JP5192476B2 - 作業支援システム、作業支援方法、および作業支援プログラム - Google Patents

Description

本発明は、作業支援システム、作業支援方法、および作業支援プログラムに関するものであり、具体的には、作業者への製造指図とそれに対する製造実績、作業習熟度等に基づいて、各作業者に対する製造過程での操作指示内容を制御可能とする技術に関する。

各種製造ライン等において、作業者の習熟度などに応じてインターフェイスを操作する技術が提案されている。例えば利用者の嗜好・習熟度に合うようにヒューマン・インターフェースの振る舞いを変更することができる適応型ヒューマン・インターフェースを提供するとの課題の下、利用者に対し１つ以上の質問を発することによって利用者情報を収集する情報収集部と、上記利用者情報を保持する情報記憶部と、上記利用者情報に基づいて利用者特性を分析する特性分析部と、上記利用者特性を保持する特性記憶部と、上記利用者特性に基づいてヒューマン・インターフェースの振る舞いを変更する振る舞い変更部とを備えた適応型ヒューマン・インターフェース（特許文献１参照）などが提案されている。

特開平１０−２０９８５号公報

しかしながら、作業者への製造指図とそれに対する製造実績、作業習熟度等に基づいて、各作業者に対する製造過程での操作指示内容を制御する技術は提案されていない。

そこで本発明は上記課題を鑑みてなされたものであり、作業者への製造指図とそれに対する製造実績、作業習熟度等に基づいて、各作業者に対する製造過程での操作指示内容を制御可能とする技術の提供を主たる目的とする。

上記課題を解決する本発明の作業支援システムは、製品製造に伴って生成された製造指図のパラメータを格納する製造指図データベースと、製造指図パラメータに応じて稼働した製造工程での製造実績データを格納する指図実績データベースと、製造指図と製造実績との偏差の大小に応じて製造ラインの作業者に与えるべき警告情報を規定したアラームレベルデータベースと、重回帰分析を実行する重回帰分析プログラムと、を記憶する記憶部を備えたコンピュータシステムであり、以下の手段を備えている。

すなわち前記作業支援システムは、前記製造指図データベースおよび前記指図実績データベースより、製造指図パラメータ群およびこれに対応する製造実績データを読み出し、前記製造指図パラメータ群が示す所定目標値と前記製造実績データが示す所定実績値との偏差を算出し、前記製造指図パラメータ群および前記偏差を記憶部の偏差要因データベースに格納する、データ読み出し部を備えている。

また、前記作業支援システムは、前記偏差要因データベースの製造指図パラメータ群を説明変数、前記偏差を目的変数として、前記重回帰分析プログラムによる、前記製造指図パラメータ群が含むパラメータ毎の危険率算定と、算定した危険率の各パラメータ間での平均値の算定を実行し、前記危険率が前記平均値以下である製造指図パラメータを選択候補として特定する、候補選別部を備えている。

また、前記作業支援システムは、前記製造指図パラメータ群と前記選択候補の製造指図パラメータについて、それぞれ重相関係数とパラメータ数とサンプル数を算定し、前記算定した重相関係数とパラメータ数とサンプル数に基づく、前記重回帰分析プログラムによる説明変数選択基準値の算定を実行し、前記製造指図パラメータ群と前記選択候補の製造指図パラメータのうち、前記算定した説明変数選択基準値の大きいものを最適パラメータとして特定し、前記偏差要因データベースにおいて該当製造指図パラメータに最適パラメータの情報を対応付けて格納する、パラメータ特定部を備えている。

また、前記作業支援システムは、前記製造指図データベースに新規格納された製造指図について、当該新規の製造指図が含む各パラメータを前記偏差要因データベースに照合し、前記新規の製造指図のパラメータが、前記偏差要因データベースにおいて前記最適パラメータの情報が対応付けされている製造指図パラメータと一致する場合、前記偏差要因データベースにおいて該当製造指図パラメータ群に対応付けされた前記偏差の情報を抽出し、当該偏差の情報を前記アラームレベルデータベースに照合して前記偏差に対応する警告情報を特定し、この警告情報を前記新規の製造指図に対応付けて記憶部に格納する、アラーム特定部を備えている。

また、前記作業支援システムは、入力部にて製造指図の指定情報を受け付けて、当該指定情報に対応する製造指図を前記製造指図データベースから読み出し、該当製造指図のパラメータ群が示す作業手順の情報に基づき、記憶部から前記作業手順に対応付けされている出力データを読み出し、前記製造指図について格納されている警告情報を記憶部から読み出し、前記出力データの全部または一部を前記警告情報に置換して出力部に出力するか、前記出力データと共に前記警告情報を出力部に出力する、オペレーション処理部を備えている。

なお、前記作業支援システムは、前記記憶部において、製品製造に携わる作業者毎に各作業手順の習熟度情報を格納した習熟度データベースと、作業手順の習熟度の変化に応じて作業者が受講すべき教育プログラムの情報を格納した教育データベースとを格納しているとしてもよい。

この場合、前記作業支援システムは、前記偏差要因データベースにおいて、製品製造に関与した作業者の識別情報および作業手順を示す各製造指図パラメータが共通する製造指図パラメータ群を特定し、ここで特定した製造指図パラメータ群に対応付いた偏差のうち所定値以上のものが一定件数を超える時、前記習熟度データベースにおいて該当作業者の該当作業手順に関する習熟度情報を、所定レベルだけ習熟度を低下させた情報に更新する、習熟度変更部と、習熟度が所定レベル低下した作業手順について、前記教育データベースにて前記習熟度のレベル低下に応じた教育プログラムを特定し、該当教育プログラムの情報を出力部に出力する、教育内容特定部とを備えるとすれば好適である。

また、本発明の作業支援方法は、製品製造に伴って生成された製造指図のパラメータを格納する製造指図データベースと、製造指図パラメータに応じて稼働した製造工程での製造実績データを格納する指図実績データベースと、製造指図と製造実績との偏差の大小に応じて製造ラインの作業者に与えるべき警告情報を規定したアラームレベルデータベースと、重回帰分析を実行する重回帰分析プログラムと、を記憶する記憶部を備えたコンピュータシステムが、以下の処理を実行するものである。

すなわち前記作業支援方法は、コンピュータシステムが、前記製造指図データベースおよび前記指図実績データベースより、製造指図パラメータ群およびこれに対応する製造実績データを読み出し、前記製造指図パラメータ群が示す所定目標値と前記製造実績データが示す所定実績値との偏差を算出し、前記製造指図パラメータ群および前記偏差を記憶部の偏差要因データベースに格納する処理と、前記偏差要因データベースの製造指図パラメータ群を説明変数、前記偏差を目的変数として、前記重回帰分析プログラムによる、前記製造指図パラメータ群が含むパラメータ毎の危険率算定と、算定した危険率の各パラメータ間での平均値の算定を実行し、前記危険率が前記平均値以下である製造指図パラメータを選択候補として特定する処理と、前記製造指図パラメータ群と前記選択候補の製造指図パラメータについて、それぞれ重相関係数とパラメータ数とサンプル数を算定し、前記算定した重相関係数とパラメータ数とサンプル数に基づく、前記重回帰分析プログラムによる説明変数選択基準値の算定を実行し、前記製造指図パラメータ群と前記選択候補の製造指図パラメータのうち、前記算定した説明変数選択基準値の大きいものを最適パラメータとして特定し、前記偏差要因データベースにおいて該当製造指図パラメータに最適パラメータの情報を対応付けて格納する処理と、前記製造指図データベースに新規格納された製造指図について、当該新規の製造指図が含む各パラメータを前記偏差要因データベースに照合し、前記新規の製造指図のパラメータが、前記偏差要因データベースにおいて前記最適パラメータの情報が対応付けされている製造指図パラメータと一致する場合、前記偏差要因データベースにおいて該当製造指図パラメータ群に対応付けされた前記偏差の情報を抽出し、当該偏差の情報を前記アラームレベルデータベースに照合して前記偏差に対応する警告情報を特定し、この警告情報を前記新規の製造指図に対応付けて記憶部に格納する処理と、入力部にて製造指図の指定情報を受け付けて、当該指定情報に対応する製造指図を前記製造指図データベースから読み出し、該当製造指図のパラメータ群が示す作業手順の情報に基づき、記憶部から前記作業手順に対応付けされている出力データを読み出し、前記製造指図について格納されている警告情報を記憶部から読み出し、前記出力データの全部または一部を前記警告情報に置換して出力部に出力するか、前記出力データと共に前記警告情報を出力部に出力する処理と、を実行することを特徴とする。

また、本発明の作業支援プログラムは、製品製造に伴って生成された製造指図のパラメータを格納する製造指図データベースと、製造指図パラメータに応じて稼働した製造工程での製造実績データを格納する指図実績データベースと、製造指図と製造実績との偏差の大小に応じて製造ラインの作業者に与えるべき警告情報を規定したアラームレベルデータベースと、重回帰分析を実行する重回帰分析プログラムと、を記憶する記憶部を備えたコンピュータシステムに、以下の処理を実行させるものである。

すなわち作業支援プログラムは、前記コンピュータに、前記製造指図データベースおよび前記指図実績データベースより、製造指図パラメータ群およびこれに対応する製造実績データを読み出し、前記製造指図パラメータ群が示す所定目標値と前記製造実績データが示す所定実績値との偏差を算出し、前記製造指図パラメータ群および前記偏差を記憶部の偏差要因データベースに格納する処理と、前記偏差要因データベースの製造指図パラメータ群を説明変数、前記偏差を目的変数として、前記重回帰分析プログラムによる、前記製造指図パラメータ群が含むパラメータ毎の危険率算定と、算定した危険率の各パラメータ間での平均値の算定を実行し、前記危険率が前記平均値以下である製造指図パラメータを選択候補として特定する処理と、前記製造指図パラメータ群と前記選択候補の製造指図パラメータについて、それぞれ重相関係数とパラメータ数とサンプル数を算定し、前記算定した重相関係数とパラメータ数とサンプル数に基づく、前記重回帰分析プログラムによる説明変数選択基準値の算定を実行し、前記製造指図パラメータ群と前記選択候補の製造指図パラメータのうち、前記算定した説明変数選択基準値の大きいものを最適パラメータとして特定し、前記偏差要因データベースにおいて該当製造指図パラメータに最適パラメータの情報を対応付けて格納する処理と、前記製造指図データベースに新規格納された製造指図について、当該新規の製造指図が含む各パラメータを前記偏差要因データベースに照合し、前記新規の製造指図のパラメータが、前記偏差要因データベースにおいて前記最適パラメータの情報が対応付けされている製造指図パラメータと一致する場合、前記偏差要因データベースにおいて該当製造指図パラメータ群に対応付けされた前記偏差の情報を抽出し、当該偏差の情報を前記アラームレベルデータベースに照合して前記偏差に対応する警告情報を特定し、この警告情報を前記新規の製造指図に対応付けて記憶部に格納する処理と、入力部にて製造指図の指定情報を受け付けて、当該指定情報に対応する製造指図を前記製造指図データベースから読み出し、該当製造指図のパラメータ群が示す作業手順の情報に基づき、記憶部から前記作業手順に対応付けされている出力データを読み出し、前記製造指図について格納されている警告情報を記憶部から読み出し、前記出力データの全部または一部を前記警告情報に置換して出力部に出力するか、前記出力データと共に前記警告情報を出力部に出力する処理と、を実行させることを特徴とする。

本発明によれば、作業者への製造指図とそれに対する製造実績、作業習熟度等に基づいて、各作業者に対する製造過程での操作指示内容を制御可能とできる。

本実施形態の作業支援システムを含むネットワーク構成図である。 本実施形態の作業支援システムのハードウェア構成例を示す図である。 本実施形態の製造指図データベースのデータ構造例を示す図である。 本実施形態の指図実績データベースのデータ構造例を示す図である。 本実施形態の偏差要因データベースのデータ構造例を示す図である。 本実施形態のアラームレベルデータベースのデータ構造例を示す図である。 本実施形態の習熟度データベースのデータ構造例を示す図である。 本実施形態の教育データベースのデータ構造例を示す図である。 本実施形態のナビゲーションバージョンデータベースのデータ構造例を示す図である。 本実施形態の操作注意データベースのデータ構造例を示す図である。 本実施形態の作業支援方法の処理フロー例１を示す図である。 本実施形態の処理フロー例１に伴う説明図である。 本実施形態の作業支援方法の処理フロー例２を示す図である。 本実施形態の製造指図パラメータ群とこれに対応する偏差に関する情報の例を示す図である。 本実施形態の製造指図パラメータ毎の危険率算定結果を示す図である。 本実施形態の危険率算定結果の例を示す図である。 本実施形態の製造指図パラメータの危険率算定結果を示す図である。 本実施形態の、（ａ）重相関係数Ｒとパラメータ数とサンプル数の算定結果、（ｂ）説明変数選択基準値Ｒｕの算定結果例を示す図である。 本実施形態の作業支援方法の処理フロー例３を示す図である。 本実施形態の処理フロー例３に伴う第１の説明図である。 本実施形態の処理フロー例３に伴う第２の説明図である。 本実施形態の画面例を示す図である。 本実施形態の作業支援方法の処理フロー例４を示す図である。

−−−システム構成−−−
以下に本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。図１は、本実施形態の作業支援システム１００を含むネットワーク構成図であり、図２は本実施形態の作業支援システム１００のハードウェア構成例を示す図である。図１に示す作業支援システム１００（以下、システム１００）は、作業者への製造指図とそれに対する製造実績、作業習熟度等に基づいて、各作業者に対する製造過程での操作指示内容を制御可能とするコンピュータシステムである。

こうした前記システム１００は、作業支援方法を実行する機能を実現すべく不揮発性メモリなどの記憶部１０１に格納されたプログラム１０２をメモリ１０３に読み出し、演算部たるＣＰＵ１０４により実行する。また、前記システム１００は、コンピュータ装置が一般に備えている各種ボタン類、キーボードなどの入力部１０５や、ＬＥＤやディスプレイなどの出力部１０６を備え、さらにネットワーク１４０を介した製造装置２００など他装置との通信を担う通信部１０７などを有するとしてよい。

なお、前記製造装置２００は、製造指図を前記システム１００から受信する一方で、この製造指図に応じた製造実績（例：製造数量、不良数など）を前記システム１００に送信する装置である。そのため、当然ながらコンピュータ装置として備えるべき、演算部、記憶部、通信部は備えている。

続いて、前記システム１００が例えばプログラム１０２に基づき構成・保持する機能部につき説明を行う。各部は、１つのサーバ装置等に一体に備わるとしてもよいが、ネットワーク１４０上に配置するコンピュータ群（前記システム１００にあたるサーバ装置を含む）に分散配置し、そのうち一つのサーバ装置（システム１００）の主導の下で協働する例も想定してよい。なお、前記システムは、記憶部１０１において、後述する製造指図データベース１２５、指図実績データベース１２６、偏差要因データベース１２７、アラームレベルデータベース１２８、習熟度データベース１２９、教育データベース１３０、ナビゲーションバージョンデータベース１３１、および操作注意データベース１３２と、重回帰分析を実行する重回帰分析プログラム１２０を記憶している。

こうした前記システム１００は、前記製造指図データベース１２５および前記指図実績データベース１２６より、製造指図パラメータ群およびこれに対応する製造実績データを読み出し、前記製造指図パラメータ群が示す所定目標値と前記製造実績データが示す所定実績値との偏差を算出し、前記製造指図パラメータ群および前記偏差を記憶部の偏差要因データベース１２７に格納する、データ読み出し部１１０を備えている。

また、前記システム１００は、前記偏差要因データベース１２７の製造指図パラメータ群を説明変数、前記偏差を目的変数として、前記重回帰分析プログラム１２０による、前記製造指図パラメータ群が含むパラメータ毎の危険率算定と、算定した危険率の各パラメータ間での平均値の算定を実行し、前記危険率が前記平均値以下である製造指図パラメータを選択候補として特定する、候補選別部１１１を備えている。

また、前記システム１００は、前記製造指図パラメータ群と前記選択候補の製造指図パラメータについて、それぞれ重相関係数とパラメータ数とサンプル数を算定し、前記算定した重相関係数とパラメータ数とサンプル数に基づく、前記重回帰分析プログラム１２０による説明変数選択基準値の算定を実行し、前記製造指図パラメータ群と前記選択候補の製造指図パラメータのうち、前記算定した説明変数選択基準値の大きいものを最適パラメータとして特定し、前記偏差要因データベース１２７において該当製造指図パラメータに最適パラメータの情報を対応付けて格納する、パラメータ特定部１１２を備えている。

また、前記システム１００は、前記製造指図データベース１２５に新規格納された製造指図について、当該新規の製造指図が含む各パラメータを前記偏差要因データベース１２７に照合し、前記新規の製造指図のパラメータが、前記偏差要因データベース１２７において前記最適パラメータの情報が対応付けされている製造指図パラメータと一致する場合、前記偏差要因データベース１２７において該当製造指図パラメータ群に対応付けされた前記偏差の情報を抽出し、当該偏差の情報を前記アラームレベルデータベース１２８に照合して前記偏差に対応する警告情報を特定し、この警告情報を前記新規の製造指図に対応付けて記憶部１０１の操作注意データベース１３２に格納する、アラーム特定部１１３を備えている。

また、前記システム１００は、入力部１０５にて製造指図の指定情報を受け付けて、当該指定情報に対応する製造指図を前記製造指図データベース１２５から読み出し、該当製造指図のパラメータ群が示す作業手順の情報に基づき、記憶部から前記作業手順に対応付けされている出力データを読み出し、前記製造指図について格納されている警告情報を記憶部１０１の操作注意データベース１３２から読み出し、前記出力データの全部または一部を前記警告情報に置換して出力部１０６に出力するか、前記出力データと共に前記警告情報を出力部１０６に出力する、オペレーション処理部１１４を備えている。

また、前記システム１００は、前記偏差要因データベース１２７において、製品製造に関与した作業者の識別情報および作業手順を示す各製造指図パラメータが共通する製造指図パラメータ群を特定し、ここで特定した製造指図パラメータ群に対応付いた偏差のうち所定値以上のものが一定件数を超える時、前記習熟度データベース１２９において該当作業者の該当作業手順に関する習熟度情報を、所定レベルだけ習熟度を低下させた情報に更新する、習熟度変更部１１５を備えている。

また、前記システム１００は、習熟度が所定レベル低下した作業手順について、前記教育データベース１３０にて前記習熟度のレベル低下に応じた教育プログラムを特定し、該当教育プログラムの情報を出力部１０６に出力する、教育内容特定部１１６を備えている。

これまで示した前記システム１００における各部１１０〜１１６はハードウェアとして実現してもよいし、メモリやＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）などの適宜な記憶部に格納したプログラムとして実現するとしてもよい。この場合、ＣＰＵなど制御部がプログラム実行に合わせて記憶部より該当プログラムを読み出して、これを実行することとなる。

−−−データ構造例−−−
次に、本実施形態の前記システム１００が利用するデータベース等のデータ構造例について説明する。図３は本実施形態の製造指図データベース１２５のデータ構造例を示す図である。この製造指図データベース１２５は、製品製造に伴って生成された製造指図のパラメータを格納するデータベースであり、例えば、指図Ｎｏ．をキーとして、該当指図にて製造されるべき製造品の品目ＩＤ、製造すべき製品数等の所定目標値を指す製造指示値、品目名称、製造時に実施すべき作業手順の識別情報、作業時刻、製造作業に携わる作業員を識別するユーザＩＤ、作業員の習熟度、作業を実施する製造装置を示す設備ＩＤ、製造温度などといったデータ＝製造指図パラメータ群を対応づけたレコードの集合体となっている。

また、図４は指図実績データベース１２６のデータ構造例を示す図である。この指図実績データベース１２６は、製造指図パラメータに応じて稼働した製造工程での製造実績データを格納するデータベースである。前記指図実績データベース１２６は、例えば、前記指図Ｎｏ．をキーとして、前記製造指示値、製造実績である実際の製造数等の所定実績値を指す製品実績値、製造時の温度等のデータを対応付けたレコードの集合体となっている。

なお、前記システム１００は、こうしたデータベースにてレコードを生成するために、製造実績の収集装置（製造ラインに設置されたライン制御用のコントローラ、製造ライン係員らが携行し製造時の各種情報を入力する無線ハンディーターミナル、製造数等をカウントするバーコードリーダ等）とネットワーク１４０を介して通信部１０７で通信し、製造実績のデータを収集している。こうして収集する情報としては、指図Ｎｏ．、品目ＩＤ、製造実績などが含まれる。

また、図５は偏差要因データベース１２７のデータ構造例を示す図である。この偏差要因データベース１２７は、前記製造指図データベース１２５および前記指図実績データベース１２６における製造指図パラメータ群が示す所定目標値と前記製造実績データが示す所定実績値との偏差を、前記製造指図パラメータ群と対応付けて格納するデータベースであり、例えば、前記品目ＩＤ（＝製造指図パラメータ群が含んでいたもの）をキーとして、品目グループ、作業手順、作業時刻、ユーザＩＤ、作業習熟度、設備ＩＤ、温度、といった製造指図パラメータ群に、偏差および偏差レベルを対応付けたレコードの集合体となっている。なお、ここで示した例では、偏差の他に、偏差をその大きさに応じてレベル分けした数値＝偏差レベルも格納している（例えば、偏差が“１”〜“１０”に応じて、偏差レベルは“１０”〜“１”、などとする）。なお、最適パラメータとして特定した製造指図パラメータに関しては、最適パラメータの情報として、“１”などのフラグを立てるか、或いは、パラメータ値に下線を引き、太字化対応付けて格納するといった処理がなされている。

また、図６はアラームレベルデータベース１２８のデータ構造例を示す図である。このアラームレベルデータベース１２８は、製造指図と製造実績との偏差の大小に応じて製造ラインの作業者に与えるべき警告情報を規定したデータベースであり、例えば、偏差レベル（ないし偏差）をキーとして、該当偏差レベルに応じて規定されている警告情報（出力画面における所定領域の所定色への変更やブリンク、ヘルプ情報、警告音声、警告振動など）を対応付けたレコードの集合体となっている。図に示すアラームレベルデータベース１２８の例では、必要な警告情報（例：“画面色替”、“音声”）について、例えば“１”を設定している。

また、図７は習熟度データベース１２９のデータ構造例を示す図である。この習熟度データベース１２９は、製品製造に携わる作業者毎に各作業手順の習熟度情報を格納するデータベースであり、例えば、前記ユーザＩＤをキーとして、作業手順の識別情報、および習熟度レベルといったデータを対応付けたレコードの集合体となっている。

また、図８は教育データベース１３０のデータ構造例を示す図である。この教育データベース１３０は、作業手順の習熟度の変化に応じて作業者が受講すべき教育プログラムの情報を格納したデータベースであり、例えば、前記作業手順の識別情報をキーとして、習熟度毎の教育プログラムの情報を対応付けたレコードの集合体となっている。

また、図９はナビゲーションバージョンデータベース１３１のデータ構造例を示す図である。このナビゲーションバージョンデータベース１３１は、作業手順に応じて製造現場等で出力されるべき出力データを格納するデータベースであり、例えば、前記作業手順の識別情報をキーとして、出力データ（例：画面遷移のバージョンと画面データ、音声データ、振動データ等々）を対応付けたレコードの集合体となっている。

また、図１０は操作注意データベース１３２のデータ構造例を示す図である。この操作注意データベース１３２は、製造指図に対応付けて、当該製造指図の実行時に出力すべき警告情報（偏差の大小に応じて製造ラインの作業者に与えるべき情報）を格納するデータベースであり、製造指図Ｎｏ．をキーとして、品目ＩＤ、作業時刻、ユーザＩＤ、品目グループ、警告情報（画面色、ブリンク、ヘルプ、音声、振動など）といったデータを対応付けたレコードの集合体となっている。

−−−処理手順例１−−−
以下、本実施形態における作業支援方法の実際手順について図に基づき説明する。以下で説明する作業支援方法に対応する各種動作は、前記システム１００のメモリに読み出して実行するプログラムによって実現される。そして、このプログラムは、以下に説明される各種の動作を行うためのコードから構成されている。

図１１は、本実施形態の作業支援方法の処理フロー例１を示す図であり、図１２は、処理フロー例１に伴う説明図である。ここではまず、製造指図と製造実績との間に生じた偏差を算定する処理について説明する。この場合、前記システム１００のデータ読み出し部１１０は、前記製造指図データベース１２５より製造指図パラメータ群を、そして前記指図実績データベース１２６より前記製造指図パラメータ群に対応する製造実績データを、それぞれ読み出す（ｓ１００）。図１２に示す例では、製造指図データベース１２５より、指図Ｎｏ．“００３”の製造指図パラメータ群（品目ＩＤ“１２３４”、製造指示値“１２”、品目名称“ＡＡＡ”、作業手順“ＢＢＢ”、作業時刻“ＣＣＣ”、ユーザＩＤ“ＤＤＤ”、作業習熟度“ＥＥＥ”、設備ＩＤ“ＦＦＦ”といったパラメータの群れ）を読み出しており、また、この製造指図“００３”をキーに、指図実績データベース１２６より対応する製造実績データ（製造指示値“１２”、製造実績値“２０”、温度“１１１”、湿度“２２２”、項目Ｘ“３３３”なるデータ群）を読み出している。

続いて前記データ読み出し部１１０は、前記指図Ｎｏ．“００３”に対応した製造指図パラメータ群が示す所定目標値＝製造指示値“１２”と、前記指図Ｎｏ．“００３”による作業を行った際の製造実績データが示す所定実績値＝製造実績値“２０”との偏差を、“２０−１２＝８”と算出する（ｓ１０１）。また、前記データ読み出し部１１０は、前記指図Ｎｏ．“００３”に関して得た前記製造指図パラメータ群および前記偏差“８”を記憶部１０１の偏差要因データベース１２７に格納する（ｓ１０２）。図１２に示した例では、前記指図Ｎｏ．ではなく、前記製造指図パラメータ群が含む品目ＩＤ“１２３４”をキーに、製造指図パラメータ群および偏差のデータを偏差要因データベース１２７に登録している。また図示した例では、前記データ読み出し部１１０が前記偏差“８”をその大きさに応じてレベル分けした数値＝偏差レベル“２”も、偏差要因データベース１２７に格納している。偏差レベルの分類例としては、例えば、偏差“１”〜“１０”に応じて、偏差レベルを“１０”〜“１”、などとする。

前記システム１００のデータ読み出し部１１０は、製造指図データベース１２５に格納されている指図Ｎｏ．ごとの製造指図パラメータ群について、上記処理ステップｓ１００〜ｓ１０２を繰り返し実行し、偏差要因データベース１２７のレコードを生成することになる。

−−−処理手順例２−−−
図１３は、本実施形態の作業支援方法の処理フロー例２を示す図である。ここでは、最適パラメータの特定処理について説明する。ここで前記システム１００は、例えば、目的変数（Ｙ）たる前記偏差に対する要因となる、説明変数(Ｘ)たる製造指図パラメータ（Ｘｎ）が複数個存在するとする。そして、１つの偏差(Ｙ)に対して、要因となる製造指図パラメータ(Ｘ)が複数個ある場合の回帰分析として重回帰分析を実施する。

複数個の製造指図パラメータをそれぞれ、x1、x2、x3、..... とすると重回帰式は、Y=ax1＋bx2＋cx3＋.....と表すことが出来る。そこで前記システム１００は、どの要素が偏差に本当に影響を与えているのかを検証する。またシステム１００は、前記検証によって絞り込んだ製造指図パラメータ(Ｘ)の中で、それぞれが偏差(Ｙ)に与えている影響度の要因分析を実施する。その結果から必要な要因(製造指図パラメータ)のみで重回帰式を作ると予想精度を高めることができる。具体的には以下の処理をシステム１００が実行することとなる。

まず、前記システム１００の候補選択部１１１は、前記偏差要因データベース１２７より、製造指図パラメータ群およびこれに対応する偏差に関する情報を読み出してメモリ１０３に格納する（ｓ２００）。図１４に、前記ステップｓ２００でメモリ１０３に格納した製造指図パラメータ群とこれに対応する偏差に関する情報の例を示す。図１４に示す例では、５種の製造指図パラメータ：“ａ”〜“ｅ”の８回分のデータ（パラメータ値）とこれに対応する８つの偏差（ないし偏差レベル）のセットをシステム１００がメモリ１０３に格納した状況となっている。

続いて、前記システム１００の候補選別部１１１は、記憶部１０１より重回帰分析プログラム１２０を読み出し、前記メモリ１０３の製造指図パラメータ群を説明変数、前記偏差（ないし偏差レベル）を目的変数とした、前記製造指図パラメータ群を構成する製造指図パラメータ：“ａ”〜“ｅ”毎の危険率算定を実行する（ｓ２０１）。図１５に前記ステップｓ２０１で算定した製造指図パラメータ毎の危険率算定結果６１０を示す。

ここで、危険率（Ｐ値）とは、製造指図パラメータとして取り込むと誤差が大きくなる可能性が高い確率のことをいう。回帰分析を行う際、全ての製造指図パラメータをそのまま用いて分析を行うと分析精度が低くなる可能性がある為、上記の例であれば、製造指図パラメータ：“ａ”〜“ｅ”から適宜数まで製造指図パラメータの数を絞り込んでいくことでより精度の高い回帰モデルを選定する必要がある。

そこで前記候補選別部１１１は、前記ステップｓ２０１で算定した危険率の、製造指図パラメータ：“ａ”〜“ｅ”間での平均値を算定する（ｓ２０２）。図１５に示す危険率算定結果６００の例であれば、製造指図パラメータ：“ａ”〜“ｅ”の間での危険率の平均値は、“０．５１”となる。したがって前記候補選別部１１１は、前記製造指図パラメータ群（“ａ”〜“ｅ”）で平均値“０．５１”以下の危険率である製造指図パラメータ：“ａ”、“ｂ”を第１の選択候補として特定する（ｓ２０３）。

また、前記候補選別部１１１は、前記第１の選択候補として特定した製造指図パラメータの数をカウントし（ｓ２０４）、前記第１の選択候補に複数の製造指図パラメータが含まれることを検知する（ｓ２０４：Ｎ）。上記例の第１の選択候補には製造指図パラメータ：“ａ”、“ｂ”の２種の製造指図パラメータが含まれているから、前記候補選別部１１１は、前記第１の選択候補に含まれる製造指図パラメータの数を“２”とカウントし、複数の製造指図パラメータが含まれることを検知する。他方、前記ステップｓ２０４で製造指図パラメータの数が単数であれば（ｓ２０４：Ｙ）、以後の処理をステップｓ２０８に進める。

一方、前記ステップｓ２０４で前記第１の選択候補に複数の製造指図パラメータが含まれることを検知した前記候補選別部１１１は、前記第１の選択候補を構成する製造指図パラメータ：“ａ”、“ｂ”毎の危険率算定と前記危険率の平均値算定とを実行する（ｓ２０５）。図１６に前記ｓ２０５での危険率算定結果７１０の例を示している。更に、前記候補選別部１１１は、前記第１の選択候補“ａ”、“ｂ”中で平均値以下の危険率である製造指図パラメータを新たに選択候補として特定する（ｓ２０６）。図１６の例の場合、第１の選択候補は“ａ”、“ｂ”の二つの製造指図パラメータしか含まないため、前記候補選別部１１１は、危険率の平均値を基準とした新たな選択候補の特定ではなく、“ａ”、“ｂ”の二つの製造指図パラメータの危険率を比較し、危険率が低い製造指図パラメータを新たな選択候補（ここでは第２の選択候補）として特定する。

なお、前記候補選別部１１１は、上記ステップｓ２０５、ｓ２０６の処理を、新たな選択候補が一つの製造指図パラメータとなるまで繰り返し実行し、複数の選択候補（第１〜第ｎ）を特定することとなる。

次に前記候補選別部１１１は、前記ステップｓ２０６で特定した第２の選択候補“ａ”を製造指図パラメータとした場合の危険率算定も実行する（ｓ２０８）。図１７は、本実施形態における製造指図パラメータの危険率算定結果８１０を示す図である。

以上の結果から、前記システム１００は、当初の製造指図パラメータ群：“ａ”〜“ｅ”と、前記第１および第２の選択候補とを、以後の回帰分析処理の分析パターン１〜３と特定し、記憶部１０１に前記分析パターン１〜３に対応する、前記製造指図パラメータ群：“ａ”〜“ｅ”と、前記第１および第２の選択候補とに関するデータを記憶部１０１に格納する（ｓ２０９）。

続いて、前記システム１００のパラメータ特定部１１２は、製造指図パラメータ群：“ａ”〜“ｅ”と前記複数の選択候補（第１および第２）の製造指図パラメータについて、それぞれ重相関係数とパラメータ数とサンプル数を算定する（ｓ２１０）。図１８（ａ）に、重相関係数Ｒとパラメータ数とサンプル数の算定結果を示す。重相関係数Ｒの算定処理は、前記重回帰分析プログラム１２０が既存の手法で実行するものであり、また、パラメータ数とサンプル数の算定は、前記パラメータ特定部１１２が、前記記憶部に格納した分析パターン１〜３のデータがそれぞれ含む製造指図パラメータの数、そのデータ数をカウントすればよい。

次に前記システム１００のパラメータ特定部１１２は、前記ステップｓ２１０で算定した重相関係数Ｒとパラメータ数とサンプル数に基づく、前記重回帰分析プログラム１２０による説明変数選択基準値Ｒｕの算定を実行する（ｓ２１１）。図１８（ｂ）に、説明変数選択基準値Ｒｕの算定結果例を示す。ここで、前記説明変数選択基準値（Ru）は、製造指図パラメータをいくつ取り入れた時の回帰式が最適なのかを判断する基準となるものであり、このRuが最大になるパターンが、最適な製造指図パラメータの数となり、最適なモデル式を導くこととなる。また、前記説明変数選択基準値（Ru）の算定式を以下に示す。

説明変数選択基準値(Ru) = 1-(1- )(n+k+1)/(n-k-1)
但し、Ｒ＝重相関係数Ｒ、ｎ＝データ数、ｋ＝製造指図パラメータ数。

前記パラメータ特定部１１２は、図１８（ｂ）に示す説明変数選択基準値（Ru）のうち、最大の“０．９６”を示す分析パターン２を、最適パラメータとして特定する（ｓ２１２）。また前記パラメータ特定部１１２は、前記偏差要因データベース１２７において該当製造指図パラメータに最適パラメータの情報を対応付けて格納する（ｓ２１３）。この最適パラメータの情報を格納する処理は、図５で例示したように、例えば、最適パラメータとして特定した製造指図パラメータに関して、前記偏差要因データベース１２７において、最適パラメータの情報たる“１”などのフラグを該当製造指図パラメータのレコードに立てるか、或いは、該当製造指図パラメータの値に下線を引き、太字化対応付けて格納するといった処理がなされている。

−−−処理手順例３−−−
図１９は、本実施形態の作業支援方法の処理フロー例３を示す図である。上記までの処理により、製造指図パラメータのうち偏差に大きく影響を与える要因となっているものについて、製造対象の製品（の品目ＩＤ）毎に特定し、それらの情報を偏差要因データベース１２７に格納した。ここでは、新たな製造指図に関して、その製造指図パラメータを前記偏差要因データベース１２７に照合し、製造ラインの作業者へ与えるべき警告情報を決定していく処理について説明する。

この場合、前記システム１００のアラーム特定部１１３は、前記製造指図データベース１２５における製造指図の格納事象を監視しておいて、例えば、新たな指図Ｎｏ．のレコードが追加されたことをもって製造指図の新規格納を検知することとする。この時、前記アラーム特定部１１３は、製造指図データベース１２５に新規格納された製造指図（例えば、製造指図Ｎｏ．“０１０”なる製造指図）について、当該新規の製造指図“０１０”が含む各パラメータを前記偏差要因データベース１２７に照合し、前記新規の製造指図“０１０”のパラメータが、前記偏差要因データベース１２７の各製造指図パラメータ群（＝図５等で例示したように、品目ＩＤ毎に一群をなすパラメータ）において前記最適パラメータの情報が対応付けされている製造指図パラメータと一致するか判定する（ｓ３００）。

前記新規の製造指図“０１０”のパラメータが、前記偏差要因データベース１２７のいずれかの製造指図パラメータ群において前記最適パラメータの情報が対応付けされている製造指図パラメータと一致する場合（ｓ３０１：一致）、前記アラーム特定部１１３は、前記偏差要因データベース１２７において該当製造指図パラメータ群に対応付けされた前記偏差の情報（偏差ないし偏差レベルの情報）を抽出する（ｓ３０２）。図２０にて示す例では、製造指図“０１０”のうち品目ＩＤ“１２３４”、作業時刻“ＸＸＸ”、ユーザＩＤ“ＹＹＹ”の製造指図パラメータが、偏差要因データベース１２７に格納されたデータのうち品目ＩＤ“１２３４”に関する最適パラメータと一致をみることになり、偏差数値“８”ないし偏差レベル“２”が偏差の情報として得られる。

他方、前記新規の製造指図のパラメータが、前記偏差要因データベース１２７のいずれかの製造指図パラメータ群において前記最適パラメータの情報が対応付けされている製造指図パラメータと一致することがなかった場合（ｓ３０１：不一致）、前記アラーム特定部１１３は、当該フローを終了する。

前記アラーム特定部１１３は、前記ステップｓ３０２にて抽出した偏差の情報を、前記アラームレベルデータベース１２８に照合して、偏差ないし偏差レベルに対応する警告情報を特定する（ｓ３０３）。例えば、前記ステップｓ３０２で抽出した偏差の情報が、偏差レベルであったとして、その偏差レベルが“２”だったとする。この時、偏差レベル“２”をアラームレベルデータベース１２８に照合すると、前記アラーム特定部１１３は警告情報として、「画面色替」、「音声」の各フラグ“１”を特定できることになる。前記アラーム特定部１１３は、これらの警告情報を前記新規の製造指図の製造指図Ｎｏ．に対応付けて記憶部１０１の操作注意データベース１３２に格納する（ｓ３０４）。アラーム特定部１１３は、この操作注意データベース１３２に、該当製造指図Ｎｏ．“０１０”をキーとして、この場合の最適パラメータたる「品目ＩＤ」、「作業時刻」、「ユーザＩＤ」と、前記警告情報とを格納することになる。

その後、前記製造指図“０１０”に応じて製造ラインでの製造工程が実行される際の状況を想定する。この時、前記システム１００のオペレーション処理部１１４は、例えば、製造ライン管理者等による製造指図の指定情報＝製造指図Ｎｏ．“０１０”の入力を、キーボード等の入力部１０５にて受け付ける（ｓ３０５）。

前記オペレーション処理部１１４は、前記指定情報“０１０”に対応する製造指図のデータを前記製造指図データベース１２５から読み出し、該当製造指図のパラメータ群が示す作業手順の情報を抽出する（ｓ３０６）。図２１の例では、製造指図“０１０”は作業手順を示す製造指図パラメータの値として“ＢＢＢ”を有している。そこで、前記オペレーション処理部１１４は、作業手順の情報として“ＢＢＢ”を抽出することになる。

前記オペレーション処理部１１４は、作業手順の情報である“ＢＢＢ”に基づき、記憶部１０１のナビゲーションバージョンデータベース１３１から前記作業手順“ＢＢＢ”に対応付けされている出力データとして、例えば図２１に示すように画面遷移ＩＤ“００１”を読み出す（ｓ３０７）。また前記オペレーション処理部１１４は、この画面遷移ＩＤ“００１”の情報を、製造指図データベース１２５において前記製造指図Ｎｏ．“０１０”に対応付けて格納する（ｓ３０８）。

続いて前記オペレーション処理部１１４は、前記製造指図“０１０”について、製造指図データベース１２５から画面遷移ＩＤ“００１”の情報を読み出し、この画面遷移ＩＤ“００１”（ないし作業手順“ＢＢＢ”）に対応する画面データ群＝出力データを前記ナビゲーションバージョンデータベース１３１（図９参照）から読み出す（ｓ３０９）。当然ながら、前記記憶部１０１のナビゲーションバージョンデータベース１３１には、図５に例示したとおり、画面遷移ＩＤ毎の画面データが予め格納されている。また、前記オペレーション処理部１１４は、前記製造指図“０１０”について、操作注意データベース１３２から警告情報を読み出して、前記出力データの全部または一部を前記警告情報に置換して出力部１０６に出力するか、前記出力データと共に前記警告情報を、製造ライン等に設置されたディスプレイやスピーカ等の出力部１０６に出力する（ｓ３１０）。

例えば、「出力データ」が画面データであり、「警告情報」が「画面色替」であれば、前記オペレーション処理部１１４は、画面データのうち予め規定された所定領域（例：品目や数量、温度等の製造指図パラメータを表示する領域など）に関して規定色（例：他の領域における文字や線等は黒色なのに対し、前記所定領域に関しては赤色、など）にてハイライトさせる処理を施し、出力部１０６に出力する（図２２における画面１０００参照）。 また、「警告情報」が「ブリンク」であれば、前記オペレーション処理部１１４は、画面データのうち予め規定された所定領域（例：品目や数量、温度等の製造指図パラメータを表示する領域など）に関して点滅させる処理を施し、出力部１０６に出力する（図２２における画面１０１０参照）。

また、「警告情報」が「ヘルプ」であれば、前記オペレーション処理部１１４は、画面データのうち予め規定された所定領域（例：品目や数量、温度等の製造指図パラメータを表示する領域など）に関して、作業者への助言メッセージを表示するポップアップ処理を施し、出力部１０６に出力する（図２２における画面１０２０参照）。

また、「警告情報」が「音声」であれば、前記オペレーション処理部１１４は、画面データの出力に際して、前記作業手順に応じた作業者への助言メッセージの音声データを前記ナビゲーションバージョンデータベース１３１（図９参照）より読み出して、スピーカーにて音声出力させる。

−−−処理手順例４−−−
図２３は、本実施形態の作業支援方法の処理フロー例４を示す図である。ここでは、製造ラインで働く作業者について、製造指図と製造実績との間に所定以上の偏差が生じる状況を監視し、その状況に応じて該当作業者に関して手当を行う処理について説明する。この場合、各製造指図に従って作業を行った際の各作業者の偏差のデータは、作業終了の都度、前記偏差要因データベース１２７の該当レコード（＝該当製造指図に対応したレコード）に蓄積されていくものとする。

この時、前記システム１００の習熟度変更部１１５は、前記偏差要因データベース１２７において、例えば、製品製造に関与した作業者のユーザＩＤ“ＤＤＤ”および作業手順“ＢＢＢ”が共通する製造指図パラメータ群（＝ある製造指図に対して得られた指図実績および偏差の情報のセット）を特定し、ここで特定した製造指図パラメータ群に対応付いた偏差（ないし偏差レベル）のうち所定値以上のものの数をカウントする（ｓ４００）。この場合、前記習熟度変更部１１５は、例えば、偏差レベル“２”以上（つまり偏差がレベル２より大きい）の情報が対応付けされた製造指図パラメータ群の件数を、前記偏差要因データベース１２７でカウントすることになる。

前記習熟度変更部１１５は、前記ステップｓ４００でカウントした、偏差レベル所定値以上のものの件数が一定値を超えるか判定し（ｓ４０１）、前記件数が一定値を超える場合（ｓ４０１：ＮＧ）、前記習熟度データベース１２９において該当作業者“ＤＤＤ”の該当作業手順“ＢＢＢ”に関する習熟度情報を、所定レベル（例えば、１レベル）だけ習熟度を低下させた情報に更新する（ｓ４０２）。他方、前記件数が一定値を超えない場合（ｓ４０１：ＯＫ）、前記習熟度変更部１１５は処理を前記ステップｓ４００に戻す。

また、前記システム１００の教育内容特定部１１６は、前記習熟度が所定レベル低下した作業手順“ＢＢＢ”について、前記教育データベース１３０にて前記習熟度のレベル低下に応じた教育プログラムを特定し、該当教育プログラムの情報を出力部１０６に出力する（ｓ４０３）。例えば、習熟度レベルが“００２”から１レベル低下して“００１”となった作業手順“ＢＢＢ”について、前記教育内容特定部１１６は、前記教育データベース１３０にて前記習熟度レベル“００１”に応じた教育プログラム“ＥＤ００１Ｂ”を特定し、該当教育プログラムの情報をディスプレイやスピーカ等の出力部１０６に出力することとなる。こうした処理により、製造工程の管理者や作業者自身が出力部１０６にて出力された教育プログラムの情報を認識し、習熟度が低下してしまった作業手順に関して、あらためて教育を受けることが可能となる。

以上説明したように本発明によれば、作業者への製造指図とそれに対する製造実績、作業習熟度等に基づいて、各作業者に対する製造過程での操作指示内容を制御可能とできる。

以上、本発明の実施の形態について、その実施の形態に基づき具体的に説明したが、これに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。

１００ 作業支援システム
１０１ 記憶部
１０２ プログラム
１０３ メモリ
１０４ 制御部（ＣＰＵ）
１０５ 入力部（キーボード、マウス等）
１０６ 出力部（ディスプレイ、スピーカー等）
１０７ 通信部
１１０ データ読み出し部
１１１ 候補選別部
１１２ パラメータ特定部
１１３ アラーム特定部
１１４ オペレーション処理部
１１５ 習熟度変更部
１１６ 教育内容特定部
１２０ 重回帰分析プログラム
１２５ 製造指図データベース
１２６ 指図実績データベース
１２７ 偏差要因データベース
１２８ アラームレベルデータベース
１２９ 習熟度データベース
１３０ 教育データベース
１３１ ナビゲーションバージョンデータベース
１３２ 操作注意データベース
１４０ ネットワーク
２００ 製造装置

Claims (4)

1. 製品製造に伴って生成された製造指図のパラメータを格納する製造指図データベースと、製造指図パラメータに応じて稼働した製造工程での製造実績データを格納する指図実績データベースと、製造指図と製造実績との偏差の大小に応じて製造ラインの作業者に与えるべき警告情報を規定したアラームレベルデータベースと、重回帰分析を実行する重回帰分析プログラムと、を記憶する記憶部と、
   前記製造指図データベースおよび前記指図実績データベースより、製造指図パラメータ群およびこれに対応する製造実績データを読み出し、前記製造指図パラメータ群が示す所定目標値と前記製造実績データが示す所定実績値との偏差を算出し、前記製造指図パラメータ群および前記偏差を記憶部の偏差要因データベースに格納する、データ読み出し部と、
   前記偏差要因データベースの製造指図パラメータ群を説明変数、前記偏差を目的変数として、前記重回帰分析プログラムによる、前記製造指図パラメータ群が含むパラメータ毎の危険率算定と、算定した危険率の各パラメータ間での平均値の算定を実行し、前記危険率が前記平均値以下である製造指図パラメータを選択候補として特定する、候補選別部と、
   前記製造指図パラメータ群と前記選択候補の製造指図パラメータについて、それぞれ重相関係数とパラメータ数とサンプル数を算定し、前記算定した重相関係数とパラメータ数とサンプル数に基づく、前記重回帰分析プログラムによる説明変数選択基準値の算定を実行し、前記製造指図パラメータ群と前記選択候補の製造指図パラメータのうち、前記算定した説明変数選択基準値の大きいものを最適パラメータとして特定し、前記偏差要因データベースにおいて該当製造指図パラメータに最適パラメータの情報を対応付けて格納する、パラメータ特定部と、
   前記製造指図データベースに新規格納された製造指図について、当該新規の製造指図が含む各パラメータを前記偏差要因データベースに照合し、前記新規の製造指図のパラメータが、前記偏差要因データベースにおいて前記最適パラメータの情報が対応付けされている製造指図パラメータと一致する場合、前記偏差要因データベースにおいて該当製造指図パラメータ群に対応付けされた前記偏差の情報を抽出し、当該偏差の情報を前記アラームレベルデータベースに照合して前記偏差に対応する警告情報を特定し、この警告情報を前記新規の製造指図に対応付けて記憶部に格納する、アラーム特定部と、
   入力部にて製造指図の指定情報を受け付けて、当該指定情報に対応する製造指図を前記製造指図データベースから読み出し、該当製造指図のパラメータ群が示す作業手順の情報に基づき、記憶部から前記作業手順に対応付けされている出力データを読み出し、前記製造指図について格納されている警告情報を記憶部から読み出し、前記出力データの全部または一部を前記警告情報に置換して出力部に出力するか、前記出力データと共に前記警告情報を出力部に出力する、オペレーション処理部と、
   を備えることを特徴とする作業支援システム。
2. 前記記憶部において、製品製造に携わる作業者毎に各作業手順の習熟度情報を格納した習熟度データベースと、作業手順の習熟度の変化に応じて作業者が受講すべき教育プログラムの情報を格納した教育データベースとを格納しており、
   前記偏差要因データベースにおいて、製品製造に関与した作業者の識別情報および作業手順を示す各製造指図パラメータが共通する製造指図パラメータ群を特定し、ここで特定した製造指図パラメータ群に対応付いた偏差のうち所定値以上のものが一定件数を超える時、前記習熟度データベースにおいて該当作業者の該当作業手順に関する習熟度情報を、所定レベルだけ習熟度を低下させた情報に更新する、習熟度変更部と、
   習熟度が所定レベル低下した作業手順について、前記教育データベースにて前記習熟度のレベル低下に応じた教育プログラムを特定し、該当教育プログラムの情報を出力部に出力する、教育内容特定部とを備える、
   ことを特徴とする請求項１に記載の作業支援システム。
3. 製品製造に伴って生成された製造指図のパラメータを格納する製造指図データベースと、製造指図パラメータに応じて稼働した製造工程での製造実績データを格納する指図実績データベースと、製造指図と製造実績との偏差の大小に応じて製造ラインの作業者に与えるべき警告情報を規定したアラームレベルデータベースと、重回帰分析を実行する重回帰分析プログラムと、を記憶する記憶部を備えたコンピュータシステムが、
   前記製造指図データベースおよび前記指図実績データベースより、製造指図パラメータ群およびこれに対応する製造実績データを読み出し、前記製造指図パラメータ群が示す所定目標値と前記製造実績データが示す所定実績値との偏差を算出し、前記製造指図パラメータ群および前記偏差を記憶部の偏差要因データベースに格納する処理と、
   前記偏差要因データベースの製造指図パラメータ群を説明変数、前記偏差を目的変数として、前記重回帰分析プログラムによる、前記製造指図パラメータ群が含むパラメータ毎の危険率算定と、算定した危険率の各パラメータ間での平均値の算定を実行し、前記危険率が前記平均値以下である製造指図パラメータを選択候補として特定する処理と、
   前記製造指図パラメータ群と前記選択候補の製造指図パラメータについて、それぞれ重相関係数とパラメータ数とサンプル数を算定し、前記算定した重相関係数とパラメータ数とサンプル数に基づく、前記重回帰分析プログラムによる説明変数選択基準値の算定を実行し、前記製造指図パラメータ群と前記選択候補の製造指図パラメータのうち、前記算定した説明変数選択基準値の大きいものを最適パラメータとして特定し、前記偏差要因データベースにおいて該当製造指図パラメータに最適パラメータの情報を対応付けて格納する処理と、
   前記製造指図データベースに新規格納された製造指図について、当該新規の製造指図が含む各パラメータを前記偏差要因データベースに照合し、前記新規の製造指図のパラメータが、前記偏差要因データベースにおいて前記最適パラメータの情報が対応付けされている製造指図パラメータと一致する場合、前記偏差要因データベースにおいて該当製造指図パラメータ群に対応付けされた前記偏差の情報を抽出し、当該偏差の情報を前記アラームレベルデータベースに照合して前記偏差に対応する警告情報を特定し、この警告情報を前記新規の製造指図に対応付けて記憶部に格納する処理と、
   入力部にて製造指図の指定情報を受け付けて、当該指定情報に対応する製造指図を前記製造指図データベースから読み出し、該当製造指図のパラメータ群が示す作業手順の情報に基づき、記憶部から前記作業手順に対応付けされている出力データを読み出し、前記製造指図について格納されている警告情報を記憶部から読み出し、前記出力データの全部または一部を前記警告情報に置換して出力部に出力するか、前記出力データと共に前記警告情報を出力部に出力する処理と、
   を実行することを特徴とする作業支援方法。
4. 製品製造に伴って生成された製造指図のパラメータを格納する製造指図データベースと、製造指図パラメータに応じて稼働した製造工程での製造実績データを格納する指図実績データベースと、製造指図と製造実績との偏差の大小に応じて製造ラインの作業者に与えるべき警告情報を規定したアラームレベルデータベースと、重回帰分析を実行する重回帰分析プログラムと、を記憶する記憶部を備えたコンピュータシステムに、
   前記製造指図データベースおよび前記指図実績データベースより、製造指図パラメータ群およびこれに対応する製造実績データを読み出し、前記製造指図パラメータ群が示す所定目標値と前記製造実績データが示す所定実績値との偏差を算出し、前記製造指図パラメータ群および前記偏差を記憶部の偏差要因データベースに格納する処理と、
   前記偏差要因データベースの製造指図パラメータ群を説明変数、前記偏差を目的変数として、前記重回帰分析プログラムによる、前記製造指図パラメータ群が含むパラメータ毎の危険率算定と、算定した危険率の各パラメータ間での平均値の算定を実行し、前記危険率が前記平均値以下である製造指図パラメータを選択候補として特定する処理と、
   前記製造指図パラメータ群と前記選択候補の製造指図パラメータについて、それぞれ重相関係数とパラメータ数とサンプル数を算定し、前記算定した重相関係数とパラメータ数とサンプル数に基づく、前記重回帰分析プログラムによる説明変数選択基準値の算定を実行し、前記製造指図パラメータ群と前記選択候補の製造指図パラメータのうち、前記算定した説明変数選択基準値の大きいものを最適パラメータとして特定し、前記偏差要因データベースにおいて該当製造指図パラメータに最適パラメータの情報を対応付けて格納する処理と、
   前記製造指図データベースに新規格納された製造指図について、当該新規の製造指図が含む各パラメータを前記偏差要因データベースに照合し、前記新規の製造指図のパラメータが、前記偏差要因データベースにおいて前記最適パラメータの情報が対応付けされている製造指図パラメータと一致する場合、前記偏差要因データベースにおいて該当製造指図パラメータ群に対応付けされた前記偏差の情報を抽出し、当該偏差の情報を前記アラームレベルデータベースに照合して前記偏差に対応する警告情報を特定し、この警告情報を前記新規の製造指図に対応付けて記憶部に格納する処理と、
   入力部にて製造指図の指定情報を受け付けて、当該指定情報に対応する製造指図を前記製造指図データベースから読み出し、該当製造指図のパラメータ群が示す作業手順の情報に基づき、記憶部から前記作業手順に対応付けされている出力データを読み出し、前記製造指図について格納されている警告情報を記憶部から読み出し、前記出力データの全部または一部を前記警告情報に置換して出力部に出力するか、前記出力データと共に前記警告情報を出力部に出力する処理と、
   を実行させることを特徴とする作業支援プログラム。