具体实施方式

以下，参照附图来说明本发明的实施方式。以下的实施方式只不过是本发明的一个具体例子，其并不限定本发明的技术范围。

(实施方式)

根据图1至图18来说明本发明的实施方式所涉及的作业分析装置。

图1是表示本发明的实施方式中的作业分析装置的构成的方块图。图2是表示本发明的实施方式中在作业附属设备远端装配了切断机的解体机的外观的侧视图。图3是用于说明切断机进行的解体作业的概要的简略俯视图。图1所示的作业分析装置1是分析解体作业的作业分析装置的一个例子。

作业分析装置1是用于分析由被装配在图2所示的解体机10的作业附属设备远端上的切断机20进行的解体作业的计算机。切断机20是破碎机的一个例子。切断机20从解体对象物中切割解体部件，或者从解体对象物上拧下解体部件，或者分拣解体部件。

本实施方式中，如图3所示，解体机10进行重复如下动作的解体作业，即，通过被装配在解体机10的附属设备远端上的切断机20从汽车等解体对象物中抓持解体部件并且使所抓持的解体部件移动到分拣处。作业分析装置1以解体机10进行的解体作业作为分析对象。即，作业分析装置1对重复由被装配于解体机10的附属设备远端的切断机20(破碎机)从解体对象物中抓持解体部件且使所抓持的解体部件移动到分拣处的动作的解体作业进行分析。

解体机10具备能够在地面上行走的下部行走体11、被搭载于下部行走体11的上部回转体12、被搭载于上部回转体12的作业装置13。

下部行走体11及上部回转体12构成支撑作业装置13的机体。上部回转体12包含收容发动机的发动机室及作为操纵室的驾驶室。下部行走体11由一对履带构成。上部回转体12可转动地被安装于下部行走体11。

作业装置13能够进行用于解体作业的动作，其包含动臂14、斗杆15及切断机20。动臂14具有能够起伏地也就是能够绕水平轴摆动地被上部回转体12的前端支撑的基端部和位于相反侧的远端部。斗杆15具有能够绕水平轴摆动地被安装于动臂14的远端部的基端部和位于相反侧的远端部。切断机20可摆动地被安装于斗杆15的远端部。

多个可伸缩的液压缸亦即动臂缸、斗杆缸及切断机缸分别被安装于动臂14、斗杆15及切断机20。

动臂缸位于上部回转体12和动臂14之间，以使动臂14进行起伏动作的方式伸缩。斗杆缸位于动臂14和斗杆15之间，以使斗杆15进行摆动动作的方式伸缩。切断机缸位于斗杆15和切断机20之间，以使切断机20进行开闭动作的方式伸缩。

如图1所示，作业分析装置1具备控制部3、存储部5、显示部7。

控制部3例如是中央处理器(CPU(Central Processing Unit))，其根据存储部5所存储的程序及数据，执行各种运算处理。

存储部5例如是快闪存储器或磁盘装置，其存储各种程序及数据，并且还作为控制部3的工作存储器而发挥作用。

此外，解体机10可以具备从光盘等信息存储介质读取信息的读取装置。存储部5可以存储由读取装置读取的信息。

显示部7例如是液晶显示器，其显示基于图形数据的画面。

此外，上述的硬件构成只不过是一个例子，其并不限于此。例如，在上述的硬件构成中，表示了存储部5被内置于作业分析装置1的例子，但是，其并不限于此，可与作业分析装置1通信的存储装置也可以被连接于外部。此外，作业分析装置1也可以不具备显示部7，而连接于作业分析装置1的显示装置也可以具有显示部7的功能。

如图1所示，存储部5存储作业轨迹数据51、作业分析程序52、分析结果数据53。

作业轨迹数据51是解体作业的作业期间中的切断机20的信息按一定的间隔被取样的时间序列数据。作业轨迹数据51以时间序列来记录解体作业的作业期间中的切断机20的位置信息和开闭信息。

图4是表示在作业分析处理中所使用的作业轨迹数据的一个例子的图。

具体而言，如图4所示，作业轨迹数据51包含以时间序列来记录的时刻信息、位置信息、切断机开闭信息。

时刻信息表示各数据被取样的时刻(T1，T2，T3，…)。

位置信息以平面坐标系的X坐标(X1，X2，X3，…)及Y坐标(Y1，Y2，Y3，…)的值来表示俯视下的切断机20的位置。平面坐标系例如是以长边方向(前后方向)作为X轴、以左右方向作为Y轴、以解体机10的上部回转体的转轴上的上部回转体与下部行走体的接合部分作为原点的、2维正交坐标系。此外，平面坐标系的X轴、Y轴及原点并不限于上述的情形。平面坐标系的原点例如也可以是动臂的基端部。从切断机20的3维空间内的位置下垂到平面坐标系的垂直线与平面坐标系的交点为切断机20的平面坐标系上的位置。

切断机开闭信息包含来自被设置在用于使切断机20开闭的工作缸上的行程传感器的输出值(S1，S2，S3，…)。

此外，解体机10可以在解体作业中按指定的采样周期来测量位置信息及切断机开闭信息，并且在指定的时期将时刻信息、位置信息及切断机开闭信息发送到作业分析装置1。解体机10可以在每次测量时、在解体作业结束之后、或者在每个指定的时间发送时刻信息、位置信息及切断机开闭信息。此情况下，作业分析装置1可以具备经由网络而与解体机10通信的通信部。而且，通信部可以将解体机10所发送的时刻信息、位置信息及切断机开闭信息作为作业轨迹数据51而存储于存储部5。

此外，解体机10可以在解体作业中按指定的采样周期来测量位置信息及切断机开闭信息，并且将时刻信息、位置信息及切断机开闭信息存储于信息存储介质。信息存储介质例如是光盘或USB(Universal Serial Bus)存储器等。此情况下，作业分析装置1可以具备从信息存储介质读取信息的读取装置。而且，读取装置可以将从信息存储介质读取的时刻信息、位置信息及切断机开闭信息作为作业轨迹数据51而存储于存储部5。

作业分析程序52是用于让控制部3执行基于上述的作业轨迹数据51的作业分析处理(参照图5)的程序。控制部3按照作业分析程序52来执行作业分析处理。关于图5所示的作业分析处理的详细情况后述。

分析结果数据53是作为进行图5所示的作业分析处理的结果而被输出的数据(参照图16)。分析结果数据53是按每个作业周期来分析解体作业的分析结果，还被称为作业周期信息等。关于图16所示的分析结果数据53的详细情况后述。

控制部3根据作业轨迹数据53分析解体作业。控制部3具备作业轨迹数据获取部31、切断机开闭确定部32、分拣处开放点确定部33、移动数据确定部34、抓持作业数据确定部35、解体部位确定部36、分拣处确定部37及分析结果数据生成部38。

作业轨迹数据获取部31获取在解体作业的作业期间中按时间序列记录有切断机20的位置信息和开闭信息的作业轨迹数据51。

切断机开闭确定部32根据作业轨迹数据51，确定表示在作业期间中切断机20开放的位置的所有的开放点和表示在作业期间中切断机20闭合的位置的所有的闭合点。

切断机开闭确定部32将作业轨迹数据之中、来自设置于用于使切断机20开闭的工作缸的行程传感器的输出值超过第3阈值的时刻的所有的数据，作为所有的闭合时刻数据来确定，并且将输出值低于第3阈值的时刻的所有的数据，作为所有的开放时刻数据来确定。切断机开闭确定部32根据所有的闭合时刻数据的各个位置信息来确定所有的闭合点，根据所有的开放时刻数据的各个位置信息来确定所有的开放点。

分拣处开放点确定部33将所有的开放点的各个开放点与存在于各个开放点的最近处的闭合点之间的距离，作为最短距离来计算，将最短距离超过第1阈值的开放点作为分拣处开放点来确定。

移动数据确定部34根据位置信息，从作业轨迹数据中，将抓持解体部件的切断机20移动到分拣处再返回到解体对象物为止的数据，作为在解体作业中移动的切断机20的移动数据来确定。

移动数据确定部34计算所有的闭合点的重心，并且将距重心的距离为指定值以上的闭合点作为异常点予以去除。移动数据确定部34从被去除了异常点的多个闭合点的各个X坐标及各个Y坐标之中，决定X坐标的最小值X_min及最大值X_max，并且决定Y坐标的最小值Y_min及最大值Y_max。移动数据确定部34将作业轨迹数据的X坐标及Y坐标的值X、Y不满足最小值X_min<X<最大值X_max且最小值Y_min<Y<最大值Y_max的数据，作为移动数据来确定。此外，移动数据确定部34将值X、Y满足最小值X_min<X<最大值X_max且最小值Y_min<Y<最大值Y_max而且速度的移动平均为第2阈值以上的数据，作为移动数据来确定。

抓持作业数据确定部35将从作业轨迹数据中去除了移动数据的数据，作为表示切断机20在解体作业中至抓持解体部件为止的动作的抓持作业数据来确定。

解体部位确定部36根据抓持作业数据，确定解体对象物中的解体部位。解体部位确定部36按每个作业周期来计算抓持作业数据的多个位置信息的重心，以作为在指定的作业周期中的解体场所。解体部位确定部36将每个作业周期的多个解体场所的X坐标及Y坐标进行簇集(clustering)，生成多个集群(cluster)。解体部位确定部36根据多个集群的时间序列变化，合并多个集群，确定解体部位。

分拣处确定部37通过将由分拣处开放点确定部33所确定的分拣处开放点进行簇集来确定多个分拣处。

分析结果数据生成部38通过执行作业分析处理来生成分析结果数据53。此外，分析结果数据生成部38将所生成的分析结果数据53存储于存储部5。

显示部7显示由分析结果数据生成部38所生成的分析结果数据53。

接着，参照图5详细地说明由作业分析装置1所执行的作业分析处理。

图5是表示本发明的实施方式中的作业分析装置所执行的作业分析处理的一个例子的流程图。

如上所述，在本实施方式中作为分析对象的解体作业是重复进行从汽车等解体对象物中抓持解体部件并且将所抓持的解体部件运送到分拣处的动作的周期性的作业(参照图3)。

因此，在基于作业分析程序52的作业分析处理中，解体作业被分解为多个作业周期。详细而言，切断机20抓持解体部件的动作、切断机20移动到分拣处的动作、切断机20将解体部件载置到分拣处的动作、以及切断机20再返回到解体对象物的动作作为1个作业周期而被定义。一连串的解体作业被分解为多个作业周期。

首先，在图5的步骤S1中，作业轨迹数据获取部31将存储于存储部5的作业轨迹数据51(参照图2)作为输入数据来获取。

其次，在步骤S2中，切断机开闭确定部32读入作业轨迹数据51，确定表示切断机20在作业期间中开放的位置(平面坐标系)的所有的开放点和表示切断机20闭合的位置(平面坐标系)的所有的闭合点。

具体而言，切断机开闭确定部32将构成作业轨迹数据51的数据之中、切断机开闭信息(行程传感器的输出值)超过阈值TH3的时刻的各数据，作为闭合时刻数据来确定。此外，切断机开闭确定部32将切断机开闭信息(行程传感器的输出值)低于阈值TH3的时刻的各数据，作为开放时刻数据来确定。此外，阈值TH3是被预先设定的任意的值，是本发明所涉及的第3阈值的一个例子。

而且，切断机开闭确定部32根据闭合时刻数据的位置信息来确定所有的闭合点，并且根据开放时刻数据的位置信息来确定所有的开放点。

图6是将本实施方式中的切断机的闭合点及开放点绘制于平面坐标系而成的散布图。在图6中，纵轴表示X轴，横轴表示Y轴。此外，白圆点表示闭合点，黑圆点表示开放点。此外，X坐标及Y坐标表示距原点的距离，距离的单位为毫米(mm)。

在图6的散布图中，由切断机开闭确定部32所确定的所有的闭合点及所有的开放点被绘制于平面坐标系。闭合点表示切断机20从开放的状态闭合的时刻的位置坐标。开放点表示切断机20从闭合的状态开放的时刻的位置坐标。

返回到图5，其次，在步骤S3中，分拣处开放点确定部33从由切断机开闭确定部32所确定的所有的开放点中确定分拣处开放点。此处，分拣处开放点是指切断机20为了将解体部件载置于分拣处而在该分拣处开放的开放点。

具体而言，分拣处开放点确定部33计算构成所有的开放点的各开放点与所有的闭合点之间的距离，确定存在于距各开放点最近处的最短闭合点。而且，分拣处开放点确定部33将从各开放点至最短闭合点的距离作为最短距离来计算。

图7是表示本实施方式中的开放点的数量和、各开放点与最短闭合点之间的距离(最短距离)的关系的直方图。在图7中，横轴表示对各开放点与最短闭合点之间的距离(最短距离)按500mm单位进行划分而成的级别，纵轴表示属于各级别的开放点的数量。

在图7中，从各开放点至最短闭合点的最短距离由直方图来表示。

最短距离为阈值TH1以下的开放点很有可能是伴随着切断机20在解体场所用于抓持解体部件的开闭操作的开放点。在直至抓持住解体部件为止的作业中，切断机20在大致相同的位置处进行开闭操作。因此，存在着解体场所中的开放点与最短闭合点之间的最短距离变得较短的倾向。阈值TH1是被预先设定的任意的值，是本发明所涉及的第1阈值的一个例子。

对此，最短距离超过阈值TH1的开放点很有可能是以对分拣处载置解体部件作为目的而伴随着切断机20在分拣处用于释放解体部件的开放操作的开放点。在从切断机20在分拣处被开放至返回到解体场所为止的期间，切断机20不会被闭合。因此，存在着分拣处的开放点与最短闭合点之间的最短距离变得较长的倾向。

考虑到以上那样的情况，分拣处开放点确定部33将最短距离超过阈值TH1的开放点作为分拣处开放点来确定(参照图8)。

图8是用于说明在本实施方式从所有的开放点中确定分拣处开放点的处理的图。在图8中，纵轴表示X轴，横轴表示Y轴。此外，白圆点表示闭合点，黑圆点表示开放点。此外，X坐标及Y坐标表示距原点的距离，距离的单位为毫米(mm)。

在图8的下图中，所有的开放点之中被分拣处开放点确定部33所确定的分拣处开放点被绘制于平面坐标系。

返回到图5，其次，在步骤S4中，分拣处确定部37通过将由分拣处开放点确定部33所确定的分拣处开放点进行簇集来确定多个分拣处。

图9是表示在本实施方式中将分拣处开放点簇集为多个分拣处(集群)的状态的图。

在该实施方式中，如图9所示，通过将多个分拣处开放点簇集，而确定4个分拣处SD1至SD4。

然后，控制部3执行用于将解体作业分解为多个作业周期的步骤S5至步骤S7的处理。

返回到图5，其次，在步骤S5中，移动数据确定部34执行从所有的闭合点之中去除异常点的异常点去除处理。具体而言，移动数据确定部34计算所有的闭合点的重心，并且将距所计算的重心的距离为指定值以上的闭合点作为异常点来去除。在将解体部件从解体对象物中切割时或者在抓持解体对象物时，切断机20闭合。因此，在远离所有的闭合点的重心的位置上的闭合点作为异常点而被去除。

其次，在步骤S6，移动数据确定部34从去除了异常点的多个闭合点的各X坐标及各Y坐标中，决定X坐标的最小值X_min及最大值X_max，并且决定Y坐标的最小值Y_min及最大值Y_max。

图10是用于说明在本实施方式中为了确定移动数据而使用的判定区域的图。

在X坐标的最小值X_min及最大值X_max和Y坐标的最小值Y_min及最大值Y_max被决定后，如图10的下图所示，为了确定移动数据的处理中所使用的判定区域101便被决定。判定区域101是去除了异常点的多个闭合点的各X坐标及各Y坐标之中，X坐标满足X_min<X<X_max且Y坐标满足Y_min<Y<Y_max的区域。

返回到图5，其次，在步骤S7中，移动数据确定部34根据作业轨迹数据的位置信息确定移动数据。此处，移动数据是指切断机20在抓持解体部件之后(抓持后)移动到分拣处再返回到解体对象物的解体场所为止的数据。

具体而言，移动数据确定部34将作业轨迹数据的位置信息的X坐标及Y坐标的值X、Y不满足最小值X_min<X<最大值X_max且最小值Y_min<Y<最大值Y_max的数据作为移动数据来确定。即，移动数据确定部34将图10所示的判定区域101外的作业轨迹数据作为移动数据来确定。

此外，移动数据确定部34将作业轨迹数据的位置信息的X坐标及Y坐标的值X、Y满足最小值X_min<X<最大值X_max且最小值Y_min<Y<最大值Y_max而且利用前后的数据所计算的速度的移动平均为指定的阈值TH2以上的数据，也作为移动数据来确定。即，移动数据确定部34对于利用图10所示的判定区域101内的作业轨迹数据中的前后的数据所计算的速度的移动平均为阈值TH2以上的作业轨迹数据，也作为移动数据来确定。此外，阈值TH2是预先设定任意的值，是本发明所涉及的第2阈值的一个例子。

如上所述，解体作业中的1个作业周期是切断机20抓持解体部件并移动到分拣处且使解体部件载置于分拣处再返回到解体对象物为止的期间。由于抓持作业从移动的终点(切断机20返回到解体对象物的时刻)开始，因此，解体作业的1个作业周期可以被理解为从移动的终点至下一个移动的终点。因此，只要能够从作业轨迹数据中确定移动数据，便能够将解体作业分解为多个作业周期。

其次，在步骤S8中，抓持作业数据确定部35将从作业轨迹数据51中去除了由移动数据确定部34所确定的移动数据的数据，作为表示切断机20从解体对象物中分离解体部件并抓持该解体部件为止的动作的抓持作业数据来予以确定。

在抓持作业数据被确定后，控制部3执行用于确定解体对象物的解体部位(汽车的前围板及发动机室等)的步骤S9至步骤S11的处理。

其次，在步骤S9中，解体部位确定部36按每个作业周期将由抓持作业数据确定部35所确定的抓持作业数据的多个位置信息的重心作为在指定的作业周期中的解体场所来计算。在解体作业中，由于解体部件被抓持或被释放，因此，抓持作业数据不仅包含1个位置信息(开放点或闭合点)，而且还包含多个位置信息。解体部位确定部36按每个作业周期来计算抓持作业数据的多个位置信息的重心。

其次，在步骤S10中，解体部位确定部36将按每个作业周期而被计算的多个解体场所的X坐标及Y坐标进行簇集，生成多个集群。具体而言，解体部位确定部36利用公知的k平均法(k-means clustering)对按每个作业周期而被计算的多个解体场所的X坐标及Y坐标进行簇集。此处，k平均法的集群数例如被设定为5(k=5)。

图11是表示在本实施方式中将多个解体场所(重心)簇集为多个集群的结果的图。

如图11所示，基于解体部位确定部36利用k平均法进行簇集而得的结果，多个解体场所(重心)被分割为5个集群CT1至CT5。

返回到图5，其次，在步骤S11中，解体部位确定部36根据多个集群的时间序列变化，对多个集群进行合并，确定解体部位。解体部位确定部36执行将在步骤S10被簇集的5个集群进行合并的合并处理。5个集群中包含实际的解体部位(前围板或发动机室等)，并且有可能包含在将解体部件运送到分拣处之前暂且载置的载置场所等。为此，在步骤S11中，解体部位确定部36为了避免将解体部件的暂且载置场所错误地判断为实际的解体部位，而执行其次说明的合并处理。

具体而言，解体部位确定部36从作业轨迹数据中获取5个集群所包含的数据，将切断机20在5个集群之间是怎样移动的这一情况作为时间序列变化来确定。

图12是表示在本实施方式中的合并前的集群的时间序列变化的图。

在图12中，从左到右按顺序表示了图11所示的5个集群CT1至CT5的时间序列变化。为了方便说明，将属于图12所示的5个集群CT1至CT5的各数据的时间序列变化称为合并前数据。此外，图12所示的数值1至5分别对应于集群CT1至CT5。

解体部位确定部36按照时间序列的顺序确认合并前数据的集群，在出现与之前的集群不同的集群时跳过集群，直至出现与之前的集群相同的集群为止。而且，控制部3将所跳过的集群变换为与之前的集群相同的集群。

图13是用于说明在本实施方式中对合并前数据进行合并的处理的图。

例如，在图12所示的合并前数据中，从最初起第3个集群CT2与紧接在前(第2个)的集群CT3不同。为此，如图13所示，在出现与紧接在前不同的集群的情况下，解体部位确定部36跳过该集群直至出现与紧接在前(第2个)的集群CT3相同的集群为止。此处，与紧接在前(第2个)的集群CT3相同的集群在第5个出现。因此，解体部位确定部36跳过第3个集群CT2及第4个集群CT2。而且，解体部位确定部36将所跳过的第3个集群CT2及第4个集群CT2变更为与第2个集群CT3相同的集群CT3。对于以后的集群也执行同样的处理。

此外，在与紧接在前的集群相同的集群以后没有出现的情况下，解体部位确定部36不把所跳过的集群变更为与紧接在前的集群相同的集群。

例如，在图12所示的合并前数据中，在第23个集群CT3以后，集群CT3没有出现。此情况下，如图13所示，解体部位确定部36不把第24个以后的集群变更为与第23个集群CT3相同的集群CT3。同样地，在第24个集群CT2以后，集群CT2没有出现。此情况下，解体部位确定部36也不把第25个以后的集群变更为与第24个集群CT2相同的集群CT2。

另一方面，关于第26个集群CT5，在第29个出现集群CT5。因此，解体部位确定部36将所跳过的第27个集群CT4及第28个集群CT1变更为与第26个集群CT5相同的集群CT5。

图14是表示本实施方式中通过合并处理而被合并的合并后的集群的时间序列变化的图。图15是表示本实施方式中通过合并处理而将多个集群合并的结果的图。

执行上述那样的合并处理，图12所示的合并前数据被合并为图14所示的合并后数据。合并处理的结果，从最初至第23个为止的数据属于集群CT3，第24个数据属于集群CT2，从第25个至第34个为止的数据属于集群CT5。

如图14及图15所示，5个集群CT1至CT5被合并为3个集群CT3、CT2、CT5。所合并的集群CT3、CT2、CT5表示解体对象物的解体部位。解体部位确定部36将所合并的多个集群分别作为多个解体部位来确定。

返回到图5，其次，在步骤S12中，分析结果数据生成部38生成分析解体作业的分析结果数据53。

图16是表示本实施方式中的每个作业周期的分析结果数据的一个例子的图。

通过执行图5所示的步骤S1至步骤S11那样的作业分析处理，生成图16所示的分析结果数据53。分析结果数据生成部38生成按每个作业周期分析解体作业的分析结果数据53。

如图16所示，分析结果数据53包含关于作业周期的信息、关于要素作业时间的信息、关于分拣处切断机开放点的信息、关于解体场所重心的信息、以及关于切断机闭合的信息。

关于作业周期的信息包含：为了识别各个作业周期而被分配的序列号；各个作业周期的开始时刻。

关于要素作业时间的信息包含：在各个作业周期中切断机20进行抓持的作业所需要的抓持的时间；在各个作业周期中切断机20进行移动所需要的移动时间。

关于分拣处切断机开放点的信息包含：在分拣处开放切断机20的分拣处开放点的位置信息(X坐标及Y坐标)；用于识别分拣处开放点所属的集群的集群号。

关于解体场所重心的信息包含：解体场所(重心)的位置信息(X坐标及Y坐标)；用于识别解体场所属的集群的集群号。解体场所属的集群是通过对多个解体场所进行簇集而生成多个合并前的集群且通过对所生成的多个合并前的集群进行合并而重新生成的多个合并后的集群中的其中之1个。

关于切断机闭合的信息包含：切断机20闭合的次数：切断机20的闭合所需要的时间。

此外，通过执行上述的作业分析处理，分析结果数据生成部38也可以生成将分析结果数据53进一步汇总的统计表数据54。

图17是表示对本实施方式中的分析结果数据的收集数量及每1次的作业周期的所需时间进行统计的统计表数据的一个例子的图。

统计表数据54是对回收次数及每1次的作业周期的所需时间进行统计而得的数据。

解体部位例如是前围板、发动机室及其他部位。解体部位可以根据在图5的步骤S11中所合并的3个集群CT3、CT2、CT5而被确定。例如，存储部5可以预先存储将解体对象物与解体部位的位置相对应的解体部位数据。分析结果数据生成部38可以参照存储部5的解体部位数据，根据属于所合并的多个集群各者的闭合点的位置，确定多个解体部位。此外，解体部位数据可以按解体对象物的每个种类来存储，也可以按汽车的每个车型来存储。

回收物例如是线束、左前侧、左内侧及右侧。回收物可以根据在图5的步骤S4中所确定的4个分拣处SD1至SD4而被确定。例如，存储部5可以预先存储将回收物与分拣处的位置相对应的回收物数据。分析结果数据生成部38可以参照存储部5的回收物数据，根据属于所确定的多个分拣处各者的分拣处开放点的位置，确定多个回收物。此外，回收物数据可以按解体对象物的每个种类来存储，也可以按汽车的每个车型来存储。

此外，分析结果数据生成部38针对多个解体部位各者计算每个作业周期的切断机20抓持的时间的最大值、最小值、平均值及标准偏差。分析结果数据生成部38针对多个解体部位各者计算每个作业周期的切断机20的移动时间的最大值、最小值、平均值及标准偏差。

此外，分析结果数据生成部38针对多个回收物(分拣处)各者计算每个作业周期的切断机20抓持的时间的最大值、最小值、平均值及标准偏差。分析结果数据生成部38针对多个回收物(分拣处)各者计算每个作业周期的切断机20的移动时间的最大值、最小值、平均值及标准偏差。

返回到图5，其次，在步骤S13中，显示部7显示由分析结果数据生成部38所生成的分析结果数据53。此外，显示部7不仅可以显示分析结果数据53，而且也可以显示统计表数据54。

以上，根据本实施方式，通过执行作业分析程序52(图5的流程图的处理)，可以自动分析基于切断机20的作业轨迹数据51(图4)而由切断机20进行的解体作业。

此外，通过根据抓持着解体部件的切断机20移动到分拣处再返回到解体对象物为止的移动数据，来计算使解体部件移动到分拣处需要何种程度的时间，从而能够分析分拣处的布局是否恰当。此外，通过根据表示切断机20在解体作业中至抓持解体部件为止的动作的抓持作业数据，来计算抓持解体部件需要何种程度的时间，从而能够分析解体机10的操作技术的熟练程度。

因此，与通过分析人员阅览解体作业的动态图像来分析解体作业的以往的分析方法相比，能够缩短对由切断机20进行的解体作业进行的分析所需要的时间，并且能够效率良好地分析切断机20进行的解体作业。

具体而言，分析人员通过对图17所示的统计表数据54的各个移动时间进行比较研考，能够把握到操作人员的对解体场所布局的设定知识不足。详细而言，分析人员通过对回收次数多的回收物(分拣处)的移动时间和回收次数少的回收物(分拣处)的移动时间进行比较，能够把握到不能布局成让操作人员能够在短时间内移动回收次数多的回收物(分拣处)等的问题。

此外，分析人员根据图17所示的统计表数据54的抓持的时间的平均时间长的情况，或者根据抓持的时间的标准偏差大(参差大)等的情况，能够把握到操作人员的对解体步骤的知识不足等问题。

或者，分析人员也可以生成图16所示的分析结果数据53中的抓持的时间的累积图并进行阅览。由此，例如在判明即使经过多个作业周期但抓持的时间也没有被缩短等的情况时，分析人员便能够把握到操作人员的对解体步骤的知识不足等问题。

此外，分析人员根据图16所示的分析结果数据53的切断机闭合次数多或者切断机闭合时间长的情况，能够确定到抓持失败多的情况，能够把握到操作人员的对解体机操作的技术不足等问题。

或者，分析人员通过阅览图17所示的统计表数据54的抓持的时间的平均时间或移动时间的平均时间等，例如在判明特定的回收物的抓持的时间长的情况或者往特定的分拣处的移动时间长的情况时，便能够把握到操作人员的对解体机操作的技术不足等问题。

同样，分析人员通过阅览图17所示的统计表数据54的抓持的时间的标准偏差或移动时间的标准偏差等，例如在判明特定的回收物的抓持的时间参差大的情况或者往特定的分拣处的移动时间参差大的情况时，便能够把握到操作人员的对解体机操作的技术不足等问题。

图18是表示由作业分析程序自动计算的每个作业周期的作业时间的累积值和根据作业动态图像通过手动而被测量的每个作业周期的作业时间的累积值的图。

在图18所示的累积图中，分别表示了由作业分析程序52自动计算的各个作业周期的所需作业时间的累积值和根据作业动态图像通过手动而被测量的各个作业周期的所需作业时间的累积值。如图18所示，虽然在两者之间可看出若干程度的差异，但是大体上相一致。因此，本实施方式所涉及的作业分析装置1能够获取与基于作业动态图像的手动分析同等的信息。

(变形例)

本发明所涉及的作业分析方法并不限于上述的实施方式，其是可以在发明内容范围中所记载的范围内进行各种变形或改良的。

例如，在上述实施方式中，如图5的流程图的步骤S4所示，分拣处确定部37确定多个分拣处，但是，本发明并不限于此。在对分拣处被决定在1处的解体作业进行分析的情况下，分拣处确定部37可以不执行步骤S4的处理。但是，在不清楚分拣处是单独的还是多个的情况下，较为理想的是，分拣处确定部37如上述实施方式那样执行步骤S4的处理。

此外，在上述实施方式中，如图5的流程图的步骤S9至步骤S11所示，解体部位确定部36确定解体对象物的解体部位，但是，本发明并不限于此。在对解体部位被决定在1处的解体作业进行分析的情况下，解体部位确定部36可以不执行步骤S9至步骤S11的处理。

(实施方式的总结)

本实施方式的技术特征总结如下。

本发明的一个方面所涉及的作业分析方法是作业分析装置中的作业分析方法，所述作业分析装置对重复如下动作的解体作业进行分析，该动作是通过被装配在解体机的作业附属设备远端上的破碎机从解体对象物中抓持解体部件并且使所抓持的所述解体部件移动到分拣处的动作，该作业分析方法包括：第1步骤，获取以时间序列记录有在所述解体作业的作业期间中的所述破碎机的位置信息及开闭信息的作业轨迹数据；第2步骤，根据所述作业轨迹数据，确定表示所述破碎机在所述作业期间中被开放的位置的所有的开放点、以及表示所述破碎机在所述作业期间中被闭合的位置的所有的闭合点；第3步骤，将所述所有的开放点的各个开放点与存在于所述各个开放点的最近处的闭合点之间的距离作为最短距离来计算，并且将所述最短距离超过第1阈值的开放点作为分拣处开放点来确定；第4步骤，根据所述位置信息，从所述作业轨迹数据中将抓持所述解体部件的所述破碎机移动到所述分拣处再返回到所述解体对象物为止的数据，作为在所述解体作业中移动的所述破碎机的移动数据来确定；以及，第5步骤，将从所述作业轨迹数据中去除了所述移动数据的数据，作为表示所述破碎机在所述解体作业中至抓持所述解体部件为止的动作的抓持作业数据来确定。

根据该技术方案，通过根据抓持着解体部件的破碎机移动到分拣处再返回到解体对象物为止的移动数据，来计算使解体部件移动到分拣处需要何种程度的时间，从而能够分析分拣处的布局是否恰当。此外，通过根据表示破碎机在解体作业中至抓持解体部件为止的动作的抓持作业数据，来计算抓持解体部件需要何种程度的时间，从而能够分析解体机的操作技术的熟练程度。

因此，与通过分析人员阅览解体作业的动态图像来分析解体作业的以往的分析方法相比，能够缩短对由破碎机进行的解体作业进行的分析所需要的时间，并且能够效率良好地分析破碎机进行的解体作业。

此外，在上述的作业分析方法中，所述位置信息可以以平面坐标系中的X坐标及Y坐标的值来表示所述破碎机的位置，所述第4步骤可以包含：计算所述所有的闭合点的重心，并且将距所述重心的距离为指定值以上的闭合点作为异常点而予以去除的步骤；从被去除了所述异常点的多个闭合点的各个X坐标及各个Y坐标之中，决定X坐标的最小值Xmin及最大值Xmax，并且决定Y坐标的最小值Ymin及最大值Ymax的步骤；以及，将所述作业轨迹数据的X坐标及Y坐标的值X、Y不满足所述最小值Xmin<X<所述最大值Xmax且所述最小值Ymin<Y<所述最大值Ymax的数据，作为所述移动数据来确定，并且将所述值X、Y满足所述最小值Xmin<X<所述最大值Xmax且所述最小值Ymin<Y<所述最大值Ymax而且速度的移动平均为第2阈值以上的数据，作为所述移动数据来确定的步骤。

根据该技术方案，从被去除了异常点的多个闭合点的各个X坐标及各个Y坐标之中，决定X坐标的最小值X_min及最大值X_max，并且决定Y坐标的最小值Y_min及最大值Y_max。而且，作业轨迹数据的X坐标及Y坐标的值X、Y不满足最小值X_min<X<最大值X_max且最小值Y_min<Y<最大值Y_max的数据作为移动数据而被确定。由此，破碎机在解体对象物的近傍为了抓持解体部件而开闭时的开放点及闭合点被除外，因此，能够可靠地确定破碎机从解体对象物移动到分拣处为止的移动数据。此外，值X、Y满足最小值X_min<X<最大值X_max且最小值Y_min<Y<最大值Y_max而且速度的移动平均为第2阈值以上的数据作为移动数据而被确定。由此，即使是在解体对象物的近傍，对于用于使解体部件移动到分拣处的闭合点，也作为移动数据而被确定，因此，能够可靠地确定破碎机从解体对象物移动到分拣处为止的移动数据。

此外，在上述的作业分析方法中，还可以包括：第6步骤，根据所述抓持作业数据，确定所述解体对象物中的解体部位；其中，所述位置信息以平面坐标系中的X坐标及Y坐标的值来表示所述破碎机的位置，所述第6步骤包含：按每个作业周期，将所述抓持作业数据的多个位置信息的重心作为指定的作业周期中的解体场所来计算的步骤；对按每个所述作业周期来计算出的多个解体场所的X坐标及Y坐标进行簇集，以生成多个集群的步骤；以及，根据所述多个集群的时间序列变化，对所述多个集群进行合并，以确定解体部位的步骤。

根据该技术方案，通过将多个解体场所的X坐标及Y坐标进行簇集，而生成多个集群。而且，根据所生成的多个集群的时间序列变化，合并多个集群，所合并的各集群的位置作为解体部位而被确定。

因此，能够避免在使解体部件移动到分拣处之前将暂且进行载置的载置场所错误地作为解体部位来确定的情况，能够正确地确定解体对象物的解体部位。

此外，在上述的作业分析方法中，所述开闭信息可以包含来自设置在用于使所述破碎机开闭的工作缸上的行程传感器的输出值，所述第2步骤可以包含：将所述作业轨迹数据中所述输出值超过第3阈值的时刻的所有的数据作为所有的闭合时刻数据来确定，并且将所述输出值低于所述第3阈值的时刻的所有的数据作为所有的开放时刻数据来确定的步骤；以及，根据所述所有的闭合时刻数据的各个位置信息来确定所述所有的闭合点，并且根据所述所有的开放时刻数据的各个位置信息来确定所述所有的开放点的步骤。

根据该技术方案，基于来自被设置在用于使破碎机开闭的工作缸上的行程传感器的输出值，能够容易地判断破碎机是否开放着或闭合着。

此外，在上述的作业分析方法中，还可以包含：第7步骤，通过对在所述第3步骤中所确定的多个分拣处开放点进行簇集而确定多个分拣处。

根据该技术方案，通过将多个分拣处开放点进行簇集，能够容易地确定解体部件的多个分拣处。

本发明的另一个方面所涉及的作业分析装置是对重复如下动作的解体作业进行分析的装置，该动作是通过被装配在解体机的作业附属设备远端上的破碎机从解体对象物中抓持解体部件并且使所抓持的所述解体部件移动到分拣处的动作，该作业分析装置包括：存储部，存储以时间序列记录有在所述解体作业的作业期间中的所述破碎机的位置信息及开闭信息的作业轨迹数据；以及，控制部，根据所述作业轨迹数据，分析所述解体作业；其中，所述控制部，根据所述作业轨迹数据，确定表示所述破碎机在所述作业期间中被开放的位置的所有的开放点、以及表示所述破碎机在所述作业期间中被闭合的位置的所有的闭合点，将所述所有的开放点的各个开放点与存在于所述各个开放点的最近处的闭合点之间的距离作为最短距离来计算，并且将所述最短距离超过第1阈值的开放点作为分拣处开放点来确定，根据所述位置信息，从所述作业轨迹数据中将抓持所述解体部件的所述破碎机移动到所述分拣处再返回到所述解体对象物为止的数据，作为在所述解体作业中移动的所述破碎机的移动数据来确定，而且，将从所述作业轨迹数据中去除了所述移动数据的数据，作为表示所述破碎机在所述解体作业中至抓持所述解体部件为止的动作的抓持作业数据来确定。

根据该技术方案，通过根据抓持着解体部件的破碎机移动到分拣处再返回到解体对象物为止的移动数据，来计算使解体部件移动到分拣处需要何种程度的时间，从而能够分析分拣处的布局是否恰当。此外，通过根据表示破碎机在解体作业中至抓持解体部件为止的动作的抓持作业数据，来计算抓持解体部件需要何种程度的时间，从而能够分析解体机的操作技术的熟练程度。

因此，与通过分析人员阅览解体作业的动态图像来分析解体作业的以往的分析方法相比，能够缩短对由破碎机进行的解体作业进行的分析所需要的时间，并且能够效率良好地分析破碎机进行的解体作业。

本发明的另一个方面所涉及的作业分析程序是用于对重复如下动作的解体作业进行分析的程序，该动作是通过被装配在解体机的作业附属设备远端上的破碎机从解体对象物中抓持解体部件并且使所抓持的所述解体部件移动到分拣处的动作，该作业分析程序使计算机执行：第1步骤，获取以时间序列记录有在所述解体作业的作业期间中的所述破碎机的位置信息及开闭信息的作业轨迹数据；第2步骤，根据所述作业轨迹数据，确定表示所述破碎机在所述作业期间中被开放的位置的所有的开放点、以及表示所述破碎机在所述作业期间中被闭合的位置的所有的闭合点；第3步骤，将所述所有的开放点的各个开放点与存在于所述各个开放点的最近处的闭合点之间的距离作为最短距离来计算，并且将所述最短距离超过第1阈值的开放点作为分拣处开放点来确定；第4步骤，根据所述位置信息，从所述作业轨迹数据中将抓持所述解体部件的所述破碎机移动到所述分拣处再返回到所述解体对象物为止的数据，作为在所述解体作业中移动的所述破碎机的移动数据来确定；以及，第5步骤，将从所述作业轨迹数据中去除了所述移动数据的数据，作为表示所述破碎机在所述解体作业中至抓持所述解体部件为止的动作的抓持作业数据来确定。

根据该技术方案，通过根据抓持着解体部件的破碎机移动到分拣处再返回到解体对象物为止的移动数据，来计算使解体部件移动到分拣处需要何种程度的时间，从而能够分析分拣处的布局是否恰当。此外，通过根据表示破碎机在解体作业中至抓持解体部件为止的动作的抓持作业数据，来计算抓持解体部件需要何种程度的时间，从而能够分析解体机的操作技术的熟练程度。

因此，与通过分析人员阅览解体作业的动态图像来分析解体作业的以往的分析方法相比，能够缩短对由破碎机进行的解体作业进行的分析所需要的时间，并且能够效率良好地分析破碎机进行的解体作业。

产业上的可利用性

本发明所涉及的技术能够效率良好地对重复如下动作的解体作业进行分析，该动作是通过被装配在解体机的作业附属设备远端上的破碎机从解体对象物中抓持解体部件并且使所抓持的解体部件移动到分拣处的动作，因此，其作为分析解体作业的技术，具有实用性。