随着现代分拣系统的快速发展,集成物流、SCM、ERP以及物联网等技术的应用与发展给分拣系统中的人机优化研究带来巨大挑战。从此前手工化、机械化的阶段逐步向数字化集成的工作模式转变,其中操作者的作业模式也产生了相应的转变,繁重的体力劳动造成的短期危害不再是优化的主要对象,针对人机操作中长期影响的研究正在逐步深入、细化,对于复杂任务的认知与决策也慢慢为研究者所关注。本文通过对工作场景中的任务做出系统分层,将与人机相关的内容提炼出来,从多层次任务分析的角度出发,通过单任务分析以及多任务分析两条平行线索引入研究:(1)在针对单任务的分析中,通过肌肉骨骼疾患(MSD)研究以及人机知识转化展开论述,运用质量功能展开(QFD)以及层次分析法(AHP)优化设计决策流程。在需求矩阵的推理中,将MSD的调研结果转化为可实践的用户需求向量,通过动作捕捉工具获取各个操作环节的操作者的工作姿态,通过计算机辅助人机工程学工具模拟操作者各个部位的负担并且分配于各个产品模块,建立关系矩阵,最终,针对设计决策需求提出人机知识转化方法,并且运用于实例。(2)在多任务分析中,结合多资源模型以及多任务管理研究的技术,逐一检测任务转换过程中的影响因素。在通道——负担——流程的组合框架下,设立六种实验范式,针对OT难度、多通道刺激、以及流程范式进行交叉实验获得数据,提出影响多任务转换效率的因素,辅助我们更加清晰地阐述任务转换中执行控制系统的运行特点。