手作業による荷役作業に伴う筋骨格系疾患のリスクを評価するためのモデル。
- 方法論： 人間工学, リスク管理
持ち上げ移動モデル（LMM）
持ち上げ移動モデル（LMM）
- 継続的な改善, 製造設計（DfM）, 人間工学, ヒューマンファクター, 人間工学（HFE）, プロセス改善, リスク分析, リスク管理, 安全性
客観的：
使用方法：
- 持ち上げや移動作業に伴う筋骨格系疾患のリスクを評価するために使用されるモデル。対象物の重量、移動距離、作業者の姿勢など、多くの要因を考慮に入れている。
長所
- リスクを定量的に測定する指標であり、異なる作業のリスクを比較するために使用できる。
短所
- 使用方法が複雑で、専用ソフトウェアが必要になる場合があります。また、本格的な人間工学的評価ほど正確ではない可能性があります。
カテゴリー:
- 人間工学, リスク管理
最適な用途:
- 持ち上げや移動作業のリスクを評価し、さらなる作業の優先順位を決定する ergonomic assessment.
The Lifting-Moving-Model (LMM) methodology serves as a valuable tool for industries where manual handling of objects is prevalent, such as warehousing, construction, healthcare, and manufacturing. It is particularly beneficial during the design and assessment phases of task workflows, where ergonomic evaluations can significantly influence modifications that enhance worker safety and productivity. Participants in this process may include ergonomists, safety engineers, production managers, and occupational health specialists who collectively analyze lifting and moving tasks to identify risks associated with musculoskeletal disorders. The methodology encourages data collection on various factors, including load weight, duration of task exposure, and worker posture, enabling quantitative risk assessments that allow organizations to prioritize interventions effectively. LMM can be applied not only for evaluating existing tasks but also when designing new operations or workstations, ensuring that ergonomics is integrated from the beginning of the design process. This results in lowered injury rates, improved compliance with safety regulations, and can lead to potential cost savings by reducing workers’ compensation claims and increasing overall efficiency. Industries adopting LMM can benefit from its comparative risk analysis capabilities, allowing them to evaluate and improve the ergonomics of multiple tasks systematically.
この方法論の主なステップ
- 評価対象となる持ち上げ作業および移動作業を特定し、定義する。
- 持ち上げたり移動させたりする物体の重量を測定する。
- 持ち上げたり移動したりする際の水平方向と垂直方向の距離を測定します。
- 作業中の作業者の姿勢を評価し、関節の角度を記録する。
- 持ち上げたり移動させたりする作業の頻度と期間を評価する。
- 確立された計算式を用いて、持ち上げ・移動モデルのリスクスコアを算出する。
- 計算されたリスクスコアに基づいてタスクをランク付けし、優先順位を決定します。
プロのヒント
- リアルタイム監視技術を組み込む。 ウェアラブル センサーを用いて、持ち上げ動作のメカニズムや作業者の姿勢に関する動的なデータを取得し、LMMアプリケーションの精度を向上させる。
- LMMを用いた感度分析を実施し、どの変数がリスク結果に最も大きな影響を与えるかを特定し、それらの変数に対して効果的な人間工学的介入を実施する。
- Leverage comparative risk assessment by applying LMM to historical task data, enabling prioritization of high-risk tasks for redesign or training interventions.
複数の方法論を読み比べて、 私たちは、
> 包括的な方法論リポジトリ <
400以上の他の手法と併せて。
この方法論に関するご意見や追加情報は、 以下のコメント欄 ↓、エンジニアリング関連のアイデアやリンクも同様です。
歴史的背景
（日付が不明または関連性がない場合、例えば「流体力学」などでは、その注目すべき出現時期の概算値が提示されます。）
