JP6567253B2

JP6567253B2 - 人間工学的なデータの収集および分析

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Publication number: JP6567253B2
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Inventors: アナントブシャーン，
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Publication date: 2019-08-28
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Description

本開示は、被験者の動きに関連づけられた人間工学的なデータの監視および検出に関する。

職場および活動では、様々な肉体的な動きおよび位置が必要とされることがある。例えば、工場の仕事では、被験者（例えば、労働者）がしばしば繰り返し作業を行うことが求められる。また、労働者は、様々な身体の位置をとるように、および／またはある身体部位に力を加えるよう求められることがある。労働者は、物体の持ち上げ、頭上の部品の組み立て、および他の肉体的な作業を課せられることがある。繰り返し作業によって、苦痛、傷害などに起因する肉体的な不快さを招くことがあり、結果として生産性の損失、収入の損失、追加の健康管理、および他の費用が生じる可能性がある。

快適さ、健康、安全性、および生産性を改善するために様々な人間工学的な解決策を実施することができる。これらの解決策には、典型的には作業中の被験者の姿勢の分析が含まれる。例えば、人間工学研究者が作業現場に配備され、視覚的に姿勢を観察し、作業の遂行に関連づけられた人間工学的な状態を決定し、人間工学的な状態に基づいて代替案を提案することができる。本例において、解決策の成功は、人間工学研究者に適切なトレーニングを提供することによって、および配備された人間工学研究者の数を増加させることによって改善されうる。

被験者（例えば、工場の労働者、職場の従業員、様々な活動を行う個人など）の肉体的な動きに関連づけられた人間工学的なデータを監視するための方法、システムおよびコンピュータ可読媒体が開示される。本開示によって、有利には、人間工学的なホットスポットおよび他の所望の要因の検出を改善することができ、先手を打った管理上、およびエンジニアリング上の解決策が可能となる。

例えば、プロセスの遂行を監視するための方法が記載される。本方法は、ノードに関連づけられた、ノードの動きを示す加速度データを受け取ることと、加速度データを１つまたは複数の加速度しきい値と比較することによって加速度データを分析することとを含むことができる。

一例において、システムが記載される。本システムは、第１の加速度計を備え、動きによって引き起こされる加速度データを収集するように構成された第１の演算装置を含むことができる。また、人間工学的なシステムは、第１の演算装置に通信可能に結合された第２の演算装置を含むことができる。第２の演算装置は、第１の演算装置から加速度データを受け取り、受け取った加速度データを処理して加速度データと１つまたは複数のしきい値との関係を決定するように構成されうる。

別の例において、コンピュータ可読記憶媒体が記載される。コンピュータ可読記憶媒体は、プロセッサおよびメモリを備えるシステム上で実行されたとき、複数の被験者に取り付けられた複数の装置を介して複数の被験者の肉体的な動きを示すデータを少なくとも受け取り、データのサブセットを１つまたは複数のしきい値と比較することによってデータのサブセットを少なくとも分析するようにシステムに行わせるコンピュータ可読命令を備えることができる。

特徴、機能および利点は、様々な実施形態において独立に達成されてもよく、またはさらに他の実施形態において組み合わせられてもよく、これらのさらなる詳細は、以下の説明および説明図を参照することによって理解することができる。

本開示による技法の実施形態について、以下の説明図を参照して以下詳細に説明する。

本開示による環境に関連づけられた人間工学的な状態を監視し、改善するための例示的な計算機システムの説明図である。本開示；による様々な人間工学的なデータを収集するための例示的な計算機システムの説明図である。本開示による人間工学的な状態を監視し、改善するための計算機システムの例示的な回路の説明図である。本開示による人間工学的な状態を監視し、改善するための動作の説明図である。本開示による人間工学的な状態を監視し、改善するために組織と関連づけられた様々なグループによって行われる動作の説明図である。本開示による人間工学的なデータを分析するための例示的なツールの説明図である。

計算機システムに支援された人間工学システムを用いて、仕事および他の環境を分析することができる。例えば、計算機システムは、被験者の身体に取り付けられた位置センサを含み、身体部位の位置に基づいて姿勢を決定することができる。これらの位置は、標準の人間工学的な評価方法、例えば迅速上肢評価（ＲＵＬＡ）チャートを使用して比較され、姿勢に対する人間工学的なスコアを決定する。そのため、計算機システムは、人間工学的なスコアによって被験者に彼または彼女の姿勢に関する実時間情報を提供し、姿勢に関連した肉体的な不快さを低減するための変更を提案する。

動きを監視し、環境に関連づけられ人間工学的な状態を改善するための技法が本明細書に記載され、これらの技法は、業界の受け入れ可能な、および受け入れがたい慣習に基づく。これらの技法は、被験者に関連づけられた、および要因（例えば、被験者の姿勢、被験者に加えられる力などの人的要因）の組み合わせに関連するデータを収集することを含むことができる。被験者は、例えば、ある労働環境内で作業を行う労働者、ゲーム環境に参加している人物、スポーツ環境のスポーツ選手などの人物であってもよい。また、被験者は、人物が担うことできる動きおよび位置をシミュレートするように構成されたロボットまたは機械といった人間以外であってもよい。さらに、収集されたデータを分析して、人間工学的な状態を決定することができる。この決定は、人的要因の組み合わせと状態または活動などのリファレンスとの間の相関関係を含むことができる。例えば、従業員の動きに関連するデータを収集し、分析して、従業員が対象とする肉体的な活動に従事したかどうか判断することができる。本技法によって、第三者（例えば、人間工学研究者）が収集されたデータを用いて、例えば、対象とする活動が望ましいかどうかに基づいて、対象とする活動を奨励する、またはやめさせる解決策を提供することができる。

本開示の例の具体的な詳細について、以下の説明および図１〜６において述べる。本明細書で説明する様々な技法は、ハードウェア、ソフトウェア、またはそれらの組み合わせにおいて実施されてもよい。図において、文脈においてそうではないと述べない限り、同様の記号は、同様の構成要素と見なす。コンピューティングおよびソフトウェア技術などの、あるよく知られた技術の詳細については、不必要に様々な例を不明瞭にすることを避けるために、以下の説明では述べない。関連する技術の当業者は、本明細書に提示された主題の範囲から逸脱せずに、本開示の他の例を実行することができることを理解されるであろう。

一般に、本明細書に記載される技法によって、収集されたデータと１つまたは複数のリファレンス間の比較を行うことができ、これによって環境の態様を改善する機会を提供することができる。例えば、これらの技法は、環境に関連する肉体的な不快さ（例えば、苦痛、傷害など）の可能性を低減することによって、環境の健全性および安全性に対する改善を行うことができる。計算機システムを使用して、環境内の複数の被験者（例えば、職場の労働者、組織が雇用し、請け負い、または関連づけられている人物など）の肉体的な動きに関連づけられた様々な人間工学的なデータを監視することができる。人間工学的なデータは、姿勢（例えば、姿勢データ）に限定される必要はなく、他のタイプのデータ、例えば、動作、力、振動、速度、加速度、加加速度、位置などを含んでもよい。複数の被験者からデータ（例えば、動作データ、力データ、振動データ、速度データ、加速度データ、加加速度データ、位置データなどの組み合わせ）を収集した後に、計算機システムは、データを分析して環境内の人間工学的なホットスポットを決定することができる。これらのホットスポットは、被験者に環境に関連する肉体的な不快さ（例えば、苦痛または傷害の危険性を示す肉体的な状態）にとって危険性を呈する、人間工学的に受け入れがたい状態と関連づけられうる。ホットスポットは、例えば、位置（例えば、人間工学的に受け入れがたい状態をもたらす環境内の位置または領域）に基づく、作業（例えば、ある持続時間、またはある頻度で行うのに人間工学的に安全でない仕事または活動）に基づく、動き（例えば、繰り返されたときに、肉体的な不快さの可能性を生成する被験者の動き）に基づく、あるいは身体（例えば、作業が人間工学的に受け入れがたい状態の下で行われるときに、不快を受けそうな身体部位）に基づくホットスポットを含むことができる。

加えて、データを分析して、被験者に人間工学的な恩恵を返し、環境の健全性および安全性を改善することができる。例えば、不快さに先立つ様々な解決策を分析して、肉体的な不快さの可能性を低減し、ある場合には、なくすことができる。この解決策は、例えば、彼または彼女の作業関連の動きを連続的に監視し、ホットスポットが識別された場合に警報を生成することによって、被験者それぞれに対して個別に扱うことができる。また、この解決策は、あるグループの被験者に対してカスタマイズされてもよい。例えば、グループが仕事をしている位置に基づいたホットスポットが識別され、関連づけられた位置を再構成して（例えば、機械類、工具、警戒標識などを再構成して）グループに対する肉体的な不快さの可能性を低減することができる。本開示のこれらおよび他の態様について本明細書において以下でさらに説明する。

図１は、環境の健全性および安全性を監視し、改善するために、組織が実施することができる計算機システム１００を示す。図は、作業現場の例を使用しているが、計算機システム１００は、他の環境、例えば、職場、貯蔵施設、生産施設、作業工程、オフィスビル、理学または作業療法環境、ゲーム環境などにおいて実施されてもよい。同様に、図は、計算機システム１００が被験者の動きを監視し、分析するために実施されうる例を示すが、計算機システム１００は、その他の被験者、例えば、ゲーマ、スポーツ選手、従業員などに関連づけられた人間工学的なデータを監視し、分析するために実施されてもよい。基本構成において、計算機システム１００は、複数の被験者に取り付けられ、処理センタ１０４と通信する複数の着用可能な演算ユニット１０２Ａ−Ｎを含む。着用可能な演算ユニットは、本明細書において単数形で「着用可能な演算ユニット１０２」、または複数形で「着用可能な演算ユニット１０２」と呼ばれることがある。着用可能な演算ユニット１０２および処理センタ１０４は、例えば、８０２．１１または８０２．１６の無線通信規格を実装するアクセスポイント１０６を介してインターフェースする。また、他のインターフェースが代わりに使用されてもよく、例えば、着用可能な演算ユニット１０２が接続する処理センタ１０４におけるポートまたはドックの形態の有線接続、ブルートゥース（登録商標）を実装する近傍無線接続などを含んでもよい。

着用可能な演算ユニット１０２のそれぞれは、被験者に取り付けられ、彼または彼女の肉体的な動きを示すデータを監視し、収集し、収集されたデータを処理センタ１０４に送信するように構成される。この送信は、実時間で（例えば、データが収集され、処理センタ１０４へのインターフェースが利用可能な場合はすぐに）、周期的に（例えば、所定の持続時間の後、データが送信され）、間を置いて、またはインターフェースが検出されたとき自動的になされてもよい。

また、着用可能な演算ユニット１０２は、処理センタ１０４から人間工学的なホットスポットに関連づけられたサービスを受け取ることができ、受け取ったサービスに基づいて特定の機能を行うことができる。例えば、サービスが被験者に人間工学的なホットスポットについて警告する命令を含む場合、着用可能な演算ユニット１０２は、その知覚手段の１つ（例えば、スピーカにより放送される可聴音、モニター上に表示されるテキスト警報、発光ダイオード（ＬＥＤ）によって放出される閃光灯、着用可能な演算ユニット１０２の表面で作動する振動など）によって警報を発する。サービスが人間工学的な状態に関する情報を含む場合、着用可能な演算ユニット１０２は、この情報を処理して、肉体的な不快さ（例えば、傷害の危険性、ある身体部位に痛みを感じる可能性など）に対する可能性が存在するか、警報を生成すべきかどうかを判断する。

また、上で説明したような着用可能な演算ユニット１０２にサービスを提供することに加えて、処理センタ１０４は、複数の着用可能な演算ユニット１０２から送信されたデータを受け取り、保存し、処理し、このデータに基づいて環境のホットスポットを識別するように構成される。処理センタ１０４は、データを実時間で、またはほぼ実時間で分析することができ、その結果、提供されるサービスによって、着用可能な演算ユニット１０２が労働者に、彼または彼女が肉体的な不快さを被る前に警報を出すことができる。

ホットスポットを識別するために、処理センタ１０４は、複数の着用可能な演算ユニット１０２から受け取った人間工学的な状態に対してデータを分析することができる。分析によって人間工学的に受け入れがたい状態を示す動き（例えば、肉体的な動き、振動する動き、身体部位の動きなど）のパターンが明らかにされる場合、処理センタ１０４は、そのパターンをホットスポットに関連づけることができる。例えば、分析によって、作業現場の特定の位置において工具によって作業を行う被験者の腕が高い振動を受けることが示される場合、処理センタ１０４は、この特定の位置をホットスポットであると識別し、特定の位置を工具の使用と関連づける。別の事例において、分析によって、特定の作業が連続して長時間の頭上の動作を行うことを被験者に要求していることが示される場合、処理センタ１０４は、特定の作業をホットスポットであると識別し、特定の作業を頭上の動作と関連づける。

人間工学的な状態は、人間工学研究者（例えば、作業現場の安全性の監視に対して責任を負う処理センタ１０４のユーザ）から受け取る処理センタ１０４における入力を含む様々なパラメータに基づいて規定されうる。この入力は、仕事に関連する肉体的な不快さの履歴（例えば、傷害の履歴）、人的要因について考慮すべき点（例えば、動きのタイプおよび頻度、狭い空間での動き、動きの持続時間、被験者の年齢、被験者の健康状態など）、および／または業界の受け入れ可能なおよび受け入れがたい慣習（例えば、１００ポンドの物体は、１分を超えて連続して持ち上げられない）を含むことができる。処理センタ１０４は、この入力を処理して、受け入れ可能および受け入れがたい人間工学的な状態を指定する要求事項を導出する。例えば、入力が、ある期間工具を使用することにより被る不快さを表す場合、処理センタ１０４は、その期間を超えて持続して工具を使用することを人間工学的に受け入れがたい状態とする要求事項を生成する。同様に、入力が受け入れ可能な業界の慣習を表す場合、処理センタ１０４は、この慣習に適合しない作業状態を人間工学的に受け入れがたい状態として表現する要求事項を生成する。

さらに、処理センタ１０４は、処理センタ１０４が識別するホットスポットに基づいて、これらの要求事項を改良することでき、その結果、人間工学的な状態を規定しホットスポットを識別する処理が反復される。例えば、処理センタ１０４は、１００ポンドを超える物体を持ち上げることを人間工学的に受け入れがたい状態として表現し、対応するホットスポットを識別する要求事項を生成する。これを受けて、人間工学研究者は、そうした持ち上げを回避するように是正処置をとり、作業現場の作業を見直す。そして今度は、処理センタ１０４は、もはやこの人間工学的に受け入れがたい状態に関連づけられたホットスポットを識別しない。次に、後続の入力データが、労働者が重さ７５ポンドの物体を上げることによる不快さに悩まされたことを示す場合、処理センタ１０４は、７５ポンドを超える物体を持ち上げることを人間工学的に受け入れがたい状態として表現するように要求事項を見直す。次いで、処理センタは、着用可能な演算ユニット１０２から受け取った新しいデータを分析して、見直された状態に関連づけられた新しいホットスポットを識別する。この反復処理は、危害がそれ以上記録されなくなるまで繰り返されてもよく、または人間工学研究者からの追加の入力に基づいてもよい。

肉体的な不快さを経験するホットスポットおよび／またはその可能性を被験者に警告することに加えて、処理センタ１０４は、これらのホットスポットおよび可能性を予測しならびに／または是正処置をとるように人間工学研究者に分析ツールを提供することができる。そうしたツールの一例を図６に示す。一例において、これらのツールは、被験者またはあるグループの被験者の動きがある期間（例えば、交替制勤務、一日、一週間、一か月など）にわたって追跡されるように処理センタ１０４のデータ分析の可視化を含む。可視化によって、動き、関連づけられた作業および／または位置、あるいは結果として生じるホットスポットいずれをも識別することができる。そのため、このツールによって、人間工学研究者がホットスポットを知覚し、発生しそうな肉体的な不快さの可能性を予測し、先手を打った是正処置を実行して肉体的な不快さが実際に生じるのを回避することができる。これらの処置は、管理上の解決策（例えば、労働者または労働者のグループのリーダとホットスポットについて議論する）、およびエンジニアリング上の解決策（例えば、作業の流れ、作業の遂行に関連づけられた工具、作業によって据え付けられる部品などに対する修正を提案する）を含んでもよい。

図２に目を向けると、着用可能な演算ユニット１０２Ａの一例が示される。着用可能な演算ユニット１０２Ａは、被験者に取り付けられ、被験者の様々な身体部位の動きに関連づけられたデータを収集し、収集されたデータを処理センタ１０４に送信するように構成される。基本構成において、着用可能な演算ユニット１０２は、中央演算ユニット２０４に接続された（本明細書において単数形で「センサ２０２」、または複数形で「センサ２０２」と呼ばれる）数多くのセンサ２０２Ａ−Ｎを含む。センサ２０２は、動きを示すデータを測定し、中央演算ユニット２０４へ送信するように構成され、この中央演算ユニット２０４がデータを処理し、処理センタ１０４へ送信する。

センサ２０２のそれぞれは、通常、被験者の身体部位に取り付けられ、この身体部位は、ノードと呼ばれることがある。ノードは、身体の抹消部分（例えば、手、腕、足、頭など）を身体に接続し、抹消部分の動きを容易にする身体部位である。そのため、ノードは、手首、肘、肩、首、膝、足首などを含む。作業を遂行することによって、ノードが力点または応力点の影響下に置かれる場合、センサ２０２は、それらの点に取り付けられるべきである。図２は、９つのノードに取り付けられた９つのセンサ２０２を示すが、この数は、仕事のタイプに応じてより大きくても、より小さくてもよい。例えば、交代制勤務によって上半身のノードのみを動かす（例えば、労働者が交代制勤務中に仕事台に座り、部品を組み立てるために彼または彼女の手および腕を使用する）場合は、ほとんど静止していると思われる下半身のノードに関するデータを収集する必要がないので、センサの数を低減することができる。

様々な取り付け手段を用いて、センサ２０２をノードに取り付け、固定することができる。例えば、センサ２０２は、ノードの周りにしっかりと巻き付くように、例えば、ベルクロ（登録商標）から市販されている布地のマジックテープ（登録商標）式ファスナのストラップを使用する。あるいは、センサ２０２は、ノードに重なり合うように被験者の衣服と一体化されてもよい。例えば、センサ２０２は、衣服に接着もしくは縫い付けられ、またはノードの位置にあるポケットに据え付けられる。

それに比べて、中央演算ユニット２０４をノードまたは被験者の身体に取り付ける必要はない。例えば、被験者は、中央演算ユニット２０４を、腰ベルトに取り付けるか、衣服のサイドポケットに入れるか、または作業の位置に近接する構造物に置いておくことができる。中央演算ユニット２０４は、無線で（例えば、ブルートゥース（登録商標）などの無線パーソナルネットワーク、赤外線などを介して）センサ２０２とインターフェース接続することができるが、有線接続を使用することもできる。また、上で説明したように、中央演算ユニット２０４は、アクセスポイント１０６または有線接続を介して処理センタ１０４とインターフェース接続する。しかし、一例において、媒介装置も使用することができる。例えば、中央演算ユニット２０４は、中央演算ユニット２０４から受け取ったデータを処理センタ１０４に提供するスマートフォン、タブレット、または別の演算装置とインターフェース接続する。

例えば、姿勢、動作、配向、位置、力、速度、加速度、加加速度、振動、ノイズなどを含む様々なデータを各ノードに関して測定することができる。したがって、各センサ２０２は、様々なタイプのセンサおよび装置、例えば、三次元加速度計などの加速度計、ジャイロスコープ、傾斜計、位置センサ、ポジションセンサ、傾斜センサ、回転センサ、動作センサ、環境センサ、温度センサ、大気圧センサ、コンパス／重力センサ、磁気センサなどの組み合わせを含むことができる。センサ２０２は、様々なタイプのセンサおよび装置の測定法および機能性を組み合わせた仮想センサとして実装されてもよい。あるタイプのデータを測定するセンサの使用を例示すると、ノードに取り付けられた加速度計を使用してノードにおける加速度データを測定することができる。加速度データの大きさは、ノードに加えられた力を示す。力が方向を交互に切り替えることを加速度データが示す場合、この交互の切り替わりがノードの振動を示す。また、加速度データの変化は、ノードにおける加加速度運動を示す。さらに、またはあるいは、加速度計は、もとのまたは中立の位置および移動した位置などの位置データを測定することができる。移動した位置を処理して、動き、および中立の位置に対してノードが移動した距離を決定することができる。同様に、移動した位置および中立の位置との間の変化に関連づけられた頻度および方向を処理して、振動および振動に関連づけられた力の方向を決定することができる。当業者は、各センサが取り付けられているノード、およびノードが受ける動きに応じて、センサ２０２によって様々なデータを測定することができることを理解されるであろう。

センサ２０２は、測定されたデータを中央演算ユニット２０４に送信し、中央演算ユニット２０４が各ノードにおける動きを決定するように処理する。例えば、表面にドリルで孔を開けるために、被験者は、その被験者の腕に振動する力を繰り返し加えるドリル工具を操作する。したがって、手首に取り付けられたセンサ２０２Ａおよび２０２Ｅは、これらの力を検出する。同様に、物体を持ち上げるために、労働者は、ノード（例えば、肩、手首など）を素早く加速させ、および／またノードに力を加える。したがって、肩に取り付けられたセンサ２０２Ｂおよび２０２Ｄ、ならびに手首に取り付けたセンサ２０２Ａおよび２０２Ｅが対応するデータを測定する。

一例において、中央演算ユニット２０４は、処理されたデータに時間および位置スタンプを付加する。時間は、通常、中央演算ユニット２０４によって動作するクロックによって測定され、位置は、測定されたデータ、または中央演算ユニット２０４の位置センサ（例えば、全地球測位システム（ＧＰＳ）、位置三角測量技法などに基づいて座標を求める回路）から得られる。

さらに、中央演算ユニット２０４は、処理されたデータにラベル付けをして、対応するノードを識別することができる。例えば、「ＬＷ」のラベルがセンサ２０２Ａによって測定されたデータに付加され、このデータがこのセンサに取り付けられた左手首に関連づけられていることを示す。さらに、中央演算ユニット２０４は、データを、動きのタイプ、例えば、ひざまずき、持ち上げ、屈曲、引き、押し、頭上作業、手／腕の動作などに分類することができる。この分類は、いくつかのセンサ２０２からのデータを組み合わせることであってもよい。例えば、膝に取り付けられたセンサ２０２Ｆおよび２０２Ｇによって測定されたデータを組み合わせて、ひざまずく動きを適用可能なものとして表す。同様に、手首、肩および首に取り付けられたセンサ２０２Ａ、２０２Ｂ、２０２Ｃ、２０２Ｄ、および２０２Ｅによって測定されたデータを組み合わせて、持ち上げる動きを適用可能なものとして表す。

その上、中央演算ユニット２０４は、データ（例えば、時間および位置がスタンプされ、ラベル付けされ、および分類されたデータ）を被験者の対応する作業に関連させることができる。例えば、中央演算ユニット２０４は、交代制勤務の作業およびそれらの時間を列記するデータベースにアクセスできることができる。このデータベースは、処理センタ１０４の構成要素であってもよく、または中央演算ユニット２０４にローカルに保存されてもよい。データが測定される時間に基づいて、中央演算ユニット２０４は、データベースから対応する作業を検索し、この作業をデータに関連させる。別の例において、中央演算ユニット２０４は、被験者にユーザインターフェースを提供することができる。そして今度は、作業を行う直前に被験者がユーザインターフェースに作業の識別子（例えば、作業番号、作業タイトルなど）を入力する場合、中央演算ユニット２０４は、この識別子をデータに関連づける。

さらに、中央演算ユニット２０４は、被験者の識別子（例えば、名前、肩書き、従業員番号など）をデータに付加することもでき、処理センタ１０４および／または人間工学研究者（図示せず）が被験者にサービス（例えば、処理センタ１０４が被験者の着用可能な演算ユニット１０２に警報を送り不快さの可能性について警告する、人間工学研究者が労働者と議論をするなど）を提供するために彼または彼女を識別できるようにする。しかし、プライバシーの理由から、データを匿名とすることもできる。そのため、中央演算ユニット２０４は、処理センタ１０４への送信の前に被験者を識別するあらゆるデータを除去する。しかし、処理センタからサービス（例えば、警報）を受けるために、中央演算ユニット２０４は、処理センタ１０４に対して、中央演算ユニット２０４を識別する識別子（例えば、乱数）を生成する。したがって、処理センタ１０４は、ある時間にわたって収集されたデータを追跡し、被験者ではなく中央演算ユニット２０４の識別子に基づいて中央演算ユニット２０４にサービスを提供する。

上で説明したように、着用可能な演算ユニット１０２は、被験者に様々な知覚信号（例えば、可聴音、テキスト、閃光灯、振動など）によってホットスポットを知らせることができる。したがって、データの処理および送信に加えて、中央演算ユニット２０４は、ホットスポットを監視するためのインターフェースを提供することもできる。例えば、中央演算ユニット２０４は、知覚信号を生成するための様々な回路（例えば、スピーカ、モニター、ＬＥＤライト、振動機構など）を用いて構成される。

中央演算ユニット２０４および処理センタ１０４の様々な機能性を提供するために、これらの装置の一部またはすべての要素が図３のシステム３００を使用して実装されてもよい。より具体的に、図３は、本開示による監視および検出技法を実装するための回路の例を示す。本明細書で使用される場合、用語「回路」は、本明細書に記載される監視および検出技法を実施するファームウェアおよびソフトウェアを使用して構成されるハードウェア構成要素（例えば、マイクロプロセッサ、特定用途向け集積回路、プロセッサなど）を含む。例えば、プロセッサは、メモリ、例えばランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、ファームウェア、および／または大容量記憶装置からロードされた命令によって構成されえて、このメモリが本明細書に開示された機能性を行うプロセッサを構成するように動作可能な論理回路を具現化する。別の例において、これらの機能性は、マイクロコントローラ上で実行するプログラミング言語コンパイラおよびブートローダを使用することによって、縮小命令セットコンピューティング（ＲＩＳＣ）単一チップマイクロコントロラ、例えば、Ａｔｍｅｌ（登録商標）マイクロコントローラから市販されている８ビットＲＩＳＣＡｔｍｅｌ（登録商標）ＡＶＲ（登録商標）、３２ビットＡｔｍｅｌ（登録商標）ＡＲＭを中心にして設計された単一ボードマイクロコントローラ上で実装されてもよい。

図３は、少なくともプロセッサ３０２、システムメモリ３０４、記憶装置３０６、入出力周辺装置３０８、通信周辺装置３１０、およびインターフェースバス３１２を含むことができるシステム３００の例を示す。インターフェースバス３１２は、システム３００の様々な構成要素間で、データ、制御信号、およびコマンドを伝達し、送信し、転送するように構成されてもよい。システムメモリ３０４および記憶装置３０６は、コンピュータ可読記憶媒体、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、電気的に消去プログラム可能読み取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、ハードドライブ、ＣＤ−ＲＯＭ、光記憶装置、磁気記憶装置、電子的不揮発性コンピュータ記憶装置、例えばフラッシュ（登録商標）メモリ、および他の具体的な記憶媒体を備えることができる。そうしたコンピュータ可読記憶媒体のいずれもが、本開示の態様を具現化する命令またはプログラムコードを記憶するように構成されうる。また、システムメモリ３０４および記憶装置３０６は、コンピュータ可読信号媒体を備えることができる。コンピュータ可読信号媒体は、具現化されたコンピュータ可読プログラムコードを有する伝播されるデータ信号を含んでもよい。そのような伝播される信号は、限定されることなく、電磁的、光学的、またはそれらの任意の組み合わせを含む様々な形態のいずれをもとることができる。コンピュータ可読信号媒体は、コンピュータ可読記憶媒体ではない、システム３００と関連しで使用するためのプログラムを伝達し、伝播し、運ぶことができる任意のコンピュータ可読媒体であってもよい。

さらに、システムメモリ３０４は、オペレーションシステムおよびアプリケーションを備えてもよい。プロセッサ３０２は、保存された命令を実行するように構成され、例えば、論理演算処理装置、マイクロプロセッサ、デジタルシグナルプロセッサなどを備えることができる。入出力周辺装置３０８は、ユーザインターフェース、例えば、キーボード、スクリーン、マイクロホン、スピーカ、他の入出力装置、ならびにコンピューティング部品、例えば、デジタルアナログ変換およびアナログデジタル変換器、グラフィック演算処理装置、シリアルポート、パラレルポート、ユニバーサルシリアルバス、信号発生器、フィルタ、シグナルプロセッサなどを含むことができる。入出力周辺装置は、インターフェースバス３１２に結合されたポートのいずれかを介してプロセッサ３０２に接続されてもよい。通信周辺装置３１０は、通信ネットワーク上でシステム３００と他の演算装置間の通信を容易にするように構成され、例えば、ネットワークインターフェースコントローラ、モデム、様々な変調器／復調器およびエンコーダ／デコーダ、無線および有線インターフェースカード、アンテナ、送信機、受信機などを含むことができる。

一旦処理センタ１０４および中央演算ユニット２０４が技法の監視および検出を行うように構成され、一旦センサ２０２が複数の被験者のノードに取り付けられると、図４に示すようにノードの動きを示す様々なデータが収集され処理されうる。データを実時間で分析して肉体的な不快さ（例えば、苦痛、傷害など）が起きるのを防ぐことができ、またさらなる分析のために保存して環境の人間工学的な状態を改善することができる。

動作４０２は、着用可能な演算ユニット１０２のそれぞれが着用可能な演算ユニット１０２のセンサ２０２からデータを収集および処理し、そのデータを処理センタ１０４に送信することを示す。そして今度は、処理センタ１０４が分析のためにデータを受け取り、保存し、処理する。例えば、処理センタ１０４は、複数の着用可能な演算装置１０２から受け取ったデータを、時間、位置、作業、動きのタイプ、ノードなどのパラメータの組み合わせに基づいて集める。例示すると、作業現場は、組立作業場に対応する６つの位置を含むことができ、少なくとも１ダースの作業が各位置で２４人の被験者によって交代制勤務内で行われ、ひざまずき、持ち上げ、屈曲、引き、押し、頭上の作業、手／腕の動作を含み、各被験者が少なくとも９つのセンサを着用している。言いかえれば、少なくとも１４４個の中央演算ユニット２０４および１２９６個のセンサ２０２がある。そのため、各組立作業場に対して、処理センタ１０４は、対応する２４個の着用可能な演算ユニット１０２から受け取った組立作業場のデータによって追跡することができる。同様に、処理センタ１０４は、６つの組立作業場すべてにわたって１４４個の着用可能なユニットから受け取った作業データによって追跡することができる。さらなる例において、２つの組立作業場に対して、処理センタ１０４は、交代制勤務の前半にわたって対応する４８個の着用可能な演算ユニット１０２から受け取った動きのタイプ別データによって追跡することができ、交代制勤務の後半にわたってこれらのユニットから受け取ったノードデータによって追跡することができる。当業者は、これらの例が単に例示的で、データを処理し集めるための他の実施態様が可能であることを理解されるであろう。

動作４０４は、処理センタ１０４がデータの分析に基づいて人間工学的なホットスポットを識別することを示す。本明細書において上で説明したように、分析は、データと人間工学的な状態との比較を含み、位置、作業、動き、および身体に基づく人間工学的なホットスポットを識別する。また、分析を用いて、人間工学的な状態の要求事項をさらに改良することができる。これらの人間工学的な状態は、超えたときに、ホットスポットを示すしきい値によって表現されてもよい。

先の例を続けて、作業の１つは、タイヤを車両に据え付けることを含み、この作業は、空気圧縮機によって作動するレンチを使用して４つの耳付きナットを締めるためのひざまずく動きおよび手／腕の動作を必要とする。それに比べて、これらの２つの動きに関連づけられた人間工学的に受け入れがたい状態は、１分間連続してひざまずくこと、および結果として９．８１ｍ／ｓ^２を超える加速度となる工具を操作することをそれぞれしないよう勧める。そのため、処理センタ１０４は、より長い持続時間を使うひざまずく動きをホットスポットとして識別するために、しきい値として１分を設定することができる。同様に、処理センタ１０４は、工具を操作することに関連づけられた力をホットスポットとして識別するために、９．８１ｍ／ｓ^２をしきい値として設定することができる。処理センタ１０４が、第１の組立作業場で、少なくとも６人の被験者が交代制勤務中に連続しておよび繰り返して１分を超えてひざまずき、そうした動きが残りの組立作業場で検出されなかったというデータに基づいて、検出する場合、処理センタ１０４は、第１の組立作業場を位置ホットスポットとして宣言する。同様に、処理センタ１０４が、タイヤを据え付ける作業が様々な組立作業場にわたって１分を超えてひざまずくことを通常含むというデータに基づいて、検出する場合、処理センタ１０４は、その作業を作業ホットスポットとして宣言する。また、処理センタ１０４が、タイヤを据え付けるために被験者が１分未満ひざまずいているが、被験者が工具を操作するときに、被験者の手および腕に加わる力によって９．８１ｍ／ｓ^２を超える加速度を通常体感するというデータに基づいて、判断する場合、処理センタ１０４は、手および腕を身体ホットスポットとして宣言する。

動作４０６は、処理センタ１０４が宣言されたホットスポットに基づいて管理上の処置を示す情報を生成することを示す。管理上の処置は、被験者、および／または肉体的な不快さの危険性を低減するために被験者の安全性に責任を負う人間工学研究者によって実施されてもよい。例えば、処理センタ１０４がホットスポットを宣言する場合、処理センタ１０４は、ホットスポットを被る被験者に警告メッセージを送信することができる。上記の例を続けて、被験者が１分を超えてひざまずく場合、彼または彼女の着用可能な演算ユニット１０２は、膝不快さの危険性の警報を生成する。警報に基づいて、被験者は、危険性を軽減するために人間工学研究者によって設定された手順に従うことができる。同様に、処理センタ１０４がホットスポットを宣言する場合、処理センタ１０４は、ユーザインターフェースにおいて人間工学研究者にホットスポットに関する情報を表示することができ、人間工学研究者は、是正処置をとることができる。先の例を続けて、人間工学研究者は、警報を受けた被験者に４つの耳付きナットうち２つを据え付け、少なくとも１０秒間彼または彼女の脚を伸ばし、次に、残りの２つの耳付きナットの据え付けを完了するように頼む。

動作４０８は、処理センタ１０４が宣言されたホットスポットに基づいてエンジニアリング上の処置を示す情報を生成することを示す。この動作は、組立作業場の構成、作業の流れ、使用する工具、および／または作業によって据え付けられるもしくは除去される部品を再設計することができるエンジニアリング上の解決策となりうることを除いて動作４０６と類似する。先の例を続けて、処理センタ１０４が第１の組立作業場を位置ホットスポットとして宣言する場合、人間工学研究者は、問題の根本原因を調査するために、その作業場において２４人の被験者のリーダとミィーティングを行うことができる。調査によって、タイヤが位置する構造が仕様を外れている（例えば、タイヤの高さがあるべき高さよりも低い）ことが示される場合、リーダは、その構造を仕様の範囲内になるように再較正することができ、人間工学研究者は、収集されたデータをさらに監視してこの再較正がホットスポットを解消したかどうかを判断することができる。同様に、処理センタ１０４がタイヤ据え付け作業を作業ホットスポットとして宣言するとき、人間工学研究者は、このホットスポットを解消するために生産管理技術者およびタイヤ技術者とミィーティングを行うことができる。この場合、生産管理技術者は、一度に４つの耳付きナットの代わりに２つの耳付きナットの締め付けを行うことを求めるように据え付けの流れを手直しすることができる。また、タイヤ技術者は、４つの耳付きナットの代わりに３つの耳付きナットを使用するようにタイヤの設計を手直しすることができる。同様に、処理センタ１０４が、手および腕を身体ホットスポットとして宣言するとき、人間工学研究者は、振動のより少ない工具の使用について議論するために、作業現場の監督者とミィーティングを行うことができる。当業者は、これらの例が単に例示的で、管理上およびエンジニアリング上の処置を生成するための他の実施態様が可能であることを理解されるであろう。

図５に目を向けると、ある組織の複数のグループにわたって人間工学的なホットスポットの監視および検出を実施するための例示的な動作が示される。より具体的には、これらの技法の実施に関わるグループは、工場の機械工のグループ（例えば、着用可能な演算ユニット１０２を着用する工場の労働者）、情報技術（ＩＴ）のインフラを管理するグループ（例えば、処理センタ１０４およびアクセスポイント１０６を組織の既存のインフラに統合するＩＴ要員）、ＩＴソフトウェアを管理するグループ（例えば、着用可能な演算ユニット１０２および処理センタ１０４のソフトウェアを組織の既存のソフトウェアに統合するＩＴ人員）、人間工学研究者のグループ（例えば、労働環境の安全性に対して責任を負う処理センタ１０４のユーザ）、および生産管理技術者のグループ（例えば、工場の作業工程の改善に責任を負う技術者）を含む。

動作５０２は、工場の機械工が自分たちの交代制勤務中に着用可能な演算ユニット１０２を着用することを示す。動作５０４は、ＩＴインフラグループが、配備した着用可能な演算ユニット１０２がアクセスポイント１０６などのインフラと通信することを保証することを示す。このグループは、着用可能な演算ユニット１０２と処理センタ１０４間のインターフェースに関連づけられた問題に対処する。動作５０６は、ＩＴソフトウェアグループが処理センタ１０４によって収集されたデータの分析を支援するソフトウェアを配備することを示す。より具体的には、配備されたソフトウェアによって、処理センタ１０４は、本明細書で上記したように着用可能な演算ユニット１０２から受け取ったデータを記録し処理することができる。動作５０８は、ＩＴソフトウェアグループが分析のためのデータを視覚的に表現するように処理センタ１０４を構成することを示す。この動作は、例えば、処理されたデータを時間、位置、作業、動きのタイプ、ノードなどによって表現することを含む。動作５１０は、ＩＴソフトウェアグループがデータをしきい値（例えば、人間工学的に受け入れがたい状態）と比較してホットスポットが存在するかどうか判断するように処理センタ１０４をさらに構成することを示す。動作５０８および５１０で示す例について図６においてさらに説明する。ホットスポットが存在しない場合、動作５１２は、動作５１０に続く。そうでない場合は、動作５１４および５２４は、動作５１０に続く。動作５１２において、ＩＴソフトウェアグループは、動作５０６〜５１０を行うことによって、データを記録し、処理し、表現し、および分析し続けるように処理センタを構成する。

動作５１４は、処理センタ１０４を起動させるホットスポットが検出され、ホットスポットに関連する肉体的な不快さが起きる前に、インパクトを受ける工場の機械工の着用可能な演算ユニット１０２に注意メッセージを送信することを示す。動作５１６は、インパクトを受ける工場の機械工が注意メッセージを確認したこと示す。例えば、メッセージは、着用可能な演算ユニット１０２のユーザインターフェースに表示され、着用可能な演算ユニット１０２上の専用のハードまたはソフトボタンをクリックすることによって確認され、着用可能な演算ユニット１０２が確認メッセージを生成する。動作５１８は、インパクトを受ける機械工それぞれが、彼または彼女が注意メッセージを無視したいかどうかを判断することを示す。注意メッセージが無視される場合、動作５２０が行われ、機械工が彼または彼女の仕事を継続することを示す。また、注意メッセージが無視される場合、動作５１２が行われてもよい。例えば、機械工は、より快適でより安全となるように、または受け入れ可能な危険性となるように作業の遂行を変更することができる。注意メッセージが無視されない場合、動作５２２が行われる。動作５２２は、人間工学研究者が傷害の危険性を低減するためにエンジニアリング上の解決策をとることを示す。

動作５１４と並行して、動作５２４は、ホットスポットが識別される場合、動作５１０に続く。動作５２４は、人間工学研究者が、肉体的な不快さの危険性がエンジニアリング上の解決策によって軽減されるかどうか判断することを示す。エンジニアリング上の解決策が実装されることになる場合、続けて動作５２６が行われ、人間工学研究者がデータベースに解決策を記録することを示す。このデータベースは、処理センタ１０４が人間工学的な状態の要求事項を改良することができるように処理センタ１０４にアクセス可能であってもよい。また、人間工学研究者は、動作５２２に示されるようなエンジニアリング上の解決策を実施する。エンジニアリング上の解決策が行われない場合、動作５２８に示されるように管理上の解決策が実行されてもよい。この動作は、肉体的な不快さの危険性を低減するために作業現場、作業の流れ、工具、または部品の構成を再設計する生産管理技術者によって行われてもよい。

また、図５に示す様々な動作は、図５で識別されるグループに限定される必要はなく、および／またはこれらのグループ間で異なる順番で分散されていてもよい。例えば、動作５２２（エンジニアリング上の解決策）は、人間工学研究者の代わりに生産管理技術者によって実行されてもよい。あるいは、人間工学研究者は、この動作に責任を負ってもよいが、その動作の実行を技術者、工場監督者、下請け業者などに委任できることもある。

処理センタ１０４において実装することができる特徴は、処理されたデータの可視化およびこれらのデータをしきい値（例えば、加速度しきい値）と比較してホットスポットを検出することである。この特徴によって、人間工学研究者は、被験者がある時間にわたって経験する力、動作、姿勢などの蓄積効果および関連づけられた人間工学的なホットスポットを表す視覚的なスナップショットを得ることができる。この特徴の一例が図６に示され、この図は、２日の就業日にわたって個々の被験者に対する動きのタイプ（例えば、屈曲、手／腕の動作、ひざまずき、持ち上げ、頭上の作業、押す／引く動作など）によるデータの可視化を示す。しかし、当業者は、データの他の可視化が実施されてもよいことを理解されるであろう。例えば、視覚化されたデータは、より長いまたはより短い時間にわたって複数の被験者と関連づけられてもよい。また、視覚化されたデータは、ホットスポットのタイプ（例えば、位置、作業、動き、身体）、ノードなどによって示されてもよい。データは、人間工学研究者にアクセス可能なモニターまたはディスプレイ上に表現されてもよい。

図６は、水平軸として時間帯を示し、午前６：００に始まり、午後２：００に終了する交代制勤務を示す。また、この図は、垂直軸に動きのタイプの一覧を示す。被験者が彼または彼女の交代制勤務中に作業の遂行を開始すると、測定されるデータをそれぞれの動きのタイプに対してある時間にわたって累積的に追加することができる。また、動きのタイプそれぞれに対して、累積されたデータは、該当する人間工学的に受け入れがたい状態と比較されうる。これらの状態は、しきい値領域として視覚化されてもよい。

例えば、頭上の動きタイプを考えると、該当する人間工学的に受け入れがたい状態は、８時間の交代制勤務においてはせいぜい２００ポンドの重量しか頭上に保持することができないということを助言する（例えば、被験者よりも高い場所に位置する車両に部品を据え付けている間、被験者は、部品および部品を据え付ける工具を持ち上げる必要がある場合がある）。この状態は、図６における提案されたしきい値６０２として示される斜線部分によって視覚化されてもよい。それに比べて、追跡されるデータは、頭上の活動を行う間に、被験者の手首および肩が受けた負荷を示す。このデータは、累積的に追加され可視化されるため、可視化によって、初日の午前８：００に、頭上しきい値（例えば、合計２００ポンド）を超えたことが示される（図６において「提案されたしきい値を超えた６０４」として示される）。しかし、その初日に、続けて頭上の動きは、検出されなかった。これは、被験者の着用可能な演算ユニット１０２へ送られた警報に応答して、被験者が警報を確認し、さらなる頭上の活動を一切回避するように決定した可能性がある。それに比べて、２日目は、最初の労働時間内に頭上しきい値に達した（図６において「提案されたしきい値を超えた６０６」として示される）。しかし、この場合は、被験者は、警告メッセージを無視することを決定し、引き続いて、最初の労働時間後の追跡された頭上データの増加が示すように、頭上活動を行っている。

また図６に示すように、ホットスポットが識別される（例えば、動きのタイプの累積データが対応するしきい値を超える）とき、ホットスポット（図６の位置ＡＢＣおよび作業番号１２３として示される）に関連づけられた位置および作業も可視化されてもよい。これによって、人間工学研究者がデータをさらに分析することができ、ホットスポットの根本原因を理解することができる。さらに、位置、作業およびデータの可視化は、一般に、人間工学研究者の要求に基づいて構成され、カスタマイズされてもよい。例えば、人間工学研究者は、処理センタ１０４のインターフェースを介して、動きのタイプに関連づけられた作業をすべて示すこと、１つの動きのタイプのデータを示すこと、追跡する期間などを拡張することなどを要請することができる。

上記の様々な特徴および処理は、互いに無関係に使用されてもよく、または様々な方法で組み合わせられてもよい。可能性のあるすべてのコンビネーションおよびサブコンビネーションは、本開示の範囲内にあることが意図されている。加えて、ある方法または処理のブロックは、一部の実施態様では省略されてもよい。また、本明細書に記載される方法および処理は、それらに関するいかなる特定の順序にも限定されず、この順序に関連するブロックまたは状態は、適切な他の順序で行われてもよい。例えば、記載されるブロックまたは状態は、具体的に開示された順番以外の順番で行われてもよく、または複数のブロックもしくは状態は、単一のブロックもしくは状態にまとめられてもよい。例示的なブロックまたは状態は、連続的に、並列に、または他のなんらかのやり方で行われてもよい。ブロックまたは状態は、開示された例に追加されても、開示された例から除去されてもよい。本明細書に記載された例示的なシステムおよび構成要素は、記載されたものとは異なる仕方で構成されてもよい。例えば、要素が開示された例に追加され、または開示された例から除去され、あるいは開示された例と比較されて再配置されてもよい。

本明細書で使用される条件付き文言、例えば、とりわけ、「できる」（「ｃａｎ」）、「でありえる」（「ｃｏｕｌｄ」）、「可能性がある」（「ｍｉｇｈｔ」）、「してもよい」（「ｍａｙ」）、「例えば」（「ｅ．ｇ．」）などは、特に別記しない限り、または使用される文脈の範囲内で別の解釈が行われない限り、一般に、ある特徴、要素、および／もしくはステップを、ある例は含むが、他の例は含まないことを知らせることが意図されている。したがって、そうした条件付き文言は、特徴、要素、および／もしくはステップがなんらかの方法で１つまたは複数の例に必要であること、あるいは１つまたは複数の例がオーサ入力もしくは指示によって、またはオーサ入力もしくは指示なしに、これらの特徴、要素、および／もしくはステップが任意の特定の例において含まれているか、または行われることになっているかどうかを判断するためのロジックを必ず含むことを暗示することが一般に意図されていない。用語「備える」、「含む」、「有する」などは、同義語であり、開放的な様式で、包括的に使用され、追加の要素、特徴、行為、動作などを除外しない。また、用語「または」は、その包括的な意味で（およびその排他的な意味ではなく）使用され、その結果、例えば、要素のリストを結合するために使用される場合、用語「または」は、リスト中の要素の１つ、一部、あるいはすべてを意味する。同様に、用語「のうちの少なくとも１つ」は、その包括的な意味で（およびその排他的な意味ではなく）使用され、その結果、例えば、要素のリストに関して使用される場合、用語「のうちの少なくとも１つ」は、各要素のうちの１つ、および／または各カテゴリーのもしくはタイプの要素からの１つではなく、リスト中の要素の１つ、一部、あるいはすべてを意味する。

ある例について説明したが、これらの例は、単に一例として提示され、本明細書に開示された本発明の範囲を限定することは意図されていない。したがって、前述の説明はいずれも、どんな特定の特徴、特性、ステップ、モジュール、またはブロックも必要もしくは不可欠であることを示唆することが意図されていない。実際は、本明細書に記載された新規の方法およびシステムは、様々な他の形態で具現化されてもよく、さらに、本明細書に記載された方法およびシステムの形態における様々な省略、置換および変更が本明細書に開示された本発明の趣旨から逸脱せずになされてもよい。添付の特許請求の範囲およびそれらの均等物は、本明細書に開示された本発明の確実な範囲および趣旨の範囲内に入るそうした形態または修正形態を包含することが意図されている。

条項１
ノードに関連づけられたセンサからノードの動きを示す加速度データを受け取ることと、加速度データを１つまたは複数の加速度しきい値と比較することによって、加速度データを分析することとを含むプロセスの遂行を監視する方法。

条項２
動きの１つに対応する加速度データが１つまたは複数の加速度しきい値の中の加速度しきい値を超える場合、動きの１つが人間工学的なホットスポットであることを決定することをさらに含む条項１に記載の方法。

条項３
人間工学的なホットスポットに関連づけられた肉体的な状態を示し、肉体的な状態の発生に先立って被験者に提供される情報を提供することと、被験者から肉体的な状態の確認を示す情報を受け取ることとをさらに含む条項２の方法。

条項４
人間工学的なホットスポットを軽減するために管理上の解決策を提供することをさらに含む条項１ないし３のいずれか一項に記載の方法。

条項５
人間工学的なホットスポットを軽減するためにエンジニアリング上の解決策を提供することをさらに含む条項１ないし４のいずれか一項に記載の方法。

条項６
ノードに関連づけられた被験者に対する加速度データのある時間にわたる蓄積効果、および加速度データに関連づけられた人間工学的なホットスポットの識別子を表現するように構成されたツールを提供することをさらに含む条項１ないし５のいずれか一項に記載の方法。

条項７
第１の加速度計を備え、動きによって引き起こされる加速度データを収集するように構成された第１の演算装置と、第１の演算装置に通信可能に結合され、第１の演算装置から加速度データを受け取り、受け取った加速度データを処理して加速度データと１つまたは複数のしきい値との関係を決定するように構成された第２の演算装置とを備えるシステム。

条項８
動きの１つに対応する加速度データが１つまたは複数のしきい値の中の加速度しきい値を超える場合に、第２の演算装置が１組の受け取ったデータを人間工学的なホットスポットに関連づけるようにさらに構成される条項７に記載のシステム。

条項９
第１の演算装置が第２のセンサを備え、第１の加速度計が第１のノードに取り付けられ、第２のセンサが第２のノードに取り付けられ、第１のノードが第２のノードとは異なり、加速度データが第１のセンサおよび第２のセンサによって測定されたデータを含む条項８に記載のシステム。

条項１０
第２の演算装置が、少なくとも一部は第１のセンサおよび第２のセンサに関連づけられた加速度データの１つまたは複数のしきい値に対する比較に基づいて、第１のノードまたは第２のノードを人間工学的なホットスポットに関連づけるように構成される条項９に記載のシステム。

条項１１
加速度計を備え、複数の被験者に取り付けられ、複数の被験者に関連づけられた動きによって引き起こされる加速度データを収集するように構成された複数の演算装置をさらに備える条項８に記載のシステム。

条項１２
第２の演算装置が収集された加速度データを分析して複数の被験者に関連づけられた作業が人間工学的なホットスポットであることを決定するように、さらに構成された条項１１に記載のシステム。

条項１３
第２の演算装置が収集された加速度データを分析して複数の被験者に関連づけられた労働環境内の位置が人間工学的なホットスポットであることを決定するようにさらに構成された条項１１に記載のシステム。

条項１４
第２の演算装置が収集された加速度データを分析して複数の被験者に関連づけられた１組の動きが人間工学的なホットスポットであることを決定するようにさらに構成された条項１１に記載のシステム。

条項１５
加速度データが被験者に関連づけられた振動する動きを示し、第１の演算装置が被験者に取り付けられている条項７に記載のシステム。

条項１６
加速度データにおける変化が被験者に関連づけられた加加速度の動きを示し、第１の演算装置が被験者に取り付けられている条項７に記載のシステム。

条項１７
プロセッサおよびメモリを備えるシステム上で実行されたときに、複数の被験者に取り付けられた複数の装置を介して複数の被験者の肉体的な動きを示すデータを少なくとも受け取らせ、データのサブセットを１つまたは複数のしきい値と比較することによって、少なくともデータのサブセットを分析するようにシステムに行わせるコンピュータ可読命令を備えるコンピュータ可読記憶媒体。

条項１８
システム上で実行されたときに、前記分析の結果が、データのサブセットが人間工学的な条件を満たすことを示す場合に、人間工学的なホットスポットが存在することをシステムに少なくとも決定させるコンピュータ可読命令をさらに備える条項１７に記載のコンピュータ可読記憶媒体。

条項１９
肉体的な動きを示すデータが動作データ、姿勢データおよび位置データの組み合わせをさらに含み、動作データが振動データおよび力データを含む条項１８に記載のコンピュータ可読記憶媒体。

条項２０
人間工学的な状態が少なくとも一部は肉体的な動きを示すデータに基づいて更新される条項１８のコンピュータ可読記憶媒体。

１００計算機システム
１０２Ａ着用可能な演算ユニット
１０２Ｂ着用可能な演算ユニット
１０２Ｃ着用可能な演算ユニット
１０２Ｎ着用可能な演算ユニット
１０４処理センタ
１０６アクセスポイント
２０２Ａセンサ
２０２Ｂセンサ
２０２Ｃセンサ
２０２Ｄセンサ
２０２Ｅセンサ
２０２Ｆセンサ
２０２Ｇセンサ
２０２Ｈセンサ
２０２Ｎセンサ
２０４中央演算ユニット
３００システム
３０２プロセッサ
３０４システムメモリ
３０６記憶装置
３０８入／出力周辺装置
３１０通信周辺装置
３１２インターフェースバス
４０２動作
４０４動作
４０６動作
４０８動作
５０２動作
５０４動作
５０６動作
５０８動作
５１０動作
５１２動作
５１４動作
５１６動作
５１８動作
５２０動作
５２２動作
５２４動作
５２６動作
５２８動作
６０２提案されたしきい値
６０４提案されたしきい値を超えた
６０６提案されたしきい値を超えた

Claims

各々が被験者の身体部位に対応するノードに関連づけられたセンサから、位置データ、前記ノードの動きを示す加速度データ、又は姿勢データのうちの少なくとも１つを含む人間工学的データを受け取ることと、
前記人間工学的データを被験者の動きのタイプに分類することと、
前記人間工学的データをそれぞれの動きのタイプに対してある時間にわたって蓄積することと、
前記蓄積した人間工学的データを１つまたは複数のしきい値と比較することによって、前記蓄積した人間工学的データを分析することと、
前記動きの１つに対応する蓄積した人間工学的データが前記１つまたは複数のしきい値の中のしきい値を超えるとき、前記動きの前記１つが人間工学的なホットスポットであることを決定することと、
前記人間工学的なホットスポットに関連づけられた肉体的な不快さを示す警告を、肉体的な不快さの発生に先立って被験者に提供することと、
前記被験者から前記警告の確認を受け取ることと
を含む、プロセスの遂行を監視するための方法。
前記人間工学的なホットスポットを軽減するために管理上の解決策またはエンジニアリング上の解決策のうちの少なくとも１つを提供することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
前記ノードに関連づけられた被験者に対する前記人間工学的データのある時間にわたる蓄積効果、および前記人間工学的データに関連づけられた人間工学的なホットスポットの識別子を表現するように構成されたツールを提供することをさらに含む、請求項１又は２に記載の方法。
各々が被験者の身体部位に対応するノードの１つに関連づけられた第１のセンサ（２０２）を備え、位置データ、前記ノードの動きによって引き起こされる加速度データ、又は姿勢データのうちの少なくとも１つを含む人間工学的データを収集するように構成された着用可能な演算ユニット（１０２）と、
前記着用可能な演算ユニット（１０２）と通信可能に結合され、
前記着用可能な演算ユニット（１０２）から前記人間工学的データを受け取り、
前記人間工学的データを被験者の動きのタイプに分類する
ように構成された中央演算ユニット（２０４）と、
前記中央演算ユニット（２０４）と通信可能に結合され、
前記人間工学的データをそれぞれの動きのタイプに対してある時間にわたって蓄積し、
前記蓄積した人間工学的データを１つまたは複数のしきい値と比較することによって、前記蓄積した人間工学的データを分析し、
前記動きの１つに対応する前記蓄積した人間工学的データが前記１つまたは複数のしきい値の中のしきい値を超えるとき、前記動きの１つを人間工学的なホットスポットに関連づける
ように構成された処理センタ（１０４）と
を備えるシステムであって、
前記着用可能な演算ユニット（１０２）が、
前記人間工学的なホットスポットに関連づけられた肉体的な不快さを示す警告を、肉体的な不快さの発生に先立って被験者に提供し、
前記被験者から前記警告の確認を受け取る
ようにさらに構成された、システム。
前記着用可能な演算ユニットが第２のセンサ（２０２）を備え、
前記第１のセンサ（２０２）が第１のノードに取り付けられ、
前記第２のセンサ（２０２）が第２のノードに取り付けられ、
前記第１のノードが前記第２のノードとは異なり、
前記人間工学的データが前記第１のセンサ（２０２）および前記第２のセンサ（２０２）によって測定されたデータを含む、請求項４に記載のシステム。
前記処理センタ（１０４）が、少なくとも一部は前記第１のセンサ（２０２）および前記第２のセンサ（２０２）に関連づけられた前記蓄積した人間工学的データの前記１つまたは複数のしきい値に対する比較に基づいて、前記第１のノードまたは前記第２のノードを前記人間工学的なホットスポットに関連づけるように構成される、請求項５に記載のシステム。
加速度計を備える複数の着用可能な演算ユニット（１０２）をさらに備え、複数の着用可能な演算ユニットが複数の被験者に取り付けられ、前記複数の被験者に関連づけられた動きによって引き起こされる加速度データを収集するように構成される、請求項４に記載のシステム。
前記処理センタ（１０４）が、前記複数の被験者に関連づけられた作業が人間工学的なホットスポットであることを決定するようにさらに構成される、請求項７に記載のシステム。
前記処理センタ（１０４）が、前記複数の被験者に関連づけられた労働環境内の位置が人間工学的なホットスポットであることを決定するようにさらに構成される、請求項７に記載のシステム。
前記処理センタが、前記複数の被験者に関連づけられた１組の動きが人間工学的なホットスポットであることを決定するようにさらに構成される、請求項７に記載のシステム。