The use of ergonomic and production KPIs to evaluate workstation performance - How human variation affects the performance and how Industry 4.0 technology can improve it

Abstract

Manuelle arbeidsstasjoner har fått nytt liv som et resultat av en økende markedstrend der forbrukere ønsker spesialtilpassede produkter, og livssyklusen til produkter blir kortere på grunn av at nye produkter oftere blir sluppet på markedet. Masseproduksjonsløsninger som helautomatiserte produksjonslinjer er ikke fleksible nok til å holde tritt med konstant endring i produktsortimentet en bedrift tilbyr. For å være konkurransedyktige i marked som endres raskt, er menneskelige operatører foretrukket i visse produksjonssteg.

For at bedrifter skal være konkurransedyktige bør ledelsen streve etter å ha «state-of-the-art» anlegg og prosesser, for å forbedre kvaliteten, samt for å redusere produksjonstid og kostnader. For å muliggjøre dette må operatørene ha arbeidsstasjoner som spiller på deres styrker, og reduserer ulempene. Ved å ha et bestemt sett med nøkkelindikatorer er det tydeligere å skjønne når en arbeidsstasjon fungerer som ønsket, og når det trengs forbedring. Disse nøkkelindikatorene kan være nyttige å bruke i designfasen av arbeidsstasjoner, så vel som når arbeidsstasjonene som brukes i produksjonen skal testes. En av de større forskjellene mellom menneskelige operatører og maskiner i en produskjonssetting er hvordan menneskelig prestasjon er utsatt for variasjon på grunn individuelle forskjeller. Menneskelig variasjon er grunnen til at "en størrelse passer alle" løsninger er like lite fornuftig for arbeidsstasjoner som for sko. Gjennom å vite hvilken innvirkning menneskelig variasjon har på nøkkelindikatorene som er satt kan påvirkningen det har på prestasjonen bli redusert gjennom design av arbeidsstasjonene. Noen av faktorene er ikke mulig å forandre til et akseptabelt nivå gjennom kun design. I noen av de tilfellene er det Industry 4.0 teknologi tilgjengelig, eller under utvikling, som kan bidra til smartere operatører og arbeidsstasjoner.

I forskningen foretatt i denne studien har 3 forskningsspørsmål blitt brukt: 1) Hvilke produksjons og ergonomiske nøkkelindikatorer funnet fra litteraturen kan brukes til å evaluere ytelsen til arbeidsstasjoner, og hvordan? 2) Hvilke former for menneskelig variasjon kan påvirke nøkkelindikatorene. Hvordan vil de påvirke skåren på indikatorene 3) Hvilke Industry 4.0 teknologier kan øke arbeidsstasjonsytelsen, og hvordan kan de assistere den menneskelige operatøren?

Forskningen i denne studien er basert på et produksjonsledelsesperspektiv, med fokus på arbeidsstasjonsevaluering som er et undertema innen anleggsplanlegging. Omfanget av oppgaven er på evaluering av arbeidsstasjonsytelsese med fokus på produksjon og ergonomisk ytelse. Målet med studien er på foreslå et sett med nøkkelindikatorer som kan som kan brukes til å bedømme arbeidsstasjonsytelse, presenter hvordan menneskelig variasjon påvirker disse indikatorene, og presentere Industry 4.0 teknologi som kan forbedre ytelse i form av produksjon og operatørers trivsel.

Gjennom å svare på forskningsspørsmålene i denne studien har et sett med nøkkelindikatorer for evaluering av arbeidsstasjonsytelse blitt foreslått, menneskelige variasjoner som påvirker arbeidsstasjonsytelse har blitt presentert sammen med hvilken innvirkning de har på nøkkelindikatorene. Tilslutt ble Industry 4.0 teknologi for å forbedre ytelse presentert med hvordan ytelsen forbedres.

The manual workstation is seeing a renaissance due to growing market trends of consumers wanting customized products, and the product life cycles decreasing as new products are introduced more frequently. Mass production solutions with fully automated production lines are not flexible enough to keep up with the constant changes in the product mix of companies. In order to stay competitive in rapidly changing markets, the use of human operators is preferred in some production stages.

For companies to stay competitive, managers should strive for state-of-the-art production facilities and processes, increasing quality and cutting costs and processing times. To enable this, the human operators need workstations that are playing to their strengths and limiting their weaknesses. By having a set of key performance indicators, it is more apparent when a workstation is performing satisfactorily and when it needs improvements. These KPIs can be useful in the designing phase, as well as when evaluating a current workstation setup. A prominent difference between the use of human operators compared to machines in production, is how human performance is susceptible to variation due to how individuals differ. Human variation is the reason why one-size-fits-all solutions are no better solutions for workstations than it is for shoes. Knowing how human variation affects the KPIs in this thesis can be used to reduce the impact it has, through the design of the workstations. Some factors are not possible to alter to an acceptable level through design alone. In some of those cases, there are Industry 4.0 technologies available and emerging to make smarter workers and workstations.

The research in this thesis was conducted through three research questions: 1) Which ergonomic and production KPIs found in literature can be used to evaluate the performance of a workstation, and how? 2) Which forms of human variation can influence the KPIs? And how will the variations influence the score of the KPIs? 3) Which Industry 4.0 technologies can improve workstation performance, and how can it assist the human operator?

The research in this thesis is based on the perspective of production management, with focus on workstation evaluation which is within the field of facility planning. The scope is workstation performance evaluation with focus on productional and ergonomic performance. The objective of the thesis is to suggest a set of performance indicators that can be used to evaluate workstation performance, present how human variation can affect the indicators and present Industry 4.0 technologies to improve production performance and operator well-being.

By conducting a literature study, an academic gap was discovered. The gap was used to find a scope for the thesis. The gap was the lack of key performance indicators to use for evaluating workstation performance. Through the literature study, relevant performance indicators were found in studies of other industrial aspects. In this thesis, by answering the research questions, a set of KPIs for workstation evaluation was suggested, the human variation parameters most influential on workstation performance were presented, along with some ways they impact each of the KPIs. In the end, Industry 4.0 technologies useful for improving the performance was presented.