近年の産業界の変化を考慮せずに作業分析を語ることは困難です。なぜなら、活動の性質とそれらが実行される条件は、近年かなりの進化を遂げているからです。 これらの変化を引き起こした要因は数多くありますが、その影響が決定的に重要であることが判明した要因が 1986 つあります。 一方では、ますます加速する技術進歩と、情報技術によってもたらされた激変が、仕事に革命をもたらしました (De Keyser XNUMX)。 一方、経済市場の不確実性により、人事管理と作業組織にはより柔軟な対応が求められています。 労働者が生産プロセスについて、ルーティン指向ではなく、間違いなく体系化された広い視野を得た場合、同時に、環境、チーム、生産ツールとの排他的なつながりを失ったことになります。 これらの変化を冷静に見ることは困難ですが、私たちは新しい産業景観が生み出されたという事実に直面しなければなりません。それは、その中で自分の居場所を見つけることができる労働者にとってはより豊かになることもありますが、労働者にとっては落とし穴や心配事に満ちていることもあります。取り残されたり、排除されたりします。 ただし、XNUMX つのアイデアが企業で採用されており、多くの国でのパイロット実験によって確認されています。関連する分析を使用し、さまざまな作業間の交渉にすべてのリソースを使用することで、変更を導き、その悪影響を和らげることが可能である必要があります。俳優。 トレーニング、新しい組織モードの設定、ツールと仕事の設計など、さまざまな種類の介入を導くために、タスクと活動をより適切に説明できるツールとして、今日、私たちが仕事の分析を配置しなければならないのは、この文脈の中にあります。システム。 分析が開発された理論的および文化的文脈、分析が追求する特定の目標、分析者が収集する証拠、またはいずれかに対する分析者の関心に応じて、多数の分析が存在するため、分析については XNUMX つの分析だけでなく、分析についても言及します。特異性または一般性。 この記事では、作業分析のいくつかの特徴を提示し、集団作業の重要性を強調することに限定します。 私たちの結論は、このテキストの制限により、より深く追求することが妨げられている他の道を強調します.
作業分析の特徴
コンテキスト
作業分析の主な目的が、オペレーターが何を行うかを説明することである場合、 ありませんまたは する必要があります、それをより正確にその文脈に置くことは、研究者にとって不可欠であると思われることがよくあります. 彼らは、彼ら自身の見解によれば、しかしおおむね同様の方法で、 コンテキスト, 状況, 環境, 仕事用ドメイン, 仕事の世界 or 作業環境. 問題は、これらの用語間のニュアンスよりも、それらに有用な意味を与えるために説明する必要がある変数の選択にあります。 確かに世界は広く、業界は複雑で、参考にできる特徴は無数にあります。 この分野の著者には XNUMX つの傾向が見られます。 最初のものは、文脈の記述を、読者の興味を捉え、適切な意味論的枠組みを読者に提供する手段と見なします。 XNUMX つ目は、異なる理論的視点を持っています。コンテキストとアクティビティの両方を受け入れようとし、オペレーターの行動に影響を与えることができるコンテキストの要素のみを記述します。
セマンティックフレームワーク
コンテクストには喚起力があります。 情報に通じた読者にとっては、検出、診断、および調整のタスクが優勢な遠隔地でのコマンドと監視を通じて、作業の全体像を呼び出すために継続的なプロセスに従事している制御室のオペレーターについて読むだけで十分です。 十分に意味のあるコンテキストを作成するために、どの変数を記述する必要がありますか? それはすべて読者次第です。 それにもかかわらず、いくつかの重要な変数については文献でコンセンサスが得られています。 の 自然 経済セクターの種類、生産またはサービスの種類、サイトの規模と地理的位置が役立ちます。
生産工程は、 ツールまたはマシン とその 自動化のレベル 特定の制約と特定の必要な条件を推測できるようにします。 の 人員構成、年齢、資格および経験のレベルとともに、分析がトレーニングまたは組織の柔軟性の側面に関係する場合は常に重要なデータです。 の 仕事の組織 確立されたものは、技術よりも会社の哲学に依存しています。 その説明には、特に、勤務スケジュール、意思決定の集中化の程度、および労働者に対して行使される管理の種類が含まれます。 場合によっては、他の要素を追加することもできます。 それらは、会社の歴史と文化、経済状況、労働条件、およびリストラ、合併、投資に関連しています。 著者の数と少なくとも同数の分類体系が存在し、数多くの記述的なリストが流通しています。 フランスでは、単純な記述方法を一般化するための特別な努力がなされており、特に、特定の要因がオペレーターにとって満足できるかどうかに応じてランク付けできるようになっています (RNUR 1976; Guelaud et al. 1977)。
活動に関する関連要因の説明
Rasmussen、Pejtersen、および Schmidts (1990) によって記述された複雑なシステムの分類は、コンテキストと演算子への影響を同時にカバーする最も野心的な試みの 1990 つです。 その主なアイデアは、それを構成するさまざまな要素を体系的に統合し、個々の戦略を開発できる自由度と制約を引き出すことです。 その網羅的な目的は操作を困難にしますが、グラフを含む複数の表現モードを使用して制約を説明することには、多くの読者にとって魅力的なヒューリスティックな価値があります。 他のアプローチは、より的を絞ったものです。 著者が求めているのは、正確な活動に影響を与える要因の選択です。 したがって、変化する環境におけるプロセスの制御に関心を持って、Brehmer (1) は、操作者の制御と予測に影響を与える一連のコンテキストの時間的特性を提案しています (図 1992 を参照)。 この著者の類型論は、動的な状況のコンピュータ化されたシミュレーションである「ミクロ世界」から開発されましたが、著者自身は、それ以来、他の多くの人々とともに、連続プロセス産業にそれを使用しました (Van Daele 1989)。 特定の活動については、環境の影響がよく知られており、要因の選択はそれほど難しくありません。 したがって、作業環境での心拍数に関心がある場合、気温、タスクの物理的制約、または被験者の年齢とトレーニングの説明に限定することがよくあります。関連する要素を取り出します。 他の人にとっては、選択はより困難です。 たとえば、ヒューマンエラーに関する研究は、それらを生み出す要因が数多くあることを示しています (Reason 1990)。 理論的知識が不十分な場合、状況分析と活動分析を組み合わせた統計処理のみが、関連する状況要因を引き出すことができる場合があります (Fadier XNUMX)。
図 1. Brehmer (1990) によって提案されたミクロ世界の分類法の基準と副基準
タスクまたはアクティビティ?
タスク
タスクは、その目的、制約、および達成に必要な手段によって定義されます。 企業内の機能は、通常、一連のタスクによって特徴付けられます。 実現されたタスクは、多くの理由で会社によってスケジュールされた所定のタスクとは異なります。オペレーターの戦略は個人内および個人間で異なり、環境は変動し、ランダムなイベントはしばしば所定のフレームワークの外にある応答を必要とします。 最後に、 タスク 実行条件を正確に把握してスケジュールされているとは限らないため、リアルタイムでの適応が必要になります。 しかし、活動中にタスクが更新されたとしても、場合によっては変換されることもありますが、依然として中心的な参照のままです。
特に英語の文献では、アンケート、目録、およびタスクの分類法が多数あります。読者は、Fleishman と Quaintance (1984) および Greuter と Algera (1989) で優れたレビューを見つけることができます。 これらのツールの一部は、研究対象の機能に応じてチェックが付けられた要素 (タスクを説明するための動作動詞など) のリストにすぎません。 他の人は、グローバルから特定へと順序付けられた連結要素としてタスクを特徴付ける、階層的な原則を採用しています。 これらのメソッドは標準化されており、多数の関数に適用できます。 それらは使いやすく、分析段階が大幅に短縮されます。 しかし、特定の作業を定義するという問題の場合、それらはあまりにも静的で一般的すぎて役に立ちません。
次に、研究者側でより多くのスキルを必要とする機器があります。 分析の要素は事前に定義されていないため、それらを特徴付けるのは研究者次第です。 フラナガン (1954) の既に時代遅れになったクリティカル インシデント テクニックは、観察者がその機能の難しさを参照して機能を説明し、個人が直面しなければならないインシデントを特定するもので、このグループに属します。
これは、認知課題分析 (Roth and Woods 1988) によって採用された経路でもあります。 この手法は、仕事の認知的要件を明らかにすることを目的としています。 これを行う 2 つの方法は、仕事を目標、制約、および手段に分解することです。 図 100 は、最初に患者の生存という非常にグローバルな目標によって特徴付けられる麻酔科医のタスクが、一連のサブ目標にどのように分解できるかを示しています。これらのサブ目標は、それ自体が行動と使用される手段として分類できます。 手術室での 1991 時間以上の観察とその後の麻酔科医へのインタビューは、この機能の要件の総観的な「写真」を得るために必要でした。 この手法は非常に手間がかかりますが、タスクのすべての目標がそれらを達成する手段を備えているかどうかを判断する際に人間工学的に役立ちます。 また、タスクの複雑さ (特定の困難や相反する目標など) を理解し、特定の人的エラーの解釈を容易にします。 しかし、他の方法と同様に、記述言語がないという欠点があります (Grant and Mayes XNUMX)。 さらに、問題の目標を達成するために行われる認知プロセスの性質に関して、仮説を定式化することはできません。
他のアプローチは、特定のタスクを達成するために必要な情報処理に関する仮説を作成することにより、特定のタスクに関連する認知プロセスを分析しました。 この種のよく使われる認知モデルは Rasmussen の (1986) であり、タスクの性質と被験者にとっての慣れ具合に応じて、スキルに基づく習慣と反射神経、後天的ルールのいずれかに基づいて、1970 つの可能なレベルの活動を提供します。 -ベースの手順または知識ベースの手順。 しかし、3 年代に人気の頂点に達した他のモデルや理論は今でも使用されています。 したがって、人間を割り当てられた目標と観察された目標の間の不一致のコントローラーと見なす最適制御の理論は、認知プロセスに適用されることがあります。 また、相互接続されたタスクとフローチャートのネットワークによるモデリングは、認知タスク分析の著者に刺激を与え続けています。 図 XNUMX は、エネルギー制御課題における一連の行動を簡単に説明したもので、特定の精神操作に関する仮説を立てています。 これらの試みはすべて、文脈の要素だけでなく、タスク自体とその根底にある認知プロセスを同じ説明にまとめ、仕事の動的な特徴も反映するという研究者の関心を反映しています。
図 3. エネルギー制御タスクにおける一連の行動の決定要因の簡単な説明: 許容できないエネルギー消費の場合
仕事の科学的組織化の到来以来、所定の仕事の概念は否定的に批判されてきた、多くの労働者に歓迎されていない制限。 今日、面付けの側面がかなり柔軟になり、作業者がタスクの設計により頻繁に貢献したとしても、タスクに割り当てられた時間はスケジュール計画に必要であり、作業組織の重要な要素であり続けています。 時間の定量化は、常に否定的な方法で認識されるべきではありません。 これは、ワークロードの貴重な指標となります。 労働者にかかる時間的プレッシャーを測定する単純だが一般的な方法は、タスクの実行に必要な時間を利用可能な時間で割った商を決定することからなる。 この商が 1992 に近づくほど、圧力は大きくなります (Wickens XNUMX)。 さらに、定量化は、柔軟かつ適切な人事管理に使用できます。 たとえば、カナダの規制で、タスクの予測分析の手法が一般化されている看護師の場合を考えてみましょう。 必要な看護の計画 (PRN 80) (Kepenne 1984) またはそのヨーロッパの変種の 80 つ。 このようなタスクリストと実行時間のおかげで、毎朝、患者の数と病状を考慮して、ケアスケジュールと人員の配置を確立できます。 PRN 4 は制約ではなく、多くの病院で看護要員の不足が存在することを示しています。なぜなら、この技術により、望ましいものと観察されたもの、つまり、必要なスタッフの数と利用可能な数、さらには計画されたタスクと実行されたタスクの間でも。 計算された時間は平均的なものであり、状況の変動によって常に適用されるわけではありませんが、このマイナス面は、調整を受け入れ、それらの調整の実行に担当者が参加できる柔軟な組織によって最小限に抑えられます。
図 4. PRN80 に基づく、存在する要員数と必要な要員数の不一致
活動、証拠、およびパフォーマンス
アクティビティは、作業が発生するためにオペレーターが使用する動作とリソースのセットとして定義されます。つまり、商品の変換または生産、またはサービスの提供です。 この活動は、さまざまな方法で観察することで理解できます。 Faverge (1972) は、XNUMX つの分析形式について説明しています。 XNUMX つ目は、次の観点からの分析です。 ジェスチャー & 姿勢観察者は、オペレーターの目に見える活動の中で、認識可能で作業中に繰り返される行動のクラスを見つけます。 これらの活動は、多くの場合、正確な反応と結び付けられています。たとえば、心拍数により、各活動に関連する身体的負荷を評価できます。 分析の XNUMX 番目の形式は、 情報取り込み. 直接の観察を通じて、またはカメラや眼球運動のレコーダーの助けを借りて発見されるのは、オペレーターが周囲の情報フィールドで拾った一連の信号です。 この分析は、オペレーターによって実行される情報処理をよりよく理解しようとする際に、認知人間工学において特に役立ちます。 XNUMX 番目のタイプの分析は、 規制. アイデアは、環境の変動または彼自身の状態の変化に対処するために、オペレーターによって実行される活動の調整を特定することです。 そこでは、分析内でのコンテキストの直接的な介入が見られます。 この分野で最も頻繁に引用される研究プロジェクトの 1972 つは、Sperandio (XNUMX) の研究プロジェクトです。 この著者は、航空交通管制官の活動を研究し、航空交通量の増加に伴う重要な戦略変更を特定しました。 彼はそれらを、タスクの要件を満たし続けながら、許容可能な負荷レベルを維持することを目的とすることにより、アクティビティを簡素化する試みと解釈しました. XNUMXつ目は、次の観点からの分析です。 思考プロセス. このタイプの分析は、高度に自動化されたポストのエルゴノミクスで広く使用されています。 実際、コンピューター化された補助装置、特にオペレーター用のインテリジェントな補助装置の設計には、オペレーターが特定の問題を解決するためにどのように推論するかを完全に理解する必要があります。 スケジューリング、予測、および診断に関連する推論は、分析の対象であり、その例を図 5 に示します。しかし、精神活動の証拠は推測することしかできません。 眼球運動や問題解決時間など、観察可能な行動の特定の側面とは別に、これらの分析のほとんどは口頭での反応に頼っています。 近年、特定の活動を達成するために必要な知識に特に重点が置かれ、研究者はそれらを最初から仮定するのではなく、分析自体を通じて明らかにしようとしています.
図 5.精神活動の分析。 応答時間が長いプロセスの制御における戦略: 診断におけるコンピュータ化されたサポートの必要性
このような取り組みにより、オペレーターが自分の限界を認識し、自分の能力に合わせた戦略を適用する限り、非常に異なるレベルの知識でほぼ同じパフォーマンスが得られるという事実が明らかになりました。 したがって、熱電プラントの始動に関する我々の研究 (De Keyser and Housiaux 1989) では、始動はエンジニアとオペレーターの両方によって行われました。 これら 1991 つのグループが持っていた理論的知識と手続き的知識は、インタビューとアンケートによって明らかにされたもので、非常に異なっていました。 特にオペレーターは、プロセスの機能リンクの変数について誤った理解をすることがありました。 それにもかかわらず、XNUMXつのグループのパフォーマンスは非常に接近していました。 しかし、オペレーターは、起動の制御を検証するために、より多くの変数を考慮に入れ、より頻繁に検証を行いました。 このような結果は、専門家が自分のリソースを管理できるようにするメタナレッジの存在に言及した Amalberti (XNUMX) によっても得られました。
この試験は 活動の証拠 引き出すのは適切ですか？ これまで見てきたように、その性質は、計画された分析の形式に密接に依存します。 その形式は、観察者が行う方法論的ケアの程度によって異なります。 挑発 証拠は区別される 自発的 証拠と 随伴 から それに続きます 証拠。 一般的に言えば、作品の性質が許せば、付随的かつ自発的な証拠が好まれます。 それらには、記憶の信頼性の低さ、観察者の干渉、被験者側での再構築の合理化の影響など、さまざまな欠点がありません。 これらの違いを説明するために、言語化の例を取り上げます。 自発的な言語化は、観察者の要求なしに自発的に表現された言葉の交換、またはモノローグです。 誘発された言語化は、オブザーバーの特定の要求で行われる言語化です。たとえば、認知に関する文献でよく知られている「声を出して考えてください」という被験者への要求などです。 どちらのタイプも作業中にリアルタイムで実行できるため、同時に実行できます。
また、インタビューや、被験者が自分の作品のビデオテープを見たときの言語化のように、その後のこともあります。 言語化の妥当性に関しては、読者は、ニスベットとデ・キャンプ・ウィルソン (1977) およびホワイト (1988) の間の論争によって提起されたこの点に関する疑念と、研究における重要性を認識している多数の著者によって示唆された予防措置を無視してはなりません。遭遇した方法論的困難を考慮した精神活動の研究 (Ericson and Simon 1984; Savoyant and Leplat 1983; Caverni 1988; Bainbridge 1986)。
この証拠の編成、その処理、および形式化には、記述言語が必要であり、場合によっては現場での観察を超えた分析が必要です。 たとえば、証拠から推測される精神活動は仮説のままです。 今日では、人工知能に由来する言語を使用して記述されることが多く、スキーム、生産ルール、接続ネットワークに関する表現を利用しています。 さらに、産業界の複雑さを考慮して、そのようなコンピューター化されたシミュレーションから得られた結果の妥当性は議論の対象となっていますが、特定の精神活動を正確に特定するために、マイクロ世界のコンピューター化されたシミュレーションの使用が広まっています。 最後に、フィールドから抽出された特定の精神活動の認知モデリングについて言及する必要があります。 最もよく知られているのは、ISPRA (Decortis and Cacciabue 1990) で実施された原子力発電所の運転員の診断と、 Centre d'études et de recherches de médecine aérospatiale (CERMA) (Amalberti et al. 1989)。
これらのモデルのパフォーマンスと実際の生きているオペレーターのパフォーマンスとの不一致の測定は、活動分析において実り多い分野です。 性能 アクティビティの結果であり、タスクの要件に対してサブジェクトが与える最終的な応答です。 それは、生産性のレベルで表現されます。生産性、品質、エラー、インシデント、アクシデント、さらには、よりグローバルなレベルである欠勤や離職などです。 しかし、個人レベルでも特定する必要があります。満足度、ストレス、疲労、または仕事量の主観的な表現、および多くの生理学的反応もパフォーマンス指標です。 データのセット全体のみが活動の解釈を可能にします。つまり、人間の限界内にとどまりながら、望ましい目標を促進するかどうかを判断できます。 ある点まで観察者を導く一連の規範が存在します。 しかし、これらの規範はそうではありません 立地—彼らは、文脈、その変動、および労働者の状態を考慮していません。 これが、エルゴノミクスの設計において、ルール、規範、およびモデルが存在する場合でも、設計者ができるだけ早くプロトタイプを使用して製品をテストし、ユーザーのアクティビティとパフォーマンスを評価することをお勧めする理由です。
個人または集団作業？
ほとんどの場合、仕事は集合的な行為ですが、ほとんどの仕事分析はタスクまたは個々の活動に焦点を当てています。 とはいえ、今日の技術の進化は、作業組織と同様に、作業者と機械の間であれ、単にグループ内であれ、分散作業を強調しています。 この分布を考慮に入れるために、著者はどのような経路を探ってきましたか (Rasmussen、Pejtersen、および Schmidts 1990)? 彼らは、構造、交換の性質、構造的不安定性のXNUMXつの側面に焦点を当てています。
Structure
構造を人々の分析の要素、サービスの分析の要素、またはネットワーク内で活動する企業のさまざまな部門の要素と見なすかどうかにかかわらず、それらを結び付けるリンクの記述は依然として問題です。 私たちは、権威の構造を示す企業内の組織図に非常に精通しており、そのさまざまな形式が企業の組織哲学を反映しています。より柔軟な構造。 分散型活動については、別の説明も可能です。例を図 6 に示します。最近では、企業がグローバル レベルで情報交換を表す必要性から、情報システムの再考が必要になっています。 設計スキーマや実体関係属性マトリックスなどの特定の記述言語のおかげで、今日では集合レベルでの関係構造を非常に抽象的な方法で記述することができ、コンピューター化された管理システムを作成するための出発点として機能することができます。 .
交換の性質
エンティティを結合するリンクの説明だけでは、交換の内容自体についてはほとんどわかりません。 もちろん、関係の性質 (場所から場所への移動、情報の転送、階層的依存など) を指定することはできますが、これでは不十分なことがよくあります。 チーム内のコミュニケーションの分析は、言及された主題、チーム内の共通言語の作成、状況が重要な場合のコミュニケーションの修正などを含む、集合的な仕事の本質を捉えるための好まれる手段になっています (Tardieu、Nanci、Pascot 1985; ローランド 1986; ナバロ 1990; ヴァン デール 1992; ラコステ 1983; モレイ、サンダーソン、ヴィンセント 1989)。 これらの相互作用に関する知識は、コンピューター ツールの作成、特にエラーを理解するための意思決定支援に特に役立ちます。 この証拠の使用に関連するさまざまな段階と方法論的困難は、Falzon (1991) によって十分に説明されています。
構造不安定性
構造的不安定性の分野、つまり、文脈的要因の影響下での集合的作業の絶え間ない再構成の分野を開いたのは、タスクではなく活動に関する作業です。 フランスの森林火災に対処する集団活動を長期にわたって分析した Rogalski (1991) や、鉄道事故に対処するために設定された組織構造を研究した Bourdon と Weill Fassina (1994) などの研究は、どちらも非常に有益です。 それらは、コンテキストが交換の構造、関与するアクターの数とタイプ、コミュニケーションの性質、および作業に不可欠なパラメーターの数をどのように形成するかを明確に示しています。 このコンテキストが変動すればするほど、タスクの固定された説明が現実から遠ざかります。 この不安定性に関する知識と、その中で発生する現象をよりよく理解することは、予測不可能な事態に備えて計画を立てたり、危機の中で共同作業に携わる人々により良いトレーニングを提供したりするために不可欠です。
結論
説明した作業分析のさまざまなフェーズは、人的要因の設計サイクルの反復部分です (図 6 を参照)。 人的要因が考慮されるツール、ワークステーション、工場など、技術的なオブジェクトのこの設計では、特定の情報が必要になります。 一般に、デザイン サイクルの初期段階では、環境の制約、実行されるジョブの種類、およびユーザーのさまざまな特性に関するデータが必要になります。 この初期情報により、作業要件を考慮してオブジェクトの仕様を作成できます。 しかし、これはある意味、実際の作業状況に比べて粗いモデルにすぎません。 これは、モデルとプロトタイプが必要である理由を説明しています。モデルとプロトタイプは、最初からジョブ自体ではなく、将来のユーザーのアクティビティを評価できるようにするものです。 したがって、制御室のモニターに表示される画像の設計は、実行される作業の完全な認知分析に基づくことができますが、プロトタイプが実際に機能するかどうかを正確に判断できるのは、アクティビティのデータに基づく分析のみです。実際の作業状況で役立つ (Van Daele 1988)。 完成した技術オブジェクトが運用されると、ユーザーのパフォーマンスと、事故や人的ミスなどの機能不全の状況に重点が置かれます。 この種の情報を収集することで、完成したオブジェクトの信頼性と使いやすさを向上させる最終的な修正を行うことができます。 原子力産業と航空産業の両方が例として役立ちます。運用フィードバックには、発生したすべてのインシデントの報告が含まれます。 このようにして、デザイン ループは XNUMX 周します。