能力计测装置、能力计测方法以及存储介质
阅读：591发布：2022-01-10
专利汇可以提供能力计测装置、能力计测方法以及存储介质专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且能 力 计测装置、能力计测方法以及存储介质。提供一种用于客观且定量地计测人处理作业的能力，并适当地决定各作业者针对各作业的分配的技术。本 发明 的一个侧面的能力计测装置取得测定该作业者的与 感知 活动和身体活动中的至少一方相关的活动而得到的传感数据，通过对取得的传感数据进行分析，计算针对各要素作业的能力指数，比较各作业中包含的各要素作业的要求能力指数与针对各要素作业计算出的能力指数，根据比较的结果，将针对各要素作业计算出的能力指数相对于各要素作业的要求能力指数要满足规定的条件的第二作业分配给作业者。，下面是能力计测装置、能力计测方法以及存储介质专利的具体信息内容。
1.一种能力计测装置，该能力计测装置具有：
数据取得部，其取得传感数据，该传感数据是在作业者执行生产现场内的多个作业中的第一作业的期间，利用1个或者多个传感器测定该作业者的与感知活动和身体活动中的至少一方相关的活动而得到的，所述多个作业分别包含多个要素作业；
指数计算部，其通过对取得的所述传感数据进行分析，针对各要素作业根据所述传感数据计算所述作业者的能力指数，所述能力指数被计算为表示对于通过所述活动实现的所述各要素作业的能力的程度；
比较部，其比较为了恰当地执行所述各作业而被所述各作业的所述各要素作业要求的能力指数与针对所述各要素作业计算出的所述作业者的所述能力指数；
作业分配部，其根据所述比较的结果，将所述多个作业中的第二作业分配给所述作业者，在该第二作业中，针对所述各要素作业计算出的所述作业者的所述能力指数相对于被所述各要素作业要求的能力指数要满足规定的条件；以及
输出部，其输出所述分配的结果。
2.根据权利要求1所述的能力计测装置，其中，
所述数据取得部对所述作业者反复取得所述传感数据，
所述指数计算部在每次反复取得所述传感数据时，针对所述各要素作业根据所述传感数据计算所述作业者的所述能力指数，
所述能力计测装置还具有历史生成部，该历史生成部通过累积针对所述各要素作业计算出的所述作业者的所述能力指数，生成针对所述各要素作业的所述作业者的所述能力指数的历史，
所述指数计算部根据所生成的所述历史所示的过去的能力指数，针对所述各要素作业预测所述作业者的未来的能力指数，
所述比较部比较被所述各作业的所述各要素作业要求的能力指数与针对所述各要素作业预测出的所述作业者的所述未来的能力指数。
3.根据权利要求1或2所述的能力计测装置，其中，
所述数据取得部取得传感数据，该传感数据是在能够恰当地执行所述多个作业中的第三作业的熟练者执行所述第三作业的期间，利用所述1个或者多个传感器测定所述熟练者的所述活动而得到的，
所述指数计算部通过对从所述熟练者取得的所述传感数据进行分析，计算针对所述各要素作业的所述熟练者的能力指数，
所述能力计测装置还具有登记部，该登记部登记针对所述各要素作业计算出的所述熟练者的所述能力指数，作为被所述第三作业的所述各要素作业要求的能力指数。
4.根据权利要求1或2所述的能力计测装置，其中，
所述各要素作业被定义成包含与至少1次循环对应的人在认知学上的信息处理的进程，
所述数据取得部取得传感数据，该传感数据是利用多个传感器测定所述作业者的感知活动和身体活动而得到的。
5.根据权利要求1或2所述的能力计测装置，其中，
对所述传感数据进行分析包含评价执行所述各要素作业的正确性、速度、稳定性以及节律中的至少任意一方，
所述指数计算部根据所述评价的结果，针对所述各要素作业计算所述作业者的能力指数。
6.根据权利要求5所述的能力计测装置，其中，
对所述传感数据进行分析包含：
将所述传感数据转换成特征量的时间序列数据；
通过分析所述特征量的时间序列数据，确定所述各要素作业的执行时间、时间的重叠、执行次数和执行顺序；以及
基于所确定的所述各要素作业的执行时间、时间的重叠、执行次数和执行顺序，评价执行所述各要素作业的正确性、速度、稳定性以及节律，
所述指数计算部根据所述评价的结果，针对所述各要素作业计算所述作业者的能力指数。
7.根据权利要求1或2所述的能力计测装置，其中，
所述作业分配部判定被所述多个作业中的任意作业的所述各要素作业要求的能力指数与针对所述各要素作业计算出的所述作业者的所述能力指数的差分是否为规定值以下，在判定为被所述任意作业的所述各要素作业要求的能力指数与针对所述各要素作业计算出的所述作业者的所述能力指数的差分为规定值以下的情况下，将所述任意作业作为所述第二作业分配给所述作业者。
8.根据权利要求1或2所述的能力计测装置，其中，
所述作业分配部将所述多个作业中的如下作业作为所述第二作业分配给所述作业者，在该作业中，针对所述多个要素作业中的至少任意一个要素作业计算出的所述作业者的所述能力指数比被该至少任意一个要素作业要求的能力指数低，并且针对所述各要素作业计算出的所述作业者的所述能力指数与被所述各要素作业要求的能力指数的差分为最小。
9.根据权利要求1或2所述的能力计测装置，其中，
所述1个或者多个传感器由摄像机、麦克风、脑电图仪、脑磁仪、磁共振图像装置、心电图仪、血压计、肌肉电位传感器、皮肤电反应仪、负荷传感器、动作捕捉装置、脑活动计测装置、视线传感器、眼电位传感器或者它们的组合构成。
10.一种能力计测方法，在该能力计测方法中计算机执行如下步骤：
取得传感数据，该传感数据是在作业者执行生产现场内的多个作业中的第一作业的期间，利用1个或者多个传感器测定该作业者的与感知活动和身体活动中的至少一方相关的活动而得到的，所述多个作业分别包含多个要素作业；
通过对取得的所述传感数据进行分析，针对各要素作业根据所述传感数据计算所述作业者的能力指数，所述能力指数被计算为表示对于通过所述活动实现的所述各要素作业的能力的程度；
比较为了恰当地执行所述各作业而被所述各作业的所述各要素作业要求的能力指数与针对所述各要素作业计算出的所述作业者的所述能力指数；
根据所述比较的结果，将所述多个作业中的第二作业分配给所述作业者，在该第二作业中，针对所述各要素作业计算出的所述作业者的所述能力指数相对于被所述各要素作业要求的能力指数要满足规定的条件；以及
输出所述分配的结果。
11.一种存储有能力计测程序的存储介质，该能力计测程序用于使计算机执行如下步骤：
取得传感数据，该传感数据是在作业者执行生产现场内的多个作业中的第一作业的期间，利用1个或者多个传感器测定该作业者的与感知活动和身体活动中的至少一方相关的活动而得到的，所述多个作业分别包含多个要素作业；
通过对取得的所述传感数据进行分析，针对各要素作业根据所述传感数据计算所述作业者的能力指数，所述能力指数被计算为表示对于通过所述活动实现的所述各要素作业的能力的程度；
比较为了恰当地执行所述各作业而被所述各作业的所述各要素作业要求的能力指数与针对所述各要素作业计算出的所述作业者的所述能力指数；
根据所述比较的结果，将所述多个作业中的第二作业分配给所述作业者，在该第二作业中，针对所述各要素作业计算出的所述作业者的所述能力指数相对于被所述各要素作业要求的能力指数要满足规定的条件；以及
输出所述分配的结果。
能力计测装置、能力计测方法以及存储介质
技术领域
[0001] 本发明涉及能力计测装置、能力计测方法以及存储介质。
背景技术
[0002] 在专利文献1中提出用于向各作业工序配置各作业者的人员配置系统。具体地说，专利文献1中公开的人员配置系统基于生产计划台数计算生产节拍时间，基于生产节拍时间和各个要素作业的标准时间来向多个作业工序分配各要素作业，基于生产节拍时间和各作业者的各个要素作业的循环时间，决定向被分配各要素作业的各作业工序配置各作业者的方式。由此，该人员配置系统能够以生产计划不会出现阻碍的方式向各作业工序配置各作业者。
[0003] 专利文献1：日本特开2007-293690号公报
[0004] 本申请的发明人在专利文献1等现有的系统中发现了如下的问题。即，在现有的系统中，人对于各作业的能力(熟练度)是以该各作业的处理时间为指标来计测的。即，在现有的系统中，评价为处理时间越短则对于作业的能力越高，相反地，处理时间越长则对于作业的能力越低。根据该作业的处理时间，能够客观且定量地评价该人能否在规定的时间内完成该作业。
[0005] 然而，在该作业的处理时间中没有包含与人处理作业的过程相关的信息。即，在作业的处理时间中没有包含客观且定量地表示人针对各作业具有何种程度的处理能力(换言之，人针对各作业的熟练程度如何)的信息。由此，无法根据表示该作业的处理时间的信息客观地得知为了恰当地执行作业，人要注意什么以及可以进行怎样的动作。
[0006] 因此，本申请的发明人发现了在现有的系统中存在如下的问题：很难通过客观且能够反复进行的方法评价人针对各作业的能力。此外，在现有的系统中，如果不计测作为对象的作业者对全部作业的处理时间，则很难评价作为对象的作业者针对各作业的能力。即，关于能够在规定时间以内完成对象作业的作业者能否同样地在规定时间以内完成其他作业，如果没有计测该作业者对该其他作业的处理时间，则是不清楚的。由此，本申请的发明人发现了在现有的系统中存在如下的问题：为了成体系地提高或维持生产线的生产率/效率，很难适当地决定各作业者针对各作业的分配。
发明内容
[0007] 本发明的一个方式正是鉴于上述的情况而提出的，其目的在于提供用于客观且定量地计测人处理作业的能力从而适当地决定各作业者针对各作业的分配的技术。
[0008] 为了解决上述的课题，本发明采用以下的结构。
[0009] 即，本发明一个方式涉及的能力计测装置具有：数据取得部，其取得传感数据，该传感数据是在作业者执行生产现场内的多个作业中的第一作业的期间，利用1个或者多个传感器测定该作业者的与感知活动和身体活动中的至少一方相关的活动而得到的，所述多个作业分别包含多个要素作业；指数计算部，其通过对取得的所述传感数据进行分析，针对所述各要素作业根据所述传感数据计算所述作业者的能力指数，所述能力指数被计算为表示对于通过所述活动实现的所述各要素作业的能力的程度；比较部，其比较为了恰当地执行所述各作业而被所述各作业的所述各要素作业要求的能力指数与针对所述各要素作业计算出的所述作业者的所述能力指数；作业分配部，其根据所述比较的结果，将所述多个作业中的第二作业分配给所述作业者，在该第二作业中，针对所述各要素作业计算出的所述作业者的所述能力指数相对于被所述各要素作业要求的能力指数要满足规定的条件；以及输出部，其输出所述分配的结果。
[0010] 在上述结构涉及的能力计测装置中，利用1个或者多个传感器测定作业者在执行第一作业的期间内的感知活动和身体活动中的至少一方。感知活动是指认知对象的位置、形状、尺寸、质感等属性，或者基于认知到的结果进行任意判断的活动。感知活动主要利用视觉、听觉、触觉等的感觉器官来实施。另外，身体活动是指移动身体而变更与对象的位置关系，或者物理地影响对象的活动。身体活动主要利用由与身体运动相关的骨骼、肌肉、关节、神经等的组织和器官构成的运动器官来实施。即，感知活动和身体活动分别作为生理学参数而由感觉器官和运动器官各自的举动表示。因此，能够经由感觉器官和运动器官的举动，利用传感器分别测定感知活动和身体活动。
[0011] 在通过上述测定而得到的传感数据中，表现出感知活动和身体活动中的至少一方的能力。感知活动和身体活动的能力与能否恰当地执行作业的结果相关联。即，可以说感知活动和身体活动的能力越高则执行作业的能力越高，感知活动和身体活动的能力越低则执行作业的能力越低。因此，上述结构涉及的能力计测装置通过对得到的传感数据进行分析，根据传感数据计算对于第一作业中包含的各要素作业的能力指数。
[0012] 能够根据该能力指数，客观且定量地示出作业者对于各要素作业的能力。由此，能够通过针对第一作业中包含的各要素作业得到的各能力指数，客观且定量地示出作业者对于该第一作业具有怎样的处理能力。例如，能够评价作业者擅长第一作业中包含的多个要素作业中的哪个要素作业，不擅长哪个要素作业。
[0013] 此外，上述结构涉及的能力计测装置比较为了恰当地执行各作业而被各作业的各要素作业要求的能力指数与针对各要素作业计算出的作业者的能力指数。而且，上述结构涉及的能力计测装置根据比较的结果，将针对各要素作业计算出的作业者的能力指数相对于被要素作业要求的能力指数要满足规定的条件的第二作业分配给该作业者。由此，上述结构涉及的能力计测装置利用基于能力指数的评价结果，决定适于该作业者的作业分配。
[0014] 因此，根据上述结构涉及的能力计测装置，能够客观且定量地计测人处理作业的能力，并且适当地决定各作业者针对各作业的分配。由此，能够在上述生产现场成体系地提高或维持生产线的生产率/效率。
[0015] 另外，生产现场中的各作业通过一系列的感知活动和身体活动来实现。因此，在执行各作业的过程中，能够表现出感知活动和身体活动的多种组合。因此，可以通过感知活动和身体活动的组合来定义各要素作业。优选反复执行各作业。在人反复执行同一作业的情况下，在每次执行各作业时，表现出同一种类的感知活动和身体活动的组合。能够提取在各作业的执行中表现出同一种类的组合的区间作为处理共同的要素作业(相同种类的要素作业)的区间。另外，各作业中包含的各要素作业可能在时间序列上排列。在为以某种程度习惯该作业的作业者的情况下，处理要素作业的结果可能用于输入该要素作业的下一个要素作业。由能力指数表示的针对各要素作业的能力的程度，对应于能够恰当地执行各要素作业的能力程度。各作业可以没有特别限定，可以根据应用本发明的生产现场而适当选择。生产现场中的作业例如是焊接、壳体嵌合、插入部件的插入、检查、包装等。分配给作业者的第二作业可以与在计算能力指数时作业者执行的第一作业不同，也可以相同。
[0016] 另外，传感器只要能够测定作业者的与感知活动和身体活动中的至少一方相关的生理学参数即可，其种类没有特别限定，可以根据实施方式而适当选择。感觉器官的举动例如表现为脑电波、脑血流、瞳孔直径、视线方向、表情、语音、心电图、血压、肌电图、皮肤电反射(galvanic skin reflex：GSR)等。因此，在用于测定感知活动的1个或者多个传感器中，例如可以使用脑电图仪(Electroencephalograph：EEG)、脑磁仪(Magnetoencephalography：MEG)、构成为通过功能性核磁共振图像法(Functional Magnetic Resonance Imaging：fMRI)来拍摄与脑活动相关联的血流的磁共振图像装置、构成为能够通过功能性近红外分光法(Functional Near Infrared Spectroscopy：fNIRS)测定脑血流的脑活动测量装置、构成为计测瞳孔直径和视线方向的视线传感器、眼电位传感器、麦克风、心电图仪、血压计、肌肉电位传感器、皮肤电反应仪、摄像机或者它们的组合。另一方面，身体活动的举动例如表现为手指、手、脚、颈、腰、关节、肌肉等运动器官。因此，在用于测定身体活动的1个或者多个传感器中，例如可以使用摄像机、动作捕捉装置、负荷传感器或者它们的组合。
[0017] 在上述一个方式涉及的能力计测装置中，所述数据取得部可以对所述作业者反复取得所述传感数据，所述指数计算部可以在每次反复取得所述传感数据时，针对所述各要素作业根据所述传感数据计算所述作业者的所述能力指数。上述一个方式涉及的能力计测装置还具有历史生成部，该历史生成部通过累积针对所述各要素作业计算出的所述作业者的所述能力指数，生成针对所述各要素作业的所述作业者的所述能力指数的历史。而且，所述指数计算部可以根据所生成的所述历史所示的过去的能力指数，预测针对所述各要素作业的所述作业者的未来的能力指数，所述比较部可以比较被所述各作业的所述各要素作业要求的能力指数与针对所述各要素作业预测出的所述作业者的所述未来的能力指数。在该结构中，能够预测作业者的未来的能力指数，将适合于该预测结果的作业分配给作业者。由此，根据该结构，能够更适当地决定各作业者针对各作业的分配。
[0018] 在上述一个方式涉及的能力计测装置中，所述数据取得部可以取得传感数据，传感数据是在能够恰当地执行所述多个作业中的第三作业的熟练者执行所述第三作业的期间，利用所述1个或者多个传感器测定所述熟练者的所述活动而得到的，所述指数计算部可以通过分析从所述熟练者取得的所述传感数据，计算针对所述各要素作业的所述熟练者的能力指数。而且，上述一个方式涉及的能力计测装置还可以具有登记部，该登记部登记针对所述各要素作业计算出的所述熟练者的所述能力指数，作为被所述第三作业的所述各要素作业要求的能力指数。根据该结构，能够适当地设定为了恰当地执行各作业而被各要素作业要求的能力指数，由此，能够准确地判定作业者能否恰当地执行对象作业。另外，第三作业可以与第一作业和第二作业中的任意作业相同，也可以与第一作业和第二作业不同。
[0019] 在上述一个方式涉及的能力计测装置中，所述各要素作业可以被定义成包含与至少1次循环对应的人在认知学上的信息处理的进程，所述数据取得部可以取得传感数据，该传感数据是利用多个传感器测定所述作业者的感知活动和身体活动而得到的。根据该结构，能够适当地定义各作业中包含的各要素作业，并且能够适当地取得用于计算各要素作业的能力指数的传感数据。由此，能够准确地计测人处理作业的能力。
[0020] 在上述一个方式涉及的能力计测装置中，对所述传感数据进行分析可以包含评价执行所述各要素作业的正确性、速度、稳定性以及节律中的至少任意一方，所述指数计算部可以根据所述评价的结果，针对所述各要素作业计算所述作业者的能力指数。根据该结构，能够适当地计算各要素作业的能力指数，由此，能够准确地计测人处理作业的能力。
[0021] 在上述一个方式涉及的能力计测装置中，对所述传感数据进行分析可以包含：将所述传感数据转换成特征量的时间序列数据；通过分析所述特征量的时间序列数据，确定所述各要素作业的执行时间、时间的重叠、执行次数和执行顺序；以及基于所确定的所述各要素作业的执行时间、时间的重叠、执行次数和执行顺序，评价执行所述各要素作业的正确性、速度、稳定性以及节律，所述指数计算部可以根据所述评价的结果，针对所述各要素作业计算所述作业者的能力指数。根据该结构，能够适当地计算各要素作业的能力指数，由此，能够准确地计测人处理作业的能力。
[0022] 在上述一个方式涉及的能力计测装置中，所述作业分配部可以判定被所述多个作业中的任意作业的所述各要素作业要求的能力指数与针对所述各要素作业计算出的所述作业者的所述能力指数的差分是否为规定值以下，可以在判定为被所述任意作业的所述各要素作业要求的能力指数与针对所述各要素作业计算出的所述作业者的所述能力指数的差分为规定值以下的情况下，将所述任意作业作为所述第二作业分配给所述作业者。根据该结构，能够以成体系地提高或维持生产线的生产率的方式决定各作业者针对各作业的分配。
[0023] 在上述一个方式涉及的能力计测装置中，所述作业分配部可以将所述多个作业中的如下作业作为所述第二作业分配给所述作业者，在该作业中，针对所述多个要素作业中的至少任意一个要素作业计算出的所述作业者的所述能力指数比被该至少任意一个要素作业要求的能力指数低，并且针对所述各要素作业计算出的所述作业者的所述能力指数与被所述各要素作业要求的能力指数的差分为最小。根据该结构，能够成体系地维持生产线的生产率，并且以促进熟悉对象要素作业的方式决定各作业者针对各作业的分配。
[0024] 在上述一个方式涉及的能力计测装置中，所述1个或者多个传感器可以由摄像机、麦克风、脑电图仪、脑磁仪、磁共振图像装置、心电图仪、血压计、肌肉电位传感器、皮肤电反应仪、负荷传感器、动作捕捉装置、脑活动计测装置、视线传感器、眼电位传感器或它们的组合构成。根据该结构，能够适当地取得用于计算各要素作业的能力指数的传感数据。
[0025] 作为上述各方式涉及的能力计测装置的其他方式，本发明的一个方式可以是实现以上的各结构的信息处理方法，也可以是程序，还可以是存储有上述的程序的计算机等能够读取的存储介质。这里，计算机等能够读取的存储介质是指通过电、磁、光、机械或者化学的作用来蓄积程序等信息的介质。
[0026] 例如，在本发明的一个方式涉及的能力计测方法中计算机执行如下步骤：取得传感数据，该传感数据是在作业者执行生产现场内的多个作业中的第一作业的期间，利用1个或者多个传感器测定该作业者的与感知活动和身体活动中的至少一方相关的活动而得到的，所述多个作业分别包含多个要素作业；通过对取得的所述传感数据进行分析，根据所述传感数据计算针对所述各要素作业的所述作业者的能力指数，所述能力指数被计算为表示对于通过所述活动实现的所述各要素作业的能力的程度；比较为了恰当地执行所述各作业而被所述各作业的所述各要素作业要求的能力指数与针对所述各要素作业计算出的所述作业者的所述能力指数；根据所述比较的结果，将所述多个作业中的第二作业分配给所述作业者，在该第二作业中，针对所述各要素作业计算出的所述作业者的所述能力指数相对于被所述各要素作业要求的能力指数要满足规定的条件；以及输出所述分配的结果。
[0027] 另外，例如，本发明的一个方式涉及的存储有能力计测程序的存储介质，该能力计测程序用于使计算机执行如下步骤：取得传感数据，该传感数据是在作业者执行生产现场内的多个作业中的第一作业的期间，利用1个或者多个传感器测定该作业者的与感知活动和身体活动中的至少一方相关的活动而得到的，所述多个作业分别包含多个要素作业；通过对取得的所述传感数据进行分析，根据所述传感数据计算针对所述各要素作业的所述作业者的能力指数，所述能力指数被计算为表示对于通过所述活动实现的所述各要素作业的能力的程度；比较为了恰当地执行所述各作业而被所述各作业的所述各要素作业要求的能力指数与针对所述各要素作业计算出的所述作业者的所述能力指数；根据所述比较的结果，将所述多个作业中的第二作业分配给所述作业者，在该第二作业中，针对所述各要素作业计算出的所述作业者的所述能力指数相对于被所述各要素作业要求的能力指数要满足规定的条件；以及输出所述分配的结果。
[0029] 图1示意地例示出适用本发明的场景的一个例子。
[0030] 图2示意地例示出人在认知学上的信息处理的过程。
[0031] 图3示意地例示出构成作业的多个要素作业的一个例子。
[0034] 图6例示出实施方式涉及的能力计测装置的计测模式下的处理顺序的一个例子。
[0035] 图7例示出实施方式涉及的对传感数据进行分析的处理顺序的一个例子。
[0036] 图8示意地例示出传感数据的一个例子。
[0037] 图9示意地例示出特征量的时间序列数据的一个例子。
[0038] 图10示意地例示出熟悉作业的过程的一个例子。
[0039] 图11A示意地例示出对执行要素作业的正确性进行评价的方法的一个例子。
[0040] 图11B示意地例示出对执行要素作业的稳定性进行评价的方法的一个例子。
[0041] 图11C示意地例示出对执行要素作业的速度进行评价的方法的一个例子。
[0042] 图11D示意地例示出对执行要素作业的节律进行评价的方法的一个例子。
[0043] 图12A例示出感知难易度与能力指数的基准值之间的关系的一个例子。
[0044] 图12B例示出运动难易度与能力指数的基准值之间的关系的一个例子。
[0045] 图13示意地例示出实施方式涉及的能力数据库的一个例子。
[0046] 图14例示出实施方式涉及的能力计测装置的登记模式下的处理顺序的一个例子。
[0047] 图15例示出实施方式涉及的能力计测装置的分配模式下的处理顺序的一个例子。
[0048] 图16示意地例示出实施方式涉及的作业数据库的一个例子。
[0049] 标号说明
[0050] 1：能力计测装置；11：控制部；12：存储部；13：外部接口；14：输入装置；15：输出装置；16：驱动器；111：数据取得部；112：指数计算部；113：比较部；114：作业分配部；115：输出部；116：历史生成部；117：登记部；80：能力计测程序；121：传感数据；70：能力数据库；75：作业数据库；90：存储介质；30：脑电图仪；31：负荷传感器；40：作业；50：作业者。
[0051] 实施方式
[0052] 下面，基于附图，对本发明的一个方式涉及的实施方式(下面，也称作“本实施方式”)进行说明。但是，下面说明的本实施方式的全部内容只不过是本发明的示例。在不脱离本发明的范围的情况下，当然能够进行各种改良、变形。即，在实施本发明时，可以适当地采用与实施方式对应的具体的结构。另外，利用自然语言说明了本实施方式中出现的数据，更具体地说，能够由计算机能够认知的虚拟语言、命令、参数、机器语言等指定。
[0053] §1适用例
[0054] 首先，利用图1，对适用本发明的场景的一个例子进行说明。图1示意地例示出本实施方式涉及的能力计测装置1的适用场景的一个例子。在图1的例子中假设如下场景：计测执行生产现场内的生产线上包含的多个作业中的作业40的作业者50的能力。作业者50是本发明的“作业者”的一个例子，作业40是本发明的“第一作业”的一个例子。
[0055] 本实施方式涉及的能力计测装置1取得传感数据(后述的传感数据121)，该传感数据是作业者50执行生产现场内的多个作业中的作业40的期间，利用1个或者多个传感器测定作业者50的与感知活动和身体活动中的至少一方有关的活动而得到的。生产现场内的作业可以根据实施方式适当选择，例如是焊接、壳体的嵌合、插入部件的插入、检查、包装等。在图1的例子中，使用脑电图仪30和负荷传感器31作为用于取得传感数据的传感器。脑电图仪30和负荷传感器31分别是本发明的“传感器”的一个例子。
[0056] 这里，进一步利用图2，对利用传感器测定的感知活动和身体活动进行说明。图2示意地例示出表现人在认知学上的信息处理的进程的模型的一个例子。如图2的示例所示，人在认知学上的信息处理的进程能够通过以下三个步骤来模型化。即，在第一步骤中，通过输入系统取得输入数据。输入系统主要是感觉器官。其次，在第二步骤中，处理系统(脑)对于从输入系统得到的输入数据进行任意的信息处理。然后，在第三步骤中，将处理系统的信息处理的结果输出到输出系统。输出系统主要是运动器官(以及脑)。
[0057] 根据该模型，能够如下定义感知活动和身体活动。即，感知活动是如下活动：将视觉、听觉、触觉等的感觉器官用作输入系统，取得与对象相关的输入数据，对于取得的输入数据，通过处理系统进行用于认知对象的位置、形状、尺寸、质感等属性的信息处理，或者基于认知到的结果，通过处理系统进行任意的确定等信息处理。该感知活动中的认知包含对象的空间认知和形状认知。空间认知是指认知对象的位置、移动速度等与空间相关的属性。另外，形状认知是指认知对象的形状、大小、质感等与形状相关的属性。另一方面，身体活动是指如下活动：将由与身体运动有关的骨骼、肌肉、关节、神经等的组织和器官构成的运动器官用作输出系统，基于上述认知的结果或者为了进行上述认知来移动身体，物理地影响对象，或者变更与对象的位置关系。
[0058] 人一边反复进行上述的认知学上的信息处理的进程，一边伴随感知活动和身体活动来执行作业。如图2所示，在人执行作业的期间，输入系统(主要为感觉器官)以及输出系统(主要为运动器官)作为与外界的接口发挥作用。因此，能够经由输入系统和输出系统的举动分别测定针对作业的上述感知活动和身体活动。并且，输入系统、处理系统以及输出系统存在如上所述的关系，因此，只要利用传感器跟踪感知活动和身体活动中的至少一方，就能够间接地评价处理系统对于作业的信息处理的品质。
[0059] 即，在利用1个或者多个传感器测定感知活动和身体活动中的至少一方而得到的传感数据中，表现出感知活动和身体活动中的至少一方对于作业的能力。感知活动和身体活动的能力与能否恰当地执行作业的结果相关联。即，可以说感知活动和身体活动的能力越高，则处理系统对于作业的信息处理的品质越好，执行作业的能力越高(能够恰当地执行作业)。另一方面，可以说感知活动和身体活动的能力越低，则处理系统对于作业的信息处理的品质越差，执行作业的能力越低(无法恰当地执行作业)。因此，能够基于利用1个或者多个传感器测定感知活动和身体活动中的至少一方而得到的传感数据，客观且定量地评价对于作业的上述信息处理的进程的品质，换言之，能够客观且定量地评价执行作业的能力的程度。
[0060] 另外，通过一系列的感知活动和身体活动来实现作业。在执行作业的过程中，可能表现为感知活动和身体活动的多种组合。因此，作业能够被理解为包含多个要素作业。并且，能够通过感知活动和身体活动的组合来定义各要素作业。另外，在人反复执行同一作业的情况下，在每次执行各作业时，表现出同一种类的感知活动和身体活动的组合。能够提取在执行该各作业中表现出同一种类的组合的区间，作为对共同的要素作业(相同种类的要素作业)进行处理的区间。因此，为了容易地提取各要素作业，优选反复执行作业。
[0061] 另外，在执行作业的期间，可能处理与多次循环对应的人在认知学上的信息处理的进程。因此，为了容易识别作业中包含的各要素作业，各要素作业可以被定义成包含与至少1次循环对应的人在认知学上的信息处理的进程。此时，各要素作业能够被理解为，在时间序列上连续地排列，并且处理要素作业后的结果用于该要素作业的下一次的要素作业的输入。在本实施方式中，各作业中包含的各要素作业(下面的4种要素作业分别)被定义成包含与至少1次循环对应的人在认知学上的信息处理的进程，并且通过感知活动和身体活动的组合来定义。
[0062] 这里，进一步利用图3，对要素作业的具体例子进行说明。图3示意地例示出各作业中包含的多个要素作业的一个例子。如图3示例所示，在本实施方式，各作业(作业40)被分割成“视觉辨认”，“把持”，“搬运”以及“调整”这4种要素作业。在图3的例子中，各要素作业按照“视觉辨认”、“把持”、“搬运”以及“调整”的顺序，在时间序列(时间轴)上连续地排列。
[0063] “视觉辨认”主要是认知作业对象物的属性的活动。“视觉辨认”中的感知活动例如是通过视觉和听觉来认知作业对象物的位置、形状、大小等属性的活动。另一方面，“视觉辨认”中的身体活动是为了进行空间认知和形状认知，例如以视线方向的变动、头角度的变更、指向的确认等的方式移动身体的活动。“视觉辨认”的感知活动可以包含通过在对象物的附近配置手指或者手指接触对象物而产生的触觉，来认知对象物的质感等属性。
[0064] “把持”主要是基于“视觉辨认”的结果来把持作业对象物的活动。“把持”中的感知活动例如是指，通过触觉来认知作业对象物的质感，并且基于通过视觉辨认和触觉得到的对象物的空间认知和形状认知的结果，决定把持该对象物的位置。另一方面，“把持”中的身体活动是指，基于上述感知活动的结果，例如移动手、手指等的身体部位并以对象物不会掉落的方式进行把持。
[0065] “搬运”主要是基于“把持”的结果来使作业对象物移动的活动。“搬运”中的感知活动例如是指，基于对象的空间认知的结果，决定该对象物的移动目的地的位置(目的位置)。另一方面，“搬运”中的身体活动例如是指，移动胳膊、脚、腰等的身体部位而将把持着对象物从当前位置运送到目的位置。
[0066] “调整”主要是使“搬运”后的对象物的状态变化成目的状态的活动。“调整”中的感知活动例如是指，通过视觉和触觉来认知对象物的位置、角度、形状等的状态的变化。另一方面，“调整”中的身体活动例如是指，一边移动手指等的身体部位，一边使对象物的状态变化成目的状态。
[0067] 生产现场中的各作业可以通过上述4个要素作业的组合来执行。作为具体例，设想作业者50进行焊接的场景。在这种情况下，“视觉辨认”是烙铁和进行焊接的对象的空间认知和形状认知。“把持”是指具有烙铁。“搬运”是将烙铁搬运至对象。“调整”是变更烙铁的位置和角度。能够通过执行这一系列的要素作业来执行焊接。
[0068] 对于生产现场中的焊接以外的作业，也能够通过上述4个要素作业的组合来执行。但是，要素作业的种类、数量、组合以及顺序也可以分别不限定于这些例子，可以根据实施方式而适当设定。例如，也可以将要素作业的顺序规定为在执行“调整”之后执行“视觉辨认”。通过将生产现场中的各作业分为多个要素作业，能够表现出通过各要素作业的组合来执行各作业的过程，由此，能够评价在执行各作业的过程中的人的上述活动。另外，通过将各作业分为多个要素作业，能够用共同的指标(要素作业)来表现不同的作业，由此，能够用共同的指标来评价人针对各作业的能力。
[0069] 因此，本实施方式涉及的能力计测装置1对从作业者50取得的传感数据进行分析。由此，能力计测装置1根据传感数据计算出能力指数，该能力指数表示对于通过上述活动实现的各要素作业的能力的程度。
[0070] 计算出的能力指数(针对各要素作业的能力的程度)与能否恰当地执行作业40中包含的各要素作业、换言之是执行各要素作业的能力的程度相对应。根据该能力指数，能够客观且定量地表示出作业者50针对各要素作业的能力。因此，根据针对作业40中包含的各要素作业而得到的各能力指数，能够客观且定量地表示作业者50对该作业40具有何种程度的处理能力。例如，能够评价作业者50在焊接中包含的4个要素作业中擅长哪个要素作业、不擅长哪个要素作业。
[0071] 此外，本实施方式涉及的能力计测装置1比较为了恰当地执行各作业而被各作业的各要素作业要求的能力指数(以下也记作“要求能力指数”)与针对各要素作业计算出的作业者50的能力指数。接着，能力计测装置1根据比较的结果，将生产现场内的多个作业中的任意作业，即针对各要素作业计算出的作业者50的能力指数相对于各要素作业的要求能力指数要满足规定的条件的任意作业分配给该作业者50。该“任意作业”是本发明的“第二作业”的一个例子。该“任意作业“可以与作业40一致，也可以与作业40不同。由此，本实施方式涉及的能力计测装置1利用基于能力指数的评价结果，决定适于该作业者的作业分配。能力计测装置1输出该分配结果。
[0072] 因此，根据本实施方式涉及的能力计测装置1，能够客观且定量地计测作业者50处理作业40的能力。另外，也可以使本实施方式涉及的能力计测装置1将生产现场内的各作业者作为作业者50来计测能力指数，根据计测出的能力指数决定各作业者针对各作业的分配。由此，根据本实施方式，能够适当地决定各作业者针对各作业的分配。因此，能够在上述生产现场内成体系地提高或维持生产线的生产率/效率。并且，根据本实施方式，即使不使各作业者体验生产现场内的全部作业，也能够根据通过各作业者执行任意作业而得到的见解(针对各要素作业的能力指数)，分配适于各作业者的作业。因此，能够降低各作业者针对各作业的分配的优化所花费的成本。
[0073] 另外，在本实施方式中，如上所述，各要素作业由感知活动和身体活动的组合来定义。因此，为了准确地计算各要素作业的能力指数，并不是仅测定感知活动和身体活动中的一方，优选测定感知活动和身体活动双方。因此，在本实施方式中，能力计测装置1构成为能够取得传感数据，该传感数据是利用多个传感器测定作业者50的与感知活动和身体活动相关的活动而得到的。具体而言，在本实施方式中，能够利用脑电图仪30测定作业者50的感知活动。另外，能够利用负荷传感器31测定作业者50的身体活动。但是，用于测定作业者的感知活动和身体活动的多个传感器的组合也可以不限定于这样的例子，可以根据实施方式而适当选择。
[0074] §2结构例
[0075] [硬件结构]
[0076] 下面，利用图4，对本实施方式涉及的能力计测装置1的硬件结构的一个例子进行说明。图4示意地例示出本实施方式涉及的能力计测装置1的硬件结构的一个例子。
[0077] 如图4所示，本实施方式涉及的能力计测装置1是电连接控制部11、存储部12、外部接口13、输入装置14、输出装置15以及驱动器16而成的计算机。另外，在图4中，将外部接口记作“外部I/F”。
[0078] 控制部11包含作为硬件处理器的CPU(Central Processing Unit)、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)等，构成为基于程序和各种数据执行信息处理。存储部12是存储器的一个例子，例如由硬盘驱动器、固态驱动器等构成。在本实施方式中，存储部12存储能力计测程序80、传感数据121、能力数据库70、作业数据库75等的各种信息。
[0079] 能力计测程序80是用于使能力计测装置1执行与作业者对于作业中包含的各要素作业的能力指数的计测、基于计测出的能力指数的作业者针对各作业的分配决定相关的后述的信息处理(图6、图7、图14以及图15)的程序。能力计测程序80包含各信息处理的一系列命令。传感数据121示出作业者执行作业期间的作业者的与感知活动和身体活动中的至少一方相关的举动。能力数据库70将通过执行能力计测程序80而计测出的能力指数与作业和作业者相关联地存储。作业数据库75存储表示各作业者针对各作业的分配的信息。详细情况容后再述。
[0080] 外部接口13例如是USB(Universal Serial Bus)端口、专用端口等，是用于与外部装置连接的接口。外部接口13的种类和数量可以根据要连接的外部装置的种类和数量适当地选择。在本实施方式中，能力计测装置1经由外部接口13而与脑电图仪30和负荷传感器31连接。
[0081] 脑电图仪30例如佩戴于作业者50的头部，用于测定作业者50的脑活动量。测定出的脑活动量主要与作业者50的感知活动相关联。负荷传感器31例如佩戴于作业者50的手等的身体部位，用于测定向该身体部位作用的力(负载)。测定出的力主要与作业者50的身体活动相关联。另外，脑电图仪30和负荷传感器31各自的种类没有特别地限定，可以根据实施方式适当地选择。
[0082] 因此，在本实施方式中，在作业者50执行作业40的期间，利用脑电图仪30和负荷传感器31计测作业者50的与感知活动和身体活动相关的举动，从而得到传感数据121。能力计测装置1能够经由外部接口13，从脑电图仪30和负荷传感器31取得传感数据121。
[0083] 输入装置14例如是鼠标、键盘等的用于进行输入的装置。另外，输出装置15例如是显示器、扬声器等的用于进行输出的装置。操作者能够利用输入装置14和输出装置15来操作能力计测装置1。操作者例如是作业者50本身、监督作业者50的监督者等。
[0084] 驱动器16例如是CD(Compact Disc)驱动器、DVD驱动器等，是用于读取存储介质90中存储的程序的驱动器装置。驱动器16的种类可以根据存储介质90的种类适当地选择。上述能力计测程序80可以存储于该存储介质90中。
[0085] 存储介质90是以能够被计算机及其他装置、机械等读取记录着的程序等信息的方式，通过电、磁、光、机械或者化学的作用来蓄积该程序等信息的介质。能力计测装置1可以从该存储介质90取得上述能力计测程序80。
[0086] 这里，在图4中，作为存储介质90的一个例子，例示出CD、DVD等的盘型的存储介质。但是，存储介质90的种类不应限定于盘型，也可以是盘型以外的类型。作为盘型以外的存储介质，例如能够例举出闪速存储器等的半导体存储器。
[0087] 另外，关于能力计测装置1的具体的硬件结构，能够根据实施方式适当地省略、置换以及追加结构要素。例如，控制部11可以包含多个硬件处理器。硬件处理器可以由微型处理器、FPGA(field-programmable gate array)等构成。存储部12可以由控制部11中包含的RAM和ROM构成。也可以省略外部接口13、输入装置14、输出装置15以及驱动器16中的至少一方。能力计测装置1可以具有用于经由网络而与外部装置进行数据通信的通信接口。在脑电图仪30和负荷传感器31具有通信接口的情况下，能力计测装置1可以经由网络而与脑电图仪30和负荷传感器31连接。能力计测装置1可以由多台计算机构成。在该情况下，各计算机的硬件结构可以一致，也可以不一致。另外，能力计测装置1除了是被设计成专用于要提供的服务的信息处理装置以外，也可以是通用的服务器装置、PC(Personal Computer)等。
[0088] [软件结构]
[0089] 下面，利用图5，对本实施方式涉及的能力计测装置1的软件结构的一个例子进行说明。图5是示意地例示出本实施方式涉及的能力计测装置1的软件结构的一个例子。
[0090] 能力计测装置1的控制部11将存储于存储部12的能力计测程序80在RAM中展开。并且，控制部11利用CPU解释并执行在RAM中展开的能力计测程序80，基于能力计测程序80中包含的一系列的指令，对各结构要素进行控制。由此，如图5所示，本实施方式涉及的能力计测装置1作为计算机进行动作，该计算机作为软件模块具有数据取得部111、指数计算部112、比较部113、作业分配部114、输出部115、历史生成部116以及登记部117。即，在本实施方式中，各软件模块由控制部11(CPU)实现。
[0091] 数据取得部111取得传感数据121，该传感数据121是在作业者执行生产现场内的多个作业中的第一作业的期间，利用1个或者多个传感器测定该作业者的与感知活动和身体活动中的至少一方相关的活动(举动)而得到的。如上所述，各作业由多个要素作业构成。指数计算部112通过对取得的传感数据121进行分析，根据传感数据121计算针对各要素作业的作业者的能力指数。各能力指数被计算为表示对于通过作业者的活动(举动)实现的各要素作业的能力的程度。
[0092] 比较部113比较为了恰当地执行各作业而被各作业的各要素作业要求的能力指数(要求能力指数)与针对各要素作业计算出的作业者的能力指数。作业分配部114根据比较的结果，将多个作业中的第二作业分配给作业者，在该第二作业中，针对各要素作业计算出的作业者的能力指数相对于被各要素作业要求的能力指数(要求能力指数)要满足规定的条件。输出部115输出分配的结果。
[0093] 另外，数据取得部111可以对作业者反复取得传感数据121，指数计算部112可以在每次反复取得传感数据121时，针对各要素作业根据传感数据121计算作业者的能力指数。历史生成部116通过累积针对各要素作业计算出的作业者的能力指数，生成针对各要素作业的作业者的能力指数的历史。指数计算部112可以根据所生成的历史所示的过去的能力指数，预测针对各要素作业的作业者的未来的能力指数。比较部113可以比较被各作业的各要素作业要求的能力指数(要求能力指数)与针对各要素作业预测的作业者的未来的能力指数。
[0094] 并且，数据取得部111可以取得传感数据，该传感数据是在能够恰当地执行多个作业中的第三作业的熟练者执行该第三作业的期间，利用1个或者多个传感器测定该熟练者的活动而得到的。指数计算部112可以通过分析从熟练者取得的传感数据，计算针对各要素作业的熟练者的能力指数。登记部117登记针对各要素作业计算出的熟练者的能力指数，作为被第三作业的各要素作业要求的能力指数(要求能力指数)。
[0095] 关于能力计测装置1的各软件模块，将在后述的动作例中进行详细地说明。另外，在本实施方式中，对能力计测装置1的各软件模块均通过通用的CPU来实现的例子进行了说明。然而，以上的软件模块的一部分或全部也可以通过一个或多个专用处理器来实现。另外，关于能力计测装置1的软件结构，也可以根据实施方式而适当地进行软件模块的省略、置换以及追加。
[0096] §3动作例
[0097] 接下来，对本实施方式涉及的能力计测装置1的动作例进行说明。本实施方式涉及的能力计测装置1构成为能够通过计测模式、登记模式以及分配模式这3个模式来计测作业者的能力。计测模式是计算作业者的能力指数的模式。登记模式是计算熟练者的能力指数，登记计算出的熟练者的能力指数作为要求能力指数的模式。分配模式是利用通过计测模式计算出的能力指数，将生产现场内的多个作业中的任意作业分配给作业者的模式。
[0098] 以下说明的各模式下的处理顺序是本发明的“能力计测方法”的一个例子。但是，能力计测装置1并不一定必须构成为能够执行这3个模式。各模式可以适当省略或变更。另外，以下说明的处理顺序只不过是一个例子，各处理可以尽可能地变更。并且，对于以下说明的处理顺序，能够根据实施方式适当地进行步骤的省略、置换以及追加。
[0099] [计测模式]
[0100] 首先，使用图6对本实施方式涉及的能力计测装置1的计测模式下的处理顺序的一个例子进行说明。图6是示出本实施方式涉及的能力计测装置1的计测模式下的处理顺序的一个例子的流程图。
[0101] (步骤S101)
[0102] 在步骤S101中，控制部11输出指示作业者50执行生产现场内的多个作业中的作业40的消息。消息的输出目的地和输出方法分别可以没有特别限定，可以根据实施方式而适当选择。
[0103] 作为具体例，控制部11也可以经由输出装置15、配置在作业者50附近的输出装置(未图示)等输出指示执行作业40的消息。指示执行的作业40的种类没有特别限定，可以根据实施方式而适当选择。指示执行的作业40例如可以是焊接、壳体的嵌合、插入部件的插入、检查、包装等。当输出指示执行作业40的消息时，控制部11使处理前进到下一步骤S102。
[0104] (步骤S102)
[0105] 在步骤S102中，控制部11作为数据取得部111进行动作，取得传感数据121，该传感数据121是在作业者执行生产现场内的多个作业中的第一作业的期间，利用1个或者多个传感器测定该作业者的与感知活动和身体活动中的至少一方相关的活动而得到的。
[0106] 在本实施方式中，在作业者50安装有脑电图仪30和负荷传感器31，能力计测装置1经由外部接口13而与脑电图仪30和负荷传感器31连接。因此，本实施方式的传感数据121是在生产线上作业者50执行作业40的期间，利用脑电图仪30和负荷传感器31测定作业者50的与感知活动和身体活动相关的活动而得到的。即，本实施方式涉及的传感数据121由脑电图仪30测定出的脑活动量的第一测定数据和负荷传感器31测定出的负载的第二测定数据这2种数据构成。传感数据121可以包含在作业者50执行一次作业40的期间得到的数据，也可以包含在作业者50执行多次作业的期间得到的数据。在本实施方式中，控制部11经由外部接口13从脑电图仪30和负荷传感器31取得传感数据121。作业40包含上述四种要素作业。“视觉辨认”、“把持”、“搬运“以及“调整”的各要素作业被定义成包含与至少1次循环对应的人在认知学上的信息处理的过程。但是，传感数据121的结构和取得方法可以不限于这样的例子，可以根据实施方式而适当选择。当取得传感数据121时，控制部11使处理前进到下一步骤S103。
[0107] (步骤S103)
[0108] 在步骤S103中，控制部11作为指数计算部112而进行动作，通过对取得的传感数据121进行分析，计算表示对于通过作业者的活动(举动)实现的各要素作业的能力的程度的能力指数。在本实施方式中，控制部11通过对从作业者50取得的传感数据121进行分析，计算针对作业40中包含的各要素作业的能力指数。
[0109] 在得到的传感数据121中，表现出针对作业中包含的各要素作业的感知活动和身体活动中的至少一方的能力(在本实施方式中，在得到的传感数据121中表现出感知活动和身体活动双方的能力)。能够恰当地执行作业是指通过感知活动和身体活动的结果实现的各要素作业的执行精度高。因此，能够根据各要素作业的执行精度来评价针对各要素作业的能力。
[0110] 更详细地说，能够恰当地执行作业是指能够以正确的顺序、适当的速度执行各要素作业。此外，在反复试行作业的情况下，越是执行作业的能力高的作业者，各试行中的各执行要素作业偏差越少，换言之，在各试行中能够以相同的方式执行各要素作业。因此，各要素作业的执行精度例如表现为执行各要素作业的正确性、稳定性、速度、节律等。
[0111] 正确性是表示在一次作业的试行中，是否按照正确的顺序执行了各要素作业的程度的指标。稳定性是表示在试行了多次作业的情况下，在各试行中是否以固定的顺序执行了各要素作业的程度的指标。速度是表示在一次作业的试行中，各要素作业所花费的时间的长度以及相邻的要素作业的重叠程度的指标。节律是表示在试行了多次作业的情况下，在各试行中各要素作业所花费的时间是否固定的程度的指标。根据正确性、稳定性、速度以及节律这四个指标，能够适当地评价作业者针对各要素作业的能力。
[0112] 在本实施方式中，在步骤S103中，控制部11利用这四个指标来分析传感数据121，由此计算针对各要素作业的能力指数。但是，这四个指标分别是评价各要素作业的执行精度的指标的一个例子，评价各要素作业的执行精度的指标也可以不限定于这些例子，可以根据实施方式而适当决定。
[0113] 这里，使用图7对本实施方式的步骤S103的处理进行详细地说明。图7例示出分析传感数据121的处理顺序的一个例子。本实施方式的步骤S103的处理包含以下的步骤S1301～S1305的各处理。
[0114] (步骤S1301)
[0115] 在步骤S1301中，控制部11将传感数据121转换为特征量的时间序列数据。在该转换处理中，可以适当采用公知的方法。
[0116] 作为转换处理的一个例子，控制部11首先通过按照固定区间划分传感数据121，将传感数据121分成多个帧。在不需要的情况下，也可以省略该帧分割的处理。接下来，控制部11通过对各帧内的部分数据进行规定的运算处理，计算各帧内的特征量。然后，控制部11按照时间序列绘制计算出的特征量。通过这一系列的处理，控制部11能够将传感数据121转换为特征量的时间序列数据。当转换处理完成时，控制部11使处理前进到下一步骤S1302。
[0117] 另外，特征量可以与力、运动、注视点(视线方向)、脑电波等测定值相关，例如是帧内的振幅、最大值(峰值)、最小值、平均值、方差值、标准偏差、瞬时值等。特征量也可以用时间序列上的概率分布来表现。作为生成时间序列数据的对象，可以采用一个或多个特征量。即，传感数据121可以被转换为一个或多个特征量的时间序列数据。
[0118] 另外，为了用共同的指标(要素作业)评价不同的作业，在本步骤S1301中，控制部11采用在不同的作业间能够共同观测的特征量。例如，设想在作业T和作业U的各要素作业中力的峰值被特征性地表现。即，设想能够根据表现为传感数据的力的峰值进行后述的步骤S1302的分析。在该情况下，作为生成时间序列数据的对象，控制部11采用力的峰值作为特征量。
[0119] (步骤S1302、S1303)
[0120] 在步骤S1302中，控制部11通过分析特征量的时间序列数据，估计在时间轴上作业者执行各要素作业的各时间区间。然后，在接下来的步骤S1303中，控制部11根据分析的结果，确定各要素作业的执行时间、时间的重叠、执行次数以及执行顺序。
[0121] 使用图8和图9对步骤S1301～S1303的过程进行详细地说明。图8示意地例示出传感数据121的一个例子。图9示意地例示出特征量的时间序列数据的一个例子。另外，在本实施方式中，传感数据121包含脑电图仪30测定出的脑活动量的第一测定数据和负荷传感器31测定出的负载的第二测定数据。但是，在步骤S1301～S1303中，同样地处理第一测定数据和第二测定数据。因此，以下为了方便，省略对第一测定数据的说明，第一测定数据与第二测定数据同样地进行处理。
[0122] 如图8所示，在本实施方式的传感数据121中，基于负荷传感器31的负载(力)的测定值按时间序列排列。在将力的峰值用作特征量，将上述步骤S1301应用于该传感数据121时，能够得到图9中例示的力的峰值按时间序列排列的时间序列数据。在将上述步骤S1302应用于该时间序列数据时，能够估计时间序列数据的各时刻与哪个要素作业对应(能够估计在时间序列数据的各时刻作业者50执行了作业40中包含的4种要素作业中的哪个要素作业)。即，能够估计时间序列数据的各时间区间与各要素作业的对应关系。由此，在步骤S1303中，如图9所示，能够确定作业者50执行作业40的过程中的各要素作业的执行时间、时间的重叠、执行次数以及执行顺序。
[0123] 更详细地说，各要素作业的时间区间的长度以及相邻的时间区间的重叠表示执行各要素作业所花费的时间的长度(执行时间)以及相邻的要素作业间的重叠(时间的重叠)。在图9的例子中，“搬运”和“调整”的执行时间比“视觉辨认”和“把持”的执行时间长。在“视觉辨认”与“把持”之间产生时间的重叠。另外，与各要素作业对应的时间区间的数量表示执行各要素作业的次数(执行次数)。在图9的例子中，各要素作业各执行一次。另外，与各要素作业对应的时间区间的排列(顺序)表示执行各要素作业的顺序(执行顺序)。在图9的例子中，按照“视觉辨认”、“把持”、“搬运”以及“调整”的顺序执行要素作业。这样，当确定各要素作业的执行时间、时间的重叠、执行次数以及执行顺序时，控制部11使处理前进到下一步骤S1304。
[0124] 另外，时间序列数据分析的方法只要能够在时间序列数据中识别执行各要素作业的时间区间即可，可以没有特别限定，可以根据实施方式而适当选择。在时间序列数据分析的方法中，例如可以使用状态转移概率模型、贝叶斯模型、马尔可夫模型、隐马尔可夫模型、多类识别模型、核函数、动态时间伸缩法(Dynamic Time Warping)等公知的分簇方法。
[0125] 另外，在时间序列数据分析中，可以利用通过机械学习来掌握估计各要素作业的时间区间的能力的已学习的学习模型。在该机械学习中使用例如由作为样本的特征量的时间序列数据与表示样本的各时间区间的要素作业的正解数据的组合构成的数据组。样本是指训练数据。学习模型例如由神经网络、支持矢量机等构成。通过误差逆传播法等公知的学习算法，当被输入样本时，训练该学习模型，以输出与被输入的样本对应的正解数据。由此，已学习的学习模型掌握如下能力：当被输入特征量的时间序列数据时，输出估计被输入的时间序列数据中的各要素作业的时间区间而得到的结果。
[0126] (步骤S1304)
[0127] 在步骤S1304中，控制部11根据通过步骤S1303确定的各要素作业的执行时间、时间的重叠、执行次数以及执行顺序，评价执行各要素作业的正确性、稳定性、速度以及节律。
[0128] 这里，使用图10对人熟悉作业的过程进行说明。图10示意地例示出人熟悉作业的过程的一个例子。在图10的例子中，作业包含“视觉辨认”、“把持”、“搬运”以及“调整”这四个要素作业，设想通过以该顺序、适当的时间执行各要素作业，能够恰当地执行(图10的“正解”)。
[0129] 由于不熟悉作业即执行作业的能力低的初学者无法以正确的顺序且在适当的时间执行各要素作业，因此各要素作业的执行精度低，无法在规定的时间内以规定的品质完成作业。因此，如图10的“低等级”所示，在初学者执行作业的过程中，要素作业所花费的时间比适当的时间长，或者要素作业所花费的时间极短(即，要素作业的执行不充分)，因此，要反复执行该要素作业，或者产生不属于任何要素作业的多余的时间，或者执行要素作业的顺序错误。
[0130] 当该初学者熟悉作业时，在执行作业的过程中无用的时间逐渐消失。能够以正确的顺序且在适当的时间无缝地执行各要素作业。由此，初学者成为具有图10的“基准等级”的能力的熟练者。即，基准等级的熟练者能够以正确的顺序且在适当的时间无缝地执行各要素作业，由此，能够在规定的时间内以规定的品质完成作业。当该基准等级的熟练者进一步熟悉作业时，该熟练者能够更无缝地且在更短的时间内执行各要素作业。由此，如图10的“高等级”所示，在相邻的要素作业之间产生时间的重叠，并且各要素作业所花费的时间变短。
[0131] 因此，控制部11通过基于各要素作业的执行时间、时间的重叠、执行次数以及执行顺序的执行各要素作业的正确性、稳定性、速度以及节律的评价，计算作业者属于从“低等级”到“高等级”的哪个等级。即，控制部11在“高等级”所示的情况下作业者越是反复执行作业，越对作业者执行各要素作业的正确性、稳定性、速度以及节律进行高评价，与此相应，在后述的步骤S1305中，将针对各要素作业的能力指数计算为较高的值。另一方面，控制部11在“低等级”所示的情况下作业者越是反复执行作业，越对作业者执行各要素作业的正确性、稳定性、速度以及节律进行低评价，与此相应，在后述的步骤S1305中，将针对各要素作业的能力指数计算为较低的值。以下说明基于各指标的评价方法。另外，在上述说明中，将基准等级设为熟练者的等级，将高等级设为熟练度更高的熟练者的等级。但是，熟练者的等级的设定也可以不限定于这样的例子。例如，也可以仅将高等级设为熟练者的等级。
[0132] (A)正确性
[0133] 首先，利用图11A，对评价执行要素作业的正确性的方法进行说明。图11A示意地例示出针对图10中例示出的作业评价执行各要素作业的正确性的方法。正确性是表示是否按照正确的顺序执行各要素作业的程度的指标。因此，控制部11能够基于在步骤S1303中确定的各要素作业的执行次数和执行顺序，评价执行各要素作业的正确性。
[0134] 例如，在图11A中，作业者A执行两次“视觉辨认”的要素作业，各“视觉辨认”的要素作业在第一位和第三位执行。与之相对地，在以正确的顺序执行各要素作业的情况下，“视觉辨认”的要素作业仅在第一位执行一次。因此，作业者A以错误的次数和错误的顺序执行“视觉辨认”，控制部11评价为该作业者A执行“视觉辨认”的正确性较低。另一方面，作业者B仅在第一位执行一次“视觉辨认”的要素作业。因此，作业者B以正解的次数和正确的顺序执行“视觉辨认”，控制部11评价为该作业者B执行“视觉辨认”的正确性较高。
[0135] 即，作业者的各要素作业的执行次数和执行顺序越是偏离恰当地执行作业时的各要素作业的执行次数和执行顺序，控制部11越是评价为作业者执行各要素作业的的正确性较低。另一方面，作业者的各要素作业的执行次数和执行顺序越是与恰当地执行作业时的各要素作业的执行次数和执行顺序一致，控制部11越是评价为作业者执行各要素作业的正确性较高。另外，在图11A的例子中，作业者A针对“视觉辨认”的执行次数和执行顺序错误，但是，针对“把持”却以正解的次数以及正确的顺序执行。因此，控制部11评价为该作业者A执行“把持”的正确性较高。
[0136] (B)稳定性
[0137] 下面，对评价执行要素作业的稳定性的方法进行说明。稳定性是表示在试行多次作业的情况下在各试行中是否以固定的顺序执行各要素作业的程度的指标。因此，控制部11能够在基于各要素作业的执行次数和执行顺序评价各试行中的执行各要素作业的正确性之后，基于各试行中的正确性的波动，评价执行各要素作业的稳定性。另外，波动例如能够通过方差、标准偏差等公知的数学方法来表现。
[0138] 例如，在作业者如上述图11A的作业者B所示以正确的次数和正确的顺序反复执行各要素作业的情况下，控制部11评价为作业者执行各要素作业的稳定性较高。另一方面，各试行中的各要素作业的执行次数和执行顺序的波动越大，控制部11越是评价为作业者执行各要素作业的稳定性较低。
[0139] 另外，如图11B所示，也可以基于从传感数据121或者特征量的时间序列数据中确定的作业者的举动，评价执行各要素作业的稳定性。图11B示意地例示出评价执行各要素作业的稳定性的方法的一个例子。图11B的各作业者(A，B)的图例示出从特征量的时间序列数据中确定的各试行中的执行“把持”时的力的峰值。
[0140] 如上所述，越是执行作业的能力较高的作业者，越是能够在各试行中以相同的方式执行各要素作业。由此，执行各要素作业时的举动的波动越大，控制部11越是能够评价为作业者执行各要素作业的稳定性较低。另一方面，执行各要素作业时的举动的波动越小，控制部11越是能够评价为作业者执行各要素作业的稳定性较高。
[0141] 在图11B的例子中，在各试行中作业者A执行“把持”时的力的峰值波动。因此，控制部11能够评价为作业者A执行“把持”的稳定性较低。另一方面，在各试行中作业者B执行“把持”时的力的峰值是固定的。因此，控制部11能够评价为作业者B执行“把持”的稳定性较高。
[0142] 另外，用于评价稳定性的作业的试行次数可以根据实施方式适当地设定。试行次数例如可以如1天、1小时等所示基于规定的时间进行设定。另外，本实施方式涉及的作业是生产线上包含的工序中的作业40，因此，试行次数例如可以基于通过作业40生产的产品的个数来设定。
[0143] (C)速度
[0144] 下面，利用图11C，对评价执行要素作业的速度的方法进行说明。图11C示意地例示出针对在图10中例示出的作业评价执行各要素作业的速度的方法的一个例子。速度是表示各要素作业花费的时间的长度和相邻的要素作业的重叠的程度的指标。因此，控制部11基于在步骤S1303中确定的各要素作业的执行时间和时间的重叠，评价执行各要素作业的速度。
[0145] 例如，在图11C中，由于作业者A在“视觉辨认”和“把持”之间进行了多余的动作，因此，作业者A在“视觉辨认”的要素作业中累积花费的时间变得比适当的时间长。因此，控制部11评价为作业者A执行“视觉辨认”的速度慢。另一方面，作业者B在“视觉辨认”的要素作业中花费的时间变得比适当的时间短。因此，控制部11评价为作业者B执行“视觉辨认”的速度较快。同样地，由于作业者C部分重叠地执行“视觉辨认”和“把持”，因此作业者C仅在“视觉辨认”的要素作业中花费的时间变得比适当的时间短。因此，控制部11评价为作业者C执行“视觉辨认”的速度较快。
[0146] 即，基于作业者的各要素作业的执行时间和时间的重叠，各要素作业实际上花费的时间越比适当的时间短，控制部11越是评价为作业者执行各要素作业的速度较快。另一方面，各要素作业实际上花费的时间越比适当的时间长，控制部11越是评价为作业者执行各要素作业的速度较慢。
[0147] 另外，基本上，执行各要素作业的速度越快，控制部11越是判定为该速度的评价较高。但是，如上所述，在执行各要素作业的速度与适当的速度相比极端快的情况下，有可能各要素作业的执行不充分。因此，在作业者执行各要素作业的速度比适当的速度快的情况下，控制部11可以判定作业者执行各要素作业的速度与适当的速度之差是否超过阈值。并且，在该差没有超过阈值的情况下，控制部11判定为该速度的评价较高。另一方面，在该差超过阈值的情况下，控制部11判定为该速度的评价较低。
[0148] (D)节律
[0149] 下面，利用图11D，对评价执行要素作业的节律的方法进行说明。图11D示意地例示出执行各要素作业的节律的方法的一个例子。节律是表示在试行多次作业的情况下在各试行中各要素作业实际上花费的时间是否固定的程度的指标。因此，控制部11能够在基于各要素作业的执行时间和时间的重叠评价各试行中的执行各要素作业的速度之后，基于各试行中的速度的波动，评价执行各要素作业的节律。
[0150] 例如，在图11D中，作业者A在“视觉辨认”中花费的时间的长度波动。因此，控制部11评价为作业者A执行“视觉辨认”的节律较差。另一方面，作业者B在“视觉辨认”中花费的时间的长度是固定的。因此，控制部11评价为作业者B的“视觉辨认”的节律良好。
[0151] 即，在作业者试行多次作业的情况下，执行各要素作业的速度(花费的时间的长度)的波动越大，控制部11越是评价为作业者执行各要素作业的节律较差。另一方面，执行各要素作业的速度(花费的时间的长度)的波动越小，控制部11越是评价为作业者执行各要素作业的节律较好。
[0152] 如上所述，控制部11能够基于所确定的各要素作业的执行时间、时间的重叠、执行次数和执行顺序，评价执行各要素作业的正确性、稳定性、速度以及节律。当完成各要素作业的评价时，控制部11使处理进入到接下来的步骤S1305。
[0153] 另外，作业中包含的各要素作业的正确的顺序和适当的时间(速度)可以根据实施方式适当地确定。例如，各要素作业的正确的顺序和适当的时间可以预先给出，也可以通过操作者等的输入进行设定。另外，各要素作业的正确的顺序和适当的时间可以基于执行作业期间内熟练者的举动确定。例如，在后述的登记模式下，控制部11可以根据从熟练者取得的传感数据121，确定各要素作业的正确的顺序和适当的时间。
[0154] (步骤S1305)
[0155] 在步骤S1305中，控制部11基于步骤S1304中的评价结果，计算针对各要素作业的能力指数。执行各要素作业的正确性越高，稳定性越高，速度越快，且节律越好(即，各评价越高)，控制部11将针对各要素作业的能力指数计算为越高的值。另一方面，执行各要素作业的正确性越低，稳定性越低，速度越慢，且节律越差(即，各评价越低)，控制部11将针对各要素作业的能力指数计算为越低的值。
[0156] 例如，可以对于以正确的顺序和适当的时间执行各要素作业的规范的举动(例如，图10等的“正解”的举动)，给出能力指数的基准值。该基准值可以预先给出，也可以通过作业者等的输入进行设定。控制部11可以与该预先给出的规范的举动比较，与对于作业者执行各要素作业的各评价的程度对应地，根据基准值计算针对各要素作业的能力指数。即，与规范的举动比较，对于作业者执行各要素作业的各评价越高，控制部11越将针对各要素作业的能力指数计算成与基准值相同的值或者越高的值。另一方面，与规范的举动比较，对于作业者执行各要素作业的各评价越低，控制部11越将针对各要素作业的能力指数计算成比基准值越低的值。在该能力指数的计算中，可以利用线性回归模型、协方差构造分析、重回归分析等的运算模型。另外，能力指数也可以基于与通过将全部数据归一化而得到的阈值的比较来计算。规范的举动可以通过操作者等的输入给出，也可以根据熟练者的动作给出。
[0157] 另外，在不同的作业之间使用共同的指标(要素作业)来比较作业者执行各作业的能力的情况下，优选各能力指数的基准值根据被各要素作业要求的感知活动和身体活动的难易度来设定。
[0158] 例如，假设存在作业X和作业Y这两个作业。假设作业X的“视觉辨认”要求的感知活动和身体活动例如为如产品的外观检查等所示用手指触碰对象物，基于从对象物向手指传达的触感来认知对象物的状态(一次信息)。与之相对地，假设作业Y的“视觉辨认”要求的感知活动和身体活动例如为如触诊等所示用手指触碰与其他的对象物结合的对象物，基于从对象物向手指传达的触感来认知其他的对象物的状态(二次信息)。
[0159] 在该情况下，作业Y的“视觉辨认”要求的感知活动和身体活动的难易度明显比作业X的“视觉辨认”要求的感知活动和身体活动的难易度高。此时，当对作业X的“视觉辨认”和作业Y的“视觉辨认”分别给出同一基准值时，无法单纯地比较执行作业X时计算出的“视觉辨认”的能力指数与执行作业Y时计算出的“视觉辨认”的能力指数。即，能够以较高的能力指数执行作业X的“视觉辨认”的作业者不一定对于作业Y也能够同样地以较高的能力指数执行作业Y的“视觉辨认”。
[0160] 因此，为了在不同的作业之间使用共同的指标(要素作业)比较作业者执行各作业的能力，各能力指数的基准值根据各作业中包含的各要素作业要求的感知活动和身体活动的难易度来设定。作为一个例子，可以设定用于判定感知活动和身体活动的难易度的判定规则。并且，基于设定的判定规则，确定对于各作业的各要素作业设定的能力指数的基准值。
[0161] 这里，利用图12A和图12B，对判定规则的一个例子进行说明。图12A例示出感知活动的难易度与能力指数的基准值之间的关系的一个例子。图12B例示出身体活动的难易度与能力指数的基准值之间的关系的一个例子。
[0162] 图12A的判定规则的一个例子是基于感知的精度、使用的感觉器官的种数以及感知对象的数量这三个项目，评价感知活动的难易度。即，要求的感知的精度越高，使用的感觉器官的种数越多，且感知对象的数量越多，则感知活动的难易度越高。因此，在图12A的判定规则的一个例子中，对于要求的感知的精度为mm(毫米)单位，使用的感觉器官的种数为2种且感知对象的数量为3个以上的要素作业，以最高值给出“40”的方式设定能力指数的基准值。另一方面，在图12A的判定规则的一个例子中，对于要求的感知的精度为cm(厘米)单位，使用的感觉器官的种数为1种且感知对象的数量为2以下的要素作业，以最低值给出“5”的方式设定能力指数的基准值。另外，在图12A的判定规则的一个例子，基于上述三个项目，八阶段地评价感知活动的难易度，与各难易度对应地，等间隔地设定基准值。
[0163] 另外，图12B的判定规则的一个例子是基于身体运动的精度、有无使用非惯用手以及有无使用刀具这三个项目，评价身体活动的难易度。即，要求的身体运动的精度越高，越使用非惯用手且越使用刀具，身体活动的难易度变得越高。因此，在图12B的判定规则的一个例子中，对于要求的身体运动的精度为mm单位，使用非惯用手且使用刀具的要素作业，以最高值给出“40”的方式设定能力指数的基准值。另一方面，在图12B的判定规则的一个例子中，对于要求的身体运动的精度为cm单位，未使用非惯用手且未使用刀具的要素作业，以最低值给出“5”的方式设定能力指数的基准值。另外，与图12A的判定规则的一个例子同样地，图12B的判定规则的一个例子基于上述三个项目，八阶段地评价身体活动的难易度，与各难易度对应地，等间隔地设定基准值。
[0164] 控制部11能够利用图12A和图12B示例的各判定规则，与各要素作业的难易度对应地，决定对于各作业的各要素作业设定的能力指数的基准值。例如，在利用两种判定规则的情况下，控制部11能够基于各判定规则来评价感知活动和身体活动各自的难易度，将从各判定规则导出的基准值相加，从而对于各要素作业设定与各要素作业的难易度对应的能力指数的基准值。然后，控制部11利用对于各作业中包含的各要素作业设定的基准值，与步骤S1304的评价结果对应地，计算针对各要素作业的能力指数。由此，能够在不同的作业之间利用共同的指标(要素作业)，比较作业者执行各作业的能力。
[0165] 但是，用于评价感知活动和身体活动的难易度的项目不限于上述的例子，可以根据实施方式适当地设定。作为用于评价感知活动的难易度的项目，除了上述以外，例如，还能够举出认知对象(一次信息或者二次信息)、认知部位(例如，是认知对象物的外侧的状态，还是认知内侧的状态)等。另一方面，作为用于评价身体活动的难易度的项目，除了上述以外，例如还能够举出进行驱动的身体部位的数量、驱动时间等。另外，感知活动和身体活动的难易度与能力指数的基准值之间的对应关系可以不限于图12A和图12B的例子，可以根据评价项目适当地设定。
[0166] 通过以上的步骤S1301～S1305的一系列处理，控制部11通过对传感数据121进行分析，计算针对各要素作业的能力指数。在本实施方式中，控制部11通过对从作业者50取得的传感数据121进行分析，计算针对作业40中包含的各要素作业的能力指数。当计算针对各要素作业的能力指数时，控制部11使处理进入接下来的步骤S104。
[0167] 另外，可以将步骤S1301～S1305的一系列的运算处理模型化。即，通过利用运算模型，控制部11从传感数据121中直接导出针对各要素作业的能力指数。作为该运算模型的一个例子，可以利用通过机械学习掌握从传感数据121中导出针对各要素作业的能力指数的能力的已学习的学习模型。在该机械学习中例如使用如下数据组，该数据组由作为样本(训练数据)的传感数据和表示从样本导出的针对各要素作业的能力指数的正解数据的组合构成。学习模型例如由神经网络、支持矢量机等构成。通过误差逆传播法等公知的学习算法，当输入样本时，该学习模型以输出与被输入的样本对应的正解数据的方式训练。由此，已学习的学习模型掌握如下能力：当被输入传感数据121时，输出从被输入的传感数据121中导出的针对各要素作业的能力指数。
[0168] (步骤S104)
[0169] 返回图6，在步骤S104中，控制部11作为历史生成部116进行动作，将作业者50、作业40以及在步骤S103中计算出的各要素作业的能力指数相关联地存储于规定的存储区域。
[0170] 规定的存储区域和数据的形式分别没有特别地限定，可以根据实施方式适当地选择。规定的存储区域例如可以是控制部11内的RAM、存储部12、外部存储装置、存储介质或者它们的组合。存储介质例如可以是CD、DVD等，控制部11可以经由驱动器16向存储介质存储数据。外部存储装置例如可以是经由外部接口13连接的外设的存储装置。在该情况下，控制部11可以经由外部接口13向外设的存储装置存储数据。另外，在能力计测装置1能够与网络连接的情况下，外部存储装置例如可以是NAS(Network Attached Storage)等的数据服务器。在该情况下，控制部11可以经由网络向数据服务器存储数据。在本实施方式中，存储部12保持有能力数据库70。控制部11将作业者50、作业40以及计算出的各要素作业的能力指数相关联地存储于存储部12的能力数据库70。
[0171] 这里，利用图13，对能力数据库70的一个例子进行说明。图13示意地例示出本实施方式涉及的能力数据库70的一个例子。能力数据库70是用于存储各作业者的能力指数的数据库。在图13的例子中，能力数据库70以表形式表现，各记录(行数据)具有作业者姓名、作业名称、日期时间、视觉辨认、把持、搬运、调整以及形式的字段。
[0172] 在作业者姓名的字段中，存储用于确定作业者50的信息。在作业名称的字段中，存储用于确定作业40的信息。在日期时间的字段中，存储表示计测出能力指数的日期时间的信息。在视觉辨认、把持、搬运以及调整的各字段中，存储计算出的针对各要素作业的能力指数。在形式字段中，存储表示各能力之上的导出方法的信息。在图13的例子中，“实测”表示从在步骤S102中取得的传感数据121直接导出了各能力指数。另一方面，“预测”表示通过后述的步骤S106从过去的各能力指数导出了未来的各能力指数。但是，能力数据库70的数据形式和字段不限于上述的例子，可以根据实施方式适当地选择。
[0173] 在步骤S104中，控制部11在能力数据库70中生成新的记录。然后，控制部11在所生成的记录的各字段中存储用于确定作业者50的信息、用于确定作业40的信息、表示日期时间的信息、通过步骤S103计算出的各能力指数以及表示各能力指数的导出方法的信息(在该步骤S104中，为“实测”)。由此，当将作业者50、作业40以及计算出的各要素作业的能力指数相关联地存储在能力数据库中时，使处理前进到下一步骤S105。
[0174] 另外，在本实施方式中，控制部11反复执行上述步骤S102～S104处理。即，控制部11通过步骤S102对作业者50反复取得传感数据121。另外，在每次反复取得传感数据121时，控制部11通过步骤S103，根据传感数据121计算针对各要素作业的作业者50的能力指数。由此，控制部11通过步骤S104，将针对各要素作业计算出的作业者50的能力指数累积在能力数据库70中，由此，生成针对各要素作业的作业者50的能力指数的历史。
[0175] (步骤S105)
[0176] 返回到图6，在步骤S105中，控制部11作为指数计算部112进行动作，根据通过反复执行上述步骤S102～S104而生成的历史所示的过去的能力指数，预测针对各要素作业的作业者50的未来的能力指数。
[0177] 可以根据实施方式适当选择根据过去的能力指数的历史预测未来的能力指数的方法。控制部11例如使用线性回归模型、非线性回归模型、多元回归模型、自回归模型(ARMA、ARIMA、SARIMA等)等，根据过去的能力指数的历史预测未来的能力指数。预测的未来的日期时间也可以没有特别限定，可以根据实施方式适当选择。例如，可以根据通过操作员的输入而指定的规定值、反复执行上述步骤S102～S104的周期等来决定预测的未来的日期时间。另外，例如，预测的未来的日期时间可以是在后述的分配模式中使作业者50实施(负责)分配作业的日期时间。预测的范围例如可以是以月为单位、以周为单位、以天为单位、以时间为单位等。另外，执行预测的时机可以以过去的预测结果与实测结果的误差平均收敛于规定值以内的周期单位来决定。在该情况下，预测的范围可以是过去的预测结果与实测结果的误差平均收敛于规定值以内的范围。当未来的能力指数的预测完成时，控制部11使处理前进到下一步骤S106。
[0178] (步骤S106)
[0179] 在步骤S106中，控制部11作为历史生成部116进行动作，将作业者50、作业40以及在步骤S105中预测出的各要素作业的能力指数关联起来存储于规定的存储区域。
[0180] 在本实施方式中，控制部11与上述步骤S104同样地，将预测出的各要素作业的能力指数存储在存储部12的能力数据库70中。即，控制部11在能力数据库70中生成新的记录。然后，控制部11在所生成的记录的各字段中存储用于确定作业者50的信息、用于确定作业
40的信息、表示日期时间的信息、在步骤S103中计算出的各能力指数以及表示各能力指数的导出方法的信息(在该步骤S106中为“预测”)。由此，将作业者50、作业40以及预测出的各要素作业的能力指数存储到相关联的能力数据库70中。
40的信息、表示日期时间的信息、在步骤S103中计算出的各能力指数以及表示各能力指数的导出方法的信息(在该步骤S106中为“预测”)。由此，将作业者50、作业40以及预测出的各要素作业的能力指数存储到相关联的能力数据库70中。
[0181] 以上，控制部11结束本动作例的计测模式的一系列的处理。控制部11也可以根据通过操作员的操作等指示了计测作业者50的能力指数的情况，执行上述步骤S101～S106或S101～S104的一系列的处理。本动作例涉及的计测模式的执行时机可以根据实施方式而适当选择。另外，控制部11也可以根据作业者50执行作业40的时机反复执行步骤S101～S106的一系列的处理，由此计测作业者50针对作业40的各要素作业的能力指数。控制部11通过对在生产现场在册的各作业者执行上述步骤S101～S106的处理，能够计测各作业者针对各作业的各要素作业的能力指数。
[0182] 另外，以上的本动作例涉及的计测模式的处理顺序也可以尽可能地变更。例如，控制部11也可以省略步骤S101的处理，执行步骤S102～S106的处理。另外，控制部11也可以省略步骤S105、S106的处理。
[0183] [登记模式]
[0184] 接下来，使用图14对本实施方式涉及的能力计测装置1的登记模式下的处理顺序的一个例子进行说明。图14是示出本实施方式涉及的能力计测装置1的登记模式下的处理顺序的一个例子的流程图。
[0185] (步骤S201～S203)
[0186] 步骤S201～S203除了作业者50是熟练者这一点以外，与上述步骤S101～S103相同。即，在步骤S201中，控制部11输出指示熟练者执行对象作业的消息。在步骤S202中，控制部11作为数据取得部111进行动作，取得传感数据121，该传感数据121是在熟练者执行对象的作业的期间，利用1个或者多个传感器测定熟练者的活动(举动)而得到的。熟练者能够适当执行生产现场内的多个作业中的至少对象作业。该对象作业是本发明的“第三作业”的一个例子。该对象作业可以与上述作业40一致，也可以与作业40不同。在步骤S203中，控制部11通过分析从熟练者取得的传感数据121，计算针对各要素作业的熟练者的能力指数。当计算出熟练者的能力指数时，控制部11使处理前进到下一步骤S204。
[0187] 另外，在步骤S203中，在从熟练者的传感数据121中导出针对各要素作业的能力指数的过程中，控制部11确定各要素作业的执行时间、时间的重叠、执行次数以及执行顺序。控制部11也可以根据该熟练者执行作业的过程中的各要素作业的执行时间、时间的重叠、执行次数以及执行顺序，设定上述各要素作业的正确的顺序和适当的时间(即，模范性举动)。在该情况下，控制部11也可以不执行熟练者的能力指数的计算，而结束本动作例的登记模式的处理顺序。
[0188] 另外，在已经设定了各要素作业的正确的顺序和适当的时间的情况下，控制部11也可以根据熟练者的各要素作业的执行时间、时间的重叠、执行次数以及执行顺序，修正或更新各要素作业的正确的顺序和适当的时间。在该情况下，控制部11也可以根据已经设定的各要素作业的正确的顺序和适当的时间来评价熟练者的执行各要素作业的正确性、稳定性、速度以及节律。接着，控制部11也可以根据该评价的结果，计算针对各要素作业的熟练者的能力指数。然后，控制部11也可以根据针对各要素作业计算出的熟练者的能力指数，修正或更新针对各要素作业的能力指数的基准值。
[0189] (步骤S204)
[0190] 在步骤S204中，控制部11作为登记部117进行动作，登记通过步骤S203针对各要素作业计算出的熟练者的能力指数作为各要素作业的要求能力指数。
[0191] 作为该登记处理的一个例子，控制部11也可以将通过步骤S203针对各要素作业计算出的熟练者的能力指数以能够用作各要素作业的要求能力指数的状态存储于规定的存储区域。规定的存储区域例如可以是RAM、存储部12、外部存储装置、存储介质或它们的组合。控制部11例如可以将针对各要素作业计算出的熟练者的能力指数以能够用作要求能力指数的状态存储到能力数据库70中。但是，登记处理的内容并不限定于这样的例子，可以根据实施方式而适当决定。在本实施方式中，控制部11将针对各要素作业计算出的熟练者的能力指数存储到后述的作业数据库75中。
[0192] 另外，各要素作业的要求能力指数可以从多个熟练者的能力指数导出。例如，各要素作业的要求能力指数可以是针对各要素作业计算出的多个熟练者的能力指数的平均值。另外，也可以从多个熟练者中选择任意的熟练者，从选择出的熟练者的能力指数导出选择出的熟练者的能力指数。
[0193] 由此，控制部11结束本动作涉及的登记模式的一系列的处理。控制部11例如也可以根据通过操作员的操作等指示了基于登记模式的计测的情况，执行上述步骤S201～S204的一系列的处理。另外，控制部11也可以根据作业者50被指定为熟练者的情况，执行上述步骤S201～S204的一系列的处理。本动作例涉及的登记模式的执行时机可以根据实施方式而适当选择。
[0194] 另外，以上的本动作例涉及的登记模式的处理顺序也可以尽可能地变更。例如，控制部11也可以省略步骤S201的处理，执行步骤S202～S204的处理。
[0195] [分配模式]
[0196] 接下来，使用图15对本实施方式涉及的能力计测装置1的分配模式下的处理顺序的一个例子进行说明。图15是示出本实施方式涉及的能力计测装置1的分配模式下的处理顺序的一个例子的流程图。
[0197] (步骤S301)
[0198] 在步骤S301中，控制部11选择作为分配作业的对象的作业者(例如作业者50)。
[0199] 选择对象作业者的方法可以没有特别限定，可以根据实施方式而适当决定。例如，可以通过操作员的输入来选择对象作业者。另外，例如，控制部11也可以从罗列出在生产现场在册的作业者的列表中选择对象作业者。该列表可以存储在存储部12中，也可以存储在外部的存储装置中。该列表可以从累积各作业者的能力指数的能力数据库70中取得。控制部11适当地访问该列表，从得到的列表中选择对象的作业者。可以适当地决定从列表中选择作业者的顺序。例如，控制部11可以从列表的开头开始依次选择对象作业者，也可以从列表中随机地选择对象作业者。当选择对象作业者时，控制部11使处理前进到下一步骤S302。
[0200] (步骤S302～S304)
[0201] 在步骤S302中，控制部11选择对对象作业者分配作业的条件。在步骤S303中，控制部11作为比较部113进行动作，比较各作业中包含的各要素作业的要求能力指数和针对各要素作业计算出的对象的作业者(作业者50)的能力指数。在步骤S304中，控制部11作为作业分配部114进行动作，根据比较结果，将生产现场内的多个作业中的任意作业，即针对各要素作业计算出的作业者的能力指数相对于各要素作业的要求能力指数满足在步骤S302中选择出的条件的任意作业分配给作业者。在步骤S302中选择出的条件是本发明的“规定的条件”的一个例子。
[0202] (1)作业数据库
[0203] 首先，进一步使用图16对存储有生产现场内的各作业的要求能力指数的作业数据库75进行说明。图16示意地例示出本实施方式的作业数据库75的一个例子。在图16的例子中，作业数据库75以表格形式表现，各记录(行数据)具有作业名称、日期时间、视觉辨认、把持、搬运、调整以及负责的字段。
[0204] 在作业名称字段中存储有用于确定对象作业的信息。在日期时间字段中存储有使对象作业者执行对象作业的日期时间。在负责字段中存储有用于确定分配给对象作业的作业者的信息。另外，在图16的例子中，在负责字段中存储有表示“未定”的信息表示对该记录的作业和日期时间还未分配作业者。
[0205] 在视觉辨认、把持、搬运以及调整的各字段中存储有针对各要素作业的要求能力指数。在上述步骤204中，在与熟练者执行的作业(第三作业)对应的记录中，控制部11将针对各要素作业计算出的熟练者的能力指数存储(登记)在视觉辨认、把持、搬运以及调整的各字段中。但是，针对各作业的各要素作业设定要求能力指数的方法也可以不限定于这样的例子。针对各要素作业的要求能力指数例如可以通过操作员的输入来指定。
[0206] 由此，作业数据库75的各记录能够表示针对特定的作业和特定的日期时间的特定的作业者的分配(1件量)。但是，作业数据库75的数据形式和字段也可以不限定于这样的例子，可以根据实施方式而适当选择。
[0207] 控制部11通过提取在负责字段中存储有表示未分配作业者(图16的“未定”)的信息的记录，取得作为分配给对象作业者的对象作业的候选。另外，控制部11通过参照各记录的视觉辨认、把持、搬运以及调整的各字段，取得各作业中的各要素作业的要求能力指数。
[0208] (2)作业者的能力指数
[0209] 接下来，对与要求能力指数进行比较的作业者的能力指数进行说明。在本实施方式中，通过上述步骤S103的处理，计算出针对作业40中包含的各要素作业的作业者的能力指数。另外，通过上述步骤S105的处理，预测针对各要素作业的作业者的未来的能力指数。控制部11比较这些能力指数中的任意能力指数与要求能力指数。
[0210] 即，在步骤S303中，控制部11也可以在即将进行该分配处理之前，比较通过步骤S103针对各要素作业计算出的作业者的能力指数与各作业中的各要素作业的要求能力指数。或者，在关于使作业者执行分配的作业的日期时间得到未来的能力指数的情况下，控制部11也可以比较各作业中的各要素作业的要求能力指数与针对各要素作业预测出的作业者的未来的能力指数。
[0211] (3)关于分配条件
[0212] 接下来，对向对象作业者分配作业的条件进行说明。针对各作业中的各要素作业的要求能力指数，被用作用于判定作业者是否具有在规定的时间内以规定的品质完成对象作业的能力的基准。即，在对于全部的要素作业，作业者具有比要求能力指数高的能力指数的情况下，可以评价为该作业者具有在规定的时间内以规定的品质完成对象的作业的能力。因此，从保证生产现场内的生产率的观点出发，优选将具有比要求能力指数高的能力指数的作业者分配给全部作业。
[0213] 另一方面，并不是在生产现场中在册的全部作业者都具有较高的能力指数。如上述图10中例示的那样，初学者在反复执行作业的过程中熟悉该作业，由此掌握在规定的时间内以规定的品质完成该作业的能力。从促使这样未成熟的作业者熟悉作业的观点出发，根据情况，将具有比要求能力指数低的能力指数的作业者分配给对象作业也是重要的。但是，在作业者具有的能力指数与要求能力指数的差过大的情况下，作业者的能力与适当地完成作业所要求的能力相差太远，很有可能无法促使该作业者熟悉作业。因此，从适当地促进不熟练的作业者熟悉作业的观点出发，优选将具有比要求能力指数略低的能力指数的作业者分配给对象作业。根据这些观点，在本实施方式中，控制部11根据以下两个条件中的任意条件来决定分配给作业者的作业。
[0214] (3-1)第一分配条件
[0215] 首先，对第一分配条件进行说明。第一分配条件是如下条件：针对各要素作业，作业者的能力指数与要求能力指数的差分为规定值(阈值)以下。即，控制部11判定多个作业中的任意作业中的各要素作业的要求能力指数与针对各要素作业计算出的作业者的能力指数的差分是否为规定值以下。在判定为被任意作业的各要素作业要求的能力指数与针对各要素作业计算出的作业者的能力指数的差分为规定值以下的情况下，控制部11将该任意作业分配给作业者。
[0216] 根据该第一分配条件，能够将具有接近要求能力指数的能力指数的作业者分配给对象的作业。因此，能够防止将具有极高能力的作业者分配给极其简单的作业、或者将只具有极低能力的作业者分配给极其困难的作业。由此，能够保证生产现场的生产线上的生产率。
[0217] 另外，作业者的能力指数与要求能力指数的差分可以由针对任意要素作业的差分来代表，也可以通过针对全部要素作业的差分(绝对值)的总和来得到。另外，该差分也可以通过作业者的能力指数与要求能力指数之间的距离来得到。另外，在实现优化的情况下，控制部11也可以以使针对各作业者的该差分的总和为最小的方式决定针对各作业的各作业者的分配。
[0218] (3-2)第二分配条件
[0219] 接下来，对第二分配条件进行说明。第二分配条件是如下条件：对于至少任意一个要素作业，作业者的能力指数比要求能力指数低，并且针对各要素作业的作业者的能力指数与要求能力指数的差分为最小。即，控制部11将多个作业中的如下作业分配给作业者，在该作业中，针对多个要素作业中的至少任意一个要素作业计算出的作业者的能力指数比被该至少任意一个要素作业要求的能力指数低，并且针对各要素作业计算出的作业者的能力指数与各要素作业的要求能力指数的差分为最小。
[0220] 根据该第二分配条件，对于任意一个要素作业，虽然不满足恰当地执行对象作业的基准，但是，能够将具有接近要求能力指数的能力指数的该作业者分配给该对象作业。即，能够将具有比要求能力指数略低的能力指数的作业者分配给对象作业，由此，能够适当地促进不熟练的作业者(具体而言是上述任意一个要素作业)熟悉作业。
[0221] 另外，与上述第一分配条件同样地，针对各要素作业的作业者的能力指数与要求能力指数的差分可以通过针对任意一个要素作业的差分来代表，也可以通过针对全部要素作业的差分(绝对值)的总和来得到。另外，该差分也可以通过作业者的能力指数与要求能力指数之间的距离来得到。
[0222] (3-3)其他分配条件
[0223] 对对象作业者分配作业的条件可以不限于上述两个，可以根据实施方式而适当决定。例如，控制部11也可以判定通过从针对各要素作业计算出的作业者的能力指数中减去被多个作业中的任意作业的各要素作业要求的能力指数而得到的差分是否为规定值以上。而且，控制部11也可以在判定为该差分为规定值以上的情况下，将任意作业分配给作业者。
该规定值可以是0以上的值，也可以是负值。另外，例如，控制部11也可以将针对各要素作业计算出的作业者的能力指数之和与各要素作业的要求能力指数之和的差分为最小的作业分配给作业者。另外，作业者从事所分配的作业的期间例如可以以月为单位、以周为单位、以天为单位、以时间为单位等来决定。
该规定值可以是0以上的值，也可以是负值。另外，例如，控制部11也可以将针对各要素作业计算出的作业者的能力指数之和与各要素作业的要求能力指数之和的差分为最小的作业分配给作业者。另外，作业者从事所分配的作业的期间例如可以以月为单位、以周为单位、以天为单位、以时间为单位等来决定。
[0224] 以上，控制部11通过执行步骤S302～S304的处理，能够将生产现场内的多个作业中的任意作业分配给对象的作业者。当将多个作业中的任意作业分配给对象作业者时，控制部11使处理前进到下一步骤S305。
[0225] 另外，在上述步骤S302中，控制部11从上述两个分配条件中选择任意一个分配条件。可以通过操作员的操作手动地进行该选择，也可以自动地进行该选择。另外，在上述步骤S304中，控制部11在对象记录的负责字段中存储用于确定分配了对象作业的作业者的信息。由此，对对象作业者的作业分配保存在作业数据库75中。
[0226] (步骤S305)
[0227] 在步骤S305中，控制部11判定针对各作业的各作业者的分配是否完成。在判定为分配未完成的情况下，控制部11从步骤S301开始反复进行处理。另一方面，在判定为分配完成的情况下，控制部11使处理前进到步骤S306。
[0228] 另外，可以适当判定分配是否完成。例如，控制部11也可以在对制造现场内的全部作业完成了规定期间内的作业者的分配的情况下，判定为针对各作业的各作业者的分配完成。另一方面，在不是这样的情况下，控制部11也可以判定为针对各作业的各作业者的分配未完成。控制部11能够通过参照作业数据库75的各记录，判定作业者是否被分配给制造现场内的各作业。另外，规定的期间例如可以通过操作员的输入等适当指定。
[0229] (步骤S306)
[0230] 在步骤S306中，控制部11作为输出部115进行动作，输出分配的结果。可以根据实施方式适当地选择输出方式和输出目的地。例如，控制部11也可以生成针对各作业的各作业者的分配和表示各作业者从事所分配的作业的期间的一览表，将生成的一览表输出到输出装置15。另外，例如，控制部11也可以将这样的一览表发送给作业者50或监督者携带的用户终端。
[0231] 以上，控制部11结束本动作例涉及的分配模式的一系列的处理。控制部11例如也可以根据通过操作员的操作等指示了针对分配模式下的各作业的各作业者的分配，执行上述步骤S301～S306的一系列的处理。另外，控制部11也可以定期或不定期地执行上述步骤S301～S306的一系列处理。本动作例涉及的分配模式的执行时机可以根据实施方式而适当选择。另外，以上的本动作例涉及的分配模式的处理顺序也可以尽可能地变更。例如，在分配条件为固定的情况下，可以省略上述步骤S302。
[0232] [特征]
[0233] 如上所述，本实施方式涉及的能力计测装置1能够通过上述步骤S101～S103的处理，根据传感数据121计算针对作业40中包含的各要素作业的作业者50的能力指数。由于各能力指数对应于执行各要素作业的能力的程度，因此，根据计算出的各能力指数，能够客观且定量地表示针对各要素作业的作业者50的能力。
[0234] 此外，本实施方式涉及的能力计测装置1通过上述步骤S303、S304的处理，比较各作业中的各要素作业的要求能力指数与针对各要素作业计算出的作业者的能力指标，根据比较的结果，将生产现场内的多个作业中的任意作业分配给作业者。由此，本实施方式涉及的能力计测装置1利用基于能力指数的评价结果，决定适于该作业者的作业分配。
[0235] 因此，根据本实施方式涉及的能力计测装置1，能够客观且定量地计测作业者50处理作业40的能力。另外，也可以使本实施方式涉及的能力计测装置1将生产现场中的各作业者作为作业者50计测能力指数，根据计测出的能力指数，决定针对各作业的各作业者的分配。由此，根据本实施方式，能够适当地决定针对各作业的各作业者的分配。因此，能够在上述生产现场内成体系地提高或维持生产线的生产率/效率。并且，根据本实施方式，即使不使各作业者体验生产现场内的全部作业，也能够根据通过各作业者执行任意作业而得到的见解(针对各要素作业的能力指数)，分配适于各作业者的作业。因此，能够降低对各作业分配各作业者的优化所花费的成本。
[0236] §4变形例
[0237] 以上，详细说明了本发明的实施方式，但至此为止的说明在全部方面只不过是本发明的例示。当然可以不脱离本发明的范围地进行各种改良和变形。例如，可以进行如下的变更。另外，以下，关于与上述实施方式相同的结构要素使用同样的标号，关于与上述实施方式相同的点，适当省略说明。以下的变形例可以适当组合。
[0238] ＜4.1＞
[0239] 在上述实施方式中，为了测定作业者50的感知活动和身体活动，使用脑电图仪30和负荷传感器31这两个传感器。但是，用于测定感知活动和身体活动中的至少一方的传感器的数量不限于两个，可以为一个，也可以为三个以上。
[0240] 另外，传感器不限于脑电图仪30和负荷传感器31，只要能够测定与对象的感知活动和身体活动中的至少一方相关的生理学参数，则其种类没有特别限定，可以根据实施方式而适当选择。感觉器官的举动例如表现为脑电波、脑血流、瞳孔直径、视线方向、表情、声音、心电图、血压、肌电图、皮肤电反射等。因此，在用于测定感知活动的1个或者多个传感器中，例如可以使用脑电图仪、脑磁仪、构成为通过功能性核磁共振图像法拍摄与脑活动相关的血流的磁共振图像装置、构成为能够通过功能性近红外分光法测定脑血流的脑活动计测装置、构成为计测瞳孔直径和视线方向的视线传感器、眼电位传感器、麦克风、心电图仪、血压计、肌肉电位传感器、皮肤电反应仪、摄像机或它们的组合。另一方面，身体活动的举动例如由手指、手、脚、颈、腰、关节、肌肉等运动器官表现。因此，在用于测定身体活动的1个或者多个传感器中，例如可以使用摄像机、动作捕捉装置、负荷传感器或它们的组合。因此，1个或者多个传感器可以由摄像机、麦克风、脑电图仪、脑磁仪、磁共振图像装置、心电图仪、血压计、肌肉电位传感器、皮肤电反应仪、负荷传感器、动作捕捉装置、脑活动计测装置、视线传感器、眼电位传感器或它们的组合构成。
[0241] 另外，在上述实施方式中，传感数据121由脑电图仪30测定到的脑活动量的第一测定数据和负荷传感器31测定到的负载的第二测定数据这2种数据构成。但是，传感数据121的结构也可以不限于这样的例子，可以根据用于测定与对象者的感知活动和身体活动中的至少一方相关的活动的传感器的种类而适当决定。
[0242] 另外，在上述实施方式中，能力计测装置1经由外部接口13而与脑电图仪30和负荷传感器31连接，从脑电图仪30和负荷传感器31直接取得传感数据121。但是，取得传感数据121的方法也可以不限于这样的例子，可以根据实施方式而适当选择。例如，1个或者多个传感器也可以与能力计测装置1以外的其他信息处理装置连接。在这种情况下，能力计测装置
1(控制部11)也可以经由网络、存储介质等间接地从其他信息处理装置取得传感数据121。
1(控制部11)也可以经由网络、存储介质等间接地从其他信息处理装置取得传感数据121。
[0243] ＜4.2＞
[0244] 在上述实施方式中，能力数据库70和作业数据库75存储在存储部12中。但是，能力数据库70和作业数据库75的存储位置也可以不限于这样的例子，可以根据实施方式而适当选择。能力数据库70和作业数据库75的至少一方例如也可以存储在NAS等外部的存储装置中。在这种情况下，能力计测装置1例如也可以经由网络等访问存储在外部的存储装置中的能力数据库70和作业数据库75中的至少一方。
[0245] ＜4.3＞
[0246] 在上述实施方式中，“视觉辨认”、“把持”、“搬运”以及“调整”的各要素作业被定义成包含与至少1次循环对应的人在认知学上的信息处理的过程。但是，各要素作业的定义也可以不限于这样的例子，只要在作业内能够识别，则可以根据实施方式而适当决定。另外，要素作业的种类可以不限于上述4种，也可以根据实施方式而适当进行任意要素作业的省略、任意要素作业的置换以及不同种类的要素作业的追加。
[0247] ＜4.4＞
[0248] 在上述实施方式中，能力计测装置1使用正确性、稳定性、速度以及节律这4个作为评价各要素作业的执行精度的指标。但是，步骤S103的处理也可以不限于这样的例子，可以根据实施方式而适当决定。例如，在上述步骤S1304中，控制部11也可以评价执行各要素作业的正确性、稳定性、速度以及节律中的至少任意一方。而且，在上述步骤S1305中，控制部11也可以根据该评价的结果，计算针对各要素作业的能力指数。
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