| 研究実績の概要 |
本研究では多工程作業に対して生産性向上とミス削減を進めるしくみとIoTシステムの開発を目的としており,今年度は下記の研究を行った。
(1)前年度に開発した,多工程作業に対する製品設計情報を考慮する作業設計の方法と情報システムを利用し，実機による実験を行ない,多様な作業条件に対する評価を行ない，多工程持ち作業の特徴を調べた。
(2)前年度開発した画像解析による作業時間を計測する方法を改良し，深層学習を利用して手の動きを追従する方法を開発した。深層学習により手の位置を検出することで，作業者に特別な装置をつけることなく作業時間が測定できるようになった。このシステムを作業実験に適用し，作業時間の測定を行い，有効性を検証した。
(3)多品種少量や一品生産を対象とする作業場に作業者の移動や作業内容を記録するためのIoTシステムを開発した。このシステムでは製品や作業毎に作業内容を作業者に指示するためにデータベースから計画データや作業内容をタブレットに表示する機能を含む。さらに，作業者が作業内容を確認し，作業者のＱＲコードを認識させることで作業者や作業の開始・終了時刻を取得する機能を含めた。これにより,作業内容に対する作業時間を計測するとともに作業の特徴から類似作業の作業時間を見積もることができた。
(4)作業者の広範囲の移動に対して，工場内の各地に配置したBeaconと作業者のスマートウォッチにより作業者の移動位置を検出するシステムを開発した。これにより,作業者の部品取得のための移動や装置間の移動に対する動作を調べることができる。さらに,工場の天井に配置するビデオから,作業者の工場内の位置情報を取得するシステムを開発した。このシステムでは深層学習を利用して,工場全体を対象に作業者の位置を自動的に検出する装置であり,これらの2つのシステムを利用して工場内のムダな動きを検出できるようになった。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
研究対象とする，多工程作業における(1)「製造対象の製品設計の特徴分析と作業設計」，(2)「作業設計情報を利用した工程設計」，(3)「工程分析と工程改善に基づく製造現場のシステム化」，(4)「工程に対するICT・IoT化や自動化の導入とフィードバックによる生産改善機能」に対する,最適条件を導出する数理モデルやアルゴリズム,さらにはIoTシステムを開発を進めた。前年度においても,これらの方法や情報システムの開発を行った。本年度は昨年度のシステムを拡張するとともに,(3)と(4)に関する新しいシステムを開発した。また,部品組み立て作業に関する作業順序決定問題や部品配置問題の最適化アルゴリズムや数理モデルを求解し,得られた結果を利用して実機を用いた実験を行った。そこで，開発したIoTシステムを利用して,作業時間の測定や作業時間から問題となる作業とその特徴を分析し,改善案を作成するとともに作業工程に適用することで優れた工程を得ており，開発した最適化法やIoTシステムの有効性を示した。
しかしながら,当初，開発したIoTシステムは現場導入することを予定していたが，コロナの影響で工場が一時閉鎖するとともに生産量を下げて運用を行なっていたため，現実場での導入実験はできなかったため，検証や拡張が行えなかった。
また，上記の成果の一部は2020年の複数の国際学会や国内学会で発表を行なっている。しかしながら,コロナの影響で学会の開催数が少なかったため，十分な学会発表が行なえなかった。また,一部の成果の学会誌への論文投稿も控えた。
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