JP7495834B2 - Work evaluation system and method - Google Patents
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Description
本発明は、情報処理システム等の技術に関し、特に、製造フローの製造工程の作業を評価する技術に関する。 The present invention relates to technologies such as information processing systems, and in particular to a technology for evaluating the work of manufacturing processes in a manufacturing flow.
工場の生産ライン等の現場において、製造フローは、製造実行システム（Manufacturing Execution System：ＭＥＳ）等のシステムを用いて管理されている場合が多い。ＭＥＳは、製造フローを管理し、製造工程毎の作業者への指示等を行う。また、ＭＥＳは、製造フローで製造される製品等の品質を検査し、検査結果を把握する。 At factory production lines and other sites, the manufacturing flow is often managed using a system such as a Manufacturing Execution System (MES). The MES manages the manufacturing flow and issues instructions to workers for each manufacturing process. The MES also inspects the quality of products manufactured in the manufacturing flow and keeps track of the inspection results.
製造フローの各製造工程に対応する各作業工程では、作業者によって規定の作業が行われる。例えば、ある作業工程では、作業者は、対象物を見て触りながら手作業を行う。作業動作の一例としては、対象物にコネクタを差し込み、差し込んだコネクタを引っ張って抜けないことを確認することが挙げられる。 In each work step corresponding to each manufacturing step in the production flow, a worker performs a specified task. For example, in one work step, a worker performs a manual task while looking at and touching an object. One example of a work action is inserting a connector into an object and pulling on the inserted connector to check that it will not come loose.
労働人口減少の一方で製造品質要求が増加しており、熟練作業者の技能に依存しない品質担保等が求められている。そこで、センサや情報処理を用いて、作業工程での作業者による作業動作をデジタルデータ（言い換えるとセンサデータや作業データ）として把握し、作業工程を評価する仕組みが検討されている。 While the working population is decreasing, demands for manufacturing quality are increasing, and there is a need for quality assurance that does not depend on the skills of experienced workers. Therefore, a system is being considered that uses sensors and information processing to capture the work actions of workers in the work process as digital data (in other words, sensor data and work data) and evaluate the work process.
従来技術例のシステムでは、製造工程での作業者による作業動作に関して、標準動作を基準として規定する。そして、そのシステムでは、作業動作をセンサデータとして検出し、標準動作がされたか、あるいは標準動作に近いか等を評価・判定する。 In the system of the conventional technology example, standard movements are defined as a standard for the work movements performed by workers in the manufacturing process. The system then detects the work movements as sensor data and evaluates and determines whether the standard movements were performed or whether they were close to the standard movements.
上記技術に係わる先行技術例としては、特開２０１２－１９８６４４号公報（特許文献１）が挙げられる。特許文献１では、作業支援装置等として、作業者の習熟に応じて手本となる動画情報を継続的に変更することができる旨や以下の旨が記載されている。作業支援装置は、作業画像情報をカメラから取得し、取得した作業画像情報と、手本である作業画像情報とを比較することにより、作業が手本の作業よりも改善されたかを判定する。
An example of prior art related to the above technology is JP 2012-198644 A (Patent Document 1).
従来、作業工程の作業の種類や内容は様々であり、作業工程の作業動作についての標準動作の基準の規定、言い換えると標準化は、必ずしもされていない。作業工程の標準動作の基準が規定されていない場合においては、作業工程の評価ができない。新たに基準を策定する場合に、適切な基準を規定することが難しい場合があった。 Traditionally, the types and content of work in work processes have varied, and standards for the work movements in work processes have not always been defined, in other words, standardized. When standards for the standard movements in a work process have not been defined, it is not possible to evaluate the work process. When formulating new standards, it can be difficult to define appropriate standards.
また、作業工程の標準動作の基準が規定されている場合においては、その基準が適切であるとは限らない。不適切な基準である場合、作業工程の評価が適切にはできない。基準を見直す場合にも、適切な基準を規定することが難しい場合があった。 In addition, even when standards for standard operations for work processes are specified, those standards are not necessarily appropriate. If the standards are inappropriate, the work process cannot be evaluated appropriately. Even when reviewing the standards, it can be difficult to specify appropriate standards.
先行技術例では、作業工程単位での作業動作の評価・判定のみに留まっている。特許文献１の例では、カメラで撮影・検出した画像に基づいて、作業工程での人の動作を、お手本の映像での動作と比較して、動作の品質について判定を行っている。従来の作業工程の評価・判定は、作業工程の結果として得られた物の品質や、最終検査結果として得られた物の品質等については考慮していない。従来、現場のノウハウとして各作業工程の標準化がされていたとしても、最終物の品質とは関連付けられていなかった。ある作業工程での基準は、作業者にとって厳しすぎる場合や易しすぎる場合等、適切ではない場合があり得る。そのため、ある作業工程での作業動作を基準と比較して評価した結果は、適切ではない場合があり得る。
Prior art examples only evaluate and judge work movements on a work process basis. In the example of
また、先行技術例では、作業工程での基準としては、例えばお手本での動き量の閾値等が設定されている。このような基準は、基本的に一定値とされているが、好適であるかは不明である。すべての作業者にとってその基準が好適であるかも不明である。 In addition, in the prior art examples, standards for the work process are set, such as a threshold value for the amount of movement in a model. Such standards are basically set to fixed values, but it is unclear whether they are suitable. It is also unclear whether such standards are suitable for all workers.
上記のように、従来では、製造フローの全体として非効率性があり、作業工程の作業動作に関する適切な基準の規定について、検討が不十分であり、改善の余地がある。 As mentioned above, traditionally there has been inefficiency in the overall manufacturing flow, and there has been insufficient consideration given to defining appropriate standards for the work operations of the work processes, leaving room for improvement.
本発明の目的は、製造フローの作業工程の作業動作の評価・判定等を行う情報処理システム等の技術に関して、作業動作に関する適切な基準を規定でき、その結果、作業工程の精度の向上、製造物の品質の向上、生産ラインの生産性の向上等を実現できる技術を提供することである。 The object of the present invention is to provide a technology that can specify appropriate standards for work actions in relation to technology such as an information processing system that evaluates and judges the work actions of the work processes in a manufacturing flow, thereby improving the accuracy of the work processes, improving the quality of the products, and improving the productivity of the production line.
本発明のうち代表的な実施の形態の作業評価システムは、製造フローの製造工程での作業者による対象物に対する作業動作をセンサデータとして検出する検出装置と、前記検出装置と接続される処理装置と、を備え、前記処理装置は、前記センサデータと、前記製造フローの前記製造工程よりも後にある検査工程での前記対象物の品質の検査結果と、を取得し、前記センサデータと、前記製造工程の標準動作についての判定の基準とに基づいて、前記製造工程での前記作業動作についての標準動作の判定に基づいて前記製造工程の可否を判定し、前記製造工程の判定結果と、前記検査結果とに基づいて、前記製造工程の前記基準を更新するかを判断し、判断結果に応じて前記基準を更新する。 A representative embodiment of the work evaluation system of the present invention includes a detection device that detects the work actions performed by a worker on an object in a manufacturing process of a manufacturing flow as sensor data, and a processing device connected to the detection device. The processing device acquires the sensor data and an inspection result of the quality of the object in an inspection process that follows the manufacturing process in the manufacturing flow, and judges the acceptability of the manufacturing process based on the sensor data and a judgment criterion for the standard operation of the manufacturing process and a judgment of the standard operation of the work actions in the manufacturing process, and judges whether the criterion for the manufacturing process should be updated based on the judgment result of the manufacturing process and the inspection result, and updates the criterion according to the judgment result.
本発明のうち代表的な実施の形態によれば、製造フローの作業工程の作業動作の評価・判定等を行う情報処理システム等の技術に関して、作業動作に関する適切な基準を規定でき、その結果、作業工程の精度の向上、製造物の品質の向上、生産ラインの生産性の向上等を実現できる。 According to a representative embodiment of the present invention, it is possible to define appropriate standards for work actions in relation to technologies such as information processing systems that evaluate and judge work actions in work processes in a manufacturing flow, thereby improving the accuracy of work processes, improving the quality of products, and improving the productivity of production lines.
＜実施の形態１＞
図１～図８等を用いて、本発明の実施の形態１の作業評価システムおよび方法について説明する。実施の形態１の作業評価方法は、実施の形態１の作業評価システムで実行されるステップを有する方法である。実施の形態１の作業評価システムおよび方法は、製造フローの各製造工程（対応する作業工程）での作業者による作業動作に関して、センサを用いてセンサデータとして検出する。このシステムは、センサデータと、各作業工程の作業動作についての標準動作の基準とに基づいて、各作業工程の可否を判定する。この判定は、標準動作の有無、または標準動作に近いか等の評価に基づいた判定である。そして、このシステムは、その作業工程の判定結果と、最終検査工程での物の品質に関する検査結果（あるいは製造工程毎の検査結果でもよい）との比較に基づいて、作業工程の基準の更新の要否を判断し、その作業工程の基準を、より適切な値等となるように更新する。
<First embodiment>
The work evaluation system and method according to the first embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 1 to 8 and the like. The work evaluation method according to the first embodiment is a method having steps executed by the work evaluation system according to the first embodiment. The work evaluation system and method according to the first embodiment detects the work actions of the workers in each manufacturing process (corresponding work process) of the manufacturing flow as sensor data using a sensor. This system judges whether each work process is acceptable or not based on the sensor data and the standard action criteria for the work actions in each work process. This judgment is based on an evaluation of the presence or absence of the standard action, or whether it is close to the standard action. Then, this system judges whether it is necessary to update the standard of the work process based on a comparison between the judgment result of the work process and the inspection result of the quality of the object in the final inspection process (or the inspection result for each manufacturing process may be used), and updates the standard of the work process to a more appropriate value or the like.
実施の形態１の作業評価システムおよび方法は、作業工程の判定結果と、それよりも後にある検査結果との組み合わせに応じて、作業工程の基準を更新する。このシステムは、特徴の１つとして、検査結果の物の品質に基づいて、それよりも前にある作業工程の標準動作の基準を更新することがある。特に、このシステムは、例えば最終検査結果の値に対し、作業工程の判定結果の値が一致していない場合に、それらを整合させるように基準を更新する。 The work evaluation system and method of the first embodiment updates the standards for a work process according to a combination of the judgment result of the work process and the inspection result that comes after it. One of the features of this system is that it updates the standards for the standard operation of the preceding work process based on the quality of the item in the inspection result. In particular, when the value of the judgment result of the work process does not match the value of the final inspection result, for example, this system updates the standards to align them.
このシステムによれば、製造工程の作業について、検査結果での物の品質に即した好適な基準を規定することができる。このシステムによれば、最終物の品質を確保しつつ、作業工程の基準を、厳しすぎる基準や易しすぎる基準にならないように、作業者に即した好適な基準にすることができ、製造フロー全体での効率化が実現できる。このシステムによれば、製造工程の既存の基準を見直す場合、製造工程に新たに基準を設定する場合、いずれの場合でも、好適な基準を規定できる。このシステムによれば、期間や複数の対象物について、作業のデータを収集・蓄積して、更新を繰り返すことで、より好適な基準にすることができる。 This system makes it possible to define suitable standards for work in the manufacturing process that are in line with the quality of the items determined by the inspection results. This system makes it possible to set suitable standards for the workers so that the work process standards are not too strict or too easy, while ensuring the quality of the final product, thereby realizing efficiency throughout the entire manufacturing flow. This system makes it possible to define suitable standards in both cases, when reviewing existing standards for the manufacturing process, and when setting new standards for the manufacturing process. This system makes it possible to set more suitable standards by collecting and accumulating work data for a period and for multiple objects, and repeatedly updating it.
［作業評価システム］
図１は、実施の形態１の作業評価システム１の構成を示す。作業評価システム１は、製造フロー２００の製造工程フロー２０１の各々の製造工程Ｐ毎に設けられる検出装置２と、サーバである処理装置１０と、製造実行システム（ＭＥＳ）２０とを有する。ＭＥＳ２０は、製造工程Ｐ毎に設けられる工程検査装置３と、最終検査工程２０２に設けられる最終検査装置４と、管理装置５と、データベース（ＤＢ）６とを含む。検出装置２は、通信網９を介して、処理装置１０と接続される。通信網９は、例えばＬＡＮである。処理装置１０は、例えばサーバ装置で実装されるが、これに限定されない。処理装置１０は、製造現場に対し、遠隔に配置されてもよい。
[Work evaluation system]
1 shows a configuration of an
検出装置２は、センサ８を備える。検出装置２は、製造フロー２００の製造工程Ｐ（対応する作業工程）での対象者である作業者Ｗによる作業動作を、センサ８を用いて、センサデータＤ２として検出する。検出装置２は、センサ８からのセンサデータＤ２を出力する。サーバ１０は、検出装置２からセンサデータＤ２を受信・取得する。検出装置２は、センサ８以外にも、例えばアナログ・デジタル変換回路や通信インタフェース回路等を備えてもよい。
The
ＭＥＳ５は、製造フロー２００における製造を管理し実行するシステムである。ＭＥＳ５は、製造フロー２００の各製造工程Ｐの状態の管理や把握を行い、各製造工程Ｐの作業者Ｗへ指示等を行う。管理装置５は、ＭＥＳ２０の製造実行制御を行うコンピュータ、例えばＭＥＳサーバである。ＤＢ６には、製造実行制御に係わる各種のデータや情報が格納される。
MES5 is a system that manages and executes manufacturing in
工程検査装置３は、対応付けられる製造工程Ｐの結果得られた対象物ＯＢ（例えば中間品）に関する検査（工程検査と記載する場合がある）を行う。工程検査装置３は、製造工程Ｐの検査結果を含む検査データＤ３を出力する。製造工程Ｐに応じて、工程検査が有る場合と無い場合とがあってもよい。
The
最終検査装置４は、対応付けられる最終検査工程２０２の結果得られた最終物ＯＢＬ（例えば完成品）に関する検査（最終検査と記載する場合がある）を行う。最終検査装置４は、最終検査工程２０２の検査結果を含む検査データＤ４を出力する。検査データＤ３や検査データＤ４は、一旦、ＤＢ６に格納されてもよい。
The
実施の形態１の作業評価システム１は、工場等に設けられている既存のＭＥＳ５に連携してもよい。なお、ＭＥＳ２０は必須ではない。サーバ１０は、他の方式で検査データＤ３，Ｄ４を取得してもよい。また、実施の形態１では、最終検査工程２０２の検査結果を必須として用いる。製造工程Ｐ毎の工程検査、工程検査装置３、および検査データＤ３は、必須ではない。
The
ＤＢ６は、詳しくは、例えば、製造工程Ｐ毎のセンサデータＤ２を格納するセンサデータＤＢ、製造工程Ｐ毎の検査データＤ３を格納する工程検査ＤＢ、最終検査工程２０２の検査データＤ４を格納する最終検査ＤＢ、等を含む。センサデータＤＢと工程検査ＤＢとが１つのＤＢ（「製造ＤＢ」）に統合されてもよいし、工程検査ＤＢと最終検査ＤＢとが１つのＤＢ（「検査ＤＢ」）に統合されてもよい。
DB6, in detail, includes, for example, a sensor data DB that stores sensor data D2 for each manufacturing process P, a process inspection DB that stores inspection data D3 for each manufacturing process P, a final inspection DB that stores inspection data D4 for the
サーバである処理装置１０は、実施の形態１の作業評価システム１の主要なコントローラを構成するコンピュータである。サーバ１０は、基準７の更新に係わる機能を実現する。サーバ１０は、対象となる製造フロー２００の各製造工程Ｐでの標準動作についての基準７を管理および更新する機能を有する。サーバ１０は、ソフトウェアプログラム処理等によって実現される機能ブロックとして、標準動作判定部１１と、工程品質保証部１２（言い換えると検査結果取得部）と、判定基準更新部１３と、標準動作判定結果出力部１４と、判定基準出力部１５とを有する。機能の一部は専用の回路で実装されてもよい。システムとしては、処理装置１０がＭＥＳ２０に併合された形態も可能である。
The
センサデータＤ２は、検出装置２から、一旦、ＭＥＳ２０のＤＢ６に収集・格納されてもよい。この場合、サーバ１０は、ＭＥＳ２０のＤＢ６からセンサデータＤ２を参照・取得すればよい。本例では、サーバ１０内の標準動作判定部１１は、検出装置２（またはＤＢ６）から取得したセンサデータＤ２を処理（例えば特徴量抽出）して、製造工程Ｐでの標準動作の有無を判定する。これに限らず、検出装置２内の処理部がセンサデータＤ２を処理してから処理後のデータをサーバ１０に送信してもよい。また、検出装置２内の処理部（標準動作判定部１１に相当する処理部）がセンサデータＤ２に基づいて標準動作有無を判定し、判定結果データをサーバ１０に送信してもよい。あるいは、ＭＥＳ２０内の処理部、例えば工程検査装置３が、センサデータＤ２の処理に基づいて、製造工程Ｐでの標準動作の有無を判定してもよい。
The sensor data D2 may be temporarily collected and stored in the DB6 of the MES20 from the
サーバ１０は、センサデータＤ２で表される各製造工程Ｐの作業動作について、基準７に基づいて標準動作の有無を判定した結果を、標準動作判定結果データＤ１１として記憶する。また、サーバ１０は、製造フロー２００の各検査結果（検査データＤ１３，Ｄ１４）を取得する。そして、サーバ１０は、製造工程Ｐの判定結果と、検査結果との比較に基づいて、基準７の更新に係わる判断を行う。
The
標準動作判定部１１は、検出装置２からのセンサデータＤ２と、基準データＤ７に設定されている製造工程Ｐ毎の基準７の情報とに基づいて、各製造工程Ｐの作業動作に関する可否を判定する。この判定は、センサデータＤ２で表される作業動作を、基準７と比較し、標準動作の有無を判定することである。センサデータＤ２で表される作業動作は、センサ値に基づいた特徴量（言い換えると変数）として例えば力や動き量等の値で表現される。標準動作の基準７は、例えば力や動き量等の値に関する閾値等を含む条件で表現される。この標準動作の有無の判定は、センサデータＤ２で表される作業動作が、標準動作に対し、十分に近いまたは類似しているかどうか等の度合いの判定としてもよい。上記判定では、標準動作判定部１１は、例えば、基準７を満たすような標準動作が有ると判断した場合、製造工程Ｐの判定結果を、ＯＫ（可）とし、標準動作が無いと判断した場合、ＮＧ（否）とする。この製造工程Ｐおよび標準動作の判定結果は、基準７の更新の判断に用いられる。標準動作判定部１１は、標準動作判定結果データＤ１１を記憶および出力する。
The standard
標準動作判定部１１は、センサデータＤ２のセンサ値に基づいて、製造工程Ｐ毎に、作業動作を表す所定の特徴量を把握する。この際、標準動作判定部１１は、センサ値から特徴量を計算してもよい。センサ値自体がその特徴量を表している場合には、その計算は不要である。特徴量の一例は、指先圧力であり、グローブの圧力センサのセンサ値自体がその力を表す。特徴量の他の一例は、センサデータＤ２である画像から計算によって抽出される手の動き量や位置等である。
The standard
工程品質保証部１２は、言い換えると検査結果取得部であり、製造工程フロー２０１の各製造工程Ｐの検査データＤ３、および最終検査工程２０２の検査データＤ４を収集・取得する。工程品質保証部１２は、少なくとも、検査データＤ４に基づいて、最終検査工程２０２の結果、対象物ＯＢに対応する最終物ＯＢＬの品質が保証されているかどうか（言い換えると品質の可否）を確認または判定を行う。また、工程品質保証部１２は、検査データＤ３がある場合、その検査データＤ３に基づいて、製造工程Ｐ毎の結果である中間物の品質が保証されているかどうか、確認または判定を行ってもよい。本例では、ＭＥＳ２０によって、各検査結果（Ｄ３，Ｄ４）は保証済みであり、各検査の検査作業には問題無いこと等が確認済みである。そのため、工程品質保証部１２は、各検査結果の品質保証のための判定等を省略できる。
The process
工程品質保証部１２は、製造フロー２００の各検査結果（Ｄ３，Ｄ４）を総合的に判断し、品質を確認または判定し、その結果を、工程品質保証データＤ１２として記憶および出力する。工程品質保証部１２は、総合的な判断としては、製造工程Ｐの検査結果がＮＧである場合や、最終検査工程２０２の検査結果がＮＧである場合等を検出する。
The process
基準更新部１３は、基準データＤ７と、標準動作判定結果データＤ１１と、工程品質保証データＤ１２とを用いて、製造工程Ｐでの標準動作の基準７を必要に応じて更新する処理を行う。基準更新部１３は、工程品質保証データＤ１２に基づいて、最終検査工程２０２の検査結果と、製造工程フロー２０１の各製造工程Ｐの判定結果との組み合わせの状態を確認する。基準更新部１３は、組み合わせで、製造工程Ｐの判定結果と、最終検査工程２０２の検査結果とが一致している事例や一致していない事例を区別して抽出する。基準更新部１３は、例えば、最終検査結果がＮＧで、かつ製造工程Ｐの判定結果がＯＫである事例の場合、全体的に整合していないので、その製造工程Ｐの基準７は適切ではなかったと推定できる。
The
そこで、基準更新部１３は、その製造工程Ｐの基準７を更新対象とし、その組み合わせに関連するデータに基づいて、その製造工程Ｐの基準７について、より適切な値を決定して、その基準７を更新する。サーバ１０は、メモリに、処理に必要な、各製造工程Ｐの基準７に関する情報を基準データＤ７として保持している。サーバ１０は、基準７を更新する場合、基準データＤ７のその基準７の情報を更新する。基準更新部１３は、基準更新情報Ｄ１３を基準データＤ７に反映することで基準７を更新する。基準更新部１３は、更新後の基準データＤ７または基準更新情報Ｄ１３を、ＭＥＳ２０に送信してもよい。ＭＥＳ２０に、各製造工程Ｐの基準７に関する基準データを保持してもよい。その場合、サーバ１０はＭＥＳ２０のその基準データを参照や更新してもよい。
Then, the
標準動作判定結果出力部１４は、標準動作判定部１１による標準動作判定結果データＤ１１に基づいて、標準動作判定結果情報を出力する。標準動作判定結果出力部１４は、例えば、標準動作判定結果情報を表示画面にＧＵＩとともに表示する（後述の図９）。例えば、作業者Ｗや製造フロー２００の管理者等のユーザＵ１（図２）は、その画面でその標準動作判定結果情報を見て確認できる。また、この出力は、製造工程Ｐの判定結果がＮＧであった場合に、その製造工程Ｐの作業者Ｗに対し、作業の再試行を指示する出力としてもよい（後述の図１０）。出力は、表示に限らず、音声出力やランプ発光等を用いてもよい。製造フロー２００の規定に応じて、作業の再試行が許容される場合には、作業の再試行の指示を出力することも有効である。
The standard action judgment
基準出力部１５は、基準データＤ７および基準更新情報Ｄ１３に基づいて、更新前の基準７や更新後の基準７の情報を出力する。この出力は、例えば表示画面での表示である。例えば、作業者Ｗまたは製造フロー２００の管理者等のユーザＵ１は、その画面でその基準７の情報を見て確認できる（後述の図９）。
The
［処理装置］
図２は、処理装置１０のハードウェアおよびソフトウェアの構成例を示す。処理装置１０は、例えばサーバコンピュータとそれに接続される入力装置１０５や表示装置１０６等とを含むコンピュータシステムとして実装されている。処理装置１０は、プロセッサ１０１、メモリ１０２、通信インタフェース装置１０３、入出力インタフェース装置１０４、およびそれらを相互に接続するバス等で構成されている。入出力インタフェース装置１０４には、例えばキーボードやマウス等の入力装置１０５や、液晶ディスプレイ等の表示装置１０６が接続されている。通信インタフェース装置１０３は、図１の検出装置２やＭＥＳ２０等とも通信で接続され、それぞれとの間で所定の通信インタフェースで通信を行う。通信インタフェース装置１０３は、外部の他の装置との通信を行ってもよい。
[Processing device]
2 shows an example of the hardware and software configuration of the
プロセッサ１０１は、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等で構成され、コントローラを構成する。プロセッサ１０１は、ＯＳや制御プログラム１０２Ａ等に基づいたソフトウェアプログラム処理に基づいて、所定の機能を実現する。この機能は、製造工程Ｐの基準７を管理し更新する機能を含む。
The
メモリ１０２は、不揮発性記憶装置等で構成され、プロセッサ１０１等が使用する各種のデータや情報を格納する。メモリ１０２には、制御プログラム１０２Ａ、設定情報１０２Ｂ、基準データＤ７、標準動作判定結果データＤ１１、工程品質保証データＤ１２、および生産管理表データＤ２０等が格納される。制御プログラム１０２Ａは、機能を実現するためのプログラムである。設定情報１０２Ｂは、制御プログラム１０２Ａの設定情報やユーザＵ１による設定情報である。基準データＤ７は、製造フロー２００の各製造工程Ｐの基準７の設定情報を含む。生産管理表データＤ２０は、製造フロー２００に従った作業を含む製造実行の際に取得できる各種のデータや情報をまとめて記録したデータである。サーバ１０は、ＭＥＳ２０から生産管理表データＤ２０を取得してもよい。
The
［製造フロー（１）］
実施の形態１では、予め標準化された製造フロー２００を対象として適用できる。ここでの標準化された製造フロー２００とは、製造工程Ｐの作業動作について、標準動作の基準７が設定されていることである。すなわち、実施の形態１では、製造工程Ｐの基準７が一旦策定済みである場合を前提とする。これに限らず、実施の形態１は、まだ標準化されていない製造フロー２００、すなわち製造工程Ｐの基準７が未策定である場合にも、同様に適用可能である。実施の形態１のシステムは、設定済みの基準７をより適切な基準７に更新することや、基準７が未設定の製造工程に新たに好適な基準７を作成し設定することができる。
[Production flow (1)]
The first embodiment can be applied to a
図３は、図１の製造フロー２００の構成例を示す。現場である工場において、製品の生産ラインに対応する製造フロー２００を有する。製造フロー２００は、製造工程フロー２０１と、その後の最終検査工程２０２とから構成される。製造工程フロー２０１は、順序等の関係を持つ複数の製造工程Ｐから構成される。例えば、複数（Ｍ個）の製造工程Ｐとして、製造工程Ｐ１（Ａ），Ｐ２（Ｂ），……，ＰＭ（Ｃ）を有する。本例では、簡単に、最初の第１製造工程Ｐ１が製造工程Ａであり、その次の第２製造工程Ｐ２が製造工程Ｂであり、途中を省略して、最後の第Ｍ製造工程ＰＭが製造工程Ｃであるとする。なお、製造工程フロー２０１は、同時並列に分岐する複数の製造工程Ｐを有する場合もある。
Figure 3 shows an example of the configuration of the
各製造工程Ｐには、対象者である作業者Ｗが担当として配置される。例えば、製造工程Ａには作業者ＷＡ、製造工程Ｂには作業者ＷＢ、製造工程Ｃには作業者ＷＣが割り当てられる。これに限らず、各製造工程Ｐに同じ作業者Ｗが割り当てられてもよい。 A designated worker W is assigned to each manufacturing process P. For example, worker WA is assigned to manufacturing process A, worker WB to manufacturing process B, and worker WC to manufacturing process C. This is not limiting, and the same worker W may be assigned to each manufacturing process P.
製造工程フロー２０１には、対象物ＯＢ（最初の状態ではＯＢ１とする）が投入される。例えば部材等の対象物ＯＢ１が、製造工程Ｐ１に投入される。対象物ＯＢ１は、製造工程Ａでの作業がされた結果、中間物等の対象物ＯＢ２となり、次の製造工程Ｐ２に投入される。最後の製造工程ＰＭには、対象物ＯＢＭが投入され、作業がされた結果、完成品である最終物ＯＢＬが生成される。最終物ＯＢＬは、最終検査工程２０２で最終検査が行われる。
An object OB (initial state is OB1) is input into the
最終検査工程２０２は、１つ以上の検査工程２０５で構成され、最終物ＯＢＬの品質を検査する工程である。本例では、最終検査工程２０２は、第１検査工程である検査工程Ｘと、その次の第２検査工程である検査工程Ｙとを有する。
The
各製造工程Ｐは、より詳しくは、作業工程２０３と、その後の検査工程２０４とを有する。検査工程２０３は、前述のように無い場合もある。作業工程２０３では、作業者Ｗが、対象物ＯＢに対し、規定された所定の作業を行う。各作業工程２０３には、検出装置３が関係付けられている。作業工程２０３では、検出装置２のセンサ８によって、作業動作がセンサデータＤ２として検出される。
More specifically, each manufacturing process P has a
検査工程２０４は、作業工程２０４の結果である対象物ＯＢについての品質の検査を、検査者または工程検査装置３によって行う工程である。検査工程２０４には、工程検査装置３が関係付けられている。検査者または工程検査装置３は、作業工程２０３の結果得られた対象物ＯＢの品質を検査し、検査結果を検査データＤ３として出力する。検査結果は、例えば品質の可否の値を含む。検査データＤ３は、言い換えると工程検査結果情報である。なお、検査は、工程検査装置３によって無人で自動的に行われてもよいし、検査者が工程検査装置３を用いて行ってもよい。
The
例えば、製造工程Ａは、作業工程Ａと検査工程Ａとを有する。作業工程Ａからは、センサデータＡが出力される。検査工程Ａからは、検査データＡが出力される。同様に、製造工程Ｂでは、センサデータＢ、検査データＢが出力される。製造工程Ｃでは、センサデータＣ、検査データＣが出力される。 For example, manufacturing process A has work process A and inspection process A. Work process A outputs sensor data A. Inspection process A outputs inspection data A. Similarly, manufacturing process B outputs sensor data B and inspection data B. Manufacturing process C outputs sensor data C and inspection data C.
最終検査工程２０２では、各検査工程２０５には、最終検査装置４が関係付けられている。最終検査装置４は、最終検査を行い、検査結果として検査データＤ４を出力する。センサデータＤ２、検査データＤ３、および検査データＤ４は、例えばＭＥＳ２０のＤＢ６に収集・格納される。例えば、検査工程Ｘの検査装置Ｘは検査データＸを出力する。検査工程Ｙの検査装置Ｙは検査データＹを出力する。最終検査は、所定の検査者による検査作業としてもよいし、最終検査装置４を用いた自動的な検査としてもよい。最終検査の例としては、検査者による外観評価や、製品特性についての特性ばらつき測定が挙げられる。
In the
図３の例では、各工程に各装置が一対一で関係付けて設けられているが、これに限らない。例えば、複数の製造工程Ｐに１つの検出装置２や１つの工程検査装置３が関係付けられてもよい。１つの製造工程Ｐに複数の検出装置２や複数の工程検査装置３が関係付けられてもよい。検出装置２と工程検査装置３とが一体でもよい。これらの対応関係は、予め製造フロー２００の構成情報としてＭＥＳ２０またはサーバ１０に設定される。
In the example of FIG. 3, each device is associated with each process in a one-to-one relationship, but this is not limited to the above. For example, one
［製造フロー（２）］
図４は、図３の製造フロー２００のより詳しい構成例を示し、製造工程フロー２０１の複数の製造工程Ｐおよび作業の具体例も示す。本例では、製造工程フロー２０１の製造工程Ｐとして製造工程Ａ，Ｂ，Ｃを有する。この製造フロー２００の例は、対象物ＯＢとしてモータ製品の組み立てラインであり、製造工程Ｐの例は組み立て工程である。各製造工程Ｐは、搬送機構４００を通じて接続されている。搬送機構４００上で、複数の対象物ＯＢ（例えばＯＢ１，ＯＢ２，……，ＯＢｍ）が順番に搬送される。各対象物ＯＢは、識別情報（ＩＤ）を付与して管理される。図４では、ある対象物ＩＤを持つ１つの対象物ＯＢに着目し、その対象物ＯＢ（各状態をＯＢＡ，ＯＢＢ，ＯＢＣ，ＯＢＬとする）が各工程を経由する場合を模式的に図示している。また、本例では、製造工程Ｐ毎に作業者Ｗが異なり、検査工程毎に検査者が異なる。
[Production flow (2)]
FIG. 4 shows a more detailed configuration example of the
本例では、作業工程Ａは、作業者ＷＡによる作業として、対象物ＯＢ（ＯＢＡ）の所定の箇所に部品Ａを組み込む工程である。この作業は、例えば、作業者ＷＡが手に持った部品Ａとしてケーブルの先端を、対象物ＯＢＡに差し込み、差し込んだ後にケーブルを引っ張って抜けないことを確認する作業である。この作業動作について、作業者ＷＡの手に装着されたセンサ８によって、部品Ａの差し込み時の指先圧力が測定され、センサデータＤ２となる。作業工程Ｂは、作業者ＷＢによる作業として、対象物ＯＢ（ＯＢＢ）の所定の箇所に部品Ｂを組み込む工程である。作業工程Ｂの作業は、例えば作業工程Ａの作業と同様であり、作業者ＷＢが手に持った部品Ｂとしてケーブルの先端を、対象物ＯＢＢに差し込み、差し込んだ後にケーブルを引っ張って抜けないことを確認する作業である。この作業動作について、作業者ＷＢの手に装着されたセンサ８によって、部品Ｂの差し込み時の指先圧力が測定され、センサデータＤ２となる。作業工程Ｃは、対象物ＯＢ（ＯＢＣ）における部品Ａや部品Ｂを組み合わせて製品を最終物ＯＢＬとして完成させる工程である。
In this example, the work process A is a process of assembling part A at a predetermined location of the object OB (OBA) as a work by the worker WA. This work is, for example, a work in which the worker WA inserts the tip of a cable as part A held in his hand into the object OBA, and after inserting it, pulls the cable to check that it does not come out. For this work operation, the fingertip pressure when inserting part A is measured by the
検査工程Ａは、検査者ＫＡまたは工程検査装置Ａによって、作業工程Ａの結果の対象物ＯＢＡの品質を検査する工程であり、例えば電流計を用いて漏れ電流を計測し、漏れ電流が閾値以下であるかを確認する工程である。検査工程Ｂは、検査者ＫＢまたは工程検査装置Ｂによって、作業工程Ｂの結果の対象物ＯＢＢの品質を検査する工程であり、例えば検査工程Ａと同様に電流を確認する工程である。検査工程Ａ，Ｂは、無い場合もある。検査工程Ａ，Ｂは、検査者による主観評価での検査でもよい。この検査は、例えば対象物ＯＢの外観を見て傷やムラ等が無いかを確認することでもよい。 Inspection process A is a process in which an inspector KA or process inspection device A inspects the quality of the object OBA resulting from work process A, for example by measuring the leakage current using an ammeter and checking whether the leakage current is below a threshold. Inspection process B is a process in which an inspector KB or process inspection device B inspects the quality of the object OBB resulting from work process B, for example by checking the current in the same way as inspection process A. Inspection processes A and B may not be necessary. Inspection processes A and B may also be inspections based on subjective evaluation by an inspector. This inspection may, for example, be to check the appearance of the object OB to see if there are any scratches, unevenness, etc.
最終検査工程２０２は、所定の検査者Ｋまたは最終検査装置４によって、最終物ＯＢＬの品質を検査する工程であり、例えば、検査者Ｋが電流計を用いて最終物ＯＢＬの漏れ電流を計測し、漏れ電流が閾値以下であるかを確認する工程である。漏れ電流が閾値以下である場合には、検査結果が可（ＯＫ）となり、漏れ電流が閾値を超える場合には、検査結果が否（ＮＧ）となる。最終検査工程２０２での条件は、「測定電流値が閾値以下であること」等の情報として予め設定されている。
The
サーバ１０は、作業工程Ａについて、センサデータＡと、製造工程Ａの基準７（例えば基準Ａとする）とを用いて、標準動作有無を判定する。センサデータＡのセンサ値は、部品Ａの差し込み時の指先圧力（ＦＡとする）である。基準Ａは、その指先圧力に関する閾値Ａを含む。例えば、基準Ａは、「指先圧力ＦＡが閾値Ａ以上であること」という条件である。サーバ１０は、指先圧力ＦＡと閾値Ａとを比較し、ＦＡ≧Ａである場合には、判定結果をＯＫ（可）とし、ＦＡ＜Ａである場合には、判定結果をＮＧ（否）とする。
For work process A, the
［作業・検出］
図５は、図４の製造フロー２００の製造工程Ｐでの作業や検出や検査についての具体例を示す。（Ａ）は、ある製造工程Ｐの作業工程２０３の作業場所における、作業者Ｗによる作業、およびセンサ８を用いた検出の一例を示す。検出装置２を構成するセンサ８の例として、グローブ８Ａやカメラ８Ｂを有する。作業者Ｗ１は、手にグローブ８Ａを装着しており、頭部（例えば帽子やヘルメット）にはカメラ８Ｂを装着している。グローブ８Ａには、例えば指先に圧力センサが内蔵されている。グローブ８Ａには、加速度センサ、ジャイロセンサ、位置センサ（例えばＧＰＳ受信器やビーコン等）等を備えてもよい。（Ａ）の作業に関する基準７の例は、「対象物に部品を差し込む際の指先圧力が所定の力以上であること」等が挙げられる。
[Work/Detection]
5 shows a specific example of work, detection, and inspection in the manufacturing process P of the
作業者Ｗは、グローブ８Ａまたはカメラ８Ｂの少なくとも一方を装着し、両方を装着してもよい。カメラ８Ｂは、作業者Ｗ１の頭部や目が向いている方向を撮影して画像を得る視点カメラである。この画像は、概略的に作業者Ｗの視点から対象物ＯＢや手に持った部材等を撮影した画像である。このカメラ８Ｂは、スマートグラスやヘッドマウントディスプレイ等としてもよい。本例に限らず、作業者Ｗ１には各種のセンサデバイスが装着されてもよい。作業場所において、搬送機構４００あるいは作業台５００等の上に対象物ＯＢがある。作業者Ｗは、その対象物ＯＢに対し、所定の作業を行う。検出装置２におけるグローブ８Ａやカメラ８Ｂは、この際の作業動作を対象として検出する。グローブ８Ａの圧力センサは、指先圧力を測定する。カメラ８Ｂは、手の動きを含む画像を撮影する。
The worker W wears at least one of the
（Ｂ）は、他のセンサ８の例として、作業場所に固定カメラ８Ｃが設置されている。このように、検出装置２のセンサ８は、作業者Ｗ１等の付近に固定的に設置されてもよい。固定カメラ８Ｃは、所定の方向、例えば作業台５００上の対象物ＯＢがある方向を撮影した画像を得る。この例では、固定された画像フレーム内において、対象物ＯＢや作業者Ｗの手等の動きがある場合に、それを検出できる。
(B) shows a fixed
（Ｃ）は、検査者による検査作業の例を示す。ある検査工程では、ある検査者は、対象物ＯＢについて、電流計５０４を接続して漏れ電流を測定し、漏れ電流量を確認する。
(C) shows an example of an inspection task performed by an inspector. In one inspection process, an inspector connects an
［処理フロー］
図６は、実施の形態１でのサーバ１０による主な処理のフローを示す。このフローはステップＳ１～Ｓ６を有する。ステップＳ１では、サーバ１０は、処理対象となる製造フロー２００および対象物ＯＢの情報として、製造工程Ｐ毎の担当する作業者Ｗの作業者ＩＤを含む情報を設定または入力する。これにより、対象物ＯＢと各製造工程Ｐの作業者Ｗとが明確にされる。この情報は、すでにＭＥＳ２０において製造フロー情報として設定済みである場合には、サーバ１０がＭＥＳ２０からその情報を参照して利用してもよい。サーバ１０に対し、管理者等のユーザＵ１がその情報を入力・設定してもよい。センサデータＤ２や検査データＤ３に対象物ＩＤや作業者ＩＤ等の情報が含まれている構成の場合には、サーバ１０はそれらの情報を利用してもよい。
[Processing flow]
FIG. 6 shows a flow of main processing by the
なお、製造工程Ｐの作業者Ｗを区別せずに、どの作業者Ｗに対しても一律に同じ基準７を適用する構成とする場合、このような作業者ＩＤ等の情報は必須ではない。また、利用する情報としては、作業者ＩＤのみならず、作業者Ｗの属性、例えば年齢や熟練度等を利用してもよい。
In addition, if the configuration is such that the
ステップＳ２では、サーバ１０は、製造工程Ｐの作業動作について、検出装置２を用いてセンサデータＤ２として検出・取得する。サーバ１０は、例えば検出装置２から一旦ＭＥＳ２０のＤＢ６に格納されたセンサデータＤ２を収集・取得する。サーバ１０は、センサデータＤ２のセンサ値に基づいて、規定された特徴量を計算する。
In step S2, the
ステップＳ３では、サーバ１０の標準動作判定部１１は、特徴量で表される製造工程Ｐの作業動作について、製造工程Ｐ毎に設定されている基準７を用いて、標準動作の有無を判定する。サーバ１０は、例えば、特徴量が基準７の閾値以上である場合には、標準動作有りと判断し、特徴量が基準７の閾値未満である場合には、標準動作無しと判断する。サーバ１０は、標準動作有りの場合には、この製造工程Ｐの判定結果を可（ＯＫ）とし、標準動作無しの場合には、この製造工程Ｐの判定結果を否（ＮＧ）とする。サーバ１０は、判定結果を、標準動作判定結果データＤ１１として、メモリに格納する。また、標準動作判定結果出力部１４は、標準動作判定結果データＤ１１に基づいて、ユーザＵ１に標準動作判定結果情報を出力（例えば画面表示）してもよい。
In step S3, the standard
ステップＳ４では、サーバ１０の工程品質保証部１２は、ＭＥＳ２０から検査データＤ３および検査データＤ４、少なくとも最終検査工程２０２に係わる検査データＤ４を取得し、工程品質保証判定を行う。工程品質保証判定は、最終検査工程２０２の検査結果として、最終物ＯＢＬの品質の可否の把握および保証を含む。検査データＤ３がある場合、工程品質保証判定は、各製造工程Ｐの検査結果と、最終検査工程２０２の検査結果との組み合わせでの検査結果の把握および保証である。工程品質保証部１２は、工程品質保証判定の結果である工程品質保証データＤ１２をメモリに格納する。
In step S4, the process
ステップＳ２～Ｓ４の処理は、対象物ＩＤで識別される対象物ＯＢ毎に、および、作業者ＩＤで識別される作業者Ｗ毎に、同様に繰り返して行われる。対象物ＯＢ毎に、センサデータＤ２や標準動作判定結果データＤ１１、工程品質保証データＤ１２等が得られ、それらのデータは、生産管理表データＤ２０にも整理して格納される。 The processing of steps S2 to S4 is repeated in the same manner for each object OB identified by an object ID and for each worker W identified by a worker ID. For each object OB, sensor data D2, standard operation judgment result data D11, process quality assurance data D12, etc. are obtained, and these data are also organized and stored in the production management table data D20.
ステップＳ５では、サーバ１０は、対象物ＯＢ毎のデータに関する処理済みのデータ数Ｎが、所定のデータ数ＮＸに達したかを確認し、達した場合（Ｙ）にはステップＳ６へ進み、達していない場合（Ｎ）にはステップＳ２へ戻って同様に繰り返しとする。所定のデータ数ＮＸは、基準７の更新の判断を行う際に参照するデータ数や、更新を行うタイミングを規定する設定値である。このデータ数ＮＸは、予め設定情報２０２Ｂの一部として設定される。このデータ数ＮＸは、ユーザＵ１が設定画面で変更できるようにしてもよい。
In step S5, the
ステップＳ６では、サーバ１０の基準更新部１３は、参照するデータ（例えばデータ数ＮＸ分の対象物ＯＢについての生産管理表のデータ群）に基づいて、製造フロー２００の製造工程Ｐの基準７を更新する。基準更新部１３は、更新対象とする例えば１つの製造工程Ｐを決定し、その製造工程Ｐの基準７を構成する閾値等の更新値を決定する。具体的な更新方法については後述する。基準更新部１３は、基準更新情報Ｄ１３を生成して、メモリの基準データＤ７に記載の基準７の情報を更新し、また、基準更新情報Ｄ１３または更新後の基準データＤ７をＭＥＳ２０に伝達する。ＭＥＳ２０は、サーバ１０からの情報に従って、ＭＥＳ２０で管理している基準７の情報を更新する。
In step S6, the
［生産管理表］
図７は、上記製造フロー２００に関する生産管理表の構成例を示す。本例では、製造フロー２００の構成情報において、ある製造工程Ｐにはある作業者Ｗが担当するように関連付けられている。この生産管理表では、その製造フロー２００における複数の対象物ＯＢについての作業等の実績のデータがまとめて記録されている。なお、生産管理表において、図示しないが、工程を担当する作業者や検査者の情報、日時等の情報が記載されてもよい。本例では、ある製造工程Ｐの基準７は、担当する作業者Ｗの違いがある場合にもそれを区別せずに同じ基準７であるとする。
[Production control sheet]
7 shows an example of the configuration of a production management table for the above-mentioned
図７の生産管理表は、項目として、対象物ＩＤ、製品名、製造工程、および最終検査工程を有する。対象物ＩＤ項目は、対象物ＯＢのＩＤ、例えばシリアル番号が格納される。製品名項目は、対象物ＯＢに対応する製造される製品の製品名（例えばモータＭ１）が格納される。製造工程項目は、製造工程Ｐの情報を格納する項目である。製造工程項目は、製造工程フロー２０１の各製造工程Ｐの項目を有するが、本例では１つの製造工程Ｐ１のみ図示している。製造工程項目は、さらに下位の項目として、センサ値、基準、および判定結果を有する。センサ値項目は、センサデータＤ２のセンサ値またはそれに基づいた特徴量（例えば指先圧力）を格納する。基準項目は、基準７の情報を格納する。判定結果項目は、その製造工程Ｐの標準動作についての判定結果の値を格納する。製造工程Ｐ１のセンサ値項目の例は、図５のグローブ８Ａによって検出できる指先圧力（単位［Ｐａ］）である。基準項目の例は、閾値として指先圧力の下限値である。この基準７は、言い換えると、「５０Ｐａ以上」といった条件である。判定結果項目は、ＯＫ（可）またはＮＧ（否）の２値である。
7 has the following items: object ID, product name, manufacturing process, and final inspection process. The object ID item stores the ID of the object OB, for example, a serial number. The product name item stores the product name of the manufactured product corresponding to the object OB (for example, motor M1). The manufacturing process item is an item that stores information about the manufacturing process P. The manufacturing process item has an item for each manufacturing process P in the
最終検査工程項目は、最終検査工程２０２の情報を格納する項目であり、さらに下位の項目として、測定値、条件、および検査結果を有する。測定値項目は、検査での測定値（例えば電流値）を格納する。条件項目は、検査での判定用の条件、例えば電流の閾値として漏れ電流の上限値、言い換えると「２０ｍＡ以下」といった条件、を格納する。検査結果項目は、検査結果の値として、ＯＫ（可）またはＮＧ（否）の２値である。
The final inspection process item is an item that stores information about the
［データの状態］
サーバ１０は、製造フロー２００に従って得られた生産管理表のデータに基づいて、例えば最終検査工程２０２の検査結果が否（ＮＧ）である場合、その対象物ＯＢには、製造工程フロー２０１の過程のどこかで何か原因があったと推定できる。サーバ１０は、製造工程Ｐの判定結果と、その製造工程Ｐよりも後にある検査工程（工程検査または最終検査）の検査結果との組み合わせでデータの値を比較して、基準７の更新に関する判断を行う。サーバ１０は、その組み合わせにおいて結果値が一致していない事例に着目する。すなわち、製造工程Ｐの判定結果が可（ＯＫ）であるが検査結果が否（ＮＧ）であった事例や、判定結果が否（ＮＧ）であるが検査結果が可（ＯＫ）であった事例である。サーバ１０は、その事例に関連するデータ群に基づいて、組み合わせの結果値が一致する状態となるように、製造工程Ｐの基準７を更新する。サーバ１０は、関連するデータ群に基づいて、例えば統計等に基づいて、更新用の仮の基準値を生成する。サーバ１０は、仮の基準値を関連するデータ群に適用した場合に、各組み合わせでの結果値が一致する状態になる場合、その仮の基準値を、更新用の基準値とする。
[Data Status]
Based on the data of the production management table obtained according to the
生産管理表のデータの状態として、製造工程Ｐの標準動作の判定結果と、最終検査工程２０２の検査結果との組み合わせを考えた場合、下記のように、いくつかのパターンがある。図７の生産管理表において、対象物ＩＤ＝1001である第１行や1004である第４行は、第１パターンの例である。第１パターンは、製造工程Ｐの判定結果がＯＫであり、それよりも後にある最終検査結果がＯＫである組み合わせの場合である。対象物ＩＤ＝1002である第２行は、第２パターンの例である。第２パターンは、製造工程Ｐの判定結果がＮＧであり、それよりも後にある最終検査結果がＮＧである組み合わせの場合である。対象物ＩＤ＝1003である第３行は、第３パターンの例である。第３パターンは、製造工程Ｐの判定結果がＯＫであり、それよりも後にある最終検査結果がＮＧである組み合わせの場合である。
When considering the combination of the judgment result of the standard operation of the manufacturing process P and the inspection result of the
第１パターンや第２パターンの場合、判定結果の値と検査結果の値とが一致しており、全体的に整合している。第３パターンの場合、判定結果の値と検査結果の値とが一致しておらず、全体的に整合していない。図７の第３パターンの例では、製造工程Ｐ１において、センサ値が８０Ｐａであり、基準７である「５０Ｐａ以上」を満たすので、判定結果がＯＫとなっている。一方、最終検査工程では、測定値が５０ｍＡであり、条件の「２０ｍＡ以下」を満たさないので、検査結果がＮＧとなっている。実施の形態１で、サーバ１０は、特に、このような第３パターンの事例に着目し、基準７の更新を判断する。
In the case of the first and second patterns, the judgment result value and the inspection result value match, and there is overall consistency. In the case of the third pattern, the judgment result value and the inspection result value do not match, and there is an overall lack of consistency. In the example of the third pattern in FIG. 7, in manufacturing process P1, the sensor value is 80 Pa, which satisfies
第３パターンが生じた場合、サーバ１０は、製造工程Ｐ１での標準動作の判定については、基準７（「５０Ｐａ以上」）が適切ではなかった、改善余地がある、と推定できる。言い換えると、基準７が易しすぎた、具体的には閾値が小さすぎた、と推定できる。そこで、サーバ１０は、製造工程Ｐ１の基準７を見直して、より厳しい基準７、具体的にはより大きい閾値にするように更新する。
When the third pattern occurs, the
その更新のために、具体的には、サーバ１０は、この生産管理表から、この第３行の事例に関連するデータ群、つまり同じ製造工程Ｐ１に係わる各行の各対象物のデータを参照する。本例では、関連するデータ群としては、対象物ＩＤ＝1001～1004のデータがあるとする。サーバ１０は、製造工程Ｐ１の基準７の値について、仮の値として可変してみることで、関連するデータ群のすべてにおいて、判定結果の値と検査結果の値とが一致する状態になる値を見つける。サーバ１０は、その値を、基準７の更新値とする。本例では、そのような状態になる基準７の更新値として、例えば「１００Ｐａ以上」を見つけることができる。
To perform this update, specifically,
より詳しくは、以下のような処理例によって、基準７の更新値を求めることができる。製造工程Ｐ１の関連するデータ群のすべてで、判定結果と最終検査結果とを一致させるためには、基準７の更新値を、「８１Ｐａ以上」から「１２０Ｐａ以上」の範囲内の値とすればよいと分かる。この範囲は、基準候補範囲である。例えば、基準７を仮に「８１Ｐａ以上」とした場合、１行目の「１３０Ｐａ」や４行目の「１２０Ｐａ」は、その仮の値を満たすので、判定結果がＯＫとなり、第１パターンとなる。２行目の「４０Ｐａ」や３行目の「８０Ｐａ」は、その仮の値を満たさないので、判定結果がＮＧとなり、第２パターンとなる。サーバ１０は、例えば、この基準候補範囲から、概略的な中点として「１００Ｐａ以上」を選択し、基準７の更新値として採用する。
More specifically, the updated value of
製造工程Ｐ１の基準７を、元の「５０Ｐａ以上」から、この「１００Ｐａ以上」に更新する場合、第１行のセンサ値「１３０Ｐａ」はＯＫとなり、第２行の「４０Ｐａ」はＮＧとなり、第３行の「８０Ｐａ」はＮＧとなり、第４行の「１２０Ｐａ」はＯＫとなる。すなわち、いずれの行でも、判定結果と検査結果とが一致する状態、言い換えると第１パターンや第２パターンに該当する状態となる。
If
上記製造工程Ｐ１の基準７の更新の結果、製造工程Ｐ１での標準動作の判定は、より厳しくなる。よって、今後は、製造工程Ｐの判定結果がＯＫになり、かつ最終検査工程２０２の検査結果もＯＫになる、という整合した組み合わせが生じる可能性が高くなる。よって、更新後の基準７は、更新前よりも好適であると捉えることができる。上記のように、基準７の更新によって、基準７の最適化が実現できる。
As a result of updating
［基準更新方法］
図８は、実施の形態１で、基準７の更新の方法および処理例として、センサ値に関するヒストグラムを用いる例を示す。図８のヒストグラムのグラフは、最終検査工程２０２の最終物ＯＢＬの品質の検査結果であるＯＫ（可）／ＮＧ（否）の値に応じた、センサ値毎の頻度値をプロットしたものである。ここではセンサ値と特徴量が同じである。グラフの横軸はセンサ値（例えば指先圧力［Ｐａ］）、縦軸は度数である。黒のプロットのヒストグラム８０１は、ＮＧ（否）の場合のデータ群によるものであり、グレー（ドットパターンで示す）のプロットのヒストグラム８０２は、ＯＫ（可）の場合のデータ群によるものである。本例は、センサデータＤ２のセンサ値が指先圧力のような１次元データである場合に対応する。サーバ１０は、多数のセンサデータＤ２、例えば所定のデータ数以上のデータ群から、最終検査結果の値（ＯＫ／ＮＧ）に対して、このようなヒストグラムを作成する。平均値８０３は、ＯＫ値のヒストグラム８０１の平均値、すなわち頻度値が平均となるセンサ値である。値８０４は、更新後の新しい基準７に対応付けられるセンサ値の例である。
[Standard update method]
FIG. 8 shows an example of using a histogram related to sensor values as an example of a method and process for updating the
更新後の基準７となる値は、１つの考え方として、ＯＫ値のヒストグラム８０１と、ＮＧ値のヒストグラム８０２との分布の中間付近に設定することが望ましい。この考え方での更新処理例として、サーバ１０は、図示のように、ＯＫ値のヒストグラム８０１の平均値８０３から、所定の値αを引いた値８０４を求める。所定の値αは、例えばＯＫ値のヒストグラム８０１の標準偏差に所定の係数を乗じた値である。サーバ１０は、この値８０４を、基準７の更新値とする。
As one approach, it is desirable to set the value that will become
他の更新処理例として、以下も挙げられる。サーバ１０は、ＮＧ値のヒストグラム８０２の大部分のデータ（例えばデータ数が９８％分）が含まれない値を求め、その値を基準７の更新値とする。
Another example of the update process is as follows: The
他の更新処理例として、以下も挙げられる。サーバ１０は、外れ値検知や異常検知で使われる機械学習アルゴリズム、例えばOne Class Support Vector Machine等を用いる。サーバ１０は、その機械学習アルゴリズムを用いて、ＯＫ値のデータ群を学習して得られる識別境界値を求め、その識別境界値を、基準７の更新値とする。
Other examples of update processing include the following. The
上記のように、実施の形態１では、サーバ１０は、製造工程Ｐ毎の基準７の更新値を計算する際には、検査結果の値およびセンサ値に基づいて、所定のアルゴリズムでその更新値を計算する。
As described above, in the first embodiment, when the
［画面例］
サーバ１０は、図２のユーザＵ１の操作に基づいて、画面に、ＧＵＩとともに、図７のような生産管理表を表示してもよい。作業者Ｗや管理者等のユーザＵ１は、その画面で、製造工程Ｐの作業動作を表すセンサ値と、基準７と、判定結果と、検査結果とを、対比した状態で確認できる。また、サーバ１０は、ユーザＵ１の操作に基づいて、画面に、ＧＵＩとともに、図８のようなヒストグラムのグラフを表示してもよい。ユーザＵ１は、その画面で、ヒストグラムと更新後の基準７を表す値８０４とを確認できる。
[Screen example]
The
［効果等（１）］
上記のように、実施の形態１の作業評価システムによれば、製造工程Ｐの作業動作に関する適切な基準７を規定でき、その結果、製造工程Ｐの精度の向上、製造物の品質の向上、生産ラインの生産性の向上等を実現できる。実施の形態１によれば、製造フロー２００全体で、作業の結果として得られた物の品質の検査結果に基づいて、製造工程Ｐの基準７をより好適な値に更新する。実施の形態１によれば、熟練技能者による作業の検出に基づいた基準７を策定しておくことや、現場で暗黙知となっている標準動作を基準７として策定して可視化することができる。これにより、非熟練者の技能育成や製造フローの好適な人員配置等にも活用が可能である。
[Effects etc. (1)]
As described above, according to the task evaluation system of the first embodiment, it is possible to define an
また、実施の形態１によれば、製造フロー２００について、作業動作の評価・判定に関する新たなデータを収集・分析することができ、その結果、総合品質の判断やエビデンスの確保等に利用できる。また、実施の形態１によれば、製造工程Ｐでの基準７からの逸脱を判定することで、作業ミス等を指摘・防止することもできる。既存の基準７が不要と判明した場合には削除することもできる。
Furthermore, according to the first embodiment, new data on the evaluation and judgment of work actions for the
［変形例１－画面例］
実施の形態１の変形例として以下も可能である。実施の形態１に基づいて、基準７が更新された際に、サーバ１０は、作業者Ｗ等に対し、基準７の更新の確認用の画面を表示する。サーバ１０は、基準７が更新された場合に、作業者Ｗ等のユーザＵ１に対し、更新の旨を通知してもよい。
[Modification 1 - Screen Example]
The following modifications of the first embodiment are also possible. When the
図９は、変形例１での画面例を示す。この画面では、例えば上部に、製品名、製造工程名、作業者名、および日時等の情報が表示されている。また、この画面は、工程指示欄９０１、および工程履歴欄９０２を有する。工程指示欄９０１では、更新前の基準情報９１１（例えば「指先圧力８０Ｐａ以上で差し込みしてください。」）と、更新インジケータ９１２と、更新後の基準情報９１３（例えば「次から１００Ｐａ以上で差し込みしてください。」）とを有する。工程履歴欄９０２では、前述の生産管理表に基づいて、過去の期間での製造実行に係わるデータの履歴が例えば表形式で表示される。この表では、例えば、対象物ＩＤ、製造工程Ｐ（例えば組立工程）のセンサ値や判定結果、検査工程の測定値や検査結果、等の情報が対比で表示される。
Figure 9 shows an example of a screen in the first modified example. In this screen, for example, information such as the product name, manufacturing process name, worker name, and date and time is displayed at the top. This screen also has a
サーバ１０は、基準７を更新した場合、画面の更新インジケータ１２を点灯表示し、更新後の基準情報９１３も表示する。これにより、基準７が更新されたことが作業者Ｗ等に伝達される。作業者Ｗや管理者等のユーザＵ１は、このような画面で、基準７の更新内容等をわかりやすく確認できる。このような表示や通知は、作業者Ｗによる作業中に随時に行われてもよいし、例えば１日や１週等の単位で管理者や検査者等が確認するようにしてもよい。
When the
［変形例２－画面例］
図１０は、変形例２における画面例を示す。実施の形態１に基づいて、ある製造工程Ｐでの判定結果がＮＧとなった時、サーバ１０は、図１０のような画面を表示する。この画面は、製造工程Ｐを担当する作業者Ｗ等に、判定結果のＮＧの旨を伝えて、作業の再試行を指示する画面である。サーバ１０は、基準７に基づいた判定結果がＮＧとなった場合、前述の基準７の更新の判断を行うのみならず、即時に、その判定結果がＮＧの旨の情報を、図１０の画面で作業者Ｗに通知する。通知先は製造フロー２００の管理者等でもよい。
[Modification 2 - Screen Example]
10 shows an example of a screen in the second modification. Based on the first embodiment, when the judgment result in a certain manufacturing process P is NG, the
図１０の画面で、工程履歴欄１００２では、最新の例えばＩＤ＝５の対象物について、組立工程の判定結果がＮＧとなった時に、そのことを強調表示している。サーバ１０は、判定結果がＮＧとなった時に、工程指示欄１００１では、再試行インジケータ１０１３を点灯表示させ、作業の再試行を指示する。項目１０１１には、現在の基準７および作業指示の情報が表示されている。項目１０１４には、現在の作業動作の結果のセンサ値および作業の再試行の指示の情報（例えば「今のは３０Ｐａでした。差し込みをやり直してください。」）が表示されている。
In the screen of FIG. 10, when the latest assembly process judgment result for the object with ID=5 is NG, the
また、サーバ１０は、作業の再試行の際の作業動作のセンサ値に基づいた特徴量について、基準７からの逸脱を許容する範囲を、再試行許容範囲として設定してもよい。項目１０１２は、再試行許容範囲での逸脱度合いの設定欄であり、ユーザＵ１が、例えばスライドバー等のＧＵＩ部品によって、再試行許容範囲内での逸脱度合いの設定値を可変設定できる。再試行許容範囲は、例えば、「易しい」から「厳しい」までの所定の範囲であり、その範囲内から値を選択して設定できる。「厳しい」は基準７に近い値、「易しい」は基準７から離れた値である。この設定値は、例えば、基準７の値から０％、１０％、２０％といったように逸脱度合いを表す数値で設定できる。例えば、最初、基準７が「８０Ｐａ以上」である場合で、この設定値を２０％とした場合、再試行時の基準７は、８０－（８０×０．２）＝６４から、「６４Ｐａ以上」となる。再試行時の基準７は、更新値ということではなく、再試行用の補正基準であり、再試行許容範囲内の設定値に基づいて基準７の値を補正した値である。サーバ１０は、画面内に補正基準の値を表示してもよい。
The
サーバ１０は、作業者Ｗによる作業の再試行の際に検出したセンサ値に基づいた特徴量を、補正基準と比べることで、基準７からの逸脱度合いを判断し、特徴量が補正基準を満たす場合には、再試行の結果をＯＫ（可）とし、補正基準を満たさない場合には、再試行の結果をＮＧ（否）とする。ＮＧの場合には、サーバ１０は、さらなる再試行を同様に指示する。例えば、ある作業工程で、基準７は「８０Ｐａ以上」である。最初の作業動作の結果では「３０Ｐａ」で、判定結果がＮＧとなる。１回目の再試行の指示が出て、補正基準は「６４Ｐａ以上」となる。１回目の再試行の作業動作の結果が例えば「５５Ｐａ」であった場合、判定結果がＮＧとなり、１回目の再試行の作業動作の結果が例えば「７０Ｐａ」であった場合、判定結果がＯＫとなる。
The
上記のように、サーバ１０は、基準７からのある程度の逸脱を許容するように、作業の再試行の制御を行ってもよい。この場合、一定の基準７に基づいて、作業者Ｗに応じた補正基準による対処が可能となる。一部の作業者Ｗにとっては基準７での標準動作が難しい場合に、補正基準での再試行の対処が可能となる。なお、再試行許容範囲内の設定値が厳しすぎる場合、作業者Ｗによっては再試行が頻発し、作業効率が悪化してしまう可能性がある。そのため、製造工程Ｐ毎に再試行許容範囲内の設定値について管理者が最適な値を設定してもよい。
As described above, the
他の制御例として、サーバ１０は、検出装置２等を用いて、製造工程Ｐの作業者Ｗによる作業に関して、再試行を含めた作業の回数を検出・記録し、制御に利用してもよい。サーバ１０は、例えば、作業の再試行の回数に関する閾値を設定しておく。サーバ１０は、例えば、作業者Ｗによる作業の再試行の回数が閾値を超える場合には、基準７が不適切である可能性も考慮し、管理者への通知等の対処を図る。
As another example of control, the
［変形例３－カメラ］
図１１は、変形例３に関する説明図を示す。変形例３では、検出装置２のセンサ８の具体例として、グローブ８Ａとカメラ８Ｂとを連携して制御に利用する。例えば、図５の（Ａ）と同様に、ある製造工程Ｐでは、作業者Ｗは、グローブ８Ａとカメラ８Ｂとを装着した状態で、作業を行う。検出装置２は、グローブ８ＡのセンサデータＤ２、およびカメラ８ＢのセンサデータＤ２を得て出力する。これらを合わせたセンサデータＤ２は、作業データとして、作業者Ｗによる作業の日時、回数、良し悪し、その他の内容を表している。グローブ８ＡのセンサデータＤ２は、センサ値として例えば指先圧力の時系列データである。グローブ８Ａのセンサとしては、加速度センサ等を用いてもよく、その場合、グローブ８ＡのセンサデータＤ２は、手１１００の動きの状態を表すデータである。カメラ８ＢのセンサデータＤ２は、作業者Ｗの視点で対象物ＯＢや手１１００（対応するグローブ８Ａ）等を撮影した画像の時系列データであり、対象物ＯＢに対する手１１００の状態等を表すデータである。サーバ１０は、それらのセンサデータＤ２を利用し、時系列で対応関係を有するグローブ８Ａのセンサ値とカメラ８Ｂのセンサ値とを組み合わせて、基準７の更新に係わる判断を行う。
[Modification 3 - Camera]
FIG. 11 is an explanatory diagram of the modified example 3. In the modified example 3, a
図１１の（Ａ）は、作業者Ｗの頭部に装着されたカメラ８Ｂによる画像１１０５の例を示す。この画像１１０５では、ある製造工程で、作業者Ｗの手１１００によって、モータに対応する対象物ＯＢの２箇所に、２本のケーブル（Ａ，Ｂとする）のコネクタ１１０１，１１０２が差し込まれた状態が写っている。手１１００に装着されたグローブ８Ｂは、指先に圧力センサ１１０３が組み込まれている。圧力センサ１１０３によって、差し込み時に指先にかかる力を指先圧力として測定できる。
Figure 11 (A) shows an example of an
サーバ１０は、センサデータＤ２として得た動画像の画像解析によって、作業状態を把握する。例えば、サーバ１０は、対象物ＯＢの２箇所に対し、作業者Ｗの手１１００が、２本のケーブルのどちらのコネクタ１１０１，１１０２を差し込んだのか等を特定できる。サーバ１０は、画像解析とともに、グローブ８Ａのセンサ値である指先圧力に基づいて、例えばケーブルのコネクタを差し込んだ時の指先圧力を高精度に特定できる。
The
図１１の（Ｂ）は、（Ａ）の作業の例に対応した生産管理表を示す。本例の表は、（Ａ）の作業が行われる製造工程と、その直後の検査工程とから得られるデータが格納されている。製造工程項目は、ケーブルＡ、ケーブルＢのそれぞれで、センサ値と判定結果とを有する。検査工程項目は、ケーブルＡ、ケーブルＢのそれぞれで、測定値と検査結果とを有する。基準７については図示省略するが例えば「５０Ｐａ以上」である。検査の条件については図示省略するが例えば「２０ｍＡ以下」である。本例では、対象物ＩＤ＝002である２行目で、製造工程でのケーブルＡの差し込みの動作については、センサ値（「４０Ｐａ」）が基準７を満たさないので、判定結果がＮＧとなっている。対応する検査結果では、測定値（「５０ｍＡ」）が条件を満たさないので、検査結果がＮＧとなっている。
(B) in FIG. 11 shows a production management table corresponding to the example of the work in (A). The table in this example stores data obtained from the manufacturing process in which the work in (A) is performed and the inspection process immediately following it. The manufacturing process items have a sensor value and a judgment result for each of cables A and B. The inspection process items have a measurement value and an inspection result for each of cables A and
［変形例４－第４パターン］
変形例４では、サーバ１０は、生産管理表のデータにおいて、製造工程の判定結果と検査工程の検査結果との組み合わせの状態として、判定結果がＮＧであり、検査結果がＯＫである場合の第４パターンに着目し、基準７の更新の判断を行う。
[Modification 4 - Fourth Pattern]
In variant example 4, the
図１２は、第４パターンの事例を含む生産管理表の例を示す。３行目の対象物ＩＤ＝403のデータでは、例えば製造工程Ｐ１でのセンサ値が「８０Ｐａ」、基準７が「１００Ｐａ以上」、判定結果がＮＧとなっており、最終検査工程での測定値が「１０ｍＡ」、条件が「２０ｍＡ以下」、検査結果がＯＫとなっている。この第４パターンでは、前段にある製造工程Ｐ１の判定結果がＮＧであるにもかかわらず、後段の最終検査結果がＯＫとなっている。 Figure 12 shows an example of a production management table that includes an example of the fourth pattern. In the data for object ID = 403 on the third row, for example, the sensor value in manufacturing process P1 is "80 Pa", standard 7 is "100 Pa or more", and the judgment result is NG, while the measured value in the final inspection process is "10 mA", the condition is "20 mA or less", and the inspection result is OK. In this fourth pattern, even though the judgment result in manufacturing process P1 in the previous stage is NG, the final inspection result in the subsequent stage is OK.
サーバ１０は、第４パターンが生じた場合、製造工程Ｐ１での作業動作が対象物ＯＢの品質を低めてはおらず、製造工程Ｐ１の基準７は厳しすぎた、と推定できる。そこで、サーバ１０は、製造工程Ｐ１の基準７を易しくするように更新する。この場合に、基準７の更新値を決定する方法としては、例えば前述と同様の方法を適用できる。サーバ１０は、製造工程Ｐ１に関連するデータ群のすべてにおいて、判定結果と検査結果とが一致する状態になるような、基準７の更新値を見つける。例えば、候補としては、「４１Ｐａ以上」～「８０Ｐａ以上」という範囲が考えられる。サーバ１０は、この範囲から、例えば中間点として、「６０Ｐａ以上」を、更新後の基準７として採用する。基準７は、「１００Ｐａ以上」から、「６０Ｐａ以上」に更新される。これにより、標準動作の判定がより易しくなることで、今後は、判定結果がＯＫになり、かつ最終検査結果もＯＫになる、という整合した結果が生じる可能性が高くなる。
When the fourth pattern occurs, the
［変形例５－訓練］
変形例５では、実際の生産ラインではなく、作業工程に関する訓練場に適用する。前述の基準７を用いた仕組みは、作業者Ｗの訓練や教育の用途にも適用できる。製造フロー２００の製造工程を模した訓練場が設けられる。訓練場において、作業者Ｗ、特に非熟練者による製造工程の作業が訓練される。予め、熟練者による作業動作の検出に基づいて、製造工程の基準７が設定される。変形例５のシステムは、非熟練者による訓練の作業の際に、前述と同様に、取得したセンサデータＤ２のセンサ値に基づいた特徴量と、熟練者に基づいた基準７とを比較し、標準動作の有無から可否を判定する。サーバ１０は、訓練の判定結果を、画面に表示する。
[Modification 5-Training]
In the fifth modification, the system is applied to a training ground for work processes, not an actual production line. The mechanism using the above-mentioned
図１３は、上記画面の例として、訓練の結果を生産管理表として表示する場合を示す。この表は、ある作業者ＩＤを持つ訓練者に関する、例えば製造工程Ｐ１の作業に関するデータをまとめた表である。表の製造工程項目は、訓練者センサ値項目と、熟練者基準項目と、判定結果項目と、乖離項目とを有する。熟練者基準項目には、熟練者の作業動作のデータに基づいて設定された基準が表示されている。熟練者基準が例えば「５０Ｐａ以上」である。乖離項目には、訓練者センサ値と熟練者基準との乖離等の度合い、例えば訓練者センサ値と熟練者基準の閾値との差が表示される。 Figure 13 shows an example of the above screen in which the results of training are displayed as a production management table. This table is a compilation of data relating to a trainee with a certain worker ID, for example, work related to manufacturing process P1. The manufacturing process items in the table have a trainee sensor value item, an expert standard item, a judgment result item, and a deviation item. The expert standard item displays a standard set based on data on the work movements of an expert. For example, the expert standard is "50 Pa or more." The deviation item displays the degree of deviation between the trainee sensor value and the expert standard, for example the difference between the trainee sensor value and the threshold value of the expert standard.
例えば対象物ＩＤ＝501である１行目のデータは、訓練者センサ値が「１４０Ｐａ」であり、熟練者基準を満たすため、判定結果がＯＫとなっている。502である２行目のデータは、訓練者センサ値が「２５Ｐａ」であり、熟練者基準を満たさないため、判定結果がＮＧとなっている。乖離の値は、例えば、１行目から５行目まで、＋９０、－２５、＋４５、－５、＋５といったように推移しており、次第に小さくなっている。
For example, the data in the first row, object ID = 501, has a trainee sensor value of "140 Pa", which meets the expert standard and is therefore judged as OK. The data in the second row, object ID = 502, has a trainee sensor value of "25 Pa", which does not meet the expert standard and is therefore judged as NG. The deviation value, for example, progresses from
訓練者や管理者は、このような画面で、熟練者と非熟練者との違いをわかりやすく認識できる。訓練者は、製造工程の作業に関して、例えば部品の差し込み時の指先圧力をどの程度の力にすれば好適であるか等を、定量的な数値として把握できる。このように、変形例５では、製造工程の作業動作に係わる熟練者と非熟練者との違いを、データに基づいて可視化することにより、訓練等を効率化できる。
This type of screen allows trainees and managers to easily recognize the difference between an expert and an unskilled worker. Trainees can grasp, in quantitative terms, the appropriate amount of finger pressure when inserting a part, for example, in relation to work in the manufacturing process. In this way, in
＜実施の形態２＞
図１４を用いて、実施の形態２の作業評価システムについて説明する。実施の形態２等における基本的な構成は実施の形態１と同様であり、以下では主に実施の形態２等における実施の形態１とは異なる構成部分について説明する。実施の形態２は、実施の形態１の変形例であり、ＭＥＳ２０との連携に関する他の構成例を示す。
<
The task evaluation system of the second embodiment will be described with reference to Fig. 14. The basic configuration of the second embodiment is the same as that of the first embodiment, and the following mainly describes the components of the second embodiment that are different from the first embodiment. The second embodiment is a modification of the first embodiment, and shows another example of the configuration related to cooperation with the
［ＭＥＳ］
図１４は、実施の形態２の作業評価システムの構成を示す。この作業評価システムでは、ＭＥＳ２０において、ＭＥＳサーバである管理装置５は、プログラム処理等で実現される機能ブロックとして、工程品質保証部２２と、標準動作保証部２３と、総合品質表示部２４とを有する。工程品質保証部２２は、前述（図１）の工程品質保証部１２と同様の機能を持ち、工程品質保証判定を行い、工程品質保証データＤ２２を出力する。一方、サーバである処理装置１０は、前述の工程品質保証部１２を備えない。
[MES]
Fig. 14 shows the configuration of an operation evaluation system according to the second embodiment. In this operation evaluation system, in an
工程品質保証部２２は、工程検査装置３の検査データＤ３、および最終検査装置４の検査データＤ４を収集・取得する。この取得は、ＤＢ６を介してもよい。工程品質保証部２２は、取得した検査データＤ３，Ｄ４に基づいて、各製造工程Ｐの結果の対象物ＯＢの品質や、最終検査工程２０２の最終物ＯＢＬの品質を把握する。工程品質保証部２２は、それらの品質から工程品質保証判定を行い、工程品質保証データＤ２２を作成し、総合品質表示部２４に送る。サーバ１０の基準更新部１３は、工程品質保証部２２から工程品質保証データＤ２２を取得し、前述の基準７の更新に係わる判断を行う。
The process
標準動作保証部２３は、サーバ１０の標準動作判定部１１から標準動作判定結果データＤ１１を収集・取得する。この標準動作判定結果データＤ１１は、従来のＭＥＳでは扱っていない新しいデータである。標準動作保証部２３は、標準動作判定結果データＤ１１に基づいて、製造工程Ｐの作業動作に関する品質を把握し、その結果を表す標準動作保証データＤ２３を作成し、総合品質表示部２４に送る。標準動作判定結果データＤ１１において、ＯＫ値である場合には、標準動作有りを表している。よって、標準動作保証部２３は、その場合、標準動作保証データＤ２３の値として、作業動作に関する品質が保証されていることを表す値とすることができる。
The standard
総合品質表示部２４は、工程品質保証データＤ２２と、標準動作保証データＤ２３とを用いて、製造フロー２００の総合品質を表す情報を作成し、画面にその情報を表示する。ユーザＵ１は、その画面の情報を見て、総合品質を確認できる。
The overall
上記実施の形態２によれば、ＭＥＳ２０は、検査データＤ３，Ｄ４に基づいた工程品質に加え、新たなデータとして標準動作判定結果データＤ１１を取得する。そして、ＭＥＳ２０は、工程品質保証データＤ２１と標準動作保証データＤ２３とから作成した製造フロー２００の総合品質の情報を出力できる。
According to the above-mentioned second embodiment, in addition to the process quality based on the inspection data D3 and D4, the
＜実施の形態３＞
図１５を用いて、実施の形態３の作業評価システムについて説明する。実施の形態３は、基準７の更新のタイミングを制御する機能を有する。実施の形態３では、図１のサーバ１０の処理は、図６のフローと基本的に同様であり、ステップＳ５等の一部の処理が異なる。ステップＳ５の処理内容の定義に応じて、基準７の更新のタイミングの制御が可能である。
<Third embodiment>
The task evaluation system of the third embodiment will be described with reference to Fig. 15. The third embodiment has a function of controlling the timing of updating the
［第１制御例］
実施の形態３での第１制御例は以下の通りである。図１５の（Ａ）は、第１制御例を示す。第１制御例では、サーバ１０は、製造工程Ｐを担当する作業者Ｗによる作業開始、例えば作業者Ｗの交代等を契機として、対象物ＯＢのデータ数Ｎ等を用いて、基準７の更新のタイミングを決定する。製造フロー２００における複数の作業者Ｗの配置に関して、シフト交代制である場合を考える。例えば、ある製造工程Ａについて、作業者Ｗ１，Ｗ２，……，Ｗｍといった複数（ｍ）の作業者Ｗが交代で担当するものとする。この場合に、サーバ１０は、その製造工程Ａに適用される基準７について、更新のタイミングを、以下のように制御する。ステップＳ５で、サーバ１０は、作業者Ｗ毎に、製造工程Ｐの作業の開始後の対象物ＯＢのデータ数Ｎを把握する。サーバ１０は、データ数Ｎが所定のデータ数ＮＸになった場合、ステップＳ６に進んで基準７の更新を行う。データ数ＮＸは、例えば１０個といった比較的小さい値に設定される。サーバ１０は、データ数ＮＸに対応する期間に取得されたデータを用いて、例えば前述の方法で、基準７の更新値を決定する。
[First control example]
The first control example in the third embodiment is as follows. (A) of FIG. 15 shows the first control example. In the first control example, the
図１５の（Ａ）の例では、製造工程Ａについて、作業者Ｗ１が、６月１日の９時から１２時までの時間に割り当てられている。最初、製造工程Ａの基準７は基準Ａ１であるとする。作業者Ｗ１は、作業開始後、例えば対象物ＩＤ＝ＯＢ１，ＯＢ２，……，ＯＢ１０といったデータ数Ｎ１＝１０個の対象物ＯＢに対し順に作業を行っている。それらの作業の判定では基準Ａ１が適用されている。次に、ステップＳ５での判断に基づいて、作業開始からの累計のデータ数Ｎが所定のデータ数ＮＸ（例えば１０個）に達した場合に、基準７が基準Ａ１から基準Ａ２に更新されている。例えば、続いて、対象物ＩＤ＝ＯＢ１１，ＯＢ１２，……，ＯＢ２０といったデータ数Ｎ２＝１０個の対象物ＯＢについての作業では、基準Ａ２が適用されている。次に、作業者Ｗ１から作業者Ｗ２に交代したとする。作業者Ｗ２による作業開始直後では、基準７は、前の作業者Ｗ１の時の基準Ａ２が引き継がれている。作業者Ｗ２は、作業開始後、例えば対象物ＩＤ＝ＯＢ２１，ＯＢ２２，……，ＯＢ３０といったデータ数Ｎ３＝１０個の対象物ＯＢに対し順に作業を行っている。作業者Ｗ２の作業開始からのデータ数Ｎが所定のデータ数ＮＸ（例えば１０個）に達した場合に、基準７が基準Ａ２から基準Ａ３に更新されている。例えば、続いて、対象物ＩＤ＝ＯＢ３１，ＯＢ３２，……，ＯＢ４０といったデータ数Ｎ４＝１０個の対象物ＯＢの作業では、基準Ａ３が適用されている。
In the example of FIG. 15A, for manufacturing process A, worker W1 is assigned from 9:00 to 12:00 on June 1. First,
上記のように、第１制御例では、製造工程Ｐを担当する作業者Ｗが変更される場合でも、作業者Ｗによる作業開始後にデータ数ＮＸに基づいて比較的すぐに基準７を更新する。これにより、第１制御例では、作業者Ｗの個人差の影響を反映するように、基準７をすぐにより好適な値に更新できる。上記例では、作業開始後の基準７の更新のタイミングを決定する場合を示したが、同様の考え方で、基準７の更新の頻度や周期等を制御する構成が可能である。
As described above, in the first control example, even if the worker W in charge of the manufacturing process P is changed, the
［第２制御例］
第２制御例は以下の通りである。図１５の（Ｂ）は、第２制御例を示す。第２制御例では、サーバ１０は、製造工程Ｐの作業者Ｗの熟練度を加味して、基準７の更新のタイミング（例えば頻度）を決定する。図６のステップＳ１では、サーバ１０は、製造工程Ｐを担当する作業者Ｗの熟練度も把握する。例えば、ある製造工程Ｐの作業に関して、作業者Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３がいる。作業者Ｗ１は熟練度Ｌ１、作業者Ｗ２は熟練度Ｌ２、作業者Ｗ３は熟練度Ｌ３を有する。熟練度は、例えば、低い方から高い方へ、Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３と規定されているとする。作業者Ｗ１は熟練度が低く、作業者Ｗ３は熟練度が高い。熟練度が高い作業者Ｗ３の場合、作業に慣れているので、標準動作を行うことができる可能性が高い。一方、熟練度が低い作業者Ｗ１の場合、作業に慣れていないので、標準動作を行うことができない可能性も高い。熟練度は、管理者等のユーザＵ１が設定してもよいし、サーバ１０やＭＥＳ２０が自動的に判定して設定してもよい。
[Second control example]
The second control example is as follows. (B) of FIG. 15 shows the second control example. In the second control example, the
サーバ１０は、同じ製造工程Ｐについても、作業者Ｗの熟練度の違いに応じて、基準７を更新する頻度を変える。頻度は、ステップＳ５のデータ数ＮＸによって制御できる。例えば、熟練度Ｌ１の場合にはデータ数ＮＸ１（例えば１０）、熟練度Ｌ２の場合にはデータ数ＮＸ２（例えば５０）、熟練度Ｌ３の場合にはデータ数ＮＸ３（例えば１００）といったように、予め設定されてもよい（ＮＸ１＜ＮＸ２＜ＮＸ３）。サーバ１０は、熟練度が低い作業者Ｗ１が作業を開始した場合、データ数ＮＸ１を用いて、基準７の更新のタイミングを決める。これにより、熟練度が低い作業者Ｗ１の場合、基準７を更新する頻度を大きくする、言い換えると、基準７を更新するまでの時間を短くすることができる。上記のように、第２制御例では、個人の熟練度に適応した基準７の更新が可能となる。頻度は、データ数ＮＸに限らず、時間での規定も可能である。
The
［第３制御例］
第３制御例は以下の通りである。第３制御例では、製造工程Ｐを担当する作業者Ｗの体調を加味して、基準７の更新のタイミングを制御する。作業者Ｗの身体に装着されるセンサ８として、ウェアラブル端末等を用いる。例えば、ウェアラブル端末のセンサは、体温、心拍、血圧等のバイタル値を測定する機能を有する。サーバ１０は、そのバイタル値（少なくとも１種類のバイタル値）を含むセンサデータＤ２を取得する。サーバ１０は、そのバイタル値に基づいて、作業者Ｗの体調を判断する。なお、体調は、バイタル値自体で表現してもよいし、良い、普通、悪いといった値で規定してもよい。サーバ１０は、ステップＳ５で、作業者Ｗの体調の良し悪しに応じて、基準７を更新するタイミングを調節する。サーバ１０は、ステップＳ５で、例えば、データ数ＮＸに、体調の状態に応じた調整用の値を反映（例えば加算や乗算）する。例えば、体調が良い状態の場合には、データ数ＮＸがより大きくなるように、データ数ＮＸにプラスの値を反映し、体調が悪い状態の場合には、データ数ＮＸがより小さくなるように、データ数ＮＸにマイナスの値を反映する。これにより、体調が悪い場合には、基準７の更新をより早めることができる。上記のように、第４制御例では、個人の体調に適応した基準７の更新が可能となる。
[Third control example]
The third control example is as follows. In the third control example, the timing of updating the
［第４制御例］
第４制御例は以下の通りである。第４制御例では、さらに、製造工程Ｐの作業場所における環境値を加味して、基準７の更新のタイミングを制御する。環境値は、気温や湿度、雑音等の音量、等が挙げられる。作業場所には、環境値を測定するためのセンサが設置される。サーバ１０は、そのセンサから環境値をセンサデータとして取得する。サーバ１０は、製造工程Ｐでの作業者Ｗによる作業の際、作業開始時等の規定された時に、その環境値を取得・参照する。例えば、サーバ１０は、環境値に応じて、基準７の更新のタイミングを調節する。例えば、サーバ１０は、気温が標準に対し高い場合や低い場合を判断し、各場合に応じて、ステップＳ５のデータ数ＮＸを調節することで、更新のタイミングを決定する。例えば、サーバ１０は、気温が標準に対し高い場合、標準動作がしにくいと推定できるので、基準７の更新のタイミングを通常よりも早める。上述した各制御例は、組み合わせでも適用できる。
[Fourth control example]
The fourth control example is as follows. In the fourth control example, the timing of updating the
［変形例－作業者毎の基準］
実施の形態３の変形例として以下も可能である。この変形例では、ある製造工程Ｐを担当する作業者Ｗが変わり得る場合、言い換えると複数の作業者Ｗが候補として存在する場合に、どのように１つまたは複数の基準７を規定または更新するかについて工夫した。この変形例では、製造工程Ｐ毎の作業動作に関して、作業者Ｗ毎の個人差を考慮した好適な基準７となるように更新する。より具体的には、この変形例では、２種類の基準として、作業者Ｗの違いに依らずにベースとなる基準（「ベース基準」と記載する）と、作業者Ｗ毎の個人差を反映した基準（「個人基準」と記載する）とを組み合わせて用いる。
[Modifications - Worker-specific standards]
The following modification of the third embodiment is also possible. In this modification, a consideration is given to how to define or update one or
図１６は、変形例における、作業者Ｗ毎の基準７の構成例を示す。図１５の（Ａ）と同様に、ある製造工程Ｐについて、担当する作業者Ｗの候補として、複数（ｍ）の作業者Ｗ（Ｗ１，……，Ｗｍ）が存在するとする。例えば、作業者Ｗ１は、熟練度Ｌ１であり、適用される基準７として、基準Ｔ１である。作業者Ｗ２は、熟練度Ｌ２であり、適用される基準７として、基準Ｔ２である。作業者Ｗ３は、熟練度Ｌ３であり、適用される基準７として、基準Ｔ３である。
Figure 16 shows an example of the configuration of
サーバ１０は、製造工程Ｐについての作業者Ｗ毎の基準７を、以下のような方法で設定する。基準７を記号Ｔで表すとする。ベース基準をＴｂとする。個人基準をＴｐとする。ベース基準Ｔｂは、予め初期値が設定される。個人基準Ｔｐは、作業者Ｗ毎に設定される。サーバ１０は、ある作業者Ｗによる作業に応じて取得されるデータ（例えば所定のデータ数のデータ）に基づいて、その作業者Ｗの個人基準Ｔｐを作成または更新する。サーバ１０は、複数の作業者（Ｗ１～Ｗｍ）の各作業者Ｗについて、同様に、個人基準Ｔｐを作成または更新する。サーバ１０は、これらの結果から、各作業者Ｗの個人基準Ｔｐの傾向を把握できる。サーバ１０は、すべての個人基準Ｔｐの平均や、各個人基準Ｔｐの偏差等の統計値を計算する。
The
その後、サーバ１０は、所定のタイミングで、個人基準Ｔｐの統計値を用いて、ベース基準Ｔｂを更新する。例えば、個人基準Ｔｐの平均値が＋１０であった場合、サーバ１０は、ベース基準Ｔｂを、その平均値（＋１０）と同じ値に更新する。これにより、全作業者Ｗの傾向を反映した好適なベース基準Ｔｂとすることができる。
Then, at a predetermined timing, the
サーバ１０は、実際の製造フロー２００に基準７を適用する場合に、製造工程Ｐ毎に複数の作業者Ｗが担当する場合には、上記ベース基準Ｔｂを適用してもよい。また、サーバ１０は、製造工程Ｐ毎に、作業者Ｗの識別に応じて、個人基準Ｔｐを切り替えるように適用してもよい。同じ製造工程Ｐでも作業者Ｗの個人差があることから、最適な基準７は異なると考えられる。この変形例によれば、作業者Ｗの個人差を反映した好適な基準７を設定できる。
When applying
例えば、作業者Ｗ１は、対象物ＯＢの品質が確保される作業動作として、指先圧力が平均で７０Ｐａである。作業者Ｗ２は、指先圧力が平均で６０Ｐａである。作業者Ｗ３は、指先圧力が平均で５０Ｐａである。これらに基づいて、基準Ｔ１（＝Ｔｐ１）は、例えば「６５Ｐａ以上」とされ、基準Ｔ２（＝Ｔｐ２）は、例えば「５５Ｐａ以上」とされ、基準Ｔ３（＝Ｔｐ３）は、例えば「４５Ｐａ以上」とされる。作業者Ｗに応じて個人基準Ｔｐを切り替えて適用することで、効率化が可能である。 For example, worker W1 has an average fingertip pressure of 70 Pa as a work action that ensures the quality of the object OB. Worker W2 has an average fingertip pressure of 60 Pa. Worker W3 has an average fingertip pressure of 50 Pa. Based on these, standard T1 (= Tp1) is set to, for example, "65 Pa or more," standard T2 (= Tp2) is set to, for example, "55 Pa or more," and standard T3 (= Tp3) is set to, for example, "45 Pa or more." Efficiency can be improved by switching and applying the individual standard Tp depending on the worker W.
上記例では、２種類の基準（Ｔｂ，Ｔｐ）を考えたが、別の考え方では、以下としてもよい。基準７の規定に関する基本的な式として、Ｔ＝Ｔｂ＋Ｔｐ、あるいは、Ｔ＝Ｔｂ×Ｔｐとする。この式での考え方は、ベース基準Ｔｂに対し、作業者Ｗ毎の個人差をＴｐとして加算あるいは乗算で反映するものである。この場合の個人基準Ｔｐは、補正係数等に相当する。例えば、作業者Ｗ１についての基準Ｔ１は、個人基準Ｔｐ１を用いて、Ｔ１＝Ｔｂ＋Ｔｐ１として決定できる。作業者Ｗ２についての基準Ｔ２は、個人基準Ｔｐ２を用いて、Ｔ２＝Ｔｂ＋Ｔｐ２として決定できる。サーバ１０は、作業の判定の際には、作業者Ｗの識別に応じて、その作業者Ｗの個人基準Ｔｐを反映して、その作業者Ｗ用の基準７を決定し、随時の更新として設定する。例えば、ベース基準Ｔｂが「５０Ｐａ以上」である場合で、作業者Ｗ１の個人基準Ｔｐ１が＋５である場合、作業者Ｗ１用の基準Ｔ１は、Ｔ１＝Ｔｂ＋Ｔｐ１から、「５５Ｐａ以上」と決定される。
In the above example, two types of standards (Tb, Tp) were considered, but the following may be used in another way. The basic formula for the definition of
＜実施の形態４＞
図１７を用いて、実施の形態４の作業評価システムについて説明する。実施の形態４は、基準更新方法として、機械学習を用いて、基準７を定義する。この機械学習における識別モデルには、教師有り学習の手法を用いることができる。この手法は、例えば、Support Vector Machine、ランダムフォレスト、ロジスティック回帰、ニューラルネットワークがある。
<Fourth embodiment>
The task evaluation system of the fourth embodiment will be described with reference to Fig. 17. In the fourth embodiment, as a criterion update method, machine learning is used to define the
［機械学習］
図１７は、実施の形態４で、機械学習を用いた基準更新方法に対応する、サーバ１０の処理例のフローを示す。図１７の（Ａ）は、初回学習時の処理フローを示し、（Ｂ）は、運用時の処理フローを示す。（Ａ）で、初回学習時には、まずステップＳ４０１，Ｓ４０２で、サーバ１０は、前述の製造工程Ｐ毎の対象物ＯＢに対する作業の検出に係わるデータを、初回学習用の所定のデータ数ＮＡ個で、測定・取得する。ステップＳ４０３で、サーバ１０は、ＮＡ個のデータに基づいて、最終検査工程２０２の結果の値（ＯＫ／ＮＧ）を正解ラベルとして、識別モデルを学習する。
[Machine Learning]
17 shows a flow of a processing example of the
（Ｂ）で、運用時には、まずステップＳ３１１，Ｓ３１２で、サーバ１０は、上記データを、運用時用の所定のデータ数ＮＢ個で、測定・取得する。ステップＳ４１３で、サーバ１０は、ＮＢ個のデータを、識別モデルで識別判定する。
(B) During operation, first, in steps S311 and S312, the
図１７の（Ｃ）は、上記識別結果と、最終検査工程２０２の検査結果とを、混合行列で表現した表である。この表で、行は、製造工程Ｐの標準動作の判定結果であって、上記識別結果に対応する値（ＯＫ／ＮＧ）であり、列は、最終検査工程２０２の検査結果の値（ＯＫ／ＮＧ）である。行列のセルは、それらの値の組み合わせに応じたデータ数である。例えば、前述の第３パターンに対応する、製造工程の判定結果がＯＫで、かつ最終検査結果がＮＧである組み合わせでは、データ数が５個である。例えばデータ数ＮＡ＝１００個の場合で、正解率は、（５０＋４２）／（５０＋５＋３＋４２）＝９２％である。第３パターンに該当する率は５％である。
(C) of FIG. 17 is a table expressing the above-mentioned identification results and the inspection results of the
次に、ステップＳ４１４で、サーバ１０は、機械学習に係わる評価指標の値が閾値を超えるかを判断する。超える場合（Ｙ）にはフローの終了となる。評価指標の値が閾値を下回っていた場合（Ｎ）にはステップＳ４１５に進む。ステップＳ４１５で、サーバ１０は、ＮＢ個のデータを用いて、識別モデルを再学習する。再学習によって、基準７が更新される。評価指標の計算方法には、例えば正解率、適合率、再現率、Ｆ値があり、いずれも適用可能である。上記のように、実施の形態４によれば、機械学習を用いることで、基準７の更新を効率的に行うことができる。
Next, in step S414, the
＜実施の形態５＞
図１８～図１９を用いて、実施の形態５の作業評価システムについて説明する。実施の形態５は、実施の形態１を基本として拡張した構成例である。実施の形態５では、製造フロー２００の複数の製造工程Ｐおよび検査工程を対象にして、基準更新対象の製造工程Ｐを決めて、その製造工程Ｐの基準７を更新する。実施の形態１で説明した基準更新方法は、複数の製造工程Ｐに対しても、基本的には同様に適用できる。前述の図３や図４の製造フロー２００において、製造工程フロー２０１における各製造工程Ｐで判定結果が得られ、また、製造工程Ｐ毎の検査工程で検査結果が得られるとする。実施の形態５では、サーバ１０は、最終検査工程２０２の検査結果、および製造工程Ｐ毎の検査結果と、製造工程Ｐ毎の判定結果との組み合わせの状態に基づいて、基準更新対象の製造工程Ｐを決めて、その製造工程Ｐの基準７を更新する。
<Fifth embodiment>
The task evaluation system of the fifth embodiment will be described with reference to FIGS. 18 and 19. The fifth embodiment is an example of an expanded configuration based on the first embodiment. In the fifth embodiment, a manufacturing process P to be a criterion update target is determined for a plurality of manufacturing processes P and inspection processes in the
［複数の工程］
図１８の（Ａ）は、あるモータ製品の生産ラインに対応する製造フロー２００の構成例を示す。製造工程フロー２０１の複数の製造工程Ｐは、順に、第１製造工程Ｐ１としての第１組立工程、第１検査工程Ｋ１、第２製造工程Ｐ２としての塗装工程、第２検査工程Ｋ２、第３製造工程Ｐ３としての第２組立工程、および第３検査工程Ｋ３を有する。その後の最終検査工程２０２は、例えば外観検査工程であり、その後に出荷となる。第１検査工程Ｋ１は、第１製造工程Ｐ１の結果の対象物ＯＢの品質に関する検査工程である。第２検査工程Ｋ２や第３検査工程Ｋ３も同様である。
[Multiple steps]
18A shows an example of the configuration of a
図１８の（Ｂ）は、（Ａ）の製造フロー２００の場合における生産管理表の例を示す。この表は、各製造工程Ｐの各作業工程（Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３）での判定結果、各検査工程（Ｋ１，Ｋ２，Ｋ３）での検査結果、および最終検査工程２０２の検査結果の組み合わせの例を示し、前述のセンサ値等の項目については省略している。
Figure 18 (B) shows an example of a production management table for the
例えば、対象物ＩＤ＝5002である２行目では、第２製造工程Ｐ２である塗装工程の判定結果と、最終検査結果とでＮＧとなっており、その他はＯＫとなっている。サーバ１０は、このような組み合わせの場合、最終検査結果がＮＧとなった原因としては、第２製造工程Ｐ２である塗装工程で塗りムラがあった可能性が高い、と推定できる。
For example, in the second row with object ID = 5002, the judgment result for the painting process, which is the second manufacturing process P2, and the final inspection result are NG, while the rest are OK. In the case of such a combination, the
一方、例えば、対象物ＩＤ＝5003である３行目では、最終検査結果がＯＫであり、第３検査工程Ｋ３の結果がＮＧとなったが、その他はＯＫとなっている。サーバ１０は、このような組み合わせの場合、第３検査工程Ｋ３よりも前にある製造工程（Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３）の少なくともいずれかにおいて、基準７が易しすぎた、と推定できる。言い換えると、ある製造工程での基準７が易しすぎたため判定結果がＯＫとなったが、その製造工程での作業動作が対象物ＯＢの品質に影響して第３検査工程Ｋ３の結果がＮＧとなった、と推定できる。よって、サーバ１０は、これら３つの製造工程（Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３）を、基準更新対象とする。サーバ１０は、例えば、３つの製造工程（Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３）の各基準７を、より厳しくなるように更新する。これにより、製造フロー２００の全体で、より適切な基準７とすることができる。
On the other hand, for example, in the third row where the object ID is 5003, the final inspection result is OK, the result of the third inspection process K3 is NG, but the others are OK. In the case of such a combination, the
このように、製造フロー２００のうちの後段にある検査工程（製造工程Ｐ毎の検査工程、または最終検査工程２０２）での検査結果がＮＧとなった場合に、それよりも前段にある検査工程の検査結果のデータがある場合、原因の追及・推定をすばやくより正確に行うことができる。サーバ１０は、原因と推定される工程について、より適切な基準７となるように更新できる。従来技術例では、製造フローの後段の全ての影響を受けてしまい、上記のような原因追及等にはとても時間がかかった。実施の形態５では、上記のように、サーバ１０は、最終検査工程２０２の検査結果、および各製造工程Ｐの検査結果と、各製造工程Ｐの判定結果との組み合わせで、検査結果がＮＧとなった原因となる製造工程Ｐを推定し、その製造工程Ｐの基準７を更新する。実施の形態５では、このような仕組みを、実際の製造フロー２００で運用しながら、基準７を更新してゆくことで、次第に基準７の精度を上げることができる。
In this way, when the inspection result in the inspection process in the later stage of the manufacturing flow 200 (the inspection process for each manufacturing process P or the final inspection process 202) is NG, if there is data on the inspection result of the inspection process in the earlier stage, the cause can be quickly and accurately pursued and estimated. The
［原因工程推定方法］
実施の形態５で、上記検査結果がＮＧとなった原因となる製造工程Ｐを推定する方法については、以下が挙げられる。サーバ１０は、ＮＧとなった工程に対して前にある１つ以上の製造工程Ｐを候補として調べる。サーバ１０は、候補の製造工程Ｐのデータについて、前述（図８）と同様に、センサ値に関するヒストグラムを作成する。図１８の（Ｂ）の表で、対象物ＩＤ＝5003である３行目の例では、第３検査工程Ｋ３の検査結果がＮＧである場合に、それよりも前にある各製造工程（Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３）の判定結果がＯＫとなっている。よって、サーバ１０は、それらの各製造工程（Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３）を、原因候補とする。サーバ１０は、原因候補の各製造工程について、ヒストグラムを作成し、ヒストグラムの分析結果から、原因として最も影響が大きいと推定される製造工程を決める。そして、サーバ１０は、その製造工程Ｐの基準７を更新する。
[Causal process estimation method]
In the fifth embodiment, the method of estimating the manufacturing process P that is the cause of the above-mentioned inspection result being NG can be given as follows. The
図１９は、上記原因工程推定方法における、ヒストグラムを用いた処理例を示す。本例では、上記対象物ＩＤ＝5003である３行目のデータについての処理例を示す。サーバ１０は、第３検査工程Ｋ３の検査結果のＮＧ値と、３つの製造工程（Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３）の判定結果のＯＫ値とに対するそれぞれのヒストグラムを作成する。ヒストグラムの作成の仕方は、前述（図８）と同様であり、ＯＫ値のヒストグラムとＮＧ値のヒストグラムとを並列させる。
Figure 19 shows an example of processing using a histogram in the above causal process estimation method. In this example, an example of processing is shown for the data in the third row with the above object ID = 5003. The
（Ａ）は、第３検査工程Ｋ３の検査結果のＮＧ値のヒストグラム１９１１と、第１組立工程である第１製造工程Ｐ１の判定結果のＯＫ値のヒストグラム１９１２とを示す。横軸のセンサ値は例えばいずれも指先圧力である。（Ｂ）は、第３検査工程Ｋ３の検査結果のＮＧ値のヒストグラム１９２１と、第２組立工程である第３製造工程Ｐ３の判定結果のＯＫ値のヒストグラム１９２２とを示す。（Ｃ）は、第３検査工程Ｋ３の検査結果のＮＧ値のヒストグラム１９３１と、塗装工程である第２製造工程Ｐ２の判定結果のＯＫ値のヒストグラム１９３２とを示す。
(A) shows a
（Ａ）の第１組立工程と（Ｂ）の第２組立工程については、ＮＧ値のヒストグラム（１９１１，１９２１）と、ＯＫ値のヒストグラム（１９１２，１９２２）とで、ピークには差異がみられない。例えば、ＮＧ値のヒストグラム１９１１とＯＫ値のヒストグラム１９１２とで、それぞれのピークは、「４０～５０Ｐａ」のところにある。一方、（Ｃ）の塗装工程については、ＮＧ値のヒストグラム１９３１と、ＯＫ値のヒストグラム１９３２とで、ピークに差異がみられる。ＮＧ値のヒストグラム１９３１のピークは、「２０～３０Ｐａ」のところにあり、ＯＫ値のヒストグラム１９３２のピークは、「５０～６０Ｐａ」のところにある。
For the first assembly process (A) and the second assembly process (B), there is no difference in the peaks between the NG value histograms (1911, 1921) and the OK value histograms (1912, 1922). For example, the peaks of the
サーバ１０は、上記のようなヒストグラム分析結果から、第３検査工程Ｋ３の検査結果がＮＧとなった原因は、塗装工程である第２製造工程Ｐ２にあった可能性が高い、と推定できる。この場合、サーバ１０は、原因と推定した第２製造工程Ｐ２を基準更新対象として決定する。
From the histogram analysis results as described above, the
上記のように、実施の形態５によれば、製造フロー２００の複数の製造工程Ｐについての各基準７を適切な値に更新でき、全体的に効率化が実現できる。
As described above, according to the fifth embodiment, each
以上、本発明を実施の形態に基づいて具体的に説明したが、本発明は前述の実施の形態に限定されず、要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。 The present invention has been specifically described above based on the embodiments, but the present invention is not limited to the above-mentioned embodiments and can be modified in various ways without departing from the gist of the invention.
１…作業評価システム、２…検出装置、３…工程検査装置、４…最終検査装置、５…管理装置、６…ＤＢ、７…基準、８…センサ、９…通信網、１０…処理装置（サーバ）、１１…標準動作判定部、１２…工程品質保証部、１３…基準更新部、１４…標準動作判定結果出力部、１５…基準出力部、２０…製造実行システム（ＭＥＳ）、２００…製造フロー、２０１…製造工程フロー、２０２…最終検査工程、Ｐ…製造工程、Ｗ…作業者、ＯＢ…対象物、ＯＢＬ…最終物、Ｄ２…センサデータ、Ｄ３…検査データ、Ｄ４…検査データ、Ｄ７…基準データ、Ｄ１１…標準動作判定結果データ、Ｄ１２…工程品質保証データ、Ｄ１３…基準更新データ。 1...Work evaluation system, 2...Detection device, 3...Process inspection device, 4...Final inspection device, 5...Management device, 6...DB, 7...Standard, 8...Sensor, 9...Communication network, 10...Processing device (server), 11...Standard operation judgment unit, 12...Process quality assurance unit, 13...Standard update unit, 14...Standard operation judgment result output unit, 15...Standard output unit, 20...Manufacturing execution system (MES), 200...Manufacturing flow, 201...Manufacturing process flow, 202...Final inspection process, P...Manufacturing process, W...Worker, OB...Object, OBL...Final object, D2...Sensor data, D3...Inspection data, D4...Inspection data, D7...Standard data, D11...Standard operation judgment result data, D12...Process quality assurance data, D13...Standard update data.
Claims (17)
前記検出装置と接続される処理装置と、
を備え、
前記処理装置は、
前記センサデータと、前記製造フローの前記製造工程よりも後にある検査工程での前記対象物の品質の検査結果と、を取得し、
前記センサデータと、前記製造工程の標準動作についての判定の基準とに基づいて、前記製造工程での前記作業動作についての標準動作の判定に基づいて前記製造工程の可否を判定し、
前記製造工程の判定結果と、前記検査結果とに基づいて、前記製造工程の前記基準を更新するかを判断し、判断結果に応じて前記基準を更新し、
前記処理装置は、前記製造工程を担当する前記作業者が前記作業を開始した後、前記対象物に関するデータ数が所定のデータ数に達した契機で、前記基準の更新を判断する、
作業評価システム。 A detection device that detects, as sensor data, a work action performed by a worker on an object in a manufacturing process of a manufacturing flow;
A processing device connected to the detection device;
Equipped with
The processing device includes:
acquiring the sensor data and an inspection result of the quality of the object in an inspection process that is subsequent to the manufacturing process in the manufacturing flow;
determining whether the manufacturing process is acceptable or not based on a determination of a standard operation for the work operation in the manufacturing process based on the sensor data and a determination criterion for a standard operation for the manufacturing process;
determining whether to update the standard for the manufacturing process based on the judgment result of the manufacturing process and the inspection result, and updating the standard according to the judgment result;
the processing device determines whether to update the criterion when the number of pieces of data related to the object reaches a predetermined number of pieces of data after the worker in charge of the manufacturing process starts the work.
Work evaluation system.
前記処理装置は、前記製造フローにおける複数の対象物に対する前記作業の結果のデータに基づいて、前記製造工程の判定結果の可否の値と前記検査結果の可否の値とが一致しない事例について、一致する状態となるように、前記製造工程の前記基準を更新する、
作業評価システム。 2. The task evaluation system according to claim 1,
the processing device updates the criterion for the manufacturing process in a case where a value of the judgment result of the manufacturing process does not match a value of the inspection result based on data of the results of the work performed on a plurality of objects in the manufacturing flow, so that the criterion for the manufacturing process matches a value of the inspection result.
Work evaluation system.
前記処理装置は、前記製造工程の判定結果が可で前記検査結果が否である事例について、前記製造工程の前記基準を厳しくするように更新する、
作業評価システム。 3. The task evaluation system according to claim 2,
The processing device updates the standard for the manufacturing process to be stricter in a case where the judgment result for the manufacturing process is pass and the inspection result is fail.
Work evaluation system.
前記処理装置は、前記製造工程の判定結果が否で前記検査結果が可である事例について、前記製造工程の前記基準を易しくするように更新する、
作業評価システム。 3. The task evaluation system according to claim 2,
The processing device updates the criteria for the manufacturing process so as to simplify the criteria for the manufacturing process in a case where the judgment result for the manufacturing process is "no" and the inspection result is "pass."
Work evaluation system.
前記処理装置は、更新された前記基準を画面に表示する、
作業評価システム。 2. The task evaluation system according to claim 1,
The processing device displays the updated criteria on a screen.
Work evaluation system.
前記処理装置は、前記製造工程の判定結果を画面に表示する、
作業評価システム。 2. The task evaluation system according to claim 1,
The processing device displays the judgment result of the manufacturing process on a screen.
Work evaluation system.
前記処理装置は、前記製造工程の判定結果が否である時、前記作業の再試行の指示を出力する、
作業評価システム。 2. The task evaluation system according to claim 1,
When the judgment result of the manufacturing process is negative, the processing device outputs an instruction to retry the operation.
Work evaluation system.
前記処理装置は、前記製造フローを管理し前記検査結果を取得する製造実行システムと接続され、前記製造実行システムから前記検査結果を取得し、前記製造工程の判定結果を製造実行システムに提供する、
作業評価システム。 2. The task evaluation system according to claim 1,
the processing device is connected to a manufacturing execution system that manages the manufacturing flow and acquires the inspection results, acquires the inspection results from the manufacturing execution system, and provides a judgment result of the manufacturing process to the manufacturing execution system;
Work evaluation system.
前記処理装置は、前記製造工程を担当する前記作業者の熟練度に応じて、前記基準の更新のタイミングを制御する、
作業評価システム。 2. The task evaluation system according to claim 1,
the processing device controls a timing for updating the reference in accordance with a level of proficiency of the worker in charge of the manufacturing process.
Work evaluation system.
前記処理装置は、前記製造工程を担当する前記作業者のバイタル値に基づいて体調を把握し、前記体調に応じて、前記基準の更新のタイミングを制御する、
作業評価システム。 2. The task evaluation system according to claim 1,
the processing device grasps the physical condition of the worker in charge of the manufacturing process based on the vital values of the worker, and controls the timing of updating the criterion in accordance with the physical condition.
Work evaluation system.
前記処理装置は、前記製造工程の作業現場の環境値を把握し、前記環境値に応じて、前記基準の更新のタイミングを制御する、
作業評価システム。 2. The task evaluation system according to claim 1,
the processing device grasps an environmental value of a work site of the manufacturing process, and controls a timing of updating the criterion in accordance with the environmental value.
Work evaluation system.
前記処理装置は、前記製造工程の前記作業者の候補として複数の作業者が存在する場合に、前記製造工程の前記基準について、前記作業者毎の個人差を反映した基準を設定する、
作業評価システム。 2. The task evaluation system according to claim 1,
when there are a plurality of candidates for the operator of the manufacturing process, the processing device sets a standard for the manufacturing process that reflects individual differences between the operators.
Work evaluation system.
前記処理装置は、
前記製造フローにおける複数の製造工程の各製造工程での前記センサデータと、前記各製造工程の後にある各検査工程での検査結果と、最終検査工程での最終検査結果と、を取得し、
前記各製造工程についての可否を判定し、
前記各製造工程の判定結果と、前記各検査工程での検査結果と、前記最終検査工程での検査結果とに基づいて、前記基準を更新する対象となる製造工程を判断し、判断結果に応じて前記基準を更新する、
作業評価システム。 2. The task evaluation system according to claim 1,
The processing device includes:
acquiring the sensor data at each of a plurality of manufacturing steps in the manufacturing flow, an inspection result at each inspection step subsequent to each of the manufacturing steps, and a final inspection result at a final inspection step;
Judging whether each of the manufacturing steps is acceptable or not,
determining a manufacturing process for which the criterion is to be updated based on the judgment results of each of the manufacturing processes, the inspection results of each of the inspection processes, and the inspection result of the final inspection process, and updating the criterion according to the judgment result;
Work evaluation system.
前記検出装置は、前記作業者の手に装着されたセンサを用いて前記作業動作を前記センサデータとして検出し、
前記処理装置は、前記センサデータに応じた特徴量と、前記特徴量に関する条件を規定した前記基準との比較で、前記標準動作の有無を判定する、
作業評価システム。 2. The task evaluation system according to claim 1,
the detection device detects the work movement as the sensor data using a sensor attached to a hand of the worker;
the processing device determines whether or not the standard motion is present by comparing a feature amount according to the sensor data with the criterion that specifies a condition related to the feature amount.
Work evaluation system.
前記検出装置は、前記作業者に装着された、または作業現場に設置されたカメラを用いて、前記作業動作を撮影した画像を前記センサデータとして検出し、
前記処理装置は、前記センサデータに応じた特徴量と、前記特徴量に関する条件を規定した前記基準との比較で、前記標準動作の有無を判定する、
作業評価システム。 2. The task evaluation system according to claim 1,
The detection device detects, as the sensor data, an image of the work movement captured by a camera worn by the worker or installed at a work site,
the processing device determines whether or not the standard motion is present by comparing a feature amount according to the sensor data with the criterion that specifies a condition related to the feature amount.
Work evaluation system.
前記処理装置は、前記製造工程についての前記センサデータの値のヒストグラムとして、前記検査結果が否であるデータによる第１ヒストグラムと、前記検査結果が可であるデータによる第２ヒストグラムとを作成し、前記第１ヒストグラムと前記第２ヒストグラムとの中間付近の値を用いて前記基準を更新する、
作業評価システム。 2. The task evaluation system according to claim 1,
the processing device creates, as histograms of values of the sensor data for the manufacturing process, a first histogram based on data for which the inspection result is "no" and a second histogram based on data for which the inspection result is "pass," and updates the criterion using a value near the middle between the first histogram and the second histogram.
Work evaluation system.
前記処理装置が実行するステップとして、
前記センサデータと、前記製造フローの前記製造工程よりも後にある検査工程での前記対象物の品質の検査結果と、を取得するステップと、
前記センサデータと、前記製造工程の標準動作についての判定の基準とに基づいて、前記製造工程での前記作業動作についての標準動作の判定に基づいて前記製造工程の可否を判定するステップと、
前記製造工程の判定結果と、前記検査結果とに基づいて、前記製造工程の前記基準を更新するかを判断し、判断結果に応じて前記基準を更新するステップと、
を有し、
前記処理装置が、前記製造工程を担当する前記作業者が前記作業を開始した後、前記対象物に関するデータ数が所定のデータ数に達した契機で、前記基準の更新を判断する、
作業評価方法。 A method for evaluating an operation in a system including a detection device that detects an operation action performed by a worker on an object in a manufacturing process of a manufacturing flow as sensor data, and a processing device that is connected to the detection device, comprising:
The steps executed by the processing device include:
acquiring the sensor data and an inspection result of the quality of the object in an inspection process subsequent to the manufacturing process in the manufacturing flow;
A step of determining whether the manufacturing process is acceptable or not based on a determination of a standard operation for the work operation in the manufacturing process based on the sensor data and a criterion for determining a standard operation for the manufacturing process;
determining whether to update the standard for the manufacturing process based on the judgment result of the manufacturing process and the inspection result, and updating the standard in accordance with the judgment result;
having
the processing device determines whether to update the criterion when the number of pieces of data relating to the object reaches a predetermined number of pieces of data after the worker in charge of the manufacturing process starts the work.
Work evaluation methods.
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