WO2023199697A1 - 作業者負担判定装置及び作業者負担判定方法 - Google Patents

作業者負担判定装置及び作業者負担判定方法 Download PDF

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WO2023199697A1
WO2023199697A1 PCT/JP2023/010727 JP2023010727W WO2023199697A1 WO 2023199697 A1 WO2023199697 A1 WO 2023199697A1 JP 2023010727 W JP2023010727 W JP 2023010727W WO 2023199697 A1 WO2023199697 A1 WO 2023199697A1
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worker
burden
work
determination
correlation coefficient
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PCT/JP2023/010727
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博明 坂本
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博明 坂本
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    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations

Definitions

  • the present invention relates to a worker burden determination device and a worker burden determination method.
  • Patent Document 1 discloses a conventional safety and health management monitoring device.
  • a safety and health management monitor device is a device that manages the safety and health of workers at a work site, and uses data such as the worker's body temperature, blood pressure, and pulse rate obtained through a wearable computer. Then, the feature extraction unit of the safety and health management monitoring device collects, for example, physical load information such as the load during work from a load sensor worn by the worker, and information such as the worker's heart rate obtained via the wearable computer. It has the ability to extract the physical characteristics of workers for each task based on psychological load information. Note that the above-mentioned physical characteristics refer to, for example, a cross-correlation value that reflects individual differences by adding physiological load to the general load state obtained from work content and physical load.
  • the feature extraction unit includes a calculation unit that calculates a cross-correlation function, and calculates a cross-correlation function between the physical load and physiological load of the worker for each work content. Then, the safety and health management unit of the safety and health management monitor device generates a threshold value from multiple physical characteristics of each worker, compares the threshold value with the above-mentioned cross-correlation function, and, according to the result of the comparison calculation, issue a warning.
  • the conventional safety and health management monitoring device requires a worker to wear work clothes with a built-in wearable computer, and continuously obtains the health status of the worker via various sensors attached to the body.
  • the above-mentioned safety and health management monitoring device grasps the stress and the like related to the work load, taking into account individual differences, and reflects this in the work plan and the like.
  • the body load information handled by the above-mentioned safety and health management monitoring device is information such as the load during work, and is intended for so-called heavy labor that uses the whole body at civil engineering sites, etc., and for factory assembly sites, etc. It is not intended for labor that involves repeating the same task using the worker's upper limbs.
  • the conventional safety and health management monitoring device there is a problem in that it is not possible to determine the burden of stress, etc. felt by the worker in the brain by the worker thinking about the content of the work.
  • hypothalamic temperature which is an example of core body temperature, or core body temperature that reflects hypothalamic temperature
  • workers to the right processes there is a risk of deterioration of the working environment for workers due to stress and other burdens on the workers, and for companies, there is a risk of improving labor productivity.
  • there are issues such as worsening worker turnover and difficulty in securing human resources in the first place.
  • the present invention has been made in view of the above circumstances, and measures the eardrum temperature, which reflects the hypothalamic temperature, which makes it easy to detect the burden on the brain of the worker, and uses it to determine the burden on the worker.
  • the present invention provides a worker burden determining device and a worker burden determining method that improve the working environment of workers and improve labor productivity.
  • the worker burden determination device of the present invention is a worker burden determination device that determines the worker burden for the same work when the worker repeatedly performs the same work.
  • a tympanic membrane temperature measurement unit that measures the tympanic membrane temperature, which reflects the temperature of the hypothalamus of the worker, multiple times during one work and obtains temperature data;
  • an arithmetic control unit that calculates an eardrum temperature variation coefficient CV for each number of times the same task is performed using temperature data;
  • a correlation coefficient r1 for the transition of the coefficient CV is calculated, and the correlation coefficient r1 is compared with a first threshold value set in advance.
  • the worker burden determination device determines the worker burden for the same work by the worker, , the eardrum temperature measurement unit of the worker burden determination device measures the eardrum temperature, which reflects the temperature of the hypothalamus of the worker, multiple times while the worker performs the same task once; a data acquisition step of acquiring temperature data of the worker; and a first calculation step in which the arithmetic control unit of the worker burden determination device calculates the eardrum temperature variation coefficient CV from the temperature data for each number of times the same work is performed.
  • a second calculation step in which the arithmetic control unit of the worker burden determination device calculates a correlation coefficient r1 for the change in the eardrum temperature variation coefficient CV with the number of times the same task is performed; a determination step in which the arithmetic control unit of the burden determination device determines the worker burden for the same work using the eardrum temperature variation coefficient CV and the correlation coefficient r1, and in the determination step, the A first method that compares the correlation coefficient r1 with a first threshold value set in advance, and determines that the burden on the worker due to the same work is small if the correlation coefficient r1 is less than or equal to the first threshold value.
  • a second determination is made in which it is determined that the burden on the worker due to the same work is large if the correlation coefficient r1 is larger than the first threshold value.
  • the worker burden determination device of the present invention includes a tympanic membrane temperature measurement section that measures the tympanic membrane temperature, which reflects the hypothalamic temperature, multiple times in a work environment where a worker repeatedly performs the same task, and the tympanic membrane temperature. It has an arithmetic control section that calculates an eardrum temperature variation coefficient CV using the temperature data input from the temperature measurement section. Then, the arithmetic control unit determines the burden on the worker for the work using the eardrum temperature variation coefficient CV.
  • the above-mentioned worker burden is visualized using a worker burden determination device, and managers can grasp the individual abilities of workers, place the right workers in the right places, and improve the worker's working environment. At the same time, labor productivity will be increased.
  • the worker burden determination method of the present invention includes a data acquisition step of acquiring temperature data of the eardrum temperature, which reflects the hypothalamic temperature, during the worker's work in a work environment where the worker repeatedly performs the same task.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating the configuration of a worker burden determination device that is an embodiment of the present invention.
  • 1 is a schematic diagram illustrating the configuration of a worker burden determination device that is an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a schematic diagram illustrating elemental technology used in a worker burden determination method of a worker burden determination device that is an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a schematic diagram illustrating elemental technology used in a worker burden determination method of a worker burden determination device that is an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a schematic diagram illustrating elemental technology used in a worker burden determination method of a worker burden determination device that is an embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating the configuration of a worker burden determination device that is an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a schematic diagram illustrating elemental technology used in a worker burden determination method of a worker burden determination device that is an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a schematic diagram illustrating
  • 1 is a graph illustrating a method for determining a worker's burden by implementing work training using a worker's burden determining device according to an embodiment of the present invention.
  • 1 is a graph illustrating a method for determining a worker's burden by implementing work training using a worker's burden determining device according to an embodiment of the present invention.
  • 1 is a graph illustrating a method for determining a worker's burden by implementing work training using a worker's burden determining device according to an embodiment of the present invention.
  • 1 is a graph illustrating a method for determining a worker's burden by implementing work training using a worker's burden determining device according to an embodiment of the present invention.
  • 1 is a graph illustrating a method for determining a worker's burden by implementing work training using a worker's burden determining device according to an embodiment of the present invention.
  • 1 is a graph illustrating a method for determining a worker's burden by implementing work training using a worker's burden determining device according to an embodiment of the present invention.
  • 1 is a graph illustrating a method for determining a worker's burden by implementing work training using a worker's burden determining device according to an embodiment of the present invention.
  • 1 is a graph illustrating a method for determining a worker's burden by implementing work training using a worker's burden determining device according to an embodiment of the present invention.
  • 1 is a graph illustrating a method for determining a worker's burden by implementing work training using a worker's burden determining device according to an embodiment of the present invention.
  • 2 is a graph illustrating a method for determining a worker's burden on work by implementing work training using a worker burden determining device according to an embodiment of the present invention.
  • 1 is a graph illustrating a method for determining a worker's burden by implementing work training using a worker's burden determining device according to an embodiment of the present invention.
  • 1 is a graph illustrating a method for determining a worker's burden by implementing work training using a worker's burden determining device according to an embodiment of the present invention.
  • 1 is a graph illustrating a method for determining a worker's burden by implementing work training using a worker's burden determining device according to an embodiment of the present invention.
  • 2 is a flowchart illustrating appropriate personnel assignment to a production line using a worker burden determination method according to an embodiment of the present invention.
  • FIGS. 1A and 1B are schematic diagrams illustrating the configuration of the worker burden determination device 10 of this embodiment.
  • FIGS. 2A to 2C are schematic diagrams illustrating elemental techniques used in the worker burden determination method of the worker burden determination apparatus 10 of this embodiment.
  • FIG. 3 is a schematic diagram illustrating stored data such as measurement data and calculation data of the worker burden determination device 10 of this embodiment.
  • the worker burden determination device 10 of the present embodiment is, for example, used to determine the work load based on the influence of job readiness and work difficulty, in order to properly place new workers P on the production line of a factory so that they can become established and become effective at an early stage. This is a device that visualizes the burden on the worker P.
  • the company uses the worker burden determination device 10 to understand the individual abilities of each worker P before assigning the worker P to the work line, thereby improving the working environment of the worker P and The purpose is to improve labor productivity on the production line.
  • the worker burden determination device 10 mainly includes an eardrum temperature measurement unit 11 that measures the eardrum temperature of the worker P, and measures the required work time T for each single task of the worker P.
  • the present invention includes a working time measurement section 12 for determining the work time, a calculation control section 13 for determining the worker's burden using the measurement data, and a display section 14 for displaying the determination result determined by the calculation control section 13.
  • the above measurement data is transmitted from each measurement section 11, 12 to the calculation control section 13 via the communication network 15 (see FIG. 1B).
  • the communication network 15 is a network system that is constructed using wires such as a wireless LAN, an in-house PHS, and a LAN cable installed at a work site such as a factory, and transmits various data.
  • FIG. 1B shows an example in which the worker burden determination device 10 is constructed on a production line.
  • the eardrum temperature measuring section 11 an eardrum temperature measuring device 16 that can be worn by the worker P on his or her own ear during work is used.
  • a touch panel 17 installed on the workbench is used.
  • the calculation control unit 13 a personal computer 13A and a server 13B are used.
  • the eardrum temperature measuring device 16 and the touch panel 17 are connected to the personal computer 13A and the server 13B via the communication network 15 so as to be able to transmit and receive data.
  • the arithmetic control section 13 may include only the personal computer 13A, and the measurement data and the like may be stored in the memory of the personal computer 13A.
  • a eardrum temperature measuring device 16 manufactured by Technonext Co., Ltd., product number BL100 is used.
  • the eardrum temperature measuring device 16 is a measuring device that measures eardrum temperature, which is core body temperature, using a non-contact infrared sensor.
  • the eardrum temperature measurement section 11 is connected to the calculation control section 13 via the communication network 15, and transmits the measurement data acquired from each worker P to the calculation control section 13 in real time. Note that the above measurement data may be stored in the internal memory of the eardrum temperature measuring section 11 and transferred to the arithmetic control section 13 after the work is completed.
  • the eardrum temperature measurement unit 11 measures the eardrum temperature of the worker P multiple times from the start to the end of the same task.
  • the arithmetic control unit 13 as the number of times the eardrum temperature is measured increases, the calculation accuracy of the correlation coefficient r1 with respect to the transition of the eardrum temperature variation coefficient CV accompanying the number of times of the same work, which will be described later, is improved. Therefore, in this embodiment, data is collected once every two seconds in consideration of the capacity of the rechargeable battery of the eardrum temperature measuring device 16 that is actually used, the immediacy of measurement data, etc. Any design change is possible by changing the measurement time interval to 5 seconds or less.
  • a touch panel 17 with a timer function is used as the work time measuring section 12.
  • the work time measuring unit 12 is arranged near the workbench, and when the worker P starts one same work, the work time measurement unit 12 starts measuring the work time T by touching the start button on the touch panel 17. do. Similarly, after completing the above-mentioned work, the worker P touches the stop button on the touch panel 17 to end the measurement of the required time T for the work. Then, the work time measurement unit 12 measures the required work time T for each of the same tasks performed by each worker P, and transmits the measured data to the calculation control unit 13 in real time via the communication network 15.
  • an image processing device that photographs the working situation on the workbench may be used as the working time measuring section 12.
  • the start and end points of one and the same work by the worker P are recognized from the image data of the image processing device, the required time T for the work is calculated, and then the time required for the work is transmitted via the communication network 15.
  • the measurement data at time T is transmitted to the calculation control section 13.
  • the measurement data may be stored in the internal memory of the work time measurement section 12 and transferred to the calculation control section 13 after the work is completed.
  • the arithmetic control unit 13 includes a CPU (CENTRAL PROCESSING UNIT), a ROM (READ ONLY MEMORY), a RAM (RANDOM ACCESS MEMORY), and the like. As described above, as the calculation control unit 13, the CPU of the personal computer 13A or the like is used. Then, using the power approximation formula, linear approximation formula, and coefficient of variation calculation formula of the known Excel function, we calculate the correlation coefficient r1 for the change in the eardrum temperature variation coefficient CV with the number of times the same work is repeated, and the number of times the same work is performed. The correlation coefficient r2, etc. with respect to the change in the time T required for one operation is calculated.
  • a CPU CENTRAL PROCESSING UNIT
  • ROM READ ONLY MEMORY
  • RAM RANDOM ACCESS MEMORY
  • the arithmetic control unit 13 is not limited to the use of the power approximation formula of the known Excel function; the approximation formula is used when the transition of the CV value of the eardrum temperature variation coefficient CV tends to converge. It is also possible to use a known approximation formula, such as a logarithmic approximation formula.
  • the arithmetic control unit 13 determines the burden on the worker P for work training, etc. by comparing the calculated correlation coefficients r1, r2, etc. with a first threshold value etc. as a preset determination criterion. It becomes possible to visualize the results.
  • the arithmetic control unit 13 has a storage unit (not shown), and the storage unit is configured with a nonvolatile memory such as an electrically erasable programmable read-only memory (EEPROM), for example.
  • EEPROM electrically erasable programmable read-only memory
  • the server 13B may be used as the storage unit. Then, the arithmetic control unit 13 stores the measurement data, the calculated correlation coefficients r1 and r2, the eardrum temperature variation coefficient CV, the significance level p1, the first to third threshold values set in advance, and the like.
  • the monitor 18 displays the determination result calculated by the arithmetic control unit 13 via the communication network 15, and can also display the worker burden such as the work proficiency level of the worker P in real time. Then, the worker P can improve his or her work proficiency by checking the above-mentioned determination result and increasing his or her concentration on the work during the work. On the other hand, by checking the above determination result and recognizing his or her own stress state, the worker P can also try to relieve his or her stress, such as by consciously taking deep breaths between tasks.
  • Sublic analysis is one of the analysis methods located in the behavior study of IE (work study) method. And sublic analysis is F. B. This is a method devised by Gilbreth that analyzes basic movements common to all types of work by breaking them down into 18 types of sublics.
  • the first category refers to the movements that are mainly performed with the upper limbs and are necessary for work, and specifically include eight movements: stretching, grasping, carrying, releasing, positioning, using, assembling, and disassembling.
  • the second category refers to actions that are performed by the sense organs and brain and slow down work, and specifically include five actions: searching, selecting, investigating, thinking, and preparing.
  • the third category refers to actions that are unnecessary for work, and includes five actions: finding, continuing to grasp, unavoidable delay, avoidable delay, and resting.
  • the worker burden determination device 10 of this embodiment uses the following two types of work training as an example for numerically determining the worker burden including the work proficiency level of the worker P. Set.
  • the work training includes screw tightening work training, which mainly consists of the above-mentioned first classification, and harness wiring work training, which is a series of actions in which the above-mentioned second classification is attached to the above-mentioned first classification. , prepare. It should be noted that work training can be prepared with various levels of difficulty by combining the movements of the first and second classifications of sublic analysis.
  • the vocational readiness of each worker P is evaluated.
  • the purpose is to determine whether each worker P's personal ability can be adapted to the second classification, taking into account the degree of If the second classification is included in the elemental work of the same work and the occurrence rate is high, the difficulty of the work increases, which may be a burden on the worker and may be a factor that impedes work proficiency. It is from.
  • FIG. 2B a drawing described in Subaru Mental Clinic (http://ashiya-subaru.org/index.php) is cited and a part thereof is shown in a modified form.
  • the eardrum temperature which is one of the indicators of core body temperature, best reflects the temperature of the hypothalamus, which is the temperature regulating center.
  • the eardrum temperature reflects the brain temperature from the internal carotid artery blood temperature flowing to the hypothalamus, and by measuring the temperature change, it is considered to be an index for grasping the burden on the brain.
  • the hypothalamus is the center of the autonomic nervous system, and it is close to the limbic system, which is the center of emotions (anxiety, irritation, tension, etc.), and the effects of emotions and the autonomic nervous system are closely related. It is thought that it is related to. For this reason, measuring the temperature of the hypothalamus, which is close to the limbic nerve network, is considered effective in understanding the state of physical excitement caused by emotional excitement during the learning process of a task.
  • the eardrum best reflects the temperature change of the internal carotid artery that flows directly below the eardrum, and since the worker burden determination device 10 of this embodiment cannot directly measure the hypothalamic temperature, we The temperature of the eardrum, which most accurately reflects the temperature, will be measured and used as data for determining the burden on the worker. In this embodiment, it is difficult to directly measure the hypothalamus temperature with current device technology, and the measure is taken by measuring the eardrum temperature, but the present invention is not limited to this case. For example, if it becomes possible to directly measure hypothalamic temperature in the future, that device will be able to do so.
  • FIG. 2C a drawing described in "Masashi Wada, Health Promotion 1st Edition” is quoted and a part of it is shown after being processed.
  • the brain temperature changes drastically during the warning reaction period when the worker is in a state of physical excitement. It is thought that the eardrum temperature reflects the above changes via the internal carotid artery that flows to the hypothalamus.
  • the validity of the worker burden determination method using the worker burden determination device 10 of the present embodiment was verified based on the results obtained in the preliminary investigation of the hypothalamic action, which appears as an influence of work load on the brain.
  • the findings of instant changes in eardrum temperature will be applied to this study, making it possible to visualize and index the burden on workers during the learning process.
  • FIG. 3 shows an example of the data storage status in the arithmetic control unit 13 of the worker burden determination device 10.
  • the first sheet contains the work start time, work duration T, eardrum temperature coefficient of variation CV for the same work that is repeated multiple times. , target time, etc. are stored in association with each other.
  • the second sheet contains the measurement data of the eardrum temperature measured, for example, once every 2 seconds from the start time of the work for each single task. be remembered. Then, in the arithmetic control unit 13, after completing one same task, the standard deviation and average value are calculated using the function of Excel using the above measurement data, and the eardrum temperature variation coefficient CV for one same task is calculated. and stores it in the first sheet. Note that the calculation control section 13 of this embodiment corresponds to the first calculation means of the present invention.
  • the measurement interval by the eardrum temperature measurement unit 11 can be changed to any design within 5 seconds, and by measuring the temperature in more detail, the determination by the worker burden determination device 10 is possible. Accuracy is increased.
  • FIGS. 4A to 6 are graphs illustrating changes in the eardrum temperature of the worker P during screw tightening work training using the worker burden determination device 10 of this embodiment.
  • FIG. 5 is a graph illustrating the correlation coefficients r1 and r2 between the number of times of work, the eardrum temperature variation coefficient CV, and the required time T for screw tightening work training using the worker burden determination device 10 of this embodiment.
  • FIG. 6 is a graph illustrating the correlation between the required work time T and the eardrum temperature variation coefficient CV using the worker burden determination device 10 of this embodiment.
  • the screw tightening work training includes, for example, the work of fixing the housing of an electronic device or the like by tightening screws.
  • worker P mainly aligns the front and back casings, inserts screws into the screw insertion holes provided in the casings, and then uses a tool such as an electric screwdriver. and then tighten the screws mentioned above.
  • the operations included in the screw tightening work training are mainly composed of operations that belong to the first category of the above-mentioned sublic analysis.
  • FIG. 4A shows the change in eardrum temperature at the initial stage of the number of tasks in the screw tightening training. As shown in the figure, there are small changes in the eardrum temperature within the range of approximately 36.4 degrees to 36.8 degrees, but there are generally no large changes, indicating that it remains stable. confirmed. In addition, in the worker P, a slightly large temperature change in the eardrum temperature was observed immediately after starting the work.
  • FIG. 4B shows the change in eardrum temperature at the final stage of the number of tasks in the screw tightening training. As shown in the figure, there are small changes in the eardrum temperature within the range of approximately 36.5 degrees to 36.7 degrees, but there are generally no large changes, indicating that it remains stable. confirmed.
  • Figure 5 shows a graph created using the power approximation formula of the Excel function, with the number of tasks for screw tightening work training set on the horizontal axis, the coefficient of variation of the eardrum temperature CV and the required time T on the vertical axes.
  • white circles indicate the eardrum temperature variation coefficient CV according to the number of operations
  • black circles indicate the required time T for the operation depending on the number of operations.
  • the calculation control section 13 of this embodiment corresponds to the second calculation means of the present invention.
  • a first threshold value for determining the worker burden from the correlation coefficients r1 and r2 Set it to -0.5.
  • the setting value of the first threshold is not limited to -0.5, and can be set arbitrarily while taking into account the content of each individual work, such as the difficulty level of work training.
  • the first threshold value for example, when determining the correlation as the correlation coefficient r1 of the change in the eardrum temperature variation coefficient CV with the number of operations, or when using multiple data of the correlation coefficient r1 and a certain variable.
  • the first threshold value is also set when determining the correlation with.
  • the arithmetic control unit 13 of the worker burden determination device 10 determines that there is a high correlation between the number of tasks and the eardrum temperature variation coefficient CV, and the worker burden is determined to be high. is small, and a first determination is made that "the worker P is suitable for the target work training". On the other hand, if r1>-0.5, it is determined that there is a low correlation between the number of tasks and the eardrum temperature coefficient of variation CV, and the burden on the worker is large. A second determination is made that the item is nonconforming.
  • the calculation control unit 13 of the worker burden determination device 10 determines that there is a high correlation between the number of tasks and the required time T, and the worker P The worker's work proficiency level is high, the burden on the worker is small, and the above first determination is made.
  • r2>-0.5 it is determined that there is a weak correlation between the number of tasks and the required time T, and the work proficiency level of worker P is low, the burden on the worker is large, and the above A second determination is made.
  • the calculation control unit 13 determines that the correlation coefficient r1 ⁇ -0.5, and the correlation coefficient r2 ⁇ -0. 5, the worker P makes the first determination that he/she is suitable for the screw tightening work training.
  • the arithmetic control unit 13 sets the CV value of the eardrum temperature variation coefficient CV to the second value in the correlation between the number of tasks and the eardrum temperature variation coefficient CV shown in FIG. It may be determined whether or not the value converges to a threshold value of .
  • the arithmetic control unit 13 sets 0.001 as the second threshold value as a criterion.
  • the eardrum temperature measuring section 11 As described above, as the eardrum temperature measuring section 11, the eardrum temperature measuring device 16 manufactured by Technonext Co., Ltd., product number BL100 is used.
  • the measurement variation rate of the eardrum temperature by the eardrum temperature measuring device 16 is set at 0.1% according to the manufacturer's specifications. Therefore, if the eardrum temperature variation coefficient CV shown in FIG. 5 falls within this 0.1%, it can be considered that the burden on the operator is alleviated.
  • the CV value of the eardrum temperature variation coefficient CV converged to the second threshold value or less for the number of tasks.
  • the setting value of the second threshold is not limited to 0.001, but may be set arbitrarily depending on the measurement variation rate of the eardrum temperature with the eardrum temperature measuring device 16 used. I can do it.
  • the worker P makes the first determination that the screw tightening work training is suitable, similar to the determination results from the correlation coefficients r1 and r2 described above.
  • the arithmetic control unit 13 calculates the significance level p1 from the correlation between the required work time T and the eardrum temperature variation coefficient CV, even when increasing the accuracy of the judgment result of the worker P. good.
  • the calculation control section 13 of this embodiment corresponds to the third calculation means of the present invention.
  • FIG. 6 shows a graph created using the linear approximation formula of the Excel function, with the required work time T set on the horizontal axis and the eardrum temperature variation coefficient CV set on the vertical axis. As shown in the figure, in the correlation between the required work time T and the eardrum temperature variation coefficient CV using a linear approximation formula, 0.032689 was calculated as the significance level p1.
  • the arithmetic control unit 13 sets 0.05 as the third threshold for determining the worker burden from the significance level p1.
  • the setting value of the third threshold is not limited to 0.05, and can be arbitrarily set in consideration of the content of each work, such as the difficulty level of work training.
  • screw tightening work training consists of the actions of the first category of servic analysis, does not require thinking by the worker P himself, and is a simple task, so It is thought that no significant change in eardrum temperature was observed even though the work was repeated.
  • the screw tightening work training imposes a small workload on the worker P, the brain is less likely to feel stress during the warning reaction period, and the change in brain temperature is within a small range. It is thought that the situation has changed over time. Further, it is considered that tasks such as screw tightening training and the like that are classified into the first category of the servlic analysis have a low workload and are easily suitable for new workers P and the like.
  • FIGS. 7A to 9 a method for determining worker burden regarding harness wiring work training using the worker burden determining device 10 at the above-mentioned acceptance training site will be described.
  • 7A and 7B are graphs illustrating changes in the eardrum temperature of the worker P during harness wiring work training using the worker burden determination device 10 of this embodiment.
  • FIG. 8 is a graph illustrating the correlation between the number of tasks for harness wiring work training, the eardrum temperature variation coefficient CV, and the required work time T using the worker burden determination device 10 of this embodiment.
  • FIG. 9 is a graph illustrating the correlation between the required work time T and the eardrum temperature variation coefficient CV using the worker burden determination device 10 of this embodiment.
  • the training for harness wiring work involves, for example, the work of electrically connecting electronic components inside a housing of an electronic device or the like using a harness.
  • worker P mainly prepares the back side housing to which the electronic board etc. are fixed and the harness to be wired, searches for the harness connection point and the place to fix the harness, and uses the tools.
  • the work of fixing the harness to the electronic board and electronic components is performed using the following.
  • the motions included in the harness wiring work training are configured as a series of motions in which approximately 30% of the first and second classifications of the sublic analysis are added.
  • the harness wiring training is more difficult than the screw tightening training, and the workload placed on the worker P is also higher.
  • FIG. 7A shows the change in eardrum temperature at the initial stage of the number of tasks in the harness wiring work training.
  • the eardrum temperature generally changes with small changes within the range of about 36.0 degrees to 36.8 degrees, but there are large changes in the eardrum temperature in places. From the above, in the series of actions in which the second classification was attached to the first classification of the sublic analysis, the workload was added to the brain and the temperature of worker P's eardrum changed, but he was able to perform the above series of actions without hesitation. At times, it was confirmed that the eardrum temperature of worker P remained stable.
  • the above series of operations includes, for example, when wiring the harness, "while being careful (while checking) so that the harness does not come off the claws of the casing" as described in the second category, and "While wiring the harness as shown in the first category". This means that the action of ⁇ determining the position of the harness'' is performed in a series without being separated.
  • FIG. 7B shows the change in eardrum temperature at the final stage of the number of tasks in the harness wiring work training.
  • the eardrum temperature generally changes with small changes within the range of about 36.4 degrees to 36.8 degrees, but as shown by the circle mark 21 and its frame mark 24, it is clear that the work training A difference can be seen in the change in eardrum temperature towards the end. From the above, similar to the view shown in Figure 7A, not only is a workload applied to the brain during the above series of actions in the sublic analysis, but also some stress such as a psychological load is placed on the worker P towards the end of the work training. It was confirmed that it was added to the brain.
  • Figure 8 shows a graph created using the power approximation formula of the Excel function, with the number of tasks for harness wiring work training set on the horizontal axis, the eardrum temperature variation coefficient CV and the required time T on the vertical axes.
  • white circles indicate the eardrum temperature variation coefficient CV according to the number of operations
  • black circles indicate the required time T for the operation depending on the number of operations.
  • the calculation control unit 13 determines that the correlation coefficient r1>-0.5 and the correlation coefficient r2 ⁇ -0. 5, and the worker P makes the second determination that the worker P is not suitable for the harness wiring work training.
  • the arithmetic control unit 13 sets the CV value of the eardrum temperature variation coefficient CV in the correlation between the number of tasks and the eardrum temperature variation coefficient CV shown in FIG. It may be determined whether or not the number of operations converges to a second threshold value or less.
  • the arithmetic control unit 13 calculates the significance level p1 from the correlation between the required work time T and the eardrum temperature variation coefficient CV, even when increasing the accuracy of the judgment result of the worker P. good.
  • the harness wiring work training is configured as a series of operations in which about 30% of the first classification of the sublic analysis is accompanied by the second classification.
  • the harness wiring work training since the above series of actions requires thinking by the worker P himself, it is thought that large changes in eardrum temperature were observed while repeating the same task, especially in the early stages of the number of tasks when the worker P was not used to the task. .
  • the harness wiring work training had a large workload, the brain was likely to feel stress during the warning reaction period, and it is thought that the change in brain temperature also changed significantly.
  • FIGS. 10A and 10B are graphs illustrating changes in the eardrum temperature of the worker P during harness wiring work training using the worker burden determination device 10 of this embodiment.
  • FIG. 11 is a graph illustrating the correlation between the number of tasks for harness wiring work training, the eardrum temperature variation coefficient CV, and the required work time T using the worker burden determination device 10 of this embodiment.
  • FIG. 12 is a graph illustrating the correlation between the required work time T and the eardrum temperature variation coefficient CV using the worker burden determination device 10 of this embodiment.
  • the graphs shown in FIGS. 10A to 12 are based on the data measured by the same worker P after the normal working hours described above with the consent of the worker described using FIGS. 7A to 9. This is the created graph.
  • the work training shown in FIGS. 10A to 12 has the same content as the work training shown in FIGS. 7A to 9, and the data measurement method and data calculation method are also the same.
  • FIGS. 10A to 12 reference will be made to the explanations of FIGS. 7A to 9 as appropriate. Note that the work training was carried out immediately after the work training shown in FIGS. 7A to 9.
  • the calculation control unit 13 determines that the correlation coefficient r1>-0.5 and the correlation coefficient r2 ⁇ -0.5, and the worker P attends the harness wiring work training. The second determination of non-conformity is made.
  • the correlation coefficient r1 which would normally be a negative correlation, turned out to be a positive correlation.
  • results were obtained that were significantly separated from the first threshold value.
  • most of the CV values of the tympanic membrane temperature coefficient of variation CV did not converge to 0.001 or less, which is the second threshold value, but significantly increased compared to the first threshold value.
  • the correlation coefficient r2 satisfied the condition of -0.5 or less, and the required time T was shortened each time the task was repeated, resulting in a result that generally cleared the target time. From this judgment result, it is thought that the burden on workers does not necessarily decrease with the time required to learn the work, so it is difficult to judge the effectiveness of work training based only on the time required to learn the work. It is also considered necessary to consider gender.
  • vocational readiness refers to a state in which the necessary conditions are prepared for worker P to start (including resumption of) vocational life.
  • the worker P's consent was obtained, but the work training was conducted outside of working hours as requested by Worker P.
  • Worker P was not prepared for the job and his concentration was affected.
  • FIG. 13 is a graph illustrating the correlation between the number of tasks for work training, the eardrum temperature variation coefficient CV, and the required work time T using the worker burden determination device 10 of this embodiment. Note that the work training shown in FIG. 13 uses different content from the above-described screw tightening work training and harness wiring work training.
  • the manager Based on the above, during the interview with worker P, the manager explains that the first determination by the worker burden determination device 10 has been made and that the worker is compatible with this work training, and also explains that the predicted number of work As a result, it is possible to increase the motivation of the worker P by explaining that it is possible to clear the target time by repeating the same task approximately 182 to 205 times.
  • FIG. 14 is a flowchart illustrating appropriate personnel assignment to a production line using the above-described worker burden determination method.
  • the administrator aims to appropriately allocate workers P to the production line for launching a new model, and the administrator performs each task for launching a new model.
  • the administrator By presetting a plurality of work trainings along the process and imposing them on the worker P, it is possible to grasp the individual ability of the worker P before allocating the process.
  • step S11 the administrator explains to the worker P the contents of a plurality of preset work trainings.
  • work training include screw tightening work training and harness wiring work training described using FIGS. 4A to 12.
  • step S12 the worker P starts the above-mentioned work training.
  • the worker P repeatedly performs the above-mentioned work training multiple times with the aim of completing the same work once within a set target time.
  • step S13 the work time measurement unit 12 of the worker burden determination device 10 measures the required work time T for each of the same tasks performed by the worker P, and transmits the measured data to the arithmetic and control unit via the communication network 15. Send to 13. Then, as explained using FIG. 3, the arithmetic control unit 13 stores the measured data of the required work time T in association with various data for each number of times of work.
  • step S14 the eardrum temperature measurement unit 11 of the worker burden determination device 10 measures the eardrum temperature of the worker P multiple times from the start to the end of one task. Then, the eardrum temperature measurement section 11 transmits the measured data to the calculation control section 13 via the communication network 15. Then, the arithmetic control unit 13 stores the measurement data of the eardrum temperature for each number of operations, as explained using FIG. 3 .
  • step S15 the arithmetic control unit 13 calculates the eardrum temperature variation coefficient CV for each number of operations from the measurement data stored in step S14.
  • the arithmetic control unit 13 then associates and stores the required work time T and the eardrum temperature variation coefficient CV for each single task.
  • step S16 the arithmetic control unit 13 uses the power approximation formula of the Excel function to calculate the correlation coefficient r1 for the change in the eardrum temperature variation coefficient CV with the number of times the same work is repeated, and the correlation coefficient r1 with the number of times the same work is repeated. Correlation coefficient r2 etc. with respect to changes in working time are calculated.
  • step S17 the calculation control unit 13 compares the correlation coefficients r1 and r2 calculated in step S16 with the first threshold value, and determines the worker burden such as the work proficiency level of the worker P. As described above, when both the values of the correlation coefficients r1 and r2 are -0.5 or less, the first determination is made that "the worker P is suitable for the target work training". On the other hand, if at least one of the correlation coefficients r1 and r2 is larger than -0.5, a second determination is made that "the worker P is unsuitable for the target work training."
  • the arithmetic control unit 13 in step S17 further calculates the significance level p1, and compares the CV value and the significance level p1 with the second threshold and the third threshold, respectively. It is also possible to improve the judgment accuracy.
  • step S17 If the arithmetic control unit 13 makes the first determination in step S17, the process moves to step S18. Then, in step S18, the manager interviews the worker P about the determination results while referring to the visualized first determination, the graph of the power approximation formula, and the like.
  • step S19 during the above-mentioned interview, the manager explains to the worker P the placement in one process of the production line for launching a new model, and also explains how the worker P feels about the work. After confirming suitability, etc., the process to which the worker P is assigned is determined.
  • step S17 if the arithmetic control unit 13 makes the second determination in step S17, the process moves to step S20. Then, in step S20, the manager interviews the worker P about the determination results while referring to the visualized second determination, the graph of the power approximation formula, and the like.
  • step S20 during the above-mentioned interview, the manager investigates the cause of the second determination together with the worker P, and discusses improvement plans for the cause. For example, as explained using FIGS. 7A to 12, when it is concluded that worker P is suitable for the work content, but the second determination is made due to differences in living environment. Both parties can confirm that this can be addressed by improving working hours, etc.
  • step S20 if an improvement plan for the content of work training has been confirmed between the manager and the worker P, the process moves to step S19. Then, in step S19, the manager explains to the worker P the placement in one process of the production line for launching a new model, and also explains how the worker P feels that it is suitable for the work. After confirming this, the process to which the worker P is assigned is determined.
  • step S20 the manager, during the interview, investigates the cause of the second determination together with the worker P, and discusses improvement plans for the cause. For example, even in the final stage of work training, there are some cases where the work required time T is not achieved compared to the target time, or the correlation coefficient r1 is greater than -0.5 and from -0.5. In some cases, the individual abilities of the worker P do not match the content of the work training in the first place, such as when the numbers are significantly different.
  • step S11 the manager explains the content of another work training to the worker P, and strives to find a work to which the worker P is suitable. Thereafter, the manager and the worker P receive work training until the first judgment is made for the worker P in the arithmetic control unit 13, or until an improvement plan is found in the case of the second judgment. Understand individual abilities while changing the content.
  • the worker burden determination device 10 may periodically or irregularly determine the worker burden using actual process work. Due to worker P's getting used to the process work or subsequent changes in his/her living environment, worker P may feel burdened by the current work content, and in that case, the person in charge of worker P It is also possible to improve the work environment by relocating processes.
  • the correlation coefficient r1 for the displacement of the eardrum temperature variation coefficient CV with respect to the number of tasks performed by the worker P and the work required relative to the number of tasks performed by the worker P are determined.
  • the burden on the worker is determined using the correlation coefficient r2 for the displacement over time T, the present invention is not limited to this case.
  • the same work for example, screw tightening work or harness wiring work, is repeatedly performed during business hours on a factory production line, but the invention is not limited to this case.
  • the same work includes, for example, actions in which a vehicle driver repeatedly delivers goods or passengers in a delivery truck, taxi, bus, train, etc., and in this case, the above-mentioned driver is also considered as worker P. becomes.
  • the same work includes, for example, actions in cram schools, online classes, etc. where learners such as children perform thinking tasks during class time, such as calculating arithmetic or reading Japanese, and in this case, , the above-mentioned learner is also targeted as worker P.
  • the number of operations in this embodiment is handled by dividing the total driving time or total learning time into units of 5 seconds to 30 seconds, for example.
  • At least the eardrum temperature variation coefficient CV is measured for each number of operations, and the correlation coefficient r1 is calculated using a power approximation formula. Then, by comparing the correlation coefficient r1 and the first threshold value, the burden on the worker can be determined. If the worker P is a driver, the stress state during driving is determined as a burden on the worker. For example, when driving on a mountain road or expressway with continuous curves, the eardrum temperature tends to increase in conditions where the driver's tension increases. By providing feedback in real time, it is possible to ensure safe driving.
  • the worker burden determination device 10 detects a worsening of the correlation coefficient r1.
  • the worker burden determination device 10 of the present embodiment the number of tasks performed at regular intervals during work that places a load on the upper limbs of the worker P, such as during work training, driving a vehicle, and learning, as described above. If it is expected that the burden on the worker P will be reduced by making these environmental improvements over time, various design changes can be made without departing from the gist of the present invention.

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Abstract

【課題】従来の安全衛生管理モニタ装置では、脳で感じるストレス等に対する作業者負担を判定することが出来ないという課題があった。 【解決手段】 本発明の作業者負担判定装置１０では、作業者Ｐが同一作業を繰り返し行う労働環境において、視床下部温度が反映される鼓膜温度を複数回に渡り測定し、算出される鼓膜温度変動係数ＣＶを用いて、作業に対する作業者負担を判定する。そして、上記作業者負担が可視化されることで、管理者は、作業者Ｐの個人能力を把握し、適材適所に作業者を配置することで、労働環境の向上を図ると共に労働生産性が高められる。

Description

作業者負担判定装置及び作業者負担判定方法
　本発明は、作業者負担判定装置及び作業者負担判定方法に関する。
　特許文献１には、従来の安全衛生管理モニタ装置が開示されている。安全衛生管理モニタ装置は、作業現場における作業者の安全衛生上の管理を行う装置であり、ウェアラブルコンピュータを介して取得した作業者の体温、血圧、脈拍等のデータを利用する。そして、安全衛生管理モニタ装置の特徴抽出部では、例えば、作業者が装着する荷重センサから作業時の荷重等の身体的負荷情報と、上記ウェアラブルコンピュータを介して得られる作業者の心拍数等の心理的負荷情報と、に基づいて、作業内容毎、作業者の身体的特徴を抽出する機能を持つ。尚、上記身体的特徴とは、例えば、作業内容と身体負荷により得られる一般的な負荷状態に、更に、生理的負荷を加味することによる個人差を反映させた相互相関値をいう。
　上記特徴抽出部は、相互相関関数を演算する演算部を備え、作業内容毎に、作業者の身体的負荷と生理的負荷との相互相関関数を求める。そして、安全衛生管理モニタ装置の安全衛生管理部では、作業者毎の複数の身体的特徴から閾値を生成し、その閾値と上記相互相関関数とを比較すると共に、その比較演算の結果に応じて警告を発する。
特許第４００８３１９号公報
　上述したように、従来の安全衛生管理モニタ装置は、作業者にウェアラブルコンピュータを内蔵した作業服を着用させ、身体に装着された各種センサを介して作業者の健康状態を継続して取得する。そして、上記安全衛生管理モニタ装置は、個人差を加味した作業負荷に対するストレス等を把握することにより、作業計画等に反映させるものである。
　しかしながら、上記安全衛生管理モニタ装置にて取り扱う身体負荷情報とは、作業時の荷重等の情報であり、所謂、土木現場等の体全体を用いた重労働が対象であり、工場の組み立て現場等の作業者の上肢を用いて同一作業を繰り返す労働を対象にしたものではない。つまり、従来の安全衛生管理モニタ装置では、作業者が作業内容を思考等することで、脳で感じるストレス等に対する作業者負担を判定することが出来ないという課題がある。
　特に、作業者の脳で感じるストレス等を検出するためには、脳に近い領域の深部体温等を測定することが望ましい。そして、従来の装置では、深部体温の一例である視床下部温度または視床下部温度を反映した深部体温を測定し、作業者負担を判定する装置が無いため、作業者の労働環境を加味しながら、作業者を適材工程に配置出来ない場合も多いという課題がある。そして、作業者を適材工程に配置出来ないことで、作業者に対しては、ストレス等の作業者負担による労働環境の悪化を招く恐れがあると共に、企業に対しては労働生産性が向上し難く、また、作業者の離職率の悪化やそもそも人材の確保が難しいという課題がある。
　本発明は、上記の事情に鑑みて成されたものであり、作業者の脳への負担状況を検出し易い視床下部温度を反映する鼓膜温度を測定し、作業者負担の判定に用いることで、作業者の労働環境を整えると共に、労働生産性を向上させる作業者負担判定装置及び作業者負担判定方法を提供する。
　本発明の作業者負担判定装置では、作業者が同一作業を繰り返し行う際に、前記作業者の前記同一作業に対する作業者負担を判定する作業者負担判定装置であって、前記作業者が前記同一作業を１回行う間に前記作業者の視床下部の温度が反映される鼓膜温度を複数回に渡り測定し、温度データを取得する鼓膜温度測定部と、前記鼓膜温度測定部から送信された前記温度データを用いて、前記同一作業の作業回数ごとに鼓膜温度変動係数ＣＶを算出する演算制御部と、を有し、前記演算制御部は、前記同一作業の前記作業回数に伴う前記鼓膜温度変動係数ＣＶの推移に対する相関係数ｒ１を算出し、前記相関係数ｒ１と予め設定した第１の閾値とを比較し、前記相関係数ｒ１が前記第１の閾値以下の場合には、前記同一作業による前記作業者負担は小さいと判定する第１の判定を行い、前記相関係数ｒ１が前記第１の閾値より大きい場合には、前記同一作業による前記作業者負担は大きいと判定する第２の判定を行うことを特徴とする。
　本発明の作業者負担判定方法では、作業者が同一作業を繰り返し行う際に、作業者負担判定装置が、前記作業者の前記同一作業に対する作業者負担を判定する作業者負担判定方法であって、前記作業者負担判定装置の鼓膜温度測定部が、前記作業者が前記同一作業を１回行う間に前記作業者の視床下部の温度が反映される鼓膜温度を複数回に渡り測定し、前記作業者の温度データを取得するデータ取得ステップと、前記作業者負担判定装置の演算制御部が、前記同一作業の作業回数ごとに前記温度データから鼓膜温度変動係数ＣＶを算出する第１の算出ステップと、前記作業者負担判定装置の前記演算制御部が、前記同一作業の前記作業回数に伴う前記鼓膜温度変動係数ＣＶの推移に対する相関係数ｒ１を算出する第２の算出ステップと、前記作業者負担判定装置の前記演算制御部が、前記鼓膜温度変動係数ＣＶ及び前記相関係数ｒ１を用いて前記同一作業に対する前記作業者負担を判定する判定ステップと、を有し、前記判定ステップでは、前記相関係数ｒ１と予め設定した第１の閾値とを比較し、前記相関係数ｒ１が前記第１の閾値以下の場合には、前記同一作業による前記作業者負担は小さいと判定する第１の判定を行い、前記相関係数ｒ１が前記第１の閾値より大きい場合には、前記同一作業による前記作業者負担は大きいと判定する第２の判定を行うことを特徴とする。
　本発明の作業者負担判定装置は、作業者が同一作業を繰り返し行う作業負荷が掛かる労働環境において、視床下部温度が反映される鼓膜温度を複数回に渡り測定する鼓膜温度測定部と、上記鼓膜温度測定部から入力される温度データを用いて鼓膜温度変動係数ＣＶを算出する演算制御部と、を有する。そして、演算制御部は、上記鼓膜温度変動係数ＣＶを用いて、作業に対する作業者負担を判定する。この構造により、上記作業者負担が作業者負担判定装置を用いて可視化されることで、管理者は、作業者の個人能力を把握し、適材適所に作業者を配置し、作業者の労働環境の向上を図ると共に労働生産性が高められる。
　本発明の作業者負担判定方法は、作業者が同一作業を繰り返し行う作業負荷が掛かる労働環境において、作業者の作業中に視床下部温度が反映される鼓膜温度の温度データを取得するデータ取得ステップと、温度データから鼓膜温度変動係数ＣＶを算出する第１の算出ステップと、鼓膜温度変動係数ＣＶから作業者負担を判定する判定ステップと、を有する。この作業者負担判定方法により、作業者の作業者負担が数値として可視化されることで、管理者は、作業者の個人能力を把握し、適材適所に作業者を配置し、作業者の労働環境の向上を図ると共に労働生産性が高められる。
本発明の一実施形態である作業者負担判定装置の構成を説明するブロック図である。 本発明の一実施形態である作業者負担判定装置の構成を説明する概略図である。 本発明の一実施形態である作業者負担判定装置の作業者負担判定方法に用いる要素技術を説明する概略図である。 本発明の一実施形態である作業者負担判定装置の作業者負担判定方法に用いる要素技術を説明する概略図である。 本発明の一実施形態である作業者負担判定装置の作業者負担判定方法に用いる要素技術を説明する概略図である。 本発明の一実施形態である作業者負担判定装置の保存データを説明する概略図である。 本発明の一実施形態である作業者負担判定装置を用い、作業トレーニングの実施による作業者負担判定方法を説明するグラフである。 本発明の一実施形態である作業者負担判定装置を用い、作業トレーニングの実施による作業者負担判定方法を説明するグラフである。 本発明の一実施形態である作業者負担判定装置を用い、作業トレーニングの実施による作業者負担判定方法を説明するグラフである。 本発明の一実施形態である作業者負担判定装置を用い、作業トレーニングの実施による作業者負担判定方法を説明するグラフである。 本発明の一実施形態である作業者負担判定装置を用い、作業トレーニングの実施による作業者負担判定方法を説明するグラフである。 本発明の一実施形態である作業者負担判定装置を用い、作業トレーニングの実施による作業者負担判定方法を説明するグラフである。 本発明の一実施形態である作業者負担判定装置を用い、作業トレーニングの実施による作業者負担判定方法を説明するグラフである。 本発明の一実施形態である作業者負担判定装置を用い、作業トレーニングの実施による作業者負担判定方法を説明するグラフである。 本発明の一実施形態である作業者負担判定装置を用い、作業トレーニングの実施による作業者負担判定方法を説明するグラフである。 本発明の一実施形態である作業者負担判定装置を用い、作業トレーニングの実施による作業の作業者負担判定方法を説明するグラフである。 本発明の一実施形態である作業者負担判定装置を用い、作業トレーニングの実施による作業者負担判定方法を説明するグラフである。 本発明の一実施形態である作業者負担判定装置を用い、作業トレーニングの実施による作業者負担判定方法を説明するグラフである。 本発明の一実施形態である作業者負担判定装置を用い、作業トレーニングの実施による作業者負担判定方法を説明するグラフである。 本発明の一実施形態である作業者負担判定方法を用いた生産ラインへの適正な人員配置を説明するフローチャートである。
　最初に、本発明の一実施形態に係る作業者負担判定装置１０について図面に基づき詳細に説明する。尚、本実施形態の説明の際には、同一の部材には原則として同一の符番を用い、繰り返しの説明は省略する。
　図１Ａ及び図１Ｂは、本実施形態の作業者負担判定装置１０の構成を説明する概略図である。図２Ａから図２Ｃは、本実施形態の作業者負担判定装置１０の作業者負担判定方法に用いる要素技術を説明する概略図である。図３は、本実施形態の作業者負担判定装置１０の測定データ及び算出データ等の保存データを説明する概略図である。
　本実施形態の作業者負担判定装置１０は、例えば、工場の生産ラインへの新人の作業者Ｐの適正配置による定着化や早期戦力化に向けて、職業準備性や作業難易度の影響から作業者Ｐに与える作業者負担を可視化する装置である。そして、企業では、作業者負担判定装置１０を用いて、作業者Ｐを作業ラインに配置する前に個々の作業者Ｐの個人能力を把握することで、作業者Ｐの労働環境を向上させると共に生産ラインでの労働生産性の向上等を実現することを目的とする。
　図１Ａに示す如く、作業者負担判定装置１０は、主に、作業者Ｐの鼓膜温度を測定する鼓膜温度測定部１１と、作業者Ｐの１回の同一作業ごとに作業所要時間Ｔを測定する作業時間測定部１２と、上記測定データを用いて作業者負担を判定する演算制御部１３と、演算制御部１３にて判定された判定結果を表示する表示部１４と、を備える。尚、上記測定データは、通信網１５（図１Ｂ参照）を介して各測定部１１，１２から演算制御部１３へと送信される。通信網１５は、工場等の作業現場に設置された無線ＬＡＮ、構内ＰＨＳやＬＡＮケーブル等の有線を用いて構築され、種々のデータを送信するネットワークシステムである。
　図１Ｂでは、作業者負担判定装置１０を生産ラインにて構築した一例を示す。鼓膜温度測定部１１として、作業者Ｐが作業中に自身の耳に装着可能な鼓膜温度測定器１６が用いられる。作業時間測定部１２として、作業台に設置されるタッチパネル１７が用いられる。演算制御部１３として、パーソナルコンピューター１３Ａ及びサーバー１３Ｂが用いられる。そして、鼓膜温度測定器１６及びタッチパネル１７は、通信網１５を介してパーソナルコンピューター１３Ａ及びサーバー１３Ｂと送受信可能な状態に接続される。尚、演算制御部１３は、パーソナルコンピューター１３Ａのみから構成され、上記測定データ等は、パーソナルコンピューター１３Ａのメモリ内に保存される場合でも良い。
　鼓膜温度測定部１１として、例えば、テクノネクスト株式会社製の製品番号ＢＬ１００の鼓膜温度測定器１６を使用する。鼓膜温度測定器１６は、非接触赤外線センサを用いて、深部体温である鼓膜温度を測定する測定器である。そして、鼓膜温度測定部１１は、通信網１５を介して演算制御部１３と接続し、各作業者Ｐから取得した測定データをリアルタイムに演算制御部１３へと送信する。尚、上記測定データは、鼓膜温度測定部１１の内部メモリに保存し、作業終了後に演算制御部１３へとデータ移行する場合でも良い。
　また、鼓膜温度測定部１１では、作業者Ｐの１回の同一作業の開始から終了までの間の鼓膜温度を複数回測定する。そして、演算制御部１３では、鼓膜温度の測定回数が多くなることで、後述する同一作業の作業回数に伴う鼓膜温度変動係数ＣＶの推移に対する相関係数ｒ１の算出精度が向上する。そのため、本実施形態では、実際に使用する鼓膜温度測定器１６の充電バッテリーの容量や測定データの即時性等を考慮し、２秒に１回のデータ収集としたが、例えば、１回毎の測定時間の間隔を５秒以下にて任意の設計変更が可能である。
　作業時間測定部１２として、例えば、タイマ機能が設定されたタッチパネル１７が用いられる。作業時間測定部１２は、作業台の近傍に配置され、作業者Ｐが、１回の同一作業を開始する際に、タッチパネル１７のスタートボタンをタッチすることで、作業所要時間Ｔの測定を開始する。同様に、作業者Ｐは、上記作業終了後に、タッチパネル１７のストップボタンをタッチすることで、作業所要時間Ｔの測定を終了する。そして、作業時間測定部１２は、各作業者Ｐの１回の同一作業毎に作業所要時間Ｔを測定し、その測定データを通信網１５を介してリアルタイムに演算制御部１３へと送信する。
　尚、作業時間測定部１２として、作業台の作業状況を撮影する画像処理装置が用いられる場合でも良い。この場合には、上記画像処理装置の画像データから作業者Ｐの１回の同一作業の開始時点と終了時点を認識し、その作業所要時間Ｔを算出した後、通信網１５を介して作業所要時間Ｔの測定データを演算制御部１３へと送信する。また、上記測定データは、作業時間測定部１２の内部メモリに保存し、作業終了後に演算制御部１３へと移行する場合でも良い。
　演算制御部１３は、ＣＰＵ（ＣＥＮＴＲＡＬ　ＰＲＯＣＥＳＳＩＮＧ　ＵＮＩＴ）、ＲＯＭ（ＲＥＡＤ　ＯＮＬＹ　ＭＥＭＯＲＹ）、ＲＡＭ（ＲＡＮＤＯＭ　ＡＣＣＥＳＳ　ＭＥＭＯＲＹ）等を有して構成される。上述したように、演算制御部１３としては、パーソナルコンピューター１３ＡのＣＰＵ等が用いられる。そして、公知のエクセル機能の累乗近似式、線形近似式や変動係数計算式を用いて、繰り返される同一作業の作業回数に伴う鼓膜温度変動係数ＣＶの推移に対する相関係数ｒ１や同一作業の作業回数に伴う１回の作業所要時間Ｔの推移に対する相関係数ｒ２等を算出する。尚、演算制御部１３では、公知のエクセル機能の累乗近似式を用いる場合に限定するものではなく、近似式としては、鼓膜温度変動係数ＣＶのＣＶ値の推移が収束傾向にある場合に利用する公知の近似式である、例えば、対数近似式等を用いることも出来る。
　演算制御部１３は、算出した上記相関係数ｒ１，ｒ２等と予め設定された判定基準としての第１の閾値等とを比較することで、作業者Ｐの作業トレーニング等に対する作業者負担を判定し、可視化することが可能となる。
　また、演算制御部１３は、記憶部（図示せず）を有し、記憶部は、例えば、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ　Ｅｒａｓａｂｌｅ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｒｅａｄ－ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）等の不揮発性メモリにて構成される。尚、上述したように、記憶部として、サーバー１３Ｂを用いる場合でも良い。そして、演算制御部１３は、上記測定データや算出した相関係数ｒ１，ｒ２、鼓膜温度変動係数ＣＶ、有意水準ｐ１や予め設定した第１から第３の閾値等を記憶する。
　モニタ１８としては、例えば、ディスプレイ等が用いられる。モニタ１８では、通信網１５を介して演算制御部１３にて算出された判定結果を表示し、作業者Ｐの作業習熟度等の作業者負担をリアルタイムに表示することも出来る。そして、作業者Ｐは、作業中に、上記判定結果を確認し、作業への集中力を高めることで、作業習熟度を向上させることが出来る。一方、作業者Ｐは、上記判定結果を確認し、自身のストレス状態を認識することで、作業の合間に意識して大きな深呼吸を行う等、ストレス等の解消に努めることも出来る。
　図２Ａでは、「西本文雄著　ＩＥ手法７つの道具４動作分析（作業分析）サーブリック分析とは？記号で動作を見える化編（ｈｔｔｐｓ：／／ｓｅｉｚｏ－ｂｕ．ｃｏｍ／ｉｅ）」に記載の図面を引用し、その一部を加工して示す。
　サーブリック分析とは、ＩＥ（作業研究）手法の動作研究に位置する分析手法の１つである。そして、サーブリック分析は、Ｆ．Ｂ．Ｇｉｌｂｒｅｔｈが考案した方法であり、あらゆる作業に共通する基本動作を１８種類の動素（サーブリック）に分解して分析する。
　第１分類とは、主として上肢で行い、作業に必要な動作を指し、具体的には、延ばす・つかむ・運ぶ・放す・位置を決める・使用する・組み立てる・分解する、の８動作である。そして、第２分類とは、感覚器官、頭脳で行い作業を遅らせる動作を指し、具体的には、探す・選ぶ・調べる・考える・用意する、の５動作である。尚、第３分類とは、作業に不要な動作を指し、見出す・つかみ続ける・避けられない遅れ・避けられる遅れ・休む、の５動作である。
　本実施形態の作業者負担判定装置１０では、受入れ教育の場合には、作業者Ｐの作業習熟度等を含む作業者負担を数値として判定するための一例として、以下の２種類の作業トレーニングを設定する。具体的には、作業トレーニングとして、主に上記第１分類の動作から構成されるビス締め作業トレーニングと、上記第１分類に上記第２分類が付随された一連の動作であるハーネス配線作業トレーニングと、を準備する。尚、作業トレーニングとしては、サーブリック分析の第１分類や第２分類の動作を組み合わせて、様々な難易度のものを準備することが出来る。
　上記受入れ教育では、新機種立ち上げの際等の生産ラインへ作業者Ｐを工程配置する前に、作業者Ｐを工程配置する際の適用性の判断において、個々の作業者Ｐの職業準備性の程度を踏まえながら、各作業者Ｐの個人能力が第２分類に適応できるかを見極めることを目的とする。そして、同一作業の要素作業に第２分類が含まれ、その出現率が高い場合には、作業の難易度が高まり、作業者負担となる可能性があると共に、作業習熟度の阻害要因となり得るからである。
　図２Ｂでは、すばるメンタルクリニック（ｈｔｔｐ：／／ａｓｈｉｙａ－ｓｕｂａｒｕ．ｏｒｇ／ｉｎｄｅｘ．ｐｈｐ）内に記載の図面を引用し、その一部を加工して示す。
　「芝崎学（神戸大学大学院自然科学研究科博士論文）著　ヒトの深部体温の測定法に関する研究（１９９８）」の論文にも記載されているが、人間の深部体温を測定することで、その人間の様々な情報を取得出来ることが知られている。例えば、深部体温の指標の一つである鼓膜温度は、体温調整中枢である視床下部の温度を最も良く反映することが知られている。そして、鼓膜温度は、視床下部へ流れる内頚動脈血温から脳温を反映すると共に、その温度変化を測定することで、脳への負担状況を把握する指標となると考えられる。
　図示したように、視床下部は、自律神経系の中枢であり、感情（不安・イライラ・緊張等）の中枢である大脳辺縁系とは距離的にも近く、感情と自律神経の作用が密接に関係していると考えられる。このため、大脳辺縁系の神経網に近い視床下部温度を測ることが、作業の習熟過程にある情動的興奮による身体的興奮状態を知る上で有効であると考えられる。そして、鼓膜は、鼓膜直下に流れる内頚動脈の温度変化を最も良く反映すると考え、本実施形態の作業者負担判定装置１０では、視床下部温度を直接測定することは出来ないので、視床下部温度を最も正確に反映する鼓膜温度を測定し、作業者負担を判定するためのデータとして用いることとする。尚、本実施形態では、現状のデバイス技術では、直接視床下部温度を測定することは難しく、鼓膜温度を測定することで対応するが、この場合に限定するものではない。例えば、将来的に視床下部温度を直接測定することが可能となった場合には、そのデバイスにて対応することも出来る。
　図２Ｃでは、「和田雅史著　ヘルスプロモーション第１版」に記載の図面を引用し、その一部を加工して示す。
　図示したように、例えば、作業者Ｐにサーブリック分析の第２分類の難度の高い動作による負荷が加わることで、身体的興奮状態にある警告反応期には、脳温が激しく変化する。そして、鼓膜温度が、視床下部へ流れる内頚動脈を介して上記変化を反映すると考えられる。
　上述したように、本実施形態の作業者負担判定装置１０を用いた作業者負担判定方法の妥当性検証は、作業時の負荷が脳に与える影響として現れる視床下部の作用を上記予備調査で得られた鼓膜温度即時変化の知見に従いこの調査に適用し、作業の習熟過程における作業者負担の可視化と指標化を可能とする。
　図３では、作業者負担判定装置１０の演算制御部１３でのデータの保存状況の一例を示す。図示したように、エクセル機能を利用し、第１シートには、複数回繰り返し行われる同一作業に対して、１回の同一作業毎に、作業開始時間、作業所要時間Ｔ、鼓膜温度変動係数ＣＶ、目標タイム等が、関連付けて記憶される。
　また、鼓膜温度変動係数ＣＶを算出するため、第２シートには、１回の同一作業毎に、作業開始時刻から、例えば、２秒に１回の割合で測定された鼓膜温度の測定データが記憶される。そして、演算制御部１３では、１回の同一作業の終了後に、上記測定データを用いて、エクセルの機能により標準偏差及び平均値を算出し、１回の同一作業の鼓膜温度変動係数ＣＶを算出し、第１シートに記憶する。尚、本実施形態の演算制御部１３は、本発明の第１の算出手段に対応する。また、脳に作業負荷が加わると、作業者Ｐの鼓膜温度に微細な変動が生じるが、この微細な鼓膜温度の変動は、僅か数秒にて減衰してしまうので、鼓膜温度の測定間隔が５秒を超えて長くなると、脳への作業負荷による影響を検出し難くなる。そこで、本実施形態では、鼓膜温度測定部１１による測定間隔は、５秒以下にて任意の設計変更が可能であり、より詳細に温度測定を行うことで、作業者負担判定装置１０での判定精度が高められる。
　次に、図４Ａから図６を用いて、上記受入れ教育の現場において、作業者負担判定装置１０によるビス締め作業トレーニングに関する作業者負担判定方法について説明する。図４Ａ及び図４Ｂは、本実施形態の作業者負担判定装置１０を用い、ビス締め作業トレーニングにおける作業者Ｐの鼓膜温度変化を説明するグラフである。図５は、本実施形態の作業者負担判定装置１０を用い、ビス締め作業トレーニングに対する作業回数と鼓膜温度変動係数ＣＶ及び作業所要時間Ｔとの相関係数ｒ１，ｒ２を説明するグラフである。図６は、本実施形態の作業者負担判定装置１０を用い、作業所要時間Ｔと鼓膜温度変動係数ＣＶとの相関関係を説明するグラフである。
　先ず、ビス締め作業トレーニングとしては、例えば、電子機器等の筐体をビス締めにより固定する作業である。そして、ビス締め作業トレーニングでは、作業者Ｐは、主に、表裏面側の筐体を合わせ、筐体に設けられたビス挿入孔に対してビスを挿入した後、電気ドライバ等の工具を用いて上記ビスを締め込む作業を行う。つまり、ビス締め作業トレーニングに含まれる動作は、主に、上述したサーブリック分析の第１分類に属する動作により構成される。
　図４Ａでは、ビス締め作業トレーニングの作業回数の初期段階における鼓膜温度の推移を示す。図示したように、約３６．４度から３６．８度の範囲内にて、鼓膜温度の細かい変位は見られるが、概ね大きな変移は見られず、安定した状態にて推移していることが確認された。尚、当該作業者Ｐでは、作業開始直後に、若干大きな鼓膜温度の温度変位が見られた。
　図４Ｂでは、ビス締め作業トレーニングの作業回数の最終段階における鼓膜温度の推移を示す。図示したように、約３６．５度から３６．７度の範囲内にて、鼓膜温度の細かい変位は見られるが、概ね大きな変移は見られず、安定した状態にて推移していることが確認された。
　図５では、ビス締め作業トレーニングに対する作業回数を横軸に設定し、鼓膜温度変動係数ＣＶ及び作業所要時間Ｔをそれぞれ縦軸に設定し、エクセル機能の累乗近似式を用いて作成したグラフを示す。尚、図５では、白丸印は、上記作業回数に応じた鼓膜温度変動係数ＣＶを示し、黒丸印は、上記作業回数に応じた作業所要時間Ｔを示す。
　図示したように、上記作業回数と鼓膜温度変動係数ＣＶとの累乗近似式では、Ｙ１＝０．００１６Ｘ１－０．２１４の相関関係により、相関係数ｒ１として－０．６２１８が算出された。一方、上記作業回数と作業所要時間Ｔとの累乗近似式では、Ｙ２＝７４．８７８Ｘ２－０．０５６の相関関係により、相関係数ｒ２として－０．５９２５が算出された。尚、本実施形態の演算制御部１３は、本発明の第２の算出手段に対応する。
　ここで、本実施形態の作業者負担判定装置１０では、下記一般的な相関関係の判定基準を参照し、上記相関係数ｒ１，ｒ２から作業者負担を判定するための第１の閾値として、－０．５と設定する。尚、第１の閾値の設定値としては、－０．５と設定する場合に限定するものではなく、作業トレーニングの難易度等、個々の作業内容を鑑みながら、任意に設定することができる。また、第１の閾値の設定においては、例えば、上記作業回数に伴う鼓膜温度変動係数ＣＶ推移の相関係数ｒ１として相関関係を判定する場合や、上記相関係数ｒ１の複数データと、ある変数との相関関係を判定する場合にも、第１の閾値の設定対象となる。
　一般的に相関関係を判定する際に、負の相関の場合には、以下の関係が知られている。－１．０≦ｒ≦－０．７：高い相関がある
－０．７≦ｒ≦－０．５：かなり高い相関がある
－０．５≦ｒ≦－０．４：中程度の相関がある
－０．４≦ｒ≦－０．３：ある程度の相関がある
－０．３≦ｒ≦－０．２：弱い相関がある
－０．２≦ｒ≦－０．１：ほとんど相関がない
　そこで、作業者負担判定装置１０の演算制御部１３では、ｒ１≦－０．５の場合には、作業回数と鼓膜温度変動係数ＣＶとの間に高い相関関係があると判定し、作業者負担は小さく、「作業者Ｐは対象の作業トレーニングに適合している」とする第１の判定を行う。一方、ｒ１＞－０．５の場合には、作業回数と鼓膜温度変動係数ＣＶとの間に低い相関関係があると判定し、作業者負担は大きく、「作業者Ｐは対象の作業トレーニングに不適合である」とする第２の判定を行う。
　同様に、作業者負担判定装置１０の演算制御部１３では、ｒ２≦－０．５の場合には、作業回数と作業所要時間Ｔとの間に高い相関関係があると判定し、作業者Ｐの作業習熟度が高く、作業者負担は小さく、上記第１の判定を行う。一方、ｒ２＞－０．５の場合には、作業回数と作業所要時間Ｔとの間に弱い相関関係があると判定し、作業者Ｐの作業習熟度は低く、作業者負担は大きく、上記第２の判定を行う。
　上述したように、図５に示す結果が得られた作業者Ｐの場合には、演算制御部１３は、相関係数ｒ１≦－０．５であり、且つ、相関係数ｒ２≦－０．５であると判定することで、作業者Ｐは、ビス締め作業トレーニングに適合するという第１の判定を行う。
　更には、演算制御部１３では、作業者Ｐの判定結果の精度を高めるために、図５に示す作業回数と鼓膜温度変動係数ＣＶと相関関係において、鼓膜温度変動係数ＣＶのＣＶ値が第２の閾値以下に収束するか、否かを判定する場合でも良い。
　演算制御部１３では、上記第２の閾値として、０．００１を判定基準として設定する。上述したように、鼓膜温度測定部１１として、テクノネクスト株式会社製の製品番号ＢＬ１００の鼓膜温度測定器１６を使用する。そして、上記鼓膜温度測定器１６での鼓膜温度の測定バラツキ率は、メーカー仕様にて０．１％とされている。そのため、図５に示す鼓膜温度変動係数ＣＶが、この０．１％に収まることで、作業者負担が緩和されたと考えることが出来るからである。
　尚、作業者Ｐへの面談の結果、鼓膜温度変動係数ＣＶのＣＶ値が、作業回数に対して第２の閾値以下に収束した作業者Ｐからは、作業負荷としての作業トレーニングに対して作業者負担を感じない旨の感想が得られている。また、第２の閾値の設定値としては、０．００１と設定する場合に限定するものではなく、使用する鼓膜温度測定器１６での鼓膜温度の測定バラツキ率に応じて、任意に設定することができる。
　上述したように、図５に示す結果が得られた作業者Ｐの場合には、演算制御部１３は、鼓膜温度変動係数ＣＶのＣＶ値が、作業回数に対して第２の閾値である０．００１以下に収束しているので、上述した相関係数ｒ１，ｒ２からの判定結果と同様に、作業者Ｐは、ビス締め作業トレーニングに適合するという第１の判定を行う。
　更には、演算制御部１３では、図６に示すように、作業所要時間Ｔと鼓膜温度変動係数ＣＶとの相関関係から有意水準ｐ１を算出し、作業者Ｐの判定結果の精度を高める場合でも良い。尚、本実施形態の演算制御部１３は、本発明の第３の算出手段に対応する。
　図６では、作業所要時間Ｔを横軸に設定し、鼓膜温度変動係数ＣＶを縦軸に設定し、エクセル機能の線形近似式を用いて作成したグラフを示す。図示したように、作業所要時間Ｔと鼓膜温度変動係数ＣＶとの線形近似式による相関関係では、有意水準ｐ１として０．０３２６８９が算出された。
　ここで、演算制御部１３では、上記有意水準ｐ１から作業者負担を判定するための第３の閾値として、０．０５と設定する。尚、第３の閾値の設定値としては、０．０５と設定する場合に限定するものではなく、作業トレーニングの難易度等、個々の作業内容を鑑みながら、任意に設定することができる。
　上述したように、図５に示す結果が得られた作業者Ｐの場合には、演算制御部１３は、ｐ１≦０．０５であると判定することで、上述した作業判定に用いた相関係数ｒ１，ｒ２，ＣＶ値は、有意な数値であると判定し、上記判定結果を維持する。
　図４Ａから図６を用いて上述したように、ビス締め作業トレーニングは、サーブリック分析の第１分類の動作により構成され、作業者Ｐ自身による思考は求められず、単純作業となるため、同一作業を繰り返す中でも鼓膜温度に大きな変位は見られなかったと考えられる。つまり、図２Ｃを用いて説明したように、ビス締め作業トレーニングは、作業者Ｐに対して作業負荷が小さく、警告反応期において脳がストレスを感じ難く、脳温の変位も小さい範囲内にて推移したものと考えられる。そして、ビス締め作業トレーニング等、サーブリック分析の第１分類により構成される作業は作業負荷が低く、新人の作業者Ｐ等に対しても適合し易い作業であると考えられる。
　次に、図７Ａから図９を用いて、上記受入れ教育の現場において、作業者負担判定装置１０によるハーネス配線作業トレーニングに関する作業者負担判定方法について説明する。図７Ａ及び図７Ｂは、本実施形態の作業者負担判定装置１０を用い、ハーネス配線作業トレーニングにおける作業者Ｐの鼓膜温度変化を説明するグラフである。図８は、本実施形態の作業者負担判定装置１０を用い、ハーネス配線作業トレーニングに対する作業回数と鼓膜温度変動係数ＣＶ及び作業所要時間Ｔとの相関関係を説明するグラフである。図９は、本実施形態の作業者負担判定装置１０を用い、作業所要時間Ｔと鼓膜温度変動係数ＣＶとの相関関係を説明するグラフである。
　先ず、ハーネス配線作業トレーニングとしては、例えば、電子機器等の筐体内部の電子分品同士をハーネスにより電気的に接続する作業である。そして、ハーネス配線作業トレーニングでは、作業者Ｐは、主に、電子基板等が固定された裏面側の筐体及び配線するハーネスを用意し、ハーネスの接続箇所やハーネスを固定する箇所を探し、工具を用いてハーネスを上記電子基板や電子部品へと固定する作業を行う。つまり、ハーネス配線作業トレーニングに含まれる動作は、サーブリック分析の第１分類に第２分類が３割程度付随された一連の動作として構成される。その結果、ハーネス配線作業トレーニングは、上記ビス締め作業トレーニングよりも作業内容の難度が高まり、作業者Ｐへ掛かる作業負荷も高まる。
　図７Ａでは、ハーネス配線作業トレーニングの作業回数の初期段階における鼓膜温度の推移を示す。図示したように、約３６．０度から３６．８度の範囲内にて、概ね鼓膜温度が細かい変位にて推移するが、所々に鼓膜温度の大きな変移が見られる。以上より、サーブリック分析の第１分類に第２分類が付随された一連の動作では、脳に作業負荷が加わり、作業者Ｐの鼓膜温度が変位するが、上記一連の動作が躊躇なく行えた時には、作業者Ｐの鼓膜温度が、安定した状態にて推移していることが確認された。尚、上記一連の動作とは、例えば、ハーネスの配線時に、上記第２分類としての「ハーネスが筐体の爪部から外れないように注意しながら（調べながら）」、上記第１分類としての「ハーネスの位置を決める」、という動作が切り離されることなく一連に行われることを意味する。
　図７Ｂでは、ハーネス配線作業トレーニングの作業回数の最終段階における鼓膜温度の推移を示す。図示したように、約３６．４度から３６．８度の範囲内にて、概ね鼓膜温度の細かい変位にて推移するが、丸印２１とその枠印２４にて示すように、作業トレーニングの終了に掛けて鼓膜温度の変移に違いが見られる。以上より、図７Ａの見解と同様に、サーブリック分析の上記一連の動作時に、脳に作業負荷が加わっていると共に、作業トレーニングの終了に掛けて作業者Ｐに心理的負荷等の何らかのストレスが脳に加わっていることが確認された。
　図８では、ハーネス配線作業トレーニングに対する作業回数を横軸に設定し、鼓膜温度変動係数ＣＶ及び作業所要時間Ｔをそれぞれ縦軸に設定し、エクセル機能の累乗近似式を用いて作成したグラフを示す。尚、図８では、白丸印は、上記作業回数に応じた鼓膜温度変動係数ＣＶを示し、黒丸印は、上記作業回数に応じた作業所要時間Ｔを示す。
　図示したように、上記作業回数と鼓膜温度変動係数ＣＶとの累乗近似式では、Ｙ１＝０．００２Ｘ１－０．２４３の相関関係により、相関係数ｒ１として－０．３６５１が算出された。一方、上記作業回数と作業所要時間Ｔとの累乗近似式では、Ｙ２＝４９．６６２Ｘ２－０．３４３の相関関係により、相関係数ｒ２として－０．８２８４が算出された。
　上述したように、図８に示す結果が得られた作業者Ｐの場合には、演算制御部１３は、相関係数ｒ１＞－０．５であり、且つ、相関係数ｒ２≦－０．５であると判定し、作業者Ｐは、ハーネス配線作業トレーニングに不適合であるという上記第２の判定を行う。
　更には、演算制御部１３では、作業者Ｐの判定結果の精度を高めるために、図８に示す作業回数と鼓膜温度変動係数ＣＶとの相関関係において、鼓膜温度変動係数ＣＶのＣＶ値が、作業回数に対して第２の閾値以下に収束するか、否かを判定する場合でも良い。
　上述したように、図８に示す結果が得られた作業者Ｐの場合には、演算制御部１３は、鼓膜温度変動係数ＣＶのＣＶ値の大部分は第２の閾値である０．００１以下に収束するが、丸印２２，２３にて示すように、ＣＶ値のいくつかが、第２の閾値に対して大幅に上昇し、作業者Ｐは、ハーネス配線作業トレーニングに不適合であるという第２の判定を行う。
　更には、演算制御部１３では、図９に示すように、作業所要時間Ｔと鼓膜温度変動係数ＣＶとの相関関係から有意水準ｐ１を算出し、作業者Ｐの判定結果の精度を高める場合でも良い。
　図９に示すように、作業所要時間Ｔと鼓膜温度変動係数ＣＶとの線形近似式による相関関係では、有意水準ｐ１として０．１１５７７が算出された。上述したように、図９に示す結果が得られた作業者Ｐの場合には、演算制御部１３は、有意水準ｐ１＞０．０５であると算出することで、上述した作業判定に用いた相関係数ｒ１，ｒ２，ＣＶ値は、有意な数値でないと判定する。その後、作業者Ｐの上司である管理者が、可視化された判定結果を見ながら、その原因追及のために作業者Ｐと面談を行うと共に、面談の結果、その原因追及が出来なかった場合には、再度、作業者Ｐにハーネス配線作業トレーニングを推奨する場合でも良い。一方、作業者Ｐとの間にて原因が判明し、作業者Ｐも納得した場合には、そのまま作業トレーニングを終了する場合でも良い。
　図７Ａから図９を用いて上述したように、ハーネス配線作業トレーニングは、サーブリック分析の第１分類に第２分類が３割程度付随された一連の動作として構成される。そして、上記一連の動作では、作業者Ｐ自身による思考が求められるため、同一作業を繰り返す中で、特に、作業に慣れていない作業回数の初期段階に鼓膜温度の大きな変位が見られたと考えられる。つまり、図２Ｃを用いて説明したように、ハーネス配線作業トレーニングは、作業負荷が大きく、警告反応期において脳がストレスを感じ易く、脳温の変位も大きく推移したものと考えられる。そして、ハーネス配線作業トレーニング等、サーブリック分析の上記一連の動作を多く含む作業では、作業者Ｐにより適合の可否が出現し易い。その結果、管理者は、作業者Ｐの工程配属に際し、可視化された判定結果を見ながら、作業者Ｐとの面談等によりその原因追及や対応策の検討を行うことが可能となる。
　尚、図７Ａから図９を用いて上述した作業者Ｐの場合には、作業トレーニング後の面談により、作業者Ｐは、復職後６か月経過した段階であり、６時間勤務を継続していた。そして、丸印２１及び枠印２４（図７Ｂ参照）にて示す作業トレーニングの測定の終盤段階は、上記６時間勤務を超えた段階での測定となっており、生活環境の変化が影響したものと考えらえる。作業者Ｐ本人からも、上記６時間勤務を超過した段階あたりから集中力の低下が感じられた旨の回答があった。つまり、作業者負担判定装置１０により作業者負担が可視化されることで、管理者と作業者Ｐとの面談により、作業者Ｐの作業者負担である精神的な負担や肉体的な負担等を把握し易くなり、生産ラインへの適正な人員配置による労働環境の改善を行い易くなる。
　次に、図１０Ａから図１２を用いて、上記受入れ教育の現場において、作業者負担判定装置１０によるハーネス配線作業トレーニングに関する作業者負担判定方法について説明する。図１０Ａ及び図１０Ｂは、本実施形態の作業者負担判定装置１０を用い、ハーネス配線作業トレーニングにおける作業者Ｐの鼓膜温度変化を説明するグラフである。図１１は、本実施形態の作業者負担判定装置１０を用い、ハーネス配線作業トレーニングに対する作業回数と鼓膜温度変動係数ＣＶ及び作業所要時間Ｔとの相関関係を説明するグラフである。図１２は、本実施形態の作業者負担判定装置１０を用い、作業所要時間Ｔと鼓膜温度変動係数ＣＶとの相関関係を説明するグラフである。
　ここで、図１０Ａから図１２に示すグラフは、図７Ａから図９を用いて説明した、同一の作業者Ｐが、本人の同意のもと、上記通常の勤務時間経過後に測定したデータに基づき作成されたグラフである。尚、図１０Ａから図１２に示す上記作業トレーニングは、図７Ａから図９に示す上記作業トレーニングと同一内容であり、データの測定方法やデータの算出方法も同一である。そして、図１０Ａから図１２の説明に際し、図７Ａから図９の説明を適宜参照する。尚、作業トレーニングは、図７Ａから図９の作業トレーニング後、直ぐに実施された。
　図１０Ａ及び図１０Ｂに示す如く、作業者Ｐは、その作業回数により上記作業トレーニングに対して慣れが見込まれるはずであるが、ハーネス配線作業トレーニングの作業回数の初期段階及び最終段階においても、鼓膜温度の大きな変移が多発し、更にその変動幅が拡大している。また、作業トレーニングの開始後から作業トレーニングの終了に掛けて、全体的に鼓膜温度の上昇が見られるが、なだらかに上昇していることから、概日リズムによるものであると考えられる。尚、この上昇推移は、上記鼓膜温度の変移のような微細な変動とは異なるため、鼓膜温度変動係数ＣＶのＣＶ値を悪化させるようなものではないと考えられる。
　図１１に示す如く、上記作業回数と鼓膜温度変動係数ＣＶとの累乗近似式では、Ｙ１＝０．００１３Ｘ１０．１１０１の相関関係により、相関係数ｒ１として０．３１２７が算出された。一方、上記作業回数と作業所要時間Ｔとの累乗近似式では、Ｙ２＝３７．５６３Ｘ２－０．１６７の相関関係により、相関係数ｒ２として－０．８０５２が算出された。
　上述したように、演算制御部１３は、相関係数ｒ１＞－０．５であり、且つ、相関係数ｒ２≦－０．５であると判定し、作業者Ｐは、ハーネス配線作業トレーニングに不適合であるという上記第２の判定を行う。
　図１２に示す如く、作業所要時間Ｔと鼓膜温度変動係数ＣＶとの線形近似式による相関関係では、有意水準ｐ１として０．２９３９６８が算出された。上述したように、演算制御部１３は、有意水準ｐ１＞０．０５であると算出することで、上述した作業判定に用いた相関係数ｒ１，ｒ２，ＣＶ値は、有意な数値でないと判定する。
　上述したように、作業者Ｐの同意を得て上記作業トレーニングが実施されたが、特に、相関係数ｒ１では、通常通りであれば負の相関関係が見込まれるところ、正の相関関係となると共に、第１の閾値に対して大幅に離間した結果が得られた。更には、鼓膜温度変動係数ＣＶのＣＶ値の大部分は第２の閾値である０．００１以下に収束することなく、第１の閾値に対して大幅に上昇した結果が得られた。
　その一方、相関係数ｒ２では、－０．５以下の条件を満たすと共に、作業所要時間Ｔが回数を重ねる毎に短縮され、概ね目標タイムをクリアする結果が得られた。この判定結果からも、作業者負担は作業習熟時間とともに必ずしも低減しないと考えられるため、作業習熟時間のみで作業トレーニング効果を判定することは難しく、生産ラインの工程配置の適用に向けては職業準備性も考慮する必要があると考えられる。
　尚、職業準備性とは、作業者Ｐ側に職業生活を始める（再開を含む）ために必要な条件が用意されている状態のことをいう。そして、今回の作業者Ｐの場合では、上記作業トレーニングに対して不適合であるというよりは、作業者Ｐの同意を得ていたが、作業者Ｐの希望する就業時間外での作業トレーニングの実施により、作業者Ｐの職業準備性が整わず、集中力の低下等が影響したものと考えらえる。
　次に、図１３を用いて、上記受入れ教育の現場において、作業者負担判定装置１０による作業トレーニングに関する目標タイムを達成するまでの予想作業回数Ｘ１，Ｘ２を算出する方法について説明する。図１３は、本実施形態の作業者負担判定装置１０を用い、作業トレーニングに対する作業回数と鼓膜温度変動係数ＣＶ及び作業所要時間Ｔとの相関関係を説明するグラフである。尚、図１３の作業トレーニングとしては、上記したビス締め作業トレーニングとハーネス配線作業トレーニングとは、別内容のものを使用する。
　図１３に示す如く、演算制御部１３では、鼓膜温度変動係数ＣＶによる相関関係を用いる場合には、鼓膜温度測定器１６を使用するため目標鼓膜温度変動係数としてＹ１＝０．００１として、Ｘ１＝（０．００１／０．００４３）（１／－０．２７４）より、Ｘ１＝２０５回と算出される。尚、この作業者Ｐでは、Ｙ１＝０．００４３Ｘ１－０．２７４の相関関係により、相関係数ｒ１として－０．５７１４が算出された。
　一方、演算制御部１３では、作業所要時間Ｔによる相関関係を用いる場合には、目標タイムとしてＹ２＝４１３秒として設定され、Ｘ２＝（４１３／９３０．２１）（１／－０．１５６）より、Ｘ２＝１８２回と算出される。尚、この作業者Ｐでは、Ｙ２＝９３０．２１Ｘ２－０．１５６の相関関係により、相関係数ｒ２として－０．８９７９が算出された。
　以上より、管理者は、作業者Ｐとの面談の際に、作業者負担判定装置１０による第１の判定が成されたことで、この作業トレーニングに適合することを説明すると共に、作業予測回数として、１８２回から２０５回程度、同一作業を繰り返すことで、目標タイムをクリア出来る可能性があることを説明し、作業者Ｐのモチベーションを高めることも出来る。
　次に、図１４を用いて、上述した作業者負担判定方法を用いて、作業者Ｐの個人能力を見極めると共に、生産ラインへの適正な人員配置までの流れを説明する。尚、当該説明では、図１から図１３を用いた説明を適宜参照し、繰り返しの説明は省略する。図１４は、上述した作業者負担判定方法を用いた生産ラインへの適正な人員配置を説明するフローチャートである。
　そこで、本実施形態では、管理者が、例えば、新機種立ち上げ用の生産ラインへの作業者Ｐの適正な人員配置を行うことを目的とし、管理者が、新機種立ち上げ用の各作業工程に沿った複数の作業トレーニングを予め設定し、作業者Ｐにそれらを課すことで、工程配置前に作業者Ｐの個人能力を把握することが出来る。
　図１４に示す如く、ステップＳ１１において、管理者は、作業者Ｐに対して、予め設定した複数の作業トレーニングの内容を説明する。作業トレーニングの１例としては、図４Ａから図１２を用いて説明したビス締め作業トレーニングやハーネス配線作業トレーニングがある。
　ステップＳ１２において、作業者Ｐは、上記作業トレーニングを開始する。作業者Ｐは、設定された目標タイム内にて１回の同一作業が終了することを目指し、上記作業トレーニングを複数回に渡り繰り返し行う。
　ステップＳ１３において、作業者負担判定装置１０の作業時間測定部１２では、作業者Ｐの１回の同一作業毎に作業所要時間Ｔを測定し、その測定データを通信網１５を介して演算制御部１３へと送信する。そして、演算制御部１３では、図３を用いて説明したように、作業回数毎に種々のデータと関連付けて作業所要時間Ｔの測定データを記憶する。
　ステップＳ１４において、作業者負担判定装置１０の鼓膜温度測定部１１では、作業者Ｐの１回の同一作業の開始から終了までの間の鼓膜温度を複数回に渡り測定する。そして、鼓膜温度測定部１１は、測定したデータを通信網１５を介して演算制御部１３へと送信する。そして、演算制御部１３では、図３を用いて説明したように、作業回数毎に鼓膜温度の測定データを記憶する。
　ステップＳ１５において、演算制御部１３は、ステップＳ１４にて記憶した上記測定データから作業回数毎に鼓膜温度変動係数ＣＶを算出する。そして、演算制御部１３は、１回の同一作業毎に、作業所要時間Ｔと鼓膜温度変動係数ＣＶとを関連付けて記憶する。
　ステップＳ１６において、演算制御部１３は、エクセル機能の累乗近似式を用いて、繰り返される同一作業の作業回数に伴う鼓膜温度変動係数ＣＶの推移に対する相関係数ｒ１及び同一作業の作業回数に伴う１回の作業時間の推移に対する相関係数ｒ２等を算出する。
　ステップＳ１７において、演算制御部１３は、ステップＳ１６にて算出された相関係数ｒ１，ｒ２と第１の閾値とを対比し、作業者Ｐの作業習熟度等の作業者負担を判定する。上述したように、相関係数ｒ１，ｒ２の両値が、－０．５以下の場合には、「作業者Ｐは対象の作業トレーニングに適合している」とする第１の判定を行う。一方、相関係数ｒ１，ｒ２の少なくともどちらか一方が、－０．５より大きい場合には、「作業者Ｐは対象の作業トレーニングに不適合である」とする第２の判定を行う。
　尚、ステップＳ１７における演算制御部１３では、上述したように、更に、有意水準ｐ１を算出し、上記ＣＶ値や有意水準ｐ１をそれぞれ第２の閾値や第３の閾値と対比することで、上記判定精度を高める場合でも良い。
　ステップＳ１７のＹＥＳにおいて、演算制御部１３が、上記第１の判定をした場合には、ステップＳ１８へと移行する。そして、ステップＳ１８において、管理者は、可視化された上記第１の判定や累乗近似式のグラフ等を参照しながら、判定結果について作業者Ｐと面談を行う。
　ステップＳ１９において、管理者は、上記面談の際に、作業者Ｐに対して、新機種立ち上げの生産ラインの１工程への配置を説明すると共に、その作業者Ｐの感覚としてもその作業に適している等の確認を行った後、その作業者Ｐが配置される工程を決定する。
　一方、ステップＳ１７のＮＯにおいて、演算制御部１３が、上記第２の判定をした場合には、ステップＳ２０へと移行する。そして、ステップＳ２０において、管理者は、可視化された上記第２の判定や累乗近似式のグラフ等を参照しながら、判定結果について作業者Ｐと面談を行う。
　ステップＳ２０において、管理者は、上記面談の際に、作業者Ｐと一緒に第２の判定が成された原因追及を行うと共に、その原因の改善案について話し合う。例えば、図７Ａから図１２を用いて説明したように、作業者Ｐが作業内容に対しては適合しているが、生活環境の相違から第２の判定が成されたという結論になった場合には、就業時間の改善等により対応が可能となることを両者にて確認できる。
　ステップＳ２０のＹＥＳにおいて、管理者と作業者Ｐとの間にて、作業トレーニングの内容に対して改善案が確認できた場合には、ステップＳ１９へと移行する。そして、ステップＳ１９において、管理者は、作業者Ｐに対して、新機種立ち上げの生産ラインの１工程への配置を説明すると共に、その作業者Ｐの感覚としてもその作業に適している等の確認を行った後、その作業者Ｐが配置される工程を決定する。
　一方、ステップＳ２０のＮＯにおいて、管理者は、上記面談の際に、作業者Ｐと一緒に第２の判定が成された原因追及を行うと共に、その原因の改善案について話し合う。例えば、作業所要時間Ｔが、作業トレーニングの最終段階においても上記目標タイムに対して達成出来ない回数が散見し、あるいは、相関係数ｒ１が－０．５より大きく、且つ、－０．５から大きく離れた数値となる等、そもそも作業者Ｐの個人能力が作業トレーニングの内容に適合しない場合がある。
　この場合には、管理者は、作業者Ｐとの間に改善案を見出すことは難しく、ステップＳ１１へと移行する。そして、ステップＳ１１において、管理者は、その作業者Ｐに対して、別の作業トレーニングの内容を説明すると共に、作業者Ｐの適合する作業の発見に努める。その後、管理者と作業者Ｐは、演算制御部１３にて、作業者Ｐに対して第１の判定が成されるか、あるいは、第２の判定の場合でも改善案を見出すまで、作業トレーニングの内容を変更しながら、個人能力の把握を行う。
　図１４では、工程配置前に作業者Ｐに対して作業トレーニングを課し、その作業者Ｐの個人能力を把握し、工程配置を行う場合について説明したが、この場合に限定するものではない。例えば、新機種立ち上げの生産ラインへの工程配置後においても、実際の工程作業を用いて、作業者負担判定装置１０による作業者負担の判定を定期的あるいは不定期に行っても良い。作業者Ｐの工程作業への慣れやその後の生活環境の変化等により、作業者Ｐが、現在の作業内容に対して負担を感じている場合もあり、その場合には、作業者Ｐの担当工程を配置転換することで作業環境の改善等を図ることも出来る。
　尚、上述した本実施形態では、作業者Ｐが同一作業を繰り返し行う際に、作業者Ｐの作業回数に対する鼓膜温度変動係数ＣＶの変位に対する相関係数ｒ１及び作業者Ｐの作業回数に対する作業所要時間Ｔの変位に対する相関係数ｒ２を用いて、作業者負担を判定する場合について説明したが、この場合に限定するものではない。
　本実施形態では、同一作業として、工場の生産ラインにて、例えば、ビス締め作業やハーネスの配線作業等を業務時間内にて繰り返し行う場合について説明したが、この場合に限定されるものではない。同一作業として、例えば、配送トラック、タクシー、バス、電車等にて、車両の運転手が、物品配送や乗員配送を繰り返し行う行動を含み、この場合には、作業者Ｐとして上記運転手も対象となる。また、同一作業として、例えば、学習塾やオンライン授業等にて、子供等の学習者が、算数の計算や国語の読解等、授業時間の間、思考作業を行う行動を含み、この場合には、作業者Ｐとして上記学習者も対象となる。
　この場合において、本実施形態の作業回数としては、例えば、総運転時間や総学習時間を５秒～３０秒単位に区切ることで対応する。その作業回数毎に少なくとも鼓膜温度変動係数ＣＶを測定し、累乗近似式を用いて相関係数ｒ１を算出する。そして、相関係数ｒ１と第１の閾値とを対比することで、作業者負担を判定することが出来る。作業者Ｐが運転手の場合には、作業者負担として運転時のストレス状態を判定する。例えば、カーブが連続する山道や高速道路等、運転手の緊張が高まる状態では鼓膜温度が上昇する傾向にあり、作業者負担判定装置１０が、相関係数ｒ１の悪化を検出し、運転手に対してリアルタイムにフィードバックを行うことで、安全運転の徹底を図ることが出来る。また、作業者Ｐが運転手や学習者の場合には、例えば、眠気に襲われている状態では鼓膜温度が下降する傾向にあり、作業者負担判定装置１０が、相関係数ｒ１の悪化を検出し、運転手や学習者にリアルタイムにフィードバックを行うことで、居眠り運転の防止や学習時の注意力散漫の防止を図ることが出来る。
　その他、本実施形態の作業者負担判定装置１０では、上述した作業トレーニング時、車両の運転時、学習時のように、作業者Ｐの上肢に負荷が掛かる作業において、一定間隔での作業回数の経過に伴い、それらの環境改善を加えることで、作業者Ｐの負担の軽減が期待される場合には、本発明の要旨を逸脱しない範囲にて種々の設計変更が可能である。
　１０　作業者負担判定装置
　１１　鼓膜温度測定部
　１２　作業時間測定部
　１３　演算制御部
　１３Ａ　パーソナルコンピューター
　１３Ｂ　サーバー
　１４　表示部
　１５　通信網
　１６　鼓膜温度測定器
　１７　タッチパネル
　１８　モニタ
　Ｐ　作業者
　ＣＶ　鼓膜温度変動係数
　Ｔ　作業所要時間
　ｒ１，ｒ２　相関係数
　ｐ１　有意水準

Claims (8)

  1. 　作業者が同一作業を繰り返し行う際に、前記作業者の前記同一作業に対する作業者負担を判定する作業者負担判定装置であって、
    　前記作業者が前記同一作業を１回行う間に前記作業者の視床下部の温度が反映される鼓膜温度を複数回に渡り測定し、温度データを取得する鼓膜温度測定部と、
    　前記鼓膜温度測定部から送信された前記温度データを用いて、前記同一作業の作業回数ごとに鼓膜温度変動係数ＣＶを算出する演算制御部と、を有し、
    　前記演算制御部は、
    　前記同一作業の前記作業回数に伴う前記鼓膜温度変動係数ＣＶの推移に対する相関係数ｒ１を算出し、
    　前記相関係数ｒ１と予め設定した第１の閾値とを比較し、前記相関係数ｒ１が前記第１の閾値以下の場合には、前記同一作業による前記作業者負担は小さいと判定する第１の判定を行い、前記相関係数ｒ１が前記第１の閾値より大きい場合には、前記同一作業による前記作業者負担は大きいと判定する第２の判定を行うことを特徴とする作業者負担判定装置。
  2. 　前記作業者が前記同一作業を１回行う間の１回の作業所要時間Ｔを測定し、作業所要時間データを取得する作業時間測定部と、を更に有し、
    　前記演算制御部は、
    　前記同一作業の前記作業回数に伴う前記１回の作業所要時間Ｔの推移に対する相関係数ｒ２を算出し、
    　前記相関係数ｒ２と前記第１の閾値とを比較し、前記相関係数ｒ１及び前記相関係数ｒ２が前記第１の閾値以下の場合には、前記第１の判定を行い、少なくとも前記相関係数ｒ１と前記相関係数ｒ２とのどちらか一方が前記第１の閾値より大きい場合には、前記第２の判定を行うことを特徴とする請求項１に記載の作業者負担判定装置。
  3. 　前記演算制御部は、
    　前記鼓膜温度変動係数ＣＶのＣＶ値が、前記作業回数に対して予め設定した第２の閾値以下に収束しない場合には、前記第１の判定に関わらず、前記第２の判定を行うことを特徴とする請求項２に記載の作業者負担判定装置。
  4. 　前記演算制御部は、
    　前記同一作業の前記作業回数に対して、前記作業所要時間Ｔに伴う前記鼓膜温度変動係数ＣＶの推移に対する有意水準ｐ１を算出し、
    　前記有意水準ｐ１が、予め設定した第３の閾値より大きい場合には、前記第１の判定に関わらず、前記第２の判定を行うことを特徴とする請求項３に記載の作業者負担判定装置。
  5. 　作業者が同一作業を繰り返し行う際に、作業者負担判定装置が、前記作業者の前記同一作業に対する作業者負担を判定する作業者負担判定方法であって、
    　前記作業者負担判定装置の鼓膜温度測定部が、前記作業者が前記同一作業を１回行う間に前記作業者の視床下部の温度が反映される鼓膜温度を複数回に渡り測定し、前記作業者の温度データを取得するデータ取得ステップと、
    　前記作業者負担判定装置の演算制御部が、前記同一作業の作業回数ごとに前記温度データから鼓膜温度変動係数ＣＶを算出する第１の算出ステップと、
    　前記作業者負担判定装置の前記演算制御部が、前記同一作業の前記作業回数に伴う前記鼓膜温度変動係数ＣＶの推移に対する相関係数ｒ１を算出する第２の算出ステップと、
    　前記作業者負担判定装置の前記演算制御部が、前記鼓膜温度変動係数ＣＶ及び前記相関係数ｒ１を用いて前記同一作業に対する前記作業者負担を判定する判定ステップと、を有し、
    　前記判定ステップでは、前記相関係数ｒ１と予め設定した第１の閾値とを比較し、前記相関係数ｒ１が前記第１の閾値以下の場合には、前記同一作業による前記作業者負担は小さいと判定する第１の判定を行い、前記相関係数ｒ１が前記第１の閾値より大きい場合には、前記同一作業による前記作業者負担は大きいと判定する第２の判定を行うことを特徴とする作業者負担判定方法。
  6. 　前記データ取得ステップでは、前記温度データに加えて、前記作業者負担判定装置の作業時間測定部が、前記作業者が前記同一作業を１回行う間の１回の作業所要時間Ｔを測定し、作業所要時間データを取得し、
    　前記第２の算出ステップでは、前記同一作業の前記作業回数に伴う前記１回の作業所要時間Ｔの推移に対する相関係数ｒ２を算出し、
    　前記判定ステップでは、前記相関係数ｒ１及び前記相関係数ｒ２と前記第１の閾値とを比較し、前記相関係数ｒ１及び前記相関係数ｒ２が前記第１の閾値以下の場合には、前記第１の判定を行い、少なくとも前記相関係数ｒ１と前記相関係数ｒ２とのどちらか一方が前記第１の閾値より大きい場合には、前記第２の判定を行うことを特徴とする請求項５に記載の作業者負担判定方法。
  7. 　前記作業者負担判定装置の前記演算制御部が、前記相関係数ｒ１による前記第１の判定を補完する補完判定ステップを有し、
    　前記補完判定ステップでは、前記鼓膜温度変動係数ＣＶのＣＶ値が、前記作業回数に対して予め設定した第２の閾値以下に収束しない場合には、前記第１の判定に関わらず、前記第２の判定を行うことを特徴とする請求項６に記載の作業者負担判定方法。
  8. 　前記作業者負担判定装置の前記演算制御部が、前記同一作業の前記作業回数に対して、前記作業所要時間Ｔに伴う前記鼓膜温度変動係数ＣＶの推移に対する有意水準ｐ１を算出する第３の算出ステップと、を有し、
    　前記補完判定ステップでは、前記有意水準ｐ１が、予め設定した第３の閾値より大きい場合には、前記第１の判定に関わらず、前記第２の判定を行うことを特徴とする請求項７に記載の作業者負担判定方法。
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