Questa monografia è stata realizzata con l’intento di rendere fruibili i risultati delle attività di ricerca svolte dal Laboratorio di ergonomia e fisiologia (LEF) del Dipartimento di medicina, epidemiologia, igiene del lavoro e ambientale (Dimeila) sul tema della valutazione strumentale del rischio da sovraccarico biomeccanico nelle attività di movimentazione manuale dei carichi.

Nello specifico, i ricercatori e tecnici del LEF hanno esplorato la possibilità di quantificare il rischio biomeccanico attraverso l’uso di tecnologie per il monitoraggio del movimento umano e di algoritmi sempre più performanti.

Il documento proposto dall’INAIL ha l’obiettivo di definire i criteri di base che devono essere rispettati per eseguire una corretta valutazione strumentale e in tempo reale del rischio biomeccanico.

In particolare, vuole descrivere:

• le tecnologie per il monitoraggio del movimento umano che possono essere utilizzate direttamente nei luoghi di lavoro e non solo nei laboratori di ricerca;
• gli algoritmi e gli indici che possono essere considerati per il “rating” del livello di rischio biomeccanico;
• i tool di valutazione sviluppati all’interno di due progetti: SOPHIA e MELA.

Le tecnologie che possono essere usate per la valutazione del rischio da sovraccarico biomeccanico nelle attività di MMC devono permettere l’acquisizione, l’elaborazione e l’analisi di segnali cinematici, cinetici ed elettromiografici di superficie.

Come tecnologie per il monitoraggio del movimento umano viene utilizzata la sensoristica indossabile, ad esempio, guanti, solette sensorizzate, e sensori per l’elettromiografia di superficie con prelievo bipolare.

Il documento fornisce una serie di indici per il monitoraggio dell’impegno fisico del lavoratore, basati su dati cinematici, cinetici ed elettromiografici di superficie sensibili ai differenti livelli di rischio e direttamente correlati alle variabili che generano il danno nelle attività di MMC, e per la valutazione del rischio biomeccanico.

È possibile rendere questa valutazione più precisa e accurata grazie all’uso di algoritmi di intelligenza artificiale, in particolare le reti neurali artificiali, che offrono la possibilità di elaborare l’informazione in modo parallelo e distribuito in analogia con la modalità con cui le reti neurali biologiche presenti negli esseri umani processano i dati.

Molti dei risultati raggiunti e pubblicati nella letteratura scientifica nazionale e internazionale dal gruppo di ricerca del Laboratorio di ergonomia e fisiologia sono stati messi a fattor comune e resi disponibili per ulteriori attività previste da due progetti in cui l’istituto è stato coinvolto: il progetto Horizon 2020 SOPHIA e il progetto MELA.

Indicazioni operative

Il progetto SOPHIA (Socio-Physical Interaction Skills for Cooperative Human-Robot Systems in Agile Production) ha avuto il compito di progettare e sviluppare nuovi approcci per la valutazione del rischio biomeccanico all’interno del nuovo scenario offerto dalla quarta rivoluzione industriale.

L’obiettivo è stato raggiunto e l’attuale versione del tool permette, integrando alcune reti di sensori commerciali, la valutazione del rischio in attività di sollevamento di carichi pesanti, di movimenti ripetitivi e di mantenimento di posture fisse e incongrue.

La piattaforma software offre la possibilità di classificare il rischio attraverso l’utilizzo di tutti gli indici descritti nei metodi della monografia e guida l’utente, attraverso una interfaccia Matlab intuitiva e di semplice utilizzo, alla corretta selezione e posizionamento dei sensori sulla base dell’attività di MMC selezionate.

Il software offre infine la possibilità di stampare una metrica con l’indicazione del livello di rischio stimato anche con approcci di AI.

Sempre all’interno di questo progetto il partenariato, con il diretto coinvolgimento dell’Inail, si è anche progettato e realizzato un database pubblico dal nome HumanDataCorpus, con la finalità di permettere ai professionisti del settore della salute e sicurezza nei luoghi di lavoro di capire come i lavoratori si muovono e interagiscono con l’ambiente occupazionale e i robot collaborativi consentendo loro di ottimizzare il controllo dei robot in maniera sempre più efficace e sicura, prevenendo i DMS.

Il progetto MELA è stato concepito da Inail ed è stato sviluppato con la collaborazione dell’Istituto italiano di tecnologia con l’obiettivo di riprogettare l’interfaccia Matlab di SOPHIA e di realizzare una rete di sensori che integrassero IMU e sensori per sEMG.

L'articolo La valutazione strumentale e in tempo reale del rischio da Sovraccarico Biomeccanico proviene da O.P.N. Italform.