Sistema de apoyo a la evaluación remota de factores de riesgos ergonómicos en un puesto de oficina en teletrabajo
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 de...
- Autores:
-
Quintero Vidales, María Lucía
Cárdenas Galeano, Alejandro
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad Autónoma de Occidente
- Repositorio:
- RED: Repositorio Educativo Digital UAO
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:red.uao.edu.co:10614/13551
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10614/13551
https://red.uao.edu.co/
- Palabra clave:
- Ingeniería Biomédica
Ingeniería Electrónica y Telecomunicaciones
Ergonomía
Ergonomics
Computación en la nube
Factores de riesgo ergonómicos
Inteligencia artificial
Plataformas hardware
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- openAccess
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- Derechos reservados - Universidad Autónoma de Occidente, 2021
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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. |
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Martínez Castro, Diegovirtual::3008-1Gómez Salazar, Lessby, asesor662ff1d856c731d4fef7b919d0679402Quintero Vidales, María Lucía17e971c43bdc87dee0cc1c11689f9567Cárdenas Galeano, Alejandro8dfebcd84dee4d361088a065e597fbc6Universidad Autónoma de Occidente, Cll 25 # 115-85 Km 2 Vía Cali - Jamundi2022-01-19T14:37:23Z2022-01-19T14:37:23Z2021-12-16https://hdl.handle.net/10614/13551Universidad Autónoma de OccidenteRepositorio Educativo Digitalhttps://red.uao.edu.co/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 applicationProyecto de grado (Ingeniero Electrónico y de Telecomunicaciones)-- Universidad Autónoma de Occidente, 2021Proyecto de grado (Ingeniero Biomédico)-- Universidad Autónoma de Occidente, 2021PregradoIngeniero(a) Biomédico(a)Ingeniero Electrónico y de Telecomunicaciones86 páginasapplication/pdfspaUniversidad Autónoma de OccidenteIngeniería BiomédicaIngeniería Electrónica y TelecomunicacionesDepartamento de Automática y ElectrónicaFacultad de IngenieríaCaliDerechos reservados - Universidad Autónoma de Occidente, 2021https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Ingeniería BiomédicaIngeniería Electrónica y TelecomunicacionesErgonomíaErgonomicsComputación en la nubeFactores de riesgo ergonómicosInteligencia artificialPlataformas hardwareSistema de apoyo a la evaluación remota de factores de riesgos ergonómicos en un puesto de oficina en teletrabajoTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttps://purl.org/redcol/resource_type/TPhttp://purl.org/coar/version/c_71e4c1898caa6e32[1] Red Hat. “Qué son las API y para qué sirven“. 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Manual de usuario para el aplicativo web.pdfAnexo A. Sistema de apoyo a la evaluación remota de factores de riesgos ergonómicos en un puesto de oficina en teletrabajoapplication/pdf1309438https://red.uao.edu.co/bitstreams/8b175ec3-9c09-452f-b9e8-771b16b32542/download8bc364c52d004447618f8260038f912aMD56TA10063_Autorización trabajo de grado.pdfTA10063_Autorización trabajo de grado.pdfAutorización publicación del trabajo de gradoapplication/pdf334618https://red.uao.edu.co/bitstreams/521138ec-5d3d-4a23-81a2-70908454ea3a/download80d0529a1330b9a58daae34255fd39a4MD57TEXTT10063_Sistema de apoyo a la evaluación remota de factores de riesgos ergonómicos en un puesto de oficina en teletrabajo.pdf.txtT10063_Sistema de apoyo a la evaluación remota de factores de riesgos ergonómicos en un puesto de oficina en teletrabajo.pdf.txtExtracted texttext/plain128766https://red.uao.edu.co/bitstreams/b68d20fd-55b4-45b2-b079-70cb56aa9c6f/download2afa9d377e2aa89aeb50a3c0e311b8dcMD58T10063A_Anexo A. Manual de usuario para el aplicativo web.pdf.txtT10063A_Anexo A. Manual de usuario para el aplicativo web.pdf.txtExtracted texttext/plain9337https://red.uao.edu.co/bitstreams/809af6d1-fb04-4ce4-a356-fa65e1c81ef2/downloada597f5d10d42e1a1e382f5143cd924d1MD510TA10063_Autorización trabajo de grado.pdf.txtTA10063_Autorización trabajo de grado.pdf.txtExtracted texttext/plain4080https://red.uao.edu.co/bitstreams/0d7d6c83-f8e3-444d-8908-3fe4a1fd323c/download55c7f632528328801392f2ed91ed337bMD512THUMBNAILT10063_Sistema de apoyo a la evaluación remota de factores de riesgos ergonómicos en un puesto de oficina en teletrabajo.pdf.jpgT10063_Sistema de apoyo a la evaluación remota de factores de riesgos ergonómicos en un puesto de oficina en teletrabajo.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg6563https://red.uao.edu.co/bitstreams/725c8250-0d22-47a9-a9a7-9ec8c366d0e6/download2f7db63db7d96a9b31ce965313e2a70aMD59T10063A_Anexo A. Manual de usuario para el aplicativo web.pdf.jpgT10063A_Anexo A. 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