Personalisiertes KI-basiertes Körpersensornetzwerk zur physischen Echtzeit-Beanspruchungsermittlung älterer Beschäftigter (BIONIC)

  • Projektnummer: F 2494
  • Projektdurchführung: Bundesanstalt für Arbeitsschutz und Arbeitsmedizin (BAuA)
  • Status: Abgeschlossenes Projekt

Projektbeschreibung:

Der demographische Wandel stellt die Arbeitswelt vor große Herausforderungen. Durch den zunehmenden Anteil älterer Beschäftigter werden Muskel-Skelett-Erkrankungen (MSE) in Zukunft voraussichtlich noch häufiger auftreten als heute. Um MSE vorzubeugen, müssen die Beschäftigten vor körperlicher Überlastung geschützt werden. 

Im Forschungsvorhaben BIONIC wurde eine intelligente Arbeitskleidung entwickelt, welche die Körperhaltung mit Hilfe von integrierten Sensoren erfassen kann. Ziel ist, die körperliche Beanspruchung der Beschäftigten über längere Zeiträume systematisch zu erheben. Gleichzeitig soll der mit solchen Untersuchungen verbundene Aufwand verringert werden. So können körperliche Fehlbeanspruchungen rechtzeitig erkannt und entsprechend geeignete Maßnahmen zur Prävention von MSE ergriffen werden.

Die Zuverlässigkeit und Gebrauchstauglichkeit des entwickelten Systems wurde von der Bundesanstalt für Arbeitsschutz und Arbeitsmedizin in einer Laborstudie sowie an zwei realen Arbeitsplätzen überprüft. Die Ergebnisse aus den Untersuchungen zeigten, dass die intelligente Arbeitskleidung die Körperhaltungen unter kontrollierten Bedingungen im Labor größtenteils korrekt erkannte. An realen Arbeitsplätzen mit langen Aufzeichnungen wurde die Körperhaltung jedoch nicht immer korrekt erkannt, sodass noch deutlicher Optimierungsbedarf besteht. Dennoch liegt in der Technologie ein großes Potential zukünftig Risikofaktoren durch Körperhaltungsanalysen am Arbeitsplatz systematische zu erfassen und so einen Beitrag zur einer sicheren und gesünderen Arbeitswelt zu leisten.

Publikationen

Workwear with Loosely Coupled IMU Sensors for Posture Classification During Assembly Tasks: A Pilot Study

Erscheinungsjahr: 2023

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Evaluation of Physical Workload Using Simulation Versus Motion Capturing Data for Biomechanical Models

Erscheinungsjahr: 2020

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Fachgruppe 2.3 "Human Factors, Ergonomie"

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