《TECHNOLOGY IN SOCIETY》：Enhancing Manufacturing Performance and Working Conditions: AgErgoVSM – Innovative Integration of Lean and Ergonomics for an Ageing Workforce
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社会人口学挑战，更确切地说，老龄化劳动力，给工业系统带来了若干后果，特别是在生产力与工作绩效方面。年龄-生产力关系对生产力和系统绩效具有不同影响，因为工业生产力随老龄化而趋于下降，但当操作人员积累经验和知识后变得更为平衡。此外，老龄操作人员的身体能力往往下降，
社会人口学挑战，更确切地说，老龄化劳动力，给工业系统带来了若干后果，特别是在生产力与工作绩效方面。年龄-生产力关系对生产力和系统绩效具有不同影响，因为工业生产力随老龄化而趋于下降，但当操作人员积累经验和知识后变得更为平衡。此外，老龄操作人员的身体能力往往下降，因此有必要采取策略延长其积极、安全和健康的生活。本研究介绍了一个案例研究，涉及一种新型整合性精益（Lean）工具AgErgoVSM的应用，该工具在金属加工行业纳入了不同年龄段的人体工学考量，重点关注手动抛光任务。为应对劳动力年龄多样性带来的挑战与机遇，特别是针对不同年龄群体的工人，研究方法采用了一种系统化途径，首先对工作任务的当前状态进行映射，包括物理人体工学（physical ergonomics）、心理需求（mental demands）以及工作控制/影响（control/influence）的评估。研究结果揭示了不同年龄工人面临的多样化影响，例如老年工人身体需求高、年轻工人心理需求高，以及工作沟通有限。因此，本研究强调需要量身定制的物理和认知人体工学（cognitive ergonomic）干预措施，以改善不同年龄群体的工作条件。研究强调了将人体工学原则整合到工作环境中的重要性，以提升生产力，同时确保操作人员在更高效、适应劳动力多样化需求的工作环境中的健康与福祉。
**论文解读文章**
**研究背景、存在问题与研究目的**
随着工业5.0（Industry 5.0）的推进，制造系统正向智能、互联、可持续、适应性强且以人为中心的方向演变，强调人类技能与能力的结合。然而，社会人口学挑战，特别是劳动力老龄化，对工业系统产生显著影响，导致生产力下降与工作绩效波动。年龄-生产力关系显示，工业生产力随年龄增长趋于下降，但当操作人员积累经验后变得更为平衡。同时，老龄操作人员身体能力下降，需要策略延长其积极、安全、健康的工作寿命。现有精益制造（Lean Manufacturing）与人体工学（Ergonomics）整合虽能提升效率，但存在冲突：精益对生产率和减少浪费的强力关注可能与工人健康和安全目标相悖，且干预措施多侧重于物理人体工学，忽略认知人体工学（cognitive ergonomics）挑战，如心理负荷与操作员压力。此外，当前工具如价值流图（Value Stream Mapping, VSM）和人体工学价值流图（Ergonomic Value Stream Mapping, ErgoVSM）虽然整合了人体工学分析，但未考虑劳动力年龄多样性。因此，本研究旨在引入并应用一种新型年龄敏感工具Age-Ergonomic Value Stream Mapping（AgErgoVSM），以同时解决工业系统中年龄多样化的生产力与人体工学条件。研究回答两个核心问题：（1）如何通过AgErgoVSM整合人体工学分析与精益制造工具，增强不同年龄群体的人体工学风险识别与缓解？（2）AgErgoVSM如何在工业5.0以人为中心框架下，通过应对年龄多样性、福祉和生产力，促进可持续劳动力管理？
**研究人员开展的研究与结论**
研究人员在葡萄牙一家金属加工工业的手动抛光活动中应用AgErgoVSM工具。该企业专门生产金属物品，包括珠宝、高端皮革配件等，拥有约500名员工。研究聚焦于手动抛光工序，该工序为完全手工操作，重复性高且力量需求大。研究人员将60名操作员按年龄分为三组：年轻工人组（18-34岁）、中年工人组（35-44岁）以及老年与资深工人组（45-64岁，含15名45-54岁和5名55-64岁）。通过视频记录获取每项任务的周期时间，并进行物理和认知人体工学评估。结果显示，不同年龄组在物理需求、心理需求和工作控制方面存在显著差异：老年工人面临更高的身体需求，年轻工人面临更高的心理需求，且所有年龄组的工作沟通有限。研究强调，需要针对不同年龄群体制定量身定制的物理和认知人体工学干预措施，以改善工作条件，提升生产力并保障工人健康。论文发表在《TECHNOLOGY IN SOCIETY》。
**主要关键的技术方法**
研究人员主要采用了AgErgoVSM工具，该工具基于ErgoVSM并整合了年龄维度。方法包括三个阶段：准备阶段（定义工作团队、选择价值流、按年龄聚类分组操作员），当前状态映射阶段（评估物理人体工学与工作内容，包含A部分：工作任务级别的姿势、力量、心理需求、控制/影响评分；B部分：价值流级别的平均物理人体工学、物理人体工学潜力、工作内容潜力、物理孔隙度、心理孔隙度、沟通评分），以及未来状态映射与行动计划阶段（基于评估结果制定改善措施）。评估基于直接观察的定性数据转换为定量评分，并结合周期时间进行半定量计算。样本来源为葡萄牙某金属加工企业的抛光部门，共60名操作员。
**研究结果**
**5.1 Part A: Age – Work Task Level（年龄-工作任务级别）**
通过评估工作姿势（WP）和重量/力量（WF），计算物理人体工学（PE）得分。所有年龄组在物理层面相似：拾取和放下工件任务姿势得分为9、抛光为8、视觉检查为7；力量方面，抛光任务得分为8，拾取/放下为4，视觉检查为3。心理需求（MD）和控制/影响（CI）评估显示年龄差异：老年工人（45-64岁）在拾取/放下任务中MD得分为7，中年为6，年轻为5；抛光与视觉检查任务中，老年MD得分为9，中年为8，年轻为7。控制/影响方面，老年组得分为6，中年为7，年轻为8，表明年轻工人对工作控制感最低。结论：物理需求各年龄组相似，但心理需求和控制感存在年龄差异，老年工人心理需求更高，年轻工人控制感更低。
**5.1.1 Results Analysis（结果分析）**
分析表明，心理需求随年龄增长而增加，但长期高水平且平衡的心理需求可能对老年工人认知功能有保护作用。由于工作高度身体和精神紧张，工作控制感普遍较低，但老年工人因经验积累而感知控制较强，年轻工人则在动态环境中更需自主性。这强调了需要针对不同年龄组的管理策略。
**5.2 Part B: Age – Value Stream Level（年龄-价值流级别）**
评估整个价值流：平均物理人体工学（APE）得分为拾取/放下6.0、抛光8.0、视觉检查4.6，表明抛光任务物理需求最高。物理人体工学潜力（PEP）所有任务均为类别D，得分为8，表示物理变化可能性极低。工作内容潜力（WCP）方面，抛光任务所有年龄组均为类别D，得分为9；拾取/放下任务老年组为类别B（得分为7），中年和年轻为类别D（得分为8）。物理孔隙度（PP）和心理健康孔隙度（MP）评估显示，老年工人在抛光任务中物理恢复可能性最低（得分为9），年轻工人心理恢复可能性最低（得分为9）。沟通（CO）评估显示，抛光任务得分为7，视觉检查为6，拾取/放下为4，表明高需求任务限制沟通。结论：价值流层面各年龄组物理需求相似，但恢复能力和沟通受任务类型影响，老年工人物理恢复更困难，年轻工人心理恢复更困难。
**5.2.1 Results Analysis（结果分析）**
分析指出，物理恢复受工作控制感影响，控制感越高恢复需求越低；心理恢复受工作压力影响，年轻工人更易受压力影响；沟通受任务复杂性和负荷影响，高负荷导致沟通质量下降。
**5.3 Part C: “Future Map” and Action Plan / Age Clusters（未来地图与行动计划/年龄集群）**
基于评估结果，提出多项改善措施：组织层面包括引入物理活动干预（如午餐散步、拉伸）促进物理恢复，以及正念和认知行为训练（如在线培训）促进心理恢复；设备层面包括引入可调节人体工学椅、脚踏板和外骨骼。这些措施旨在减少物理和心理需求，提升所有年龄组工人的健康与工作表现。
**总结讨论与结论翻译**
讨论部分强调了实施量身定制干预措施的必要性，指出物理恢复策略（如高强度活动）适合年轻工人，而心理恢复策略（如正念训练）对老年工人更有效。混合恢复（如多组分训练）可同时改善身心。引入人体工学设备可缓解身体紧张，提升舒适度与生产力。研究局限性包括仅针对单一工业场所、手动抛光活动、定性观察方法以及缺乏组织人体工学评估。未来研究将实施行动计划并完成PDCA循环，验证AgErgoVSM有效性。
**结论翻译**：本研究探索了在金属加工行业手动抛光活动中应用AgErgoVSM工具，专注于整合人体工学原则以提升生产力并考虑不同年龄工人群体。所采用的方法包括对物理人体工学、心理需求以及工作控制与影响的全面评估，利用AgErgoVSM映射当前工作任务状态，从而全面理解工作环境及其挑战。结果揭示了不同年龄群体在物理和心理需求以及工作控制与影响方面的差异。老年工人在管理其身体工作需求方面比年轻工人面临更多限制，而年轻工人在管理其心理工作需求方面比老龄工人面临更多限制。这凸显了需要针对每个年龄群体独特挑战的定制化人体工学干预措施，最终目标是增强工作场所的物理和心理恢复。此外，研究结果强调了实施人体工学措施的关键必要性，这些措施不仅改善物理工作条件，还促进工人之间更好的沟通和认知工作条件。通过这样做，组织和行业可以创造一个更健康、更高效的工作环境，适应其劳动力的多样化需求，从而促进整体工作满意度和绩效。总之，本研究通过展示如何通过提出的AgErgoVSM将人体工学分析与精益制造工具整合，有效增强了工业环境中不同年龄群体的人体工学风险识别与缓解。在金属加工行业的应用揭示了在管理物理和心理工作需求方面的明显年龄相关差异，强调了定制化干预的必要性。此外，研究结果突出了AgErgoVSM对可持续劳动力管理的贡献，通过支持年龄多样性、福祉和生产力，在工业5.0以人为中心框架内，从而在运营效率与人类因素之间架起桥梁，实现有利于工业绩效和工人健康的社会技术平衡。
