CN104143041A - 人类工程学数据收集和分析 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及人类工程学数据收集和分析，公开了用于监控并且检测与对象的动作相关的人类工程学热点的技术。例如，数据可以通过将传感器附着到多个对象的方式被收集并且可被分析以确定与对象的动作相关的力(例如，振动、抖动、加速度等)。所分析的数据可与人类工程学条件进行比较以检测人类工程学热点。

Description

人类工程学数据收集和分析
技术领域
本发明涉及监控和检测与对象的动作相关的人类工程学数据。
背景技术
工作场所和活动可能要求不同的身体动作和位置。例如，工厂的工作往往需要对象(例如，工人)执行重复性的任务。工人可能也被要求处在各种身体位置和/或将力施加到一定的身体部位。工人可以负责将物体抬起、装配高架部件、以及其他的体力工作。重复的任务可导致由于疼痛，受伤等造成的身体上的不适，并可能导致生产力损失，收入损失，补充的医疗和其他的费用。
可应用各种人类工程学上的解决方案来增强舒适度、健康状况、安全性、和生产力。例如，可在车间中有效的采用人类工程学来形象化地获取身体的姿势以确定与执行任务相关的人类工程学条件并且基于人类工程学条件来建议替换的姿势。在这个示例中，通过为人类工程学者提供适当的训练并且通过增加雇佣的人类工程学者的数量，解决方案的成功率可被提高。
发明内容
用于监控与对象(例如，工厂的工人、工作场所的雇员、执行各种活动的个人等)的身体动作相关的人类工程学数据的方法、系统和计算机可读媒介被公开。本发明可有利地增强人类工程学热点和其他期望因子的检测，其允许主动地管理和设计解决方案。
例如，用于监控过程的性能的方法被描述。方法可包含接收与节点相关的加速度数据，该加速度数据表示节点的动作，并且通过将加速度数据与一个或多个加速度阈值作比较来分析加速度数据。
在示例中，系统被描述。该系统可包括第一计算装置，该第一计算装置包含第一加速度计，该第一计算装置被配置为收集由动作引起的加速度数据。人类工程学系统也可包括第二计算装置，该第二计算装置被通信地耦合到第一计算装置。第二计算装置可被配置为接收来自第一计算装置的加速度数据并且处理接收的加速度数据以确定加速度数据和一个或多个阈值之间的关系。
在另一个示例中，计算机可读存储介质被描述。计算机可读存储介质可包含计算机可读指令，当该计算机可读指令在包含处理器和存储器的系统中被执行时，其使得系统通过附着到多个对象上的多个器件的方式来至少接收表示多个对象的身体动作的数据，并且其使得系统通过将数据的子集与一个或多个阈值作比较来至少分析数据的子集。
特性、功能、和优点将被单独地实现在各种实施例中或还可被组合在其他的实施例中，此外它的细节可参考下列描述和说明来理解。
附图说明
根据本发明的技术的实施例参考下列说明在下面被详细的描述。
图1是根据本发明的用于监控和改进与环境相关的人类工程学条件的示例计算系统的说明；
图2是根据本发明的用于收集各种人类工程学数据的示意性计算系统的说明；
图3是根据本发明的用于监控和改进人类工程学条件的计算系统的示例电路系统的说明；
图4是根据本发明用于监控和改进人类工程学条件的操作的说明；
图5是根据本发明的由组织相关的各个组执行操作以监控和提高人类工程学条件的说明；以及
图6是根据本发明的用于分析人类工程学数据的示例工具的说明。
具体实施方式
计算系统辅助的人类工程学系统可用于分析工作和其他的环境。例如，计算系统可包括附着到对象身体上的位置传感器以基于身体部分的位置来确定姿势。使用标准人类工程学评价方法例如快速上肢评估(RULA)表来比较这些位置以确定针对姿势的人类工程学的分数。因此，计算系统通过人类工程学分数的方式将关于他的或她的姿势的实时信息提供给对象并且建议进行改变以降低姿势有关的身体不适。
用于监控动作以及增强与环境相关的人类工程学条件的技术被描述在本文中并且基于工业的可接受和不可接受的实践进行描述。这些技术可包括收集与对象相关并且涉及因子组合(例如，人类因子(例如，对象的姿势、施加到对象上的力等))的数据。对象可以是人，例如在某工作环境内进行工作的工人、参加游戏环境的人、体育环境中的运动员等。对象也可以是非人，诸如机器人或机器、这种机器人或机器被配置为模拟由人进行的动作和定位。此外，收集的数据可被分析以判定人类工程学条件，这个判定可包括人类因子的组合与例如条件或活动的参考之间的相互关系。例如雇员的动作相关的数据可被收集并且被分析以判定雇员是否参与了有兴趣的身体活动。该技术可允许第三方(例如，人类工程学者)使用收集的数据来提供解决方案，其基于例如有兴趣的活动是否是期望的来鼓励或不鼓励有兴趣的活动。
本公开的示例的具体细节在如下图1到图6的描述中被阐述。在文中描述的本发明的各种技术可被实现在硬件、软件或它们的组合中。在图中，除非上下文以其他方式指明，类似的标号标识类似的组件。某些已知的技术细节(例如，计算和软件技术)在以下描述中不进行阐述以避免不必要地模糊各种示例。相关领域的那些普通技术人员将理解，在不偏离本发明主题的情况下，他们可以实施本公开其他的示例。
总的来说，本文所述的技术允许在收集的数据和一个或多个参考之间进行比较，其可提供机会以增强环境的方面。例如，这些技术可以通过减少与环境相关的身体不适(例如，疼痛、受伤等)的可能性从而允许增强环境的健康状况和安全性。计算系统可用于监控与环境内的多个对象(例如，工作场所中的工人、组织雇佣、签约或与其相关的人员等)的身体动作相关的各种人类工程学数据。人类工程学数据不必限于姿势(例如，姿势数据)但是可包括其他类型的数据(例如，运动、力、振动(vibration)、速度、加速度、抖动、位置等)。在收集来自多个主题的数据之后(例如，运动数据、力数据、振动数据、速度数据、加速度数据、抖动数据、位置数据等的组合)，计算系统可分析数据以确定环境内的人类工程学热点。这些热点可与人类工程学不可接受条件相关，这些人类工程学不可接受条件造成对于对象的与环境相关的身体不适的风险(例如，表明疼痛或受伤的风险的身体条件)。热点可以包括例如基于位置(例如，造成人类工程学上不可接受条件的环境内的位置或区域)的热点、基于任务(例如，工作或活动在一段时间内或在某些频率处是人类工程学上不安全的这些工作或活动)的热点、基于动作(例如，当被重复时产生身体不适的可能性的对象的动作)的热点、或基于身体的热点(例如，在人类工程学不接受条件下执行任务时很可能遭受不适的身体的部分)。
此外，数据可被分析以便将人类工程学的益处返回给对象并且从而增强环境的健康状况和安全性。例如，可以分析各种不适之前的解决方案以减少并且在某些情况下消除身体不适的可能性。方案可以单独针对每个对象通过例如连续地监控他的或她的任务相关的动作并且当热点被识别时生成警告。还可以针对一组对象定制方案。例如，该组在其中运行的基于位置的热点被识别，相关的位置(例如，重配置机械、工具、警告标志等)可以被重配置以减少该组有关的身体不适的可能性。本公开的这些和其他的方面被进一步在以下本文中进行描述。
图1示出组织可进行实现从而监控并且提高环境的健康状况和安全性的计算系统100。尽管图使用工厂车间(factory floor)的示例，但是计算系统100可被实现在其他的环境中(例如，工厂、存储设施、制造设施、工作过程、办公大楼、身体或职业理疗环境、游戏环境等)。类似地，尽管附图所示的示例描述计算系统100可被实现以便监控并且分析对象的动作，但是计算系统100可被实现以便监控并且分析与任何其他对象(例如，玩家、运动员、雇员等)相关的人类工程学数据。在基础配置中，计算系统100包括附着到多个对象并且与处理中心104进行通信的多个可佩戴式计算单元102A-N。可佩戴式计算单元在文中可被单数地称为“可佩戴式计算单元102”或复数的称为“复数个可佩戴式计算单元102”。复数个可佩戴式计算单元102与处理中心104通过接入点106相互联系，该接入点106实现例如802.11或802.16无线通信标准。还也可以替换使用其他接口，其包括例如复数个可佩戴式计算单元102连接到的在处理中心104处处于端口或连接(dock)形式的有线连接、实现蓝牙等的近距离无线连接等。
每个可佩戴式计算单元102被配置为附着到对象，以便监控并且收集表明他的或她的身体动作的数据，并且从而将所收集的数据传输到处理中心104。这个传输可以是实时的(例如，只要数据被收集并且到处理中心104的接口是可用的)、周期性的(例如，数据在预定的持续时间之后被传输)、间隔的、或当接口被检测时是自动的。
可佩戴式计算单元102也可接收来自处理中心104的与人类工程学热点相关的服务并且可以基于所接收的服务进行具体的功能。例如，如果服务包括提醒(alert)人类工程学热点的指令，可佩戴式计算单元102通过它的感应装置中的一个来触发提醒(例如，通过扬声器广播的可听声音、显示在监视器上的文本提醒、由发光二极管(LED)发射的闪烁光、在可佩戴式计算单元102的表面处激活的振动等)。如果服务包括关于人类工程学条件的信息，可佩戴式计算单元102处理信息以确定身体不适的可能性(例如，受伤的风险、感觉某个身体部位中的疼痛的可能性)是否存在以及是否应该生成提醒。
除了如上所述将服务提供给复数个可佩戴式计算单元102以外，处理中心104还被配置为接收、存储以及处理从复数个可处理单元102传输的数据并且被配置为基于数据识别环境的热点。处理中心104可以实时地或近似实时地分析数据，使得所提供的服务允许可佩戴式计算单元102在工人遭受身体上的不适之前提醒他或她。
为了识别热点，处理中心104可分析接收自复数个可佩戴式计算单元102的对人类工程学条件不利的数据。如果分析显示动作的模式(例如，身体动作、振动动作、身体部分的动作等)表明人类工程学不可接受的条件，处理中心104可以将该模式与热点相关联。例如，当分析表明以工具的方式在工厂车间的特定位置执行任务的对象的臂遭受高振动时，处理中心104将该特定位置标识为热点并且将其与工具的使用相关联。在另一个说明中，当分析指明特定任务要求对象执行架空(overhead)运动达连续的并且延长的时间段，处理中心104将该特定任务标识为热点并且与架空运动相关联。
可以基于各种参数来定义人类工程学条件，这些参数包括接收自人类工程学者(例如，负责监控车间安全的处理中心104的用户)的在处理中心104处的输入。该输入可包括工作相关的身体不适的历史(例如，受伤史)、人为因素考虑(例如，动作的类型和频率、受限空间中的动作、动作的持续时间、对象的年龄、对象的健康状况等)和/或工业可接受和不可接受的实践(例如，不能连续举起一百磅的物体超过1分钟)。处理中心104处理输入以得到指定可接受和不可接受人类工程学条件的要求，例如，当输入描述使用工具达一时间段而遭受的不适时，处理中心104生成要求，该要求提出将使用工具超过该时间段的持续时间作为人类工程学不可接受条件。同样地，当输入描述可接受的工业实践时，处理中心104生成要求，该要求提出将不符合这个实践的工作条件作为人类工程学不可接受的条件。
进一步地，处理中心104可基于其识别的热点来改善这些要求，使得定义人类工程学条件和识别热点的过程可迭代。例如，处理中心104生成要求，该要求提出将举起超过100磅的物体作为人类工程学不可接受条件，并且标识相对应的热点。响应于此，人类工程学采取正确的行动且修正工厂车间中的任务以避免这类举重。进而，处理中心104不再识别与这个人类工程学上的不可接受条件相关的热点。接下来，如果随后的输入数据指示工人举起重量为75磅的物体而遭受不适，处理中心104修正要求以提出将举起超过75磅的物体作为人类工程学不可接受的条件。处理中心然后分析接收自复数个可佩戴式计算单元102的新数据以识别与修正的条件相关的新的热点。这个迭代的过程可被重复直到没有伤害被进一步记录为止或基于来自人类工程学者的附加输入而结束。
除了提醒对象热点和/或这些对象经历身体不适的可能性以外，处理中心104可将分析工具提供给人类工程学者以预报这些热点和可能性并且/或者采取正确的行动。这类工具的示例被示出在图6中。在示例中，这些工具包括可视化形式的处理中心104的数据分析使得在一定时间内(例如，一次轮班、一天、一周、一月等)追踪对象或对象组的动作。可视化可以识别动作、相关的任务和/或位置、以及任何所得的热点。因此，工具允许人类工程学者察觉热点、预测可能出现的身体不适的可能性并且主动地执行正确的行动以避免身体不适的实际出现。这些行动可包括管理解决方案(例如，与工人或工人组的领导讨论热点等)和工程解决方案(例如，建议任务流程、执行任务相关的工具、任务所安装的部分等的修改)。
转向图2，可佩戴式计算单元102A的示例被示出。可佩戴式计算单元102A被配置为附着到对象，以便收集与对象的各身体部分的动作相关的数据，从而将收集到的数据传输到处理中心104。在基础的配置中，可佩戴式计算单元102包括连接到中央计算单元204的数个传感器202A-N(其在文中可单数地被称为“传感器202”或复数地被称为“复数个传感器202”)。复数个传感器202被配置为测量并将指示动作的数据传输到中央计算单元204，该中央计算单元204进而进行处理并将数据传输到处理中心104。
复数个传感器202中的每个通常被附着到对象的身体部分，其可以被称作节点。节点是身体的部分，其将身体的外围(peripheral)(例如，手、臂、足、头等)连接到身体并且有助于外围的动作。由此，节点包括腕、肘、肩、颈、膝、踝等。当执行任务使对象经受施力点或压力点时，传感器202应该被附着到该施力点或压力点上。尽管图2展示附着到9个节点的9个传感器202，然而取决于工作的类型，这个数量可以更大或更小。例如，当工作班次仅仅移动上部身体节点时(例如，工人在工作班次期间坐在工作椅上并且使用他或她的手和臂来装配零件)，由于不需要收集建议为或多或少不动的下部身体节点有关的数据，因此传感器的数目可被减少。
不同的附件工具可用于将传感器202附着并固定到节点。例如，传感器202使用(例如，自商业可获得的)织造钩状及环状扣带以便紧紧地包裹在节点的周围。替换地，传感器202可被集成到对象的服装上使得其覆盖节点。例如，传感器202被粘到或缝到服装上或被安装到位于节点位置的口袋中。
相比之下，中央计算单元204不需要被附着到节点上或对象的身体上。例如，对象可将中央计算单元204附着到腰带、将其放到服装的口袋中、或将它放置到靠近工作任务的位置的结构上。中央计算单元204可与传感器202无线地交互(例如，通过例如蓝牙红外线等的无线个人区域网络的方式)，但是也可使用有线连接。而且，如上所述，中央计算单元204通过接入点106或有线连接的方式与处理中心104交互。然而，在示例中，中间器件也可被使用。例如，中央计算单元204与智能手机、平板电脑、或另一个计算装置进行交互，进而上述器件将接收自中央计算单元204的数据提供给处理中心104。
可针对每个节点测量各种数据，例如包括：姿势、运动、取向、位置、力、速度、加速度、抖动、振动、噪声等。因此，每个传感器202可包括例如加速度计(诸如，三维加速度计、陀螺仪、倾斜计、位置传感器、方位传感器、倾斜传感器、旋转传感器、运动传感器、环境传感器、温度传感器、气压传感器、罗盘/重力传感器、磁传感器等)的组合的各种类型的传感器和器件。传感器202也可被实现为虚拟传感器，该虚拟传感器合并各种类型的传感器和器件的测量和功能。为了说明使用传感器以便测量某些类型的数据，可以使用附着到节点的加速度计来测量节点处的加速度数据。如果加速度数据指示力变换方向，这个变换指示节点处的振动。加速度数据中的改变也指示节点处抖动动作。额外地或替换地，加速度计可测量位置数据，例如，原始位置或中间位置以及行进位置。行进位置可被处理以确定动作和节点相对于中间位置行进的距离。同样地，与行进位置和中间位置之间的变化相关的频率和方向可被处理以确定与振动相关的力的振动和方向。本领域的技术人员将认识到，取决于每个传感器被附着到的节点以及节点经历的动作，各种数据可由复数个传感器202进行测量。
复数个传感器202将测量的数据传输到中央计算单元204，该中央计算单元204进而进行处理以便确定每个节点处的动作。例如，为了在表面中钻孔，对象操作钻具，该钻具重复地将振动力施加到该对象的臂。因此，附着到腰上的传感器202A和202E检测这些力。类似地，为了将物体举起，工人快速地加速节点(例如，肩、腰等)和/或将力施加到节点。因此，附着到肩的传感器202B和202D以及附着到腰的传感器202A和202E测量相对应的数据。
在示例中，中央计算单元204将时间戳和位置戳加入到所处理的数据。该时间通常以由中央计算单元204运行的时钟的方式来测量，同时位置可来自测量的数据中或来自中央计算单元204的位置传感器(例如，基于全球定位系统(GPS)、位置三角技术等确定坐标的电路系统)。
此外，中央计算单元204标记处理的数据以便识别相对应的节点。例如，将“LW”标记加入到由传感器202A测量的数据以便指示这个数据与这个传感器所附着的左腰相关。进一步地，中央计算单元204可将数据按照动作的类型来分类(例如，跪下、举重、屈身、拉、推、架空操作、手/臂运动等)。这种分类可以合并来自若干传感器202的数据。例如，由附着到膝盖的传感器202F和202G测量的数据被合并以表示在适用范围内的跪下动作。类似地，由附着到腰、肩、和颈的传感器202A、202B、202C、202D、和202E测量的数据被合并以表示在使用范围内的举重动作。
此外，中央计算单元204可将数据(例如，盖戳的时间和位置、标记的数据和分类的数据)与对象的相应任务相关。例如，中央计算单元204可访问数据库，该数据库列出工作班次的任务和这些任务的时间。这个数据库可以是处理中心104的组件或可以被局部地存储在中央计算单元204中。基于数据被测量的时间，中央计算单元204从数据库中获取相应的任务并且将该任务与数据相关联。在另一个示例中，中央计算单元204可以向对象提供用户界面。进而，如果对象在执行任务不久之前在用户界面处输入任务的标识符(例如，任务数字、任务标题等)，则中央计算单元204将标识符与数据相关联。
此外，中央计算单元204还可将对象的标识符(例如，名字、标题、雇员数量等)加入到数据以允许处理中心104和/或人类工程学者(未示出)识别对象以便为他或她提供服务(例如，处理中心104向对象的可佩戴式计算单元102发送提醒以便提醒不适的可能性、人类工程学者与工人进行讨论等)。然而，由于隐私的原因，数据也可以是匿名给出的。因此，中央计算单元204在向处理中心104传输之前移除标识对象的任何数据。但是为了接收从处理中心返回的服务(例如，提醒)，中央计算单元204产生标识符(例如，随机数字)，该标识符向处理中心104标识该中央计算单元204。因此，处理中心104追踪随时间收集的数据并且基于中央计算单元204而不是对象的标识符来将服务提供给中央计算单元204。
如上所述，可佩戴式计算单元102可以通过各种感应信号(例如，可听到的声音、文本、闪关灯、振动等)通知热点的对象。因此，除了处理和传输数据，中央计算单元204还可以提供用于监控热点的接口。例如，中央计算单元204被配置为具有各种电路系统例如，扬声器、监控器、LED灯、振动机械等)以产生感应信号。
为了提供中央计算单元204和处理中心104的各种功能，使用图3中的系统300可实现这些器件的部分或所有的元件。更具体地，图3示出用于根据本公开实现监控和检测技术的电路系统的示例。如本文所使用，术语“电路系统”包括使用固件和软件配置的硬件组件(例如，微处理器、专用集成电路、处理器等)，其实现本文所述的监控和检测技术。例如，通过从处理器加载的指令(例如，随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、固件、和/或大规模存储器)可以配置处理器从而采用可操作的逻辑将处理器配置为执行本文所公开的功能。在另一个示例中，通过使用在微控制器上执行的编程语言编译器和引导装载程序(boot loader)，这些功能可被实现在被设计在精简指令集计算(RISC)单芯片微控制器周围的单板微控制器上(例如从可商业获得的微控制器的8位RISC或32位ARM处理器)。
图3示出系统300的示例，其至少可以包括处理器302、系统存储器304、存储器件306、输入/输出外围设备308、通信外围310、和接口总线312。该接口总线312可被配置为传递、传输以及转移数据，控制以及命令系统300的各种组件之间的命令。系统存储器304和存储器件306可包含计算机可读存储介质(例如，RAM、ROM、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、硬件驱动、CD-ROMs、光存储器、磁性存储器、电子非易失计算机存储器(例如闪存)、和其他的有形存储介质)。这类计算机可读介质中的任何一个可被配置为存储体现本发明的多方面的指令或程序代码。系统存储器304和存储器器件306也可包含计算机可读信号介质。计算机可读信号介质可包括具有本文所实施的计算机可读程序代码的传播数据信号。这类传播信号可采用任何的各种的形式，其包括，但不限于、电磁、光、或它们的任意组合。计算机可读信号介质可以是任何计算机可读介质，其不是计算机可读存储介质并且其可传递、传播、或传送用于与系统300连接的程序。
进一步地，系统存储器304可包含操作系统和应用程序。处理器302可被配置为执行存储的指令并且可包含，例如，逻辑处理单元、微处理器、数字信号处理器等。输入输出外围设备308可包括用户界面(例如，键盘、屏幕、麦克风、扬声器、其他的输入/输出器件)、以及计算组件(例如，数模转换器和模数转换器、图形处理单元、串行端口、并行端口、通用串行总线、信号发生器、滤波器、信号处理器等)。输入/输出外围设备通过耦合到接口总线312的任意端口可被连接到处理器302。通信外围310可被配置为便于通过通信网络在系统300和其他计算装置之间进行通信，并且其可包括，例如，网络接口控制器、调制解调器、各种调制器/解调器和编码器/解码器、无线和有线接口卡、天线、发射器、接收器等。
一旦处理中心104和中央计算单元204被配置为执行监控和检测技术并且一旦传感器202被附着到多个对象的节点上，如图4所示，指示节点动作的各种数据可被收集并且被处理。数据可被实时分析以防止出现身体上的不适(例如，疼痛、受伤等)并且还可被存储用于进一步分析以增强环境的人类工程学条件。
操作402说明可佩戴式计算单元102中的每一个收集并处理来自其传感器202的数据并且将数据传输到处理中心104。进而，处理中心104接收、存储并且处理数据用于进行分析。例如，处理中心104基于参数(例如时间、位置、任务、动作类型、节点等)的组合将接收自多个可佩戴式计算装置102的数据聚集。为了进行说明，工厂车间可包括对应于装配站的六个位置；至少十二个任务由工作班次内的位于各自位置的24个对象来执行，并且任务包括跪下、举重、弯曲、拉、推、架空操作、手/臂运动等；以及每个对象至少佩戴九个传感器。换句话说，存在至少144个中央计算单元204以及1296个传感器202。由此，针对每个装配站，处理中心104通过从对应的24个可佩戴式计算单元102接收的装配站数据可以进行追踪。同样地，处理中心104通过接收自跨越所有的6个装配站的144个可佩戴式单元的任务数据可以进行跟踪。在进一步的示例中，针对2个装配站，处理中心104通过在工作班次的上半时接收自对应的48个可佩戴式计算单元102的动作类型数据可以进行追踪，并且通过在工作班次的下半时接收自这些单元的节点数据可以进行追踪。本领域的技术人员将认识到，这些示例仅仅是说明性的并且用于处理和聚集数据的其他实施方式是可能的。
操作404说明处理中心104基于数据的分析识别人类工程学热点。如上所述，该分析包括将数据与人类工程学条件作比较以识别位置、任务、动作、以及基于身体的人类工程学热点。此外，分析可被用于进一步改善对于人类工程学条件的要求。这些人类工程学条件可被表示为阈值的形式，当该阈值被超过时，其指示热点。
继续前一个示例，任务中的一个包括将轮胎安装在车辆上，其要求跪下动作以及手/臂运动以通过由空气压缩机激活扳手的方式来将4个螺母拧紧。相比之下，与这两个动作相关的人类工程学不可接受条件分别建议不能在1分钟周期的时间里连续跪下以及不能操作工具从而导致超过9.81m/s2的加速度。由此，处理中心104可将1分钟设置为阈值，其用于将使用较长持续时间的跪下动作识别为热点。同样地，处理中心104可将9.81m/s2设置为阈值，其用于将与操作工具相关的力量识别为热点。如果处理中心104基于数据检测到，在第一装备站处至少6个对象在工作班次期间连续地且分别地跪下超过1分钟，而在其余的装配站中没有检测到这种动作，那么处理中心将第一装配站声明为位置热点。同样地，如果处理中心104跨越各个装配站基于数据检测到，安装轮胎的任务通常包括超过1分钟的跪下，那么处理中心将其声明为任务热点。此外，如果处理中心104基于数据确定，为了安装轮胎，尽管对象跪下少于1分钟的时间，但是通过力量施加到他们的手和臂上，他们通常经受超过9.81m/s2的加速度，那么处理中心104将手和臂声明为热点。
操作406说明处理中心104基于声明的热点产生指示管理行动的信息。管理行动可由负责对象的安全的对象和/或(多个)人类工程学者来实现以降低身体上不适的风险。例如，当处理中心104声明热点时，它可将提醒消息传输到遭受该热点的对象。继续上面的示例，当对象跪下超过1分钟时，他或她的可佩戴式计算单元102产生膝盖不适的风险的提醒。基于该提醒，对象可遵循由人类工程学者设置的过程以减轻风险。同样地，当处理中心104声明热点时，它可在用户界面处将关于热点的信息显示给人类工程学者，该人类工程学者进而可采取正确的行动。继续前一个示例，人类工程学者要求提醒的对象安装4个螺母中的2个，接着将他的或她的腿伸展至少10秒钟，然后完成剩下2个螺母的安装。
操作408说明处理中心104基于声明的热点产生指示工程行动的信息。这个操作除了其可以得到工程解决方案以外类似于操作406，该工程解决方案可重设计装配站的配置、工作任务的流程、使用的工具、和/或任务安装或移除的部分。继续先前的示例，当处理中心104将第一装配站声明为位置热点时，人类工程学者可与该站中的24个对象的领导人会面以调查问题的根本原因。如果调查指示轮胎所处的结构在规格之外(例如，其水平位低于它应该位于的位置)，那么领导者可将结构重校准到规格内并且人类工程学者可进一步监控收集的数据以确定重校准是否解决该热点。类似地，当处理中心104将轮胎安装任务声明为任务热点时，人类工程学可与工业管理工程师以及轮胎工程师会面以解决热点。在这种情况下，工业管理工程师可修正安装流程从而要求同时拧紧2个螺母而不是拧紧4个螺母。而且，轮胎工程师可将轮胎设计修正为使用3个螺母而不是4个。类似地，当处理中心104将手和臂声明为身体热点时，人类工程学者可与工厂车间管理者会面以讨论使用较少振动的工具。本领域的那些技术人员将认识到，这些示例仅仅是说明性的并且用于生成管理行动和工程行动的其他实施方式是可能的。
现在转到图5，用于实现跨越多组组织的人类工程学热点的监控和检测的示例性操作被示出。更具体地，实现这些技术所涉及的组包括工厂机械组(例如，佩戴可佩戴式计算单元102的工厂的工人)、管理信息技术(IT)基础构架的组(例如，IT人员，其将处理中心104和接入点106与组织的现有基础构架集成)、管理IT软件的组(例如，IT人员，其将可佩戴式计算单元102和处理中心104的软件与组织中现有的软件集成)、人类工程学者组(例如，对工作环境的安全负责的处理中心104的用户)、工业管理工程师组(例如，负责提升工厂中的工作流程的工程师)。
操作502示出工厂技工在他们的工作班次期间佩戴可佩戴式的处理单元102。操作504示出IT基础构架组，其确保布署的可佩戴式计算单元102与基础构架(例如，访问点106)相互通信。这个组对可佩戴式计算单元102与处理中心104之间的接口相关的问题进行故障排除。操作506示出IT软件组布署软件，该软件支持对处理中心104所收集的数据进行分析。更具体地，如上所述，布署的软件允许处理中心104记录且处理接收自可佩戴式计算单元102的数据。操作508示出IT软件组将处理中心104配置为呈现用于分析的数据的可视化表示。这个操作包括，例如，通过时间、位置、任务、动作类型、节点等来呈现处理的数据。操作510示出IT软件组进一步将处理中心104配置为将数据与阈值(例如，人类工程学不可接受条件)作比较以确定热点是否存在。说明操作508和510的示例在图6中被进一步描述。如果热点不存在，操作512接着操作510。反之，操作514和524接着操作510。在操作512中，IT软件组将处理中心配置为通过执行操作506-510来保持纪录、处理、呈现和分析数据。
操作514说明检测热点从而先于热点有关的身体不适的出现触发处理中心104将警告信息传输到受影响的工厂技工的可佩戴式计算单元102。操作516说明受影响的工厂技工确定警告信息。例如，该信息被显示在可佩戴式计算单元102的用户界面处并且该信息通过可佩戴式计算单元102上的专有硬件或软件按键来确认，这进而生成确认信息。操作518说明每个受影响的工厂技工判定他或她是否想要覆盖信息。如果警告信息被覆盖，那么操作520被执行且说明技工继续他或她的工作。而且如果警告信息被覆盖，操作512可被执行。例如，技工可将任务的执行改变为更舒适的、更安全的或改变为在可接收的风险内。如果警告信息不被覆盖，操作522被执行。操作522说明人类工程学者采用工程解决方案来降低受伤的风险。
并列于操作514，当热点被识别时，操作524接着操作510。操作524说明人类工程学者判定是否应该通过工程解决方案的方式来缓解身体不适的风险。如果应用工程解决方案，那么接下来进行操作526，其说明人类工程学者将解决方案记录在数据库中。这个数据库对处理中心104开放，以使处理中心104可改善人类工程学条件的要求。人类工程学者还可如操作522所示的实现工程解决方案。如果不执行工程解决方案，那么可如操作528所示执行管理解决方案。这个操作可由工业管理工程师来执行，该工业管理工程师重新设计车间的配置、任务流程、工具、或部件以降低身体不适的风险。
图5所示的各种操作不需要局限于图5中识别的组并且/或者也可按照不同的顺序被分散在这些组中。例如，操作522(工程解决方案)可由工业管理工程师而不是人类工程学者来实施。替换地，虽然人类工程学者对这个操作负责但是其还能够将它的执行委派给工程师、工厂管理者、供应商等。
可在处理中心104处实现的特征是处理的数据以及处理的数据与与阈值(例如，加速度阈值)的比较从而检测热点的可视化。这个特征允许人类工程学者获取对象随着时间经历的表示力、运动、姿势等的累积效应的可视快照和相关的人类工程学热点。这个特征的示例被展示在图6中，其示出单个对象在两个工作日的动作类型(例如，弯曲、手/臂运动、跪下、举重、架空运动、推/拉运动等)的数据的可视化形式。然而，本领域的技术人员将认识到，可实现数据的其他可视化。例如，可视化的数据在较长或较短的时间段中可与多个对象相关。此外，可通过热点类型(例如，位置、任务、动作、身体)、节点等来展示数据的可视化的数据。该数据可被呈现在监控器或人类工程学者可用的显示器上。
图6示出横轴为时间段并且其示出工作班次从6：00am开始并且到2：00pm结束。这个图也在纵轴上示出一列动作类型。随着对象在他的或她的工作班次器件开始进行任务时，针对每个动作类型，测量的数据随着时间逐渐增加。此外针对每个动作类型，逐渐增加的数据可与适当的人类工程学的不可接受条件相比较。这些条件可被可视化为阈值区域。
例如，考虑架空运动类型，适当的人类工程学不可接受的条件建议，在8小时的工作班次中，不超过200磅的重量可以被保持架空(例如，将组件安装到处于高于对象的位置的车辆中时一对象可能需要将组件和工具举起以将它安装)。这个条件如图6中建议的阈值602所示可被视为阴影区域。相比之下，跟踪的数据指示当对象执行架空活动时对象的腰和肩所经历的负载。由于数据逐渐的增加且被可视化，可视化指示在第一天的8：00am时刻，架空阈值(例如，总重为200磅)被超过(在图6中被示为“超过建议的阈值604”)。然而，在这个第一天，没有随后的架空动作被检测。这可能是响应于被发送到对象的可佩戴式计算单元102上的警告，对象进而确认警告并且决定避免任何额外的架空活动。相比之下，在第二天，在第一工时内达到架空阈值(在图6中被示为“超过建议的阈值604”)。但是在这种情况下，对象决定覆盖提醒信息并且继续执行架空活动(如在第一工时之后跟踪的架空数据的增加所示)。
还如图6所示，当热点被识别时(例如，动作类型的累积数据超过对应的阈值)，与热点相关的位置和任务(如图6中的位置ABC和编号123的任务所示)可被可视化。这允许人类工程学者进一步分析数据以认识热点的根本原因。此外，总的来说，基于人类工程学者的需要可配置且定制位置、任务、数据的可视化。例如，人类工程学者通过处理中心104处的界面的方式可要求示出与动作类型相关的所有的任务、示出一种动作类型的数据、扩展追踪的时间段等。
如上所述的不同的特征和过程可彼此独立地被使用，或以不同的方式被组合。所有可能的组合与子组合意图落入本发明的范围内，此外，某些方法或过程框图在一些实施案例中可被忽略。被描述于其中的方法和过程也不限于任何具体的顺序，并且关联于它的框图或声明可按照适当的其他的顺序来执行。例如，描述的框图或声明可不按照具体的公开的顺序来执行，或框图或声明可被组合到单独的框图或声明中。示意性框图或声明可串行执行、并行执行、或以一些其他的方式执行。框图或声明可被加入到公开的示例中或从公开的示例中移除。本文所述的示意性系统和组件可不同于所述的被配置。例如，元件可被加入、从中被移除、或相比于公开的示例而被重配置。
本文使用的条件性语言，例如，其中包括“可以”，“能够”，“可能”，“可”，“例如”等，除非另外特别说明，或者在所使用的上下文中另外被理解，否则其通常旨在传达某些示例，同时其它的实施例不包括，某些特征，元件，和/或步骤。因此，这样的条件语言通常不旨在表示：特征、元件和/或步骤按照任何方式为一个或多个示例所需；或一个或多个实施例一定包括逻辑，该逻辑用于判定，在由或没有作者输入或提示的情况下，这些特征，元件和/或步骤是否包含于或将被执行在任何特定的实施例中。术语“包含”，“包括”，“具有”等是同义的并且是按照开放的形式被宽泛地使用，并且不排除额外的元素，特征，动作，操作，等等。此外，术语“或”按照它的宽泛的意义被使用(而不是在它的专有的意义)，以使得当其被使用时，例如，用于连接元素列，术语“或”意味着一个，一些或所有的列表中的元素。类似地，术语“至少一个”按照它的宽泛的意义被使用(而不是在它的专有的意义)，以使得当其被使用时，例如，在参考元件列时，术语“至少一个”意味着一个，一些或所有的列表中的元素，而不是每个元素中的一个和/或来自分别目录或元素类型的一个。
虽然已经描述了某些实施例，然而这些实施例仅仅通过举例的方式来呈现，并且不旨在限制本文所公开的本发明的范围。因此，前面的描述不旨在表示任何特定的特征，特性，步骤，模块或块是必需的或必不可少的。事实上，本文所述的新颖方法和系统可以以其他不同的形式来体现；此外，可在不脱离本文所公开的本发明的精神的情况下提出按照本文所述的方法和系统形式的不同的省略，替代和改变的方法。所附的权利要求及其等同物旨在将这些形式或修改覆盖为将落入本文公开的本发明的范围和精神之内。
条款1.一种用于监控过程的性能的方法，该方法包含：
接收来自节点相关的传感器的加速度数据，该加速度数据指示节点的运动；以及通过将加速度数据与一个或多个加速度阈值比较来分析加速度数据。
条款2.根据条款1所述的方法，其进一步包含，当对应于动作中的一个的加速度数据超过来自一个或多个加速度阈值的加速度阈值时，确定动作中的一个是人类工程学热点。
条款3.根据条款2的方法，其进一步包含：提供指示与人类工程学热点相关的身体条件的信息，该信息先于身体条件的出现被提供到对象；以及接收来自对象的指示身体条件的确认的信息。
条款4.根据前述任何条款的方法，其进一步包含提供管理解决方案以便缓解人类工程学热点。
条款5.根据前述任何条款的方法，其进一步包含提供工程解决方案以便缓解人类工程学热点。
条款6.根据前述任何条款的方法，其进一步包含提供工具和与加速度数据相关的人类工程学热点的标识符，该工具被配置为向节点相关的对象呈现加速度数据随时间的累积效应。
条款7.一种系统，其包含：第一计算器件包含第一加速度计，第一计算器件被配置为收集由动作引起的加速度数据；以及第二计算器件被通信地耦合到第一计算器件，第二计算器件被配置为：接收来自第一计算器件的加速度数据；以及处理所接收的加速度数据以确定加速度数据与一个或多个阈值之间的关系。
条款8.根据条款7的系统，其中第二计算器件被进一步配置为，当对应于动作中的一个的加速度数据超过来自一个或多个阈值的加速度阈值时，将一组接收的数据与人类工程学热点相关。
条款9.根据条款8的系统，其中第一计算器件包含第二传感器，其中：第一加速度计被附着到第一节点上；第二传感器被附着到第二节点；第一节点不同于第二节点；以及加速数据包含由第一传感器和第二传感器测量的数据。
条款10.根据条款9的系统，其中第二计算器件被配置为至少部分基于与第一传感器和第二传感器相关的加速度数据与一个或多个阈值的比较，将第一节点或第二节点与人类工程学热点相关。
条款11.根据条款8的系统，其进一步包含多个计算器件，该多个计算器件包含加速度计，多个计算器件被配置为被附着到多个对象上并且收集由与多个对象相关的动作引起的加速度数据。
条款12.根据条款11的系统，其中第二计算器件被进一步配置为分析收集的加速度数据以确定与多个对象相关的任务是人类工程学热点。
条款13.根据条款11的系统，其中第二计算器件被进一步配置为分析收集的加速度数据以确定与多个对象相关的工作环境内的位置是人类工程学热点。
条款14.根据条款11的系统，其中第二计算器件被进一步配置为分析收集的加速度数据以确定与多个对象相关的一组动作是人类工程学热点。
条款15.根据条款7所述系统，其中加速度数据指示与对象相关的振动动作，第一计算器件被附着到对象上。
条款16.根据条款7的系统，其中加速度数据中的改变指示与对象相关的抖动动作，第一计算器件被附着到对象上。
条款17.计算机可读存储介质包含计算机可读指令，当在包含处理器和存储器的系统上执行计算机可读指令时，其使得系统至少：通过附着到多个对象上的多个器件的方式，接收指示多个对象的身体动作的数据；以及通过将数据的子集与一个或多个阈值作比较来至少分析数据的子集。
条款18.根据条款17的计算机可读存储介质，其进一步包含计算机可读指令，当计算机可读指令被执行在系统上时，其使得系统在分析结果指示数据的子集符合人类工程学条件时，至少确定人类工程学热点存在。
条款19.根据条款18的计算机可读存储介质，其中表示身体动作的数据进一步包含运动数据、姿势数据、以及位置数据的组合，运动数据包含振动数据和力数据。
条款20.根据条款18的计算机可读存储介质，其中人类工程学条件至少部分基于表示身体动作的数据被更新。

Claims (13)

1.一种用于监控过程的性能的方法，所述方法包含：
接收来自节点相关的传感器的加速度数据，所述加速度数据指示所述节点的动作；以及
通过将所述加速度数据与一个或多个加速度阈值比较来分析所述加速度数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其进一步包含，当对应于所述动作中的一个的加速度数据超过来自所述一个或多个加速度阈值的加速度阈值时，确定所述动作中的一个是人类工程学热点。
3.根据权利要求2所述的方法，其进一步包含：
提供指示与所述人类工程学热点相关的身体条件的信息，所述信息先于所述身体条件的出现被提供到对象；以及
接收来自所述对象的指示所述身体条件的确认的信息。
4.根据权利要求2或3所述的方法，其进一步包含提供管理解决方案或工程解决方案中的至少一个以便缓解所述人类工程学热点。
5.根据权利要求1所述的方法，其进一步包含提供工具和与所述加速度数据相关的人类工程学热点的标识符，该工具被配置为向所述节点相关的对象呈现所述加速度数据随时间的累积效应。
6.一种系统，其包含：
包含第一传感器的第一可佩戴式计算单元，所述第一可佩戴式计算单元被配置为收集由动作引起的加速度数据；以及
处理中心(104)，其被通信地耦合到所述第一可佩戴式计算单元(102)，所述处理中心被配置为：
接收来自所述可佩戴式计算单元(102)的所述加速度数据；以及
处理所述接收的加速度数据以便确定所述加速度数据和一个或多个阈值之间的关系。
7.根据权利要求6所述的系统，其中所述处理中心被进一步配置为，当对应于所述动作中的一个的所述加速度数据超过来自所述一个或多个阈值的加速度阈值时，将一组所述接收的数据与人类工程学热点相关联。
8.根据权利要求7所述的系统，其中所述可佩戴式计算单元包含第二传感器，其中：
所述第一传感器(202)被附着到第一节点；
所述第二传感器(202)被附着到第二节点；
所述第一节点不同于所述第二节点；并且
所述加速度数据包括由所述第一传感器和所述第二传感器测量的数据。
9.根据权利要求8所述的系统，其中所述处理中心被配置为至少部分基于所述第一加速度计和第二加速度计相关的所述加速度数据与所述一个或多个阈值的比较，将所述第一节点或所述第二节点与所述人类工程学热点相关。
10.根据权利要求7所述的系统，其进一步包含多个可佩戴式计算单元，所述多个可佩戴式计算单元包含加速度计、所述多个计算器件，该多个计算器件被配置为附着到多个对象上并且收集由所述多个对象相关的动作引起的加速度数据。
11.根据权利要求10所述的系统，其中所述处理中心(104)被进一步配置为分析收集的加速度数据以便确定与所述多个对象相关的任务是人类工程学热点。
12.根据权利要求10所述的系统，其中所述处理中心(104)被进一步配置为分析所述收集的加速度数据以确定与所述多个对象相关的工作环境内的位置是人类工程学热点。
13.根据权利要求10所述的系统，其中所述处理中心被进一步配置为分析所述收集的加速度数据以确定与所述多个对象相关的一组动作是人类工程学热点。
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