Насколько эргономична ваша складская работа? В ближайшее время, приложение может быть в состоянии сказать вам

В 2017 году насчитывалось около 350,000 случаев работники берут больничные из-за травм, затрагивающих мышцы, нервы, связки или сухожилия … как синдром запястного канала согласно Бюро Статистики Труда США. Среди работников с наибольшим количеством инцидентов: люди, которые работают на заводах и складах.

Опорно-двигательного аппарата случиться на работе, когда люди используют в неудобном положении или выполнять повторяющиеся задачи. Такое поведение создают нагрузку на организм с течением времени. Поэтому важно отметить и минимизации рискованного поведения, чтобы держать работников здоровым на работу.

Исследователи из Университета Вашингтона использовали машинное обучение, чтобы разработать новую систему, которая может контролировать завода и складских работников и сказать им, насколько рискованно их поведение в режиме реального времени. Алгоритм делит ряд мероприятий, таких как снятие коробки с верхней полки, неся его на стол и установить его … на отдельные действия, а затем вычисляет оценку рисков, связанных с каждым действием.

Команда опубликовала результаты 26 июня в IEEE по робототехнике и автоматизации письма и представит результаты августа. 23 на международной конференции IEEE по науке автоматизации и машиностроения в Ванкувере, Британская Колумбия.

«Сейчас работники могут сделать для самооценки, где они заполняют свои ежедневные задачи на таблицу, чтобы оценить, насколько рискованно их деятельность», — сказал старший автор Ashis Банерджи, доцент в промышленности & инженерных систем и машиностроительных факультетов в университете. «Но это отнимает много времени, и это трудно для людей, чтобы увидеть, как это напрямую в их интересах. Теперь мы сделали весь этот процесс полностью автоматизирован. Мы планируем поставить ее в смартфон приложение, так что работники могут даже следить за собой и получить немедленную обратную связь».

Для этих самооценок, люди в настоящее время используют моментальный снимок выполняемой задачи. Положение каждого совместного получает результат, а сумма всех баллов определяет, насколько рискованно, что поза. Но работники обычно выполняют серию движений под конкретную задачу, и исследователи хотели, чтобы их алгоритм, уметь вычислять общую оценку для всего действия.

Переезд в видео является более точным, но требует новый способ просуммируйте баллы. Для обучения и тестирования алгоритма, команда создала набор данных, содержащий 20 трехминутное видео люди делают 17 видов деятельности, которые распространены на складах или заводах.

«Одна из задач, стоящих перед нами людей не был забрать коробку из шкафа и поместить его на столе,» сказал первый автор Behnoosh Парса, в университете машиностроения докторант. «Мы хотели, чтобы захватить различные сценарии, так что иногда им придется растянуть свои руки, скрутить их тела или согнуть, чтобы что-то поднять.»

Исследователи захватили их набор данных с помощью Microsoft Kinect камеры, которой записано видео в 3D, что позволило им наметить, что происходит с суставами участников в рамках каждой из задач.

С помощью данных Kinect, алгоритм сначала научился расчета показателей риска для каждого видеокадра. Затем он дошел до определения, когда задача началась и закончилась, так что он может рассчитать оценку риска в течение всего действия.

Алгоритм помечены три действия в наборе данных, как рискованное поведение: взяв в руки коробку с полки, и поставив либо коробки или стержня к верхней полке.

Сейчас команда разрабатывает приложение, которое заводчане и руководители могут использовать для мониторинга в реальном времени риски их ежедневные действия. Приложение предоставит предупреждения для умеренно рискованных действий и оповещения для рискованных действий.

В конечном итоге исследователи нужны роботы в склады или фабрики, чтобы иметь возможность использовать алгоритм, чтобы помочь держать работников здоровым. Чтобы увидеть, насколько хорошо алгоритм может работать в гипотетическом складе, исследователи робот мониторинга двух участников, выполняющих ту же деятельность. В течение трех секунд после окончания каждого действия, робот показал на свой дисплей.

«Заводы и склады, используемые для автоматизации в течение нескольких десятилетий. Теперь, когда люди начинают работать в условиях, где используются роботы, у нас есть уникальная возможность разделить работу так, чтобы роботы делали рискованные задания», — сказал Банерджи. «Роботы и люди могут иметь активное сотрудничество, где робот может сказать: ‘я вижу, что вы, поднимая эти тяжелые предметы с верхней полки, и я думаю, вы можете делать это много раз. Позволь мне помочь тебе».