Entwicklung und Evaluierung eines Grobscreenings zur Anwendung von EAWS-Sektion 4 in der Automobilindustrie

Entwicklung und Evaluierung eines Grobscreenings zur Anwendung von EAWS-Sektion 4 in der Automobilindustrie von Kunze,  Thomas
Thomas Kunze setzt sich mit der Bewertung repetitiver Tätigkeiten in der Automobilindustrie auseinander. Er erbringt einen Nachweis zur Konvergenzvalidität der Ergonomic Assessment Worksheet (EAWS)-Sektion 4 durch die Gegenüberstellung von Bewertungsergebnissen mit der Leitmerkmalmethode manuelle Arbeitsprozesse (LMM-mA), der Occupational Risk Assessment (OCRA)-Checkliste und dem Strain Index (SI). Der Autor entwickelt und evaluiert ein Grobscreening zur praktikablen Anwendung von EAWS-Sektion 4 an repräsentativen Arbeitsplätzen der Automobilindustrie.
Aktualisiert: 2023-06-21
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Thomas Kunze setzt sich mit der Bewertung repetitiver Tätigkeiten in der Automobilindustrie auseinander. Er erbringt einen Nachweis zur Konvergenzvalidität der Ergonomic Assessment Worksheet (EAWS)-Sektion 4 durch die Gegenüberstellung von Bewertungsergebnissen mit der Leitmerkmalmethode manuelle Arbeitsprozesse (LMM-mA), der Occupational Risk Assessment (OCRA)-Checkliste und dem Strain Index (SI). Der Autor entwickelt und evaluiert ein Grobscreening zur praktikablen Anwendung von EAWS-Sektion 4 an repräsentativen Arbeitsplätzen der Automobilindustrie.
Aktualisiert: 2023-06-21
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Thomas Kunze setzt sich mit der Bewertung repetitiver Tätigkeiten in der Automobilindustrie auseinander. Er erbringt einen Nachweis zur Konvergenzvalidität der Ergonomic Assessment Worksheet (EAWS)-Sektion 4 durch die Gegenüberstellung von Bewertungsergebnissen mit der Leitmerkmalmethode manuelle Arbeitsprozesse (LMM-mA), der Occupational Risk Assessment (OCRA)-Checkliste und dem Strain Index (SI). Der Autor entwickelt und evaluiert ein Grobscreening zur praktikablen Anwendung von EAWS-Sektion 4 an repräsentativen Arbeitsplätzen der Automobilindustrie.
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Thomas Kunze setzt sich mit der Bewertung repetitiver Tätigkeiten in der Automobilindustrie auseinander. Er erbringt einen Nachweis zur Konvergenzvalidität der Ergonomic Assessment Worksheet (EAWS)-Sektion 4 durch die Gegenüberstellung von Bewertungsergebnissen mit der Leitmerkmalmethode manuelle Arbeitsprozesse (LMM-mA), der Occupational Risk Assessment (OCRA)-Checkliste und dem Strain Index (SI). Der Autor entwickelt und evaluiert ein Grobscreening zur praktikablen Anwendung von EAWS-Sektion 4 an repräsentativen Arbeitsplätzen der Automobilindustrie.
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Thomas Kunze setzt sich mit der Bewertung repetitiver Tätigkeiten in der Automobilindustrie auseinander. Er erbringt einen Nachweis zur Konvergenzvalidität der Ergonomic Assessment Worksheet (EAWS)-Sektion 4 durch die Gegenüberstellung von Bewertungsergebnissen mit der Leitmerkmalmethode manuelle Arbeitsprozesse (LMM-mA), der Occupational Risk Assessment (OCRA)-Checkliste und dem Strain Index (SI). Der Autor entwickelt und evaluiert ein Grobscreening zur praktikablen Anwendung von EAWS-Sektion 4 an repräsentativen Arbeitsplätzen der Automobilindustrie.
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Kinematische Tätigkeitsanalyse : Identifikation von ruckbasierten Parametern zur Ermittlung der Anstrengung am Beispiel einer repetitiven Punkt-zu-Punkt Bewegung

Kinematische Tätigkeitsanalyse : Identifikation von ruckbasierten Parametern zur Ermittlung der Anstrengung am Beispiel einer repetitiven Punkt-zu-Punkt Bewegung von Bringeland,  Sabrina
Die Bewertung der wahrgenommenen Anstrengung ist für die Gestaltung von Arbeitsplätzen von großer Bedeutung. Der vorliegende Ansatz stellt eine objektive Methode auf Grundlage kinematischer Daten dar. Ziel der Methode war es, die zeitlichen Ableitung der Beschleunigung - der Ruck - als Indikator für den Zeitpunkt erhöhter Anstrengung (ZEA) zu untersuchen. Die Ergebnisse zeigen, dass die Höhe und die Häufigkeit der Spitzen der Ruckdaten nützliche Indikatoren für die Identifizierung des ZEA sind. The assessment of perceived exertion is highly relevant for workplace design to improve the quality of work. This approach represents an objective method based on kinematic data. The method's objective was to determine the feasibility of using the time derivative of acceleration - jerk - as an indicator of time of increased physical exertion (TIPE). The result showed that the jerk data peaks' height and frequency are useful indicators for identifying physical exertion.
Aktualisiert: 2022-09-08
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Aktualisiert: 2023-04-04
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Aktualisiert: 2023-03-14
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