Physiological predictors of operator performance in the supervision of automated production systems

Pütz, Sebastian; Nitsch, Verena; Chuang, Lewis

doi:HT031532807

Physiological predictors of operator performance in the supervision of automated production systems = Physiologische Prädiktoren der Leistung von Arbeitspersonen bei der Überwachung automatisierter Produktionssysteme

Pütz, Sebastian^RWTH*

2026

Verantwortlichkeitsangabevorgelegt von Sebastian Pütz

ImpressumAachen : RWTH Aachen University 2026

Umfang1 Online-Ressource : Illustrationen

Dissertation, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, 2026

Veröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University

Genehmigende Fakultät
Fak04

Hauptberichter/Gutachter
Nitsch, Verena (Thesis advisor)^RWTH* ; Chuang, Lewis (Thesis advisor)

Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2026-06-24

Online
DOI: 10.18154/RWTH-2026-06584
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/1038563/files/1038563.pdf

Einrichtungen

Lehrstuhl und Institut für Arbeitswissenschaft (417110)

Projekte

Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
Industry 4.0 (frei) ; human factors and ergonomics (frei) ; mental effort (frei) ; operator performance prediction (frei) ; physiological measures (frei) ; supervisory control (frei)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 620

Kurzfassung
Durch die Automatisierung von Produktionssystemen in Industrie 4.0 verlagert sich die Rolle von Arbeitspersonen von aktiver Kontrolle hin zu überwachenden Tätigkeiten. Dieser Wandel bringt ergonomische Herausforderungen mit sich wie die Aufrechterhaltung von Vigilanz und schwankende Aufgabenanforderungen. Während diese Herausforderungen durch eine dynamische Aufgabenverteilung zwischen Mensch und System adressiert werden können, erfordert dieser Ansatz eine kontinuierliche Bewertung des Bedarfs der Arbeitsperson nach stärkerer Involvierung oder höherer Systemunterstützung. Diese Dissertation untersucht, inwieweit Pupillenweite und Herzratenvariabilität (HRV) als physiologische Messgrößen des mentalen Zustands der Arbeitsperson zur Vorhersage der Überwachungsleistung beitragen können. Der aktuelle Stand der Forschung wird in einem Scoping-Review von 109 Studien analysiert, die physiologische Messgrößen in Prozessüberwachungsaufgaben untersuchen. Das Review zeigt, dass es bisher sowohl an konzeptionellen Modellen als auch an empirischen Erkenntnissen hinsichtlich des Zusammenhangs zwischen physiologischen Messgrößen und Überwachungsleistung mangelt. Um diese Lücke zu adressieren, wird ein konzeptioneller Ansatz zur Untersuchung physiologischer Leistungsprädiktoren vorgestellt, der physiologische Messgrößen und Leistung über das Konstrukt der mentalen Anstrengung verbindet. Basierend auf diesem Ansatz wird der prädiktive Wert von Pupillenweite und HRV in zwei Laborstudien (jeweils N = 50) untersucht. Die Ergebnisse liefern sowohl kritische als auch unterstützende Belege für den Einsatz dieser Messgrößen als Leistungsprädiktoren. Die Studien identifizieren Aufgabenanforderungen, Aufgabenbearbeitungszeit sowie das Vorhandensein von Sekundäraufgaben als relevante Störgrößen für den Zusammenhang zwischen den physiologischen Messgrößen und der Überwachungsleistung. Unter Berücksichtigung dieser Einflüsse bestätigen jedoch beide Studien, dass Pupillenweite und HRV zur Vorhersage der Überwachungsleistung beitragen können. Während die Befunde zur Pupillenweite mit dem vorgestellten konzeptionellen Ansatz übereinstimmen, bleiben die Befunde zum Zusammenhang zwischen HRV und Überwachungsleistung uneindeutig. Abschließend werden praktische Überlegungen zur Erhebung und Nutzung physiologischer Daten von Arbeitspersonen für die Leistungsvorhersage in Organisationen vorgestellt sowie die Implikationen der empirischen Ergebnisse für zukünftige Forschung diskutiert.

As Industry 4.0 enables higher levels of automation in production systems, the role of human operators shifts from active to supervisory control. This shift introduces human factors and ergonomic challenges, including the need for sustained operator vigilance and fluctuations in task demands. While these challenges can be addressed through dynamic allocation of task responsibilities between the human and the system, this approach requires continuous assessment of the operator's need for greater involvement or increased system support. This thesis investigates to what extent pupil size and heart rate variability (HRV), as physiological measures of operator mental state, can contribute to predicting human supervisory performance, offering insights into the operator's need for system adaptations. The current state of research is analyzed in a scoping review of 109 studies investigating physiological measures in supervisory process control. The review highlights a lack of conceptual models and limited empirical findings regarding the relationship between physiological measures and human supervisory performance. To address this gap, a conceptual approach for examining physiological performance predictors is proposed that links physiological measures and supervisory performance via the construct of mental effort. Based on this approach, the predictive value of pupil size and HRV is investigated in two laboratory studies (N = 50 each). The results provide both critical and supportive evidence for using these measures as performance predictors. The studies identify multiple task characteristics, including task demands, time on task, and the presence of competing secondary tasks, as relevant confounding influences on the relationship between the two physiological measures and performance. However, when accounting for these confounding influences, both studies support the ability of pupil size and HRV to contribute to the prediction of supervisory performance. Evidence for pupil size aligns with the proposed conceptual approach, whereas findings on the association between HRV and performance remain inconclusive. Finally, the thesis provides practical considerations for collecting and using operators' physiological data to implement performance prediction in organizational settings and discusses the implications of the empirical findings for future research.

OpenAccess:
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