VDT環(huán)境下事務(wù)性腦力勞動(dòng)疲勞規(guī)律研究

汪紀(jì)新 張于賢

摘要：在智能制造背景下，生產(chǎn)系統(tǒng)的自動(dòng)化和信息化逐漸提高使得腦力勞動(dòng)者不斷攀升。本文運(yùn)用算式加法實(shí)驗(yàn)來(lái)模擬事務(wù)性腦力勞動(dòng)工作過(guò)程，通過(guò)出錯(cuò)率來(lái)定量反映腦力疲勞程度，再運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)手段分析事務(wù)性腦力勞動(dòng)疲勞特征規(guī)律并運(yùn)用到實(shí)際生產(chǎn)。

Abstract： In the context of smart manufacturing， the automation and informationization of production systems are gradually improving， and mental workers are constantly on the rise. This paper uses the arithmetic addition experiment to simulate the work process of transactional mental work. Through the error rate to quantitatively reflect the degree of mental fatigue， and then use mathematical statistics to analyze the characteristics of transactional mental labor fatigue and apply it to the actual production.

關(guān)鍵詞： 智能制造；腦力勞動(dòng)；疲勞特征

Key words： intelligent manufacturing；mental work；fatigue features

中圖分類號(hào)：R338 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1006-4311（2018）26-0239-02

0 引言

隨著工業(yè)4.0、中國(guó)制造2025等概念的提出，我國(guó)制造業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)的自動(dòng)化和信息化程度正快速提高。同時(shí)，視頻顯示終端 （visual display terminal，VDT）設(shè)備在日常生產(chǎn)當(dāng)中得到了廣泛的應(yīng)用，人機(jī)互動(dòng)的水平逐漸提高。因此，越來(lái)越多的人員需要運(yùn)用VDT從事比較復(fù)雜的腦力工作，隨之而來(lái)的是腦力負(fù)荷的增加。那么，如何對(duì)腦力勞動(dòng)者進(jìn)行工作測(cè)量及疲勞評(píng)價(jià)，核定工作量、人員配置、績(jī)效評(píng)定等就顯得迫在眉睫和具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。

對(duì)腦力勞動(dòng)負(fù)荷測(cè)量一般有四種方法，分別是主觀評(píng)價(jià)法、主任務(wù)測(cè)量法、輔助任務(wù)測(cè)量法和生理測(cè)量法。本文由于只研究事務(wù)性腦力勞動(dòng)，同時(shí)在綜合考慮實(shí)驗(yàn)條件和量化程度等因素后采用的是主任務(wù)測(cè)量法。簡(jiǎn)單的說(shuō)，本文就是設(shè)計(jì)了同類型但不同難度的三種加法算式試題，通過(guò)隨著實(shí)驗(yàn)時(shí)間增加引起出錯(cuò)率的變化來(lái)量化事務(wù)性腦力勞動(dòng)的疲勞程度。

1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

1.1 實(shí)驗(yàn)思路和準(zhǔn)備

本實(shí)驗(yàn)主要通過(guò)簡(jiǎn)單而大量的加法算式計(jì)算結(jié)果在各個(gè)時(shí)間段出錯(cuò)頻率的大小來(lái)模擬事務(wù)性腦力勞動(dòng)工作過(guò)程，進(jìn)而來(lái)反映實(shí)驗(yàn)對(duì)象的腦力疲勞程度。實(shí)驗(yàn)在我們商學(xué)院工業(yè)工程實(shí)驗(yàn)室里進(jìn)行的，以3名本學(xué)院男性在讀碩士研究生志愿者為受試對(duì)象，平均年齡在25～26歲，均為右利手。受試者的視力或者矯正視力>1.0，身高平均為172cm且此前都未做過(guò)如此大量的加法算式運(yùn)算。

1.2 實(shí)驗(yàn)任務(wù)

在VDT環(huán)境下，讓甲乙丙3名受試者分別做三類不同的加法算式試題。具體如下：

A組：兩個(gè)兩位數(shù)的加法運(yùn)算，形如29+76；

B組：兩個(gè)三位數(shù)的加法運(yùn)算，形如235+692；

C組：三個(gè)兩位數(shù)的加法運(yùn)算，形如56+17+95。

然后依次讓甲、乙、丙三個(gè)受試志愿者做A、B、C三類試題，并持續(xù)4個(gè)小時(shí)。

1.3 實(shí)驗(yàn)步驟

S1：實(shí)驗(yàn)后勤人員在實(shí)驗(yàn)室準(zhǔn)備三臺(tái)電腦，并安裝加法算式運(yùn)算軟件，設(shè)置好算式類型并做好出題準(zhǔn)備；

S2：讓甲、乙、丙三名志愿者按正確的坐姿分別做A、B、C三組不同難度的試題，實(shí)驗(yàn)上午八點(diǎn)統(tǒng)一開(kāi)始，持續(xù)4小時(shí)。（即上午8：00——12：00之間，期間禁止休息）；

S3：每名受試志愿者各配備一名實(shí)驗(yàn)記錄員，實(shí)驗(yàn)八點(diǎn)開(kāi)始后，他們每隔5分鐘就記錄本時(shí)間段內(nèi)所做的題量和做錯(cuò)的題目數(shù)量，并登記在原始數(shù)據(jù)記錄表上；

S4：做到4個(gè)小時(shí)后受試志愿者需立刻停止答題，并離場(chǎng)。

2 數(shù)據(jù)處理

我們用出錯(cuò)率來(lái)衡量疲勞程度，所謂出錯(cuò)率就是每5分鐘做過(guò)的題目中做錯(cuò)題目的頻率，即出錯(cuò)率=5分鐘做錯(cuò)的題目/5分鐘內(nèi)做過(guò)的題目。我們的實(shí)驗(yàn)記錄員會(huì)在實(shí)驗(yàn)期間每隔5分鐘做一次數(shù)據(jù)記錄，記錄的主要內(nèi)容是在5分鐘時(shí)間段內(nèi)受試志愿者完成題目的數(shù)量和在5分鐘內(nèi)受試志愿者答題出錯(cuò)的個(gè)數(shù)。

我們把A、B、C三種難度的出錯(cuò)率的平均出錯(cuò)率作為本實(shí)驗(yàn)的最終出錯(cuò)率，因此得出平均出錯(cuò)率的數(shù)據(jù)記錄表如表1所示。

運(yùn)用Excel數(shù)據(jù)分析工具得出事務(wù)性腦力疲勞特征曲線如圖1所示。

其回歸方程為：

y=-0.000003x3+0.00035x2-0.0094x+0.11025

計(jì)算其擬合優(yōu)度為：R2=0.9332。

3 討論分析

其實(shí)，我們這個(gè)曲線與機(jī)械產(chǎn)品的失效率曲線相似，屬于類浴盆曲線。所謂浴盆曲線就是反映機(jī)械產(chǎn)品總體整個(gè)壽命期失效率的情況，因其曲線形狀和浴盆的剖面很相像故稱為浴盆曲線。它一般分為早期失效期、偶然失效期和耗損失效期。早期失效期曲線為遞減型，其產(chǎn)品投入使用的早期由于設(shè)計(jì)、制造、存儲(chǔ)和運(yùn)輸?shù)刃纬傻娜毕?，需要?jīng)過(guò)一段時(shí)間的調(diào)試、磨合后，才逐漸運(yùn)轉(zhuǎn)正常。耗損失效期其失效率曲線是遞增型，在某個(gè)時(shí)間點(diǎn)后由于老化、疲勞、磨損、蠕變、腐蝕等所謂的耗損的原因所引起的，故稱為耗損失效期。

同樣地，我們做個(gè)類比，機(jī)械產(chǎn)品的失效和人腦疲勞出錯(cuò)在屬性上其實(shí)是具有一致性的。一個(gè)是反映機(jī)械產(chǎn)品的工作中的損耗程度，一個(gè)是反映人腦力工作的疲勞程度，人腦其實(shí)也是一個(gè)機(jī)器，只不過(guò)他的機(jī)理比較復(fù)雜而已。因此，我們不妨把這個(gè)平均特征曲線也分為適應(yīng)工作期和疲勞工作期兩個(gè)階段。

第一個(gè)階段從平均特征曲線可以發(fā)現(xiàn)出錯(cuò)率由開(kāi)始的很大到逐漸降低，本文認(rèn)為為由于受試志愿者從未做過(guò)如此大量且專門(mén)的加法算式運(yùn)算，存在事務(wù)性腦力勞動(dòng)工作熟悉期，需要一定時(shí)間的適應(yīng)工作。

第二個(gè)階段，可以先做定性分析，本文認(rèn)為由于工作一段時(shí)間后，腦力勞動(dòng)開(kāi)始使用更多的資源，出現(xiàn)疲勞，因此受試志愿者的出錯(cuò)率會(huì)呈現(xiàn)不斷增大的趨勢(shì)。

再做出定量分析，觀察平均特性曲線可以發(fā)現(xiàn)，在第二階段內(nèi)一段時(shí)間出錯(cuò)率很低，且出錯(cuò)率的相對(duì)變化率也很低，不妨定義為非疲勞工作期；在過(guò)了某一時(shí)刻的后一段時(shí)間內(nèi)出錯(cuò)率很高，且出錯(cuò)率的相對(duì)變化期也很高，不妨定義為疲勞工作期。

一個(gè)正常的成年人在計(jì)算數(shù)學(xué)算式時(shí)都有一定的出錯(cuò)率，因此在這里，我們類比作業(yè)測(cè)定里的時(shí)間寬放，對(duì)出錯(cuò)率進(jìn)行寬放。結(jié)合曲線規(guī)律和數(shù)據(jù)分析本文將出錯(cuò)率寬放至6%，也就是說(shuō)6%以下的出錯(cuò)率是屬于正常出錯(cuò)率。

因此，依據(jù)平均特性曲線的關(guān)系表示，當(dāng)Y=0.06時(shí)得：

X1≈6，X2≈29 ； （X≥0）

因此，真正的事務(wù)性腦力勞動(dòng)的疲勞規(guī)律曲線應(yīng)該是第二階段即：

y=-0.000003x3+0.00035x2-0.0094x+0.11025

故：在6

總結(jié)可得：在115分鐘內(nèi)，事務(wù)性腦力勞動(dòng)工作基本不受疲勞影響；若超出115分鐘，則處于疲勞工作期，隨著事務(wù)性腦力勞動(dòng)工作者作業(yè)時(shí)間的增加，腦力疲勞程度不斷增加。

在做了以上定量分析后，我們將疲勞規(guī)律應(yīng)用到一家生產(chǎn)傳感器企業(yè)的SMT智能生產(chǎn)車(chē)間，對(duì)該生產(chǎn)線的成本降低、效率提升和績(jī)效評(píng)定等方面起到了十分積極的作用。

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