Schweres Heben wird am besten aus den Beinen ausgeführt. Oder noch besser, mit den Beinen von jemand anderem. Aber egal, wer die Arbeit ausführt, Rückenverletzungen durch Heben kosten die Unternehmen in den USA 2013 schwindelerregende 70 Mrd. US-Dollar. KINETIC, ein Start-up für intelligente Wearables in New York City, fand einen Weg, Intel® Edison Compute Modules zu nutzen, um Geräte zu konstruieren, die diese kostspieligen Arbeitsunfälle signifikant reduzieren können.
Spezifisch nutzt KINETIC Sensoren in einem am Gürtel angebrachten Gerät zusammen mit ausgeklügelten Algorithmen, um zu bestimmen, ob ein Arbeiter richtig oder auf unsichere Weise hebt. Ein optionales Armband bietet dabei Rückmeldung in Echtzeit, indem es vibriert, um vor einem gefährlichen Hebevorgang zu warnen. Um die Arbeiter weiter zu schulen, werden am Ende der Schicht die am Gürtel befestigten Geräte eingesammelt und die von ihnen gesammelten Daten in die Cloud hochgeladen, wo sie analysiert werden. Die Ergebnisse werden dann in Erkenntnisse gemünzt – etwa in Statistiken, die auf einem Web-basierten Dashboard angezeigt werden. Diese Erkenntnisse können verwendet werden, um die Arbeiter zu schulen und sogar, um den Arbeitsplatz neu zu gestalten und ihn sicherer zu machen.
Wie hat ein kleines, anderthalb Jahre altes Start-up ein Produkt für das industrielle „Internets der Dinge“ so schnell entwerfen, programmieren und auf den Markt bringen können? Dahinter steckt eine faszinierende und inspirierende Geschichte.
Von Anfang an
Von der Erinnerung an seine Mutter inspiriert, die als Krankenschwester wiederholt schmerzhafte Rückenverletzungen erlitt, machte sich der Mitgründer und CEO von KINETIC, Haytham Elhawary, auf, Arbeitsunfälle zu reduzieren. Oder wie er es ausdrückte: „Die Technologie zu nehmen, die für Verbraucher schon seit langer Zeit zur Verfügung steht, und sie an den Arbeitsplatz bringen, wo sie genutzt werden kann, um Unfälle zu verringern.“
Indem er sich Lagerarbeiter als „industrielle Athleten“ vorstellte, nahm Haytham den Gedenken der Wearables im Sport auf, die Bewegung, Orientierung, Beschleunigung und Höhe ermitteln, um die ausgeführte Aktivität zu bestimmen. „Wie mit jedem Wearable oder Produkt des Internets der Dinge“, sagt er, „gab es eine Hardwarekomponente, die Fähigkeiten bei der Herstellung und der Konstruktion erforderte. Dann haben wir eine Reihe von Sensoren, die Daten sammeln. Dies erfordert nicht nur Fähigkeiten für die Interpretation der Daten, sondern auch, sie zu bereinigen, um Rauschen zu entfernen, sodass wir sie sinnvoll nutzen können. Und dann war da noch die Seite, die dem Kunden zugewandt ist, die es notwendig machte, ein Dashboard-UX mit verständlichen Analysen zu designen.“
Zu diesem Zweck haben er und sein Mitgründer und CTO, Aditya Bansal, ein Elektroingenieur mit Erfahrung bei der Konstruktion von Wearables für Verbraucher, einen Informatiker, einen Softwareingenieur und zwei Maschinenbauer eingestellt, von denen einer Erfahrung in der Fertigung hat. Haythams hat promoviert in biometrischer Ingenieurwissenschaft, Adityas in Elektrotechnik und Ingenieurwissenschaft für Computer.
Auftritt Intel® Edison Compute Module
Die Möglichkeit, Daten von Arbeitern zu sammeln und ihnen unmittelbare Rückmeldung zu geben, wenn sie Arbeiten mit hohem Risiko ausführen, bedeutete, dass das Gerät Berechnungen in Echtzeit durchführen musste. „Wenn Sie in einem Lager oder in einer Fabrik sind, sammeln Sie typischerweise Daten, senden sie in die Cloud, führen ihre schwierigen Berechnungen dort aus und senden sie dann für die Rückmeldung zurück zum Arbeiter“, erklärt Haytham.
Aber es gab ein Problem in diesem Modell. WiFi-Verbindungen sind in einem Lager und einer Fabrik nicht immer verfügbar. Das Team von KINETIC benötigte eine Lösung, die lokal eine Menge von schweren Hebeprozessen erkennen konnte, im Gerät, vorzugsweise in Hardware. „Intel® Edison Compute Module war sehr sinnvoll“, sagt Haytham. „Weil es in einem sehr kleinen Gehäuse unglaublich viel verarbeiten kann, bot es den Arbeitern lokal Rückmeldung in Echtzeit, ohne sich auf eine WiFi-Verbindung zu verlassen.“
Mit integriertem Dual-Band-WiFi, Unterstützung von Bluetooth 4.0, einem Dual-Core-Atom-Prozessor und einem Intel® Quark Mikrocontroller in einem kleinen Gehäuse mit wenig Strombedarf, wusste Haytham: „Dieses Rechenmodul gibt uns eine großartige Plattform, die Flexibilität bietet.“ Flexibilität, um was zu tun? „Wir sind derzeit auf Verletzungen beim Heben fokussiert, weil sie für den Löwenanteil von Entschädigungsforderungen von Arbeitern verantwortlich sind. Wenn wir weitergehen, wollen wir in der Lage sein, andere Arten von Aktivitäten und Verhaltensweisen von Arbeitern zu erkennen, die Verletzungen verursachen können.“
Die Wearable-Lösungen von KINETIC verlassen sich auf das Intel® Edison Compute Module, um sich direkt mit ihren Sensoren zu verbinden, Daten zu sammeln und sie lokal im Flash-Speicher abzulegen. Das Gerät nutzt das WiFi des Moduls, um Daten in die Cloud hochzuladen, eine Aufgabe, die am Ende jeder Arbeitsschicht stattfindet. Bluetooth kommt ins Spiel, wenn zusätzliche Sensoren am Körper zu der Lösung hinzukommen. Diese Sensoren kommunizieren mit dem Computermodul über Bluetooth.
Die Anatomie der Geräte von KINETIC
Das industrielle Wearable-System von KINETIC umfasst zwei Geräte: Eine am Gürtel befestigte Plattform für Sensoren und Analyse und einen optischen Sensor mit Display, der am Handgelenk getragen wird. Die Wearables arbeiten zusammen, um umfassendere Kennzahlen über den Arbeiter zu sammeln.
Das am Gürtel getragene Gerät enthält einen integrierten Beschleunigungsmesser und misst diese, Winkel und Orientierung unter Verwendung von proprietären Algorithmen. „Was wir messen“, sagt Haytham, „sind die Dinge, die sich bewegen, wenn ein Arbeiter etwas hochhebt und die Wirbelsäule belastet.“
Aktivitäten modellieren
Haythams umfangreicher Hintergrund in Biomechanik war der Schlüssel bei der Entwicklung der Algorithmen, um die Aktivitäten von Arbeitern zu erkennen und zu bestimmen. „Es gab eine Menge Literatur“, so Haytham. „In den letzten 20 Jahren haben Leute Modelle entwickelt und veröffentlicht, die die Metriken beschreiben, die gute Indikatoren von Risiken sind. Wir haben erforscht, welche Metriken am besten funktionieren.“
Anstatt das Rad neu zu erfinden, hat Haythams Team es automatisiert. „Traditionell käme ein Ergonom vorbei und würde einen Arbeiter mitten in der Ausführung einer Aufgabe stoppen und buchstäblich damit beginnen, zu messen, wie weit sich sein Rücken beugt. Wie sich die Knie beugen. Wie weit ein Behälter von seinem unteren Rücken entfernt ist.“ Während sie für Forschungszwecke nützlich sind, sind solche manuellen Methoden in Situationen des wahren Lebens in Echtzeit nicht praktikabel. „Zum ersten Mal können wir diese Dinge automatisieren und Rückmeldung in Echtzeit geben, wenn das Risiko zu hoch ist.“
Wie wird berechnet, ob ein Behälter zu weit vom Körper einer Person weggehalten wird? „Hier kommt das optionale Gerät am Handgelenk ins Spiel“, erklärt Haytham. „Das Gerät am Gürtel kann darauf achten, wie sich Ihr Rücken bewegt und ob Sie sich bücken. Wenn Sie etwas anspruchsvoller werden und wissen wollen, wie weit ein Behälter von Ihrem unteren Rücken entfernt ist oder ob Sie über Schulterhöhe angehoben haben, dann brauchen Sie die Einheit am Handgelenk.“
Verhaltensänderung
Eine Menge Energie wurde bei der Entwicklung in den Rückmeldemechanismus gesteckt, der genutzt wird, um Gefahr zu signalisieren. „Manager mochten die Idee, Elektroschocks zu verwenden. Die Arbeiter nicht so sehr“, scherzt Haytham. „Ernsthaft, wir verwenden eine Vibration, die ähnlich einem vibrierenden Telefon ist, wenn sie eine SMS-Nachricht bekommen. Schließlich wollen wir das Verhalten ändern.“
Der Druck der Produktivität trägt zu der Herausforderung bei. „Arbeiter sind geschult, bestimmte Aufgaben sicher auszuführen, aber sie missachten diese Schulung oft zugunsten der Schnelligkeit.“ Was KINETIC nun will, ist, die Arbeiter an ihre Schulung zu erinnern. Den Sommer über probierten sie Pilotprogramme in Lagerhallen von Versand- und Logistikunternehmen aus und lernten dabei wertvolle Lektionen. „Rückmeldung hilft im Allgemeinen“, sagte Haytham. „Um diese Rückmeldung zu verstärken, müssen Sie dafür sorgen, dass die Arbeiter engagiert und motiviert sind.“
Ältere Arbeiter tendieren dazu, sich noch um Sicherheit und Gesundheit zu kümmern, während jüngere Arbeiter dazu tendieren, sich stärker und unbesiegbar zu fühlen. Um sie alle zu motivieren, nutzt KINETIC eine Methode, die unter Athleten wohl bekannt ist: Wettbewerb. „Wir halten nach, wie viele Hebevorgänge mit hohem Risiko jeder Arbeiter pro Tag ausführt und vergleichen sie untereinander. Die Person, welche die meisten Hebevorgänge mit hohem Risiko sicher ausgeführt hat, bekommt eine kleine Belohnung.“
Zudem wird eine andere Taktik von Wearables für Verbraucher ausgeliehen: KINETIC nutzt Ranglisten, damit die Arbeiter sehen können, wie sie sich im Vergleich zum Vortag gemacht haben. „Sie beginnen plötzlich, sich zu unterhalten. Die Arbeit hörte auf, eine Aufgabe zu sein, und verwandelte sich in etwas, das Spaß macht.”
Es half auch dabei, Vertrauen aufzubauen. „Wenn wir die Rangliste mit den Arbeitern teilen, sehen sie ihre täglichen Zahlen. Sie verstehen, dass nichts hinter den Kulissen vorgeht, was sie beunruhigen müsste.“
Datenverarbeitung
Sensoren sammeln Daten, aber sie sammeln auch belangloses Rauschen. „Die Bewegungssensoren nehmen Rauschen auf“, erzählt CTO Aditya Bansal. „Wir benutzen viele herkömmliche Signalverarbeitungsalgorithmen, um das Signal zu bereinigen. Die Rechenleistung von Edison kommt uns dafür gerade recht.“
Die Tätigkeit des Arbeiters stellt eine zweite Art des Rauschens dar. Diese Art von Rauschen kommt zum Beispiel vor, wenn ein Arbeiter in der Mittagspause ist, seine Hände reibt oder etwas tut, was eben nicht das Anheben eines Behälters ist. „Das geht auf das zurück, was Haytham über Algorithmen für Datensensoren sagte. Es geht darum, genau herauszufinden, was ein Arbeiter tut“, so Aditya. „Wir müssen alle die Aktionen herauslöschen, die nicht auf die Hebetätigkeit bezogen sind.“
Um dies zu erreichen, zeichnet das Team von KINETIC Arbeiter mit Videokameras auf. „Wir vergleichen die Visualisierung der Bewegungsdaten des Arbeiters mit dem, was auf dem Video ist, um herauszufinden, was sie tun.“
Mit der Cloud verbinden
Am Ende einer Schicht legen die Arbeiter ihre Geräte in einer Ladestation ab. Zu derselben Zeit beginnen alle Geräte von KINETIC damit, die Daten in die Cloud zu schieben. APIs von Amazon Web Services (AWS) werden genutzt, um Daten auf sichere Art direkt von den Geräten in die Cloud zu übergeben.
Die Analysen von Amazon Elastic Map Reduce (EMR) verarbeiten die großen Datenmengen, die von Hunderten von Arbeitern gesammelt wurden, in Echtzeit und speichern sie in einer Datenbank, die auf AWS gehostet wird. Die Dashboards von KINETIC holen sich die Daten aus dieser Datenbank, um sinnvolle Metriken für die Manager zu erstellen.
Gewonnene Erkenntnisse
Mit so vielen zu untersuchenden Daten ist es nicht überraschend, dass KINETIC einige interessante Muster im Verhalten der Arbeiter gesehen hat. „Wir sehen klare Spitzen zu bestimmten Tageszeiten“, so Haytham. „In einem Werk sahen wir direkt vor der Mittagspause und nochmals, bevor sie die Arbeit des Tages beendeten, eine Zunahme von schlechter Haltung. Wir glauben, dass das daher kommt, dass sie versuchen, einen bestimmten Umfang von Arbeit vor der Mittagspause und vor dem Arbeitsende erledigt zu bekommen.“
„Stellen Sie sich vor, Sie sind Sicherheitsmanager“, fährt er fort. „Sie sammeln die Anzahl der Risiko-Hebevorgänge. Dann entscheiden Sie, ein neues Schulungsprogramm aufzulegen oder Geld für einige ergonomische Ausrüstungen auszugeben. Sie sollten eine Veränderung in dieser Anzahl von Hebevorgängen mit hohem Risiko sehen. Wenn nicht, dann wissen Sie, dass das, was Sie getan haben, keinerlei Auswirkungen hat. Es ermöglicht Ihnen, die Auswirkungen eines beliebigen Programms zu quantifizieren, das Sie eingeführt haben, wofür Sie bisher warten mussten, ob die Anzahl der Unfälle herunter- oder hinaufging.“
Zurückgeben: Treffen
Beide, Haytham Elhawary und Aditya Bansal, sind an der Entwicklergemeinschaft beteiligt, indem sie Ideen ausbrüten, kommende Talente fördern und anderen helfen, ihre Produkte auf den Markt zu bringen. Sie tun dies, indem sie monatliche Treffen in New York City durchführen.
„Wir sprechen über gewonnene Erkenntnisse, darüber, wie man ein Produkt auf den Markt bringt und wie man eine Marke aufbaut“, sagte Haytham. Diese Veranstaltungen ziehen mehr als 200 Leute pro Monat an aus einer Gemeinschaft von einigen 3.000 Entwicklern auf der Mitgliederliste. „Ich glaube, das verdeutlicht das Wachstum der Hardware-Startups.“
Aditya stimmt zu. „Ich betreibe ein anderes Treffen hier in New York City. Es ist weniger auf die geschäftliche Seite fokussiert. Es geht mehr um Firmware und die technische Gemeinschaft. Eine Menge Unternehmen einschließlich Intel präsentieren auf der Veranstaltung. Sie spricht die Gemeinschaft hier in NYC an.“
Zusammenfassung
Das Engagement von Intel für die Gemeinschaft des Internets der Dinge wird durch die Unterstützung sichtbar, die sie Unternehmen gewähren, die an der Intel® Edison-Technologie interessiert sind. KINETIC ist ein Beispiel dafür. Intel war dabei behilflich, ihre tragbaren, mit der Cloud verbundenen, intelligenten Geräte zu entwickeln und sie auf den Markt zu bringen, indem sie technische Fragen beantworteten und dabei halfen, Quellen für Teile zu finden. Das Intel® Edison Compute Module war ideal dafür, Daten lokal zu erfassen und zu verarbeiten, und dabei, sie an die AWS Cloud zu senden, wo sie analysiert werden konnten.
KINETIC trägt aktiv zu den Foren der Intel® Developer Zone bei . „Wo immer wir ein Problem gefunden und eine Lösung gesucht haben, posten wir unverzüglich die Antwort.“ KINETIC hat eine Mission: die Sicherheit von Arbeitern zu verbessern, Kosten zu reduzieren und ist im Prozess, „das Rückgrat der Wirtschaft zu schützen“. In einem Raum, wo Helme, Sicherheitsschuhe und Schutzbrillen die „Sicherheitstechnologie“ bestimmen, bahnt KINETIC den Weg für vom Internet der Dinge getriebene Lösungen, die auf Intel® Edison Compute Modules, Sensoren und AWS-Cloud-Diensten beruhen.
Für mehr Informationen über Intel® Edison, schau dir den Getting Started guide und das tech community forum an. Entdecke zudem die verfügbaren Entwickler-Toos für das IoT in der Intel IoT Developer Zone.
