Sensores portátiles monitorean la fatiga de los trabajadores de fábrica en tiempo real
Los trabajos de fabricación tienen algunas de las tasas de lesiones más altas de cualquier industria, a menudo debido a los altos niveles de fatiga física y mental de los trabajadores. En un intento por mejorar los lugares de trabajo, los investigadores han diseñado un sistema de sensores portátiles que se basan en el aprendizaje automático para monitorear a los trabajadores en busca de signos de tensión física y cansancio. Al hacerlo, esperan que sus nuevos dispositivos ayuden a prevenir accidentes y lesiones.
El diseño se detalla en un estudio publicado por un equipo de la Universidad Northwestern en la edición de octubre de Nexo PNAS. Para medir la fatiga y la salud física, los investigadores desarrollaron una serie interconectada de seis sensores portátiles colocados en el torso y los brazos del usuario. Estos se combinaron con dos cámaras de profundidad para medir los movimientos de las articulaciones y una cámara web HD para analizar la intensidad del movimiento, la repetición y la disminución de la fuerza a lo largo del tiempo. Una vez habilitados, estos dispositivos monitoreaban continuamente la frecuencia cardíaca, la temperatura de la piel y los patrones de locomoción. Pero dado que no existen métricas de biomarcadores universales y ampliamente aceptadas para la fatiga, los investigadores se basaron en los niveles de esfuerzo percibido autoinformados por el usuario en una escala de 0 a 10 que luego ingresaron en un modelo de aprendizaje automático. Una vez entrenado, este modelo se utilizó para predecir los niveles de fatiga de un usuario en tiempo real para proporcionar una “comprensión más matizada del estado físico del sujeto” que estudios anteriores, según los investigadores.
“La adopción de nuevas tecnologías para la predicción de la fatiga en tiempo real tiene el potencial de revolucionar la fabricación al optimizar los horarios de trabajo e implementar ciclos adaptativos de trabajo/descanso. [while also] abordar el problema de la falta de biomarcadores deterministas”, escribió el equipo en su artículo.
Para probar su sistema, el grupo reclutó a 43 participantes de entre 18 y 56 años y luego les asignó la tarea de imitar dos trabajos de fabricación difíciles: cableado de cables y colocación de láminas compuestas. Sin embargo, en estos escenarios, los voluntarios también usaron chalecos pesados de hasta 40 libras para acelerar los niveles de fatiga a los que normalmente se sienten al final de un turno. A partir de ahí, los investigadores monitorearon las lecturas de los sensores, así como las predicciones del programa de aprendizaje automático. Los investigadores incluso sacaron sus sensores (menos los pesos adicionales) fuera del laboratorio y se los ofrecieron a trabajadores reales de la industria manufacturera en dos ubicaciones de la fábrica, quienes notaron que el sistema era fácil de usar y discreto.
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Según los resultados del estudio, una de las conclusiones inmediatas es la confirmación de que una “verdadera retroalimentación significativa” sobre la fatiga requiere ver el esfuerzo como una “variable continua”. Muchas metodologías existentes clasifican a un individuo como fatigado o no fatigado, escribieron, lo que simplemente no es lo suficientemente útil para implementar medidas de seguridad preventivas.
Además, dado que cada cuerpo es diferente, la mejor combinación de indicadores físicos de fatiga puede variar según el individuo dependiendo de factores como su edad, sexo y peso, pero aún así se observaron algunas tendencias universales durante las dos tareas de fabricación. Uno de los signos más reveladores de esfuerzo, por ejemplo, se puede encontrar en los niveles de fatiga medidos en el brazo no dominante de un usuario. Otro indicador podría encontrarse midiendo la intensidad de los movimientos ambulatorios de un trabajador utilizando su sensor de pecho. Las grabaciones de los sensores para signos comunes de fatiga, como aumento de la frecuencia cardíaca, temperaturas corporales elevadas y transpiración, también ayudaron a informar el modelado para evaluar el esfuerzo.
Los investigadores esperan que sistemas de sensores similares al suyo ayuden a proporcionar monitores más precisos y útiles de la fatiga laboral manual en tiempo real en las fábricas. Para ayudar en esto, pusieron los diseños de sus métodos disponibles en línea como materiales de acceso abierto.
La tecnología, sin embargo, es tan útil como lo permiten sus supervisores. Debido a esto, el equipo reconoció que es vital que las empresas fabricantes cumplan con estándares éticos y responsables al utilizar estos dispositivos.
“Aunque nuestro objetivo general a través de esta investigación es garantizar la seguridad de los trabajadores, mitigar los riesgos y empoderar a los operadores a través de retroalimentación activa, reconocemos las consideraciones éticas y legales asociadas con la implementación de dichos sistemas en entornos laborales del mundo real”, escribieron los investigadores. “Tenemos la esperanza de que los avances técnicos en curso, incluidos nuestros esfuerzos para predecir la fatiga física en entornos de fabricación, inspiren debates constructivos sobre la implementación”.