La charge cognitive dans la fabrication : Comment l'augmentation peut améliorer la prise de décision

De nombreux facteurs peuvent nuire aux performances de production. Parmi la longue liste des suspects habituels, nous avons toutefois remarqué une omission flagrante : la charge cognitive.

Si la charge cognitive est utilisée depuis longtemps dans les domaines de l'éducation et de l'ergonomie, c'est un concept avec lequel l'industrie commence tout juste à jouer.

Dans cet article, nous allons expliquer pourquoi les fabricants devraient se préoccuper de la charge cognitive et présenter quelques-unes des façons dont les technologies d'assistance peuvent contribuer à la minimiser pour améliorer les performances.

La charge cognitive est un concept qui explique comment les exigences imposées à la mémoire de travail d'une personne peuvent entraver l'apprentissage et les performances. Selon la théorie de la charge cognitive, les tâches qui dépassent les limites inhérentes à la mémoire et à l'attention entraînent une diminution précipitée de la rétention des informations et de la réussite.

La théorie de la charge cognitive distingue trois types de charge cognitive.

1. Intrinsèque - Il s'agit de la charge cognitive associée à un sujet ou à une tâche. Vous pouvez considérer la charge cognitive intrinsèque comme la difficulté objective d'une tâche.
2. Étranger - Il s'agit de la manière dont les informations ou les tâches sont présentées. La manière dont nous rencontrons l'information détermine les ressources dont nous disposons pour l'interpréter.
3. Germane - Selon Psychologists World, la charge germinale "est produite par la construction de schémas et est considérée comme souhaitable, car elle aide à l'apprentissage de nouvelles compétences et d'autres informations".

En ce qui nous concerne, la charge intrinsèque et la charge étrangère sont les plus pertinentes.

Le travail de fabrication présente une difficulté intrinsèque élevée - L'automatisation étant responsable de la plupart des tâches répétitives, les employés de l'atelier effectuent désormais un travail complexe et variable. Les ingénieurs sont chargés de comprendre et d'améliorer les systèmes complexes.

En bref, le travail dans l'industrie manufacturière est difficile.

La structure et la forme du travail de fabrication ne sont pas toujours propices à une exécution précise. En outre, de nombreux fabricants effectuent leur travail sans disposer d'un soutien technologique adéquat. Les opérateurs qui travaillent sur des assemblages à forte mixité avec des options de personnalisation le font souvent en suivant des instructions sur papier. Et malgré les avancées de l'industrie 4.0, de nombreux ingénieurs collectent encore des données avec un chronomètre et un presse-papiers.

En d'autres termes, les flux de travail et les outils traditionnels augmentent la charge cognitive des travailleurs.

Ce n'est un secret pour personne que l'erreur humaine est un problème dans l'industrie manufacturière.

Malgré cela, l'erreur humaine est très mal comprise.

Des recherches récentes ont montré que la plupart des erreurs commises dans des contextes industriels ne sont pas imputables à des travailleurs individuels. Ces erreurs sont plutôt le produit de "faiblesses organisationnelles latentes" ou d'aspects des systèmes de travail qui deviennent des "pièges à erreurs".

Cette recherche fait écho à des années d'études organisationnelles et psychologiques en constatant que :

• Les êtres humains ont tendance à être moins performants lorsqu'ils sont soumis à un stress important et à des contraintes de temps.
• La "faillibilité" humaine est souvent le résultat de conditions qui demandent aux travailleurs de dépasser les limites de la nature humaine.
• Le risque d'erreur est plus élevé lorsque les personnes travaillent dans des systèmes complexes
• Les personnes surestiment leur capacité à garder le contrôle dans des conditions de travail difficiles.

Est-il vraiment surprenant que l'industrie manufacturière soit confrontée à un problème d'erreur humaine? Les travailleurs sont placés dans des situations de stress élevé, avec des quotas horaires et par équipe ; on leur demande d'effectuer un travail extrêmement complexe avec des ressources limitées, et leur travail s'inscrit dans des systèmes complexes.

Tout cela constitue une recette pour une surcharge cognitive et, en fin de compte, pour une réduction de la qualité des performances.

La réduction de la charge cognitive des travailleurs est un moyen facile d'améliorer les performances dans tous les domaines, qu'il s'agisse d'une production plus efficace ou d'un pourcentage plus élevé de débit de qualité.

L'astuce pour réduire la charge cognitive dans l'industrie manufacturière consiste à créer des systèmes de travail qui permettent aux travailleurs d'optimiser leurs ressources mentales et physiques.

Pour ce faire, les fabricants devraient envisager d'équiper leurs lignes d'outils qui permettent aux travailleurs de concentrer leur attention sur la tâche à accomplir. Les nouvelles technologies ont la capacité de minimiser les effets du stress et de la pression temporelle tout en maîtrisant les nombreuses variables qui échappent au contrôle des travailleurs.

Le meilleur moyen de réduire la charge cognitive est de recourir aux technologies d'assistance. Les technologies d'assistance aident les opérateurs et les ingénieurs dans leur travail. Elles s'intègrent à l'environnement de production pour améliorer les capacités des travailleurs.

Voici quelques exemples de technologies augmentatives qui peuvent améliorer les performances de fabrication en réduisant la charge cognitive.

Les instructions de travail sur papier sont difficiles à suivre. Trouver l'étape suivante peut détourner l'attention de l'opérateur de son travail. Toute l'énergie mentale consacrée à l'interprétation des instructions de travail est de l'énergie qui n'est pas consacrée à un travail à valeur ajoutée.

Les instructions de travail numériques interactives peuvent contribuer à réduire la charge cognitive en guidant les travailleurs dans des processus complexes. Ces instructions de travail progressent avec les travailleurs, leur présentant les informations dont ils ont besoin, au moment où ils en ont besoin. Des médias riches tels que des photos et des vidéos montrent aux travailleurs la marche à suivre pour passer à l'étape suivante. La connectivité sur le site IoT permet de créer des lignes poka-yoke, de réduire le stress des travailleurs et d'éliminer les sources d'erreur les plus courantes de l'équation.

La théorie de la charge cognitive est issue de l'étude de l'éducation. Elle est donc particulièrement applicable aux applications de formation.

Les technologies augmentatives telles que les applications de formation numérique contribuent à rationaliser le processus d'apprentissage en présentant les informations aux apprenants sous forme de modules ciblés et interactifs. Ces applications peuvent être configurées spécifiquement pour la tâche en question, de sorte que les stagiaires peuvent s'exercer précisément sur les tâches qu'ils exécuteront. En outre, les applications de formation peuvent décomposer des processus difficiles et en plusieurs parties en sous-tâches faciles à assimiler. Cela réduit la charge cognitive en simplifiant l'étendue du travail et garantit que les stagiaires apprennent chaque étape avec précision.

L'une des principales responsabilités de l'ingénieur consiste à formuler des recommandations précises et éclairées en vue d'une amélioration. Toutefois, le temps consacré à la collecte et à l'agrégation des données est du temps et de l'énergie qui pourraient être mieux utilisés pour le travail créatif d'analyse.

Les tableaux de bord analytiques en temps réel peuvent contribuer à réduire l'attention et l'énergie consacrées au travail de pré-analyse des données et à libérer les ressources pour une réflexion critique importante. Les tableaux de bord analytiques affichent des informations de dernière minute sur les performances des hommes et des machines, ce qui permet aux ingénieurs de disposer des meilleures informations possibles. En simplifiant la collecte et la présentation des données, ils permettent aux ingénieurs de consacrer toute leur attention à l'amélioration de la chaîne de valeur.

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