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Einleitung
Sandrock S., Stahn C.
Das Kompaktverfahren Psychische Belastung (KPB) wurde vom ifaa – Institut für angewandte Arbeitswissenschaft e. V. (Sandrock et al. 2017) entwickelt. Es orientiert sich u. a. an den Terminologien und Gestaltungshinweisen der DIN EN ISO 10075 Reihe (Teil 1 bis 3) und baut auch auf anderen Verfahrensvorschlägen, z. B. der Berufsgenossenschaften, bzw. den Empfehlungen der Gemeinsamen Deutschen Arbeitsschutzstrategie (GDA 2023) auf. Entwicklungen im Bereich der Arbeitsschutzpolitik machten eine Anpassung des Verfahrens erforderlich (vgl. Sandrock 2017). In die nun vorliegende Neuauflage sind aktuelle Änderungen der internationalen Norm DIN EN ISO 10075-2 eingeflossen. Darüber hinaus wurden einige Belastungsfaktoren anderen Gestaltungsbereichen zugeordnet, um den Anwendern das Vorgehen bei der Gefährdungsbeurteilung zu erleichtern. Gleichzeitig wurde damit den neuen Entwicklungen der Arbeitswelt Rechnung getragen.
Gestaltungsbereiche psychischer Belastung
Sandrock S., Stahn C.
In diesem Kapitel werden diejenigen Gestaltungsbereiche skizziert, die im Rahmen der Berücksichtigung psychischer Belastung in der Gefährdungsbeurteilung eine Rolle spielen können. Die Reihenfolge orientiert sich an den Systematiken der GDA (GDA 2022) und DIN EN ISO 10075-2:2023. Es gibt vier Gestaltungsbereiche, die verschiedene Belastungsfaktoren beinhalten: Arbeitsinhalt/Arbeitsaufgabe, Arbeitsorganisation, soziale Beziehungen, Arbeitsumgebung. Diese Belastungsfaktoren und mögliche daraus resultierende Gefährdungen werden kurz erläutert, ebenso wie mögliche ungünstige Ausprägungen dieser Belastungsfaktoren, die zu den in Kap.
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dargestellten beeinträchtigenden Beanspruchungsfolgen führen können.
Anwendung des KPB
Sandrock S., Stahn C.
Nachdem in den vorangegangenen Kapiteln die theoretischen Grundlagen beschrieben wurden, enthält Kap. 4 die Erläuterung des praktischen Vorgehens bei der Beurteilung der Arbeitsbedingungen: Zum einen werden die Schritte bei der Durchführung der Gefährdungsbeurteilung beschrieben. Zum anderen werden die in den Checklisten aufgeführten Items des KPB beispielhaft erläutert und Hinweise für Gestaltungsmöglichkeiten gegeben.
Fachlicher Hintergrund
Sandrock S., Stahn C.
Kap. 2 enthält die Beschreibung des Belastungs-Beanspruchungs-Konzepts sowie die in der DIN EN ISO 10075 Normenreihe verwendeten Konzepte der psychischen Belastung, Beanspruchung und Beanspruchungsfolgen. Die Beanspruchungsfolgen mit beeinträchtigenden Effekten (Psychische Ermüdung, Monotonie, herabgesetzte Wachsamkeit, psychische Sättigung, Stressreaktion, Burnout) sowie die förderlichen Folgen psychischer Belastung werden dargestellt.
Checklisten und Dokumentationshilfen
Sandrock S., Stahn C.
Zusammenfassung, Grenzen und Ausblick
Schweiger J.
Im Rahmen dieser Dissertation wurde aufgezeigt, dass mittels Digitalisierung als unterstützende Kraft, sowie einer gezielt eingesetzten Schwachstellenanalytik, gefolgt von Zuweisung anzuwendender Methoden, Potenziale der weiteren Produktivitätssteigerung identifiziert und erreicht werden können. Als Schwachstelle wird eine Diskrepanz zwischen einem Ist- und dem gewünschten Soll-Zustand verstanden, die zu Problemen in der Wertschöpfung und damit zu Produktivitätsminderung führen könnte. Insbesondere vor dem Hintergrund des aktuellen digitalen Fortschritts sind Schwachstellen theoretisch innerbetrieblich erkennbar und methodisch behandelbar. In dieser Dissertation wurde ein systematischer Weg von den Kennzahlen zur Schwachstelle als so genannte Schwachstellenanalytik erarbeitet. Es wurde ein genereller Ablauf erläutert, wie die SSA als Teil von ML-Modellen zur langfristigen Produktivitätsoptimierung durch exakt zugewiesene Methoden beitragen kann. Im Aufbau startete diese Dissertation zunächst mit allgemeinen Begriffsdefinitionen, wie Schwachstelle, Analytik, Methode, Produktivität als auch mit statistischen Grundlagen, wie Korrelationen, Standardabweichung und SPC. Im weiteren Verlauf wurde eine Struktur betrieblicher Schwachstellen erarbeitet, ergänzt durch einen entsprechenden Kennzahlenkatalog sowie Methodenkatalog. Dabei wurde ein erhebliches Mengengerüst erkennbar.
Einleitung
Schweiger J.
Unternehmen jeder Branche und Größe bieten noch immer großes Potenzial zur Produktivitätssteigerung in den Fertigungsbereichen. Im Laufe dieser Arbeit wird aufgezeigt, dass mittels Digitalisierung als unterstützende Kraft, sowie einer Gesamtkonzeption entsprechender Schwachstellenanalytik (SSA), gefolgt von Zuweisung anzuwendender Methoden, Potenziale der weiteren Produktivitätssteigerung identifiziert und erreicht werden können. Die folgenden Kapitel erörtern die Motivation, die Problemstellung und forschungsleitenden Fragen, sowie das Vorgehen dieser Arbeit.
Betriebliche Schwachstellen
Schweiger J.
Aufgrund des digitalen Fortschritts müssen sich Entscheidungsträger auf einen Paradigmenwechsel in Planung, Prognose und Reporting einstellen. Anstelle der reaktiv-analytischen Auswertung von Vergangenheitsdaten werden moderne präventiv-prognostizierende Ansätze treten. Hieran anknüpfend wird eine Struktur zur Identifizierung von Schwachstellen geschaffen, die es einerseits erlaubt, gezielt Daten an den einzelnen Elementen eines Arbeitssystems abzugreifen und andererseits so installiert werden kann, dass daraus generierte Informationen in Echtzeit ausgewertet werden können. Kern dieses Kapitels ist die Erforschung und Verifizierung der zugrundeliegenden Analytik anhand eines exemplarischen Stanzprozesses.
Methodenzuweisung
Schweiger J.
In diesem Kapitel wird erörtert, wie der bereits identifizierten Schwachstelle eine Methode zugewiesen wird. Es gilt nun die Schwachstelle methodisch zu behandeln. Der Methodenzugriff setzt im Anwendungsfalle mindestens folgende Gegebenheiten voraus:
Erprobung der Schwachstellenanalytik anhand eines Montageprozesses
Schweiger J.
Da nun die SSA erforscht und das ganzheitliche Konzept von Kennzahl-Schwachstelle-Methode erläutert wurde, wird in diesem Kapitel ein weiterer exemplarischer Prozess der Automobilzulieferindustrie gewählt und erprobt als Beleg für die Prozess-übergreifende Funktionalität der SSA. Die Erforschung und Verifizierung basierte auf einen Stanzprozess. Die Erprobung geschieht anhand eines Montageprozesses; ein weiterer typischer Prozess in der Automobilzulieferindustrie.
Forschungsstand der Künstlichen Intelligenz
Peifer Y.
Die Analyse des aktuellen Forschungsstandes der KI bildet innerhalb der vorliegenden Arbeit den zweiten Themenschwerpunkt. Im Hinblick auf die in Abschnitt 2.4 aufgezeigte Entwicklung der MRK, welche durch eine leistungsfähigere schwache KI getrieben wird, bedarf es einer umfassenden Analyse des aktuellen Standes der Forschung im genannten Kontext. Hinsichtlich der Erreichung der eingangs definierten Zielstellungen wird eine fundierte theoretische Basis hierbei als unabdingbar angesehen, um die zukünftige Entwicklung von arbeitswissenschaftlichen Herausforderungen zu untersuchen.
Evaluation des arbeitswissenschaftlichen Handlungsrahmens
Peifer Y.
Aufbauend auf die Konzeptionierung des arbeitswissenschaftlichen Handlungsrahmens bedarf es seiner Evaluation. Im Rahmen der Schrift werden hierbei die Inhalte zur Evaluationsforschung herangezogen. Infolgedessen, dass die Technologien zur KI im Kontext der MRK gegenwärtig noch keine Marktreife besitzen, sodass autonom agierende KI-Cobots in Unternehmen bereits mit den hier beschriebenen Fähigkeiten und Funktionalitäten eingesetzt werden, bedarf es einer alternativen Methode.
Diskussion
Peifer Y.
Auf Basis der erhobenen Ergebnisse erfolgt eine Diskussion. Im Rahmen dieser werden sowohl die Ergebnisse aus der Fokusgruppendiskussion als auch der standardisierten Befragung kritisch hinterfragt und bewertet. Weiterhin werden, in Abhängigkeit der gewählten Methode, die jeweiligen wissenschaftlichen Gütekriterien herangezogen und deren Erfüllung daraufhin überprüft. Ziel ist es, eine kritische und offene Auseinandersetzung mit dem erhobenen Material im Vergleich zum bestehenden Handlungsrahmen sowie der Überprüfung wissenschaftlicher Gütekriterien zu erreichen.
Fazit
Peifer Y.
In dieser Schrift galt es den Einfluss von KI innerhalb der kollaborierenden Interaktion zwischen Mensch und Roboter sowie die mit der Einführung und Anwendung verbundenen arbeitswissenschaftlichen Herausforderungen zu untersuchen. Dies begründete sich vor allem darauf, dass die zukünftige kollaborative Zusammenarbeit von Mensch und Roboter als ein äußerst sensibles und neuralgisches Handlungsfeld zu deklarieren ist. Es galt daher Unternehmen bei der Einführung und Anwendung einer MRK, deren KI über eine gesteigerte Leistungsfähigkeit verfügt, im Hinblick auf arbeitswissenschaftliche Aspekte zu unterstützen.
Forschungssynthese der arbeitswissenschaftlichen Herausforderungen
Peifer Y.
Innerhalb der Kapitel 2 und 3 wurde umfassend der aktuelle Forschungsstand zur MRK sowie KI dargelegt. Hierdurch war es möglich, die zu Beginn gestellten Forschungsfragen 1, 2 und 3 zu beantworten. Zur Beantwortung der Forschungsfrage 4 greift die vorliegende Schrift auf das methodische Prinzip einer Forschungssynthese der Forschungsstände zurück.
Forschungsstand der Mensch-Roboter-Kollaboration
Peifer Y.
Die Analyse des aktuellen Forschungsstandes der MRK bildet den ersten von zwei umfangreicheren Themenschwerpunkten und dient unter anderem dazu, ein grundlegendes Verständnis der Thematik zu erzeugen, relevante Begriffe und Inhalte vorzustellen sowie eine präzise Abgrenzung innerhalb des weitreichenden Kontextes der Robotik zu gewährleisten. Um dies sicherzustellen, gliedert sich das vorliegende Kapitel in mehrere und aufeinander aufbauende Teilabschnitte, von denen jeder jeweils einen separaten Schwerpunkt besitzt. Als Basis dient eine präzise Systematisierung relevanter Begrifflichkeiten, welche sowohl die historische Betrachtung der Robotik und als auch eine exakte definitorische Einordnung differenter Fachtermini beinhaltet.
Konzeptionierung eines arbeitswissenschaftlichen Handlungsrahmens
Peifer Y.
In Kapitel 5 erfolgt eine Konzentration auf die Konzeptionierung des arbeitswissenschaftlichen Handlungsrahmens. Das vorliegende Kapitel untergliedert sich in diesem Zusammenhang in drei Abschnitte. In Abschnitt 5.1 werden die Anforderungen, der Nutzen, die Ziele sowie die Vorgehensweise der Entwicklung aufgezeigt, Abschnitt 5.2 konzentriert sich auf die Darstellung des Aufbaues sowie des Inhalts.
Einleitung
Peifer Y.
Die industrielle Entwicklung ist durch den kontinuierlichen technologischen Fortschritt gekennzeichnet. Mit Beginn der ersten industriellen Revolution entwickelten sich im Laufe der Zeit sukzessiv neuartige Technologien, deren konvergierendes Zusammenspiel in der gegenwärtigen vierten industriellen Revolution mündeten (Bauer, Schlund & Marrenbach, 2014, S. 10). Auf Produktionsebene wird diese vierte industrielle Revolution durch eine ganzheitliche Vernetzung sowie die Anwendung der Digitalisierung gekennzeichnet (Börkircher et al., 2016, S. 9).
Daten und KI-Ethik
Ottersböck N., Urban I., Shahinfar F., Terstegen S., Schüth N.J.
Der Erfolg einer KI-Anwendung wird essenziell durch die Verfügbarkeit der erforderlichen Daten beeinflusst. Abhängig von der verwendeten KI-Methode müssen die Daten gelabelt, das heißt, mit Informationen gekennzeichnet werden, damit diese von Machine-Learning-Algorithmen besser interpretiert werden können und vorverarbeitet werden. Die Daten können aus einer Vielzahl von Quellen stammen. Die Datenvorverarbeitung sollte transparent und nachvollziehbar dokumentiert werden. Das sogenannte Federated Learning ist eine spezielle Technik des verteilten maschinellen Lernens, die es ermöglicht, sensible oder personenbezogene Daten zu nutzen, die Modellgüte entscheidend zu verbessern und gleichzeitig die Datenschutzbestimmungen einzuhalten. Beim Federated Learning wird aus einer Vielzahl einzelner Analysemodelle unterschiedlicher Teilnehmer ein zentrales Modell gebildet. Dieses nimmt wiederum iterativ Einfluss auf die Einzelmodelle. Da KI-Systeme häufig komplex vernetzt sind, besteht die Gefahr unautorisierter Zugriffe und Angriffe auf das System. Durch den Aufbau interner Kompetenzen in IT- und Cybersicherheitskompetenz, die Einhaltung entsprechender Standards, Normen und Frameworks sowie regelmäßige Sicherheitstests kann diesen Risiken aktiv vorgebeugt werden. Bei Technologiesprüngen wie der KI sollten zudem ethische Anforderungen im Sinne der gesellschaftlich verantwortungsvollen und fairen Technologie im Fokus stehen.
Qualifizierung und Kompetenzen im Kontext der betrieblichen KI-Einführung
Conrad R., Ottersböck N., Ramm G.
In diesem Kapitel wird der Kompetenz- und Qualifizierungsbedarf aufgrund der Entwicklung und Einführung einer KI anhand eines Praxisbeispiels erläutert. Zukunftskompetenzen sowie notwendige fachlich-technische Kompetenzen werden aufgeführt, unabhängig davon, ob ein System selbst entwickelt oder eingekauft wurde.
Bedarfsgerechte Auswahl und Einführung von KI-Anwendungen
Eisele O., Harlacher M., Lennings F.
Künstliche Intelligenz (KI) bietet Unternehmen Chancen, ihre Produkte, Dienstleistungen und Prozesse zu verbessern. Für die erfolgreiche Nutzung neuer KI-Technologien müssen diese jedoch bedarfsgerecht eingeführt und eingesetzt werden. In diesem Kapitel wird eine praxisorientierte Vorgehensweise beschrieben, die eine bedarfsgerechte Auswahl und Einführung von KI-Anwendungen unterstützt. Die Vorgehensweise umfasst dabei alle fünf Phasen beginnend mit der Initiierung und Zielfestlegung (1) über die Identifizierung und Auswahl (2) sowie Analyse und Planung (3) bis hin zur Entwicklung und Einführung (4) sowie zur Prüfung und Entscheidung (5) hinsichtlich eines dauerhaften Einsatzes. Diese berücksichtigt verschiedene Ansätze bei der Einführung neuer Technologien, die sich in der Unternehmenspraxis beobachten lassen. Ferner beinhaltet das Kapitel umfangreiche Arbeitshilfen zur Bearbeitung verschiedener Aufgabenstellungen bei der praktischen Durchführung von KI-Anwendungsprojekten.
Klassifizierung von Künstlicher Intelligenz
Terstegen S., Ramm G.M., Harlacher M.
KI-Technologien sind Methoden und Verfahren, die es technischen Systemen ermöglichen, selbständig Probleme zu lösen und aus Daten und Aktionen zu lernen und somit scheinbar intelligent Routinen auszuführen. Die derzeit am häufigsten eingesetzte Methode ist das sogenannte maschinelle Lernen, bei der Berechnungsschritte automatisiert und ohne explizite Programmierung eines konkreten Lösungswegs durchgeführt werden. KI ist aber nur eine von vielen technologischen Entwicklungen, die derzeit die Arbeitswelt wesentlich beeinflussen, und kann eingeordnet werden in einen stufenweisen Entwicklungs- und Transformationsprozess, den ein Unternehmen oder eine Organisation durchlaufen kann, angefangen bei der Nutzung von Informationstechnologien, über die Vernetzung dieser IT-Komponenten, die Aggregation von Daten zu Informationen, bis hin zur hochgradigen Automatisierung von Entscheidungs- und Umsetzungshandlungen. Auch die KI-Automation selbst muss in verschiedene Stufen abgegrenzt werden: Beginnend bei einer assistierten Entscheidung können KI-Systeme unterschiedlich gestaltet sein und in der höchsten Autonomiestufe ein autonomes Entscheidungssystem darstellen, das nahezu autark und dauerhaft ohne die Bedienung durch einen menschlichen Benutzer die Kontrolle über Entscheidungen für eine große und komplexe Anwendungsdomäne übernimmt. In diesem Zusammenhang ist die Kritikalität der Anwendungsdomäne, in der ein KI-System eingesetzt wird, entscheidend. Für eine Bewertung und Einstufung hilft die Kritikalitätspyramide der von der Bundesregierung 2018 beauftragten Datenethikkommission (DEK).
Künstliche Intelligenz 2035 – ein Ausblick
Niehues S., Harlacher M., Hartmann V.
Die Gestaltung von KI-gestützten Arbeitssystemen steht derzeit noch am Anfang. Die Zukunft hält entsprechend viele Potenziale bereit. Allerdings gilt es auf dem Weg dorthin unterschiedlichen Herausforderungen zu begegnen. So skizzieren in diesem Abschnitt verschiedene Stakeholder Visionen für das Jahr 2035, in denen zukünftig zu bearbeitende Themen wie z. B. Bildung, die Entmystifizierung von KI oder der Ausbau von Datenarchitekturen benannt werden. Aktueller Forschungs- und Handlungsbedarf besteht und aus arbeitswissenschaftlicher Perspektive ergeben sich diesbezüglich konkrete Aufgaben für die Arbeitsgestaltung. So sind beispielsweise die Aufbereitung von Praxisbeispielen sowie von praxisorientierten Handlungshilfen und die Entwicklung von Qualifizierungsangeboten bedeutsam für die Ausschöpfung der Potenziale durch den Einsatz von KI-Technologien. Dieser Abschnitt gewährt insgesamt einen Ausblick auf die zu forcierenden Themen.
