Kollaboration Mensch und Maschine 2.0

Ausgangssituation

Das Unternehmen TEKON Prüftechnik GmbH stellt spezialisierte Prüfadapter her, welche weltweit verkauft werden. Die Prüfadapter werden sowohl in Serie hergestellt, als auch in Einzelstücken für hochgradig spezialisierte Anwendungsfälle. In der Serienfertigung ist bereits ein Assistenzsystem fest integriert, welches die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter bei den hohen Qualitätsmaßstäben unterstützt und hilft, Standards einzuhalten. Die Einzelfertigung hingegen stellt nur Einzelstücke her und die Montageexpertinnen und -experten arbeiten außerordentlich individuell. Diese Individualität spiegelt sich auch in den Arbeitsprozessen wieder.

Die Optimierung dieser Prozesse, Qualitätssicherung und Fehlervermeidung steht sowohl in der Einzel- als auch in der Serienfertigung im Fokus. Speziell die Unterstützung der Fehlervermeidung durch KI-gestützte Methoden soll den Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern Arbeitslast abnehmen und Prozesse vereinfachen. Beispielsweise soll die finale Abnahme und Dokumentation des fertigen Prüfadapters in der Einzelfertigung mithilfe von KI unterstützt werden.

Lösungsidee

Ein datengetriebenes User Needs Assessment (UNA), zu Deutsch Nutzerbedürfnisanalyse, rückt die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter in den Fokus des Lösungsansatzes. Um festzustellen, welche KI-Lösung die größte positive Wirkung besitzt, werden Probandinnen und Probanden mit Kameras und Eye-Tracking-Brille am Arbeitsplatz beobachtet und Interviews mit ihnen geführt. In der Einzelfertigung kann durch die umfassende Methode der Ist-Zustand der Endabnahme untersucht werden. Das Beobachten der Arbeit davor hilft Fehler am Ort des Entstehens zu identifizieren und festzuhalten. Diese menschzentrierte Methode deckt auf, an welchen Stellen am dringlichsten eine Automatisierung benötigt wird und welche Bedürfnisse den Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern innewohnt.

Nutzen

Die Akzeptanz von neuen Methoden erhöht sich, wenn die Belegschaft miteinbezogen wird. Dafür wird eine kleine Stichprobe von Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern ausgewählt, um repräsentativ deren Bedürfnisse zu analysieren. Die Methode des UNAs erlaubt es, fokussiert die KI-Lösungen zu betrachten, die den Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern die meisten Vorteile bieten. Speziell das datengetriebene UNA ermöglicht durch die Eye-Tracking-Brille unterbewusste die Stellen zu erkennen, die mentale Ressourcen verbrauchen. So ist beispielsweise die Analyse der Aufmerksamkeit ein wichtiger Bestandteil der Methode und es kristallisiert sich deutlich heraus, welche Arbeitsschritte besonders stark die Aufmerksamkeit von Expertinnen und Experten benötigen. Bei hoher Aufmerksamkeit werden mentale Ressourcen verwendet, die eventuell in anderen Arbeitsschritten wichtiger wären. Dadurch können die Prozessschritte ermittelt werden, die von hohem Interesse sind mithilfe einer KI-Lösung unterstützt zu werden.

Umsetzung der KI-Applikation

Datengetriebene UNAs wurden sowohl in der Serien- als auch in der Einzelfertigung mit insgesamt fünf Teilnehmerinnen und Teilnehmern durchgeführt. Die Arbeitsplätze wurden sowohl einer Aufmerksamkeitsanalyse mithilfe der Eye-Tracking-Brille, als auch einer zeitlichen Analyse für die manuelle Montage unterzogen. Die Ergebnisse geben Aufschlüsse darüber, welche Informationen für die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter von besonderem Interesse waren und welche Prozessschritte unerwartet Zeit in Anspruch nahmen. Aufbauend auf diesen Ergebnissen konnten sinnvolle Einsatzmöglichkeiten von KI-Anwendungen an unterschiedlichen Stellen im Arbeitsprozess identifiziert und vorgeschlagen werden.