Centro especial de empleo ASPACE Rioja
ERGO. Análisis con Inteligencia Artificial para la Mejora Ergonómica en las personas profesionales del Centro Especial de Empleo Ascpace Rioja
ERGO nace con el propósito de abordar el desafío estratégico de integrar la experiencia humana con las capacidades más avanzadas de la tecnología. Su objetivo es crear entornos de trabajo más seguros, saludables y ajustados a las necesidades individuales de cada persona. Más que una iniciativa orientada a optimizar procesos productivos, ERGO representa un compromiso con un modelo de atención centrado en las personas, donde la tecnología se convierte en un habilitador del bienestar, la inclusión y la igualdad de oportunidades. Este enfoque no solo mejora la eficiencia organizativa, sino que también impulsa la sostenibilidad social al priorizar el desarrollo humano como eje del progreso.
Su Objetivo General es mejorar la autonomía y la calidad de vida de las personas profesionales con discapacidad del Centro Especial de Empleo, mediante la aplicación de tecnologías de visión e inteligencia artificial que favorezcan entornos de trabajo más accesibles, seguros y adaptados a sus necesidades.
Por ello, el proyecto ERGO plantea una estrategia innovadora, centrada en la detección de micro-movimientos lesivos y en la corrección temprana mediante tecnología de visión e inteligencia artificial.
El CEE Aspace Rioja, en colaboración con QE2 Ingeniería para el Cambio, Spectal Geo y con el apoyo de ADER, ha implementado un sistema innovador basado en visión artificial e inteligencia artificial para monitorizar posturas y movimientos, identificar riesgos en tiempo real y actuar preventivamente.
El sistema se fundamenta en una red de sensores instalados estratégicamente, capaces de registrar imágenes y secuencias de vídeo del proceso productivo. A partir de estas señales, un algoritmo de IA analiza los movimientos y detecta posturas incorrectas o esfuerzos que puedan derivar en lesiones. Para ello se emplean arquitecturas avanzadas de redes neuronales, como redes convolucionales (CNN), redes recurrentes (RNN) y modelos híbridos especializados en la interpretación de secuencias de movimiento en tiempo real.