Collaborative robotics for improving workplace ergonomics: a case study in the automotive industry

Abstract

A quarta revolução industrial desenvolveu sistemas inteligentes, nos quais os robôs colaborativos têm um papel principal. Os trabalhadores sofrem fadiga quando expostos aos fatores de risco que causam as lesões musculoesqueléficas relacionados ao trabalho (WMSD). Como os postos de trabalho manuais muitas vezes conduzem a más posturas e movimentos repetitivos, a implementação de sistemas de Colaboração Humano-Robô (HRC) é frequentemente escolhida como uma solução para melhorar a ergonomia no ambiente de trabalho. O Nivel de Colaboração (LoC) significa quais tarefas o robô é capaz de executar como um colega de equipe, o que varia desde o Nivel O ao Nivel 4. Os fatores fisicos, cognitivos e organizacionais interagem diretamente em questões relacionadas com as relações laborais em sistemas complexos. Dependendo do LoC para executar uma tarefa, esperam-se diferentes cargas de trabalho físicas e mentais sobre o ser humano. A Dinâmica de Sistemas (SD) é um método para abordar tais problemas com uma visão sistêmica, modelando, simulando e ajudando a tomada de decisões. Investigações prévias sobre postos de trabalho HRC não qualificam e quantificam os riscos ergonômicos variando com o LoC. Por isso, esta tese propõe um modelo de simulação computacional como parte de uma estrutura para tomada de decisões com objetivos de produtividade e redução do risco de WMSD ao implementar um HRC. Além disso, foi realizado um estudo de caso em um posto de trabalho para comparar resultados com as simulações computacionais. Foi escolhido o tempo de ciclo para medir a produtividade, o método ergonômico Rapid Upper Limb Assessment (RULA) para a avaliação da carga de trabalho fisico, e o questionário NASA Task Load Index (NASA-TU() para a avaliação da carga de trabalho mental. Os resultados mostram que a produtividade aumentou mais de 20% em média, as posturas e a carga de trabalho global melhoraram tanto em simulações computacionais como em simulações reais. Também indica que um LoC mais elevado não garante os melhores resultados em termos de produtividade e ergonomia. A conclusão foi que a estrutura para tomada de decisões baseada em SD, que também inclui avaliações técnicas e económicas, é fundamental para compreender o sistema e obter dados confiáveis. Os trabalhos futuros pretendem desenvolver ainda mais o modelo e aplicar esta estrutura em outras linhas de montagem que considerem a implementação de um sistema HRC.

The fourth industrial revolution has seen fast developments in smart systems, in which collaborative robots have a main role. Workers start to fatigue when exposed to Work-related Musculoskeletal Disorders (WMSD) risk factors. As manual handling workstations often lead to awkward postures, repetitive movements and forceful exertions, the implementation of Human-Robot Collaboration (HRC) systems is often chosen as a solution to improve workplace ergonomics. The Level of Collaboration (LoC) means what tasks the robot is capable to perform as a teammate, which varies from Level 0 to Level 4. Physical, cognitive, and organizational factors interact directly on issues related to labor relations in complex systems. Depending on the LoC to perform a task, it is expected different physical and mental workloads over the human being. System Dynamics (SD) is a method to approach such problems with a systemic view by designing, modeling, simulating, and finally making good decisions. Prior research on HRC workstations does not find a solution for qualifying and quantifying ergonomic risks depending on the LoC. Therefore, this thesis proposes a computer simulation model as part of a decision-making framework to achieve productivity goals and to reduce the risk of WMSD when implementing an HRC. Moreover, a case study was conducted in a manual assembly workstation to compare results with the computational simulations. It was chosen cycle time to measure productivity, the ergonomic method Rapid Upper Limb Assessment (RULA) for the physical workload assessment, and the NASA Task Load Index (NASA-TLX) questionnaire for the mental workload assessment. Results show that productivity increased more than 20% on average, postures and the overall workload improved in both computational and real simulations. It also indicates that higher LoC does not guarantee the best results in terms of productivity and ergonomics. The conclusion was that the framework based on system dynamics that also includes technical and economic evaluations is key to understand the system and to make good decisions based on reliable data. Future works intend to further develop the model and to apply this framework in other assembly lines that consider the implementation of an HRC system.