工程學院和統(tǒng)計研究人員使用人工智能分析人類工作績效

FAMU-FSU 工程學院和佛羅里達州立大學統(tǒng)計系的研究人員正在合作開展一項由國家科學基金會資助的研究，該研究可以幫助人們在制造業(yè)和其他依賴人類的行業(yè)中表現(xiàn)更好。

FAMU-FSU 工程學院副教授 Chiwoo Park 和 FSU 文理學院統(tǒng)計系教授 Anuj Srivastava 正在開發(fā)一種運動和時間分析來測量各種運動工作期間的人體。NSF 資助了 375,425 美元的研究。

人的表現(xiàn)因許多因素而異，包括個人的訓練水平、錯誤和疲勞。通過這項研究，該團隊希望創(chuàng)建標準化的工作實踐并確定人們執(zhí)行任務(wù)的最佳方式。

Park 和 Srivastava 在運籌學中發(fā)表了關(guān)于該主題的先前研究，他們的 NSF 研究將建立在這項工作的基礎(chǔ)上，使用人工智能比手動方法更快、更準確地收集測量值。

“運動和時間分析傳統(tǒng)上涉及許多勞動密集型步驟，例如使用秒表計時和手動數(shù)據(jù)分析，”Park 說。“我們希望利用現(xiàn)代運動傳感器技術(shù)和人工智能來自動化這些手動步驟，以便可以定期執(zhí)行分析以進行過程分析和改進。”

人類操作的數(shù)據(jù)分析在涉及重復性手動任務(wù)的人體工程學、醫(yī)療保健和服務(wù)行業(yè)等應(yīng)用中至關(guān)重要。雜貨店、主題公園、工廠、辦公室和醫(yī)院只是改進分析可能產(chǎn)生影響的部分工作場所。

分析構(gòu)成人體的形狀很困難，因為場景中的攝像機角度、圖像質(zhì)量和其他雜亂因素會使數(shù)據(jù)采集復雜化。不同的人有不同的運動風格、步態(tài)模式和工作節(jié)奏，必須將其納入分析。

“我們正在開發(fā)有助于捕捉典型運動模式并將其與工業(yè)性能指標相關(guān)聯(lián)的統(tǒng)計技術(shù)，”Srivastava 說。“像這樣的跨學科合作正在推動科學研究和數(shù)據(jù)科學的最新創(chuàng)新，所以能有這個機會是令人興奮的。”