(57)【要約】【課題】  自動的に生産ラインの生産効率解析のための観測データを収集して、リアルタイムに生産進捗管理をする。【解決手段】  観測対象となる作業を行う特定の作業領域において、作業者が存在するか否かを観測する検出器１５、１６から観測データの入力を受け付ける観測データ受付手段４１と、作業領域に存在する作業者１２、１３を実作業従事者とし所定の観測時間範囲で観測データを収集するデータ収集手段４２と、観測時間範囲で観測対象となる作業に従事する人員の延べ人数Ｎと、実作業従事者の延べ人数ｎを算出する基礎データ算出手段４３と、ｎとＮの比を算出して生産効率を求める生産効率演算手段４４と、生産効率演算手段４４の演算結果を出力する出力制御手段とを備えたことを特徴とする生産効率解析システム。【選択図】図１
2006221410.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
観測対象となる作業を行う特定の作業領域において、作業者が存在するか否かを観測する検出器から、観測データの入力を受け付ける観測データ受付手段と、
前記作業領域に存在する作業者を実作業従事者とし、所定の観測時間範囲で前記観測データを収集するデータ収集手段と、
前記観測時間範囲で、前記観測対象となる作業に従事する人員の延べ人数Ｎと、前記実作業従事者の延べ人数ｎを算出する基礎データ算出手段と、
前記実作業従事者の延べ人数ｎと前記観測対象となる作業に従事する人員の延べ人数Ｎとの比を算出して、生産効率を求める生産効率演算手段と、
前記生産効率演算手段の演算結果の表示制御を実行する出力制御手段とを備えたことを特徴とする生産効率解析システム。
【請求項２】
特定の作業領域における作業者の存在を自動的に検出する検出器の出力を監視して、所定の観測タイミングで前記観測データを取得する観測データ受付手段と、
前記観測タイミングで前記作業領域に存在する作業者を実作業従事者とし、所定の観測時間範囲で前記観測データを収集するデータ収集手段と、
前記観測時間範囲で、前記不連続な観測データを補完処理し、前記観測対象となる作業に従事する人員の延べ人数Ｎと、前記実作業従事者の延べ人数ｎを算出する基礎データ算出手段と、
前記実作業従事者の延べ人数ｎと前記観測対象となる作業に従事する人員の延べ人数Ｎとの比を算出して、生産効率を求める生産効率演算手段と、
前記生産効率演算手段の演算結果の表示制御を実行する出力制御手段とを備えたことを特徴とする生産効率解析システム。
【請求項３】
請求項２に記載の生産効率解析システムにおいて、
前記観測データ受付手段による観測タイミングは、予め定めた観測間隔の最大値と最小値の範囲であって、不規則な周期で一定の回数分以上に設定されることを特徴とする生産効率解析システム。
【請求項４】
請求項１または２に記載の生産効率解析システムにおいて、
前記観測データ受付手段による観測データの取得を禁止する時間帯を設けることを特徴とする生産効率解析システム。
【請求項５】
請求項１または２に記載の生産効率解析システムにおいて、
前記生産効率演算手段は、現在時刻の直前の所定の観測時間範囲を設定して、この観測時間範囲における生産効率を求め、
前記出力制御手段は、前記観測対象となる作業を行う作業領域に対して、前記演算処理の結果の表示制御を実行することを特徴とする生産効率解析システム。
【請求項６】
請求項５に記載の生産効率解析システムにおいて、
前記出力制御手段は、前記観測対象となる作業を行う作業領域に対して、前記演算処理の結果とともに、前記観測時間範囲における標準的な生産効率と前記演算処理の結果との比較結果の表示制御を実行することを特徴とする生産効率解析システム。
【請求項７】
請求項１または２に記載の生産効率解析システムにおいて、
前記生産効率演算手段は、現在時刻の直前の所定の観測時間範囲を設定して、この観測時間範囲における生産効率を求めるとともに、所定時刻までの生産数量の予測演算処理を実行し、
前記出力制御手段は、前記観測対象となる作業を行う作業領域に対して、前記演算処理の結果の表示制御を実行することを特徴とする生産効率解析システム。
【請求項８】
請求項７に記載の生産効率解析システムにおいて、
前記生産効率演算手段は、所定時刻までの生産数量の予測演算処理の結果、作業の遅れが発生していると判断されたときは、遅れ回復のための手段を選択して、前記出力制御手段に表示させることを特徴とする生産効率解析システム。
【請求項９】
コンピュータを、
特定の作業領域における作業者の存在を自動的に検出する検出器の出力を監視して、所定の観測タイミングで前記観測データを取得する観測データ受付手段と、
前記観測タイミングで前記作業領域に存在する作業者を実作業従事者とし、所定の観測時間範囲で前記観測データを収集するデータ収集手段と、
前記観測時間範囲で、前記不連続な観測データを補完処理し、前記観測対象となる作業に従事する人員の延べ人数Ｎと、前記実作業従事者の延べ人数ｎを算出する基礎データ算出手段と、
前記実作業従事者の延べ人数ｎと前記観測対象となる作業に従事する人員の延べ人数Ｎとの比を算出して、生産効率を求める生産効率演算手段と、
前記演算処理の結果の表示制御を実行する出力制御手段、
として機能させる生産効率解析プログラム。
【請求項１０】
コンピュータを、
特定の作業領域における作業者の存在を自動的に検出する検出器の出力を監視して、所定の観測タイミングで前記観測データを取得する観測データ受付手段と、
前記観測タイミングで前記作業領域に存在する作業者を実作業従事者とし、所定の観測時間範囲で前記観測データを収集するデータ収集手段と、
前記観測時間範囲で、前記不連続な観測データを補完処理し、前記観測対象となる作業に従事する人員の延べ人数Ｎと、前記実作業従事者の延べ人数ｎを算出する基礎データ算出手段と、
前記実作業従事者の延べ人数ｎと前記観測対象となる作業に従事する人員の延べ人数Ｎとの比を算出して、生産効率を求める生産効率演算手段と、
前記演算処理の結果の表示制御を実行する出力制御手段、
として機能させる生産効率解析プログラムを記録したコンピュータで読み取り可能な記録媒体。
【請求項１１】
観測データ受付手段が、特定の作業領域における作業者の存在を自動的に検出する検出器の出力を監視して、所定の観測タイミングで前記観測データを取得するステップと、
データ収集手段が、前記観測タイミングで前記作業領域に存在する作業者を実作業従事者とし、所定の観測時間範囲で前記観測データを収集するステップと、
基礎データ算出手段が、前記観測時間範囲で、前記不連続な観測データを補完処理し、前記観測対象となる作業に従事する人員の延べ人数Ｎと、前記実作業従事者の延べ人数ｎを算出するステップと、
生産効率演算手段が、前記実作業従事者の延べ人数ｎと前記観測対象となる作業に従事する人員の延べ人数Ｎとの比を算出して、生産効率を算出するステップと、
出力制御手段が、前記演算処理の結果の表示制御を実行するステップと、
を含む生産効率解析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生産ラインの生産効率の解析等のために使用される、生産効率解析システムと生産効率解析プログラムと記録媒体と生産効率解析方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
物の生産工程の無駄を省くために、稼働状態をコンピュータで分析するシステムが開発されている（特許文献１）。ここでは、稼働効率を下げるような装置の停止原因を抽出し分類して解析するようにしている。
【特許文献１】特開2004-326297号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ここで、従来の技術には、次のような解決すべき課題があった。
一般に、生産ラインの各工程での作業は標準化され、常に最適化のための見直しが進められている。例えば、複数の作業者がチームを組んで作業をしたり、複数の工程が連携して作業をするような場合には、作業に付随する製品の運搬や連絡指示の待ち受け等による無駄時間が生じる。こうした工程で生産効率の向上を図るには、専門家による作業内容の具体的な解析が必要になる。しかしながら、専門家が目視により作業観察と分析を行うと、生産ラインの全ての工程の解析に膨大な時間と費用がかかる。一方、各作業者が自主的に観察データを収集するとデータの品質にばらつきが増える。
本発明は以上の点に着目してなされたもので、自動的に生産ラインの生産効率解析のための観測データを収集することができる、生産効率解析システムと生産効率解析プログラムと記録媒体と生産効率解析方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明の各実施例においては、それぞれ次のような構成により上記の課題を解決する。
〈構成１〉  観測対象となる作業を行う特定の作業領域において、作業者が存在するか否かを観測する検出器から、観測データの入力を受け付ける観測データ受付手段と、上記作業領域に存在する作業者を実作業従事者とし、所定の観測時間範囲で上記観測データを収集するデータ収集手段と、上記観測時間範囲で、上記観測対象となる作業に従事する人員の延べ人数Ｎと、上記実作業従事者の延べ人数ｎを算出する基礎データ算出手段と、上記実作業従事者の延べ人数ｎと上記観測対象となる作業に従事する人員の延べ人数Ｎとの比を算出して、生産効率を求める生産効率演算手段と、上記生産効率演算手段の演算結果の表示制御を実行する出力制御手段とを備えたことを特徴とする生産効率解析システム。
【０００５】
特定の作業領域における作業者の存在を自動的に検出し、その観測データを取得して、自動的に生産効率を演算処理するので、迅速に正確に客観性の高い生産効率演算結果を出力することができる。
【０００６】
〈構成２〉  特定の作業領域における作業者の存在を自動的に検出する検出器の出力を監視して、所定の観測タイミングで上記観測データを取得する観測データ受付手段と、上記観測タイミングで上記作業領域に存在する作業者を実作業従事者とし、所定の観測時間範囲で上記観測データを収集するデータ収集手段と、上記観測時間範囲で、上記不連続な観測データを補完処理し、上記観測対象となる作業に従事する人員の延べ人数Ｎと、上記実作業従事者の延べ人数ｎを算出する基礎データ算出手段と、上記実作業従事者の延べ人数ｎと上記観測対象となる作業に従事する人員の延べ人数Ｎとの比を算出して、生産効率を求める生産効率演算手段と、上記生産効率演算手段の演算結果の表示制御を実行する出力制御手段とを備えたことを特徴とする生産効率解析システム。
【０００７】
検出器は常時監視型とし、所定の観測タイミングで観測データを取得し、そのデータを自動的に補完する。従って、実用的な観測回数で比較的精度の高い生産効率演算結果を出力することができる。
【０００８】
〈構成３〉  構成２に記載の生産効率解析システムにおいて、上記観測データ受付手段による観測タイミングは、予め定めた観測間隔の最大値と最小値の範囲であって、不規則な周期で一定の回数分以上に設定されることを特徴とする生産効率解析システム。
【０００９】
不規則な周期で観測データを取得すると、作業の周期性等の性質に関わらず、正確な生産効率演算ができるデータを取得できる。
【００１０】
〈構成４〉  構成１または２に記載の生産効率解析システムにおいて、上記観測データ受付手段による観測データの取得を禁止する時間帯を設けることを特徴とする生産効率解析システム。
【００１１】
休憩時間等を自動的に回避して、より現実的な観測データを取得することができる。
【００１２】
〈構成５〉  構成１または２に記載の生産効率解析システムにおいて、上記生産効率演算手段は、現在時刻の直前の所定の観測時間範囲を設定して、この観測時間範囲における生産効率を求め、上記出力制御手段は、上記観測対象となる作業を行う作業領域に対して、上記演算処理の結果の表示制御を実行することを特徴とする生産効率解析システム。
【００１３】
観測対象となる作業を行う作業領域で認識できるように、演算処理の結果を表示することで、作業者は作業内容の確認をすることができる。
【００１４】
〈構成６〉  構成５に記載の生産効率解析システムにおいて、上記出力制御手段は、上記観測対象となる作業を行う作業領域に対して、上記演算処理の結果とともに、上記観測時間範囲における標準的な生産効率と上記演算処理の結果との比較結果の表示制御を実行することを特徴とする生産効率解析システム。
【００１５】
予め標準的な生産効率が計算されているときは、標準的な生産効率と演算処理の結果との比較結果を表示して、現在の作業の進行状況を確認することができる。
【００１６】
〈構成７〉  構成１または２に記載の生産効率解析システムにおいて、上記生産効率演算手段は、現在時刻の直前の所定の観測時間範囲を設定して、この観測時間範囲における生産効率を求めるとともに、所定時刻までの生産数量の予測演算処理を実行し、上記出力制御手段は、上記観測対象となる作業を行う作業領域に対して、上記演算処理の結果の表示制御を実行することを特徴とする生産効率解析システム。
【００１７】
生産効率を求めると、標準的な生産効率との比較から、その効率で作業を行ったときの、所定時刻までの生産数量の予測演算ができる。これにより、目標生産数量との比較を行って、作業の遅れ等を明瞭に認識することができる。
【００１８】
〈構成８〉  構成７に記載の生産効率解析システムにおいて、上記生産効率演算手段は、所定時刻までの生産数量の予測演算処理の結果、作業の遅れが発生していると判断されたときは、遅れ回復のための手段を選択して、上記出力制御手段に表示させることを特徴とする生産効率解析システム。
【００１９】
生産数量の予測演算処理により、例えば、当日の生産予定数量との比較ができる。ここで、作業の遅れが発生していると判断されたときは、例えば、作業時間の延長や、作業人員の追加投入等の方法で回復ができる。この手段を選択して、ディスプレイ等の表示性手段により表示する。
【００２０】
〈構成９〉  コンピュータを、特定の作業領域における作業者の存在を自動的に検出する検出器の出力を監視して、所定の観測タイミングで上記観測データを取得する観測データ受付手段と、上記観測タイミングで上記作業領域に存在する作業者を実作業従事者とし、所定の観測時間範囲で上記観測データを収集するデータ収集手段と、上記観測時間範囲で、上記不連続な観測データを補完処理し、上記観測対象となる作業に従事する人員の延べ人数Ｎと、上記実作業従事者の延べ人数ｎを算出する基礎データ算出手段と、上記実作業従事者の延べ人数ｎと上記観測対象となる作業に従事する人員の延べ人数Ｎとの比を算出して、生産効率を求める生産効率演算手段と、上記演算処理の結果の表示制御を実行する出力制御手段、として機能させる生産効率解析プログラム。
【００２１】
〈構成１０〉  コンピュータを、特定の作業領域における作業者の存在を自動的に検出する検出器の出力を監視して、所定の観測タイミングで上記観測データを取得する観測データ受付手段と、上記観測タイミングで上記作業領域に存在する作業者を実作業従事者とし、所定の観測時間範囲で上記観測データを収集するデータ収集手段と、上記観測時間範囲で、上記不連続な観測データを補完処理し、上記観測対象となる作業に従事する人員の延べ人数Ｎと、上記実作業従事者の延べ人数ｎを算出する基礎データ算出手段と、上記実作業従事者の延べ人数ｎと上記観測対象となる作業に従事する人員の延べ人数Ｎとの比を算出して、生産効率を求める生産効率演算手段と、上記演算処理の結果の表示制御を実行する出力制御手段、として機能させる生産効率解析プログラムを記録したコンピュータで読み取り可能な記録媒体。
【００２２】
〈構成１１〉  観測データ受付手段が、特定の作業領域における作業者の存在を自動的に検出する検出器の出力を監視して、所定の観測タイミングで上記観測データを取得するステップと、データ収集手段が、上記観測タイミングで上記作業領域に存在する作業者を実作業従事者とし、所定の観測時間範囲で上記観測データを収集するステップと、基礎データ算出手段が、上記観測時間範囲で、上記不連続な観測データを補完処理し、上記観測対象となる作業に従事する人員の延べ人数Ｎと、上記実作業従事者の延べ人数ｎを算出するステップと、生産効率演算手段が、上記実作業従事者の延べ人数ｎと上記観測対象となる作業に従事する人員の延べ人数Ｎとの比を算出して、生産効率を算出するステップと、出力制御手段が、上記演算処理の結果の表示制御を実行するステップと、を含む生産効率解析方法。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
本発明では、観測対象となる作業を行う場所で、特定の作業領域を定めて、その作業領域に作業者が存在するか否かを観測する。観測対象となる作業に従事する人員の総数をＮとし、その作業中における任意の時点での実作業従事者数をｎとした時、ｎとＮとの比を求めて、この算出結果を各時点での生産効率とする。実作業従事者数の観測は連続測定をしてもよいし、予め決めた所定のタイミングで所定の回数だけ実行し、補完処理をするようにしてもよい。リアルタイムで作業効率の演算処理ができるため、その演算処理結果から、生産数量の予測等も可能になる。以下、本発明の実施の形態を実施例ごとに詳細に説明する。
【実施例１】
【００２４】
図１は、本発明の生産効率解析システムの具体例を示すブロック図である。
図のライン１０には、作業者１１、１２、１３が作業をしている。このシステムでは、観測対象となる作業を行うライン１０中で、実作業に従事しているべき場所を特定する。これらの特定の作業領域に存在する作業者１２、１３はいずれも実作業に従事している。それ以外の場所に存在する作業者１１は作業の準備やその他の作業をしている。
【００２５】
これらの特定の作業領域には、それぞれ作業者が乗った場合にスイッチがオンする検出器１５、１６を配置している。なお、この検出器１５、１６は、機械的なスイッチ式のものの他、例えば、赤外線検出器や光検出器のような、非接触式のものでも構わない。また、検出器は、例えば、デジタルカメラでもよい。撮影をした画像中に人が存在するか否かを判断するような画像解析システムも利用できる。
【００２６】
これらの検出器１５、１６の出力信号は、インタフェース１７を介してネットワーク２０に接続されている。ネットワーク２０は、ライン１０の観察制御用のコンピュータ３０と結ばれたイントラネットなどのネットワークである。なお、他のライン２１、２２、２３についても、同様にして、それぞれ特定の作業領域にある多数の検出器を接続しておく。
【００２７】
コンピュータ３０は、各検出器の出力する観測データを受信し、解析処理する機能を持つ。検出器は、それぞれ配置された特定の作業領域において作業者が存在するか否かを検出する観測データをコンピュータ３０に向けて送信する。この観測データを受け入れるために、コンピュータ３０は、演算処理装置３１と記憶装置３２とを備える。演算処理装置３１には、観測データ受付手段４１、データ収集手段４２、基礎データ算出手段４３、生産効率演算手段４４、及び、時計４５、出力制御手段４６が設けられている。
【００２８】
記憶装置３２には、観測データ５１、観測時間範囲データ５２、観測タイミングデータ５３、作業人員延べ人数データ５４、実作業従事述べ人数データ５５、生産効率５６、観測禁止時間帯データ５７、標準データ５８が記憶されている。コンピュータ３０にはさらに、演算処理された生産効率を印刷出力するためのプリンタ３３が接続されている。
【００２９】
記憶装置３２には、各検出器から送信された観測データ５１が記憶される。観測データ５１は、検出器識別データ４７と検出器の出力データ４８を含む。観測時間範囲データ５２は、検出器の出力を監視する時間範囲を示すデータである。具体的には午前９時から午後６時までといった内容になる。観測タイミングデータ５３は、観測時間範囲で、例えば５分おきとか、ある時間帯では５分おき、ある時間帯では１５分おき、というように観測データを取得して記憶するタイミングを指定したデータである。
【００３０】
作業人員延べ人数データ５４は、観測時間範囲で、観測対象となる作業に従事する人員の述べ人数Ｎである。実作業従事述べ人数データ５５は、観測時間範囲で、作業領域に存在する実作業従事者の延べ人数ｎである。例えば、１０分を単位とするなら、１０分あたり１人、２０分で２人というように計算する。例えば、１時間継続してその作業領域で作業者が検出されると、その領域の延べ人数は６人となる。生産効率５６は、上記ｎをＮで除算した値である。観測禁止時間帯データは、例えば、昼休みとか朝礼の時間など実際に作業者全員が作業を行っていないことが明らかな時間帯などを指定するデータである。
【００３１】
観測データ受付手段４１は、コンピュータ３０にネットワークを介して接続された各検出器から、観測データの入力を受け付けて、これを記憶装置３２に記憶させる機能を持つ。データ収集手段４２は、作業領域に存在する作業者を実作業従事者とした時、観測時間範囲で必要な観測データを収集する機能を持つ。この収集タイミングは、観測タイミングデータ５３により定められる。基礎データ算出手段４３は、観測時間範囲で観測対象となる作業に従事する人員の述べ人数Ｎと実作業従事者の述べ人数ｎを算出する機能を持つ。
【００３２】
生産効率演算手段４４は、実作業従事者の延べ人数ｎと観測対象となる作業に従事する人員の延べ人数Ｎとの比を算出して、生産効率を求める機能を持つ。時計４５は、データ収集手段４２などに対し、観測時間範囲や観測禁止時間帯などを通知するための時刻データ生成プログラムである。出力制御手段４６は、演算処理結果をコンピュータ３０のディスプレイに表示したり、プリンタ３３を制御して印刷出力する機能を持つ。
【００３３】
図２は、上記のシステムのハードウエアブロック図である。
図１に示したコンピュータ３０の内部バス１１０には、ＣＰＵ（中央処理装置）１１１と、ＲＯＭ（リードオンリメモリ）１１２と、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）１１３と、ＨＤＤ（ハードディスク）１１４と、入出力インタフェース１１５とが接続されている。入出力インタフェース１１５には、ディスプレイ１０１とキーボード１０３とマウス１０５とプリンタ１８とが接続されている。なお、この発明の説明に不要なキャッシュメモリ等の詳細なハードウエアの説明は省略する。
【００３４】
図１に示した記憶装置３２は、ＲＯＭ１１２やＲＡＭ１１３やＨＤＤ１１４により構成される。図１に示した演算処理装置３１は、ＣＰＵ１１１、ＲＯＭ１１２、ＲＡＭ１１３等により構成される。検出器の出力する観測データはネットワークインタフェース１１６を通じて入力する。また、観測対象となる作業を行う作業領域から認識できる場所に、端末装置２５や２６を配置して、ネットワーク２０に接続している。これらの端末装置２５、２６には、生産効率演算手段４４の演算処理結果を表示する。
【００３５】
次に、上記のシステムの概略動作を説明する。観測対象となる作業の種類は任意である。その作業に１０人の作業者が従事しているとする。全ての作業者がそれぞれ分担する作業をしている状態は、実作業従事者数が１０で、生産効率は１００％である。一方、８人の作業者がそれぞれ分担する作業をし、１人の作業者は連絡待ちをし、もう一人の作業者が製品の運び出しをしている状態では、実作業従事者数が８で、生産効率は８０％である。実作業従事者数は観測時刻ごとに変化する。実作業従事者数の変化曲線を描き、工程の作業開始から作業終了までの時間で積分し、生産効率が１００％の場合の積分値で除算すれば、その工程全体の生産効率が求められる。部分的な時間帯ごとの生産効率も任意に算出できる。
【００３６】
観測データ受付手段４１は、所定の観測タイミングで特定の作業領域に作業者が存在するか否かを観測した観測データの入力を受け付ける。取得した実作業従事者数と取得時刻を関連付けて記憶装置に記憶するとよい。算出した生産効率をこの取得時刻に対応させて記憶させてしまうのもよい。データ収集手段４２は、所定の観測時間範囲で観測データを収集する。基礎データ算出手段４３は、その観測時間範囲で、不連続な観測データを補完処理し、観測対象となる作業に従事する人員の延べ人数Ｎと、実作業従事者の延べ人数ｎを算出する基礎データを算出する。続いて、生産効率演算手段４４は、実作業従事者の延べ人数ｎと観測対象となる作業に従事する人員の延べ人数Ｎとの比を算出して、生産効率を求める。
【００３７】
この発明では、上記の観測を自動的に行う。観測タイミングは予め決めておく。観測対象となる作業内容に周期性がある場合には、その周期と観測タイミングの周期が一致すると、同一データを繰り返し取得することになり、他の時点での実作業従事者数を取得できない。そこで、観測対象となる作業内容の周期と一致しない観測タイミングを選定して、実作業従事者数を取得するよう制御する。具体的には、例えば、観測タイミングを時刻群データで表現し、プログラムタイマにより、観測開始時から時刻データを出力して比較する。
【００３８】
実作業従事者数の取得タイミングを決定するパラメータには、次のものが挙げられる。観測開始時刻と観測終了時刻は、実作業従事者数の取得開始時刻と取得終了時刻を決める。観測回数は、実作業従事者数の取得時間間隔を決める。取得時間間隔は等間隔でもよいが、上記のように、作業の周期性を考慮して、複数種類の時間間隔を交互に選択するとよい。観測空き時間の最大値と最小値を決めておき、その間でランダムに観測間隔を設定するのもよい。観測禁止タイミングは、例えば、休憩時間等に観測データ取得を禁止するために使用する。
【００３９】
なお、この種のデータを比較的高い精度で取得するための観測数は、一般に下記の数式により求めることができる。
Ｎ（観測数）＝４（１−Ｐ）／Ｓ2Ｐ
４：信頼度95％の場合の係数（ワークサンプリングでは通常この係数を用いている）
Ｐ：予備観測における観測対象活動（作業）の発生比率
Ｓ：相対誤差（±10％を狙う場合は0.1を代入）
観測対象の変化が激しければ観測数を多く必要とする。この実施例では、観測回数を、50〜100回とし、約5〜10分間隔で観測した。観測タイミングは、対象作業の勤務時間、勤務サイクル、昼休み、定時で行なう朝会等を除く時間に設定される。観測は、約7.5〜8.0時間続けられる。
【００４０】
観測方法としては、人の目視による観測結果を、そのつどコンピュータの入力装置を使用して入力する方法と、特定の作業領域における作業者の存在／不存在を自動的に検出する検出器の出力を利用する方法とがある。上記のように予め観測タイミングを決めておいたときは、検出器で自動的に検出をする。検出器は、手動スイッチ、足踏み式スイッチ等の接触型と、赤外線等による非接触型がある。また、非接触型の累計であるが、ビデオカメラと画像解析装置により、特定の作業領域における作業者の存在の有無を検出するものもよい。
【００４１】
実際の作業を連続的に観察してその作業の能率等を解析するには、作業内容を熟知した専門家が必要になり、生産ラインを構成する多くの作業の能率解析には長時間を要する。上記の実施例のシステムでは、一定の手順で自動的に作業内容を観測し、自動的に観測データを取得できるので、客観的で大量の観測データを短時間で自動的に取得できる効果がある。また、観測タイミングを決めて観測データを取得すると、連続観察をするよりも充分に少ないデータ観測数で比較的信頼度の高いデータを得ることができる。
【００４２】
多数の検出器の出力する観測データを収集するときに、観測データ受付手段４１が一定の順番に各装置の出力を一つずつ読みに行くポーリング処理を採用することができる。入力ポートには、各検出器の出力データが一斉に連続的に入力していても、各出力データの読み取りは不連続なタイミングになる。このタイミングを、観測タイミングデータ５３で決定する。一つの観測データを取得するために一定の無視できない通信時間がかかるときや、検出器が多数あって、観測装置のコンピュータの負荷を軽減したいときに適する。また、対象の変化が遅いときは、ゆっくりポーリングをしてデータの収集をすることができる。
【００４３】
時間的に不連続な観測データの間には、予測演算処理によって妥当な観測データを補充する。オンオフスイッチを検出器に使用した場合には、オンイベントとオフイベントを確実に検出すると、どの時刻に作業者が存在していたかを明確に判定できる。観測データは割り込み処理により観測装置に通知される。観測装置は待つだけでよい。観測データは単純なオンとオフを表示するデータだけになる。信号のレベル変動も乱れも無視できるし、致命的な通信エラーが発生しないかぎり、全観測時間中、漏れなく実作業従事者数が取得できる。このときは補完処理が不要になる。
【００４４】
図３は、検出器の出力と観測時間範囲及び基礎データの内容や生産効率の演算処理方法を説明する説明図である。
図に示すように、例えば検出器Ａ、Ｂ、Ｃから、それぞれ各作業領域に作業者が存在する場合はオン、存在しない場合にはオフの出力信号がコンピュータに受け入れられる。例えば、検出器Ａは、時刻ｔ１にオンし、ｔ２にオフしている。出力信号は、時刻ｔ１の直前まで０、時刻ｔ１から時刻ｔ２までは１、時刻ｔ２以降は再び０となる。
【００４５】
検出器の出力信号が１の状態では、検出器の配置された作業領域に作業者が存在する。他の検出器についても全く同様の動作をする。観測時間範囲は、例えば朝９時から夕方６時までとする。始業時刻をｔｂ、終業時刻をｔｅとした。この図に示す通り、各検出器Ａ、Ｂ、Ｃはそれぞれ作業者の存在を検知して、出力信号Ａｄ、Ｂｄ、Ｃｄを得る。ここで、ある時刻ｔ３では、全てのセンサの出力が１となっている。この場合、実作業従事者の数は３である。一方、時刻ｔ４では検出器Ｂのある作業領域に作業者がいない。従って、実作業従事者は２である。
【００４６】
このように、全ての時刻における実作業従事者を求めて、その結果を加算すると、基礎データが得られる。図３に示すデータの合計値は、実作業従事述べ人数データｎである。一方、観測対象となる作業に従事する人員の延べ人数は、サンプリング回数を３倍した値である。その値は、７８である。両者の比をとると、０．８１となる。これが、生産効率である。ｎとＮの計算を基礎データ算出手段４３が行う。ｎとＮの比から生産効率を求める計算を生産効率演算手段４４が実行する。
【００４７】
図４は、複数のラインとコンピュータ３０との接続関係を示す説明図である。
図に示すようにライン１０、２１、２２、２３は、ネットワーク２０を介してコンピュータ３０に接続されている。各ラインの検出器の出力は、それぞれ所定のタイミングでコンピュータ３０に取得される。スイッチ式の検出器では、オンイベントを検出した時、作業者が存在するというデータを記録し、オフイベントを検出した時、作業者がその作業領域からいなくなったとする。すなわち、全ての検出器の出力信号は、連続的に常時コンピュータ３０により監視されており、全てのラインの全ての作業領域において、どの時点で作業者が存在していたかということを忠実に取得できる。
【００４８】
しかしながら、極めて多数の検出器が存在する場合に、オンイベントやオフイベントが集中して発生すると、データの読み取りに誤りを生じ、データの信頼性をなくす。そこで、例えば、赤外線検出器などを用いて常に各作業領域に人が存在するかどうかの検出信号を取得してその検出信号を検出器の内部に保持する。コンピュータ３０は、全ての検出器を順番にスキャンすることによって全ての検出器から所定のタイミングで観測データを受け入れる。このようにすれば、コンピュータ３０の負荷を均一にし、多数の検出器から観測データを取得して、観測することが可能になる。観測タイミングデータ５３はそのタイミングを決める。
【実施例２】
【００４９】
図５は、観測タイミングデータの説明図である。
図に示すように、時刻ｔｂからｔｅまでの観測時間範囲で観測が行われる。ここで例えば、昼休みなどは観測をすることが無駄なため、時刻ｔ５から時刻ｔ６までの観測禁止時間帯を設けてある。図５の垂直の破線が観測タイミングを示している。この観測タイミングは、例えば、作業の無駄が生じやすい作業開始時間や終了時間に時間間隔を短くし、その他の時間では、時間間隔を開けている。なお、いずれの場合においても、例えば、１０分を１単位の時間とすると、その単位時間に作業者が存在するときは１、存在しないときは０というデータを累積加算して実作業従事延べ人数データｎを求めることには変わりがない。
【００５０】
図５の例では、合計３種類の時間間隔を設定している。この時間間隔の決め方や、どの部分に集中的に観測タイミングを設けるかは、経験的な数値に基づいて決めればよい。全ての時間帯について充分短い時間間隔で観測データを取得しようとすると、コンピュータに大きな負荷がかかる。一方、ある時間帯にのみ観測データが集中するような場合には、観測データを一時的にバッファメモリに記憶しておき、順番に処理をすることで負荷の分散を図ることができる。全体として余裕を持った間隔で観測データを取得できれば、多数の検出器が存在しても、問題はない。
【００５１】
データ収集手段４２は、記憶装置３２に記憶された観測タイミングデータ５３に基づいて任意の適切な観測タイミングで観測データを収集する。基礎データ算出手段４３は、観測タイミングの間隔が粗い部分や、細かい部分を平均化し、不足した観測データ、すなわち、不連続な観測データについては補完処理を実行する。補完処理については、様々な物理的あるいは化学的実験装置の出力信号処理方法としてよく知られている方法を採用すればよい。この観測タイミングは、あまり長い間隔をおくと、作業者の複雑な動きを監察することができない。従って、予め観測間隔の最大値を定めておくとよい。また、コンピュータの負荷を考慮し、観測間隔が負荷を著しく高めないように、最小値を定めておくとよい。そして、最大値と最小値の範囲で不規則な周期で一定回数分以上観測データを取得できるとよい。
【実施例３】
【００５２】
図６は、作業の周期性を説明する説明図である。
図６の（ａ）に示すように、この作業は一定の時間ＴＭを単位とする周期性を持っている。すなわち、よく似た作業が繰り返し実行される。この場合に例えば、図に示すように一定の時間間隔Ｔで周期的に観測データを取得すると、これとは異なるタイミングで観測データを取得した場合に比べて、著しく実作業従事述べ人数データが少なくなる。そこで図６の（ｂ）に示すように時間間隔Ｔ１とＴ２とを設ける。そして、時間間隔Ｔ１で一定回数観測データを取得した後、時間間隔Ｔ２で観測データを取得し、その後再び時間間隔Ｔ１で観測データを取得する。このように観測の周期性を作業のそれと相違させることによって、作業の細部に渡って細かく正確に観測データを取得できる。以上のデータを取得することにより、作業内容の見直しや改善による効率化を図り、人員の最適配置を計画することが可能になる。
【実施例４】
【００５３】
図７は、生産効率演算手段４４の詳細な動作説明図である。
生産効率演算手段４４は、生産効率の演算とともに、様々な生産進捗管理のための情報を生成する。図１に示す記憶装置３２には、図７に示すようなデータが記憶される。演算処理のために、基礎データ６０と観測データ６５と検出データ８０とを使用する。その結果、図のような生産効率データ７０を出力する。基礎データ６０は、標準時間データ６１、生産数量計画データ６２、生産能力時間データ６３を含む。観測データ６５は、人作業時間データ６６と観測回数データ６７を含む。検出データ８０は、機械加工時間データ８１、機械停止時間データ８２、機械停止要因データ８３、生産数量実績データ８４を含む。生産効率データ７０は、正規作業比率７１、ライン編成効率７２、設備稼働率７３、標準時間達成率７４、及び、物的労働生産性７５を含む。
【００５４】
基礎データ６０中の標準時間データ６１は、各工程の標準的な作業時間を示す。このデータには、観測対象となる作業に従事する人員の延べ人数Ｎと実作業従事者の延べ人数ｎの比を算出して、生産効率を求めた。延べ人数は、既に説明したように、作業者数と作業時間の時間単位数との積で求められる。標準時間データ６１は、例えば、各作業の各観測領域における作業者の実作業時間を示すデータであればよい。ここでは観測領域では１人の作業者だけが作業をするという前提で説明をしている。故に、人作業時間データ６６とその作業領域の実作業従事延べ人数データとは等しい値になる。
【００５５】
基礎データ６０は、管理部門が生成して、あらかじめ記憶装置３２に記憶させておくデータである。生産数量計画データ６２は、本日や当月等の予定生産数量を示すデータである。生産能力時間データ６３は、各ラインにおける標準的な生産能力数量を示すデータである。標準時間データと対応する。観測データ６５は、観測データ受付手段４１やデータ収集手段４２が収集したデータである。人作業時間データ６６は、各検出器の検出した信号に基づいて、各作業領域毎に該当する検出器が人の存在を検出した時間を累積したデータである。観測回数データ６７は、観測タイミングデータ５３の出力を集計したものである。
【００５６】
検出データ８０は、ラインの設備の稼働状況を自動的に検出して得たデータである。機械加工時間データ８１は、工程に設けられた設備の実稼働時間を測定したデータである。また、機械停止時間データ８２は、装置が一時的に停止していた時間を累積した値を示す。機械停止要因データ８３は、機械が停止した場合に、その原因である要因項目を示すデータである。なお、この要因項目は、あらかじめコードナンバーなどを付けて識別できるようにしておく。例えば、コードナンバーが１ならば、「給材エラー」、コードナンバーが２の場合には「溶接エラー」のようにしておく。こうすれば、機械が、いつどのようなタイミングで何が原因で停止したかという情報を検出データ８０から具体的に取り出すことができる。
【００５７】
生産効率演算手段４４は、上記の基礎データ６０と、逐次収集される観測データ６５や検出データ８０を使用して、生産効率データ７０を演算処理して出力する。例えば、観測データ６５や検出データ８０を、各作業領域に配置された様々なセンサから無線ＬＡＮによってコンピュータ３０に入力する。このような方法でデータを収集すると、生産効率演算手段４４は、リアルタイムで生産効率データ７０を算出し、ディスプレイなどに表示出力することができる。グラフなどを用いて表示すれば、常に最新の稼働状態をモニタを用いて監視することができる。
【００５８】
演算処理の結果得られたデータは、イントラネットなどの手段によってパーソナルコンピュータを用いて共有することができる。従って、生産効率データ７０を生産現場や各関係スタッフルーム内に表示して周知徹底を図ることができる。液晶プロジェクタなどを用いれば、生産ラインの壁などにその結果を表示することもできる。即ち、生産効率演算手段４４は、現在時刻の直前の所定の観測時間範囲を設定して、この観測時間範囲における生産効率を求め、出力制御手段４６は、観測対象となる作業を行う作業領域に対して、演算処理の結果を表示する制御を行う。
【００５９】
従って、生産現場においてあらかじめ決められた生産数量計画と現在の生産数量とを比較し、その差をリアルタイムで把握できる。即ち、観測時間範囲における標準的な生産効率と前記演算処理の結果との比較結果をディスプレイ等に表示させる。これにより、適切な判断を行って、生産能力の適正化を図ることができる。また、得られた結果に基づいてラインのロスに相当する部分を定量的に分析し、効率向上を図ることができる。例えば、現在の時点から１時間前、あるいは３０分前を指定時刻に設定する。そして、常に始業時からその指定時刻までの実績と生産計画との比較を行う。また、この比較結果に基づいて生産計画通り作業が進行していない場合には、遅延状態を示す信号を生成し、ライトを点滅させたり、モニタに一定のメッセージを表示するとよい。
【００６０】
さらに、予定時間内で生産計画通りの作業が完了するかどうかの予測計算をする。例えば、終業予定時刻までの生産数量の予測演算処理を実行する。その予測計算の結果、生産計画を達成しないと判断した場合には、さらに別の信号を生成する。例えば、この信号を作業者のみならず管理者等に送信し、ディスプレイに表示する。これによって作業時間を延長したり、補助の人員を追加投入したり、計画を変更するといった対応が可能になる。これらの条件変更の結果は、再度記憶装置に基礎データとして書き込まれる。ここで再計算をして適正な状態に戻った場合には、様々な警告メッセージが停止し、正常な状態に戻る。
【００６１】
一般に、ラインの生産管理は、ラインが停止したりあるいは作業の遅延原因などとは無関係に、一定の時間内で生産計画通りの数量が達成したかどうかを判断する。一方この発明のシステムによれば、常に計算時点の生産能力、すなわち、基礎データを基準とした生産能力から、実績とその後の生産可能数などを計算するため、極めて正確な計画を立てることができる。また、例えば、ラインが停止したような場合、どのタイミングで計画を達成できるか、計画の遅れを挽回できるかを正確に計算できる。さらに、ラインの編成に新人を投入した場合や交代要員を投入した場合、作業能率の計算をすれば、その評価ができる。どの程度の作業を行えば、習熟することができるかなどの見極めも可能になる。
【００６２】
以上のように生産ラインの生産効率データをリアルタイムに計算し、その結果をグラフなどを用いてビジュアルに表示すれば、生産計画に対するラインの稼働状態を分かり易く伝えることができる。また、ラインの生産計画に対する遅れの原因その他を的確に把握できるので、異常状態を正常状態に戻すための最適なアクションを指示することができる。即ち、生産効率演算手段４４は、所定時刻までの生産数量の予測演算処理の結果、作業の遅れが発生していると判断されたときは、遅れ回復のための手段を記憶装置から選択して、出力制御手段４６に表示させることができる。
【実施例５】
【００６３】
図８は、上記のシステムの動作フローチャートである。
システムが動作を開始すると、まず、ステップＳ１１において、観測データ受付手段４１は、時計４５の時刻を読み取る。そして、ステップＳ１２において観測時間範囲データ５２を読み取り、観測時間範囲かどうかの判断をする。観測時間範囲外であれば、時計の時刻読み取りを繰り返す。すなわち、ステップＳ１１に戻る。ステップＳ１２で観測時間範囲と判断されると、ステップＳ１３において観測データ受付手段４１が検出器の出力を監視する。そして、ステップＳ１４で、検出器の出力を受信したと判断すると、ステップＳ１５に進む。それ以外の場合は、ステップＳ１３に戻る。
【００６４】
ステップＳ１５では、検出器の識別情報を取得する。各検出器は、それぞれ自己の識別情報と出力データとをインタフェース１７を介してコンピュータ３０に送信する。ステップＳ１６では、検出器の出力を読み取る。ステップＳ１７では、該当検出器の観察データを更新する。即ち、観測データ受付手段４１は、その検出器の識別情報と出力データとを組にして、観測データ５１を生成し、記憶装置３２に記憶させる。ステップＳ１８では、基礎データ算出手段４３が基礎データを算出する。即ち、図３で説明をしたＮとｎを算出する。
【００６５】
ステップＳ１９で、生産効率演算手段４４が生産効率を算出する。さらに、ステップＳ２０では、標準データ５８を読み取って、算出結果と比較をする。例えば、図３のように、生産効率が０．８１と算出されたとき、その工程の標準の生産効率が０．８０ならば、「生産効率：実績＝０．８１、標準＝０．８０」と表示すればよい。例えば、任意の時間に、朝から今までとか、直前の２時間の生産効率と標準データの比較をすることもできる。ステップＳ２１では、当日生産数の予測演算をする。標準データに示された生産効率で作業をすると、標準の生産数量となる。実績生産効率が０．１だけ標準生産効率を上回れば、その日の生産数量も、１０％増となるはずである。この予測演算をする。その後、ステップＳ２２で、プリンタ３３やコンピュータ３０のディスプレイは、算出された結果を表示出力する。
【実施例６】
【００６６】
図９は、システムの別の動作を示すフローチャートである。
ステップＳ３１では、時計４５の時刻読み取りをし、ステップＳ３２で、観測時間範囲かどうかを判断する。ここまでは前の実施例と変わらない。次に、ステップＳ３３では、観測禁止時間帯データ５７と比較して、観測禁止時間帯外かどうかという判断をする。ステップＳ３２，３３の判断の結果がイエスのときはステップＳ３４の処理に移行し、ノーのときはいずれもステップＳ３１の処理に戻る。
【００６７】
ステップＳ３４では、観測タイミングデータ５３を読み取る。そして、観測タイミングと時計の時刻とを比較し、ステップＳ３５で観測時刻かどうかを判断する。観測時刻でなければ、観測タイミングデータを読み取って待機する。観測時刻になると、ステップＳ３６で、観測すべき検出器を選択する。即ち、順番に検出器を選択して、各観測データの出力を取得する。検出器を選択すると、ステップＳ３７に進み、検出器の識別情報を取得する。ステップＳ３８で検出器の出力を読み取る。ステップＳ３９では、該当検出器の観察データを更新する。ステップＳ４０で、全ての検出器の観測データ更新が終了したかどうかという判断をする。この判断の結果がイエスのときはステップＳ４１の処理に移行し、ノーのときはステップＳ３４の処理に戻る。
【００６８】
以上のように、このシステムによる生産効率演算処理の結果は、そのまま生産計画に反映できる。即ち、実態に則した人員や設備の投入計画を立てることに役立つ。また、その計画の精度が向上する。さらに、過負荷状態や人員の投入し過ぎ、あるいは、その他の人員の偏在発生を極力抑えた安定した管理が可能になる。さらに、生産効率演算処理の結果は、個人別に分析ができ、人員の適正配置や教育活動に利用できる。生産計画に対する生産実績数も把握できるため、在庫管理や歩留まりの管理のためにその結果を利用することができる。生産進捗管理をリアルタイムに時系列に行うことができるから、生産現場において突然異常が発生したような場合にも、早期に発見し早期に対処することが可能になる。演算処理をした結果を生産スタッフや関係部署においてディスプレイなどを用いて表示し共有することができる。従って、ラインの効率向上、ロスの削減、生産性向上などを各スタッフが検討し、様々な切り口からその分析を行うことができる。また、ラインの生産効率演算処理結果を利用して、平準化処理も可能になる。これによって、合理化をし、原価を低減し、生産体質の強化を図ることができる。
【００６９】
なお、上記の演算処理装置で実行されるコンピュータプログラムは、機能ブロックで図示した単位でモジュール化されてもよいし、複数の機能ブロックを組み合わせて一体化されてもよい。また、上記のコンピュータプログラムは、既存のアプリケーションプログラムに組み込んで使用してもよい。本発明を実現するためのコンピュータプログラムは、例えばＣＤ−ＲＯＭのようなコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して、任意の情報処理装置にインストールして利用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００７０】
【図１】本発明の生産効率解析システムの具体例を示すブロック図。
【図２】上記のシステムのハードウエアブロック図。
【図３】検出器の出力と観測時間範囲及び基礎データの内容等を説明する説明図。
【図４】複数のラインとコンピュータ３０との接続関係を示す説明図。
【図５】観測タイミングデータの説明図。
【図６】作業の周期性を説明する説明図。
【図７】生産効率演算手段の詳細な動作説明図。
【図８】上記のシステムの動作フローチャート。
【図９】システムの別の動作を示すフローチャート。
【符号の説明】
【００７１】
１０  ライン、１１、１２、１３  作業者、１５、１６  検出器、１７  インタフェース、２０  ネットワーク、３０  コンピュータ、２１、２２、２３  ライン、３１  演算処理装置、３２  記憶装置、４１  観測データ受付手段、４２  データ収集手段、４３  基礎データ算出手段、４４  生産効率演算手段、４５  時計、４６  出力制御手段、５１  観測データ、５２  観測時間範囲データ、５３  観測タイミングデータ、５４  作業人員延べ人数データ、５５  実作業従事述べ人数データ、５６  生産効率、５７  観測禁止時間帯データ、５８  標準データ、３３  プリンタ
【図１】
2006221410.tif 000003
【図２】
2006221410.tif 000004
【図３】
2006221410.tif 000005
【図４】
2006221410.tif 000006
【図５】
2006221410.tif 000007
【図６】
2006221410.tif 000008
【図７】
2006221410.tif 000009
【図８】
2006221410.tif 000010
【図９】
2006221410.tif 000011