Yläraajakuormitus leipomon lähettämötyössä : älyvaateteknologia fyysisen kuormituksen mittaamisessa

Abstract

Tuki− ja liikuntaelimistön sairaudet (TULE-sairaudet) ovat mielenterveysongelmien ohella yleisimpiä syitä sairauspoissaoloihin ja niistä aiheutuu Suomelle vuosittain arviolta 3–4 miljardin kustannukset. Automatisaation lisääntyessä yläraajojen rasitusvammojen esiintyvyys on laskenut kuormittavien ja suurta voimaa vaativien töiden vähentyessä. On kuitenkin tiettyjä työvaiheita, joiden automatisointi ei ole mahdollista tai kannattavaa. Leipomoyritys Vaasan Oy:n tilastojen mukaan tule-sairaudet olivat yleisin syy (62%) sairauspoissaoloihin heidän lähettämötyössään vuonna 2019. Yleisimpiä tule-vaivoja lähettämöissä olivat yläraajaoireet (27%).

Tämä pro gradu -tutkielma on osa Vaasan Oy:n tutkimusprojektia, minkä tavoitteena on vähentää sairauspoissaoloja ja ennaltaehkäistä ennenaikaisen eläköitymisen riskiä. Tutkimuksen tarkoituksena oli selvittää, voidaanko älyvaateteknologian avulla kuvata lähettämötyön eri työtehtäviä, osoittaa työhön liittyviä fyysisisiä kuormitustekijöitä ja antaa sen perusteella suosituksia kuormituksen vähentämiseksi. Tutkimusaineisto (n=10, 70% miehiä) kerättiin helmi-maaliskuussa 2019 Vaasan Oy:n lähettämössä seitsemästä eri työtehtävästä. Mittausmenetelmänä tutkimuksessa käytettiin Myontec Oy:n älyvaateteknologiaa, millä mitattiin eri työvaiheiden fyysistä kuormittavuutta EMG:n, liikesensorien ja sykkeen perusteella. Työtehtävät myös videoitiin. Aineiston analysoimiseen käytettiin Ergolink- ja SPSS-ohjelmistoa (IBM SPSS Statistics 26).

Tulosten perusteella älyvaateteknologialla voidaan kuvata eri työtehtäviä ja se antaa hyviä mahdollisuuksia arvioida työn fyysisiä kuormitustekijöitä. Tulosten mukaan ratakeräily ja radan täyttö vaikuttavat olevan fyysisesti eniten yläraajoja kuormittavia lähettämön työtehtäviä. Ratakeräilyssä esiintyi suositukset ylittäviä olkavarren kohoasentoja molemmissa olkavarsissa. Radan täytössä ja työtehtävässä, mikä koostui lavan purkamisesta, radan täytöstä ja pumppukärryn käytöstä, suositukset ylittyivät oikean olkavarren osalta. Lihaskuormitusta tarkasteltiin yli 50% työnaikaisen maksimikuormituksen ylityksinä. Ratakeräilyssä ja radan täytössä lihaskuormitus vaikutti olevan ajallisesti suurinta. Työn ensimmäisen puolen tunnin aikana kuormittuivat eniten oikea olkapää (deltoideus), vasen hauis ja oikean käsivarren lihakset ja viimeisen puolen tunnin aikana oikea olkapää (deltoideus) ja vasen hauis. Kuormittavia liikkeitä olivat muun muassa nostot, tarttumiset yksittäisiin tuotteisiin ja kauppatunnistepapereiden käsittely työn aikana. Sykkeen nousu oli suurinta työtehtävässä, mikä sisälsi sekä lavojen kuljettamista pumppukärryllä että lavojen purkamista ja radantäyttöä. Sykkeen nousun ja lihaskuormituksen välillä ei tässä pienessä materiaalissa todettu korrelaatiota.

Tämä pro gradu on ensimmäinen tutkimus, missä on käytetty älyvaateteknologiaa lähettämötyön fyysisen kuormituksen arvioimiseksi. Tämän aineiston perusteella havaittiin kaksi työtehtävää, joiden yläraajakuormituksen vähentämiseksi suositellaan toimenpiteitä. Suositeltavia näyttöön perustuvia toimenpiteitä ovat muun muassa ergonomiaohjaus, työtä keventävät apuvälineet ja sopiva tauotus. Tämän pienen otannan perusteella ei voida kuitenkaan tehdä yleistettäviä johtopäätöksiä lähettämötyön fyysisestä kuormittavuudesta työntekijöiden yksilöllisten erojen vuoksi.

Musculoskeletal disorders (MSD) are the primary reason for sick leave after mental disorders and they cause annually approximately 3−4 billion cost in Finland. Increased automation has decreased physical effort demanding tasks and thus repetitive strain injury incidence has decreased. However, there are still some tasks that can’t be automatized. In baking company Vaasan Oy, MSD were the primary (62%) reason for sick leave in their dispatch department in 2019. Upper extremity symptoms were the most common (27%) MSD. This Master’s thesis is part of Vaasan Oy’s project with the aim to reduce sick absences and prevent early retirement. The purpose of this Master’s thesis was to find out 1) if it is possible to describe dispatch department work tasks by wearable technology, 2) if physical workload factors can be pointed out by wearable technology and 3) if recommendations for decreasing workload can be given based on this information. Measurements were conducted in Vaasan Oy’s bakery’s dispatch department in 2019. Voluntary participants (n=10, 70% men) were recruited. Measurements were conducted in normal night shift in seven different workstations. Measurements were conducted by using wearable technology (Myontec Oy) which gives information about physical workload by EMG, movement sensors and wrist heart rate monitor. Measurements were also recorded. EMG sensors embedded to shirts measure muscle activity from forearm, biceps brachii, deltoideus and trapezius. Work phases were detected by Ergolinkprogram and data was analyzed with SPSS (IBM SPSS Statistics 26). Results shows that by using EMG and video evaluation it is possible to describe the physical workload in different dispatch’s work tasks. It seems that rack picking and rack filling are the most physically demanding work tasks for upper extremities in dispatch department. Shoulder elevations above 60 degrees exceeded the threshold of recommendations (>10% of worktime) in both shoulders in rack picking and in right shoulder in rack filling and a work task which consisted pallet unloading, rack filling and using the manual forklift for carrying pallets. EMG data was presented as percentages of working time the muscle load was above the 50% of the highest workload during the measured working time. It seems that in rack picking and rack filling the muscle load is temporally highest. Right deltoideus, right forearm and left biceps are the most loaded muscles in the beginning of work. In the end load is highest in right deltoideus and left biceps. For example, lifts, handling single products and keeping delivery notes in hand simultaneously during handling boxes caused highest peak values for muscles. Heart rate increased most in work task that included carrying pallets by pallet truck, pallet unloading and rack filling. In this small sample there was no correlation between heart rate and muscle load. This is the first study where physical load of dispatch department work is assessed by wearable EMG technology. This study identified two work tasks in dispatch department work that would be worth of special actions for decreasing their physical loading level. Evidence based actions recommended are ergonomic guidance, use of tools that decrease physical load and appropriate breaks. However, generalized conclusions about physical load of dispatch department work can’t be done based on this small sample mainly because of individual differences between employees.