Dengan data HAR, kita dapat melihat distribusi aktivitas sepanjang hari. Contohnya, seorang operator mesin mungkin aktif selama dua jam pertama, lalu menurun setelah makan siang. Pola ini bisa menjadi dasar untuk merancang jadwal kerja atau istirahat yang lebih efektif.
3. Deteksi Kelelahan dan Keselamatan
Produktivitas tidak hanya soal jumlah pekerjaan, tetapi juga kondisi fisik dan mental pekerja. HAR dapat digunakan untuk mendeteksi tanda-tanda kelelahan, seperti perubahan postur tubuh, gerakan lambat, atau sering berhenti. Dengan mendeteksi lebih awal, perusahaan bisa mengurangi risiko kecelakaan kerja.
4. Optimasi Alur Kerja
Dengan mengidentifikasi aktivitas yang repetitif atau tidak efisien, HAR dapat membantu perusahaan mendesain ulang proses kerja. Misalnya, jika data menunjukkan bahwa pekerja terlalu sering berjalan bolak-balik untuk mengambil peralatan, manajemen bisa memperbaiki tata letak ruang kerja agar lebih efisien.
Tantangan dalam Implementasi HAR
Meski menjanjikan, penerapan HAR untuk produktivitas juga menghadapi beberapa tantangan besar:
Privasi -- Menggunakan kamera atau sensor untuk memantau pekerja bisa menimbulkan masalah etika. Data harus dianonimkan atau digunakan secara agregat agar tidak melanggar privasi individu.
-
Generalizability -- Model deep learning yang dilatih di satu lingkungan kerja belum tentu bekerja baik di lingkungan lain. Aktivitas "duduk bekerja" di kantor startup mungkin berbeda dengan di pabrik manufaktur.
Ketersediaan Data Terlabel -- Melatih model deep learning membutuhkan ribuan bahkan jutaan data terlabel. Proses pelabelan manual untuk aktivitas manusia sangat mahal dan memakan waktu.
Kenyamanan Pengguna -- Penggunaan perangkat wearable harus mempertimbangkan kenyamanan agar tidak mengganggu pekerja. Jika sensor dianggap membatasi, produktivitas justru bisa menurun.
