WO2022208652A1 - 作業支援装置、作業支援システム、および、作業支援方法 - Google Patents

作業支援装置、作業支援システム、および、作業支援方法 Download PDF

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敦子 青木
晃一 中川
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Mitsubishi Electric Corp
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    • 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
    • Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing

Definitions

  • the technology disclosed in this specification relates to work support technology.
  • the technology disclosed in the specification of the present application has been made in view of the problems described above, and is a technology for improving production efficiency in production lines.
  • a work support device which is a first aspect of the technology disclosed in the present specification, includes at least one worker information that is information about a worker who performs work in cooperation with a production facility, and information about the production facility. generating at least one piece of profile information, which is information including the work ability of the worker and the work ability of the production equipment, based on at least one piece of production equipment information; a profile information evaluation unit for evaluating the degree of change in the profile information, using reference profile information, which is information including the capability and the reference work capability of the production equipment, as a reference; and based on the evaluation by the profile information evaluation unit.
  • a correction estimation unit for estimating a correction method for the profile information and a correction effect resulting from the correction method; and the operation for performing correction based on the corresponding correction method based on the correction effect.
  • an instruction determination unit for determining a correction instruction for at least one of the person and the production equipment.
  • production efficiency in the production line can be improved.
  • FIG. 1 is a diagram conceptually showing an example of a configuration of a work support system according to an embodiment
  • FIG. 1 is a diagram schematically showing an example of the configuration of a production line in which work is supported by a work support system according to an embodiment
  • FIG. 4 is a flow chart showing an example of processing performed by the work support system according to the embodiment
  • It is a figure which shows the example of worker information and a time stamp memorize
  • FIG. 4 is a flow chart showing an example of processing performed by the work support system according to the embodiment; It is a figure which shows notionally the example of a structure of the work assistance system regarding embodiment. 4 is a flow chart showing an example of processing performed by a profile information learning unit in the work support system; It is a figure which shows notionally the example of a structure of the work assistance system regarding embodiment. 4 is a flowchart showing an example of processing performed by a profile correlation estimator in the work support system; FIG. 5 is a diagram showing an example of correlation coefficients for picking robots; FIG. 10 is a diagram showing an example of correlation coefficients in units of category data with respect to the “operating state” of the picking robot; FIG.
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of clustering of evaluation results of profile information with a category name of “gripping failure” in the “operating state” of the picking robot;
  • FIG. 11 is a diagram schematically illustrating a hardware configuration in the case of actually operating the work support system whose examples are shown in FIGS. 1, 6, 8, or 10;
  • FIG. 11 is a diagram schematically illustrating a hardware configuration in the case of actually operating the work support system whose examples are shown in FIGS. 1, 6, 8, or 10;
  • FIG. 1 is a diagram conceptually showing an example of the configuration (functional part) of a work support device according to the present embodiment;
  • FIG. 17 is a diagram conceptually showing an example of the configuration (functional units) of the work support device according to this embodiment.
  • the work support device includes a profile information evaluation unit 3001, a correction estimation unit 3002, and an instruction determination unit 3003.
  • the profile information evaluation unit 3001 evaluates the worker based on at least one piece of worker information, which is information about a worker who performs work in cooperation with the production equipment, and at least one piece of production equipment information, which is information about the production equipment. at least one piece of profile information that is information including the working ability of the production facility and the working ability of the production equipment, and furthermore, a reference that is information including the working ability that serves as the reference of the worker and the working ability that serves as the reference of the production equipment Using the profile information as a reference, the degree of change of the profile information is evaluated.
  • the correction estimation unit 3002 estimates the profile information correction method and the correction effect resulting from the correction method based on the evaluation by the profile information evaluation unit.
  • the instruction determination unit 3003 determines correction instructions for at least one of the worker and the production equipment for performing correction based on the corresponding correction method.
  • FIG. 1 is a diagram conceptually showing an example of the configuration of a work support system according to this embodiment.
  • the work support system 1 includes a work support device 11 , an input section 12 and an output section 13 .
  • a work support system 1 according to the present embodiment is, for example, a system introduced into a production line of a factory.
  • the work support device 11 extracts the worker information and the production equipment from the worker information, which is information about a worker who performs work in cooperation with the production equipment on the production line, and the production equipment information, which is information about the production equipment on the production line. A degree of influence on achievement of the production plan when at least one of the information is changed is estimated based on the evaluation of the profile information. Then, the work support device 11 determines distribution contents for correcting the profile information regarding at least one of the worker and the production equipment.
  • the profile information includes attribute information, which is information specific to production equipment or information specific to a worker, and information about the work ability exhibited by the production equipment or worker at the site where the work support system 1 is introduced, such as a production line in a factory. It is information including certain performance index information. In other words, the profile information is information that indicates the comprehensive work ability of the worker and the production equipment.
  • Attribute information of the profile information includes catalog specification values such as "model name”, “serial number”, “manufacturer name”, “maximum movable range” or “maximum operating speed”, as well as “installation line name”, Information related to the operation of the robot, such as “manager”, “usage” or “defect history” can be included.
  • information such as "work speed” calculated for each work object or work condition, or information calculated from actual operation data such as "work failure rate” can contain.
  • attribute information of the profile information in addition to personnel information such as "name”, “age”, “department”, “position”, “years of experience” or “work restrictions”, “qualifications” or " It is possible to include information related to the content of work to be engaged in, such as work experience history.
  • performance index information of the profile information as in the case of production equipment, actual operation data such as "work speed” calculated for each work content or work condition, or "work failure rate” can include information calculated from
  • the work support device 11 may be composed of a single device, or may be composed of a plurality of combined devices.
  • the input unit 12 and the output unit 13 are communicably connected to the work support device 11 and serve as user interfaces for the work support device 11, respectively.
  • the input unit 12 inputs information to the work support device 11 .
  • the output unit 13 outputs information from the work support device 11 .
  • the work support device 11 includes a worker information collection unit 101, a worker information storage unit 102, a production equipment information collection unit 103, a production equipment information storage unit 104, a profile information evaluation unit 105, and an evaluation result storage unit 106. , a simulation unit 107 , a profile information storage unit 108 , a distribution content determination unit 109 , a worker distribution unit 110 , and a production equipment distribution unit 111 .
  • These elements may be configured by causing a computer to execute programs, or may be configured by hardware that does not execute programs.
  • the worker information collection unit 101 sequentially collects new worker information in real time.
  • the collected worker information includes at least the worker's personal identifier (ID) and information about the worker's work status.
  • the worker's personal identifier is an identifier for identifying the worker, such as a number assigned to the worker or the name of the worker.
  • the collected worker information may include the worker's continuous work time, environmental data of the worker's location, or the worker's utterances. The above environmental data are, for example, room temperature, humidity, illuminance or noise level.
  • the collected worker information may include the length of the actual required time for the work relative to the standard required time for the target work.
  • the information about the work status of the worker is information that indicates the progress of the work that the worker is engaged in.
  • the collected work status is, for example, transition data such as the stock number of work objects or the number of work objects for which work has been completed.
  • the work status may be collected by recording the work start time, work end time, inspection results, or the like for each work target of the worker by a production control system or the like, or the work progress status of the worker. may be collected, such as by analyzing images captured by a camera or the like.
  • the worker information storage unit 102 stores worker information. New worker information collected by the worker information collecting unit 101 is included in the worker information stored in the worker information storage unit 102 .
  • the worker information stored in the worker information storage unit 102 may include worker information other than the worker information collected by the worker information collection unit 101 .
  • the worker information stored in the worker information storage unit 102 may include employment management data as worker information other than the worker information collected by the worker information collection unit 101 .
  • Employment management data includes the worker's gender, age, physical characteristics, presence or absence of chronic illnesses, details of chronic illnesses, presence or absence of employment restrictions, details of employment restrictions, years of experience, strengths or weaknesses in each work, and possession These include qualifications, working hours, overtime hours, or vacation acquisition records. Physical characteristics among the above are, for example, height or weight.
  • the production equipment information collection unit 103 sequentially collects new production equipment information in real time.
  • the collected production equipment information includes at least device identifiers (IDs) of devices, operating statuses, and at least one of set values and current values of variable parameters related to collaborative production with workers.
  • the device identifier of a device is an identifier for identifying the device, such as a number assigned to the device or the name of the device (device name).
  • the collected production equipment information may contain information other than these pieces of information.
  • the production equipment information to be collected includes at least one of the set values and current values of variable parameters that are not related to collaborative production with workers, the presence or absence of malfunctions or warnings, and the location where the production equipment is installed.
  • Environmental data or measurement data of sensors installed inside or around the production equipment may be included.
  • the measurement data is data obtained by measuring vibrations, electromagnetic waves, current values, voltage values, power values, power amounts, temperatures, or the like of production equipment.
  • the production equipment information storage unit 104 stores production equipment information.
  • the new production equipment information collected by the production equipment information collection unit 103 is included in the production equipment information stored in the production equipment information storage unit 104 .
  • the production equipment information stored in the production equipment information storage unit 104 may include production equipment information other than the production equipment information collected by the production equipment information collection unit 103 .
  • the production equipment information stored in the production equipment information storage unit 104 includes, as production equipment information other than the production equipment information collected by the production equipment information collection unit 103, purchase date, model number, manufacturing number, cumulative Operating hours, daily inspection records, maintenance records, upper and lower limit values that indicate the settable range of variable parameters related to collaborative production with workers, settable ranges of variable parameters that are not related to collaborative production with workers Upper and lower limit values indicating , an operation plan, or an operation record may be included.
  • the profile information evaluation unit 105 generates profile information based on the worker information stored in the worker information storage unit 102 and the production equipment information stored in the production equipment information storage unit 104. Then, profile information evaluation section 105 evaluates the degree of change in profile information based on comparison with the reference profile information stored in profile information storage section 108 .
  • the profile information evaluation unit 105 sequentially generates profile information in real time from the worker information and the production equipment information, and Based on the comparison with the reference profile information stored in the storage unit 108, the degree of change of the profile information is evaluated.
  • the work speed of the worker or production equipment is calculated from the work start time and work end time for each work target of the worker or production equipment.
  • the work defect rate of workers or production equipment or the work defect rate by defect content is calculated. be.
  • the picking success rate for the remaining parts is calculated from the total remaining number (or total remaining weight) of the parts to be picked and the picking success/failure.
  • the profile information evaluation unit 105 evaluates at least one piece of profile information. Preferably, the profile information corresponding to each of multiple workers or multiple production facilities is evaluated sequentially.
  • the evaluation result storage unit 106 stores evaluation results of profile information corresponding to workers and production equipment newly evaluated by the profile information evaluation unit 105 .
  • the evaluation result of the profile information stored in the evaluation result storage unit 106 includes at least work date and time data of the worker or the production equipment, identifier (ID) of the worker or the production equipment, work content of the worker or the production equipment, and , including the profile information for that date and time.
  • the evaluation results of the profile information stored in the evaluation result storage unit 106 are desirably used by workers working at the same time (simultaneous workers) or production facilities working at the same time (simultaneous production facilities). Contains the identifier (ID) of the production equipment or the environmental data of the location where the worker or production equipment is located.
  • the evaluation result of the profile information stored in the evaluation result storage unit 106 may include information other than these.
  • the evaluation results of the profile information stored in the evaluation result storage unit 106 are the change history of the production management system, the poor physical condition or absence of other workers, or the work caused by malfunctions or failures of production equipment. It may contain trouble information and the like.
  • the simulation unit 107 performs a simulation for estimating a correction method for correcting the corresponding profile information and a correction effect when the correction method is implemented based on the evaluation result of the profile information stored in the evaluation result storage unit 106. I do.
  • the correction by the above correction method is made so that the overall work ability of the worker and production equipment indicated by the profile information approaches the corresponding work ability indicated by the reference profile information.
  • the correction effect estimated by the simulation unit 107 is, for example, indicated by the total cost (production cost) when the production plan is executed based on the profile information to which the above correction method is applied.
  • the production cost is, for example, the content of additional work or the time required due to the application of the correction method converted into money, which is a single evaluation index.
  • the index indicating the correction effect is not limited to the above production costs, and may be, for example, the total amount of energy required for manufacturing (production), and the amount of carbon dioxide (CO 2 ) accompanying manufacturing (production). It may be total emissions.
  • the profile information storage unit 108 stores reference profile information that is information indicating the ideal or standard work ability of workers and the ideal or standard work ability of production equipment.
  • the reference profile information is information indicating the comprehensive work ability of the worker and production equipment.
  • the reference profile information stored in the profile information storage unit 108 includes at least the identifier (ID) of the worker or the production equipment, the work content of the worker or the production equipment, the reference profile information value, and the reference profile information value for achieving the reference profile information value. includes command contents sent directly to workers and control contents sent directly to production equipment.
  • the reference profile information stored in the profile information storage unit 108 is a standard value or a theoretical value when the worker or production equipment is in an ideal state.
  • the reference profile information of other workers or other production equipment that is a prerequisite is, for example, the transfer speed of line transfer equipment at the work speed of the picking robot, etc. means the standard profile information set in the production equipment of
  • "precautions when applying profile information” means matters to be noted when applying profile information for safety reasons, such as the necessity of intrusion prevention fences due to the work speed of picking robots. do.
  • the reference profile information stored in the profile information storage unit 108 may include information other than these.
  • the reference profile information stored in the profile information storage unit 108 includes the degree of fatigue of the worker when the profile information is applied, the incidence of poor physical condition of the worker, malfunction of the production equipment, or the probability of failure of the production equipment. may contain
  • the distribution content determination unit 109 issues a correction instruction (i.e., command content or control content).
  • Only one of the command content for the worker and the control content for the production equipment determined by the delivery content determination unit 109 may be used.
  • the contents of the instruction to the worker are assumed to be a change in work procedure, a change in work speed, an instruction to take a break, an instruction to engage in other work (that is, a change in work content), and the like.
  • the contents of control over the production equipment may include parameter setting change, target value setting change, operation mode change, production plan correction, re-planning command, warning issuance, and the like.
  • the command content or control content determined by the distribution content determining unit 109 may include content other than the above examples.
  • the worker distribution unit 110 distributes to the worker information about the command content to be applied to the worker, out of the command content or control content determined by the distribution content determination unit 109 .
  • the worker distribution unit 110 also distributes to the worker information presented to the worker when the content of control for the production facility is applied to the production facility.
  • the information to be presented is, for example, information that is desired to be presented in order to ensure worker safety or improve work efficiency.
  • the information distributed by the worker distribution unit 110 (that is, the information about the instruction content applied to the worker) is displayed on the worker monitor used for the work or the mobile terminal held by the worker. Also, the information distributed by the worker distribution unit 110 may be displayed all at once on a digital signage or the like in the factory. Also, the information delivered by the worker delivery unit 110 may be delivered as voice information or various signal information.
  • the worker distributing unit 110 determines the command content applied to the worker so that the work support device 11 can distribute information corresponding to the command content or control content determined by the distribution content determining unit 109 in real time. When determined, it is desirable to deliver the information presented to the worker in real time to the worker. Moreover, when the command content applied to the worker is determined, the worker distribution unit 110 preferably distributes information corresponding to the command content applied to the worker to the worker in real time.
  • the production equipment distribution unit 111 distributes information corresponding to the control content to be applied to the production equipment among the command contents or control contents determined by the distribution content determination unit 109 to the production equipment.
  • the information to be distributed (that is, the information about the control contents applied to the production equipment) is a setting change command, a file in which the setting change command is described, a setting value, or a change in the setting value.
  • a setting change command is sent directly to the production equipment via a network or the like.
  • Production equipment is connected to a programmable logic controller or database via a network, etc.
  • setting values are written to the programmable logic controller or database, etc.
  • the production equipment refers to the written setting values and updates its own setting values.
  • You may A file containing setting change instructions may be output to a network folder or the like accessible to both the production equipment and the production equipment delivery unit 111, and the production equipment may read the file and update its own setting values.
  • the production equipment distribution unit 111 determines the control content applied to the production equipment so that the work support device 11 can distribute information corresponding to the command content or control content determined by the distribution content determination unit 109 in real time. When determined, it is desirable to deliver information corresponding to the control content applied to the production equipment to the production equipment in real time.
  • FIG. 2 is a diagram schematically showing an example of the configuration of a production line whose work is supported by the work support system 1 according to this embodiment.
  • a production line 201 has a picking robot 202, a picking robot 203, a worker 204, and production equipment 205 that controls work on the production line 201.
  • the picking robot 202 takes out (picks) one of a plurality of parts randomly stacked on a parts table 211 installed around the robot, and picks up an object to be assembled (work object) transported on the production line 201 .
  • object the picking robot 203 takes out (picks) one of a plurality of parts randomly stacked on a parts table 212 installed around the robot, and picks up an object to be assembled that is conveyed on the production line 201. Insert the part into (work object).
  • the worker 204 performs the work of fixing the new parts to the object to be assembled (work object) in which the new parts have been inserted by these robots.
  • FIG. 3 is a flowchart showing an example of processing performed by the work support system 1 according to this embodiment. The processes of steps ST103 and ST104 in FIG. 3 are executed in parallel with steps ST101 and ST102.
  • the worker information collection unit 101 collects worker information from a sensor, microphone, camera, touch panel, or the like attached to or near the body of the worker 204.
  • the collected worker information is, for example, measurement data measured by a sensor, microphone, camera, touch panel, or the like.
  • step ST102 the collected worker information and the time stamp associated therewith are stored in the worker information storage unit 102.
  • FIG. 4 is a diagram showing examples of worker information and time stamps stored in the work support system 1 according to this embodiment.
  • the worker information includes "worker ID” collected from the worker 204, "object ID” for identifying the work object, "work process”, corresponding work Includes “elapsed time,” “body temperature,” and “heart rate,” which is the time required for the process.
  • step ST104 the collected production equipment information and the time stamp associated therewith are stored in the production equipment information storage unit 104.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of production facility information and time stamps stored in the work support system 1 according to this embodiment.
  • the production equipment information includes the robot's "operating state”, the robot's “moving speed” and the “parts remaining weight” collected from the picking robot 202 (robot A in FIG. 5). include.
  • the production equipment information includes the robot's "operating state”, the robot's “moving speed” and the “parts remaining weight” collected from the picking robot 203 (robot B in FIG. 5).
  • the production equipment information includes the “operation status” of the production equipment 205 collected from the production equipment 205 , the “status code” of the production equipment 205 , and the “line speed” of the production line 201 controlled by the production equipment 205 .
  • step ST105 in FIG. 3 the profile information evaluation section 105 extracts the worker information stored in the worker information storage section 102 in step ST102, and extracts the worker information stored in the production facility information storage section 104 in step ST104. Extract production equipment information.
  • the profile information evaluation unit 105 generates profile information based on the extracted worker information and production equipment information, and evaluates the profile information based on the reference profile information.
  • the above worker information and production equipment information are worker information and production equipment information associated with the most recent time stamp of the same time.
  • the above worker information and production facility information are worker information and production facility information associated with the closest time stamp within a set error range.
  • the set error range in this case is the difference between the time interval at which worker information is collected and the time interval at which production equipment information is collected.
  • profile information can be evaluated based on worker information and production equipment information collected at approximately the same time.
  • the profile information evaluation result output from profile information evaluation section 105 is stored in evaluation result storage section 106 together with a time stamp.
  • step ST106 profile information evaluation section 105 determines whether or not it is necessary to correct the evaluated profile information. If it is determined that the evaluated profile information needs to be corrected, that is, if it corresponds to "YES" branching from step ST106, an example of which is shown in FIG. 3, an example is shown in FIG. Go to step ST107. On the other hand, if it is determined that there is no need to modify the evaluated profile information, that is, if it corresponds to "NO" branching from step ST106 whose example is shown in FIG. is indicated at step ST110.
  • Determination of whether or not the above profile information needs to be corrected can be made by, for example, determining whether the current working capacity of either the worker or the production facility indicated by the profile information is the reference profile information stored in the profile information storage unit 108. Whether the rate of occurrence of errors or defects in either workers or production equipment has fallen below a predetermined standard value compared to the ideal or standard work capacity indicated by the predetermined standard This is done based on criteria such as whether or not it is higher than the value, and whether or not it is expected that the scheduled production quantity will not be reached based on the operator's utterances or the operation history of the touch panel.
  • step ST107 the simulation unit 107 performs a simulation for estimating the correction method of the evaluated profile information and the correction effect when the correction method is implemented.
  • Simulation unit 107 selects all of the evaluation results of the profile information associated with the worker and the production equipment, or the profile information storage unit 108 of the evaluation results of the profile information associated with the worker and the production equipment. If the degree of change (degree of deterioration) from the working ability indicated by the reference profile information stored in the is evaluated to be greater than a predetermined reference value, the cause of the deterioration of the working ability indicated by the corresponding profile information is estimated. .
  • the picking robot 203 fails to grip.
  • the time during which the production equipment 205 sets the line speed to 0 m/s (that is, the time during which the production line 201 is stopped) is getting longer.
  • the simulation unit 107 calculates the work ability indicated by the evaluated profile information based on the work ability indicated by the reference profile information stored in the profile information storage unit 108 .
  • a search is made for which portion of the profile information should be corrected in order to bring the working ability closer to the ideal value or average value indicated by the profile information.
  • the simulation unit 107 calculates a correction method necessary to increase the remaining part weight of the picking robot 203 (that is, exceeds the above lower limit) and the production cost when the correction method is implemented.
  • a correction method necessary to increase the remaining part weight of the picking robot 203 for example, a method in which the worker 204 goes to the storage location to replenish the spare parts and another worker (not shown in FIG. 2) supplies the spare parts. It is assumed that there is a method of instructing to bring it from the storage location.
  • the work that the worker 204 should originally perform will be delayed by the time required for the operation. Therefore, the work delay time of the worker 204 results in an increase in production costs.
  • the estimated time of completion of the work when the work is continued without replenishing the spare parts for the picking robot 203 and the time of production planning are determined. Calculate the difference from the scheduled work completion time. The (delay) time corresponding to the difference results in an increase in production costs.
  • the method based on the delay time of work was shown as the conversion method of production cost, but the method of converting all other losses (delays, etc.) including non-work into production cost, the number of defects or the number of errors or based on the amount of extra investment required to correct the profile information. good too.
  • step ST108 the distribution content determination unit 109 determines the cause of the decrease in work capacity estimated by the simulation unit 107 and the production cost ( Effect of modification), it is determined whether or not there is profile information to be modified. Specifically, it determines which profile information is to be modified or which profile information is not to be modified. Then, if there is profile information to be modified, that is, if it corresponds to "YES" branched from step ST108 whose example is shown in FIG. 3, the process proceeds to step ST109. On the other hand, if there is no profile information to be modified, that is, if it corresponds to "NO" branching from step ST108 whose example is shown in FIG. 3, step ST109 is skipped and the process proceeds to step ST110.
  • the delivery content determination unit 109 determines a modification method that minimizes the production cost when implemented.
  • distribution content determination section 109 causes evaluation result storage section 106 to store whether the above correction method has been applied to the profile information evaluated by profile information evaluation section 105 and the correction method.
  • the time stamp associated with the collected worker information, the time stamp associated with the collected production facility information, the estimated degree of decline in work capacity, and whether or not the above correction method has been implemented. and the information indicating the correction method are preferably stored in the evaluation result storage unit 106 in association with each other.
  • step ST109 at least one of worker distribution unit 110 and production facility distribution unit 111 sends a correction instruction to worker 204, picking robot 202, picking robot 203, or production facility to correct the corresponding profile information. 205, etc.
  • worker distribution unit 110 sends notification to worker 204 to execute the correction instruction.
  • the production equipment distribution unit 111 sets a setting value for applying the correction instruction to the picking robot 202, the picking robot 203, or the production equipment 205. and so on.
  • the worker distribution unit 110 distributes information presented to the worker 204 as the correction instruction is applied to the picking robot 202, the picking robot 203, or the production equipment 205 to the worker 204 as necessary. do.
  • the operator 204 takes supplementary parts to the storage location in order to increase the remaining part weight of the picking robot 203.
  • the worker distribution unit 110 distributes information for replenishing the parts for the picking robot 203 to the worker 204 .
  • Information is distributed via a speaker, an operator monitor, or a portable information terminal owned by an operator.
  • step ST110 the distribution content determination unit 109 determines whether or not the work process currently being executed has ended. Then, if the work process has been completed, that is, if it corresponds to "YES" branching from step ST110 whose example is shown in FIG. 3, the operation is terminated. On the other hand, if the work process has not ended, that is, if it corresponds to "NO" branching from step ST110 whose example is shown in FIG. Return to step ST101 and step ST103, examples of which are shown in FIG.
  • the evaluation result of the profile information determines to which worker or production facility the correction instruction for correcting the profile information should be applied when the work capacity in the production line 201 is lowered. can be automatically determined and applied based on
  • the work capacity of the production line 201 is autonomously maintained to be necessary and sufficient for achieving the production plan prepared in advance. , the production plan can be achieved at a reasonable cost.
  • FIG. 6 is a diagram conceptually showing an example of the configuration of a work support system according to this embodiment.
  • the work support system 2 includes a work support device 21 , an input section 12 and an output section 13 .
  • the work support device 21 includes a worker information collection unit 101, a worker information storage unit 102, a production equipment information collection unit 103, a production equipment information storage unit 104, a profile information evaluation unit 105, and an evaluation result storage unit 106. , a simulation unit 107, a profile information storage unit 108, a distribution content determination unit 109, a worker distribution unit 110, a production facility distribution unit 111, a production plan collection unit 121, and a production performance collection unit 122. .
  • the production plan collection unit 121 and the production performance collection unit 122 are connected to the simulation unit 107 .
  • the production plan collection unit 121 collects production plans.
  • the production plan collected by the production plan collection unit 121 is a work plan given to the production line 201 and performed by the workers and the production equipment in cooperation.
  • the production plan collected by the production plan collection unit 121 is, for example, a production plan for the day on which it is collected.
  • the production plan collected by the production plan collection unit 121 is, for example, a production plan created in a production planning system that exists outside the work support system 2 or the like.
  • the production plan to be collected is a production plan created in an external production planning system
  • the production plan collection unit 121 sends the production plan to the production planning system via a network.
  • the production planning system can directly transmit the production plan to the production plan collection unit 121 .
  • a file describing the production plan may be output to a network folder accessible to both the external production planning system and the production plan collection unit 121, and the production plan collection unit 121 may read the file.
  • an external production planning system may output a production plan to the database, and the production plan collection unit 121 may read the output production plan.
  • the production performance collection unit 122 collects production performance.
  • the production performance collected by the production performance collection unit 122 is the production performance achieved by the production line 201 .
  • the production results collected by the production result collection unit 122 are, for example, the production results collected by a production management system or the like existing outside the work support system 2 .
  • the actual production record collection unit 122 may collect the actual production record directly from the production facility 205 . If the production results to be collected are the production results collected in an external production control system, when the production result collection unit 122 collects the production results, the production result collection unit 122 sends the production results to the production control system via the network. When connected, the production control system can directly transmit production results to the production result collection unit 122 .
  • a file describing the production results may be output to a network folder or the like accessible by both the external production management system and the production results collection unit 122, and the production results collection unit 122 may read the file.
  • an external production management system may output production results to a database, and the production results collection unit 122 may read the output production results.
  • the distribution content determination unit 109 determines command content or control content corresponding to the profile information correction instruction based on the correction method estimated by the simulation unit 107 and its correction effect.
  • FIG. 7 is a flowchart showing an example of processing performed by the work support system 2 according to this embodiment. The processes of steps ST103 and ST104 in FIG. 7 are executed in parallel with steps ST101 and ST102.
  • the worker information collection unit 101 collects worker information from a sensor, microphone, camera, touch panel, or the like attached to or near the body of the worker 204.
  • step ST102 the collected worker information and the time stamp associated therewith are stored in the worker information storage unit 102.
  • step ST103 the production equipment information collection unit 103 collects production equipment information from the picking robots 202, 203 and production equipment 205.
  • step ST104 the collected production equipment information and the time stamp associated therewith are stored in the production equipment information storage unit 104.
  • step ST105 the profile information evaluation section 105 extracts the worker information stored in the worker information storage section 102 in step ST102, and extracts the worker information stored in the production facility information storage section 104 in step ST104. Extract production equipment information.
  • the profile information evaluation unit 105 generates profile information based on the extracted worker information and production equipment information, and evaluates the profile information based on the reference profile information.
  • step ST121 the production plan collection unit 121 collects production plans. Then, the actual production record collecting unit 122 collects the actual production record.
  • the production plans and production results collected by the production plan collection unit 121 and production result collection unit 122 are the production plans and production results at the current time.
  • the simulation unit 107 can obtain the production plans and production results collected by the production plan collection unit 121 and the production result collection unit 122 .
  • step ST122 the profile information evaluation section 105 determines whether or not the evaluated profile information needs to be corrected in order to achieve the production plan. If it is determined that the evaluated profile information needs to be modified, that is, if it corresponds to "YES" branching from step ST122, an example of which is shown in FIG. 7, an example is shown in FIG. The process proceeds to step ST123. On the other hand, if it is determined that there is no need to modify the evaluated profile information, that is, if it corresponds to "NO" branching from step ST122 whose example is shown in FIG. is indicated at step ST110.
  • the above profile information needs to be corrected when it is expected that the production efficiency estimated from the actual production results will not achieve the production plan due to a decrease in work capacity indicated by the evaluated profile information. be.
  • step ST123 the simulation unit 107 performs a simulation for estimating a correction method for correcting the evaluated profile information and the effect of the correction method on the achievement of the production plan.
  • the simulation unit 107 desirably estimates the impact on the achievement of the production plan when the above correction method is implemented, based on actual production results.
  • Simulation unit 107 selects all of the evaluation results of the profile information associated with the worker and the production equipment, or the profile information storage unit 108 of the evaluation results of the profile information associated with the worker and the production equipment. estimating the cause of the deterioration of the working ability indicated by the profile information for those evaluated to be greater than a predetermined reference value in the degree of deterioration from the working ability indicated by the reference profile information stored in the method; and the production cost (i.e., the effect of the modification) when implementing the modification method.
  • the production efficiency correction effect when the profile information is corrected by the above correction method is calculated.
  • the production efficiency correction effect is defined as zero production cost if the estimated work completion time is the same as the scheduled work completion time scheduled in the production plan by correcting the profile information, starting from the actual production results at the time of the simulation. It is something to do.
  • the production cost is set so that, when the estimated work completion time exceeds the scheduled work completion time, the calculated production cost increases according to the length of the overtime. Further, the production cost is set so that when the estimated work completion time is shortened from the scheduled work completion time, the calculated production cost increases according to the shortened length of time.
  • the cause of the decrease in work capacity indicated by the profile information is estimated, and the production cost when the correction method is implemented is calculated. It should be noted that the penalty for failure to comply with the production plan can be set as a corresponding increase in production costs.
  • step ST124 the distribution content determination unit 109 determines the cause of the decrease in work capacity estimated by the simulation unit 107 and the production cost when the correction method is implemented for all the profile information to be corrected. determines whether there is profile information to be modified. Specifically, it determines which profile information is to be modified or which profile information is not to be modified. Then, if there is profile information to be modified, that is, if it corresponds to "YES" branched from step ST124, the example of which is shown in FIG. 7, the process proceeds to step ST109. On the other hand, if there is no profile information to be modified, that is, if it corresponds to "NO" branching from step ST124 whose example is shown in FIG. 7, step ST109 is skipped and the process proceeds to step ST110.
  • the delivery content determination unit 109 determines a modification method that minimizes the production cost when implemented.
  • distribution content determination section 109 causes evaluation result storage section 106 to store whether the above correction method has been applied to the profile information evaluated by profile information evaluation section 105 and the correction method.
  • the time stamp associated with the collected worker information, the time stamp associated with the collected production facility information, the estimated degree of decline in work capacity, and whether or not the above correction method has been implemented. and the information indicating the correction method are preferably stored in the evaluation result storage unit 106 in association with each other.
  • step ST109 at least one of worker distribution unit 110 and production equipment distribution unit 111 issues a correction instruction for correcting the corresponding profile information to worker 204, picking robot 202, picking robot 203, or production equipment 205. To deliver.
  • step ST110 the distribution content determination unit 109 determines whether or not the work process currently being executed has ended. Then, if the work process has been completed, that is, if it corresponds to "YES" branched from step ST110 whose example is shown in FIG. 7, the operation is terminated. On the other hand, if the work process has not ended, that is, if it corresponds to "NO" branching from step ST110 whose example is shown in FIG. 7, to collect information for correcting the profile information, Return to step ST101 and step ST103, examples of which are shown in FIG.
  • the work capacity of the production line 201 when the work capacity of the production line 201 is reduced, it is not possible to comply with the production plan to determine to which worker or production facility correction instructions for correcting profile information should be applied. It can be automatically determined and applied based on the evaluation results of the profile information including the penalty cost of the case.
  • a work support device, a work support system, and a work support method according to the present embodiment will be described.
  • components similar to those described in the embodiments described above are denoted by the same reference numerals, and detailed description thereof will be omitted as appropriate. .
  • FIG. 8 is a diagram conceptually showing an example of the configuration of a work support system according to this embodiment.
  • the work support system 3 includes a work support device 31 , an input section 12 and an output section 13 .
  • the work support device 31 includes a worker information collection unit 101, a worker information storage unit 102, a production equipment information collection unit 103, a production equipment information storage unit 104, a profile information evaluation unit 105, and an evaluation result storage unit 106. , a simulation unit 107 , a profile information storage unit 108 , a distribution content determination unit 109 , a worker distribution unit 110 , a production equipment distribution unit 111 , and a profile information learning unit 131 .
  • the profile information learning unit 131 acquires a profile based on a plurality of worker information, a plurality of production facility information, a plurality of profile information based thereon, history data of evaluation results of the profile information accumulated in the evaluation result storage unit 106, and the like.
  • the ideal or standard reference profile information of workers and production equipment to be stored in the information storage unit 108 is automatically machine-learned and updated.
  • the profile information learning unit 131 is desirably executed periodically by a task scheduling function or the like. Also, the profile information learning unit 131 may be executed when new data is added to the evaluation result storage unit 106 or may be manually executed by the user of the work support system 3 .
  • FIG. 9 is a flowchart showing an example of processing performed by the profile information learning section 131 in the work support system 3. As shown in FIG.
  • step ST301 profile information learning section 131 reads reference profile information from profile information storage section .
  • step ST302 the profile information learning section 131 reads the history data of the profile information to be learned and the history data of the evaluation results from the evaluation result storage section .
  • step ST303 the profile information learning section 131 machine-learns the history data of the profile information read in step ST302 and the history data of the evaluation results. For example, when the profile information to be learned is represented by an arithmetic mean, the arithmetic mean of history data is calculated. Also, if the profile information to be learned is represented by the lowest value, the lowest value of the history data is calculated. Also, when the profile information to be learned is represented by an ideal value, the best value of history data is calculated.
  • step ST304 profile information learning section 131 determines whether or not to update (that is, replace) the reference profile information with the learning result information, which is the reference profile information obtained as a result of the above learning. do. If it is determined that the reference profile information needs to be updated with the learning result information, that is, if it corresponds to "YES" branching from step ST304, an example of which is shown in FIG. 9, an example is shown in FIG. Go to step ST305. On the other hand, if it is determined that there is no need to update the reference profile information with the learning result information, that is, if it corresponds to "NO" branching from step ST304 whose example is shown in FIG. is indicated at step ST306.
  • the profile information to be learned is expressed as an arithmetic mean
  • the arithmetic mean of the historical data differs from the original value, it will be determined to be replaced.
  • the profile information to be learned is represented by the lowest value, it is determined to replace the lowest value of the history data if it is lower than the original value.
  • profile information to be learned is represented by ideal values, it is determined to replace the original value if the best value of history data exceeds the original value.
  • step ST305 the profile information learning section 131 updates (replaces) the reference profile information with the learning result information.
  • step ST306 profile information learning section 131 determines whether or not there is profile information for which learning has not yet been performed. If it is determined that there is profile information for which learning has not been performed, that is, if it corresponds to "YES" branching from step ST306 whose example is shown in FIG. return. On the other hand, if it is determined that there is no profile information for which learning has not yet been performed, that is, if it corresponds to "NO" branching from step ST306 whose example is shown in FIG. 9, the operation ends.
  • the reference profile information in the profile information storage unit 108 can be automatically updated using the profile information and its evaluation results. Therefore, since it is possible to reflect the aging deterioration of the production equipment, the effect of improvement activities applied to the production line, or the change in the ability of the worker in the reference profile information, the estimation effect of the simulation unit 107 can be improved. can.
  • FIG. 10 is a diagram conceptually showing an example of the configuration of a work support system according to this embodiment.
  • the work support system 4 includes a work support device 41 , an input section 12 and an output section 13 .
  • the work support device 41 includes a worker information collection unit 101, a worker information storage unit 102, a production equipment information collection unit 103, a production equipment information storage unit 104, a profile information evaluation unit 105, and an evaluation result storage unit 106. , a simulation unit 107 , a profile information storage unit 108 , a distribution content determination unit 109 , a worker distribution unit 110 , a production facility distribution unit 111 , and a profile correlation estimation unit 141 .
  • the profile correlation estimation unit 141 automatically estimates the correlation between profile information by machine learning or the like based on multiple pieces of profile information, their evaluation results, or multiple pieces of reference profile information. Then, profile correlation estimating section 141 adds or updates information regarding the correlation between profile information to profile information storage section 108 .
  • the profile correlation estimator 141 is desirably periodically executed by a task scheduling function or the like. Also, the profile correlation estimation unit 141 may be executed when new data is added to the evaluation result storage unit 106 , or may be manually executed by the user of the work support system 4 .
  • FIG. 11 is a flowchart showing an example of processing performed by the profile correlation estimator 141 in the work support system 4. As shown in FIG.
  • step ST401 profile correlation estimation section 141 reads a plurality of pieces of reference profile information from profile information storage section .
  • step ST402 profile correlation estimating section 141 reads a plurality of pieces of profile information and their evaluation results from evaluation result storage section .
  • step ST403 profile correlation estimation section 141 machine-learns the strength of correlation between profile information.
  • the learning of the strength of correlation between the profile information will be described using the profile information of the production line 201 shown in FIG. 2 and the operation status of the production equipment shown in FIG. 5 as examples.
  • the correlation coefficient with other profile information is calculated.
  • the correlation coefficient with numerical data such as the "moving speed" of the picking robot 202 can be calculated by the following formula (1).
  • the correlation coefficient with category data such as the "operating state" of the picking robot 202 can be calculated by the following formula (2).
  • the method of calculating the correlation coefficient between numerical data is not limited to the above formula (1), and other calculation methods such as the error rate with the regression line may be adopted. Further, the calculation method of the correlation coefficient between the numerical data and the category data is not limited to the above equation (2), and other calculation methods such as the reciprocal of the distance between clusters in clustering may be adopted. A method of calculating the correlation coefficient may be determined such that the greater the correlation coefficient between the profile information, the stronger the correlation. Further, it is desirable that the correlation coefficient between numerical data and category data is calculated for each category data as well as for all category data. In this way, correlation coefficients can be calculated for all combinations of profile information.
  • step ST404 profile correlation estimation section 141 estimates the correlation between profile information using the correlation coefficients calculated in step ST403.
  • FIG. 12 is a diagram showing an example of correlation coefficients for the picking robot 202.
  • profile information that is estimated to have a strong correlation with the "operational state" of the picking robot 202 includes "production facility operating state” and “production facility line speed.” and "robot A moving speed” are extracted. Thus, the correlation between profile information is estimated.
  • FIG. 13 is a diagram showing an example of correlation coefficients for the "operating state" of the picking robot 202 in units of category data.
  • the "operating state" of the picking robot 202 is represented by category data, so the correlation coefficient with other profile information can be calculated for each category data.
  • a predetermined threshold value may be used as a criterion for determining the presence or absence of correlation, or an average value or median value of correlation coefficients may be used as the threshold value.
  • step ST405 profile correlation estimating section 141 estimates a branching condition in the correlation between profile information estimated in step ST404.
  • the relationship between the category name “gripping failure” of the “operating state” of the picking robot 202 and the “robot A part remaining weight”, or the category name “gripping failure” of the “operating state” of the picking robot 202 and the category name “production facility” A machine learning technique such as random forest can be used as a method of estimating branching conditions between numerical data and categorical data, such as the relationship between line speed.
  • the evaluation result storage unit 106 Assume that the results of clustering the evaluation results of the profile information accumulated in the cluster are as shown in FIG.
  • FIG. 14 is a diagram showing an example of clustering of evaluation results of profile information of the category name “gripping failure” in the “operating state” of the picking robot 202 .
  • the branching condition for "robot A part remaining weight” is higher than the branching condition for "production equipment line speed”
  • the "robot A part remaining weight” is preferentially changed. profile information.
  • the target variable is numerical data
  • other machine learning methods such as the k-means method may be applied in addition to the random forest.
  • step ST406 profile correlation estimating section 141 adds or updates the estimated correlation data between profile information to profile information storage section .
  • step ST407 profile correlation estimation section 141 determines whether or not there is profile information for which correlation estimation has not yet been performed. If it is determined that there is profile information for which correlation estimation has not been performed, that is, if it corresponds to "YES" branching from step ST407 whose example is shown in FIG. 11, an example is shown in FIG. Return to step ST402. On the other hand, if it is determined that there is no profile information for which correlation estimation has not been performed, that is, if it corresponds to "NO" branching from step ST407 whose example is shown in FIG. 11, the operation is terminated. .
  • the present embodiment it is possible to automatically estimate the correlation between profile information and the branch conditions thereof using the profile information and the profile information evaluation results. Therefore, for the simulation performed by the simulation unit 107, it is possible to easily identify the cause of the deterioration of the work performance indicated by the profile information, or the conditions necessary for correcting the profile information, using the above correlation. can be derived. As a result, the accuracy of simulation in the simulation unit 107 can be improved.
  • FIGS. 15 and 16 may not match the configurations illustrated in FIGS. 6, because the configuration illustrated in FIG. 8 or 10 represents a conceptual unit.
  • FIGS. 1, 6, 8 or 10 consists of multiple hardware configurations illustrated in FIGS. 8 or 10 corresponds to part of the hardware configuration illustrated in FIGS. 15 and 16 are provided in one hardware configuration illustrated in FIG. 15 and FIG.
  • FIG. 1 As a hardware configuration for realizing the result collection unit 122, the profile information learning unit 131, the profile correlation estimation unit 141, or the like, a processing circuit 1102A that performs calculations, a storage device 1103 that can store information, a mouse and a keyboard. , a touch panel, or various switches, which can input information, and an output device 1105A, such as a display, a liquid crystal display device, or a lamp, which can output information (shared with the input device 1104A). ) is shown.
  • the configuration is the same in any of the above embodiments.
  • An input device 1104B to which input can be input and an output device 1105B (including cases shared with the input device 1104B), such as a display, liquid crystal display, or lamp, to which information can be output are shown.
  • the configuration is the same in any of the above embodiments.
  • the worker information storage unit 102, the production facility information storage unit 104, the evaluation result storage unit 106, or the profile information storage unit 108 are implemented by the storage device 1103 or another storage device (not shown here).
  • the storage device 1103 includes, for example, a hard disk drive (ie, HDD), random access memory (ie, RAM), read only memory (ie, ROM), flash memory, erasable programmable Memory, including volatile or non-volatile semiconductor memory, such as read-only memory (EPROM) and electrically erasable programmable read-only memory (EEPROM), magnetic disk, flexible disk, optical disk, compact disk, mini-disk or DVD, etc. medium), or any recording medium that will be used in the future.
  • a hard disk drive ie, HDD
  • RAM random access memory
  • ie, ROM read only memory
  • flash memory erasable programmable Memory
  • volatile or non-volatile semiconductor memory such as read-only memory (EPROM) and electrically erasable programmable read-only memory (EEPROM), magnetic disk, flexible disk, optical disk, compact disk, mini-disk or DVD, etc. medium
  • EPROM read-only memory
  • EEPROM electrically erasable programmable read-
  • the processing circuit 1102A may execute a program stored in the storage device 1103, an external CD-ROM, an external DVD-ROM, or an external flash memory. That is, it may be, for example, a central processing unit (CPU), a microprocessor, a microcomputer, a digital signal processor (DSP).
  • CPU central processing unit
  • DSP digital signal processor
  • the processing circuit 1102A executes a program stored in the storage device 1103, an external CD-ROM, an external DVD-ROM, or an external flash memory
  • the worker information collection unit 101, the production equipment information Collection unit 103, profile information evaluation unit 105, simulation unit 107, distribution content determination unit 109, worker distribution unit 110, production facility distribution unit 111, production plan collection unit 121, production performance collection unit 122, profile information learning unit 131 or Profile correlation estimator 141 is realized by software, firmware, or a combination of software and firmware in which a program stored in storage device 1103 is executed by processing circuit 1102A.
  • a worker information collection unit 101 a production equipment information collection unit 103, a profile information evaluation unit 105, a simulation unit 107, a distribution content determination unit 109, a worker distribution unit 110, a production equipment distribution unit 111, a production plan collection unit 121,
  • the functions of the actual production record collecting unit 122, the profile information learning unit 131, or the profile correlation estimating unit 141 may be realized by, for example, cooperation of a plurality of processing circuits.
  • the software and firmware may be written as programs and stored in the storage device 1103.
  • the processing circuit 1102A implements the above functions by reading and executing the program stored in the storage device 1103.
  • the processing circuit 1102B may be dedicated hardware. for example, a single circuit, a composite circuit, a programmed processor, a parallel programmed processor, an application specific integrated circuit (ASIC), a field-programmable gate array (FPGA), or any combination thereof. It may be a circuit.
  • ASIC application specific integrated circuit
  • FPGA field-programmable gate array
  • the worker information collection unit 101 When the processing circuit 1102B is dedicated hardware, the worker information collection unit 101, the production equipment information collection unit 103, the profile information evaluation unit 105, the simulation unit 107, the distribution content determination unit 109, the worker distribution unit 110, the production equipment Distribution unit 111, production plan collection unit 121, production result collection unit 122, profile information learning unit 131, or profile correlation estimation unit 141 are implemented by operation of processing circuit 1102B.
  • a worker information collection unit 101 a production equipment information collection unit 103, a profile information evaluation unit 105, a simulation unit 107, a distribution content determination unit 109, a worker distribution unit 110, a production equipment distribution unit 111, a production plan collection unit 121,
  • the functions of the production result collection unit 122, the profile information learning unit 131, and the profile correlation estimation unit 141 may be realized by separate circuits or may be realized by a single circuit.
  • a worker information collection unit 101 a production equipment information collection unit 103, a profile information evaluation unit 105, a simulation unit 107, a distribution content determination unit 109, a worker distribution unit 110, a production equipment distribution unit 111, a production plan collection unit 121,
  • a processing circuit 1102A that executes a program stored in the storage device 1103, It may be implemented in the processing circuit 1102B, which is hardware.
  • the input unit 12 is realized by the input device 1104A or the input device 1104B.
  • the output unit 13 is realized by the output device 1105A or the output device 1105B (may be shared with the input device).
  • the replacement may be made across multiple embodiments. In other words, it may be the case that the respective configurations whose examples are shown in the different embodiments are combined to produce the same effect.
  • the work support device includes the profile information evaluation unit 105, the correction estimation unit, and the instruction determination unit.
  • the modified estimation unit corresponds to, for example, the simulation unit 107 or the like.
  • the instruction determination unit corresponds to, for example, the distribution content determination unit 109 and the like.
  • the profile information evaluation unit 105 evaluates the worker based on at least one piece of worker information, which is information about a worker who performs work in cooperation with the production equipment, and at least one piece of production equipment information, which is information about the production equipment. at least one piece of profile information that is information including the work capacity of the production facility and the work capacity of the production equipment.
  • the profile information evaluation unit 105 evaluates the degree of change in the profile information based on the reference profile information, which is information including the reference work ability of the worker and the reference work ability of the production equipment. Based on the evaluation by the profile information evaluation section 105, the simulation section 107 estimates the profile information correction method and the correction effect resulting from the correction method. Based on the correction effect, the delivery content determination unit 109 determines a correction instruction for at least one of the worker and the production equipment for performing correction based on the corresponding correction method.
  • the work support device includes an input device 1104A, an output device 1105A, a processing circuit 1102A for executing a program, and a storage device 1103 for storing the program to be executed. Prepare. The following operations are realized by the processing circuit 1102A executing the program.
  • At least one piece of worker information which is information about a worker who works in cooperation with the production equipment
  • at least one piece of production equipment information which is information about the production equipment
  • the worker's work ability and productivity are determined.
  • At least one piece of profile information is generated, which is information including the operating capability of the equipment.
  • the profile information is evaluated based on the reference profile information, which is information including the standard work ability of the worker and the standard work ability of the production equipment.
  • the correction method of the profile information and the correction effect resulting from the correction method are estimated.
  • a correction instruction is determined for at least one of the worker and the production equipment for performing correction based on the corresponding correction method.
  • the work support device includes an input device 1104B, an output device 1105B, and a processing circuit 1102B that is dedicated hardware.
  • the processing circuit 1102B which is dedicated hardware, performs the following operations.
  • the processing circuit 1102B which is dedicated hardware, stores at least one piece of worker information, which is information about a worker who works in cooperation with the production equipment, and at least one piece of production equipment information, which is information about the production equipment. at least one piece of profile information, which is information including the work capacity of the worker and the work capacity of the production equipment. Then, the profile information is evaluated on the basis of the reference profile information, which is the information including the standard work ability of the worker and the standard work ability of the production equipment. Then, based on the evaluation of the profile information, the profile information correction method and the correction effect resulting from the correction method are estimated. Then, based on the correction effect, a correction instruction is determined for at least one of the worker and the production equipment for performing correction based on the corresponding correction method.
  • the degree of change in the work ability in the production line 201 is evaluated, and based on the evaluation It is possible to estimate a profile information correction method and its correction effect by using the method, and further to determine a correction instruction for implementing the correction method. Therefore, the work of at least one of the worker and the production equipment in the production line 201 is automatically corrected based on the change in the work capacity in the production line 201 obtained from the information of both the worker information and the production equipment information. Therefore, the production efficiency in the production line can be improved.
  • the correction effect is indicated by the production cost associated with the correction based on the corresponding correction method.
  • the distribution content determining unit 109 determines the content of the correction instruction for performing the correction based on the correction method that minimizes the production cost. According to such a configuration, it is possible to improve production efficiency in the production line while suppressing an increase in production cost due to correction of profile information. Moreover, by unifying the evaluation index of the correction effect into one, various correction methods can be similarly compared.
  • the simulation unit 107 determines that at least one of the work capacity of the worker indicated by the profile information and the work capacity of the production facility is equal to the work capacity of the worker indicated by the reference profile information.
  • a correction method is estimated so as to approach at least one of the work capacity and the work capacity of the production equipment. According to such a configuration, since the profile information is corrected so as to realize the work capacity indicated by the reference profile information, it is possible to improve the production efficiency in the production line.
  • the reference profile information is either the theoretical value, the best value, the average value, the median value, the highest value, or the lowest value in the worker information and the production facility information.
  • Information based on the profile information can be corrected so as to achieve the ideal work performance indicated by the reference profile information.
  • the reference profile information includes information on related workers who perform work related to the work performed by the workers, and related production information which performs work related to the work performed by the production equipment. It includes at least one of information about equipment and precautions when performing work based on the profile information.
  • the reference profile information includes the information on the related workers and the information on the related production equipment, thereby allowing the conditions of the other workers and the conditions of the other production equipment (that is, substantially It is possible to modify the profile information while also considering conditions that cannot be changed to
  • the work support device includes the production plan collection unit 121 and the production performance collection unit 122.
  • the production plan collection unit 121 collects a production plan, which is a plan for work to be performed in cooperation with workers and production equipment.
  • the production performance collection unit 122 collects production performance, which is the performance of work performed based on the production plan.
  • the simulation unit 107 estimates the correction method and correction effect based on the evaluation, the production plan, and the actual production results in the profile information evaluation unit 105 only when the production plan is not achieved based on the profile information. According to such a configuration, estimation of the correction method and the correction effect is limited to cases where the production plan is not achieved by the work based on the profile information. Non-urgent corrections can be suppressed.
  • the work support device includes the profile information learning unit 131 .
  • Profile information learning section 131 performs machine learning based on at least a plurality of pieces of profile information, and updates the reference profile information.
  • Profile information evaluation section 105 then evaluates the profile information based on the reference profile information updated using machine learning.
  • machine learning is performed on the improvement of the work ability of the worker based on the worker information, machine learning is performed on the aging deterioration of the production equipment based on the production equipment information, and further learning of them is performed.
  • By updating the reference profile information using the results it is possible to improve the accuracy of the profile information evaluation performed by the profile information evaluation unit 105 and the simulation performed by the simulation unit 107 for correcting the profile information.
  • the work support device includes the profile correlation estimator 141 .
  • Profile correlation estimator 141 performs machine learning based on at least a plurality of pieces of profile information to estimate the correlation between profile information. Then, simulation section 107 estimates a correction method based on the correlation between profile information. According to such a configuration, the simulation unit 107 can efficiently identify the cause of the deterioration of the work capacity indicated by the profile information, or estimate the correction method of the profile information. Therefore, the accuracy of the simulation performed by the simulation unit 107 can be improved.
  • the work support system includes the work support device, the input unit 12 for inputting information to the work support device, and the output of information from the work support device. and an output unit 13 for performing.
  • correction instructions for profile information can be determined based on worker information and production equipment information. Therefore, the work of at least one of the worker and the production equipment in the production line 201 is automatically corrected based on the change in the work capacity in the production line 201 obtained from the information of both the worker information and the production equipment information. Therefore, the production efficiency in the production line can be improved.
  • At least one worker information that is information about a worker who performs work in cooperation with the production equipment and at least one information that is information about the production equipment
  • At least one piece of profile information is generated based on the production equipment information and the information including the work capacity of the worker and the work capacity of the production equipment.
  • the profile information is evaluated on the basis of the reference profile information, which is the information including the standard work ability of the worker and the standard work ability of the production equipment.
  • the profile information correction method and the correction effect resulting from the correction method are estimated.
  • a correction instruction is determined for at least one of the worker and the production equipment for performing correction based on the corresponding correction method.
  • the degree of change in the work ability in the production line 201 is evaluated, and based on the evaluation It is possible to estimate a profile information correction method and its correction effect by using the method, and further to determine a correction instruction for implementing the correction method. Therefore, the work of at least one of the worker and the production equipment in the production line 201 is automatically corrected based on the change in the work capacity in the production line 201 obtained from the information of both the worker information and the production equipment information. Therefore, the production efficiency in the production line can be improved.
  • each component described in the embodiments described above is assumed to be software or firmware, or hardware corresponding thereto, and software is referred to as a "unit", for example, and hardware
  • the software is called, for example, a "processing circuit".
  • the technology disclosed in the present specification may be in the form of a system as a combination of a plurality of devices, in which each component is distributed in a plurality of devices. .

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Abstract

生産ラインにおける生産効率を向上させる。作業支援装置は、作業者情報と生産設備情報とに基づいて、プロファイル情報の変化度合いを評価するプロファイル情報評価部と、プロファイル情報評価部における評価に基づいて、プロファイル情報の修正方法と修正方法に起因する修正効果とを推定する修正推定部と、修正効果に基づいて、対応する修正方法に基づく修正を行うための、作業者と生産設備とのうちの少なくとも一方に対する修正指示を決定する指示決定部とを備える。

Description

作業支援装置、作業支援システム、および、作業支援方法
　本願明細書に開示される技術は、作業支援技術に関する。
　工場の生産ラインなどにおいては、当該生産ラインで作業を行う作業者のなり手の減少または当該作業者の高齢化などが問題となっている。このため、工場の生産ラインなどにおいては、作業者にかかる負担を減らして生産の効率を向上させるために、産業用ロボットまたはプロセスオートメーションシステムなどの自動化技術が多数実用化されている。
　しかしながら、生産ラインにおいて作業者が行う作業内容は、作業者の熟練度または生産ラインにおける生産設備の製造時の性能指標などに基づいて設定されることが多く、作業者の体調に代表される日々のコンディションの影響は考慮されていないことが多い。これに対し、工場の生産ラインなどにおいて、作業者の体調に基づいて作業内容を提示する技術が開示されている（たとえば、特許文献１を参照）。
特開２０２０－０１７０５８号公報
　上記のように作業者の体調に基づいて作業内容が提示される場合、作業者の日々のコンディションに対応して当該作業者に従事させる作業内容を適切に変更することができる。しかしながら、生産ラインの性能は作業者の日々のコンディション以外の要因で低下することもあるため、生産ラインにおける生産効率の低下が生じてしまう場合があった。
　本願明細書に開示される技術は、以上に記載されたような問題を鑑みてなされたものであり、生産ラインにおける生産効率を向上させるための技術である。
　本願明細書に開示される技術の第１の態様である作業支援装置は、生産設備と協働して作業を行う作業者に関する情報である少なくとも１つの作業者情報と、前記生産設備に関する情報である少なくとも１つの生産設備情報とに基づいて、前記作業者の作業能力と前記生産設備の作業能力とを含む情報である少なくとも１つのプロファイル情報を生成し、さらに、前記作業者の基準となる作業能力と前記生産設備の基準となる作業能力とを含む情報である基準プロファイル情報を基準として、前記プロファイル情報の変化度合いを評価するためのプロファイル情報評価部と、前記プロファイル情報評価部における評価に基づいて、前記プロファイル情報の修正方法と前記修正方法に起因する修正効果とを推定するための修正推定部と、前記修正効果に基づいて、対応する前記修正方法に基づく修正を行うための、前記作業者と前記生産設備とのうちの少なくとも一方に対する修正指示を決定するための指示決定部とを備える。
　本願明細書に開示される技術の少なくとも第１の態様によれば、生産ラインにおける生産効率を向上させることができる。
　また、本願明細書に開示される技術に関連する目的と、特徴と、局面と、利点とは、以下に示される詳細な説明と添付図面とによって、さらに明白となる。
実施の形態に関する、作業支援システムの構成の例を概念的に示す図である。 実施の形態に関する作業支援システムによって作業が支援される、生産ラインの構成の例を模式的に示す図である。 実施の形態に関する作業支援システムによって行われる処理の例を示すフローチャートである。 実施の形態に関する作業支援システムに記憶される、作業者情報およびタイムスタンプの例を示す図である。 実施の形態に関する作業支援システムに記憶される、生産設備情報およびタイムスタンプの例を示す図である。 実施の形態に関する作業支援システムの構成の例を概念的に示す図である。 実施の形態に関する作業支援システムによって行われる処理の例を示すフローチャートである。 実施の形態に関する作業支援システムの構成の例を概念的に示す図である。 作業支援システムにおけるプロファイル情報学習部によって行われる処理の例を示すフローチャートである。 実施の形態に関する作業支援システムの構成の例を概念的に示す図である。 作業支援システムにおけるプロファイル相関推定部によって行われる処理の例を示すフローチャートである。 ピッキングロボットに対する相関係数の例を示す図である。 ピッキングロボットの「稼働状態」に対するカテゴリーデータ単位での相関係数の例を示す図である。 ピッキングロボットの「稼働状態」におけるカテゴリー名「把持失敗」のプロファイル情報の評価結果のクラスタリングの例を示す図である。 図１、図６、図８または図１０に例が示される作業支援システムを実際に運用する場合のハードウェア構成を概略的に例示する図である。 図１、図６、図８または図１０に例が示される作業支援システムを実際に運用する場合のハードウェア構成を概略的に例示する図である。 本実施の形態に関する作業支援装置の構成（機能部）の例を概念的に示す図である。
　以下、添付される図面を参照しながら実施の形態について説明する。以下の実施の形態では、技術の説明のために詳細な特徴なども示されるが、それらは例示であり、実施の形態が実施可能となるためにそれらすべてが必ずしも必須の特徴ではない。
　なお、図面は概略的に示されるものであり、説明の便宜のため、適宜、構成の省略、または、構成の簡略化が図面においてなされるものである。また、異なる図面にそれぞれ示される構成などの大きさおよび位置の相互関係は、必ずしも正確に記載されるものではなく、適宜変更され得るものである。また、断面図ではない平面図などの図面においても、実施の形態の内容を理解することを容易にするために、ハッチングが付される場合がある。
　また、以下に示される説明では、同様の構成要素には同じ符号を付して図示し、それらの名称と機能とについても同様のものとする。したがって、それらについての詳細な説明を、重複を避けるために省略する場合がある。
　また、本願明細書に記載される説明において、ある構成要素を「備える」、「含む」または「有する」などと記載される場合、特に断らない限りは、他の構成要素の存在を除外する排他的な表現ではない。
　また、本願明細書に記載される説明において、「第１の」または「第２の」などの序数が用いられる場合があっても、これらの用語は、実施の形態の内容を理解することを容易にするために便宜上用いられるものであり、実施の形態の内容はこれらの序数によって生じ得る順序などに限定されるものではない。
　＜作業支援装置の概念的な構成について＞
　図１７は、本実施の形態に関する作業支援装置の構成（機能部）の例を概念的に示す図である。
　図１７に例示されるように作業支援装置は、プロファイル情報評価部３００１と、修正推定部３００２と、指示決定部３００３とを備える。
　プロファイル情報評価部３００１は、生産設備と協働して作業を行う作業者に関する情報である少なくとも１つの作業者情報と、生産設備に関する情報である少なくとも１つの生産設備情報とに基づいて、作業者の作業能力と生産設備の作業能力とを含む情報である少なくとも１つのプロファイル情報を生成し、さらに、作業者の基準となる作業能力と生産設備の基準となる作業能力とを含む情報である基準プロファイル情報を基準として、プロファイル情報の変化度合いを評価する。
　修正推定部３００２は、プロファイル情報評価部における評価に基づいて、プロファイル情報の修正方法と修正方法に起因する修正効果とを推定する。
　指示決定部３００３は、修正効果に基づいて、対応する修正方法に基づく修正を行うための、作業者と生産設備とのうちの少なくとも一方に対する修正指示を決定する。
　以下の実施の形態において図面などを用いて示されるそれぞれの構成は、上記の図１７に示された構成の例をさらに具体的に示すものである。
　＜第１の実施の形態＞
　以下、本実施の形態に関する作業支援装置、作業支援システム、および、作業支援方法について説明する。
　＜作業支援装置の構成について＞
　図１は、本実施の形態に関する作業支援システムの構成の例を概念的に示す図である。図１に例が示されるように、作業支援システム１は、作業支援装置１１と、入力部１２と、出力部１３とを備える。本実施の形態に関する作業支援システム１は、たとえば、工場の生産ラインなどに導入されるシステムである。
　作業支援装置１１は、生産ラインで生産設備と協働して作業を行う作業者に関する情報である作業者情報と生産ラインにおける生産設備に関する情報である生産設備情報とから、作業者情報および生産設備情報のうちの少なくとも一方が変更された場合の生産計画の達成への影響度をプロファイル情報の評価に基づいて推定する。そして、作業支援装置１１は、作業者および生産設備の少なくとも一方に関するプロファイル情報を修正するための配信内容を決定する。
　プロファイル情報は、生産設備固有の情報または作業者固有の情報である属性情報と、工場の生産ラインなどの作業支援システム１が導入される現場で生産設備または作業者が発揮する作業能力に関する情報である性能指標情報とを含む情報である。すなわち、プロファイル情報は、作業者と生産設備とによる総合的な作業能力を示す情報である。
　生産設備がロボットである場合の例について、生産設備に対応するプロファイル情報を説明する。当該プロファイル情報の属性情報としては、「型名」、「製造番号」、「メーカー名」、「最大可動範囲」または「最大動作速度」などのカタログスペック値の他に、「設置ライン名」、「管理者」、「用途」または「不具合履歴」などのロボットの運用に関わる情報を含むことができる。また、当該プロファイル情報の性能指標情報としては、作業対象物ごとにまたは作業条件ごとに算出される「作業速度」、または、「作業不良発生率」などの実稼働データから算出される情報などを含むことができる。
　次に、作業者に対応するプロファイル情報を説明する。当該プロファイル情報の属性情報としては、「氏名」、「年齢」、「所属部署」、「職位」、「経験年数」または「就労制限内容」などの人事情報の他に、「保有資格」または「作業経験履歴」などの従事する業務内容に関わる情報を含むことができる。また、当該プロファイル情報の性能指標情報としては、生産設備の場合と同様に、作業内容ごとにまたは作業条件ごとに算出される「作業速度」、または、「作業不良発生率」などの実稼働データから算出される情報を含むことができる。
　なお、作業支援装置１１は、単一の装置によって構成されてもよいし、組み合わされた複数の装置によって構成されてもよい。
　入力部１２および出力部１３は、作業支援装置１１と通信可能に接続され、それぞれが作業支援装置１１のユーザーインターフェイスとなる。入力部１２は、作業支援装置１１への情報の入力を行う。出力部１３は、作業支援装置１１からの情報の出力を行う。
　作業支援装置１１は、作業者情報収集部１０１と、作業者情報記憶部１０２と、生産設備情報収集部１０３と、生産設備情報記憶部１０４と、プロファイル情報評価部１０５と、評価結果記憶部１０６と、シミュレーション部１０７と、プロファイル情報記憶部１０８と、配信内容決定部１０９と、作業者配信部１１０と、生産設備配信部１１１とを備える。
　これらの要素は、コンピュータにプログラムを実行させることによって構成されてもよいし、プログラムを実行しないハードウェアによって構成されてもよい。
　作業者情報収集部１０１は、新たな作業者情報をリアルタイムで逐次的に収集する。収集される作業者情報は、少なくとも、作業者の個人識別子（ＩＤ）および作業者の作業状況に関する情報を含む。作業者の個人識別子は、作業者を識別するための識別子であり、たとえば、作業者に割り当てられた番号または作業者の氏名などである。収集される作業者情報が、作業者の連続作業時間、作業者が位置している場所の環境データ、または、作業者の発話内容などを含んでいてもよい。上記の環境データは、たとえば、室温、湿度、照度または騒音量などである。また、収集される作業者情報は、対象となる作業の標準所要時間に対する当該作業の現実の所要時間の長短を含んでいてもよい。
　作業者の作業状況に関する情報は、作業者が従事中の作業の進捗状況を示す情報である。収集される作業状況は、たとえば、作業対象物のストック数または作業が完了した作業対象物の数などの推移データである。作業状況は、当該作業者の作業対象物ごとに作業開始時刻、作業終了時刻または検査結果などが生産管理システムなどによって記録されることで収集されてもよいし、当該作業者の作業の進捗状況がカメラなどで撮影された画像を分析するなどによって収集されてもよい。
　作業者情報記憶部１０２は、作業者情報を記憶する。作業者情報収集部１０１によって収集される新たな作業者情報は、作業者情報記憶部１０２に記憶される作業者情報に含められる。作業者情報記憶部１０２に記憶される作業者情報が、作業者情報収集部１０１によって収集される作業者情報以外の作業者情報を含んでいてもよい。たとえば、作業者情報記憶部１０２に記憶される作業者情報は、作業者情報収集部１０１によって収集される作業者情報以外の作業者情報として、就業管理データを含んでいてもよい。就業管理データは、作業者の性別、年齢、身体的特徴、持病の有無、持病の内容、就業制限の有無、就業制限の内容、経験年数、それぞれの作業についての得意または不得意の別、保有資格、就業時間、時間外労働時間、または、休暇取得実績などである。上記のうちの身体的特徴とは、たとえば、身長または体重などである。
　生産設備情報収集部１０３は、新たな生産設備情報をリアルタイムで逐次的に収集する。収集される生産設備情報は、少なくとも、装置の装置識別子（ＩＤ）、稼働状況、および、作業者との協働生産に関連する可変パラメータの設定値および現在値の少なくとも一方を含む。装置の装置識別子は、装置を識別するための識別子であり、たとえば、装置に割り当てられた番号または装置の名称（装置名）などである。収集される生産設備情報が、これらの情報以外の情報を含んでいてもよい。たとえば、収集される生産設備情報が、作業者との協働生産に関連しない可変パラメータの設定値および現在値の少なくとも一方、不具合または警告などの発生の有無、生産設備が設置されている場所の環境データ、または、生産設備の内部または周辺などに設置されたセンサーの計測データなどを含んでいてもよい。計測データは、生産設備の振動、電磁波、電流値、電圧値、電力値、電力量または温度などが計測されて得られたデータである。
　生産設備情報記憶部１０４は、生産設備情報を記憶する。生産設備情報収集部１０３によって収集される新たな生産設備情報は、生産設備情報記憶部１０４に記憶される生産設備情報に含められる。生産設備情報記憶部１０４に記憶される生産設備情報が、生産設備情報収集部１０３によって収集される生産設備情報以外の生産設備情報を含んでいてもよい。たとえば、生産設備情報記憶部１０４に記憶される生産設備情報は、生産設備情報収集部１０３によって収集される生産設備情報以外の生産設備情報として、生産設備の購入年月、型番、製造番号、累積稼働時間、日常点検記録、保守記録、作業者との協働生産に関連する可変パラメータの設定可能な範囲を示す上下限値、作業者との協働生産に関連しない可変パラメータの設定可能な範囲を示す上下限値、稼働計画、または、稼働実績などを含んでいてもよい。
　プロファイル情報評価部１０５は、作業者情報記憶部１０２に記憶された作業者情報、および、生産設備情報記憶部１０４に記憶された生産設備情報に基づいてプロファイル情報を生成する。そして、プロファイル情報評価部１０５は、プロファイル情報記憶部１０８に記憶されている基準プロファイル情報との比較に基づいてプロファイル情報の変化度合いを評価する。
　プロファイル情報評価部１０５は、新たな作業者情報および新たな生産設備情報が収集された際に、当該作業者情報および当該生産設備情報からリアルタイムで逐次的にプロファイル情報を生成し、かつ、プロファイル情報記憶部１０８に記憶されている基準プロファイル情報との比較に基づいて当該プロファイル情報の変化度合いを評価する。
　プロファイル情報の評価に際しては、たとえば、作業者または生産設備の作業対象物ごとの作業開始時刻と作業終了時刻とから、作業者または生産設備の作業速度が算出される。また、作業者または生産設備が過去に作業を行った作業対象物に対してなされた検査の結果から、作業者または生産設備の作業不良発生率または不良内容別の作業不良発生率などが算出される。また、生産設備として部品のピッキング装置が含まれる場合において、ピッキング対象部品群の総残個数（または総残重量）とピッキング成否とから、部品残量に対するピッキング成功率が算出される。
　プロファイル情報評価部１０５は、少なくとも１つのプロファイル情報を評価する。望ましくは、複数の作業者または複数の生産設備に対して、それぞれに対応するプロファイル情報を逐次的に評価する。
　評価結果記憶部１０６は、プロファイル情報評価部１０５で新たに評価された作業者および生産設備に対応するプロファイル情報の評価結果を記憶する。
　評価結果記憶部１０６に記憶されるプロファイル情報の評価結果は、少なくとも、作業者または生産設備の作業日時刻データ、作業者または生産設備の識別子（ＩＤ）、作業者または生産設備の作業内容、および、当該日時刻におけるプロファイル情報を含む。評価結果記憶部１０６に記憶されるプロファイル情報の評価結果は、望ましくは、同時に作業する作業者（同時作業者）または同時に作業する生産設備（同時生産設備）が存在する場合の同時作業者または同時生産設備の識別子（ＩＤ）、または、作業者または生産設備が設置されている場所の環境データを含む。なお、評価結果記憶部１０６に記憶されるプロファイル情報の評価結果が、これら以外の情報を含んでいてもよい。たとえば、評価結果記憶部１０６に記憶されるプロファイル情報の評価結果は、生産管理システムの変更履歴、他の作業者の体調不良または離席、または、生産設備の動作不良または故障などに起因する作業支障情報などを含んでいてもよい。
　シミュレーション部１０７は、評価結果記憶部１０６に記憶されたプロファイル情報の評価結果に基づいて、対応するプロファイル情報を修正するための修正方法と当該修正方法を実施した際の修正効果とを推定するシミュレーションを行う。
　なお、上記の修正方法による修正は、プロファイル情報が示す作業者および生産設備による総合的な作業能力が、基準プロファイル情報が示す対応する作業能力に近づくようになされるものである。
　また、シミュレーション部１０７によって推定される修正効果とは、たとえば、上記の修正方法が適用されたプロファイル情報に基づいて生産計画が実行される場合の、トータルのコスト（生産コスト）で示されるものである。ここで、生産コストとは、たとえば、修正方法が適用されることに伴って追加される作業内容または必要となる時間などが、単一の評価指標である金銭に換算されたものである。ただし、修正効果を示す指標は、上記の生産コストに限られるものではなく、たとえば、製造（生産）にかかる総エネルギー量であってもよく、製造（生産）に伴う二酸化炭素（ＣＯ２）の総排出量であってもよい。
　プロファイル情報記憶部１０８は、作業者の理想的なまたは標準的な作業能力と、生産設備の理想的なまたは標準的な作業能力とを示す情報である基準プロファイル情報を記憶する。すなわち、基準プロファイル情報は、作業者と生産設備とによる総合的な作業能力を示す情報である。
　プロファイル情報記憶部１０８に記憶される基準プロファイル情報は、少なくとも、作業者または生産設備の識別子（ＩＤ）、作業者または生産設備の作業内容、基準プロファイル情報値、当該基準プロファイル情報値を達成するために作業者に対して直接発信される指令内容、および、生産設備に対して直接発信される制御内容を含む。
　望ましくは、プロファイル情報記憶部１０８に記憶される基準プロファイル情報は、当該基準プロファイル情報が示す値が、規格値であるのか、作業者または生産設備が理想的な状態である場合の理論値であるのか、プロファイル情報評価部１０５で評価された最良値であるのか、プロファイル情報評価部１０５で評価された平均値であるのか、プロファイル情報評価部１０５で評価された中央値であるのか、または、プロファイル情報評価部１０５で評価された最低値であるのかを区別する情報、基準プロファイル情報の最終更新日時、前提条件となる他の作業者（すなわち、作業者が行う作業に関連する作業を行う関連作業者）または他の生産設備（すなわち、生産設備が行う作業に関連する作業を行う関連生産設備）の基準プロファイル情報、プロファイル情報適用時の注意事項などを含む。
　前提条件となる他の作業者または他の生産設備の基準プロファイル情報とは、たとえば、ピッキングロボットの作業速度におけるライン搬送設備の搬送速度などのように、作業者自身以外の他の作業者または他の生産設備に設定されている基準プロファイル情報を意味する。また、プロファイル情報適用時の注意事項とは、ピッキングロボットの作業速度に起因する侵入防止柵の要否などのように、安全上の理由などでプロファイル情報を適用する際に注意すべき事項を意味する。
　なお、プロファイル情報記憶部１０８に記憶される基準プロファイル情報は、これら以外の情報を含んでいてもよい。たとえば、プロファイル情報記憶部１０８に記憶される基準プロファイル情報が、プロファイル情報適用時の作業者の疲労度、作業者の体調不良発生率、生産設備の動作不良、または、生産設備の故障発生確率などを含んでいてもよい。
　配信内容決定部１０９は、シミュレーション部１０７によって推定された修正効果に基づいて、作業者および生産設備の少なくとも一方に適用されるプロファイル情報の対応する修正方法による修正のための、修正指示（すなわち、指令内容または制御内容）を決定する。
　配信内容決定部１０９によって決定される作業者に対する指令内容、および、生産設備に対する制御内容は、どちらか一方のみであってもよい。たとえば、作業者に対する指令内容としては、作業手順の変更、作業速度の変更、休憩取得の指示、他の作業への従事指示（すなわち、作業内容の変更）などが想定される。また、たとえば、生産設備に対する制御内容としては、パラメータの設定変更、目標値の設定変更、運転モードの変更、生産計画の修正、再計画指令または警告発報などが想定される。なお、配信内容決定部１０９によって決定される指令内容または制御内容は、上記の例以外の内容を含んでいてもよい。
　作業者配信部１１０は、配信内容決定部１０９で決定された指令内容または制御内容のうち、作業者に適用される指令内容に関する情報を作業者に配信する。また、作業者配信部１１０は、生産設備に対する制御内容が生産設備に適用される際に作業者に提示される情報を作業者に配信する。提示される当該情報は、たとえば、作業者の安全の確保または作業効率の向上などのために提示されることが望まれる情報である。
　作業者配信部１１０によって配信される情報（すなわち、作業者に適用される指令内容に関する情報）は、作業に用いられる作業者用モニター、または、作業者が保有する携帯端末などに表示される。また、作業者配信部１１０によって配信される情報が、工場内のデジタルサイネージなどに一斉表示されてもよい。また、作業者配信部１１０によって配信される情報が、音声情報または各種の信号情報などとして配信されてもよい。
　配信内容決定部１０９によって決定される指令内容または制御内容に対応する情報を作業支援装置１１がリアルタイムで配信することができるように、作業者配信部１１０は、作業者に適用される指令内容が決定された際に、作業者に提示される情報をリアルタイムで作業者に配信することが望ましい。また、作業者配信部１１０は、作業者に適用される指令内容が決定された際に、作業者に適用される指令内容に対応する情報をリアルタイムで作業者に配信することが望ましい。
　生産設備配信部１１１は、配信内容決定部１０９で決定された指令内容または制御内容のうち、生産設備に適用される制御内容に対応する情報を生産設備に配信する。配信される情報（すなわち、生産設備に適用される制御内容に関する情報）は、設定変更命令、設定変更命令が記載されたファイル、設定値、または、設定値の変更内容などである。
　生産設備配信部１１１によって情報が生産設備に配信される際には、たとえば、設定変更命令がネットワークなどを経由して直接的に生産設備に発信される。生産設備がネットワークなどを経由してプログラマブルロジックコントローラまたはデータベースなどに接続され、設定値がプログラマブルロジックコントローラまたはデータベースなどに書き込まれ、生産設備が書き込まれた設定値を参照して自己の設定値を更新してもよい。生産設備および生産設備配信部１１１のいずれもがアクセス可能なネットワークフォルダなどに設定変更命令が記載されたファイルが出力され、生産設備が当該ファイルを読み込んで自己の設定値を更新してもよい。
　配信内容決定部１０９によって決定される指令内容または制御内容に対応する情報を作業支援装置１１がリアルタイムで配信することができるように、生産設備配信部１１１は、生産設備に適用される制御内容が決定された際に、生産設備に適用される制御内容に対応する情報をリアルタイムで生産設備に配信することが望ましい。
　図２は、本実施の形態に関する作業支援システム１によって作業が支援される、生産ラインの構成の例を模式的に示す図である。
　図２に例が示されるように、生産ライン２０１には、ピッキングロボット２０２と、ピッキングロボット２０３と、作業者２０４と、生産ライン２０１における作業を制御する生産設備２０５とが配置されている。
　ピッキングロボット２０２は、当該ロボットの周辺に設置された部品台２１１にバラ積みされた複数の部品のうちから１つを取り出し（ピッキングし）、生産ライン２０１上を搬送される組立対象物（作業対象物）に対して当該部品を挿入する。同様に、ピッキングロボット２０３は、当該ロボットの周辺に設置された部品台２１２にバラ積みされた複数の部品のうちから１つを取り出し（ピッキングし）、生産ライン２０１上を搬送される組立対象物（作業対象物）に対して当該部品を挿入する。
　作業者２０４は、これらのロボットによって新たな部品が挿入された状態の組立対象物（作業対象物）に対して、当該部品を固定する作業を実施する。
　＜作業支援装置の動作について＞
　図３は、本実施の形態に関する作業支援システム１によって行われる処理の例を示すフローチャートである。なお、図３におけるステップＳＴ１０３およびステップＳＴ１０４の工程は、ステップＳＴ１０１およびステップＳＴ１０２と並行して実行される。
　まず、ステップＳＴ１０１においては、作業者情報収集部１０１が、作業者２０４の身体またはその付近に取り付けられたセンサー、マイク、カメラまたはタッチパネルなどから作業者情報を収集する。収集される作業者情報は、たとえば、センサー、マイク、カメラまたはタッチパネルなどで計測される計測データである。
　次に、ステップＳＴ１０２においては、収集された作業者情報とそれに対応づけられるタイムスタンプとが、作業者情報記憶部１０２に記憶される。
　図４は、本実施の形態に関する作業支援システム１に記憶される、作業者情報およびタイムスタンプの例を示す図である。
　図４に例が示されるように、作業者情報は、作業者２０４から収集される「作業者ＩＤ」、作業対象物を識別するための「対象物ＩＤ」、「作業工程」、対応する作業工程に要する時間である「経過時間」、「体温」および「心拍数」を含む。
　一方で、図３のステップＳＴ１０３においては、生産設備情報収集部１０３が、ピッキングロボット２０２、ピッキングロボット２０３および生産設備２０５から、生産設備情報を収集する。
　次に、ステップＳＴ１０４においては、収集された生産設備情報とそれに対応づけられるタイムスタンプとが、生産設備情報記憶部１０４に記憶される。
　図５は、本実施の形態に関する作業支援システム１に記憶される、生産設備情報およびタイムスタンプの例を示す図である。
　図５に例が示されるように、生産設備情報は、ピッキングロボット２０２（図５においてはロボットＡ）から収集されるロボットの「稼働状態」、ロボットの「移動速度」および「部品残重量」を含む。また、生産設備情報は、ピッキングロボット２０３（図５においてはロボットＢ）から収集されるロボットの「稼働状態」、ロボットの「移動速度」および「部品残重量」を含む。また、生産設備情報は、生産設備２０５から収集される生産設備２０５の「稼働状態」、生産設備２０５の「状態コード」および生産設備２０５に制御される生産ライン２０１の「ライン速度」を含む。
　図３におけるステップＳＴ１０５においては、プロファイル情報評価部１０５が、ステップＳＴ１０２において作業者情報記憶部１０２に記憶された作業者情報を抽出し、また、ステップＳＴ１０４において生産設備情報記憶部１０４に記憶された生産設備情報を抽出する。
　また、プロファイル情報評価部１０５は、抽出された作業者情報および生産設備情報に基づいてプロファイル情報を生成し、かつ、基準プロファイル情報を基準としてプロファイル情報を評価する。
　ここで、上記の作業者情報および生産設備情報は、直近の同じ時刻のタイムスタンプが対応づけられた作業者情報および生産設備情報であるものとする。または、上記の作業者情報および生産設備情報は、設定された誤差範囲内において最も近い時刻のタイムスタンプが対応づけられた作業者情報および生産設備情報であるものとする。この場合の設定された誤差範囲は、作業者情報が収集される時間間隔と生産設備情報が収集される時間間隔との差などである。このような作業者情報および生産設備情報の対によれば、ほぼ同時刻に収集された作業者情報と生産設備情報とに基づいてプロファイル情報を評価することができる。プロファイル情報評価部１０５から出力されるプロファイル情報の評価結果は、評価結果記憶部１０６にタイムスタンプととともに記憶される。
　次に、ステップＳＴ１０６においては、プロファイル情報評価部１０５が、評価が行われたプロファイル情報を修正する必要があるか否かを判定する。評価が行われたプロファイル情報を修正する必要があると判定される場合、すなわち、図３に例が示されるステップＳＴ１０６から分岐する「ＹＥＳ」に対応する場合には、図３に例が示されるステップＳＴ１０７へ進む。一方で、評価が行われたプロファイル情報を修正する必要がないと判定される場合、すなわち、図３に例が示されるステップＳＴ１０６から分岐する「ＮＯ」に対応する場合には、図３に例が示されるステップＳＴ１１０へ進む。
　上記のプロファイル情報を修正する必要があるか否かの判定は、たとえば、プロファイル情報が示す現在の作業者または生産設備のいずれかの作業能力が、プロファイル情報記憶部１０８に記憶された基準プロファイル情報が示す理想的または標準的な作業能力と比較してあらかじめ定められた基準値よりも低下しているか否か、作業者または生産設備のいずれかにおいてエラーまたは不具合の発生率があらかじめ定められた基準値よりも高いか否か、作業者の発話またはタッチパネルの操作履歴などから予定された生産数の未達が予想されるか否かなどの基準で行われる。
　ステップＳＴ１０７においては、シミュレーション部１０７が、評価が行われたプロファイル情報の修正方法とその修正方法を実施した際の修正効果とを推定するシミュレーションを行う。
　シミュレーション部１０７は、作業者および生産設備にそれぞれ対応付けられたプロファイル情報の評価結果のすべて、または、作業者および生産設備にそれぞれ対応付けられたプロファイル情報の評価結果のうち、プロファイル情報記憶部１０８に記憶された基準プロファイル情報が示す作業能力からの変化度合い（低下度合い）があらかじめ定められた基準値よりも大きいと評価されたものについて、対応するプロファイル情報が示す作業能力の低下原因を推定する。
　たとえば、図５に示されるような生産設備の稼働状況では、ピッキングロボット２０３（図５においてはロボットＢ）における把持失敗が発生している。また、生産設備２０５がライン速度を０ｍ／ｓとする時間（すなわち、生産ライン２０１を停止させている時間）が長時間化している。
　このような場合、シミュレーション部１０７は、プロファイル情報記憶部１０８に記憶された基準プロファイル情報が示す作業能力を基準として、評価されたプロファイル情報が示す作業能力をプロファイル情報記憶部１０８に記憶された基準プロファイル情報が示す理想値または平均値である作業能力に近づけるために、どの部分のプロファイル情報を修正させればよいかを探索する。
　たとえば、プロファイル情報記憶部１０８に記憶された基準プロファイル情報において、ピッキングロボット２０３の把持成功率（理想値）の達成条件としてピッキングロボット２０３の部品残重量の下限値が記憶されていれば、シミュレーション部１０７は、ピッキングロボット２０３の部品残重量を増加させる（すなわち、上記の下限値を超える）ために必要な修正方法とその修正方法を実施した際の生産コストを計算する。ピッキングロボット２０３の部品残重量を増加させるためには、たとえば、作業者２０４が補充部品を保管場所へ取りに行って補充する方法と、図２に図示されない他の作業者に対して補充部品を保管場所から持ってくるように指示して持ってこさせる方法とがあるものとする。
　作業者２０４が補充部品を補充すると当該動作に必要な時間分だけ作業者２０４が本来実施すべき作業が遅れることになる。そのため、作業者２０４の作業の遅延時間が結果として生産コストを増加させる。
　同様に、図２に図示されない他の作業者に補充部品を補充させると当該動作に必要な時間分だけ他の作業者が本来実施すべき作業が遅れることになる。そのため、他の作業者の作業の遅延時間は結果として生産コストを増加させる。ただし、その一方で、他の作業者が補充部品を持ってくるまでの時間に生産ライン２０１において作業者２０４が作業を実施することができるため、作業者２０４の作業が促進される結果として生産コストを減少させる。他の作業者に補充部品を補充させる場合の生産コストの増減は、これらの合算によって判断される。
　一方で、ピッキングロボット２０３の補充部品を補充しない方法を選択する場合には、ピッキングロボット２０３の補充部品を補充しないままで作業を継続した場合の作業完了の推定時刻と生産計画の計画時に定められていた作業完了の予定時刻との差異を算出する。そして、当該差異に相当する（遅延）時間が、結果として生産コストを増加させることとなる。
　上記の例では、生産コストの換算方法として作業の遅延時間に基づく方法が示されたが、作業以外を含む他のすべてのロス（遅延など）を生産コストに換算する方法、不具合回数またはエラー回数などに基づいて生産コストを換算する方法、または、プロファイル情報を修正させるために必要となる余分な投資金額に基づいて生産コストを換算する方法など、生産コストの換算方法はいずれの方法であってもよい。
　このようにして、修正対象となるすべてのプロファイル情報に対して、プロファイル情報が示す作業能力の低下原因の推定し、さらに、修正方法とその修正方法を実施した際の生産コストを計算する。
　次に、ステップＳＴ１０８においては、配信内容決定部１０９が、修正対象となるすべてのプロファイル情報に対して、シミュレーション部１０７で推定された作業能力の低下原因と修正方法を実施した際の生産コスト（修正効果）とに基づいて、修正されるべきプロファイル情報が存在するか否かを判定する。具体的には、どのプロファイル情報を修正するか、または、どのプロファイル情報を修正しないかを決定する。そして、修正されるプロファイル情報が存在する場合、すなわち、図３に例が示されるステップＳＴ１０８から分岐する「ＹＥＳ」に対応する場合には、ステップＳＴ１０９へ進む。一方で、修正されるプロファイル情報が存在しない場合、すなわち、図３に例が示されるステップＳＴ１０８から分岐する「ＮＯ」に対応する場合には、ステップＳＴ１０９をスキップしてステップＳＴ１１０へ進む。
　プロファイル情報を修正する場合、配信内容決定部１０９は、実施した際の生産コストが最も小さくなる修正方法を決定する。また、配信内容決定部１０９は、プロファイル情報評価部１０５において評価されたプロファイル情報に上記の修正方法が実施されたか否かと、当該修正方法とを評価結果記憶部１０６に記憶させる。望ましくは、収集された作業者情報に対応づけられたタイムスタンプ、収集された生産設備情報に対応づけられたタイムスタンプ、推定された作業能力の低下の度合い、上記の修正方法が実施されたか否か、および、当該修正方法を示す情報が、互いに対応づけられて評価結果記憶部１０６に記憶されることが望ましい。
　ステップＳＴ１０９においては、作業者配信部１１０および生産設備配信部１１１の少なくとも一方が、対応するプロファイル情報を修正するための指示である修正指示を作業者２０４、ピッキングロボット２０２、ピッキングロボット２０３または生産設備２０５などに配信する。
　たとえば、作業者２０４に対する修正指示（対応するプロファイル情報を修正するための指示）が存在する場合は、作業者配信部１１０が、作業者２０４に修正指示を実行させるための通知などを作業者２０４に配信する。また、ピッキングロボット２０２、ピッキングロボット２０３または生産設備２０５に対する修正指示が存在する場合は、生産設備配信部１１１が、ピッキングロボット２０２、ピッキングロボット２０３または生産設備２０５に修正指示を適用させるための設定値などを配信する。
　また、作業者配信部１１０は、修正指示がピッキングロボット２０２、ピッキングロボット２０３または生産設備２０５に適用されることに伴って作業者２０４に提示される情報を、必要に応じて作業者２０４に配信する。
　たとえば、ピッキングロボット２０３における把持失敗率が増大するという作業能力の低下を示すプロファイル情報を修正する場合に、ピッキングロボット２０３の部品残重量を増加させるために作業者２０４が補充部品を保管場所へ取りに行って補充する修正方法が用いられるとすると、作業者配信部１１０は、ピッキングロボット２０３の補充部品を補充するための情報を作業者２０４に配信する。なお、情報の配信は、スピーカー、作業者用モニター、または、作業者が保有する携帯情報機器端末などを経由して行われる。
　次に、ステップＳＴ１１０においては、配信内容決定部１０９が、現在実行中の作業工程が終了したか否かを判定する。そして、作業工程が終了している場合、すなわち、図３に例が示されるステップＳＴ１１０から分岐する「ＹＥＳ」に対応する場合には、動作を終了する。一方で、作業工程が終了していない場合、すなわち、図３に例が示されるステップＳＴ１１０から分岐する「ＮＯ」に対応する場合には、プロファイル情報を修正するための情報を収集するために、図３に例が示されるステップＳＴ１０１およびステップＳＴ１０３に戻る。
　本実施の形態によれば、生産ライン２０１における作業能力の低下時に、いずれの作業者または生産設備に対してプロファイル情報を修正するための修正指示を適用すればよいかを、プロファイル情報の評価結果に基づいて自動的に判定し、かつ、適用することができる。
　したがって、作業者またはライン管理者などの個別の判断がない場合であっても、自律的に生産ライン２０１における作業能力を事前に作成された生産計画の達成に必要かつ十分なものに維持しつつ、妥当なコストで当該生産計画を達成することができる。
　＜第２の実施の形態＞
　本実施の形態に関する作業支援装置、作業支援システム、および、作業支援方法について説明する。なお、以下の説明においては、以上に記載された実施の形態で説明された構成要素と同様の構成要素については同じ符号を付して図示し、その詳細な説明については適宜省略するものとする。
　＜作業支援装置の構成について＞
　図６は、本実施の形態に関する作業支援システムの構成の例を概念的に示す図である。図６に例が示されるように、作業支援システム２は、作業支援装置２１と、入力部１２と、出力部１３とを備える。
　作業支援装置２１は、作業者情報収集部１０１と、作業者情報記憶部１０２と、生産設備情報収集部１０３と、生産設備情報記憶部１０４と、プロファイル情報評価部１０５と、評価結果記憶部１０６と、シミュレーション部１０７と、プロファイル情報記憶部１０８と、配信内容決定部１０９と、作業者配信部１１０と、生産設備配信部１１１と、生産計画収集部１２１と、生産実績収集部１２２とを備える。生産計画収集部１２１および生産実績収集部１２２は、シミュレーション部１０７に接続される。
　生産計画収集部１２１は、生産計画を収集する。生産計画収集部１２１によって収集される生産計画は、生産ライン２０１に与えられる、作業者と生産設備とが協働して行う作業の計画である。生産計画収集部１２１によって収集される生産計画は、たとえば、収集される日の一日の生産計画である。生産計画収集部１２１によって収集される生産計画は、たとえば、作業支援システム２の外部に存在する生産計画システムなどにおいて作成された生産計画である。収集される生産計画が外部の生産計画システムにおいて作成された生産計画である場合、生産計画収集部１２１が生産計画を収集する際に、生産計画収集部１２１が当該生産計画システムにネットワークを介して接続され、生産計画システムが直接的に生産計画収集部１２１に生産計画を送信することができる。なお、外部の生産計画システムおよび生産計画収集部１２１がともにアクセス可能なネットワークフォルダなどに生産計画が記述されたファイルが出力され、生産計画収集部１２１が当該ファイルを読み込んでもよい。また、外部の生産計画システムがデータベースに生産計画を出力し、生産計画収集部１２１が出力された当該生産計画を読み込んでもよい。
　生産実績収集部１２２は、生産実績を収集する。生産実績収集部１２２によって収集される生産実績は、生産ライン２０１が達成した生産実績である。生産実績収集部１２２によって収集される生産実績は、たとえば、作業支援システム２の外部に存在する生産管理システムなどにおいて収集された生産実績である。生産実績収集部１２２が、生産設備２０５から直接的に生産実績を収集してもよい。収集される生産実績が外部の生産管理システムにおいて収集された生産実績である場合、生産実績収集部１２２が生産実績を収集する際に、生産実績収集部１２２が当該生産管理システムにネットワークを介して接続され、生産管理システムが直接的に生産実績収集部１２２に生産実績を送信することができる。なお、外部の生産管理システムおよび生産実績収集部１２２がともにアクセス可能なネットワークフォルダなどに生産実績が記述されたファイルが出力され、生産実績収集部１２２が当該ファイルを読み込んでもよい。また、外部の生産管理システムがデータベースに生産実績を出力し、生産実績収集部１２２が出力された当該生産実績を読み込んでもよい。
　シミュレーション部１０７によって行われるシミュレーションは、プロファイル情報に基づいて生産が行われた場合の生産計画の達成に及ぼす影響を鑑みて、生産計画が達成されない場合にのみ、プロファイル情報を修正するための修正方法と当該修正方法を実施した際の修正効果とを推定する。
　配信内容決定部１０９は、シミュレーション部１０７によって推定された修正方法とその修正効果とに基づいて、プロファイル情報の修正指示に相当する指令内容または制御内容を決定する。
　＜作業支援装置の動作について＞
　図７は、本実施の形態に関する作業支援システム２によって行われる処理の例を示すフローチャートである。なお、図７におけるステップＳＴ１０３およびステップＳＴ１０４の工程は、ステップＳＴ１０１およびステップＳＴ１０２と並行して実行される。
　まず、ステップＳＴ１０１においては、作業者情報収集部１０１が、作業者２０４の身体またはその付近に取り付けられたセンサー、マイク、カメラまたはタッチパネルなどから作業者情報を収集する。
　次に、ステップＳＴ１０２においては、収集された作業者情報およびそれに対応づけられるタイムスタンプが、作業者情報記憶部１０２に記憶される。
　一方で、ステップＳＴ１０３においては、生産設備情報収集部１０３が、ピッキングロボット２０２、ピッキングロボット２０３および生産設備２０５から、生産設備情報を収集する。
　次に、ステップＳＴ１０４においては、収集された生産設備情報およびそれに対応づけられるタイムスタンプが、生産設備情報記憶部１０４に記憶される。
　次に、ステップＳＴ１０５においては、プロファイル情報評価部１０５が、ステップＳＴ１０２において作業者情報記憶部１０２に記憶された作業者情報を抽出し、また、ステップＳＴ１０４において生産設備情報記憶部１０４に記憶された生産設備情報を抽出する。
　また、プロファイル情報評価部１０５は、抽出された作業者情報および生産設備情報に基づいてプロファイル情報を生成し、かつ、基準プロファイル情報を基準としてプロファイル情報を評価する。
　次に、ステップＳＴ１２１においては、生産計画収集部１２１が、生産計画を収集する。そして、生産実績収集部１２２が、生産実績を収集する。生産計画収集部１２１および生産実績収集部１２２によって収集される生産計画および生産実績は、現在の時刻における生産計画および生産実績である。シミュレーション部１０７は、生産計画収集部１２１および生産実績収集部１２２によって収集された生産計画および生産実績を得ることができる。
　次に、ステップＳＴ１２２においては、プロファイル情報評価部１０５が、生産計画を達成するために、評価が行われたプロファイル情報を修正する必要があるか否かを判定する。評価が行われたプロファイル情報を修正する必要があると判定される場合、すなわち、図７に例が示されるステップＳＴ１２２から分岐する「ＹＥＳ」に対応する場合には、図７に例が示されるステップＳＴ１２３へ進む。一方で、評価が行われたプロファイル情報を修正する必要がないと判定される場合、すなわち、図７に例が示されるステップＳＴ１２２から分岐する「ＮＯ」に対応する場合には、図７に例が示されるステップＳＴ１１０へ進む。
　上記のプロファイル情報を修正する必要がある場合とは、評価が行われたプロファイル情報が示す作業能力の低下などによって、生産実績から推定される生産効率では生産計画を達成できないと予想される場合である。
　ステップＳＴ１２３においては、シミュレーション部１０７が、評価が行われたプロファイル情報の修正のための修正方法と、当該修正方法を実施した際の生産計画の達成に及ぼす影響を推定するシミュレーションを行う。
　シミュレーション部１０７は、望ましくは、生産実績に基づいて、上記の修正方法を実施した際の生産計画の達成に及ぼす影響を推定する。シミュレーション部１０７は、作業者および生産設備にそれぞれ対応付けられたプロファイル情報の評価結果のすべて、または、作業者および生産設備にそれぞれ対応付けられたプロファイル情報の評価結果のうち、プロファイル情報記憶部１０８に記憶された基準プロファイル情報が示す作業能力からの低下の度合いがあらかじめ定められた基準値よりも大きいと評価されたものについて、プロファイル情報が示す作業能力の低下原因を推定し、さらに、修正方法とその修正方法を実施した際の生産コスト（すなわち、修正効果）を計算する。
　具体的には、プロファイル情報が上記の修正方法によって修正された際の生産効率の修正効果を試算する。生産効率の修正効果とは、シミュレーション時点での生産実績をスタートとして、推定される作業完了時刻がプロファイル情報の修正によって生産計画で予定されていた作業完了予定時刻通りであれば生産コスト０と定義するものである。生産コストは、推定される作業完了時刻が作業完了予定時刻を超過する場合、超過する時間の長さに応じて算出される生産コストが大きくなるように設定される。また、生産コストは、推定される作業完了時刻が作業完了予定時刻よりも短縮する場合、短縮する時間の長さに応じて算出される生産コストが大きくなるように設定される。
　このようにして、すべての修正対象のプロファイル情報に対して当該プロファイル情報が示す作業能力の低下原因の推定と修正方法を実施した際の生産コストの算出とを行う。なお、生産計画を遵守することができない場合のペナルティを、対応する生産コストの増加として設定することができる。
　次に、ステップＳＴ１２４においては、配信内容決定部１０９が、修正対象となるすべてのプロファイル情報に対して、シミュレーション部１０７で推定された作業能力の低下原因と修正方法を実施した際の生産コストとに基づいて、修正されるべきプロファイル情報が存在するか否かを判定する。具体的には、どのプロファイル情報を修正するか、または、どのプロファイル情報を修正しないかを決定する。そして、修正されるプロファイル情報が存在する場合、すなわち、図７に例が示されるステップＳＴ１２４から分岐する「ＹＥＳ」に対応する場合には、ステップＳＴ１０９へ進む。一方で、修正されるプロファイル情報が存在しない場合、すなわち、図７に例が示されるステップＳＴ１２４から分岐する「ＮＯ」に対応する場合には、ステップＳＴ１０９をスキップしてステップＳＴ１１０へ進む。
　プロファイル情報を修正する場合、配信内容決定部１０９は、実施した際の生産コストが最も小さくなる修正方法を決定する。また、配信内容決定部１０９は、プロファイル情報評価部１０５において評価されたプロファイル情報に上記の修正方法が実施されたか否かと、当該修正方法とを評価結果記憶部１０６に記憶させる。望ましくは、収集された作業者情報に対応づけられたタイムスタンプ、収集された生産設備情報に対応づけられたタイムスタンプ、推定された作業能力の低下の度合い、上記の修正方法が実施されたか否か、および、当該修正方法を示す情報が、互いに対応づけられて評価結果記憶部１０６に記憶されることが望ましい。
　ステップＳＴ１０９においては、作業者配信部１１０および生産設備配信部１１１の少なくとも一方が、対応するプロファイル情報を修正するための修正指示を作業者２０４、ピッキングロボット２０２、ピッキングロボット２０３または生産設備２０５などに配信する。
　次に、ステップＳＴ１１０においては、配信内容決定部１０９が、現在実行中の作業工程が終了したか否かを判定する。そして、作業工程が終了している場合、すなわち、図７に例が示されるステップＳＴ１１０から分岐する「ＹＥＳ」に対応する場合には、動作を終了する。一方で、作業工程が終了していない場合、すなわち、図７に例が示されるステップＳＴ１１０から分岐する「ＮＯ」に対応する場合には、プロファイル情報を修正するための情報を収集するために、図７に例が示されるステップＳＴ１０１およびステップＳＴ１０３に戻る。
　本実施の形態によれば、生産ライン２０１における作業能力の低下時に、いずれの作業者または生産設備に対してプロファイル情報を修正するための修正指示を適用すればよいかを、生産計画を遵守できない場合のペナルティコストを含むプロファイル情報の評価結果に基づいて自動的に判定し、かつ、適用することができる。
　したがって、作業者またはライン管理者などの個別の判断がない場合であっても、生産計画を達成可能な修正方法が実行されるように、自律的に生産ライン２０１における作業能力を修正することができる。
　また、プロファイル情報が示す作業能力が低下していても、当該プロファイル情報に基づいて生産計画を達成する見込みがあれば、当該プロファイル情報を修正しないことで、特に作業者に精神的な負担を強いる可能性のある不要不急の指示を抑制することができる。
　＜第３の実施の形態＞
　本実施の形態に関する作業支援装置、作業支援システム、および、作業支援方法について説明する。なお、以下の説明においては、以上に記載された実施の形態で説明された構成要素と同様の構成要素については同じ符号を付して図示し、その詳細な説明については適宜省略するものとする。
　＜作業支援装置の構成について＞
　図８は、本実施の形態に関する作業支援システムの構成の例を概念的に示す図である。図８に例が示されるように、作業支援システム３は、作業支援装置３１と、入力部１２と、出力部１３とを備える。
　作業支援装置３１は、作業者情報収集部１０１と、作業者情報記憶部１０２と、生産設備情報収集部１０３と、生産設備情報記憶部１０４と、プロファイル情報評価部１０５と、評価結果記憶部１０６と、シミュレーション部１０７と、プロファイル情報記憶部１０８と、配信内容決定部１０９と、作業者配信部１１０と、生産設備配信部１１１と、プロファイル情報学習部１３１とを備える。
　プロファイル情報学習部１３１は、複数の作業者情報、複数の生産設備情報、それらに基づく複数のプロファイル情報、評価結果記憶部１０６に蓄積されたプロファイル情報の評価結果の履歴データなどに基づいて、プロファイル情報記憶部１０８に格納すべき、作業者および生産設備の理想的または標準的な基準プロファイル情報を自動的に機械学習し、かつ、更新する。
　プロファイル情報学習部１３１は、望ましくは、タスクスケジュール機能などによって定期的に実行される。また、プロファイル情報学習部１３１は、評価結果記憶部１０６に新規データが追加された際に実行されてもよく、作業支援システム３の使用者によって手動実行されてもよい。
　＜作業支援装置の動作について＞
　図９は、作業支援システム３におけるプロファイル情報学習部１３１によって行われる処理の例を示すフローチャートである。
　まず、ステップＳＴ３０１においては、プロファイル情報学習部１３１は、プロファイル情報記憶部１０８から基準プロファイル情報を読み込む。
　次に、ステップＳＴ３０２においては、プロファイル情報学習部１３１は、評価結果記憶部１０６から、学習対象となるプロファイル情報の履歴データと、その評価結果の履歴データとを読み込む。
　次に、ステップＳＴ３０３においては、プロファイル情報学習部１３１は、ステップＳＴ３０２で読み込まれたプロファイル情報の履歴データと、その評価結果の履歴データを機械学習する。たとえば、学習対象となるプロファイル情報が相加平均で表現されている場合は、履歴データの相加平均を算出する。また、学習対象となるプロファイル情報が最低値で表現されている場合は、履歴データの最低値を算出する。また、学習対象となるプロファイル情報が理想値で表現されている場合は、履歴データの最良値を算出する。
　次に、ステップＳＴ３０４においては、プロファイル情報学習部１３１は、基準プロファイル情報を上記の学習の結果として得られた基準プロファイル情報である学習結果情報で更新するか（すなわち、置き換えるか）否かを判定する。基準プロファイル情報を学習結果情報で更新する必要があると判定される場合、すなわち、図９に例が示されるステップＳＴ３０４から分岐する「ＹＥＳ」に対応する場合には、図９に例が示されるステップＳＴ３０５へ進む。一方で、基準プロファイル情報を学習結果情報で更新する必要がないと判定される場合、すなわち、図９に例が示されるステップＳＴ３０４から分岐する「ＮＯ」に対応する場合には、図９に例が示されるステップＳＴ３０６へ進む。
　たとえば、学習対象となるプロファイル情報が相加平均で表現されている場合は、履歴データの相加平均が元の値と異なっていれば置き換えるように判定する。また、学習対象となるプロファイル情報が最低値で表現されている場合は、履歴データの最低値が元の値を下回っていれば置き換えるように判定する。また、学習対象となるプロファイル情報が理想値で表現されている場合は、履歴データの最良値が元の値を上回っていれば置き換えるように判定する。
　ステップＳＴ３０５においては、プロファイル情報学習部１３１は、基準プロファイル情報を学習結果情報で更新する（置き換える）。
　ステップＳＴ３０６においては、プロファイル情報学習部１３１は、学習が未実施であるプロファイル情報があるかどうかを判定する。学習が未実施であるプロファイル情報があると判定される場合、すなわち、図９に例が示されるステップＳＴ３０６から分岐する「ＹＥＳ」に対応する場合には、図９に例が示されるステップＳＴ３０２に戻る。一方で、学習が未実施であるプロファイル情報がないと判定される場合、すなわち、図９に例が示されるステップＳＴ３０６から分岐する「ＮＯ」に対応する場合には、動作を終了する。
　本実施の形態によれば、プロファイル情報とその評価結果とを用いてプロファイル情報記憶部１０８の基準プロファイル情報を自動的に更新することができる。したがって、生産設備の経年劣化または生産ラインに適用された改善活動の効果、または、作業者の能力変化などを基準プロファイル情報に反映させることができるため、シミュレーション部１０７の推定効果を向上させることができる。
　＜第４の実施の形態＞
　本実施の形態に関する作業支援装置、作業支援システム、および、作業支援方法について説明する。なお、以下の説明においては、以上に記載された実施の形態で説明された構成要素と同様の構成要素については同じ符号を付して図示し、その詳細な説明については適宜省略するものとする。
　＜作業支援装置の構成について＞
　図１０は、本実施の形態に関する作業支援システムの構成の例を概念的に示す図である。図１０に例が示されるように、作業支援システム４は、作業支援装置４１と、入力部１２と、出力部１３とを備える。
　作業支援装置４１は、作業者情報収集部１０１と、作業者情報記憶部１０２と、生産設備情報収集部１０３と、生産設備情報記憶部１０４と、プロファイル情報評価部１０５と、評価結果記憶部１０６と、シミュレーション部１０７と、プロファイル情報記憶部１０８と、配信内容決定部１０９と、作業者配信部１１０と、生産設備配信部１１１と、プロファイル相関推定部１４１とを備える。
　プロファイル相関推定部１４１は、複数のプロファイル情報、その評価結果、または、複数の基準プロファイル情報に基づいて、プロファイル情報同士の相関関係を機械学習などによって自動的に推定する。そして、プロファイル相関推定部１４１は、プロファイル情報同士の相関関係に関する情報をプロファイル情報記憶部１０８に追加または更新する。
　プロファイル相関推定部１４１は、望ましくは、タスクスケジュール機能などによって定期的に実行される。また、プロファイル相関推定部１４１は、評価結果記憶部１０６に新規データが追加された際に実行されてもよく、作業支援システム４の使用者によって手動実行されてもよい。
　＜作業支援装置の動作について＞
　図１１は、作業支援システム４におけるプロファイル相関推定部１４１によって行われる処理の例を示すフローチャートである。
　まず、ステップＳＴ４０１においては、プロファイル相関推定部１４１は、プロファイル情報記憶部１０８から複数の基準プロファイル情報を読み込む。
　次に、ステップＳＴ４０２においては、プロファイル相関推定部１４１は、評価結果記憶部１０６から、複数のプロファイル情報と、その評価結果とを読み込む。
　次に、ステップＳＴ４０３においては、プロファイル相関推定部１４１は、プロファイル情報同士の相関の強さを機械学習する。
　ここで、図２に示された生産ライン２０１のプロファイル情報と、図５に示された生産設備の稼働状況とを例として、プロファイル情報同士の相関の強さの学習について説明する。
　ピッキングロボット２０２の「部品残重量」というプロファイル情報に対して、他のプロファイル情報との相関係数を算出する。たとえば、ピッキングロボット２０２の「移動速度」のような数値データとの相関係数は、以下の式（１）によって算出することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　一方で、ピッキングロボット２０２の「稼働状態」のようなカテゴリーデータとの相関係数は、以下の式（２）によって算出することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　数値データ同士の相関係数の算出方法は上記の式（１）に限らず、回帰直線との誤差率など、他の算出方法が採用されてもよい。また、数値データとカテゴリーデータとの相関係数の算出方法は上記の式（２）に限らず、クラスタリングにおけるクラスター間距離の逆数など、他の算出方法が採用されてもよい。プロファイル情報同士の相関係数が大きいほど強い相関を示すように、相関係数の算出方法が定められればよい。また、数値データとカテゴリーデータとの相関係数は、全カテゴリーデータの他にカテゴリーデータ単位でも算出されることが望ましい。このように、すべてのプロファイル情報の組み合わせに対して、相関係数を算出することができる。
　次に、ステップＳＴ４０４においては、プロファイル相関推定部１４１は、ステップＳＴ４０３で算出された相関係数を用いてプロファイル情報同士の相関関係を推定する。
　図１２は、ピッキングロボット２０２に対する相関係数の例を示す図である。図１２を参照すると、ピッキングロボット２０２（図１２においてはロボットＡ）の「稼働状態」に対して相関が強いと推定されるプロファイル情報としては、「生産設備稼働状態」、「生産設備ライン速度」および「ロボットＡ移動速度」が抽出される。このようにして、プロファイル情報同士の相関関係を推定する。
　また、図１３は、ピッキングロボット２０２の「稼働状態」に対するカテゴリーデータ単位での相関係数の例を示す図である。図１３に例が示されるように、ピッキングロボット２０２の「稼働状態」はカテゴリーデータで表現されているため、カテゴリーデータ単位での他のプロファイル情報との相関係数を算出することができる。
　図１３を参照すると、ピッキングロボット２０２の「稼働状態」に対して、カテゴリー名「移動」またはカテゴリー名「部品輸送」については相関の強いプロファイル情報が存在しないこと、および、カテゴリー名「把持失敗」については「ロボットＡ部品残重量」と「生産設備ライン速度」とに強い相関があると推測することができる。なお、相関の有無の判定基準にはあらかじめ定められたしきい値が用いられてもよく、また、相関係数の平均値または中央値などが当該しきい値として用いられてもよい。
　次に、ステップＳＴ４０５においては、プロファイル相関推定部１４１は、ステップＳＴ４０４において推定されたプロファイル情報同士の相関関係における分岐条件を推定する。
　たとえば、ピッキングロボット２０２の「稼働状態」のカテゴリー名「把持失敗」と「ロボットＡ部品残重量」との関係、または、ピッキングロボット２０２の「稼働状態」のカテゴリー名「把持失敗」と「生産設備ライン速度」との関係のように、数値データとカテゴリーデータとの分岐条件の推定方法としては、ランダムフォレストのような機械学習手法を用いることができる。
　たとえば、「ロボットＡ部品残重量」と「生産設備ライン速度」とを説明変数とし、ピッキングロボット２０２の「稼働状態」のカテゴリー名「把持失敗」の発生状況を目的変数として、評価結果記憶部１０６に蓄積されたプロファイル情報の評価結果をクラスタリングしたところ、図１４に示されるようになるものとする。ここで、図１４は、ピッキングロボット２０２の「稼働状態」におけるカテゴリー名「把持失敗」のプロファイル情報の評価結果のクラスタリングの例を示す図である。
　図１４に示される結果を参照すれば、「把持失敗」は、「ロボットＡ部品残重量」または「生産設備ライン速度」が減少するほど発生しやすいといえる。また、その際のしきい値となる部品残重量はＷｔｈ、ライン速度はＳｔｈと推定することができる。
　また、この決定木に基づけば、「ロボットＡ部品残重量」の分岐条件は「生産設備ライン速度」の分岐条件よりも上位にあることから、「ロボットＡ部品残重量」が優先的に変更すべきプロファイル情報であることがわかる。目的変数が数値データである場合には、ランダムフォレストの他にもｋ－ｍｅａｎｓ法などの他の機械学習手法が適用されてもよい。
　次に、ステップＳＴ４０６においては、プロファイル相関推定部１４１は、推定されたプロファイル情報同士の相関関係のデータを、プロファイル情報記憶部１０８に追加または更新する。
　次に、ステップＳＴ４０７においては、プロファイル相関推定部１４１は、相関関係の推定が未実施であるプロファイル情報があるか否かを判定する。相関関係の推定が未実施であるプロファイル情報があると判定される場合、すなわち、図１１に例が示されるステップＳＴ４０７から分岐する「ＹＥＳ」に対応する場合には、図１１に例が示されるステップＳＴ４０２に戻る。一方で、相関関係の推定が未実施であるプロファイル情報がないと判定される場合、すなわち、図１１に例が示されるステップＳＴ４０７から分岐する「ＮＯ」に対応する場合には、動作を終了する。
　本実施の形態によれば、プロファイル情報とプロファイル情報の評価結果とを用いて、プロファイル情報同士の相関関係およびその分岐条件を自動的に推定することができる。したがって、シミュレーション部１０７で実施されるシミュレーションのための、プロファイル情報が示す作業能力の低下原因の特定、または、プロファイル情報を修正するために必要な条件などを、上記の相関関係を用いて容易に導出することができる。その結果として、シミュレーション部１０７におけるシミュレーションの精度を向上させることができる。
　＜作業支援システムのハードウェア構成について＞
　図１５および図１６は、図１、図６、図８または図１０に例が示される作業支援システムを実際に運用する場合のハードウェア構成を概略的に例示する図である。
　なお、図１５および図１６に例示されるハードウェア構成は、図１、図６、図８または図１０に例示される構成とは数などが整合しない場合があるが、これは図１、図６、図８または図１０に例示される構成が概念的な単位を示すものであることに起因する。
　よって、少なくとも、図１、図６、図８または図１０に例示される１つの構成が、図１５および図１６に例示される複数のハードウェア構成から成る場合と、図１、図６、図８または図１０に例示される１つの構成が、図１５および図１６に例示されるハードウェア構成の一部に対応する場合と、さらには、図１、図６、図８または図１０に例示される複数の構成が、図１５および図１６に例示される１つのハードウェア構成に備えられる場合とが想定され得る。
　図１５では、図１、図６、図８または図１０中の入力部１２、出力部１３、作業者情報収集部１０１、作業者情報記憶部１０２、生産設備情報収集部１０３、生産設備情報記憶部１０４、プロファイル情報評価部１０５、評価結果記憶部１０６、シミュレーション部１０７、プロファイル情報記憶部１０８、配信内容決定部１０９、作業者配信部１１０、生産設備配信部１１１、生産計画収集部１２１、生産実績収集部１２２、プロファイル情報学習部１３１またはプロファイル相関推定部１４１などを実現するためのハードウェア構成として、演算を行う処理回路１１０２Ａと、情報を記憶することができる記憶装置１１０３と、マウス、キーボード、タッチパネル、または、各種スイッチなどの、情報を入力することができる入力装置１１０４Ａと、ディスプレイ、液晶表示装置、または、ランプなどの、情報を出力することができる出力装置１１０５Ａ（入力装置１１０４Ａと共用である場合を含む）とが示される。当該構成は、上記のいずれの実施の形態においても同様である。
　図１６では、図１、図６、図８または図１０中の入力部１２、出力部１３、作業者情報収集部１０１、作業者情報記憶部１０２、生産設備情報収集部１０３、生産設備情報記憶部１０４、プロファイル情報評価部１０５、評価結果記憶部１０６、シミュレーション部１０７、プロファイル情報記憶部１０８、配信内容決定部１０９、作業者配信部１１０、生産設備配信部１１１、生産計画収集部１２１、生産実績収集部１２２、プロファイル情報学習部１３１またはプロファイル相関推定部１４１などを実現するためのハードウェア構成として、演算を行う処理回路１１０２Ｂと、マウス、キーボード、タッチパネル、または、各種スイッチなどの、情報を入力することができる入力装置１１０４Ｂと、ディスプレイ、液晶表示装置、または、ランプなどの、情報の出力を行うことができる出力装置１１０５Ｂ（入力装置１１０４Ｂと共用である場合を含む）とが示される。当該構成は、上記のいずれの実施の形態においても同様である。
　作業者情報記憶部１０２、生産設備情報記憶部１０４、評価結果記憶部１０６またはプロファイル情報記憶部１０８は、記憶装置１１０３または別の記憶装置（ここでは、図示しない）によって実現される。
　記憶装置１１０３は、たとえば、ハードディスクドライブ（Ｈａｒｄ　ｄｉｓｋ　ｄｒｉｖｅ、すなわち、ＨＤＤ）、ランダムアクセスメモリ（ｒａｎｄｏｍ　ａｃｃｅｓｓ　ｍｅｍｏｒｙ、すなわち、ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ｒｅａｄ　ｏｎｌｙ　ｍｅｍｏｒｙ、すなわち、ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、ｅｒａｓａｂｌｅ　ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　ｒｅａｄ　ｏｎｌｙ　ｍｅｍｏｒｙ（ＥＰＲＯＭ）およびｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ　ｅｒａｓａｂｌｅ　ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　ｒｅａｄ－ｏｎｌｙ　ｍｅｍｏｒｙ（ＥＥＰＲＯＭ）などの、揮発性または不揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスクまたはＤＶＤなどを含むメモリ（記録媒体）、または、今後使用されるあらゆる記録媒体であってもよい。
　処理回路１１０２Ａは、記憶装置１１０３、外部のＣＤ－ＲＯＭ、外部のＤＶＤ－ＲＯＭ、または、外部のフラッシュメモリなどに格納されたプログラムを実行するものであってもよい。すなわち、たとえば、中央演算処理装置（ｃｅｎｔｒａｌ　ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　ｕｎｉｔ、すなわち、ＣＰＵ）、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、デジタルシグナルプロセッサ（ｄｉｇｉｔａｌ　ｓｉｇｎａｌ　ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ、すなわち、ＤＳＰ）であってもよい。
　処理回路１１０２Ａが記憶装置１１０３、外部のＣＤ－ＲＯＭ、外部のＤＶＤ－ＲＯＭ、または、外部のフラッシュメモリなどに格納されたプログラムを実行するものである場合、作業者情報収集部１０１、生産設備情報収集部１０３、プロファイル情報評価部１０５、シミュレーション部１０７、配信内容決定部１０９、作業者配信部１１０、生産設備配信部１１１、生産計画収集部１２１、生産実績収集部１２２、プロファイル情報学習部１３１またはプロファイル相関推定部１４１は、記憶装置１１０３に格納されたプログラムが処理回路１１０２Ａによって実行されるソフトウェア、ファームウェアまたはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせによって実現される。なお、作業者情報収集部１０１、生産設備情報収集部１０３、プロファイル情報評価部１０５、シミュレーション部１０７、配信内容決定部１０９、作業者配信部１１０、生産設備配信部１１１、生産計画収集部１２１、生産実績収集部１２２、プロファイル情報学習部１３１またはプロファイル相関推定部１４１の機能は、たとえば、複数の処理回路が連携することによって実現されてもよい。
　ソフトウェアおよびファームウェアはプログラムとして記述され、記憶装置１１０３に記憶されるものであってもよい。その場合、処理回路１１０２Ａは、記憶装置１１０３に格納されたプログラムを読み出して実行することによって、上記の機能を実現する。すなわち、記憶装置１１０３は、処理回路１１０２Ａに実行されることによって、上記の機能が結果的に実現されるプログラムを記憶するものであってもよい。
　また、処理回路１１０２Ｂは、専用のハードウェアであってもよい。すなわち、たとえば、単一回路、複合回路、プログラム化されたプロセッサ、並列プログラム化されたプロセッサ、集積回路（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｓｐｅｃｉｆｉｃ　ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　ｃｉｒｃｕｉｔ、すなわち、ＡＳＩＣ）、ｆｉｅｌｄ－ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　ｇａｔｅ　ａｒｒａｙ（ＦＰＧＡ）またはこれらを組み合わせた回路であってもよい。
　処理回路１１０２Ｂが専用のハードウェアである場合、作業者情報収集部１０１、生産設備情報収集部１０３、プロファイル情報評価部１０５、シミュレーション部１０７、配信内容決定部１０９、作業者配信部１１０、生産設備配信部１１１、生産計画収集部１２１、生産実績収集部１２２、プロファイル情報学習部１３１またはプロファイル相関推定部１４１は、処理回路１１０２Ｂが動作することによって実現される。なお、作業者情報収集部１０１、生産設備情報収集部１０３、プロファイル情報評価部１０５、シミュレーション部１０７、配信内容決定部１０９、作業者配信部１１０、生産設備配信部１１１、生産計画収集部１２１、生産実績収集部１２２、プロファイル情報学習部１３１またはプロファイル相関推定部１４１の機能は、別々の回路で実現されてもよいし、単一の回路で実現されてもよい。
　なお、作業者情報収集部１０１、生産設備情報収集部１０３、プロファイル情報評価部１０５、シミュレーション部１０７、配信内容決定部１０９、作業者配信部１１０、生産設備配信部１１１、生産計画収集部１２１、生産実績収集部１２２、プロファイル情報学習部１３１またはプロファイル相関推定部１４１の機能は、一部が記憶装置１１０３に格納されたプログラムを実行するものである処理回路１１０２Ａにおいて実現され、一部が専用のハードウェアである処理回路１１０２Ｂにおいて実現されてもよい。
　また、入力部１２は、入力装置１１０４Ａまたは入力装置１１０４Ｂによって実現される。
　また、出力部１３は、出力装置１１０５Ａまたは出力装置１１０５Ｂによって実現される（入力装置と共用であってもよい）。
　＜以上に記載された実施の形態によって生じる効果について＞
　次に、以上に記載された実施の形態によって生じる効果の例を示す。なお、以下の説明においては、以上に記載された実施の形態に例が示された具体的な構成に基づいて当該効果が記載されるが、同様の効果が生じる範囲で、本願明細書に例が示される他の具体的な構成と置き換えられてもよい。すなわち、以下では便宜上、対応づけられる具体的な構成のうちのいずれか１つのみが代表して記載される場合があるが、代表して記載された具体的な構成が対応づけられる他の具体的な構成に置き換えられてもよい。
　また、当該置き換えは、複数の実施の形態に跨ってなされてもよい。すなわち、異なる実施の形態において例が示されたそれぞれの構成が組み合わされて、同様の効果が生じる場合であってもよい。
　以上に記載された実施の形態によれば、作業支援装置は、プロファイル情報評価部１０５と、修正推定部と、指示決定部とを備える。ここで、修正推定部は、たとえば、シミュレーション部１０７などに対応するものである。また、指示決定部は、たとえば、配信内容決定部１０９などに対応するものである。プロファイル情報評価部１０５は、生産設備と協働して作業を行う作業者に関する情報である少なくとも１つの作業者情報と、生産設備に関する情報である少なくとも１つの生産設備情報とに基づいて、作業者の作業能力と生産設備の作業能力とを含む情報である少なくとも１つのプロファイル情報を生成する。また、プロファイル情報評価部１０５は、作業者の基準となる作業能力と生産設備の基準となる作業能力とを含む情報である基準プロファイル情報を基準として、プロファイル情報の変化度合いを評価する。シミュレーション部１０７は、プロファイル情報評価部１０５における評価に基づいて、プロファイル情報の修正方法と修正方法に起因する修正効果とを推定する。配信内容決定部１０９は、修正効果に基づいて、対応する修正方法に基づく修正を行うための、作業者と生産設備とのうちの少なくとも一方に対する修正指示を決定する。
　また、以上に記載された実施の形態によれば、作業支援装置は、入力装置１１０４Ａと、出力装置１１０５Ａと、プログラムを実行する処理回路１１０２Ａと、実行されるプログラムを記憶する記憶装置１１０３とを備える。そして、処理回路１１０２Ａがプログラムを実行することによって、以下の動作が実現される。
　すなわち、生産設備と協働して作業を行う作業者に関する情報である少なくとも１つの作業者情報と、生産設備に関する情報である少なくとも１つの生産設備情報とに基づいて、作業者の作業能力と生産設備の作業能力とを含む情報である少なくとも１つのプロファイル情報が生成される。そして、作業者の基準となる作業能力と生産設備の基準となる作業能力とを含む情報である基準プロファイル情報を基準として、プロファイル情報が評価される。そして、プロファイル情報に対する評価に基づいて、プロファイル情報の修正方法と修正方法に起因する修正効果とが推定される。そして、修正効果に基づいて、対応する修正方法に基づく修正を行うための、作業者と生産設備とのうちの少なくとも一方に対する修正指示が決定される。
　また、以上に記載された実施の形態によれば、作業支援装置は、入力装置１１０４Ｂと、出力装置１１０５Ｂと、専用のハードウェアである処理回路１１０２Ｂを備える。そして、専用のハードウェアである処理回路１１０２Ｂは、以下の動作を行う。
　すなわち、専用のハードウェアである処理回路１１０２Ｂは、生産設備と協働して作業を行う作業者に関する情報である少なくとも１つの作業者情報と、生産設備に関する情報である少なくとも１つの生産設備情報とに基づいて、作業者の作業能力と生産設備の作業能力とを含む情報である少なくとも１つのプロファイル情報を生成する。そして、作業者の基準となる作業能力と生産設備の基準となる作業能力とを含む情報である基準プロファイル情報を基準として、プロファイル情報を評価する。そして、プロファイル情報に対する評価に基づいて、プロファイル情報の修正方法と修正方法に起因する修正効果とを推定する。そして、修正効果に基づいて、対応する修正方法に基づく修正を行うための、作業者と生産設備とのうちの少なくとも一方に対する修正指示を決定する。
　このような構成によれば、作業者情報と生産設備情報とに基づいて生成されたプロファイル情報を基準プロファイル情報と比較することによって生産ライン２０１における作業能力の変化度合いを評価し、当該評価に基づいてプロファイル情報の修正方法とその修正効果とを推定し、さらに、当該修正方法を実現する修正指示を決定することができる。よって、作業者情報と生産設備情報との双方の情報から得られる生産ライン２０１における作業能力の変化に基づいて生産ライン２０１における作業者と生産設備との少なくとも一方の作業などを自動的に修正することができるため、生産ラインにおける生産効率を向上させることができる。
　なお、上記の構成に本願明細書に例が示された他の構成を適宜追加した場合、すなわち、上記の構成としては言及されなかった本願明細書中の他の構成が適宜追加された場合であっても、同様の効果を生じさせることができる。
　また、以上に記載された実施の形態によれば、修正効果は、対応する修正方法に基づく修正に伴う生産コストで示される。そして、配信内容決定部１０９は、生産コストが最も小さくなる修正方法に基づく修正を行うための、修正指示の内容を決定する。このような構成によれば、プロファイル情報の修正に伴う生産コストの増加を抑えつつ、生産ラインにおける生産効率を向上させることができる。また、修正効果の評価指標を１つに統一することによって、様々な修正方法を同様に比較することができる。
　また、以上に記載された実施の形態によれば、シミュレーション部１０７は、プロファイル情報が示す作業者の作業能力と生産設備の作業能力とのうちの少なくとも一方が、基準プロファイル情報が示す作業者の作業能力と生産設備の作業能力とのうちの少なくとも一方に近づくように、修正方法を推定する。このような構成によれば、基準プロファイル情報が示す作業能力を実現するようにプロファイル情報が修正されるため、生産ラインにおける生産効率を向上させることができる。
　また、以上に記載された実施の形態によれば、基準プロファイル情報は、作業者情報と生産設備情報とにおける理論値、最良値、平均値、中央値、最高値または最低値のうちのいずれかに基づく情報である。このような構成によれば、基準プロファイル情報が示す理想的な作業能力を実現するように、プロファイル情報を修正することができる。
　また、以上に記載された実施の形態によれば、基準プロファイル情報は、作業者が行う作業に関連する作業を行う関連作業者に関する情報と、生産設備が行う作業に関連する作業を行う関連生産設備に関する情報と、プロファイル情報に基づいて作業を行う場合の注意事項とのうちの少なくとも１つを含む。このような構成によれば、基準プロファイル情報が、関連する作業者に関する情報と関連する生産設備に関する情報とを含むことによって、他の作業者の状態および他の生産設備の状態（すなわち、実質的に変更不能な条件）をも考慮しつつ、プロファイル情報を修正することができる。
　また、以上に記載された実施の形態によれば、作業支援装置は、生産計画収集部１２１と、生産実績収集部１２２とを備える。生産計画収集部１２１は、作業者と生産設備とが協働して行う作業の計画である生産計画を収集する。生産実績収集部１２２は、生産計画に基づいて行われた作業の実績である生産実績を収集する。そして、シミュレーション部１０７は、プロファイル情報評価部１０５における評価と生産計画と生産実績とに基づいて、プロファイル情報に基づいて生産計画が達成されない場合にのみ、修正方法と修正効果とを推定する。このような構成によれば、修正方法と修正効果との推定が、プロファイル情報に基づく作業によって生産計画が達成されない場合に限られるため、特に作業者に精神的な負担を強いる可能性のある不要不急の修正を抑制することができる。
　また、以上に記載された実施の形態によれば、作業支援装置は、プロファイル情報学習部１３１を備える。プロファイル情報学習部１３１は、少なくとも複数のプロファイル情報に基づいて機械学習を行い、基準プロファイル情報を更新する。そして、プロファイル情報評価部１０５は、機械学習を用いて更新された基準プロファイル情報を基準として、プロファイル情報を評価する。このような構成によれば、作業者情報に基づいて作業者の作業能力の向上などを機械学習し、また、生産設備情報に基づいて生産設備の経年劣化などを機械学習し、さらにそれらの学習結果を用いて基準プロファイル情報を更新することによって、プロファイル情報評価部１０５が行うプロファイル情報の評価、さらには、シミュレーション部１０７が行うプロファイル情報の修正のためのシミュレーションの精度を向上させることができる。
　また、以上に記載された実施の形態によれば、作業支援装置は、プロファイル相関推定部１４１を備える。プロファイル相関推定部１４１は、少なくとも複数のプロファイル情報に基づいて機械学習を行い、プロファイル情報同士の相関関係を推定する。そして、シミュレーション部１０７は、プロファイル情報同士の相関関係に基づいて修正方法を推定する。このような構成によれば、シミュレーション部１０７における、プロファイル情報が示す作業能力の低下原因の特定、または、プロファイル情報の修正方法の推定などを効率的に行うことができる。そのため、シミュレーション部１０７が行うシミュレーションの精度を向上させることができる。
　また、以上に記載された実施の形態によれば、作業支援システムは、上記の作業支援装置と、作業支援装置への情報の入力を行う入力部１２と、作業支援装置からの情報の出力を行う出力部１３とを備える。このような構成によれば、作業支援システムにおいて、作業者情報と生産設備情報とに基づいて、プロファイル情報の修正指示を決定することができる。よって、作業者情報と生産設備情報との双方の情報から得られる生産ライン２０１における作業能力の変化に基づいて生産ライン２０１における作業者と生産設備との少なくとも一方の作業などを自動的に修正することができるため、生産ラインにおける生産効率を向上させることができる。
　以上に記載された実施の形態によれば、作業支援方法において、生産設備と協働して作業を行う作業者に関する情報である少なくとも１つの作業者情報と、生産設備に関する情報である少なくとも１つの生産設備情報とに基づいて、作業者の作業能力と生産設備の作業能力とを含む情報である少なくとも１つのプロファイル情報を生成する。そして、作業者の基準となる作業能力と生産設備の基準となる作業能力とを含む情報である基準プロファイル情報を基準として、プロファイル情報を評価する。そして、プロファイル情報に対する評価に基づいて、プロファイル情報の修正方法と修正方法に起因する修正効果とを推定する。そして、修正効果に基づいて、対応する修正方法に基づく修正を行うための、作業者と生産設備とのうちの少なくとも一方に対する修正指示を決定する。
　このような構成によれば、作業者情報と生産設備情報とに基づいて生成されたプロファイル情報を基準プロファイル情報と比較することによって生産ライン２０１における作業能力の変化度合いを評価し、当該評価に基づいてプロファイル情報の修正方法とその修正効果とを推定し、さらに、当該修正方法を実現する修正指示を決定することができる。よって、作業者情報と生産設備情報との双方の情報から得られる生産ライン２０１における作業能力の変化に基づいて生産ライン２０１における作業者と生産設備との少なくとも一方の作業などを自動的に修正することができるため、生産ラインにおける生産効率を向上させることができる。
　なお、特段の制限がない場合には、それぞれの処理が行われる順序は変更することができる。
　また、上記の構成に本願明細書に例が示された他の構成を適宜追加した場合、すなわち、上記の構成としては言及されなかった本願明細書中の他の構成が適宜追加された場合であっても、同様の効果を生じさせることができる。
　＜以上に記載された実施の形態の変形例について＞
　以上に記載された実施の形態では、それぞれの構成要素の寸法、形状、相対的配置関係または実施の条件などについても記載する場合があるが、これらはすべての局面においてひとつの例であって、限定的なものではないものとする。
　したがって、例が示されていない無数の変形例、および、均等物が、本願明細書に開示される技術の範囲内において想定される。たとえば、少なくとも１つの構成要素を変形する場合、追加する場合または省略する場合、さらには、少なくとも１つの実施の形態における少なくとも１つの構成要素を抽出し、他の実施の形態における構成要素と組み合わせる場合が含まれるものとする。
　また、矛盾が生じない限り、以上に記載された実施の形態において「１つ」の構成要素が備えられる、と記載された場合に、当該構成要素が「１つ以上」備えられていてもよいものとする。
　また、本願明細書における説明は、本技術に関連するすべての目的のために参照され、いずれも、従来技術であると認めるものではない。
　また、以上に記載された実施の形態で記載されたそれぞれの構成要素は、ソフトウェアまたはファームウェアとしても、それと対応するハードウェアとしても想定され、ソフトウェアとしては、たとえば「部」などを称され、ハードウェアとしては、たとえば「処理回路」（ｃｉｒｃｕｉｔｒｙ）などと称される。
　また、本願明細書に開示される技術は、それぞれの構成要素が複数の装置に分散して備えられる場合、すなわち、複数の装置の組み合わせとしてのシステムのような態様であってもよいものとする。
　１，２，３，４　作業支援システム、１１，２１，３１，４１　作業支援装置、１２　入力部、１３　出力部、１０１　作業者情報収集部、１０２　作業者情報記憶部、１０３　生産設備情報収集部、１０４　生産設備情報記憶部、１０５，３００１　プロファイル情報評価部、１０６　評価結果記憶部、１０７　シミュレーション部、１０８　プロファイル情報記憶部、１０９　配信内容決定部、１１０　作業者配信部、１１１　生産設備配信部、１２１　生産計画収集部、１２２　生産実績収集部、１３１　プロファイル情報学習部、１４１　プロファイル相関推定部、２０１　生産ライン、２０２，２０３　ピッキングロボット、２０４　作業者、２０５　生産設備、２１１，２１２　部品台、１１０２Ａ，１１０２Ｂ　処理回路、１１０３　記憶装置、１１０４Ａ，１１０４Ｂ　入力装置、１１０５Ａ，１１０５Ｂ　出力装置、３００２　修正推定部、３００３　指示決定部。

Claims (13)

  1. 　生産設備と協働して作業を行う作業者に関する情報である少なくとも１つの作業者情報と、前記生産設備に関する情報である少なくとも１つの生産設備情報とに基づいて、前記作業者の作業能力と前記生産設備の作業能力とを含む情報である少なくとも１つのプロファイル情報を生成し、さらに、前記作業者の基準となる作業能力と前記生産設備の基準となる作業能力とを含む情報である基準プロファイル情報を基準として、前記プロファイル情報の変化度合いを評価するためのプロファイル情報評価部と、
    　前記プロファイル情報評価部における評価に基づいて、前記プロファイル情報の修正方法と前記修正方法に起因する修正効果とを推定するための修正推定部と、
    　前記修正効果に基づいて、対応する前記修正方法に基づく修正を行うための、前記作業者と前記生産設備とのうちの少なくとも一方に対する修正指示を決定するための指示決定部とを備える、
    　作業支援装置。
  2. 　請求項１に記載の作業支援装置であり、
    　前記修正効果は、対応する前記修正方法に基づく修正に伴う生産コストで示され、
    　前記指示決定部は、前記生産コストが最も小さくなる前記修正方法に基づく修正を行うための、前記修正指示の内容を決定する、
    　作業支援装置。
  3. 　請求項１または２に記載の作業支援装置であり、
    　前記修正推定部は、前記プロファイル情報が示す前記作業者の前記作業能力と前記生産設備の前記作業能力とのうちの少なくとも一方が、前記基準プロファイル情報が示す前記作業者の前記作業能力と前記生産設備の前記作業能力とのうちの少なくとも一方に近づくように、前記修正方法を推定する、
    　作業支援装置。
  4. 　請求項１から３のうちのいずれか１つに記載の作業支援装置であり、
    　前記基準プロファイル情報は、前記作業者情報と前記生産設備情報とにおける理論値、最良値、平均値、中央値、最高値または最低値のうちのいずれかに基づく情報である、
    　作業支援装置。
  5. 　請求項１から４のうちのいずれか１つに記載の作業支援装置であり、
    　前記基準プロファイル情報は、前記作業者が行う作業に関連する作業を行う関連作業者に関する情報と、前記生産設備が行う作業に関連する作業を行う関連生産設備に関する情報と、前記プロファイル情報に基づいて作業を行う場合の注意事項とのうちの少なくとも１つを含む、
    　作業支援装置。
  6. 　請求項１から５のうちのいずれか１つに記載の作業支援装置であり、
    　前記作業者と前記生産設備とが協働して行う作業の計画である生産計画を収集する生産計画収集部と、
    　前記生産計画に基づいて行われた作業の実績である生産実績を収集する生産実績収集部とをさらに備え、
    　前記修正推定部は、前記プロファイル情報評価部における前記評価と前記生産計画と前記生産実績とに基づいて、前記プロファイル情報に基づいて前記生産計画が達成されない場合にのみ、前記修正方法と前記修正効果とを推定する、
    　作業支援装置。
  7. 　請求項１から６のうちのいずれか１つに記載の作業支援装置であり、
    　少なくとも複数の前記プロファイル情報に基づいて機械学習を行い、前記基準プロファイル情報を更新するプロファイル情報学習部をさらに備え、
    　前記プロファイル情報評価部は、機械学習を用いて更新された前記基準プロファイル情報を基準として、前記プロファイル情報を評価する、
    　作業支援装置。
  8. 　請求項１から７のうちのいずれか１つに記載の作業支援装置であり、
    　少なくとも複数の前記プロファイル情報に基づいて機械学習を行い、前記プロファイル情報同士の相関関係を推定するためのプロファイル相関推定部をさらに備え、
    　前記修正推定部は、前記プロファイル情報同士の相関関係に基づいて前記修正方法を推定する、
    　作業支援装置。
  9. 　請求項１から８のうちのいずれか１つに記載の作業支援装置と、
    　前記作業支援装置への情報の入力を行う入力部と、
    　前記作業支援装置からの情報の出力を行う出力部とを備える、
    　作業支援システム。
  10. 　生産設備と協働して作業を行う作業者に関する情報である少なくとも１つの作業者情報と、前記生産設備に関する情報である少なくとも１つの生産設備情報とに基づいて、前記作業者の作業能力と前記生産設備の作業能力とを含む情報である少なくとも１つのプロファイル情報を生成し、
    　前記作業者の基準となる作業能力と前記生産設備の基準となる作業能力とを含む情報である基準プロファイル情報を基準として、前記プロファイル情報を評価し、
    　前記プロファイル情報に対する評価に基づいて、前記プロファイル情報の修正方法と前記修正方法に起因する修正効果とを推定し、
    　前記修正効果に基づいて、対応する前記修正方法に基づく修正を行うための、前記作業者と前記生産設備とのうちの少なくとも一方に対する修正指示を決定する、
    　作業支援方法。
  11. 　請求項１０に記載の作業支援方法であり、
    　前記修正効果は、対応する前記修正方法に基づく修正に伴う生産コストの変化で示され、
    　前記修正指示を決定することは、変化後の前記生産コストが最も小さくなる前記修正方法に基づく修正を行うための、前記修正指示の内容を決定することである、
    　作業支援方法。
  12. 　請求項１０または１１に記載の作業支援方法であり、
    　前記修正方法を推定することは、前記プロファイル情報が示す前記作業者の前記作業能力と前記生産設備の前記作業能力とのうちの少なくとも一方が、前記基準プロファイル情報が示す前記作業者の前記作業能力と前記生産設備の前記作業能力とのうちの少なくとも一方に近づくように、前記修正方法を推定することである、
    　作業支援方法。
  13. 　請求項１０から１２のうちのいずれか１つに記載の作業支援方法であり、
    　前記作業者と前記生産設備とが協働して行う作業の計画である生産計画と、前記生産計画に基づいて行われた作業の実績である生産実績とを収集し、
    　前記修正方法と前記修正効果とを推定することは、前記プロファイル情報に対する評価と前記生産計画と前記生産実績とに基づいて、前記プロファイル情報に基づいて前記生産計画が達成されない場合にのみ、前記修正方法と前記修正効果とを推定することである、
    　作業支援方法。
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