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測って図る:データ駆動型サービス工学の実践

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第7回横幹連合コンファレンスで使ったスライドです(代り映えしませんが。。。)。

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測って図る:データ駆動型サービス工学の実践

  1. 1. 国立研究開発法人 測って図る︓ データ駆動型サービス ⼯学の実践 蔵⽥ 武志1,2 1国⽴研究開発法⼈ 産業技術総合研究所 ⼈間情報研究部⾨ サービス観測・モデル化研究グループ⻑ 2筑波⼤学 システム情報系 教授(連携⼤学院) サービス⼯学とMR研究室 (システム情報⼯学研究科知能機能システム専攻)
  2. 2. 国立研究開発法人 サービス⼯学︓測って図る 2 ⽇本再興戦略2016 600兆円に向けた 「官⺠戦略プロジェクト10」 ⑥サービス産業の活性化・⽣産性向上 研究開発減税、サービス開発分野も対象に…政府 (2016.11)
  3. 3. 国立研究開発法人 現場のラボ化とラボの現場化 • Borrowing from “Terraforming” • Lab-forming Field: Transforming a real field into a lab-like place. • Field-forming Lab: Transforming a laboratory into a field-like place. 3
  4. 4. 国立研究開発法人 Service Field Simulator (SFS) 4 平成教育学院☆放課後(BSフジ) 2010/5/1
  5. 5. 国立研究開発法人 再現性の検証︓同じ⾏動を取るか︖ 5 Real Virtual Real Virtual
  6. 6. 国立研究開発法人 複数⼈で協調して空間をレイアウトするシステム 「Dollhouse VR」︓飲⾷現場におけるケーススタディ 6提供︓慶応⼤ 杉浦先⽣ Note: 違う⽴場の⼈たちがフラットに参加可能。 ⼿戻りを少なくできる。
  7. 7. 国立研究開発法人 PDR on iPhone4 (G空間EXPO2010) 7
  8. 8. 国立研究開発法人 Overview: History of PDR in AIST 8 ISWC2001 IWAR1999 ISMAR2003 PLANS2014 PLANS2010 ICServ2013 Docomo map navi Image registration + Gyro Panorama-based annotation (Image-registration-based positioning) Image registration + PDR PDRplus (PDR + Action recognition) Handheld PDR (Walking-direction estimation) 2015- 2015- PDR module 2011- Academia Industry Before PDR ICAT2006 PDR + GPS + RFID
  9. 9. 国立研究開発法人 PDRベンチマーク標準化委員会 • 賛同組織(33組織, 2016.4.12現在) – 旭化成、アジア航測(南)、インテック、MTI、KDDI研 究所、国際航業、澁⾕⼯業、クウジット、サイトセンシン グ、シャープ、杉原SEI、電通国際情報サービス、⽇⽴、 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)、明⽯⾼専(新井)、神奈川⼯⼤(⽥ 中)、慶⼤(春⼭、神武、中島)、筑波⼤(蔵⽥)、東⼯ ⼤(岡⽥)、名⼤(河⼝)、新潟⼤(牧野)、⽴命館⼤ (⻄尾)、産総研(蔵⽥、興梠)、HASC、Lisra (敬称 略、順不同) 9
  10. 10. 国立研究開発法人 全⾝姿勢・負荷・動線の計測 ウェアラブルメニーセンサ(センサスーツ)計測︓ 技術伝承、作業⽀援、改善⽀援、災害救助、 少数のウェアラブルセンサでの⾏動計測のための機械学習⼿段 10
  11. 11. 国立研究開発法人 相対測位と絶対測位を⽤いた統合測位 11
  12. 12. 国立研究開発法人 PDRLE+BLE 12
  13. 13. 国立研究開発法人 サブメートル精度測位(UWB)+PDR • 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 • PDRとの連携により、連続性とコストを改善、 姿勢計測も 13 Geoplan社(UbiSense社)、GiT社の資料より
  14. 14. 国立研究開発法人 サブメートル級ハイブリッド測位: ⾳波+マップ+PDR 14
  15. 15. 国立研究開発法人 サブメートル精度測位(可視光)+PDR 15 • PDRをコアとするSDFによるインフラ(LEDの設置密度)のスパース化に加え、 LED照明置換需要に合わせた可視光測位連携によって物理インフラコスト(イニ シャル、電⼒)の低減を実現 • 物流倉庫での従業員計測への展開(トラスコ中⼭、Frameworx、パナソニック) 協⼒︓パナソニック株式会社
  16. 16. 国立研究開発法人 サブメートル級SDF︓RGBD+PDR 設置型カメラ(監視カメラ︓RGBD or ステレ オ)、PDRのそれぞれから得られる軌跡の類似 度指標に基づくサブメートル級屋内測位 16 ⼈流計測の例 設置型カメラとウェアラブルデバイスの連携
  17. 17. 国立研究開発法人 CSQCC: 結果・⾏動・環境刺激の総合分析 17 特定従業員の店内エリアごとの滞在時間割合 行動指標と会計指標を組み合わせた業務分析支援ツール 客室で部屋で 片づけしつつ、 追加注文を受ける従業員 テーブルごとの 客数を示すアイコン その追加注文の POS履歴 (CSQCC: Computer Supported Quality Control Circle)
  18. 18. 国立研究開発法人 がんこ銀座4丁⽬店におけるQC活動⽀援 • 調査の⽬的 – CSQCCによる同店のQC活動⽀援の効果を検証する。 • 場所 – ⽇本⾷レストラン・がんこ銀座4丁⽬店 地下1階フロア • 期間︓QCテーマ – 2011年1⽉〜2⽉︓接客時間を増やす (YouTube産総研チャンネルに説明ビデオあ り) – 2012年1⽉〜2⽉︓持ち場を守る(ゾーン制導⼊) • ⽅法 1. 期間中、接客係を対象として⾏動計測を実施 2. QCサークルに⾏動計測データとPOSデータの分 析結果を提供。課題発⾒と改善策⽴案を⽀援 3. 改善策導⼊後の効果を分析 18 客席エリア(カウンター席) コース料理
  19. 19. 国立研究開発法人 1回⽬のCSQCC (Computer-Supported QC Circle) 19 移動距離 [m] 1,000 1,500 2,000 2,500 111213141516171819202122 追加注文数 (混雑度で正規化) 0.0 0.4 0.8 1.2 111213141516171819202122 接客エリア 滞在時間割合 30% 35% 40% 45% 50% 55% 111213141516171819202122 時 Before After 工程組み換えに より夜の時間帯 の準備に注力し たため減少 夜の時間帯の接客時 間が準備で減らした 時間より大幅に増加 昼は元々 忙しく変化 なし 準備のために接客時間を 減らしたが、追加注文数は維持 夜の時間帯の 追加注文数増加 変化なし 現状把握 (マネージャ側の想定より)接客時間が短い 対策 (1)工程組換,(2)役割分担徹底,(3)心がけ 改善効果 夜の時間帯の接客エリア滞在時間 → 増加 波及効果 夜の時間帯の追加注文 → 増加 副作用 (1)従業員負荷(移動距離) → 変化なし (2)15時台:追加注文数 → 減少なし 2011年 1月~2月 2014年6月号
  20. 20. 国立研究開発法人 移動距離の評価あるある 20 • 移動距離の評価とPDRとは相性がよい。 • 例えば、電波だと位置のブレと本当の移動の 切り分けが難しく、単純に加算すると数倍く らい多く移動していることになってしまう。 • ⾼精度測位(UWB、LRF)を⽤いたとしても やはり移動距離は⻑めに出てしまう。
  21. 21. 国立研究開発法人 2回⽬のCSQCC 「B1の客席エリアを担当するエ リア担当者の 客席エリア滞在時間を増やし, 他のエリアへの移動を少なくし, 持ち場をきちんと守る という内容で,各エリア担当の 仕事を他のエリア担当が担当し ないこと,エリアごとの仕事分 担を整理して責任をもって⾃分 の仕事を実施することを徹底し た.」(METI報告書より) 21 2012年1月~2 月
  22. 22. 国立研究開発法人 顧客1⼈あたりの移動距離 22 *** * p < .05, ** p < .01, *** p < .001 ** 改善前 n=64, M=103.7, SD=60.2, Mdn=88.8 改善後 n=90, M=61.1, SD=32.1, Mdn=56.7 **** 時刻 顧客1人当たりの移動距離(m) 接客時間は維持しながら、移動距離を減らすことができた。
  23. 23. 国立研究開発法人 持ち場守備率・ 専念率から⾒た 従業員の熟練度合 (仮説) 23
  24. 24. 国立研究開発法人 改善前 24 持ち場専念率 2012年1月~2月 2014年 11月号 IV. ベテラン型 (余裕型) II. ⼿⼀杯型 III. きっちり型 I. ⽬的意識⽋如型
  25. 25. 国立研究開発法人 改善後 25 自分の持ち場を 守るようになった • 客席エリア滞在時間:維持(2011年のQC(接客時間を増やそう)が定着) • 移動距離:減少! • チームパフォーマンス向上(未熟練者のスキル向上、熟練者の負荷低減) 持ち場専念率 2014年 11月号 2012年1月~2月 IV. ベテラン型 (余裕型) II. ⼿⼀杯型 III. きっちり型 I. ⽬的意識⽋如型 手一杯型を サポートする 必要がなく、 業務に余裕
  26. 26. 国立研究開発法人 PDRセンサモジュール 骨伝導マイク ICレコーダ 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 ・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 機械学習(AdaBoost, Random Forest)を利用して実現 位置、方位、動作種別、発話区間等 サービスオペレーション推定(SOE) 26
  27. 27. 国立研究開発法人 レストラン接客係のSOE結果SO [1] 注文伺い [2] 配膳 [3] 移動/ 物を運ぶ [4] 会計 [5] 挨拶/案内 [6] 片付け/ セッティング [7] お客さん と会話 [8] スタッフ と会話 推 定 値 再現率 [%][1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] 真 値 [1] 218 16 3 3 11 21 2 3 78.7 [2] 21 312 0 0 4 24 0 0 86.4 [3] 6 12 44 0 19 46 0 6 33.1 [4] 1 4 0 85 2 4 0 0 88.5 [5] 4 0 0 4 234 31 0 7 83.6 [6] 8 6 0 3 8 551 0 2 95.3 [7] 12 6 0 0 14 6 51 1 56.7 [8] 12 10 0 6 30 17 0 184 71.0 適合率[%] 77.3 85.2 93.6 84.2 72.7 78.7 96.2 90.6 81.0 27 注文伺い 配膳 ハンディ端末 片付け セッティング
  28. 28. 国立研究開発法人 機械学習の効率化への取り組み 28
  29. 29. 国立研究開発法人 物流倉庫での改善案検討 29 可視光通信とWMSにより倉庫内スタッフの動線を把握し、「倉庫業務の 見える化と効率化」に関して検討。シミュレーションも。 ピッキング位置の 分布 従業員の 動線 カートの 動線 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 改善案の例:棚割り、大通りの配置、ゾーン制導入等 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
  30. 30. 国立研究開発法人 屋内位置情報測位システムを設置し、スタッフ(台車)の作業動線の見える化 と、傾向分析の基礎データの自動収集 ピッキング作業の作業動線を把握 受信機 可視光通信 受信機を付けたスタッフ(台車)が、倉庫内をピッキ ングしている最中に、自動的に位置情報を取得する。 倉庫管理システム(WMS)のHTでのピッキング実績 情報と上記位置情報を組合せて動線分析を行う。 可視光通信用照明機器(LUMICODE対応※) ※LUMICODEはパナソニックの商品名です 台車 スタッフ ID発信機付 30
  31. 31. 国立研究開発法人 可視光通信測位とピッキングデータの フュージョンによる従業員の動線計測(5名分) 31 ピッキングデータのみ 可視光データのみ 可視光+ピッキングデータ ※2014年4月18日9時~22時(従業員3,4,5,8,9) • ピッキングの結果のみ • 動線のジャンプが目立つ • ピッキングデータだけでは 動線の分析は困難 • ピッキングの過程を計測 • ピッキングデータのみと比 べ、動線のジャンプが減少 • 誤差や欠落がある • ピッキングのみと比べ、通 路に沿った移動が増加 • 可視光の誤差や欠落の影 響を削減できている
  32. 32. 国立研究開発法人 改善活動の改善 32 行動 計測 分析 可視化 As-Is 現状把握 シミュレーション To-Be 改善案提示 改善案事前評価 カイゼンC カイゼンB カイゼンA カイゼン
  33. 33. 国立研究開発法人 カイゼン活動の改善 33
  34. 34. 国立研究開発法人 従業員作業モデル︓ 状態遷移図とパラメータ 34
  35. 35. 国立研究開発法人 ピッキング⽅法の事前⽐較 35 横軸︓従業員数 ピッキング個数/⼈時% 時間作業時間の標準偏差
  36. 36. 国立研究開発法人 ピッキング⽅法の事前⽐較 36 High:75%以上, Middle:75%未満25%以上 ,Low:25%未満 ⻘⾊が多ければ良く、⾚⾊が多ければ悪い ⾏動計測、⾏動モデル化、データ同化型シミュレーションによって、効率と 従業員満⾜度(ES)が両⽴する業務プロセスの設計が可能に
  37. 37. 国立研究開発法人 37
  38. 38. 国立研究開発法人 Open Data Contest in Logistics & PDR Challenge in Warehouse 38 • Open data contest in logistics by Frameworx – Submission: 2016/4/18-2016/7/18 – Award ceremony: 2016/9/12 • PDR Challenge in Warehouse – Now planning – Will be held as a Japanese domestic contest in 2016 – Will be held as an international contest in IPIN 2017
  39. 39. 国立研究開発法人 測って図る︓ 現場のラボ化とラボの現場化 39
  40. 40. 国立研究開発法人 いろいろ募集中︕(つくばだけど) • 産総研 – インターン(1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) – 共同研究 • 筑波⼤学⼤学院 – 修⼠課程・博⼠課程・社会⼈ 40

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