1、双任务下自治装配单元人因失误的影响因素研究【摘要】在当今制造业的激烈竞争环境下，产品质量是企业的命脉。研究在自治装配单元中，哪些因素对人因失误产生影响以及具有怎样的定量关系。首先采用主观测量法，对自治装配单元中操作员工进行调查，总结出人因失误的影响因素，此外采用 E-prime 软件对自治装配单元进行交互模拟实验，对被试的实验结果进行数据分析。结果显示，工作站的复杂度，操作员工的时间压力以及个人因素对人因失误具有数量关系。研究结果为自治装配单元中装配线的设计、优化提供了数据支持。 【关键词】人因失误 自治装配单元 主观测量法 双任务 一、引言 自治装配单元具有降低生产成本、节约生产空间、减少在
2、制品数量的优势，其不仅克服了流水线的刚性，又具有较高的生产率。当今世界制造业事故中，85%以上的事故是由人的因素直接或间接影响的；在国内，航空，矿山，核电等行业的事故由于人因失误造成的约占 70%1。Vineyard 研究发现人因失误平均占所有系统失误的 40%，且失误数量与操作者的技能有关。 因此，对人因失误模式和防范人因失误的方法研究，已经成为当今制造企业要研究的重要课题。随着工业系统的日益发展，人机系统变得越来越复杂，同时生产中人的作业不断趋向单调化，人作为人机系统中一个重要的组成部分，如何解释人为什么会犯错误这个问题。人因失误的原因可以归结为过负荷、决策失误和人机学，其中过负荷分为脑力
3、过负荷和体力过负荷。 本研究通过借鉴 NASA-TLX 量表及使用方法，设计了现场调查问卷，使此自治装配单元的操作员工对问卷进行填写。问卷目的主要为了调查在该自治装配单元中，哪些脑力负荷的影响因素权重最大。然后通过 E-prime 软件对自治装配单元人因失误影响因素进行模拟交互实验，通过行为数据对脑力负荷导致人因失误的机理进行研究。 二、问卷调查 某电动工具有限公司是一家全球领先的手持电动工具及附件生产商。在该公司，多数电动工具产品的装配生产线已采用自治装配单元布局。 本章通过借鉴 NASA-TLX 量表及使用方法，设计了现场调查问卷，使此自治装配单元的操作员工对问卷进行填写。问卷目的主要为了
4、调查在该自治装配单元中，哪些脑力负荷的影响因素权重最大，为了下文所要设计的模拟交互人机实验做好因素选择铺垫。 通过对该自治装配单元两个班组操作员工的调查，共计 212 组问卷。脑力需求，体力需求，时间需求三个维度的相对重要性得分较高。在设计模拟交互实验中，可以将这三个维度转化为任务复杂度与被试的反应时间。本文在进行设计模拟实验时，采用双任务测量方法对脑力负荷水平进行定量分析。 三、模拟交互实验设计 本实验采用倒数 N 项（N-back）任务范式作为主任务。N-back 任务最早是在 1958 年由 Kirchner 提出的，用以研究记忆的年龄差异性。其标准形式如下：在显示屏上依次呈现数字（或者
5、字母，或者符号） ，以最初的刺激为起点，要求你被测试人员当前刺激是否与呈现的任务序列中倒数第 N 项相匹配。次任务以听觉信号为刺激。在实验中，设定“蓝、红、紫、绿”四个按键，每当被试者完成主任务后将随机性听到“A，B，C，D”4 个字母中的一个发音，然后按照“A-蓝，B-红，C-紫，D-绿”的规则按下对应的按键。 实验被试者均为杭州电子科技大学在读研究生，共 12 名，男女各半，年龄 24-26 周岁，均为右利手，无精神病史或家族遗传病，裸眼视力和听力情况均为正常，此前未进行过类似实验。 实验结果 首先进行第一轮实验，本文通过设置 N-back 范式中 N 的取值来描述实验的复杂等级。分别取值
6、为 1，2，3 代表复杂等级分别为一，二，三级。此时探测界面的呈现时间不变，均为 3000ms。 可以得到每个被试在 N 取不同值时，即在执行不同复杂等级的任务时，其失误率如图 1 所示： 图 1 不同复杂等级下被试的失误率 可以发现，随着复杂度的增加，被试的失误概率越大。这表明任务的复杂度对人因失误在一定程度上具有影响，同样在自治装配单元中，工作站的复杂度也会影响到操作者装配产品的质量。即工作站的复杂度越高，操作者进行人因失误的概率也就越大。 根据第一轮实验结果以及前人学者的研究，本文假设 N=2 时，实验的复杂度与自治装配单元的工作站复杂度相一致。故在第二轮次实验中，本文设定 N 取值为
7、2，即任务难度等级为二。通过限定被试进行反应的时间长短，进行研究被试的失误率。本批实验分为 3 轮，反应时间分别设定为：1000ms，1500ms，2000ms。 以上三组实验通过 SPSS 分析，可以发现随着反应时间的宽放，失误率会随之减少。如图 2 所示： 图 2 不同反应时间下的失误率 四、结论与展望 本研究通过 E-prime 软件和双任务测量方法模拟了自治装配单元中人进行工作时的人机交互实验，并在实验结束收集到被试在实验中的失误次数。通过对数据的分析，可以得出以下结论：任务的复杂度的增加导致人因失误的增加。个人因素的不同导致失误概率的差异。失误概率随着被试反应时间的长短而波动。 在未来的研究中，希望可以将多任务下的自治装配单元任务进行仿真模拟，或者使用生理测量法对操作人员进行脑力负荷的监督与测试。 参考文献： 1李鹏程，王以群，张力.人误模式与原因因素分析，工业工程与管理，2006， （1）. 2 Vineyard M， Amoako-Gyampah K， Meredith JR， Failure rate distributions for flexible manufacturing systems： an empirical study， European Journal of Operational Research， 1999.
