2025S-GS13-2 作業モニタリングによる生産性評価のための建造情報の抽出に関する研究

抄録

日本では少子高齢化に伴い労働人口が減少し、造船工場では作業者の確保が深刻な課題となっている。さらに、建造工程の計画精度の低さによる遅延やコスト増加のリスクが課題である。これらの課題には作業の標準化による生産性向上が必要であり、機械学習やIoTを用いたデジタルトランスフォーメーション技術(DX)は有力な手段と考えられる。

本研究では、作業実績に基づく標準作業に基づく作業の標準化を目的とする。一方、作業実績の観測には、多大な労力とコストがかかり効率的な手法の確立が求められている。これまでに、作業観測の自動化を目的に、作業者のヘルメットに装着した小型カメラを用いた作業観測の自動化を検討してきたが、小型カメラ画像では撮影時間や撮影範囲の制約などの課題があった1)。本研究では、工場内にネットワーク型のモニタリングカメラを設置・撮影し、撮影した動画に深層学習を用いて検出した物体の情報から、作業の種類など建造に関する情報の抽出方法を検討した。