DOI: https://doi.org/10.20473/ijosh.v15i1.2026.83-100
تاريخ النشر: 2026-04-28
المؤلف: Bayu Yoni Setyo Nugroho وآخرون
الموضوع الرئيسي: إدارة الصحة والسلامة المهنية
نظرة عامة
تستكشف هذه الدراسة البيبلومترية تطور طرق التقييم الهندسي في السلامة والصحة المهنية من 2002 إلى 2024، مع تسليط الضوء على تحول كبير من الملاحظة الذاتية التقليدية إلى الأساليب المتقدمة المدفوعة بالتكنولوجيا. يكشف تحليل 225 مقالة باستخدام VOSViewer عن زيادة ملحوظة في إنتاج الأبحاث، خاصة منذ عام 2018، مع التركيز على الأدوات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي والأجهزة الاستشعارية. تشمل الابتكارات الرئيسية أجهزة استشعار قابلة للارتداء لمراقبة الوضعية في الوقت الحقيقي، وMicrosoft Kinect لتسجيل الحركة، ودمج الذكاء الاصطناعي، والمنطق الضبابي، وتعلم الآلة في التقييمات الهندسية. تؤكد الدراسة على ظهور الروبوتات التعاونية والهياكل الخارجية كحلول واعدة للوقاية من اضطرابات الجهاز العضلي الهيكلي.
تشير النتائج إلى تركيز جغرافي للأبحاث في الدول المتقدمة، مع زيادة التركيز على التعاون بين التخصصات، خاصة بين الهندسة وعلوم الكمبيوتر. يعكس هذا التحول تغييرًا في النموذج نحو التصنيع المتمحور حول الإنسان وتطوير الشبكات بين الدول النامية. ومع ذلك، يتطلب التنفيذ الناجح لهذه التقنيات معالجة التحديات المتعلقة بالتكلفة، وتوحيد الإجراءات، والوصول العادل. يجب أن تركز الأبحاث المستقبلية على إنشاء حلول فعالة من حيث التكلفة للمنظمات ذات الموارد المحدودة، وإجراء تقييمات اقتصادية صحية طويلة الأمد، وتأسيس أطر تنظيمية لدعم دمج هذه الطرق المتقدمة في التقييم الهندسي في أماكن العمل.
مقدمة
تسلط مقدمة هذه الورقة البحثية الضوء على التأثير التحويلي للتكنولوجيا المتقدمة، وخاصة الذكاء الاصطناعي (AI) وإنترنت الأشياء (IoT)، على طرق التقييم الهندسي في البيئات الصناعية. تؤكد على التحول من التقنيات التقليدية للملاحظة إلى الأساليب المبتكرة المدفوعة بالتكنولوجيا التي تهدف إلى معالجة التحديات المعقدة المتعلقة بالهندسة والاضطرابات العضلية الهيكلية. يشير المؤلفون إلى أنه على الرغم من التقدم الكبير في دمج الذكاء الاصطناعي وتكنولوجيا الاستشعار منذ عام 2002، إلا أن الأدبيات الحالية تركز بشكل أساسي على الابتكارات التكنولوجية المعزولة بدلاً من تقديم نظرة شاملة على التفاعل المتطور بين الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء في التقييمات الهندسية.
تحدد الورقة فجوة حاسمة في المراجعات المنهجية والتحليلات التلوية، التي لم توثق بشكل كافٍ الانتقال من طرق التقييم الهندسي التقليدية إلى الأساليب المعززة بالذكاء الاصطناعي عبر بيئات صناعية مختلفة. تعيق هذه الفجوة تطوير الأطر المتماسكة اللازمة للتنفيذ الناجح لأنظمة التقييم الهندسي الذكية. يقترح المؤلفون تحليلًا بيبلومتريًا يغطي الفترة من 2002 إلى 2024 لتتبع تطور هذه التقنيات، وتحديد الأنماط، وتوقع الاتجاهات المستقبلية في هذا المجال. تهدف الأبحاث إلى تقديم نتائج قائمة على الأدلة يمكن أن تُعلم استراتيجيات عملية لدمج الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء في التقييمات الهندسية، مما يسهم في النهاية في الوقاية من الاضطرابات العضلية الهيكلية وتعزيز استدامة مكان العمل.
الطرق
استخدمت الدراسة نهجًا تحليليًا متعدد الأوجه باستخدام R Bibliometrix وVOSViewer وMicrosoft Excel لاستكشاف مشهد أدوات التقييم الهندسي الرقمي. تضمنت المنهجية سلسلة استعلام شاملة لتحديد الأدبيات ذات الصلة المنشورة بين 2002 و2024، مع التركيز على الدراسات التي تدمج التكنولوجيا مع التقييمات الهندسية. أكدت معايير الإدراج على الأبحاث الأصلية والمقالات التي تمت مراجعتها من قبل الأقران، بينما قامت معايير الاستبعاد بتصفية المنشورات غير الإنجليزية وطرق التقييم التقليدية. تم هيكلة التحليل في خمس مراحل: تنظيف البيانات، والتطبيع، والتجميع، والرسم البياني، والتحقق، والتي ساهمت مجتمعة في تحديد الاتجاهات، ومواضيع البحث، والمؤلفين البارزين في هذا المجال.
تكشف النتائج عن تطور كبير في طرق التقييم الهندسي، حيث انتقلت من الملاحظة اليدوية (2002-2010) إلى التقييمات شبه الآلية (2011-2016) وأخيرًا إلى الأنظمة الذكية المتكاملة بالكامل (2017-2024). يتماشى هذا التحول مع نموذج انتقال تكنولوجيا الهندسة ويبرز الدور المتزايد للذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء في التقييمات الهندسية. كما تؤكد الدراسة على تعاون بين التخصصات ملحوظ، خاصة بين مجالات الهندسة وعلوم الكمبيوتر، مما يتناقض مع التحليلات البيبلومترية السابقة التي ركزت على الطب والصحة العامة. تشير النتائج إلى قبول متزايد للتقييمات الهندسية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، مدعومة بنظرية قبول التكنولوجيا، وتقترح أن الأدوات المعتمدة على الهواتف الذكية تحدث ثورة في الوصول وفعالية التكلفة في الهندسة في مكان العمل. بالإضافة إلى ذلك، فإن التقدم في النمذجة الرياضية ينتقل من المنهجيات الوصفية إلى المنهجيات التنبؤية، مما يعزز موثوقية وقابلية تطبيق التقييمات الهندسية في البيئات الواقعية.
المناقشة
تؤكد قسم المناقشة في الورقة البحثية على التقدم الكبير في طرق التقييم الهندسي من خلال دمج تقنيات إنترنت الأشياء (IoT) والذكاء الاصطناعي (AI). كشفت عملية بحث منهجية في قاعدة بيانات Scopus عن زيادة ملحوظة في المنشورات المتعلقة بالتقييم الهندسي الآلي، خاصة من 2020 إلى 2024، مما يبرز التحول نحو المراقبة المستمرة في الوقت الحقيقي بدلاً من التقييمات الدورية التقليدية. يتماشى هذا الانتقال مع نظريات مثل نظرية التحسين المستمر ونموذج الهندسة الوقائية، التي تدعو إلى أساليب تقييم أكثر ديناميكية واستجابة. يسهل استخدام أنظمة الاستشعار المتقدمة، بما في ذلك وحدات القياس بالقصور الذاتي (IMUs) والتخطيط الكهربائي للعضلات (EMG)، النمذجة البيوميكانيكية الشاملة ويدعم نظرية التقييم متعدد الوسائط، التي تدمج كل من البيانات الحركية والفسيولوجية لتحسين التقييمات الهندسية.
علاوة على ذلك، تناقش الورقة آثار الصناعة 4.0 على الممارسات الهندسية، مع التأكيد على نهج متمحور حول الإنسان ي prioritizes رفاهية العاملين جنبًا إلى جنب مع الكفاءة التشغيلية. تم تحديد الروبوتات التعاونية والحوسبة المعرفية كمجالات بحث ناشئة، مما يتطلب أطر هندسية جديدة تستوعب التفاعلات الوثيقة بين الإنسان والروبوت. تشير النتائج أيضًا إلى تركيز متزايد على أبحاث التنفيذ، مما يعكس الوعي بالتحديات في ترجمة الابتكارات التكنولوجية إلى الممارسة. هذا الاتجاه ذو صلة خاصة في المناطق النامية، حيث التعاون وتطوير القدرات أمران أساسيان لتقدم تكنولوجيا الهندسة. بشكل عام، تؤكد الدراسة على التطور السريع لأساليب التقييم الهندسي وزيادة تعقيد الأدوات المتاحة لضمان سلامة وصحة مكان العمل.
DOI: https://doi.org/10.20473/ijosh.v15i1.2026.83-100
Publication Date: 2026-04-28
Author(s): Bayu Yoni Setyo Nugroho et al.
Primary Topic: Occupational Health and Safety Management
Overview
This bibliometric study investigates the evolution of ergonomic assessment methods in occupational safety and health from 2002 to 2024, highlighting a significant shift from traditional subjective observation to advanced, technology-driven approaches. The analysis of 225 articles using VOSViewer reveals a notable increase in research output, particularly since 2018, with a focus on AI-enabled and sensor-based tools. Key innovations include wearable sensors for real-time posture monitoring, Microsoft Kinect for movement recording, and the integration of artificial intelligence, fuzzy logic, and machine learning in ergonomic evaluations. The study underscores the emergence of collaborative robots and exoskeletons as promising solutions for preventing musculoskeletal disorders.
The findings indicate a geographic concentration of research in developed countries, with a growing emphasis on interdisciplinary collaboration, particularly between engineering and computer science. This shift reflects a paradigm change towards human-centered manufacturing and the development of South-South networks. However, the successful implementation of these technologies necessitates addressing challenges related to cost, standardization of procedures, and equitable access. Future research should focus on creating cost-effective solutions for resource-limited organizations, conducting longitudinal health economic evaluations, and establishing regulatory frameworks to support the integration of these advanced ergonomic assessment methods into workplaces.
Introduction
The introduction of this research paper highlights the transformative impact of advanced technology, particularly artificial intelligence (AI) and the Internet of Things (IoT), on ergonomic assessment methods in industrial settings. It emphasizes the shift from traditional observational techniques to innovative, technology-driven approaches that aim to address complex challenges related to ergonomics and musculoskeletal disorders. The authors note that while there has been significant progress in integrating AI and sensor technology since 2002, existing literature predominantly focuses on isolated technological innovations rather than providing a comprehensive overview of the evolving interaction between AI and IoT in ergonomic assessments.
The paper identifies a critical gap in systematic reviews and meta-analyses, which have not adequately documented the transition from conventional ergonomic evaluation methods to AI-enhanced approaches across various industrial environments. This gap hinders the development of cohesive frameworks necessary for the successful implementation of intelligent ergonomic assessment systems. The authors propose a bibliometric analysis covering the period from 2002 to 2024 to trace the evolution of these technologies, identify patterns, and predict future directions in the field. The research aims to provide evidence-based findings that can inform practical strategies for integrating AI and IoT in ergonomic assessments, ultimately contributing to the prevention of musculoskeletal disorders and enhancing workplace sustainability.
Methods
The research employed a multi-faceted analytical approach utilizing R Bibliometrix, VOSViewer, and Microsoft Excel to explore the landscape of digital ergonomic assessment tools. The methodology involved a comprehensive query string to identify relevant literature published between 2002 and 2024, focusing on studies that integrate technology with ergonomic assessments. Inclusion criteria emphasized original research and peer-reviewed articles, while exclusion criteria filtered out non-English publications and traditional assessment methods. The analysis was structured into five stages: data cleaning, normalization, clustering, mapping, and validation, which collectively facilitated the identification of trends, research themes, and prominent authors in the field.
The findings reveal a significant evolution in ergonomic assessment methods, transitioning from manual observation (2002-2010) to semi-automated evaluations (2011-2016) and finally to fully integrated intelligent systems (2017-2024). This shift aligns with the Ergonomics Technology Transition Model and highlights the increasing role of artificial intelligence and the Internet of Things in ergonomic evaluations. The study also underscores a notable interdisciplinary collaboration, particularly among engineering and computer science fields, contrasting previous bibliometric analyses that focused on medicine and public health. The results indicate a growing acceptance of AI-driven ergonomic assessments, supported by the Technology Acceptance Theory, and suggest that smartphone-based tools are revolutionizing accessibility and cost-effectiveness in workplace ergonomics. Additionally, advancements in mathematical modeling are transitioning from descriptive to predictive methodologies, enhancing the reliability and applicability of ergonomic assessments in real-world settings.
Discussion
The discussion section of the research paper emphasizes the significant advancements in ergonomic assessment methods through the integration of Internet of Things (IoT) technologies and artificial intelligence (AI). A systematic search of the Scopus database revealed a notable increase in publications related to automated ergonomic evaluation, particularly from 2020 to 2024, highlighting a shift towards continuous real-time monitoring as opposed to traditional periodic assessments. This transition aligns with theories such as Continuous Improvement Theory and the Preventive Ergonomics Model, which advocate for more dynamic and responsive evaluation methods. The use of advanced sensor systems, including Inertial Measurement Units (IMUs) and electromyography (EMG), facilitates comprehensive biomechanical modeling and supports the Multi Modal Assessment Theory, which integrates both kinematic and physiological data for enhanced ergonomic evaluations.
Furthermore, the paper discusses the implications of Industry 4.0 on ergonomic practices, emphasizing a human-centered approach that prioritizes worker well-being alongside operational efficiency. Collaborative robotics and cognitive computing are identified as emerging areas of research, necessitating new ergonomic frameworks that accommodate close human-robot interactions. The findings also indicate a growing focus on implementation research, reflecting an awareness of the challenges in translating technological innovations into practice. This trend is particularly relevant in developing regions, where collaboration and capability development are essential for advancing ergonomic technology. Overall, the study underscores the rapid evolution of ergonomic assessment methodologies and the increasing sophistication of tools available for ensuring workplace safety and health.