基于智能穿戴设备的工作数据处理方法及系统与流程

本发明涉及智能穿戴设备技术领域，特别是涉及一种基于智能穿戴设备的工作数据处理方法及系统。

背景技术：

随着科技的不断进步，人类即将迈入工业4.0时代，在这一时代，更加强调智能化生产，其中人机交互是实现智能化生产的重要组成之一。

在工业制造等领域，随着人们对产品的要求越来越高，要求产品更加智能化，操作更加简便，然而要实现这些要求，产品制造就变得越来越复杂。在很多产品制造领域，机器人仍然无法取代操作人员，而操作人员面对越来越复杂的工业制造环境，不仅在操作安全性方面被提出更高要求，而且在专业技能、工作素养以及工作效率方面的要求也越来越苛刻。

近年来，新的技术不断涌现，如虚拟现实(Virtual Reality，简称VR)技术和增强现实技术(Augmented Reality Technique，简称AR)以及智能穿戴技术，目前市场上有出现智能穿戴技术与AR技术或VR技术相结合的应用，例如Oculus Rift、微软的Hololens及谷歌的Google Glass等产品，这些产品主要是偏重于面向个人消费者，为个人消费者提供生活娱乐体验。

当前，中国制造业既要迎接世界经济的全球化，又要适应我国经济的转型期。面对诸多的机遇和挑战，许多制造企业都在探索改善企业整体绩效、提高企业竞争力的有效方法。如何建立科学有效的绩效管理系 统，成为人们普遍关注的热点问题。

在当今的互联网时代，制造企业需要采集、管理和分析海量数据，包括销售、财务、采购、人工、库存、计划、产量、检测、质量、设备、准时交货率、物流、运输以及服务信息。企业只有对这些数据分类、归纳、关联、整理和分析，并进行智能分析或绩效评价才能实现智能决策，实现持续改进。

在大数据时代，制造业如何对ERP/PDM/MES/SCM等系统的数据进行深度挖掘和利用，如何通过商业智能建立“管理驾驶舱”，提升企业管理改进和决策机制如何在商业智能分析的基础上，提升企业的管理绩效。

衡量一个管理系统的效果一般有五个指标：质量(quality，正确做事)，速度(speed，效率)，灵活(flexibility，适时改变)，可靠(dependability，准时完成)，成本(cost，价格优势)。

在现实中，制造业对操作员工绩效的统计很难科学化，要花费大量的人力物力来统计一线操作员工的工作水平，工作效率，又由于人为因素的存在导致各种信息的不准确，不公平，导致操作人员的工作积极性差，工作效率低下，形成恶性循环。不仅在统计的过程中浪费任务物力，同时大大的打击了操作人员本身的工作热情，给企业带来严重的损失。

由上述可知，随着智能穿戴设备和增强现实以及虚拟现实技术的不断进步，未来结合增强现实和/或虚拟现实的智能穿戴设备在工业上将得到大量应用，如何结合智能穿戴设备来科学并智能化管理操作人员，提高操作人员生产积极性，降低企业成本则成为了一个前沿课题。

技术实现要素：

本发明正是基于以上一个或多个问题，提供基于智能穿戴设备的工作数据处理方法及系统，用以解决现有技术中采用人为管理导致的不科 学，影响操作人员积极性所带来的生产效率低下，生产成本高的问题。

本发明的基于智能穿戴设备的工作数据处理方法，包括：

S1识别穿戴有所述智能穿戴设备的操作人员的身份，其中所述智能穿戴设备辅助所述操作人员工作；

S2采集所述操作人员的工作数据；

S3分析所述工作数据并输出相应评价信息。

较佳地，在所述S2之后，进一步包括：

S4采集所述操作人员所在工作环境的环境信息及工作相关的设备信息。

较佳地，所述工作数据包括：操作人员完成预设步骤的时间，重复播放所述预设步骤的次数和完成预设步骤的时间，操作人员完成预设步骤的工作质量，操作人员完成整个操作流程的时间，操作人员完成整个操作流程的所有操作姿势，操作人员操作失误发出警报的次数，操作人员完成整个操作流程的视频，以及操作人员出现警报的视频，所述步骤S2进一步包括：

S21采集操作人员完成预设步骤的时间，重复播放所述预设步骤的次数和完成预设步骤的时间，操作人员完成整个操作流程的时间；生成工作时间数据；

S22采集操作人员操作失误发出警报的次数，生成工作失误数据；

S23采集操作人员完成整个操作流程的视频，以及操作人员出现警报的视频，以及操作人员完成整个操作流程的所有操作姿势，生成工作姿势数据；

S24根据所述工作时间数据，工作失误数据和工作姿势数据，确定操作人员完成预设步骤的工作质量数据。

较佳地，所述S3进一步包括：

S31分析所述环境信息及所述工作相关的设备信息；

S32分析所述工作数据；

S33结合所述环境信息、所述工作相关的设备信息及所述工作数据输出所述评价信息。

较佳地，在所述S3之前，还包括：

S5检测所述操作人员与工作相关的各种身体指标信息，并依据所述各种身体指标信息综合判断所述操作人员是否适合工作；若不适合工作，则存储至所述操作人员的工作记录信息中，且通过语音或文字的方式提示所述操作人员。

较佳地，所述智能穿戴设备具体包括：

控制单元，用于控制所述智能穿戴设备；

显示单元，用于显示辅助工作的信息；所述辅助工作信息是指对所述操作对象进行的具体工作任务和操作流程操作信息。

存储单元，用于存储工作过程的各种工作数据；

定位追踪单元，用于对操作人员和操作对象分别进行定位和追踪，并将所述定位和追踪到的信息通知所述操作人员。

较佳地，所述身体指标信息包括体温、疲劳状态、血压、脉搏次数、心率等信息；所述评价信息包括：工作操作过程是否规范，操作顺序是否正确，操作是否熟练，操作步骤是否完整。

本发明还提供一种基于智能穿戴设备的工作数据处理系统，包括：

辅助设备，用于识别穿戴有智能穿戴设备的操作人员的身份；

智能穿戴设备，用于辅助所述操作人员工作；

服务器，用于采集所述操作人员的工作数据，分析所述工作数据并输出相应评价信息。

较佳地，所述服务器还用于采集所述操作人员所在工作环境的环境信息及工作相关的设备信息；所述服务器包括：

工作时间采集单元，用于采集操作人员完成预设步骤的时间，重复 播放所述预设步骤的次数和完成预设步骤的时间，操作人员完成整个操作流程的时间；生成工作时间数据；

工作失误采集单元，用于采集操作人员操作失误发出警报的次数，生成工作失误数据；

工作姿势采集单元，用于采集操作人员完成整个操作流程的视频，以及操作人员出现警报的视频，以及操作人员完成整个操作流程的所有操作姿势，生成工作姿势数据；

工作质量确定单元，用于根据所述工作时间数据，工作失误数据和工作姿势数据，确定操作人员完成预设步骤的工作质量数据。

较佳地，所述服务器还包括：

分析单元，用于分析所述环境信息、所述工作相关的设备信息及所述工作数据；

评价单元，用于结合所述环境信息、所述工作相关的设备信息及所述工作数据相应输出所述评价信息。

本发明提供的一种基于智能穿戴设备的工作数据处理方法及系统，可以通过智能穿戴设备自动识别操作人员的身份信息，并能记录操作过程中的各种工作信息，根据所述工作信息评价工作操作过程是否规范，操作顺序是否正确，操作是否熟练，操作步骤是否完整等信息。从而规范操作步骤和流程，避免违规操作，避免操作人员在工作中出现操作步骤遗漏或者操作顺序杂乱，保证操作的安全性，极大的较少由于人的行为而导致的危险隐患，培养操作人员良好的职业习惯的同时提高操作人员的工作效率，解决操作人员因某几个操作步骤不熟练导致整个工作时间滞后的问题，整体提升员工的工作能力和素养。

附图说明

图1是本发明实施例一中一种基于智能穿戴设备的工作数据处理方 法的流程图；

图2是本发明实施例二中一种基于智能穿戴设备的工作数据处理方法的流程图；

图3是本发明实施例三中一种基于智能穿戴设备的工作数据处理系统的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明进行详细说明。需要说明的是，如果不冲突，本发明实施例以及实施例中的各个特征可以相互结合，均在本发明的保护范围之内。

实施例一

本发明提供一种基于智能穿戴设备的工作数据处理方法，如图1所示，所述数据处理方法包括：

S1识别穿戴有所述智能穿戴设备的操作人员的身份，其中所述智能穿戴设备辅助所述操作人员工作；

其中，所述智能穿戴设备具体可包括：

控制单元，用于控制所述智能穿戴设备；

显示单元，用于显示辅助工作的信息；所述辅助工作信息是指对所述操作对象进行的具体工作任务和操作流程操作信息。

存储单元，用于存储工作过程的各种工作数据；所述工作数据包括：操作人员完成预设步骤的时间，重复播放所述预设步骤的次数和完成预设步骤的时间，操作人员完成预设步骤的工作质量，操作人员完成整个操作流程的时间，操作人员完成整个操作流程的所有操作姿势，操作人员操作失误发出警报的次数，操作人员完成整个操作流程的视频，以及操作人员出现警报的视频。

定位追踪单元，用于对操作人员和操作对象分别进行定位和追踪，并将所述定位和追踪到的信息通知所述操作人员。

具体智能穿戴设备可以是智能眼镜、智能手环或者智能头盔。

本实施例中，以智能眼镜及智能手环相结合为例，每个操作人员都有一个输入自己身份信息的智能手环，智能手环用于智能眼镜对操作人员的身份识别。例如，可以通过智能扫码识别操作人员的身份。

S2采集所述操作人员的工作数据；

其中：所述工作数据包括：操作人员完成预设步骤的时间，重复播放所述预设步骤的次数和完成预设步骤的时间，操作人员完成预设步骤的工作质量，操作人员完成整个操作流程的时间，操作人员完成整个操作流程的所有操作姿势，操作人员操作失误发出警报的次数，操作人员完成整个操作流程的视频，以及操作人员出现警报的视频。

对应的，所述S2可进一步包括：

S21采集操作人员完成预设步骤的时间，重复播放所述预设步骤的次数和完成预设步骤的时间，操作人员完成整个操作流程的时间；生成工作时间数据；

S22采集操作人员操作失误发出警报的次数，生成工作失误数据；

S23采集操作人员完成整个操作流程的视频，以及操作人员出现警报的视频，以及操作人员完成整个操作流程的所有操作姿势，生成工作姿势数据；

S24根据所述工作时间数据，工作失误数据和工作姿势数据，确定操作人员完成预设步骤的工作质量数据。

S3分析所述工作数据并输出相应评价信息。

具体的，分析步骤S2中采集到的工作数据，给出相应的评价信息，其中，所述评价信息包括：工作操作过程是否规范，操作顺序是否正确， 操作是否熟练，操作步骤是否完整等信息。

本发明实施例一提供的一种基于智能穿戴设备的工作数据处理方法，可以通过智能穿戴设备自动识别操作人员的身份信息，并能记录操作过程中的各种工作信息，根据所述工作信息评价工作操作过程是否规范，操作顺序是否正确，操作是否熟练，操作步骤是否完整等信息。从而规范操作步骤和流程，避免违规操作，避免操作人员在工作中出现操作步骤遗漏或者操作顺序杂乱，保证操作的安全性，极大的较少由于人的行为而导致的危险隐患，培养操作人员良好的职业习惯的同时提高操作人员的工作效率，解决操作人员因某几个操作步骤不熟练导致整个工作时间滞后的问题，整体提升员工的工作能力和素养。

实施例二

本发明实施例二提供一种基于智能穿戴设备的工作数据处理方法，如图2所示，所述数据处理方法包括：

S11识别穿戴有所述智能穿戴设备的操作人员的身份。

其中所述智能穿戴设备辅助所述操作人员工作；

所述智能穿戴设备具体可包括：

控制单元，用于控制所述智能穿戴设备；

显示单元，用于显示辅助工作的信息；所述辅助工作信息是指对所述操作对象进行的具体工作任务和操作流程操作信息。

存储单元，用于存储工作过程的各种工作数据；所述工作数据包括：操作人员完成预设步骤的时间，重复播放所述预设步骤的次数和完成预设步骤的时间，操作人员完成预设步骤的工作质量，操作人员完成整个操作流程的时间，操作人员完成整个操作流程的所有操作姿势，操作人员操作失误发出警报的次数，操作人员完成整个操作流程的视频，以及操作人员出现警报的视频。

定位追踪单元，用于对操作人员和操作对象分别进行定位和追踪，并将所述定位和追踪到的信息通知所述操作人员。

具体智能穿戴设备可以是智能眼镜、智能手环或者智能头盔。

本实施例中，以智能眼镜及智能手环相结合为例，每个操作人员都有一个输入自己身份信息的智能手环，智能手环用于智能眼镜对操作人员的身份识别。例如，可以通过智能扫码识别操作人员的身份。

S12检测所述操作人员与工作相关的各种身体指标信息，并依据所述各种身体指标信息综合判断所述操作人员是否适合工作。

其中，所述身体指标信息包括体温、疲劳状态、血压、脉搏次数、心率等信息，通过所述身体指标信息可以判断操作人员是否适合工作。

若操作人员的身体指标信息超出正常完成工作的范围，则判断操作人员不适合工作，则将该信息存储至所述操作人员的工作记录信息中。进一步，可通过语音或文字的方式提示工作人员身体指标不合格，应及时就诊。

S13采集所述操作人员的工作数据；

其中：所述工作数据包括：操作人员完成预设步骤的时间，重复播放所述预设步骤的次数和完成预设步骤的时间，操作人员完成预设步骤的工作质量，操作人员完成整个操作流程的时间，操作人员完成整个操作流程的所有操作姿势，操作人员操作失误发出警报的次数，操作人员完成整个操作流程的视频，以及操作人员出现警报的视频。

具体可以通过如下方式采集所述操作人员的工作数据：

1、以每个小步骤的开始到完成该小步骤作为时间节点，智能眼镜控制单元根据步骤节点记录操作人员在进行操作作业时完成每个小步骤用到的时间。

2、当操作人员重复观看智能眼镜中某个小步骤的指导演示时，智 能眼镜控制单元记录下重复该步骤的次数，以及观看多次后完成该步骤的时间。

3、操作人员完成该步骤的工作质量，主要通过摄像头的体感识别将获取的图像经过识别单元分析识别操作员的手势以及操作对象，与存储单元中建立的三维模型对比是否一致或者重叠，来判断操作人员的动作是否标准，使用的操作工具是否正确。

4、控制单元记录操作人员完成整个工作任务的时间。

5、记录操作人员在整个操作过程中的整个操作姿势作为后台服务器大数据，为以后的标准姿势做准备，图像数据依据深度神经网络算法进行处理、对比、分类，神经网络算法可以识别图像的纹理及模式信息。该算法可以在人工辅助训练下达到越来越高的识别准确率。在识别准确率接近人类时可以极大地降低人工成本。

6、操作人员在整个操作过程中每次操作失误被识别后控制单元发出报警的次数会被控制单元记录下来。

7、操作人员在整个操作过程中的操作视频会被全程记录下来储存在后台服务器中，会自动生成视频进度条，关键节点会被标上。

8、操作人员在操作过程中出现警报的步骤会被特别记录下来储存在后台服务器中，并且会随时记录所有操作人员在某个步骤的报警。

S14采集所述操作人员所在工作环境的环境信息及工作相关的设备信息。

其中，所工作环境信息可以是输油管道的压力、温度信息，核反应堆周围的辐射强度信息。所述工作相关的设备信息是指能够识别所工作相关的设备的属性，例如工作相关的设备的名称、形状、尺寸等信息。

S15分析所述工作数据并输出相应评价信息。

具体的，该步骤包括：

S151分析所述环境信息及所述工作相关的设备信息；

具体的，结合收集到的环境信息及工作相关的设备信息确定在该环境信息下工作相关的设备是否能正常工作。

S152分析所述工作数据；

具体可通过如下方式分析所述工作数据：

1、后台服务器对记录到的每个操作人员每个小步骤的完成时间进行平均值、方差、正太分布、最高值最低值等数学运算得到所有操作人员每个小步骤完成的平均时间数据，最慢时间数据，以及最快时间数据。

2、后台服务器将每个小步骤根据操作的难易程度分档，例如可分为容易(一档系数0.8)，一般(二挡系数1.0)，难(三挡系数1.2)。

3、后台服务器根据步骤1中得到的平均时间数据，最慢时间数据和最快时间数据与某个操作人员完成某个小步骤的时间对比，并对其进行分档，其中，分档原则可以是：该操作人员完成的时间接近所有操作人员的最慢时间则为60分，接近平均时间则为80分，接近最快时间则为100分。

4、后台服务器根据某个操作员完成某个步骤的难易程度以及完成该步骤的时间给予操作员完成该小步骤打分，例如某个操作人员完成了一个容易的步骤(属于一档系数0.8)并且完成的时间接近平均时间(该时间为80分)，那么他的工作效率就是一档系数0.8乘以平均时间80得到64，这个数值就是某个操作人员完成某个小步骤的工作效率。

5、后台服务器把操作人员每个小步骤的工作效率经过加法运算处理得到完成整个操作过程的工作效率。

6、后台服务器把操作人员观看每个步骤时的重复次数与其他操作人员观看该步骤的平均次数对比来判断该操作人员对该项工作是否熟 练进行评分(如60分、80分、100分)，对比方法与工作效率的对比方法相同，不再赘述。

7、通过体感识别技术识别操作人员工作时的动作姿势是否规范，例如，可通过图像数据依据深度神经网络算法在后台服务器上进行处理、对比、分类，神经网络算法可以识别图像的纹理及模式信息来识别操作人员工作时的动作姿势是否规范，操作人员使用工具是否按照标准执行等初步判断操作人员的工作质量进行评分，如智能眼镜将识别到的姿势动作反馈给服务器，服务器经过分析运算判断该动作远偏离了服务器储存的标准三维模型姿势为60分、接近标准姿势为80分、与标准姿势几乎重合为100分。

8、后台服务器记录下同一个步骤所有操作人员观看的频次都很多的步骤，说明该步骤确实复杂难操作，后台服务器根据将该操作人员观看该步骤后完成该操作所花的时间与所有操作人员完成该操作步骤的平均时间进行对比，远高于平均时间则为60分，与平均时间几乎相同为80分，远低于平均时间为100分，根据操作人员的等分高低判断操作人员的学习能力的强弱。其中，平均时间的计算参考(1)。

9、后台服务器记录下所有员工观看频次最多，完成时间最长的步骤，该步骤是企业应该对员工进行重点培训的步骤，也是该操作步骤需要优化的依据。

10、后台服务器随时跟踪操作人员完成工作后设备运行效果作为对其工作质量的一个补充判断。具体来说，可通过电子记录仪反应操作人员完成工作后设备运行效果。

11、操作人员每次完成工作的所有数据，经过智能眼镜后台服务器根据平均值，最大值，最小值，正太分布等数学运算方法帮助建立操作人员个人的月度，季度，年度报表，通过对比每一天，每一个月，每一 年的工作效率和工作质量的变化得到其工作变化曲线影响其绩效、晋升和降级。

12、后台服务器根据智能眼镜采集到的大量数据自动生成企业所有操作人员的月度，季度，年度工作报表，得到企业整体员工素质能力变化曲线从而得到企业个人平均工作质量变化图。

13、根据收集到的操作员的个人工作数据，后台服务器自动给操作人员形成个人能力雷达图，记录下其操作技术短处所在，并且后台服务器会对其某个薄弱的方面在其下次进行操作工作时，智能眼镜会在该步骤提醒操作人员需要更加细心。

14、操作人员的工作过程被录制下来直接通过后台服务器传送到管理部门，管理部门可以直接监管操作人员的工作现场状况。

S153结合所述环境信息、所述工作相关的设备信息及所述工作数据输出所述评价信息。

具体的，结合步骤S151和步骤S152的分析结果，输出评价信息，所述评价信息包括：在所述环境信息下工作相关的设备是否能正常工作、在所述环境信息下操作人员能否进行正常操作、操作人员的工作操作过程是否规范，操作顺序是否正确，操作是否熟练，操作步骤是否完整等信息。

本发明实施例二提供的一种基于智能穿戴设备的工作数据处理方法，可以通过智能穿戴设备自动识别操作人员的身份信息，并能记录操作过程中的各种工作信息，根据所述工作信息评价工作操作过程是否规范，操作顺序是否正确，操作是否熟练，操作步骤是否完整等信息。从而规范操作步骤和流程，避免违规操作，避免操作人员在工作中出现操作步骤遗漏或者操作顺序杂乱，保证操作的安全性，极大的较少由于人的行为而导致的危险隐患，培养操作人员良好的职业习惯的同时提高操 作人员的工作效率，解决操作人员因某几个操作步骤不熟练导致整个工作时间滞后的问题，整体提升员工的工作能力和素养。

实施例三

本发明实施例三提供一种基于智能穿戴设备的工作数据处理系统，如图3所示，该系统包括：

辅助设备30，用于识别穿戴有智能穿戴设备的操作人员的身份；所述辅助设备30为智能手环、智能脚环、智能颈环、智能头环、智能衣服、智能手套、智能鞋、智能指环、智能牙套或者智能臂环中至少一种。

智能穿戴设备31，用于辅助所述操作人员工作；

服务器32，用于采集所述操作人员的工作数据，分析所述工作数据并输出相应评价信息。

进一步的，所述服务器32，还用于采集所述操作人员所在工作环境的环境信息及工作相关的设备信息。

所述智能穿戴设备31，还用于检测所述操作人员与工作相关的各种身体指标信息，并依据所述各种身体指标信息综合判断所述操作人员是否适合工作。

其中，所述服务器32包括：

工作时间采集单元321，用于采集操作人员完成预设步骤的时间，重复播放所述预设步骤的次数和完成预设步骤的时间，操作人员完成整个操作流程的时间；生成工作时间数据；

工作失误采集单元322，用于采集操作人员操作失误发出警报的次数，生成工作失误数据；

工作姿势采集单元323，用于采集操作人员完成整个操作流程的视频，以及操作人员出现警报的视频，以及操作人员完成整个操作流程的 所有操作姿势，生成工作姿势数据；

工作质量确定单元324，用于根据所述工作时间数据，工作失误数据和工作姿势数据，确定操作人员完成预设步骤的工作质量数据。

所述服务器32还包括：

分析单元325，用于分析所述环境信息及所述工作相关的设备信息；分析所述工作数据；

评价单元326，用于结合所述环境信息、所述工作相关的设备信息及所述工作数据输出所述评价信息。

本发明实施例三的一种基于智能穿戴设备的工作数据处理系统，可以通过智能穿戴设备自动识别操作人员的身份信息，并能记录操作过程中的各种工作信息，根据所述工作信息评价工作操作过程是否规范，操作顺序是否正确，操作是否熟练，操作步骤是否完整等信息。从而规范操作步骤和流程，避免违规操作，避免操作人员在工作中出现操作步骤遗漏或者操作顺序杂乱，保证操作的安全性，极大的较少由于人的行为而导致的危险隐患，培养操作人员良好的职业习惯的同时提高操作人员的工作效率，解决操作人员因某几个操作步骤不熟练导致整个工作时间滞后的问题，整体提升员工的工作能力和素养。

以上所述仅为本发明的实施方式，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。