Mit steigender Produktvielfalt und deren Komplexität wächst auch der Bedarf an Mitarbeiterqualifizierung. Nun haben Partner aus Wirtschaft und Forschung Ambiwise vorgestellt, ein Werkzeug zum mobilen und standortübergreifenden Wissensmanagement. Es ist in seiner Bedienung weitreichend auf die Situation im Shop Floor angepasst. Die Beschäftigten sind so in der Lage, ihr Wissen mittels aktueller Technologie einzubringen und den Wissensaustausch mitzugestalten.
Mit Lernvideos aus der Perspektive des Mitarbeiters bieten sich neue Möglichkeiten für die arbeitsplatzbezogene Qualifizierung. Bild: Schaeffler AG & Co. KG
Die Zahl der Produktvarianten erhöht sich in vielen Bereichen kontinuierlich. Ein Beispiel ist die Nutzfahrzeugindustrie. Individualisierte Produkte, Komponenten und Aggregate werden in Größenordnungen einer Massenproduktion gefertigt. Mit standardisierten, aber komplexen Produktionsprozessen werden die Anforderungen der Kunden bedient. Prinzipien von Industrie 4.0 halten Einzug in die Produktionsprozesse der Hersteller und Zulieferer. Produktions- und Fertigungsverfahren werden digitalisiert und über das Internet of Things (IoT) miteinander vernetzt. Mit der Komplexität der Produktionsprozesse steigen auch die Anforderungen an die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter. Dem damit einhergehenden erhöhten Qualifizierungsbedarf begegnen Unternehmen mit der verstärkten Integration von Qualifizierungsmaßnahmen in die Arbeitsprozesse.
Aktuelles Wissen gefordert
Die Nutzfahrzeugsparte der Daimler AG, Daimler Trucks, adressiert den veränderten Qualifizierungsbedarf in Fertigung- und Montage insbesondere mit arbeitsplatznahen Schulungsmaßnahmen. Die Herausforderung ist dabei, Qualifizierungsprozesse, -methoden und Tools so zu gestalten, dass Fachabteilungen den Wissensstand ihrer Beschäftigten aktuell halten können. Wissen soll didaktisch günstig unmittelbar am Arbeitsplatz verfügbar sein und die aktuell gültigen Montageprozesse abbilden. Daimler Trucks setzt dafür ein Produktionslernsystem (PLS) ein. Redakteure bereiten Tätigkeiten und Arbeitsschritte der Fertigungs- und Montagebereiche auf und beschreiben diese in standardisierter Form. Dieser ortsgebundene und teilweise papierbasierte Prozess stößt mit steigender Varianz der Produkte und der stetigen technologischen Weiterentwicklung der Fertigungs- und Montageverfahren an Grenzen. Auch das Anlernen neuer Mitarbeiter löst Qualifizierungsbedarf aus. Zudem gilt es mit Blick auf den demographischen Wandel das Erfahrungswissen der Angestellten zu sichern und den Wissenstransfer zu fördern.
Im Forschungsprojekt Ambiwise (Alltagsgerechte, mobile, kontextsensitive Benutzungsschnittstellen für den optimierten Wissensaustausch) wurde ein Assistenz- und Kollaborationssystem entwickelt und bei den Anwendungspartnern Daimler Trucks und Schaeffler erprobt. Am Projekt sind die Firmen Infoman, der Forschungsbereich Innovative Fabriksysteme des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI), die Beuth Hochschule für Technik Berlin, Semantic Edge sowie das Institut für Technologie und Arbeit beteiligt. Das Projekt wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördert. Die Projektpartner haben eine Plattform entwickelt, die den Prozess der arbeitsplatznahen Qualifizierung unterstützt und den mobilen und standortübergreifenden Wissensaustausch ermöglicht. Damit soll die unternehmensweite Kultur des Wissensaustausches und der Teilhabe gefördert werden.
Ambiwise in der Praxis
Bei Daimler setzt Ambiwise auf den Prozessen des eingesetzten Produktionslernsystems auf. Mobile, kontextsensitive und intuitive Benutzungsschnittstellen ermöglichen es, Wissen unmittelbar am Arbeitsplatz zu erfassen, zu aktualisieren und mit multimedialen Lerninhalten anzureichern. QR-Codes, iBeacons oder Sprache ermöglichen es Multiplikatoren, die Lerninhalte intuitiv und im Kontext der Montagestation abzurufen. Abbildungen, Videos oder Instruktionen durch Augmented Reality unterstützen das Anlernen und die Erhaltungsqualifizierung von Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern. Im Projektverlauf wurden zudem Smart Glasses eingesetzt, um Lernvideos zu erstellen. Diese zeigen die Arbeitsausführung inklusive ergänzender Informationen aus Sicht eines erfahrenen Montagemitarbeiters. Die Lernvideos werden unter realen Arbeitsbedingungen aufgenommen und bilden in sich geschlossene, kurze Lerneinheiten. Bei dem zweiten Projektpartner Schaeffler können Mitarbeiter die erstellten Videos bewerten, Inhalte hinzufügen und Feedback geben. Das dient dazu, das System und seine Inhalte ständig zu verbessern und aktuell zu halten.
Endmontage der neuesten Generation des Schwer-Lkw-Motors OM 471 bei Daimler Trucks. Bild: Daimler AG
Einsatz ohne neue Hardware
Die Benutzeroberfläche von Ambiwise basiert auf den Webtechnologien HTML5, CSS3 und Javascript. So ist das System mit der Mehrzahl mobiler und stationärer Endgeräte kompatibel, teure Neuanschaffungen für den Systembetrieb sollen entfallen. Die im System gespeicherten Inhalte sind als Baumstruktur abgelegt. Die höchste Ebene bilden Stationen, die mit Tätigkeiten und Arbeitsschritten versehen sein können. Die Arbeitsschritte sind als Text abgelegt und können mit multimedialen Inhalten wie Abbildungen, Videos und Augmented Reality-Anweisungen angereichert werden. Diese Inhalte können vor Ort aufgenommen und einer Tätigkeit zugeordnet werden. Zur Videoaufnahme werden Smart Glasses eingesetzt, die durch die Aufnahme aus der Ich-Perspektive anderen Aufnahmegeräten wie Tablets überlegen sind. Bevor die Inhalte im System sichtbar sind, müssen sie einen mehrstufigen Freigabeprozess durchlaufen. In diesen Prozess können zum Beispiel Meister, Betriebsrat und Datenschutzbeauftragter eingebunden werden.
Das Ambiwise-System wurde bei den Anwendungspartnern an insgesamt fünf Standorten im Produktionsumfeld erprobt − mit positivem Resultat. Das System erwies sich als praxistauglich und erfüllte die Anforderungen der Nutzer. Die Pilotteilnehmer konnte nach einer Einweisung in der Länge von 15 Minuten das System produktiv einsetzen. Eine zeitaufwändige Schulung oder umfangreiche Schulungsunterlagen sind nicht erforderlich. Das System ist quasi selbsterklärend und somit eine zukunftsfähige Basis, das Wissen im Werk an den Marktanforderungen auszurichten.
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