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FAMU-FSU 工程學(xué)院和佛羅里達(dá)州立大學(xué)統(tǒng)計系的研究人員正在合作開展一項由國家科學(xué)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(xué)院副教授 Chiwoo Park 和 FSU 文理學(xué)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(xùn)練水平、錯誤和疲勞。通過這項研究,該團(tuán)隊希望創(chuàng)建標(biāo)準(zhǔn)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(xué)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(zhǔn)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(jìn)行過程分析和改進(jìn)。”
人類操作的數(shù)據(jù)分析在涉及重復(fù)性手動任務(wù)的人體工程學(xué)、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(jìn)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(jī)角度、圖像質(zhì)量和其他雜亂因素會使數(shù)據(jù)采集復(fù)雜化。不同的人有不同的運動風(fēng)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(biāo)相關(guān)聯(lián)的統(tǒng)計技術(shù),”Srivastava 說。“像這樣的跨學(xué)科合作正在推動科學(xué)研究和數(shù)據(jù)科學(xué)的最新創(chuàng)新,所以能有這個機(jī)會是令人興奮的。”
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