Wearable sensors in Industry 4.0: Preventing work-related musculoskeletal disorders
Notice bibliographique
Résumé
Work-related musculoskeletal disorders (WMSDs) are a global health and economic challenge, particularly in industrialized nations, accounting for up to 2 % of GDP losses due to disability and productivity reduction. Wearable sensors, driven by Industry 4.0 advancements, offer transformative potential for real-time ergonomic assessment and injury prevention. This systematic review analyzes 40 peer-reviewed studies (2013–2024) to evaluate the application of inertial measurement units (IMUs), electromyography (EMG) sensors, and pressure sensors in mitigating WMSD risks. Findings demonstrate that wearable technologies enhance workplace safety through real-time feedback, reducing ergonomic risks and improving productivity. Despite promising advancements, challenges such as scalability, user comfort, and data privacy persist. This review emphasizes the need for standardized protocols, ethical frameworks, and deeper integration with machine learning to optimize sensor accuracy and usability. Future research directions include advancing AI-driven predictive ergonomics, addressing privacy concerns, and improving sensor design for widespread industrial adoption. This study provides actionable insights to bridge the gap between academic research and practical deployment in diverse industrial settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».