DEPOLARDA ERGONOMİYİ GELİŞTİRME İÇİN MAKİNE ÖĞRENMESİNİ KULLANMAK

Robotlar ve çalışanlar gelecekte aktif bir işbirliğine sahip olabilir. Zamanı geldiğinde bir robot şöyle diyebilir: Bu ağır nesneleri üst raftan aldığını görüyorum ve bence bunu birçok kez yapıyor olabilirsin. Sana yardım edeyim. Gelişen teknoloji depolarda ergonomiyi geliştirme için en büyük yardımcı olabilir.

Makine öğrenimi her yerde. Ve çalışanlar için bu depolarda gelecekte depolarda ergonomiyi geliştirme olumlu etkisi olacak çok iyi bir teknoloji.

Washington Üniversitesi’ndeki araştırmacılar fabrika ve depolama alanı çalışanlarını izleyerek ve davranışlarının gerçek zamanlı olarak ne kadar riskli olduğunu söyleyebilecek yeni bir sistem geliştirmek için makine öğrenimini kullanıyorlar.

Algoritma, bir kutuyu yüksek bir raftan kaldırmak, bir masaya taşımak ve bir yere koymak gibi bir dizi faaliyeti ayrı ayrı eylemlere bölüyor ve ardından her eylemle ilişkili bir risk puanını hesaplıyor.



Bu riski hesaplama yeteneği kasları, sinirleri, bağları veya tendonları etkileyen yaralanmalar nedeniyle hastalık izni alan 350.000 vaka ile en fazla devamsızlık yaşayan bir endüstri için çok önemlidir.

Şu anda çalışanlar faaliyetlerinin ne kadar riskli olduğunu tahmin etmek için günlük görevlerini gözden geçirdikleri bir değerlendirme yapabilirler. Ancak bu zaman alıcıdır ve bu değerlendirmeyi yapmanın onlara nasıl fayda sağladığını görmeleri zordur. Makine öğrenmesi sayesinde bu süreçler tamamen otomatik hale getirildi. Plan çalışanların kendilerini izleyebilmeleri ve hemen geri bildirim alabilmeleri için bir akıllı telefonlarına bir uygulama yerleştirmektir.

Mevcut değerlendirmeler için çalışanlar şu anda yürütülen bir görevin anlık görüntüsünü kullanmaktadır. Her eklemin pozisyonu puanlanır ve tüm puanların toplamı pozisyonun ne kadar riskli olduğunu belirler. Ancak çalışanlar genellikle belirli bir görev için bir dizi hareket yaparlar ve araştırmacılar algoritmalarının tüm hareket için genel bir puan hesaplamanızı istediler.

Bu değerlendirmede videoya kullanmak aslında daha doğrudur, ancak puanları toplamak yeni bir yol gerektirir. Algoritmayı eğitmek ve test etmek için depolarda veya fabrikalarda yaygın olarak kullanılan 17 pozisyonu yapan 20 adet üç dakikalık video içeren bir veri kümesi oluşturuldu.

Senaryo oluşturulurken çalışanlara verilen ilk görevlerden biri bir raftan bir kutu alıp bir masaya koymaktı. Farklı senaryolar yakalamak için bazen kollarını germek, bedenlerini bükmek veya bir şey almak için eğilmek zorunda kaldılar.

Araştırmacılar, veri kümelerini, her görev sırasında katılımcıların eklemlerine neler olduğunu haritalamalarına izin veren 3D videolar kaydeden bir kamera kullanarak yakaladı.

Algoritma kamera verilerini kullanarak önce her bir video karesi için risk puanlarını hesaplamayı öğrendi. Daha sonra, bir görevin ne zaman başladığını ve bittiğini belirlemeye başladı ve böylece tüm bir eylem için bir risk puanı hesaplayabildi.

Algoritma veri kümesindeki üç eylemi riskli davranışlar olarak etiketledi: yüksek bir raftan bir kutu almak ve bir kutu veya bir nesneyi yüksek bir rafa yerleştirmek.

Sıradaki çalışmalar fabrika işçilerinin ve süpervizörlerinin günlük eylemlerinin risklerini gerçek zamanlı olarak izlemek için kullanabileceği bir uygulama geliştirmek. Uygulama orta ve yüksek riskli eylemler için uyarılar sağlayacaktır.

Araştırmacılar depolarda veya fabrikalarda robotların çalışanları sağlıklı tutmaya yardımcı olmak için algoritmayı kullanabilmesini istiyorlar. Algoritmanın örnek bir depoda ne kadar iyi çalışabileceğini görmek için bir robotun aynı etkinlikleri gerçekleştiren iki personeli izledi. Robot her etkinliğin bitiminden üç saniye sonra ekranında bir puan gösterdi.

Fabrikalar ve depolar onlarca yıldır otomasyonu kullanıyor. İnsanlar robotların kullanıldığı ortamlarda çalışmaya başladığı için, robotları riskli işleri yapmaları için eşsiz bir fırsatımız var. Robotlar ve insanlar aktif bir işbirliğine sahip olabilirler, gelecekte bir gün bir robot çalışana şöyle diyebilir; Bu ağır nesneleri üst raftan aldığını görüyorum ve bence bunu birçok kez yapıyor olabilirsin. Sana yardım edeyim.

Kaynak: Material Handling & Logistics

İlginizi Çekebilecek Diğer Yazılar

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir