迈向以人为中心的工业4.0：一种用于维护和装配领域认知工作负荷评估的框架

《JOURNAL OF INTELLIGENT MANUFACTURING》：Toward human-centric Industry 5.0: a framework for cognitive workload assessment in maintenance and assembly

本研究针对智能制造向人本化、可持续的5.0转型中操作员认知负荷（CWL）评估方法不明确的问题，通过系统文献综述提出CWL评估框架与任务分类矩阵，揭示不同任务复杂度需匹配多模态评估策略，为人本工业系统建设提供依据。

　　

摘要

在从工业4.0向工业5.0（I5.0）的转型过程中，制造业的重点正转向以人为中心、可持续且具有韧性的系统。这一演变过程中的一个关键挑战是管理操作员的认知工作负荷（CWL），尤其是在维护和装配等复杂任务中。这些活动对工业运营至关重要，由于任务的可变性、压力下的决策制定以及人机协作，它们通常伴随着较高的精神需求。尽管关于CWL的研究日益增多，但对于特定工业任务最合适的评估方法仍缺乏明确性。本研究通过进行系统性的文献综述来填补这一空白，以确定在不同类型的维护和装配操作中如何测量CWL，并利用研究结果开发了一个CWL测量框架和CWL评估指南矩阵。研究结果表明，不同类型的任务具有不同的认知需求，这影响了CWL评估方法的选择。常规和结构化的任务通常使用主观或基本的生理测量方法进行评估，而更复杂和动态的任务则越来越需要结合主观、生理和基于绩效的数据的多模态方法。此外，文献综述还揭示了同一领域内的相似性和不同领域间的差异，这突显了制定特定任务CWL评估策略的必要性。基于这些见解，本研究提出了一个框架，将合适的CWL评估方法与维护和装配任务类别相对应，并提供了一个CWL评估指南矩阵，以根据任务复杂性和操作影响来支持方法的选择。通过提供结构化的CWL评估方法，这项工作有助于实现向符合I5.0范式的自适应、以人为中心的工业系统的转型。