身体装着型加速度センサを用いたモチーフ発見に基づく反復作業切り出し

カテゴリ: 部門大会

論文No: MC3-3

グループ名: 【C】平成30年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム

発行日: 2018/09/05

タイトル(英語): Motif-based Repetitive Activity Segmentation on Body-worn Accelerometer data

著者名: 井上 真生(東海大学),矢合 忠生(東海大学),津田 純慈(東海大学),菅沼 優人(日本システムウエア),佐原 幹大(日立ハイシステム21),今村 誠(東海大学)

著者名(英語): Mao Inoue|Tadao Yago|Junji Tsuda|Yuto Suganuma|Mikihiro Sahara|Makoto Imamura

キーワード: 時系列データマイニング|加速度センサ|モチーフ|生産性向上|作業工程時間|Time series data mining|Acceleration sensor|motif|Productivity improvement|Work process time

要約(日本語): 工場の生産性を向上させるには，製品の製造に要する時間を正確に把握する必要がある。そこで，複数の基本作業からなる1サイクルの作業(作業工程)を繰り返す組み立てラインを対象として，作業者の身体に装着した加速度センサから取得した時系列を用いて，反復する作業から作業工程に対応する部分を切り出すことにより，作業工程時間を自動計測する方式を検討する。作業工程の切り出しには，時系列の中で繰り返し出現する特徴的な部分列(モチーフ)を発見する手法を用いる。本稿では，多様な作業工程を想定して複数の時系列を取得し，それぞれの切り出し精度を比較考察すると共に，今後の課題について考察する。

PDFファイルサイズ: 599 Kバイト