Este texto es una traducción de la versión oficial en inglés de este comunicado de prensa y se le proporciona a modo de referencia, para su comodidad. Consulte el texto original en inglés para obtener detalles específicos. En caso de que ambas versiones difieran, prevalecerá el contenido de la versión en inglés.

PARA SU PUBLICACIÓN INMEDIATA N.º 3312

TOKIO, 9 de octubre de 2019 - Mitsubishi Electric Corporation (TOKIO: 6503) ha anunciado hoy que su nuevo sistema KOTSUMON^® utiliza las tecnologías de inteligencia artificial (IA) Maisart^®* de la compañía para extraer los datos de vídeo y, de esta forma, realizar la identificación y el análisis automáticos de determinados tipos de movimientos humanos, como los de los trabajadores de las líneas de producción. El sistema solo exige que un vídeo normal mida automáticamente la eficacia del trabajo y detecte los movimientos omitidos o incorrectos, información que se espera que usen los fabricantes para actualizar sus operaciones de línea con el fin de mejorar la productividad.

1. * Maisart es la abreviatura de "Mitsubishi Electric's AI creates the State-of-the-ART in technology" (la IA de Mitsubishi Electric crea tecnología innovadora)

Mejora de la eficacia del análisis de las operaciones mediante la adopción de KOTSUMON

Características clave

1. 1)Mide el tiempo de trabajo y detecta los movimientos incorrectos para reducir el tiempo de análisis a una décima parte de lo habitual
   El nuevo sistema de Mitsubishi Electric identifica automáticamente los movimientos con un 90 % de precisión^** mediante IA para aprender las posturas y los movimientos de un trabajador. Como el análisis se puede realizar con vídeos normales, no es necesario colocar sensores en el trabajador, etc. Además, el tiempo y la carga de trabajo analíticos representan solo una décima parte^** en comparación con los de la observación visual que realizan manualmente los supervisores. La tecnología se ha desarrollado en colaboración con el profesor Aoki Yoshimitsu y con Aoki Media Sensing Laboratory del Departamento de Ingeniería Eléctrica de la Facultad de Ciencia y Tecnología de la Universidad de Keiō.
1. **Según análisis internos
2. 2)La extracción y visualización del movimiento permite que cualquier supervisor pueda realizar un análisis estandarizado
   Corregir los movimientos de un trabajador de línea suele ser un proceso de tres pasos: en primer lugar, detectar movimientos inadecuados o inútiles; en segundo lugar, determinar las correcciones necesarias en los procesos físicos o el entorno de trabajo; y, en tercer lugar, enseñar al trabajador movimientos más eficaces. Sin embargo, a menudo los trabajadores se mueven demasiado rápido como para que se puedan detectar los problemas visualmente, y los resultados analíticos pueden variar de un supervisor a otro, por lo que es difícil obtener resultados útiles y coherentes durante el análisis manual.
   El nuevo sistema de Mitsubishi Electric, que se basa en los principios de la economía de movimientos,^*** puede extraer datos de los movimientos de un trabajador de un vídeo para detectar automáticamente aquellos incorrectos. Incluso se pueden identificar automáticamente problemas que no se pueden detectar de manera manual y, así, se pueden garantizar resultados estandarizados y coherentes independientemente del supervisor al cargo.
1. ***Regla empírica formada por unos 30 elementos, propuesta por el pionero de la investigación del movimiento, Frank Gilbreth, que minimiza la fatiga humana, aumenta la eficacia en el trabajo humano y permite una utilización eficaz de la energía humana.

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