(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
生産現場の状況を監視する監視装置であって、
作業者が保持する作業者端末の位置情報、および、前記作業者の会話の内容を含む音声データをテキスト変換して得られるテキストデータ、を含む作業者情報を取得する作業者情報取得部と、
前記生産現場に設置された生産装置に対して行われた操作の履歴データ、および、前記生産装置に設けられたセンサによるセンシング結果を示すセンサ情報、を含む装置情報を取得する装置情報取得部と、
前記生産現場で発生したイベントを示すイベント情報と、前記イベントが発生したタイミングであるイベント発生タイミングで取得された前記作業者情報および前記装置情報と、前記イベント発生タイミングとなる前の一定期間において取得された前記作業者情報および前記装置情報と、に基づいて、前記生産現場で発生するイベントと、イベントが発生する時の作業者の状態と、イベントが発生する時の生産装置の状態とを学習して生成された学習済モデルを記憶する学習済モデル記憶部と、
前記作業者情報および前記装置情報が新たに取得されると、前記学習済モデルと、新たに取得された前記作業者情報および前記装置情報とに基づいて、前記生産現場で発生するイベントを予測する推論部と、
を備えることを特徴とする監視装置。
【請求項２】
前記イベント情報と、前記イベント発生タイミングで取得された前記位置情報、前記テキストデータ、前記履歴データおよび前記センサ情報と、前記一定期間において取得された前記位置情報、前記テキストデータ、前記履歴データおよび前記センサ情報と、に基づいて、前記生産現場で発生するイベントと、イベントが発生する時の作業者の状態と、イベントが発生する時の生産装置の状態との対応関係を学習して前記学習済モデルを生成するモデル生成部、
を備えることを特徴とする請求項１に記載の監視装置。
【請求項３】
前記推論部による予測結果を表示する表示部、
を備えることを特徴とする請求項１または２に記載の監視装置。
【請求項４】
前記推論部は、前記生産現場で発生するイベントおよびイベントの発生場所を予測し、
前記表示部は、前記推論部による前記予測結果に基づいて、前記生産現場を撮影した映像内のイベントの発生が予測される場所に、イベントの発生が予測されることを示す表示を行う、
ことを特徴とする請求項３に記載の監視装置。
【請求項５】
前記推論部は、前記生産現場で発生するイベントの予測結果を前記作業者端末へ送信し、前記予測結果の作業者への通知を前記作業者端末に行わせる、
ことを特徴とする請求項１または２に記載の監視装置。
【請求項６】
前記推論部は、前記生産現場で発生するイベントおよびイベントの発生場所を予測し、前記作業者端末に、イベントの発生が予測されることを示す表示を、前記生産現場を撮影した映像内のイベントの発生が予測される場所に行わせる、
ことを特徴とする請求項５に記載の監視装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、生産現場の状況を監視する監視装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
生産現場では、生産現場で得られる情報の監視が行われ、監視結果は、生産の効率化、作業者の支援、生産システムの保守など、様々な目的で使用される。【０００３】
例えば、特許文献１には、トラブルが発生した場合に、トラブル対応のために作業者が行った作業の内容、作業方法などの情報を、トラブルが発生した場所の情報と対応付けて記憶しておき、新たなトラブルが発生した場合に、新たなトラブルが発生した場所で過去に行われた、トラブル対応のための作業内容、作業方法などの情報を作業者が確認できるようにする発明が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１７−０６８３９７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に記載の発明によれば、トラブル等のイベントが発生した場合に、必要な作業に要する時間を短縮化して作業の効率化を実現することができる。一方、イベントが発生する前に、将来的に起こり得るイベントが予測できれば、イベント発生後に必要な作業の準備を予め行うことができ、この場合も、イベント発生後に必要な作業を効率的に行うことが可能になると考えられる。例えば、装置の故障が予測できれば、装置を修理するために必要な部品の確保、保守作業者の確保といった事前準備が可能となる。また、装置の停止が予測できれば、装置が停止する原因を事前に排除するといった対策も可能となる。【０００６】
本開示は、上記に鑑みてなされたものであって、生産現場で発生するイベントを作業者に予め知らせることを可能とする監視装置を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本開示は、生産現場の状況を監視する監視装置であって、作業者が保持する作業者端末の位置情報、および、作業者の会話の内容を含む音声データをテキスト変換して得られるテキストデータ、を含む作業者情報を取得する作業者情報取得部と、生産現場に設置された生産装置に対して行われた操作の履歴データ、および、生産装置に設けられたセンサによるセンシング結果を示すセンサ情報、を含む装置情報を取得する装置情報取得部と、を備える。また、監視装置は、生産現場で発生したイベントを示すイベント情報と、イベントが発生したタイミングであるイベント発生タイミングで取得された作業者情報および装置情報と、イベント発生タイミングとなる前の一定期間において取得された作業者情報および装置情報と、に基づいて、生産現場で発生するイベントと、イベントが発生する時の作業者の状態と、イベントが発生する時の生産装置の状態とを学習して生成された学習済モデルを記憶する学習済モデル記憶部を備える。また、監視装置は、作業者情報および装置情報が新たに取得されると、学習済モデルと、新たに取得された作業者情報および装置情報とに基づいて、生産現場で発生するイベントを予測する推論部を備える。
【発明の効果】
【０００８】
本開示にかかる監視装置は、生産現場で発生するイベントを作業者に予め知らせることが可能となる、という効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施の形態にかかる監視装置を含んで構成される監視システムの構成例を示す図
【図２】学習装置の構成例を示す図
【図３】学習装置が備えるデータ取得部の構成例を示す図
【図４】学習装置による学習動作を示すフローチャート
【図５】推論装置の構成例を示す図
【図６】推論装置による推論動作を示すフローチャート
【図７】作業者端末が監視装置による予測結果を通知する方法の一例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に、本開示の実施の形態にかかる監視装置を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態により本開示が限定されるものではない。
【００１１】
実施の形態．
図１は、実施の形態にかかる監視装置を含んで構成される監視システムの構成例を示す図である。監視システム１００は、管理サーバ１、現場機器２、作業者端末３および生産装置４を含んで構成される。
【００１２】
管理サーバ１は、現場機器２が作業者端末３および生産装置４から取得した情報を受け取り記憶する記憶装置１２と、生産現場で発生するイベント、イベントが発生するときの作業者の状態およびイベントが発生するときの生産装置４の状態を、記憶装置１２が記憶している情報を用いて学習する学習装置１１と、を備える。生産現場で発生するイベントの例は、生産装置４の停止、生産装置４の故障、生産装置４の修理、作業者の怪我、などである。学習装置１１の詳細については後述する。
【００１３】
記憶装置１２は、作業者情報記憶部１２１、装置情報記憶部１２２および学習済モデル記憶部１２３を備える。作業者情報記憶部１２１は、現場機器２が作業者端末３から取得した、作業者の状態に関する各種情報を含んで構成される作業者情報を記憶する。装置情報記憶部１２２は、現場機器２が生産装置４から取得した、生産装置４の状態に関する各種情報を含んで構成される装置情報を記憶する。学習済モデル記憶部１２３は、学習装置１１が生成する学習済モデルを記憶する。なお、管理サーバ１がインターネットなどを介して現場機器２に接続される構成、すなわち、クラウドコンピューティングを利用して監視システム１００を実現する構成であってもよい。
【００１４】
現場機器２は、例えば生産現場に設置された産業用パーソナルコンピュータであり、有線回線または無線回線を介して作業者端末３および生産装置４と通信する機能を有する。現場機器２は、プログラマブルロジックコントローラ、プログラマブル表示器などであってもよい。図１に示す構成例では現場機器２を１台としているが、２台以上の現場機器２を含む構成としてもよい。
【００１５】
現場機器２は、作業者端末３から出力される各種情報を取得し、取得した各種情報を纏めて作業者情報を生成する作業者情報取得部２１と、作業者情報を管理サーバ１へ送信する作業者情報送信部２２と、生産装置４から出力される各種情報を取得し、取得した各種情報を纏めて装置情報を生成する装置情報取得部２３と、装置情報を管理サーバ１へ送信する装置情報送信部２４とを備える。ここで、作業者情報は、各種情報を取得した時刻を示す時刻情報と、情報の取得元の作業者端末３の識別情報とを含むものとする。また、装置情報は、各種情報を取得した時刻を示す時刻情報と、情報の取得元の生産装置４の識別情報とを含むものとする。作業者情報取得部２１は、作業者情報を一定周期で繰り返し取得する。装置情報取得部２３も同様に、装置情報を一定周期で繰り返し取得する。
【００１６】
また、現場機器２は、推論装置２５を備える。推論装置２５は、管理サーバ１の学習装置１１による学習が済んでいる状態、すなわち、管理サーバ１の学習済モデル記憶部１２３が学習済モデルを記憶している状態において、作業者情報取得部２１および装置情報取得部２３が、作業者情報および装置情報を新たに取得すると、新たに取得された作業者情報および装置情報と、学習済モデル記憶部１２３が記憶している学習済モデルとに基づいて推論処理を行う。推論装置２５が行う推論処理では、生産現場で発生するイベントを推測する。推論装置２５の詳細については後述する。
【００１７】
現場機器２の各構成要素は、管理サーバ１が備える学習装置１１および記憶装置１２とともに監視装置５を構成する。なお、図１では、現場機器２が作業者端末３および生産装置４から上記の情報（作業者情報，装置情報）を取得して管理サーバ１に送信する構成とする場合の例を示したが、現場機器２の図１に示す各構成要素の機能を管理サーバ１が有する構成とすることも可能である。すなわち、管理サーバ１が作業者端末３および生産装置４から上記の情報を直接取得する構成としてもよい。
【００１８】
作業者情報送信部２２は、作業者情報取得部２１が取得する作業者情報をある程度まとめて管理サーバ１へ送信する。作業者情報送信部２２は、例えば、作業者情報を一定周期で管理サーバ１へ送信する。装置情報送信部２４も同様に、装置情報取得部２３が取得する装置情報をある程度まとめて管理サーバ１へ送信する。作業者情報送信部２２が作業者情報を送信するタイミングと装置情報送信部２４が装置情報を送信するタイミングは同じであってもよいし異なっていてもよい。
【００１９】
作業者端末３は、生産現場の作業者が保持する端末装置であり、タブレット端末、スマートフォンなどが該当する。作業者端末３は、監視システム１００に１台以上含まれる。
【００２０】
作業者端末３は、表示部３１と、操作部３２と、作業者端末３の位置情報を取得する位置情報取得部３３と、集音を行い作業者の会話内容を含む音データを生成する音声取得部３４と、撮影を行い映像データを生成する映像取得部３５と、音声取得部３４で生成された音データに含まれる作業者の会話の内容をテキストデータに変換する音声変換部３６とを備える。位置情報、映像データおよびテキストデータは、上述した作業者情報を構成する。すなわち、作業者情報は、作業者端末３の位置情報と、作業者の音声がテキストに変換されたテキストデータと、作業者端末３が撮影した映像データと、時刻情報と、作業者端末３の識別情報とを含んで構成される。なお、作業者端末３は音声変換部３６を備えない構成であってもよい。この場合、現場機器２または管理サーバ１が、必要に応じて作業者の会話の内容をテキストデータに変換する。
【００２１】
生産装置４は、生産ラインに設置された各種装置であり、例えば産業用ロボットが該当する。生産装置４は、監視システム１００に１台以上含まれる。
【００２２】
生産装置４は、生産装置４の動作状態に関する情報を収集する情報収集部４１と、撮影を行い映像データを生成する映像取得部４２とを備える。情報収集部４１が収集する情報には、作業者が生産装置４に対して行った操作の履歴データである操作ログ４１１、図示を省略した各種センサによるセンシング結果を示すセンサ情報４１２が含まれる。映像データ、操作ログ４１１およびセンサ情報４１２は、上述した装置情報を構成する。すなわち、装置情報は、映像データと、操作ログ４１１と、センサ情報４１２と、時刻情報と、生産装置４の識別情報とを含んで構成される。
【００２３】
次に、学習装置１１の詳細について、図２〜図４を参照しながら説明する。
【００２４】
図２は、学習装置１１の構成例を示す図である。説明の便宜上、図２では学習装置１１に接続される記憶装置１２も併せて記載している。図２に示すように、学習装置１１はデータ取得部１１１およびモデル生成部１１２を備える。なお、学習装置１１は管理サーバ１を構成する演算装置１０で実現される。
【００２５】
データ取得部１１１は、作業者情報記憶部１２１が記憶している作業者情報および装置情報記憶部１２２が記憶している装置情報から、生産現場で発生したイベントに関連する情報を抽出して学習用データを生成する。図３は、学習装置１１が備えるデータ取得部１１１の構成例を示す図である。データ取得部１１１は、イベント検出部１１１Ａおよび学習用データ生成部１１１Ｂを備える。イベント検出部１１１Ａは、作業者情報記憶部１２１が記憶している作業者情報および装置情報記憶部１２２が記憶している装置情報を解析して生産現場で発生したイベントを検出する。学習用データ生成部１１１Ｂは、イベントの発生タイミングで取得された作業者情報および装置情報と、イベントの発生タイミングの前の一定期間において生成された作業者情報および装置情報とに基づいて学習用データを生成する。すなわち、学習用データ生成部１１１Ｂは、イベントの発生タイミングで取得された作業者情報および装置情報と、イベントの発生タイミングの前の一定期間において生成された作業者情報および装置情報と、発生したイベントを示すイベント情報とを対応付けて学習用データを生成する。
【００２６】
モデル生成部１１２は、生産現場で発生するイベントと、イベントが発生する時の作業者の状態と、イベントが発生する時の生産装置４の状態との対応関係を、データ取得部１１１が生成した学習用データに基づいて学習して学習済モデルを生成する。ここで、モデル生成部１１２における機械学習のアルゴリズムとしては、ベイジアンネットワーク、モンテカルロ法などが考えられる。
【００２７】
学習装置１１による学習動作をフローチャートで示すと図４のようになる。図４は、学習装置１１による学習動作を示すフローチャートである。図４に示す動作は、例えば、学習動作の開始を指示する操作を管理サーバ１がユーザから受け付けると開始となる。
【００２８】
学習装置１１は、動作を開始すると、まず、記憶装置１２が記憶しているデータ、具体的には、作業者情報記憶部１２１が記憶している作業者情報および装置情報記憶部１２２が記憶している装置情報の解析を開始し、生産現場で発生したイベントを確認する。この処理はデータ取得部１１１のイベント検出部１１１Ａが行う。具体的には、イベント検出部１１１Ａは、作業者情報記憶部１２１が記憶している作業者情報および装置情報記憶部１２２が記憶している装置情報のうち、最初に取得された作業者情報および装置情報、すなわち、一番早い時刻に取得された作業者情報および装置情報を解析し、イベント発生の有無を確認する（ステップＳ１１）。イベント検出部１１１Ａは、例えば、装置情報に含まれるセンサ情報４１２の中に異常な値を示すセンサ情報４１２が含まれる場合、イベントが発生したと判断する。また、イベント検出部１１１Ａは、装置情報に含まれる操作ログ４１１の中に生産装置４を緊急停止させる操作が実行されたことを示す情報が含まれる場合、イベントが発生したと判断する。また、イベント検出部１１１Ａは、作業者情報に含まれるテキストデータにイベント発生を想起させる言葉が含まれる場合、イベントが発生したと判断する。イベント発生を想起させる言葉は、例えば、「あっ」、「えっ」、「まずい」、「あれ？」、「おかしいな」、などである。例えば、これらの言葉をイベント発生を想起させるキーワードとして予め管理サーバ１に登録しておき、イベント検出部１１１Ａは、登録済みのキーワードを検出した場合にイベントが発生したと判断する。また、イベント検出部１１１Ａは、映像データを解析して得られる作業者の動作からイベント発生の有無を判別してもよい。
【００２９】
イベント検出部１１１Ａがイベント発生を検出した場合（ステップＳ１１：Ｙｅｓ）、学習用データ生成部１１１Ｂが学習用データを生成する（ステップＳ１２）。具体的には、学習用データ生成部１１１Ｂは、検出したイベントの発生タイミングすなわち発生時刻を含み、かつ発生タイミングよりも前の一定期間において取得された作業者情報および装置情報を記憶装置１２の作業者情報記憶部１２１および装置情報記憶部１２２から抽出し、抽出した作業者情報および装置情報と、検出したイベントを示すイベント情報とに基づいて学習用データを生成する。学習用データは、作業者情報に含まれる情報の中の位置情報およびテキストデータと、装置情報に含まれる情報の中の操作ログ４１１およびセンサ情報４１２と、イベント情報とで構成される。
【００３０】
イベント情報は、例えばイベントの名称である。ここで、イベント情報は、作業者情報の内容および装置情報の内容から学習用データ生成部１１１Ｂが生成してもよいが、管理サーバ１のユーザがキーボード、マウス等の入力装置を用いて入力するようにしてもよい。ユーザがイベント情報を入力する場合、例えば、学習装置１１は、イベント検出部１１１Ａがイベントを検出すると、イベント検出時点の作業者情報および装置情報を、図１などでは記載を省略している表示装置に表示し、この表示をユーザに確認させるとともにイベント情報を入力させる。また、学習用データ生成部１１１Ｂがイベント情報を生成する場合に、生成したイベント情報を表示装置に表示して内容をユーザに確認させ、必要に応じてユーザが修正できるようにしてもよい。
【００３１】
学習用データ生成部１１１Ｂによる学習用データの作成が終了すると、学習用データを用いてモデル生成部１１２が学習処理を行って学習済モデルを生成する（ステップＳ１３）。上述したように、ここでの学習処理では、ベイジアンネットワーク、モンテカルロ法などの既存のアルゴリズムを用いる。モデル生成部１１２は、学習用データに含まれる位置情報、テキストデータ、操作ログ４１１およびセンサ情報４１２と、イベント情報とを紐づけすることで学習を行う。
【００３２】
ステップＳ１３のモデル生成部１１２による学習処理が終了すると、ステップＳ１１に戻り、イベント検出部１１１Ａが、未確認の作業者情報および装置情報のうち、一番早い時刻に取得された作業者情報および装置情報を解析し、イベント発生の有無を確認する。
【００３３】
イベント検出部１１１Ａは、生産現場でのイベント発生を検出しない場合（ステップＳ１１：Ｎｏ）、データ解析が終了したか、すなわち、未確認の作業者情報および装置情報が存在しないかを確認する（ステップＳ１４）。データ解析が終了していない場合（ステップＳ１４：Ｎｏ）、ステップＳ１１に戻り、イベント検出部１１１Ａは、未確認の作業者情報および装置情報のうち、一番早い時刻に取得された作業者情報および装置情報を解析し、イベント発生の有無を確認する。
【００３４】
一方、データ解析が終了した場合（ステップＳ１４：Ｙｅｓ）、モデル生成部１１２が学習済モデルを学習済モデル記憶部１２３に出力し、これを学習済モデル記憶部１２３が記憶して（ステップＳ１５）、学習装置１１による学習動作が終了となる。
【００３５】
なお、学習装置１１は、学習済モデル記憶部１２３が学習済モデルを記憶している状態において、すなわち、学習装置１１が図４に示すフローチャートに従った学習動作を行い過去に学習済モデルを生成済みの場合において、学習動作の開始を指示する操作を受け付けた場合、図４に示すフローチャートに従って再学習を行い、学習済モデル記憶部１２３が記憶している学習済モデルを更新する。
【００３６】
次に、推論装置２５の詳細について、図５および図６を参照しながら説明する。
【００３７】
図５は、推論装置２５の構成例を示す図である。説明の便宜上、図５では、推論装置２５に接続される他の装置、構成要素も併せて記載している。図５に示すように、推論装置２５はデータ取得部２５１および推論部２５２を備える。なお、推論装置２５は現場機器２を構成する演算装置２０で実現される。
【００３８】
データ取得部２５１は、作業者情報取得部２１が出力する作業者情報および装置情報取得部２３が出力する装置情報から、推論処理で使用するデータを取得する。具体的には、データ取得部２５１は、作業者情報から位置情報およびテキストデータを取得するとともに、装置情報から操作ログ４１１およびセンサ情報４１２を取得する。なお、これ以降の説明では、便宜上、データ取得部２５１が取得する位置情報、テキストデータ、操作ログ４１１およびセンサ情報４１２を纏めて推論用データと称する場合がある。
【００３９】
推論部２５２は、データ取得部２５１が取得した推論用データと、学習済モデル記憶部１２３が記憶している学習済モデルとに基づいて、生産現場で発生するイベントを推定し、推論結果として出力する。推論部２５２が出力する推論結果は、例えば、作業者端末３に送信される。この場合、作業者端末３は、表示部３１に推論結果３１１を表示する。推論部２５２が出力する推論結果は、その他の機器、例えば、管理サーバ１、生産装置４、図示を省略した生産現場の管理者が保持する端末装置などに送信されてもよい。
【００４０】
推論装置２５による推論動作をフローチャートで示すと図６のようになる。図６は、推論装置２５による推論動作を示すフローチャートである。図６に示す動作は、例えば、現場機器２が作業者情報および装置情報を取得した場合に実行される。
【００４１】
推論装置２５は、動作を開始すると、まず、データ取得部２５１が、データ取得処理を行い、作業者情報取得部２１が出力する作業者情報および装置情報取得部２３が出力する装置情報から推論用データを取得する（ステップＳ２１）。次に、推論部２５２が、データ取得部２５１が取得した推論用データと、学習済モデル記憶部１２３が記憶している学習済モデルとを用いて推論処理を行い、生産現場で発生するイベントを予測する（ステップＳ２２）。このとき、推論部２５２は、データ取得部２５１が過去に取得済の推論用データも使用して推論を行い、生産現場のどこで、どのイベントが、どの程度の確率で今後発生するかを予測する。推論部２５２は、推論処理が終了すると推論結果を出力する（ステップＳ２３）。
【００４２】
推論部２５２が出力する推論結果は、作業者端末３、生産現場の管理者が保持する端末装置などに送信され、これらの機器を介して作業者、管理者などに通知される。
【００４３】
一例として、作業者端末３が推論結果を作業者に通知する通知方法を説明する。図７は、作業者端末３が監視装置５による予測結果を通知する方法の一例を示す図である。図７に示す例では、作業者端末３が、映像取得部３５で取得した映像に予測結果を重畳して作業者に通知する。図７は、生産装置４が停止するなど、生産装置４に関するイベントの発生を推論部２５２が予測した場合の通知方法の例であり、イベントの発生が予測される場所（装置）に対し、その旨を示すハッチング３２１および３２２を施している。異なるイベントの発生が予測された場合はイベントごとに異なるハッチングとする。イベントの発生確率が高い場所は周りと異なるハッチングとして強調するなどしてもよい。なお、ハッチングは一例であり、テキスト表示、色、シンボルなどを使用してイベントの種類および発生確率を判別できるようにしても構わない。イベントの詳細はイベントの発生が予測される場所の上にマウスを移動させる、イベントの発生が予測される場所をタッチするなどした場合にポップアップ表示するなどして確認可能とする。図７に示すような通知方法とすることにより、作業者は、生産現場のどこでイベントが発生するかを一目で知ることができる。
【００４４】
本実施の形態では、推論装置２５による推論結果を作業者端末３などの外部の他の機器へ送信し、他の機器が推論結果を通知することとしたが、推論装置２５を備える現場機器２が通知を行うようにしてもよい。また、現場機器２および作業者端末３といった、生産現場または生産現場の近隣に存在する複数の機器の全てまたは一部が推論結果の通知を行う構成としてもよい。
【００４５】
以上説明したように、本実施の形態にかかる監視装置５は、生産現場で作業を行う作業者が保持する作業者端末３から取得した作業者情報と、生産現場に設置された生産装置４から取得した装置情報と、に基づいて、生産現場で発生するイベントと、イベントが発生する時の作業者の状態および生産装置４の状態とを学習して学習済モデルを生成する学習装置１１を備える。また、監視装置５は、学習装置１１で学習済モデルを生成済の状態において作業者情報および装置情報を取得すると、取得した作業者情報および装置情報と学習済モデルとに基づいて、生産現場で発生するイベントを予測する。これにより、生産現場で発生するイベントを予め作業者に通知することが可能となり、危険予知、予防保全の実現に寄与できる。また、予測結果を作業者にフィードバックすることにより、生産装置４、作業者にまつわるトラブルの未然防止に役立てることができ、生産現場の安全性および信頼性を高めることができる。
【００４６】
以上の実施の形態に示した構成は、本開示の内容の一例を示すものであり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、本開示の要旨を逸脱しない範囲で、構成の一部を省略、変更することも可能である。
【符号の説明】
【００４７】
１  管理サーバ、２  現場機器、３  作業者端末、４  生産装置、５  監視装置、１０，２０  演算装置、１１  学習装置、１２  記憶装置、２１  作業者情報取得部、２２  作業者情報送信部、２３  装置情報取得部、２４  装置情報送信部、２５  推論装置、３１  表示部、３２  操作部、３３  位置情報取得部、３４  音声取得部、３５，４２  映像取得部、４１  情報収集部、１００  監視システム、１１１，２５１  データ取得部、１１１Ａ  イベント検出部、１１１Ｂ  学習用データ生成部、１１２  モデル生成部、１２１  作業者情報記憶部、１２２  装置情報記憶部、１２３  学習済モデル記憶部、２５２  推論部、３１１  推論結果、４１１  操作ログ、４１２  センサ情報。
【要約】
監視装置（５）は、作業者端末（３）の位置情報および音声データをテキスト変換して得られるテキストデータを含む作業者情報を取得する作業者情報取得部（２１）と、生産装置（４）に対して行われた操作の履歴データおよびセンサによるセンシング結果を示すセンサ情報を含む装置情報を取得する装置情報取得部（２３）と、生産現場で発生したイベントを示すイベント情報と、イベント発生タイミングで取得された作業者情報および装置情報と、イベント発生タイミングとなる前の一定期間に取得された作業者情報および装置情報と、に基づいて、生産現場で発生するイベントと、イベントが発生する時の作業者の状態と、生産装置の状態とを学習して生成された学習済モデルを記憶する学習済モデル記憶部（１２３）と、学習済モデルと、新たに取得された作業者情報および装置情報とに基づいて、生産現場で発生するイベントを予測する推論部（２５２）と、を備える。【図１】
0006837615.tif 000002
【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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