生産・物流現場においてIoTが普及したことにより、様々なデータが蓄積されつつある。さらに機械学習で解析・可視化されることにより、機械・材料の制御は大きく発展してきている。しかし、作業者の制御は依然として完全に確立されておらず、作業者の実績や習熟度の可視化をセンシング技術や機械学習を用いて行うことで、生産スケジューリング分野での最適化手法を確立することが求められている。
本研究は、技術革新、生産性向上、技能継承を中心とした、製造業におけるIE分野の課題解決を目的としている。本稿では、製造現場における、作業者の状態情報と位置情報を特徴量として学習した機械学習モデルによる行動推定手法の提案と、その手法を用いた最適化技術の統合による作業hさ行動の可視化システムの開発を行う。