A socio-technical approach for assistants in human-robot collaboration in industry 4.0
Authors:   , Chacón Encalada Luis Alejandro 
Published: July 2023

The introduction of technologies disruptive of Industry 4.0 in the workplace integrated through human cyber-physical systems causes operators to face new challenges. These are reflected in the increased demands presented in the
operator's capabilities physical, sensory, and cognitive demands. In this research, cognitive demands are the most interesting. In this perspective, assistants are presented as a possible solution, not as a tool but as a set of functions that amplify human capabilities, such as exoskeletons, collaborative robots for physical capabilities, virtual and augmented reality for sensory capabilities. Perhaps chatbots and softbots for cognitive capabilities, then the need arises to ask ourselves: How can operator assistance systems 4.0 be developed in the context of industrial manufacturing? In which capacities does the operator need more assistance?
From the current paradigm of systematization, different approaches are used within the context of the workspace in industry 4.0. Thus, the functional resonance analysis method (FRAM) is used to model the workspace from the
sociotechnical system approach, where the relationships between the components are the most important among the functions to be developed by the human-robot team. With the use of simulators for both robots and robotic systems, the behavior of the variability of the human-robot team is analyzed. Furthermore, from the perspective of cognitive systems engineering, the workspace can be studied as a joint cognitive system, where cognition is understood as distributed, in a symbiotic relationship between the human and technological agents.
The implementation of a case study as a human-robot collaborative workspace allows evaluating the performance of the human-robot team, the impact on the operator's cognitive abilities, and the level of collaboration achieved in the human-robot team through a set of metrics and proven methods in other areas, such as cognitive systems engineering, human-machine interaction, and ergonomics. We conclude by discussing the findings and outlook regarding future research questions and possible developments.

La introducción de tecnologías disruptivas de Industria 4.0 en el lugar de trabajo integradas a través de sistemas ciberfísicos humanos hace que los operadores enfrenten nuevos desafíos. Estos se reflejan en el aumento de las demandas presentadas en las capacidades físicas, sensoriales y cognitivas del operador. En esta investigación, las demandas cognitivas son las más interesantes. En esta perspectiva, los asistentes se presentan como una posible solución, no como una herramienta sino como un conjunto de funciones que amplifican las capacidades humanas, como exoesqueletos, robots colaborativos para capacidades físicas, realidad virtual y aumentada para capacidades sensoriales. Quizás chatbots y softbots para capacidades cognitivas, entonces surge la necesidad de preguntarnos: ¿Cómo se pueden desarrollar los sistemas de asistencia al operador 4.0 en el contexto de la fabricación industrial? ¿En qué capacidades el operador necesita más asistencia? A partir del paradigma actual de sistematización, se utilizan diferentes enfoques dentro del contexto del espacio de trabajo en la industria 4.0. Así, se utiliza el método de análisis de resonancia funcional (FRAM) para modelar el espacio de trabajo desde el enfoque del sistema sociotécnico, donde las relaciones entre los componentes son las más importantes entre las funciones a desarrollar por el equipo humano-robot. Con el uso de simuladores tanto para robots como para sistemas robóticos se analiza el comportamiento de la variabilidad del equipo humano-robot. Además, desde la perspectiva de la ingeniería de sistemas cognitivos, el espacio de trabajo puede ser estudiado como un sistema cognitivo conjunto, donde la cognición se entiende distribuida, en una relación simbiótica entre los agentes humanos y tecnológicos. La implementación de un caso de estudio como un espacio de trabajo colaborativo humano-robot permite evaluar el desempeño del equipo humano-robot, el impacto en las habilidades cognitivas del operador y el nivel de colaboración alcanzado en el equipo humano-robot a través de un conjunto de métricas y métodos probados en otras áreas, como la ingeniería de sistemas cognitivos, la interacción hombre-máquina y la ergonomía. Concluimos discutiendo los hallazgos y las perspectivas con respecto a futuras preguntas de investigación y posibles desarrollos.