工作姿势分析法在汽车零部件工位器具改善中的应用

目的为减少因工位器具设计不当对作业人员带来的工伤。方法本文从人因工程的视角出发,以滤清器总成器具为例,运用工作姿势分析系统(OWAS,Ovako Working posture Analysis System)对汽车厂工位器具进行改善研究。结果研究表明应用工作姿势分析系统(OWAS)改善后的工位器具可以在满足零部件配送要求的前提下,最大程度减少作业人员在这一作业过程中的不合理姿势,能够有效保护作业人员。结论工作姿势分析系统(OWAS)用于工位器具的改善具有良好的效果,且操作简单,具有很高的应用价值和推广意义。

基于OWAS方法的选煤厂工人肌肉骨骼损伤分析

探讨选煤厂拣矸作业中危险姿势对工人肌肉骨骼损伤的影响。通过问卷调查和工作姿势分析系统(OWAS)对工人不良作业姿势重复出现的比例以及身体损伤状况进行评估与分析。结果显示工人背部和颈部出现不良作业姿势的比例、危害和损伤程度较高。这与疲劳自觉症状调查和OWAS系统分析所得出的结果基本一致。采取恰当的轮岗方式,增加座椅以及防护装备可有效降低工人肌肉骨骼的损伤程度,同时会更好的提高工作表现并减少工伤事故的发生。

基于OWAS的羊毛衫整烫作业工人MSDs分析

本文在对羊毛衫整烫作业工人的作业流程进行调研的基础上,运用工作姿势分析系统(OWAS)对作业姿势进行了编码及等级划分,对作业过程中的各个姿势进行了时长统计及分析,并就分析结果进行了讨论,提出了进行肌肉骨骼失调(MSDs)风险防控的措施。

基于OWAS的人工破拆作业肌肉疲劳骨骼风险分析

目的探究不良工作姿势对人工破拆作业人员肌肉骨骼损伤(MSDs,Musculoskeletal Disorders)的影响。方法本文采用工作姿势分析系统(OWAS,Ovako Working Posture Analysis System)对作业人员的不良姿势出现的百分比和负重情况进行分析与评估。结果数据显示作业人员的全身不良姿势达到85.26%,头颈部前倾、背部前弯和双腿弯曲站立三种不良姿势占比最高。结论人工破拆作业人员存在较高MSDs风险,其中腿部为损伤主要集中部位,其次为头颈部和背部,需尽快采取改善措施。

OWAS和RULA两种姿势负荷评估方法在钢铁行业的应用与比较

目的比较工作姿势分析系统(Ovako working posture analysing system,OWAS)和快速上肢评估(rapid upper limb assessment,RULA)两种作业姿势负荷评估方法在钢铁行业中的应用,探讨钢铁行业工人的工效学负荷情况,为制定钢铁行业工效学干预措施提供依据。方法选择某钢铁企业35个重点作业活动进行现场调查和视频拍摄。使用OWAS和RULA两种方法对视频中的作业姿势进行风险评估,并分析、比较评估结果。结果OWAS方法评估的低风险作业活动有4个(占11.4%),中等风险作业活动20个(占57.1%),高风险作业活动9个(占25.7%),极高风险作业活动2个(占5.7%)。RULA方法评估的低风险作业活动有4个(占11.4%),中等风险作业活动17个(占48.6%),高风险作业活动10个(占28.6%),极高风险作业活动4个(占11.4%)。两种方法风险等级结果相同的作业活动占85.7%(30/35),评估结果不同的5个作业活动中,OWAS所得风险等级均低于RULA。两种评估方法具有较强的一致性(Kappa值=0.773,P<0.05),均得出炼铁、炼钢和特钢事业部的风险等级较高(P<0.05)。结论两种风险评估方法在钢铁行业具有较高的一致性。相比于OWAS,RULA对于上肢和颈背部高生物力学负荷的作业姿势较为敏感,能够更好地反映钢铁行业作业活动的风险水平。

OWAS方法在评价汽车4S店售后维修工人肌肉骨骼疾患中的应用

目的探讨汽车4S店售后维修工人不良工作姿势对肌肉骨骼疾患的影响。方法采用整群抽样方法,选择重庆市23家汽车4S店的171名售后维修工人作为研究对象,应用工作姿势分析系统(OWAS)方法对其不良工作姿势、负荷、姿势出现的百分比等进行现场调查和观测。结果不良工作姿势集中在腿部,其次为背部。腿部以站立为主,其次为双腿屈曲站立;背部以前弯为主,其次为弯曲且扭转。研究对象需改善的行动等级占比达到84.2%,工种和身高对行动等级有影响。结论汽车4S店绝大部分售后维修工人需改善不良工作姿势,部分工作姿势为严重危害行动等级,需立即采取相关改善措施。

BRIEF和OWAS在医护人员职业性肌肉骨骼疾患评估中的信效度研究

目的研究工效学基本因素检查表(BRIEF)和工作姿势分析系统(OWAS)在医护人员职业性肌肉骨骼疾患(WMSDs)评估中的信效度。方法应用BRIEF和OWAS方法对某三甲医院194名医护人员的作业活动进行观察评分,利用SPSS 200对两种量表的分值进行分析,采用重测者信度、评价者间信度、克朗巴哈α系数(Cronbachsα系数)和折半信度进行信度检验;采用结构效度进行效度检验。结果 BRIEF量表和OWAS量表重测信度组内相关系数(ICC)分别为0659~0983和0655~0962,评价者间信度ICC分别为0650~0984和0655~0934, Cronbachsα系数分别为0727和0347,折半信度系数为0694和0403。BRIEF量表得分因子分析中,提取特征根>1的公因子3个,公因子方差均大于04,累积贡献率为61952%。OWAS量表提取特征根>1的公因子1个,累积方差贡献率为34560%。结论 BRIEF量表在医疗行业应用中具有良好的信效度,通过适当改进可适用于医护人员肌肉骨骼疾患不良工效学因素的识别和评估;OWAS量表在信效度检验中效果不佳,不建议在医疗行业中普遍使用。