屋内測位・行動計測と 働き方改革
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IT、RT、IoT、AI、VR/AR/MRといった言葉をよく耳にします。実世界を把握し適切にモノ・コトを提供しないと取り残されてしまうという危機感の表れかもしれません。製造業やサービス業の実現場においても、単に労働生産量や売上高を向上させるだけの時代は終わり、経営者、従業員、顧客（市民）それぞれの立場での価値を同時向上させることが事業継続性の観点から不可欠になっています。これを経験と勘で達成するのは至難の業と言わざるを得ませんが、従来困難とされてきた実現場の定量的な把握が、冒頭述べた各技術の導入により実現可能になりつつあり、それに基づく分析・設計・改善にも進展が見られるようになりました。本講演では、実世界情報のうち、もっとも重要で注目されているものの一つである屋内環境での位置や行動に関する情報を取得するための技術（例：xDR (PDR & VDR)）の基礎知識について概説すると共に、その産業応用、特に働き方改革にもつながる効率化とゆとりある働き方の両立に関する取り組み事例について紹介します。
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- 3. 3 Lab-Forming Fields (LLF): Japanese Restaurant現場のラボ化/ラボの現場化と測って図る Tomohiro Fukuhara, Ryuhei Tenmoku, Takashi Okuma, Ryoko Ueoka, Masanori Take-hara, and Takeshi Kurata, Improving Service Processes based on Visualization of Hu-man-behavior and POS data: a Case Study in a Japanese Restaurant, Proc. ICServ 2013, pp.1-8, 2013.
- 4. 4 Field‐Forming Labs (FFL): SFS (Service Field Simulator) Pre-evaluation of a new hospital VR/Neuro marketing Eye tracking Brain wave (Event-related Potentials) SFS 現場のラボ化/ラボの現場化と測って図る Takashi Okuma, Takeshi Kurata, Service Field Simulator: virtual environment display system for analyzing human behavior in service fields, Serviceology for Designing the Future (ICServ 2014), pp.145-157, 2016.
- 5. 現場のラボ化/ラボの現場化とピアデータ 5 ビッグデータをより深く → 新技術開発・導⼊が必要 ビッグデータをより広く → それを⽀えるディープデータ収集の効率化が必要
- 6. Big Data: Platform (ers) Deep Data: Stake (holders) ビッグデータ＋ディープデータ＝ピア（桟橋）データ 6 Takeshi Kurata, Masakatsu Kourogi, Tomoya Ishikawa, Jungwoo Hyun, Anjin Park, Service cooperation and co-creative intelligence cycles based on mixed-reality technology, INDIN 2010, pp.967-972, 2010. Takeshi Kurata, Ryosuke Ichikari, Ching-Tzun Chang, Masakatsu Kourogi, Masaki Onishi, Takashi Okuma, Lab-Forming Fields and Field-Forming Labs, Proc. ICServ 2017, pp.144-149, 2017. Takeshi Kurata, Ryosuke Ichikari, Ryo Shimomura, Katsuhiko Kaji, Takashi Okuma, Masakatsu Kourogi, Making Pier Data Broader and Deeper: PDR Challenge and Virtual Mapping Party, Proc. MobiCASE 2018, pp.3-17, 2018.
- 7. Quality of Working（QoW） • 産業競争⼒懇談会（COCN）の事業提⾔の１つ • 事業・社会の継続性向上や多様な⼈材の活⽤などの ためにはQoWが重要 7
- 8. 屋内測位技術 8
- 9. 屋内測位技術マップ 9
- 10. 近接測位（iBeaconの例） 10 https://www.credencys.com/blog/a-step-inside-the- technology-of-ibeacon/ http://tech.nikkeibp.co.jp/dm/article/COLUMN/20131218/323372/ 受信した電波の強度で近接の度合いを判定 (RSSI: Received Signal Strength Indicator)
- 12. TDoA, ToF (ToA) 12 http://www.fpoir.org/OPEN/lan.pdf http://osama-talaat.blogspot.jp/2017/03/toa-tof-rtt-tdoa.html ToF: Time of Flight (ToA: Time of Arrival) TDoA: Time Difference of Arrival RTT: Round Trip Time (two-way ToA)
- 14. AoA (Angle of Arrival) 14 出典︓Quuppaウェブサイト 信号（電波）の到来⾓度を⽤いた測位 • １組の送受信機のみで2D測位可能 • ToF等で距離が得らる場合は１組の送 受信機のみで3D測位可能
- 16. UWB 16 • UWB-IR(Ultra Wide Band Impulse Radio)⽅式 – １５〜３０ｃｍ程度の精度での測位が可能 – マルチパスにも強い – 直進性が強すぎるため、死⾓ができやすい – ⾼コスト UbiSense社、GiT社の資料より
- 18. (可視)光通信 18 受信機 可視光通信 可視光通信⽤照明機器 台⾞ スタッフ ＩＤ発信機付 カシオ Picalico パナソニック Lumicode パナソニック LinkRay
- 19. ICタグ（超近接測位） 19 開発中のIoH (Internet of Humans)デバイス ⼩型軽量化、10軸センサー搭載 ゴビ社より ICタグの周波数特性 https://sgforum.impress.co.jp/article/650
- 20. LRF/LiDAR 20 LIDAR (Light Detection and Ranging)装置を⼿に持ち庫内を歩⾏しながら３D計測 • SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) • LIDAR座標系のスタビライズ ロール⾓ ヨー⾓ ピッチ⾓ 産総研佐々⽊⽒ら ATR-Promotions ATRacker LRF (Laser Rangefinder)を⽤いた動線計測
- 21. 監視カメラ（RGB, RGB-D） 21 • カラー画像（RGB）と距離画像（Depth）が取得できるカメラで⼈の流れを計測 • カメラを環境に設置することで⼿軽に計測可能 RGB-Dカメラと処理PC 関⾨海峡花⽕⼤会後の 混雑の計測 ⼤規模施設での避難訓練 の計測 ユビキタスステレオ ビジョン(RGBx2) 産総研⼤⻄⽒、依⽥⽒ 治療室内のスタッフの動線分析
- 22. ミリ波レーダー 22 http://www.tij.co.jp/jp/lit/wp/jajy062/jajy062.pdf • 距離、⾓度、速度を計測 • ARIB STD-T48 (60GHz帯, 76GHz帯), STD- T111 (79GHz帯)で標準化 • 測定距離が⻑い(100-200m) • 照明条件にロバスト。煙, 霧, ⾬にも強い • テスラの事故でミリ波のメリットが再認識 • CMOS化による低価格化 • パルス圧縮⽅式による⼈検知性能向上
- 23. (超短波) (短波) (中波) (長波) 電磁波 23 http://www.ushio.co.jp/jp/technology/glossary/material/attached_material_01.html ミリ波レーダーRGB-D Wi-Fi, BLE UWB 光学マーカ―, LRF/LiDAR サブギガ帯 （プラチナバンド、回り込む〜） ICタグ 可視光通信, ARマーカー, RGB
- 26. 携帯(移動体搭載)カメラ（RGB, RGB-D） 26 (3D)位置合わせ（Registration） • 平⾯パターンを利⽤することが多い • 基準画像と⼊⼒画像間の対応付け • 特徴点記述︓SIFT, SURF, Random Ferns, etc. • 既知の画像特徴の３Ｄ座標と⼊⼒画像上の ２Ｄ座標との変換⾏列を求めて3D位置姿勢 を推定 AR Toolkit Random Dot Marker任意の画像 (慶応⼤ 斎藤教授提供)
- 27. 携帯(移動体搭載)カメラ（RGB, RGB-D） 27 (3D)位置合わせ（Registration） • 平⾯パターン（平⾯モデル）ではなく、３ Ｄモデルを⽤いた位置合わせも可能 • 既知の画像特徴の３Ｄ座標と⼊⼒画像上の ２Ｄ座標との変換⾏列を求めて3D位置姿勢 を推定（平⾯パターンと同様） Koji Makita, Thomas Vincent, Soichi Ebisuno, Masakatsu Kourogi, Tomoya Ishikawa, Takashi Okuma, Minoru Yoshida, Laurence Nigay and Takeshi Kurata, Mixed Reality Navigation on a Tablet Computer for Supporting Machine Maintenance in Wide-area Indoor Environment”, Serviceology for Designing the Future (Proc. ICServ 2014), pp.109-124, 2016.
- 28. 携帯(移動体搭載)カメラ（RGB, RGB-D） 28 (2D)シーン認識の例 • サイトサーベイにより位置⽅位の既知な全⽅位 画像DBを構築 • ⼊⼒画像とのマッチングにより位置⽅位を取得 G Environmental map A B C D E A B C F Input frames Position at which a panorama is taken Position Direction 235 [deg] 5 [deg] From the user’s camera Located Orientated ウェアラブルAR（2000） 2D画像位置合わせ＋PDR (後述の統合測位の事例、世界初) AR (拡張現実)によるオフィス業務⽀援の例 Masakatsu Kourogi and Takeshi Kurata, Personal Positioning Based on Walking Locomo-tion Analysis with Self-Contained Sensors and a Wearable Camera, Proc. ISMAR 2003, pp. 103-112, 2003.
- 29. 携帯(移動体搭載)カメラ（RGB, RGB-D） 29 The Dyson Robotics Lab at Imperial College (Prof. Andrew Davison)でのVSLAMの実⽤化事例 VSLAM (Visual Simultaneous Localization and Mapping) • 下記を同時に（交互に）⾏う • 検出した２D特徴(点)群の3D Mapping • カメラの位置姿勢推定（Localization)
- 33. PDR + VDR = xDR (Dead Reckoning for x) 33 歩⾏者⽤モデル ⾞両⽤モデル Dead Reckoning: 自律航法, 推測航法 PDR: Pedestrian Dead Reckoning VDR: Vehicle Dead Reckoning 速度 向き モデルベースの速度推定 センサの向きの推定 進⾏⽅向の推定
- 34. 産総研でのxDR研究の歴史 34
- 35. PDR (Pedestrian Dead Reckoning) 35 • INS (Inertial Navigation System)とSHS (Steps and Heading System)とが存在 • 測位インフラがなくても相対測位を続けることが可能。 • 屋内測位パラドックス／ジレンマの緩和︕ • 点の集合ではなく、線（形、曲率）としての意味を持つ軌跡を取得可能。運動の種 類や⼤きさも計測可能。 • 加速度、ジャイロ、磁気の9軸、もしくは気圧を含めて10軸センサを利⽤。 • UWBなどの⾼精度測位との相性がよい（統合測位） • マップ・ルート情報による⾼精度化も可能 • H/W化で省電⼒化も加速 ⾃蔵センサモジュール ・加速度センサ ・ジャイロセンサ ・磁気センサ ・気圧センサ SHSの例 INSの例 Masakatsu Kourogi and Takeshi Kurata: “Personal Positioning based on Walking Locomotion Analysis with Self-Contained Sensors and a Wearable Camera“, In Proc. The Second International Symposium on Mixed and Augmented Reality (ISMAR03) in Tokyo, Japan, pp.103-112 (2003) Masakatsu Kourogi, Takeshi Kurata and Tomoya Ishikawa: “ A Method of Pedestrian Dead Reckoning Using Action Recognition”, IEEE/ION PLANS 2010, pp.85-89 (2010)
- 36. 気圧︓滞在フロア判定 36 気圧計測値とBLEタグによるフロア（⾼さ）推定 気圧データ＋BLEタグデータによるフロア推定と BLEタグデータのみでのフロア推定とのマッチ率: 96.5% Ryosuke Ichikari, Luis Carlos Manrique Ruiz, Masakatsu Kourogi, Takeshi Kurata, Tomoaki Kitagawa, Sota Yoshii, Indoor floor-level detection by collectively decomposing factors of atmospheric pressure, Proc. IPIN 2015, 2015.
- 37. PDRからxDR, uDRへ 37 • 道路交通法上は歩⾏者に⾞いす利⽤者が含まれる が、PDR (Pedestrian Dead Reckoning)は⼆⾜ 歩⾏の動作の特徴に基づく相対測位⼿法であるた め、⾞いす利⽤者には適⽤できない • ⾞両向け相対測位⼿法として、VDR (Vibration- based Vehicle Dead Reckoning)を提案 • xDR (Dead Reckoning for x) • uDR (Universal Dead Reckoning) を実現する取り組みにより、⾏動に関するビッグデー タの収集とその活⽤より⼀層推進 サイトセンシング社提供 杉原SEI社提供
- 38. xDR: VDR (Vehicle Dead Reckoning) 38 ⾃律航法技術 • ⾞輪型移動体に特化することで、安 価なセンサによって実現可能 • ⾞輪回転時に発⽣する振動を解析し、 安定した速度推定を実現 • 加速度・⾓速度・磁気センサ（各3 軸） • スマートフォン内蔵のもので⼗分 • 移動体に固定設置するだけで利⽤可 サイトセンシング社提供 杉原SEI社提供 興梠 正克, 一刈 良介, 蔵田 武志, 車輪型移動体向け自律航法（VDR）に基づく測 位手法とその評価 ― あらゆる移動体の屋内測位を目指して, HCGシンポジウム 2018.
- 39. 統合測位: 監視カメラ(RBG-D)+PDR+MAP 39 • 移動ベクトルの類似性に基づく軌跡マッチング • 監視カメラ → PDR • 位置補正情報 • PDRの各パラメータ補正情報 • PDR → 監視カメラ • 個⼈ID Tomoya Ishikawa, Masakatsu Kourogi, Takashi Okuma, Takeshi Kurata: “Economic and Synergistic Pedestrian Loacalization System in Indoor Environments", SoCPaR2009 proceedings, pp.522-527 (2009) Tomoya Ishikawa, Masakatsu Kourogi and Takeshi Kurata: “Economic and Synergistic Pedestrian Tracking System with Service Cooperation for Indoor Environments“. International Journal of Organizational and Collective Intelligence, Vol.2, No.1 pp.1-20 (2011)
- 40. 統合測位: BLEフィンガープリンティング+PDR+MAP 40 • HULOP (CMU, ⽇本IBM, and 清⽔建設) プロジェクトのOSSの１つのNavCogアプ リの適⽤事例（岡本商店街での視覚障害者 ナビ） NavCog: http://www.cs.cmu.edu/~NavCog/navcog.html
- 41. PDRベンチマークの必要性 41 • PDRの研究開発や実⽤化を進めている企業や⼤学 が国内外で急増 – IPIN 2015では，国内学会では考えられない頻度で PDRというキーワードが⾶び交っていた． • PDRは相対測位。GPSやWi-Fi測位のような絶対 測位とは異なる評価⽅法が必要 • 仕様書や論⽂に、どのように性能を表記すればよ いかを統⼀していく必要性 Benchmark Indicators ＋ Benchmarking Framework Trial Set (Dataset)＋
- 42. PDRベンチマーク 標準化委員会 42 • 加⼊組織 (42組織)(2018.7.4現在) – 旭化成、アジア航測（南）、インテック、NECネッツエスアイ、MTI、 KDDI研究所、国際航業、澁⾕⼯業、クウジット、GOV、サイトセン シング、シャープ、杉原SEI、住友電気⼯業、ゼンリンデータコム、 電通国際情報サービス、トーヨーカネツソリューションズ、⽇本IBM、 ⽇⽴、ビッグローブ、フレームワークス（渡辺）、マルティスープ、 ミルディア、村⽥製作所、メガチップス、リクルート（⽜⽥）、リ コー、レイ・フロンティア、 – 愛知⼯業⼤学（梶）、学習院⼤(中澤)、神奈川⼯⼤（⽥中）、慶⼤ （春⼭、神武、中島）、九⼤（島⽥、内⼭）、筑波⼤（善甫）、名⼤ （河⼝）、奈良先端科学技術⼤（新井）、北陸先端科学技術⼤（岡 ⽥）、新潟⼤（牧野）、⽴命館⼤（⻄尾、村尾）、産総研、HASC、 Lisra (敬称略、順不同) • 歴代委員⻑︓ – 2014/5-2018/4 蔵⽥武志（産業技術総合研究所） – 2018/5- 河⼝信夫（名古屋⼤学）
- 43. 国際屋内測位コンペ xDR (PDR&VDR) Challengeを 活⽤したオープンイノベーションの促進 43 Ryosuke Ichikari, Ryo Shimomura, Masakatsu Kourogi, Takashi Okuma, Takeshi Kurata, Review of PDR Challenge in Warehouse Picking and Advancing to xDR Challenge, Proc. IPIN 2018, 2018.
- 44. ⾏動計測技術 44
- 45. ウェアラブル型測位（⾏動計測）技術⽐較 ⾚︓PDR スマホ (胸ポケット) 緑︓モーキャプ Noitom Perception Neuron (全⾝) ⻘︓SLAM MS HoloLens (頭部) ⻩︓SLAM Google Tango (腹ポケット）
- 46. ⾏動計測︓PDRplus • PDRplus – 歩⾏動作以外の動作も認識 （機械学習） – 測位精度と動作認識精度を 共に向上 46 PDRからPDRplusへ ２動作での予備評価： 動作認識率89% → 96%に向上 測位誤差4.3% → 2%に減少 Koji Makita, Masakatsu Kourogi, Tomoya Ishikawa, Takashi Okuma, and Takeshi Krata, PDRplus: human behaviour sensing method for service field analysis, Proc. ICServ 2013, pp.19-22, 2013.
- 47. 作業内容推定 SOE: Service Operation Estimation 現場ニーズの技術制約をすり合わせ、8種類のオペレーションを定義 SO 補足 [1] 注文伺い 客席で料理・ドリンク等の注文を聞いてハンディ端末に入力 [2] 配膳 できあがった料理・ドリンクを客席でサーブ [3] 移動/物を運ぶ 主に通路で [4] 会計 レジまたは客室で [5] 挨拶/案内 入口やエレベータから客席までお客さんを案内、客席に挨拶 [6] 片付け/セッティング 客席の片付け、宴会やコースの場合は準備も [7] お客さんと会話 主に客席、通路で [8] スタッフと会話 主にパントリー、調理場で 注⽂伺い 配膳 ハンディ端末 ⽚付け セッティング 47
- 48. サービスオペレーション推定（SOE） PDRセンサモジュール 骨伝導マイク ICレコーダ ・会計データ ・ＰＯＳデータ ・業務スケジュール ・ナースコールの ログデータ SOの推定材料 になり得るデータなら 何でも利用可能 従業員の行動データ 業務データ 位置、方位、動作種別、発話区間等 SOE • 従業員の⾏動データと業務データから各従業員の現 場・役割固有の作業内容を推定 • 機械学習の⼿法（Random Forest等）を適⽤ 48 Ryuhei Tenmoku, Ryoko Ueoka, Koji Makita, Takeshi Shimmura, Masanori Takehara, Satoshi Tamura, Satoru Hayamizu and Takeshi Kurata, Service- Operation Estimation in a Japanese Restaurant Using Multi-Sensor and POS Data, Proceeding of APMS 2011 conference, Parallel 3-4: 1, 2011.
- 50. 慣性モーションキャプチャ（動作認識） 50 Action recognition for office work analysis 尤度 IoH (Internet of Humans) devices Number of sensor modules AccuracyofActionRecognition Deep DataBig Data
- 52. 業務再編分析︓ ⾏動計測と業務記録に基づく従業員業務分析 52 10軸PDR, BLE, MAPを⽤いて、 ⾼層ビル2棟でのビルメンテ従事者 の⾏動（位置）を計測 Bldg. A Bldg. B Ryosuke Ichikari, Haruka Nishida, Ching-Tzun Chang, Takashi Okuma, Takeshi Kurata, Katsuko Nakahira, Muneo Kitajima, Akio Hakurai, and Takuya Misugi, A case study of building maintenance service based on stakeholders’ perspectives in the service triangle, Proc Joint Conf. of ICSSI2018 & ICServ2018, pp.87-94, 2018.
- 53. 業務再編内容 53 担当ビルは固定・独⽴管理 担当ビル間を移動・群管理 事務所内 ・定期メンテ ・突発作業 ・ 監 視 業 務 効 率 化 ・ 必 要 ⼈ 員 削 減 事務所内 ・定期メンテ ・突発作業 事務所内 ・定期メンテ ・突発作業 ⼤規模業務再編に伴う業務内容の変化 再編内容: ビルごとの独⽴管理 → 複数ビル（２棟）の群管理 変化点:２棟のビルを担当、⼈員削減（18%減）、集中遠隔監視で事務所内業 務減、メンテ作業増、ビル間移動の負荷増加の懸念
- 54. 効率化・サービスの質・QoW 54 企業 ⽣産性の向上 サービス品質の維持 顧客 従業員 サービス品質の維持 サービス契約の適正価格 負荷増加の客観化 労働環境の質(QoW)の 定量化(時間的ゆとり) ⼤規模業務再編に伴う業務内容の変化 再編内容: ビルごとの独⽴管理 → 複数ビル（２棟）の群管理 変化点:２棟のビルを担当、⼈員削減（18%減）、集中遠隔監視で事務所内業 務減、メンテ作業増、ビル間移動の負荷増加の懸念
- 55. ゆとり(Allowance)とQoW 55 定量化された時間的ゆとりは、QoW議論の材料になりうる 勤務時間 Relaxation allowances Contingency allowances
- 56. 業務再編効果分析の⽅法 • 従業員⾏動計測，事務業記録アプリの導⼊と現場取得データを ⽤いた作業内容の客観的把握・分析 56 事務作業⼊⼒ 測位データ業務記録 アプリで 選択肢から 選択して⼊⼒ CAFM(Computer Aided Facility Management) データから変換 スマホで，ジャイロ，加速度， 磁気，気圧データとBLEビーコン からの信号を記録して測位 事務所内の 作業把握 事務所外の作業， 作業計画を把握 移動，滞在エリア・ 時間・距離の推定 調査1回⽬: 2017/6/24〜2017/7/2 → Before 調査2回⽬: 2017/9/30〜2017/10/9 → After 時間 作業内訳修正⇒記録矛盾の解消
- 57. 企業⽬線（⽣産性）の評価 • 事務作業の効率化効果 ⇒ 業務再編により事務作業の総量は減ったのか︖ 57 別館エリアを対象として 事務作業時間と項⽬数を⽐較 • 作業時間，項⽬数共減少 • 業務再編で効率化達成 130.6 112.5 0 20 40 60 80 100 120 140 Before After 事務作業時間の合計【時間】 207 165 0 50 100 150 200 250 Before After 事務作業の合計件数【件】
- 58. 企業⽬線（⽣産性）の評価 • メインテナンス作業の品質維持 ⇒ 業務再編後も以前と変わらずメインテナンス作業に時 間をかけられているか︖ 58 別館エリアのメインテナンス 作業の1⽇当たりの総時間と 1件当たりの平均時間を⽐較 • 1件あたりの時間は少し減ってい るが同程度の作業時間は確保 • メインテナンス作業の総時間増加 10.5 12.8 0 5 10 15 Before After (参考) 1⽇当たりのメインテナンス 時間総量【時間】 17.1 15.9 0 5 10 15 20 Before After 1件当たりの作業時間【分】
- 60. ゆとり時間に関する指標と結果 • 突発作業時間割合︓ 15.2%から31.1%に上昇 • ゆとりは減った • 変更直後は忙しくなったと意⾒もあっ たが, 慣れと共に落ち着いた 60 15.2 31.1 0 50 100 Before After 突発作業時間割合 【%】 指標 定義 算出方法 事務作業時間【低】 突発メンテナンス作業等の突発業 務のために中断可能な優先度の低 い事務作業の時間長 低優先度の事務作業に従事 した時間長 突発作業時間 突発作業に従事した時間長 現場での突発メンテナンス作 業時間長＋ そのための移動時間長 ゆとり時間【潜在】 突発作業に対応するために予め確 保されていた緩衝（バッファ）時間長 事務作業時間【低】+ 突発作業時間 ゆとり時間【実績】 実際に残った緩衝時間長 事務作業時間【低】 突発作業割合 忙しさに関する指標。ゆとり時間長 に占める突発作業時間長の割合 突発作業時間/ ゆとり時間【潜在】
- 61. 顧客⽬線の評価 • 顧客⽬線でのサービス品質は︖ ⇒ ⽬⽴ったクレームはない ⇒ 顧客⽬線評価⽅法の充実の必要性 • メインテナンスサービスの適正価格算出(企業⽬線も) – 実測された作業時間，負荷の増加量から適切な⼈員配置数等により 正確な⾒積もりにつながるはず 61
- 62. 62 まとめ 事務所内作業統合✔ 14%↓ ⼈時⽣産性向上 ✔ 22%↑ 品質維持 ✔ 業務実態透明化 ✔ 適正価格/給与算出 今後 品質維持 ✔ 適正価格⾒積 今後 CS評価 今後 移動距離 X 50%↑ 時間的ゆとり X 16%↓ 給与 → 業務実態透明化 ✔ ES評価 今後
- 63. 物流倉庫での計測とシミュレーション • 可視光通信とWMSによ り倉庫内スタッフの動線 を把握 • 「倉庫業務の⾒える化と 効率化」に関して検討 • シミュレーションによる 改善案の事前評価も可能 トラスコ中山プラネット神戸物流センター、パナソニック、 フレームワークス、産総研のコラボレーション事例 201４年4⽉〜6⽉ 16名 (スキルレベル A: 6名, B: 4名, C: 6名) 既設の照明器具台数の約半数（２２８台）を 可視光通信⽤ＬＥＤ照明に取り替え 63ラボの現場化＋現場のラボ化
- 64. 計測対象の物流倉庫 ●物流倉庫の特徴 - ⼤通りと狭い通路で構成 - 商品が多品種少量 点数 76,000 商品の半数の出荷頻度が2回以下 - ４つのエリアに分割 - ⾼頻度商品がAゾーンに集中
- 65. WMSデータの分析と可視化 • WMS: Warehouse Management System • ピッキングが同じゾーンに集中し混雑の原因に • 時間をつぶした可視化だと本当に混雑しているかは不明
- 71. シミュレーションの再現性の検証 71 歩⾏速度 （m/s） 歩⾏速度 with cart (m/s) ピッキング 作業時間 (s) 積み荷 作業時間 (s) 経路 補正値 Skill- A 1.58 1.31 21.21 22.14 1.186 Skill- B 1.27 1.28 15.70 22.02 1.496 Skill- C 1.43 1.23 14.47 22.09 1.427 実測値から算出したシミュレーションのパラメータ （A：３名,B：２名、C：３名の８名分⼆ヶ⽉間のデータから算出） シミュレーション結果の再現性について検証
- 72. (m)(min) シミュレーションの再現性の検証 72 Wilcoxon signed-rank test : no significant differences 移動距離 P > .01 (p-value = 0.7184) Actual Simulation P > .01 (p-value = 0.8348) 作業時間 Actual Simulation ( N = 3599 , α = .01) 統計的に有意差は得られない程度の再現性は得られた 8.75分 8.702分 中央値 差が0.048分 241.8m240.1m 中央値 差が1.7m → シミュレーションの再現性は⾼い
- 73. ⽣産性だけではなく従業員視点 （QoW: Quality of Working）での評価も︕ 73ラボの現場化＋現場のラボ化 現状 改善案のうちの 最適解 Tatsuro Myokan, Mitsutaka Matsumoto, Takashi Okuma, Ryosuke Ichikari, Karimu Kato, Daichi Ota and Takeshi Kurata: “Pre-evaluation of Kaizen Plan Considering Efficiency and Employee Satisfaction by Simulation Using Data Assimilation -Toward Constructing Kaizen Support Framework-”, Proceedings of ICServ2016, pp.331-337 (2016)
- 74. いろいろ募集中︕ • 住友電⼯IoT研究開発センター – インターン（2か⽉から年単位まで） • 産総研 – インターン（2か⽉から年単位まで） – ＲＡ（⼤学院⽣︓研究で給与） – 産総研特別研究員（ポスドク） – 常勤研究員 – 共同研究 • 筑波⼤学⼤学院 – 修⼠/博⼠課程 – 社会⼈修⼠/博⼠課程 74
- 75. まとめ︓今⽇のトピック • 測って図る（サービス⼯学） • 現場のラボ化とラボの現場化 • 屋内測位技術の概要 – ⾏動計測技術も少し • 屋内測位技術の産業応⽤（特に働き⽅改⾰関連） – ビルメンテでの業務再編評価 – 物流倉庫での改善シミュレーション 75