の位置は、例えば、工場１の平面図内の二次元座標で表される。記憶部３２１ｃは、ＨＤＤ又は半導体メモリなどの不揮発性記憶装置で実現される。
　処理部３２２ｃは、近接検知部３２０ｃの全体的な動作を制御するための処理を行う。処理部３２２ｃは、例えばプロセッサ又はマイクロコントローラで実現される。処理部３２２ｃは、近接検知部３２０ｃの各構成要素を制御するための命令を生成し、各構成要素に出力する。また、処理部３２２ｃは、測位部３２４ｃから出力される測距結果を処理する。
　通信部３２３ｃは、近接検知部３２０ｃが復旧開始時刻推定装置３００の他の構成要素と通信するための通信インタフェースである。通信部３２３ｃは、例えば、復旧開始時刻推定装置３００の近接時刻決定部３３０及び処理部３１２などに送信する。
　測位部３２４ｃは、工場１内の作業者２Ａの位置を測定する。例えば、測位部３２４ｃは、工場１内の広範囲を撮影可能な広角カメラ、又は、特定の作業者２Ａを追尾して撮影する動線カメラなどであるが、これに限らない。測位部３２４ｃは、作業者２Ａが所持する操作端末と無線通信を行う通信インタフェースであってもよい。測位部３２４ｃは、屋内ＧＰＳ（Global Positioning System）を利用して作業者２Ａの位置を測定してもよい。測位部３２４ｃは、測定した位置を測距結果として処理部３２２ｃに出力する。
　処理部３２２ｃは、測定された作業者２Ａの位置と、記憶部３２１ｃに記憶された複数の製造設備１００の各々の位置とを比較する。処理部３２２ｃは、作業者２Ａの位置に基づいて、作業者２Ａが製造設備１００の近接範囲に進入したか否かを判定することができる。これにより、作業者２Ａの近接範囲への進入時刻及び滞在時刻を得ることができる。
　［７．各装置の具体的な動作］
　続いて、上述した各装置の具体的な動作について説明する。
　［７－１．製造設備の動作］
　まず、製造設備１００の動作について、図１０を適宜参照しながら図１６を用いて説明する。図１６は、本実施の形態に係る製造設備１００の動作を示すフローチャートである。
　図１６に示されるように、製造設備１００は、製造を開始する場合（Ｓ３０でＹｅｓ）、動作開始時刻特定部１３１は、動作開始時刻を特定し（Ｓ３１）、特定した動作開始時刻を記憶部１１１に記憶する（Ｓ３２）。次に、製造設備１００は、製品の製造を行う（Ｓ３３）。製造設備１００が停止するまで（Ｓ３４でＮｏ）、製品の製造が繰り返される。
　製造設備１００が停止した場合（Ｓ３４でＹｅｓ）、停止時刻特定部１３２は、停止時刻を特定する（Ｓ３５）。次に、停止要因特定部１４１は、停止要因を特定する（Ｓ３６）。次に、処理部１１２は、特定された停止時刻と、特定された停止要因とを対応付けて記憶部１１１に記憶する（Ｓ３７）。
　以降、ステップＳ３０に戻り、製造設備１００は、製造が開始されるまで（Ｓ３０でＮｏ）、待機する。作業者２Ａによる復旧作業などによって製造が開始できるようになった場合（Ｓ３０でＹｅｓ）、製造設備１００は、ステップＳ３１以降の処理を繰り返す。
　図１６に示される処理は、複数の製造設備１００の各々において実行される。このため、製造設備１００毎に、動作開始時刻及び停止時刻で示される停止データ（図４及び図５を参照）と停止毎の停止要因とが得られる。
　［７－２．分析装置の動作］
　次に、分析装置２００の動作について、図１１を適宜参照しながら図１７を用いて説明する。図１７は、本実施の形態に係る分析装置２００の動作を示すフローチャートである。
　図１７に示されるように、分析装置２００は、通信部２１３を介して、製造設備１００の記憶部１１１から停止要因と停止時刻と動作開始時刻とを取得する（Ｓ４１）。次に、分析装置２００は、通信部２１３を介して、復旧開始時刻推定装置３００の記憶部３１１から復旧開始時刻を取得する（Ｓ４２）。
　次に、作業時間推定部２２１は、動作開始時刻から復旧開始時刻を減算した差分を作業時間として算出し（Ｓ４３）、算出した作業時間を停止要因と対応付けて記憶部２１１に記憶する（Ｓ４４）。次に、放置時間推定部２２２は、復旧開始時刻から停止時刻を減算した差分を放置時間として算出し（Ｓ４５）、算出した放置時間を停止要因と対応付けて記憶部２１１に記憶する（Ｓ４６）。
　図１７に示される処理は、製造設備１００が複数回停止した場合、又は、複数の製造設備１００が停止した場合、複数回の停止の各々に対して行われる。つまり、停止毎に、停止要因と作業時間と放置時間とが対応付けられて作業分析情報として記憶部２１１に記憶される。作業分析情報の一例については図２１に示される。なお、図１７に示される処理は、停止が発生する度に都度行われてもよく、１日分などの所定期間中の複数の停止に対してまとめて行われてもよい。
　なお、作業時間の算出及び記憶（Ｓ４３、Ｓ４４）より前に、又は、同時並行的に、放置時間の算出（Ｓ４５、Ｓ４６）が行われてもよい。また、製造設備１００からの取得（Ｓ４１）より前に、又は、同時並行的に、復旧開始時刻推定装置３００からの取得（Ｓ４２）が行われてもよい。
　［７－３．復旧開始時刻推定装置の動作］
　次に、復旧開始時刻推定装置３００の動作について説明する。復旧開始時刻推定装置３００の主な動作は、図８を用いて既に説明した通りである。以下では、近接検知部３２０の構成毎に、近接範囲への作業者２Ａの進入の判定（図８のステップＳ２０）の具体的な動作について説明する。
　［７－３－１．人感センサ］
　まず、人感センサ部３２４ａを備える近接検知部３２０ａの動作について、図１３を適宜参照しながら図１８を用いて説明する。図１８は、本実施の形態に係る近接検知部３２０ａの動作を示すフローチャートである。
　図１８に示されるように、近接検知部３２０ａは、人感センサ部３２４ａが人（作業者２Ａ）を検知するまで待機する（Ｓ５０でＮｏ）。人感センサ部３２４ａが人を検知した場合（Ｓ５０でＹｅｓ）、処理部３２２ａは、作業者２Ａが近接範囲に進入したと判定する（Ｓ５１）。
　以降、ステップＳ５０に戻り、図１８に示される各処理が繰り返される。各処理の繰り返しにおいて、人の検知（Ｓ５０でＹｅｓ）が継続することによって、作業者２Ａが近接範囲に進入している滞在時間を得ることができる。滞在時間に基づいて、図８に示されるステップＳ２１の判定を行うことができ、作業者２Ａの近接を検出することができる。
　［７－３－２．測距センサ］
　次に、測距センサ部３２４ｂを備える近接検知部３２０ｂの動作について、図１４を適宜参照しながら図１９を用いて説明する。図１９は、本実施の形態に係る近接検知部３２０ｂの動作を示すフローチャートである。
　図１９に示されるように、近接検知部３２０ｂでは、測距センサ部３２４ｂが作業者２Ａまでの距離を計測し（Ｓ６０）、計測した距離が閾値以下であるか否かを判定する（Ｓ６１）。計測した距離が閾値より大きい場合（Ｓ６１でＮｏ）、ステップＳ６０に戻り、近接検知部３２０ｂは、作業者２Ａまでの距離の計測を繰り返す。計測した距離が閾値以下である場合（Ｓ６１でＹｅｓ）、処理部３２２ｂは、作業者２Ａが近接範囲に進入したと判定する（Ｓ６２）。
　以降、ステップＳ６０に戻り、図１９に示される各処理が繰り返される。各処理の繰り返しにおいて、距離が閾値以下であること（Ｓ６１でＹｅｓ）が継続することによって、作業者２Ａが近接範囲に進入している滞在時間を得ることができる。滞在時間に基づいて、図８に示されるステップＳ２１の判定を行うことができ、作業者２Ａの近接を検出することができる。
　［７－３－３．測位部］
　次に、測位部３２４ｃを備える近接検知部３２０ｃの動作について、図１５を適宜参照しながら図２０を用いて説明する。図２０は、本実施の形態に係る近接検知部３２０ｃの動作を示すフローチャートである。
　図２０に示されるように、近接検知部３２０ｃでは、処理部３２２ｃが記憶部３２１ａから製造設備１００の座標を読み出す（Ｓ７０）。次に、測位部３２４ｃが作業者２Ａの位置を検出する（Ｓ７１）。処理部３２２ｃは、作業者２Ａの位置と製造設備１００の座標とに基づいて作業者２Ａと製造設備１００との距離を算出する（Ｓ７２）。処理部３２２ｃは、算出した距離が閾値以下であるか否かを判定する（Ｓ７３）。
　算出した距離が閾値より大きい場合（Ｓ７３でＮｏ）、ステップＳ７１に戻り、近接検知部３２０ｃは、作業者２Ａの位置の測位と距離の算出とを繰り返す。算出した距離が閾値以下である場合（Ｓ７３でＹｅｓ）、処理部３２２ｃは、作業者２Ａが近接範囲に進入したと判定する（Ｓ７４）。
　以降、ステップＳ７１に戻り、図２０に示される各処理が繰り返される。各処理の繰り返しにおいて、距離が閾値以下であること（Ｓ７３でＹｅｓ）が継続することによって、作業者２Ａが近接範囲に進入している滞在時間を得ることができる。滞在時間に基づいて、図８に示されるステップＳ２１の判定を行うことができ、作業者２Ａの近接を検出することができる。
　［８．統計処理と結果の表示例］
　上述したように、分析装置２００が作業分析を行った結果、例えば、図２１に示される作業分析情報を得ることができる。図２１は、本実施の形態に係る分析装置２００の記憶部２１１に記憶された作業分析情報の一例を示す図である。
　図２１に示されるように、作業分析情報は、１回の停止毎に、当該停止に関わる情報を含んでいる。具体的には、停止に関わる情報は、製造設備、停止時刻、動作開始時刻、停止時間、停止要因、作業者到着時刻（復旧開始時刻）、放置時間及び作業時間である。なお、複数の作業者が復旧作業を行った場合には、作業者毎に、作業分析情報が生成されて記憶部２１１に記憶されてもよい。
　本実施の形態に係る作業分析システム１０は、図２１に示される作業分析情報に示される作業時間及び放置時間を統計処理することで、作業者２Ａのより詳細な作業分析を行うことができる。統計処理に基づく作業分析の結果は、例えば、作業スキルの向上の支援、及び、生産性の向上の支援に利用することができる。以下では、分析装置２００が行う統計処理とその結果の表示例とについて、図１１を適宜参照しながら図２２～図３０を用いて説明する。
　［８－１．統計作業時間］
　まず、統計作業時間の算出方法について、図２２を用いて説明する。図２２は、本実施の形態に係る分析装置２００による統計作業時間を算出する処理を示すフローチャートである。
　図２２に示されるように、作業時間統計部２３１は、記憶部２１１から停止要因毎の作業時間を取得し（Ｓ８１）、取得した作業時間を統計処理する（Ｓ８２）。具体的には、作業時間統計部２３１は、停止要因毎に作業時間を集計することで、停止要因毎の集計作業時間を算出する。また、作業時間統計部２３１は、停止要因毎に作業時間の平均を算出することで、停止要因毎の平均作業時間を算出する。
　次に、表示部２１５は、統計処理の結果を表示する（Ｓ８３）。表示の態様は、表及びグラフなどを用いて行われる。例えば、表示部２１５は、図２３に示されるような平均作業時間のパレート図を表示する。
　［８－１－１．平均作業時間のパレート図］
　図２３は、２人の作業者についての停止要因毎の平均作業時間を示すパレート図である。図２３の（ａ）及び（ｂ）の各々のグラフにおいて、縦軸は平均作業時間を表し、横軸は停止要因を表している。なお、停止要因は、予め定められた固有の識別コードで表している。
　平均作業時間のパレート図によって、作業時間の要する停止要因を把握することができる。また、作業者間を比較することにより、作業者の作業スキルの良し悪し、及び、向上可能な作業スキルなどを判断することができる。
　例えば、図２３に示される例では、停止要因毎の平均作業時間の平均値は、作業者Ａの方が作業者Ｂよりも短いので、作業者Ａの作業スキルが作業者Ｂの作業スキルよりも高いと判断できる。また、停止要因「０２１」について着目すれば、作業者Ａの平均作業時間が作業者Ｂの平均作業時間の半分以下である。したがって、停止要因「０２１」については、作業者の作業スキルを向上させることにより、作業時間を短縮できることが分かる。一方で、停止要因「０２９」について着目すると、作業者Ａと作業者Ｂとで平均作業時間がほぼ同じである。したがって、停止要因「０２９」については、作業スキルを向上させたとしても作業時間の短縮には効果的でないと判断できる。このため、停止要因「０２９」については製造設備側の改善を行うことで作業時間の短縮が可能になると判断できる。
　［８－１－２．平均作業時間のボックスプロット］
　また、表示部２１５は、図２４Ａ及び図２４Ｂに示されるようなボックスプロットを表示してもよい。
　図２４Ａ及び図２４Ｂはそれぞれ、作業者についての停止要因毎の作業時間を表すボックスプロットである。図２４Ａ及び図２４Ｂの各々において、縦軸は作業時間を表し、横軸は停止要因を表している。
　ボックスプロットによって、同じ停止要因に対する作業時間のばらつきを把握することができる。図２４Ａに示される作業者Ａについては、外れ値が少なく、かつ、ボックスの大きさも小さいので、作業時間のばらつきが少ない。つまり、作業者Ａは、同じ停止要因に対して、安定して復旧作業を行うことができ、作業スキルが高いことが分かる。一方で、図２４Ｂに示される作業者Ｂについては、外れ値が多く、かつ、その値も大きいので、作業時間のばらつきが多い。つまり、作業者Ｂは、同じ停止要因に対する復旧作業を行う場合であっても、復旧作業に要する作業時間が安定しておらず、作業スキルが低いことが分かる。また、作業者Ａと作業者Ｂとを比較することにより、作業スキルが向上した場合には安定した復旧作業を行うことができると判断できるので、作業者Ｂに対する訓練を施すことにより、作業時間の短縮化及び生産性の向上に貢献できることが分かる。
　［８－１－３．集計作業時間のパレート図］
　また、表示部２１５は、平均作業時間ではなく、集計作業時間を可視化して表示してもよい。例えば、表示部２１５は、図２５に示されるような集計作業時間のパレート図を表示してもよい。
　図２５は、２人の作業者についての停止要因毎の集計作業時間を表すパレート図である。図２５の（ａ）及び（ｂ）の各々のグラフにおいて、縦軸は集計作業時間を表し、横軸は停止要因を表している。なお、集計作業時間は、停止要因毎の作業時間の総和（合計）である。つまり、集計作業時間は、平均作業時間と停止の回数との積に相当する。
　集計作業時間のパレート図によって、工場１の稼働中に最も復旧作業に要した作業時間の合計を把握することができる。つまり、工場１の生産性を向上させるために対策を行うべき停止要因を把握することができる。
　例えば、図２５に示される例では、停止要因「０２２」については、作業者Ａ及びＢのいずれにおいても集計作業時間が長い。したがって、停止要因「０２２」については、優先的に対策を行うべきであると判断できる。また、停止要因「０２１」については、作業者Ｂの集計作業時間が長い一方で、作業者Ａの集計作業時間が短い。つまり、停止要因「０２１」に対する作業者Ｂの作業スキルを向上させることにより、集計作業時間を短くすることができ、工場１の生産性を向上させることができることが分かる。
　［８－２．統計放置時間］
　次に、統計放置時間の算出方法について、図２６を用いて説明する。図２６は、本実施の形態に係る分析装置２００による統計放置時間を算出する処理を示すフローチャートである。
　図２６に示されるように、放置時間統計部２３２は、記憶部２１１から停止要因毎の放置時間を取得し（Ｓ９１）、取得した放置時間を統計処理する（Ｓ９２）。具体的には、放置時間統計部２３２は、停止要因毎に放置時間を集計することで、停止要因毎の放置作業時間を算出する。また、放置時間統計部２３２は、停止要因毎に放置時間の平均を算出することで、停止要因毎の平均放置時間を算出する。
　次に、表示部２１５は、統計処理の結果を表示する（Ｓ９３）。表示の態様は、表及びグラフなどを用いて行われる。例えば、表示部２１５は、平均作業時間の場合と同様に、平均放置時間及び／又は集計作業時間のパレート図又はボックスプロットなどを表示する。
　［８－３．作業順序の改善点］
　次に、統計作業時間と統計放置時間とを用いて作業者の作業順序の改善点の有無を判断する方法について、図１１を適宜参照しながら図２７Ａ～図３０を用いて説明する。
　工場１の生産性を向上させるためには、停止した製造設備１００に対して直ちに復旧作業を行うことが望ましい。しかしながら、１人の作業者が複数の製造設備１００を担当する場合において、同時に複数の製造設備１００が停止したとき、作業者は、停止した複数の製造設備１００の復旧作業を同時に行うことが通常できないので、順番に復旧作業を行う必要がある。このとき、復旧作業を行う順序を最適化することにより、工場１全体としても生産性を向上させることができる。具体的には、作業者は、復旧作業に要する作業時間が短い停止要因で停止した製造設備を優先して復旧作業を行うことが望ましい。つまり、平均作業時間が短い要因で停止した製造設備の平均放置時間が短いことが望ましい。
　図２７Ａは、停止要因毎の平均作業時間を表すパレート図である。図２７Ｂは、停止要因毎の平均放置時間を表すパレート図である。図２７Ａ及び図２７Ｂにおいて、縦軸は平均作業時間又は平均放置時間を表し、横軸は停止要因を表している。
　図２７Ａと図２７Ｂとを比較すると、平均作業時間が短い停止要因「０８４」、「０８７」及び「０８９」で停止した製造設備の平均放置時間が比較的長いことが分かる。また逆に、平均作業時間が長い停止要因「０２Ａ」、「０３５」及び「００９」で停止した製造設備の平均放置時間が比較的短いことが分かる。つまり、作業者は、平均作業時間が短くてすぐに復旧できるはずの製造設備の復旧作業よりも、平均作業時間が長くて復旧に時間がかかる製造設備の復旧作業を優先して行っている。このため、停止したまま放置される製造設備が多くなり、結果として工場１の生産性が低下する。
　理想的には、平均作業時間及び平均放置時間の各々を降順（又は昇順）で並べたときに順位が一致することが望ましい。図２８は、停止要因毎の平均作業時間と平均放置時間との各々の順位を示す図である。図２８に示される平均作業時間の順位と平均放置時間の順位とのずれが小さい程、作業者の作業順序が望ましいと言える。
　本実施の形態に係る分析装置２００は、作業者の作業順序の改善点の有無を判定する。以下では、作業順序の改善点の有無の判定処理について、図２９を用いて説明する。図２９は、本実施の形態に係る分析装置２００による作業順序の改善点の有無を判定する処理を示すフローチャートである。
　図２９に示されるように、作業時間統計部２３１及び放置時間統計部２３２はそれぞれ、記憶部２１１から停止要因毎の放置時間及び作業時間を取得し（Ｓ１０１）、取得した放置時間及び作業時間を統計処理する（Ｓ１０２）。次に、比較部２４１は、停止要因毎の統計作業時間と停止要因毎の統計放置時間との順位相関係数を算出する（Ｓ１０３）。ここでは、比較部２４１は、平均作業時間と平均放置時間との順位相関係数ｒｓを算出する。例えば、順位相関係数ｒｓは、スピアマン（Spearman）の順位相関係数であり、以下の式（１）で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　ｎは、値のペアの数であり、停止要因の数に相当する。ｄｉは、対応する停止要因の順位の差である。例えば、図２８に示される例では、停止要因「０２Ａ」についてのｄｉは、２２－１＝２１になる。順位相関係数ｒｓが１であれば、平均作業時間の順位と平均放置時間の順位とが一致している。順位相関係数ｒｓが１に近い程、作業者の作業順序が望ましい。
　次に、比較部２４１は、算出した順位相関係数ｒｓと閾値とを比較する（Ｓ１０４）。閾値は、例えば０．６であるが、特に限定されない。順位相関係数ｒｓが閾値以下である場合（Ｓ１０４でＹｅｓ）、比較部２４１は、作業順序が異常であると判定する（Ｓ１０５）。つまり、比較部２４１は、作業者の作業順序は望ましい状態ではなく、改善点があると判定する。表示部２１５は、作業順序が異常であることを示す表示を行う（Ｓ１０６）。
　例えば、表示部２１５は、図３０に示されるグラフを表示する。図３０は、停止要因毎の平均作業時間と平均放置時間との各々の順位を示す折れ線グラフである。図３０では、縦軸は順位を表し、横軸は停止要因を表している。
　図３０では、平均作業時間が降順になるように、停止要因を並べている。このため、平均作業時間の折れ線グラフは、右肩下がりの直線で表される。一方で、平均放置時間の折れ線グラフは、順位の変動が大きい。つまり、平均作業時間と平均放置時間との順位が一致していないことが視覚的に容易に判断可能である。平均作業時間が短い順序で復旧作業を作業者に行わせるように指示又は訓練を行うことで、生産性の向上に貢献することができる。
　順位相関係数ｒｓが閾値より大きい場合（Ｓ１０４でＮｏ）、比較部２４１は、作業順序が正常であると判定し（Ｓ１０７）、処理を終了する。
　なお、比較部２４１は、スピアマンの順位相関係数ｒｓの代わりに、ピアソンの相関係数又はケンドールの相関係数を算出してもよい。
　［９．変形例］
　続いて、上述した実施の形態の変形例について説明する。本変形例に係る作業分析システムでは、停止した製造設備に対する操作を作業者の近接の判定に利用する。以下では、本変形例に係る製造設備の動作について、図１０を適宜参照しながら図３１を用いて説明する。
　図３１は、本変形例に係る製造設備１００の動作を示すフローチャートである。図３１に示される本変形例の動作では、図１６に示される動作と比較して、製造を開始してから、停止設備と停止要因とを対応付けて記憶するまでの処理（Ｓ３０～Ｓ３７）は同じである。本変形例に係る製造設備１００では、入力部１１４が作業者２Ａからの操作を受けるまで待機する（Ｓ３８でＮｏ）。入力部１１４が作業者２Ａからの操作を受けた場合（Ｓ３８でＹｅｓ）、処理部１１２は、操作を受け付けた時刻を、作業者２Ａが近接した近接時刻、すなわち、復旧開始時刻として取得し（Ｓ３９）、取得した復旧開始時刻を記憶部１１１に記憶する（Ｓ４０）。
　このように、製造設備１００が動作開始時刻、停止時刻及び復旧開始時刻を全て取得することができる。つまり、本変形例に係る作業分析システムは、復旧開始時刻推定装置３００を備えなくてよいので、作業分析システムの構成を簡素化することができる。
　（他の実施の形態）
　以上、１つ又は複数の態様に係る作業分析方法、作業分析装置及び作業分析システムについて、実施の形態に基づいて説明したが、本開示は、これらの実施の形態に限定されるものではない。本開示の主旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したもの、及び、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、本開示の範囲内に含まれる。
　例えば、上記の実施の形態では、停止要因と作業時間及び／又は放置時間とを対応付けて記憶したが、これに限らない。設備の識別情報と作業時間及び／又は放置時間とを対応付けて記憶してもよい。あるいは、作業者毎に、停止要因及び設備の識別情報のいずれの区別をせずに、作業時間及び／又は放置時間が記憶されていてもよい。
　また、上記実施の形態で説明した装置間の通信方法については特に限定されるものではない。装置間で無線通信が行われる場合、無線通信の方式（通信規格）は、例えば、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、又は、無線ＬＡＮ（Local Area Network）などの近距離無線通信である。あるいは、無線通信の方式（通信規格）は、インターネットなどの広域通信ネットワークを介した通信でもよい。また、装置間においては、無線通信に代えて、有線通信が行われてもよい。有線通信は、具体的には、電力線搬送通信（ＰＬＣ：Power Line Communication）又は有線ＬＡＮを用いた通信などである。
　また、上記実施の形態において、特定の処理部が実行する処理を別の処理部が実行してもよい。また、複数の処理の順序が変更されてもよく、あるいは、複数の処理が並行して実行されてもよい。また、作業分析システムが備える構成要素の複数の装置への振り分けは、一例である。例えば、一の装置が備える構成要素を他の装置が備えてもよい。
　例えば、上記実施の形態において説明した処理は、単一の装置（システム）を用いて集中処理することによって実現してもよく、又は、複数の装置を用いて分散処理することによって実現してもよい。また、上記プログラムを実行するプロセッサは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、又は分散処理を行ってもよい。
　また、上記実施の形態において、制御部などの構成要素の全部又は一部は、専用のハードウェアで構成されてもよく、あるいは、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）又はプロセッサなどのプログラム実行部が、ＨＤＤ又は半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。
　また、制御部などの構成要素は、１つ又は複数の電子回路で構成されてもよい。１つ又は複数の電子回路は、それぞれ、汎用的な回路でもよいし、専用の回路でもよい。
　１つ又は複数の電子回路には、例えば、半導体装置、ＩＣ（Integrated Circuit）又はＬＳＩ（Large Scale Integration）などが含まれてもよい。ＩＣ又はＬＳＩは、１つのチップに集積されてもよく、複数のチップに集積されてもよい。ここでは、ＩＣ又はＬＳＩと呼んでいるが、集積の度合いによって呼び方が変わり、システムＬＳＩ、ＶＬＳＩ（Very Large Scale Integration）、又は、ＵＬＳＩ（Ultra Large Scale Integration）と呼ばれるかもしれない。また、ＬＳＩの製造後にプログラムされるＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）も同じ目的で使うことができる。
　また、本開示の全般的又は具体的な態様は、システム、装置、方法、集積回路又はコンピュータプログラムで実現されてもよい。あるいは、当該コンピュータプログラムが記憶された光学ディスク、ＨＤＤ若しくは半導体メモリなどのコンピュータ読み取り可能な非一時的記録媒体で実現されてもよい。また、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
　また、上記の各実施の形態は、請求の範囲又はその均等の範囲において種々の変更、置き換え、付加、省略などを行うことができる。
　本開示は、より正確な作業分析を行うことができる作業分析方法などとして利用でき、例えば、工場の作業分析システム、管理システム、製造システム、作業者のスキル向上の支援システムなどに利用することができる。
１　工場
２Ａ、２Ｂ、２Ｃ、２Ｄ　作業者
３Ａ　動線
１０　作業分析システム
１００、１００ａ、１００ｂ、１００ｃ、１０１、１０２、１０３、１０４　製造設備
１０１ａ、１０２ａ、１０３ａ、１０４ａ　近接範囲
１１１、２１１、３１１、３２１ａ、３２１ｂ、３２１ｃ　記憶部
１１２、２１２、３１２、３２２ａ、３２２ｂ、３２２ｃ　処理部
１１３、２１３、３１３、３２３ａ、３２３ｂ、３２３ｃ　通信部
１１４、２１４　入力部
１１５、２１５　表示部
１２１　材料投入部
１２２　搬送部
１２３　製造部
１２４　製品出力部
１３１　動作開始時刻特定部
１３２　停止時刻特定部
１４１　停止要因特定部
２００　分析装置
２２１　作業時間推定部
２２２　放置時間推定部
２３１　作業時間統計部
２３２　放置時間統計部
２４１　比較部
３００　復旧開始時刻推定装置
３２０、３２０ａ、３２０ｂ、３２０ｃ　近接検知部
３２４ａ　人感センサ部
３２４ｂ　測距センサ部
３２４ｃ　測位部
３３０　近接時刻決定部
４００　作業分析装置
５００　ネットワーク
 

Claims (15)

  1. 　停止した製造設備の復旧作業を作業者が開始した復旧開始時刻を推定し、推定した復旧開始時刻を記憶部に記憶するステップと、
    　前記製造設備の動作開始時刻を取得し、取得した動作開始時刻を記憶部に記憶するステップと、
    　前記動作開始時刻から前記復旧開始時刻を減算した差分を前記復旧作業の作業時間として算出するステップと、を含む、
    　作業分析方法。
  2. 　さらに、
    　前記製造設備の停止要因を特定し、特定した停止要因と前記作業時間とを対応付けて記憶部に記憶するステップを含む、
    　請求項１に記載の作業分析方法。
  3. 　さらに、
    　前記製造設備が停止した停止時刻を取得し、取得した停止時刻を記憶部に記憶するステップと、
    　前記復旧開始時刻から前記停止時刻を減算した差分を前記製造設備の放置時間として算出するステップと、を含む、
    　請求項１に記載の作業分析方法。
  4. 　さらに、
    　前記製造設備の停止要因を特定し、特定した停止要因と前記作業時間及び前記放置時間とを対応付けて記憶するステップを含む、
    　請求項３に記載の作業分析方法。
  5. 　さらに、
    　前記停止要因毎に、前記作業時間の統計量である統計作業時間を算出するステップと、
    　前記停止要因毎に、前記放置時間の統計量である統計放置時間を算出するステップと、
    　前記停止要因毎の前記統計作業時間と前記統計放置時間とを比較するステップと、を含む、
    　請求項４に記載の作業分析方法。
  6. 　前記比較するステップでは、前記停止要因毎の前記統計作業時間と前記停止要因毎の前記統計放置時間との相関係数を算出し、算出した相関係数が閾値以下の場合に異常と判定する、
    　請求項５に記載の作業分析方法。
  7. 　前記復旧開始時刻を推定するステップでは、
    　前記製造設備に前記作業者が近接したか否かの判定を行い、
    　前記判定の結果に基づいて、前記製造設備に前記作業者が近接した近接時刻を前記復旧開始時刻として決定する、
    　請求項１～６のいずれか１項に記載の作業分析方法。
  8. 　前記判定では、前記製造設備の周辺の所定範囲に前記作業者が進入し、かつ、前記所定範囲内に所定時間滞在した場合に、前記製造設備に前記作業者が近接したと判定する、
    　請求項７に記載の作業分析方法。
  9. 　前記近接時刻は、前記所定範囲に前記作業者が進入した時刻以降、前記所定時間経過した時刻以前の時刻である、
    　請求項８に記載の作業分析方法。
  10. 　前記判定は、前記作業者を検知する人感センサを用いて行われる、
    　請求項７～９のいずれか１項に記載の作業分析方法。
  11. 　前記判定は、前記製造設備から前記作業者までの距離を測定する測距センサを用いて行われる、
    　請求項７～９のいずれか１項に記載の作業分析方法。
  12. 　前記判定は、前記製造設備を含む空間内の前記作業者の位置を測定する測位部を用いて行われる、
    　請求項７～９のいずれか１項に記載の作業分析方法。
  13. 　前記判定では、前記製造設備に対する前記作業者の操作を検出した場合に、前記製造設備に前記作業者が近接したと判定する、
    　請求項７に記載の作業分析方法。
  14. 　停止した場合に作業者による復旧作業が行われる製造設備の動作開始時刻を取得し、取得した動作開始時刻を記憶部に記憶する取得部と、
    　前記復旧作業を開始した復旧開始時刻を推定し、推定した復旧開始時刻を記憶部に記憶する推定部と、
    　前記動作開始時刻から前記復旧開始時刻を減算した差分を前記復旧作業の作業時間として算出する算出部と、を備える、
    　作業分析装置。
  15. 　請求項１４に記載の作業分析装置と、
    　前記製造設備と、を備える、
    　作業分析システム。
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