本研究提出了一种结合机器学习和整数优化的新框架，用于在信息稀缺环境中有效分配劳动力。通过预测工人行为动态选择最佳模型，该框架比传统方法更优，提供了更具上下文敏感性和数据响应的管理策略。

本文介绍了一种新颖的可穿戴传感原型，用于识别制造业中工人的行为。通过使用该原型和苹果手表在制造流水线上收集和注释传感器数据，评估了硬件和神经网络模型。实验结果表明，该方法相对于基线方法具有更好的性能，具有潜力在制造业中应用。