Developing human factors metrics and tools to support design and management of production
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation takes an exploratory look at the role of human factors (HF) metrics within an electronics manufacturing organization by focussing on three objectives: 1) determining company stakeholder views of HF metrics, metrics development and HF application, 2) developing a workstation level HF assessment tool for light assembly work, and 3) creating a tool that reports the level of HF integration and maturity in an organization. Mixed methods were used in an action research framework. Research at the case organization was predominantly qualitative and included field notes, audio recordings, and company documents. Identified gaps between engineering and HF metrics were due to HF metrics focussed more on health and safety measures and activities being completed, gaps in the understanding of HF contributions, and the need for new HF tools to generate reporting measures. Five identified themes affecting HF metrics development included 1) knowledge of engineer processes and of HF principles, 2) connection of metrics to the organization, 3) support of the organization and of the information to the organization, 4) resource availability and limitations, and 5) communication format of metrics information. Collaborative user-centered development of a workstation efficiency evaluator tool helped determine data of interest and effective communication of output variables for users. Design stage inputs create outputs that include HF and system information. The tool performed well in a comparison to an observation-based analysis and also demonstrated tolerance to input errors on workstation outcomes. The developed Human Factors Integration Tool assesses HF maturity across organizational functions. Face and content validity of the tool were tested in field testing and workshops. Participants communicated a need for the tool and its contents. Industry stakeholders found the consensus-based tool helped to establish the status of HF in the organization, plan projects to further develop HF capabilities, and initiate discussions on HF for performance and well-being. The created tools demonstrated approaches to the development of future HF tools. These dissertation findings illustrate the need for more HF metric work, including developing HF measures that contribute to organization metrics, and that the development of HF measures and processes need HF considerations in their development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».