SAFE - Einsatz von Maschinellem Lernen für die Vorhersage von Stress am Beispiel der Logistik

Název:	Einsatz von Maschinellem Lernen für die Vorhersage von Stress am Beispiel der Logistik
Další názvová informace:
Překlad:	Využití strojového učení pro predikci stresu na příkladu logistiky
Autor:	Foot, Hermann
Klíčové slovo:	přestávky pracovní psychofyziologie senzory stres technologie učení strojové
Anotace:	Stres a jeho komplexní účinky jsou zkoumány již od počátku 20. století. Různorodé psychické a fyzické stresory ve světě práce mohou v souhrnu vést k poruchám organismu a k onemocnění. Vzhledem k tomu, že fyzické a subjektivní důsledky stresu se individuálně liší, nelze stanovit žádné absolutní prahové hodnoty. K výzkumu systematického rozpoznávání vzorců fyziologických a subjektivních parametrů stresu a k predikci stresu jsou v tomto článku použity metody strojového učení (machine learning, ML). Jako praktický případ aplikace slouží odvětví logistiky, v němž jsou stresové faktory často zakořeněny v pracovní činnosti a organizaci práce. Jedním z konstrukčních prvků prevence stresu je pracovní přestávka. Pomocí metod ML se zkoumá, do jaké míry lze stres předvídat na základě fyziologických a subjektivních parametrů, aby bylo možné individuálně doporučit pracovní přestávky. Článek představuje prozatímní stav softwarového řešení pro dynamické řízení přestávek v logistice.
Jazyk dokumentu:	ger

Název zdroje:	Zeitschrift für Arbeitswissenschaft
Ročník:	75
Číslo:	3
Rozsah (stránky):	s. 282-295
Rok vydání:	2021

Publikováno na URL:
Připojené soubory:	Einsatz von Maschinellem Lernen