Výzkumníci vyvinuli systém pro monitorování rizikového chování ve fabrikách

Výzkumníci na University of Washington vyvinuli nový systém, který je schopen monitorovat pracovníky ve fabrikách a skladech a varovat je před rizikovým chováním v reálném čase. Nový systém se spoléhá na strojové učení, aby tuto práci vykonal.  

Bylo asi 350 000 případů, kdy pracovníci museli vzít volno kvůli zraněním svalů, nervů, vazů nebo šlach, podle U.S. Bureau of Labor Statistics. Pracovníci s nejvyšším počtem případů byli ti, kteří pracovali ve fabrikách a skladech. 

Tyto případy jsou obvykle muskuloskeletální poruchy, které nastávají, když lidé vykonávají určité úkoly, které způsobují namáhání těla. Tyto výzkumníci hledali způsob, jak tyto chování detekovat, aby mohli pracovníci být více informováni. 

Algoritmus nového systému rozdělí určité úkoly, jako je zvedání krabic z vysokých polic a přenášení předmětů, na jednotlivé akce. Poté se vypočítá rizikový skóre pro každou akci.

Ashis Banerjee, asistent profesora na katedře průmyslového a systémového inženýrství a mechanického inženýrství na UW, je jedním z hlavních autorů.

“V současné době mohou pracovníci provádět samo-hodnocení, kde vyplňují denní úkoly do tabulky, aby odhadli, jak rizikové jsou jejich činnosti,” řekla. “Ale to je časově náročné a je těžké pro lidi vidět, jak jim to přímo prospívá. Nyní jsme celý proces plně automatizovali. Naším plánem je umístit ho do aplikace pro smartphone, aby mohli pracovníci sami monitorovat a získat okamžitou zpětnou vazbu.”

Tyto současné samo-hodnocení se spoléhají na snímky úkolů, které jsou prováděny. Položka každého kloubu se ohodnotí a všechny se sečtou, aby se určilo rizikové skóre. Tento nový algoritmus to bude mnohem jednodušší, protože bude schopen ohodnotit celou akci najednou. 

Tým otestoval algoritmus pomocí datové sady s 20 třímínusovými videy lidí, kteří prováděli 17 aktivit. Tyto aktivity jsou běžné ve skladech a fabrikách. 

“Jedním z úkolů, které jsme lidem dali, bylo zvednout krabici z regálu a položit ji na stůl,” řekl první autor Behnoosh Parsa, doktorand mechanického inženýrství na UW. “Chtěli jsme zachytit různé scénáře, takže někdy museli lidé natáhnout ruce, otočit těla nebo se ohnout, aby něco zvedli.”

Výzkumníci poté použili kameru Microsoft Kinect k zachycení datové sady a nahráli 3D videa. Poté určili, co se děje s klouby osob během úkolů. 

Algoritmus byl nejprve schopen určit riziková skóre pro každou video-snímku. Nakonec byl schopen určit, kdy úkol začal a skončil, aby mohl poskytnout rizikové skóre pro celou akci. 

Dalším krokem týmu je vývoj aplikace, kterou mohou používat pracovníci ve fabrikách a dozorci. Chtějí, aby byla schopna detekovat a varovat před středně rizikovými a vysoce rizikovými akcemi. 

V dlouhodobém horizontu doufají, že roboti budou moci být použiti ve fabrikách a využívat algoritmus, aby pomáhali udržovat pracovníky v bezpečí. 

“Fabriky a sklady používají automatizaci již několik desetiletí. Nyní, když lidé začínají pracovat v prostředích, kde se používají roboti, máme jedinečnou příležitost rozdělit práci tak, aby roboti vykonávali rizikové úkoly,” řekl Banerjee. “Roboti a lidé by mohli mít aktivní spolupráci, kde robot může říci: ‘Vidím, že zvedáte těžké předměty z horní police a myslím, že to děláte hodněkrát. Nech mě vám pomoci.'”

Výzkum byl zveřejněn v IEEE Robotics and Automation Letters dne 26. června a bude prezentován na IEEE International Conference on Automation Science and Engineering ve Vancouveru, Britská Kolumbie dne 23. srpna.