Industria 5.0: Los robots reducen la carga cognitiva de los trabajadores

La Industria 5.0 sitúa el bienestar del trabajador en el centro del proceso de fabricación. En lugar de sustituir a los humanos por máquinas, la nueva era industrial prevé una colaboración sin fisuras entre humanos y robots (HRC), en la que los robots colaborativos - cobots - aportan repetibilidad y precisión, complementando la destreza y flexibilidad de los humanos. Aunque la HRC aumenta la productividad en el proceso de fabricación, la experiencia del usuario y el bienestar humano durante esta interacción están menos definidos. Consciente de esta carencia, un equipo de investigación del Politécnico de Turín (Italia) se embarcó en una misión para cuantificar la carga cognitiva humana durante la HRC en una tarea de montaje de productos.

La carga cognitiva, el esfuerzo mental necesario para realizar una tarea, es esencial en el rendimiento laboral y el bienestar humanos. Una carga excesiva puede obstaculizar la productividad, mientras que una carga óptima puede mejorarla. Midiendo y comprendiendo la carga cognitiva, el equipo pretende allanar el camino hacia un futuro en el que la CRH no solo impulse la eficiencia, sino que también mejore el bienestar humano en su esencia.

A los participantes en el estudio se les encargó que ensamblaran productos (por ejemplo, una bomba de agua de diafragma) de diversa complejidad, utilizando dos métodos: manual y con ayuda de un cobot. Los científicos partieron de la hipótesis de que las tareas de mayor complejidad provocarían un aumento de la carga cognitiva, mientras que la ayuda de un cobot podría aliviarla. Para medir la influencia de la complejidad del Montaje del producto y del HRC en la carga cognitiva, los investigadores midieron la variabilidad de la frecuencia cardiaca, la respuesta galvánica de la piel y los movimientos oculares con el Eye tracker móvil Tobii Pro Glasses 3.

Los resultados del estudio subrayan las ventajas de la ayuda del cobot para mitigar la carga cognitiva durante tareas de montaje complejas. El impacto del cobot en la carga cognitiva varió en todas las medidas fisiológicas: la respuesta galvánica de la piel mostró una tendencia al alza a medida que aumentaba la complejidad del montaje, mientras que no se observó ninguna tendencia particular en las medidas de variabilidad de la frecuencia cardiaca. En particular, las medidas de Eye tracking arrojaron los resultados más significativos, indicando cambios en la carga cognitiva:

• La amplitud media de las sacadas fue mayor en la colaboración con cobots que en las tareas manuales, lo que indica una reducción de los niveles de carga cognitiva cuando los cobots participan en el proceso de montaje.

• La velocidad pico media de las sacadas fue mayor en la colaboración con cobots que en la modalidad manual, lo que sugiere una menor carga cognitiva cuando se trabaja con cobots.

• La duración media de la fijación fue mayor en las tareas más complejas, lo que supuestamente requiere un mayor esfuerzo cognitivo. Sin embargo, los autores del estudio sugieren que una fijación más prolongada durante tareas complejas también podría reflejar un estado de flujo, es decir, una profunda implicación en una actividad.

• El diámetro medio de las pupilas era mayor en las tareas más complejas, lo que sugiere una mayor carga cognitiva que en las tareas de menor complejidad.

Los autores del estudio subrayan que ninguna métrica fisiológica por sí sola puede describir individualmente la carga cognitiva, por lo que sigue siendo esencial un enfoque multimodal integral. En la práctica, los cobots pueden recibir datos fisiológicos procedentes de fuentes como el eye tracking, la variabilidad de la frecuencia cardiaca y la conductancia de la piel para personalizar sus interacciones en función de la carga cognitiva de cada trabajador.

Publicación citada

Capponi, M., Gervasi, R., Mastrogiacomo, L., & Franceschini, F. (2024).
Complejidad del Montaje y respuesta fisiológica en la colaboración humano-robot: Insights from a preliminary experimental analysis . Robotics and Computer-Integrated Manufacturing , 89 , 102789.