(57)【要約】【課題】収集される情報の正確性を向上させることが可能な情報収集システムおよび情報収集方法を提供する。【解決手段】実施形態に係る情報収集システムは、発信部と、受信部と、処理部と、を含む。前記発信部は、信号を発する。前記受信部は、信号を受信する。前記処理部は、前記受信部が受信した前記信号の強度から前記発信部と前記受信部との間の距離を算出する際に、第１期間の間に受信された前記信号について、それぞれの前記信号の強度から前記発信部と前記受信部との間の距離を算出する。前記処理部は、算出された複数の前記距離を平均化した平均距離を、前記発信部と前記受信部との間の距離として用いる。【選択図】図１
2020173275.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
信号を発する複数の発信部と、
前記複数の発信部から発せられた複数の前記信号を受信可能な受信部と、
前記受信部で受信した前記複数の信号が入力される処理部と、
前記複数の発信部が設けられた空間における前記受信部の所持者の複数の状態および前記状態同士の間の遷移確率を含む行動モデルを格納する格納部と、
を備え、
前記処理部は、前記格納部の前記行動モデルを参照し、前記行動モデル上において前記所持者のサンプルを確率遷移させ、当該確率遷移させた結果と前記複数の信号とを用いて前記行動モデル上に前記サンプルの分布を再度行い、前記所持者の前記状態の推定を行う情報収集システム。
【請求項２】
前記行動モデルは、それぞれの前記状態において、それぞれの前記発信部からの前記信号の強度と、当該強度が得られる確率と、を含み、
前記処理部は、それぞれの前記発信部からの前記信号について前記確率を求め、複数の前記確率の積によって得られる重み付け係数を用いて、前記行動モデル上に前記サンプルの分布を再度行う請求項１記載の情報収集システム。
【請求項３】
前記格納部は、さらに、前記空間において前記複数の発信部が設けられた位置を含むロケーションモデルを格納し、
前記処理部は、さらに、前記格納部の前記ロケーションモデルを参照し、前記ロケーションモデル上において前記サンプルを遷移させ、
前記処理部は、当該遷移させた結果と、前記行動モデルの前記確率遷移させた結果と、前記信号と、を用いて、前記行動モデル上および前記ロケーションモデル上に前記サンプルの分布を再度行い、前記所持者の前記状態および前記所持者の前記空間における位置の推定を行う請求項１または２に記載の情報収集システム。
【請求項４】
前記ロケーションモデルは、それぞれの前記発信部からの距離と前記信号の強度の関係についての情報を含み、
前記処理部は、前記サンプルの前記空間における位置に基づいて、それぞれの前記発信部に対して、前記位置における前記信号の強度と、それぞれの前記信号の強度の確率と、の関係を求め、
前記処理部は、それぞれの前記発信部に対して、当該関係と、前記受信部から入力された前記信号の強度と、を用いて、前記サンプルが前記位置に存在する確率を求め、複数の前記確率の積によって得られる重み付け係数を用いて、前記ロケーションモデル上に前記サンプルの分布を再度行う請求項３記載の情報収集システム。
【請求項５】
複数の発信部から信号を発し、
受信部において前記複数の発信部から発せられた複数の前記信号を受信し、
前記受信部で受信した前記複数の信号を処理部に入力し、
前記複数の発信部が設けられた空間における前記受信部の所持者の複数の状態および前記状態同士の間の遷移確率を含む行動モデルを参照し、前記行動モデル上において前記所持者のサンプルを確率遷移させ、当該確率遷移させた結果と前記複数の信号とを用いて前記行動モデル上に前記サンプルの分布を再度行い、前記所持者の前記状態の推定を行う情報収集方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、情報収集システムおよび情報収集方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
生産現場では、従来、作業者がどこでどのような作業を行ったかの情報を得るために、作業者に対して情報システムへの入力作業が求められていた。この負担を軽減するために、発信機と、当該発信機からの信号を受信可能な受信機と、を用いて、自動で情報の収集を行う手法が検討されている。
しかし、外乱などが多い生産現場でこの手法を用いる場合、受信機が正確に信号を受信することが困難となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】上村昭宏著、「ｉＢｅａｃｏｎハンドブック」、第１版、Ｃｒｅａｔｅｓｐａｃｅ社、２０１４年３月１５日
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明が解決しようとする課題は、収集される情報の正確性を向上させることが可能な情報収集システムおよび情報収集方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
実施形態に係る情報収集システムは、複数の発信部と、受信部と、処理部と、格納部と、を含む。
前記複数の発信部は、信号を発する。
前記受信部は、前記複数の発信部から発せられた複数の信号を受信可能である。
前記処理部は、前記受信部で受信した前記複数の信号が入力される。
前記格納部は、前記複数の発信部が設けられた空間における前記受信部の所持者の複数の状態および前記状態同士の間の遷移確率を含む行動モデルを格納する。
前記処理部は、前記格納部の前記行動モデルを参照し、前記行動モデル上において前記所持者のサンプルを確率遷移させ、当該確率遷移させた結果と前記複数の信号とを用いて前記行動モデル上に前記サンプルの分布を再度行い、前記所持者の前記状態の推定を行う。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】第１実施形態に係る情報収集システムを表す模式図である。
【図２】第１実施形態に係る情報収集システムで実行されるプログラムのフローチャートである。
【図３】第１実施形態に係る情報収集システムが用いられる生産現場の一例を表す模式図である。
【図４】時刻と、各時刻における受信部の受信信号の強度から算出された距離と、の一例を表す模式図である。
【図５】時刻と、各時刻における平均距離との関係を表す模式図である。
【図６】時刻と、各時刻における受信部の受信信号の強度から算出された距離と、の一例を表す模式図である。
【図７】第２実施形態に係る情報収集システムを表す模式図である。
【図８】第２実施形態に係る情報収集システムが用いられる生産現場の一例を表す模式図である。
【図９】第２実施形態に係る情報収集システムで実行されるプログラムのフローチャートである。
【図１０】生産現場における行動モデルの一例を表す模式図である。
【図１１】第３実施形態に係る情報収集システムで実行されるプログラムのフローチャートである。
【図１２】発信部からの信号強度と確率との関係の一例を表すグラフである。
【図１３】第３実施形態の変形例に係る情報収集システムで実行されるプログラムのフローチャートである。
【図１４】（ａ）サンプルが分布されたロケーションモデルの一例である。（ｂ）サンプルが分布された行動モデルの一例である。
【図１５】（ａ）発信部とサンプルとの間の距離と、当該距離において測定される信号強度と、の関係の一例を表すグラフである。（ｂ）受信部で受信される信号強度と、当該サンプルが実際にその場にいる確率と、の関係を表すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下に、本発明の各実施形態について図面を参照しつつ説明する。
また、本願明細書と各図において、既に説明したものと同様の要素には同一の符号を付して詳細な説明は適宜省略する。
【０００８】
（第１実施形態）
図１を用いて、第１実施形態に係る情報収集システムについて説明する。
図１は、第１実施形態に係る情報収集システム１００を表す模式図である。
図１に表すように、情報収集システム１００は、発信部１０と、受信部２０と、処理部３０と、格納部４０と、第１表示部５０と、入力部６０と、を含む。
【０００９】
発信部１０は、当該発信部１０のＩＤを含む信号を発する。発信部１０は、例えば、所定の時間ごとに信号を発するように設定される。発信部１０から発せられる信号は、指向性を有していてもよいし、無指向性であってもよい。例えば、発信部１０に、所望の方向に向いた放物面反射器を取り付ける、あるいは所望の方向以外を覆う電波吸収体を取り付けることで、所望の方向に選択的に信号を発することができる。
【００１０】
受信部２０は、発信部１０から発せられた信号を受信する。さらに、受信部２０は、信号を受信した際の強度を検出可能である。受信部２０は、受信した信号を、処理部３０に向けて出力する。
【００１１】
処理部３０は、受信部２０から入力された信号を、情報に変換する。これにより、発信部１０から発せられた信号に含まれる、発信部１０のＩＤおよび受信時刻などの情報が得られる。また、処理部３０は、受信部２０が受信した際の信号強度に基づいて、発信部１０と受信部２０との間の距離を算出できる。
【００１２】
格納部４０は、処理部３０における処理に必要な種々の情報を格納している。例えば、情報収集システム１００が、生産現場で用いられる場合、格納部４０には、例えば、当該生産現場の工程フロー、工程フローに含まれる工程、各工程で用いられる装置、各工程が実行される場所、各工程を実行する作業者、各工程で加工される対象物、などの情報が格納されている。
【００１３】
格納部４０に含まれる情報には、発信部１０の設置場所と関連付けられたものが含まれる。例えば、上述した生産現場の例では、工程が実行される場所には、当該場所に設置された発信部１０のＩＤに関する情報が含まれている。
【００１４】
このため、処理部３０は、受信部２０から入力された発信部１０のＩＤを用いて、当該ＩＤと関連付けられた工程や加工対象物、使用される装置などを格納部４０から抽出することができる。
【００１５】
処理部３０は、当該処理部３０における処理によって得られた情報や、格納部４０の参照によって得られた情報を、第１表示部５０に向けて出力する。第１表示部５０は、処理部３０から入力された情報を画面に表示させる。
このとき、第１表示部５０を見た管理者が、表示された情報に対して、入力部６０によって情報を入力してもよい。
【００１６】
発信部１０は、例えば、生産現場の各所に備え付けられたビーコンやＲＦＩＤ(Radio Frequency IDentifier)などである。あるいは、被加工材料や治具などの、固定されないものに付帯されたビーコンやＲＦＩＤなどでもよい。
受信部２０は、例えば、発信部１０からの信号を、Bluetooth（登録商標）を介して受信可能なタブレット端末やスマートフォンである。発信部１０がＲＦＩＤである場合、受信部２０には、ＲＦリーダが用いられる。受信部２０は、例えば、生産現場において、各工程を実行する作業者が所持している。
【００１７】
なお、上述した例において、発信部１０が配される対象と、受信部２０が配される対象と、を入れ替えることも可能である。
すなわち、上述した例において、作業者が発信部１０を所持していてもよい。この場合、受信部２０が、生産現場の各所や製造設備等などに備え付けられる。
あるいは、発信部１０が被加工材料や冶具などに付帯され、受信部２０が、生産現場の各所や製造設備などに備え付けられていてもよい。
【００１８】
処理部３０は、例えば、ソフトウェアが格納されたＣＰＵである。
格納部４０は、例えば、ハードディスクである。格納部４０は、ネットワークを介して処理部３０と接続されたものであってもよい。
第１表示部５０は、例えば、スマートフォンやタブレット、ＰＣなどの液晶ディスプレイである。
入力部６０は、例えば、キーボード、あるいはスマートフォンやタブレットなどのタッチパネルである。
【００１９】
次に、情報収集システム１００において実行されるプログラムについて、図２および図３を用いて説明する。
図２は、第１実施形態に係る情報収集システム１００で実行されるプログラムのフローチャートである。
図３は、第１実施形態に係る情報収集システム１００が用いられる生産現場の一例を表す模式図である。
【００２０】
図３に表す一例に係る生産現場では、複数の製造装置ＭＡ１〜ＭＡ４が設けられており、このうち製造装置ＭＡ２に発信部１０が取り付けられている。そして、作業者Ｅは、受信部２０を携帯してこれらの製造装置ＭＡ１〜ＭＡ４の周りを巡回している。
【００２１】
図３に表すように、作業者Ｅが受信部２０を携帯して移動しており、作業者Ｅが発信部１０から発せられる電波の到達範囲内に入ると、受信部２０で電波が受信される。このとき、ステップＳ２０１において、受信部２０は、発信部１０から受信した信号を、処理部３０に向けて出力する。発信部１０は、所定の時間ごとに信号を発信しており、受信部２０は、例えば、その信号を受信するたびに処理部３０に向けて出力する。
【００２２】
次に、ステップＳ２０２において、処理部３０は、受信部２０が受信した信号の強度から、発信部１０と受信部２０との間の距離ｄを算出する。
具体的には、処理部３０は、時刻ｔ０より前に受信したｘ回分の信号のそれぞれについて、発信部１０と受信部２０との間の距離ｄを算出する。そして、処理部３０は、時刻ｔ０を元に基準時刻ｓｔ０を設定し、算出された複数の距離ｄのうち、最小の距離ｄを、基準時刻ｓｔ０における発信部１０と受信部２０との間の基準距離ｓｄ（ｔ０）とする。処理部３０は、この基準距離ｓｄ（ｔ）を、基準時刻ｓｔにおける発信部１０と受信部２０との間の距離とする。
なお、基準時刻ｓｔとして、時刻ｔがそのまま設定されても良いし、時刻ｔに対して所定の演算を行うことで得られた時刻が設定されてもよい。
【００２３】
処理部３０は、他の時刻についてもこのステップＳ２０２を繰り返し実行する。すなわち、処理部３０は、時刻ｔ０より後の、時刻ｔ１、ｔ２、・・・ｔｉのそれぞれについて、基準時刻ｓｔ１、ｓｔ２、・・・ｓｔｉと、それに対応する発信部１０と受信部２０との間の基準距離ｓｄ（ｔ１）、ｓｄ（ｔ２）、・・・ｓｄ（ｔｉ）を求める。
【００２４】
次に、ステップＳ２０３において、処理部３０は、格納部４０を参照して、発信部１０のＩＤに対応する工程、装置、加工対象物などに関する情報を抽出する。
【００２５】
次に、ステップＳ２０４において、処理部３０は、ステップＳ２０２において算出された複数の基準距離ｓｄ（ｔ１）、ｓｄ（ｔ２）、・・・ｓｄ（ｔｉ）を用いて、発信部１０が設置された場所における受信部２０の所持者の滞在時間を算出する。
具体的には、処理部３０は、滞在時間を算出するための基準距離ｓｄｔに対する閾値ｄｔｈをあらかじめ保持している。処理部３０は、算出された基準距離ｓｄ（ｔ）が最初に閾値ｄｔｈ以下となった基準時刻と、算出された基準距離ｓｄ（ｔ）が閾値ｄｔｈ以下となった後であって閾値ｄｔｈを超えた基準時刻と、の差を滞在時間として算出する。基準距離ｓｄに対する閾値ｄｔｈは、管理者が予め設定することができる。
【００２６】
ステップ２０２〜２０４を図３に即して説明すると、受信部２０を携帯した作業者Ｅが製造装置ＭＡ１からＭＡ２に向けて移動すると、作業者Ｅの移動に合わせて算出される基準距離ｓｄ（ｔ）が短くなっていく。基準距離ｓｄ（ｔ）が短くなり、閾値ｄｔｈ以下になると、その基準時刻が処理部３０に記憶される。
その後、作業者Ｅが製造装置ＭＡ２から離反する方向に移動すると、作業者Ｅの移動に合わせて算出される基準距離ｓｄ（ｔ）が長くなっていく。基準距離ｓｄ（ｔ）が閾値ｄｔｈを超えると、その基準時刻が処理部３０に記憶され、閾値ｄｔｈ以下になった基準時刻との差から、生産装置ＭＡ２における滞在時間が算出される。
【００２７】
図３では、発信部１０が製造装置に取り付けられ、作業者Ｅが受信部２０を携帯している場合について説明していたが、発信部１０が、製造装置に代えて被加工材料などに取り付けられていてもよい。発信部１０が、被加工材料に取り付けられている場合、ステップＳ２０４で算出される滞在時間を、作業者Ｅが被加工材料に対して、作業者Ｅが搬送や加工などの作業を行っていた時間（ハンドリング時間）として扱うことも可能である。この場合、処理部３０は、算出された基準距離が最初に閾値以下となった基準時刻に、発信部１０が滞在していた工程や装置、倉庫などを、被加工材料の取得場所として記録してもよい。また、処理部３０は、算出された基準距離が閾値を超えた基準時刻に、発信部１０が滞在していた工程や装置、倉庫などを被加工材料が置かれた場所として記録してもよい。
【００２８】
次に、ステップＳ２０５において、処理部３０は、抽出された工程、装置、加工対象物などの情報、および滞在時間（被加工材料の場合は、ハンドリング時間）を、第１表示部５０に表示させる。
処理部３０は、さらに、格納部４０に格納された当該工程を含む工程フローを参照し、当該工程フローの進捗率などを算出して第１表示部５０に表示させてもよい。
【００２９】
以上で説明した第１実施形態に係る情報収集システム１００による作用および効果について説明する。
【００３０】
第１実施形態によれば、発信部１０から発せられた信号を受信部２０で所定の回数受信した後に、処理部３０がそれらの距離のうち最小の距離を求め、当該距離を基準時刻における発信部１０と受信部２０との間の距離とする。
このため、発信部１０から発せられる信号に対するノイズが大きい環境下で、発信部１０および受信部２０を用いる場合でも、発信部１０と受信部２０との間の距離の精度を高めることができる。
【００３１】
特に、発信部１０および受信部２０が建物の内部で用いられる場合、発信部１０から発せられた信号が、建物の内壁などで反射して受信部２０に到達する可能性がある。受信部２０が内壁などで反射された信号を受信した場合、発信部１０と受信部２０との間の距離が、実際よりも長く算出されてしまう可能性がある。
これに対して、本実施形態のように、算出された複数の距離のうち、最小の距離を発信部１０と受信部２０との間の距離とすることで、発信部１０と受信部２０との間の距離をより正確に求めることが可能となる。
従って、本実施形態に係る発明は、発信部１０および受信部２０が建物の内部で用いられる場合に、特に有用である。
【００３２】
また、本実施形態によれば、上述した方法で得られた距離を用いて、発信部１０が設けられた場所における受信部２０の滞在時間を算出するため、当該滞在時間の精度も高めることができる。
あるいは、本実施形態によれば、被加工材料の取得場所と載置場所、およびハンドリング時間をより正確に求めることができる。このため、被加工材料について、倉庫における在庫や、それぞれの工程における在庫、場所などの精度も高めることが可能である。
【００３３】
上述した本実施形態を用いることで、例えば生産現場などにおいて、作業者の情報の入力の手間を減らすことが可能となる。また、作業者が予定通りに所定の場所に滞在していたか、などを自動で記録・管理することが可能となる。
【００３４】
なお、上述した第１実施形態に係る情報収集システムの一例では、情報収集システムが１つの発信部１０および１つの受信部２０を含んでいる場合について説明した。しかし、本実施形態に係る情報収集システムは、この例に限らず、複数の発信部１０および複数の受信部２０を含み、それぞれの発信部１０と受信部２０との間で、上述したステップＳ２０１〜Ｓ２０５が行われるものであってもよい。
【００３５】
情報収集システムが、複数の発信部１０および複数の受信部２０を含む場合の一例として、複数の発信部１０のそれぞれが生産現場において互いに区別するべき位置に備え付けられ、複数の作業者のそれぞれが受信部２０を所持している場合が挙げられる。
または、発信部１０について、複数の発信部１０のそれぞれが、互いに異なる製造設備に備え付けられていてもよい。あるいは、複数の発信部１０の一部が、生産現場の各所に備え付けられ、他の一部が製造設備に備え付けられていてもよい。
同様に、受信部２０についても、複数の受信部２０のそれぞれが、互いに異なる被加工材料や冶具などに付帯されていてもよい。あるいは、複数の受信部２０の一部が、作業者に所持され、他の一部が被加工材料や冶具などに付帯されていてもよい。
これらの例において、発信部１０が配される対象と、受信部２０が配される対象と、を入れ替えることも可能である。
【００３６】
（変形例）
第１実施形態に係る情報収集システム１００においては、以下の方法を用いて発信部１０と受信部２０との間の距離を求めることも可能である。この方法について、図４〜図６を用いて説明する。
【００３７】
図４および図６は、時刻と、各時刻における受信部２０の受信信号の強度から算出された距離と、の一例を表す模式図である。
図５は、時刻と、各時刻における平均距離との関係を表す模式図である。
【００３８】
本方法におけるフローチャートは、図２と同様である。すなわち、ステップＳ２０１において、受信部２０は、発信部１０から受信した信号を、処理部３０に向けて出力する。
ただし、ステップＳ２０２およびＳ２０４における発信部１０と受信部２０との間の距離の算出方法が、先に説明した方法と異なる。
【００３９】
図４には、時刻ｔ０までに受信部２０で受信した信号強度を基に算出された距離ｄ（ｔ）の一例が表されている。
ステップＳ２０２において、処理部３０は、時刻ｔを基準として第１期間αの間に算出された複数の距離を選択し、これらの平均距離Ａｄ（ｔ）を算出する。より具体的な一例として、図４に表すように、処理部３０は、時刻ｔ０−αから時刻ｔ０までの間に算出された距離ｄ（ｔ０−α）から距離ｄ（ｔ０）までを平均化し、平均距離Ａｄ（ｔ０）を算出する。そして、処理部３０は、この平均距離Ａｄ（ｔ０）を、時刻ｔ０における発信部１０と受信部２０との間の距離として用いる。
処理部３０は、他の時刻ｔについても同様の計算を行い、各時刻ｔにおける平均距離Ａｄ（ｔ）を算出する。
【００４０】
図５には、図４の時刻ｔ１以降の距離ｄ（ｔ）を算出し、各時刻における平均距離Ａｄ（ｔ）を算出した結果の一例が表されている。
ステップＳ２０２では、図５に表すように、各時刻における平均距離Ａｄ（ｔ）が算出される。
【００４１】
その後のステップＳ２０４では、処理部３０は、図５に表すように、平均距離Ａｄ（ｔ）が最初に閾値ｄｔｈ以下となった時刻ｔ１と、平均距離Ａｄ（ｔ）が閾値ｄｔｈ以下となった後であって閾値ｄｔｈを超えた時刻ｔ２と、の時間差ｔ２−ｔ１を算出する。そして、処理部３０は、この時間差を、発信部１０が設けられた場所における作業者Ｅ（受信部２０）の滞在時間とする。
【００４２】
外乱などが多い生産現場で発信部１０を設置した場合、外乱によって受信信号の強度が大きく変動することがある。このため、このようなノイズを含んだ受信信号から算出された距離を、そのまま発信部１０と受信部２０との間の距離として用いると、距離が瞬間的に閾値を下回ったり上回ったりする。この結果、実際は発信部１０の近くに作業者Ｅがいないにも拘わらず作業者Ｅが滞在していると判定されたり、作業者Ｅが発信部１０の近くに滞在しているにも拘わらず作業者Ｅが離反したと判定されたりする可能性がある。
【００４３】
この点について、平均距離Ａｄ（ｔ）を時刻ｔにおける発信部１０と受信部２０との間の距離として用いることで、図５に表すように、外乱に起因する瞬間的なｄ（ｔ）の変動の影響が緩和される。このため、発信部１０が設けられた場所における作業者Ｅの滞在時間を、より正確に求めることが可能になる。
【００４４】
もし、距離の平均によっても十分に緩和できないほどノイズが大きい環境で発信部１０および受信部２０を使用する場合は、以下の各方法を用いてノイズを除去することも可能である。
【００４５】
１つ目の方法は、処理部３０が、時刻ｔ０における平均距離Ａｄ（ｔ０）を計算すると同時に、各距離の標準偏差σを求め、Ａｄ（ｔ０）±ｎσから外れている距離を除去した後に、改めて平均距離Ａｄ（ｔ０）を求める方法である。なお、ｎは、作業者が適宜設定することができる。
【００４６】
２つ目の方法は、時刻ｔ０における平均距離Ａｄ（ｔ０）を求める際に、１つ前の時刻における平均距離Ａｄ（ｔ−１）と規定値ＤＶとを用いる方法である。なお、規定値ＤＶは、受信部２０を携帯した作業者の移動速度を考慮して設定される値である。
時刻ｔ０を基準として第１期間αの間に算出された複数の距離のうち、Ａｄ（ｔ−１）±ＤＶから外れている値を除去し、残った値を平均化することで、時刻ｔ０における平均距離Ａｄ（ｔ０）が求められる。
【００４７】
３つ目の方法は、作業者と製造装置との間の距離の上限ｄｍａｘおよび下限ｄｍｉｎの少なくともいずれか一方を設定しておき、この範囲から外れた距離を除去して平均距離Ａｄ（ｔ）を求める方法である。
【００４８】
なお、図４に表す例では、平均距離Ａｄ（ｔ０）を算出する際に、時刻ｔ０を基準として、時刻ｔ０から第１期間αを遡り、その間に算出された距離ｄ（ｔ０−α）から距離ｄ（ｔ０）を用いた。
しかし、この第１期間αは、基準となる時刻よりも未来の時刻を含むものであってもよい。このような場合の一例を、図６に表す。
【００４９】
平均距離を算出する際に、図６に表すように、時刻ｔ−１を基準として第１期間α１の間に算出された複数の距離を用いてもよい。より具体的には、時刻ｔ−１から期間β遡った時刻ｔ−１−βと、時刻ｔ−１から期間γ未来の時刻ｔ−１＋γと、の間で算出された距離ｄ（ｔ−１−β）〜ｄ（ｔ−１＋γ）の平均距離Ａｄ（ｔ−１）を、時刻ｔ−１における発信部１０と受信部２０との間の距離として用いる。なお、時刻ｔ−１は、時刻ｔ０よりも第２期間α２（α２＞γ）遡った時刻である。時刻ｔ０よりも第２期間α２遡った時刻を基準として平均距離を算出するのは、時刻ｔ０よりも未来のデータが時刻ｔ０の時点では存在しないためである。
期間βおよびγは、それぞれ、例えば、α１／２に設定することができる。
【００５０】
このように、基準となる時刻ｔにおける平均距離Ａｄ（ｔ）を算出する際に、時刻ｔに対して未来の距離を用いることで、より正確に発信部１０と受信部２０との間の距離を求めることができるようになる。
【００５１】
また、さらに正確性を向上させるためには、受信部２０を携帯した作業者Ｅの動きに応じて、第１期間α１を調整することが望ましい。例えば、作業者Ｅがゆっくりと移動している場合は、第１期間α１が長くても、発信部１０と受信部２０との間の実際の距離はほとんど変化しないため、問題は生じにくい。しかし、作業者Ｅが素早く移動している場合、第１期間α１が長いと、例えば作業者Ｅが発信部１０に接近してきて滞在してから離反するまでの全期間の距離が平均化されてしまい、発信部１０と受信部２０との間の距離を正確に求めることが困難となる。
【００５２】
従って、作業者Ｅの動きが早くなるほど、第１期間α１を短くすることで、発信部１０と受信部２０との間の距離をより正確に求めることが可能となる。このような方法の一例として、加速度を検出できる受信部２０を用い、受信部２０で検出された加速度を利用することが考えられる。より具体的には、時刻ｔにおける加速度Ａ（ｔ）を受信部２０で検出し、処理部３０は、この加速度Ａ（ｔ）から受信部２０（作業者Ｅ）の速度Ｖ（ｔ）を算出する。そして、処理部３０は、速度Ｖ（ｔ）が早くなるほど、第１期間α１を短くして平均距離Ａｄ（ｔ）を算出する。
【００５３】
また、加速度Ａ（ｔ）を用いて、大きなノイズを含むデータを除去する（平均距離Ａｄ（ｔ）の計算から除外する）ことも可能である。例えば、速度Ｖ（ｔ）が所定の閾値Ｖｔｈ以下であって、かつ、距離ｄ（ｔ１）と、その直前に算出された距離ｄ（ｔ２）との差が所定の閾値ｄｔｈ以上である場合、当該距離ｄ（ｔ１）は大きなノイズを含むものとして除去する。こうすることで、より正確に発信部１０と受信部２０との間の距離を求めることが可能となる。
【００５４】
大きなノイズを含んだデータを除去する方法としては、速度Ｖ（ｔ）を用いる以外に、所定期間の間の加速度Ａ（ｔ）の平均や分散を、所定の閾値と比較する方法を用いてもよい。また、一般的に、人がほとんど動いていないとき、加速度Ａ（ｔ）の波長が短くなり、周期は大きくなる。そして、人が動いているときは、加速度Ａ（ｔ）の波長が長くなり、周期は小さくなる。この点を利用し、加速度Ａ（ｔ）の波長または周期を、所定の閾値と比較し、その結果を用いてノイズを含んだデータを除去してもよい。
【００５５】
（第２実施形態）
図７および図８を用いて、第２実施形態に係る情報収集システム２００について説明する。
図７は、第２実施形態に係る情報収集システム２００を表す模式図である。
図８は、第２実施形態に係る情報収集システム２００が用いられる生産現場の一例を表す模式図である。
【００５６】
第２実施形態に係る情報収集システム２００は、情報収集システム１００との比較において、図７に表すように、複数の発信部１１〜１３、第２表示部７０、および入力部８０をさらに含む。
なお、情報収集システム２００は、図７に表す発信部１０〜１３に加えて、より多くの発信部を含んでいてもよい。
【００５７】
図８に表す一例に係る生産現場では、複数の製造装置ＭＡ１〜ＭＡ４が設けられており、それぞれに発信部１０〜１３が取り付けられている。そして、作業者Ｅは、受信部２０を携帯してこれらの製造装置ＭＡ１〜ＭＡ４の周りを巡回している。
【００５８】
第２表示部７０は、例えば、タブレットなどが有する液晶ディスプレイである。入力部８０は、例えば、当該タブレットが有するタッチパネルである。
第２表示部７０および入力部８０は、例えば、生産現場内の作業者が携帯している。
【００５９】
次に、情報収集システム２００において実行されるプログラムについて、図９を用いて説明する。
図９は、第２実施形態に係る情報収集システム２００で実行されるプログラムのフローチャートである。
【００６０】
まず、受信部２０は、発信部１０〜１３から発せられた信号を受信する。なお、受信部２０は、常に全ての発信部１０〜１３からの信号を受信する必要は無い。受信部２０は、作業者Ｅが発信部１０〜１３が取り付けられた製造装置ＭＡ１〜ＭＡ４の周りを巡回している際に、発信部１０〜１３のうち受信部２０の近くに位置する少なくとも１つの発信部からの信号を受信できればよい。
【００６１】
受信部２０が信号を受信すると、ステップＳ４０１において、受信部２０は受信した信号を処理部３０に出力する。
【００６２】
次に、ステップＳ４０２において、処理部３０は、受信部２０が信号を受信した発信部と、受信部２０と、の間の距離を算出する。処理部３０は、それぞれの発信部と受信部２０との間の基準時刻における基準距離を、ステップＳ２０２で述べた方法と同様の方法で算出する。
【００６３】
すなわち、受信部２０が、例えば発信部１０〜１３からの信号を受信した際、処理部３０は、時刻ｔにおける、ｄ１０（ｔ）、ｄ１１（ｔ）、ｄ１２（ｔ）、およびｄ１３（ｔ）を算出する。そして、それぞれの発信部１０〜１３と受信部２０との間の距離について、ステップＳ２０２と同様の方法により、ｓｄ１０（ｔ）、ｓｄ１１（ｔ）、ｓｄ１２（ｔ）、およびｓｄ１３（ｔ）を算出する。
【００６４】
なお、ｄ１０（ｔ）、ｄ１１（ｔ）、ｄ１２（ｔ）、およびｄ１３（ｔ）は、それぞれ、発信部１０〜１３と受信部２０との間の距離である。また、ｓｄ１０（ｔ）、ｓｄ１１（ｔ）、ｓｄ１２（ｔ）、およびｓｄ１３（ｔ）は、それぞれ、発信部１０〜１３と受信部２０との間の基準距離である。
【００６５】
次のステップＳ４０３は、ステップＳ２０３と同様に行うことができる。すなわち、処理部３０は、格納部４０を参照して、信号を受信した発信部のＩＤに対応する工程、装置、加工対象物などに関する情報を抽出する。
受信部２０で、複数の発信部から発せられた信号を受信している場合、処理部３０は、これら複数の発信部の、それぞれのＩＤに対応する情報を抽出してもよい。
【００６６】
次に、ステップＳ４０４において、処理部３０は、ステップＳ４０２において算出された複数の基準距離ｓｄ１０（ｔ）、ｓｄ１１（ｔ）、ｓｄ１２（ｔ）、およびｓｄ１３（ｔ）を用いて、発信部が設置された場所における受信部２０の所持者の滞在時間を算出する。
受信部２０が複数の発信部からの信号を受信している場合、処理部３０は、複数の発信部のうち最も受信部２０との間の基準距離が短い発信部が在る場所に、作業者が滞在しているものとして扱う。すなわち、処理部３０は、複数の発信部のうち最も受信部２０との間の基準距離が短く、かつ算出された基準距離が閾値以下である時間を滞在時間として算出する。
【００６７】
発信部１０が被加工材料に取り付けられている場合は、滞在時間を、被加工材料に対するハンドリング時間として扱うこともできる。この場合、複数の発信部のうち最も受信部２０との間の基準距離が短い発信部が在る場所で、被加工材料に対する作業が行われているものとして扱う。すなわち、この場合、処理部３０は、複数の発信部のうち最も受信部２０との間の基準距離が短く、かつ算出された基準距離が閾値以下である時間を、被加工材料に対するハンドリング時間として算出する。
【００６８】
ステップＳ４０５は、ステップＳ２０５と同様に行うことができる。
また、本実施形態に係る情報収集システム２００は、複数の発信部を含んでいるため、受信部２０を携帯している者が、どの発信部の近くにいつ滞在を開始し、どの程度の時間滞在していたかを時系列で第１表示部５０に表示させることができる。
【００６９】
本実施形態では、さらに、ステップＳ４０４の後に、ステップＳ４０６において、処理部３０から第２表示部７０へ情報が送られ、第２表示部７０において情報の表示が行われる。第２表示部７０は、例えば作業者が携帯しており、当該作業者が現在行っている工程や使用している装置に関する情報、あるいは、その前後の工程などに関する情報を表示させることができる。また、このとき、第２表示部７０に情報を表示させるとともに、作業者に情報の入力を求める入力フォームを表示させてもよい。この場合、作業者は、入力部８０によって情報の入力を行う。
【００７０】
本実施形態によれば、情報収集システムが複数の発信部を含んでいるため、受信部２０の所持者が、発信部が設けられた空間において、どのように行動していたかを、第１実施形態に比べてより広範囲にわたって自動で取得することができる。
【００７１】
また、本実施形態によれば、受信部２０の所持者の移動経路を時系列で取得できるため、第１実施形態に比べて、当該所持者の行動をより詳細に自動で取得することができる。
【００７２】
なお、第１実施形態に係る情報収集システムが、本実施形態と同様に、第２表示部７０および入力部８０を含んでいてもよい。
【００７３】
（変形例）
第２実施形態に係る情報収集システム２００においても、第１実施形態に係る情報収集システム１００の変形例と同様の方法を採用することが可能である。すなわち、処理部３０は、時刻ｔを基準とする第１期間αにおける、発信部１０〜１３のそれぞれと受信部２０との間の平均距離Ａｄ１０（ｔ）、Ａｄ１１（ｔ）、Ａｄ１２（ｔ）、およびＡｄ１３（ｔ）を求め、これらの平均距離を発信部１０〜１３のそれぞれと受信部２０との間の距離としてもよい。
なお、平均距離Ａｄ１０（ｔ）〜Ａｄ１３（ｔ）は、それぞれ、発信部１０〜１３と受信部２０との間の平均距離である。
【００７４】
また、処理部３０は、発信部１０〜１３における滞在時間を算出する際、平均距離Ａｄ１０（ｔ）〜Ａｄ１３（ｔ）のうち最小の平均距離Ａｄｘ（ｔ）が、所定の閾値ｄｔｈ以下となった時刻ｔ１と、当該平均距離Ａｄｘ（ｔ）が閾値ｄｔｈ以下となった後であって閾値ｄｔｈを超えた時刻ｔ２と、の時間差ｔ２−ｔ１を算出する。そして、処理部３０は、この時間差を、当該最小の平均距離Ａｄｘ（ｔ）が得られた発信部ｘの場所における作業者Ｅ（受信部２０）の滞在時間とする。
【００７５】
発信部１０〜１３から発せられる信号に大きなノイズが含まれると、一時的に、発信部１０〜１３のそれぞれと受信部２０との間の遠近関係が逆転してしまう可能性がある。従って、遠近関係が逆転すると、作業者Ｅの滞在場所や滞在時間を正確に求めることができなくなる可能性がある。
【００７６】
この点について、上述したように、平均距離Ａｄ１０（ｔ）〜Ａｄ１３（ｔ）を用いることで、ノイズによる影響を軽減し、作業者Ｅの滞在場所や滞在時間をより正確に求めることが可能となる。
【００７７】
このとき、第１実施形態の変形例で述べたように、第１期間αを受信部２０で検出された加速度に応じて調整してもよい。また、現在時刻ｔ０よりも過去の時刻ｔ−１を基準として第１期間αの平均距離Ａｄ（ｔ−１）を算出してもよい。さらに、受信部２０の加速度や速度に応じて、大きなノイズ成分を含んだデータを除去してもよい。これらの方法を用いることで、発信部１０〜１３のそれぞれと受信部２０との間の距離をより一層正確に求めることが可能となる。
【００７８】
（第３実施形態）
第３実施形態に係る情報収集システムについて説明する。
第３実施形態に係る情報収集システムは、例えば、図７に表す第２実施形態に係る情報収集システム２００と同様の構成を有する。
【００７９】
本実施形態において、格納部４０は、受信部２０の所持者の状態に関する行動モデルが格納されている。この行動モデルは、例えば、有限状態マルコフ連鎖としてモデル化されている。
処理部３０は、受信部２０から得られた情報を用いて、この行動モデルに沿って、受信部２０の所持者の基準時刻における状態を推定する。
【００８０】
例えば生産現場では、受信部２０の所持者は作業者であり、行動モデルに含まれる状態は、作業者が行う作業である。この場合、行動モデルは、作業者がどのような作業を行うか、また、それらの作業はどのように遷移していくかがモデリングされたものである。
【００８１】
ここで、図１０を用いて具体的に説明する。
図１０は、生産現場における行動モデルの一例を表す模式図である。
図１０に表す例では、発信部２０を携帯した作業者は、積み込み、運搬、着工、完工、運搬、および倉庫搬入の一連の作業を繰り返す。各作業には、所定の単位時間が経過した後、それぞれの作業を繰り返し行っている確率および次の作業に遷移している確率が含まれている。
【００８２】
図１０（ａ）に表す例では、単位時間が経過した後に、その次の作業へ遷移している確率が１０％であり、その作業を継続して行っている確率が９０％であることを意味している。
【００８３】
図１１は、第３実施形態に係る情報収集システムで実行されるプログラムのフローチャートである。
【００８４】
まず、処理部３０は、格納部４０にアクセスし、行動モデルを参照する。参照する行動モデルは、システムの管理者によって指定される。あるいは、処理部３０は、受信部２０から処理部３０へ信号が入力された際に、その信号を発した発信部に関連付けられた工程が含まれる行動モデルを参照してもよい。
ここでは、一例として、処理部３０は、図１０（ａ）に表す行動モデルを参照したとする。
【００８５】
ステップＳ６０１において、処理部３０は、参照した行動モデル上にサンプルを分布させる。サンプルは、それぞれの作業に一様に分布させても良いし、各作業にランダムで分布させてもよい。このとき、分布させるサンプルの数が多いほど、推定の精度を向上させることができる。
【００８６】
ここで、図１０（ａ）に表す行動モデルに、サンプルを分布したときの一例を、図１０（ｂ）に表す。図１０（ｂ）に表す例では、５つのサンプルが配されている。
【００８７】
次に、ステップＳ６０２において、処理部３０は、行動モデル上に分布されたサンプルを確率遷移させる。一例として、行動モデル上に５つのサンプルを分布させ、これらのサンプルを確率遷移させた後の一例を図１０（ｃ）に表す。
続いて、ステップＳ６０３において、受信部２０で受信された信号を処理部３０に出力する。
【００８８】
次に、ステップＳ６０４において、処理部３０は、入力された信号を用いて、各サンプルの重み付け係数を計算する。
行動モデルには、各状態をおいて、発信部１０〜１４のそれぞれからどの程度の強度の信号が、どの程度の確率で入力されるかが含まれている。このため、各発信部からの信号を受信した際に、それぞれのサンプルが実際にその状態にある確率を計算することができる。
【００８９】
ここで、図１１および図１２に表す例を用いて具体的に説明する。
図１２は、発信部からの信号強度と確率との関係の一例を表すグラフである。
行動モデルには、積み込み作業に対して、例えば図１２に表すように、それぞれの発信部からの信号強度と確率との関係についての情報が含まれている。図１２（ａ）は、発信部１０からの信号強度と確率の関係であり、図１２（ｂ）は、発信部１１からの信号強度と確率の関係である。同様に、行動モデルには、発信部１２および１３からの信号強度と確率の関係も含まれている。
【００９０】
ここで、例えば、発信部１０および発信部１１からの信号の信号強度が図１２のそれぞれに表す破線であった場合、それぞれの関係において、当該信号強度の確率が得られる。この他、発信部１２および１３からの信号強度および確率も同様に得られる。これらの確率の積を計算することで、作業者が、実際に積み込み作業の作業場にいる確率が得られる。
【００９１】
本実施形態では、この確率を重み付け係数として扱う。図１０（ｃ）に表す例の場合、得られた確率を、積み込み作業の状態にあるサンプル１と２のそれぞれの重み付け係数とする。
同様にして、それぞれのサンプルに対して、重み付け係数を算出する。
【００９２】
次に、ステップＳ６０５において、算出された重み付け係数を用いて、行動モデル上に再度サンプルを分布させる。例えば、行動モデル上に分布させたサンプル数に、各サンプルで算出された重み付け係数を掛ける。そして、その結果の数のサンプルを、当該サンプルが存在する作業に配置させる。
【００９３】
図１０（ｃ）を例に説明すると、例えばサンプル１および２の重み付け係数がそれぞれ０．４である場合、これらの重み付け係数にサンプル数を掛けると、それぞれ２．０となる。また、サンプル３の重み付け係数が０．１５、サンプル４および５の重み付け係数がそれぞれ０．０５とすると、サンプル数との積は、それぞれ、０．７５、０．２５、および０．２５となる。このとき、例えば、少数第１位の四捨五入によりサンプル３における値を１とし、その他の値を０とする。
【００９４】
この結果、行動モデル上に再度サンプルされた後は、図１０（ｄ）に表すように、積み込み工程に合計４つのサンプルが配置され、運搬工程に１つのサンプルが配置される。このとき、もっともサンプル数が配された作業を、作業者が行っているものと推定することができる。
【００９５】
この後は、ステップＳ６０２〜Ｓ６０５が繰り返し行われる。これにより、それぞれの時刻において作業者がどの作業を行っている可能性が高いか推定することが可能である。また、ステップＳ６０５において、重み付け係数を用いてサンプルの分布を繰り返し行うため、より精度を高めることができる。
【００９６】
ステップＳ６０５で得られた推定結果は、例えば、ステップＳ４０５と同様にして、第１表示部５０に表示させてもよい。あるいは、ステップＳ６０２〜Ｓ６０５のそれぞれにおいて得られた結果を、逐次第１表示部５０に表示させてもよい。また、推定された作業と関連付けられた情報を、第２表示部６０に表示させてもよい。
【００９７】
本実施形態によれば、受信部２０で受信した信号を用いて、行動モデルに沿って、受信部２０の所持者の状態を推定する。このため、受信部２０で受信した信号にノイズが含まれていたり、発信部同士の信号が混信して受信部２０で信号が受信されたりした場合などでも、所持者の状態をより正確に求めることができる。
【００９８】
（変形例）
次に、第３実施形態の変形例について説明する。
本変形例では、格納部４０は、行動モデルに加えて、ロケーションモデルを含んでいる。
ロケーションモデルには、発信部の位置、各発信部からの距離と信号強度の関係、などの情報が含まれている。
【００９９】
図１３は、第３実施形態の変形例に係る情報収集システムで実行されるプログラムのフローチャートである。
【０１００】
まず、処理部３０は、格納部４０にアクセスし、所定の行動モデルおよびロケーションモデルを参照する。
【０１０１】
ステップＳ８０１において、処理部３０は、参照した行動モデル上およびロケーションモデル上にサンプルを分布させる。サンプルは、それぞれのモデル上に一様に分布させても良いし、ランダムでサンプルを分布させてもよい。このとき、分布させるサンプルの数が多いほど、推定の精度を向上させることができる。
【０１０２】
ステップＳ８０１を行った後の具体的な一例を、図１４に表す。図１４（ａ）は、サンプルが分布されたロケーションモデルの一例であり、図１４（ｂ）は、サンプルが分布された行動モデルの一例である。このとき、行動モデル上に分布されたそれぞれのサンプルと、ロケーションモデル上に分布されたそれぞれのサンプルとは、対応関係を有している。例えば、行動モデル上に分布されたサンプル１は、ロケーションモデル上に分布されたサンプル１と対応している。
【０１０３】
次に、ステップＳ８０２において、処理部３０は、行動モデル上およびロケーションモデル上に分布されたサンプルを遷移させる。前述した通り、行動モデル上では、サンプルは、単位時間ごとに確率遷移する。一方で、ロケーションモデル上では、例えば、サンプルは単位時間ごとにランダムウォークを行う。
【０１０４】
次に、ステップＳ８０３において、受信部２０で受信された信号を処理部３０に出力する。
続いて、ステップＳ８０４において、処理部３０は、入力された信号を用いて、各サンプルの重み付け係数を計算する。
【０１０５】
前述した通り、行動モデルには、各作業を行っている際に、発信部のそれぞれからどの程度の強度の信号が、どの程度の確率で受信されるかが含まれている。また、ロケーションモデルには、発信部の位置、各発信部からの距離と信号強度との関係、についての情報が含まれている。
このため、各発信部からの信号を受信した際に、それぞれのサンプルについて、受信部２０の所持者が実際にその状態にある確率、および受信部２０の所持者が実際にその場にいる確率、を算出することができる。
【０１０６】
具体的に、図１５を例に挙げて説明する。
図１５（ａ）は、発信部１０とサンプルとの間の距離と、当該距離において測定される信号強度と、の関係の一例を表すグラフである。図１５（ｂ）は、図１５（ａ）の例における、受信部２０で受信される信号強度と、当該サンプルが実際にその場にいる確率と、の関係を表すグラフである。
図１５（ａ）において、縦軸は信号強度であり、横軸は距離である。図１５（ｂ）において、縦軸は確率密度であり、横軸は信号強度である。
【０１０７】
図１５（ａ）の黒点の位置にサンプルが存在するとした場合、当該サンプルが実際にその場にいる確率は、図１５（ｂ）に表すように、図１５（ａ）の黒点の位置をピークとする正規分布で表すことができる。
【０１０８】
この図１５に表す例において、受信部２０で受信した発信部１０からの信号強度が、図１５（ｂ）の２点鎖線で表される強度であった場合、図１５（ｂ）の確率分布から、作業者が実際にそのサンプルの位置にいる確率が得られる。
同様に、他の全ての発信部からの信号強度を用いて、それぞれの他の発信部に対して、作業者が実際にそのサンプルの位置にいる確率を求める。
その後、得られた確率を全て掛け合わせることで、作業者が実際にそのサンプルの位置にいる、ロケーションモデルによる確率が得られる。
【０１０９】
一方、行動モデル上における確率は、ステップＳ６０４の説明で述べた方法と同様の方法により得られる。
最後に、ロケーションモデルにより得られた確率と、行動モデルにより得られた確率を掛けることで、実際に作業者が、当該サンプルの作業を行い、当該サンプルの位置にいる確率が得られる。
これを全てのサンプルに対して行い、各サンプルの重み付け係数を得る。
【０１１０】
次に、ステップＳ８０５において、ステップＳ６０５と同様の方法により、算出された重み付け係数を用いて、行動モデル上およびロケーションモデル上に再度サンプルを分布させる。
【０１１１】
本変形例によれば、行動モデルに加え、さらにロケーションモデルに沿って、受信部２０の所持者の状態および位置を推定する。所持者の状態および位置をより正確に求めることが可能となる。
【０１１２】
以上、本発明のいくつかの実施形態を例示したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更などを行うことができる。これら実施形態やその変形例は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。また、前述の各実施形態は、相互に組み合わせて実施することができる。
【符号の説明】
【０１１３】
１０…発信部  ２０…受信部  ３０…処理部  ４０…格納部  ５０…第１表示部  ６０…入力部  ７０…第２表示部  ８０…入力部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
2020173275.tif 000013
【図１２】
2020173275.tif 000014
【図１３】
2020173275.tif 000015
【図１４】
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【図１５】
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