JP7026890B2 - 動作分析装置、動作分析方法及び動作分析プログラム - Google Patents

動作分析装置、動作分析方法及び動作分析プログラム Download PDF

Info

Publication number
JP7026890B2
JP7026890B2 JP2018243183A JP2018243183A JP7026890B2 JP 7026890 B2 JP7026890 B2 JP 7026890B2 JP 2018243183 A JP2018243183 A JP 2018243183A JP 2018243183 A JP2018243183 A JP 2018243183A JP 7026890 B2 JP7026890 B2 JP 7026890B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
motion
unit
worker
advice
deviation
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2018243183A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2020106954A (ja
Inventor
直浩 河合
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Omron Corp
Original Assignee
Omron Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Omron Corp filed Critical Omron Corp
Priority to JP2018243183A priority Critical patent/JP7026890B2/ja
Priority to EP19904165.8A priority patent/EP3905153A4/en
Priority to CN201980052150.8A priority patent/CN112567401B/zh
Priority to PCT/JP2019/009129 priority patent/WO2020136924A1/ja
Publication of JP2020106954A publication Critical patent/JP2020106954A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP7026890B2 publication Critical patent/JP7026890B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • 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
    • 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]
    • G05B19/4183—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] characterised by data acquisition, e.g. workpiece identification
    • 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]
    • G05B19/41875—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] characterised by quality surveillance of production
    • 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
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06311—Scheduling, planning or task assignment for a person or group
    • G06Q10/063112—Skill-based matching of a person or a group to a task
    • 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
    • G06Q10/0633—Workflow analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/04—Manufacturing
    • 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
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/31—From computer integrated manufacturing till monitoring
    • G05B2219/31027—Computer assisted manual assembly CAA, display operation, tool, result
    • 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
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/35—Nc in input of data, input till input file format
    • G05B2219/35494—Online documentation, manual, procedures, operator, user guidance, assistance
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • User Interface Of Digital Computer (AREA)
  • General Factory Administration (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Description

本発明は、動作分析装置、動作分析方法及び動作分析プログラムに関する。
従来、製品の製造ラインに１又は複数のカメラを設置して、作業者の動作を画像や動画で記録することがある。また、撮影した画像や動画について画像認識処理を行って、作業者の動作を解析する場合がある。
例えば下記特許文献１には、実施された作業内容について作業逸脱の有無を判定し、逸脱の発生を示す情報と作業内容識別情報と製品製造番号とを含んだ逸脱記録データを記録して、出荷予定製品の製造記録に「作業逸脱あり」の記録があり、かつ、その作業逸脱に対応する逸脱記録に「逸脱確認済み」の情報が付されていなければ、当該出荷予定製品を出荷不可と判定する作業逸脱管理システムが記載されている。
特開２０１７－２１３９７号公報
作業者の動作を解析して基準からの逸脱を検出した場合に、例えば特許文献１のように、製品を出荷不可として品質を担保する場合がある。しかしながら、このような対策では、その後も逸脱動作が繰り返し発生するため、製品の歩留まりが向上しないことがある。
そこで、本発明は、基準から逸脱した動作を再発しづらくすることができる動作分析装置、動作分析方法及び動作分析プログラムを提供する。
本開示の一態様に係る動作分析装置は、作業者の動作を示す時系列情報を取得する取得部と、時系列情報に基づいて、作業者の動作のうち、基準となる動作から逸脱している逸脱動作を検出する検出部と、逸脱動作を改善するためのアドバイスを出力する出力部と、を備える。ここで、作業者の動作が基準となる動作から逸脱していることは、両動作の一致度（又は乖離度）を定量的に算出し、一致度が閾値以下であることによって判定してよい。閾値は、予め定められてもよいし、複数の作業者の動作と基準となる動作の一致度に基づいて、統計的に決定してもよい。
この態様によれば、逸脱動作が検出された場合に、その動作を改善するためのアドバイスが出力されるため、作業者は、逸脱動作を行ったことを認識できるとともに、その動作をどのように改善すればよいかを知ることができる。そのため、基準から逸脱した動作が再発しづらくなる。
上記態様において、逸脱動作の種類に基づいて、改善の難易度を判定する判定部をさらに備え、出力部は、判定された改善の難易度に応じたアドバイスを出力してもよい。ここで、改善の難易度は、逸脱動作の種類毎に予め記憶されていてよい。
この態様によれば、逸脱動作を行った作業者に改善の難易度を示したり、管理者に改善の難易度を示したりすることができ、改善にどの程度の努力が必要となるか見通しを立てることができる。
上記態様において、改善により期待される効果を推定する推定部をさらに備えてもよい。
この態様によれば、逸脱動作の改善により期待される効果を作業者に示したり、管理者に示したりすることで、改善に取り組む動機を与えることができ、逸脱動作の改善が定着しやすくなる。
上記態様において、効果は、作業者の動作時間の短縮を含んでもよい。
この態様によれば、逸脱動作の改善によりどの程度動作時間が短縮するか定量的に示すことができ、作業者や管理者に対して改善に取り組む動機を与えることができ、逸脱動作の改善が定着しやすくなる。
上記態様において、作業者の動作に関する習熟度に応じて、難易度を補正する補正部をさらに備えてもよい。ここで、習熟度は、作業者毎に外部から入力されてもよいし、動作分析装置によって算出されてもよい。
この態様によれば、作業者の動作に関する習熟度に個人差がある場合に、逸脱動作の改善の難易度を補正して、より適切な難易度を示すことができる。これにより、改善にどの程度の努力が必要となるかより正確に見通しを立てることができる。
上記態様において、時系列情報と、基準となる動作を示す時系列情報とを比較し、習熟度を算出する算出部をさらに備えてもよい。
この態様によれば、作業者の通常の動作と基準となる動作とを比較して、作業者の習熟度を算出することができ、作業者の習熟度を外部から入力せずとも、習熟度を自動的に算出することができる。
上記態様において、出力部は、習熟度に応じた態様でアドバイスを出力してもよい。ここで、習熟度に応じた態様は、習熟度が高い場合には改善の難易度が高い逸脱動作に関するアドバイスを示し、習熟度が低い場合には改善の難易度が低い逸脱動作に関するアドバイスを示すという態様であってよい。
この態様によれば、作業者の習熟度に適したアドバイスが出力され、改善に取り組む動機を与えることができ、逸脱動作の改善が定着しやすくなる。
上記態様において、時系列情報は、作業者の動作を示す座標値を含む動作情報を含み、検出部は、動作情報と、基準となる動作を示す座標値を含む基準動作情報との比較に基づいて、逸脱動作を検出してもよい。
この態様によれば、作業者の動作と基準となる動作との比較を座標値の比較によって簡易に行うことができるため、より演算負荷を減らして逸脱動作を検出することができる。
本開示の他の態様に係る動作分析方法は、作業者の動作を示す時系列情報を取得することと、時系列情報に基づいて、作業者の動作のうち、基準となる動作から逸脱している逸脱動作を検出することと、逸脱動作を改善するためのアドバイスを出力することと、を含む。
この態様によれば、逸脱動作が検出された場合に、その動作を改善するためのアドバイスが出力されるため、作業者は、逸脱動作を行ったことを認識できるとともに、その動作をどのように改善すればよいかを知ることができる。そのため、基準から逸脱した動作が再発しづらくなる。
本開示の他の態様に係る動作分析プログラムは、動作分析装置に備えられた演算部を、作業者の動作を示す時系列情報を取得する取得部、時系列情報に基づいて、作業者の動作のうち、基準となる動作から逸脱している逸脱動作を検出する検出部、及び逸脱動作を改善するためのアドバイスを出力する出力部、として機能させる。
この態様によれば、逸脱動作が検出された場合に、その動作を改善するためのアドバイスが出力されるため、作業者は、逸脱動作を行ったことを認識できるとともに、その動作をどのように改善すればよいかを知ることができる。そのため、基準から逸脱した動作が再発しづらくなる。
本発明によれば、基準から逸脱した動作を再発しづらくすることができる動作分析装置、動作分析方法及び動作分析プログラムを提供することができる。
本発明の実施形態に係る動作分析システムの概要を示す図である。 本実施形態に係る動作分析システムの機能ブロックを示す図である。 本実施形態に係る動作分析装置の物理的構成を示す図である。 本実施形態に係る動作分析装置により出力されるアドバイスの一例を示す図である。 本実施形態に係る動作分析装置による逸脱動作の判定結果の一例を示す図である。 本実施形態に係る動作分析装置により参照される逸脱動作テーブルの一例を示す図である。 本実施形態に係る動作分析装置により参照されるアドバイステーブルの一例を示す図である。 本実施形態に係る動作分析システムにより実行されるアドバイス出力処理のフローチャートである。 本実施形態に係る動作分析装置により実行されるアドバイス生成処理のフローチャートである。
以下、本発明の一側面に係る実施の形態（以下、「本実施形態」と表記する。）を、図面に基づいて説明する。なお、各図において、同一の符号を付したものは、同一又は同様の構成を有する。
§１ 適用例
まず、図１を用いて、本発明が適用される場面の一例について説明する。本実施形態に係る動作分析システム１００は、ある作業領域Ｒにおいて実行される作業者の動作を示す動画を撮影する第１撮影部２０ａ、第２撮影部２０ｂ及び第３撮影部２０ｃを備える。本例の作業領域Ｒは、製造ライン全体を含む領域であるが、作業領域Ｒは、任意の領域であってよく、例えば所定の工程が行われる領域であったり、所定の要素動作が行われる領域であったりしてよい。ここで、要素動作とは、作業者により実行される一単位の動作であり、例えば、部品のピッキング、部品の配置、部品の固定、製品の梱包といった動作を含む。本実施形態では、作業領域Ｒにおいて３つの工程が行われ、第１撮影部２０ａ、第２撮影部２０ｂ及び第３撮影部２０ｃは、それぞれ所定の工程を実行する作業者の手元の動画を撮影するものであってよい。
本例では、第１作業者Ａ１及び第２作業者Ａ２が、作業領域Ｒにおいて、予め定められた動作を行う場合について説明する。第１作業者Ａ１は、例えば第１部品のピッキング、配置、固定といった動作を実行し、第２作業者Ａ２は、例えば第２部品のピッキング、配置、固定といった動作を実行することができる。以下では、第１作業者Ａ１及び第２作業者Ａ２を総称して作業者Ａと記載する。
動作分析システム１００は、動作分析装置１０を含む。動作分析装置１０は、動画等の作業者Ａの動作を示す時系列情報に基づいて、作業者Ａの動作のうち、基準となる動作から逸脱している逸脱動作を検出する検出部と、逸脱動作を改善するためのアドバイスを出力する出力部と、を備える。また、動作分析装置１０は、アドバイスを表示する表示部１０ｆを備える。ここで、作業者の動作が基準となる動作から逸脱していることは、両動作の一致度を定量的に算出し、一致度が閾値以下であることによって判定してよい。なお、両動作の乖離度を定量的に算出し、乖離度が閾値以上であることによって逸脱動作であるか判定してもよい。ここで、閾値は、予め定められてもよいし、複数の作業者の動作と基準となる動作の一致度（又は乖離度）に基づいて、統計的に決定してもよい。
ここで、基準となる動作は、作業者が従うべき標準的な動作であってよい。基準となる動作が標準的な動作である場合、検出部は、作業者Ａの動作を示す時系列情報と、基準となる動作を示す時系列情報との一致度が閾値以下であるという条件によって逸脱動作を検出してよい。以下では、基準となる動作が標準的な動作であり、検出部が、作業者Ａの動作を示す時系列情報と、基準となる動作を示す時系列情報との一致度が閾値以下であるという条件によって逸脱動作を検出する場合について説明する。
表示部１０ｆは、逸脱動作を改善するためのアドバイスを表示する。表示部１０ｆは、アドバイスとあわせて、改善の難易度及び改善により期待される効果を示すグラフを表示してもよい。また、表示部１０ｆは、作業者Ａの動作を示す動画と、基準となる動作を示す動画とをあわせて表示してもよい。
このように、本実施形態に係る動作分析装置１０によれば、逸脱動作が検出された場合に、その動作を改善するためのアドバイスが出力されるため、作業者Ａは、逸脱動作を行ったことを認識できるとともに、その動作をどのように改善すればよいかを知ることができる。そのため、基準から逸脱した動作が再発しづらくなる。
§２ 構成例
［機能構成］
次に、図２を用いて、本実施形態に係る動作分析システム１００の機能構成の一例を説明する。動作分析システム１００は、第１撮影部２０ａ、第２撮影部２０ｂ、第３撮影部２０ｃ及び動作分析装置１０を備える。そして、動作分析装置１０は、取得部１１、解析部１２、記憶部１３、検出部１４、出力部１５、判定部１６、補正部１７、推定部１８、算出部１９及び表示部１０ｆを備える。
＜撮影部＞
第１撮影部２０ａ、第２撮影部２０ｂ及び第３撮影部２０ｃは、それぞれ汎用のカメラによって構成されてよく、作業領域Ｒにおいて第１作業者Ａ１及び第２作業者Ａ２が動作を実行している場面を含む動画を撮影してよい。第１撮影部２０ａ、第２撮影部２０ｂ及び第３撮影部２０ｃは、それぞれ作業領域Ｒの一部を撮影してよく、作業領域Ｒよりも狭い領域の動画を撮影してよい。具体的には、第１作業者Ａ１及び第２作業者Ａ２により実行される動作をクローズアップした動画を撮影してよい。第１撮影部２０ａ、第２撮影部２０ｂ及び第３撮影部２０ｃは、例えば、第１作業者Ａ１及び第２作業者Ａ２の手元をクローズアップした動画を撮影してよい。
また、第１撮影部２０ａ、第２撮影部２０ｂ及び第３撮影部２０ｃは、作業領域Ｒの複数の部分をそれぞれ撮影した複数の動画を撮影してよい。例えば、第１撮影部２０ａは、主に第１作業者Ａ１が動作を実行している動画を撮影し、第３撮影部２０ｃは、主に第２作業者Ａ２が動作を実行している動画を撮影し、第２撮影部２０ｂは、第１作業者Ａ１が動作を実行している動画及び第２作業者Ａ２が動作を実行している動画の両方を撮影してよい。また、第１撮影部２０ａ、第２撮影部２０ｂ及び第３撮影部２０ｃは、作業領域Ｒにおける複数の位置でそれぞれ異なる工程が実行される動画を撮影してよい。
＜取得部＞
取得部１１は、作業者Ａの動作を示す時系列情報を取得する。ここで、時系列情報は、作業者Ａの動作を示す動画であってよい。もっとも、時系列情報は、モーションキャプチャにより測定された作業者Ａの動作を示す座標値に関する情報であってもよい。取得部１１により取得された時系列情報（本例では動画）は、記憶部１３に伝送され、動画履歴１３ａとして記憶される。
＜解析部＞
解析部１２は、作業者Ａの動作を示す動画を解析し、作業者Ａの動作を示す座標値を含む動作情報を算出する。動作情報は、作業者Ａの身体の代表的な位置の変位を示す情報であってよい。作業者の身体の代表的な位置は、身体の１つの位置であってもよいが、典型的には複数あってよい。動作情報は、作業者Ａの関節の位置を骨格モデルによって示す情報であってよい。解析部１２は、例えば、Zhe Cao、外３名、"Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields", arXiv:1611.08050, 2016により開示された技術を用いて、動画から作業者Ａの動作を示す座標値を含む動作情報を算出してよい。
＜記憶部＞
記憶部１３は、動画履歴１３ａ、動作情報履歴１３ｂ、基準動作情報１３ｃ及び難易度テーブル１３ｄを記憶する。動画履歴１３ａは、第１撮影部２０ａ、第２撮影部２０ｂ及び第３撮影部２０ｃにより撮影された動画の履歴を含む。動作情報履歴１３ｂは、解析部１２により算出された動作情報の履歴を含む。ここで、動作情報履歴１３ｂは、作業者毎に記憶されてもよい。基準動作情報１３ｃは、基準となる動作を示す座標値を含む基準動作情報の履歴を含む。基準動作情報は、基準となる動作を示す動画に基づいて、解析部１２により算出されてよい。難易度テーブル１３ｄは、逸脱動作の種類と、その逸脱動作を改善する難易度とをまとめたテーブルである。
＜検出部＞
検出部１４は、時系列情報に基づいて、作業者Ａの動作のうち、基準となる動作から逸脱している逸脱動作を検出する。検出部１４は、作業者Ａの動作を示す座標値を含む動作情報と、基準となる動作を示す座標値を含む基準動作情報との比較に基づいて、逸脱動作を検出してよい。検出部１４は、例えば、動作情報に含まれる作業者Ａの所定の関節の位置を示す座標値と、基準動作情報に含まれる作業者の所定の関節の位置を示す座標値との二乗誤差を算出し、算出された値が閾値以上である場合に、その時刻における作業者Ａの動作を逸脱動作として検出してよい。このように、作業者の動作を示す座標値を含む動作情報を用いることで、作業者の動作と基準となる動作との比較を座標値の比較によって簡易に行うことができるため、より演算負荷を減らして逸脱動作を検出することができる。
＜出力部＞
出力部１５は、逸脱動作を改善するためのアドバイスを出力する。出力部１５により出力されたアドバイスは、表示部１０ｆに表示されてよい。また、出力部１５により出力されたアドバイスは、外部機器に送信されてもよい。出力部１５により出力されるアドバイスは、管理者、作業者等のユーザに対して種々の態様で提示される情報を含んでよい。出力部１５により出力されるアドバイスは、例えば、音声、静止画、動画のほか、振動等の触覚フィードバックを含んでよい。出力部１５は、アドバイスそのものを出力する構成であっても、アドバイスを出力するためのデータをモニタ等の外部機器に出力する構成であってもよい。
＜判定部＞
判定部１６は、逸脱動作の種類に基づいて、改善の難易度を判定する。判定部１６は、検出部１４により検出された逸脱動作の種類を判定し、難易度テーブル１３ｄを参照して、その逸脱動作を改善する難易度を判定してよい。また、出力部１５は、判定された改善の難易度に応じたアドバイスを出力してよい。例えば、改善の難易度が高い場合には、改善の難易度が低い場合に比べて詳細なアドバイスが出力されるようにしてよい。このように、逸脱動作を行った作業者に改善の難易度を示したり、管理者に改善の難易度を示したりすることができ、改善にどの程度の努力が必要となるか見通しを立てることができる。
＜補正部＞
補正部１７は、作業者の動作に関する習熟度に応じて、逸脱動作を改善する難易度を補正する。補正部１７は、作業者の動作に関する習熟度が他の作業者と比較して低い場合に、難易度を高く補正して、難易度テーブル１３ｄに記載された難易度をそのまま用いないこととしてよい。また、補正部１７は、作業者の動作に関する習熟度が他の作業者と比較して高い場合に、難易度を低く補正して、難易度テーブル１３ｄに記載された難易度をそのまま用いないこととしてよい。ここで、習熟度は、作業者毎に外部から入力されてもよいし、動作分析装置１０によって算出されてもよい。補正部１７によって、作業者の動作に関する習熟度に個人差がある場合に、逸脱動作の改善の難易度を補正して、より適切な難易度を示すことができる。これにより、改善にどの程度の努力が必要となるかより正確に見通しを立てることができる。
＜推定部＞
推定部１８は、逸脱動作の改善により期待される効果を推定する。推定部１８は、逸脱動作の種類に応じて、改善により期待される効果を推定してよい。推定部１８によって改善の効果を推定して、逸脱動作の改善により期待される効果を作業者に示したり、管理者に示したりすることで、改善に取り組む動機を与えることができ、逸脱動作の改善が定着しやすくなる。また、改善により期待される効果は、作業者の動作時間の短縮を含んでよい。これにより、逸脱動作の改善によりどの程度動作時間が短縮するか定量的に示すことができ、作業者や管理者に対して改善に取り組む動機を与えることができ、逸脱動作の改善が定着しやすくなる。
＜算出部＞
算出部１９は、作業者の動作を示す時系列情報と、基準となる動作を示す時系列情報とを比較し、作業者の動作に関する習熟度を算出する。算出部１９は、例えば、作業者の動作時間が基準となる動作時間より短い場合に、作業者の動作に関する習熟度を高く算出し、作業者の動作時間が基準となる動作時間より長い場合に、作業者の動作に関する習熟度を低く算出してよい。ここで、動作時間は、作業者が動作に要した時間であり、作業者の動作を示す時系列情報に基づいて算出されてよい。また、基準となる動作時間は、基準となる動作に要する時間であり、基準となる動作を示す時系列情報に基づいて算出されてよい。このように、作業者の通常の動作と基準となる動作とを比較して、作業者の習熟度を算出することができ、作業者の習熟度を外部から入力せずとも、習熟度を自動的に算出することができる。
出力部１５は、習熟度に応じた態様でアドバイスを出力してもよい。ここで、習熟度に応じた態様は、習熟度が高い場合には改善の難易度が高い逸脱動作に関するアドバイスを示し、習熟度が低い場合には改善の難易度が低い逸脱動作に関するアドバイスを示すという態様であってよい。例えば、改善のアドバイスを一覧表示する場合、習熟度が高い場合には改善の難易度が高い順にアドバイスを一覧表示してよく、習熟度が低い場合には改善の難易度が低い順にアドバイスを一覧表示してよい。また、改善のアドバイスを選択的に表示する場合、習熟度が高い場合には改善の難易度が高い逸脱動作に関するアドバイスを選択して表示してよく、習熟度が低い場合には改善の難易度が低い逸脱動作に関するアドバイスを選択して表示してよい。これにより、作業者の習熟度に適したアドバイスが出力され、改善に取り組む動機を与えることができ、逸脱動作の改善が定着しやすくなる。
［ハードウェア構成］
次に、図３を用いて、本実施形態に係る動作分析装置１０のハードウェア構成の一例を説明する。動作分析装置１０は、演算装置に相当するＣＰＵ（Central Processing Unit）１０ａと、記憶部１３に相当するＲＡＭ（Random Access Memory）１０ｂと、記憶部１３に相当するＲＯＭ（Read only Memory）１０ｃと、通信部１０ｄと、入力部１０ｅと、表示部１０ｆとを有する。これらの各構成は、バスを介して相互にデータ送受信可能に接続される。なお、本例では動作分析装置１０が一台のコンピュータで構成される場合について説明するが、動作分析装置１０は、複数のコンピュータを用いて実現されてもよい。
ＣＰＵ１０ａは、ＲＡＭ１０ｂ又はＲＯＭ１０ｃに記憶されたプログラムの実行に関する制御やデータの演算、加工を行う制御部である。ＣＰＵ１０ａは、基準となる動作から逸脱している逸脱動作を検出し、逸脱動作を改善するためのアドバイスを出力するプログラム（動作分析プログラム）を実行する演算装置である。ＣＰＵ１０ａは、入力部１０ｅや通信部１０ｄから種々の入力データを受け取り、入力データの演算結果を表示部１０ｆに表示したり、ＲＡＭ１０ｂやＲＯＭ１０ｃに格納したりする。
ＲＡＭ１０ｂは、記憶部１３のうちデータの書き換えが可能なものであり、例えば半導体記憶素子で構成されてよい。ＲＡＭ１０ｂは、ＣＰＵ１０ａが実行する動作分析プログラムや、動画履歴１３ａ、動作情報履歴１３ｂ、基準動作情報１３ｃ及び難易度テーブル１３ｄといったデータを記憶する。
ＲＯＭ１０ｃは、記憶部１３のうちデータの読み出しが可能なものであり、例えば半導体記憶素子で構成されてよい。ＲＯＭ１０ｃは、例えば動作分析プログラムや、書き換えが行われないデータを記憶する。
通信部１０ｄは、動作分析装置１０を外部機器に接続するインターフェースである。通信部１０ｄは、第１撮影部２０ａ、第２撮影部２０ｂ及び第３撮影部２０ｃと例えばＬＡＮ（Local Area Network）により接続されて、第１撮影部２０ａ、第２撮影部２０ｂ及び第３撮影部２０ｃから動画を受信してよい。また、通信部１０ｄは、インターネットに接続されて、インターネットを介して動画を受信したり、動作情報を受信したりしてもよい。また、通信部１０ｄは、インターネットを介して、撮影された動画や出力されたアドバイスを、外部機器に送信してもよい。
入力部１０ｅは、ユーザからデータの入力を受け付けるものであり、例えば、キーボード、マウス及びタッチパネルを含んでよい。
表示部１０ｆは、ＣＰＵ１０ａによる演算結果を視覚的に表示するものであり、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）により構成されてよい。表示部１０ｆに表示される画面の例については、後に詳細に説明する。
動作分析プログラムは、ＲＡＭ１０ｂやＲＯＭ１０ｃ等のコンピュータによって読み取り可能な記憶媒体に記憶されて提供されてもよいし、通信部１０ｄにより接続される通信ネットワークを介して提供されてもよい。動作分析装置１０では、ＣＰＵ１０ａが動作分析プログラムを実行することにより、図２を用いて説明した取得部１１、解析部１２、検出部１４、出力部１５、判定部１６、補正部１７、推定部１８及び算出部１９の動作が実現される。なお、これらの物理的な構成は例示であって、必ずしも独立した構成でなくてもよい。例えば、動作分析装置１０は、ＣＰＵ１０ａとＲＡＭ１０ｂやＲＯＭ１０ｃが一体化したＬＳＩ（Large-Scale Integration）を備えていてもよい。
§３ 動作例
図４は、本実施形態に係る動作分析装置１０により出力されるアドバイスの一例を示す図である。同図では、逸脱動作の改善により期待される効果を示すグラフＤ１と、改善の難易度を説明する凡例Ｄ２と、改善のアドバイスＤ３とを示している。本例では、逸脱動作は、「部品や工具に近いところに立つ」こと、「両手で同時に部品を取る」こと、「空中で組み立てる」こと、「片手で支えて片手で作業する」こと及び「時間のかかる自動検査を先にする」ことから逸脱した動作である。
出力部１５は、逸脱動作の改善により期待される効果を示すグラフＤ１を出力する。グラフＤ１は、理想的な動作時間からの超過時間を積み上げヒストグラムによって示している。ここで、理想的な動作時間とは、逸脱動作を行わなかった場合の動作時間である。グラフＤ１によると、理想的な動作時間は３０秒であるのに対して、実際に作業者が動作に要した時間は６０秒弱である。グラフＤ１では、各逸脱動作に起因する超過時間をヒストグラムとして示しており、逸脱動作を改善して理想的な動作を行うことができた場合に、どの程度動作時間が短縮されるのかを視覚的に示している。このようにグラフＤ１を表示することで、逸脱動作の改善により期待される効果を視覚的に示すことができ、作業者や管理者に対して改善に取り組む動機を与えることができ、逸脱動作の改善が定着しやすくなる。
凡例Ｄ２は、難易度テーブル１３ｄの内容を示すものであり、星印の数が多いほど改善する難易度が高い逸脱動作であることを示している。本例の場合、「部品や工具に近いところに立つ」ことに関する逸脱動作の改善の難易度は、「１（星印１つ）」であり、列挙されている中で改善の難易度が最も低い。また、「両手で同時に部品を取る」こと、に関する逸脱動作の改善の難易度は「２（星印２つ）」であり、「空中で組み立てる」ことに関する逸脱動作の改善の難易度は「２（星印２つ）」である。さらに、「片手で支えて片手で作業する」ことに関する逸脱動作の改善の難易度は「３（星印３つ）」である。最後に、「時間のかかる自動検査を先にする」に関する逸脱動作の改善の難易度は「５（星印５つ）」であり、列挙されている中で改善の難易度が最も高い。
作業者や管理者は、グラフＤ１と凡例Ｄ２に示された難易度を比較して、どのような難易度の逸脱動作を改善すると、動作時間をどの程度短縮することができるのかを容易に把握することができる。
アドバイスＤ３は、作業者が行った複数種類の逸脱動作のうちいずれの逸脱動作を改善すべきか指示する内容と、改善すべき理由とを含む。本例では、「今回のアドバイス」として、「まずは難易度１の「部品や工具に近いところに立つ」から始めましょう。」と記載され、「部品や工具に近いところに立つ」ことに関する逸脱動作の改善を指示する内容が記載されている。また、本例では、アドバイスＤ３として、「組立工程２では電動ドライバの近くに立つと工具に手を伸ばす無駄がなくなります。」と記載され、改善すべき理由が記載されている。このように、逸脱動作が検出された場合に、その動作を改善するためのアドバイスが出力されるため、作業者は、逸脱動作を行ったことを認識できるとともに、その動作をどのように改善すればよいかを知ることができる。そのため、基準から逸脱した動作が再発しづらくなる。
本例では、出力部１５は、改善の難易度が低い順に、アドバイスを出力している。すなわち、グラフＤ１及び凡例Ｄ２に示された５種類の逸脱動作のうち、改善の難易度が最も低い「部品や工具に近いところに立つ」ことに関する逸脱動作の改善を指示する内容が示されている。これにより、改善の難易度が低い順に逸脱動作を改善することができ、作業者や管理者が改善に取り組む抵抗感をより小さくして、逸脱動作が再発する蓋然性をより小さくすることができる。
もっとも、出力部１５は、推定部１８により推定される効果が大きい順に、アドバイスを出力してもよい。本例の場合、改善の効果は短縮できる動作時間で測られているから、出力部１５は、検出された複数種類の逸脱動作を改善するアドバイスを、期待される動作時間の短縮幅が大きい順に出力してもよい。より具体的には、本例の場合、「時間のかかる自動検査を先にする」ことに関する逸脱動作が、改善によって期待される動作時間の短縮幅が最も大きいから、出力部１５は、「時間のかかる自動検査を先にする」ことに関する逸脱動作の改善を指示する内容を示してもよい。このように、改善により期待される効果が大きい順に逸脱動作を改善することができ、作業者や管理者の改善に取り組む動機をより大きくして、逸脱動作が再発する蓋然性をより小さくすることができる。
図５は、本実施形態に係る動作分析装置１０による逸脱動作の判定結果Ｔ１の一例を示す図である。同図では、逸脱動作の種類毎に、各工程において逸脱動作が検出されたか否かを示している。
本例では、「電動ドライバの近くに立っていない」という逸脱動作について、「組立２」という工程で「逸脱」が検出されている。一方、「組立３」という工程については「○」と示され、逸脱動作が検出されなかったことが示されている。また、「組立１」、「梱包１」及び「梱包２」という工程については、「電動ドライバの近くに立っていない」という逸脱動作が検出対象外であり、「－」と示されている。
動作分析装置１０は、逸脱動作の判定結果Ｔ１を記憶することで、工程毎に逸脱動作の有無を記憶してよい。また、動作分析装置１０は、逸脱動作の判定結果Ｔ１を作業者毎や時間帯毎に記憶してもよい。
図６は、本実施形態に係る動作分析装置１０により参照される逸脱動作テーブルＴ２の一例を示す図である。本例の逸脱動作テーブルＴ２は、逸脱動作の種類毎に、具体的な逸脱動作をまとめた表である。
本例では、逸脱動作の種類として、「時間のかかる自動検査を先にできていない」、「片手で支えて片手で作業できていない」、「空中で組み立てられていない」、「両手で同時に部品を取れていない」及び「部品や工具の近くに立っていない」という種類を示している。動作分析装置１０は、逸脱動作テーブルＴ２を参照して、図４に示す凡例Ｄ２を出力してよい。
本例では、逸脱動作の具体的な内容として、「部品や工具の近くに立っていない」という種類の逸脱動作について、「電動ドライバの近くに立っていない」という内容が示されている。動作分析装置１０は、逸脱動作を検出した場合に、逸脱動作テーブルＴ２を参照して、逸脱動作の種類のみならず、逸脱動作の具体的な内容も特定することとしてよい。
図７は、本実施形態に係る動作分析装置１０により参照されるアドバイステーブルＴ３の一例を示す図である。アドバイステーブルＴ３は、各工程で検出された逸脱動作に対するアドバイスをまとめた表である。
本例では、「組立２」という工程について、「電動ドライバの近くに立っていない」という逸脱動作が検出され、その逸脱動作に対して「組立工程２では電動ドライバの近くに立つと工具に手を伸ばす無駄がなくなります」というアドバイスが格納されている。動作分析装置１０は、「組立２」という工程について、「電動ドライバの近くに立っていない」という逸脱動作を検出した場合に、アドバイステーブルＴ３を参照し、「組立工程２では電動ドライバの近くに立つと工具に手を伸ばす無駄がなくなります」というアドバイスを出力してよい。図４に示すアドバイスＤ３は、本例のアドバイステーブルＴ３に従ってアドバイスを出力した例である。
図８は、本実施形態に係る動作分析システム１００により実行されるアドバイス出力処理のフローチャートである。はじめに、第１撮影部２０ａ、第２撮影部２０ｂ及び第３撮影部２０ｃによって、作業者の動作を示す動画を撮影する（Ｓ１０）。
動作分析装置１０は、動画に基づいて、作業者の動作を示す座標値を含む動作情報を算出する（Ｓ１１）。そして、動作分析装置１０は、動作情報と、基準動作情報との比較に基づいて、逸脱動作を検出する（Ｓ１２）。
その後、動作分析装置１０は、逸脱動作の種類に基づいて、改善の難易度を判定する（Ｓ１３）。動作分析装置１０は、難易度テーブル１３ｄを参照して、逸脱動作を改善する難易度を判定してよい。
動作分析装置１０は、作業者に関する動作の習熟度を算出する（Ｓ１４）。動作の習熟度は、例えば、作業者の動作時間と、基準動作の動作時間とを比較して算出してよい。
動作分析装置１０は、習熟度に応じて、難易度を補正する（Ｓ１５）。動作分析装置１０は、習熟度が低い作業者について、難易度を高く補正し、習熟度が高い作業者について、難易度を低く補正してよい。
動作分析装置１０は、改善により期待される効果を推定し、グラフを生成する（Ｓ１６）。ここで、改善により期待される効果は、動作時間の短縮幅であってよく、グラフは、逸脱動作の改善によって動作時間がどの程度短縮するか視覚的に示すものであってよい。
動作分析装置１０は、逸脱動作を改善するためのアドバイスを生成する（Ｓ１７）。アドバイス生成処理の詳細については、次図を用いて説明する。
最後に、動作分析装置１０は、アドバイス、難易度及びグラフを表示部１０ｆに表示する（Ｓ１８）。なお、動作分析装置１０は、アドバイス、難易度及びグラフを外部機器に出力してもよい。以上により、アドバイス出力処理が終了する。
図９は、本実施形態に係る動作分析システム１００により実行されるアドバイス生成処理のフローチャートである。はじめに、動作分析装置１０は、改善の難易度が低い逸脱動作に関するアドバイスを優先するか否かを判定する（Ｓ１７１）。改善の難易度が低い逸脱動作に関するアドバイスを優先するか否かは、ユーザにより選択可能であってよく、予め設定されていてよい。
改善の難易度が低い逸脱動作に関するアドバイスを優先する場合（Ｓ１７１：ＹＥＳ）、動作分析装置１０は、改善の難易度が低い順に、アドバイスを生成する（Ｓ１７２）。一方、改善の難易度が低い逸脱動作に関するアドバイスを優先しない場合（Ｓ１７１：ＮＯ）、動作分析装置１０は、改善により期待される効果が大きい順に、アドバイスを生成する（Ｓ１７３）。以上により、アドバイス生成処理が終了する。
本発明の実施形態は、以下の付記のようにも記載され得る。ただし、本発明の実施形態は、以下の付記に記載した形態に限定されない。また、本発明の実施形態は、付記間の記載を置換したり、組み合わせたりした形態であってもよい。
［付記１］
作業者の動作を示す時系列情報を取得する取得部（１１）と、
前記時系列情報に基づいて、前記作業者の動作のうち、基準となる動作から逸脱している逸脱動作を検出する検出部（１４）と、
前記逸脱動作を改善するためのアドバイスを出力する出力部（１５）と、
を備える動作分析装置（１０）。
［付記２］
前記逸脱動作の種類に基づいて、前記改善の難易度を判定する判定部（１６）をさらに備え、
前記出力部（１５）は、判定された前記改善の難易度に応じたアドバイスを出力する、
付記１に記載の動作分析装置（１０）。
［付記３］
前記改善により期待される効果を推定する推定部（１８）をさらに備える、
付記２に記載の動作分析装置（１０）。
［付記４］
前記効果は、前記作業者の動作時間の短縮を含む、
付記３に記載の動作分析装置（１０）。
［付記５］
前記出力部（１５）は、前記効果を示すグラフを出力する、
付記３又は４に記載の動作分析装置（１０）。
［付記６］
前記出力部（１５）は、前記推定部（１８）により推定される前記効果が大きい順に、前記アドバイスを出力する、
付記３から５のいずれか一項に記載の動作分析装置（１０）。
［付記７］
前記出力部（１５）は、前記難易度が低い順に、前記アドバイスを出力する、
付記２から６のいずれか一項に記載の動作分析装置（１０）。
［付記８］
前記作業者の動作に関する習熟度に応じて、前記難易度を補正する補正部（１７）をさらに備える、
付記２から７のいずれか一項に記載の動作分析装置（１０）。
［付記９］
前記時系列情報と、前記基準となる動作を示す時系列情報とを比較し、前記習熟度を算出する算出部（１９）をさらに備える、
付記２から７のいずれか一項に記載の動作分析装置（１０）。
［付記１０］
前記出力部（１５）は、前記習熟度に応じた態様で前記アドバイスを出力する、
付記９に記載の動作分析装置。
［付記１１］
前記時系列情報は、前記作業者の動作を示す座標値を含む動作情報を含み、
前記検出部（１４）は、前記動作情報と、前記基準となる動作を示す座標値を含む基準動作情報との比較に基づいて、前記逸脱動作を検出する、
付記１から１０のいずれか一項に記載の動作分析装置（１０）。
［付記１２］
作業者の動作を示す時系列情報を取得することと、
前記時系列情報に基づいて、前記作業者の動作のうち、基準となる動作から逸脱している逸脱動作を検出することと、
前記逸脱動作を改善するためのアドバイスを出力することと、
を含む動作分析方法。
［付記１３］
動作分析装置（１０）に備えられた演算部を、
作業者の動作を示す時系列情報を取得する取得部（１１）、
前記時系列情報に基づいて、前記作業者の動作のうち、基準となる動作から逸脱している逸脱動作を検出する検出部（１４）、及び
前記逸脱動作を改善するためのアドバイスを出力する出力部（１５）、
として機能させるための動作分析プログラム。
［付記１４］
作業者の動作を示す動画を撮影する撮影部（２０ａ，２０ｂ，２０ｃ）と、
前記動画に基づいて、前記作業者の動作のうち、基準となる動作から逸脱している逸脱動作を検出する検出部（１４）と、
前記逸脱動作を改善するためのアドバイスを出力する出力部（１５）と、
前記アドバイスを表示する表示部と、
を備える動作分析システム（１００）。
１０…動作分析装置、１０ａ…ＣＰＵ、１０ｂ…ＲＡＭ、１０ｃ…ＲＯＭ、１０ｄ…通信部、１０ｅ…入力部、１０ｆ…表示部、１０ｇ…動作分析装置、１１…取得部、１２…解析部、１３…記憶部、１３ａ…動画履歴、１３ｂ…動作情報履歴、１３ｃ…基準動作履歴、１３ｄ…難易度テーブル、１４…検出部、１５…出力部、１６…判定部、１７…補正部、１８…推定部、１９…算出部、２０ａ…第１撮影部、２０ｂ…第２撮影部、２０ｃ…第３撮影部、１００…動作分析システム、Ｄ１…グラフ、Ｄ２…凡例、Ｄ３…アドバイス、Ｒ…作業領域

Claims (9)

  1. 作業者の動作を示す時系列情報を取得する取得部と、
    前記時系列情報に基づいて、前記作業者の動作のうち、基準となる動作から逸脱している逸脱動作を検出する検出部と、
    前記逸脱動作を改善するためのアドバイスを出力する出力部と、
    前記逸脱動作の種類に基づいて、前記改善の難易度を判定する判定部とを備え、
    前記出力部は、判定された前記改善の難易度に応じたアドバイスを出力する、
    動作分析装置。
  2. 前記改善により期待される効果を推定する推定部をさらに備える、
    請求項１に記載の動作分析装置。
  3. 前記効果は、前記作業者の動作時間の短縮を含む、
    請求項２に記載の動作分析装置。
  4. 前記作業者の動作に関する習熟度に応じて、前記難易度を補正する補正部をさらに備える、
    請求項１から３のいずれか一項に記載の動作分析装置。
  5. 前記時系列情報と、前記基準となる動作を示す時系列情報とを比較し、前記習熟度を算出する算出部をさらに備える、
    請求項４に記載の動作分析装置。
  6. 前記出力部は、前記習熟度に応じた態様で前記アドバイスを出力する、
    請求項５に記載の動作分析装置。
  7. 前記時系列情報は、前記作業者の動作を示す座標値を含む動作情報を含み、
    前記検出部は、前記動作情報と、前記基準となる動作を示す座標値を含む基準動作情報との比較に基づいて、前記逸脱動作を検出する、
    請求項１から６のいずれか一項に記載の動作分析装置。
  8. 作業者の動作を示す時系列情報を取得することと、
    前記時系列情報に基づいて、前記作業者の動作のうち、基準となる動作から逸脱している逸脱動作を検出することと、
    前記逸脱動作の種類に基づいて、前記逸脱動作の改善の難易度を判定することと、
    前記逸脱動作を改善するためのアドバイスであって、判定された前記改善の難易度に応じたアドバイスを出力することと、
    を含む動作分析方法。
  9. 動作分析装置に備えられた演算部を、
    作業者の動作を示す時系列情報を取得する取得部、
    前記時系列情報に基づいて、前記作業者の動作のうち、基準となる動作から逸脱している逸脱動作を検出する検出部、
    前記逸脱動作を改善するためのアドバイスを出力する出力部、及び
    前記逸脱動作の種類に基づいて、前記改善の難易度を判定する判定部、として機能させるための動作分析プログラムであって、
    前記出力部は、判定された前記改善の難易度に応じたアドバイスを出力する、
    動作分析プログラム。
JP2018243183A 2018-12-26 2018-12-26 動作分析装置、動作分析方法及び動作分析プログラム Active JP7026890B2 (ja)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018243183A JP7026890B2 (ja) 2018-12-26 2018-12-26 動作分析装置、動作分析方法及び動作分析プログラム
EP19904165.8A EP3905153A4 (en) 2018-12-26 2019-03-07 MOTION ANALYSIS DEVICE, MOTION ANALYSIS METHOD AND MOTION ANALYSIS PROGRAM
CN201980052150.8A CN112567401B (zh) 2018-12-26 2019-03-07 动作分析装置、动作分析方法及其程序的记录媒体
PCT/JP2019/009129 WO2020136924A1 (ja) 2018-12-26 2019-03-07 動作分析装置、動作分析方法及び動作分析プログラム

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018243183A JP7026890B2 (ja) 2018-12-26 2018-12-26 動作分析装置、動作分析方法及び動作分析プログラム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2020106954A JP2020106954A (ja) 2020-07-09
JP7026890B2 true JP7026890B2 (ja) 2022-03-01

Family

ID=71126261

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2018243183A Active JP7026890B2 (ja) 2018-12-26 2018-12-26 動作分析装置、動作分析方法及び動作分析プログラム

Country Status (4)

Country Link
EP (1) EP3905153A4 (ja)
JP (1) JP7026890B2 (ja)
CN (1) CN112567401B (ja)
WO (1) WO2020136924A1 (ja)

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20160239769A1 (en) 2015-02-12 2016-08-18 Wipro Limited Methods for determining manufacturing waste to optimize productivity and devices thereof
JP2018073176A (ja) 2016-10-31 2018-05-10 株式会社リコー 画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法およびプログラム

Family Cites Families (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07254024A (ja) * 1994-03-15 1995-10-03 Hitachi Ltd 作業効率診断方法およびシステム
JP2006320424A (ja) * 2005-05-17 2006-11-30 Tama Tlo Kk 動作教示装置とその方法
US9734464B2 (en) * 2007-09-11 2017-08-15 International Business Machines Corporation Automatically generating labor standards from video data
KR101284505B1 (ko) * 2009-12-07 2013-07-16 신닛테츠스미킨 카부시키카이샤 조업 지원 장치, 조업 지원 방법 및 컴퓨터 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능 기록 매체
JP2013156800A (ja) * 2012-01-30 2013-08-15 Bodyshop Eiichi Co Ltd 工程管理システム及び工程管理プログラム
JP5957323B2 (ja) * 2012-07-19 2016-07-27 Juki株式会社 ラインバランス改善策提供装置、ラインバランス改善策抽出方法およびラインバランス改善策抽出プログラム
JP6524619B2 (ja) * 2014-08-18 2019-06-05 株式会社リコー 軌跡描画装置、軌跡描画方法、軌跡描画システム、及びプログラム
JP2016048422A (ja) * 2014-08-27 2016-04-07 沖電気工業株式会社 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、及びプログラム
JP6609414B2 (ja) * 2015-03-23 2019-11-20 株式会社富士通エフサス 作業配分支援装置、作業配分支援プログラムおよび作業配分支援方法
JP2017021397A (ja) 2015-07-07 2017-01-26 株式会社 日立産業制御ソリューションズ 作業逸脱管理システムおよび作業逸脱管理方法
CN106408161A (zh) * 2016-08-29 2017-02-15 广州丰捷企业管理服务有限公司 一种缝制流水线作业的生产效率提升方法及***
US10437240B2 (en) * 2016-09-13 2019-10-08 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Manufacturing evaluation system
EP3529675B1 (de) * 2016-10-21 2022-12-14 Trumpf Werkzeugmaschinen GmbH + Co. KG Innenraum-personenortung-basierte fertigungssteuerung in der metallverarbeitenden industrie
JP6945373B2 (ja) * 2017-07-24 2021-10-06 株式会社日立製作所 作業改善支援システム
JP2019028559A (ja) * 2017-07-26 2019-02-21 Ｈｒソリューションズ株式会社 作業分析装置、作業分析方法及びプログラム
CN108549333B (zh) * 2018-02-26 2020-07-24 厦门盈趣科技股份有限公司 产线集体作业智能分析与改进方法和***

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20160239769A1 (en) 2015-02-12 2016-08-18 Wipro Limited Methods for determining manufacturing waste to optimize productivity and devices thereof
JP2018073176A (ja) 2016-10-31 2018-05-10 株式会社リコー 画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法およびプログラム

Also Published As

Publication number Publication date
JP2020106954A (ja) 2020-07-09
WO2020136924A1 (ja) 2020-07-02
EP3905153A4 (en) 2022-09-07
EP3905153A1 (en) 2021-11-03
CN112567401A (zh) 2021-03-26
CN112567401B (zh) 2024-06-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20180121739A1 (en) Setting apparatus, output method, and non-transitory computer-readable storage medium
CN109298786B (zh) 标注准确率评估方法及装置
JP6717572B2 (ja) 作業分析システム及び作業分析方法
JP7067023B2 (ja) 情報処理装置、背景更新方法および背景更新プログラム
JP2006185324A5 (ja)
WO2020039882A1 (ja) 判別装置及び機械学習方法
US11461923B2 (en) Calculation system, calculation method, and storage medium
US11700450B2 (en) Motion analysis device, motion analysis method for improving motions of operator
JP2019193019A (ja) 作業分析装置、作業分析方法
US20200209277A1 (en) System and method for standardized evaluation of activity sequence
US11521392B2 (en) Image processing apparatus and image processing method for image analysis process
JP2021002136A (ja) 作業支援装置、作業支援方法、および作業支援プログラム
JP6504180B2 (ja) 異常検出装置、異常検出方法および異常検出プログラム
JP7026890B2 (ja) 動作分析装置、動作分析方法及び動作分析プログラム
US20180120934A1 (en) Non-transitory computer-readable storage medium, calibration device, and calibration method
JP2018136749A (ja) 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
JP7308775B2 (ja) 機械学習方法および機械学習用情報処理装置
JP7166106B2 (ja) 設置環境推定装置及びプログラム
JP2022006708A (ja) 動作認識システム、方法及びプログラム
JP6948294B2 (ja) 作業異常検知支援装置、作業異常検知支援方法、および作業異常検知支援プログラム
JP2021086218A (ja) 協調作業システム、解析装置および解析プログラム
CN112106012B (zh) 估计方法、记录介质以及估计装置
CN112700510A (zh) 一种热力图构建方法及装置
JP2009110239A (ja) 作業動作分析システム及び作業動作分析方法
US20230267727A1 (en) Image analysis apparatus, image analysis method, and storage medium

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20201214

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20211015

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20211126

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20220117

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20220130

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7026890

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150