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J-GLOBAL ID：201802258481251686   整理番号：18A1059205

ウエアラブルセンサーを用いた繰り返し作業のサイクルタイム自動計測手法

Unsupervised Method to Automatically Measure Lead Time of Repetitive Processes Using Acceleration Data from Wearable Sensor on Worker

著者 (2件)： 浪岡保男 (東芝) ,  前川卓也 (大阪大 大学院情報科学研究科)
資料名： 東芝レビュー(Web)  (Toshiba Review (Web))
巻： 73  号： 3  ページ： 50-54 (WEB ONLY)  発行年： 2018年05月 
JST資料番号： U1316A  ISSN： 2432-1168  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 量産工程において,繰り返し行われる組立・検査作業などに掛かるサイクルタイムは,その工程の生産性を示すための重要な指標の一つである。東芝は,国立大学法人大阪大学と共同で,作業者の手首に装着したウエアラブルセンサーから得られる加速度データを用いて,教師なしで作業工程のサイクルタイムを推定する手法を開発した。サイクルタイムを推定するために,時系列の加速度データから,作業ごとに一度現れるセグメント(モチーフ)を抽出する。このとき,事前の情報としては,その工程に設定されている標準作業時間だけを用いる。この繰り返し抽出されるモチーフ間の時間から,作業に要するサイクルタイムを自動計測する。実際の製造現場で,最終組立及び検査工程での検証を行い,この手法の有効性が確認できた。(著者抄録)

シソーラス用語： *生体機能監視 ,  *作業時間 ,  *自動計測 ,  繰返し試験 ,  加速度 ,  *教師なし学習 ,  *組立工程 ,  *検査 ,  現場 ,  *生産ライン ,  認識 ,  生産性向上 ,  データ収集 ,  予備調査 ,  機械学習 ,  データマイニング ,  フィルタリング ,  状態推定 ,  時間圧伸 ,  評価試験 ,  *速度センサ ,  *情報抽出
準シソーラス用語： *ウェアラブルセンサ ,  *サイクルタイム ,  製造現場 ,  行動認識 ,  事前学習 ,  パーティクルフィルタリング ,  動的時間伸縮 ,  DTW ,  加速度センサ

分類 (1件)： 作業研究  (KB03040A)

引用文献 (5件)：

• Koskimäki, H. et al. ′′Activity recognition using a wrist-worn inertial measurement unit: a case study for industrial assembly lines′′. 2009 17th Mediterranean Conference on Control and Automation (MED 2009). Thessaloniki, Greece, 2009-06, IEEE. 2009, p.401-405.
• Stiefmeier, T. et al. ′′Combining motion sensors and ultrasonic hands tracking for continuous activity recognition in a maintenance scenario′′. Proceedings of Tenth IEEE International Symposium on Wearable Computers (ISWC 2006). Montreux, Switzerland, 2006-10, IEEE. 2006, p.97-104.
• Namioka, Y. et al. Automatic Measurement of Lead Time of Repetitive Assembly Work in a Factory Using a Wearable Sensor. Journal of Information Processing. 2017, 25, p.901-911.
• Maekawa, T. et al. ′′Toward Practical Factory Activity Recognition: Unsupervised Understanding of Repetitive Assembly Work in a Factory′′. Proceedings of the 2016 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing (UbiComp 2016). Heidelberg, Germany, 2016-09, ACM. 2016, p.1088-1099.
• Lin, J. et al. ′′Finding motifs in time series′′. Proceedings of the 2nd Workshop on Temporal Data Mining. Edmonton, AB, Canada, 2002-07, SIGKDD. 2002, p.53-68.

タイトルに関連する用語 (3件)： サイクルタイム ,  自動計測 ,  手法