Trabajo de grado - Pregrado
Sistema de apoyo a la evaluación remota de factores de riesgos ergonómicos en un puesto de oficina en teletrabajo
Fecha
2021-12-16Registro en:
Universidad Autónoma de Occidente
Repositorio Educativo Digital
Autor
Quintero Vidales, María Lucía
Cárdenas Galeano, Alejandro
Institución
Resumen
En el presente proyecto se realiza el diseño y la implementación de un sistema de medición para el apoyo a la evaluación remota de factores de riesgos ergonómicos en un puesto de oficina en teletrabajo mediante un dispositivo físico capaz de capturar, almacenar y transmitir datos hacia un sistema desplegado en la nube que se encarga de almacenar, procesar y permitir la gestión de las evaluaciones adjuntas a las mediciones realizadas mediante un aplicativo web, que a su vez permite visualizar la información necesaria para facilitar la evaluación de riesgos a los evaluadores especializados. El nodo físico está implementado en tres plataformas hardware correspondientes a Arduino y e-Health v2.0, para sensar las variables ambientales y fisiológicas y transmitir serialmente los datos a la Raspberri pi 3, la cual se encarga de preprocesar los datos y almacenarlos en un archivo JSON que es enviado a la plataforma en la nube. Además, se implementa la captura y el envío de evidencia fotográfica que permite relacionar la causa-efecto del comportamiento de las variables con el material audiovisual.
Por otra parte, en el sistema computacional en la nube se despliegan APIs de procesamiento con inteligencia artificial, almacenamiento de objetos, bases de datos, aplicaciones web a través de tecnologías como Docker y Kubernetes, y modelos de servicios ofrecidos por las plataformas de computación en la nube en lenguajes como Python y JavaScript. En el apartado web se despliega la aplicación que permite gestionar las evaluaciones y mostrar los reportes generados tras un procesamiento previo.
Finalmente, para la validación del sistema se realiza una evaluación que se fundamenta en un joven de 20 a 25 años de edad, que lleva a cabo tareas de teletrabajo, haciendo uso de su computadora alrededor de cuatro horas seguidas por jornada, en promedio, lo que se puede realizar una medición con todos los parámetros establecidos para efectuar dicho proceso y asimismo realizar el análisis de los datos capturados en el aplicativo web. This project involves the design and implementation of a measurement system to
support the remote assessment of ergonomic risk factors in a teleworking office desk
using a physical device capable of capturing, storing and transmitting data to a clouddeployed
system that is responsible for storing, processing and allow the
management of the evaluations attached to the mesurement proves made by means
of a web application the which also allows to visualize the necessary information to
ease the risks evaluations to the specialized evaluators.
The physical node is implemented over three hardware platforms corresponding to
an Arduino and E-Health v2.0 to sense the enviromental and physiological variables,
and to transmit data serially to a Raspberry pi 3, the which is in charge to pre-process
data and store them into a JSON file which is sent to the cloud platform. In addittion,
the catching and sending of photografical evidence which allow to relate the causeeffect
with the variable’s behavior through the audiovisual material is implemented.
On the other hand, processing APIs with artificial intelligence, objects storing,
databases and web applications are deployed in the computing system over the
cloud by means of software technologies like Docker, Kubernetes and service
models offered by the cloud computing platforms in lenguages like Python and
JavaScript. Into the web section, the application which allows to manage the
evaluations and visualize the generated reports after a previous processing is
deployed.
Finally, for the validation of the system, an evaluation is carried out that is based on
a young person of 20 to 25 years of age, who carries out telework tasks, making use
of his computer around four hours in a row per day, on average, which can be
measured with all the parameters established to carry out this process and also
perform the analysis of the data captured in the web application