预测性维护实施前后面临的挑战与机遇：基于工作需求-资源理论的员工视角研究

本研究针对工业维护领域员工对预测性维护技术(PdM)的接受度问题，通过35名维护员工的深度访谈，结合工作需求-资源(JD-R)理论和Carayon工作系统模型，系统分析了当前工作系统的阻碍因素与促进因素，以及员工对PdM实施的预期。研究发现员工期待PdM改善决策支持系统功能，但担忧其会削弱工作自主性和专业技能。该研究为工业5.0背景下的人本化技术设计提供了重要参考。

　　

随着工业4.0向工业5.0的演进，预测性维护(Predictive Maintenance, PdM)技术正逐步改变传统维护模式。PdM通过传感器实时监测设备状态，动态预测故障时间，理论上能显著提升维护效率。然而现实中，维护员工常对这一"黑箱"技术持怀疑态度，甚至产生抵触情绪。这种矛盾现象背后，是技术开发者与终端用户间的认知鸿沟——工程师们精心设计的算法系统，为何难以获得一线维护人员的认可？这一问题的解答，对实现真正"以人为中心"的工业5.0转型至关重要。

荷兰研究团队在《Applied Ergonomics》发表的研究，首次将组织心理学中的工作需求-资源(Job Demands-Resources, JD-R)理论与Carayon的工作系统模型相结合，构建了分析框架。通过对荷兰海军、污水处理厂和商业维护服务商的35名维护员工进行深度访谈，研究人员系统梳理了当前维护工作的痛点，以及员工对PdM实施的期待与担忧。研究创新性地将工作系统划分为决策支持系统(DSS)、环境、个体、组织和任务五个领域，分别评估其阻碍性(Hindering)和促进性(Facilitating)特征。

研究方法上，研究采用半结构化访谈收集数据，通过目的性抽样确保信息丰富度。使用NVivo 13进行编码分析，采用归纳与演绎相结合的编码策略。通过15%样本的编码者间一致性检验确保可靠性。基于JD-R理论将工作特征分类为阻碍性或促进性，再按工作系统模型归类到相应领域。

研究结果揭示出鲜明的对比：在决策支持系统(DSS)领域，当前系统被普遍认为功能不足、操作繁琐，但员工期待PdM能带来显著改善，如机器健康记录、故障根因分析和剩余寿命预测等功能。然而，误报(false alarms)问题被反复提及，可能影响系统可信度。环境领域当前全是阻碍因素，PdM有望通过远程检测改善，但员工担忧传感器无法识别外部因素(如天气影响)，且可能引入新的故障模式。

个体领域呈现有趣转变：当前"机械师直觉"(mechanic's instinct)是重要促进因素，但员工预期PdM将导致这一宝贵经验流失。年长员工尤其担心难以适应新技术，而年轻员工则表现出更高接受度。组织领域当前存在严重官僚主义和人员不足问题，PdM被认为可优化人力配置，但也可能削弱团队自主决策。任务领域当前虽工作量大但自主性高，员工担忧PdM将使其沦为单纯的"零件更换工"。

讨论部分指出，研究首次将JD-R理论与工作系统模型结合，为分析技术实施提供了人因工程框架。三个关键发现具有重要理论价值：首先，PdM可能破坏现有的人-职匹配(job-person fit)，特别是降低年长员工的自我效能感(job self-efficacy)；其次，任务自主性降低可能引发抵触，这与医疗领域数字化研究结论一致；最后，与算法厌恶理论相反，员工对PdM DSS整体持乐观态度，但特定领域(如个体和任务)的负面预期可能阻碍采纳。

研究建议通过工作重塑(job crafting)干预措施缓解实施阻力，如保留具有挑战性的任务、提供针对性培训等。实践意义在于，组织应关注PdM对员工心理体验的多维度影响，而非仅关注技术性能。未来研究可开展纵向追踪，比较预期与实际的差异，并扩大样本多样性。

这项研究为工业5.0的"以人为本"理念提供了实证支持，强调技术创新必须与员工需求同步。研究揭示的"期望-现实"差距，为技术开发者提供了重要的设计启示——完美的算法若忽视用户体验，终将难以发挥应有价值。研究建立的评估框架，不仅适用于维护领域，也可拓展至其他数字化转型场景，具有广泛的方法学借鉴意义。