על ידי ניטור הסימנים החיוניים והתנועות של העובדים בזמן אמת, חוקרים פיתחו מערכת רבת עוצמה לניבוי עייפות, ומציעה לחברות פתרון חדשני להפחתת פציעות ושיפור ביצועי העבודה.
מחקר: רשת לבישה לחיזוי עייפות פיזית רב-שכבתית אצל עובדי ייצור. קרדיט תמונה: UNIKYLUCKK / Shutterstock
במחקר שפורסם לאחרונה בכתב העת PNAS Nexusחוקרים חקרו שימוש בחיישנים לבישים מולטי-מודאליים בשילוב עם למידת מכונה למדידת עייפות בזמן אמת בקרב עובדי ייצור. הממצאים שלהם מספקים תובנות חשובות לגבי האתגרים הפיזיים של העבודה במפעל באמצעות ניטור סימנים חיוניים ותנועה, עם השלכות על שיפור תנאי העבודה והפרודוקטיביות.
רֶקַע
ישנן עלויות גבוהות של עייפות בתעשיית הייצור, כאשר העלות של אובדן פרודוקטיביות הקשור לבריאות נאמדת ב-136 מיליארד דולר בשנה בארצות הברית. רמות גבוהות של עייפות דווחו גם בקרב עובדים בשוודיה, יפן, האיחוד האירופי וקנדה, כאשר 90% מהעובדים במשמרות דיווחו על עייפות קבועה, ישנוניות, סיכון גבוה יותר לפציעה, תאונות ומצבים כגון תסמונת עייפות כרונית או הפרעות שרירים ושלד. .
קשה לנטר עייפות מכיוון שאין לה סמנים ביולוגיים אוניברסליים. בעוד שכלי הערכה סטנדרטיים מתמקדים ביציבה הפיזית כדי למדוד אותה, הם עשויים שלא ללכוד במלואם את הסימנים של עומס שרירים ושלד משולבים ותשישות. הפשטת יתר של עייפות למצבים בינאריים מחמיצה ניואנסים ברמות המאמץ הפיזי.
נעשה שימוש במכשירים לבישים מבוססי שורש כף היד או בחיישני גפיים תחתונות כדי לתעד עייפות. עם זאת, הם מוגבלים על ידי חששות בנוגע לפרטיות ומסתמכים על ההנחה שהמשימות כרוכות בהליכה. חסרים מערכות חישה רב-מודאליות ומעשיות המתאימות לסביבות עבודה במפעל.
על המחקר
במחקר זה, חוקרים ראו בעייפות משתנה מתמשך, תוך שימוש בחישה רב-מודאלית כדי ללכוד סימנים קינמטיים ופיזיולוגיים. עייפות נמדדה בסולם של 0 עד 10 עבור רמות נתפסות של מאמץ, המשמש לעתים קרובות במדעי הספורט. פונקציית אובדן א-סימטרית מותאמת אישית נפרסה גם במודל למידת המכונה כדי לצמצם את ההשפעה של שגיאות חיזוי חסר, ולספק הבנה מעמיקה יותר.
המשתתפים במחקר כללו 43 עובדים המעורבים בשתי משימות ייצור: הנחת גיליונות מורכבים וריתום חוטים. הם לבשו חיישנים רכים לבישים שניטרו תנועה וסימנים חיוניים, כולל טמפרטורת העור וקצב הלב בזמן אמת וברציפות. החיישנים תוכננו גם כך שיהיו תואמים לעור, לא פולשניים וגמישים.
חוקרים פיתחו מוצרי ניתוח נתונים והדמיה שניתן להשתמש בהם כדי לחזות עייפות ולספק הדרכה לחברות ולעובדים.
ממצאים
המשתתפים היו בגילאי 18-56, ו-23.7% היו נשים. הם קיבלו שתי משימות, והנתונים נאספו במשך 18 חודשים. המשימות תוכננו לחקות הגדרות ייצור בעולם האמיתי עם שלבים חוזרים ונשנים כדי לגרום לעייפות, כולל משימת "פריסת גיליונות מורכבים", שדרשה מהעובדים למקם ולהחליק יריעות סיבי פחמן, ומשימת "רתמת חוטים", שכללה הידוק רוכסן קשרים סביב מערכות כבלים. המשתתפים גם לבשו אפודים משוקלים כדי להגביר את המאמץ שהם חשו.
המודלים מצאו שאנשים שונים חווים סימנים פיזיולוגיים שונים של עייפות, אשר עשויים גם להשתנות לאורך זמן עבור אותו אדם. התוצאות הראו כי עייפות הובילה לירידה בציוני הביצועים לאחר סבבים חוזרים של משימות, מה שמצביע על ההשפעות השליליות של עייפות על ביצועי העבודה.
הביצועים השתפרו בתחילה עקב למידת משימות אך ירדו ככל שהעייפות עלתה. השונות בציונים בין המשתתפים גדלה גם עם תחילת העייפות, מה שהראה הבדלים אינדיבידואליים בהתנגדות לעייפות.
תנועות של הזרוע הלא דומיננטית, במיוחד במשימות עם תנועות מסונכרנות, נמצאו כקריטיות בניבוי עייפות, יחד עם סימנים פיזיולוגיים כמו דופק. באופן ספציפי, דופק מרבי ותנועת זרוע שמאל היו בין התורמים המובילים לחיזוי עייפות.
משוב ממשתמשים העובדים בהגדרות המפעל לגבי מכשירי המדידה העלו שהחיישנים נתפסו בדרך כלל כלא מפריעים ושהטכנולוגיה עלולה להוביל לשיפורים בתנאי העבודה. סקרים הראו גם תגובות חיוביות לנוחות וקלות שימוש, כאשר המשתתפים קיבלו מעקב אחר נתונים ודיווחו על מכשולים נמוכים למשימות כתוצאה מהחיישן.
מסקנות
עייפות שכיחה בקרב עובדי ייצור, מה שמוביל לסיכוני פציעה גבוהים יותר, פרודוקטיביות נמוכה יותר ובעיות בריאותיות. שיפור הארגונומיה והפחתת העייפות הם קריטיים, אך האתגרים הנוכחיים כוללים היעדר שיטות לא פולשניות של חישת עייפות וסמנים ביולוגיים אמינים.
מחקר זה אסף נתונים מהעולם האמיתי מ-43 נבדקים שביצעו שתי משימות במסגרת ייצור. המטרה הייתה לדמות עייפות כמשתנה מתמשך, תוך שיפור בשיטות קודמות שסווגו רק עובדים כ"עייפים" או "לא עייפים".
מודל עייפות הוא מורכב, מושפע מדיווחים עצמיים רועשים, ומשתנה בין אנשים ומשימות. לדוגמה, תכונות הקטר היו חשובות יותר למשימות עם תנועות מסונכרנות. החוקרים אימצו גם פונקציית אובדן א-סימטרית מותאמת אישית, אשר נתנה עדיפות לצמצום שגיאות כאשר המודל לא ניבא את רמת העייפות, שכן הדבר נחשב קריטי יותר עבור יישומים מעשיים. הביצועים יורדים כאשר המודל נבדק על אנשים חדשים שאינם כלולים בנתוני האימון, מה שמדגיש את השונות האישית.
המערכת מנטרת את עייפות העובדים באמצעות חיישנים לבישים, ומספקת משוב בזמן אמת באמצעות לוח מחוונים ויזואלי. הוא נבדק בהצלחה במפעל, והעובדים נתנו משוב חיובי על קלות השימוש והתועלת שלו.
בעוד שהמערכת שואפת לשפר את בטיחות העובדים ולהעצים עובדים, פריסת מערכות כאלה במקומות עבודה מעוררת חששות אתיים ומשפטיים. לדוגמה, ציוני עייפות המדווחים על עצמם יכולים לפעמים להיות מוטים, מכיוון שעובדים עשויים לדווח בחסר על עייפות עקב חששות לגבי תשומת לב מנהלית. החוקרים מקווים שעבודתם תניע דיונים על השימוש האחראי בטכנולוגיות הללו. מערך הנתונים הפך לזמין לציבור למחקר עתידי.
