71、人体工程学在床垫回收与可持续发展中的应用

人体工程学在床垫回收与可持续发展中的应用

澳大利亚床垫回收的人体工程学分析

社会企业在运营时可能利润微薄,因此高级别的风险控制措施可能无法立即实施。例如,将床垫回收任务机械化是一种高级别的风险控制手段,但对于所研究的企业来说,目前并不可行。此次分析是一项改进计划“发现”阶段的一部分,旨在解决企业中手动床垫回收工作所带来的受伤风险。

采取的行动

一位认证专业人体工程学家对一家社会企业两个地点的回收工人工作进行了分析。分析采用了多种方法,这些方法是根据任务类型、实施的难易程度和成本,以及对两个地点运营干扰最小的原则来选择的。具体方法及选择理由如下表所示:
| 方法 | 理由 |
| — | — |
| 任务观察、拍照和视频记录 | 常用的观察方法,用于识别和测量任务或工作角色中的步骤、危险和手动动作,以全面了解工作角色和活动(两个地点) |
| 监管职业健康与安全(WHS)指南:危险任务风险因素评估 | 进行因素分析,以识别法规中定义的危险手动任务,用于合规文件记录并验证有风险暴露的任务 |
| REBA快速全身评估 | 基于观察研究的快速可靠工具,用于对任务或工作的风险进行排名,以确定重点关注的优先级(n = 3) |
| RULA快速上肢评估 | 用于调查与工作相关的上肢疾病的调查方法,因为床垫切割涉及上肢用力(n = 3) |
| 应变指数 | 用于手部任务的观察评级量表(n = 1),基于观察分析和RULA得分,表明手腕和手部位置可能是风险因素 |
| 重复性任务评估(ART) | 观察分析,用于识别重复性工作中导致上肢疾病(ULDs)的常见风险因素,以完善风险因素并确定干预重点领域和工作轮换

内容面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)概要:本文围绕“面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究”展开,重点探讨了如何在制造环境中构建具备强鲁棒性的机器学习集成计算框架,并提供了基于Python的代码实现。研究聚焦于应对制造业中常见的数据不确定性、噪声干扰和工况变化等问题,提出了一套集成化的计算流程,涵盖数据预处理、特征工程、模型训练、集成学习策略以及鲁棒性优化机制。文中强调通过多模型融合、异常检测、自适应学习等技术提升系统稳定性泛化能力,适用于复杂工业场景下的预测、分类质量控制任务。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习知识,从事智能制造、工业数据分析、自动化控制等相关领域的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、企业研发人员及工业AI项目开发者。; 使用场景及目标:①应用于工业生产过程中的质量预测、故障诊断能效优化;②构建抗干扰能力强的智能制造决策系统;③实现对多源异构工业数据的高效建模稳定推理,提升生产线智能化水平。; 阅读建议:建议结合文中提供的Python代码实例,配合实际工业数据集进行复现调优,重点关注集成策略鲁棒性模块的设计逻辑,同时可扩展应用于其他工业AI场景。
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