Identificación automática del uso de herramientas vibratorias manuales mediante smartwatches comerciales y técnicas de machine learning

Abstract

En este trabajo se presenta una aplicación del uso de tecnología wearable (SW) y técnicas de aprendizajeautomático (machine learning), para la identificación automática de la utilización de herramientas vibratoriasde uso manual en el puesto de trabajo. El ejemplo de aplicación consiste en un sistema de reconocimientoautomático que utiliza un reloj inteligente comercial que puede ser utilizado en tareas relacionadas con laevaluación de riesgos producidos por la exposición a las vibraciones que afectan al sistema mano-brazo.El sistema propuesto es capaz de identificar, con una alta precisión, tres tipos de familias de máquinasvibratorias manuales y, a su vez, identificar tres modelos diferentes de máquinas pertenecientes a cada unade las familias de herramientas.Actualmente es posible utilizar dispositivos inteligentes tipo wearables, para el desarrollo de herramientastecnológicas que permitan mejorar las actuales metodologías para la cuantificación de los efectos producidospor la maquinaria manual vibrante, así como su nivel de incidencia en la salud de los trabajadores.En futuro próximo el uso de sistemas de este tipo puede permitir la realización de análisis de los riesgoslaborales producidos por la exposición a vibraciones mecánicas en el puesto de trabajo de formaautomatizada, precisa, y con bajo coste, así como formar parte de sistemas de gestión de riesgos integradosen el concepto de industria 4.0.