JPWO2018047256A1 - 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
また、二人以上の作業者が、作業日を変えて、一つの作業工程を分担することも多い。
各作業工程には作業手順が定められており、作業手順通りに作業を行った際の作業完了に要する標準時間が設定されていることが一般的である。しかし、作業者ごとに作業を行う際の手際は異なる。また、同じ作業者でも初めて作業を行う際と、作業を繰り返して作業に慣れた後では、作業に要する時間は異なる。
このため、実際に作業に要する実作業時間が標準時間から大きく乖離することがある。
特許文献1では、作業者の作業時間の実績データを用いて、同一作業工程の累積作業回数に応じた予測作業時間を算出するシステムが開示されている。特許文献1のシステムでは、任意の作業工程に対する作業時間の実績データを用いて、作業者の当該作業工程に対する習熟度合を表す習熟曲線を生成し、生成した習熟曲線を用いて、作業を繰り返した後の作業時間を予測する。
特許文献1の技術は、作業工程ごとに予測作業時間を算出するが、作業工程を分割すべきか否かを判定するものではない。このため、作業工程を管理する作業管理者は、作業工程の分割を含めた最適な作業計画を策定することができないという課題がある。
複数の作業者の中から選択条件に合致する作業者を選択する作業者選択部と、
前記作業者選択部により選択された作業者である選択作業者について、作業工程における作業回数の増加に伴う作業時間の逓減状況を解析し、前記作業工程を分割すべきか否かを判定する分割判定部とを有する。
***構成の説明***
図1は、本実施の形態に係るシステム構成例を示す。
本実施の形態に係るシステムは、情報処理装置100と、収集データサーバ装置200と、工場ライン300とで構成される。工場ライン300には、作業設備301〜作業設備305が存在する。
本実施の形態では、作業工程は、作業設備301〜作業設備305に対応する。
つまり、本実施の形態では、工場ライン300には、作業設備301を用いた作業工程、作業設備302を用いた作業工程、作業設備303を用いた作業工程、作業設備304を用いた作業工程、作業設備305を用いた作業工程の5つが存在する。
以下では、作業設備301を用いた作業工程を作業工程1という。また、作業設備302を用いた作業工程を作業工程2という。また、作業設備303を用いた作業工程を作業工程3という。また、作業設備304を用いた作業工程を作業工程4という。また、作業設備305を用いた作業工程を作業工程5という。
また、本実施の形態では、各作業工程は、複数の作業員により実施されるものとする。但し、作業工程ごとの作業員の組み合わせ及び作業員の数は異なっていてもよい。
また、本実施の形態では、各作業員は、一つ以上の作業工程を担当するものとする。一つの作業工程のみを担当する作業員が存在してもよいが、全作業員のうちの少なくとも半数の作業員は、二つ以上の作業工程を担当しているものとする。
作業時間データは、作業工程ごとに作業者の単位で作業時間の履歴が示されるデータである。
情報処理装置100は、ネットワーク402を介して収集データサーバ装置200と接続される。
なお、情報処理装置100で行われる動作は情報処理方法及び情報処理プログラムに相当する。
収集データサーバ装置200は、ネットワーク401を介して、作業設備301〜作業設備305と接続されている。
図3は、情報処理装置100の機能構成例を示す。
先ず、図2を参照して、情報処理装置100のハードウェア構成例を説明する。
情報処理装置100は、ハードウェアとして、プロセッサ11、メモリ12、ストレージ13、通信装置14、入力装置15、表示装置16を備える。
ストレージ13には、図3に示す通信処理部101、学習能力判定部106、工程分割部108、表示処理部109、作業計画最適化部110の機能を実現するプログラムが記憶されている。
そして、これらプログラムがメモリ12にロードされ、プロセッサ11がこれらプログラムを実行する。
また、ストレージ13は、図3に示す作業時間収集データベース102、作業計画データベース103、学習能力データベース107を実現する。
図3では、プロセッサ11が通信処理部101、学習能力判定部106、工程分割部108、表示処理部109、作業計画最適化部110の機能を実現するプログラムを実行している状態を模式的に表している。また、図3では、ストレージ13が作業時間収集データベース102、作業計画データベース103、学習能力データベース107として用いられている状態を模式的に表している。なお、作業時間収集データベース102、作業計画データベース103、学習能力データベース107の少なくとも一部がメモリ12により実現されてもよい。
また、通信処理部101は、収集データサーバ装置200から作業計画データを受信する。そして、通信処理部101は、受信した作業計画データを作業計画データベース103に格納する。
また、学習能力判定部106は、各作業者についての判定結果が記述される作業者学習能力データを学習能力データベース107に格納する。
そして、工程分割部108は、選択した作業者である選択作業者について、作業工程における作業回数の増加に伴う作業時間の逓減状況を解析し、当該作業工程を分割すべきか否かを判定する。より具体的には、工程分割部108は、作業工程において作業回数が増加しても作業時間が逓減していない場合に、当該作業工程を分割すべきであると判定する。
工程分割部108は、作業者選択部及び分割判定部に相当する。また、工程分割部108の動作は、作業者選択処理及び分割判定処理に相当する。
次に、図4のフローチャートを参照して、作業工程の分割を判定する動作を説明する。
各作業者の作業工程ごとの学習能力は、学習能力判定部106により判定されているものとする。なお、学習能力判定部106は、任意の方法で、各作業者の学習能力を判定することができる。
より具体的には、工程分割部108は、ステップS1081で抽出された作業者(選択作業者)の作業時間データを作業時間収集データベース102から取得する。そして、ステップS1081で抽出された作業者の作業時間の推移を作業工程ごとに解析する。
例えば、作業者Aと作業者BがステップS1081で抽出され、作業者Aが作業工程1と作業工程2を担当し、作業者Bが作業工程2と作業工程3を担当している場合を想定する。工程分割部108は、作業者Aの作業工程1における作業回数の増加に伴う作業時間の逓減状況を解析し、作業者Aの作業工程2における作業回数の増加に伴う作業時間の逓減状況を解析する。同様に、工程分割部108は、作業者Bの作業工程2における作業回数の増加に伴う作業時間の逓減状況を解析し、作業者Bの作業工程3における作業回数の増加に伴う作業時間の逓減状況を解析する。
このようにして、工程分割部108は、作業工程ごとに、ステップS1081で抽出された作業者の作業時間の逓減状況を解析する。
工程分割部108は、具体的には、同一作業工程を対象として、作業工程を初めて作業した際の各作業者の作業時間の平均値と、20回目の作業回数の各作業者の作業時間の平均値を比較する。20回目の作業時間の平均値が、初めて作業した際の平均値の80%以下の値であるか、標準時間を下回っている場合は、工程分割部108は、対象工程の作業時間が逓減していると判定し、それ以外の場合は作業時間が逓減していないと判定する。
一方、作業時間が逓減していない場合(ステップS1083でNO)は、工程分割部108は、当該作業工程を分割すべき作業工程と判定する(ステップS1085)。
例えば、作業工程1の作業時間が逓減していない場合は、工程分割部108は、作業工程1を分割すべきとの判定を行う。
作業計画最適化部110は、例えば、作業者ごとの逓減率Aと作業工程ごとの逓減率Bの総和平均Cを用いて各作業者の作業工程ごとの予測作業時間を算出する。作業者ごとの逓減率Aとは、対象作業者が作業した全ての作業工程の作業回数ごとの作業時間と1回目の作業時間の比率の平均値である。つまり、作業者ごとの逓減率Aは、全作業工程についての対象作業者の作業時間の逓減度合いを示す。作業工程ごとの逓減率Bとは、対象作業工程を作業した全ての作業者の作業回数ごとの作業時間と1回目の作業時間の比率の平均値である。つまり、作業工程ごとの逓減率Bは、全作業者についての対象作業工程の作業時間の逓減度合いを示す。作業計画最適化部110は、作業者ごとの逓減率Aと作業工程ごとの逓減率Bの総和平均Cを用いて、各作業者が各作業工程を作業する際に1回目の作業時の作業時間と作業回数ごとの作業時間との逓減率Dを求める。そして、作業計画最適化部110は、各作業者の各作業工程の作業回数ごとの予測作業時間を、対象作業工程を1回目に作業した際の作業時間と逓減率Dとの積により算出する。
作業計画最適化部110は、作業者の割り振りの最適化手法として、例えば、線形計画法を用いる。つまり、作業計画最適化部110は、当日に処理する作業工程の種類、数および当日勤務する各作業者の勤務時間および各作業工程の予測作業時間を制約条件と設定し、全作業工程の予測作業時間の和を最小化するように各作業工程の作業者を決める。線形計画法により、当日の各作業工程の作業者の割り振りが最適化される。
本実施の形態では、作業時間の逓減状況を解析し、作業工程を分割すべきか否かを判定する。このため、本実施の形態によれば、作業管理者は、作業工程の分割を含めた最適な作業計画を策定することができる。
本実施の形態では、作業工程ごとの各作業者の習熟曲線と決定係数を用いて、より正確に各作業者の学習能力を判定し、また、決定係数を用いて、より正確に作業工程を分割すべきかどうかを判定する例を説明する。
図6は、本実施の形態に係る情報処理装置100の機能構成例を示す。
図6では、図3と比較して、習熟容易性判定部104、習熟容易性データベース105、習熟曲線生成部111、習熟曲線データベース112、決定係数算出部113、決定係数データベース114が追加されている。
他の要素は、図3に示すものと同様である。
なお、本実施の形態でも、通信処理部101、習熟容易性判定部104、学習能力判定部106、工程分割部108、表示処理部109、作業計画最適化部110、習熟曲線生成部111、決定係数算出部113の機能はプロセッサ11がプログラムを実行することで実現される。図6では、通信処理部101、習熟容易性判定部104、学習能力判定部106、工程分割部108、表示処理部109、作業計画最適化部110、習熟曲線生成部111、決定係数算出部113の機能を実現するプログラムをプロセッサ11が実行している状態を模式的に示している。
また、作業時間収集データベース102、作業計画データベース103、習熟容易性データベース105、学習能力データベース107、習熟曲線データベース112、決定係数データベース114はストレージ13により実現される。図6では、作業時間収集データベース102、作業計画データベース103、習熟容易性データベース105、学習能力データベース107、習熟曲線データベース112、決定係数データベース114がストレージ13により実現されることを模式的に示している。なお、作業時間収集データベース102、作業計画データベース103、習熟容易性データベース105、学習能力データベース107、習熟曲線データベース112、決定係数データベース114の少なくとも一部がメモリ12により実現されてもよい。
決定係数算出部113は、習熟曲線生成部111により生成された習熟曲線と作業時間データに示される作業時間の履歴との間の決定係数を算出する。また、決定係数算出部113は、算出した決定係数が記述される決定係数データを決定係数データベース114に格納する。決定係数は、作業回数の増加に伴う作業時間の逓減状況を表す指標値であり、逓減指標値に相当する。
なお、習熟曲線生成部111及び決定係数算出部113を、逓減指標値算出部115ともいう。
また、習熟容易性判定部104は、各作業工程についての判定結果が記述される習熟容易性データを習熟容易性データベース105に格納する。
以下では、主に実施の形態1との差異を説明する。以下で説明していない事項は、実施の形態1と同様である。
先ず、習熟曲線生成部111による習熟曲線の生成手順を説明する。
習熟曲線の例を図7に示す。一般的に同一作業工程を繰り返すことにより作業者は作業に慣れるため、作業回数が増えるにつれて作業時間は逓減する傾向にある。図7の例でも、作業回数nが増加するに従い、作業時間RTが逓減している。
作業時間の逓減傾向は式(1)で近似される。式(1)において、RTは作業完了までに要する作業時間、nは作業工程の作業回数である。
以下において、nは作業回数、Nは累積作業回数、n−(nの上に−)は、累積作業回数の平均値、RTnはn回目の作業をした際の作業時間、RT―(RTの上に−)は全作業回数の作業時間の平均値を示す。
例えば、決定係数算出部113は、作業者Aの作業工程1についての習熟曲線と、作業者Aの作業工程1についての作業時間データに示される作業時間の履歴とを照合して、決定係数R2を算出する。
決定係数R2は、習熟曲線と、実際の作業時間との当てはまり度合を示す指標であり、[0,1]の値を取る。決定係数が1に近いほど実際の作業時間に対する習熟曲線の当てはまりが強く、0に近いほど当てはまりが弱い。決定係数R2は式(4)で与えられる。
習熟容易性判定部104は、具体的には、図8に示す手順で各作業工程の習熟しやすさを判定する。習熟容易性判定部104は、作業工程ごとに、図8に示す手順を繰り返して、作業工程1〜5の各々について習熟しやすさを判定する。
なお、図8に示すα、β、γの具体的数値は作業管理者が設定することとする。以下、図8の各ステップを説明する。
累積作業回数が少ない段階では作業者は作業に慣れていないため作業時間のバラツキが大きい。このため、累積作業回数が少ない作業者の作業時間データを用いると、作業工程の習熟しやすさを正確に判定できない可能性がある。従って、習熟容易性判定部104は、累積作業回数が一定数(α回)以上である作業者の作業時間データのみを作業工程の習熟しやすさの判定に用いる。
ある作業工程の決定係数が低い作業者は全作業工程に対しても学習能力が低いことが多い。このため、値が低い決定係数を用いると作業工程の習熟しやすさを正確に判定できない可能性がある。従って、習熟容易性判定部104は、決定係数の上位β%を習熟しやすさの指標として用いる。
習熟容易性判定部104は、平均値が閾値γ以上である作業工程を習熟しやすい作業工程と判定する(ステップS1095)。一方、習熟容易性判定部104は、平均値が閾値γ未満の作業工程を習熟しづらい作業工程と判定する(ステップS1096)。
習熟しづらいと判定された作業工程は、学習能力が高い作業者が作業しても習熟しづらく決定係数が低い。習熟しづらいと判定された作業工程の決定係数を用いても、作業者の学習能力を正確に判定できない可能性がある。このため、学習能力判定部106は、習熟しやすい作業工程を抽出する。
例えば、作業者Aが作業工程1と作業工程2を担当し、作業者Bが作業工程2と作業工程3を担当している場合を想定する。作業工程1と作業工程2と作業工程3が習熟しやすい作業工程であれば、学習能力判定部106は、作業者Aに対しては、作業工程1についての決定係数と作業工程2についての決定係数との平均値を算出する。また、学習能力判定部106は、作業者Bに対しては、作業工程2についての決定係数と作業工程3についての決定係数との平均値を算出する。
学習能力判定部106は、平均値が閾値δ以上の作業者を学習能力がある作業者と判定する(ステップS1204)。
一方、学習能力判定部106は、平均値が閾値δ未満である作業者を学習能力が足りない作業者と判定する(ステップS1205)。
より具体的には、工程分割部108は、ステップS1121で抽出された作業者(選択作業者)の作業工程ごとの決定係数を決定係数データベース114から取得する。
例えば、作業者Aと作業者BがステップS1121で抽出され、作業者Aが作業工程1と作業工程2を担当し、作業者Bが作業工程2と作業工程3を担当している場合を想定する。工程分割部108は、作業者Aの作業工程1における決定係数と作業者Aの作業工程2における決定係数を取得する。同様に、工程分割部108は、作業者Bの作業工程2における決定係数と作業者Bの作業工程3における決定係数を取得する。
このようにして、工程分割部108は、作業工程ごとに、S1121で抽出された作業者の決定係数を取得する。
つまり、工程分割部108は、ステップS1122で取得した決定係数の作業工程ごとの平均値を算出する。
一方、決定係数の平均値が閾値η未満である場合(ステップS1124でNO)は、工程分割部108は、当該作業工程を分割すべき作業工程と判定する(ステップS1126)。
例えば、作業工程1の決定係数の平均値が閾値η未満である場合は、工程分割部108は、作業工程1を分割すべきとの判定を行う。
以上のように、作業工程の分割判定において、作業工程ごとの決定係数を考慮することにより、精度の高い判定が可能となる。
最後に、情報処理装置100のハードウェア構成の補足説明を行う。
図2に示すプロセッサ11は、プロセッシングを行うIC(Integrated Circuit)である。
プロセッサ11は、例えば、CPU(Central Processing Unit)、DSP(Digital Signal Processor)等である。
図2に示すメモリ12は、例えば、RAM(Random Access Memory)である。
図2に示すストレージ13は、例えば、ROM(Read Only Memory)、フラッシュメモリ、HDD(Hard Disk Drive)等である。
図2に示す通信装置14は、データを受信するレシーバー及びデータを送信するトランスミッターを含む。
通信装置14は、例えば、通信チップ又はNIC(Network Interface Card)である。
入力装置15は、例えば、マウス、キーボードである。
表示装置16は、例えば、ディスプレイである。
そして、OSの少なくとも一部がメモリ12にロードされ、プロセッサ11により実行される。
プロセッサ11はOSの少なくとも一部を実行しながら、通信処理部101、習熟容易性判定部104、学習能力判定部106、工程分割部108、表示処理部109、作業計画最適化部110、習熟曲線生成部111、決定係数算出部113の機能を実現するプログラムを実行する。
プロセッサ11がOSを実行することで、タスク管理、メモリ管理、ファイル管理、通信制御等が行われる。
また、通信処理部101、習熟容易性判定部104、学習能力判定部106、工程分割部108、表示処理部109、作業計画最適化部110、習熟曲線生成部111、決定係数算出部113の処理の結果を示す情報やデータや信号値や変数値が、メモリ12、ストレージ13、プロセッサ11内のレジスタ及びキャッシュメモリの少なくともいずれかに記憶される。
また、通信処理部101、習熟容易性判定部104、学習能力判定部106、工程分割部108、表示処理部109、作業計画最適化部110、習熟曲線生成部111、決定係数算出部113の機能を実現するプログラムは、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ブルーレイ(登録商標)ディスク、DVD等の可搬記憶媒体に記憶されてもよい。
また、情報処理装置100は、ロジックIC(Integrated Circuit)、GA(Gate Array)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field−Programmable Gate Array)といった電子回路により実現されてもよい。
なお、プロセッサ及び上記の電子回路を総称してプロセッシングサーキットリーともいう。
Claims (9)
- 複数の作業者の中から選択条件に合致する作業者を選択する作業者選択部と、
前記作業者選択部により選択された作業者である選択作業者について、作業工程における作業回数の増加に伴う作業時間の逓減状況を解析し、前記作業工程を分割すべきか否かを判定する分割判定部とを有する情報処理装置。 - 前記分割判定部は、
前記作業工程において作業回数が増加しても作業時間が逓減していない場合に、前記作業工程を分割すべきであると判定する請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記情報処理装置は、更に、
前記作業工程での前記複数の作業者の作業時間の履歴が作業者ごとに示される作業時間データを用いて、前記作業工程における作業回数の増加に伴う作業時間の逓減状況を表す指標値である逓減指標値を作業者ごとに算出する逓減指標値算出部を有し、
前記分割判定部は、
前記選択作業者の逓減指標値を解析して、前記作業工程を分割すべきか否かを判定する請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記分割判定部は、
前記選択作業者の逓減指標値の平均値を算出し、算出した平均値が閾値未満である場合に、前記作業工程を分割すべきであると判定する請求項3に記載の情報処理装置。 - 前記逓減指標値算出部は、
作業者ごとに、前記作業時間データを用いて、前記作業工程における作業回数と作業時間との関係が示される習熟曲線を生成し、前記逓減指標値として、前記習熟曲線と前記作業時間データに示される作業時間の履歴との間の決定係数を算出し、
前記分割判定部は、
前記選択作業者の決定係数を解析して、前記作業工程を分割すべきか否かを判定する請求項3に記載の情報処理装置。 - 前記情報処理装置は、更に、
前記複数の作業者の各々の学習能力を判定する学習能力判定部を有し、
前記作業者選択部は、
前記学習能力判定部により判定された学習能力が前記選択条件に合致する作業者を選択する請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記情報処理装置は、更に、
いずれかの作業工程が分割された場合に、分割後の作業工程に基づき、作業計画を最適化する作業計画最適化部を有する請求項1に記載の情報処理装置。 - コンピュータが、複数の作業者の中から選択条件に合致する作業者を選択し、
前記コンピュータが、選択された作業者である選択作業者について、作業工程における作業回数の増加に伴う作業時間の逓減状況を解析し、前記作業工程を分割すべきか否かを判定する情報処理方法。 - 複数の作業者の中から選択条件に合致する作業者を選択する作業者選択処理と、
前記作業者選択処理により選択された作業者である選択作業者について、作業工程における作業回数の増加に伴う作業時間の逓減状況を解析し、前記作業工程を分割すべきか否かを判定する分割判定処理とをコンピュータに実行させる情報処理プログラム。
Applications Claiming Priority (1)
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---|---|---|---|
PCT/JP2016/076318 WO2018047256A1 (ja) | 2016-09-07 | 2016-09-07 | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
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