人體工程學風險測定崗位輪轉探析范文

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《安徽工程大學學報》2016年第3期

摘要：

在生產線上實行員工崗位輪轉是預防職業疾病和損傷的一種重要手段．針對生產線員工崗位輪轉問題，采用在歐洲自動化工業中廣泛使用的人體工程學風險測定方法EWAS，模糊測定相應崗位的人體工程學風險值；其次，以生產線所有員工最大風險值中的最小值為目標函數，構建了崗位輪轉調度模型和求解方法，并運用啟發式算法對模型求解進行優化，最終得出崗位輪轉的最佳方案．

關鍵詞：

崗位輪轉；汽車生產線；人體工程學風險；EWAS

崗位輪轉是在保證組織工作正常開展的情況下，讓員工從一個崗位流動到另外一個崗位上工作，以改進人力資源管理的活動［1－2］．崗位輪轉是一個組織策略，有益于組織內管理工作的展開和生產線員工的工作，在生產制造系統中得到越來越廣泛地應用．崗位輪轉可避免因在某崗位上工作時間過長而出現個人資源壟斷對企業發展造成的潛在風險；同時，工業裝配線高靈活性的特點也要求每個操作者能夠勝任任何一個崗位，即員工不能只滿足于掌握單項專長，必須是多面手、全能復合人才［3］；通過崗位輪轉可以提高員工的全面操作能力、激活組織活力、促進人力資源的優化配置、提升企業業績．

崗位輪轉對生產線操作工也尤為重要．長期工作在同一崗位，易使得操作工面臨較大的人體工程學風險．人體工程學風險是指不合理的工作環境、工作方式、工具和物料，使得作業者身體和心理出現不好結果（如壓力、煩躁、職業疾病和損傷等）的可能性．在生產線上，較高的人體工程學風險不僅會傷害操作工的身體、降低其生活質量，還會使得其工作效率低下，不合格產品數量增加，進而損害企業和消費者的利益，因此，應盡可能降低操作工所面臨的人體工程學風險．人體工程學風險不僅取決于工作崗位的設計和條件，還受到工作內容、特定任務的重復性和工作姿態的影響［1，4］，而崗位輪轉可以通過不斷調整工作內容和工作姿態，減少工作重復次數，有效地減小或避免可能產生的風險，使得一線員工處于健康的工作狀態［5］．

國外企業實踐崗位輪轉起步較早，國內也逐漸意識到崗位輪轉帶來的改變．馬勇［6］從崗位輪換目的出發，結合管理實踐，將崗位輪換分為培訓新人、晉升提拔、認識風險防范和工作豐富化4種類型．楊從杰［7］針對崗位輪換中出現的問題，引入工作崗位分享制，并分析了具體的實施模式與步驟．Viteles［8］通過工作設計研究提出了崗位輪換制度，即在不改變工作流程和工作崗位職責的情況下，讓員工在性質類似、要求相近的不同崗位間相互輪換，以減少員工長期從事單一工作的厭煩與不滿，抑制由工作專業化衍生出來的工作勞損率、疲倦感的上升和工作動力及生產效率的下降．Costa和Miralles［9］具體將崗位輪轉計劃集成于裝配線平衡問題．Keir［10］通過大量的實驗證明崗位輪轉可以減少員工面臨的風險，且提出目前觀察到的崗位輪轉效果取決于工作所涉及的肌肉群．

現有研究以崗位輪轉方法為主，但卻未從降低人機工程學風險的角度研究崗位輪轉方法，且缺乏對生產線操作工崗位輪轉的深入研究．運用歐洲議會工作表方法測定崗位的人體工程學風險，在體現生產線崗位輪轉安排計劃的基礎上，構建了基于人體工程學風險的崗位輪轉調度模型，并運用啟發式算法求解模型以得出最佳方案．

1人體工程學風險測定方法

在歐洲，測量工作場所的人體工程學風險對于制造企業來說不僅是一種常規工作，也是法律要求．EAWS［9，11］是一種非常廣泛的評估人體工程學風險的方法，該方法假設在一次轉變中，同樣的工人從事另一個工種的條件下該崗位的工效學分值．作為歐洲廣泛應用的方法，EWAS是大眾和菲亞特等汽車制造商以人體工程學為工具產生的一種有效的風險測定方法，且與其他制造業評估方法有相似的結構．EAWS的測量結果有兩個總風險值：整個身體的風險點和上肢的風險點．風險點越高，操作者患上肌肉群疾病的風險也越高．EWAS方法建議使用3個風險區域來解釋：0～25為低風險綠色區域；26～50為可行黃色區域；高于50則為高風險紅色區域．整個身體風險點（RP）由4個部分組成：RP＝PI＋MMHI＋FI＋EP．式中，PI表示姿勢指數、特殊姿勢的風險點的總和；MMHI表示人工物料搬運指數；FI表示動作力量指數；EP表示其他未考慮的風險點．

2基于人體工程學風險的崗位輪轉模型

崗位輪轉方案為：生產線上的員工依據崗位設置以合適的時間間隔依次輪轉，測定出員工在每個崗位可能面臨的人體工程學風險值，綜合某個工人在3次輪轉中面臨的人體工程學風險值所在的范圍判定此時的崗位安排是否合適．同時，適宜的崗位輪轉方案應使3次輪轉中每個工人的綜合人體工程學風險值在可行域內且較為平均．要得到可行且均衡的方案，需要不斷調整每個工人所在的崗位，使得每個工人最終都處于身心最佳狀態，減少員工患上各種生理、心理疾病的可能．如何在短時間內找出綜合風險值最小、且使所有員工人體工程學風險均衡的輪轉方案是所要討論的問題．

3基于案例的模型求解及分析

對蕪湖奇瑞汽車生產線安裝尾燈和天窗的工作崗位輪轉情況進行跟蹤分析，采用EWAS方法對員工的實際人體工程學風險進行測定，構建崗位輪轉調度模型并求解，以獲得最佳崗位輪轉方案．

3．1現有崗位安排方式及人體工程學風險測定

汽車生產線上有3個崗位可安排輪崗，分別為a1、a2、a3，將8小時的工作時間分為3個區間，在每個時間區間內，每個工人被安排從事一項工作，具體如表1所示．同時根據EWAS方法，測得各崗位的人體工程學風險及每次崗位輪轉的總風險值如表2～表5所示．

3．2啟發式解決方案程序

基于人體工程學的崗位輪轉調度問題復雜，而啟發式算法則可以很好地求解此類復雜的調度問題［12］．啟發式算法解決問題分為兩個部分，即改進算法和平滑啟發式，改進算法是平滑啟發式的前提，其得到的方案作為平滑啟發式的初始解．在改進算法的基礎上對輪轉方案進一步優化，直至達到最優解．

（1）改進算法．假設每個工人依據崗位依次輪轉，即可得到最簡單的輪轉方案：如果某個工人在上個階段內從事最高人體工程學風險的崗位，那么在接下來的期間內該工人就會被分配到人體工程學風險值最低的崗位．同時，如果在8h內崗位a1測得的人體工程學風險值為16，那么在第一個輪轉階段的2h內崗位a1的EP值為2．具體形式如下：在階段1中，可以任意分配工人的工作，例如工人i分配到崗位i，即πt（i）＝i，根據以上原則再次分配工人到各崗位．本例中，在階段1時，將工人1分配到崗位1，工人2分配到崗位2，工人3分配到崗位3；在階段2時，將最簡單的工作1分配給目前人體工程學風險值最高的工人3，工作3分配給工人2，工作2則分配給工人1．目前的EP值分別為20、36、28，因此，在階段3時，工作1分配給工人2，工作2分配給工人1，工作3則分配給工人3．工人的分配安排可表示為｛a1，a2，a3｝，｛a2，a3，a1｝，｛a3，a1，a3｝，相應的人體工程學風險總值為40、40和53，初始優化方案如表7所示．由表7可知，工人在崗所面臨的最大風險值為E＝53，因此，輪轉方案S1明顯優于初始安排．

（2）平滑啟發式．在改進算法中得到了初始可行解，將初始可行解作為當前解，循環運用改進算法中平衡風險的方法以尋求改進．如果目標函數值變小，則當前的輪轉方案記為新的當前解．重復以上步驟直至滿足停止的條件，最后的當前方案則為最佳方案，停止的條件為：①如果在改進操作時輪轉方案沒有任何的改變，則終止程序，因為接下來的優化改進也不會改變結果；②為了避免發生重復循環，設定在目標函數值沒有改變時最多進行連續10次的改進步驟．在本例中，初始解即為在第一個程序中得到的方案S1．在不考慮階段1的情況下，工人所面臨的人體工程學風險總值分別為35、24、33．采用第一步中平衡的方法在階段1分配工作，將工作1分配給工人1，工作2分配給工人3，工作3分配給工人2，這樣即可得到新的輪轉方案S2，具體工作分配為｛a1，a2，a2｝，｛a3，a3，a1｝，｛a2，a1，a3｝，其優化方案如表8所示．由表8可知，此時的最大風險值E＝49，因此，輪轉方案S2可行且優于方案S1

4結論

以安裝汽車尾燈和天窗的生產線為對象，詳細分析了汽車生產線員工在各自崗位上不斷重復操作時可能面臨的人體工程學風險．利用EWAS對人體工程風險進行測定；依據所有員工人體工程學風險最大值最小的目標，構建了員工崗位輪轉調度模型，并采用平滑啟發式算法優化了員工的人體工程學風險最大值，以解決不同階段員工與崗位的組合優化問題．研究表明，崗位輪轉可以作為一種有效的工具來降低操作工的人體工程學風險，減緩員工的職業損失；崗位輪轉問題的求解難度隨員工數量的增多而大幅增加，啟發式算法能夠有效解決該問題．

參考文獻：

［1］肖鳴政，蕭志穎．當前管理人員崗位輪換的問題與改進［J］．中國行政管理，2009（4）：16－20．

［2］魏爭光．以崗位輪換的方式培養具有多種能力的圖書館員［J］．農業圖書情報學刊，2005（1）：89－91．

［3］張軍，王佳佳．如何成功實施崗位輪換［J］．中國人力資源開發，2010（8）：42－44．

［5］高小潔．崗位輪轉的“人挪活效應”［J］．企業改革與管理，2005（9）：56－57．

［6］馬勇．崗位輪換的分類與成功實施———基于目的的崗位輪換管理技術［J］．中國人力資源開發，2006（4）：85－88．

［7］楊從杰，劉沖．工作崗位分享制在崗位輪換中的應用［J］．中國人力資源開發，2012（8）：40－44．

作者:唐娟 龔本剛 費志敏 單位:安徽工程大學管理工程學院