[发明专利]用于确定干预有效性指数的装置、方法、程序、信号在审

专利信息
申请号: 201780094041.3 申请日: 2017-09-01
公开(公告)号: CN111052157A 公开(公告)日: 2020-04-21
发明(设计)人: 小竹康代;中嶋宏;王丹妮 申请(专利权)人: 欧姆龙株式会社
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;A61B5/16
代理公司: 北京同立钧成知识产权代理有限公司 11205 代理人: 马爽;臧建明
地址: 日本京都府京都市下京区盐小路通堀川东入*** 国省代码: 暂无信息
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摘要:
搜索关键词: 用于 确定 干预 有效性 指数 装置 方法 程序 信号
【说明书】:

本发明提供一种用于确定对执行任务的人的干预效果指数(IEI)的方法(以及对应的装置、程序及信号)。所述方法包括以下步骤:通过耦合到人的至少一个传感器获得感测信息(S100),其中感测信息包括与在执行任务中的表现相关的第一感测信息及与情绪状态相关的第二感测信息;基于所述第一感测信息来确定表现差异(ΔM)(S110),其表示在应用干预之前在执行任务中的表现与在应用干预之后在执行任务中的表现之间的变化,干预代表对人产生影响的激励;基于第二感测信息来估测情绪值差异(ΔE)(S120),情绪值差异表示在应用干预之前与在应用干预之后情绪状态之间的变化;基于所述表现值差异(ΔM)及所述情绪值差异(ΔE)来确定干预效果指数(IEI)(S130),干预效果指数(IEI)代表对人的干预的有效性的表示。

背景技术

用于改善在包括若干器件组件的系统(如生产线)中的表现的方法在本领域中是已知的。举例来说,日本专利第5530019号公开了一种用于检测设备故障的迹象的解决方案,这对于防止操作效率降低(例如防止工厂生产率降低)而言是至关重要的。此外,在涉及由工人实行的操作的生产线中,已知会影响生产率或具体来说影响生产质量及生产量的因素包括机器、方法、材料及人员(machines,methods,materials,and men,4M)因素。这些因素中的三个因素(即,机器、方法及材料(machines,methods,and materials,3M))已不断得到改善及提高,从而增加生产率。然而,“人员”这一因素取决于若干要素,且更难以客观地解决。举例来说,在对制造生产线进行控制的领域中,通常,管理人员会直观地观察工人的身体状态及精神状态,并为工人提供适当的指导以保持及提高生产率。然而,这种监督容易出错,而且常常是基于管理人员的主观作用(subjective contribution)。因此,难以客观地及系统地实施旨在改善“人员”因素的生产率的解决方案,且一般来说难以进一步增加在其中人与一个或多个机器进行交互来完成任务的系统中的生产率/效率。

本发明的背景及技术问题

为了通过解决“人员”因素来改善如生产线等系统的效率,可设想为工人提供干预(例如,激励信号),其中干预是基于通过测量获得的工人的精神状态来确定,参见例如在2017年2月28日提出申请的日本专利申请JP 2017037287、以及具有参考/备审号198 761且由同一申请人在与本申请同一日提出申请的PCT申请。更具体来说,为了精确地估测人的精神状态,有利的是基于特定的测量来估测情绪状态,参见例如在2017年2月28日提出申请的日本专利申请JP 2017037306及由同一申请人在与本申请同一日提出申请且具有参考/备审号198 760的PCT申请、以及以上提到的JP 2017037287及相应的PCT(案件#3)。稍后还例示适合于情绪状态及适合于基于测量对情绪状态进行估测的模型。由于使用测量,因此可客观地及可重复地精确估测情绪状态,使得可客观地及系统地提供干预来提高效率。通过以上所述,可增加人与之进行交互的系统的效率。

然而,尽管通过以上提及的技术实现了总体效率的改善,但仍然难以客观地确定此种改善的程度,例如所述改善是非常高还是中等;换句话说,即使在使用干预时实现了改善,发明人也已经认识到存在进一步提高效率的余地,因为至少在某些情况下可应用能比另一干预得到更高效率的干预。

因此,期望估测出干预的有效程度,从而例如可预测效率增益,或者从而例如可选择特定的干预而不是另一干预。确定干预有效性的一种可设想的方式是依靠训练有素的观察者,观察者基于他/她的经验及对应用干预之后的工人进行的观察来进行猜测。然而,这容易出错,如在依赖于生产线管理人员(line manager)或监督员(supervisor)的现有技术中那样,且还含有主观成分。值得注意的是,这种解决方案不适合在技术系统中实施,需要一种客观的及可重复的方式来自主确定干预的有效性的程度。

因此,现有解决方案无法进一步改善效率。一个问题还在于,当想要进一步提高系统效率时如何客观地确定干预的有效性。

因此,现有的解决方案无法进一步增加在其中人与一个或多个机器进行交互来完成任务的系统中的效率,且无法精确地及客观地确定增加效率的有效性的程度。

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