JP7199218B2 - 管理装置、管理方法及び管理プログラム - Google Patents
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Description
図1は、第1の実施形態に係る管理装置の処理を説明するための図である。図1に示すように、管理装置10は、入力されたオーダの担当者を選択する。このとき、管理装置10は、各担当者の負荷がなるべく平準化されるように担当者を選択する。
まず、図2を用いて、第1の実施形態に係る管理装置の構成について説明する。図2は、第1の実施形態に係る管理装置の構成の一例を示す図である。図2に示すように、管理装置10は、通信部11、入力部12、出力部13、記憶部14及び制御部15を有する。
Tn=T0×r ・・・ (2)
図9を用いて、管理装置10の処理の流れについて説明する。図9は、第1の実施形態に係る管理装置の処理の流れを示すフローチャートである。図9に示すように、まず、管理装置10は、入力されたオーダに含まれる作業プロセスの入力を受け付ける(ステップS101)。なお、管理装置10は、オーダの内容から自動的に作業プロセスを抽出するようにしてもよい。
これまで説明したように、第1の実施形態において、管理装置10は、作業プロセスごとの作業負荷の度合いである第1の重み、及び、担当者ごとの作業プロセスのそれぞれの経験の度合いを取得する。また、管理装置10は、第1の重み及び経験の度合いを基に、担当者のそれぞれに対する作業プロセスごとの作業負荷の度合いである第2の重みを計算する。このように、管理装置10は、各担当者の作業プロセスごとに異なる経験の度合いを、重み計算のための要素に含めている。このため、第1の実施形態によれば、経験により各担当者の各業務プロセスの作業能力が変化したとしても、作業負荷を平準化することができる。
これまで、第1の実施形態として、あらかじめ設定された各業務プロセスごとの基本重み、及び各担当者の経験回数を基に、経験曲線等を用いて重みを計算する場合の例について説明した。
まず、図11を用いて、第2の実施形態に係る管理装置の構成について説明する。図11は、第1の実施形態に係る管理装置の構成の一例を示す図である。図11に示すように、管理装置10aは、通信部11、入力部12、出力部13、記憶部14及び制御部15を有する。
図14を用いて、管理装置10aの処理の流れについて説明する。図14は、第2の実施形態に係る管理装置の処理の流れを示すフローチャートである。図14に示すように、まず、管理装置10aは、入力されたオーダに含まれる作業プロセスの入力を受け付ける(ステップS201)。各担当者の実績情報及びスケジュール情報を取得する(ステップS202)。
これまで説明したように、第2の実施形態において、管理装置10aは、計算対象の担当者の作業プロセスごとの作業実績を取得する。また、管理装置10aは、担当者の作業プロセスの作業実績を入力とし、担当者に対する作業プロセスの作業の負荷の度合いである重みを出力とするモデルであって、担当者ごとの各作業プロセスの作業実績を用いて学習が行われたモデルに、取得した計算対象の担当者の作業プロセスごとの作業実績を入力し、計算対象の担当者に対する作業プロセスごとの作業の重みを計算する。このように、第2の実施形態では、作業プロセスごとの基本重みや習熟率に相当する情報があらかじめ設定されていない場合であっても、作業実績から重みを計算することができる。さらに、第2の実施形態では、作業実績を用いてモデルの学習を随時行うことで、重みの計算精度を向上させていくことができる。
第2の実施形態では、作業実績から重みを計算可能な計算モデル100aを使った計算処理及び学習処理について説明した。一方で、第1の実施形態及び第2の実施形態を組み合わせることで、作業実績を学習データとして、第1の実施形態における経験曲線の学習を行う実施形態が考えられる。この場合、例えば、(1)式で用いられるパラメータαを、作業実績を基に、担当者及び作業プロセスの組み合わせごとに最適化することが考えられる。
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示のように構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散及び統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散又は統合して構成することができる。さらに、各装置にて行われる各処理機能は、その全部又は任意の一部が、CPU及び当該CPUにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
一実施形態として、管理装置10(以降、管理装置10aについても同様)は、パッケージソフトウェアやオンラインソフトウェアとして上記の計算処理を実行する管理プログラムを所望のコンピュータにインストールさせることによって実装できる。例えば、上記の管理プログラムを情報処理装置に実行させることにより、情報処理装置を管理装置10として機能させることができる。ここで言う情報処理装置には、デスクトップ型又はノート型のパーソナルコンピュータが含まれる。また、その他にも、情報処理装置にはスマートフォン、携帯電話機やPHS(Personal Handyphone System)等の移動体通信端末、さらには、PDA(Personal Digital Assistant)等のスレート端末等がその範疇に含まれる。また、実施形態における管理装置10の各機能は、既存のデータベース管理システムの追加機能として実現されてもよい。
11 通信部
12 入力部
13 出力部
14 記憶部
15 制御部
141 作業プロセス情報
142 担当者情報
143 スケジュール情報
144 計算モデル情報
145 実績情報
151、151a 収集部
152、152a 取得部
153、153a 計算部
154 選択部
155 表示制御部
156 更新部
Claims (5)
- 作業プロセスごとの作業負荷の度合いである第1の重み、及び、担当者ごとの前記作業プロセスのそれぞれの経験の度合いを取得する取得部と、
前記第1の重み及び前記経験の度合いを基に、前記担当者のそれぞれに対する前記作業プロセスごとの作業負荷の度合いである第2の重みを計算する計算部と、
前記第2の重みに前記担当者ごとの仕掛かり中の作業の負荷の度合いを加えた重みと、前記作業プロセスに設定された作業予定期間における前記担当者ごとの作業の可否を示す情報とに基づいて、前記担当者の中から前記作業プロセスの担当者を選択する選択部と、
を有することを特徴とする管理装置。 - 前記計算部は、前記第1の重みに、前記経験の度合いに基づき経験曲線から得られる単位コストを掛けた値を前記第2の重みとして計算することを特徴とする請求項1に記載の管理装置。
- 大きさによって前記第2の重みを表す図形と、大きさによって前記担当者ごとの仕掛かり中の作業の負荷の度合いを表す図形とを結合した図形を、前記作業プロセスに設定された作業予定日の欄に配置したカレンダーを、表示部に表示させる表示制御部をさらに有することを特徴とする請求項1又は2に記載の管理装置。
- コンピュータが実行する管理方法であって、
作業プロセスごとの作業負荷の度合いである第1の重み、及び、担当者ごとの前記作業プロセスのそれぞれの経験の度合いを取得する取得工程と、
前記第1の重み及び前記経験の度合いを基に、前記担当者のそれぞれに対する前記作業プロセスごとの作業負荷の度合いである第2の重みを計算する計算工程と、
前記第2の重みに前記担当者ごとの仕掛かり中の作業の負荷の度合いを加えた重みと、前記作業プロセスに設定された作業予定期間における前記担当者ごとの作業の可否を示す情報とに基づいて、前記担当者の中から前記作業プロセスの担当者を選択する選択工程と、
を含むことを特徴とする管理方法。 - 作業プロセスごとの作業負荷の度合いである第1の重み、及び、担当者ごとの前記作業プロセスのそれぞれの経験の度合いを取得する取得ステップと、
前記第1の重み及び前記経験の度合いを基に、前記担当者のそれぞれに対する前記作業プロセスごとの作業負荷の度合いである第2の重みを計算する計算ステップと、
前記第2の重みに前記担当者ごとの仕掛かり中の作業の負荷の度合いを加えた重みと、前記作業プロセスに設定された作業予定期間における前記担当者ごとの作業の可否を示す情報とに基づいて、前記担当者の中から前記作業プロセスの担当者を選択する選択ステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とする管理プログラム。
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005284415A (ja) | 2004-03-26 | 2005-10-13 | Matsushita Electric Works Ltd | 組立製造ラインにおける作業工程別タクトタイム推定方法、全体工程編成方法、装置およびプログラム |
JP2013084297A (ja) | 2012-12-21 | 2013-05-09 | Mitsubishi Electric Information Systems Corp | 勤務計画作成装置及びプログラム |
WO2018047256A1 (ja) | 2016-09-07 | 2018-03-15 | 三菱電機株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム |
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