Simulación del movimiento humano en entornos industriales
La ergonomía desempeña un papel clave en el incremento de la productividad de cualquier lugar de trabajo. Ahora bien, la ergonomía física de sistemas es un proceso costoso y largo de ensayar, cuya metodología es difícilmente transferible entre sistemas. En cambio, sin análisis ergonómico se corre el riesgo de fabricar un producto no competitivo. La ergonomía industrial moderna requiere una simulación realista del movimiento humano. Para ello se suele recurrir a estrategias bioinspiradas tradicionales, que resultan incapaces de tener en cuenta la percepción subjetiva de cantidades contextuales, factor importante en cualquier entorno industrial. Por el contrario, este proyecto ha sustentado la ejecución de la simulación en el análisis de datos recabados a lo largo de una serie de experimentos físicos capaces de integrar estos grados adicionales de libertad de movimiento humano. A los analizadores de movimiento, redes neuronales artificiales y entornos abiertos de diseño asistido por ordenador (DAO) cabe añadir los experimentos tanto reales como virtuales llevados a cabo para ponderar escenarios específicos de fabricación industrial. La representación DAO hace posible visualizar el entorno analizado al incluir los sistemas DAO la posibilidad de que un ingeniero represente el diseño desde cualquier ángulo, con sólo tocar un botón. Por su parte, las redes neuronales, rama bien conocida de la inteligencia artificial, constituyen redes de procesadores diseñados para imitar la transmisión de señales tal y como la ejecuta el cerebro humano. Las redes neuronales ya se han aplicado con excelentes resultados en varias áreas, desde los análisis de mercados financieros hasta el reconocimiento de voz. Precisamente, entre las hazañas innovadoras del proyecto cabe incluir la inclusión de las redes neuronales en el planteamiento ergonómico. Aplicándose el potente sistema computacional desarrollado se ha demostrado que el análisis de datos de movimiento humano contribuye de forma significativa a las pruebas ergonómicas y permite asignar una metodología común a tales experimentos. Probablemente esta metodología común, nutrida de redes neuronales, será la que al final lleve la investigación y desarrollo industrial en este campo hasta el nivel más alto.
