A Comparison of Multiple Machine Learning Algorithms to Predict Whole-Body Vibration Exposure of Dumper Operators in Iron Ore Mines in India

Background: This study deals with some factors that influence the exposure of whole-body vibration (WBV) of dumper operators in surface mines. The study also highlights the approach to improve the multivariate linear analysis outcomes when collinearity exists between certain factor pairs. Material and Methods: A total number of 130 vibration readings was taken from two adjacent surface iron ore mines. The frequency-weighted RMS acceleration was used for the WBV exposure assessment of the dumper operators. The factors considered in this study are age, weight, seat backrest height, awkward posture, the machine age, load tonnage, dumper speed and haul road condition. Four machine learning models were explored through the empirical training-testing approach. Results: The bootstrap linear regression model was found to be the best model based on performance and predictability when compared to multiple linear regression, LASSO regression, and decision tree. Results revealed that multiple factors influence WBV exposure. The significant factors are: weight of operators (regression coefficient β=-0.005, p\u3c0.001), awkward posture (β=0.033, p\u3c0.001), load tonnage (β=-0.026, p\u3c0.05), dumper speed (β=0.008, p\u3c0.001) and poor haul road condition (β=0.015, p\u3c0.001). Conclusion: The bootstrap linear regression model produced efficient results for the dataset which was characterized by collinearity. WBV exposure is multifactorial. Regular monitoring of WBV exposure and corrective actions through appropriate prevention programs including the ergonomic design of the seat would increase the health and safety of operators

Detecting Flow Experiences in Cognitive Tasks - A Neurophysiological Approach

Das Flow-Erlebnis beschreibt einen Zustand vollständiger Aufgabenvertiefung und mühelosen Handelns, der mit Höchstleistungen, persönlichem Wachstum, sowie allgemeinem Wohlbefinden verbunden ist. Für Unternehmen stellen häufigere Flow-Erlebnisse der ArbeitnehmerInnen daher auch eine produktivitäts- und zufriedenheitsfördernde Basis dar. Vor allem da sich aktuell globale Phänomene wie die steigende Nachfrage nach Wissensarbeit und das niedrige Arbeitsengagement zuspitzen, können Unternehmen von einer Förderung von Flow profitieren. Die Unterstützung von Flow stellt allerdings aufgrund der Vielfalt von Arbeitnehmerfertigkeiten, -aufgaben, und -arbeitsplätzen eine komplexe Herausforderung dar. WissensarbeiterInnen stehen dynamischen Aufgaben gegenüber, die diverse Kompetenzen und die Kooperation mit anderen erfordern. Arbeitsplätze werden vielseitiger, indem die Grenzen zwischen ko-präsenten und virtuellen Interaktionen verschwinden. Diese Vielfalt bedeutet, dass eine solide Flow-Förderung nur durch personen-, aufgaben- und situationsunabhängige Ansätze erfolgen kann. Aus diesem Grund werden zunehmend die neurophysiologischen Grundlagen des Flow-Erlebens untersucht. Auf deren Basis könnten adaptive Neuro-Informationssysteme entwickelt werden, die mittels tragbarer Sensorik Flow kontinuierlich erkennen und fördern können. Diese Wissensbasis ist bislang jedoch nur spärlich und in stark fragmentierter Form vorhanden. Für das Individuum existieren lediglich konkurrierende Vorschläge, die noch nicht durch situations- und sensorübergreifende Studien konsolidiert wurden. Für Gruppen existiert noch fast keine Forschung zu neurophysiologischen Flow-Korrelaten, insbesondere keine im Kontext digital-mediierter Interaktionen. In dieser Dissertation werden genau diese Forschungslücken durch die situationsübergreifende Beobachtung von Flow mit tragbaren EKG und EEG Sensoren adressiert. Dabei werden zentrale Grenzen der experimentellen Flow-Forschung berücksichtigt, vor allem die Defizite etablierter Paradigmen zum kontrollierten Hervorrufen von Flow. Indem Erlebnisse in zwei kognitiven Aufgaben und mehreren Manipulationen (von Schwierigkeit, Natürlichkeit, Autonomie und sozialer Interaktion) variiert werden, wird untersucht, wie Flow intensiver hervorgerufen und wie das Erlebnis stabiler über Situationen hinweg beobachtet werden kann. Die Studienergebnisse deuten dabei insgesamt auf ein Flow-Muster von moderater physiologischer Aktivierung und mentaler Arbeitslast, von erhöhter, aufgabenorientierter Aufmerksamkeit und von affektiver Neutralität hin. Vor allem die EEG Daten zeigen ein diagnostisches Potenzial, schwächere von stärkeren Flow-Zuständen unterscheiden zu können, indem optimale und nicht-optimale Aufgabenschwierigkeiten (für Individuen und Gruppen) erkannt werden. Um das Flow-Erleben weiter zu fördern, werden geeignete Wege für zukünftige Forschung abschließend diskutiert