Monitorowanie zmęczenia pracowników za pomocą czujników noszonych na ciele – przełom w poprawie bezpieczeństwa i wydajności
Nowoczesne technologie monitorowania zdrowia pracowników i ich ruchu w czasie rzeczywistym mogą stać się kluczowym narzędziem w przewidywaniu zmęczenia. Naukowcy opracowali innowacyjny system, który dzięki zastosowaniu czujników noszonych na ciele oraz algorytmów uczenia maszynowego, umożliwia firmom zmniejszenie liczby urazów i poprawę wydajności pracy.
Wyniki badań opublikowanych w czasopiśmie PNAS Nexus dostarczają cennych informacji na temat fizycznych wyzwań związanych z pracą w przemyśle produkcyjnym. Dzięki monitorowaniu parametrów życiowych oraz ruchu, możliwe jest nie tylko lepsze zrozumienie wpływu zmęczenia na organizm pracownika, ale także wdrożenie działań poprawiających warunki pracy i produktywność.
Zmęczenie w przemyśle – tło problemu
Zmęczenie w przemyśle produkcyjnym stanowi poważny problem, którego koszty zdrowotne i ekonomiczne są ogromne. Szacuje się, że straty spowodowane wydajnością pracowników zmniejszoną przez zmęczenie wynoszą około 136 miliardów dolarów rocznie tylko w Stanach Zjednoczonych. Podobne statystyki można zauważyć w innych krajach, takich jak Szwecja, Japonia, państwa Unii Europejskiej czy Kanada, gdzie nawet 90% pracowników na zmiany regularnie zgłasza objawy zmęczenia, senności oraz zwiększone ryzyko urazów i wypadków.
Monitorowanie zmęczenia jest jednak trudne, ponieważ nie istnieją uniwersalne wskaźniki biochemiczne, które jednoznacznie mogłyby określić poziom wyczerpania. Standardowe narzędzia oceny zmęczenia, które koncentrują się na analizie postawy ciała, często nie uwzględniają połączenia obciążenia mięśniowo-szkieletowego i ogólnego wyczerpania organizmu, co prowadzi do zbyt uproszczonego obrazu zmęczenia.
Chociaż od pewnego czasu stosowane są urządzenia do noszenia na nadgarstku czy czujniki na dolnych partiach ciała, ich skuteczność bywa ograniczona. Istnieją także obawy związane z prywatnością oraz z założeniem, że wszystkie zadania będą związane z chodzeniem, co nie zawsze odzwierciedla rzeczywistość pracy w fabrykach.
Przebieg badania
W omawianej pracy naukowcy podjęli próbę traktowania zmęczenia jako zmiennej ciągłej, a nie binarnej (zmęczony lub nie), co pozwala na bardziej precyzyjne uchwycenie różnic w poziomie wysiłku. W tym celu wykorzystano czujniki wielomodalne do monitorowania zarówno ruchu, jak i parametrów fizjologicznych, takich jak temperatura skóry czy tętno.
Badanie przeprowadzono na grupie 43 pracowników, którzy wykonywali dwie różne czynności produkcyjne: układanie warstw kompozytowych oraz montaż wiązek kablowych. Pracownicy nosili specjalne miękkie czujniki, które były dopasowane do skóry, a także elastyczne i nieinwazyjne. Dzięki temu możliwe było śledzenie ich ruchów oraz parametrów życiowych w czasie rzeczywistym, bez ingerencji w ich codzienne obowiązki.
Model maszynowy użyty w badaniu uwzględniał skalę zmęczenia od 0 do 10, bazującą na subiektywnych odczuciach wysiłku, co jest często stosowaną metodą w naukach o sporcie. Dodatkowo, zastosowano niestandardową funkcję strat, która zmniejszała ryzyko błędów wynikających z niedoszacowania poziomu zmęczenia.
Wyniki badania
Wyniki badania ukazały, że różne zadania produkcyjne wpływają na organizm pracowników w odmienny sposób. Szczególnie ważnym wskaźnikiem zmęczenia okazały się ruchy lewej ręki oraz zmienność tętna, zwłaszcza w zadaniach wymagających zsynchronizowanych ruchów.
Pracownicy, którzy wzięli udział w badaniu, byli w wieku od 18 do 56 lat, a 23,7% z nich stanowiły kobiety. W trakcie wykonywania zadań, uczestnicy nosili dodatkowe obciążenia w postaci kamizelek z ciężarkami, co miało na celu zwiększenie odczuwanego wysiłku. Dane zbierano przez 18 miesięcy, a zadania były zaplanowane w taki sposób, aby naśladowały rzeczywiste warunki pracy w fabrykach, z wielokrotnym powtarzaniem tych samych czynności prowadzącym do zmęczenia.
Ważnym wnioskiem z badań było stwierdzenie, że początkowa poprawa wyników pracy, wynikająca z nauki zadania, z czasem ustępowała miejsca spadkowi wydajności, związanym z narastającym zmęczeniem. Wzrastała także zmienność wyników pomiędzy poszczególnymi uczestnikami, co sugeruje, że odporność na zmęczenie jest indywidualną cechą każdego pracownika.
Wnioski i korzyści z zastosowania systemu
Zmęczenie w miejscu pracy jest poważnym problemem, który prowadzi do zwiększenia ryzyka urazów, obniżenia wydajności oraz pogorszenia stanu zdrowia pracowników. Ulepszanie ergonomii stanowisk pracy oraz redukcja zmęczenia są dla firm kluczowymi wyzwaniami, jednak dotychczas brakowało odpowiednich narzędzi, które jednocześnie byłyby dyskretne i dokładne.
Omawiane badanie wprowadza nową jakość monitorowania zmęczenia dzięki zastosowaniu czujników noszonych na ciele oraz zaawansowanych modeli uczenia maszynowego. Zamiast klasyfikować pracowników na zmęczonych lub niewykończonych, model traktuje zmęczenie jako zmienną ciągłą, co umożliwia bardziej precyzyjną ocenę stanu pracownika i jego wydajności w czasie rzeczywistym.
System zapewnia pracownikom oraz firmom natychmiastowe informacje zwrotne poprzez czytelny interfejs wizualny. Testy przeprowadzone w środowisku fabrycznym dowiodły, że czujniki są wygodne w użytkowaniu, a technologia ma potencjał do poprawy warunków pracy oraz zwiększenia bezpieczeństwa.
Wyzwania etyczne
Pomimo licznych korzyści, zastosowanie systemów monitorujących zmęczenie w miejscu pracy budzi także pewne obawy etyczne i prawne. Na przykład, wyniki samodzielnie raportowanego zmęczenia mogą być zafałszowane przez pracowników, którzy obawiają się konsekwencji ze strony przełożonych. Naukowcy liczą jednak, że ich badania otworzą dyskusję na temat odpowiedzialnego wykorzystania technologii monitorujących w środowisku pracy.
Dane zebrane podczas tego badania zostały udostępnione publicznie w celu dalszych badań i rozwoju nowych rozwiązań, które mogą przyczynić się do poprawy bezpieczeństwa i dobrostanu pracowników na całym świecie.
Podsumowanie
Zmęczenie jest częstym, ale trudnym do oceny problemem w przemyśle produkcyjnym. Dzięki nowoczesnym technologiom, takim jak noszone na ciele czujniki i algorytmy uczenia maszynowego, możliwe jest monitorowanie zmęczenia w czasie rzeczywistym i poprawa warunków pracy. To badanie stanowi ważny krok w kierunku stworzenia bardziej bezpiecznych i wydajnych miejsc pracy, jednocześnie wskazując na konieczność dalszych dyskusji na temat etyki i odpowiedzialnego stosowania takich technologii w praktyce.
