طور الباحثون نظامًا لمراقبة السلوك المحفوف بالمخاطر في المصانع

باحثون في جامعة واشنطن طورت نظامًا جديدًا قادرًا على مراقبة عمال المصانع والمستودعات وتحذيرهم من السلوكيات المحفوفة بالمخاطر في الوقت الفعلي. ويعتمد النظام الجديد على التعلم الآلي لإنجاز ذلك.  

وفقًا لـ المكتب الامريكي لاحصاءات العمل. وكان العاملون في المصانع والمستودعات أكبر عدد من الحوادث. 

عادة ما تكون هذه الحوادث اضطرابات عضلية هيكلية تحدث عندما يقوم الأشخاص بمهام معينة تسبب إجهادًا للجسم. بحث هؤلاء الباحثون عن طريقة لاكتشاف هذه السلوكيات بحيث يكون العمال أكثر وعياً. 

تقسم خوارزمية النظام الجديد مهامًا معينة ، مثل رفع الصناديق عن الأرفف العالية وحمل الأشياء ، إلى إجراءات فردية. ثم يتم حساب درجة المخاطرة لكل واحد.

يعد Ashis Banerjee ، الأستاذ المساعد في كل من أقسام الهندسة الصناعية وهندسة النظم والهندسة الميكانيكية في UW ، أحد كبار المؤلفين.

وقالت: "في الوقت الحالي ، يمكن للعاملين إجراء تقييم ذاتي حيث يؤدون مهامهم اليومية على طاولة لتقدير مدى خطورة أنشطتهم". لكن هذا يستغرق وقتًا طويلاً ، ومن الصعب على الناس أن يروا كيف يفيدهم بشكل مباشر. الآن جعلنا هذه العملية برمتها مؤتمتة بالكامل. خطتنا هي وضعه في تطبيق هاتف ذكي حتى يتمكن العمال من مراقبة أنفسهم والحصول على تعليقات فورية ".

تعتمد التقييمات الذاتية الحالية على لقطات من المهام التي يتم تنفيذها. يتم تسجيل موضع كل مفصل ، ويتم إضافتها جميعًا لتحديد درجة المخاطرة. ستجعل هذه الخوارزمية الجديدة الأمر أكثر بساطة لأنها قادرة على تسجيل إجراء كامل بدلاً من ذلك. 

اختبر الفريق الخوارزمية باستخدام مجموعة بيانات مع 20 مقطع فيديو مدتها ثلاث دقائق لأشخاص يقومون بـ 17 نشاطًا. هذه الأنشطة شائعة بين المستودعات والمصانع. 

قال المؤلف الأول بهنوش بارسا ، طالب دكتوراه في الهندسة الميكانيكية في جامعة واشنطن: "كانت إحدى المهام التي كان الناس يقومون بها هي التقاط صندوق من رف ووضعه على منضدة". "أردنا التقاط سيناريوهات مختلفة ، لذلك في بعض الأحيان يضطرون إلى مد أذرعهم ، أو لف أجسادهم أو الانحناء لالتقاط شيء ما."

استخدم الباحثون بعد ذلك كاميرا Microsoft Kinect لالتقاط مجموعة البيانات ، وتم تسجيل مقاطع فيديو ثلاثية الأبعاد. ثم حددوا ما كان يحدث لمفاصل الشخص أثناء المهام. 

تمكنت الخوارزمية أولاً من تحديد درجات المخاطرة لكل إطار فيديو. في النهاية ، كان قادرًا على معرفة متى بدأت المهمة وانتهت بحيث يمكن أن تعطي درجة مخاطرة للإجراء بأكمله. 

تتمثل الخطوة التالية للفريق في تطوير تطبيق يمكن لعمال المصنع والمشرفين استخدامه. إنهم يريدون أن تكون قادرة على الكشف والتحذير من الإجراءات ذات المخاطر المتوسطة والإجراءات عالية المخاطر. 

على المدى الطويل ، يأملون في أن تكون الروبوتات قادرة على استخدامها في هذه المصانع واستخدام الخوارزمية للمساعدة في الحفاظ على سلامة العمال. 

لقد استخدمت المصانع والمستودعات الأتمتة لعدة عقود. والآن بعد أن بدأ الناس العمل في الأماكن التي تستخدم فيها الروبوتات ، لدينا فرصة فريدة لتقسيم العمل بحيث تقوم الروبوتات بالمهام الخطرة "، قال بانيرجي. "يمكن أن يكون للروبوتات والبشر تعاون نشط ، حيث يمكن للروبوت أن يقول ،" أرى أنك تلتقط هذه الأشياء الثقيلة من الرف العلوي وأعتقد أنك ربما تفعل ذلك كثيرًا. دعني اساعدك.'"

نشر البحث في IEEE الروبوتات وأتمتة الحروف في 26 يونيو ، وسيتم تقديمه في مؤتمر IEEE الدولي لعلوم الأتمتة والهندسة في فانكوفر ، كولومبيا البريطانية في 23 أغسطس.