JP2014037289A

JP2014037289A - Warehouse failure estimation method and system

Info

Publication number: JP2014037289A
Application number: JP2012179674A
Authority: JP
Inventors: Yosuke Hori; 洋介堀
Original assignee: Fujitsu Advanced Engineering Ltd
Current assignee: Fujitsu Advanced Engineering Ltd
Priority date: 2012-08-14
Filing date: 2012-08-14
Publication date: 2014-02-27
Anticipated expiration: 2032-08-14
Also published as: JP5936483B2

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To estimate a transfer carriage in which a product failure in a warehouse occurs.SOLUTION: A warehouse failure estimation system 1 includes a failure occurrence estimation device 10 and an in-vehicle terminal 20 attached to a baggage transfer machine 2. The in-vehicle terminal 20 acquires working data about baggage transfer and measurement data measuring a status of a transfer carriage to transmit the data to the failure occurrence estimation device 10, and receives failure candidate information in which a product failure may occur. When a working transfer carriage falls into the information, warning is notified. The failure occurrence estimation device 10 acquires the working data, measurement data, and failure result information showing the transfer carriage in which the failure may occur; determines a failure occurrence estimation threshold value concerning items showing the status of the transfer carriage correlated with failure occurrence; and writes the transfer carriage in which a value of the measurement data exceeds the failure occurrence estimation threshold value in the failure candidate information, and transmits it to the in-vehicle terminal 20.

Description

本発明は、出庫作業を支援する出庫作業支援システムに関し、より詳しくは、製品が動かされた状況を利用した製品不良の推定により効率的な出庫作業を支援するデータ処理技術に関する。 The present invention relates to a delivery work support system that supports delivery work, and more particularly, to a data processing technique that supports efficient delivery work by estimating product defects using a situation in which a product is moved.

従来、製造工程で生じた不良の原因を究明するために、製品や製品群毎にバーコードやＲＦＩＤタグを付加し、バーコード・リーダやＲＦＩＤタグリーダなどの読み取り装置で不良となった製品や製品群を識別し、その製造工程での履歴をたどることによって不良発生の原因を究明するシステムが存在している。 Conventionally, in order to investigate the cause of a defect that occurred in the manufacturing process, a barcode or RFID tag is added to each product or product group, and the product or product that has become defective with a reader such as a barcode reader or RFID tag reader Systems exist that identify the cause of failure by identifying groups and following their manufacturing history.

特開２００７−１１６５８号公報JP 2007-11658 A

製品は、パレットと呼ばれる搬送台に搭載されて倉庫内に保管され、例えばフォークリフトのような荷物搬送機によって、搬送台に搭載された状態で倉庫内を移動されたり、搬送されたりする。 The product is mounted on a transport table called a pallet and stored in the warehouse, and is moved or transported in the warehouse in a state of being mounted on the transport table by, for example, a cargo transport machine such as a forklift.

そのため、製造工程だけでなく、製品保管工程においても、倉庫内での作業状況や保管状況に起因して製品不良が生じうる。 Therefore, not only in the manufacturing process but also in the product storage process, product defects can occur due to the work status and storage status in the warehouse.

図２３は、倉庫内作業を説明するための図である。 FIG. 23 is a diagram for explaining the work in the warehouse.

まず、製造・仕上げ工程を経た製品を、パレットに搭載して倉庫内に保管し（製品入荷）、出荷プランに従って保管したパレットをトラック等に搭載させて出庫する（製品出荷）。倉庫が複数ある場合に、製品を搭載したパレットをトラック等に搭載して倉庫間で移動することもある（倉庫間移動）。 First, products that have undergone manufacturing and finishing processes are loaded onto pallets and stored in a warehouse (product arrival), and the pallets that are stored according to a shipment plan are loaded onto a truck or the like for delivery (product shipment). When there are multiple warehouses, pallets loaded with products may be mounted on trucks and moved between warehouses (moving between warehouses).

倉庫内は複数の保管区（ゾーン）が設けられ、ゾーン内に製品を搭載したパレットが置かれる。製品出荷時には、パレットをゾーンからトラック等に載せ替えて出庫する。また、保管中も、パレットを倉庫内の別ゾーンに移動することもある（ゾーン移動）。 A plurality of storage areas (zones) are provided in the warehouse, and pallets loaded with products are placed in the zones. When the product is shipped, the pallet is transferred from the zone to a truck or the like for delivery. During storage, the pallet may be moved to another zone in the warehouse (zone movement).

倉庫内で、製品はパレットに搭載された状態で荷物搬送機（フォークリフト）によって移動する。フォークリフトは、パレットを上下または左右に動かす機構を備え、パレットを搬送する。そのため、フォークリフトがどのようにパレットを動かしたかという状況、すなわち、製品がどのように動かされたかという状況に起因して製品不良を生じさせる可能性がある。例えば、倉庫内のゾーンの中には、荷物搬口までの距離が長かったり、右左折の回数が多くなったりするものがある。また、フォークリフトがパレットを中継して搬送することもあり、上下動の回数が多くなることがある。したがって、倉庫内でより多く動かされたパレットに搭載されている製品群には、より多くの製品不良が発生する可能性があると考えられる。 In the warehouse, the product is moved by a cargo transporter (forklift) while being mounted on a pallet. The forklift includes a mechanism for moving the pallet up and down or left and right, and conveys the pallet. Therefore, there is a possibility of causing a product defect due to the situation of how the forklift moved the pallet, that is, the situation of how the product was moved. For example, some zones in the warehouse may have a long distance to the baggage port or a large number of turns. In addition, the forklift may carry the pallet via a relay, which may increase the number of vertical movements. Therefore, it is considered that more product defects may occur in the product group mounted on the pallet moved more in the warehouse.

また、複数の倉庫または倉庫内の複数のゾーンは全て同じ環境ではないため、保管中の環境が製品不良を生じさせる可能性がある。したがって、ある場所により長く滞留していたパレットに搭載されている製品群には、より多くの製品不良が発生する可能性があると考えられる。 In addition, since a plurality of warehouses or a plurality of zones in the warehouse are not all in the same environment, the environment under storage may cause a product defect. Therefore, it is considered that more product defects may occur in the product group mounted on the pallet that has stayed longer in a certain place.

倉庫保管中に製品不良が生じやすい状況におかれて不良品となっている可能性がある製品を出荷禁止や使用禁止にすること、および、倉庫内の製品不良を生じやすい状況を改善することは、製品管理上の重要な課題である。そのため、倉庫内でのどのような作業状況や保管状況が製品不良を発生させるのかを把握する必要がある。また、製品出荷時に、不良品のおそれがある製品の出庫を未然に防止できるようにする必要がある。 Prohibit shipment or use of products that may be defective due to product defects that occur during warehouse storage, and improve conditions that are likely to cause product defects in the warehouse Is an important product management issue. For this reason, it is necessary to grasp what kind of work conditions and storage conditions in the warehouse cause product defects. In addition, it is necessary to prevent the delivery of products that may be defective when shipping products.

しかし、従来、倉庫内での作業状況や保管状況に起因する製品不良について、原因究明や防止策を講ずるためのシステムは存在しなかった。 However, conventionally, there has been no system for investigating the cause and taking preventive measures for product defects caused by work conditions and storage conditions in the warehouse.

本発明の目的は、倉庫内での製品の状況と製品不良の発生との関係を把握し、さらに、製品不良の発生の可能性がある製品の出庫を防止できる倉庫内不良推定のための方法、および前記倉庫内不良推定システムを提供することである。 An object of the present invention is to grasp the relationship between the status of a product in a warehouse and the occurrence of a product defect, and further, a method for estimating a defect in a warehouse that can prevent the delivery of a product that may cause a product defect. And providing a defect estimation system in the warehouse.

本願において開示される倉庫内不良推定方法は、倉庫内で発生する製品不良を推定するため、荷物搬送機に取り付けた車載端末と、該車載端末と通信可能な不良発生推定装置とを備えるシステムが実行する方法である。 The in-warehouse defect estimation method disclosed in the present application is a system including an in-vehicle terminal attached to a luggage transporter and a defect occurrence estimation device capable of communicating with the in-vehicle terminal in order to estimate a product defect occurring in the warehouse. It is a method to execute.

前記方法において、前記車載端末が、搬送しようとする搬送台に関する作業データと、前記搬送台の倉庫内での状況を計測した計測データとを取得し、該作業データと該計測データとを前記不良発生推定装置へ送信する。そして、前記不良発生推定装置が、製品不良と発生した搬送台とを対応付けた不良実績情報を取得し、前記作業データと前記計測データとをもとに、前記搬送台が動かされた状況を予め設定された項目によって示す実績情報を生成し、前記不良実績情報から前記搬送台で発生した不良数を集計し、前記実績情報の項目が示す状況と前記不良数とに相関関係があるかを判定し、相関関係がある前記項目について、前記不良実績情報の不良数をもとに、製品不良の発生を推定する不良推定閾値を決定し、前記搬送台の実績情報の前記相関関係がある項目の値が前記不良推定閾値を超える場合に、該搬送台を不良候補情報に書き込む。 In the method, the in-vehicle terminal acquires work data related to a transport table to be transported and measurement data obtained by measuring a situation in a warehouse of the transport table, and the work data and the measurement data are converted to the defective data. Transmit to the occurrence estimation device. Then, the defect occurrence estimation device acquires defect result information in which product defects are associated with the generated conveyance table, and the situation where the conveyance table is moved based on the work data and the measurement data is obtained. Result information indicated by preset items is generated, the number of defects generated on the carrier is calculated from the defect result information, and whether there is a correlation between the situation indicated by the item of the result information and the number of defects Determining and determining a defect estimation threshold for estimating the occurrence of product defects based on the number of defects in the defect record information for the items having a correlation, and the item having the correlation in the record information of the transport table When the value exceeds the defect estimation threshold, the carriage is written in the defect candidate information.

そして、前記車載端末が、前記不良発生推定装置から前記不良候補情報を受信し、前記搬送しようとする搬送台が前記不良候補情報に含まれる場合に、不良発生の可能性を示す警告を出力する。 And when the said vehicle-mounted terminal receives the said defect candidate information from the said defect generation estimation apparatus, and the said conveyance stand to be conveyed is contained in the said defect candidate information, the warning which shows the possibility of a defect generation is output. .

開示する方法によれば、倉庫内の搬送台の状況と製品不良の発生との相関関係をもとに、製品不良が発生している可能性がある搬送台を推定し、作業者が製品不良が発生していると推定された搬送台を搬送する前に警告することができる。 According to the disclosed method, based on the correlation between the status of the transportation platform in the warehouse and the occurrence of product defects, the transportation platform where a product failure may have occurred is estimated, and the worker can It is possible to warn before transporting the transport base estimated to have occurred.

開示する倉庫内不良推定システムのブロック構成例を示す図である。It is a figure which shows the block structural example of the defect estimation system in a warehouse to disclose. 第１の実施例における不良発生推定装置１０のブロック構成例を示す図である。It is a figure which shows the block structural example of the defect generation estimation apparatus 10 in a 1st Example. 第１の実施例における車載端末２０の内部ブロック構成例を示す図である。It is a figure which shows the internal block structural example of the vehicle-mounted terminal 20 in a 1st Example. 第１の実施例における実績情報の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the track record information in a 1st Example. 第１の実施例における推定基準の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the estimation reference | standard in a 1st Example. 第１の実施例における不良実績情報の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the defect performance information in a 1st Example. 第１の実施例における不良候補情報の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the defect candidate information in a 1st Example. 第１の実施例における実績情報の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the track record information in a 1st Example. 図８に示す実績情報を集計した中間情報の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the intermediate information which totaled the performance information shown in FIG. 第１の実施例における、不良数、不良ＩＤを記録した中間情報の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the intermediate information which recorded the defect number and defect ID in a 1st Example. 第１の実施例における、評価項目の回数と不良数との相関関係を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the correlation with the frequency | count of an evaluation item, and the number of defects in a 1st Example. 第１の実施例における、評価項目と不良数との相関の有無を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the presence or absence of the correlation with an evaluation item and the number of defects in a 1st Example. 第１の実施例における不良推定閾値の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the defect estimation threshold value in a 1st Example. 第１の実施例における車載端末の処理フロー例を示す図である。It is a figure which shows the example of a processing flow of the vehicle-mounted terminal in a 1st Example. 第１の実施例における不良発生推定装置の概要処理フロー例を示す図である。It is a figure which shows the example of an outline processing flow of the defect generation estimation apparatus in a 1st Example. 実績情報生成処理（ステップＳ２１の処理）のより詳細な処理フロー例を示す図である。It is a figure which shows the example of a more detailed process flow of a track record information generation process (process of step S21). 不良発生の相関関係評価処理(ステップＳ２３の処理)のより詳細な処理フロー例を示す図である。It is a figure which shows the more detailed process flow example of the correlation evaluation process (process of step S23) of defect generation | occurrence | production. 不良候補推定処理（ステップＳ２４）のより詳細な処理フロー例を示す図である。It is a figure which shows the example of a more detailed process flow of a defect candidate estimation process (step S24). 第２の実施例における実績情報の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the track record information in a 2nd Example. 第２の実施例における中間情報の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the intermediate information in a 2nd Example. 第２の実施例における、倉庫での滞留時間と不良数との相関の有無を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the presence or absence of the correlation with the residence time in a warehouse, and the number of defects in a 2nd Example. 不良発生推定装置および車載端末のハードウェア構成例を示す図である。It is a figure which shows the hardware structural example of a defect generation estimation apparatus and a vehicle-mounted terminal. 倉庫内作業を説明するための図である。It is a figure for demonstrating work in a warehouse.

以下、本発明の一態様として開示する倉庫内不良推定システムについて図面を用いて説明する。 Hereinafter, a defect estimation system in a warehouse disclosed as one aspect of the present invention will be described with reference to the drawings.

図１は、開示する倉庫内不良推定システムのブロック構成例を示す図である。 FIG. 1 is a diagram illustrating a block configuration example of a warehouse defect estimation system disclosed.

倉庫内不良推定システム１は、不良発生推定装置（サーバ）1０および荷物搬送機（フォークリフト）に備えられる車載端末（クライアント）２０を備える。不良発生推定装置１０と各車載端末２０とは、無線ネットワークＮＷに接続し、相互にデータ通信を行うことができる。 The in-warehouse defect estimation system 1 includes an in-vehicle terminal (client) 20 provided in a defect occurrence estimation device (server) 10 and a cargo transporter (forklift). The failure occurrence estimation device 10 and each in-vehicle terminal 20 can connect to the wireless network NW and perform data communication with each other.

不良発生推定装置（サーバ）１０は、車載端末２０から、製品を搭載した搬送台（パレット）の搬送に関する作業データ、パレットが搬送されたときの状況を計測した計測データをもとに、パレット毎に倉庫内での状況を示す実績情報を取得し、パレットの実績情報と不良発生との相関を調べ、不良品が含まれる可能性が高いパレットを推定する。 The defect occurrence estimation device (server) 10 receives, from the in-vehicle terminal 20, the pallet for each pallet based on the work data related to the conveyance of the conveyance table (pallet) carrying the product and the measurement data obtained by measuring the situation when the pallet is conveyed. The actual result information indicating the situation in the warehouse is acquired, the correlation between the actual result information of the pallet and the occurrence of the defect is examined, and the pallet that is likely to contain the defective product is estimated.

本実施の形態においてパレットの実績情報は、各搬送でのパレットが実際に動かされた状況、または、各倉庫または倉庫内の各ゾーンでの滞留時間を示す情報である。 In the present embodiment, the pallet record information is information indicating a situation in which the pallet is actually moved in each conveyance, or a residence time in each warehouse or each zone in the warehouse.

車載端末２０は、フォークリフトに備えられ、作業データ、パレットの計測データを収集して不良発生推定装置１０へ送信し、不良発生推定装置１０から、製品不良の発生の可能性があると推定されているパレットを示す不良候補情報を取得し、搬送しようとするパレットが不良候補情報に該当する場合に、作業者に警告を通知する。 The in-vehicle terminal 20 is provided in the forklift, collects work data and pallet measurement data, and transmits the collected data to the defect occurrence estimation apparatus 10. The defect occurrence estimation apparatus 10 estimates that there is a possibility of product failure. The defect candidate information indicating the pallet being picked up is acquired, and when the pallet to be conveyed corresponds to the defect candidate information, a warning is notified to the operator.

以下、倉庫内不良推定システム１の処理例を説明する。
〔第１の実施例〕
第１の実施例において、倉庫内不良推定システム１は、倉庫内でパレットが動かされた状況と製品不良の発生との因果関係を前提に、製品不良が発生している可能性があるパレットを推定する。 Hereinafter, a processing example of the in-warehouse defect estimation system 1 will be described.
[First embodiment]
In the first embodiment, the in-warehouse defect estimation system 1 uses a pallet that may have a product defect on the premise of a causal relationship between the situation in which the pallet is moved in the warehouse and the occurrence of a product defect. presume.

図２は、第１の実施例における不良発生推定装置１０のブロック構成例を示す図である。 FIG. 2 is a diagram illustrating a block configuration example of the failure occurrence estimation apparatus 10 according to the first embodiment.

不良発生推定装置１０は、データ通信部１１、実績取得部１２、実績記憶部１３、不良実績登録部１４、不良実績記憶部１５、相関評価部１６、推定基準記憶部１７、不良発生推定部１８、不良候補記憶部１９を備える。 The defect occurrence estimation apparatus 10 includes a data communication unit 11, a result acquisition unit 12, a result storage unit 13, a defect record registration unit 14, a defect record storage unit 15, a correlation evaluation unit 16, an estimation reference storage unit 17, and a defect occurrence estimation unit 18. The defect candidate storage unit 19 is provided.

データ通信部１１は、車載端末２０と各種データの送受信をする。 The data communication unit 11 transmits / receives various data to / from the in-vehicle terminal 20.

実績取得部１２は、各車載端末２０から受信した作業データおよび計測データをもとに、倉庫内でのパレットの状況を示す実績情報を生成し、実績記憶部１３に保存する。 The record acquisition unit 12 generates record information indicating the state of the pallet in the warehouse based on the work data and measurement data received from each in-vehicle terminal 20 and stores the record information in the record storage unit 13.

作業データは、パレットの搬送作業に関するデータであり、作業者の識別情報、搬送するパレットの識別情報、パレットの保管場所の識別情報、パレットの搬送（移動）の開始時刻／終了時刻等の１つまたは複数を含むデータである。計測データは、フォークリフトによって、パレットが動かされた状況を計測したデータであり、後述する計測装置（加速度センサ）２４によって計測された加速度、角加速度等を含むデータである。 The work data is data related to the pallet transport work, and includes one of worker identification information, pallet identification information, pallet storage location identification information, pallet transport (movement) start time / end time, and the like. Or data including a plurality. The measurement data is data obtained by measuring the state in which the pallet is moved by the forklift, and is data including acceleration, angular acceleration, and the like measured by a measurement device (acceleration sensor) 24 described later.

実績情報は、各パレットの動かされた状況を示す情報であり、パレットの識別情報、状況を示す実績、作業者の識別情報等を含む。本実施例では、実績取得部１２は、計測データが３軸方向の加速度および３軸周りの角加速度を計測したものである場合に、計測した各項目について、予め設定された閾値以上の値（加速度、角加速度）となった値の回数をカウントし、パレットの状況の実績とする。 The track record information is information indicating the status of movement of each pallet, and includes pallet identification information, track record indicating status, worker identification information, and the like. In the present embodiment, when the measurement data is obtained by measuring acceleration in the three-axis direction and angular acceleration around the three axes, the result obtaining unit 12 has a value equal to or greater than a preset threshold value for each measured item ( (Acceleration, angular acceleration) is counted, and the result of the pallet status is counted.

不良実績登録部１４は、確認された製品不良および製品不良が発生したパレットを示す不良実績情報を受け付けて不良実績記憶部１５に保存する。 The defect record registration unit 14 receives defect record information indicating the confirmed product defect and the pallet on which the product defect has occurred and stores it in the defect record storage unit 15.

相関評価部１６は、実績情報および不良実績情報をもとに、パレットの実績を示す項目と製品不良の発生との相関関係を評価する。さらに、相関評価部１６は、製品不良の発生と相関がある実績の項目について、製品不良の発生の可能性を示す閾値（不良推定閾値）を決定し、閾値を設定した推定基準を推定基準記憶部１７に保存する。 The correlation evaluation unit 16 evaluates the correlation between the item indicating the result of the pallet and the occurrence of the product defect based on the result information and the defect result information. Further, the correlation evaluation unit 16 determines a threshold value (defect estimation threshold value) indicating the possibility of product defect occurrence for an item with a correlation with the occurrence of product defect, and stores an estimation criterion in which the threshold value is set as an estimation criterion. Stored in section 17.

より具体的には、相関評価部１６は、実績情報の実績が、パレットが動かされた状況を複数の項目で示している場合に、実績の各項目について、項目の回数と製品不良の発生の回数との増加の相関関係の強さを調べ、相関の強さが一定以上であるときに、相関があると評価する。さらに、相関評価部１６は、相関関係がある項目について、発生した不良数が不良数全体から所定の割合（例えば、５０％）に達しているときの当該項目に記録されている回数（閾値を超えた回数）を不良推定閾値とする。 More specifically, the correlation evaluation unit 16 determines the number of items and occurrence of product defects for each item of the results when the results of the results information indicate the situation in which the pallet is moved by a plurality of items. The strength of the correlation with the increase in the number of times is checked, and when the strength of the correlation is a certain level or more, it is evaluated that there is a correlation. Furthermore, the correlation evaluation unit 16 counts the number of times (the threshold value is recorded) in the item having a correlation when the number of generated defects reaches a predetermined ratio (for example, 50%) from the total number of defects. The number of times exceeded) is set as the defect estimation threshold.

不良発生推定部１８は、パレット毎に、不良推定閾値および不良実績情報をもとに、製品不良が生じている可能性があるパレットに該当するかを推定し、製品不良の発生の可能性があるパレットを示す不良候補情報を生成する。不良候補情報は、データ通信部１１によって所定の周期または契機で車載端末２０へ送信される。 The defect occurrence estimation unit 18 estimates, for each pallet, whether the product corresponds to a pallet in which a product defect may occur based on the defect estimation threshold value and the defect record information, and the possibility of a product defect occurring. Defect candidate information indicating a certain pallet is generated. The defect candidate information is transmitted to the in-vehicle terminal 20 by the data communication unit 11 at a predetermined cycle or opportunity.

図３は、第１の実施例における車載端末２０の内部ブロック構成例を示す図である。 FIG. 3 is a diagram illustrating an internal block configuration example of the in-vehicle terminal 20 in the first embodiment.

車載端末２０は、読取装置２１、作業データ取得部２２、作業データ記憶部２３、計測装置２４、計測データ取得部２５、計測データ記憶部２６、データ通信部２７、不良候補記憶部２８、通知部２９を備える。 The in-vehicle terminal 20 includes a reading device 21, a work data acquisition unit 22, a work data storage unit 23, a measurement device 24, a measurement data acquisition unit 25, a measurement data storage unit 26, a data communication unit 27, a defect candidate storage unit 28, and a notification unit. 29.

読取装置２１は、フォークリフト２のパレット搭載機構に備えられ、各パレットに貼り付けられたパレット識別情報または保存場所に貼り付けられた保存場所識別情報を読み取る。 The reading device 21 is provided in the pallet mounting mechanism of the forklift 2, and reads the pallet identification information attached to each pallet or the storage location identification information attached to the storage location.

パレット識別情報および保存場所識別情報は、例えば、バーコードによる表示、または、ＩＣチップ（ＲＦＩＤタグ）への格納として実施される。読取装置２１は、識別情報の種別に対応して、例えば、バーコード・リーダ、または、ＲＦＩＤタグリーダで実施される。 The pallet identification information and the storage location identification information are implemented as, for example, display with a barcode or storage in an IC chip (RFID tag). The reading device 21 is implemented by, for example, a barcode reader or an RFID tag reader in accordance with the type of identification information.

作業データ取得部２２は、フォークリフト２の作業者の作業者識別情報、パレット識別情報等を取得して作業データ記憶部２３に保存する。 The work data acquisition unit 22 acquires worker identification information, pallet identification information, and the like of the worker of the forklift 2 and stores them in the work data storage unit 23.

作業者識別情報は、作業者が携行するカード等から読取装置２１で読み取ってもよく、作業者が車載端末２０の入力部を操作して直接入力してもよい。また、後述する計測装置２４を、加速度センサを備えた携帯端末（例えば、スマートホン）で実施する場合に、計測装置２４を実施する携帯端末に保存され送信されるようにしてもよい。 The worker identification information may be read by the reading device 21 from a card carried by the worker, or may be directly input by the operator by operating the input unit of the in-vehicle terminal 20. Further, when the measurement device 24 described later is implemented by a portable terminal (for example, a smart phone) provided with an acceleration sensor, the measurement device 24 may be stored and transmitted to the portable terminal that implements the measurement device 24.

計測装置２４は、フォークリフト２のパレット搭載機構に備えられ、パレットが動かされた状況を計測する。本実施例では、計測装置２４は、作業者識別情報を記憶し、加速度センサおよび通信機能を備える携帯端末で実施されるものとする。ここで、計測装置２４を実施する加速度センサは、Ｘ、Ｙ、Ｚ各軸の３方向の加速度および各軸周りの角加速度を計測する６軸センサとする。なお、加速度センサ２４は、６軸センサに限定されず、３軸方向の加速度を計測する３軸センサであってもよい。 The measuring device 24 is provided in the pallet mounting mechanism of the forklift 2 and measures the situation where the pallet is moved. In the present embodiment, the measurement device 24 stores worker identification information, and is implemented by a mobile terminal having an acceleration sensor and a communication function. Here, the acceleration sensor that implements the measuring device 24 is a six-axis sensor that measures the acceleration in three directions of the X, Y, and Z axes and the angular acceleration around each axis. The acceleration sensor 24 is not limited to a six-axis sensor, and may be a three-axis sensor that measures acceleration in three axis directions.

計測装置２４が携帯端末で実施される場合に、フォークリフト２のパレット搭載機構に携帯端末の設置機構が備えられ、車載端末２０の作業データ取得部２２が、計測装置２４を実施する携帯端末が保存する作業者識別情報を取得して作業データ記憶部２３に保存し、計測データ取得部２５が、計測装置（加速度センサ）２４が計測した計測データを取得して計測データ記憶部２６に保存する。 When the measuring device 24 is implemented by a portable terminal, the pallet mounting mechanism of the forklift 2 is provided with a portable terminal installation mechanism, and the work data acquisition unit 22 of the in-vehicle terminal 20 stores the portable terminal that implements the measuring device 24. The worker identification information to be acquired is acquired and stored in the work data storage unit 23, and the measurement data acquisition unit 25 acquires the measurement data measured by the measurement device (acceleration sensor) 24 and stores it in the measurement data storage unit 26.

データ通信部２７は、作業データ記憶部２３の作業データおよび計測データ記憶部２６の計測データを不良発生推定装置１０へ送信する。または、データ通信部２７は、不良発生推定装置１０から不良候補情報を受信して不良候補記憶部２８に保存する。 The data communication unit 27 transmits the work data in the work data storage unit 23 and the measurement data in the measurement data storage unit 26 to the defect occurrence estimation device 10. Alternatively, the data communication unit 27 receives defect candidate information from the defect occurrence estimation device 10 and stores it in the defect candidate storage unit 28.

通知部２９は、不良候補記憶部２８の不良候補情報をもとに、搬送しようとするパレットが不良候補であるかを判定し、不良候補に該当する場合に、製品不良の可能性を示す警告を車載端末２０が備える出力部から出力する。警告は、例えば、ディスプレイに表示されるメッセージデータ、ランプの発光（点滅）、音声メッセージ等である。 The notification unit 29 determines whether the pallet to be transported is a defect candidate based on the defect candidate information in the defect candidate storage unit 28, and if it is a defect candidate, a warning indicating the possibility of a product defect Is output from the output unit included in the in-vehicle terminal 20. The warning is, for example, message data displayed on the display, light emission (flashing) of a lamp, voice message, or the like.

次に、図４〜図７を用いて、不良発生推定装置１０が扱う情報について説明する。 Next, information handled by the defect occurrence estimation apparatus 10 will be described with reference to FIGS.

図４は、第１の実施例における実績情報の例を示す図である。 FIG. 4 is a diagram illustrating an example of performance information in the first embodiment.

第１の実施例において、実績情報は、パレットがどのように動かされたかの状況を示す実績情報（動かされ実績情報）である。 In the first embodiment, the track record information is track record information (moved track record information) indicating how the pallet has been moved.

図４に示す実績情報は、移動番号、パレットＩＤ、実績、作業者名等のデータ項目を有する。 The result information shown in FIG. 4 includes data items such as a movement number, a pallet ID, a result, and an operator name.

「移動番号」は、搬送作業でパレットが動かされた状況を識別する識別番号である。「パレットＩＤ」はパレットを識別する識別情報である。 “Movement number” is an identification number for identifying the situation in which the pallet is moved in the transport operation. “Pallet ID” is identification information for identifying a pallet.

「実績」は、パレットが実際に動かされた状況を示す。実績は、計測装置２４が計測する項目に対応した評価項目を有し、各評価項目には、対応する計測の項目で、計測値が予め設定した閾値を超えた回数が記録される。図４に示す例では、実績情報の「実績」として、Ｘ軸加速度、Ｙ軸加速度、Ｚ軸加速度、Ｘ軸周り角加速度、Ｙ軸周り角加速度、Ｚ軸周り角加速度、総回数の評価項目を有する。「総回数」は、加速度についての各項目に記録された回数の総数である。 “Actual” indicates a situation where the pallet is actually moved. The actual result has an evaluation item corresponding to the item measured by the measuring device 24, and the number of times that the measured value exceeds a preset threshold value is recorded in each evaluation item in the corresponding measurement item. In the example shown in FIG. 4, evaluation items of “actual result” of the performance information include X-axis acceleration, Y-axis acceleration, Z-axis acceleration, X-axis angular acceleration, Y-axis angular acceleration, Z-axis angular acceleration, and total number of times. Have The “total number of times” is the total number of times recorded in each item regarding acceleration.

「作業者名」は、作業者を識別する識別情報である。 “Worker name” is identification information for identifying a worker.

図４に示す実績情報において、移動番号が“Ｍ００１”のデータでは、パレットＩＤが“Ｐ００００１”であるパレットが動かされ、Ｘ軸方向への加速度について閾値を超える加速度（動き）が“１０回”であり、Ｙ軸方向への加速度について閾値を超える加速度が“３回”であり、閾値を超える動きの総数（総回数）が“３５回”であることを表している。 In the record information shown in FIG. 4, in the data with the movement number “M001”, the pallet with the pallet ID “P00001” is moved, and the acceleration (movement) exceeding the threshold for the acceleration in the X-axis direction is “10 times”. The acceleration exceeding the threshold for the acceleration in the Y-axis direction is “3 times”, and the total number of movements exceeding the threshold (total number) is “35 times”.

図５は、第１の実施例における推定基準の例を示す図である。 FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the estimation criterion in the first embodiment.

推定基準記憶部１７に記憶される推定基準は、実績情報の「実績」の評価項目に対応し、製品不良の発生に相関を持つ評価項目には、不良推定閾値が記録されている。図５に示す例では、製品不良の発生と相関を持つ評価項目は、Ｘ軸加速度、Ｚ軸加速度、Ｘ軸周り角加速度、総回数である。 The estimation criterion stored in the estimation criterion storage unit 17 corresponds to the “actual” evaluation item of the performance information, and a failure estimation threshold is recorded in the evaluation item having a correlation with the occurrence of product failure. In the example shown in FIG. 5, the evaluation items having a correlation with the occurrence of product defects are the X-axis acceleration, the Z-axis acceleration, the X-axis angular acceleration, and the total number of times.

推定基準は、実績情報の実績に設定された対応する項目で不良推定閾値を超える回数が計測されたパレットに、製品不良の発生が推定されることを表している。例えば、実績情報で「Ｘ軸加速度」の回数が不良推定閾値（２０回）を超えているパレットは、製品不良が発生している可能性があり、不良候補と推定される。 The estimation criterion represents that the occurrence of a product defect is estimated on the pallet in which the number of times exceeding the defect estimation threshold is measured in the corresponding item set in the record of the record information. For example, a pallet in which the number of “X-axis acceleration” in the performance information exceeds the defect estimation threshold (20 times) may have a product defect and is estimated as a defect candidate.

図６は、第１の実施例における不良実績情報の例を示す図である。 FIG. 6 is a diagram illustrating an example of defect record information in the first embodiment.

不良実績情報は、不良特定ＩＤ、パレットＩＤ、移動回数のデータ項目を有する。「不良ＩＤ」は、特定された製品不良を識別する情報であり、「パレットＩＤ」は、その製品不良が発生したパレットの識別情報である。「移動回数」は、そのパレットの総移動回数である。図６に示す例では、不良ＩＤが“ＥＲ００１”として特定された製品不良が、パレットＩＤが“Ｐ００００１”のパレットで発生し、このパレットが倉庫内で“２回”移動されていたという実績（状況）であることを表している。 The defect record information includes data items of defect identification ID, pallet ID, and number of movements. “Defect ID” is information for identifying the specified product defect, and “Pallet ID” is identification information for the pallet in which the product defect has occurred. “Number of movements” is the total number of movements of the pallet. In the example shown in FIG. 6, a product defect whose defect ID is specified as “ER001” occurred in a pallet with a pallet ID “P00001”, and the pallet was moved “twice” in the warehouse ( Status).

図７は、第１の実施例における不良候補情報の例を示す図である。 FIG. 7 is a diagram illustrating an example of defect candidate information in the first embodiment.

不良候補情報は、パレットＩＤのデータ項目を有する。「パレットＩＤ」は製品不良が発生している可能性があるパレットの識別情報である。図７に示す例では、パレットＩＤが“Ｐ００００１”、“Ｐ００１２３”、…のパレットに、製品不良が発生している可能性があることを表している。 The defect candidate information has a data item of palette ID. “Pallet ID” is identification information of a pallet that may have a product defect. In the example shown in FIG. 7, it is indicated that there is a possibility that a product defect has occurred in the pallets with the pallet IDs “P00001”, “P00123”,.

次に、図８〜図１３を用いて、製品不良発生の相関を評価する処理を説明する。 Next, processing for evaluating the correlation of product defect occurrence will be described with reference to FIGS.

相関評価部１６は、実績情報記憶部１３に記憶された実績情報をもとに、パレット毎に、「実績」の各評価項目に記録された回数を集計し、移動した回数をカウントして、中間情報１６１を生成する。中間情報１６１は、パレットＩＤ、移動回数、実績の評価項目、不良数、不良ＩＤ等のデータ項目を備える。「移動回数」は、パレットが移動した回数を示し、「不良数」は、パレットで発生した製品不良の総数を示す。「不良ＩＤ」は、パレットで発生した製品不良の識別情報である。 The correlation evaluation unit 16 counts the number of times recorded in each evaluation item of “results” for each pallet based on the result information stored in the result information storage unit 13, counts the number of times moved, Intermediate information 161 is generated. The intermediate information 161 includes data items such as a pallet ID, the number of movements, a performance evaluation item, the number of defects, and a defect ID. “Number of movements” indicates the number of times the pallet has moved, and “Number of defects” indicates the total number of product defects that have occurred on the pallet. “Defect ID” is identification information of a product defect that has occurred on the pallet.

図８は、実績情報の例を示す図であり、図９は、図８の実績情報を集計した中間情報１６１の例を示す図である。例えば、図８に示す実績情報が実績情報のパレットＩＤが“Ｐ００００１”について、Ｘ軸加速度＝１２（１０＋２）、Ｙ軸加速度＝６（３＋３）、…、移動回数＝２となり、中間情報１６１に記録される。 FIG. 8 is a diagram illustrating an example of performance information, and FIG. 9 is a diagram illustrating an example of intermediate information 161 obtained by collecting the performance information of FIG. For example, when the pallet ID of the performance information shown in FIG. 8 is “P00001”, the X-axis acceleration = 12 (10 + 2), the Y-axis acceleration = 6 (3 + 3),. To be recorded.

さらに、相関評価部１６は、不良実績記憶部１５をもとに、パレット毎に登録されている不良数を集計し、中間情報１６１の「不良数」に集計した不良数と、不良ＩＤとを書き込む。図１０は、不良数、不良ＩＤを記録した中間情報１６１の例を示す図である。 Further, the correlation evaluation unit 16 counts the number of defects registered for each pallet based on the defect record storage unit 15, and calculates the number of defects counted in the “number of defects” of the intermediate information 161 and the defect ID. Write. FIG. 10 is a diagram illustrating an example of the intermediate information 161 in which the number of defects and the defect ID are recorded.

その後、相関評価部１６は、評価項目毎に、その回数と不良数との相関関係の強さを演算する。相関評価部１６は、図１１（Ａ）に示すように、中間情報１６１の評価項目に記録した回数の増加に対応して不良数が増加する傾向を示す場合に、その評価項目と製品不良の発生とに相関があると判断する。より具体的には、相関評価部１６は、評価項目に記録された各回数と対応する不良数との関係を、例えば図１１（Ｂ）に示す相関係数式で算出し、算出した相関係数値が予め設定した閾値より大きい場合に、相関があると判断する。 Thereafter, the correlation evaluation unit 16 calculates the strength of the correlation between the number of times and the number of defects for each evaluation item. As shown in FIG. 11A, when the correlation evaluation unit 16 shows a tendency that the number of defects increases in response to an increase in the number of times recorded in the evaluation item of the intermediate information 161, the correlation item and the product defect Judge that there is a correlation with occurrence. More specifically, the correlation evaluation unit 16 calculates the relationship between the number of times recorded in the evaluation item and the corresponding number of defects using, for example, the correlation coefficient expression shown in FIG. Is larger than a preset threshold value, it is determined that there is a correlation.

図１２は、評価項目と不良数との相関の有無を説明するための図である。 FIG. 12 is a diagram for explaining the presence or absence of a correlation between an evaluation item and the number of defects.

図１２（Ａ）は、中間情報１６１の評価項目「Ｘ軸加速度」に記録された回数と不良数との例を示す。図１２（Ｂ）は、図１２（Ａ）に示す「Ｘ軸加速度」の回数と不良数との関係をグラフ化した例を示す。図１２（Ａ）の場合に、相関係数値が“０．９６９”であり、図１２（Ｂ）に示すように「Ｘ軸加速度」の回数の増加に対応して不良数が増加している。この場合には、相関係数値が一定の値以上であるとして、両者に相関があると判断される。 FIG. 12A shows an example of the number of times and the number of defects recorded in the evaluation item “X-axis acceleration” of the intermediate information 161. FIG. 12B shows an example in which the relationship between the number of “X-axis acceleration” shown in FIG. In the case of FIG. 12A, the correlation coefficient value is “0.969”, and the number of defects increases as the number of “X-axis acceleration” increases as shown in FIG. . In this case, it is determined that the correlation coefficient value is equal to or greater than a certain value and there is a correlation between the two.

図１２（Ｃ）は、中間情報１６１の計測項目「Ｚ軸加速度」に記録された回数と不良数との例を示し、図１２（Ｄ）は、図１２（Ｃ）に示す「Ｚ軸加速度」の回数と不良数との関係をグラフ化した例を示す。図１２（Ｃ）の例において相関係数値が“−０．３９７”であり、図１２（Ｄ）に示すように、「Ｚ軸加速度」の回数の増加と不良数の増加に関連性がない。この場合には、相関係数値が一定の値未満であるとして、両者に相関がないと判断される。 12C shows an example of the number of times and the number of defects recorded in the measurement item “Z-axis acceleration” of the intermediate information 161, and FIG. 12D shows the “Z-axis acceleration shown in FIG. 12C”. An example in which the relationship between the number of times and the number of defects is graphed is shown. In the example of FIG. 12C, the correlation coefficient value is “−0.397”, and as shown in FIG. 12D, there is no relation between the increase in the number of “Z-axis acceleration” and the increase in the number of defects. . In this case, it is determined that the correlation coefficient value is less than a certain value and there is no correlation between the two.

次に、相関評価部１６は、不良数との相関がある計測項目について、不良数全体に対して所定の割合（例えば、５０％）に達している回数となった評価項目の回数を選び、不良推定閾値に設定する。 Next, the correlation evaluation unit 16 selects the number of evaluation items that has reached a predetermined ratio (for example, 50%) with respect to the total number of defects for the measurement item having a correlation with the number of defects, Set to the defect estimation threshold.

図１３は、不良推定閾値の例を示す図である。 FIG. 13 is a diagram illustrating an example of the defect estimation threshold value.

図１３は、評価項目「Ｘ軸加速度」に記録された各回数について、対応する不良数、不良累積数、不良数全体に対する割合を示している。評価項目「Ｘ軸加速度」に記録された回数の実績が、“１２，１７，３０”であり、回数が“１２”の場合に不良数が“２”、回数が“１７”の場合に不良数が“３”、不良累積が“５”であり、回数が“３０”の場合に不良数が“４”、不良累積が“９”であるとする。この場合に、回数が“１７”の場合に発生している不良累積数（５）の全不良数（９）に対する割合は５６％であり、所定の割合（５０％）を超えているので、不良推定閾値＝１７（回）と設定される。 FIG. 13 shows the number of corresponding defects, the cumulative number of defects, and the ratio to the total number of defects for each number of times recorded in the evaluation item “X-axis acceleration”. When the number of times recorded in the evaluation item “X-axis acceleration” is “12, 17, 30”, the number of failures is “12”, the number of failures is “2”, and the number of failures is “17”. When the number is “3”, the failure accumulation is “5”, and the number of times is “30”, the failure number is “4” and the failure accumulation is “9”. In this case, the ratio of the cumulative number of defects (5) generated when the number of times is “17” to the total number of defects (9) is 56%, which exceeds the predetermined ratio (50%). Defect estimation threshold = 17 (times) is set.

相関評価部１６は、実績情報の「実績」の全ての計測項目について，不良数との相関を評価し、相関があると判定した１または複数の評価項目について不良推定閾値を設定する。 The correlation evaluation unit 16 evaluates the correlation with the number of defects for all measurement items of “actual” in the performance information, and sets a defect estimation threshold for one or a plurality of evaluation items determined to have a correlation.

次に、図１４〜図１７を用いて、倉庫内不良推定システム１の処理の流れを説明する。 Next, a processing flow of the in-warehouse defect estimation system 1 will be described with reference to FIGS.

図１４は、車載端末２０の処理フロー例を示す図である。 FIG. 14 is a diagram illustrating a processing flow example of the in-vehicle terminal 20.

車載端末２０で、データ通信部２７は、不良発生推定装置１０から不良候補情報を受信して不良候補記憶部２８へ保存する（ステップＳ１）。 In the in-vehicle terminal 20, the data communication unit 27 receives the defect candidate information from the defect occurrence estimation device 10 and stores it in the defect candidate storage unit 28 (step S1).

作業データ取得部２２が、読取装置２１で、計測装置２０から作業者ＩＤを読み取り、作業データ記憶部２３に保存する（ステップＳ２）。さらに、作業データ取得部２２が、読取装置２１で、搬送しようとするパレットに貼り付けられたＲＦＩＤタグ等からパレットＩＤが読み取れるかをチェックする（ステップＳ３）。 The work data acquisition unit 22 reads the worker ID from the measurement device 20 by the reading device 21 and stores it in the work data storage unit 23 (step S2). Further, the work data acquisition unit 22 checks whether the reading device 21 can read the pallet ID from an RFID tag or the like attached to the pallet to be conveyed (step S3).

パレットＩＤが読めた場合は（ステップＳ４のＹ）、通知部２９が、読み取ったパレットＩＤを不良候補記憶部２８に記憶する不良候補と照合する（ステップＳ５）。パレットＩＤが読めなかった場合は（ステップＳ４のＮ）、作業データ取得部２２が、予め設定した時間を待機し（ステップＳ６）、ステップＳ３の処理へ戻る。 When the pallet ID can be read (Y in step S4), the notification unit 29 compares the read pallet ID with a defect candidate stored in the defect candidate storage unit 28 (step S5). If the pallet ID cannot be read (N in step S4), the work data acquisition unit 22 waits for a preset time (step S6) and returns to the process in step S3.

ステップＳ５の照合処理で、読み取ったパレットＩＤが不良候補情報に含まれていれば（ステップＳ７のＹ）、通知部２９は、車載端末２０が備える画面に警告メッセージを表示したり、スピーカから音声を出力したりして、搬送しようとするパレットに製品不良の発生の可能性がある旨を警告する（ステップＳ８）。その後、作業データ取得部２２が、予め設定した一定の作業準備時間（作業者が別のパレットの搬送の準備を行える十分な時間）分待機し（ステップＳ９）、ステップＳ３の処理へ戻る。 If the read pallet ID is included in the defect candidate information in the collation process in step S5 (Y in step S7), the notification unit 29 displays a warning message on the screen provided in the in-vehicle terminal 20 or makes a sound from the speaker. Is output to warn that there is a possibility of product failure on the pallet to be conveyed (step S8). Thereafter, the work data acquisition unit 22 waits for a predetermined work preparation time (a sufficient time for the operator to prepare for transporting another pallet) (step S9), and returns to the process of step S3.

ステップＳ５の照合処理で、読み取ったパレットＩＤが不良候補情報に含まれていなければ（ステップＳ７のＮ）、計測データ取得部２５が、計測装置（加速度センサ）２４に計測開始を指示する（ステップＳ１０）。作業データ取得部２２が、読取装置２１でパレットＩＤを読み取り（ステップＳ１１）、パレットＩＤの読み取りができる間は（ステップＳ１２のＹ）、予め設定した一定時間を待機し（ステップＳ１３）、ステップＳ１１の処理へ戻る。 If the read palette ID is not included in the defect candidate information in the collation process in step S5 (N in step S7), the measurement data acquisition unit 25 instructs the measurement device (acceleration sensor) 24 to start measurement (step S7). S10). The work data acquisition unit 22 reads the pallet ID with the reading device 21 (step S11). While the pallet ID can be read (Y in step S12), the work data acquisition unit 22 waits for a predetermined time (step S13), and step S11. Return to the process.

作業データ取得部２２が、パレットＩＤの読み取りができなくなったら（ステップＳ１２のＮ）、計測データ取得部２５が、移動番号を採番し（ステップＳ１４）、計測装置２４に計測終了を指示する（ステップＳ１５）。 When the work data acquisition unit 22 cannot read the pallet ID (N in Step S12), the measurement data acquisition unit 25 assigns a movement number (Step S14) and instructs the measurement device 24 to end the measurement (Step S12). Step S15).

さらに、計測データ取得部２５が、計測装置２４から計測データ（３軸の加速度および角加速度）を取得する（ステップＳ１６）。データ通信部２７は、作業データ記憶部２３に保存された作業データ（パレットＩＤ、作業者名（作業者ＩＤ）等）と、計測データ記憶部２６に保存された計測データ（移動番号、計測の項目毎の計測結果等）を不良発生推定装置１０へ送信する（ステップＳ１７）。 Furthermore, the measurement data acquisition unit 25 acquires measurement data (triaxial acceleration and angular acceleration) from the measurement device 24 (step S16). The data communication unit 27 includes work data (pallet ID, worker name (worker ID), etc.) stored in the work data storage unit 23, and measurement data (movement number, measurement number) stored in the measurement data storage unit 26. The measurement result for each item is transmitted to the defect occurrence estimation apparatus 10 (step S17).

車載端末２０での入力操作等によって、搬送作業の終了が通知されていなければ（ステップＳ１８のＮ）、ステップＳ３の処理へ戻り、搬送作業の終了が通知されたら（ステップＳ１８のＹ）、処理を終了する。 If the end of the transfer work is not notified by an input operation or the like on the in-vehicle terminal 20 (N in Step S18), the process returns to Step S3, and if the end of the transfer work is notified (Y in Step S18), the process Exit.

図１５は、不良発生推定装置１０の概要処理フロー例を示す図である。 FIG. 15 is a diagram illustrating an example of a schematic processing flow of the defect occurrence estimation apparatus 10.

不良発生推定装置１０では、データ通信部１１が、車載端末２０から作業データ、計測データを取得すると（ステップＳ２０）、実績取得部１２が、取得したデータをもとに、パレットの搬送（移動）毎に、パレットが動かされた状況を示す実績情報を生成し、実績記憶部１３に保存する（ステップＳ２１）。不良実績登録部１４が、担当者の操作によって、不良実績情報を取得して不良実績記憶部１５に保存する（ステップＳ２２）。 In the failure occurrence estimation device 10, when the data communication unit 11 acquires work data and measurement data from the in-vehicle terminal 20 (step S20), the result acquisition unit 12 transports (moves) the pallet based on the acquired data. Every time, the performance information indicating the situation where the pallet is moved is generated and stored in the performance storage unit 13 (step S21). The defect record registration unit 14 acquires defect record information and stores it in the defect record storage unit 15 by the operation of the person in charge (step S22).

相関評価部１６が、不良実績情報と実績情報（動かされ実績）とをもとに、発生した製品不良と各評価項目との相関を評価し、相関がある評価項目について不良推定閾値を決定して推定基準記憶部１７に保存する（ステップＳ２３）。 The correlation evaluation unit 16 evaluates the correlation between the generated product defect and each evaluation item based on the defect record information and record information (moved record), and determines a defect estimation threshold value for the evaluation item having the correlation. And stored in the estimation reference storage unit 17 (step S23).

不良発生推定部１８が、不良実績情報と推定基準とをもとに、製品不良が発生している可能性があるパレットを示す不良候補を推定して不良候補記憶部１９に保存し、データ通信部１１が、不良候補記憶部１９に記憶された不良候補情報を各車載端末２０に送信する（ステップＳ２４）。 The defect occurrence estimation unit 18 estimates a defect candidate indicating a pallet in which a product defect may occur based on the defect record information and the estimation criterion, stores the defect candidate in the defect candidate storage unit 19, and performs data communication. The unit 11 transmits the defect candidate information stored in the defect candidate storage unit 19 to each in-vehicle terminal 20 (step S24).

図１６は、実績情報生成処理（ステップＳ２１の処理）のより詳細な処理フロー例を示す図である。 FIG. 16 is a diagram illustrating a more detailed process flow example of the result information generation process (the process of step S21).

実績取得部１２は、受信した作業データと計測データとをワークメモリに保存し（ステップＳ３０）、計測データの計測値（Ｘ、Ｙ、Ｚ各軸の加速度および角加速度）毎に、計測値が予め設定した閾値以上となった回数を計算する（ステップＳ３１）。 The result acquisition unit 12 stores the received work data and measurement data in the work memory (step S30), and the measurement value is obtained for each measurement value (acceleration and angular acceleration of each axis of X, Y, Z) of the measurement data. The number of times equal to or greater than a preset threshold value is calculated (step S31).

実績取得部１２は、移動毎に、移動番号、パレットＩＤ、作業者名（作業者ＩＤ）を対応付け、計測データから計算した各項目の閾値以上となった回数を実績に記録して実績情報を生成し、実績記憶部１３に保存する（ステップＳ３２）。 The result acquisition unit 12 associates a movement number, a pallet ID, and a worker name (worker ID) for each movement, records the number of times that is equal to or greater than the threshold value of each item calculated from measurement data, and records the result information. Is stored in the record storage unit 13 (step S32).

実績取得部１２は、さらに、車載端末２０からのデータの受信待ちをする場合に（ステップＳ３３のＹ）、ステップＳ３０の処理へ戻り、計測データの受信待ちをしない場合に（ステップＳ３３のＮ）、処理を終了する。 When the result acquisition unit 12 further waits for reception of data from the in-vehicle terminal 20 (Y in step S33), the process returns to the process of step S30, and does not wait for reception of measurement data (N in step S33). The process is terminated.

図１７は、不良発生の相関関係評価処理(ステップＳ２３の処理)のより詳細な処理フロー例を示す図である。 FIG. 17 is a diagram showing a more detailed process flow example of the correlation evaluation process for occurrence of a defect (the process of step S23).

相関評価部１６は、実績情報の項目（加速度）を選択し（ステップＳ４０）、パレットＩＤ毎に、選択した項目に記録されている回数を集計し、不良実績情報から対応するパレットＩＤで発生した不良数を集計し、中間情報１６１を生成する（ステップＳ４１）。 The correlation evaluation unit 16 selects the item (acceleration) of the record information (step S40), adds up the number of times recorded in the selected item for each pallet ID, and generates the corresponding pallet ID from the defect record information. The number of defects is tabulated and intermediate information 161 is generated (step S41).

相関評価部１６は、中間情報１６１の項目に記録されている回数と、その回数で発生した不良数との相関係数を演算し、相関関係があるかを判定する（ステップＳ４２）。項目に記録されている回数と不良数との相関係数値が所定の閾値より大きく、相関があると判定された場合に（ステップＳ４３のＹ）、ステップＳ４４の処理へ進み、相関がないと判定された場合に（ステップＳ４３のＮ）、ステップＳ４７の処理へ進む。 The correlation evaluation unit 16 calculates a correlation coefficient between the number of times recorded in the item of the intermediate information 161 and the number of defects generated at the number of times, and determines whether there is a correlation (step S42). When the correlation coefficient value between the number of times recorded in the item and the number of defects is larger than a predetermined threshold and it is determined that there is a correlation (Y in step S43), the process proceeds to step S44, and it is determined that there is no correlation. If so (N in Step S43), the process proceeds to Step S47.

ステップＳ４４の処理で、相関評価部１６は、その項目を相関あり項目とし、さらに、その項目に記録されている回数の中で、不良数が不良数全体の５０％を超えた不良累積数に対する回数を不良推定閾値に設定し（ステップＳ４５）、相関有り項目（評価項目）に対応づけて推定基準として推定基準記憶部１７に書き込む（ステップＳ４６）。 In the process of step S44, the correlation evaluation unit 16 sets the item as a correlated item, and among the number of defects recorded in the item, the number of defects exceeds 50% of the total number of defects. The number of times is set as a defect estimation threshold value (step S45), and is written in the estimation criterion storage unit 17 as an estimation criterion in association with the correlated item (evaluation item) (step S46).

ステップＳ４７の処理で、全ての項目について処理が終了しているかを調べ、全ての項目の処理が終了していなければ（ステップＳ４７のＮ）、ステップＳ４０の処理へ戻り、全ての項目の処理が終了していれば（ステップＳ４７のＹ）、処理を終了する。 In step S47, it is checked whether all items have been processed. If all items have not been processed (N in step S47), the process returns to step S40, and all items are processed. If completed (Y in step S47), the process is terminated.

図１８は、不良候補推定処理（ステップＳ２４）のより詳細な処理フロー例を示す図である。 FIG. 18 is a diagram showing a more detailed process flow example of the defect candidate estimation process (step S24).

不良発生推定装置１０で、不良発生推定部１８は、パレットを選択し、選択したパレットＩＤの実績情報を取得する（ステップＳ５０）。不良発生推定部１８は、推定基準記憶部１７から、評価項目と不良推定閾値とを取得し（ステップＳ５１）、実績情報において、選択したパレットＩＤに関するデータの「実績」の評価項目に該当する項目の回数と不良推定閾値とを比較する（ステップＳ５２）。実績情報の該当する項目に記録されている回数が、不良推定閾値を超えている場合に（ステップＳ５３のＹ）、ステップＳ５４の処理へ進み、項目に記載されている回数が不良推定閾値以下である場合に（ステップＳ５３のＮ）、ステップＳ５５の処理へ進む。 In the defect occurrence estimation device 10, the defect occurrence estimation unit 18 selects a pallet and acquires the record information of the selected pallet ID (step S50). The defect occurrence estimation unit 18 acquires the evaluation item and the defect estimation threshold value from the estimation reference storage unit 17 (step S51), and the item corresponding to the “result” evaluation item of the data related to the selected pallet ID in the result information. And the defect estimation threshold are compared (step S52). When the number of times recorded in the corresponding item of the performance information exceeds the failure estimation threshold (Y in Step S53), the process proceeds to Step S54, and the number of times described in the item is equal to or less than the failure estimation threshold. If there is any (N in Step S53), the process proceeds to Step S55.

ステップＳ５４の処理で、不良発生推定部１８は、そのパレットＩＤと移動回数とを不良候補記憶部１９に書き込む。 In step S54, the defect occurrence estimation unit 18 writes the pallet ID and the number of movements in the defect candidate storage unit 19.

ステップＳ５５の処理で、不良発生推定部１８は、全ての評価項目について処理が終了しているかを調べ、全ての評価項目の処理が終了していなければ（ステップＳ５５のＮ）、ステップＳ５１の処理へ戻り、全ての評価項目の処理が終了していれば（ステップＳ５５のＹ）、ステップＳ５６の処理へ進む。 In the process of step S55, the defect occurrence estimation unit 18 checks whether the process has been completed for all the evaluation items. If the process for all the evaluation items has not been completed (N in step S55), the process of step S51 is performed. If all the evaluation items have been processed (Y in step S55), the process proceeds to step S56.

ステップＳ５６の処理で、全てのパレットについて処理が終了しているかを調べ、全てのパレットに対して処理が終了していなければ（ステップＳ５６のＮ）、ステップＳ５０の処理へ戻り、全てのパレットに対して処理が終了していれば（ステップＳ５６のＹ）、処理を終了する。
〔第２の実施例〕
次に、倉庫内不良推定システム１の第２の実施例を説明する。 In step S56, it is checked whether processing has been completed for all pallets. If processing has not been completed for all pallets (N in step S56), the process returns to step S50, and all pallets are processed. On the other hand, if the process is completed (Y in step S56), the process is terminated.
[Second Embodiment]
Next, a second embodiment of the in-warehouse defect estimation system 1 will be described.

第２の実施例において、倉庫内不良推定システム１は、倉庫内でパレットが滞留していた状況と製品不良の発生との因果関係を前提に、製品不良が発生している可能性があるパレットを推定する。 In the second embodiment, the in-warehouse defect estimation system 1 is a pallet in which a product defect may occur on the premise of a causal relationship between the situation in which the pallet has accumulated in the warehouse and the occurrence of a product defect. Is estimated.

第２の実施例において、倉庫内不良推定システム１の不良発生推定装置１０および車載端末２０の処理部の構成は、第１の実施例と同じであるが、いくつかの処理部で実行する処理が異なる。 In the second embodiment, the configurations of the failure occurrence estimation device 10 of the in-warehouse defect estimation system 1 and the processing units of the in-vehicle terminal 20 are the same as those of the first embodiment, but the processing executed by several processing units Is different.

第２の実施例において、読取装置２１が、作業者ＩＤ、パレットＩＤの他、パレットが置かれている保管場所の識別情報（倉庫番号、ゾーン番号等）を読み取り、作業データ取得部２２は、読み取ったこれらのデータを作業データ記憶部２３に保存する。 In the second embodiment, the reading device 21 reads the identification information (warehouse number, zone number, etc.) of the storage location where the pallet is placed in addition to the worker ID and the pallet ID. These read data are stored in the work data storage unit 23.

さらに、作業データ取得部２２は、計測データ取得部２５が計装装置２４に対する計測開始指示および計測終了指示の発行日時を取得し、作業データ記憶部２３に保存する。 Further, in the work data acquisition unit 22, the measurement data acquisition unit 25 acquires the date and time when the measurement start instruction and the measurement end instruction are issued to the instrumentation device 24, and stores them in the work data storage unit 23.

第２の実施例において、実績取得部１２は、車載端末２０から、作業者ＩＤ、パレットＩＤ、計測開始指示／計測終了指示の日時を含む作業データを取得して蓄積し、パレットＩＤ毎に各倉庫での滞留時間を計算する。滞留時間は、過去に取得した作業データの計測終了指示の日時から、次に取得した作業データの計測開始指示の日時までの時間とする。 In the second embodiment, the result obtaining unit 12 obtains and accumulates work data including the worker ID, the pallet ID, and the date / time of the measurement start instruction / measurement end instruction from the in-vehicle terminal 20, and each pallet ID Calculate the residence time in the warehouse. The dwell time is defined as the time from the date / time of the measurement end instruction for the work data acquired in the past to the date / time of the measurement start instruction for the next acquired work data.

実績取得部１２は、パレットがどの場所にどの程度の期間滞留していたかの状況を「実績」とする実績情報を生成する。 The result acquisition unit 12 generates result information in which the status of how long and where the pallet has stayed is “actual”.

図１９は、第２の実施例における実績情報の例を示す図である。図１９に示す実績情報は、パレットＩＤ、実績（滞留時間）のデータ項目を有する。「実績（滞留時間）」は、パレットの各倉庫での滞留時間を示す。 FIG. 19 is a diagram illustrating an example of performance information in the second embodiment. The track record information shown in FIG. 19 includes data items of pallet ID and track record (dwell time). “Actual (residence time)” indicates the residence time in each warehouse of the pallet.

次に、相関評価部１６は、図１９に示す実績情報と不良実績情報とをもとに、発生した不良数、パレット、および実績（各倉庫での滞留時間）を記録した中間情報１６２を生成する。 Next, the correlation evaluation unit 16 generates intermediate information 162 that records the number of defects that occurred, the pallet, and the results (dwelling time in each warehouse) based on the record information and defect record information shown in FIG. To do.

図２０は、中間情報１６２の例を示す図である。相関評価部１６は、不良実績情報をもとに、パレット毎の不良数を集計して中間情報１６２の「不良数」に記録し、対応する不良ＩＤを記録する。 FIG. 20 is a diagram illustrating an example of the intermediate information 162. The correlation evaluation unit 16 sums up the number of defects for each pallet based on the defect record information, records it in the “number of defects” of the intermediate information 162, and records the corresponding defect ID.

そして、相関評価部１６は、パレット毎に、倉庫での滞留時間と製品不良の発生とに相関関係があるかを評価する。具体的には、相関評価部１６は、各倉庫の滞留時間と不良数との相関の強さを、予め定められた相関係数式で求め、求めた相関係数値が予め設定した値より大きい場合に、相関があると判断する。 Then, for each pallet, the correlation evaluation unit 16 evaluates whether there is a correlation between the residence time in the warehouse and the occurrence of a product defect. Specifically, the correlation evaluation unit 16 obtains the strength of the correlation between the residence time and the number of defects in each warehouse using a predetermined correlation coefficient formula, and the obtained correlation coefficient value is larger than a preset value. Are determined to have a correlation.

図２１は、倉庫での滞留時間と不良数との相関の有無を説明するための図である。 FIG. 21 is a diagram for explaining the presence / absence of a correlation between the residence time in the warehouse and the number of defects.

図２１（Ａ）は、中間情報１６２に記録された倉庫Ｃの滞留時間と不良数との例を示す。図２１（Ｂ）は、図２１（Ａ）に示す倉庫Ｃの滞留時間と不良数との関係をグラフ化した例を示す。図２１（Ａ）の例において相関係数値が“０．９１６”であり、図２１（Ｂ）に示すように、倉庫Ｃの滞留時間の増加に対応して不良数が増加している。この場合に、相関係数値が一定の値以上であるとして、両者に相関があると評価される。 FIG. 21A shows an example of the residence time and the number of defects in the warehouse C recorded in the intermediate information 162. FIG. 21B shows an example in which the relationship between the residence time and the number of defects in the warehouse C shown in FIG. In the example of FIG. 21A, the correlation coefficient value is “0.916”, and as shown in FIG. 21B, the number of defects increases corresponding to the increase in the residence time of the warehouse C. In this case, it is evaluated that there is a correlation between the two, assuming that the correlation coefficient value is a certain value or more.

図２１（Ｃ）は、倉庫Ｂの滞留時間と不良数との例を示す。図２１（Ｄ）は、図２１（Ｃ）に示す倉庫Ｃの滞留時間と不良数との関係をグラフ化した例を示す。図２１（Ｃ）の例において相関係数値が“−０．４１０”であり、図２１（Ｄ）に示すように、倉庫Ｂの滞留時間の増加と不良数の増加に関連性がない。この場合に、相関係数値が一定の値を超えていないとして、両者に相関がないと評価される。 FIG. 21C shows an example of the residence time and the number of defects in the warehouse B. FIG. 21D shows an example in which the relationship between the residence time and the number of defects in the warehouse C shown in FIG. In the example of FIG. 21C, the correlation coefficient value is “−0.410”, and as shown in FIG. 21D, there is no relationship between the increase in the residence time of the warehouse B and the increase in the number of defects. In this case, it is evaluated that there is no correlation between the two because the correlation coefficient value does not exceed a certain value.

相関評価部１６は、倉庫の滞留時間と製品不良の発生に相関がある場合に、該当する倉庫について記録された滞留時間のうち、不良数全体に対して所定の割合（例えば、５０％）に達した不良累積数に対応している滞留時間を不良推定閾値に設定する。 When there is a correlation between the residence time of the warehouse and the occurrence of product defects, the correlation evaluation unit 16 sets the retention time recorded for the corresponding warehouse to a predetermined ratio (for example, 50%) with respect to the total number of defects. The dwell time corresponding to the accumulated number of defects reached is set as the defect estimation threshold.

相関評価部１６は、全ての倉庫の滞留時間について不良数との相関を評価し、相関係数値が所定値以上である１または複数の倉庫を抽出し、各倉庫の不良候補判定閾値を設定する。 The correlation evaluation unit 16 evaluates the correlation with the number of defects for the residence time of all warehouses, extracts one or a plurality of warehouses having a correlation coefficient value equal to or greater than a predetermined value, and sets a defect candidate determination threshold for each warehouse. .

以上説明した倉庫内不良推定システム１は、図２および図３に示す処理部を備える専用ハードウェアとして実施することができる。 The in-warehouse defect estimation system 1 described above can be implemented as dedicated hardware including the processing unit illustrated in FIGS. 2 and 3.

また、倉庫内不良推定システム１を構成する不良発生推定装置１０は、図２２に示すような、ＣＰＵ１０１、メモリ１０２、記憶装置（ハードディスク）１０３、入力装置（キーボード）１０４、表示装置（ディスプレイ）１０５、通信制御部１０６が内部のネットワーク等で接続されたコンピュータ１００として実施することができる。 Further, the defect occurrence estimation device 10 constituting the in-warehouse defect estimation system 1 includes a CPU 101, a memory 102, a storage device (hard disk) 103, an input device (keyboard) 104, and a display device (display) 105 as shown in FIG. The communication control unit 106 can be implemented as the computer 100 connected via an internal network or the like.

オペレーティングシステムおよび不良発生推定装置１０を実施するプログラムが記憶装置１０３に格納されており、ＣＰＵ１０１により実行される際には記憶装置１０３からメモリ１０２に読み出される。ＣＰＵ１０１は、オペレーティングシステムおよび不良発生推定装置１０として実行される、データ通信部１１、実績取得部１２、不良実績登録部１４、相関評価部１６、不良発生推定部１８を制御して所定の動作を行わせる。 A program for executing the operating system and the defect occurrence estimation device 10 is stored in the storage device 103, and is read from the storage device 103 to the memory 102 when executed by the CPU 101. The CPU 101 controls the data communication unit 11, the result acquisition unit 12, the defect result registration unit 14, the correlation evaluation unit 16, and the defect occurrence estimation unit 18 that are executed as the operating system and the defect occurrence estimation device 10 to perform predetermined operations. Let it be done.

不良発生推定装置１０が処理するデータは、記憶装置１０３または通信制御部１０６によりアクセスできる他コンピュータの記憶装置に格納されている。 Data processed by the defect occurrence estimation device 10 is stored in a storage device of another computer that can be accessed by the storage device 103 or the communication control unit 106.

不良発生推定装置１０の実行時には、処理途中のデータは主としてメモリ１０２に格納されるが記憶装置１０３に格納されるようにしてもよい。すなわち、実績記憶部１３、不良実績記憶部１５、推定基準記憶部１７、不良候補記憶部１９は、メモリ１０２または記憶装置１０３により実現される。 During the execution of the defect occurrence estimation device 10, the data being processed is mainly stored in the memory 102, but may be stored in the storage device 103. That is, the record storage unit 13, the defect record storage unit 15, the estimation reference storage unit 17, and the defect candidate storage unit 19 are realized by the memory 102 or the storage device 103.

コンピュータ１００では、上述のＣＰＵ１０１、メモリ１０２などのハードウェアと、オペレーティングシステムおよび不良発生推定装置１０の構成要素を実現するプログラムとが有機的に協働することにより、上記実施例において説明したような各種の機能を実現する。 In the computer 100, the hardware such as the CPU 101 and the memory 102 described above and the program that realizes the components of the operating system and the defect occurrence estimation apparatus 10 cooperate in an organic manner, as described in the above embodiments. Implement various functions.

同様に、倉庫内不良推定システム１を構成する車載端末２０は、図２２に示す構成を持つ別のコンピュータ１００として実施することができる。 Similarly, the in-vehicle terminal 20 constituting the in-warehouse defect estimation system 1 can be implemented as another computer 100 having the configuration shown in FIG.

オペレーティングシステムおよび車載端末２０を実施するプログラムが記憶装置１０３に格納されており、ＣＰＵ１０１により実行される際には記憶装置１０３からメモリ１０２に読み出される。ＣＰＵ１０１は、オペレーティングシステムおよび車載端末２０として実行される、作業データ取得部２２、計測データ取得部２５、データ通信部２７、通知部２９を制御して所定の動作を行わせる。 An operating system and a program for executing the in-vehicle terminal 20 are stored in the storage device 103, and are read from the storage device 103 to the memory 102 when executed by the CPU 101. The CPU 101 controls the work data acquisition unit 22, the measurement data acquisition unit 25, the data communication unit 27, and the notification unit 29 that are executed as the operating system and the in-vehicle terminal 20 to perform a predetermined operation.

車載端末２０が処理するデータは、記憶装置１０３に格納されている。車載端末２０の実行時には、処理途中のデータは主としてメモリ１０２に格納されるが記憶装置１０３に格納されるようにしてもよい。すなわち、作業データ記憶部２３、計測データ記憶部２６、不良候補記憶部２８は、メモリ１０２または記憶装置１０３により実現される。 Data processed by the in-vehicle terminal 20 is stored in the storage device 103. During the execution of the in-vehicle terminal 20, data being processed is mainly stored in the memory 102, but may be stored in the storage device 103. That is, the work data storage unit 23, the measurement data storage unit 26, and the defect candidate storage unit 28 are realized by the memory 102 or the storage device 103.

コンピュータ１００では、上述のＣＰＵ１０１、メモリ１０２等のハードウェアと、オペレーティングシステムおよび車載端末２０の構成要素を実現するプログラムとが有機的に協働することにより、上記実施例において説明したような各種の機能を実現している。 In the computer 100, the hardware such as the CPU 101 and the memory 102 described above and the operating system and the program that realizes the components of the in-vehicle terminal 20 cooperate in an organic manner, so that various types of computers as described in the above embodiments are performed. The function is realized.

不良発生推定装置１０または車載端末２０は、コンピュータ１００で実行可能なプログラムとして実施することができる。この場合に、不良発生推定装置１０および車載端末２０は、図２、図３にそれぞれ示す各処理部の機能を実現するプログラムをコンピュータ１００上に実装され、実行されることにより、実施される。 The defect occurrence estimation apparatus 10 or the in-vehicle terminal 20 can be implemented as a program that can be executed by the computer 100. In this case, the failure occurrence estimation device 10 and the in-vehicle terminal 20 are implemented by installing and executing programs that realize the functions of the processing units shown in FIGS. 2 and 3 on the computer 100, respectively.

不良発生推定装置１０または車載端末２０を実現するプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＤＶＤ−ＲＷ等やフレキシブルディスク等の記録媒体だけでなく、通信回線の先に備えられた他の記憶装置やコンピュータのハードディスク等に記憶されるものであってもよい。 The program for realizing the defect occurrence estimation device 10 or the in-vehicle terminal 20 is not only a recording medium such as a CD-ROM, CD-RW, DVD-R, DVD-RAM, DVD-RW, or a flexible disk, but also the tip of a communication line. It may be stored in another storage device provided in the computer or a hard disk of a computer.

なお、不良発生推定装置１０、車載端末２０を構成する要素は、任意の組合せで実現されてもよい。複数の構成要素が１つの部材として実現されてもよく、１つの構成要素が複数の部材から構成されてもよい。例えば、車載端末２０を、計測装置２４が実現する機能を備えた一装置として構成してもよい。 In addition, the element which comprises the defect generation estimation apparatus 10 and the vehicle-mounted terminal 20 may be implement | achieved by arbitrary combinations. A plurality of components may be realized as one member, and one component may be configured from a plurality of members. For example, you may comprise the vehicle-mounted terminal 20 as one apparatus provided with the function which the measuring device 24 implement | achieves.

また、倉庫内不良推定システム１は、上述した実施形態に限定されず、本発明の要旨を逸脱しない範囲において各種の改良および変更を行ってもよいことは当然である。 Further, the in-warehouse defect estimation system 1 is not limited to the above-described embodiment, and various improvements and changes may naturally be made without departing from the gist of the present invention.

以上説明したように、倉庫内不良推定システム１によれば、倉庫内でのパレットの状況として、パレットが実際に動かされた状況またはパレットが実際に滞留されていた状況と発生した製品不良との関係を評価し、製品不良が発生している可能性があるパレットを推定して搬送作業者に通知することができる。 As described above, according to the defect estimation system 1 in the warehouse, the status of the pallet in the warehouse includes the situation in which the pallet is actually moved or the situation in which the pallet is actually staying and the product defect that has occurred. It is possible to evaluate the relationship, estimate a pallet that may have a defective product, and notify the conveyance worker.

これにより、作業者は、出荷積み込み作業中に、作業対象のパレットに製品不良が含まれている可能性を警告することができ、不良品の出荷を未然に防止することができる。 Thereby, the worker can warn of the possibility that a defective product is included in the work target pallet during the shipping and loading operation, and can prevent the shipment of defective products.

また、製品の搬送や収納業務段階で生じる製品不良について、作業状況や倉庫環境に起因した原因の絞り込みが可能となり、不良品発生の原因究明の短縮化に寄与することができる。 In addition, it is possible to narrow down the causes of product defects that occur in the stage of product transfer and storage operations due to work conditions and the warehouse environment, which can contribute to shortening the investigation of the cause of defective products.

１倉庫内不良推定システム
２荷物搬送機（フォークリフト）
１０不良発生推定装置
１１データ通信部
１２実績取得部
１３実績記憶部
１４不良実績登録部
１５不良実績記憶部
１６相関評価部
１７推定基準記憶部
１８不良発生推定部
１９不良候補記憶部
２０車載端末
２１読取装置（ＲＦＩＤタグリーダ）
２２作業データ取得部
２３作業データ記憶部
２４計測装置（加速度センサ）
２５計測データ取得部
２６計測データ記憶部
２７データ通信部
２８不良候補記憶部
２９通知部 1 Defect estimation system in warehouse 2 Luggage transporter (forklift)
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Defect generation estimation apparatus 11 Data communication part 12 Result acquisition part 13 Result storage part 14 Defect result registration part 15 Defect result storage part 16 Correlation evaluation part 17 Estimation reference | standard storage part 18 Defect generation estimation part 19 Defect candidate memory | storage part 20 In-vehicle terminal 21 Reader (RFID tag reader)
22 Work data acquisition part 23 Work data storage part 24 Measuring device (acceleration sensor)
25 Measurement Data Acquisition Unit 26 Measurement Data Storage Unit 27 Data Communication Unit 28 Failure Candidate Storage Unit 29 Notification Unit

Claims

倉庫内で発生する製品不良を推定するため、荷物搬送機に取り付けた車載端末と、該車載端末と通信可能な不良発生推定装置とを備えるシステムが実行する方法であって、
前記車載端末が、搬送しようとする搬送台に関する作業データと、前記搬送台の倉庫内での状況を計測した計測データとを取得し、該作業データと該計測データとを前記不良発生推定装置へ送信し、
前記不良発生推定装置が、製品不良と発生した搬送台とを対応付けた不良実績情報を取得し、
前記不良発生推定装置が、前記作業データと前記計測データとをもとに、前記搬送台が動かされた状況を予め設定された項目によって示す実績情報を生成し、
前記不良発生推定装置が、前記不良実績情報から前記搬送台で発生した不良数を集計し、前記実績情報の項目が示す状況と前記不良数とに相関関係があるかを判定し、
前記不良発生推定装置が、相関関係がある前記項目について、前記不良実績情報の不良数をもとに、製品不良の発生を推定する不良推定閾値を決定し、
前記不良発生推定装置が、前記搬送台の実績情報の前記相関関係がある項目の値が前記不良推定閾値を超える場合に、該搬送台を不良候補情報に書き込み、
前記車載端末が、前記不良発生推定装置から前記不良候補情報を受信し、前記搬送しようとする搬送台が前記不良候補情報に含まれる場合に、不良発生の可能性を示す警告を出力する、処理を実行する
ことを特徴とする倉庫内不良推定方法。 In order to estimate a product defect occurring in a warehouse, a method executed by a system including an in-vehicle terminal attached to a luggage transporter and a defect occurrence estimation device capable of communicating with the in-vehicle terminal,
The in-vehicle terminal acquires work data relating to a transport table to be transported and measurement data obtained by measuring a situation in the warehouse of the transport table, and sends the work data and the measurement data to the defect occurrence estimation device. Send
The defect occurrence estimation device acquires defect result information in which a product defect is associated with a generated carrier,
Based on the work data and the measurement data, the defect occurrence estimation device generates performance information indicating the situation in which the transport table is moved by a preset item,
The defect occurrence estimation device counts the number of defects generated on the transport table from the defect record information, and determines whether there is a correlation between the situation indicated by the record information item and the defect number,
The defect occurrence estimation device determines a defect estimation threshold for estimating the occurrence of a product defect based on the number of defects in the defect record information for the items having a correlation,
When the defect occurrence estimation device has a value of the correlated item of the performance information of the transport table that exceeds the failure estimation threshold value, the transport table is written in the defect candidate information,
A process in which the in-vehicle terminal receives the defect candidate information from the defect occurrence estimation device, and outputs a warning indicating a possibility of occurrence of a defect when the conveyance candidate to be conveyed is included in the defect candidate information. This is a method for estimating defects in a warehouse.

前記車載端末が、前記搬送しようとする搬送台の識別情報を含む前記作業データと、前記搬送台の搬送状況を所定の周期で計測する前記計測装置が計測した前記搬送台が動かされた状況を示す前記計測データとを取得し、
前記不良発生推定装置が、前記実績情報として、前記動かされた状況を示す計測データをもとに、前記搬送台が動かされた状況を複数の項目で示す動かされ実績情報を生成する
ことを特徴とする請求項１に記載の倉庫内不良推定方法。 The work data including the identification information of the transport table to be transported by the in-vehicle terminal, and the state where the transport table measured by the measuring device that measures the transport status of the transport table at a predetermined cycle is moved. The measurement data shown,
The defect occurrence estimation device generates, as the result information, moved result information indicating a state in which the transport table is moved by a plurality of items based on measurement data indicating the moved state. The in-warehouse defect estimation method according to claim 1.

前記計測装置は、前記搬送台に加えられた加速度、角加速度または加速度と角加速度の両方のいずれかを計測するものである
ことを特徴とする請求項２に記載の倉庫内不良推定方法。 The in-warehouse defect estimation method according to claim 2, wherein the measuring device measures any of acceleration, angular acceleration, or both acceleration and angular acceleration applied to the carriage.

前記車載端末が、前記搬送しようとする搬送台の識別情報と該搬送台が置かれていた保管場所の識別情報と該搬送台の搬送作業の開始時刻と終了時刻とを含む前記作業データを取得し、
前記不良発生推定装置が、前記実績情報として、前記搬送台が前記保管場所に滞留していた時間を示す滞留実績情報を生成する
ことを特徴とする請求項１に記載の倉庫内不良推定方法。 The in-vehicle terminal acquires the work data including the identification information of the transfer table to be transferred, the identification information of the storage location where the transfer table is placed, and the start time and end time of the transfer work of the transfer table. And
The in-warehouse defect estimation method according to claim 1, wherein the defect occurrence estimation device generates retention result information indicating a time during which the transport platform has stayed in the storage place as the result information.

倉庫内で発生する製品不良を推定するため、荷物搬送機に取り付けた車載端末と、該車載端末と通信可能な不良発生推定装置とを備えるシステムであって、
前記車載端末は、
前記不良発生推定装置とデータ通信をする処理部と、
搬送しようとする搬送台の識別情報を読み取る読取装置と、
前記搬送台の倉庫内での状況を計測する計測装置と、
前記読取装置が読み取った前記搬送台の識別情報を含む作業データを取得する処理部と、
前記計測装置が計測した、前記搬送台の倉庫内での状況を示す計測データを取得する処理部と、
前記不良発生推定装置から不良発生の可能性がある搬送台を示す不良候補情報を受信し、前記搬送しようとする搬送台が前記不良候補情報に含まれる場合に、不良発生の可能性を示す警告を出力する処理部とを備え、
前記不良発生推定装置は、
前記車載端末とデータ通信をする処理部と、
製品不良と発生した搬送台とを対応付けた不良実績情報を取得する処理部と、
前記作業データと前記計測データとをもとに、前記搬送台が動かされた状況を予め設定された項目によって示す実績情報を生成し、前記不良実績情報から前記搬送台で発生した不良数を集計し、前記実績情報の項目が示す状況と前記不良数とに相関関係があるかを判定する処理部と、
前記相関関係がある項目について、前記不良実績情報の不良数をもとに、製品不良の発生を推定する不良推定閾値を決定する処理部と、
前記搬送台の実績情報の前記相関関係がある項目の値が前記不良推定閾値を超える場合に、該搬送台を不良候補情報に書き込む処理部とを備える
ことを特徴とする倉庫内不良推定システム。 In order to estimate product defects occurring in the warehouse, a system comprising an in-vehicle terminal attached to a luggage transporter and a defect occurrence estimation device capable of communicating with the in-vehicle terminal,
The in-vehicle terminal is
A processing unit that performs data communication with the defect occurrence estimation device;
A reader for reading the identification information of the carrier to be conveyed;
A measuring device for measuring the situation in the warehouse of the transfer table;
A processing unit for acquiring work data including identification information of the transport table read by the reader;
A processing unit that obtains measurement data measured by the measurement device and indicating a situation in the warehouse of the transport table;
A warning indicating the possibility of occurrence of a defect when the defect candidate information indicating a conveyance table that may cause a defect is received from the defect occurrence estimation device and the conveyance table to be conveyed is included in the defect candidate information. And a processing unit for outputting
The defect occurrence estimation device includes:
A processing unit for data communication with the in-vehicle terminal;
A processing unit for acquiring defect result information in which a product defect is associated with a generated carrier;
Based on the work data and the measurement data, generate actual information indicating the state in which the transport table is moved by preset items, and count the number of defects generated on the transport table from the defect actual information. And a processing unit for determining whether or not there is a correlation between the situation indicated by the item of the record information and the number of defects,
For the item having the correlation, a processing unit that determines a defect estimation threshold for estimating the occurrence of a product defect based on the number of defects in the defect record information;
A defect estimation system in a warehouse, comprising: a processing unit that writes the conveyance table into defect candidate information when a value of the correlated item of the performance information of the conveyance table exceeds the defect estimation threshold value.