Monteringsstation Chalmers CSI-lab​​

Bild av: Oscar Mattsson

DIG IN - DIGitaliserat välbefINnande

DIG IN vill visa hur välbefinnande hos montörer kan mätas digitalt och demonstrera hur data kan användas och presenteras i real-tid. Fyra tekniska lösningar som mäter bio-data (hjärtrytm, EEG, aktivitet, temperatur) kommer testas i 12 lab-experiment för att undersöka hur operatörens produktivitet och upplevelse påverkas av yttre faktorer (ljud, ljus och stations layout). DIG IN kommer analysera teknikerna för att se vilken data det går att få fram och hur den kan användas och visualiseras för att förbättra montörens arbete ur ett hälsoperspektiv.

DIG IN vill besvara följande frågeställning inom projektet: Hur kan man förbättra produktiviteten genom att förbättra och visualisera välbefinnandet hos operatören?

Målet är att presentera en demonstrator där välbefinnande kan mätas digitalt på ett enkelt och relevant sätt. DIG IN kommer att bjuda in experter från ’Människan i produktionssystemet’ till en endags workshop för att få feedback på den valda lösningen.

Projektidé
Med framväxande ny teknik finns många möjligheter men också flera utmaningar. Att hantera framtidens produktionssystem innebär att framgångsrikt hantera interaktionen mellan människa och den tekniken. För att skapa hållbar produktion är det viktigt att behålla konkurrenskraft och undvika kostsam personalomsättning och kunskapsdränering.

Produktionssystemet måste vara en attraktiv arbetsplats för en arbetskraft med varierande ålder, erfarenhet och hälsoproblem. Företagen måste därför ta vara på och uppmärksamma personalens välbefinnande och subjektiva upplevelse annars riskerar de att förlora möjlig arbetskraft till konkurrenter eller andra branscher. Vid införandet av ny teknik finns flera risker och ofta resulterar implementeringar i mer arbete för operatören (teknikdriven utveckling utan hänsyn till människan som ska använda produkten) vilken resulterar i ökad stress, ökad irritation, minskad glädje och nöjdhet över arbetssituationen.

För att stötta interaktionen och optimera prestationen är det viktigt att förstå hur operatören tänker. Ett sätt att studera detta på är att studera hur operatörens upplevelse påverkar hans/hennes produktivitet. DIG IN vill mäta upplevelsen av en montering genom kontrollerade lab-experiment där det går att undersöka påverkan av yttre faktorer.

Genom att mäta hjärtrytm, återhämtning, stress, sömnrytm och påverkan av till exempel ljus och ljud kan värdefull information samlas in och användas för att designa framtidens arbetsplats där social hållbarhet och välbefinnande är nyckelord. Chalmers har tillsammans med företaget CGM valt ut fyra tekniska lösningar som skall testas. Önskade effekter är ökad monteringskvalitet, minskad monterings-tid samtidigt som monteringsarbetet skulle uppfattas som ett mer attraktivt arbete. Visualiseringen skulle också göra det enklare att förebygga hälsoproblem, minska sjukskrivning på arbetsplatsen och underlätta vid resursallokering.

De fyra tekniker som vi vill använda i projektet är handledsmätaren från Empatica som mäter stressnivå, ett pannband som mäter hjärnans aktivitet, en andningsmätare och en aktivitetsmätare. Tidigare experiment har visat att tid och stations layout påverkar operatörens produktivitet och upplevelse av en montering. I de studierna användes självskattning och föregångaren till Empatica för att mäta operatörens upplevelse av monteringen. Genom att ytterligare testa denna mätare samt tre andra av oss identifierade intressanta tekniker kan vi gå vidare och se vad som är relevant att mäta och visualisera i en monteringssituation.

Projektledare: Sandra Mattsson, Chalmers tekniska högskola

Projektet är en del av Produktion2030

Samarbetande organisationer

  • CGM Group (Privat, Sweden)
Startdatum 2015-11-01
Slutdatum Projektet är avslutat: 2016-01-31

Finansieras av

  • VINNOVA (Offentlig, Sweden)

Syfte

Syftet med DIG IN var att visa hur välbefinnande hos montörer kan mätas digitalt och demonstrera hur data kan användas och presenteras i real-tid. Fyra tekniska lösningar som mäter fysiologisk data (hjärtrytm, EEG, aktivitet och temperatur) har i projektet testats i:
•    13 labexperiment för att undersöka hur yttre faktorer (ljud, ljus och temperatur) påverkar operatörens upplevelse och prestation.
•    5 användarstudier där tre aktiviteter utförts för att testa teknikernas användarvänlighet.
 

























Figur 1: De fyra teknikerna som testades i projektet DIG IN ovanifrån: 1. Aktivitetsarmband (Empatica), 2. Andningsfrekvensmätare, 3. Hjärtfrekvensarmband (Sony), 4. Hjärnaktivitet (EPOC+)

Mål

Målet med projektet var att presentera en demonstrator där välbefinnande kan mätas digitalt på ett enkelt och relevant sätt.

Resultat

Demonstrator

Demonstratorn som togs fram i projektet är ett gränssnitt där teknik 1 valdes för att mäta fysiologisk data i real-tid (Figur 2). Förutom fysiologisk data mäter demonstratorn även fyra arbetsmiljöfaktorer i realtid: temperatur, koldioxidhalt, ljus- och decibelnivå på arbetsplatsen. Fältet nedanför arbetsmiljöfaktorerna är ett kommentarsfält där förslag ges till användaren om något gränsvärde överskrids t.ex. om temperaturen blir för hög (över 23 grader). Ett meddelande om att nivån överskridits ges samt ett förslag på åtgärd (inte tvingande).

 


























Figur 2: Demonstrator som mäter fysiologisk data (digitalt välbefinnande) och arbetsmiljödata i real-tid.
 
Gränssnittet kan spara data så att det går att studera historik för att visa fysiologisk data och arbetsmiljö-data vid en specifik tidpunkt (Figur 3).
 
 













'
Figur 3: Demonstratorn visar historik

Utvärderingen av demonstratorn gjordes på en workshop där experter från ’Människan i produktionssystemet’ (Produktion2030, VINNOVA) bjöds in att delta. Workshopen hölls den 20 januari 2015 med 15 personer (8 forskare, 3 företagsrepresentanter och 4 projektdeltagare) och visade att det finns många möjligheter med demonstratorn. Styrkorna är att den är flexibel och går att koppla ihop med många andra tekniker; Den ansågs också vara ett första steg i en ökad medvetenhet om välbefinnande på arbetsplatsen. Några svagheter med lösningen är svårighet att tolka data (vad är bra, vad är dåligt?) samt om personlig integritet (vem ska ha tillgång till data).
 
 
















Figur 4: Bilder från workshopen 20 januari

Publicerad: to 31 maj 2018.