JPWO2007126026A1 - System for automatically extracting motion elements to be improved from work processes - Google Patents
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Abstract
【目的】生産管理システムで得られたデータから改善がまだ可能な作業要素を見いだすこと。【構成】この作業工程の中から改善すべき動作要素を自動抽出するシステムは、予め設定した一連の計測予定の作業工程を動作要素毎に分解すること、上記計測予定の作業工程の仕事を実施し、各計測予定の作業工程の作業時間を計測し、その計測結果を記憶装置に格納すること、上記実施から結果の格納までの工程を予め決定した回数だけ複数回繰返すこと、格納された計測結果から分解した動作要素毎に比較して、その変動率が最も高い動作要素を、改善すべき動作要素として、自動抽出することを特徴としている。【選択図】 7[Purpose] To find work elements that can still be improved from the data obtained by the production management system. [Structure] The system for automatically extracting operation elements to be improved from the work processes is to disassemble a predetermined series of work processes scheduled for measurement for each operation element, and to perform the work of the work processes scheduled for measurement. Measuring the working time of each scheduled work process, storing the measurement result in a storage device, repeating the process from the above implementation to storing the result a predetermined number of times, and storing the measurement It is characterized in that an operation element having the highest variation rate is automatically extracted as an operation element to be improved as compared with each operation element decomposed from the result. [Selection] 7
Description
本発明は、オペレータの行う作業工程の所要時間を監視する生産管理システムにオプションとして利用可能とするシステムであって、特に該生産管理システムで得られたデータから改善が更に可能な作業要素(動作要素)を見いだすことを目的とし、
さらに、詳細な目的については、
可能な限り作業後すみやかに(所望によってはリアルタイムに)改善すべき動作要素を自動抽出すること、改善すべきポイントはオペレータ個人単位での作業状況を見守り、更にその各自の動作要素について改善すべき箇所を自動抽出すること、改善すべき動作要素は、その実際の作業の様子を画像データとして格納し、格納された画像データは要求に応じて見られるようにする。抽出した改善すべき動作要素に対して管理者が評価を与えること、一方、改善すべき箇所をグループ単位で自動抽出することである。The present invention is a system that can be used as an option in a production management system that monitors the time required for a work process performed by an operator, and in particular, a work element (operation that can be further improved from data obtained by the production management system. To find the element)
For more detailed purposes,
As soon as possible after work, it is necessary to automatically extract the motion elements to be improved (in real time if desired). The points to be improved are to monitor the work status of each individual operator, and further improve the respective motion elements. By automatically extracting the location and the operation element to be improved, the actual work state is stored as image data, and the stored image data can be viewed on demand. The administrator gives an evaluation to the extracted operation element to be improved, while the part to be improved is automatically extracted in units of groups.
最新の生産管理システムは、生産者自身へ装着したセンサーならびに生産システムに設けたセンサーなどの多種多様なセンサー管理体制が提唱され、これらセンサーに基づいて様々な情報がリアルタイムに得られることが提案されてきた。しかしながら、必ずしもこれら情報が生かしきれているとは言えない。また、高水準の効率化が得られている生産システムにおいて、もう一段階効率を向上させようとした場合に、その改善すべき作業工程を見つけることに苦慮する場合がある。管理者が全工程をくまなく監視し続けることにより、効率向上の手がかりを得ることは、一つの手法であるが、管理者側の効率が非常に悪化する。また、全生産工程を長時間にわたって監視することは現実的でない。従って、このように高度に管理された生産管理システムで稼働する作業工程に対して、改善すべき作業工程を見いだすシステムが要求されている。 The latest production management system has proposed various sensor management systems such as sensors attached to the producers themselves and sensors provided in the production system, and it is proposed that various information can be obtained in real time based on these sensors. I came. However, it cannot be said that this information is fully utilized. In addition, in a production system that has achieved a high level of efficiency, there is a case where it is difficult to find a work process that should be improved when another stage of efficiency is to be improved. Obtaining clues for efficiency improvement by the administrator continuously monitoring all processes is one method, but the efficiency on the manager side is extremely deteriorated. Moreover, it is not realistic to monitor the entire production process for a long time. Therefore, there is a demand for a system that finds a work process to be improved with respect to a work process that operates in such a highly managed production management system.
特許文献1に開示する作業効率診断方法およびシステムは、人手をかけずに人の作業時間を正確に計測し、作業に関するデータ収集を可能にすることが目的とされている。さらに、作業者と作業対象物が近づいた時、両者に付けたデータ発信機とアンテナの識別情報が入力されること、識別情報とデータ入力発生時刻を合わせて格納すること、作業時間、作業量、作業効率指標値を算出すること、作業効率指標値を出力すること、作業効率が低い場合、作業時間を作業要素時間に分解して評価すること、評価結果を出力して問題と考えられる作業要素時間がユーザにより選択され、この作業要素時間を短縮する改善案が設定されること、設定した改善案を実施した場合に発生すると想定される期待効果を算出して出力することを主要な構成としている。
上記した従来の生産管理システムは、作業効率が低いことを判断基準として、改善することを目的としているが、効率を悪化させる要因は多様である。また、効率の善し悪しについては特別に言及されていない。つまり、作業効率の悪いポイントが把握できていることを前提にしたその後の改善工程を提供する発明であった。 The above-described conventional production management system is intended to be improved on the basis of low work efficiency as a criterion, but there are various factors that deteriorate the efficiency. There is no special mention of efficiency. That is, the invention provides a subsequent improvement process based on the premise that a point with poor work efficiency can be grasped.
このように、作業効率を改善することを目的としているものの、その改善すべき作業工程、そのものを見いだす仕組みについては言及されてなかった。また、改善すべき箇所を見いだすための仕組みは、生産管理システムを導入し、効率化を図った高度生産システム内において更に見いだすことは、容易なことではない。しかしながら、このように高度な生産システム上で稼働する生産工程でさらなる問題点を発見しなければ、生産の改善は得られない。
本発明では、以上の課題を解決した作業工程の中から改善すべき動作要素を自動抽出するシステムを提供するものである。Thus, although it aims at improving work efficiency, the mechanism which finds out the work process which should be improved itself was not mentioned. In addition, it is not easy to find a mechanism for finding a point to be improved in an advanced production system that has been introduced with a production management system to improve efficiency. However, unless a further problem is discovered in the production process that operates on such an advanced production system, an improvement in production cannot be obtained.
In this invention, the system which extracts automatically the operation | movement element which should be improved from the work process which solved the above subject is provided.
請求項1に記載の発明は、オペレータの行う作業工程の所要時間を監視する生産管理システムに追加して利用するシステムであって、上記一連の計測予定の作業工程を、少なくとも複数の動作要素毎に分解すること、上記作業工程の仕事を複数回実施し、各作業工程の作業時間を動作要素毎に計測し、その計測結果を記憶装置に格納すること、格納された複数回分の計測結果を、同じ動作要素毎に比較し変動率を求めること、動作要素毎に得られた変動率を比較して、少なくとも一つの最大の変動率を示した動作要素を自動的に抽出するようにしたこと特徴とするものである。
The invention according to
請求項2に記載の発明は、上記変動率の算出する課程において、機械に依存する作業工程を除く全工程におよび同傾向の変動が生じたデータを上記変動率を求める際に計算する値から外す処理を行うことを特徴とする。
In the invention according to
請求項3に記載の発明は、上記計測予定の作業工程を単一の作業者に対して解析することにより、オペレータ単位における改善すべき作業工程を自動抽出することを特徴とする。
The invention according to
請求項4で定義した発明は、上述の改善すべき仕事の動作要素の計算結果を比較して改善すべき順位を決定し、より改善する必要のある作業工程の順番に目立つようにコンピュータの画面上に表示したことを特徴とする。
The invention defined in
請求項5で定義した発明は、複数の人数で構成されたグループによって、上記作業工程の仕事を複数回実施したことにより、一個人の個性による影響を平均化して減少させ、改善する必要のある動作要素を、グループ単位で求めるようにしたことを特徴としている。
The invention defined in
請求項1で定義された発明は、オペレータの行う作業工程の所要時間を監視する生産管理システムに加えて利用するシステムであって、上記一連の計測予定の作業工程を、少なくとも複数の動作要素毎に分解すること、上記作業工程の仕事を複数回実施し、各作業工程の作業時間を動作要素毎に計測し、その計測結果を記憶装置に格納すること、格納された複数回分の計測結果を、同じ動作要素毎に比較し変動率を求めること、動作要素毎に得られた変動率を比較して、少なくとも一つの最大の変動率を示した動作要素を自動的に抽出するようにしたこと特徴とするものである。
1つの動作要素に着目して、その動作要素の作業を多くの回数繰り返し行っても、安定した時間内に完了する場合、その動作要素に必要な作業手順、作業に必須の機器あるいは作業環境に対して改善すべきところは、少ないことを意味している。これに対して、別の動作要素に対して同一作業を多数回繰り返した結果、作業が完了するまでの時間に、多くのばらつき、即ち変動があった場合、その動作要素に必要な作業手順、作業に必須の機器あるいは作業環境に対して、何れかの改善すべきポイントが存在することを意味する。従って、本発明において、動作要素毎に得られた変動率を比較して、少なくとも最大の変動率を示した動作要素を自動的に抽出し、その動作要素は、上述の改善の余地がある動作要素であることを、管理者もしくは作業者に対して提示することができ、この提示に従って、改善を繰返すことで、より効率の良い作業が得られる、効果がある。なお、改善すべき箇所をより詳細に追求したい場合には、必要に応じて、改善すべき動作要素を可能な限り、動作要素単位で分解し、請求項1で開示した流れで、再び変動率を比較し、真の改善すべきポイントすなわち、改善可能な要素(作業)を追求することが可能である。The invention defined in
If you focus on one motion element and repeat the work for that motion element many times, but it is completed within a stable time, the work procedure required for the motion element, the equipment or work environment essential for the work, On the other hand, there is little to be improved. On the other hand, as a result of repeating the same operation many times for another operation element, when there is a lot of variation, that is, a change in time until the operation is completed, a work procedure necessary for the operation element, This means that there is any point that needs to be improved for the equipment or work environment that is essential for the work. Therefore, in the present invention, the fluctuation rates obtained for each movement element are compared, and the movement element showing at least the maximum fluctuation ratio is automatically extracted, and the movement element is an operation having room for improvement as described above. An element can be presented to an administrator or an operator, and it is possible to obtain more efficient work by repeating improvements according to this presentation. In addition, when it is desired to pursue a portion to be improved in more detail, if necessary, the operation element to be improved is disassembled in units of operation elements as much as possible. It is possible to compare the two and pursue the point that should be truly improved, that is, the element (work) that can be improved.
請求項2で定義した発明の効果は次のとおりである。
上記変動率の算出する課程において、機械に依存する工程を除く全工程におよんで同じ傾向の変動が生じたデータを上記変動率を求める際に計算する値に入れないようにしている。このことにより何らかの影響によって作業システム全体にわたる影響を排除することができる。従って、この工程を請求項1の発明に追加することによって、計測予定の作業工程毎に起因する改善すべき要素だけが浮き彫りになる。The effects of the invention defined in
In the process of calculating the rate of change, data in which the same tendency of change has occurred in all processes except for the process depending on the machine is not included in the value calculated when the rate of change is obtained. As a result, the influence on the entire work system due to some influence can be eliminated. Therefore, by adding this process to the invention of
請求項3で定義した発明の効果は次のとおりである。
上記計測予定の作業工程を単一の作業者に対して解析することにより、オペレータ単位における改善すべきポイントが浮き彫りになる。The effects of the invention defined in
By analyzing the work process to be measured with respect to a single worker, the points to be improved in the operator unit are highlighted.
請求項4で定義した発明の効果は次のとおりである。
前記改善すべき仕事の動作要素の計算結果を比較して順位を決定し、より改善する必要のある動作要素から順番に目立つようにコンピュータの画面上に表示したことを特徴としているので、管理者はそのより改善すべき仕事の動作要素に着目をして改善策をたてることが可能となる。The effects of the invention defined in
The calculation results of the operation elements of the work to be improved are compared to determine the rank, and the operation elements that need to be improved are displayed on the computer screen so as to stand out in order. It is possible to make improvements by focusing on the work elements that should be improved.
請求項5で定義した発明の効果は次のとおりである。
複数の人数で構成されたグループによって、上記作業工程の仕事を複数回実施したことにより、一個人の個性による影響を平均化して減少させ、改善する必要のある動作要素を、グループ単位で求めるようにしたことを特徴とする。このように、同じ作業工程を例えば3人のオペレータで、繰り返し、3人を一つのグループ単位として、集計を取り、その集計結果の中で変動率を求め、さらに変動率が最大を示す動作要素を決定することで、グループ単位で改善する必要のある作業工程(動作要素)が自動抽出できるものである。また、所望に応じてこれら、変動率の大きい順番がコンピュータの画面上で認識できるように表示し、管理者がグループ単位で要望される改善の動作要素を知ることができ、改善策を得る手がかりとすることができる。The effects of the invention defined in
By carrying out the work of the above work process multiple times by a group composed of multiple people, the influence of one individual's individuality is averaged and reduced, so that the operating elements that need to be improved are obtained in units of groups It is characterized by that. In this way, the same work process is repeated by, for example, three operators, and three people are grouped as one group unit, and the variation rate is obtained from the aggregation result. Therefore, it is possible to automatically extract work processes (motion elements) that need to be improved in units of groups. In addition, if necessary, the order in which the rate of change is large is displayed on the computer screen so that it can be recognized on the computer screen. It can be.
以下、本発明の実施例を図面を参照して説明する。図1は作業者のAグループにおけるオペレータA1における作業内容と作業手順を示している。
オペレータA1はこの実施例においては、掃除機のボディーに対してボルトを締め付ける工程の仕事をしている。そしてその作業工程を動作要素別に分解すると、以下のS1乃至S6として表すことができる。Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 shows work contents and work procedures in the operator A1 in the A group of workers.
In this embodiment, the operator A1 is in the process of tightening the bolt against the body of the cleaner. Then, when the work process is broken down by operation element, it can be expressed as S1 to S6 below.
S1は製品のボディーを手元に運ぶ工程(動作要素)である。
S2はボルトを箱から取り出してボディーの孔に入れる工程(動作要素)である。
S3はボディーの位置を決定し押さえる工程(動作要素)である。
S4は電動工具を手に取る工程(動作要素)である。
S5は電動工具のスイッチを入れてボルト締め開始工程(動作要素)である。
S6は電動工具を持ち上げて所定位置に戻す工程(動作要素)である。
S7はボルト締め完了したボディーをラインに戻す工程(動作要素)である。
以上の各工程におけるオペレータの動きは動画記録がなされる。そして、該動画記録を分析することにより、オペレータA1の手の動き、各動作間の所用時間を計測すること、手が触れている物体の対象物をパターン認識すること、手で移動してきた物体をパターン認識すること、などが画像から解析される。さらに、電動工具に関しては、そのスイッチのオンオフ情報が前記画像解析時のデータに追加するように構成が可能であり、そのことにより更に明確な解析が得られる。
以上の結果から、上記S1乃至S7の所用時間は自動計測される。また、オペレータA1の仕事はS1乃至S7の作業工程を5回以上繰り返すことが予定されており、これら繰り返し行う仕事の内で、5回分の自動計測を行った。S1 is a process (operation element) for carrying the product body at hand.
S2 is a process (operation element) which takes out the bolt from the box and puts it into the hole of the body.
S3 is a process (operation element) for determining and holding the position of the body.
S4 is a step (operation element) for picking up the electric tool.
S5 is a bolt tightening start process (operation element) by turning on the power tool.
S6 is a step (operation element) of lifting the electric tool and returning it to a predetermined position.
S7 is a step (operational element) for returning the bolted body to the line.
The movement of the operator in each of the above steps is recorded as a moving image. Then, by analyzing the moving image recording, the movement of the hand of the operator A1, the time required for each operation is measured, the object of the object touched by the pattern is recognized, the object moved by the hand Is recognized from the image. Further, the power tool can be configured so that the on / off information of the switch is added to the data at the time of the image analysis, thereby obtaining a clearer analysis.
From the above results, the required times of S1 to S7 are automatically measured. Further, the work of the operator A1 is scheduled to repeat the work steps S1 to S7 five times or more, and among these repeated work, automatic measurement for five times was performed.
図2は、オペレータA1の作業工程のうち、最初のS1(ボディーを手元に運ぶ工程)の解析例を示している。
オペレータA1の1回目のS1に費やした時間は5.0秒、2回目が3.8秒、3回目が5.2秒、4回目が3.9秒、そして5回目が5.6秒と解析された。これら5回分の最小値が3.8秒であり、最大値が5.6秒であった。以上の最大値と最小値を利用して、変動率は(最大値−最小値)÷仲値X100(%)として計算をする。なお仲値は(最大値+最小値)÷2として求められる。その結果として、変動率に換算すると、38%(小数点以下四捨五入)に達することが分かった。また、上記最小値が得られた画像情報と、上記最大値が得られた画像情報とに対しては、コンピュータ管理用の番号を追加する、即ち2回目3.8秒を達成した画像にはS1 mini、5回目の5.6秒費やした画像にはS1 maxが追加され、この番号を頼りにコンピュータを介していつでも見られるようにデータ構築がなされる。FIG. 2 shows an analysis example of the first S1 (the process of carrying the body at hand) among the work processes of the operator A1.
The time spent by operator A1 for the first S1 is 5.0 seconds, the second time is 3.8 seconds, the third time is 5.2 seconds, the fourth time is 3.9 seconds, and the fifth time is 5.6 seconds. Was analyzed. The minimum value of these 5 times was 3.8 seconds, and the maximum value was 5.6 seconds. Using the above maximum value and minimum value, the fluctuation rate is calculated as (maximum value−minimum value) ÷ intermediate value X100 (%). The midpoint is calculated as (maximum value + minimum value) ÷ 2. As a result, it was found that when converted to a fluctuation rate, it reached 38% (rounded off after the decimal point). In addition, a computer management number is added to the image information for which the minimum value is obtained and the image information for which the maximum value is obtained, that is, for the image that has achieved 3.8 seconds for the second time. S1 mini is added to the S1 mini, the fifth 5.6 second image, and data is constructed so that it can be viewed at any time via the computer using this number.
図3は、オペレータA1の次の作業工程であるS2工程の解析例を示している。
オペレータA1の1回目のS2に費やした5.0秒、2回目が3.8秒、3回目が6.5秒、4回目が3.9秒、そして5回目が5.5秒であった。これら5回分の最小値が3.8秒であり、最大値が6.5秒であった。さらに、変動率に換算すると、52%に達することが分かった。前記同様に画像情報にはコンピュータ管理用の番号が追加される。即ち、2回目の最小値3.8秒の画像には、S2 mini、3回目の6.5秒も費やした作業工程を記録した画像にはS2 maxが追加され、前述同様にこの番号を頼りにコンピュータを介していつでも見られるようにデータ構築がなされる。FIG. 3 shows an analysis example of step S2, which is the next work step of operator A1.
Operator A1 spent the first S2 at 5.0 seconds, second at 3.8 seconds, third at 6.5 seconds, fourth at 3.9 seconds, and fifth at 5.5 seconds. . The minimum value of these 5 times was 3.8 seconds, and the maximum value was 6.5 seconds. Furthermore, it was found that when converted to a fluctuation rate, it reached 52%. As described above, a computer management number is added to the image information. In other words, S2 mini is added to the second image with the minimum value of 3.8 seconds, S2 max is added to the image recording the work process that has spent 6.5 seconds for the second time, and this number is used as before. Data is constructed so that it can be viewed at any time via a computer.
図4は、オペレータA1の次の作業工程であるS3工程の解析例を示している。
即ち、オペレータA1の1回目のS3に費やした時間は3.0秒、2回目が3.5秒、3回目が3.7秒、4回目が3.9秒、そして5回目が3.2秒であった。これら5回分の最小値が3.0秒であり、最大値が3.9秒であった。さらに、変動率に換算すると26%であることが分かった。そして、前述同様の理由で1回目の最小値3.0秒の画像には、S3 mini、4回目の3.9秒も費やした作業工程を記録した画像にはS3 maxが追加され、前述同様にこの番号を頼りにコンピュータを介していつでも見られるようにデータ構築がなされる。FIG. 4 shows an analysis example of step S3, which is the next work step of operator A1.
That is, the time spent for the first S3 of the operator A1 is 3.0 seconds, the second time is 3.5 seconds, the third time is 3.7 seconds, the fourth time is 3.9 seconds, and the fifth time is 3.2. Second. The minimum value of these five times was 3.0 seconds, and the maximum value was 3.9 seconds. Furthermore, it turned out that it is 26% when converted into a fluctuation rate. For the same reason as described above, S3 mini is added to the image having the minimum value of 3.0 seconds for the first time, and S3 max is added to the image in which the work process which has spent 3.9 seconds for the fourth time is recorded. The data is constructed so that it can be viewed at any time via a computer, relying on this number.
同様に画像から自動計測されたデータによって、オペレータA1のS4の仕事に関する変動率が20%と計算され、その際の最も素早く仕事がこなせた映像にはS4 mini、最も長く費やした仕事の映像にはS4 maxが画像データに追加された。
S5の仕事に関する変動率が5%であった。その際の最も素早く仕事がこなせた映像にはS5 mini、最も長く費やした仕事の映像にはS5maxが画像データに追加された。
S6の仕事に関する変動率が15%であった。その際の最も素早く仕事がこなせた映像にはS6mini、最も長く費やした仕事の映像にはS6maxが画像データに追加された。
最後にS7の仕事に関する変動率が18%であった。その際の最も素早く仕事がこなせた映像にはS7mini、最も長く費やした仕事の映像にはS7maxが画像データに追加された。
図5には、以上の成績結果がまとめてあり、変動率を基準に、改善が最も必要である、高い変動率がある作業工程が最上位にくるように順位をつけている。また、S1乃至S7で示した表示枠の中には、各々以下ように、表示がされる。Similarly, based on the data automatically measured from the image, the change rate for the work of S4 of operator A1 is calculated to be 20%, and the image that was able to work most quickly at that time is S4 mini, the image of the work that has spent the longest S4 max was added to the image data.
The rate of change for S5 work was 5%. S5 mini was added to the image data, and S5max was added to the image data of the longest-worked video.
The rate of change for S6 work was 15%. At that time, S6mini was added to the image data for the fastest work, and S6max was added to the image data for the longest spent work.
Finally, the rate of change for S7 work was 18%. At that time, S7mini was added to the image data that was able to get the job done most quickly, and S7max was added to the image data that was the longest time spent on the job.
FIG. 5 summarizes the results of the above results, and ranks the work processes that require the most improvement and have a high fluctuation rate at the top, based on the fluctuation rate. In addition, the display frames shown in S1 to S7 are displayed as follows.
「工程S1の変動率は38%であり、改善すべき順位は2位である」
「工程S2の変動率は52%であり、改善すべき順位は1位である」
「工程S3の変動率は26%であり、改善すべき順位は3位である」
「工程S4の変動率は20%であり、改善すべき順位は4位である」
「工程S5の変動率は 5%であり、改善すべき順位は7位である」
「工程S6の変動率は15%であり、改善すべき順位は6位である」
「工程S1の変動率は18%であり、改善すべき順位は5位である」
以上のような結果がディスプレイ上に表示され、その結果から一番変動率の大きな作業工程(動作要素)がS2であった。そして、その工程が最優先で改善すべき作業工程であることが分かる。また、S1の工程が改善すべき順位2位そして、S3工程が改善すべき順位3位であった。本システムの実施例においては、一人のオペレータに対して課題として上がる改善目標を3カ所として設定している。その理由は経験的なものであるが、改善箇所が多すぎても十分な対処ができないことがその理由である。さて、その結果として、オペレータA1の改善目標は、自動的にS2、S1、S3という改善すべき工程が抽出された。なお、改善すべき工程には星の印が同枠の右側現れるように工夫されている。
一方、自動抽出された結果に対して、管理者は、同ディスプレイ上の表示を読むことができ、例えば改善すべき順位1位の仕事状況を観察することができる。それは、同図の「S2mini」のボタンを押すことにより、生産管理システムと関連づけられたメモリ格納場所に保存され且つ管理された映像を呼び出すことができる。その映像を管理者が見ることにより、例えば、オペレータがボルトの頭側をタイミング良く掴んだときには、そのまま掃除機のボディーのボルトを入れるための孔にたやすくセットできている様子を見ることが出来る。一方、「S2max」のボタンを押すことで、最も時間を費やした作業の映像を見ることができ、即ち、その映像には、掴んだ際のボルトの向き逆側であり、いちど両手を使って持ち替え、その後上記孔にセットしている様子を見ることができる。これら2つの映像は、1つのディスプレイ上に2つの映像表示枠を出して、それらを同時に見るように表示機能を持たせることができ、例えば、この機能を用いて同時に2つの窓を開き、両映像を観察することで、改善すべき1番目の工程の問題を視覚的に探ることが可能となる。この映像をヒントに、管理者は、ボルトの向きが一定方向に揃う機械(治具)を導入することが改善策であることが判明し、オペレータの改善すべき箇所ではないものの、最終的にこの工程は安定して作業速度が向上するようになる。同様にして改善すべき順位2番のS1工程、改善すべき順位3番のS3工程についても、改善策が練られる。このようにしてオペレータA1の仕事に対して改善する必要のある作業工程が自動抽出され、管理者はこの自動抽出された作業工程に関して、問題を解決すべく努力することにより、管理者は効率よく作業効率を向上させることができる。なお、必要とあれば、その後、再度オペレータA1の改善ポイントを本発明のシステムよって自動抽出させることにより、次のさらに詳細な改善すべき箇所が見いだされる。上述の実施例においては、常に改善すべき箇所を上位から3番目までを自動抽出してきたが、所望により変動率が25%以下については、良好と判断させることができる。すなわち、改善を重ねることにより全工程の仕事の変動率が25%以下になった場合、「オペレータA1の改善すべき作業工程は現在ありません」という意味を持つ表示がなされる。“The rate of change in step S1 is 38%, and the ranking for improvement is second place”
“The rate of change in step S2 is 52%, and the ranking to be improved is first.”
“The rate of change in step S3 is 26%, and the ranking for improvement is third place”
“The rate of change in step S4 is 20%, and the ranking to be improved is fourth”
“The rate of change in step S5 is 5%, and the ranking to be improved is seventh.”
“The rate of change in step S6 is 15%, and the rank to be improved is sixth”
“The fluctuation rate of the process S1 is 18%, and the rank to be improved is the fifth place”
The result as described above is displayed on the display, and from the result, the work process (operation element) having the largest variation rate is S2. And it turns out that the process is the work process which should be improved with the highest priority. Moreover, the process of S1 was ranked 2nd to be improved and the process S3 was ranked 3rd to be improved. In this embodiment of the system, three improvement targets are set as challenges for one operator. The reason is empirical, but the reason is that sufficient countermeasures cannot be taken even if there are too many improvements. As a result, the improvement target of the operator A1 was automatically extracted as S2, S1, and S3 steps to be improved. The process to be improved is devised so that a star mark appears on the right side of the frame.
On the other hand, the administrator can read the display on the display for the automatically extracted result, and can observe, for example, the work status of the first rank to be improved. It is possible to call a video stored and managed in a memory storage location associated with the production management system by pressing the “S2mini” button in FIG. By viewing the video, for example, when the operator grasps the bolt head side in a timely manner, it can be seen that it can be easily set in the hole for inserting the bolt of the vacuum cleaner body. . On the other hand, by pressing the “S2max” button, you can see the video of the most time-consuming work. In other words, the video shows the opposite direction of the bolt when you grab it. You can see how it is changed and then set in the hole. These two images can have two video display frames on one display and have a display function so that they can be viewed at the same time. For example, two windows can be opened at the same time using this function. By observing the video, it is possible to visually search for problems in the first process to be improved. With this video as a hint, the administrator has found that it is an improvement measure to introduce a machine (jig) in which the direction of the bolts is aligned in a certain direction. This process is stable and the working speed is improved. Similarly, improvement measures are devised for the second-order S1 process to be improved and the third-order S3 process to be improved. In this way, work processes that need to be improved for the work of the operator A1 are automatically extracted, and the administrator makes an effort to solve the problem with respect to the automatically extracted work processes, so that the administrator can efficiently Work efficiency can be improved. If necessary, after that, the improvement point of the operator A1 is automatically extracted again by the system of the present invention, whereby the next more detailed portion to be improved is found. In the above-described embodiment, the top three points are always automatically extracted as the points to be improved. However, if the fluctuation rate is 25% or less, it can be determined as good if desired. That is, when the variation rate of the work in all the processes becomes 25% or less due to repeated improvements, a display having the meaning of “there is no work process to be improved by the operator A1” is made.
図6は、手作業中心の作業工程S5以外の作業工程で同じ傾向の変動があったことを意味している。このような変動は、例えば全体の生産に影響を与えるコンピュータのトラブルやその他電気的なトラブルによって生じる。
また、このようにトラブルによって作業時間が大きく変わった情報は、仕事の変動率を計算するデータから除外することが重要である。従って、個々の動作要素ごとの変動を監視するのみならず、同一時間に計測された別の動作要素に関する変動率も時間軸を基準にして監視し、同じタイミングで、多数の動作要素が同率に変動した場合、同じ時間帯で計測したデータを除外するフロートとする。
図6において、5回目の作業時に変動がプラス方向に大きく現れている。即ち、このエラー情報の除去フローによって、5回目のデータが削除され、改善すべき箇所を自動抽出する計算からは除外される。ところで、上述の一連の作業を以下に示すデータの作業によって達成される。
STEAP01:任意の生産管理システムにおいて、オペレータの行う一連の計測予定の作業工程を映像によって一通り収録し、該収録データがコンピュータの画像のデジタルデータとして生産管理システムのメモリ装置内に格納される。
STEAP02:生産管理システム内のメモリ装置内に格納された画像のデジタルデータに対して、画像分析処理を行って動作要素毎に、該オペレータの行う一連の計測予定の作業工程の映像を分解する。例えば、任意の動作を特定可能な部品を決定し、その部品の特徴を画像分析処理ソフトに登録し、その部品が現れたタイミングで、画像データに仕切り情報(開始から換算して何秒目であるといった情報、もしくは、その画像データ中に印を付けること等を意味する)を入れる。この作業はソフト上で可能であるために、作業は自動化が可能である。また、画像データはこの仕切り情報自動分割を行う(なお、上述のような動作要素が区切れる映像の情報が得られない場合、管理者の目視による判断によって、分割処理することを行う)。FIG. 6 means that the same tendency fluctuated in the work processes other than the manual work process S5. Such fluctuations are caused by, for example, computer troubles or other electrical troubles affecting the overall production.
In addition, it is important to exclude information whose work time has greatly changed due to the trouble as described above from the data for calculating the work fluctuation rate. Therefore, not only the fluctuations of individual movement elements are monitored, but also the fluctuation rates of other movement elements measured at the same time are monitored with respect to the time axis, and at the same timing, many movement elements have the same rate. If it fluctuates, the float excludes data measured in the same time zone.
In FIG. 6, during the fifth operation, fluctuations appear greatly in the positive direction. That is, this error information removal flow deletes the fifth data and excludes it from the calculation for automatically extracting the points to be improved. By the way, the series of operations described above are achieved by the following data operations.
STEAP01: In an arbitrary production management system, a series of work processes scheduled to be performed by an operator are recorded as a video, and the recorded data is stored as digital data of a computer image in a memory device of the production management system.
STEAP02: An image analysis process is performed on the digital data of the image stored in the memory device in the production management system, and a video of a series of work processes scheduled to be performed by the operator is decomposed for each operation element. For example, a part that can specify an arbitrary operation is determined, the characteristics of the part are registered in the image analysis processing software, and when the part appears, partition information (converted from the start in seconds) That there is information, or that the image data is marked). Since this operation can be performed on software, the operation can be automated. In addition, the image data is automatically divided into partition information (in the case where the information of the video in which the operation elements are divided as described above cannot be obtained, the division processing is performed based on the visual judgment of the administrator).
STEAP03:上記映像のデジタルデータから、機械依存の作業工程を除く処理を行う。この処理も、機械の稼働状態を映像から分析し、自動的に処理することが可能で、例えば、予め監視対象と決定した任意の機械のモータが回転開始したことを画像の変化から認識し、その時点でスキップ開始用の仕切り情報がその画像データに関連づけられて付与され、その後同モータが停止した状態を画像の変化から認識した時点でスキップ終了用の仕切り情報が同様に付与される。こうして得られたスキップ開始情報と終了情報との間における工程を機械依存の動作要素として、オペレータの行う作業工程の所要時間から除去する。
STEAP04:STEAP01乃至03の処理によって、オペレータの行う一連の計測予定の作業工程が動作要素毎に分割され、オペレータに依存する動作要素の作業時間を計測する条件が揃う。そして、同一条件によって、同一オペレータにより、複数回作業を行う。繰返す回数は、生産現場で都合の良い回数を選択すべきである。例えば、1つのロットが完了するまでの回数とすることができる。このステップ(STEAP)では、5回とした。なお、5回分の作業工程をすべて映像収録し、その全回数に対して、上記ステップ01乃至03を実行してもよい。STEAP03: Performs processing that excludes machine-dependent work processes from the digital data of the video. This process can also analyze the operating state of the machine from the video and automatically process it, for example, recognize from the change in the image that the motor of any machine that has been determined to be monitored in advance has started rotating, At that time, the partition information for starting the skip is assigned in association with the image data, and then the partition information for ending the skip is similarly assigned when the state in which the motor is stopped is recognized from the change of the image. The process between the skip start information and the end information thus obtained is removed from the time required for the work process performed by the operator as a machine-dependent operation element.
STEAP04: Through the processing of STEAP01 to 03, a series of work steps scheduled for measurement performed by the operator is divided for each operation element, and the conditions for measuring the operation time of the operation element depending on the operator are met. The work is performed a plurality of times by the same operator under the same conditions. The number of repetitions should be a convenient number at the production site. For example, it may be the number of times until one lot is completed. In this step (STEAP), it was 5 times. Note that all of the five work steps may be recorded and the above steps 01 to 03 may be executed for all the times.
STEAP05:5回分の作業工程が終了された後に、上記ステップ01乃至03を実行し、その結果計測したい動作要素だけが抽出され、その動作要素毎に所要した作業時間は、画像データから自動的に各作業工程の動作要素毎の完了した時間が算出される。そして、5回分の動作要素毎の完了した時間の情報が得られる。また、同時にこれら情報から、同じ作業で最も長い時間を費やしたものと、最も短時間で仕事を完了した情報とが得られる。 STEAP05: After the work process for 5 times is completed, the above steps 01 to 03 are executed, and as a result, only the motion element to be measured is extracted, and the work time required for each motion element is automatically calculated from the image data. The completed time for each operation element of each work process is calculated. Then, information on the completed time for each operation element for five times is obtained. At the same time, it is possible to obtain from this information information that has spent the longest time in the same work and information that has completed the work in the shortest time.
STEAP06:上記最大値(最も長く時間が費やされた値)が例えば、繰返し作業を行っているものの、最後の5回目の作業時において、集中して生じていた場合、その集中している5回目のデータ全体を不採用とするプログラム処理を持たせる。改善すべき箇所を自動抽出する計算から5回目のデータ全体が除外される(図6参照)。
STEAP06: If the above-mentioned maximum value (the value with the longest time spent), for example, is repeated, but is concentrated in the last five operations, the
STEAP07:除外された回数を除いて改善すべき箇所を自動抽出する計算を行う。すなわち、ステップ06の例においては5回目の作業工程の計測結果の数値が不採用となり、1回目乃至4回目の中から、最小値と最大値情報の計算を行う。
STEAP08:以上のプログラムにおける処理の結果として、各作業工程(分割した動作要素)の最小値(最も早く仕事が完了した場合の値)と最大値(同一の仕事であるにもかかわらず最も時間が費やされた際の値)とが得られ、その最小値が得られた際の画像情報が即座に見られるように、仕切り情報(開始から換算して何秒目であるといった情報、もしくは、その画像データ中に印を付けること等を意味する)
が設けられ、例えば、その画像の開始から終了までの一連の映像に対して、符号を与え、その符号を例えば、プログラムが実行されるディスプレイ上のボタン(図5または図7において表示される、S1 mini、S1 max、S2 mini、S2 max、S3 mini、S3 max、S4 mini、S4 max、S5 mini、S5 max)が設けられる。
STEAP09:以上一連の工程は何れもプログラムが実行されるディスプレイ上で表現されている。その一例として図5で表現したように、プログラムを実行する操作画面が提供される。同図は、特定の一人のオペレータが、同一の一連の仕事を5回分繰り返した結果、真っ先に改善しなければならない問題を持っている動作要素に対して、1位、次に改善しなければならない動作要素に対して、2位と、順位をつけている。その順位は、5回繰り返した仕事の中を、上述の通りの動作要素毎に分解して、その動作要素において、最も変動の大きいすなわち、仕事の開始から完了までに費やした時間のばらつきが大きいものから順に1位、2位と付けており、例えば、最も簡単な計算方法としては、動作要素毎の最短で処理した時間と、最長で処理した時間を比較して、その変動率を計算し、変動率の高いものから1位としている。また、これら動作要素毎の最短で処理した映像と、最長で処理した映像は、上述のステップ08で説明した通り、ディスプレイ上のボタンをマウス等でクリックして、そのボタンに応じた映像が同ディスプレイ上の何れかの位置に映像として見られるようにしている(仕事の様子の映像は図示していない)。STEAP07: A calculation for automatically extracting a portion to be improved except for the excluded number of times is performed. That is, in the example of step 06, the numerical value of the measurement result of the fifth work process is not adopted, and the minimum value and maximum value information are calculated from the first to fourth times.
STEAP08: As a result of the processing in the above program, the minimum value (the value when the work is completed earliest) and the maximum value (the value when the work is completed earliest) and the maximum (the same time is the most time) Partition information (information such as the number of seconds converted from the start, or so that the image information when the minimum value is obtained can be seen immediately, or This means marking the image data)
For example, a sign is given to a series of videos from the start to the end of the image, and the sign is displayed on, for example, a button (displayed in FIG. 5 or FIG. 7) on the display on which the program is executed. S1 mini, S1 max, S2 mini, S2 max, S3 mini, S3 max, S4 mini, S4 max, S5 mini, S5 max).
STEAP09: All of the series of steps described above are expressed on the display on which the program is executed. As an example, as shown in FIG. 5, an operation screen for executing a program is provided. This figure shows that a specific operator must repeat the first series and then improve the operating elements that have problems that must be improved first as a result of repeating the same series of tasks five times. It ranks second with respect to the motion elements that do not become. The order is divided into the operation elements as described above for the work repeated five times, and the movement element has the largest variation, that is, the time variation from the start to the completion of the work is large. For example, the simplest calculation method is to compare the shortest processing time for each motion element with the longest processing time and calculate the rate of change. , Ranked first from the one with the highest fluctuation rate. In addition, as described in step 08 above, the video processed in the shortest for each operation element and the video processed in the longest are clicked with a mouse or the like on the display, and the video corresponding to the button is the same. It can be seen as a video at any position on the display (the video of work is not shown).
以上のステップ01乃至09において、一人のオペレータの作業工程に対して作業工程の中から改善すべき動作要素を自動抽出するシステムの1実施例が開示されているが、さらに複数人数のオペレータが同一の仕事を行って、その結果から改善すべき箇所を見いだす例を次に説明する。 In the above steps 01 to 09, one embodiment of a system for automatically extracting operation elements to be improved from the work process is disclosed for the work process of one operator. Next, we will explain an example of finding a place to improve from the results of the above work.
図7は、AグループにおけるオペレータA1乃至A3の合計3人で行った結果が表されている、グループ単位の計測結果から集計された結果である。同図の上側において、S1工程において、オペレータA1に対して、改善すべき順位が2位であり、オペレータA2の改善すべき順位が2位で、さらに、オペレータA3の改善すべき順位が2位であったことを意味している。これら改善すべき工程は、個々のオペレータ単位で自動抽出し、その結果を図7の表に導入している。そして、S1工程の3人の結果として、改善すべき順位が2位であったことを示している。これを表示画面上では、
「S1=2nd、3rd、2nd、→ 2nd」と簡略表示をしている。FIG. 7 shows the results obtained from the group-by-group measurement results in which the results of a total of three operators A1 to A3 in group A are shown. On the upper side of the figure, in step S1, the order of improvement for operator A1 is second, the order of improvement for operator A2 is second, and the order of improvement for operator A3 is second. It means that it was. These processes to be improved are automatically extracted for each operator, and the results are introduced in the table of FIG. And as a result of three people of S1 process, it has shown that the rank which should be improved was the 2nd place. On the display screen,
“S1 = 2nd, 3rd, 2nd, → 2nd” is simply displayed.
S2以降についても上記同様処理を行った結果として、S2工程がグループ単位で、改善すべき工程として第1位であることを示している。S3がグループ単位で第3位であり、これらグループ単位で計算した場合、コンピュータの表示画面において、☆の印が点滅して、最も改善すべき工程を表示している。必要により1位の改善すべき箇所は赤の表示とする等、改善すべき箇所が見逃されないように操作画面の表示に工夫がなされている。 As a result of performing the same processing as described above for S2 and subsequent steps, it is shown that the S2 step is the first step as a step to be improved in group units. When S3 is the third place in the group unit and the calculation is performed in the group unit, the mark of ☆ blinks on the display screen of the computer, and the process to be improved most is displayed. The display of the operation screen has been devised so that the place to be improved is not overlooked, for example, the first place to be improved is displayed in red if necessary.
ところで、このようにグループ単位における改善すべき箇所の抽出を行うことの意味は、オペレータ単位において改善すべき工程を抽出するだけでは、単にオペレータ自身の固有の問題であり、例えば各個人の個性と仕事の相性によって改善すべき箇所が変わっていく。これに対してグループ単位で改善すべきポイントを見つけた場合には、より一般的に改善すべき箇所が見いだすことを可能としている。このグループで改善すべき工程を優先するか、個人単位で改善すべきポイントを優先するかは、管理者の意向で自由に選択がされる。 By the way, the meaning of extracting the points to be improved in the group unit is simply a problem unique to the operator only by extracting the process to be improved in the unit of the operator. The point to be improved changes depending on the compatibility of work. On the other hand, when a point to be improved in group units is found, it is possible to find a point to be improved more generally. Whether to give priority to the process to be improved in this group or to give priority to the point to be improved in individual units is freely selected by the manager.
さらに、これらグループ単位もしくはオペレータ単位で自動抽出された改善すべき工程の結果に対して、管理者がその結果に対して評価を数字もしくは言葉で入力する項目を追加することも可能である。それが、図5または図7における、ディスプレイ上に描かれたボタンHである。また、上述の変動率を計算する際に、上述は5回を例に挙げたが、必要に応じてより多くの回数のサンプルを行うことができる。そして、多くの回数をこなすことにより、得られたデータの分布から、上述に算出した変動率に重み付けをすることが可能である。この重み付けの仕方を、上記ボタンHにマウス等でアクセスすることにより、数値ならびに自由な文字列が記入でき、管理者はHの入力箇所に対して、評価値の数値もしくは評価を言葉で記入することができる。以上のシステムにより改善するべき箇所が自動的に抽出されると共に、管理者の経験などの重み付けを行い、更に改善すべき箇所を正確に見いだせるようにすることが可能である。 Furthermore, it is also possible to add an item for the administrator to input an evaluation with numbers or words for the results of the process to be improved automatically extracted in units of groups or operators. That is the button H drawn on the display in FIG. Moreover, when calculating the above-mentioned variation rate, the above-mentioned was exemplified 5 times, but a larger number of samples can be performed as necessary. Then, by performing a large number of times, it is possible to weight the fluctuation rate calculated above from the distribution of the obtained data. This weighting method can be entered by entering the numerical value and free character string by accessing the button H with a mouse or the like, and the administrator enters the numerical value of the evaluation value or the evaluation in words for the input part of H. be able to. With the above system, locations to be improved can be automatically extracted and weights such as manager's experience can be weighted so that locations to be further improved can be found accurately.
一方、これら改善すべき工程が、管理者のみならず、オペレータ自身でも自由に閲覧できるように、上記ディスプレイを作業者が自由に見られる配置を行う。そうすることにより管理者の指示が仮に無くとも、オペレータ自身において、どの工程に改善すべき箇所があるかを知ることができ、オペレータ自身がその問題箇所をフィードバックすることができ、より良い作業が達成されることが期待できる。 On the other hand, the display is arranged so that the operator can freely view the processes to be improved so that not only the administrator but also the operator can freely browse. By doing so, even if there is no instruction from the administrator, the operator himself can know which process has a part to be improved, and the operator himself can feed back the problem part, so that better work can be done. It can be expected to be achieved.
なお、上記実施例では作業工程を画像で録画もしくはリアルタイムで画像処理をすることにより、動作要素毎に分解し、その分解された作業工程の時間計測を自動的に処理させている。しかしながら、画像処理により自動計測が困難な仕事も存在する。例えば、画像では隠れて明確に画像処理できない手仕事のようなものについては、隠れてもその仕事が確認できるようにICタグシステムを導入することができる。このICタグシステムとは、特定の信号に反応しその結果を電波の信号で返信を行う送受信型小型電子装置であり、このICタグを各工程のポイントに設置し、そのICタグに対して手や足などの移動物体に送受信機を設置し、その送受信機が前記ICタグに所定の距離近づくことにより、その移動物体が、ICタグに接近したことを自動認識するものである。このような仕組みを利用することにより、前記画像処理が不可能な作業工程に対しても、その作業工程の所用時間の自動計測が可能となる。一方、さらにこれら自動計測が困難な場合には、各作業工程毎に開始と終了のボタンを作業者の近傍に置き、作業者自身に各工程毎に費やした時間を該ボタン(コンピュータの入力として代替させることが可能)の入力により得ることが可能となる。 In the above embodiment, the work process is recorded as an image or image-processed in real time, so that each operation element is decomposed, and the time measurement of the decomposed work process is automatically processed. However, there are jobs that are difficult to measure automatically by image processing. For example, an IC tag system can be introduced so that even if it is hidden, it can be confirmed even if it is hidden. This IC tag system is a small-sized transmission / reception type electronic device that reacts to a specific signal and returns the result as a radio wave signal. A transmitter / receiver is installed on a moving object such as a foot or a foot, and when the transmitter / receiver approaches the IC tag by a predetermined distance, it automatically recognizes that the moving object has approached the IC tag. By using such a mechanism, it is possible to automatically measure the time required for the work process even for the work process incapable of image processing. On the other hand, if these automatic measurements are difficult, the start and end buttons are placed in the vicinity of the worker for each work process, and the time spent for each process by the worker himself / herself is used as an input to the button (computer input). It can be obtained by inputting (which can be substituted).
本発明は、生産管理システムで得られたデータから改善がまだ可能な作業要素を見いだすことを目的としている。また、このような改善の可能な作業工程を見いだすための専用のシステムである必要はなく、様々な生産管理を行うシステムの中に組み入れることが望ましい。また、作業の様子を画像収録することにより、管理者が仕事の状況の優劣を見分けることができる。従って、画像処理を行うセキュリティーシステムと併用することにより、同一システムを共用することが可能である。 An object of the present invention is to find work elements that can still be improved from data obtained by a production management system. Further, it is not necessary to be a dedicated system for finding such work processes that can be improved, and it is desirable to incorporate the system into various production management systems. Also, by recording images of work, the administrator can distinguish between superior and inferior work situations. Therefore, it is possible to share the same system by using it together with a security system that performs image processing.
A1…オペレータ
A2…オペレータ
A3…オペレータ
S1…製品のボディーを手元に運ぶ工程(動作要素)。
S2…ボルトを箱から取り出してボディーの孔に入れる工程(動作要素)。
S3…ボディーの位置を決定し押さえる工程(動作要素)。
S4…電動工具を手に取る工程(動作要素)。
S5…電動工具のスイッチを入れてボルト締め開始工程(動作要素)。
S6…電動工具を持ち上げて所定位置に戻す工程(動作要素)。
S7…ボルト締め完了したボディーをラインに戻す工程(動作要素)。
H…ディスプレイ上に描かれたボタンA1 ... Operator
A2 ... Operator
A3 ... Operator S1 ... The process of transporting the product body to hand (operational element).
S2: A step of removing the bolt from the box and inserting it into the hole of the body (operational element).
S3: A step of determining and pressing the position of the body (operational element).
S4: Step of picking up the electric tool (operational element).
S5: The electric tool is switched on and a bolt tightening start process (operational element).
S6: A step of lifting the electric tool and returning it to a predetermined position (operation element).
S7: A step (operation element) of returning the body, which has been bolted, to the line.
H ... Button drawn on the display
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