(57)【要約】  センサデータ入力装置（１０）は、作業主体の作業をセンサで計測することによって生成される時系列のセンサ値を示すセンサデータ列であって、作業主体が作業を複数回にわたって反復的に実施するときに各反復に対応して生成されるセンサデータ列を取得する。クラスデータ生成器（２０）は、各センサデータ列に含まれるセンサ値に基づいて各センサデータ列を時間的に分割した複数の区間と、各区間に含まれるセンサ値の時間的変化のタイプを示す各区間のクラスとを決定し、各センサデータ列に対して、当該センサデータ列の各区間及び各クラスを示す第１のクラスデータ列を生成する。クラスデータリンカ（４０）は、複数の第１のクラスデータ列の間で同じクラスを有して互いに対応する各区間を互いに関連付ける。判定器（５０）は、互いに関連付けられた各区間の特性値を算出する。
2019229943.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の作業主体によって実施される一連の複数の動作からなる作業を分析する作業分析装置であって、
前記作業主体の作業をセンサで計測することによって生成される時系列のセンサ値を示すセンサデータ列であって、前記作業主体が前記作業を複数回にわたって反復的に実施するときに各反復に対応して生成される複数のセンサデータ列を取得するセンサデータ入力装置と、
前記各センサデータ列に含まれる前記センサ値に基づいて前記各センサデータ列を時間的に分割した複数の区間と、前記各区間に含まれる前記センサ値の時間的変化のタイプを示す前記各区間のクラスとを決定し、前記複数のセンサデータ列のそれぞれに対して、当該センサデータ列の前記各区間及び前記各クラスをそれぞれ示す複数の第１のクラスデータ列を生成するクラスデータ生成器と、
前記複数の第１のクラスデータ列に基づいて、前記複数の第１のクラスデータ列の間で同じクラスを有して互いに対応する前記各区間を互いに関連付けるクラスデータリンカと、
前記クラスデータリンカによって互いに関連付けられた前記各区間の特性値を算出する判定器とを備えた、
作業分析装置。
【請求項２】
前記クラスデータ生成器は、
前記複数のセンサデータ列に基づいて、前記各区間に含まれる前記センサ値の標準的な時間的変化をそれぞれ示し、複数の前記クラスにそれぞれ対応する複数の標準パターンを生成し、
前記複数の標準パターンを用いて前記複数の第１のクラスデータ列を生成する、
請求項１記載の作業分析装置。
【請求項３】
前記クラスデータ生成器は、前記複数のセンサデータ列を用いて機械学習を行い、所定の評価基準を満たすように前記複数の標準パターンを生成する、
請求項２記載の作業分析装置。
【請求項４】
前記クラスデータ生成器は、
前記複数のセンサデータ列のそれぞれに対して、当該センサデータ列の前記各区間及び前記各クラスをそれぞれ示す複数の第２のクラスデータ列の初期値を生成する第１分類器と、
前記複数のセンサデータ列及び前記複数の第２のクラスデータ列に基づいて前記複数の標準パターンを生成する標準パターン生成器と、
前記複数の標準パターンを用いて、前記複数のセンサデータ列のそれぞれに対して、当該センサデータ列の前記各区間及び前記各クラスをそれぞれ示す複数の第３のクラスデータ列を生成する第２分類器と、
前記各第３のクラスデータ列が所定の評価基準を満たさないとき、前記各第３のクラスデータ列で前記各第２のクラスデータ列を更新する一方、前記各第３のクラスデータ列が前記評価基準を満たすとき、前記各第３のクラスデータ列を前記各第１のクラスデータ列として生成するクラスデータ評価器とを備え、
前記クラスデータ生成器は、前記各第３のクラスデータ列が前記評価基準を満たすまで、前記標準パターン生成器による前記複数の標準パターンの生成と、前記第２分類器による前記各第３のクラスデータ列の生成と、前記クラスデータ評価器による前記各第２のクラスデータ列の更新とを繰り返す、
請求項２記載の作業分析装置。
【請求項５】
前記第１分類器は、
前記複数のセンサデータ列のそれぞれを、前記クラスの個数に等しい個数の区間であって、互いに等しい長さを有する複数の区間に分割し、
前記複数のセンサデータ列のそれぞれについて、当該センサデータ列を分割した複数の区間を、前記各区間の時間的な順序に基づいて、複数の前記クラスのうちのいずれか１つに分類し、
これにより、前記複数の第２のクラスデータ列の初期値を生成する、
請求項４記載の作業分析装置。
【請求項６】
前記クラスデータ評価器は、前記各第３のクラスデータ列と前記各第２のクラスデータ列との類似度を算出し、前記類似度が第１のしきい値を上回るとき、前記各第３のクラスデータ列が前記所定の評価基準を満たすと決定する、
請求項４又は５記載の作業分析装置。
【請求項７】
前記クラスデータ生成器は、各時刻における前記センサ値の確率分布として前記各標準パターンを生成する、
請求項２〜６のいずれか１つに記載の作業分析装置。
【請求項８】
前記判定器は、前記各区間の特性値に基づいて、前記各区間における前記作業主体の動作を改善する必要があるか否かを判定する、
請求項１〜７のいずれか１つに記載の作業分析装置。
【請求項９】
前記判定器は、
前記各区間の特性値として、前記クラスデータリンカによって互いに関連付けられた前記区間の個数を示すカウント値を算出し、
第２のしきい値を下回る前記カウント値を有する区間が存在するとき、当該区間における前記作業主体の動作を改善する必要があると判定する、
請求項８記載の作業分析装置。
【請求項１０】
前記判定器は、
前記各区間の特性値として、前記クラスデータリンカによって互いに関連付けられた前記各区間の長さの変動を示す変動係数を算出し、
第３のしきい値を上回る前記変動係数を有する区間が存在するとき、当該区間における前記作業主体の動作を改善する必要があると判定する、
請求項８又は９記載の作業分析装置。
【請求項１１】
前記作業分析装置は、前記作業のモードを入力するモード入力装置を備え、
前記判定器は、前記クラスデータリンカによって互いに関連付けられた前記各区間と、前記モードとに基づいて、前記各区間の特性値を算出する、
請求項１〜１０のいずれか１つに記載の作業分析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、所定の作業主体によって実施される一連の複数の動作からなる作業を分析する作業分析装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
製造業などにおいて、作業工程の改善による生産性の向上は重要な課題であり、そのためにＩＥ（Industrial Engineering）と呼ばれる工学的手法がある。ＩＥにより作業工程を改善するためには、まず現状分析として作業の所要時間を計測することが必要である。ここでは、作業主体が一連の要素作業（目的をもった動作のひと区切り）からなるサイクルを繰り返し行う作業を分析対象とする。分析者は、要素作業ごとに計測した所要時間を用いて、要素作業ごとの標準作業時間、複数のサイクル間での所要時間のばらつき、などといった特性値を算出する。これにより、分析者は、改善を要する要素作業を判定し、作業の見直し又は製造ラインの改善を行うことで、生産性の向上を図ることができる。【０００３】
所要時間を計測することによる作業分析は、一般的には、分析者がストップウォッチ及び／又はビデオカメラなどを用いることで行われている。分析者は複数のサイクルにおける要素作業ごとの所要時間を目視で計測する必要があるので、膨大な時間と労力がかかる。これに対して、作業分析に要する時間を短縮することを目的とした様々な作業分析装置が提案されている。【０００４】
例えば特許文献１は、作業が実行されるべき位置と作業の検出対象の位置との位置関係を表すパラメータに基づいて、実行された作業の始点及び終点を特定する作業分析システムを開示している。特許文献１のシステムは、作業が実行されるべき位置を予め定義した作業位置情報（すなわち、予め設計されたテンプレート）と、作業の検出対象の位置から取得された位置情報（すなわち、作業主体の作業から計測されたセンサデータ）とを比較することで、各時刻での要素作業を分類する。さらに、特許文献１のシステムは、要素作業の開始時刻と終了時刻とを特定することで、要素作業の作業時間を算出する。さらに、特許文献１のシステムは、各要素作業の作業時間と、予め設計された要素作業ごとの標準作業時間とを比較することで、各要素作業が改善を要するか否かを判定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１５−１９７８４７号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Da-Fei Feng and Russell F. Doolittle, "Progressive sequence alignment as a prerequisite to correct phylogenetic trees", Journal of Molecular Evolution, vol. 25, pp. 351-360, 1987
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１のシステムでは、各時刻における要素作業を分類するためのテンプレート、及び、各要素作業が改善を要するか否かを判定するための標準作業時間、などを予め設計する必要があった。すなわち、特許文献１のシステムは、テンプレート及び標準作業時間などが未知の状態では使用することができないので、事前の設計に時間と労力がかかる。また、予め設計したテンプレート及び標準的な作業時間などを記録しておくために、メモリの使用量が増加するという問題がある。さらに、作業主体が作業の手順を誤り、要素作業を繰り返した場合又はスキップした場合などに、複数のサイクル間で対応する要素作業が不定となり、要素作業ごとの標準作業時間及びばらつきなどを算出できなくなるという問題がある。【０００８】
本発明の目的は、上述の問題を解決し、予めテンプレート及び標準作業時間などを設計することを必要とせず、また、作業主体が作業の手順を誤った場合にも、分析対象の作業から計測されたセンサデータのみに基づいて要素作業ごとの標準作業時間及びばらつきといった特性値を算出できる作業分析装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の一態様に係る作業分析装置によれば、
所定の作業主体によって実施される一連の複数の動作からなる作業を分析する作業分析装置であって、
前記作業主体の作業をセンサで計測することによって生成される時系列のセンサ値を示すセンサデータ列であって、前記作業主体が前記作業を複数回にわたって反復的に実施するときに各反復に対応して生成される複数のセンサデータ列を取得するセンサデータ入力装置と、
前記各センサデータ列に含まれる前記センサ値に基づいて前記各センサデータ列を時間的に分割した複数の区間と、前記各区間に含まれる前記センサ値の時間的変化のタイプを示す前記各区間のクラスとを決定し、前記複数のセンサデータ列のそれぞれに対して、当該センサデータ列の前記各区間及び前記各クラスをそれぞれ示す複数の第１のクラスデータ列を生成するクラスデータ生成器と、
前記複数の第１のクラスデータ列に基づいて、前記複数の第１のクラスデータ列の間で同じクラスを有して互いに対応する前記各区間を互いに関連付けるクラスデータリンカと、
前記クラスデータリンカによって互いに関連付けられた前記各区間の特性値を算出する判定器とを備える。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の一態様に係る作業分析装置によれば、予めテンプレート及び標準作業時間などを設計することを必要とせず、また、作業主体が作業の手順を誤った場合にも、分析対象の作業から計測されたセンサデータのみに基づいて要素作業ごとの標準作業時間及びばらつきといった特性値を算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施の形態１に係る作業分析装置の構成の一例を示す図である。
【図２】本発明の実施の形態１に係るクラスデータ生成器の構成の一例を示す図である。
【図３】本発明の実施の形態１に係る作業分析装置の使用例を説明する図である。
【図４】本発明の実施の形態１に係るセンサによって計測されるセンサ値の一例を示す図である。
【図５】本発明の実施の形態１に係るセンサデータ記憶装置に記憶されるセンサデータ列のデータ構造を説明するための図である。
【図６】本発明の実施の形態１に係るセンサデータ記憶装置に記憶されるセンサデータ列を時系列グラフで示す図である。
【図７】本発明の実施の形態１に係る第１分類器により生成されるクラスデータ列のデータ構造を説明するための図である。
【図８】本発明の実施の形態１に係る第１分類器により生成されるクラスデータ列を時系列グラフで示す図である。
【図９】本発明の実施の形態１に係る標準パターン生成器により生成される標準パターンのデータ構造を説明するための図である。
【図１０】本発明の実施の形態１に係る標準パターン生成器により生成される標準パターンを時系列グラフで示す図である。
【図１１】本発明の実施の形態１に係る第２分類器により生成されるクラスデータ列のデータ構造を説明するための図である。
【図１２】本発明の実施の形態１に係る第２分類器により生成されるクラスデータ列を時系列グラフで示す図である。
【図１３】本発明の実施の形態１に係るクラスデータリンカにより生成されるリンクデータ値のデータ構造を説明するための図である。
【図１４】本発明の実施の形態１に係るクラスデータリンカにより生成されるリンクデータ値を時系列グラフで示す図である。
【図１５】本発明の実施の形態１に係る判定器により算出される特性値及び判定データのデータ構造を説明するための図である。
【図１６】本発明の実施の形態１に係る判定器により算出される判定データを時系列グラフで示す図である。
【図１７】本発明の実施の形態１に係る作業分析装置の動作を示すフローチャートである。
【図１８】本発明の実施の形態１に係る作業分析装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図１９】本発明の実施の形態１に係る作業分析装置のハードウェア構成の別の例を示す図である。
【図２０】本発明の実施の形態２に係る作業分析装置の構成の一例を示す図である。
【図２１】本発明の実施の形態２に係るクラスデータリンカにより生成されるリンクデータ値のデータ構造を説明するための図である。
【図２２】本発明の実施の形態２に係るクラスデータリンカにより生成されるリンクデータ値を時系列グラフで示す図である。
【図２３】本発明の実施の形態２に係る判定器により算出される特性値及び判定データのデータ構造を説明するための図である。
【図２４】本発明の実施の形態２に係る判定器により算出される判定データを時系列グラフで示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
実施の形態１．
図１は、本発明の実施の形態１における作業分析装置１の構成の一例を示す図である。作業分析装置１は、所定の作業主体によって実施される一連の複数の動作からなる作業を分析する。本明細書において、作業主体は、１人もしくは複数人の人物、１つもしくは複数の機械、又はそれらの組み合わせであってもよく、本明細書では、１人の人物の場合を参照して説明する。作業分析装置１は、例えば、センサ２及び表示装置３とともに、工場などにおける何らかの端末装置に搭載される。
【００１３】
図１を参照して、作業分析装置１の全体構成について述べる。作業分析装置１は、センサデータ入力装置１０と、センサデータ記憶装置３１と、クラスデータ生成器２０と、クラスデータリンカ４０と、判定器５０とを備える。さらに、作業分析装置１には、センサ２と、表示装置３とが接続される。作業分析装置１は、センサ２によって計測されたデータを用いて作業を分析し、分析した結果を表示装置３に表示する。
【００１４】
図２は、本実施の形態に係るクラスデータ生成器２０の構成の一例を示す図である。図２を参照して、クラスデータ生成器２０の構成について述べる。クラスデータ生成器２０は、第１分類器２１と、クラスデータ記憶装置３２と、標準パターン生成器２２と、第２分類器２３と、クラスデータ評価器２４とを備える。
【００１５】
図３は、本実施の形態に係る作業分析装置の使用例を説明する図である。本実施の形態において、作業主体１００は、一連の複数の動作からなる作業であるサイクル作業を複数回にわたって反復的に実施する。センサ２は、各１回のサイクル作業が開始されてから終了されるまでの時間であるサイクル区間において動作する。センサ２は、サイクル区間においてサイクル作業を計測することによって生成（検出）される時系列のセンサ値を出力する。センサ２は例えばデプスセンサであり、作業主体１００の左手１０１と右手１０２とによるサイクル作業を撮影できるように配置される。センサ２は、例えば、特定のパターンで赤外線を発光する光源と、対象物が反射した赤外線を受光する撮像素子とを備え、対象物までの深度を画素値として有する深度画像データを生成する。さらに、センサ２は、深度画像データから、作業主体１００の左手１０１及び右手１０２の高さ位置をそれぞれ検出し、これらの高さ位置をセンサ値として２００ミリ秒毎に出力する。なお、デプスセンサの具体例としては、Ｋｉｎｅｃｔ（登録商標）といった既存のデプスセンサが挙げられる。深度画像データから手の位置を検出するための処理は、デプスセンサで利用される既存の処理を用いることができる。
【００１６】
図４は、本実施の形態に係るセンサ２によって出力されるセンサ値の一例を示す図である。図４において、横軸は、センサ値を取得した時刻を示し、縦軸は、センサ値、すなわち、センサ値によって表される左手１０１及び右手１０２の高さ位置の座標値を示す。本実施の形態では、センサ値は、作業主体１００の左手１０１及び右手１０２の高さ位置であるので、２次元の値となる。
【００１７】
なお、本実施の形態においては、センサ２としてデプスセンサを使用した場合について説明するが、これに限定されるものではなく、作業主体の作業を計測してセンサ値を生成できるセンサであればよい。デプスセンサ以外であれば、例えば、ビデオカメラ、３次元加速度センサ、３次元角速度センサ、などを使用可能である。また、本実施の形態においては、作業主体の右手及び左手の位置を検出対象とするが、これに限定されるものではなく、作業主体の頭部位置、身体における複数の関節の角度、あるいは作業主体の生態情報（例えば心拍及び呼吸）を検出対象としてもよい。
【００１８】
次に、本実施の形態に係る作業分析装置１の各構成要素の動作について述べる。
【００１９】
センサデータ入力装置１０は、複数のサイクル作業において、センサ２から出力される時系列のセンサ値をそれぞれ示すセンサデータ列ｘｄを取得する。各センサデータ列ｘｄは、作業主体のサイクル作業をセンサ２で計測することによって生成される時系列のセンサ値をそれぞれ示し、作業主体がサイクル作業を複数回にわたって反復的に実施するときに各反復に対応して生成される。
【００２０】
ここで、ｄは、複数のサイクル作業のそれぞれを識別するための番号であり、１からＤまでの整数である。Ｄは、複数のサイクル作業の反復回数である。本実施の形態において、センサデータ列ｘｄ＝｛ｘｄ（１），ｘｄ（２），…，ｘｄ（Ｎ（ｄ））｝である。ここで、ｘｄ（ｎ）は、サイクル作業ｄにおいてｎ番目に出力されたセンサ値である。また、Ｎ（ｄ）は、サイクル作業ｄのサイクル区間において出力されたセンサ値の個数である。
【００２１】
例えば、サイクル作業ｄのサイクル区間の長さが１０秒であった場合、上述したように、本実施の形態では、センサ２は２００ミリ秒毎にセンサ値を出力するので、センサ値の個数Ｎ（ｄ）は５０個となる。
【００２２】
次に、本実施の形態に係るセンサデータ記憶装置３１について述べる。センサデータ記憶装置３１は、センサデータ入力装置１０によって取得された複数のセンサデータ列を記憶する。図５は、本実施の形態に係るセンサデータ記憶装置３１に記憶されたセンサデータ列のデータ構造を説明するための図である。図５を参照すると、センサデータ記憶装置３１は、Ｄ＝４回のサイクル作業で取得されたセンサデータ列を記憶している。上述したように、各センサデータ列には、センサデータ列が取得されたサイクル作業の番号ｄが割り当てられている。ここで、本実施の形態ではセンサ値は２次元の値であるので、センサデータ記憶装置３１はセンサ値ｘｄ（ｎ）を２個の値として記憶している。図６は、図５に示した複数のセンサデータ列を時系列グラフで示す図である。図６の各段（ａ）〜（ｄ）において、横軸は、サイクル作業ｄにおいて時系列のセンサ値が出力された番号ｎを示し、縦軸はセンサ値を示す。
【００２３】
次に、本実施の形態に係るクラスデータ生成器２０について述べる。クラスデータ生成器２０は、複数のサイクル作業においてセンサデータ入力装置１０によって取得された複数のセンサデータ列ｘｄに基づいて、複数のセンサデータ列ｘｄにそれぞれ対応し、所定の評価基準を満たす複数のクラスデータ列ｓｄを生成して出力する。詳しくは、クラスデータ生成器２０は、各センサデータ列ｘｄに含まれるセンサ値に基づいて各センサデータ列ｘｄを時間的に分割した複数の区間と、各区間に含まれるセンサ値の時間的変化のタイプを示す各区間のクラスとを決定する。さらに、クラスデータ生成器２０は、複数のセンサデータ列ｘｄのそれぞれに対して、当該センサデータ列ｘｄの各区間及び各クラスをそれぞれ示す複数のクラスデータ列ｓｄを生成する。
【００２４】
クラスデータ列ｓｄにおいて、センサデータ列ｘｄと同様に、ｄは複数のサイクル作業のそれぞれを識別するための番号であり、１からＤまでの整数である。ここで、クラスデータ列ｓｄ＝｛ｓｄ，１，ｓｄ，２，…，ｓｄ，ｍ，…，ｓｄ，Ｍ（ｄ）｝である。Ｍ（ｄ）は、センサデータ列ｘｄを分割した区間の個数である。ｍは、分割された複数の区間のそれぞれを識別するための番号であり、１からＭ（ｄ）までの整数である。ｓｄ，ｍは、センサデータ列ｘｄを分割したｍ番目の区間におけるクラスデータ列の要素であり、ｓｄ，ｍ＝｛ａｄ，ｍ，ｂｄ，ｍ，ｃｄ，ｍ｝である。ａｄ，ｍは、センサデータ列ｘｄを分割したｍ番目の区間の開始番号であり、ｂｄ，ｍは、センサデータ列ｘｄを分割したｍ番目の区間の長さであり、ｃｄ，ｍは、センサデータ列ｘｄを分割したｍ番目の区間を分類したクラス番号である。クラスデータ列ｓｄ，ｍ＝｛ａｄ，ｍ，ｂｄ，ｍ，ｃｄ，ｍ｝を用いることで、例えば、センサデータ列ｘｄを分割したｍ番目の区間に含まれる時系列のセンサ値ｘｄ，ｍは、ｘｄ，ｍ＝｛ｘｄ（ａｄ，ｍ），ｘｄ（ａｄ，ｍ＋１），…，ｘｄ（ａｄ，ｍ＋ｂｄ，ｍ−１）｝と表すことができる。すなわち、センサデータ列ｘｄ＝｛ｘｄ，１，ｘｄ，２，…，ｘｄ，Ｍ（ｄ）｝であり、センサデータ列ｘｄを分割した最初の区間の開始番号ａｄ，１＝１であり、センサデータ列ｘｄを分割した最後の区間の開始番号ａｄ，Ｍ（ｄ）＝Ｎ（ｄ）−ｂｄ，Ｍ（ｄ）＋１である。
【００２５】
前述したように、本実施の形態に係るクラスデータ生成器２０は、第１分類器２１と、クラスデータ記憶装置３２と、標準パターン生成器２２と、第２分類器２３と、クラスデータ評価器２４とを備える。次に、クラスデータ生成器２０の各構成要素について説明する。
【００２６】
まず、本実施の形態に係る第１分類器２１について述べる。第１分類器２１は、複数のセンサデータ列ｘｄのそれぞれに対して、クラスデータ列ｓｄの初期値を算出してクラスデータ記憶装置３２に記憶する。詳しくは、第１分類器２１は、複数のセンサデータ列ｘｄのそれぞれを、クラスの個数Ｊに等しい個数の区間であって、可能な限り互いに等しい長さを有する複数の区間に分割する。すなわち、センサデータ列ｘｄを分割した区間の個数Ｍ（ｄ）＝Ｊである。また、第１分類器２１は、複数のセンサデータ列ｘｄのそれぞれについて、当該センサデータ列ｘｄを分割した複数の区間を、各区間の時間的な順序に基づいて、複数のクラスのうちのいずれか１つに分類する。例えば、分割されたｍ番目の区間にクラス番号ｃｄ，ｍ＝ｍのクラスが割り当てられる。従って、本実施の形態では、第１分類器２１は、これらの区間及びクラスにより、クラスデータ列の初期値を生成する。
【００２７】
図７は、本実施の形態に係る第１分類器２１により生成されるクラスデータ列のデータ構造を説明するための図である。図７は、Ｄ＝４回のサイクル作業で取得されたセンサデータ列に基づいて生成されたクラスデータ列の初期値を示す。また、クラスの個数Ｊ＝６であり、各センサデータ列ｘｄは、可能な限り互いに等しい長さの６個の区間に分割されている。図８は、図７で示したクラスデータ列を時系列グラフで示す図である。図８の各段（ａ）〜（ｄ）において、横軸は、図６と同様に、サイクル作業ｄにおいて時系列のセンサ値が出力された番号ｎであり、数字「１」〜「６」をそれぞれ含む矩形は、センサデータ列ｘｄを分割した各区間［ａｄ，ｍ，ａｄ，ｍ＋ｂｄ，ｍ−１］を表す。また、各区間に記述された数字「１」〜「６」は、各区間を分類したクラス番号ｃｄ，ｍを表す。第１分類器２１は、センサデータ列ｘｄを可能な限り互いに等しい長さの６個の区間に分割したので、各段（ａ）〜（ｄ）のグラフには６個の矩形が含まれている。また、分割したｍ番目の区間にクラス番号ｃｄ，ｍ＝ｍのクラスを割り当てるので、各区間に記述されたクラス番号は順に「１」，「２」，…，「６」となっている。
【００２８】
第１分類器２１は、このようにクラスデータ列の初期値を生成することにより、クラスデータ列を高精度に推定し、推定処理を短時間で収束させることができる。
【００２９】
次に、本実施の形態に係る標準パターン生成器２２について述べる。標準パターンは、各区間に含まれるセンサ値の標準的な時間的変化をそれぞれ示し、複数のクラスのうちの１つに対応する。標準パターン生成器２２は、複数のセンサデータ列ｘｄと、クラスデータ記憶装置３２に記憶された複数のクラスデータ列ｓｄとに基づいて、複数のクラスｊにそれぞれ対応する複数の標準パターンｇｊを生成する。ここで、ｊは、複数のクラスを識別するための番号であり、１からＪまでの整数である。Ｊは、上述したクラスの個数であり、すなわち、標準パターンの個数である。
【００３０】
本実施の形態では、標準パターン生成器２２は、ガウス過程回帰を用いることで、各時刻におけるセンサ値のガウス分布からなる集合として標準パターンｇｊを生成する。このとき、標準パターンｇｊは、クラスｊに分類された区間におけるセンサ値のガウス分布のパラメータとして求められる。標準パターンｇｊ＝｛ｇｊ（１），ｇｊ（２），…，ｇｊ（Ｌ）｝である。ｇｊ（ｉ）は、クラスｊに分類された区間におけるｉ番目のセンサ値のガウス分布のパラメータであり、ｇｊ（ｉ）＝｛μｊ（ｉ），σｊ２（ｉ）｝である。ここで、μｊ（ｉ）は、ガウス分布の平均であり、σｊ２（ｉ）は、ガウス分布の分散である。また、Ｌは標準パターンの長さであり、すなわちセンサデータ列を分割した各区間に含まれるセンサ値の個数の最大値を表す。
【００３１】
本実施の形態に係る標準パターンｇｊについて、より具体的に説明する。上述したように、μｊ（ｉ）は、クラスｊに分類された区間におけるｉ番目のセンサ値のガウス分布の平均である。μｊ（ｉ）は、センサ値と同様に、２次元の値である。また、σｊ２（ｉ）は、クラスｊに分類された区間におけるｉ番目のセンサ値のガウス分布の分散である。本実施の形態では、センサ値のガウス分布の分散はいずれの次元においても同様となることを仮定し、従って、σｊ２（ｉ）は１次元の値である。
【００３２】
標準パターンｇｊは、クラスデータ列によってクラスｊに分類された区間におけるセンサ値の集合Ｘｊと、クラスデータ列によってクラスｊに分類された区間においてセンサ値が出力された番号の集合Ｉｊとを用いて推定できる。ここで、Ｘｊ＝｛Ｘｊ（１），Ｘｊ（２），…，Ｘｊ（Ｎ２ｊ）｝、Ｉｊ＝｛Ｉｊ（１），Ｉｊ（２），…，Ｉｊ（Ｎ２ｊ）｝である。例えば、Ｘｊ（１）は、クラスｊに分類された区間においてＩｊ（１）番目に出力されたセンサ値である。また、Ｎ２ｊは、集合Ｘｊ及びＩｊに含まれる要素の個数である。すなわちＮ２ｊは、Ｄ個のセンサデータ列を分割した区間のうち、クラスｊに分類した区間に含まれるセンサ値の個数の和である。本実施の形態では、式（１）及び式（２）により、標準パターンｇｊ（ｉ）＝｛μｊ（ｉ），σｊ２（ｉ）｝を推定する。ここで、βは所定のパラメータであり、Ｅは単位行列を表す。また、Ｋｊは式（３）により計算される行列であり、ｖｊ，ｉは式（４）により計算されるベクトルである。また、ｋはカーネル関数であり、式（５）で示すガウスカーネルを利用することができる。θ０、θ１、θ２、θ３はカーネル関数ｋにおける所定のパラメータである。
【００３３】
【数１】
2019229943.tif 000003
・・・・・式（１）
【数２】
2019229943.tif 000004
・・・・・式（２）
【数３】
2019229943.tif 000005
・・・・・式（３）
【数４】
2019229943.tif 000006
・・・・・式（４）
【数５】
2019229943.tif 000007
・・・・・式（５）
【００３４】
図９は、本実施の形態に係る標準パターン生成器２２により生成される標準パターンのデータ構造を説明するための図である。図９の例では、クラスの個数Ｊ＝６である。上述したように、ｊはクラスを識別するための番号である。また、図９の例では、標準パターンの長さＬ＝３０である。図１０は、図９で示した標準パターンを時系列グラフで示す図である。図１０（ａ）〜（ｌ）において、横軸は、各クラスｊに分類された区間におけるセンサ値の番号ｉである。縦軸は、クラスｊに分類された区間におけるセンサ値のガウス分布の平均及び分散である。前述したように、ガウス分布の平均はセンサ値と同様に２次元の値である。また、ガウス分布の分散はいずれの次元においても同様となることを仮定し、従って、１次元の値である。
【００３５】
所定の分散を有する標準パターンを生成することで、クラスデータ列を高精度に推定することができる。
【００３６】
次に、本実施の形態に係る第２分類器２３について述べる。第２分類器２３は、標準パターン生成器２２により生成された複数の標準パターンｇｊを用いて、複数のセンサデータ列ｘｄのそれぞれに対してクラスデータ列ｓｄを生成する。本実施の形態では、Ｆｏｒｗａｒｄ  ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ−Ｂａｃｋｗａｒｄ  ｓａｍｐｌｉｎｇ（ＦＦ−ＢＳ）を用いることで、センサデータ列を複数の区間に分割し、分割された区間のそれぞれにおける時系列のセンサ値を複数のクラスのいずれか１つに分類する。ＦＦ−ＢＳは、ＦＦステップに係る確率計算と、ＢＳステップに係る分割及び分類の２つのステップから構成される。
【００３７】
まず、ＦＦステップについて述べる。ＦＦステップでは、センサデータ列ｘｄにおけるｎ番目のセンサ値ｘｄ（ｎ）が、クラスｊに対応する標準パターンのｉ番目のガウス分布ｇｊ（ｉ）から生成される確率Ｐ（ｘｄ（ｎ）｜Ｘｊ，Ｉｊ）を、式（６）を用いてガウス分布Ｎｏｒｍａｌとして計算する。また、１番目からｎ−ｉ番目の区間を既に分割したセンサデータ列ｘｄから、さらにｎ番目の区間を分割するとき、式（７）を用いて、ｎ番目の区間のクラスがｊである確率αｄ［ｎ］［ｉ］［ｊ］を計算する。このとき、Ｐ（ｊ｜ｊ’）はクラス遷移確率であり、式（８）によって計算する。また、Ｎ３ｊ’，ｊは、全てのセンサデータ列において、センサデータ列を分割したｍ番目の区間がクラスｊ’に分類され、かつ、ｍ＋１番目の区間がクラスｊに分類される回数である。また、Ｎ４ｊ’は、センサデータ列を分割した区間を分類したクラスがｊとなる回数である。γは、所定のパラメータである。式（７）は漸化式であり、ｎ＝１からｎ＝Ｎ（ｄ）まで順番に確率αｄ［ｎ］［ｉ］［ｊ］を計算することができる。
【００３８】
【数６】
2019229943.tif 000008
・・・・・式（６）
【数７】
2019229943.tif 000009
・・・・・式（７）
【数８】
2019229943.tif 000010
・・・・・式（８）
【００３９】
次に、ＢＳステップについて述べる。ＢＳステップでは、センサデータ列ｘｄを分割した区間について、式（９）を用いてクラスデータ列をサンプリングする。式（９）において、１行目のｂｄ，ｍ’及びｃｄ，ｍ’は、右辺の確率分布から得られるランダム変数であり、２行目は変数ａｄ，ｍ’の漸化式である。式（９）によれば、ｍ’＝１からｍ’＝Ｍ２（ｄ）まで順番にクラスデータ列ｓｄ，ｍ’＝｛ａｄ，ｍ’，ｂｄ，ｍ’，ｃｄ，ｍ’｝を生成することができる。ここで、Ｍ２（ｄ）は、式（９）によってセンサデータ列ｘｄを分割した区間の個数である。また、ｓｄ，ｍ’は、センサデータ列ｘｄを分割した後ろからｍ’番目の区間におけるクラスデータ列である。式（９）では、センサデータ列ｘｄを分割した区間におけるクラスデータ列を、センサデータ列ｘｄの後方から順に計算している。すなわち、センサデータ列ｘｄを分割したｍ番目の区間におけるクラスデータ列ｓｄ，ｍ＝｛ａｄ，ｍ，ｂｄ，ｍ，ｃｄ，ｍ｝＝｛ａｄ，Ｍ２（ｄ）−ｍ＋１，ｂｄ，Ｍ２（ｄ）−ｍ＋１，ｃｄ，Ｍ２（ｄ）−ｍ＋１｝である。
【００４０】
【数９】
2019229943.tif 000011
・・・・・式（９）
【００４１】
図１１は、本実施の形態に係る第２分類器２３により生成されるクラスデータ列のデータ構造を説明するための図である。図１１は、Ｄ＝４回のサイクル作業で取得されたセンサデータ列から、複数の標準パターンに基づいて生成されたクラスデータ列を示す。また、クラスの個数Ｊ＝６である。図１２は、図１１で示したクラスデータ列を時系列グラフで示す図である。図１２の各段（ａ）〜（ｄ）において、横軸は、図６と同様に、サイクル作業ｄにおいて時系列のセンサ値が出力された番号ｎであり、数字「１」〜「６」をそれぞれ含む矩形は、センサデータ列ｘｄを分割した各区間［ａｄ，ｍ，ａｄ，ｍ＋ｂｄ，ｍ−１］を表す。また、各区間に記述された数字「１」〜「６」は、各区間を分類したクラス番号ｃｄ，ｍを表す。図１２の例では、各区間の範囲は、第１分類器２１によって生成されたクラスデータ列の初期値（図７及び図８を参照）から更新され、例えばセンサデータ列ｘ４はＭ２（４）＝７個の区間に分割されている。また、各区間のクラスも初期値から更新されている。
【００４２】
次に、本実施の形態に係るクラスデータ評価器２４について述べる。クラスデータ評価器２４は、所定の評価基準に基づいて、第２分類器２３によって生成された各クラスデータ列を評価する。クラスデータ評価器２４は、第２分類器２３によって生成された各クラスデータ列が評価基準を満たさないとき、第２分類器２３によって生成された各クラスデータ列で、クラスデータ記憶装置３２に記憶された各クラスデータ列を更新する。一方、クラスデータ評価器２４は、第２分類器２３によって生成された各クラスデータ列が評価基準を満たすとき、第２分類器２３によって生成された各クラスデータ列を、後述するクラスデータリンカ４０へ出力する。
【００４３】
本実施の形態では、クラスデータ評価器２４は、例えば、クラスデータ記憶装置３２に記憶された各クラスデータ列と、第２分類器２３によって生成された各クラスデータ列と比較し、これらのクラスデータ列の間で各時刻におけるクラスの値が一致する割合を示す類似度を算出する。この場合、クラスデータ評価器２４は、類似度が予め決められたしきい値（例えば９０％）を上回るとき、第２分類器２３によって生成された各クラスデータ列が評価基準を満たすと決定してもよい。代替として、クラスデータ評価器２４は、クラスデータ評価器２４による評価の回数が所定のしきい値を越えたとき、第２分類器２３によって生成された各クラスデータ列が評価基準を満たしたと決定してもよい。
【００４４】
クラスデータ生成器２０は、以上のように、第２分類器２３によって生成されたクラスデータ列が所定の評価基準を満たすまで、標準パターン生成器２２による標準パターンの生成と、第２分類器２３によるクラスデータ列の生成と、クラスデータ評価器によるクラスデータ記憶装置３２に記憶されるクラスデータ列の更新と反復する。クラスデータ生成器２０は、第２分類器２３によって生成されたクラスデータ列が評価基準を満たしたとき、クラスデータ列を出力し、動作を終了する。
【００４５】
クラスデータ生成器２０は、前述の評価基準（類似度又は評価の回数）を用いることにより、反復処理を適切な回数で終了し、その処理時間を短縮することができる。
【００４６】
言い換えると、クラスデータ生成器２０は、複数のセンサデータ列を用いて機械学習を行い、所定の評価基準を満たすように複数の標準パターンを生成し、生成された複数の標準パターンを用いてクラスデータ列を生成する。
【００４７】
なお、クラスデータ生成器２０から出力されるクラスデータ列を「第１のクラスデータ列」と呼ぶ。また、クラスデータ記憶装置３２に記憶されるクラスデータ列を「第２のクラスデータ列」と呼ぶ。なお、第２分類器２３で生成されるクラスデータ列を「第３のクラスデータ列」と呼ぶ。
【００４８】
次に、本実施の形態に係るクラスデータリンカ４０について述べる。クラスデータリンカ４０は、クラスデータ生成器２０によって生成された複数のクラスデータ列に基づき、複数のクラスデータ列間で同じクラスを有して互いに対応する区間を互いに関連付けたリンクデータ値を生成する。クラスデータリンカ４０は、例えば、複数のクラス番号の系列｛ｃ１，１，ｃ１，２，…，ｃ１，Ｍ２（１）｝，｛ｃ２，１，ｃ２，２，…，ｃ２，Ｍ２（２）｝，…，｛ｃＤ，１，ｃＤ，２，…，ｃＤ，Ｍ２（Ｄ）｝に対して、多重シーケンス整列（例えば、非特許文献１を参照）などの多次元の弾性マッチング手法を用いることで、リンクデータ値を生成する。すなわち、クラスデータリンカ４０は、各サイクル作業における区間の順序と、分類されたクラスとに基づいて、対応する区間を互いに関連付ける。
【００４９】
図１３は、本実施の形態に係るクラスデータリンカにより生成されるリンクデータ値のデータ構造を説明するための図である。図１３は、図１１で示した第２分類器２３によって生成されたクラスデータ列ｓｄ，ｍと、クラスデータリンカ４０によって生成されたリンクデータ値ｌｄ，ｍとを並べて示す。また図１４は、図１３で示したリンクデータ値を時系列グラフで示す図である。図１４の各段（ａ）〜（ｄ）において、横軸は、図６と同様に、サイクル作業ｄにおいて時系列のセンサ値が出力された番号ｎであり、数字「１」〜「７」をそれぞれ含む矩形は、センサデータ列ｘｄを分割した各区間［ａｄ，ｍ，ａｄ，ｍ＋ｂｄ，ｍ−１］を表す。また、各区間に記述された数字「１」〜「７」はリンクデータ値ｌｄ，ｍを表す。
【００５０】
次に、本実施の形態に係る判定器５０について述べる。判定器５０は、リンクデータ値によって互いに関連付けられた（すなわち、同じリンクデータ値を有する）複数の区間ごとに各区間の特性値を算出する。判定器５０は、各区間の特性値として、リンクデータ値によって互いに関連付けられた複数の区間の個数を示すカウント値ｃｎｔｄ，ｍと、複数の区間の長さの変動（ばらつき）を示す変動係数ｃｖｄ，ｍとを算出する。変動係数ｃｖｄ，ｍは、例えば、同一のリンクデータ値が割り当てられた区間の長さの集合の標準偏差を、これらの区間の長さの平均で除算することで算出できる。さらに、判定器５０は、互いに関連付けられた複数の区間ごとに算出された特性値に基づいて、各区間における作業主体の動作を改善する必要があるか否かを判定した結果を示す判定データを算出することができる。判定器５０は、カウント値ｃｎｔｄ，ｍと変動係数ｃｖｄ，ｍとに基づいて、式（１０）を用いて、判定データｒｄ，ｍを算出する。ここで、ｃｎｔｔｈとｃｖｔｈは所定のしきい値である。
【００５１】
【数１０】
2019229943.tif 000012
・・・・・式（１０）
【００５２】
ここで、改善目標Ａは、複数回のサイクル作業において互いに関連付けられた区間が少ない区間、すなわち、一連の動作の中で非定常的な動作が行われた区間を判定したラベルである。また、改善目標Ｂは、複数回のサイクル作業において互いに関連付けられた区間の長さが一定とならない区間、すなわち、安定して実施できない作業の区間を判定したラベルである。判定器５０は、しきい値ｃｎｔｔｈを下回るカウント値を有する区間が存在するとき、当該区間における作業主体の動作を改善する必要があると判定する。また、判定器５０は、しきい値ｃｖｔｈを上回る変動係数を有する区間が存在するとき、当該区間における作業主体の動作を改善する必要があると判定する。
【００５３】
図１５は、本実施の形態に係る判定器５０により算出される特性値及び判定データのデータ構造を説明するための図である。図１５を参照すると、第２分類器２３によって生成されたクラスデータ列ｓｄ，ｍと、クラスデータリンカ４０によって算出されたリンクデータ値ｌｄ，ｍと、判定器５０によって算出された特性値であるカウント値ｃｎｔｄ，ｍ及び変動係数ｃｖｄ，ｍと、判定データｒｄ，ｍとを、リンクデータ値ｌｄ，ｍごとに並べ替えて示している。図１５の例では、判定器５０は、式（１０）にしきい値ｃｎｔｔｈ＝２、ｃｖｔｈ＝０．１５を設定して、作業主体の動作を改善する必要があるか否かを判定している。
【００５４】
図１５を参照すると、例えば、１つのリンクデータ値ｌ４，４のみが値「４」を有するので、リンクデータ値「４」に関連付けられた区間のカウント値は、ｃｎｔ４，４＝１＜ｃｎｔｔｈである。従って、判定器５０は、式（１０）を用いて、判定データｒ４，４＝「改善目標Ａ」を算出する。
【００５５】
また、４つのリンクデータ値｛ｌ１，４，ｌ２，４，ｌ３，４，ｌ４，５｝が値「５」を有するので、リンクデータ値「４」に関連付けられた区間のカウント値は、ｃｎｔ１，４＝ｃｎｔ２，４＝ｃｎｔ３，４＝ｃｎｔ４，４＝４＞ｃｎｔｔｈである。また、リンクデータ値「４」に関連付けられた区間の長さは、｛ｂ１，４，ｂ２，４、ｂ３，４，ｂ４，５｝＝｛２２，１７，１６，２４｝であり、平均１９．７５０及び標準偏差３．８６２を有するので、その変動係数は、ｃｖ１，４＝ｃｖ２，４＝ｃｖ３，４＝ｃｖ４，５＝０．１９６＞ｃｖｔｈである。従って、判定器５０は、式（１０）を用いて、判定データｒ１，４、ｒ２，４、ｒ３，４、ｒ４，５＝「改善目標Ｂ」を算出する。
【００５６】
また、４つのリンクデータ値｛ｌ１，１，ｌ２，１，ｌ３，１，ｌ４，１｝が値「１」を有するので、リンクデータ値「１」に関連付けられた区間のカウント値は、ｃｎｔ１，１＝ｃｎｔ２，１＝ｃｎｔ３，１＝ｃｎｔ４，１＝４＞ｃｎｔｔｈである。また、リンクデータ値「１」に関連付けられた区間の長さは、｛ｂ１，１，ｂ２，１、ｂ３，１，ｂ４，１｝＝｛６，５，５，５｝であり、平均５．２５及び標準偏差０．５を有するので、その変動係数は、ｃｖ１，１＝ｃｖ２，１＝ｃｖ３，１＝ｃｖ４，１＝０．０９５＜ｃｖｔｈである。従って、判定器５０は、式（１０）を用いて、判定データｒ１，１、ｒ２，１、ｒ３，１、ｒ４，１＝「正常」を算出する。
【００５７】
図１６は、図１５で示した判定データを時系列グラフで示す図である。図１６は、図１４の各区間に記述されたリンクデータ値ｌｄ，ｍを表す数字「１」〜「７」に代えて、対応する判定データｒｄ，ｍの内容を示す。判定データｒ４，４は「改善目標Ａ」として算出されたので、対応する区間［ａ４，４，ａ４，４＋ｂ４，４−１］に、「改善目標Ａ」と記述されている。また、判定データｒ１，４、ｒ２，４、ｒ３，４、ｒ４，５は「改善目標Ｂ」として算出されたので、対応する区間［ａ１，４，ａ１，４＋ｂ１，４−１］、［ａ２，４，ａ２，４＋ｂ２，４−１］、［ａ３，４，ａ３，４＋ｂ３，４−１］、［ａ４，５，ａ４，５＋ｂ４，５−１］に、「改善目標Ｂ」と記述されている。
【００５８】
ここで、図１２において、サイクル作業ｄ＝１〜３におけるクラス番号の系列では、５番目の区間のみがクラス番号５に分類されている。これに対して、サイクル作業ｄ＝４におけるクラス番号の系列では、４番目と６番目の区間がクラス番号５に分類されている。すなわち、作業主体がサイクル作業ｄ＝４において作業の手順を誤り、通常は１回のみ実施する要素作業（クラス番号５の標準パターンに類似したセンサデータ列が計測される要素作業）を２回実施している。この状況においては、各サイクル作業に含まれる区間の個数が異なり、また、１つのサイクル作業において同一のクラスに分類された複数の区間がある。このように、複数のサイクル作業間で対応する区間が明確でないので、従来技術では、区間ごとに特性値を算出できないと考えられる。これに対して、本実施の形態に係る作業分析装置１では、クラスデータリンカ４０が複数のサイクル間で互いに対応する区間を互いに関連付けたリンクデータ値を算出することで、判定器５０は、互いに正しく関連付けられた区間の特性値を算出することができる。
【００５９】
さらに、判定器５０は、判定結果である算出した特性値と判定データとを、作業分析装置１の外部に備える表示装置３へ出力する。表示装置３は、判定結果を表示する液晶表示装置などの画像形成装置である。表示装置３の代わりに、判定結果を記憶する記憶装置、判定結果を送信する通信装置、などを備えてもよい。本実施の形態に係る作業分析装置１は、以上のように動作する。
【００６０】
さらに、本実施の形態に係る作業分析装置１の動作について、フローチャートを参照して説明する。
【００６１】
図１７は、本実施の形態に係る作業分析装置１の動作を示すフローチャートである。まずステップＳ１０１において、センサデータ入力装置１０が、複数のサイクル作業に対して、センサ２から出力されるセンサ値に基づいて、センサデータ列を取得する。次にステップＳ１０２において、センサデータ記憶装置３１が、ステップＳ１０１で取得された複数のセンサデータ列を記憶する。
【００６２】
次にステップＳ１０３において、第１分類器２１が、ステップＳ１０２でセンサデータ記憶装置３１に記憶された複数のセンサデータ列に基づいて、複数のクラスデータ列の初期値を生成する。次にステップＳ１０４において、クラスデータ記憶装置３２が、複数のクラスデータ列を記憶する。次にステップＳ１０５において、標準パターン生成器２２が、ステップＳ１０２でセンサデータ記憶装置に記憶された複数のセンサデータ列と、ステップＳ１０４でクラスデータ記憶装置に記憶された複数のクラスデータ列とに基づいて、複数の標準パターンを生成する。次にステップＳ１０６において、第２分類器２３が、ステップＳ１０２でセンサデータ記憶装置に記憶された複数のセンサデータ列と、ステップＳ１０５で生成された複数の標準パターンとに基づいて、複数のクラスデータ列を生成する。次にステップＳ１０７において、クラスデータ評価器２４が、ステップＳ１０６で生成された複数のクラスデータ列を所定の評価基準で評価する。ステップＳ１０７において、各クラスデータ列が評価基準を満たさなかった場合、作業分析装置１の動作はステップＳ１０４に戻る。一方、ステップＳ１０７において、各クラスデータ列が評価基準を満たした場合、作業分析装置１の動作はステップＳ１０８へと進む。
【００６３】
次にステップＳ１０８において、クラスデータリンカ４０が、ステップＳ１０７で評価基準を満たした複数のクラスデータ列に基づき、クラスデータ列間の対応する区間を互いに関連付けたリンクデータ値を生成する。次にステップＳ１０９において、判定器５０が、ステップＳ１０８で生成されたリンクデータ値に基づいて、互いに関連付けられた複数の区間ごとの特性値と、判定データとを生成する。
【００６４】
ステップＳ１０９が終了すると、作業分析装置１の動作は終了する。作業分析装置１は、以上のように動作する。
【００６５】
次に、本実施の形態に係る作業分析装置１を実現するハードウェア構成について述べる。作業分析装置１におけるセンサデータ入力装置１０、第１分類器２１、標準パターン生成器２２、第２分類器２３、クラスデータ評価器２４、クラスデータリンカ４０、及び判定器５０の各機能は、処理回路により実現されてもよい。処理回路は、専用のハードウェア装置であっても、メモリに格納されるプログラムを実行するＣＰＵ（Central Processing Unit、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、プロセッサ、Digital Signal Processorともいう）などの汎用装置であってもよい。また、センサデータ記憶装置３１及びクラスデータ記憶装置３２の各機能は、メモリにより実現されてもよい。
【００６６】
処理回路が専用のハードウェア装置である場合、処理回路は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、又はこれらを組み合わせたものであってもよい。センサデータ入力装置１０、第１分類器２１、標準パターン生成器２２、第２分類器２３、クラスデータ評価器２４、クラスデータリンカ４０、及び判定器５０の各部の機能を個別に処理回路で実現してもよく、各部の機能をまとめて処理回路で実現してもよい。
【００６７】
処理回路がＣＰＵである場合、センサデータ入力装置１０、第１分類器２１、標準パターン生成器２２、第２分類器２３、クラスデータ評価器２４、クラスデータリンカ４０、及び判定器５０の各機能は、ソフトウェア、ファームウェア、又はソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。ソフトウェア及び／又はファームウェアはフログラムとして記述され、メモリに格納される。処理回路は、メモリに記憶されたフログラムを読み出して実行することにより、各部の機能を実現する。これらのフログラムは、センサデータ入力装置１０、第１分類器２１、標準パターン生成器２２、第２分類器２３、クラスデータ評価器２４、クラスデータリンカ４０、及び判定器５０の動作の手順及び／又は方法をコンビュータに実行させるものであってもよい。ここで、メモリとは、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ROM）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable ROM）などの、不揮発性又は揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパク卜ディスク、ミニディスク、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）などであってもよい。
【００６８】
なお、センサデータ入力装置１０、第１分類器２１、標準パターン生成器２２、第２分類器２３、クラスデータ評価器２４、クラスデータリンカ４０、及び判定器５０の各機能について、一部を専用のハードウェア装置で実現し、他の一部をソフトウェア又はファームウェアで実現するようにしてもよい。例えば、センサデータ入力装置１０の機能については専用のハードウェア装置としての処理回路で実現し、第１分類器２１、標準パターン生成器２２、第２分類器２３、クラスデータ評価器２４、クラスデータリンカ４０、及び判定器５０の各機能については、処理回路がメモリに格納されたフログラムを読み出して実行することによって実現してもよい。
【００６９】
図１８は、本実施の形態に係る作業分析装置１のハードウェア構成の一例を示す図である。図１８は、処理回路１００１が専用のハードウェア装置である場合の例を示している。図１８の例では、センサデータ入力装置１０、第１分類器２１、標準パターン生成器２２、第２分類器２３、クラスデータ評価器２４、クラスデータリンカ４０、及び判定器５０の各機能は、処理回路１００１で実現される。また、センサデータ記憶装置３１及びクラスデータ記憶装置３２の各機能は、メモリ１００２により実現される。処理回路１００１は、データバス１００３を介してメモリ１００２と接続される。
【００７０】
また、図１９は、本実施の形態に係る作業分析装置１のハードウェア構成の別の例を示す図である。図１９は、処理回路がＣＰＵである場合のハードウェア構成の例を示している。図１９の例では、センサデータ入力装置１０、第１分類器２１、標準パターン生成器２２、第２分類器２３、クラスデータ評価器２４、クラスデータリンカ４０、及び判定器５０の各機能は、メモリ１００５に格納されるプログラムをプロセッサ１００４が実行することで実現される。また、センサデータ記憶装置３１及びクラスデータ記憶装置３２の各機能は、メモリ１００２により実現される。プロセッサ１００４は、データバス１００３を介してメモリ１００２及びメモリ１００５と接続される。
【００７１】
なお、実施の形態２に係る作業分析装置においても、実施の形態１に係る作業分析装置１と同様のハードウェア構成で実現することができる。
【００７２】
以上のように、本実施の形態に係る作業分析装置１によれば、予めテンプレート及び標準作業時間などを設計することを必要とせず、また、作業主体が作業の手順を誤った場合にも、分析対象の作業から計測されたセンサデータのみに基づいて、要素作業ごとの特性値を算出するとともに、改善を要する区間を判定することができる。
【００７３】
また、本実施の形態に係る作業分析装置１によれば、予め設計したテンプレート及び標準作業時間などを記憶する必要がないので、必要なメモリ領域を削減することができる。さらには、予めテンプレート及び標準作業時間を設計するために必要だった計算時間が不要となるので、作業分析の事前の計算処理を高速化できるという効果がある。
【００７４】
実施の形態２．
作業主体が作業を実施した結果、改善モードが生じる場合がある。改善モードとは、作業により不良な製品が製造されること、作業時間が長すぎること、など、各サイクル作業における改善を要する事項を総称したものである。改善モードとして、例えば、「ねじの締め忘れ」、「サイクル時間の超過」、などがある。「ねじの締め忘れ」が生じたサイクル作業では、通常の作業に対して必要な作業をスキップしている可能性がある。また、「サイクル時間の超過」が発生した場合には、通常の作業に対して不要な作業を実施している可能性がある。本実施の形態に係る作業分析装置は、ユーザが改善モードを入力することで、改善モードごとの作業の差異を特性値として算出する。これにより、改善モードの原因となった区間を容易に特定できるようにすることを目的とする。
【００７５】
図２０は、本実施の形態に係る作業分析装置１Ａの構成の一例を示す図である。本実施の形態に係る作業分析装置１Ａは、ユーザが作業の結果を判定して作業の結果として生じた改善モードを入力し、その改善モードの原因となった改善を要する動作を含む区間を特定するという点で、実施の形態１に係る作業分析装置１と異なる。
【００７６】
本実施の形態に係る作業分析装置１Ａには、モード入力装置４が接続される。また、作業分析装置１Ａは、実施の形態１に係る作業分析装置１と比較して、判定器５０Ａの動作の一部が異なる。この結果、本実施の形態に係る作業分析装置１Ａは、改善モードの原因となった改善を要する動作を含む区間を容易に特定することができる。以下、実施の形態１に係る作業分析装置１との差異を中心に説明する。
【００７７】
まず、本実施の形態に係るモード入力装置４について述べる。モード入力装置４は、複数回のサイクル作業のそれぞれの結果として生じた改善モードｍｄｄを示すユーザ入力を取得する。本実施の形態では、モード入力装置４は、改善モードとして、作業にかかったサイクル時間に関する「通常」又は「超過」を示すユーザ入力を取得する。モード入力装置４は、キーボード又はタッチパネル、メモリカード読み取り装置、など、外部から情報を入力できる装置で構成される。ほかの例としては、モード入力装置４は、改善モードとして、製品の品質に関する「良」又は「不良」を示すユーザ入力を取得してもよい。
【００７８】
次に、本実施の形態に係る判定器５０Ａについて述べる。判定器５０Ａは、モード入力装置４から入力された改善モードｍｄｄと、クラスデータリンカ４０によって生成されたリンクデータ値ｌｄ，ｍとに基づいて、互いに関連付けられた区間ごとの特性値を算出するとともに、同一の改善モードが生じたサイクル作業に共通する改善を要する動作を含む区間を判定データとして判定する。
【００７９】
図２１は、本実施の形態に係るクラスデータリンカ４０により生成されるリンクデータ値のデータ構造を説明するための図である。図２１は、Ｄ＝５回のサイクル作業で取得されたセンサデータ列から、第２分類器２３によって生成されたクラスデータ列ｓｄ，ｍと、クラスデータリンカ４０によって生成されたリンクデータ値ｌｄ，ｍとを並べて示す。図２２は、図２１で示したリンクデータ値を時系列グラフで示す図である。図２２を参照すると、横軸は、サイクル作業ｄにおいて時系列のセンサ値が出力された番号ｎであり、センサデータ列ｘｄにおけるセンサ値ｘｄ（ｎ）の番号ｎであり、数字「１」〜「８」をそれぞれ含む矩形は、センサデータ列ｘｄを分割した区間［ａｄ，ｍ，ａｄ，ｍ＋ｂｄ，ｍ−１］を表す。また、各区間に記述された数字「１」〜「８」はリンクデータ値ｌｄ，ｍを表す。
【００８０】
判定器５０Ａは、リンクデータ値ｌｄ，ｍに基づいて互いに関連付けられた区間ごとの特性値として、改善モードｍｄｄ＝「通常」であり、かつ、同一のリンク番号が割り当てられた複数の区間の個数であるカウント値ｃｎｔ２ｄ，ｍを算出する。判定器５０Ａは、さらに、カウント値ｃｎｔ２ｄ，ｍに基づいて、式（１１）を用いて、判定データｒ２ｄ，ｍを算出する。ここで、ｃｎｔ２ｔｈは所定のしきい値である。
【００８１】
【数１１】
2019229943.tif 000013
・・・・・式（１１）
【００８２】
ここで、改善目標Ｃは、改善モード「超過」が入力されたサイクル作業に特徴的な区間、すなわち、一連の動作の中で「超過」を生じさせる原因となる動作が行われた区間を判定したラベルである。
【００８３】
図２３は、本実施の形態に係る判定器５０Ａにより算出される特性値及び判定データのデータ構造を説明するための図である。図２３において、第２分類器２３によって生成されたクラスデータ列ｓｄ，ｍと、クラスデータリンカ４０によって生成されたリンクデータ値ｌｄ，ｍと、判定器５０Ａによって算出されたカウント値ｃｎｔ２ｄ，ｍ及び判定データｒ２ｄ，ｍとを、リンクデータ値ｌｄ，ｍごとに並べ替えて示している。図２３の例では、判定器５０Ａは、式（１１）にしきい値ｃｎｔ２ｔｈ＝０を設定して、作業主体の動作を改善する必要があるか否かを判定している。
【００８４】
図２３を参照すると、例えば、２つのリンクデータ値｛ｌ４，４，ｌ５，４｝が値「４」を有する。これに対応する改善モードｍｄ４とｍｄ５とはいずれも「超過」であるので、カウント値ｃｎｔ２４，４＝ｃｎｔ２５，４＝０≦ｃｎｔ２ｔｈである。従って、判定器５０Ａは、式（１１）を用いて、判定データｒ２４，４＝ｒ２５，４＝「改善目標Ｃ」を算出する。
【００８５】
また、１つのリンクデータ値｛ｌ２，７｝のみが値「８」を有する。これに対応する改善モードｍｄ２は「通常」であるので、カウント値ｃｎｔ２２，７＝１＞ｃｎｔ２ｔｈである。従って、判定器５０Ａは、式（１１）を用いて、判定データｒ２２，７＝「正常」を算出する。
【００８６】
図２４は、図２３で示した判定データを時系列グラフで示す図である。図２４は、図２２の各区間に記述されたリンクデータ値ｌｄ，ｍを表す数字「１」〜「８」に代えて、対応する判定データｒ２ｄ，ｍの内容を示す。判定データｒ２４，４、ｒ２５，４は「改善目標Ｃ」として算出されたので、対応する区間［ａ４，４，ａ４，４＋ｂ４，４−１］、［ａ５，４，ａ５，４＋ｂ５，４−１］に、「改善目標Ｃ」と記述されている。
【００８７】
判定器５０Ａは、さらに、判定結果である判定データを、作業分析装置１Ａの外部に備える表示装置３へ出力する。表示装置３は、判定データを表示する液晶表示装置などの画像形成装置である。表示装置３の代わりに、判定結果を記憶する記憶装置、判定結果を送信する通信装置、などを備えてもよい。本実施の形態に係る作業分析装置１Ａは、以上のように動作する。
【００８８】
以上のように、本実施の形態に係る作業分析装置１Ａによれば、予めテンプレート及び標準的な作業時間などを設計することなく、作業主体の作業に対して計測されたデータと、作業の結果として生じた改善モードのみから、改善モードの原因となった作業の区間を容易に特定できる。
【００８９】
なお、本実施の形態では、改善モードとして、サイクル作業にかかったサイクル時間に関する「通常」又は「超過」などを設定したが、その他にも、サイクル作業を実施した作業主体に関する「初心者」又は「熟練者」などを設定してもよい。すなわち、作業主体が初心者である場合と、熟練者である場合とでは、作業に係る時間、製品の品質、などに違いが生じる。生産性の向上のためには、初心者の熟練度を速やかに向上することが重要であり、そのためには、初心者の作業において改善を要する動作を具体的に示すことが必要である。本実施の形態に係る作業分析装置１Ａでは、前述したように、入力された改善モード間の差異を特性値として算出できる。したがって、改善モードとして「初心者」又は「熟練者」を入力することで、「初心者」と「熟練者」との差異が生じる区間を容易に特定することができる。また、本実施の形態に係る判定器５０Ａでは、特性値としてカウント値を算出したが、これに限らず、例えば変動係数を算出することで、改善モードによって、安定して実施できない（バラツキが生じる）区間を容易に特定することができる。
【００９０】
変形例．
なお、本発明の各実施の形態は、作業主体が人以外の場合に対しても適用することができる。例えば、外部環境に対して制御を適応的に変化させる作業ロボットなど、制御内容が不明な機械の動作に対して適用する場合、分析者は、サイクル作業の改善モードに対して、その要因を特定することが困難な場合が多いと考えられるので、本発明の適用が効果的となる。
【００９１】
本発明の核実施の形態に係る標準パターン生成器は、各時刻におけるセンサ値のガウス分布からなる集合として標準パターンを生成したが、ガウス分布に代えて、他の適切な確率分布を用いてもよい。
【００９２】
センサデータ入力装置は、センサに接続されることに代えて、着脱可能な記憶媒体の読み取り装置を備えてもよい。これにより、センサデータ入力装置は、センサにより検出されたリアルタイムのセンサデータ列を取得することに代えて、過去に測定されたセンサデータ列を記憶媒体から読み出してもよい。
【産業上の利用可能性】
【００９３】
本発明は、所定の作業主体によって実施される一連の複数の動作からなる作業を分析する作業分析装置に適用可能である。
【符号の説明】
【００９４】
１，１Ａ  作業分析装置、  ２  センサ、  ３  表示装置、  ４  モード入力装置、  １０  センサデータ入力装置、  ２０  クラスデータ生成器、  ２１  第１分類器、  ２２  標準パターン生成器、  ２３  第２分類器、  ２４  クラスデータ評価器、  ３１  センサデータ記憶装置、  ３２  クラスデータ記憶装置、  ４０  クラスデータリンカ、  ５０，５０Ａ  判定器、  １００  作業主体、  １０１  作業主体の左手、  １０２  作業主体の右手、  １００１  処理回路、  １００２，１００５  メモリ、  １００３  データバス、  １００４  プロセッサ。
【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】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【国際調査報告】
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