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Title: “MODELO PARA LA DETERMINACIÓN DE UN ÍNDICE INTEGRAL DE CARGA MENTAL BASADO EN ELECTROENCEFALOGRAMA EN UN DETERMINADO TIEMPO PARA PROCESOS DE PRODUCCIÓN SUSTENTABLES”
Authors: Arana De Las Casas, Nancy Ivette
Issue Date: 2023-04-01
Publisher: Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm: Instituto Tecnológico de Ciudad Juárez
Description: El comportamiento, el desempeño y las interacciones humanas con la tecnología, puede jugar un papel importante en los sistemas de manufactura sustentable que los tiempos actuales exigen, siendo estos vitales del desarrollo sustentable (Thatcher, et al., 2018; Kujawinska, et al., 2015). Estos factores también son parte imprescindible de los sistemas hombre-máquina que integran los nuevos ambientes de manufactura cada vez con más tecnología, que demanda una mayor carga mental (cognitiva) de los trabajadores mientras que la carga física solicitada por las actividades laborales disminuye significativamente, llevándonos a la búsqueda de procesos sustentables cuando la carga mental de trabajo (CMT) es mayor que la física (Van Acker, et al., 2018). En la Ergonomía es crítico entender como la CMT influye en el desempeño de los trabajadores, y más importante aún, que podemos hacer como ergónomos para medir la carga mental y posteriormente disminuir los efectos negativos de la misma (Young, 2015), lo anterior en relación con que un estudio de carga mental se considera fundamental para entender las limitaciones del sistema de procesamiento de información humano (Dehais, 2020). Hasta el momento se carece de evidencia de un modelo para la medición de la carga mental en procesos sustentables enfocados en la inclusión de pausas de trabajo que busquen la disminución de la carga mental, así como si debe ser una pausa activa o pasiva, la ausencia de lo anterior permite que en diferentes actividades laborales se pueda observar una excesiva carga mental afectando el desempeño del trabajador, lo cual impacta directamente en las metas de producción sustentable de las empresas. En este trabajo se obtuvo un modelo integral que permite la medición de carga mental de trabajo basado en electroencefalografía, sustentado en un modelo anterior y agregando la parte integral que permite ver las tendencias de aumento de carga mental, dicho modelo pudo ser validado por su parecido con el modelo de curva de aprendizaje que existe desde hace tiempo.
metadata.dc.type: info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
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