Modelo semiautomatizado para la identificación del nivel de riesgo biomecánico aplicando tecnologías 4.0 - Camargo Salinas, Mónica Andrea; Miranda Arandia, Nasli Yuceti (Protección & Seguridad, 2024)
En respuesta a la alta prevalencia de trastornos musculoesqueléticos derivados de tareas repetitivas, este estudio presenta el desarrollo de un modelo semiautomatizado para evaluar el riesgo biomecánico en miembros superiores, aplicando la metodología Checklist OCRA. Mediante visión por computadora, redes neuronales convolucionales y sensores Kinect, el modelo permite identificar posturas, tipos de agarre y condiciones de trabajo en tiempo real. La investigación, realizada en una planta farmacéutica colombiana, evidencia una tasa de precisión superior al 80 % y propone una interfaz funcional para facilitar su adopción empresarial. Este avance promueve la integración de tecnologías 4.0 en la gestión de riesgos laborales y fortalece la colaboración entre academia e industria.