Process Mapping to Understand the Role of Human Factors in Design
Notice bibliographique
Résumé
Integrating human factors considerations into the design of production systems can improve productivity and quality results while reducing injury risks to system operators. The researchers are currently conducting an action research study with a Canadian electronics manufacturer to improve their production system design process (PSDP), and thereby their production systems, by integrating human factors (HF). One of the first requirements is a clear understanding of the PSDP as a means of identifying and coordinating process improvements. Since there is no accepted approach to PSDP ‘mapping’, methodological development is needed. A proposed methodology for assessment of PSDPs is described. Data collection includes a combination of interview, observational, and document sources. Analysis uses a general inductive approach to develop a process ‘map’. Mapping options to be assessed for utility include decision trees, cross-functional diagrams, actor-network analyses and concept maps. The developed map will then be verified by company personnel and subsequently used in developmental workshops to help the design team identify possible process improvements. As part of the ‘action research’ methodology, researchers will make observations and field notes to better understand how such process maps can best be created and communicated to company personnel. Challenges include gaining access to confidential company data, and experience shows that the active participation of company personnel in data collection speeds and enhances this process. The utility of the PSDP maps to support process improvement efforts remains to be studied.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».