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J-GLOBAL ID：202102220915242601   整理番号：21A0559168

製造現場でのモノづくりCPSの構築に寄与する作業情報の自動抽出手法

Automatic Work Recognition Method for Repeated Operations at Sites toward Realization of Manufacturing CPS

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： 76  号： 1  ページ： 28-31 (WEB ONLY)  発行年： 2021年01月 
JST資料番号： U1316A  ISSN： 2432-1168  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 東芝グループは,モノづくりCPS(サイバーフィジカルシステム)の一環として,製造現場で作業者の行動をデータで取得するIoP(Internet of People)の仕組み構築を進めている。今回,事前に教師データの準備が不要な,繰り返し行われる工程からその要素作業を自動で抽出できる手法を開発した。この手法では,作業を観測したセンサーデータから特徴的な波形を自動的に複数選定し,それらの特徴的波形の間にある時間的な構造を推定した。また,要素作業の開始時刻はパーティクルフィルターで探索した。実際の製造工程で取得したセンサーデータを用いて要素作業を推定した結果,F値が平均で0.83という高い推定精度で推定できることを確認した。(著者抄録)

シソーラス用語： 現場 ,  *製造 ,  *システム ,  自動化 ,  特徴抽出 ,  人間行動 ,  測定データ ,  時系列 ,  教師なし学習 ,  *生産技術 ,  *作業分析 ,  仮想空間 ,  *生産プロセス ,  *生産性 ,  センサネットワーク
準シソーラス用語： *サイバーフィジカルシステム ,  製造現場 ,  *物作り

分類 (2件)： 作業研究  (KB03040A) ,  生産工学一般  (KB01000U)

引用文献 (1件)：

• Xia, Q. et al. Robust Unsupervised Factory Activity Recognition with Body-worn Accelerometer Using Temporal Structure of Multiple Sensor Data Motifs. Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies. 2020, 4, 3, p.97:1-97:30.

タイトルに関連する用語 (5件)： 製造現場 ,  モノづくり ,  構築 ,  自動抽出 ,  手法