Sistema inteligente para prevenção de doenças ocupacionais na indústria

Autores

  • Agda Beatriz Gonçalves Costa Instituto Nacional de Metrologia, Qualidade e Tecnologia - Inmetro
  • Matheus Rodrigues Instituto Nacional de Metrologia, Qualidade e Tecnologia - Inmetro
  • Wilson Melo Instituto Nacional de Metrologia, Qualidade e Tecnologia - Inmetro
  • Charles Prado Instituto Nacional de Metrologia, Qualidade e Tecnologia - Inmetro

DOI:

https://doi.org/10.5335/rbca.v16i1.15132

Palavras-chave:

Acelerômetro, Doença ocupacional, DORT, IoT, Trabalhador

Resumo

A doença ocupacional é um problema global que gera diversos prejuízos. Algumas delas podem ser evitadas se o trabalhador tiver um limite de tolerância para realizar atividades laborais, assim, evitando a fadiga. Realizar a troca de atividade depois de um tempo, propondo um esforço físico distinto, ajuda o corpo a restabelecer, mitigando o risco de lesão. propor um sistema inteligente para monitoramento de trabalhadores na realização de suas tarefas, visando prevenir doenças ocupacionais. Um dispositivo IoT que possui sensor acelerômetro pode ser usado para coletar dados das atividades dos trabalhadores. Os dados são avaliados por um sistema que implementa o reconhecimento da atividade, onde o foco é limitar o tempo máximo de execução. Ao identificar o limite de tolerância de uma tarefa, o sistema emite um alerta para que seja realizada a troca de atividade. Na ausência de outra atividade, um período de pausa será necessário para não sobrecarregar o corpo. Os resultados são promissores e apresentam acurácia de 93,12% para o reconhecimento da atividade. Para a troca de atividade a acurácia atinge 85,36%. Com base no experimento computacional realizado, a implementação de IoT no ambiente laboral pode melhorar a saúde e segurança no trabalho.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Downloads

Publicado

01-05-2024

Como Citar

[1]
Gonçalves Costa, A.B., Rodrigues, .M., Melo, W. e Prado, C. 2024. Sistema inteligente para prevenção de doenças ocupacionais na indústria. Revista Brasileira de Computação Aplicada. 16, 1 (maio 2024), 64-74. DOI:https://doi.org/10.5335/rbca.v16i1.15132.

Edição

v. 16 n. 1 (2024): Abril/2024

Seção

Artigo Original

Licença

Copyright (c) 2024 Agda Beatriz Gonçalves Costa, Matheus Rodrigues, Wilson Melo, Charles Prado

Creative Commons License

Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Licença Creative Commons
Todos os artigos estão licenciados com a licença Creative Commons Atribuição-NãoComercial-SemDerivações 4.0 Internacional. Autores que publicam nesta revista concordam com os seguintes termos:
a) Autores mantém os direitos autorais e concedem à revista o direito de primeira publicação, com o trabalho simultaneamente licenciado sob a Licença Creative Commons Attribution que permite o compartilhamento do trabalho com reconhecimento da autoria e publicação inicial nesta revista.
b) Autores têm autorização para assumir contratos adicionais separadamente, para distribuição não-exclusiva da versão do trabalho publicada nesta revista (ex.: publicar em repositório institucional ou como capítulo de livro), com reconhecimento de autoria e publicação inicial nesta revista.
c) Autores têm permissão e são estimulados a publicar e distribuir seu trabalho online (ex.: em repositórios institucionais ou na sua página pessoal) a qualquer ponto antes ou durante o processo editorial, já que isso pode gerar alterações produtivas, bem como aumentar o impacto e a citação do trabalho publicado (Veja O Efeito do Acesso Livre).