Research

研究項目

主要針對

減少目標族群動作與肌肉骨骼傷害

增進產品便利性與適用度

分析工安意外風險

人為失誤的評估與驗證

錨點 1

錨點 3

錨點 4

動作追蹤系統

在評估人工作時受傷機率的高低，利用這套動作追蹤系統，藉由受試者身上所黏貼的光球點測量出，在一個完整的動作下，身體各關節在3D空間中的位移變化、角度變化以及完成動作所需的時間。將所得到的數據加以計算，即可利用不同的面向來做評估。

　　受試者必須穿著指定衣著，並在實驗所需觀察之關節點上黏貼光球點，之後站在高速攝影機所能拍攝範圍內，完成時指定動作即可。在實驗過程中，即時的資訊會同步的顯示在電腦螢幕上並且記錄

本研究將衡量人員眼手協調能力，並經過自動分析與評估後，經由此系統所得之指標數據將能反映出人員在組裝作業上的表現，未來將結合雲端技術，管理者將能隨時隨地取得作業人員的相關資訊，進而利用智能製造概念，提高人員調度的靈活性並進而提升產能。

　　實驗將包含以下部分：

一、普渡釘版測驗(Purdue Pegboard)

二、手機組裝作業

三、平板電腦上的測驗

其中，平板電腦上測驗我們開發數個不同版本，以蒐集不同變相的數據，同時也得以根據研究參與者本身狀況蒐集額外的行為資料，而平板電腦測驗的數據也將與普度釘版測驗與組裝手機作業的效率表現相互比較，並且探討其關聯性，進而多方面提升眼手協調評估系統，並更有效地反映出實際手機組裝作業的效率。

錨點 2

在工安意外肇因分析方面，除人為因素分析與歸類系統等事後的探討方法外，安全氣候的分析可作為一個診斷與覺察安全危害的工具(leading indicator)，利用問卷分析公司員工對於安全的共同意識，找出公司在安全政策、安全作業程序及實務操作上的潛在之風險，以針對風險擬定安全管理政策。

安全氣候評估的結果也可以提供一個量化指標來追蹤公司安全氣候之趨勢。問卷分析部分使用驗證性因素分析與探索式因素分析來檢驗安全氣候的標準相關效度量表與因子信效度，也可使用結構方程模型(structural equation modeling)進行肇因模型分析。

現今仍有許多產業倚賴高密度人力，如某些傳統製造業有將近九成為技術性員工，在作業過程中人員的行為對安全影響甚鉅，了解工安意外發生背後主要成因是提升安全的第一步，因此本研究主題目的在於探討高風險產業背後之主要人為失誤因素，深入探討相關肇因。

人為因素分析與歸類系統(Human Factors Analysis and Classification System, HFACS)，可針對不同的組織特性進行人為失誤的分析。

HFACS理論架構已被廣泛運用於飛航安全(Yan和Histon, 2014)、醫護管理(Diller等人,2014)、海事安全(Chuvin等人,2013)、礦場安全(Lenné等人,2012)等實體作業環境並經過相關的信效度驗證，為探討意外肇因的有用工具之一。