1.一种显示系统，其特征在于，
该显示系统具备：
状态取得部，其取得至少包括作业内容的状态数据；
标签取得部，其取得表示取得了上述状态数据时的作业是否是异常的标签数据；
阈值计算部，其根据上述状态数据以及上述标签数据来计算用于判定应该进行的作业是否容易变得异常的阈值；
显示控制部，其根据上述阈值来控制正常作业的显示定时；以及
一个或多个显示部，其按照上述显示定时显示上述正常作业。
2.根据权利要求1所述的显示系统，其特征在于，
将上述状态数据以及上述标签数据作为训练数据并根据学习模型来更新上述阈值。
3.根据权利要求1或2所述的显示系统，其特征在于，
上述状态数据还包括作业人员信息、作业时间的长度以及作业日期时间中至少一个。
4.根据权利要求2所述的显示系统，其特征在于，
上述学习模型在上述多个显示部之间被共享。
5.根据权利要求1～4中任意一项所述的显示系统，其特征在于，
上述显示部构成为扩展现实设备。
6.根据权利要求1～5中任意一项所述的显示系统，其特征在于，
上述显示部显示支持组装作业的信息。
7.根据权利要求1～6中任意一项所述的显示系统，其特征在于，
上述状态取得部、上述标签取得部以及上述阈值计算部被配置在本地服务器或云服务器上。
8.根据权利要求2所述的显示系统，其特征在于，
上述学习模型对每个上述作业进行模型化并在网络上被共享。
9.一种机器学习装置，其特征在于，
该机器学习装置具备：
状态取得部，其取得至少包括作业内容的状态数据；
标签取得部，其取得表示取得了上述状态数据时的作业是否是异常的标签数据；以及
阈值计算部，其根据上述状态数据以及上述标签数据来计算用于判定应该进行的作业是否容易变得异常的阈值，
将上述状态数据以及上述标签数据作为训练数据并根据学习模型来更新上述阈值。
10.根据权利要求9所述的机器学习装置，其特征在于，
上述学习模型对每个上述作业进行模型化并在网络上被共享。
11.一种显示装置，其特征在于，
该显示装置具备：
状态取得部，其取得至少包括作业内容的状态数据；
标签取得部，其取得表示取得了上述状态数据时的作业是否是异常的标签数据；
阈值计算部，其根据上述状态数据以及上述标签数据来计算用于判定应该进行的作业是否容易变得异常的阈值；
显示控制部，其根据上述阈值来控制正常作业的显示定时；以及
显示部，其按照上述显示定时显示上述正常作业。