(57)【要約】【課題】多人数の作業者の作業分析をセンサとコンピュータを用いて自動的行う。【解決手段】複数の作業者に作業者を特定するためのＲＦＩＤセンサ２０６を装着させ、また、各作業者の身体の５箇所に加速度センサ２０１〜２０５を装着させ、ＲＦＩＤセンサ２０６および加速度センサ２０１〜２０５の情報を無線通信器１５０を介してセンサデータ分析装置１００に取り込む。センサデータ分析装置１００は、各作業者に歩行をさせることによって、加速度センサ２０１〜２０５が身体のどの位置に装着されているかを自動的に認識する。各センサからの情報を自動的に処理することによって、多人数の作業者の行動分析を、人手をかけず、低コストで行うことが出来る。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の作業者の行動を把握するセンサデータ分析システムであって、
複数の作業者に装着された、作業者を特定する情報を有する第１のセンサと、
前記複数の作業者の各々の身体の異なる部位に装着された複数の第２のセンサと、
前記複数の作業者が装着した第１のセンサに記憶された識別情報を読み出す手段と、
前記読み出した識別情報に基づいて作業者を特定する手段と、
前記複数の作業者の各々が装着した複数の第２のセンサの情報を読み出す手段と、
前記複数の作業者の各々に特定の動作を行わせることによって、前記複数の第２のセンサの情報を用い、前記複数の第２のセンサが前記作業者の身体のどの位置に装着されているかを特定する手段と、
前記第１のセンサの情報および前記複数の前記第２のセンサの情報を特定周期で取得する手段と、前記特定周期で取得した前記第１のセンサの情報および前記複数の前記第２のセンサの情報を時系列的に記録する手段を有するセンサデータ分析システム。
【請求項２】
前記第１のセンサはＲＦＩＤセンサであることを特徴とする請求項１に記載のセンサデータ分析システム。
【請求項３】
前記第２のセンサは３軸加速度センサであることを特徴とする請求項１に記載のセンサデータ分析システム。
【請求項４】
複数の作業者に装着された、作業者を特定する情報を有する第１のセンサと、
複数の作業者の各々の身体の異なる部位に装着された複数の第２のセンサと、
前記第１のセンサと前記第２のセンサからの情報を解析して出力するセンサデータ分析装置を有する複数の作業者の行動を把握するセンサデータ分析システムであって、
前記センサデータ分析装置は、
前記第１のセンサからの情報と、前記第２のセンサからの情報を受ける入力部と、記憶部と、制御部と、前記作業者の行動情報を出力する出力部とを有し、
前記記憶部は、作業者情報記憶部と、装着部位別特徴記憶部と、作業者特定用センサ情報記憶部と、装着部位特定用センサ情報記憶部と、前記作業者特定用センサ情報記憶部と、前記装着部位特定用センサ情報記憶部を合成した情報を記憶する作業者別装着部位別センサ情報記憶部を有し。
前記制御部は、前記第１のセンサからの情報と、前記作業者特定用センサ情報記憶部の情報を用いて作業者を特定する作業者特定部と、
前記第２のセンサからの情報と前記前記装着部位特定用センサ情報記憶部からの情報に基づき、前記第２のセンサの装着部位を特定する装着部位特定部と、
前記第１のセンサと前記第２のセンサから定期的に送られてくる情報と前記作業者別装着部位別センサ情報記憶部の情報を用いて前記複数の作業者の行動を分析する作業者別分析部と、
前記作業者別分析部の情報を出力する出力装置を有することを特徴とするセンサデータ分析システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、センサを用いて多人数の作業者の行動分析をおこなうためのセンサデータ分析システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
生産現場における作業者の行動を分析することによって作業の能率を向上させることは、生産性の向上の上で極めて重要である。すなわち、所定の工程において、本来の作業をしている時間、作業の段取りをしている時間、部品を探しに行く時間等があるが、本来の作業をする時間の割合が多いほど、生産性が高いといえる。作業分析をおこなうことによって、より生産性を向上できるように、工程の順序、レイアウト等を変更することが出来る。
【０００３】
このためには、工程内における個々の作業者の行動の分析が重要になるが、従来は人が作業者の行動の分析をおこなっていた。しかし、作業者が多くなると、これを分析する人の数も大きくなり、分析に時間と費用がかかりすぎてしまうという問題がある。また、作業内容も従来に比べて短期に変更になることもあり、その都度、人が分析をおこなったのでは、分析のための費用の問題がますます大きくなってしまう。
【０００４】
近年、人手のかかる工程は、海外に移転している。このような海外の生産現場では、工程に１００人〜１０００人程度の作業者が配置されることもめずらしくない。海外の生産現場では、文化的な違いもあって、作業者の行動を管理する必要も生ずる。しかし、作業者を管理するための管理者の数を増やせば、製造コストの上昇につながる。
【０００５】
ところで、人間の身体状態を把握するために、加速度センサを用いる技術が存在する。「特許文献１」には、加速度センサの取り付け方向に依存せずに、身体状態を検出することが出来る身体状態検出装置が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００６−１７５２０６
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
「特許文献１」に記載の技術では、腰部に装着した加速度センサにおいて、その取り付け方向に依存せず、身体状態を検出することができる。しかし、「特許文献１」に記載の技術は、多数の作業者の細かな作業や行動を分析することには対応することが出来ない。
【０００８】
生産工程における作業者の行動を把握するには、身体の１箇所からの加速度センサの情報だけでは不十分である。すなわち、作業者の行動を人手によらずにおこなうためには、各作業者の身体の複数の箇所に加速度センサをとりつけ、各センサからの情報に基づいて各作業者の行動を把握する必要がある。
【０００９】
また、生産現場においては、場合によっては１００人〜１０００人というような多数の作業者の作業分析をおこなう、あるいは、行動を把握する必要がある。このように、多数の作業者の情報を把握するためには、作業者の特定、各作業者に装着された複数の箇所からのセンサからの情報を分析する必要がある。この多数の加速度センサからの情報の処理にも時間と費用を要する。
【００１０】
本発明の課題は、複数の作業者の、所定の工程における作業分析、あるいは行動分析をセンサおよびコンピュータを用いて自動的に行うことである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明は、上記課題を解決するため、複数の作業者に、作業者を特定するための第１のセンサと、各作業者の動作を認識するための複数の第２のセンサを各作業者の身体の異なる部分に装着する。第１のセンサおよび第２のセンサの情報を無線通信器を介してセンサデータ分析装置に取り込む。センサデータ分析装置は、第１のセンサの情報から各作業者の特定を行う。
【００１２】
各作業者が特定動作を行うと、センサデータ分析装置は、各作業者の装着された複数の第２のセンサの装着位置を自動的に認識する。センサデータ分析装置は、特定された作業者、各作業者に装着された第２のセンサの装着位置を記憶する。センサデータ分析装置は、第１のセンサ、および、複数の第２のセンサの情報を定期的に取り込むことによって、各作業者の動作を自動的に認識し、記憶する。
【発明の効果】
【００１３】
装着者や装着部位の特定作業に時間と費用をかけることなく、センサの記憶情報および記憶情報の分析によって装着者と装着部位を特定して、作業者の作業分析あるいは行動分析をすることができる。また、多数の作業者を対象として、装着者と装着部位を特定することが可能となる。
【００１４】
これによって、多数の作業者の作業分析あるいは、行動分析を、多くの人手および費用をかけずにおこなうことが出来る。作業者の作業分析あるいは行動分析を行い、この情報を用いて、対象工程における工程に順序、工程のレイアウト等を変更し、生産性を向上させることが出来る。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】センサデータ分析装置とセンサ装着した作業者の概略図である。
【図２】センサデータ分析装置の概略図である。
【図３】センサデータ分析装置の処理フロー（全体）を示す図である。
【図４】センサデータ分析装置の処理フロー（S100）を示す図である。
【図５】センサデータ分析装置の処理フロー（S200）を示す図である。
【図６】センサデータ分析装置の処理フロー（S300）を示す図である。
【図７】センサデータ分析装置の処理フロー（S400）を示す図である。
【図８】作業者特定用センサ情報記憶部のデータ構造を示す図である。
【図９】作業者情報記憶部のデータ構造を示す図である。
【図１０】装着部位特定用センサ情報記憶部のデータ構造の第１の図である。
【図１１】装着部位特定用センサ情報記憶部のデータ構造の第２の図である。
【図１２】装着部位特定用センサ情報記憶部のデータ構造の第３の図である。
【図１３】装着部位特定用センサ情報記憶部のデータ構造の第４の図である。
【図１４】装着部位特定用センサ情報記憶部のデータ構造の第５の図である。
【図１５】装着部位特定部で加速度センサ００１〜００５の3軸加速度の合成値を算出した結果を示す図である。
【図１６】装着部の特徴記憶部のデータ構造を示す図である。
【図１７】センサの装着部位を特定するための方法を示した第１の図である。
【図１８】センサの装着部位を特定するための方法を示した第２の図である。
【図１９】作業者別装着部位別センサ情報記憶部のデータ構造を示す第１の図である。
【図２０】作業者別装着部位別センサ情報記憶部のデータ構造を示す第２の図である。
【図２１】作業者別装着部位別センサ情報記憶部のデータ構造を示す第３の図である。
【図２２】作業者別装着部位別センサ情報記憶部のデータ構造を示す第４の図である。
【図２３】作業者別装着部位別センサ情報記憶部のデータ構造を示す第５の図である。
【図２４】作業者別分析部で作業者ごとの加速度データを分析した結果の出力画面の1例を示す図である。
【図２５】センサデータ分析装置の利用のタイミングの例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下に本発明の内容を実施例を用いて詳細に説明する。
【実施例１】
【００１７】
図１は、本発明であるセンサデータ分析装置の実施形態を示す図である。図１では、複数の作業者に加速度センサとＲＦＩＤ（Ｒａｄｉｏ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）センサを装着し、無線通信機器１５０を介して加速度データとＲＦＩＤデータがセンサデータ分析装置１００に送信され記録されるようになっている。ＲＦＩＤセンサおよび加速度センサは、みずから信号を発信するシステムでも良いし、無線通信機器１５０がＲＦＩＤセンサおよび加速度センサのデータを電波を介して読みに行くシステムでも良い。
【００１８】
図１では、1人の作業者が、左手首にセンサ２０１、右手首にセンサ２０２、左足首にセンサ２０３、右足首にセンサ２０４、腰にセンサ２０５の３軸加速度センサを装着し、作業者ＩＤを記録したＲＦＩＤタグのセンサ２０６を身体に装着、或いは名札等を用いて装着をしている。
【００１９】
図２は、センサデータ分析装置１００の概略図である。図２示すように、センサデータ分析装置１００は、記憶部２００と、制御部３００と、入力部４００と、出力部５００と、通信部６００と、を有する。
【００２０】
記憶部２００は、作業者情報記憶部２１０と、装着部位別の特徴記憶部２２０と、作業者特定用センサ情報記憶部２３０と、装着部位特定用センサ情報記憶部２４０と、作業者別装着部位別センサ情報記憶部２５０とで構成される。制御部３００は、作業者特定部３１０と、装着部位特定部３２０と、作業者別分析部３３０と、で構成される。
【００２１】
次に、センサデータ分析装置の処理フローを説明する。図３に全体の処理フロー図を示す。処理フローは４段階のステップを経て進行し、順に、センサに記憶あるいは記録された作業者情報を読み作業者を特定するステップS100、センサデータを解析し、センサの装着部位を特定するステップS200、作業者の作業中のセンサデータを作業者と装着部位に対応付けて記録するステップS300、作業者ごとに分析を実施し、結果を出力するステップS400、となる。
【００２２】
ステップS100は、作業者に装着された個人ID特定用のRFIDを読み、作業者を特定するステップである。ステップS200は、ステップS100で特定された作業者がセンサを身体の各部位に装着し、特徴的な動作をすることで、そのセンサデータを解析して各々の装着部位を特定するステップである。ステップS300は、ステップS100とステップS200で特定された情報に従い、作業中の作業者のセンサデータを作業者と装着部位に対応付けて記録するステップである。ステップS400は、作業者毎の作業分析を実施し、その結果を出力するステップである。
【００２３】
図２５にステップの進め方の１例を示す。作業者は、1人ずつ順にステップS100とステップS200を実施し、全作業者の特定と装着部位の特定を完了しておく。完了後、ステップS300、ステップS400と進み、全ステップを完了させる。
【００２４】
例えば、作業者が二人であった場合、作業者一人目のステップS100とステップS200を完了し、その後、作業者二人目のステップS100とステップS200を完了し、その後に作業者一人目と作業者二人目を対象としてステップS300、ステップS400を実施する。
【００２５】
始めに、ステップS100を説明する。図４にステップS100のフロー図を示す。このステップは、作業者に装着された作業者識別用のセンサを読んで作業者を特定するものであり、センサに記録された作業者情報を読むS110、作業者を特定するS120で構成される。
【００２６】
(ステップS110)作業者に装着したRFIDタグ２０６のデータを無線通信機器１５０を介してセンサデータ分析装置１００に収集する。RFIDタグに記録された作業者識別番号データが通信部６００を介して入力部４００に送信されるので、このデータを収集し、作業者情報記憶部２１０に記憶する。作業者情報記憶部２１０に記憶された例を図８に示す。作業者一人目のセンサIDがA004として記録されていることが示されている。
【００２７】
(ステップS120)作業者特定部３１０で作業者一人目の作業者IDを特定する。作業者特定用センサ情報記憶部２３０にセンサIDと作業者IDの対応が記録されており、この情報で特定を行う。図９に作業者特定用センサ情報記憶部を示す。センサIDがA004の作業者IDはSaitouであることが特定されるため、この情報を記憶しておく。
【００２８】
次に、センサデータを解析し、センサの装着部位を特定するステップS200を説明する。図５にステップS200のフロー図を示す。このステップは、作業者に装着された加速度センサのデータをセンサデータ分析装置に記憶し、各々の加速度センサの装着部位を推定するものであり、測定情報を記録するS210、測定情報を一次処理するS220、一次処理した測定情報から歩行箇所を特定するS230、特定した歩行箇所における各センサの振幅から手足腰の装着箇所を特定するS240、手と足の左右を特定するS250、特定した装着部位情報とステップS120で特定した作業者情報をマージして記録するS260で構成される。
【００２９】
本ステップは、前ステップS100で作業者IDをセンサデータ分析装置100によって特定した作業者が、次に歩行動作を行い、その歩行動作時の身体の加速度情報をセンサデータ分析装置100が分析して装着部位を特定するものである。作業者毎にステップS100とステップS200を順に繰り返して、作業者の特定と装着部位の特定を行う。
【００３０】
(ステップS210)はじめに、身体に装着されたセンサのデータをセンサデータ分析装置に記憶する。センサ２０１〜センサ２０５のデータが通信部６００を介して入力部４００に送信されるので、このデータを収集し、装着部位特定用センサ情報記憶部２４０に記憶する。
【００３１】
装着部位特定用センサ情報記憶部２４０に記憶された例を図１０、図１１、図１２、図１３、図１４、に示す。センサ２０１〜センサ２０５のセンサのIDが００１、００２、００３、００４、００５、であるとして、これらのセンサデータが記憶される。
【００３２】
時欄に時刻情報が、センサID欄にセンサID情報が、X軸加速度欄とY軸加速度欄とZ軸加速度欄に3軸加速度センサのデータが記録されることになる。一時処理結果欄は加速度データを処理した結果を記録するためにステップS220で使用する。本例ではセンサID００１からセンサID００５までのデータが記憶された例である。センサがもっと多い場合でも、センサID００６、センサID００７というように、複数のセンサのデータが時系列に記憶されていく。
【００３３】
(ステップS220) 装着部位特定用センサ情報記憶部２４０に記憶された測定情報を読み出し、装着部位特定部３２０で加速度データの一次処理を行う。一時処理とは、加速度データから加速度センサがどのような状態であったのかを意味づけするものであり、本例では、各センサのX軸Y軸Z軸の3軸合成成分の値を算出する。ここで、X軸Y軸Z軸の3軸合成値は、√（Ｘ２＋Ｙ２＋Ｚ２）で定義される。
【００３４】
3軸合成値が９００ｍG〜１１００ｍGであれば「静止」、１１０１ｍG〜２０００ｍGであれば「微動」、２００１ｍG〜であれば「上下動」状態であると定義する処理を一次処理の一例とする。
【００３５】
図１０、図１１、図１２、図１３、図１４、におけるセンサID００１からセンサID００５までの加速度データの３軸合成値を装着部位特定部３２０で算出した結果を図１５に、３軸合成値の算出結果をもとに一次処理した結果を図１０の２４０６欄、図１１の２４１２欄、図１２の２４１８欄、図１３の２４２４欄、図１４の２４３０欄に記載する。センサ００１からセンサ００５までの時刻１〜５は「静止」、時刻６〜１１は「微動」、時刻１２〜１４は「上下動」、時刻１５〜２０は「静止」、と一次処理されることが示されている。
【００３６】
(ステップS230)次に、装着部位特定部３２０で、一次処理した情報を元に、歩行箇所を特定する。図１７に示す歩行箇所の加速度データの例のように、歩行動作時は、身体の手足腰のどの部位に装着したセンサでも、同時間帯に夫々一定の振幅で振動する。
【００３７】
そこで、一次処理したセンサデータにおいて、「上下動」と判定された箇所が全て同期している箇所を歩行箇所と認識する。例えば、図１０と図１１と図１２と図１３と図１４に示すように、センサID００１とセンサID００２とセンサID００３とセンサID００４とセンサID００５が時刻１２〜１４で同期しているならば、時刻１２〜１４を歩行箇所とする。
【００３８】
(ステップS240)次に、装着部位特定部３２０で、個々のセンサが手足腰のどの場所に装着されたのかを特定する。特定は、ステップS230で歩行箇所と特定された時間帯の加速度の振幅を分析することで行う。図１７に示す歩行箇所の加速度データの例のように、通常、歩行動作では、３軸の各軸および合成成分ともに、足、手、腰、の順位で振幅が大きい。
【００３９】
そこで、歩行と認識された時間帯の３軸合成成分の最大値を抽出し、静止時の３軸合成成分との差分を算出し、振幅の大きい順に足、手、腰、の３種に層別する。図１５に示すように、センサID００１〜センサID００５は時刻１２〜時刻１４において歩行箇所と認識されており、それぞれのセンサの３軸合成成分の最大値は、順に2500、2500、3750、3750、2250と算出されている。
【００４０】
そこで、センサ００１、センサ００２は手に装着されたセンサ、センサ００３とセンサ００４は足に装着されたセンサ、センサ００５は腰に装着されたセンサ、と特定する。なお、図１５では、センサ００１からセンサ００５の最大値は時刻１２の行が最大となっているが、これは例であり、各センサは、時刻１２〜時刻１４のいずれにおいても最大値になりうる。
【００４１】
(ステップS250)手足腰の別を特定した後、装着部位別の特徴記憶部２２０の情報をもとに、装着部位特定部３２０で手と足の左右を特定する。図１６に示すように、装着部位別の特徴記憶部２２０の２２０２には装着部位を特定するための単位ベクトルを記憶しているが、これは図１８に示すような方向を示している。
【００４２】
図１８は、作業者が手の甲部分にセンサを装着し、足の外側にセンサを装着し、腰の正面にセンサを装着した場合の方向となる。さらに、このようにセンサを装着して歩行した場合、進行方向の加速度成分が顕著に計測されるため（左手と左足ではXの正方向、右手と右足ではXの負方向）これらの情報をもとに手と足の左右を推定する。
【００４３】
図１８のグラフにおける左手および左足に取り付けられたセンサからの信号におけるＸ成分は、正の値を示している。また、図１８のグラフにおける右手および右足に取り付けられたセンサからの信号におけるＸ成分は、負の値を示している。なお、図１８のグラフは、加速度センサのＸ成分の信号の例である。
【００４４】
手に装着されたセンサ００１とセンサ００２は、図１０と図１１に示すように、センサ００１のX軸成分が歩行箇所において正方向を示しているため左手、センサ００２のX軸成分が歩行箇所において負方向を示しているため右手であることがわかる。
【００４５】
また、足に装着されたセンサ００３とセンサ００４は、図１２と図１３に示すように、センサ００３のX軸成分が歩行箇所において正方向を示しているため左足、センサ００４のX軸成分が歩行箇所において負方向を示しているため右足であることがわかる。
【００４６】
(ステップS260)ステップS250で特定した装着部位情報、およびステップS120で特定した作業者情報を作業者別装着部位別センサ情報記憶部２５０に記憶する。記憶した例を図１９、図２０、図２１、図２２、図２３、に示す。２５０１、２５０４〜２５０７、２５０９、２５１２〜２５１５、２５１７、２５２０〜２５２３、２５２５、２５２８〜２５３１、２５３３、２５３６〜２５３９、は図１０、図１１、図１２、図１３、図１４に示した装着部位特定用センサ情報記憶部２４０と同一のものであり、これらの情報に加えて作業者を特定する際に利用した情報であるセンサID、作業者ID、装着部位を特定する際に利用した情報である装着部位の情報が追記されている。
【００４７】
次に、作業者の作業中のセンサデータを作業者と装着部位に対応付けて記録するステップS300を説明する。図６にステップS300のフロー図を示す。このステップでは、ステップS200で作業者と装着部位が特定されたセンサを対象として、作業者が作業中の加速度データを収集し、作業者と装着部位に対応付けて記録していくものである。
【００４８】
このステップは、作業中のセンサデータを取得するS310、センサデータを作業者と装着部位に対応付けて記録するS320で構成される。また、このステップは各作業者がステップS100とステップS200を順に実施し、完全に、装着しているセンサと作業者の紐付け、および装着しているセンサと装着部位の紐付けが完了していることが望ましい。
【００４９】
(ステップS310)作業者が作業を行っている期間、センサで測定されたデータは無線通信機器１５０を介してセンサデータ分析装置１００に定期的に送信される。あるいは、無線通信機器１５０は、各センサのデータを電波を通して取り込み、センサデータ分析装置１００に転送する。
【００５０】
(ステップS320)送信されたセンサデータは入力部４００でセンサデータ自身が有するセンサIDによって作業者別装着部位別センサ情報記憶部２５０の適切なデータ記憶領域に振り分けられ時系列に記憶される。例えば、センサIDが002の場合、図２０に示す記憶領域にデータを時系列に記憶していく。
【００５１】
次に、作業者ごとに分析を実施し、結果を出力するステップS400を説明する。図７にステップS400のフロー図を示す。このステップは、作業者のセンサデータを分析して結果を出力するものである。このステップは、作業者ごとに分析するS410、分析結果を出力するS420で構成される。
【００５２】
(ステップS410)センサデータ分析装置100は作業者別分析部３３０で適当な時間幅のセンサデータを分析する。センサデータはたとえば、５０ｍｓ程度の間隔で送られる。分析のタイミングは、作業が終了する定時後に一括して分析する方法でも良いし、無線でリアルタイムにデータが収集されているのでリアルタイムに分析する方法でも良い。
【００５３】
(ステップS420)分析結果は出力部５００に送付され、表示部にて表示される。表示の例を図２４に示す。本例では、作業者IDがSaitouとTanakaの二人の月曜日から金曜日の歩数の推移を表示している。
【００５４】
以上のような方法で、作業者に装着したセンサのセンサデータから作業者と装着部位を特定して、作業者ごとに分析を行えるようにする。
【００５５】
なお、本実施例以外の方法でも作業者と装着部位を特定できる。本例ではステップS100にて作業者IDがRFIDタグに記録された例を説明したが、作業者情報がバーコードに記録され、その情報を読み取る方法によって作業者を特定する方法でも構わない。
【００５６】
また、本例ではステップS200にて歩行動作を特定して装着部位を特定することを説明したが、例えば、左手を振る、右手を振る、左足を振る、右足を振る、腰を振る、と装着部位に対して独立に運動を与え、予めこれらの順序を装着部位別の特徴記憶部２２０に記憶しておくことで、装着部位を特定する方法もある。
【００５７】
また、本例では、作業者の身体に加速度センサを装着し、そのセンサ情報に基づいて装着部位を特定しているが、例えば筋電位センサを身体に装着し装着部位ごとにそれらを識別できるセンサデータを有する場合があるならば、対象を筋電位センサとすることも可能である。
【符号の説明】
【００５８】
１００：センサデータ分析装置、１５０：無線通信機器、２００：記憶部、２１０：作業者情報記憶部、２２０：装着部位別の特徴記憶部、２３０：作業者特定用センサ情報記憶部、２４０装着部位特定用センサ情報記憶部、２５０：作業者別装着部位別センサ情報記憶部、３００：制御部、３１０：作業者特定部、３２０：装着部位特定部、３３０：作業者別分析部、４００：入力部、５００：出力部、６００：通信部。
【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】
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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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【図２５】
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