핵심 개념
手集中型製造プロセスにおける人間工学リスクをデータ駆動で評価し、BACHスコアがHALやRULAよりも高い精度で危険性を捉えることが示されました。
초록
複合レイアップやテキスタイルドレーピングなどの手集中型製造プロセスは、作業の複雑さに対応するために大きな人間の器用さが必要です。これらの負担のかかる手の動きは、しばしば筋骨格障害やリハビリテーション手術を引き起こします。この研究では、特に手と指の活動に焦点を当てたデータ駆動型の人間工学リスク評価システムが開発されました。このシステムは、オペレーターの上半身ポーズ、手ポーズ、および適用された力を収集し同期させるマルチモーダルセンサーテストベッド、高精度な手と指のリスクを測定するBACHフォーミュレーション、「Biometric Assessment of Complete Hand (BACH)」、業界標準の上半身姿勢、RULA、およびHand Activity Level(HAL)に関連するリスクスコアから構成されています。また、機械学習モデルも使用してRULAとHALの自動化された採点を行いました。我々はBACHが既存メトリックよりも傷害活動を高い粒度で捉えることを示しました。
통계
リハビリテーション手術や労働生産性低下につながる作業関連障害は年間最大1200億ドルかかる見込みです。
HAL(Hand Activity Level)は専門家によって製造プロセスを評価するために専門家評価が必要です。
BACH(Biometric Assessment of Complete Hand)は新しい手特異的な人間工学的得点です。
RULA(Rapid Upper Limb Assessment)は上半身筋肉系統障害を評価する業界基準です。
機械学習モデルは未知参加者に対して一般化能力があります。
인용구
"Our findings demonstrate that BACH captures injurious activity with a higher granularity in comparison to the existing metrics."
"Empirical results show that BACH score captures hand and wrist injury risks at a higher fidelity as compared to the widely-used HAL and RULA scores."