Neural System

生産性分析

動画2本 · 作業台での手作業から、稼働時間と非稼働時間を測定します

自分の動画で試す
生産性指数
—
作業場の作業者
—
現在非稼働
—
累積非稼働時間
—
検出されたアラート0
  • まだアラートはありません
生産性の推移(%)
データを待っています…
作業者ごとの生産性(%)
データを待っています…

このソリューションについて

手作業(体に対する手と腕の動き)に基づいて、作業場ごとの稼働時間と非稼働時間の統計を出します。個人を名前で特定することはなく、作業場での活動パターンを測定して、ラインバランシング、人員配置、継続的改善を支援します。

  1. 1姿勢推定モデルが各作業者の関節を追跡し、トラッカーが一人ひとりを識別し続けます。
  2. 2動きは本人の胴体に対する手の位置で測定し、点の平滑化と不感帯を設けます。体の揺れ、重心移動、歩行、カメラの揺れ、小さなクセは作業として数えません。
  3. 3稼働とみなすのは、手を体から離し腰の前方または上方で2秒以上何かを扱っている場合、または部品や工具の上に腕を伸ばして調整している場合です。
  4. 4手を下ろしている、顔の近く(無線、電話)にある、体に置いている、会話中の身ぶりは休止として数えます。
  5. 5作業サイクル間の短い休止は稼働として数えます。設定時間内に手作業がなければ、その期間全体が非稼働時間になります。
  6. 6作業場、シフト、期間ごとのレポートで、ボトルネックと改善の機会がわかります。

導入効果

  • 計測担当者なしで、観察者効果のない継続的な時間研究。
  • チームとシフトの人員配置のための客観的なデータ。
  • ボトルネックと材料待ち時間の特定。
ソリューションの詳細を見る

その他のデモ