关键词:
服装智能制造
缝制工人
职业应激
物理工作环境
摘要:
随着经济的发展,职业健康问题也越来越复杂,尤其是社会影响面广的职业应激问题。在服装行业在智能制造建设过程中,设计环节应用虚拟试衣和AI技术、物流运输环节采用AGV运输技术等,大大提升了作业效率。但各个环节的发展并不平衡,尽管缝制环节采用了自动缝纫机、缝制单元和吊挂流水线系统等,缝制工人依然是生产主力。根据这两项问题,对服装缝制工人展开职业应激的现状、影响因素和干预措施研究,一方面可以补充服装行业职业应激理论研究体系;另一方面可以量化描述工人的健康状态,与智能制造的硬件升级形成互补,为服装企业开展人力资源效能数字化工作提供可参考的方向。
基于职业应激和安全人机工程学等理论,本课题主要从三个方面展开研究:首先通过整群抽样法,利用基本情况调查问卷、工作内容问卷(Job Content Questionnaire,JCQ)、物理工作环境问卷(Physical Environment Questionnaire,PEQ)工具,对中国江苏省南部地区来自10家服装工厂的485名服装缝制工人进行抽样调查,经过非参数检验、卡方检验和二元logistic回归处理,分析工人的职业应激状况和影响因素。接着使用词频分析法和超矩阵计算制定服装车间智能制造水平评估工具,对车间进行智能制造水平评估和物理环境模块化分析,通过Kruskal-Wallis检验和Pearson卡方分析,分析处于不同智能制造水平的车间环境对工人职业应激的影响。最后,根据网络分析法(Analytic Network Process,ANP)和压力-状态-响应模型(Pressure-State-Response,PSR)构建服装缝制车间职业应激风险监控模型,对缝制工人的单项、多项和总体职业应激风险进行监测和控制干预;并且利用数据差异性分析和对照实验法对模型的可行性和应用性进行评估。获得主要研究结论如下:
(1)中国江苏省南部地区服装缝制工人的职业应激检出率为20.41%,其中女性工人检出率为21.28%,男性为17.43%。疲劳状态、工龄、日工作时长、工作量、工作节奏、柔性生产、技能培训、照明、室温、化学物质、工作空间和环境质量是苏南地区服装缝制工人职业应激的影响因素。
(2)车间的物理环境条件受到工厂智能制造水平的影响,其中差异最明显的为照明状况、室温控制、化学物质防护、工作空间和生产现场环境维护。处于领先级智能制造水平的车间,工人的职业应激检出率显著低于智能制造水平较低的车间。车间的智能制造水平与物理环境条件呈正相关,与工人的职业应激率呈负相关;智能制造水平通过作用于车间物理环境条件,进而对工人的职业应激状况产生影响。
(3)服装缝制车间职业应激监控模型在可行性和应用性评价上表现良好,模型的三次职业应激精确率测试结果分别为86.87%、83.33%、82.35%。经过模型应用实验的S公司缝制三车间干预组职业应激率下降20%。并基于模型的结果,对参与实验的S公司缝制三车间和苏南地区服装企业提出了针对性的工人职业应激控制策略。