Carga cognitiva en la fabricación: Cómo el aumento puede mejorar la toma de decisiones

Hay muchos factores que pueden perjudicar el rendimiento en la fabricación. Sin embargo, entre la larga lista de sospechosos habituales, hemos observado una llamativa omisión: la carga cognitiva.

Mientras que la carga cognitiva tiene una larga historia de uso en educación y ergonomía, es un concepto con el que la industria manufacturera apenas está empezando a jugar.

En este post expondremos las razones por las que los fabricantes deben preocuparse por la carga cognitiva y esbozaremos algunas de las formas en que las tecnologías aumentativas pueden ayudar a minimizarla para mejorar el rendimiento.

La carga cognitiva es un concepto para explicar cómo las demandas sobre la memoria de trabajo de una persona pueden inhibir el aprendizaje y el rendimiento. Según la Teoría de la Carga Cognitiva, las tareas que superan las limitaciones inherentes a la memoria y la atención provocan descensos precipitados en la retención de la información y el éxito.

En la Teoría de la Carga Cognitiva, existen tres tipos de carga cognitiva.

1. Intrínseca: es la carga cognitiva asociada a un tema o tarea. Puede pensar en la carga cognitiva intrínseca como la dificultad objetiva de una tarea.
2. Extrínseca - Es la forma en que se presentan la información o las tareas. La forma en que nos encontramos con la información determina los recursos de que disponemos para interpretarla.
3. Carga germana - Según Psychologists World, la carga germana "se produce por la construcción de esquemas y se considera deseable, ya que ayuda en el aprendizaje de nuevas habilidades y otras informaciones."

Para nuestros propósitos, la carga intrínseca y extrínseca son las más relevantes.

El trabajo de fabricación tiene una dificultad intrínseca elevada - Con la automatización responsable de la mayoría de las tareas repetitivas, los empleados del taller realizan ahora un trabajo complejo y variable. Los ingenieros son responsables de comprender y mejorar los sistemas intrincados.

En pocas palabras, el trabajo de fabricación es duro.

El trabajo de fabricación tiene una alta carga extraña - La estructura y la forma del trabajo de fabricación no siempre son propicias para una ejecución precisa. Además, muchos fabricantes realizan su trabajo sin el apoyo tecnológico adecuado. Los operarios que trabajan en ensamblajes de alta mezcla con opciones de personalización a menudo lo hacen siguiendo instrucciones en papel. Y a pesar de los avances de la Industria 4.0, muchos ingenieros siguen recopilando datos con un cronómetro y un portapapeles.

En otras palabras, los flujos de trabajo y las herramientas tradicionales aumentan la carga cognitiva de los trabajadores.

No es ningún secreto que el error humano es un problema en la fabricación.

Aun así, el error humano está muy mal entendido.

Investigaciones recientes han demostrado que la mayoría de los errores en contextos industriales no son culpa de trabajadores individuales. En su lugar, estos errores son producto de "debilidades organizativas latentes", o de aspectos de los sistemas de trabajo que se convierten en "trampas de error".

Esta investigación se hizo eco de años de estudios organizativos y psicológicos al constatar que:

• Los seres humanos tienden a rendir mal bajo un alto nivel de estrés y presión de tiempo
• La "falibilidad" humana es a menudo el resultado de condiciones que exigen a los trabajadores superar las limitaciones de la naturaleza humana
• El error es más probable cuando las personas trabajan en sistemas complejos
• Las personas sobrestiman su capacidad para mantener el control en condiciones de trabajo difíciles

Entonces, ¿es realmente sorprendente que la fabricación tenga problemas con los errores humanos? A los trabajadores se les coloca en situaciones de gran estrés con cuotas por hora y por turno; se les pide que realicen un trabajo enormemente complejo con recursos limitados, y su trabajo está integrado en sistemas complejos.

Todo esto es una receta para la sobrecarga cognitiva y, en última instancia, para la reducción de la calidad del rendimiento.

Reducir la carga cognitiva de los trabajadores es una forma sencilla de mejorar el rendimiento en todas las líneas, desde una producción más eficiente hasta un mayor porcentaje de rendimiento de calidad.

El truco para reducir la carga cognitiva en la fabricación consiste en crear sistemas de trabajo que permitan a los trabajadores maximizar sus recursos mentales y físicos.

Para ello, los fabricantes deben considerar la posibilidad de equipar sus líneas con herramientas que permitan a los trabajadores centrar su atención en la tarea que tienen entre manos. Las nuevas tecnologías tienen la capacidad de minimizar los efectos del estrés y la presión del tiempo, al tiempo que ponen bajo control las numerosas variables que escapan al control de los trabajadores.

La mejor forma de reducir la carga cognitiva es mediante las tecnologías aumentativas. Las tecnologías aumentativas ayudan a los operarios e ingenieros mientras trabajan. Se integran en el entorno de fabricación para mejorar las capacidades del trabajador.

He aquí algunos ejemplos de tecnologías aumentativas que pueden mejorar el rendimiento en la fabricación reduciendo la carga cognitiva.

Las instrucciones de trabajo en papel son difíciles de seguir. Encontrar el siguiente paso puede desviar la atención de un operario de su trabajo. Toda la energía mental empleada en interpretar las instrucciones de trabajo es energía que no se gasta en trabajo de valor añadido.

Las instrucciones de trabajo digitales interactivas pueden ayudar a reducir la carga cognitiva guiando a los trabajadores a través de procesos complejos. Estas instrucciones de trabajo avanzan con los trabajadores, presentándoles la información que necesitan, cuando la necesitan. Los medios enriquecidos, como fotos y vídeos, muestran a los trabajadores exactamente cómo completar el siguiente paso. Y la conectividad IoT puede poka-yokear las líneas, reduciendo el estrés de los trabajadores y eliminando de la ecuación las fuentes habituales de error.

La teoría de la carga cognitiva surgió del estudio de la educación. Por lo tanto, es especialmente aplicable a las aplicaciones de formación.

Las tecnologías aumentativas, como las aplicaciones digitales de formación, ayudan a agilizar el proceso de aprendizaje presentando la información a los alumnos en módulos específicos e interactivos. Estas aplicaciones pueden configurarse específicamente para la tarea en cuestión, de modo que los alumnos pueden practicar precisamente las tareas que van a ejecutar. Además, las apps de formación pueden desglosar procesos difíciles y de varias partes en subtareas fácilmente digeribles. Esto reduce la carga cognitiva al simplificar el alcance del trabajo, y garantiza que aprendan cada paso con precisión.

Una de las responsabilidades más importantes de un ingeniero es hacer recomendaciones precisas e informadas para mejorar. Sin embargo, el tiempo dedicado a recopilar y agregar datos es tiempo y energía que podrían emplearse mejor haciendo el trabajo creativo del análisis.

Los cuadros de mando analíticos en tiempo real pueden ayudar a reducir la atención y la energía dedicadas al trabajo previo al análisis de los datos, y liberar los recursos para el pensamiento crítico importante. Los cuadros de mando analíticos muestran información actualizada al minuto sobre el rendimiento humano y de las máquinas, armando a los ingenieros con la mejor información posible. Al simplificar la forma de recopilar y presentar los datos, permite a los ingenieros dedicar toda su atención a mejorar su flujo de valor.

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