操作プロセス効率（MPE）ベンチマーク

操作技術のベンチマーク

ベンチマークは、手動の人的労働の使用と比較して、オブジェクトを操作するタスクでのロボット複合体（RTC）の使用の有効性を評価するように設計されています。



：ベンチマークメトリック（係数）の次の組含ま



ω K -自律性の重み付け係数、 ω _LのK個の _L -タスクを完了するための時間を学習の重み係数、 ω _W K _W -容量を運ぶの重み付け係数、 ω _C K _Cを





作業シーンの衝突の加重係数であり、

ω _D K _D困難な労働条件の重み係数であり、

ω _p個のKの _pは不合格品の加重係数であり、

ω _O K _O原子操作の毎日の平均レートの加重係数である

ω _E Kの _eは、エントロピーの加重係数です。



ベンチマークを計算するための一般式：



ω _I K _I-一連のメトリックからの加重係数。



各メトリックは、手動労働の場合の同様の特性に関連してロボット複合体の使用の特性を考慮し、無次元です。各メトリックの意味は、人に関連して解釈されます。

• 値が1未満の場合、測定されたタスクにRTKを使用することは、人的労力を使用するよりも効果的ではありません。
• 複数ある場合は、手作業の使用に比べてRTKの使用がより効果的です。

式（1）により算出さ一般化推定値は、同じ方法で解釈され、各メトリックKの値のためのものである _I ω自重_iが決定される 全体的な結果にメトリックの寄与を表します。



メトリックの重みは、個々のタスクを実行するための重要度によって決定され、デフォルトでは、係数の重みは同じ（1に等しい）です。



RTKをマシンガンまたは別のRTKと比較する場合、ベンチマーク値は、人に対して個別に計算され、比較されます。より効率的なRTKは、より高いベンチマーク値を受け取ります。

ロボット自律係数

このメトリックは、システムへの人間の参加の追加コストを評価するために使用されます。係数の値は[0 ... 1]の範囲にあります。ここで、0-結果のシステムは自律的ではなく、保守には常に人員が必要です。1-結果のシステムは完全に自律的であり、保守要員は必要ありません。

メトリックの数学モデル

自律性の係数を決定するために、オペレーターとの相互作用を必要とする状態へのロボットの遷移の確率を使用することが提案されている。

州のクラスをいくつかのグループに分割することが提案されています。

• e-マニピュレータとそのソフトウェアに直接関連する状態。
• c-クライアント機器に関連する状態。
• f – , .

状態のクラスのそれぞれについて、式に従って実行される動作の総数に対するイベントの各クラスの観測値の数の比として、この状態へのシステムの遷移確率を導入することが提案されている：





P _iはイベント（E、C、F）のIクラスの確率であり、N _iがイベントの数でありますIクラス、N -ロボットによって実行される動作の数。 n _aの下で 、環境に影響を与えるロボットのアトミック操作の数を使用する_ことが提案されています。 自律性の係数を決定するために、次の式を使用することが提案されています。 ここで、p _e、p _c









、p _f-クラス（e、c、f）のイベントの確率。



ロボットの保守に費やされる時間の割合を推定するために、次のメトリックを導入することを提案します。





ここで、p _iはiクラスのイベントの発生の確率、n _oはシフトあたりのロボットの原子操作の数、t _iは、外部介入を必要とする状態からのロボットの撤退を排除するための正規化された時間です。次に、



t _shがシフト時間である比率を 使用して、ロボットの数に対するオペレーターの数を計算できます。

新しいタスクの学習時間の係数

, . [0, +∞), 0 , , 1 , , , 2 , , .

人は一定の時間学習します。複雑なタスクの場合は数か月、単純なタスクの場合は数時間から数分になります。新しいタスクのトレーニング時間の係数を計算するために、メトリックが提案されます。





ここで、t _hは新しいタスクに対する人のトレーニング時間、 _traiは新しいタスクにおけるインテリジェントロボットエージェントのトレーニング時間です。

パラメータ _traiは、次のように計算されます。



ここで、t _mhは、インテリジェントロボットエージェントのトレーニングに必要なプロセスの労働強度です。これには、以下が含まれますが、これらに限定されません。

• 特殊なキャプチャを使用する場合の、キャプチャモデルの統合時間を含む、システムが実行されているシーンを構築する時間。
• トラジェクトリプランナーが現場で作業するための準備時間。
• 愛が問題を解決することを学ぶ時間。

_タムパラメータは、一連の人間のトレーニングアクションで構成されています 。





t _intは人を働かせる計画の時間（従業員の最初の指示）であり、t _hiは新しいタスクを受け取るときに人を訓練するために必要な期間中の訓練プログラムの時間 iです。これには、n _yiは1年あたりの回数、n _s-訓練を受けた従業員の数。

ロボットから人への持ち上げ能力

. (0...+∞), 0 – , 1 – , 2 – .

人にロボットの能力を持ち上げるの係数を決定するために、それは次の式を使用することが提案されている：





k個の _Rは、ロボットの吊り上げ能力であるが、k個の _Hは、人の吊り上げ能力です。



ロボットの運搬能力を決定するには、次の式を使用することが提案されています。





ここで、miは時間tの間に伝達された質量、nは運搬された荷物の数です。

人の運搬能力の係数を決定するには、特にロシア連邦の法律に従わなければなりません[1]。 ：人によって考慮リフトの許容最大許容量の存在を取って、以下の式を使用することが提案されている





m個 _のI時間tの間に転送質量であり、nは搬送負荷の数であり、kの _lはとして算出される1人のアカウントに標準負荷を取る乗数である





k個の場合 _、mは単位時間当たりの人によって運ばれるオブジェクトの最大重量に依存する係数であり、k個の _Aは係数でありますシフトごとに人が実行する動的な作業。係数kを算出するように _{Mを、されて}、次の式を使用することが提案さ：





Mの _ノルムが作業標準質量許容従うが、mは _iは、貨物の転送単位の質量です。







ここで _miは貨物の移動単位の質量、lは各貨物の平均移動距離です。



表1：手動で持ち上げて移動した貨物の質量、kg



表2：物理的動的負荷-1日あたりの外部機械的作業の単位（シフト）、kg * m



使用されたソースのリスト：

1. 2016年6月22日付けのロシア労働省の書簡N15-2 / OOG-2247「おもりの持ち上げと移動に関連する作業について」
2. 20 , 24 2014 . N 33

, - .

これらの特性を評価するために、私たちは考慮作業段階の衝突率を紹介しましょう：





どこのK _C -作業シーンの衝突因子; _c -ロボットの作業シーンの衝突の係数。 _c -人の作業シーンの衝突の係数。



この係数が1未満の場合、ロボットは人間より劣っています。それが1より大きい場合、ロボットは操作の速度で人を上回ります。 1に等しい場合、人間とロボットは同じ方法で作業を行います。



ロボット_KKRの作業シーンの衝突係数と は、次の比率を意味します。





ここで、K _{DOI R}-ロボットの関心領域の到達可能性係数。 -ロボットによる操作の平均時間。



ロボット_{KDOI R}の作業領域の関心領域の到達可能性の係数の下で、 比率を意味します：







ここで _VSPL-軌道を計画することができた関心領域の量; V _ROIは、関心のある領域の総量です。



関心のある領域は、ロボットマニピュレータの作業スペースの領域です。これは、たとえば、特定の操作タスクのフレームワークでロボットが外界のオブジェクトと相互作用するパラレルパイプです。



ロボットの軌道は、空間内の作業体の特定の位置と方向に対して計画されています。無限に小さいボリュームでも、作業体の可能な位置と方向の組み合わせが無限に多数あるため、連続空間で移動の軌跡が計画された対象領域のボリュームを評価することは、かなり難しい重要な作業です。



したがって、連続空間から離散空間に移行します。これを行うには、関心のある領域を別々のセルに分割しましょう。作業体の向きのセットに対応して、関心のある領域を配置しましょう。ロボットマニピュレータの作業体の方向のセットには、たとえば、垂直軸に沿った作業体の方向、およびユーザーが指定した角度で​​垂直軸から外れた軸に沿った方向を含めることができます。方向のセットは、操作タスクの詳細によって異なります。これらの方向は、セルの中心の座標とともに、逆運動学的問題を解決する際のターゲットの位置と方向として使用されます。



関心のある領域をM個のセルに分割し、関心のある領域をQに対応させます。 作業体の可能な方向。次に、離散空間の作業領域（3）の対象領域の到達可能性係数は、次の関係の形式で表すことができます。







ここで、M * Q-特定の対象領域について、軌道を計画する必要がある作業体の位置と方向の総数。 N _SPL -それは軌道を計画することが判明したために働いて体の位置および向きの数。



操作実行するロボットのための平均時間 _をれる：比から計算







T _Σを-対象領域のセルの中心への軌道を計画するのに費やされた合計時間。これは、次の式で計算されます。







ここで 、_ij -i番目のセルの中心への軌道を計画する時間。作業体のj番目の方向。 T _VYPij -ランタイムは、作業体の軌道の向きにI-J-細胞の中央に計画しました。



（4）と（5）を考慮すると、ロボットの作業段階の衝突係数を計算するための式（2）は、次の形式になります。







人の作業シーンの衝突係数K _KCHとは、次の比率を意味します。







ここでK _{DOI W}-人の関心のある分野の達成可能性の係数; T _SRH-人による操作の平均時間。



操作タスクは、コンベヤーラインなどの特別な機器を使用して人が実行します。コンベヤーラインのワークステーションは、人間工学を考慮して特別に設計されています。したがって、人は関心のある領域内のオブジェクトを操作する能力を持っていることが知られているので、作業領域の関心のある領域の到達可能性の係数は1に等しくなります。これを考慮して、人の作業シーンの衝突係数を計算するための式（7）は、次の形式になります。







人による操作の平均時間T _{SR H}技術的プロセスまたは確立された基準から知ることができます。それ以外の場合は、同じタイプの一連の操作の実行時間を直接測定し、この時間を次の式を使用して一連の操作の数で割ることによって経験的に求められます。







ここ で、_TΣHは一連の同様の原子操作の測定された実行時間、 mは一連の原子操作の数です。



（6）と（8）を考慮して、作業段階の衝突係数は次の式で決定されます。

厳しい労働条件比率

. 1 — ; 1 — ; 1 — .

危険および有害な生産要因（HCPF）のリストは、GOST12.0.003-74「危険および有害な生産要因」に記載されています。分類"。1つまたは別のDPFが存在すると、強制的な休憩、シフト時間の短縮、個人用保護具の交換のための休憩など、継続的な作業の期間に制限が課される場合があります。さらに、DIAFは週あたりの労働時間数に制限を課し、従業員に有給休暇の増加を保証します。



RTCで作用する生産要因の中で、以下を区別することができます。

1. 作業エリア内の空気のほこりとガスの含有量のレベル。
2. 作業エリアの気温レベル。
3. 振動レベル;
4. 作業領域の気圧のレベルとその急激な変化。
5. 空気湿度レベル;
6. ;
7. ;
8. ;
9. ;
10. ;
11. ;
12. ;
13. ;
14. ;
15. ;
16. ;
17. ;
18. , .

作業条件の要因のレベルがRTCの操作条件の範囲内にある場合、複合施設の継続的な操作の大幅な中断は、スケジュールされたメンテナンスに関連付けられます。作業条件の要因のレベルがRTKの操作条件の範囲内にない場合、複合体の追加の機器が、たとえば保護カバーの形で使用されるか、RTKがこれらの作業条件の現在の構成に適用できないと認識され、そのコンポーネントを交換することが決定されます。 RTKに追加の機器が含まれている場合、この機器の交換が原因で連続動作が中断することもあります。



過酷な作業条件は実際のシフト時間に影響します。この値を使用して、労働条件の重大度を評価します。







どこK _FR -実際の作業の係数。T _FR -実際の作業の合計時間。T _CM -シフトの期間。



次のように労働者の重症度の係数は次のようになります。







ここで、Kは、 _D -労働の重症度係数; K _FRP-ロボットの実際の作業の係数。K _FRCH-人の実際の仕事の係数。

オブジェクトエントロピーの係数（測定値）

, , .

オブジェクトのエントロピーとは、このオブジェクトについて知られている情報の量を意味します。オブジェクトは、位置（x、y、z）、方向（R、P、Y）、質量m、質量中心の位置（xc、yc、zc）、寸法（l、w、h）、形状（s）によって特徴付けられます。人は、たとえそれらのいくつかが彼に知られていないとしても、異なる物理的特性を持つ膨大な数のオブジェクトを自由に操作します。したがって、そのため、任意のオブジェクトのエントロピーは0です。オブジェクトについてすべてがわかっている場合はオブジェクトのエントロピーが0であり、何も知られていない場合は1であると仮定します。オブジェクトのエントロピーは、次の式で決定され





ます。ここで、Sはオブジェクトのエントロピーです。 S _x、S _y、 _Sz-オブジェクト位置エントロピー; S _R、S _P、S _Y -オブジェクト指向のエントロピー。 S _mは、オブジェクトの質量のエントロピーです。 S _xc、S _yc、 _Szc-オブジェクトの質量中心の位置のエントロピー。 Sの _L、S _、W、Sの _H -オブジェクトの寸法のエントロピー、S _S - 、オブジェクトの形状のエントロピー。



オブジェクトのエントロピーの推定は、式（1）で使用されるパラメーターのエントロピーの値を確立することになります。これらのパラメータに関連するいくつかの特殊なケースを考えてみましょう。



オブジェクトの位置と方向のエントロピー：

1. , . S_x = 0, S_y = 0, S_z = 0, S_R = 0, S_P = 0, S_Y = 0.
2. , , , . S_x = 0, S_y = 0, S_z = 1, S_R = 0, S_P = 0, S_Y = 0.
3. , , . S_x = 0, S_y = 0, S_z = 0, S_R = 1, S_P = 1, S_Y = 1.
4. , , , . S_x = 1, S_y = 1, S_z = 0, S_R = 1, S_P = 1, S_Y = 1.
5. オブジェクトが平面上にあり、その高さが不明であり、ロボットにオブジェクトの位置と方向を決定できるハードウェアとソフトウェアが装備されている場合、エントロピーは1つまたは別の座標δを計算する際の相対誤差に比例します。この場合、S _、X = |δ _X | / 100、S _、Y = |δ _Y | / 100、S _、Z = |δ _Z | / 100、S _R = |δ _R | / 100、S _P = |δ _P | / 100、S _Y = |δ _Y | /百。

オブジェクトの質量のエントロピー：

1. オブジェクトの質量が事前にわからない場合、S _m = 1です。
2. オブジェクトの質量が事前にわかっていて、類似したオブジェクト間で変化しない場合、S _m = 0です。
3. オブジェクトの平均質量mは、予め分かっている場合が、最大値Δによって相互に同じタイプのオブジェクトから変更_M、その後、S _M = |Δの_M | / 2m。

オブジェクトの質量中心位置のエントロピー：

1. オブジェクトが固体であり、その質量中心の位置を決定することが困難または既知でない場合、S _xc = 0、S _yc = 0、S _zc = 0です。
2. オブジェクトが部分的に液体で満たされた薄壁の中空管である場合、このオブジェクトの質量中心はこのオブジェクトの対称軸上のどこかにあると見なすことができます。この場合、S _xc = 1、S _yc = 1、S _zc = 0です。
3. オブジェクトが変形可能なボディであるが、その質量中心の位置が操作タスクの成功に影響を与えない場合、S _xc = 0、S _yc = 0、S _zc = 0です。
4. オブジェクトが変形可能なボディであり、その質量中心の位置が操作タスクの成功に大きく影響する場合、S _xc = 1、S _yc = 1、S _zc = 1です。

オブジェクトの寸法のエントロピー：

1. , . S_l = 0, S_w = 0, S_h = 0.
2. , , , , S_l = 0, S_w = 0, S_h = 1.
3. オブジェクトが変形可能で、操作操作の実行中にその形状が変化し、ロボットにオブジェクトの寸法を決定できるハードウェアとソフトウェアが装備されている場合、エントロピーは、1つまたは別の座標δに沿った寸法を計算する際の相対誤差に比例します。この場合、Sには_L δ| =_リットル| / 100、S _W δ| = _W | / 100、Sの_H = |δ _H | /百。

オブジェクトの形状のエントロピー：

1. オブジェクトの形状が変更されない場合、S _s = 0;
2. オブジェクトの形状が変化した場合、S _s = 1です。

これらのパラメータはすべて、作業領域、操作するオブジェクトのセットの目視検査、それらの質量、寸法の測定、およびRTKのコンポーネントの技術的特性の調査によって設定されます。



オブジェクトのエントロピーにより、RTKを使用して解決される問題の複雑さを推定することができます。オブジェクトのエントロピーが低いほど、コンプレックスがオブジェクトについて知っている情報が多くなり、操作操作が正常に実行される可能性が高くなります。オブジェクトのエントロピー係数Keは、次の比率から決定されます。

拒否率

このメトリックを使用すると、操作の問題を解決する際に、RTCと手動労働の結婚事例の定量的推定値を比較できます。メトリック値の範囲は0〜 +∞です。

メトリックの数学モデル

欠陥は、標準に準拠していない技術プロセスの作業の結果であり、将来、まったくまたは追加の修正操作なしでは適用されません。RTKの場合、結婚は状況または一連の失敗したアトミック操作と見なすことができます。

例えば：

• オブジェクトを取得するためのいくつかの試み。これにより、それ以上の作業（ループ）が不可能になりました。
• 移動するオブジェクトをキャプチャする試みが何度か失敗し、その間にリーチを離れます。
• オブジェクトにダメージを与えてキャプチャします。

：スクラップの相対数は次のように計算された



Nの場合 _、Dは、スクラップ単位の数であり、N すべての操作/製品の単位数です。 次に、最終的なメトリックは、人に対するRTKによって生成された結婚の数の比率で表されます。 ここで、DPU _hは人によって生成された結婚_の相対量であり、DPUr はRTKによって生成された結婚_の相対量です。

アトミック操作の1日の平均実行時間

このメトリックは、同じ操作を実行する人の1日の平均基準と比較して、アトミックRTK操作の平均期間を決定します。



アトミック操作は、より一般的なタスクを実行する技術プロセスの論理的に分割できない部分です。例：ネジを締め、バッグをつかみます。

数学モデル

アトミック操作を実行する1日の平均速度の比率を、ロボット複合体が操作する時間に対する人が作業を実行する時間の比率と呼びましょう。



ここで、T _hは人による原子操作を完了する ための平均時間であり、_Trは原子操作を完了するための平均時間です。



アトミック操作の平均時間は次のように計算されます。





ここで _tw-独立した理由（商品の供給など）に関連するダウンタイムを考慮せずに、特定の操作に費やされた合計時間。ただし、例外的な状況を排除するための時間を含みます。Nは、測定された動作時間の技術プロセスの推定数です（計算はそれぞれ人とロボットに対して行われます）。



したがって、アトミック操作の実行時間は次のようになります。





ここで、∑t _oは、準備操作と最終操作を含む、技術プロセスを構成するすべてのアトミック操作の合計時間です。∑t _f不正な処理による例外など、内部的な理由によるすべてのダウンタイムの合計時間。