LBJ2016オープンステージスライド

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国立研究開発法人 サービス業・製造業での⾏動計測︓ おもてなしやチームワークの分析から 業務改善案の事前評価まで 蔵⽥ 武志 12 1 (国研) 産業技術総合研究所 ⼈間情報研究部⾨ 2 筑波⼤学 システム情報系 教授(連携⼤学院)

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サービス業・製造業での⾏動計測︓おもてなしやチームワークの分析から

業務改善案の事前評価まで

蔵⽥ 武志12

1 (国研) 産業技術総合研究所 ⼈間情報研究部⾨2筑波⼤学 システム情報系 教授(連携⼤学院)

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国立研究開発法人 2

MeasureWeighSurvey

PlanDesignAttempt

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G空間IoT時代• 現場のラボ化 (Lab-forming Field)• ラボの現場化 (Field-forming Lab)

3

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物流サービス︓ドライバー(⾞両)計測と評価事例• 経営側の視点

– 燃費︓30%以上改善、⼆酸化炭素排出削減にも貢献– メンテナンスコスト︓タイヤ摩耗減少削減– 事故︓70%以上削減し、保険料半減– リアルタイム運⾏管理︓サービス品質向上

• ドライバー側の視点– 帰社時に波状運転指数を含むコンサルティングシートでOJT– 優良ドライバーのデータを共有し、全体的にスキル向上– 離職率低下(スキル向上と利益還元によるモチベーション維持)

提供:トワード物流

4

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1回⽬のCSQCC (Computer-Supported QC Circle)

5

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

2011年1月~2月

12~14時の昼食時の接客係の動線

事務室

厨房

客室

産総研・がんこフードサービス社の共同研究事例

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1回⽬のCSQCC (Computer-Supported QC Circle)

6移動距離 [m]

1,000

1,500

2,000

2,500

11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22

追加注文数(混雑度で正規化)

0.0

0.4

0.8

1.2

11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22

接客エリア滞在時間割合

30%

35%

40%

45%

50%

55%

11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22

時 BeforeAfter

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

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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)

7

2012年1月~2月

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顧客1⼈あたりの移動距離

8

***

* 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。

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移動距離の評価あるある

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• PDRの相性がよい。• 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。

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担当エリアの注⽂受注に関する指標

10B2

B1

持ち場専念率=橙/⾚

持ち場守備率=橙/⻘

ある接客係の担当エリア内で発⽣した注⽂数

その接客係が担当エリア内で受けた

注⽂受注数

その接客係が受けた全注⽂受注数

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持ち場守備率・専念率から⾒た従業員の熟練度合(仮説)

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IV. ベテラン型(余裕型)⾃分の持ち場を守れていて,尚且つ,他のエリアのカバーもできている状態.

II. ⼿⼀杯型持ち場の注⽂をもれなく取ろうと努⼒はしているが,実際には処理オーバーになっている状態

III. きっちり型⾃分の持ち場の注⽂はもれなく取るが,他のエリアの注⽂までは積極的に取りに⾏かない,もしくは⾏けない状態.

I. ⽬的意識⽋如型持ち場の注⽂を取れておらず,尚且つ,持ち場以外の注⽂ばかり取っている状態.持ち場を守るという⽬的を共有できていない状態

持ち

場守

備率

=橙

/⻘

持ち場専念率=橙/⾚

individual skill

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改善前

12

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

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改善後

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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

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個⼈スキルとチームパフォーマンス

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専念率

Teamworkperformance

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

持ち

場守

備率

=橙

/⻘

持ち場専念率=橙/⾚

individual skill

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3回⽬のCSQCC

• 新店舗開店直後のQC活動⽀援– 要因分析は難しいのでBefore-Afterの包括的測る化が⽬的

• 改善のBefore-Afterの計測結果– 正味接客時間の増加

• 「顧客が滞在する」客室に接客係が訪問した時間の総和– 追加注⽂件数増加– 移動距離は少し増加

• 受動的な接客から能動的な接客へ

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PDRモジュールの充電場所(左)それを⼱着に⼊れ装着した様⼦(右)

2014年12⽉23⽇放映

Before After

新宿・⼭野愛⼦邸

2014年10月~11月

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キャビンアテンダントのおもてなし分析

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東⼤・ANA総研の共同研究、及び東⼤・産総研の共同研究の事例⽇経情報ストラテジー12⽉号

• 飛行中の機内でCAの動線を計測• PDR+BLE+マップマッチング• BLEは機内持ち込み荷物の中でラピッド設置・撤去

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PDR+BLEを⽤いた達⼈CAと新⼈CAの⽐較

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CA1業務内容

CA2業務内容

行き 帰り 計

達人CA 15分 6分 21分新人CA 17分 3分 20分

• ドリンク提供の帰り時間を多く作る• おかわりを申告してもらいやすい• 乗客の変化へ対応がしやすい

1. 乗客の変化に気づき対応するという受動的な行動

2. 乗客の申告を促す能動的な行動

2種類の行動メカニズムの存在の示唆

得られた知見

[日経情報ストラテジー2015年12月号より]

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物流倉庫での計測とシミュレーション• 可視光通信とWMSに

より倉庫内スタッフの動線を把握

• 「倉庫業務の⾒える化と効率化」に関して検討

• シミュレーションによるシングルピッキングとゾーンピッキングの事前評価も可能に

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

2014年4月~6月

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

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カイゼン活動の改善

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シミュレーション

To-Be

改善案提示改善案事前評価

行動計測分析可視化 As-Is

現状把握

カイゼンCカイゼンB

カイゼンA

実行 カイゼン案実行

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カイゼン活動の改善

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ピッキング⽅法の事前⽐較

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シングル ゾーン⾏︓指標、列︓⼈数 4 5 6 7 8 9 10 4 5 6 7 8 9 10

効率 ⼈時⽣産性 M M M M M M M H M H H H H M

ES 各作業者の作業時間 H H H H M M M M L L L L L L

ES 各作業者の作業時間のばらつき L L L M M M M L L L H H M H

効率 チームとしての作業時間 H H M M M L L H M M L L L L

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

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国立研究開発法人 22

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国立研究開発法人

• 倉庫に関するデータ︓仕分け作業データ、従業員の位置情報、バイタルデータなど

• 物流に関するデータ︓トラックの⾛⾏記録など• エリアに関するデータ︓⼈⼝、世帯、メッシュ統計など

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Visual Warehouse

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• 作業動線の見える化・最適化でピッキング効率を改善

• 仮想3Dマップ、屋内位置測位システム、

バーコード技術を統合(株式会社サトー、株式会社シーイーシー、Ubisense Inc.)

• UWB-IR測位を活用した高精度測位

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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」

• 「操作」と「体感」を両⽴させて利⽤者視点設計を実現– 空間レイアウトの設計者と利⽤者がリアルタイムに協調作業– コミュニケーション⽀援機能により、異なる視点から空間を⾒る設計者

と利⽤者がスムーズに対話– 空間レイアウトの⼯程を短縮&利⽤者視点での設計を実現

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https://www.aist.go.jp/aist_j/press_release/pr2015/pr20151102/pr20151102.html

WBSトレたま(テレビ東京)

2015年11⽉10⽇

東⼤・がんこフードとの連携事例

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Service Field Simulator (SFS)

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Service Field Simulator (SFS)

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国立研究開発法人

ミクロな運動と動線の計測を⽤いた業務分析・カイゼン⽀援サービスへの展開

⽼⼈ホーム(協⼒︓スーパーコート)での作業内容推定と労働負荷の可視化事例(2011年当時は労働負荷を主観で付与)

スマートスーツ(メニーセンサ)によるミクロな動作計測と⾼精度測位に基づく客観的・定量的な業務分析・カイゼン⽀援コンサルサービスの実現へ

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PDR技術動向・ベンチマーク・コンテスト

PDRベンチマーク標準化委員会 委員⻑蔵⽥武志(産総研)

PDR on iPhone4(G空間EXPO2010)

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PDRの世界動向2010年以降、世界各国でPDRのR&Dプレイヤーが露出しはじめた。

Movea (France)

Sensor Platforms (USA)

CSR (UK)

TRX (USA)

Trusted Positioning (Canada)

2

Qualcommが買収InvenSenseが買収InvenSenseが買収

⽇本国内︓旭化成、インテック、NTTドコモ/ZDC、MTI、KDDI研究所、国際航業、サイトセンシング、産総研、杉原SEI、パナソニック、⽇⽴、富⼠通、マルティスープ、メガチップス、リコー、東⼯⼤、神奈川⼯⼤、慶⼤、名⼤、新潟⼤、⽴命館⼤など

村⽥製作所と提携Audience社が買収

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設置型アセット

DB携帯型装置

計算 屋外測位 屋内測位 ⽅位

N L L-M L-M M-H N/A L

IMES H M M-H L M M-H N/A

パッシブRFID L-M M-H L-M L M-H M-H M-H

アクティブRFID M-H M-H M-H L-M M M-H L

Bluetooth(BLE, iBeacon) M M-H L-M L-M M M-H L

Wi-Fi M-H M L-M L-M M M-H L

UWB H M M-H L-M H H M-H

⾳波/超⾳波 H M-H L-M L M-H M-H M-H

光通信 M-H M-H M-H L M-H H M-H

(II) 設置型センサ主体

監視カメラ/RGB-D/LRF M-H M N H H H H

⼈⼯マーカ L M M M H H H

⾃然特徴点 N H M H H H H

INS N L H L M-H M-H H

PDR N L-M M L-M M-H M-H M-H

N H N M-H M M-H M-H

M M-H M H M-H M-H M-H

コスト 計測機能

測位技術のカテゴリ

(I) 設

置型装置

と携帯・

装着型装

置のペア

(A) GNSS (GPS, みちびき)

(B) LPSタグ

を設置す

る場合

携帯・装

着型セン

サ主体

(C) 装着/携帯型カメラ

(D) ⾃蔵・慣性航法

(E) マップマッチング

(F) ハイブリッド測位

測位技術もいろいろ

3

屋外測位

屋内測位

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屋内測位パラドックス「屋内測位は良さそうだけど、コストと効果は︖」

4

• R. Solow⽒起源の⽣産性パラドックス議論

は、屋内測位にも当てはまる– GNSS(衛星測位)と異なり、屋内測位インフラのコストは

直接⾒えてしまうので– パラドックスの中でも(効果が定量化できなくても)IT化

は進められてきたが…

「膨⼤な IT 投資が⾏われたにもかかわらず、⽣産性の上昇が統計的に確認できない」

You can see the computer age everywhere but in the productivity statistics.

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PDR: Pedestrian Dead-Reckoning歩⾏者⽤相対測位(推測航法)

• 測位インフラがなくても相対測位を続けることが可能。– 屋内測位パラドックスの緩和︕

• 点の集合ではなく、線(形、曲率)としての意味を持つ軌跡を取得可能。運動の種類や⼤きさも計測可能。

• 加速度、ジャイロ、磁気の9軸、もしくは気圧を含めて10軸センサを利⽤。

• H/W化で省電⼒化も加速。• UWBなどの⾼精度測位との

相性がよい(ハイブリッド測位)• マップ・ルート情報による

⾼精度化も可能

⾃蔵センサモジュール・加速度センサ・ジャイロセンサ・磁気センサ・気圧センサ

5

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6

屋内測位パラドックスからの解放︕

NTTドコモ、ゼンリンデータコム、旭化成、産総研によるコラボレーション事例

ドコモ地図ナビ• PDRを⽤いたコンシューマサービス開始 (2015.4から)• 全国の地下鉄構内や地下街など• インフラフリー技術採⽤

によりサービスエリアを⼀気に拡⼤

• 320箇所(2015.4)から440箇所(2016.3)へ

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PDR組み込みモジュール

• PDR製品の⽼舗• 単3電池駆動の実⽤

型PDRモジュール、デュアルセンサ、BLE対応等などバラエティに富むラインアップ

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産総研・杉原SEI・澁⾕⼯業の共同研究事例

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Frizz&カード型PDRモジュール

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• メガチップス社製省電⼒PDR指向モーションコプロセッサーFrizz︓従来⽐1/20に電⼒消費を削減

• CR2016 (公称容量︓90mAh) x2個で11時間強

• 10軸PDR+BLE測位• 出退勤、⼊出管理(セキュリティ)、

作業⽀援、⾏動分析、⼈材育成、評価をトータルにサポート

産総研・メガチップスの共同研究事例サイトセンシング社(産総研技術移転ベンチャー)の開発事例

職員証(カード)

消しゴム型

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Frizz&リストウォッチw/PDR

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PDRの最前線︓進⾏⽅向推定

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• Tutorial: Personal Navigation with Handheld Devices by Valerie Renaudin, IPIN 2015.

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PDRの最前線︓進⾏⽅向推定

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• Tutorial: Personal Navigation with Handheld Devices by Valerie Renaudin, IPIN 2015.• Long Paper: Christophe Combettes, Valerie Renaudin, Comparison of Misalignment

Estimation Techniques Between Handheld Device and Walking Directions, IPIN 2015.• FIS was proposed by Kourogi and Kurata in PLANS 2014.

“Globally, the FIS method provides better results than the other two methods.”

Frequency analysis of Inertial Signals

Forward and Lateral Acc. Modeling

Principal Component Analysis

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IPIN 2015

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国際航業、慶応大、サイトセンシングによるGPS+BLE+PDR

K. Tabata, H. Konno, K. Tsuno, W. Morioka, A. Nishino, M. Nakajima, and N. Kohtake, The Design of Selective Hybrid Positioning by Utilizing Accuracy Information for Indoor-Outdoor Seamless Positioning and Verification in Tokyo Station, IPIN 2015.I. Skog, J. Nilsson, P. Händel, and A. Nehorai, Arrays of Single-Chip IMUs, IPIN 2015.

32個の9軸センサーを搭載

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・測位誤差︓10軸PDR(2ユーザの気圧統合)+BLE 3.609m・フロア正答率︓10軸PDR(2ユーザの気圧統合) 87.4%

(三菱重⼯⼤型⼯場での実作業時データを⽤いた検証)

9軸PDRから10軸PDRへ︕

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⾼精度測位 w/o ID(RGB-Dカメラ)+PDR︓軌跡特徴の共起⽣を⽤いた統合測位

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• LRFよりRGB-Dの⽅が軌跡特徴を多く含むが、範囲は狭い• 隠れが多いと、IDを取り違えやすくなり、誤差が増⼤

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⾼精度測位 w/ ID (UWB)+PDR

15UniSense、産総研によるコラボレーション事例

• PDRは初期値がよければ、しばらくはがんばる。⾮常に相性がよい

• 設営やデバイスのコストが⾼い

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相対測位と絶対測位を⽤いた統合測位

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なぜPDRベンチマーク︖• PDRの研究開発や実⽤化を進めている企業や⼤学

が国内外で急増– IPIN 2015では,国内学会では考えられない頻度で

PDRというキーワードが⾶び交っていた.• PDRは相対測位。GPSやWi-Fi測位のような絶対

測位とは異なる評価⽅法が必要• 仕様書や論⽂に、どのように性能を表記すればよ

いかを統⼀していく必要性

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PDRベンチマーク

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• 内部要因︓センサのオフセット・感度• 外部要因︓

• ⼈的要因︓保持・装着状態、歩⾏者特性、歩⾏以外の動作の種類や量、位置情報を⾒ながら歩くか

• 環境要因︓ルート形状、⻑さ、歩⾏可能エリアの形状、磁場、気圧、温度等の環境

• 初期/計測条件︓初期⽅位設定やセンサ校正の有無、連続計測時間

• 評価の視座︓PDR単体の評価なのか、ハイブリッド測位から⾒たPDRの評価なのか

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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)

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Photo by Joe Sampouw on Flickr

Ubicomp/ISWC 2015 PDR Challenge

Lisra(位置情報サービス研究機構)、PDRベンチマーク標準化委員会、HASC(⾏動センシングコンソーシアム)

サポートコミュニティ︓

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• 倉庫に関するデータ︓仕分け作業データ、従業員の位置情報、バイタルデータなど

• 物流に関するデータ︓トラックの⾛⾏記録など• エリアに関するデータ︓⼈⼝、世帯、メッシュ統計など

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計測内容• 計測⽅法

– Android のPDRデータロガーによるセンサデータ(加速度、⾓速度、磁気、気圧)の計測

– WMSのピッキング位置の取得– 倉庫内図⾯(ルート制約)– BLE等の測位インフラは未設置

• 2016年2⽉17⽇約4時間• トラスコ中⼭北松⼾⽀店2F• 対象者数 12名

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倉庫管理システム︓WMS(Warehouse Management System)

ID、ピッキング⽇時、棚位置、商品CD、ピッキング数量→ ピッキング位置・時刻情報を取得

HT

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WMSの棚の前の通路位置

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交差点ノードとエッジの作成

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ピッキング作業者軌跡

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PDR Challenge in Warehouse(仮)

• Ubicomp/ISWC 2015 PDR Challenge– 屋内歩⾏者ナビシナリオ– ナビ画⾯を⾒ながらの連続歩⾏– 1回に付き数分(その都度リセット)

• 2016 PDR Challenge in Warehouse (仮)– 物流倉庫ピッキングシナリオ– 歩⾏だけではなく、ピッキング作業などのさまざまな動作– ⻑時間の連続データ

• 精度、再現性、計算コスト、公正性等を評価?!

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IPIN2017

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