Riassunto analitico
La tesi è incentrata sul progetto TEAMING.AI, preceduto da un capitolo di contestualizzazione.
Viene descritta la prima fase di raccolta dati e la conseguente analisi di essi.
In seguito si propone l'analisi di un dataset (videoregistrazione di un operatore durante un task di manufactoring) e identificazione di condizioni unsafe tramite la procedura:
- Task identification
- Image selection
- Image labelling, data visualization and result analysis - tre tipologie di analisi:
1. Misurazioni angolari utilizzando regole di prospettiva applicate alle immagini video, basate sulla normale e sulla linea della schiena dell’operatore.
2. Punteggio RULA: applicazione del metodo a immagini selezionate. Analisi e confronto dei risultati.
3. Punteggio Reba: applicazione del metodo a immagini selezionate. Analisi e confronto dei risultati. - Considerazioni riguardo future applicazioni di azioni correttive.
Si studia inoltre un eventuale approccio iniziale ad un algoritmo di machine learning per la predizione di azioni ergonomicamente errate, segnalate da un risk score, eseguite dall’operatore. Questo algoritmo è in fase di studio da parte dei partner di progetto.
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