2.4 clasificación de estudios de tiempos

Técnicas de estudio del tiempo y el movimiento

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Actas Volumen 11638, Biophotonics in Exercise Science, Sports Medicine, Health Monitoring Technologies, and Wearables II; 116380H (2021) https://doi.org/10.1117/12.2587155Event: SPIE BiOS, 2021, sólo en línea
La Espectroscopia Funcional del Infrarrojo Cercano (fNIRS) está ganando popularidad en la detección y clasificación de estados cognitivos y emocionales. Además de las respuestas hemodinámicas derivadas de los cambios de actividad funcional en las áreas cerebrales de interés, las señales fNIRS contienen componentes relacionados con otros procesos fisiológicos, como la respiración (oscilaciones de frecuencia en torno a 0,3 Hz) y la pulsación cardíaca (en torno a 1 Hz). Aunque las medidas de frecuencia cardíaca y respiración se han utilizado con éxito como modalidades separadas para evaluar la carga de trabajo mental, estos componentes suelen descartarse en los estudios fNIRS durante el preprocesamiento. En este estudio, examinamos si la inclusión de características relacionadas con la frecuencia cardíaca y respiratoria mejora la precisión de la clasificación del nivel de carga mental. Se utilizaron datos recogidos con dispositivos fNIRS portátiles de 14 participantes sanos que realizaban una tarea de carga mental (n-back) para extraer características para la clasificación. Se entrenaron y probaron clasificadores de aprendizaje automático utilizando características convencionales por separado y en combinación con las características derivadas de la actividad oscilatoria de la respiración y la pulsación del corazón. Al comparar el rendimiento, demostramos el efecto de la inclusión de las características propuestas en la precisión de la clasificación de la carga mental. En futuros estudios, las características examinadas podrían ser beneficiosas para otros problemas de clasificación en los que se esperan modulaciones en las frecuencias cardíaca y respiratoria.

Algoritmos de clasificación de series temporales

Esta página está destinada a asesorar a los titulares de autorizaciones de comercialización de medicamentos autorizados de forma centralizada sobre la clasificación de los cambios en la autorización de comercialización después de la autorización y determinadas categorías de clasificación de variaciones. Estas preguntas y respuestas deben leerse junto con las “Directrices sobre variaciones” 2013/C 223/01 de la Comisión Europea y la Recomendación del CMDh para la clasificación de modificaciones imprevistas según el artículo 5 del Reglamento (CE) 1234/2008 de la Comisión. Las disposiciones que se extienden a Islandia, Liechtenstein y Noruega en virtud del Acuerdo sobre el Espacio Económico Europeo se describen en las secciones pertinentes del texto.Versiones en PDF de las preguntas y respuestas (toda la orientación posterior a la autorización)

Productividad del estudio del movimiento y del tiempo

Similitud de series completasLos algoritmos de TSC de series completas suelen emplear una medida de similitud entre series que cuantifica la distancia entre dos series tras la compensación de las distorsiones localizadas. Estas medidas de similitud/distancia suelen emplearse con un clasificador de vecino más cercano. La similitud de toda la serie es adecuada cuando puede haber características discriminatorias en toda la serie, pero también puede haber algún desplazamiento de estas características en el eje temporal. Por ejemplo, consideremos el problema FiftyWords. Este conjunto de datos se utilizó por primera vez en Rath y Manamatha (2003) y, desde entonces, una versión reformulada forma parte del archivo de la UCR. Cada caso consiste en el perfil de altura de una de las cincuenta palabras tomadas del archivo George Washington. En la Fig. 1 se ofrece un ejemplo de los datos.Fig. 1Cuatro casos de dos clases del conjunto de datos FiftyWords. Las dos series superiores muestran la clase 30, las dos inferiores la clase 50. El patrón común es claro, pero sólo detectable con la realineaciónImagen a tamaño completo
Stefan et al. (2013) presentan la distancia MSM (Algoritmo 2), una métrica conceptualmente similar a otros enfoques basados en la distancia de edición, donde la similitud se calcula utilizando un conjunto de operaciones para transformar una serie dada en una serie objetivo. La operación de desplazamiento es sinónimo de la operación de sustitución, en la que se reemplaza un valor por otro. La operación de división inserta una copia idéntica de un valor inmediatamente después de sí mismo, y la operación de fusión se utiliza para eliminar un valor si sigue directamente a un valor idéntico.

Ejemplo de estudio de tiempo y movimiento

Hay una cosa en común entre las fuerzas armadas modernas, los atletas, los departamentos de recursos humanos y las empresas tecnológicas de Silicon Valley: todos ellos utilizan tácticas y estrategias inspiradas en Frederick Winslow Taylor, al que a menudo se hace referencia como el “padre de la gestión científica”.
Las ideas de Taylor, como la mejora de la ética del trabajo, la reducción del despilfarro y la creación de mejores estándares de producción, siguen teniendo credibilidad. Una de esas ideas, que es fundamental para mejorar la eficiencia en la planta, viene en forma de un estudio de tiempo.
La realización de estudios de tiempos y movimientos no es una tarea ordinaria. Requiere una preparación cuidadosa con un plan bien pensado. En este post, esbozaremos el proceso y mostraremos en qué debe tener cuidado si quiere hacer las cosas bien a la primera.
El “trabajo” al que se refiere implica todas las actividades en la planta de la fábrica que contribuyen al proceso de producción: el uso de mano de obra o máquinas, operadores de máquinas que toman decisiones sobre la marcha, y similares.
Los estudios de tiempos son los más adecuados para las actividades que implican un conjunto de acciones predecibles y repetitivas. Son ideales en entornos de fábrica, donde el proceso de producción puede desglosarse en una serie de tareas secuenciales y movimientos de los operarios.

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