Assessing MSDs before Introduction of a Cobot: Psychosocial Aspects and Employee’s Subjective Experience

Abstract

Musculoskeletal disorders (MSDs) are one of the main causes of work disability (EU-OSHA, 2019; WHO, 2019). Several solutions, including the cobotic system (EUROGIP, 2017), have been put forward to improve unhealthy working conditions and prevent MSDs. We sought to identify the MSD risk factors of workers on a screen-printed glass production line prior to introduction of a cobot. We used a mixed data collection technique: video observations and assessment of MSD risk factors by expert ergonomists, and then self-confrontation interviews with six production-line operators and subjective perception of risk factors. The two types of assessment (by experts and by operators) showed that the most demanding risk factors were physical (e.g., work posture) and psychosocial (e.g., mental workload). Certain risk factors were viewed differently by the experts and the operators. One question remains: How can a cobot make work more meaningful for operators?

Keywords:

• Industry 4.0,
• Cobot,
• MSDs,
• Subjective experience,
• Meaning of work

Résumé

Les Troubles Musculo-squelettiques (TMS) représentent la plus grande cause d’invalidité au travail (EU-OSHA, 2019; WHO, 2019). Plusieurs solutions sont proposées pour réduire la pénibilité du travail, ses difficultés et prévenir les TMS, parmi elles, figure la cobotique, c’est-à-dire l’implantation en situation de travail de robots coopératifs (EUROGIP, 2017). Dans ce contexte, la présente étude porte sur l’évaluation initiale des facteurs de risques de TMS dans une ligne de production de sérigraphie sur verre avant l’implantation d’un robot coopératif (cobot). Notre étude s’est basée sur une méthode mixte de recueil de données : observations filmées et analyse des facteurs de risque de TMS par des experts en ergonomie, puis entretiens d’auto-confrontation avec les 6 opérateurs de la ligne de production et perception des facteurs de risques par les opérateurs. Les résultats montrent que les facteurs de risques jugés comme les plus pénibles correspondent à la charge physique (e.g. les postures) et à la charge psychosociale (charge mentale) pour les 2 types d’évaluateurs (expert et opérateur). Mais les résultats montrent que les opérateurs entre eux ont des perceptions différentes de certains facteurs de risques. Ces résultats posent la question de comment le cobot pourra soulager les opérateurs des facteurs de risques au regard du sens du travail des opérateurs.