La technologie améliore la performance humaine et la sécurité dans l'industrie 4.0

Pendant des décennies, nous avons entendu la promesse que les ordinateurs vont faciliter le travail. Il semble seulement maintenant que la quatrième révolution industrielle, ou Industrie 4.0 commence à tenir cette promesse à travers une transformation technologique radicale et perturbatrice. Tandis que beaucoup de choses sont beaucoup plus faciles – par exemple, qui veut revenir à la file d'attente dans une banque ou afficher un chèque plutôt qu'un transfert de fonds électronique de 20 secondes? – Je regarde autour de moi et des industries de mes clients, et il semble pour beaucoup que le travail devient de plus en plus difficile. Autrement dit, le travail devient de plus en plus omniprésent dans nos vies.

C'est parce que, selon moi, le temps d'exécution des tâches et des processus est considérablement réduit, inversement, le nombre de tâches et de processus à exécuter dans chaque le jour augmente. Nous poursuivons notre queue; à mesure que chaque tâche devient plus rapide, nous remplissons le temps que nous économisons avec plus de tâches. Peut-être sommes-nous sur une trajectoire ascendante d'un graphique avec un axe x d'occupation et un accès y d'avancement numérique. Je voudrais penser que la montée n'est pas une trajectoire plate et que nous sommes sur le point de monter un sommet et de descendre.

La descente sera quand la simplification devancera la capacité de notre environnement de travail à nous bombarder avec plus à faire. Je suggère que nous sommes presque là, mais en attendant, l'augmentation du volume des tâches est une source commune de stress au travail. Peut-être avons-nous progressivement échangé les risques de sécurité physique qui ont atteint un sommet au moment de la première révolution industrielle avec des risques de sécurité mentale associés à des vies modernes et complexes inondées d'informations.

Je crois que nous nous efforçons travailler plus intelligemment et être plus productif et efficace, mais pas au détriment de notre santé (et avouons-le, les heures passées à un bureau ont un impact terrible sur notre santé physique et mentale).

la simplification dramatique nous amènera sur la trajectoire de descente, je vois les mêmes technologies qui permettront cette simplification, comme l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'analyse prédictive suggèrent d'autres façons pour mieux gérer notre santé et notre sécurité.

L'une des missions les plus fascinantes de mon propre travail est l'exploration de la façon dont la technologie peut améliorer la performance et la sécurité humaines . Par exemple, assurer la disponibilité des athlètes et des soldats grâce à la prédiction du risque de blessure ou le concept de travailleurs liés, c.-à-d. Faire du soldat, du policier et des pompiers un élément tangible du fonctionnement commun de l'organisation. et la sécurité dans le mélange peut étendre la connaissance de la situation au-delà de la connaissance des biens et de l'équipement et de la géolocalisation et des compétences d'une personne. Si nous pouvons comprendre le bien-être physique et mental d'une personne dans le cadre de sa mission prospective ou actuelle, nous permettons aux décideurs opérationnels de vraiment assurer les meilleures «troupes à la tâche» ou, pour rester dans le vocabulaire militaire,

J'ai vu que l'analyse prédictive appliquée aux dossiers médicaux et l'autoévaluation du bien-être des athlètes offrent les moyens de prédire les blessures. Pendant ce temps, des progrès rapides dans les technologies de capteurs portables permettent la collecte de données physiologiques (par exemple fréquence cardiaque) et biomécaniques (par exemple, démarche). Les pionniers de l'authentification comportementale utilisent ces données pour nous amener à un point où la compréhension de l'amplitude de mouvement normale d'une personne – sa signature inertielle – peut fournir un facteur d'authentification. Pivotez ceci à la performance humaine, et nous pourrions évaluer quand quelqu'un ne bouge pas librement; par exemple, comme un indicateur de fatigue ou d'identification de l'émergence d'une blessure.

Superposer des données physiologiques et biomécaniques avec des données sur le lieu de travail (heures travaillées, tâches effectuées, dossiers de bien-être, etc.) et effectuer des analyses avancées incorporant l'apprentissage automatique. pourrait commencer à apprécier quand les gens atteignent un point de mal physique ou mental. Ou du moins, nous pourrions avoir des systèmes indiquant la probabilité d'un préjudice pour un humain de décider d'intervenir

Par exemple:

• La signature inertielle sous-optimale d'un soldat sur une marche combinée à des antécédents médicaux récents suggère une forte probabilité. Une prédiction du risque de blessure chez un athlète est renforcée par une signature inertielle indiquant un début de fatigue rapide

• Après deux quarts de nuit impliquant une exposition anormalement élevée aux personnes subissant des événements traumatisants, le comportement physique d'un centre d'intervention d'urgence suggère une troisième nuit pourrait être néfaste

• Les données physiologiques d'un pompier de brousse, combinées à la géo-proximité des collègues sur les conditions ambiantes et de travail (par exemple la température des capteurs usés ou la visibilité de la fumée) suggèrent une intervention immédiate. retirez-le en sécurité

• Les niveaux de stress d'un agent de police associés à l'exposition à un nombre anormalement élevé de les confrontations dans les derniers quarts déclenchent une alerte de bien-être / santé mentale.

Je suis personnellement fasciné et excité par de telles perspectives technologiques au-delà de la promesse de travailler plus facilement, ou du moins plus intelligemment. Bien sûr, les perspectives de sécurité vont bien au-delà de mes propres objectifs en matière de défense, de sécurité publique et de sport. J'aimerais entendre vos pensées sur ce qui pourrait être possible dans cet espace dans un très proche avenir.

Pour plus d'informations sur ce sujet, voir Le côté humain de l'apprentissage automatique . ] <! – Commentaires ->