論文の概要: Data Science for Motion and Time Analysis with Modern Motion Sensor Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.10786v1
- Date: Tue, 25 Aug 2020 02:33:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-25 03:35:35.508605
- Title: Data Science for Motion and Time Analysis with Modern Motion Sensor Data
- Title（参考訳）: 運動センサデータを用いた運動・時間解析のためのデータサイエンス
- Authors: Chiwoo Park, Sang Do Noh and Anuj Srivastava
- Abstract要約: モーション・アンド・タイム分析は、オペレーション・リサーチにおいて人気のある研究トピックである。
リーン製造とスマートファクトリのための継続的改善ツールとして、再び注目を集めています。
本稿では,作業動作のデータ駆動分析のためのフレームワークを開発し,作業速度や実行速度との関係について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.105132549564873
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The motion-and-time analysis has been a popular research topic in operations
research, especially for analyzing work performances in manufacturing and
service operations. It is regaining attention as continuous improvement tools
for lean manufacturing and smart factory. This paper develops a framework for
data-driven analysis of work motions and studies their correlations to work
speeds or execution rates, using data collected from modern motion sensors. The
past analyses largely relied on manual steps involving time-consuming
stop-watching and video-taping, followed by manual data analysis. While modern
sensing devices have automated the collection of motion data, the motion
analytics that transform the new data into knowledge are largely
underdeveloped. Unsolved technical questions include: How the motion and time
information can be extracted from the motion sensor data, how work motions and
execution rates are statistically modeled and compared, and what are the
statistical correlations of motions to the rates? In this paper, we develop a
novel mathematical framework for motion and time analysis with motion sensor
data, by defining new mathematical representation spaces of human motions and
execution rates and by developing statistical tools on these new spaces. This
methodological research is demonstrated using five use cases applied to
manufacturing motion data.
- Abstract（参考訳）: モーション・アンド・タイム分析は、特に製造業やサービス業における業務業績の分析において、オペレーション研究において一般的な研究テーマである。
リーン製造とスマートファクトリのための継続的改善ツールとして、再び注目を集めています。
本稿では,作業速度と実行速度との相関関係を,現代の動きセンサから収集したデータを用いて,データ駆動による作業動作解析のためのフレームワークを開発した。
過去の分析は、時間を要するストップウォッチングとビデオタップを含む手動のステップに大きく依存していた。
現代のセンシングデバイスはモーションデータの収集を自動化しているが、新しいデータを知識に変換するモーション分析はほとんど未開発である。
未解決の技術的問題として、モーションセンサデータから動きと時間情報を抽出する方法、作業動作と実行速度を統計的にモデル化して比較する方法、動きの統計的相関と速度との関係についてがある。
本稿では,人間の動きと実行率の新しい数学的表現空間を定義し,これらの新しい空間の統計ツールを開発することによって,モーションセンサデータを用いた動きと時間解析のための新しい数学的枠組みを開発する。
本手法は, 動作データの製造に応用した5つの応用事例を用いて実証する。
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