Il settore della logistica e dello smistamento delle merci è uno dei più soggetti agli incidenti sul lavoro. In particolare i magazzinieri possono subire conseguenze di varia entità legate ai muscoli, ai nervi e ai legamenti: basti pensare che gli stessi magazzini rappresentano una delle categorie più soggette alla sindrome del tunnel carpale, giusto per citarne una.
I disturbi più diffusi capitano soprattutto quando chi deve smistare merci o carichi pesanti usa posture non adatte o mette in atto comportamenti errati dovuti alla ripetitività della propria professione.
È proprio per questo che i ricercatori dell’Università di Washington hanno pensato bene di utilizzare le nuove tecniche di apprendimento automatico (machine learning) per sviluppare un nuovo sistema automatizzato che monitora gli operai per capire quanto i loro comportamenti possano essere rischiosi, e il tutto in tempo reale.
L’algoritmo lavora dividendo l’attività svolta dal lavoratore in una serie di fasi: ad esempio sollevare la scatola da uno scaffale, trasportarla e porla su uno scaffale più basso.
Tutte queste fasi l’algoritmo assegna un punteggio di rischio e se il punteggio risulta troppo alto può avvisare l’utente.
È più o meno lo stesso lavoro che svolge un responsabile alla sicurezza o chi dirige gruppi di magazzinieri. “Ora abbiamo reso l’intero processo completamente automatizzato. Il nostro piano è di inserirlo in un’app per smartphone in modo che i lavoratori possano persino monitorare se stessi e ottenere un feedback immediato”.
L’app potrebbe fornire avvisi all’utente, ad esempio tramite lo smartphone, catalogando le sue azioni da moderatamente rischiose ad alto rischio.
Approfondimenti
- How ergonomic is your warehouse job? Soon, an app might be able to tell you | UW News (IA)
- Toward Ergonomic Risk Prediction via Segmentation of Indoor Object Manipulation Actions Using Spatiotemporal Convolutional Networks – IEEE Journals & Magazine (IA) (DOI: 10.1109/LRA.2019.2925305)
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