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挡车工生产任务的工业可操作性评价及操作行为研究

论文编号:lw201710292103165165 所属栏目:工业工程论文 发布日期:2018年01月22日 论文作者:无忧论文网
第1章 绪论

1.1 研究背景和意义
随着“德国工业4.0”的发布,“中国制造2025”也应运而生,未来十年,中国将对接全球制造市场,促进制造企业参与国际竞争,把中国建设成世界制造强国。随着制造业国际竞争力的不断增强和制造业劳动生产力水平的不断提高,制造业生产劳动力的成本也逐渐增加。因此,降低劳动力的生产成本,提高劳动力的生产效率和劳动力资源的利用率,成为企业和社会越来越关注的一个议题。我国的纺织业作为一个劳动密集型产业,由于其劳动力成本的提高和原材料的制约,国际竞争力呈下降趋势。因此,对纺织业进行研究以提高劳动力的综合利用水平具有十分重要的意义。织袜产业作为纺织业的一种,同样受劳动力成本上涨的困扰。我国袜业多为中小型民营企业,经营管理人员迫切需要提高劳动力的利用率,但是却缺乏相关的专业管理知识和分析方法。因此,对企业来说,亟需对生产作业员进行研究,找出合理的员工评价方法,为企业合理的分配员工提供指导。纺织业属于轻工业,其生产过程中作业员主要面临着以下问题。一是作业姿势不舒适带来的肌肉骨骼损伤,从操作舒适度来讲,员工作业时不当的人机工效学因素,如长期重复操作、不良的作业姿势、搬运作业、抬举作业和长时间静态负荷等,会造成工人的肌肉骨骼神经等系统损伤,这类疾病统称为职业性肌肉骨骼损伤 (work-related musculoskeletal disorders,WMSDs)[1]。据国外相关统计,职业性肌肉骨骼损伤 WMSDs 在职业性疾病中居第二位,仅次于职业性皮肤病[2],国内外关于 WMSDs 产生的原因以及如何减少它的发生率进行了大量的研究[3-6]。因此,研究纺织业员工的操作舒适度,以合理分配员工的作业,是很有必要的。除了生产中与操作舒适度相关的人机工效学问题外,心理负荷也是影响纺织业员工作业的重要因素。针对员工生产作业中承受的心理负荷来说,传统的工业生产,多把员工看作机器的一部分,很少关注员工的心理负荷,这是很不合理的。首先,心理负荷会影响员工的作业速率,心理负荷过重会造成员工操作绩效的降低。其次,心理负荷还会影响产品质量,心理负荷过大时,人的操作失误率会增加,产品的次品率也随之增加。再次,人的心理负荷和生产安全也有着密切的关系,心理负荷过重会使员工在工作过程中产生负面情绪,从而影响员工作业时的注意力,造成潜在的安全威胁,甚至是安全事故的发生。此外,心理负荷同样会对员工的身体健康造成影响。因此,研究作业人员的心理负荷也必不可少。
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1.2 国内外研究现状
通过对以往国内外文献的研读和总结可以发现,对工人生产任务可操作性的研究主要从操作舒适度和心理负荷两个方面进行。首先,操作舒适度的研究主要针对工人的具体作业所产生的身体疲劳进行的分析研究,工人的作业动作要素主要有:头颈动作、上肢作业动作、下肢作业动作、腰部作业动作、手部作业动作和脚部作业动作等。国内外主要通过人机工效学的方法来研究员工作业,以期找到更加合理的方法来指导工人作业,提高工人操作舒适度,避免工人身体损伤。其次,心理负荷的研究,造成人的心理负荷的主要因素是任务复杂度,国内外关于任务复杂度的研究也有很多,包括任务复杂度的评价方法以及如何降低复杂度来降低员工的疲劳,从而提高作业速率和降低作业失误率。接下来本文将从操作舒适度,心理负荷和任务复杂度三个方面进行文献综述。在操作舒适度的评价方法中,工效学方法应用最为广泛。工效学评价方法中的快速上肢评价法(RULA),主要用于评价与上肢相关的作业,比较符合本文的研究背景,相关研究也有很多。上世纪九十年代,Lynn McAtamneyE ,Nigel Corlett等提出了快速上肢评价法,文章详细阐述了 RULA 方法的设计和应用领域,并且对 RULA 方法的有效性和可靠性进行了评估[7]。Jaspreet Singh, Harvinder Lal,Gautam Kocher 等针对 RULA 方法在小批量锻造工厂的应用进行了探究[8]。陈萌、陈立平等对快速上肢评价法(RULA)、提举分析(NOISH)法进行了应用分析研究[9]。以上这几篇文献为本文运用RULA方法评价挡车工的动态操作舒适度提供了启发。挡车工的主要体力作业有翻袜作业和拔管作业,符合 RULA 方法的应用条件,而且用 RULA 方法来评价挡车工的操作舒适度时其有效性和可靠性符合分析要求。
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第2章 挡车工操作行为建模与任务可操作性评价因子的选择

2.1 袜业生产现状描述
从袜子试织造到量产完成,主要的生产过程包含以下几道工序:打样、织造工序、缝头工序、翻袜工序、定型工序和包装工序。打样是试生产阶段,不包含在袜子生产作业流程中。将各个工序按照工序间的先后顺序绘制成袜子生产作业流程图,如图 2. 1 所示。对袜子的生产过程各个工序进行简单介绍如下:1)打样是袜子的试生产阶段,将设计好的袜子,用打样机进行试生产,如果出现问题进行修改,避免大量生产带来的损失。如果符合客户要求,就进行量产。2)织造工序是用织机,将原材料通过织造,最后制成袜子的半成品,这道工序是生产织袜的第一道工序,完成的半成品是两端开口的,织造工序的工人称为挡车工,挡车工对袜子进行检查确定合格后,将袜子捆打,送入半成品库,等待下一工序进行缝头作业。3)缝头工序是将袜头的一端进行缝合,依据袜子品种的不同,缝袜的要求也不同,根据使用缝头机和操作作业过程的不同,可以将缝头工序分为:对目缝头和普通缝头两种。缝头后的袜子是翻面朝外的,一般直接送到翻袜工序进行翻袜操作。4)翻袜工序是将缝头后的袜子用脚型袜板辅助翻面。翻袜工序还要对袜子进行检查操作,对于出现问题的袜子如果是可以返工的袜子,送到返工处进行返工,如果是出现严重质量问题的袜子就直接报废。5)定型工序是将袜子平整的套在定型袜板上,经由定型机在合适的温度和湿度下进行定型作业,然后取下捆打装箱。定型后的袜子由于含有一定的水蒸气,要先放到半成品库存区至晾干,然后再送往最后一道工序进行包装作业。6)包装工序是将织造完成的成品袜,借助封胶机和装订枪等加上外包装,然后装入包装袋和装箱。包装工序是整个袜子生产过程的最后一道工序,包装后的成品袜子放入成品库,等待出货。
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2.2 挡车工生产操作行为的建模与分析
本文以 S 袜业织造工序的挡车工为研究对象,该工序为“一人多机”的生产方式,看管织机的工人称为挡车工,通常一个挡车工看管 10-14 台织机不等,接下来以每个挡车工看管 10 台机器为例,来介绍织造工序的实际生产状况。根据工厂的实际布局绘制织造工序生产平面图,如图 2. 2 所示。由图可知,挡车工按照“一字型”看管路线,巡回看管十台机器。生产过程中,织机自动织袜,挡车工承担的是看管作业。按照图 2. 2 中看管路线,每次巡回,对织机生产的袜子进行翻袜作业,对管道进行一次拔管作业以防止堵毛断线。翻袜后的袜子以 20 只为一打,捆打后的袜子放入半成品箱,最后送入织造半成品库。
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第 3 章 挡车工生产任务可操作性的分析与评价.........23
3.1 相关理论概述........23
3.2 挡车工的操作舒适度分析与评价....23
3.3 挡车工心理负荷分析与评价.....31
3.3.1 心理负荷评价因子的选取和介绍....31
3.3.2 挡车工感知复杂度与认知复杂度的分析与计算........32
3.3.3 挡车工时间压力的分析与计算........36
3.3.4 挡车工心理负荷的分析与计算........38
3.4 本章小结 .........39
第 4 章 挡车工操作行为系统动力学建模与分析.........41
4.1 系统动力学概述....41
4.2 挡车工操作行为系统动力学建模....42
4.2.1 系统边界的确定 ....42
4.2.2 挡车工因果关系模型的构建.....43
4.2.3 挡车工系统流图模型的构建.....44
4.3 挡车工任务可操作性系统动力学仿真实验设计与分析..........48
4.4 本章小结 .........52
第 5 章 总结与展望........53
5.1 全文总结 .........53
5.2 展望 ..........53

第4章 挡车工操作行为系统动力学建模与分析

第 3 章给出了分析挡车工任务可操作性的评价方法,分别对挡车工看管不同数量织机时的操作舒适度和心理负荷进行了计算。接下来,本章将基于第 3 章的计算结果,建立系统动力学仿真分析模型,对挡车工的操作行为进行系统动力学的分析与评价。

4.1 系统动力学概述

系统动力学(System Dynamics, SD)是基于系统论,将定性分析和定量分析的研究方法结合起来,动态的分析系统行为的一种方法[66]。系统动力学的建模步骤如下:第一步是明确系统的建模目的,以要解决的问题为导向,建立模型。第二步是要确定系统的边界,把问题限定在一定的范围内。第三步是根据系统中各个元素之间的因果关系,分析其相互影响和作用,建立因果关系模型。第四步是在因果关系模型的基础上构建系统动力学流图,设置各个变量之间的关系方程式。第五步是计算机仿真和结果分析,流图中各变量的数量方程关系经过模拟仿真分析输出仿真结果。针对仿真结果,要先判断其有效性,必要时予以反馈修正后再输出。由任务可操作性影响因素图可知,人机系统中的人机界面设计,作业过程中所需的零件和部件,辅助工具,操作者所承担的角色数,以及操作者所需的工作技能和信息,都会对任务可操作性造成影响。根据织造工序的人机系统中各个影响因素相互作用的结果,将影响挡车工任务可操作性的因素归结为操作舒适度和心理疲劳。造成挡车工心理疲劳的因素可归结为感知复杂度