La charge cognitive dans le secteur manufacturier : comment l'augmentation peut améliorer la prise de décision

De nombreux facteurs peuvent nuire aux performances de production. Parmi la longue liste des suspects habituels, nous avons toutefois remarqué une omission flagrante : la charge cognitive.

Bien que la notion de charge cognitive soit utilisée depuis longtemps dans les domaines de l'éducation et de l'ergonomie, le secteur manufacturier commence tout juste à s'y intéresser.

Dans cet article, nous vous expliquerons pourquoi les fabricants devraient se préoccuper de la charge cognitive, et nous vous présenterons quelques-unes des façons dont les technologies d'assistance peuvent contribuer à la réduire afin d'améliorer les performances.

La charge cognitive est un concept qui permet d'expliquer comment les sollicitations exercées sur la mémoire de travail d'une personne peuvent entraver l'apprentissage et la performance. Selon la théorie de la charge cognitive, les tâches qui dépassent les limites inhérentes à la mémoire et à l'attention entraînent une baisse spectaculaire de la rétention des informations et de la réussite.

Dans la théorie de la charge cognitive, on distingue trois types de charge cognitive.

1. Intrinsèque – Il s'agit de la charge cognitive associée à un sujet ou à une tâche. On peut considérer la charge cognitive intrinsèque comme la difficulté objective d'une tâche.
2. Contexte – Il s'agit de la manière dont les informations ou les tâches sont présentées. La façon dont nous abordons les informations détermine les ressources dont nous disposons pour les interpréter.
3. Pertinent – Selon Psychologists World, la charge pertinente « résulte de la construction de schémas et est considérée comme souhaitable, car elle facilite l'acquisition de nouvelles compétences et d'autres informations ».

Dans le cadre de notre étude, ce sont les charges intrinsèques et extrinsèques qui sont les plus pertinentes.

Le travail dans le secteur manufacturier présente un degré de difficulté intrinsèque élevé — L'automatisation prenant en charge la plupart des tâches répétitives, les employés en atelier effectuent désormais des tâches complexes et variées. Les ingénieurs ont pour mission de comprendre et d'améliorer des systèmes complexes.

En bref, le travail dans le secteur manufacturier est difficile.

Le travail en usine est soumis à de nombreuses contraintes extérieures — La structure et l'organisation du travail en usine ne favorisent pas toujours une exécution précise. De plus, de nombreux fabricants exercent leur activité sans bénéficier d'un soutien technologique adéquat. Les opérateurs chargés d'assemblages très variés, avec des options de personnalisation, s'appuient souvent sur des instructions de travail sur papier. Et malgré les progrès de l'Industrie 4.0, de nombreux ingénieurs continuent de collecter des données à l'aide d'un chronomètre et d'un bloc-notes.

En d'autres termes, les processus et les outils traditionnels alourdissent la charge cognitive des employés.

Ce n'est un secret pour personne que l'erreur humaine constitue un problème dans le secteur manufacturier.

Malgré tout, l'erreur humaine est très mal comprise.

Des études récentes ont montré que la plupart des erreurs commises dans le milieu industriel ne sont pas imputables aux travailleurs eux-mêmes. Ces erreurs résultent plutôt de « faiblesses organisationnelles latentes », c'est-à-dire d'aspects des systèmes de travail qui se transforment en « pièges à erreurs ».

Cette étude a confirmé les conclusions de nombreuses années de recherches en organisation et en psychologie, en démontrant que :

• Les êtres humains ont tendance à voir leurs performances baisser lorsqu'ils sont soumis à un stress intense et à des contraintes de temps
• La « faillibilité » humaine résulte souvent de conditions qui exigent des travailleurs qu’ils dépassent les limites de la nature humaine
• Les erreurs sont plus fréquentes lorsque l'on travaille au sein de systèmes complexes
• Les gens surestiment leur capacité à garder le contrôle dans des conditions de travail difficiles

Faut-il donc vraiment s'étonner que le secteur manufacturier soit confronté à des problèmes liés à l'erreur humaine? Les travailleurs sont soumis à des situations très stressantes, avec des quotas horaires et par équipe ; on leur demande d'effectuer des tâches extrêmement complexes avec des ressources limitées, et leur travail s'inscrit dans des systèmes complexes.

Tout cela conduit inévitablement à une surcharge cognitive et, au final, à une baisse de la qualité du travail.

Alléger la charge cognitive des employés est un moyen simple d'améliorer les performances à tous les niveaux, qu'il s'agisse d'une production plus efficace ou d'un taux de rendement de qualité plus élevé.

Le secret pour réduire la charge cognitive dans le secteur manufacturier consiste à mettre en place des systèmes de travail qui permettent aux employés d'exploiter au mieux leurs ressources mentales et physiques.

Pour ce faire, les fabricants devraient envisager d'équiper leurs chaînes de production d'outils permettant aux ouvriers de concentrer leur attention sur la tâche à accomplir. Les nouvelles technologies permettent de réduire les effets du stress et de la pression du temps, tout en maîtrisant les nombreuses variables qui échappent au contrôle des ouvriers.

Le meilleur moyen de réduire la charge cognitive consiste à recourir aux technologies d'assistance. Ces technologies aident les opérateurs et les ingénieurs dans leur travail. Elles s'intègrent à l'environnement de production afin d'améliorer les capacités des travailleurs.

Voici quelques exemples de technologies d'assistance qui peuvent améliorer les performances de production en réduisant la charge cognitive.

Les consignes de travail sur papier sont difficiles à suivre. La recherche de l'étape suivante peut détourner l'attention de l'opérateur de son travail. Toute l'énergie mentale consacrée à l'interprétation des consignes de travail est de l'énergie qui n'est pas consacrée à des tâches à valeur ajoutée.

Les instructions de travail numériques interactives peuvent contribuer à réduire la charge cognitive en guidant les travailleurs tout au long de processus complexes. Ces instructions évoluent au rythme des travailleurs, en leur fournissant les informations dont ils ont besoin, au moment où ils en ont besoin. Des contenus multimédias tels que des photos et des vidéos montrent aux travailleurs exactement comment effectuer l'étape suivante. De plus, IoT permet d'intégrer des mécanismes « poka-yoke » aux chaînes de production, ce qui réduit le stress des travailleurs et élimine les sources d'erreur courantes.

La théorie de la charge cognitive est issue de la recherche en sciences de l'éducation. Elle s'applique donc tout particulièrement aux applications de formation.

Les technologies d'aide à l'apprentissage, telles que les applications de formation numériques, permettent de rationaliser le processus d'apprentissage en présentant les informations aux apprenants sous forme de modules ciblés et interactifs. Ces applications peuvent être configurées spécifiquement pour la tâche en question, ce qui permet aux stagiaires de s'exercer précisément sur les tâches qu'ils seront amenés à accomplir. De plus, les applications de formation permettent de décomposer des processus complexes et composés de plusieurs étapes en sous-tâches faciles à assimiler. Cela réduit la charge cognitive en simplifiant l'étendue du travail et garantit que les apprenants maîtrisent chaque étape avec précision.

Formuler des recommandations précises et éclairées en vue d'apporter des améliorations est l'une des responsabilités les plus importantes d'un ingénieur. Cependant, le temps consacré à la collecte et au traitement des données est du temps et de l'énergie qui pourraient être mieux utilisés pour le travail créatif que représente l'analyse.

Les tableaux de bord analytiques en temps réel permettent de réduire le temps et l'énergie consacrés aux tâches de pré-analyse des données, et de libérer ainsi des ressources pour se consacrer à des réflexions stratégiques. Ces tableaux de bord affichent des informations actualisées en temps réel sur les performances humaines et des machines, fournissant ainsi aux ingénieurs les meilleures données possibles. En simplifiant la collecte et la présentation des données, ils permettent aux ingénieurs de se concentrer pleinement sur l'amélioration de leur chaîne de valeur.

La plateforme d'opérations de terrainTuliprationalise les postes de travail, permettant ainsi aux employés de consacrer toute leur énergie à la tâche en cours. Vous souhaitez savoir comment Tulip vous aider à réduire la charge cognitive dans vos processus ? Prenez rendez-vous pour une démonstration gratuite dès aujourd’hui.