JP4884256B2 - 作業管理システム、作業管理方法、及び管理計算機 - Google Patents

Description

本発明は、流通の現場などにおける作業員の作業管理システムおよび物品の品質管理システムに係り、特にセンサネットワークを利用した作業員の作業管理システムおよび物品の品質管理システムに関する。

さまざまな物品の流通の現場において、トレーサビリティの導入などにより、流通全体で物品の品質管理を行う動きが強まっている。トレーサビリティは、物品の生産・製造から加工、配送、販売にいたるまで、その生産・流通履歴を管理するが、そのために物品にバーコード、二次元コード（二次元バーコード）、ＩＣタグ、あるいはセンサノードを取り付ける。ＩＣタグは内部メモリに情報の書き込みが可能なことや、バーコードや二次元コードに比べて読み取り距離が大きいことなどから、その利用が増えつつある。ただし、物品の品質管理では、流通経路の管理だけでは不十分であり、温度や衝撃など、その物品が周囲環境から受ける影響を測定する必要がある。ＩＣタグ自体はそれらの影響を測定する機能を持たないので、センサ等を利用して環境の影響を測定し、その測定結果をＩＣタグに関連付けて記録・管理する必要がある。そこで温度や衝撃を測定できるセンサを内蔵するセンサノードを利用した、センサネットワークによる品質管理も提案されている。

しかし、単に検出した状態の履歴を記録するだけでは、履歴を参照した段階までの品質をモニタできるにすぎない。品質を保証する高機能なトレーサビリティの実現には、例えば品質を悪化させる作業が行われていないかどうか、作業の進捗が遅れて品質低下の危険性はないか、などの作業状況をリアルタイムに把握して評価することが必要となり、物品、環境、人（作業員）のそれぞれの状態の管理を一体で行うことが必須になってくる。

また、作業管理の観点からは、前述の流通の現場のみならず、工場などの生産現場、建設現場、設備点検の現場、さらにはオフィスに至るまで、さまざまな場面で作業効率の向上・安全性の向上が求められている。そのためには、作業員の作業場所や作業内容を把握する必要があり、さらには作業員の取り扱う商品・部品などの物品の位置や状況も同時に把握することが、より的確な作業内容の把握に必要である。また、その把握結果により、作業の無駄、誤り、危険性、さらにはそれらを発生させる原因を特定する作業評価を行って、作業員の作業内容や作業計画等にフィードバックをかけることも必要である。

以上のように、流通、製造など物品を取り扱う様々な分野において品質管理からも作業管理からも、人（作業員）と物品（商品・部品等）の両方の場所や状態、さらには周囲環境の状態を互いに関連付けて把握することが重要になってくる。前述のトレーサビリティにおいては、トレーサビリティシステムを導入することによって発生するコストアップの課題に対して、作業管理の実施による作業員の作業効率化の実現によって物流全体のコストダウンを図るためにも、物品、環境、人のそれぞれの状態の管理を一体で行うことが必要である。

人の状態（動作）を把握するためには、ビデオカメラによって撮影し分析する方法があるが、移動する人や複数の人の認識の困難さ、処理の複雑さなどの問題があり、それらを解決するために、加速度センサ等を人に取り付けて動作を検出する方法が提案されている（例えば下記特許文献１参照）。

また、物品の状態を把握する例としては、商品やその設置場所に商品の残量検知用のセンサを設置して残量・在庫状況を把握して、その検出結果に基づいて発注作業を行う方法が提案されている（例えば下記特許文献２参照）。

さらに、人と物品にＩＣタグを取り付けて、人の作業を物品の状態も利用して判定する方法が提案されている（例えば下記特許文献３参照）。
特許第３５７０１６３号公報 特開２００５−１１２４９９号公報 特開２００５−６３３５２号公報

前述のように、作業や品質の適切な管理のためには、人（作業員等）と物品（商品・部品等）の両方の場所や状態、さらには周囲環境の状態を互いに関連付けて把握することが重要であるが、従来の方法には以下に示すような問題があった。

上記特許文献１は、人の動作や行動の認識を、観測したい人に取り付けたセンサによる計測データと測位データにより実行する例を開示する。作業している人の動作と作業している場所を対応付けることで、その場所に設置してある機械を操作している、といった作業内容の推定が可能になるが、作業対象物の計測を行わないので、推定の精度が必ずしも高くない、という問題があった。さらに作業内容の評価の観点から以下に示す問題があった。
（１−１）作業誤りの指摘ができない：例えば商品の運搬作業をする場合、何かを運搬してことは推定できるが、それが運搬すべき商品かどうかは判別できないため、誤った商品を運搬しても、その指摘ができない。
（１−２）無駄な作業の指摘ができない：例えば棚から商品を降ろす作業をする場合、降ろすべき商品がどれかを作業員が判別できなかったために別の商品を一度降ろし、違っていることを確認して棚に戻し、正しい商品を取り出せるまでその動作を繰り返した場合、その作業が無駄であることを指摘できない。
（１−３）作業員への機械の接近が検知できない：例えば作業員に動き回る機械が接近していることを検知することができない。
（１−４）危険な動作を行っていることの検知ができない：例えば二人で運ばなければ危険である重い商品を一人で運んでいることが検知できない。
（１−５）作業員による商品の品質管理状況の検知ができない：壊れやすい商品の運搬作業をしていることがわかっているときに、壊れない程度に静かに運んでいるかを検知できない。そもそも、壊れやすい商品を運んでいるかどうかも作業員の観測データからは認識できない。あるいは、温度管理の必要な商品に対して、作業員が商品を適切に温度管理しているかどうかを認識できない。

上記特許文献２は、物品の残量や在庫を、物品やその設置場所に物品の残量検知用のセンサを設置して残量・在庫状況を把握して、その検出結果に基づいて発注作業を行う方法を開示する。物品を計測するために、物品の状態把握は可能ではあるが、人の作業に関しては、その物品が使われた、補充された、といった物品の状態を変化させる作業が行われたことを推定できるのみである。

上記特許文献３は、人（レストランの従業員）と物品（皿など）にＩＣタグを取り付けて作業内容を認識する例を開示する。人の動作はＩＣタグをリーダで読みとる、といったＩＣタグに対する操作は認識可能であるが、それ以外の動作は、ある人と物品が特定の場所にある（移動する）ことで推定できるのみである。やはり上記特許文献１と同様、推定の精度が必ずしも高くないという問題があった。さらに前述の特許文献１の説明で示した問題（１−１）〜（１−５）に関しては（１−１）および（１−３）は物品と人の場所の把握によりある程度検知できるようになるが、（１−２）、（１−４）、（１−５）についてはやはり検知できないという問題があった。さらにＩＣタグの利用であるために、通信距離が短く、作業や商品を切れ目なく連続的に把握することためには、タグリーダを密に配置する必要があり、原理的には可能であっても全く実用的でない、という問題があった。

以上の従来技術の問題点をまとめると、
（２−１）人のセンシングだけでは、一般に作業内容を精度よく特定できない。この場所にいてこのような動作をしているからこの作業をしているらしい、というレベルの把握しかできない。
（２−２）人のセンシングだけでは、作業の対象の物品の状況は把握できない。
（２−３）物品のセンシングだけでは、一般に作業内容を特定できない。物品がここにあるから、動いているから、あるいはここに移動したからこの作業が行われているらしい、というレベルの把握しかできない。また物品の品質に関係することは（例えば高温下に放置されている）わかるが、なぜそうなのか、作業に関連付けた認識ができない。
（２−４）人と物品にＩＣタグをつけた場合には、双方の位置は特定できるが、人・物品の両方を組み合わせても、作業内容を精度よく特定できない。人やものがここにいる（ある）から、動いているから、あるいはここに移動したからこの作業が行われているらしいというレベルの把握しかできない。また、センサノードに比べて通信距離が短いため、タグリーダのある場所でしか認識できない。

このように、作業内容を精度よく特定できない、品質も作業に関連づけて把握できないことから、さらに
（２−５）作業内容を適切に評価することができない、
という問題があった。

作業内容の評価とは、前述のように、作業が誤りなく行われているか、無駄な作業・行動が行われていないか、安全に作業が行われているか、品質管理は正しく行われているか、等であり、さらには、何か問題がある場合にそれを発生させる原因の特定を含む。

本発明は、上記の問題を解決するために、人と物品の両方の状態をセンシングし、さらにセンシングした両者の状態を関連づけることによって、リアルタイムに
（３−１）作業内容を的確に把握する、
（３−２）商品など物品の状態を的確に把握する、
（３−３）それらの結果に基づいて作業内容が適切かどうかを評価し、さらに作業員や管理者へフィードバックを行う、
ことを特徴とする物品管理を含めた作業管理システムを提供することを目的とする。前記作業員や管理者へのフィードバックには、作業指示、危険の通知、作業進捗状況の通知等がある。例えば作業進捗状況の通知において、作業管理者が管理者端末等で各作業員の進捗状況を一括で管理することに加え、作業者が自分の進捗や成果を把握したり、他の作業者の進捗も確認できるようにし、作業者のモチベーションの向上に利用することもできる。

さらに、本発明の更に他の目的は、リアルタイム解析ばかりでなく、人と物品のセンシング結果を蓄積し、オフライン解析のためのデータを提供することである。オフラインでの作業分析としては例えば、非効率性の分析、危険性の分析、個人の作業評価などがあり、その結果を作業フローの見直し、商品配置の見直し、ベテランと新人の作業比較やスキル評価・教育等に利用することができる。

本発明の作業管理システムは、センサネットワークを利用し、第１のセンサノードにより作業員の動作情報および位置情報を取得し、第２のセンサノードにより物品の状態情報と位置情報の少なくとも一方を取得し、上記作業員の動作情報から作業員の動作解析を行い、上記作業員の動作解析結果と上記作業員の位置情報、さらに上記物品の状態情報と位置情報の少なくとも一方を用いて作業者の作業内容を特定し、上記作業内容、上記作業員の動作解析結果、上記作業員の位置情報、さらに上記物品の状態情報と位置情報の少なくとも一方を用いて上記作業者の作業状況評価を行うことを特徴とする。

本発明によれば、人と物品の両方の状態をセンシングし、さらにセンシングした両者の状態（例えば、人の動き及び場所と物の動き及び場所など）を関連付けることによって、リアルタイムに、人が行った作業内容を的確に把握し、商品など物品の状態を的確に把握し、作業内容が適切かどうかを評価し、さらに作業員や管理者へフィードバックを行う、物品管理を含めた作業管理を可能にする。作業内容については、作業の無駄や誤り、安全性、品質保持、等を評価することにより、安全で効率的な作業を可能にする。さらにオフライン解析のためのデータを提供し、非効率性の分析、危険性の分析、個人の作業評価などの結果を作業フローの見直し、商品配置の見直し、ベテランと新人の作業比較やスキル評価・教育等に利用することができる。

＜第１の実施形態＞
以下、本発明を実施するための一実施形態を、図を用いて説明する。本実施形態は、倉庫管理システムにセンサネットワークシステムを適用した作業管理システムの一例を示し、倉庫に保管してある商品を出荷するために、作業員は予め付与された出荷伝票に基づいて倉庫の中の棚に陳列（又は格納）してある商品をピッキングし、倉庫内に設けた出荷検品エリアに移送する例に本発明を適用したものを説明する。

図１は、本実施形態のシステム構成と作業手順を示した図である。また、図２は、本実施形態の処理フローを示した図である。

以下の説明においては、特に断りのない限り、センサネットワークは、センサノードと基地局の間の通信が無線であるワイヤレス・センサネットワークである。しかし、有線部分があることを排除するものではない。センサネットワークは人・物品などに取り付けてその状態を計測するための１個以上のセンサを持つセンサノードＳＮと、１個以上の基地局（中継局も含む）ＢＳＴ、センサネットワークを管理するシステム管理サーバ（管理計算機）ＴＳＮＳ及び管理者端末ＡＤＴで構成する。

本実施形態では、センサノードＳＮとして、作業員に装着して作業員の動きを検出するセンサノードＭＳＮと、商品や機械などの物に装着して物の動きを検出するセンサノードＧＳＮと、商品を載置する棚などに設置されてセンサノードＭＳＮ、ＧＳＮの位置を検出する測位用センサノードＬＳＮと、倉庫内の温度や湿度などの環境について測定を行うセンサノードＥＳＮを含む例を示す。

作業員に装着するセンサノードＭＳＮは、センサＳＳＲとして３軸加速度センサを含み、作業員の前後動を検出する第１の加速度センサと、作業員の上下動を検出する第２の加速度センサと、作業員の左右の動きを検出する第３の加速度センサを備える。また、センサノードＭＳＮには、作業員を識別するための固有の識別子を格納する識別情報記録回路を備える。センサノードＭＳＮは、検出した加速度と、識別子を基地局ＢＳＴへ転送する。基地局ＢＳＴはセンサノードＭＳＮから受信したセンシングデータ（加速度、識別子）をシステム管理サーバＴＳＮＳへ転送する。

また、商品などの物に装着するセンサノードＧＳＮも、上記センサノードＭＳＮと同様に、センサＳＳＲは商品などの動きを検出し、第１の加速度センサで商品の前後動を検出し、第２の加速度センサで商品の上下動を検出し、第３の加速度センサで商品の水平方向の動きを検出する。また、センサノードＧＳＮの識別情報記録回路には、商品や機械の個体を識別するための識別子を格納する。センサノードＧＳＮは、検出した加速度と識別子を基地局ＢＳＴへ転送する。

また、環境を測定するセンサノードＥＳＮは、センサＳＳＲとして温度センサや湿度センサを備え、センサＳＳＲが検出した環境に関する情報を基地局ＢＳＴへ転送する。

また、測位用センサノードＬＳＮは、センサノードＭＳＮ、ＧＳＮと通信を行って、電界強度などからセンサノードＭＳＮ、ＧＳＮを装着した作業員や商品の位置を特定する。例えば、測位用センサノードＬＳＮは、電界強度が閾値を超えたセンサノードＭＳＮ、ＧＳＮの識別子を取得して基地局ＢＳＴへ転送し、このセンサノードＭＳＮ、ＧＳＮの位置が測位用センサノードＬＳＮの近傍にあることを通知する。基地局ＢＳＴから測位用センサノードＬＳＮからのデータを受信したシステム管理サーバＴＳＮＳは、倉庫内における作業員や商品の位置を測位用センサノードＬＳＮの近傍として特定することができる。

なお、センサノードＳＮは、センサノードＳＮ間の通信も可能なマルチホップネットワークであるとする。基地局ＢＳＴとシステム管理サーバＴＳＮＳはＬＡＮ、インターネットなどのネットワークＮＷＫで相互に接続されている。また、各センサノードＭＳＮ、ＧＳＮ、ＬＳＮ、ＥＳＮの総称を、センサノードＳＮとする。

基地局ＢＳＴは、上記各センサノードＳＮから受信したデータ（以下、センシングデータとする）をシステム管理サーバＴＳＮＳへ転送する。

システム管理サーバＴＳＮＳは、ＣＰＵとメモリ及びストレージ装置を備えた計算機であり、センサネットワークシステムの管理を行うセンサネット管理システムと、作業員や商品の管理を行う倉庫管理システムを実行する。

センサネット管理システムは、センサノードＳＮ及び基地局ＢＳＴの構成を管理し、また、センシングデータの管理を行う。本実施形態では、センサネット管理システムがセンサノードＳＮから取得したセンシングデータを倉庫管理システムに受け渡し、また、センサネット管理システムは、倉庫管理システムからセンサノードＳＮに当てた指令などを基地局ＢＳＴから各センサノードＳＮへ転送する。

倉庫管理システムは、後述するように、センサネット管理システムから取得したセンシングデータに基づいて、作業員や商品の管理を行う。つまり、倉庫管理システムは人・物品などの作業計画・管理、在庫管理等を行うシステムであり、管理表示端末ＡＤＴを介して管理者へ管理の内容を通知する。

本実施形態においては、図１に示すように、システム管理サーバＴＳＮＳに、センサネット管理システムと倉庫管理システムを統合した例を示すが、センサネット管理システムと倉庫管理システムを独立した計算機で実行し、これらのシステムとセンサネットワークをネットワークＮＷＫを介して統合してもよい。

また、倉庫管理システムは、後述の作業計画を格納するための作業計画データベース（図中では作業計画ＤＢと記述）ＰＤＢおよびセンシングデータや解析結果等の各種履歴を格納するための履歴データベース（図中では履歴ＤＢと記述）ＬＤＢも備える。なお、以下では、上記センサネット管理システムと倉庫管理システムを統合したひとつの統合システムとして説明する。本統合システムは以下のように構成される。

（ＴＳＳ−１）管理対象となる各作業員ＭにはセンサノードＭＳＮを取り付ける。

（ＴＳＳ−２）管理対象の物品は、流通対象となる商品、それら商品を保管陳列する棚あるいは床、商品を運搬するためのフォークリフト等の機械でありこれらの物品ＧにもセンサノードＧＳＮを取り付ける。

（ＴＳＳ−３）倉庫など商品の置かれる場所の環境を計測するためにもセンサノードＥＳＮを取り付ける。図１においては、倉庫の保管エリアにセンサノードＥＳＮを取り付けてある。

（ＴＳＳ−４）移動するセンサノードＭＳＮ、ＧＳＮの測位用のセンサノードＬＳＮを設置する。これは、移動するセンサノードＭＳＮ、ＧＳＮが発する電波を検知し、検知した場合にその移動ノードが当該測位用のセンサノードＬＳＮの近傍にあると判定する。複数の測位用のセンサノードＬＳＮが同一の移動するセンサノードＭＳＮ、ＧＳＮを検知した場合には、それぞれの測位用センサノードＬＳＮの感度を自動的に弱め、最終的に１個の測位用センサノードＬＳＮが移動するセンサノードＭＳＮ、ＧＳＮを検知できるようにし、測位を行う。測位用のセンサノードＬＳＮとしては、物品に取り付ける移動しないセンサノードＧＳＮがその役目を兼ねてもよい。なお、図１では、測位用センサノードＬＳＮを棚１から棚４にそれぞれ設置した例を示す。

これら作業員、物品、環境にとりつけられた各センサノードＳＮのＩＤは予めシステム管理サーバＴＳＮＳに登録され、システム管理サーバＴＳＮＳで管理される。また作業手順ＷＦにおける各作業フェーズごとに商品Ｇの保管場所は、商品Ｇに設置したセンサノードＧＳＮのＩＤごとにシステム管理サーバＴＳＮＳで管理されている。

（ＴＳＳ−５）各センサノードＳＮは基地局ＢＳＴと通信する。基地局ＢＳＴは、各センサノードＳＮの測定データ(センシングデータ)を漏れなく、リアルタイムで観測できるよう、十分な個数を設置する。図１においては、倉庫の保管エリア、出荷エリアにそれぞれ基地局ＢＳＴを取り付けてある。

（ＴＳＳ−６）システム管理サーバＴＳＮＳは、センサネットの管理機能、倉庫管理システムの管理機能を有し、倉庫管理システムは後述する作業員や商品の場所や作業内容の管理機能など、本発明で必要な各種機能を備える。なお、システム管理サーバＴＳＮＳは１個のサーバで各機能を提供する必要はなく、複数個のサーバで分散処理してもよい。また、これらの機能を提供するハードウェアとしては、専用サーバ、パーソナル・コンピュータ等、機種は限定されない。

次に、センサノードＳＮ（ＭＳＮ、ＧＳＮ、ＥＳＮ、ＬＳＮ）の構成と動作について図２を参照しながら説明する。

センサノードＳＮは、図２のブロック図に示すように、その中枢機能を実現する制御部ＬＳＩ、基地局ＢＳＴとのデータの送受信を行うアンテナＡＮＴ、外部環境を測定するセンサＳＳＲ、通知装置ＮＴＣ、赤外線発光器ＩＮＦＲ及び、制御部ＬＳＩとセンサＳＳＲに電力を供給する電源ＰＯＷから構成される。

電源ＰＯＷは１次電池、充電可能な２次電池、及び発電素子（太陽光発電素子、振動発電素子、マイクロ波発電素子等）と発電エネルギーを蓄えるコンデンサあるいは２次電池、あるいはこれらの電池の組み合わせである。

制御部ＬＳＩは、アンテナＡＮＴに接続され、基地局ＢＳＴとのデータの送受信を制御する無線送受信回路ＲＦと、制御部ＬＳＩの全体制御を行うＣＰＵ（Central Processing Unit）であるコントローラ回路ＣＮＴ、センサノードＳＮに固有の識別情報を記録する不揮発性メモリ（例えば、フラッシュメモリ）である識別情報記録回路ＩＤＭ、センサＳＳＲから入力したデータをＡ／Ｄ（Analog / Digital）変換するＡ／Ｄ変換回路ＡＤＣ、プログラムを記録するＲＯＭ（Read Only Memory）であるプログラムメモリＰＭ、一定間隔の信号（クロック信号）を発生させるタイマ回路ＲＴＣ、及び、電源ＰＯＷから供給される電力を一定の電圧に調整すると共に、電力不要のときに電源を切断し、消費電力を抑制する制御を行う電源制御回路ＰＣＮＴから構成される。制御部ＬＳＩは１チップに限定されてもよいし、あるいは、複数チップを搭載したボード又はＭＣＰ（Multi Chip Package）であってもよい。

センサノードＳＮは限りある電力で長時間センサＳＳＲによる測定を可能にするために、センサＳＳＲ及びコントローラ回路ＣＮＴを間欠的に動作させて消費電力を削減させることが望ましい。そのために、例えばスリープ状態では、コントローラ回路ＣＮＴはセンサＳＳＲの動作を停止し、所定のタイミングで、すなわちタイマ回路ＲＴＣの発生するクロック信号による割り込みによりセンサＳＳＲを間欠的に動作状態へ切り替えて測定データを送信するように構成する。

また、センサノードＳＮは装着している人とのコミュニケーションのための機構である通知装置ＮＴＣを持つ。通知装置ＮＴＣは、ブザー、発光ダイオード（ＬＥＤ）、液晶パネル、赤外線発光器、返答ボタン等で構成することができる。これらの機構は１つのセンサノードＳＮが複数の通知装置ＮＴＣをもってもよい。

次に、倉庫管理システムの品質管理と作業管理に必要な要件の例について説明する。

作業員Ｍに取り付けるセンサノードＭＳＮには、センサＳＳＲとして加速度センサ、温度センサ、赤外線センサを設け、通知装置ＮＴＣとして赤外線発光器、ブザー、発光ダイオード、液晶パネル、返答ボタンを搭載する。

商品Ｇに取り付けられているセンサノードＧＳＮにはセンサＳＳＲとして加速度センサ、温度センサ、赤外線センサを設け、通知装置ＮＴＣとして赤外線発光器、発光ダイオードを搭載する。

棚に取り付けられているセンサノードＧＳＮにはセンサＳＳＲとして温度センサ、赤外線センサを設け、通知装置ＮＴＣとして赤外線発光器、発光ダイオードを搭載する。

環境に取り付けられているセンサノードＥＳＮにはセンサＳＳＲとして温度センサを搭載する。

さらに、測位用センサノードＬＳＮを上記各棚に設置し、各センサノードＭＳＮ、ＧＳＮの電波強度を測定する。測位用センサノードＬＳＮは、検出したセンサノードＭＳＮ、ＧＳＮの電波強度の状態により、作業員Ｍに取り付けられたセンサノードＭＳＮと商品Ｇに取り付けられたセンサノードＧＳＮの位置を知ることができる。

次に、倉庫で行われる作業員Ｍの作業手順ＷＦについて説明する。

作業手順ＷＦには、一連の作業を構成する作業項目毎に以下の項目を記載する。
（ＷＦ−１）作業名称：入荷検品、輸送、などの名称を示す。
（ＷＦ−２）作業順番：一連の作業の中での順番を示す。
（ＷＦ−３）作業予定時刻：作業開始、終了の予定時刻を示す。
（ＷＦ−４）作業担当者Ｍ：作業担当者名、センサノードＭＳＮを身に付けている場合はそのＩＤ。
（ＷＦ−５）利用機材・装置：当該作業に用いる機材や装置名称。センサノードＧＳＮがついていればそのＩＤ。例えばピッキングカート、フォークリフト、トラックなど。
（ＷＦ−６）作業対象商品Ｇ（各センサノードのＩＤ）と作業者指示方法：当該作業において、直接の作業対象商品ＧのセンサノードＧＳＮのＩＤと、センサノードが作業者Ｍに行う指示方法を示す。
（ＷＦ−７）作業対象商品Ｇの場所：作業開始時と終了時のそれぞれの作業対象商品Ｇの置かれている場所を示す。それらの場所には基地局ＢＳＴが１個以上設置され、その場所と基地局ＢＳＴは関連づけられている。
（ＷＦ−８）設定パラメータ（商品Ｇに取り付けられているセンサノードＧＳＮ毎）：当該作業において、直接の作業対象商品Ｇに取り付けられたセンサノードＧＳＮと、関連する商品Ｇに取り付けられたセンサノードＧＳＮのそれぞれのＩＤとその設定パラメータ。設定パラメータは温度、加速度などのセンサ毎にその測定間隔（間欠動作間隔）を定義する。例えばトラックに積まれた商品Ｇの一部を降ろす作業であれば、直接の作業対象商品Ｇとはトラックから降ろす商品であり、関連する商品Ｇとはトラックから降ろさず載せたままにする商品である。
（ＷＦ−９）環境測定用センサノードＩＤ：作業場所に設置されている環境測定用のセンサノードＥＳＮのＩＤ。
（ＷＦ−１０）作業内容：作業の内容を示す。
これらの作業手順の内容は、システム管理サーバＴＳＮＳにおいて、センサノードＳＮのＩＤと関連付けられている。また、作業手順の内容は、管理表示端末ＡＤＴに表示することもできる。

次に、図３に示す処理フローＰＦを説明する。なお、作業を行う作業員は、システム管理サーバＴＳＮＳから予め作業伝票を取得し、システム管理サーバＴＳＮＳは作業計画データベースＰＤＢの作業手順ＷＦと、作業員のセンサノードＭＳＮのＩＤを対応付けておく。

図３において、まず初期解析処理ＰＦ１においては、作業員、物品及び環境に取り付けた各センサノードＳＮからのセンシングデータを入力し、以下の解析を行う。
（１）作業員Ｍに取り付けたセンサノードＭＳＮの加速度データによる基本動作の解析。
センサノードＭＳＮのセンサＳＳＲに含まれる３軸加速度センサの測定データをもとに、システム管理サーバＴＳＮＳは作業員の基本動作を解析する。作業員の基本動作とは静止、歩く、走る、腕を上げる・下げる、立ち上がる・座る、など作業を構成する基本的な動作である。センサノードＭＳＮの加速度センサによる動作解析は種々の方法が提案されており、本発明においては、動作解析の方法を特に限定するものではない。簡単な例としては、加速度センサを胸や腰に取り付けた場合の歩行動作の場合、上下方向の加速度が周期的に変化する（一歩ごとの着地）、前後方向の加速度が上下方向の加速度と同期して規則的に前方向と後ろ方向を繰り返す（着地するごとの速度変化）、左右方向の加速度が上下方向の加速度に同期して規則的に繰り返す（一歩ごとの体の左右へのゆれ）、といった波形が観測できる。加速度センサを腕に取り付けた場合には、これに腕の振りが重なった波形として観測できる（図４ａ）。以上の規則性がほぼ同時に、かつほぼ等間隔に現れるとき、ほぼ一定速度で歩いている、とシステム管理サーバＴＳＮＳで推定できる。あるいは、加速度の波形ではなく、加速度データを高速フーリエ変換し、周波数成分を解析することによりシステム管理サーバＴＳＮＳが作業員の動作を判定してもよい。

また、腕の上げ下ろしの場合には、加速度センサを腕に取り付けた場合、図４ｂに示すように、腕を下に下げた状態での上下方向の軸の加速度と前後方向の軸の加速度が途中で交差するような波形となる。以上のように、センサノードＭＳＮの加速度センサの取り付け場所ごとに各基本動作の特徴量を抽出してあらかじめ作業計画データベースＰＤＢ等に登録しておき、システム管理サーバＴＳＮＳではパターンマッチングにより動作を判定することができる。

（２）作業員Ｍに取り付けたセンサノードＭＳＮの測位データによる場所の特定。

システム管理サーバＴＳＮＳは、センサノードＭＳＮ、ＧＳＮと通信した測位用センサノードＬＳＮのＩＤと測位ノード用センサノードＬＳＮの設置場所により作業員Ｍや商品Ｇの場所を特定する。なお、測位用センサノードＬＳＮの設置場所は、予め登録された物とする。

（３）作業員Ｍに取り付けたセンサノードＭＳＮの赤外線センサのデータによる対面解析。

作業員が対面したセンサノード（他の作業員に取り付けたセンサノードＭＳＮ、商品・棚・機械等の物品に取り付けたセンサノードＧＳＮ）から発光された赤外線を受光し、その赤外線データのＩＤより、対面したセンサノードＳＮ、すなわち対面した作業員、商品、機械、棚などを特定する。

（４）作業員Ｍに取り付けたセンサノードＭＳＮの温度センサのデータによる環境解析。

センサノードＭＳＮのセンサＳＳＲに含まれる温度センサのセンシングデータから、作業員の作業場所の温度を特定する。

以上（１）〜（４）のセンシングデータは、加速度データは例えば２秒以上というようなある程度の連続した測定時間範囲の結果で解析する。それ以外の場合にはセンサの測定した瞬間の時刻におけるデータでよい。

（５）商品Ｇに取り付けたセンサノードＧＳＮの加速度センサの加速度データおよび温度センサの温度データによるによる商品の動きの解析。

センサノードＧＳＮのセンシングデータから静止状態と異なる加速度の測定結果が得られた場合、システム管理サーバＴＳＮＳは、商品Ｇに動きがあったと判定できる（図４ｄ）。センサノードＧＳＮが検出した加速度の大きさによって、商品Ｇに加えられた衝撃を検知することもできる。また温度変化によっても商品Ｇに動きがあったと判定できる(図４ｃ）。

（６）その他の商品取り付けたセンサノードＧＳＮや環境に取り付けたセンサノードＥＳＮの赤外線センサ、温度センサのデータは、作業員に取り付けたセンサノードと同様にシステム管理サーバＴＳＮＳで処理される。

以上、初期解析処理においては、作業員の基本動作、位置、商品の動き、位置、作業員や商品、環境の温度、対面状況などを把握する。また、上記センシングデータに基づく操作の解析結果は履歴データベースＬＤＢに測定時刻とセンサノードＳＮのＩＤともに格納する。

次に作業内容解析処理ＰＦ２は、上記初期解析処理ＰＦ１の結果から必要に応じて作業計画データベースＰＤＢ、履歴データベースＬＤＢを参照して作業員Ｍの作業内容や商品の状態を把握する。

作業員Ｍの作業内容は、例えば保管棚の前で腕の上げ下ろしが行われたら、ピッキング（取り出し）または格納の作業の可能性があると判定でき、同時に棚に保管されていた商品Ｇが動いたことがわかれば、ピッキングの可能性が大きいと判定でき、さらに作業手順ＷＦで、出荷作業であることがわかれば、ピッキングであるとほぼ確定できる。このように作業員の基本動作に加えて、作業員の位置、取り扱っている商品の動きや位置などを組み合わせることにより、さらには作業手順ＷＦを含めた作業計画データベースＰＤＢの内容も参照することにより、確度の高い作業内容の把握が可能になる。

一方、商品Ｇの状態は、例えば上記の場合、システム管理サーバＴＳＮＳでは、作業員のセンサノードＭＳＮから検出した加速度と商品ＧのセンサノードＧＳＮから検出した加速度から「ピッキングによって棚から降ろされた」ということが判定できる。他の例としては２０℃の環境に１５分間置かれている、等の状況の把握がある。

システム管理サーバＴＳＮＳでは、これらの解析処理を各作業員Ｍ、各商品Ｇに対して随時行っていく。またシステム管理サーバＴＳＮＳは、解析処理の結果を履歴データベースＬＤＢに格納する。

次に作業評価処理ＰＦ３は、上記作業内容解析処理ＰＦ２の結果と、必要に応じて作業計画データベースＰＤＢ、履歴データベースＬＤＢを参照して、作業員Ｍの作業内容や商品Ｇの品質を評価する。作業評価処理ＰＦ３の評価項目は作業員に割り当てられた作業項目等によって異なるが、作業の誤りや無駄、安全性、品質悪化、等である。さらにこれらの評価結果により作業員Ｍへフィードバックをかける必要があるかどうか、センサの測定間隔等の測定条件の変更が必要かどうかを判定する。またシステム管理サーバＴＳＮＳは、これらの結果を履歴データベースＬＤＢに格納する。

さらにフィードバック処理ＰＦ４は、システム管理サーバＴＳＮＳが上記作業評価処理でフィードバックの必要ありと判定した場合に、作業員ＭのセンサノードＭＳＮに対して適切なメッセージを送信したり、センサＳＳＲの測定間隔を変更したりする。作業員Ｍにメッセージを送信する場合、返答要求のあるものについては、返答確認、再送信等も含めて行う。またこれらの結果を履歴データベースＬＤＢに格納する。作業計画に変更があった場合には、作業計画データベースＰＤＢの変更も行う。

以上、処理フローＰＦの概略を説明したが、さらに具体的な処理を上述の出荷におけるピッキング作業を例に、図５、図６、図１１〜図２０に基づいて説明する。

図５、図６に示す作業内容は、作業員Ｍがピッキング伝票を受け取り、伝票に記載された商品Ｇを保管棚から探してピッキングカートに入れ、出荷検品エリアに運ぶことである。また作業者Ｍの体には複数のセンサノードＭＳＮを取り付けても良いが、ここでは、歩行、腕の上げ下ろし、静止状態が観測できるように、腕に１つのセンサノードＭＳＮを取り付けるものとする。さらにピッキング伝票には、複数のピッキングすべき商品が記載されており、商品Ｇの記載順にピッキングを行えば、最短経路でピッキング作業ができるものとする。また図１１〜図２０に示す各テーブルは、当該処理を実現するために作成するテーブルである。

まず作業手順ＷＦの内容を説明する。各作業ごとに、作業手順ＷＦは以下のように定義されている。
（ＷＦ１−１）作業名称：作業４（出荷のためのピッキング作業）
（ＷＦ１−２）作業順番：４
（ＷＦ１−３）作業予定時刻：開始時刻＝２００６年９月１日９時１０分、終了時刻＝２００６年９月１日９時２０分。
（ＷＦ１−４）作業担当者：作業員Ｍ（佐藤）。
（ＷＦ１−５）利用機材・装置：ピッキングカート。
（ＷＦ１−６）作業対象商品Ｇの場所：作業開始時＝倉庫の保管棚、作業終了時＝出荷検品エリア。
（ＷＦ１−７）作業対象商品Ｇ：Ｇ１（ＩＤ＝０００１）、Ｇ２（ＩＤ＝０００２）、Ｇ３（ＩＤ＝０００３）、Ｇ４（ＩＤ＝０００４）。
作業対象商品Ｇの場所保管場所
Ｇ１：棚１、３段目、Ｃ
Ｇ２：棚１、３段目、Ｃ
Ｇ３：棚１、２段目、Ｅ
Ｇ４：棚３、２段目、Ｄ
（ＷＦ１−８）設定パラメータ：Ｇ１（ＩＤ＝０００１）の温度測定間隔＝１分、Ｇ２（ＩＤ＝０００２）の温度測定間隔＝１分、Ｇ３（ＩＤ＝０００３）の温度測定間隔＝１分、Ｇ４（ＩＤ＝０００４）の温度測定間隔＝１分。
（ＷＦ１−９）環境測定用センサノードＩＤ：保管エリア温度測定用のセンサノードＩＤ＝１００１。
（ＷＦ１−１０）作業内容：作業者は出荷伝票を伝票出力場所で受け取り、伝票に記載された商品Ｇを倉庫の保管エリアから取り出しピッキングカートに入れ、出荷検品場所に運ぶ。

以上が作業順番４の作業手順である。ほかの作業については説明の都合上省略する。

次に各センサノードＳＮに搭載されているセンサ、その他部品の動作間隔、送信間隔は以下のように予め設定されたものとする。

（１）作業員Ｍに取り付けるセンサノードＭＳＮ
加速度センサ、温度センサ、赤外線センサは２０ミリ秒間隔で測定する。測定データは１秒間隔で送信するものとする。赤外線発光器は１０ミリ秒間隔で発光、停止を繰り返す。ブザー、発光ダイオード、液晶パネルは前記送信信号を受信したことの返答信号が基地局から返ってきたときにフィードバックのための割り込み信号が含まれていれば動作する。返答ボタンは随時動作する。

（２）商品Ｇに取り付けるセンサノードＧＳＮ
加速度センサ、温度センサ、赤外線センサは２０ミリ秒間隔で測定する。測定データは１秒間隔で送信するものとする。赤外線発光器は１０ミリ秒間隔で発光、停止を繰り返す。発光ダイオードは前記送信信号を受信したことの返答信号が基地局から返ってきたときにフィードバックのための割り込み信号が含まれていれば動作する。

（３）棚に取り付けるセンサノードＧＳＮ
温度センサ、赤外線センサは２０ミリ秒間隔で測定する。測定データは１秒間隔で送信するものとする。赤外線発光器は１０ミリ秒間隔で発光、停止を繰り返す。発光ダイオードは前記送信信号を受信したことの返答信号が基地局から返ってきたときにフィードバックのための割り込み信号が含まれていれば動作する。

（４）環境に取り付けるセンサノードＥＳＮ
温度センサは１０秒間隔で測定。測定データは２０秒間隔で送信するものとする。

（５）測位用センサノードＬＳＮ
近くにあるセンサノードの電波強度を２０ミリ秒間隔で測定する。測定データは１秒間隔で送信するものとする。

また、初期解析処理ＰＦ１は５秒間の測定データをまとめて解析し、順次、作業内容解析処理ＰＦ２、作業評価処理ＰＦ３、フィードバック処理ＰＦ４が行われるものとする。これらの処理ＰＦ１〜ＰＦ４は繰り返し実行される。

まず、作業員Ｍ（佐藤）が作業開始を作業者端末ＡＤＴから入力すると、当該作業の開始を上位システム（システム管理サーバＴＳＮＳ）が判定する。この作業開始時点は、作業員Ｍが出荷伝票の出力場所で伝票を受け取った時点とする。システム管理サーバＴＳＮＳでは、作業者端末ＡＤＴから作業の開始を受け付けて、作業員のセンサノードＭＳＮのＩＤと、作業伝票に対応して予め設定された作業手順ＷＦを作業計画データベースＰＤＢから読み込んで、作業員Ｍに作業手順ＷＦを対応付ける。また、システム管理サーバＴＳＮＳは、図１１〜図２０に示す作業手順テーブル群ＴＢＷＦ、作業員・機材・商品テーブル群ＴＢＡ、位置・動作・状態テーブル群ＴＢＢを作成し、作業員Ｍが行った作業の判定結果を、履歴データベースＬＤＢへ逐次書き込んでいく。

この時点でシステム管理サーバＴＳＮＳは、作業員Ｍ（佐藤）が伝票を受け取ったことを判定できたものとする。以後、システム管理サーバＴＳＮＳは作業員Ｍが出荷のためのピッキング作業を行っているものとして、各種処理を実行する。まず作業手順ＷＦに基づいて、図１１に示す作業手順テーブル群ＴＢＷＦを構成する作業手順テーブルＴＢＷＦ１、作業担当者テーブルＴＢＷＦ２、利用機材・装置テーブルＴＢＷＦ３、作業対象商品テーブルＴＢＷＦ４、作業内容テーブルＴＢＷＦ５を作成する。また図１２に示す作業員・機材・商品テーブル群ＴＢＡを構成する作業員テーブルＴＢＡ１、機材・装置テーブルＴＢＡ２、商品テーブルＴＢＡ３、環境測定センサノードテーブルＴＢＡ４、測位用センサノードテーブルＴＢＡ５もそれぞれ作成する。ここで作業手順テーブル群ＴＢＷＦは現在開始された作業に関して作業手順ＷＦの内容を登録して作成するが、作業員・機材・商品テーブル群ＴＢＡは、当該倉庫で行われる作業全般に関係する作業員・機材・商品の情報を格納するテーブルである。次に図１３〜図２０に示す位置・動作・状態テーブル群ＴＢＢが作業の進行にしたがって作成されていく。位置・動作・状態テーブル群ＴＢＢは作業員位置・状態テーブルＴＢＢＡ１、商品位置・状態テーブルＴＢＢＢ（ＴＢＢＢ１〜ＴＢＢＢ５）、機器状態テーブルＴＢＢＣ１を各作業員、各商品、各機器に関してそれぞれ作成する。最初は作業開始時にエントリ＃１（時刻９：１０：００）の作業開始が登録される。この段階では、作業内容テーブルＴＢＷＦ５のエントリ＃１の作業内容である。

作業員Ｍは伝票の最初に記載された商品の保管場所である棚１への移動を開始する（図５参照）（作業内容テーブルＴＢＷＦ５のエントリ＃２）。位置・動作・状態テーブル群ＴＢＢのエントリ＃２が追加され、各テーブルに日付・時刻を書き込む。

初期解析処理ＰＦ１：作業員ＭのセンサノードＭＳＮが検出した加速度センサのデータを解析し、歩行と判定する。ピッキングカートに設けたセンサノードＧＳＮの加速度センサのデータ（大きな振動を検知）からピッキングカートは移動していると判定する。

作業員Ｍの位置は棚１へ向かう通路（通路０）、ピッキングカートの位置も棚１へ向かう通路（通路０）と測位結果から判定する。作業員Ｍの作業員位置・状態テーブルＴＢＢＡ１のエントリ＃２には判定位置は「通路０」、判定動作は「歩行」と書き込む。またピッキングカートの機器状態テーブルＴＢＢＣ１のエントリ＃２には判定位置は「通路０」、判定状態は「大きな振動」と書き込む。さらに、各商品の商品位置・状態テーブルＴＢＢＢのエントリ＃２にも、たとえば商品Ｇ１の商品位置・状態テーブルＴＢＢＢ１では判定位置は商品Ｇ１が検知される「棚１」、判定状態は加速度が検知されないので「静止」と書き込む。

作業内容解析処理ＰＦ２：作業員Ｍが歩行し、ピッキングカートの測位結果が通路で作業員Ｍと同じ位置であることから、システム管理サーバＴＳＮＳでは、「作業員Ｍがピッキングカートを押して歩いている（すなわち移動）」と判定する。そこで作業員Ｍの作業員位置・状態テーブルＴＢＢＡ１のエントリ＃２には判定作業は「移動」と書き込む。またピッキングカートの機器状態テーブルＴＢＢＣ１のエントリ＃２には判定作業は「移動」と書き込む。さらに、各商品の商品位置・状態テーブルＴＢＢＢのエントリ＃２にも、たとえば商品Ｇ１の商品位置・状態テーブルＴＢＢＢ１では判定作業は商品Ｇ１に対しては何の作業も行われていないため「無し」と書き込む。

作業評価処理ＰＦ３：上記作業内容と位置から保管棚に向かっていると判定し、正しい作業が行われていると判定する。そこで作業員Ｍの作業員位置・状態テーブルＴＢＢＡ１のエントリ＃２には評価は「○」と書き込む。またピッキングカートの機器状態テーブルＴＢＢＣ１のエントリ＃２には評価は「○」と書き込む。さらに、各商品の商品位置・状態テーブルＴＢＢＢのエントリ＃２にも、たとえば商品Ｇ１の商品位置・状態テーブルＴＢＢＢ１では判定作業は商品Ｇ１に対しては何の作業も行われておらず誤りではないため「○」と書き込む。したがってフィードバック処理ＰＦ４は行われない。
この段階で図１３〜図２０に示す位置・動作・状態テーブル群ＴＢＢのエントリ＃２までが登録されている。前記各図の下部にはエントリ＃１３まで登録された状態が示してある。これは本実施形態で後述する、作業員Ｍが棚３の前へ移動し停止した状態までを示している。以下では各エントリの追加方法は省略するが、上記エントリ＃２と同様に登録していく。

作業開始２分後に作業員Ｍは最初のピッキング位置である棚１の前に到着したとする。それまでの間は上記各処理が上記と同様に繰り返され、同じ判定結果が得られている。

初期解析処理：作業員のセンサノードの加速度センサのデータを解析し、歩行から静止状態へ移行したと判定する。ピッキングカートのセンサノードＧＳＮから取得した加速度センサのデータからもシステム管理サーバＴＳＮＳは、作業員及びピッキングカートが移動から静止状態へ移行したと判定する。システム管理サーバＴＳＮＳは、測位用センサノードＬＳＮの測定結果から作業員の位置は棚１の前、ピッキングカートの位置も棚１の前と判定する。

作業内容解析処理：作業員もピッキングカートも棚１の前で停止したことから、システム管理サーバＴＳＮＳでは「作業員とピッキングカートが棚１の前で停止した」と判定する。

作業評価処理：作業計画によれば、棚１で最初のピッキング作業を行うことになっているので、上記作業内容と位置からピッキング作業を行うために停止したと判定し、正しい作業が行われていると判定する。
したがってシステム管理サーバＴＳＮＳは、作業手順に関して作業員に対するフィードバック処理は行われない。

次に作業員Ｍがピッキングを開始する。作業員Ｍが棚１から商品Ｇ１を取り出してピッキングカートに入れたとする。

初期解析処理ＰＦ１：システム管理サーバＴＳＮＳは、作業員ＭのセンサノードＭＳＮの加速度センサのデータを解析し、腕を上げて下ろしたと判定する。システム管理サーバＴＳＮＳでピッキングカートのセンサノードＧＳＮの加速度センサのデータを解析すると、１秒間振動が検知され、軽い衝撃を受けたと判定する。測位用センサノードＬＳＮの検出結果に基づいて、作業員Ｍの位置は棚１の前、ピッキングカートの位置も棚１の前と判定する。さらに商品Ｇ１の加速度センサが商品Ｇ１の動きを検知し、システム管理サーバＴＳＮＳは、商品Ｇ１が動かされたと判定する。

作業内容解析処理ＰＦ２：システム管理サーバＴＳＮＳは、作業員ＭのセンサノードＭＳＮから取得したセンシングデータと商品Ｇ１のセンサノードＧＳＮから取得したセンシングデータ及び棚１に設置した測位用センサノードＬＳＮから取得したセンシングデータより、作業員Ｍの腕の上げ下ろし、商品Ｇ１の動き、ピッキングカートの衝撃、作業員位置もピッキングカート位置も棚１であることから、「作業員が商品Ｇ１を棚１から取り出しピッキングカートに入れた」と判定する。

作業評価処理ＰＦ３：作業計画データベースＰＤＢに格納されている作業計画によれば、棚１で最初のピッキング作業を行うことになっており、かつ商品Ｇ１をピッキングする予定であるので、システム管理サーバＴＳＮＳは、上記作業員Ｍの作業内容と位置からピッキング作業が正しく行われたと判定する。

正常に作業が行われたので、システム管理サーバＴＳＮＳは、図４に示したフィードバック処理ＰＦ４は行われない。

引き続き作業員Ｍが棚１から予定の商品Ｇ２ではなく商品Ｇ５を取り出してピッキングカートに入れたとする（図６参照）。

初期解析処理ＰＦ１：上記と同様にシステム管理サーバＴＳＮＳは、作業員ＭのセンサノードＭＳＮから取得した加速度センサのデータを解析し、腕を上げて下ろしたと判定する。また、システム管理サーバＴＳＮＳは、ピッキングカートのセンサノードＧＳＮの加速度センサのデータを解析すると、１秒間振動が検知され、軽い衝撃を受けたと判定する。システム管理サーバＴＳＮＳは、作業員Ｍの位置は測位用センサノードＬＳＮのセンシングデータより棚１の前、ピッキングカートの位置も棚１の前と判定する。さらに商品Ｇ５の加速度センサが商品Ｇ５の動きを検知し、商品Ｇ５が動かされたと判定する。一方、商品Ｇ２の加速度センサは動きを検知していない。すなわち商品Ｇ２は動いていないと判定する。

ここで、システム管理サーバＴＳＮＳは、作業員Ｍが取得した出荷伝票に対応する作業手順ＷＦを作業計画データベースＰＤＢから参照し、ピッキングが完了していない作業対象の商品Ｇ２，Ｇ３，Ｇ４について監視を行う。

作業内容解析処理ＰＦ２：作業員Ｍの腕の上げ下ろし、商品Ｇ５の動き、ピッキングカートの衝撃、作業員Ｍの位置もピッキングカート位置も棚１であることから、「作業員Ｍが商品Ｇ５を棚１から取り出しピッキングカートに入れた」とシステム管理サーバＴＳＮＳは判定する。

作業評価処理ＰＦ３：作業計画（作業手順ＷＦ）によれば、棚１で商品Ｇ２、Ｇ３のピッキング作業を行うことになっているが、前記作業内容解析処理ＰＦ２では商品Ｇ２、Ｇ３は動かず、商品Ｇ５がピッキングされたと判定されたので、システム管理サーバＴＳＮＳは「予定の商品Ｇ２、Ｇ３をピッキングせず商品Ｇ５を降ろしたので作業誤り」と判定する。さらにシステム管理サーバＴＳＮＳは、「作業員Ｍに作業誤りを伝える必要あり」と判定し、フィードバック処理ＰＦ４を実施する。

フィードバック処理ＰＦ４：前記作業評価処理ＰＦ３の結果から、「商品Ｇ５は誤り。商品Ｇ２、Ｇ３を降ろしてください」とのメッセージを作業員ＭのセンサノードＭＳＮにシステム管理サーバＴＳＮＳが送信する。同時に作業員ＭのセンサノードＭＳＮのブザーを鳴らすよう、システム管理サーバＴＳＮＳは所定のコマンドを送信する。システム管理サーバＴＳＮＳが送信したメッセージは作業員ＭのセンサノードＭＳＮの液晶パネルに表示され、作業員Ｍはメッセージを確認し、了解したら「了解」ボタンを押して返答する。システム管理サーバＴＳＮＳはフィードバック処理で「了解」の返答を受け取ったため、処理終了とする。

その結果、作業員Ｍは商品Ｇ５を棚に戻したとする。このときは以下のように処理が行われる。

初期解析処理ＰＦ１：システム管理サーバＴＳＮＳは、作業員ＭのセンサノードＭＳＮの加速度センサのデータを解析し、腕を上げて下ろしたと判定する。システム管理サーバＴＳＮＳがピッキングカートのセンサノードの加速度センサのデータを解析すると、１秒間振動が検知され、軽い衝撃を受けたと判定する。作業員の位置は棚１の前、ピッキングカートの位置も棚１の前と判定する。さらに商品Ｇ５の加速度センサが商品Ｇ５の動きを検知し、商品Ｇ５が動かされたと判定する。

作業内容解析処理ＰＦ２：システム管理サーバＴＳＮＳは、作業員Ｍの腕の上げ下ろし、商品の動き、ピッキングカートの衝撃、作業員の位置もピッキングカート位置も棚１であることから、「作業員が商品Ｇ５をピッキングカートから取り出し棚１に置いた」と判定する。

作業評価処理ＰＦ３：システム管理サーバＴＳＮＳは、作業計画と作業履歴（前述の結果）によれば、商品Ｇ５を誤ってピッキングし、作業者１がその誤りを判定しているので、商品Ｇ５を棚１に置いたことは正しいと判定する。
したがってシステム管理サーバＴＳＮＳはフィードバック処理ＰＦ４を行わない。

次に作業員Ｍが棚１から予定の商品Ｇ２を取り出してピッキングカートに入れたとする。この場合、システム管理サーバＴＳＮＳは、読み込んだ作業手順ＷＦから前記の商品Ｇ１の場合と同様、正しい処理が行われたと判定される。棚１の商品Ｇ３についても、作業員Ｍは、作業手順ＷＦどおりにピッキングを実施すると、
次に、作業員Ｍが商品次のピッキング場所へ移動するためにピッキングカートを押して棚１の前を離れ、通路へ出たとする。

初期解析処理ＰＦ１：システム管理サーバＴＳＮＳは、作業員ＭのセンサノードＭＳＮの加速度センサのデータを解析し、歩行と判定する。システム管理サーバＴＳＮＳは、ピッキングカートのセンサノードＧＳＮの加速度センサのデータからも移動していると判定する。システム管理サーバＴＳＮＳは、各測位用センサノードＬＳＮのセンシングデータに基づいて作業員Ｍの位置は棚３へ向かう通路上で、ピッキングカートの位置も棚３へ向かう通路上と判定する。

作業内容解析処理ＰＦ２：システム管理サーバＴＳＮＳは、作業員Ｍが歩行し、ピッキングカートの測位結果が通路で作業員Ｍと同じ位置であることから、「作業員Ｍがピッキングカートを押して歩いている」と判定する。

作業評価処理ＰＦ３：システム管理サーバＴＳＮＳは、作業計画と上記作業内容と位置から次の保管棚に向かっていると判定し、作業が正しく行われたと判定する。
したがってフィードバック処理ＰＦ４は行われない。

次に、作業員が次のピッキング場所である棚３付近を通り過ぎ、棚４に接近しているとする。（棚３付近を通り過ぎたことは測位用センサノードＬＳＮで検知できたものとする。）
初期解析処理ＰＦ１：システム管理サーバＴＳＮＳは、作業員ＭのセンサノードＭＳＮの加速度センサのデータを解析して歩行と判定する。同様にシステム管理サーバＴＳＮＳは、ピッキングカートのセンサノードＧＳＮの加速度センサのデータからも移動していると判定する。システム管理サーバＴＳＮＳは、各測位用センサノードＬＳＮのセンシングデータに基づいて、作業員Ｍの位置は棚４の近く、ピッキングカートの位置も棚４近くと判定する。

作業内容解析処理ＰＦ２：システム管理サーバＴＳＮＳは、作業員Ｍが歩行し、ピッキングカートの測位結果が通路で作業員Ｍと同じ位置であることから、「作業員Ｍがピッキングカートを押して歩いている」と判定する。

作業評価処理ＰＦ３：システム管理サーバＴＳＮＳは、作業計画データベースＰＤＢに格納されている計画（作業手順ＷＦ）では棚３で商品Ｇ４をピッキングする必要があるが、履歴データベースＬＤＢに格納されている作業履歴から棚３を通りすぎて棚４に近いことから、「移動場所が誤っている」判定する。さらに「作業員Ｍに作業誤りを伝える必要あり」と判定する。

フィードバック処理ＰＦ４：システム管理サーバＴＳＮＳは、前記作業評価処理ＰＦ３の結果から、「棚４は誤り。棚３へ行ってください」とのメッセージを作業員ＭのセンサノードＭＳＮに送信する。同時にシステム管理サーバＴＳＮＳは所定のコマンドを送信して作業員ＭのセンサノードＭＳＮのブザーを鳴らす。メッセージは作業員ＭのセンサノードＭＳＮの液晶パネルに表示され、作業員Ｍはメッセージを確認し、了解したら「了解」ボタンを押して返答する。システム管理サーバＴＳＮＳは、この応答を受けると、フィードバック処理ＰＦ４に対して「了解」の返答を受け取ったため、処理終了とする。

次に、作業員Ｍが次のピッキング場所である棚３の前へ移動したとする。詳細は省略するが、前記と同様にシステム管理サーバＴＳＮＳで処理が行われ、棚３の前で停止したため、正しいと判定する。

このような処理を、作業員Ｍの作業（作業手順ＷＦ）が終了するまで、すなわち作業員Ｍが出荷検品場所にピッキング対象商品をすべてピッキングカートに載せて移動終了するまで、繰り返し行う。

以上の処理は、システム管理サーバＴＳＮＳが５秒ごとに検出したセンシングデータに基づいての繰り返し処理であったが、５秒の範囲では各処理における判定が不可能な場合がある。例えば、「作業員が腕を上げた」ことだけがわかった場合、その後の動作を解析しないとピッキングであるかどうかはわからない。このようにシステム管理サーバＴＳＮＳで判定ができない場合には、判定できるまでのデータが揃ってから、例えば１５秒間のデータがそろった段階で作業内容解析処理ＰＦ２や作業評価処理ＰＦ３、フィードバック処理ＰＦ４を行うようにすれば良い。

さらに、棚に設置した測位用センサノードＬＳＮと作業員に取り付けてあるセンサノードＭＳＮが正対したときに、双方のいずれかの赤外線センサが相手のセンサノードを検知することにより、移動場所の誤りを検知することもできる。この場合、センサノードＭＳＮまたは測位用センサノードＬＳＮの少なくとも一方が、所定の周期で赤外線の発光を実行する。作業員Ｍに取り付けてあるセンサノードＭＳＮが赤外線発光し、棚に設置した測位用センサノードＬＳＮが受光することにより場所を判定する、あるいは逆に、棚に設置した測位用センサノードＬＳＮが赤外線発光し、作業員Ｍに取り付けてあるセンサノードＭＳＮが受光することにより場所判定する、のいずれかで検知できる。

また、システム管理サーバＴＳＮＳは作業員Ｍが所定の作業場所に来たことを判定したときに、対象商品Ｇに取り付けたセンサノードＧＳＮの発光ダイオードを光らせたり、棚に設置した測位用センサノードＬＳＮの発光ダイオードを光らせたりすることで商品Ｇやその位置を可視化することで、あらかじめミスを防止することも可能である。

以上のように、作業員Ｍの作業中に移動場所の誤りの検知や取り出す商品Ｇの誤りの検知を行い、直ちに作業者Ｍに通知することにより、作業の早い段階から誤り検知を可能にし、手戻りを少なくすることができる。

＜第２の実施形態＞
本第２の実施の形態では、無駄な作業・動作の検知の例を説明する。第１の実施形態同様、出荷におけるピッキング作業を例に説明する。なお、センサネットワークシステムやシステム管理サーバＴＳＮＳは、前記第１の実施形態と同様の構成である。

作業員が第１の実施形態同様、正しい棚の前に来たものとする。この棚から商品を５個取り出す必要があるとする。作業員の腕の上げ下ろしは５回あればよいことになる。作業員の腕の動きを検知し、作業内容解析処理ＰＦ２でピッキング作業と判定するが、合計９回のピッキング作業が判定されたとする。作業員の腕の上げ下ろし動作とピッキング対象商品の動きが同時に検知されたときに正しいピッキング作業であると判定される。正しいピッキング作業が５回であれば、４回の余分なピッキング作業があったことになる。

余分なピッキング作業の可能性として以下の場合を考える。
（１）商品を取り出して誤ったことがわかったため戻す。
（２）作業員が、目的の商品が棚に陳列してある状態では商品の判別ができず、商品を取り出して手にとってみたところ、目的の商品と異なることがわかり、棚に戻す。
（３）作業員が商品を取り出そうと棚に手を伸ばしたが、目的の商品ではないことが取り出す前にわかり、手を戻す。
（４）作業員が、疲れをとるために腕の上げ下ろしを行った。

上記４回の余分な動作は、システム管理サーバＴＳＮＳの作業評価処理ＰＦ３において、誤りとして検出されるものと、それ以外とがある。

上記（１）と（２）はシステム管理サーバＴＳＮＳにおいて誤りとして判定される。いずれの場合も、商品Ｇに取り付けたセンサノードＧＳＮの加速度センサの測定データからシステム管理サーバＴＳＮＳで判定可能である。すなわちピッキング対象外の商品Ｇの加速度が検知されることで判定できる。上記（２）は本来誤りではないが、作業員にメッセージを出す意味で、誤り判定としても良い。ただし、作業員の個人の能力評価を行うような場合、作業員個人の問題にもかかわらず誤りとして記録されると問題が発生することもあるので、別途原因分析を行う必要がある。上記（３）と（４）は商品の動きは検出されないので、無駄な動きと判定する。

システム管理サーバＴＳＮＳにおけるリアルタイム解析では、以上の処理までを行い、これらの結果を履歴データベースＬＤＢに保存し、別途オフラインで誤りを含めた無駄動作の発生原因を分析する。

例えば以下のような分析を行う。

まず、システム管理サーバＴＳＮＳでは、上記の誤りを含めた無駄動作がどのような状況で発生しているかを判定する。

もし、作業員に関係なく特定の場所、あるいは特定の商品に対して集中する場合には、商品陳列方法に問題がある可能性がある(ラベルが見えにくい、類似商品が並んでいて区別が難しい）。作業場所は関係なく特定の作業員に多く検出される場合には、個人の能力の問題である可能性が高い。また作業員の累積作業量に応じて増えてくる場合には疲労によって誤りが増えたり、疲れをとるための動きが増えている可能性が高い。

このような可能性を検証するために、倉庫の管理者が現場を確認したり、作業者からヒヤリングを行って、これらの原因を特定し、フィードバックをかける。例えば商品の陳列方法やラベルの貼り方の工夫により、商品を取り出さなくても目視可能にする、作業員の教育を行う、スケジューリングの見直し、などである。作業員の累積作業量に応じて増えてくる場合には、今後の作業評価処理ＰＦ３において、累積作業量に応じて動的にスケジュールを変更することも可能である。例えば従事中の作業が終了したら、休憩予定はなかったが休憩をさせるなどである。

以上のように、無駄な動作の検知は、無駄の原因の特定をリアルタイムに行うことは容易ではないので、履歴を一度履歴データベースＬＤＢに格納し、オフラインで解析できるようにするとよい。その結果を今後の作業計画、商品の配置・陳列方法、作業員教育等、必要な対策をとるために利用できる。

＜第３の実施形態＞
本第３の実施の形態では、作業員の一箇所への集中を検知あるいは予測し、作業場所を分散させる例に本発明を適用した例を説明する。ここでも第１および第２の実施の形態と同様にピッキング作業を例により説明する。なお、センサネットワークシステムやシステム管理サーバＴＳＮＳは、前記第１の実施形態と同様の構成である。

まず図７に基づいて、すでに集中が発生した場合について説明する。

各棚で行われる商品のピッキング作業は、同時に３人までが効率的な作業のために許容される人数であるとする。

システム管理サーバＴＳＮＳは、初期解析処理ＰＦ１および作業内容解析処理ＰＦ２によって、棚１の前に作業員５人（作業員Ａ〜作業員Ｅ）が同時に存在し、作業計画データベースＰＤＢからの情報も含め、作業員全員Ａ〜Ｅがピッキング作業のためにそこに存在していることが判明したとする。

さらに作業評価処理ＰＦ３において、システム管理サーバＴＳＮＳは、各作業員Ａ〜Ｅの動作がピッキングのための腕のあげおろし動作が単位時間あたり標準的回数より少ない、ピッキング商品の動きが同様に少ない、などが判明したとする。これは作業員Ａ〜Ｅが棚１の前に５人いることにより明らかに作業効率が低下していることになり、そこで効率性をあげるために作業員２人の作業場所を変更(作業順序の変更）することに決定する。つまり、システム管理サーバＴＳＮＳは、所定の許容人数＝３人を超えた人数について作業場所を変更すべきと判定する。

変更を決定する要素はいくつかあるが、ここでは例えば全体の移動距離を最小にする方法をとることにする。その解として作業員Ｃ、作業員Ｅのピッキング場所を棚２にいったん変更し、そこでの作業をおこなってから元の場所である棚１にもどることにする。この解を求める方法の一例を述べる。まず、各作業員Ａ〜Ｅについて、棚１の次の移動先の棚が棚１から近い棚の順に並べる。次に前記作業員の並び順に、本来の次の移動先の棚で作業を行ってから棚１に戻るという変更を必要人数分、すなわち許容人数３人を超えた２人について変更する。さらに具体的には、各棚は棚１に近い順に棚２、棚３、棚４となっており、棚２で作業予定の作業員Ｃ、作業員Ｅ、棚３で作業予定の作業員Ｂ、棚４で作業予定の作業員Ａ、作業員Ｄ、という順になる。ここで作業員Ｃ、作業員Ｅは棚２で作業予定なのでＩＤ順といった規則で順位をつけてよい。作業員Ａ、作業員Ｄについても同様である。所定の許容人数は３人を超えた２人として、順位の上位の作業員Ｃ、作業員Ｅを選択し、作業場所を上記のように変更するように決定する。 システム管理サーバＴＳＮＳは、フィードバック処理ＰＦ４において作業員Ｃ、作業員ＥのセンサノードＭＳＮに対しては、「ピッキング場所を棚２に変更してください」というメッセージを送信し、作業員Ｃ，Ｅが受信したら「了解」のボタンで返答し、作業変更する。

この結果、棚１での集中を解消し、作業効率を向上させることができる。

次に、図８に基づいて、集中が予測される場合について説明する。

前述のケースでは、集中が発生してから集中解消を行うように対応したが、あらかじめ集中の予測を行えば、集中発生前に対応が可能である。

ここでは、本来は作業計画（作業手順ＷＦ）が作業員の集中を避けるようにスケジューリングされていたが、他の作業の進捗遅れで、時刻ｔ０において実際の作業進捗が計画に対してずれが発生していることが作業評価処理ＰＦ３で判明したとする。この作業評価処理ＰＦでは、ある時刻に各作業員Ａ〜Ｅがいるべき棚の位置と、実際に各作業員Ａ〜Ｅの位置を検出した結果から、実際の作業の進捗と、作業手順ＷＦとのずれを判定する。例えば、図８において、システム管理サーバＴＳＮＳは、時刻ｔ０において作業員Ｂの位置を棚１と検出し、作業手順ＷＦでは時刻ｔ０においては次工程の棚４に作業員Ｂがいるべきことから、作業員Ｂの進捗の遅延を検出する。システム管理サーバＴＳＮＳは、他の作業員についても時刻ｔ０における作業員の位置と、作業手順ＷＦに基づく作業員がいるべき位置とを比較して、作業の進捗状況を、進捗の遅延、適正な進捗、進捗の進みのいずれかに判定する。

図８において、作業員Ｃは進捗が予定より進んでおり、作業員Ｂ、作業員Ｄは進捗遅れが発生している。

今、現時点ｔ０以降では作業が順調に行われるとすると仮定すると、システム管理サーバＴＳＮＳは、棚４で５人集中する時間帯が発生することが予測することができる。つまり、システム管理サーバＴＳＮＳは、現在時刻ｔ０から作業手順ＷＦどおりに作業が進捗した場合の各作業員Ａ〜Ｅの位置を、所定の時間間隔毎に演算し、演算した時刻ｔ毎に、各作業員Ａ〜Ｅがどの棚にいるのかを判定する。この判定の結果、システム管理サーバＴＳＮＳは、時刻ｔ１で全作業員Ａ〜Ｅが棚４に位置することを予測する。そこで上記と同様に全体の移動距離を最小にする方法のように作業順序の変更を決定する。その解として、作業員Ａ、作業員Ｄ、作業員Ｅの作業順序を入れ替えることにより、棚４への集中を最大３人にする。他の棚についても最大３人を超えないようにする。この変更が仮に出荷伝票発行前に行えるなら、フィードバック処理ＰＦ４において、システム管理サーバＴＳＮＳは、出荷伝票出力に作業順序を反映させて出力するように作業計画の変更を行えるが、この場合には出荷伝票発行後であるため、システム管理サーバＴＳＮＳは、フィードバック処理ＰＦ４において、変更対象作業員に上記と同様にメッセージを送信する。また作業計画の変更は作業計画データベースＰＤＢ、履歴データベースＬＤＢに反映させる。

以上のように、作業評価処理ＰＦ３においては、現時点で発生している問題を判定するばかりでなく、今後発生しそうな問題を予測し作業計画変更に反映させれば、より効率的な作業を可能にする作業管理が可能になる。

＜第４の実施形態＞
本第４の実施の形態では、本来の作業中に、緊急に処理しなければならない突発的作業が発生した場合について、図９に基づいて説明する。なお、センサネットワークシステムやシステム管理サーバＴＳＮＳは、前記第１の実施形態と同様の構成である。

入荷エリアの床には圧力センサを備えた着荷検知用センサノードＧＳＮが埋め込まれており、商品の着荷を検知できるようになっている。着荷検知用センサノードＧＳＮは、倉庫に商品が到着したことを検出する。また、入荷エリアには、図示しないタグリーダやバーコードリーダが設置され、これらタグリーダやバーコードリーダに到着した商品のタグやバーコードを読み取らせ、システム管理サーバＴＳＮＳに送信する。システム管理サーバＴＳＮＳは、受信した商品のタグやバーコードから、作業計画データベースＰＤＢを参照し、当該商品の作業の優先度と、入荷エリアから棚に移動するまでの許容時間を読み出して、緊急に作業を行うべき商品であるか否かを判定する。

システム管理サーバＴＳＮＳは、上記初期解析処理ＰＦ１において、時刻ｔ０において着荷が入荷エリアの床に設置されたセンサノードＧＳＮで検知されるとする。入荷された商品は鮮度の問題によりすぐに倉庫に入庫しなければばらないとする。すなわち、時刻ｔ２までに入庫完了が必要であり、時刻ｔ１までに入庫作業を開始できる場合に必要な要員は２人であるとする。１人で作業する場合には時刻ｔ０より前に作業開始の必要があるとする。したがって召集したい作業員は２人である。緊急時の召集の判定ロジックは以下のようになっているものとする。ここで作業１、作業２といった作業は、同一の番号の作業は同一時間帯に割り当てられる、すなわち複数作業員で行う場合にはそれら作業員が同時に作業するものとする。
（１）作業中、あるいは直近に行う作業については、優先度の高い作業は極力変更（中断、後ろ倒し）しない。
（２）作業員は、休憩中、直近に休憩予定または作業予定なし、作業中、の順に選択する。
（３）作業全体の終了時刻の遅延を最小にする。

システム管理サーバＴＳＮＳは、履歴データベースＬＤＢから各作業員Ａ〜Ｅの状態を取得し、作業内容解析処理ＰＦ２の結果、時刻ｔ０では各作業員Ａ〜作業員Ｅが全員で作業中であることがわかる。作業評価処理ＰＦ３において、システム管理サーバＴＳＮＳがさらに各作業員の作業計画を時系列的に辿ると、作業員Ｂ以外は時刻ｔ１以前にまもなく休憩に入ることがわかる。また作業の優先度は作業３が高いことがわかる。したがって、まず作業３は上記（１）より中断させずに続行させることとし、作業員Ｂは選択の候補から除外される。次に残り４人の直近の作業予定を見ると、作業４、５、６であるが、作業５、６の優先度が低いので、休憩後に作業５、６を予定している作業員Ａ、Ｃの２人に本突発的作業作業を実行させるように決定する。なお、作業の優先度は、作業手順ＷＦに予め設定された値であり、システム管理サーバＴＳＮＳは作業手順ＷＦから読み込んだ優先度で上記判定を行う。上記決定に基づき、システム管理サーバＴＳＮＳは、作業員Ａ、Ｃについて、さらには他の作業員についても作業の再スケジューリングをする。具体的には、作業員Ａについては、休憩予定を変更して突発作業を入れたので、突発作業後に休憩を入れる。作業員Ｃも同様である。作業５と作業６が開始時刻を遅らせる必要があるが、作業６は１人で行うので、作業員Ｂが作業３の終了後に行うことにする。作業５は作業員Ａ、Ｃの２人が前記休憩後に行うようにする。さらに作業７は本来作業員Ａ、Ｃの２人の予定であるが、終了時間を早めるために、作業員Ｂ、Ｄに割り当てる。

システム管理サーバＴＳＮＳはフィードバック処理ＰＦ４で、その後作業員Ａ、Ｃに「現在の作業終了後、入荷エリアに来てください」とセンサノードＭＳＮの通知装置ＮＴＣにメッセージを送信して召集をかける。作業員Ａ、Ｃから「了解」の返答があれば、召集完了となる。

以上のように、システム管理サーバＴＳＮＳが作業手順ＷＦに基づいて再度スケジューリングを行うことで、緊急作業が発生した場合でも、各作業員の作業状況やスケジュールにより、適切な作業員召集をかけることができる。

＜第５の実施形態＞
本第５の実施の形態では、作業員Ｍが予定と異なる状況にあるときの判定例を説明する。なお、センサネットワークシステムやシステム管理サーバＴＳＮＳは、前記第１の実施形態と同様の構成である。

前記第１〜第４実施形態においては、作業員Ｍの本来のスケジュールはピッキング作業を行って検品場所への商品を移送することとなっている。

まず、予定のピッキング作業開始時刻から２分以上経過したにもかかわらず、作業員Ｍがほぼ静止状態と観測され続けているとする。作業員の測位の結果は休憩室であるとする。

システム管理サーバＴＳＮＳは、作業内容解析処理ＰＦ２において、休憩室で休憩中と判定し、作業評価処理ＰＦ３においては、作業手順ＷＦから読み込んだスケジュールではピッキング作業開始時刻が過ぎているので、作業開始を忘れて休憩中であると判定し、フィードバック処理ＰＦ４において作業員ＭのセンサノードＭＳＮに作業開始を通知する。システム管理サーバＴＳＮＳは、作業員ＭのセンサノードＭＳＮから「了解」の返答はあればよいが、もし返答がない場合には、管理端末ＡＤＴに所定のメッセージを送信して管理者を呼び出し、休憩室に確認に向かわせる。前述では作業開始時刻から２分以上経過した段階で作業員Ｍの呼び出しを行っているが、その時間は作業項目等に応じて適宜設定されていれば良い。

次に作業内容解析処理ＰＦ２で一度ピッキング作業に入ったと判定されたにもかかわらず、途中で作業員Ｍの移動・作業が検出されなくなったとする。作業員Ｍが床に倒れる場合にはセンサノードＭＳＮの加速度センサのセンシングデータからシステム管理サーバＴＳＮＳで検知することができる。そして、システム管理サーバＴＳＮＳは、作業評価処理ＰＦ３で作業員Ｍが倒れたため管理者が現場に向かう必要あり、と判定し、フィードバック処理ＰＦ４にて作業管理者に通知する。しかし作業員Ｍは、気分が悪くてしゃがみこんでいる場合には、しゃがむことは検知されても、気分が悪い状態はセンサノードＭＳＮの加速度センサで検知できないので、作業評価処理では異常が発生している可能性があると判定して、システム管理サーバＴＳＮＳは、まず作業員Ｍと作業管理者に同時に所定のメッセージを通知し、すぐに応答がなければ、現場に管理者が急行するようメッセージを管理表示端末ＡＤＴに送信する。もちろんビデオカメラが設置してあれば、管理者がそれをモニタしても良い。

以上のように、作業者の作業忘れや異常を検知して、作業者や管理者に通知することが可能になる。

＜第６の実施形態＞
本第６の実施の形態では、ピッキング作業中の作業員Ｍとフォークリフトが接近し、危険があることを双方に通知する例を説明する。なお、センサネットワークシステムやシステム管理サーバＴＳＮＳは、前記第１の実施形態と同様の構成である。

前記第１実施形態の倉庫において、作業員Ｍとフォークリフトの運転手には人に取り付けるセンサノードＭＳＮ、フォークリフトには機械に取り付けるセンサノードＧＳＮが取り付けられているとする。また、システム管理サーバＴＳＮＳには作業現場のマップが格納されているとする。

作業員Ｍは通路を歩いて移動中であるとする。一方、フォークリフトも別の通路を移動中であり、両者は双方の通路の交点に向かって移動しているとする。

システム管理サーバＴＳＮＳは、作業内容判定処理ＰＦ２において、作業員Ｍが歩いていることと、測位用センサノードＬＳＮの測位データから作業員Ｍの移動方向が上記通路の交点方面であることを判定する。一方、システム管理サーバＴＳＮＳは、フォークリフトとその運転者についても、測位用センサノードＬＳＮの測位データから移動方向が上記通路の交点方面であることを判定する。

システム管理サーバＴＳＮＳの作業評価処理ＰＦ３においては、作業員Ｍとフォークリフトの位置および移動方向をマップと対応させ、双方が上記通路の交点に向かって接近中であり、危険性があると判断し、作業員Ｍとフォークリフトの運転者のセンサノードＭＳＮに対して双方が接近中であることを通知し、注意を促すことを決定する。システム管理サーバＴＳＮＳはフィードバック処理ＰＦ４において、作業員ＭのセンサノードＭＳＮに対しては「フォークリフトが接近中」というメッセージを送信して、センサノードＭＳＮの液晶パネルに警告を表示させ、さらに商品のコマンドを送信してセンサノードＭＳＮのブザーを鳴らし、作業員が「了解」の返答を行うまで一定間隔（例えば１秒間隔）でブザーを鳴らす。

一方、システム管理サーバＴＳＮＳは、フォークリフトの運転者のセンサノードＭＳＮに対しても、「作業員が接近中」というメッセージを送信し、かつ所定のコマンドを送信してセンサノードＭＳＮのブザーを鳴らし、運転者が「了解」の返答を行うまで一定間隔（例えば１秒間隔）でブザーを鳴らす。フォークリフト運転者の場合、一度移動を停止するなどして返答する必要がある。

以上のように、作業員と機械の接近など、危険性の検知と通知により安全確保を行うことができる。

＜第７の実施形態＞
本第７の実施の形態では、ピッキング終了時点から出荷検品、出荷エリアへの移送、商品のトラックへの積み込みまでの出荷作業における品質管理を伴う作業管理について、図１０に基づいて説明する。なお、センサネットワークシステムやシステム管理サーバＴＳＮＳは、前記第１の実施形態の構成に出荷エリア２１〜２４を加えたものであり、その他の構成は前記第１の実施形態と同様である。

図１０において、各商品は温度管理が必要な生鮮食料品の入った箱であり、商品に取り付けられたセンサノードＧＳＮで温度測定が所定の周期で実行されている。各商品は、原則として５℃以下で保管する必要があるが、環境に設けたセンサノードＥＳＮが検出した倉庫内各所の現在の温度が１０℃〜１５℃の範囲であり、品質保証の観点からは、１５℃での環境での許容時間は３０分であり、したがって、トラックへの積み込みまでの許容時間は３０分であるとシステム管理サーバＴＳＮＳは判定する。システム管理サーバＴＳＮＳが、各商品の環境に対する制限を作業手順ＷＦから読み込み、センサノードＥＳＮから取得した倉庫の環境が制限値を超えている場合に、商品毎に予め設定された温度と許容時間の関係からを実際の許容時間を決定する。

また倉庫の各出荷エリアの床には圧力センサを備えたセンサノードＧＳＮが埋め込まれており、商品の着荷を検知できるようになっている。なお、商品の種別などは、前記第４実施形態と同様にタグリーダやバーコードリーダで、商品に付されたタグや伝票を読み取ってシステム管理サーバＴＳＮＳが特定する。

上記商品の倉庫における作業の予定スケジュールは図１０に示すようになっている。

（１）出荷対象商品の合計は４０個で、４台のトラックに１０個づつを積み込む。なお、トラック１１〜１４は、それぞれ出荷エリア２１〜２４に停車している。また、図１０において、移送１〜４は商品を出荷検品エリアから出荷エリア２１〜２４へ移動することを示し、同じく、積み込み１〜４は、出荷エリア２１〜２４でトラック１１〜１４にそれぞれ１０個の商品を積み込む作業手順ＷＦを示す。

（２）作業計画データベースＰＤＢの作業手順ＷＦに予め設定された予定の作業スケジュールは以下の通りである。
（２−１）出荷検品：作業員Ｃが担当し、予想所要時間は５分。
（２−２）商品の移送：作業員Ａが出荷エリア２１および２３へ商品を１０個づつ移送し、予想所要時間は計１０分。また作業員Ｂが出荷エリア２２および２４へ商品を１０個づつ移送し、予想所要時間は計１６分（移送距離が作業員Ａに比べてやや長いため）。１回に移送できる商品は５個、すなわち１箇所への移送で２往復かかるものとする。
（２−３）トラック１１〜１４への商品の積み込み：作業員Ａは出荷エリア２１でトラック１１の運転手と２人で積み込み作業を行い、予想所要時間は４分。その後、出荷エリア２３でトラック１３の運転手と２人で積み込み作業を行い、予想所要時間は４分。作業員Ｂは出荷エリア２２でトラック１２の運転手と２人で積み込み作業を行い、予想所要時間は４分、その後、出荷エリア２４でトラック１４の運転手と２人で積み込み作業を行い、予想所要時間は４分。いずれの積み込み作業の所要時間は作業員の人数に反比例し、３人で積み込み作業をすれば２分４０秒、４人であれば２分とする。

以上が予定の作業スケジュールである。

すでに出荷検品は予定通り終了したとし（図中５分）、移送作業で遅れが発生する例を説明する。

ここでは、遅れを検知した場合には、現在の作業の次の作業以降に順次補助作業員を投入すること、投入した結果の作業終了予定時刻は、トラックへの積み込みまでの許容時間は３０分に対して１分の余裕を確保し２９分以内とするものとする。

出荷エリアへの商品の到着の検知についてまず説明する。各作業員Ａ〜Ｂが倉庫から商品を移送して出荷エリア２１，２２に商品を置くと、出荷エリアの床のセンサノードＧＳＮが圧力を検知する。センサノードＧＳＮのセンシングデータはシステム管理サーバＴＳＮＳに送信される。システム管理サーバＴＳＮＳは、初期解析処理ＰＦ１において、取得した圧力データとさらに作業員Ａ〜Ｃの位置、商品の位置を各センサノードＭＳＮ、ＧＳＮ及び測位用センサノードＬＳＮのセンシングデータから判定する。

システム管理サーバＴＳＮＳでは作業内容解析処理ＰＦ２において、作業員Ａ〜Ｃの位置、商品の位置が作業手順ＷＦに設定された出荷エリア２１、２２と一致すれば、作業員Ａ〜Ｃが当該所定の出荷エリア２１，２２に商品を置いたと判定する。

さらにシステム管理サーバＴＳＮＳは、作業評価処理ＰＦ３において、出荷エリア２１，２２、作業員Ａ、Ｂと商品が作業計画と一致していれば、正しい商品を移送してきたと判定する。当該出荷エリア２１、２２に移送すべきすべての商品が当該エリアにあれば、当該エリアへの移送作業は終了であり、まだすべてでなければ作業中と判定する。同時に作業予定時刻との比較も行う。

次に、システム管理サーバＴＳＮＳは、出荷検品開始後１４分経過した段階で、作業員Ａの作業は出荷エリア２１への移送（移送１）が終了し、出荷エリア２３へ２回目の移送中（移送３）とする。システム管理サーバＴＳＮＳは予め設定した作業手順ＷＦと実際の作業員Ａ〜Ｃ及び商品の動きから作業評価処理ＰＦ３で、作業進捗は予定通りと判定する。一方、１４分経過した時点で作業員Ｂの作業は出荷エリア２２への移送（移送２）が終了しているが、出荷エリア２４において１回目の移送のために商品をカートにこれから積み始める段階であるとする。すなわち移送４の開始時点であるとする。システム管理サーバＴＳＮＳは、作業内容解析処理ＰＦ２で作業員Ｂの位置、出荷エリア２４へ運ぶ予定の商品の位置が出荷検品エリアに近いことを測位用センサノードＬＳＮのセンシングデータとセンサノードＭＳＮ、ＧＳＮのセンシングデータから判定する。また、システム管理サーバＴＳＮＳは作業員Ｂが出荷エリア２４への５個は加速度検知によりカートにまだ積んでいない状態を判定する。

システム管理サーバＴＳＮＳは作業評価処理ＰＦ３において、出荷エリア２２への移送処理が９分かかっていることから、残りも９分程度かかること予想する。積み込み時間は予定通りとしても、終了予想時刻は出荷検品開始から３１分後となり、トラックへの積み込みまでの許容時間である３０分を超えてしまう。そこで現在の作業である移送４の次の作業以降に補助作業員を投入し、時間短縮の効果を見積もる。積み込み２に補助作業員を１人すると、２人で作業する場合の４分から２分４０秒となり、１分２０秒短縮でき、許容時間である３０分に収まることになる。しかし余裕は２０秒で１分に満たないので、同じ補助作業員を積み込み４にも投入するとさらに１分２０秒、合計で２分４０秒短縮でき、１分４０秒の余裕ができる。そこで、積み込み２および４の要員を１人確保する必要があると判断する。システム管理サーバＴＳＮＳはフィードバック処理ＰＦ４で前記第４の実施の形態で述べたように呼び出し可能な作業員Ｅを探して呼び出し、出荷エリア２へ行かせ、作業員Ｂの補助にあたらせる。

システム管理サーバＴＳＮＳは温度について、商品に付したセンサノードＧＳＮで監視し、倉庫に設けた環境のセンサノードＥＳＮでモニタし、双方の温度が１５℃以下に収まっているかどうか常時監視する。もし何れか一方の温度が１５度を越える場合には、システム管理サーバＴＳＮＳは作業管理者に対して警告を示すメッセージを送信し、また１５℃を越える状態が持続する場合には、再スケジューリング等も行う。

また、温度の測定間隔についても、定温で管理されている保管場所においては商品の温度測定間隔を５分間隔であったものを、出荷作業に入る時点で３０秒間隔に変更する、といった作業内容・環境に応じたパラメータ設定変更をフィードバック処理において行うことも可能である。

さらに作業進捗の管理について補足する。各作業員の作業の進捗状況は、管理者が管理表示端末ＡＤＴに一括表示させたり、個別の作業者ごとに詳細な進捗状況を表示して管理することができる。さらには、各作業員の所持するセンサノードＭＳＮに当該作業員の進捗状況を表示したり、作業現場に設置した表示端末に各作業員の進捗状況を一括あるいは個別表示して進捗状況の可視化を行う。可視化によって各作業員が自分の置かれている状況を的確に把握でき、またモチベーションの向上を図ることも可能である。

以上のように、温度などの品質を左右する条件も含めて作業進捗の管理が可能になる。また作業員のモチベーション向上も可能になる。

以上、実施の形態を説明したが、人の動作を検知するためのセンサは加速度センサのほかにも角速度、脈波、などその種類を限定するものではない。物品あるいは環境の状態も、加速度や温度のほかに湿度、照度、などその種類を限定するものではない。

以上のように、本発明は、作業員の作業管理に係り、特にセンサネットワークを利用した作業管理システムに用いて好適である。

本発明の第１の実施形態を示し、作業管理システムの構成を示すブロック図。 本発明の第１の実施形態を示し、センサノードのブロック図。 本発明の第１の実施形態を示し、作業管理の処理フローを示す説明図。 本発明の第１の実施形態を示し、作業員Ｍのセンサノードで測定した加速度データを示し、上段が上下方向の加速度と時刻の関係を示し、下段が前後方向加速度と時刻の関係を示すグラフである。 本発明の第１の実施形態を示し、作業員Ｍのセンサノードで測定した加速度データを示し、上下方向の加速度及び前後方向加速度と時刻の関係を示すグラフである。 本発明の第１の実施形態を示し、商品のセンサノードで測定した温度と時刻の関係を示すグラフである。 本発明の第１の実施形態を示し、商品のセンサノードで測定した加速度と時刻の関係を示すグラフである。 本発明の第１の実施形態を示し、システム管理サーバＴＳＮＳで行われる作業内容の評価処理の説明図。 本発明の第１の実施形態を示し、システム管理サーバＴＳＮＳで行われる作業内容の誤りの指摘処理の説明図。 本発明の第３の実施形態を示し、作業員集中の検知の説明図。 本発明の第３の実施形態を示し、作業員集中の検知の他の例を示す説明図。 本発明の第４の実施形態を示し、突発的作業発生時の作業員の選択・召集を行う処理の説明図。 本発明の第７の実施形態を示し、作業の進捗管理と品質管理の説明図。 本発明の第１の実施形態を示し、システム管理サーバＴＳＮＳで作成する作業手順テーブル群の説明図。 本発明の第１の実施形態を示し、システム管理サーバＴＳＮＳで作成する作業・機材・商品テーブル群の説明図。 本発明の第１の実施形態を示し、システム管理サーバＴＳＮＳで作成する位置・動作・状態テーブル群のうち作業員Ｍの位置・状態テーブルの説明図。 本発明の第１の実施形態を示し、システム管理サーバＴＳＮＳで作成する位置・動作・状態テーブル群のうち商品Ｇ１の位置・状態テーブルの説明図。 本発明の第１の実施形態を示し、システム管理サーバＴＳＮＳで作成する位置・動作・状態テーブル群のうち商品Ｇ２の位置・状態テーブルの説明図。 本発明の第１の実施形態を示し、システム管理サーバＴＳＮＳで作成する位置・動作・状態テーブル群のうち商品Ｇ３の位置・状態テーブルの説明図。 本発明の第１の実施形態を示し、システム管理サーバＴＳＮＳで作成する位置・動作・状態テーブル群のうち商品Ｇ４の位置・状態テーブルの説明図。 本発明の第１の実施形態を示し、システム管理サーバＴＳＮＳで作成する位置・動作・状態テーブル群のうち商品Ｇ５の位置・状態テーブルの説明図。 本発明の第１の実施形態を示し、システム管理サーバＴＳＮＳで作成する位置・動作・状態テーブル群のうち機器状態テーブルの説明図。 本発明の第１の実施形態を示し、システム管理サーバＴＳＮＳで作成する環境状態テーブルの説明図。

符号の説明

ＴＳＮＳ：システム管理サーバ
ＳＮ：センサノード
ＢＳＴ：基地局
ＮＷＫ：ネットワーク
ＡＤＴ：管理表示端末
ＰＤＢ：作業計画データベース
ＬＤＢ：履歴データベース
ＷＦ：作業手順

Claims (10)

1. 人に装着されて当該装着者の動作情報を検出する第１のセンサノードと、物品に取り付けられて当該物品の状態情報を検出する第２のセンサノードと、前記第１または第２のセンサノードの位置情報を取得する第３のセンサノードと、前記第１のセンサノードと第２のセンサノード及び第３のセンサノードが検出した前記動作情報と前記状態情報及び前記位置情報を収集する管理計算機と、を備えて前記管理計算機が前記装着者の行動を管理する作業管理システムであって、
   前記管理計算機は、
   前記第１のセンサノードが検出した動作情報と、前記第３のセンサノードが検出した前記第１のセンサノードの位置情報に基づいて前記装着者の動作結果を解析する第１解析処理部と、
   前記第２のセンサノードが検出した状態情報と、前記第３のセンサノードが検出した前記第２のセンサノードの位置情報に基づいて前記物品の状態を解析する第２解析処理部と、
   前記第１解析処理部が解析した前記装着者の動作結果と、前記第２解析処理部が解析した前記物品の状態に基づいて、前記装着者が物品に対して行った作業内容を特定する作業内容解析部と、
   予め設定した作業計画と、前記特定した作業内容と、前記物品の状態とを比較して、前記装着者の作業内容の評価結果を生成する作業評価部と
   を具備して成ることを特徴とする作業管理システム。
2. 請求項１において、
   前記物品が存在する環境の状態情報を取得する第４のセンサノードをさらに備え、
   前記作業評価部は、
   予め設定した作業計画と、前記特定した作業内容と、前記物品の状態と、前記第４のセンサノードが取得した前記環境の状態情報とを比較して、前記装着者の作業内容の評価結果を生成する
   ことを特徴とする作業管理システム。
3. 請求項１において、
   前記管理計算機は、前記作業内容解析部が特定した作業内容の履歴を格納する履歴蓄積部を有し、
   前記作業評価部は、前記履歴蓄積部を参照して前記装着者の作業内容の評価結果を生成する
   ことを特徴とする作業管理システム。
4. 請求項１において、
   前記作業評価部は、前記作業内容に基づいて物品の品質に関する評価結果を生成する
   ことを特徴とする作業管理システム。
5. 請求項１において、
   前記管理計算機は、前記作業評価部が生成した作業内容の評価結果を前記第１のセンサノードへ通知する
   ことを特徴とする作業管理システム。
6. 請求項１において、
   前記管理計算機に接続されて前記管理計算機からの通知を表示する管理端末をさらに有し、
   前記管理計算機は、前記作業評価部が生成した作業内容の評価結果を前記管理端末へ通知する
   ことを特徴とする作業管理システム。
7. 請求項１において、
   前記作業評価部は、前記評価結果が前記作業計画とは異なる場合に、前記第１のセンサノードへ前記作業計画に設定された作業内容を通知する
   ことを特徴とする作業管理システム。
8. 請求項１において、
   前記作業評価部は、前記評価結果が前記作業計画とは異なる場合に、前記作業計画を修正する作業計画修正部を有し、当該作業計画修正部は、前記第１のセンサノードへ前記修正後の作業計画に設定された作業内容を通知する
   ことを特徴とする作業管理システム。
9. 人に装着されて当該装着者の動作情報を検出する第１のセンサノードと、物品に取り付けられて当該物品の状態情報を検出する第２のセンサノードと、前記第１または第２のセンサノードの位置情報を取得する第３のセンサノードと、前記第１のセンサノードと第２のセンサノード及び第３のセンサノードが検出した前記動作情報と前記状態情報及び前記位置情報に基づいて前記装着者の行動を管理する作業管理方法であって、
   前記第１のセンサノードが検出した動作情報と、前記第３のセンサノードが検出した前記第１のセンサノードの位置情報に基づいて前記装着者の動作結果を解析する処理と、
   前記第２のセンサノードが検出した状態情報と、前記第３のセンサノードが検出した前記第２のセンサノードの位置情報に基づいて前記物品の状態を解析する処理と、
   前記第１解析処理部が解析した前記装着者の動作結果と、前記第２解析処理部が解析した前記物品の状態に基づいて、前記装着者が物品に対して行った作業内容を特定する処理と、
   予め設定した作業計画と、前記特定した作業内容と、前記物品の状態とを比較して、前記装着者の作業内容の評価結果を生成する処理と
   を含むことを特徴とする作業管理方法。
10. 人に装着されて当該装着者の動作情報を検出する第１のセンサノードと、物品に取り付けられて当該物品の状態情報を検出する第２のセンサノードと、前記第１または第２のセンサノードの位置情報を取得する第３のセンサノードと、前記第１のセンサノードと第２のセンサノード及び第３のセンサノードが検出した前記動作情報と前記状態情報及び前記位置情報を収集し、前記装着者の行動を管理する管理計算機であって、
    前記管理計算機は、
    前記第１のセンサノードが検出した動作情報と、前記第３のセンサノードが検出した前記第１のセンサノードの位置情報に基づいて前記装着者の動作結果を解析する第１解析処理部と、
    前記第２のセンサノードが検出した状態情報と、前記第３のセンサノードが検出した前記第２のセンサノードの位置情報に基づいて前記物品の状態を解析する第２解析処理部と、
    前記第１解析処理部が解析した前記装着者の動作結果と、前記第２解析処理部が解析した前記物品の状態に基づいて、前記装着者が物品に対して行った作業内容を特定する作業内容解析部と、
    予め設定した作業計画と、前記特定した作業内容と、前記物品の状態とを比較して、前記装着者の作業内容の評価結果を生成する作業評価部と
    を具備して成ることを特徴とする管理計算機。