MODELING AND VALIDATING OF A TIME ANALYSIS SYSTEM FOR INTEGRATION INTO THE VIRTUAL 3D SOFTWARE PRODUCT

RÉSUMÉ: Dans le paysage industriel actuel, l’optimisation de la conception des lieux de travail tout en garantissant la sécurité et l’efficacité des travailleurs est d’une importance primordiale. Les systèmes de modélisation humaine numérique (Digital Human Modeling, DHM) sont devenus des outils indispensables pour atteindre ces objectifs. En simulant les interactions humaines avec les espaces de travail, les outils et les tâches avant la création de prototypes physiques, ces systèmes soutiennent le processus de conception, permettant l’identification et l’atténuation précoces des risques potentiels pour les travailleurs. L’estimation du temps joue un rôle crucial dans ce contexte en fournissant des prévisions précises des durées des tâches et en soutenant l’optimisation des processus, ce qui est essentiel pour améliorer la productivité et l’efficacité dans les environnements industriels. Les systèmes DHM sont largement utilisés dans les analyses ergonomiques pour évaluer les exigences physiques des tâches et concevoir des lieux de travail plus sûrs et plus efficaces. Traditionnellement, de nombreux systèmes DHM se sont principalement concentrés sur l’évaluation des risques ergonomiques statiques basés sur les données de planification des processus. Cependant, l’intégration de méthodes d’estimation du temps, telles que la technique de séquence d’opérations de Maynard (Maynard Operation Sequence Technique, MOST), dans ces systèmes permet l’analyse des opérations conçues sur des périodes prolongées. En effectuant des analyses temporelles au sein des systèmes DHM, une évaluation plus complète des risques ergonomiques dynamiques devient possible. Ce passage de l’analyse statique à l’analyse dynamique offre une évaluation plus nuancée des tâches en tenant compte de la variabilité et de la séquence des mouvements, souvent négligées dans les évaluations statiques. Une telle intégration aide les concepteurs à créer des processus de travail plus précis et efficaces, contribuant ainsi à améliorer la sécurité et la productivité sur le lieu de travail. L’objectif principal de cette thèse est de développer une méthode d’estimation du temps au sein des systèmes DHM, en se concentrant sur l’intégration du système de temps MOST. Les sous-objectifs incluent l’évaluation de l’applicabilité et de la fiabilité du système MOST et de la nouvelle méthode d’estimation du temps DHM dans des contextes industriels réels, ainsi que la validation et l’affinement de la précision de MOST à travers des expériences en laboratoire contrôlées. La recherche est structurée en trois études distinctes, chacune abordant un aspect critique de cet objectif global. Dans la première étude, une approche automatisée pour l’analyse du temps dans les systèmes DHM a été développée, en se concentrant sur l’intégration du système de temps MOST dans l’environnement 3D de ces systèmes. Cette automatisation réduit le besoin d’intervention manuelle et soutient la création de conceptions et de processus de travail humain plus efficaces dès la phase de conception initiale. En utilisant le logiciel Ergonomic Workplace Design (EWD) de DELMIA, l’étude démontre comment les estimations de temps pour les tâches conçues en 3D peuvent être générées automatiquement tout en effectuant des évaluations ergonomiques simultanément. Cette analyse intégrée fournit aux ingénieurs de conception un outil pour évaluer l’efficacité de la conception, permettant potentiellement d’économiser du temps et des ressources avant la création d’un prototype physique. En améliorant l’accessibilité des systèmes DHM, cette approche rend l’estimation du temps réalisable pour les utilisateurs ayant une connaissance limitée des méthodes d’estimation du temps, contribuant à un processus de conception plus rationalisé et à une amélioration potentielle de la productivité et de la sécurité sur le lieu de travail. La deuxième étude a comparé le système MOST et la méthode d’estimation du temps DHM développée avec les temps mesurés réels dans un contexte industriel spécifique. Menée sur une ligne d’assemblage automobile au Canada, l’étude a consisté à observer et enregistrer les opérations à 26 postes de travail. Les temps opérationnels ont été estimés à l’aide des systèmes DHM et MOST, puis comparés aux temps mesurés pour évaluer leur précision. Le test d’accord de Bland-Altman a été appliqué pour évaluer la concordance et les écarts de ces estimations. Les résultats ont montré une forte concordance entre la méthode de temps DHM et le système MOST, avec une limite d’accord étroite (95% LOA : -3,24 à 1,79 secondes). La méthode DHM a démontré un écart de précision moyen de -5,45%, contre -7,04% pour MOST. Ces résultats indiquent que la méthode de temps DHM offre une approche fiable pour l’estimation du temps opérationnel dans le cadre de la modélisation humaine numérique. Bien que ces résultats mettent en évidence le potentiel d’intégration de la méthode de temps DHM pour la planification des tâches, l’ordonnancement et l’allocation des ressources dans les environnements industriels, la portée de l’étude était limitée à un seul contexte industriel. Des recherches futures sont nécessaires pour évaluer l’applicabilité de la méthode dans divers secteurs et environnements de travail afin de mieux comprendre son potentiel plus large. La troisième étude a évalué la précision du système MOST à travers une expérience en laboratoire contrôlée en comparant ses estimations avec des mesures directes et la loi de Fitts. En analysant 300 mouvements simples effectués par 20 participants, l’étude a examiné des variables clés, notamment la distance d’action, le poids de l’objet, le niveau de mouvement, la difficulté de préhension et la précision de placement. Les résultats ont montré que MOST sous-estimait les temps réels de 38% en moyenne, avec un temps de mouvement moyen de 3,83 ± 0,46 secondes. Une analyse de Bland-Altman a mis en évidence des écarts significatifs entre les estimations de MOST et les temps mesurés, incitant à une investigation des causes sous-jacentes de ces écarts. Pour améliorer la précision des estimations de MOST, des analyses de régression ont été menées à l’aide des données collectées. Ces efforts ont abouti à des améliorations du système de codage de la distance d’action de MOST, offrant une granularité accrue pour les mouvements à courte distance. De plus, de nouveaux schémas de codage ont été développés pour le poids de l’objet et le niveau de mouvement, abordant des facteurs précédemment négligés dans le système original. Ces améliorations visent à accroître la fiabilité de MOST et son intégration dans le cadre d’estimation du temps DHM, tout en reconnaissant la nécessité d’une validation supplémentaire dans divers contextes. En résumé, l’investigation approfondie menée à travers ces trois études souligne la valeur de l’intégration de méthodes d’estimation du temps précises dans les systèmes DHM. En adaptant le système MOST pour une utilisation dans les environnements DHM, cette recherche permet des évaluations ergonomiques dynamiques qui améliorent l’efficacité opérationnelle et la sécurité de la conception. La validation du système MOST et les améliorations introduites dans ce travail démontrent le potentiel d’amélioration de l’application des systèmes d’estimation du temps dans des contextes industriels spécifiques, fournissant une base pour des avancées supplémentaires en matière de productivité et de sécurité des travailleurs grâce à des cadres d’analyse plus précis et automatisés. Le système d’estimation du temps développé dans cette recherche a le potentiel d’être largement mis en oeuvre sur diverses plateformes DHM et dans divers secteurs industriels, bien que son applicabilité au-delà des contextes étudiés nécessite des investigations supplémentaires. Les méthodes de validation établies ici peuvent servir de modèle pour évaluer d’autres systèmes d’estimation du temps, contribuant à leur raffinement et à leur alignement sur les exigences du monde réel. De telles avancées peuvent aider à atténuer le risque de troubles musculo-squelettiques (TMS) en permettant des estimations de temps plus précises qui offrent un temps de récupération suffisant et réduisent la fatigue. Une estimation précise du temps soutient une meilleure planification et allocation des ressources, aidant à éviter la surcharge des travailleurs et à garantir que les tâches sont conçues dans des délais réalistes. Cet équilibre prévient non seulement l’épuisement et augmente la satisfaction au travail, mais traite également les inefficacités des flux de travail, permettant des interventions ciblées pour rationaliser les opérations. En fin de compte, ces efforts contribuent au développement d’environnements de travail plus sûrs, plus efficaces et plus productifs. ABSTRACT: In today’s industrial landscape, optimizing workplace design while ensuring worker safety and efficiency is of paramount importance. Digital Human Modeling (DHM) systems have emerged as invaluable tools for achieving these objectives. By simulating human interactions with workspaces, tools, and tasks prior to the creation of physical prototypes, these systems support the design process, enabling the early identification and mitigation of potential risks to workers. Time estimation plays a critical role in this context by providing precise predictions of task durations and supporting process optimization, which are essential for enhancing productivity and efficiency in industrial settings. DHM systems are widely utilized in ergonomic analyses to assess the physical demands of tasks and to design safer, more efficient workplaces. Traditionally, many DHM systems have primarily focused on evaluating static ergonomic risks based on process planning data.However, integrating time estimation methods, such as the Maynard Operation Sequence Technique (MOST), into these systems enables the analysis of designed operations over extended periods of time. By conducting t

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.