Augmented Worker: Wie digitale Technologie Ihre Belegschaft unterstützen kann

Die Geschichte der Fertigung lässt sich leicht als eine Geschichte der Automatisierung erzählen. Von Textilwebstühlen über automatisierte Montage Linien bis hin zu intelligenten Cobots - seit Jahrhunderten haben Hersteller Wege gefunden, menschliche Arbeit in großem Umfang zu kopieren.

Aber wenn man nur an die Automatisierung denkt, ist das nicht die ganze Geschichte. Viel häufiger haben neue Technologien den Menschen dabei unterstützt, effizienter, sicherer und genauer zu arbeiten. Dies gilt insbesondere für die Industrie 4.0, in der neue digitale Technologien jeden Aspekt der Fertigungsarbeit verbessern.

Dieser Prozess der Verbesserung menschlicher Arbeitskräfte heißt Augmentation. Angesichts der Tatsache, dass Forschung und Erfahrung immer wieder gezeigt haben, dass die besten Lösungen diejenigen sind, die die Fähigkeiten der Arbeitskräfte in der Produktion erweitern, ist so viel klar:

Die Zukunft der Fertigung ist die Vergrößerung.

Der Leitfaden führt Sie in die Augmentation in der Fertigung ein - ihre Technologien, ihre Anwendungsfälle und ihre Prinzipien. Wir definieren, was Augmentation im Kontext der Fertigung bedeutet, erklären, warum die Fertigung heute Augmentation braucht, und geben einen Überblick über die verschiedenen Technologien und Anwendungen, mit denen die Mitarbeiter in der Fertigung unterstützt werden.

Was ist "Worker Augmentation"?

Im Kontext der Fertigung bezieht sich der Begriff "Augmentation" auf den Einsatz von Technologie zur Verbesserung der Arbeitsabläufe. Augmentative Technologien sind integriert und unterstützend.

Mit "integriert" meinen wir, dass sie ein natürlicher, unauffälliger Teil der Umgebung eines Arbeiters sind. Und mit unterstützend meinen wir, dass sie einige der Variablen, die zu einer schlechten menschlichen Leistung beitragen, vereinfachen oder kontrollieren. Letztendlich ermöglichen unterstützende Technologien den Arbeitnehmern, spezialisierte Aufgaben mit einem höheren Maß an Sorgfalt auszuführen.

Es gibt eine Vielzahl von Arten der Augmentation, und Augmentations-Technologien können sowohl bei körperlicher als auch bei geistiger Arbeit helfen. Die aktuellen Augmentations-Technologien zeichnen sich durch intelligentere, intuitivere Schnittstellen aus und lassen sich nahtlos in die Produktionsumgebung integrieren.

Augmentative Technologien können eine Reihe von Formen und Ausprägungen annehmen. Das Beispiel, das die meisten Hersteller mit Augmentation verbinden, sind Augmented-Reality-Headsets - visuelle Displays, die machine learning, KI und andere Formen der Kontextanalyse nutzen, um neue Informationen in das Sichtfeld des Trägers einzublenden.

Aber das sind bei weitem nicht die einzigen augmentativen Technologien

Andere Beispiele sind Umwelt- und Bioinformatiksensoren, die die Umgebungsbedingungen und die Gesundheit der Arbeiter in Echtzeit überwachen und die Arbeiter alarmieren, wenn ein Gefahrenpotenzial besteht. Es gibt Computervision Systeme, die mit den Arbeitern interagieren, während sie arbeiten. Augmentation kann sich auch auf Technologien beziehen, die die kognitive Belastung eines Arbeiters verringern, wie z.B. die Datenaggregation und -analyse in Echtzeit oder interaktive Arbeitsanweisungen. Augmentierung kann so einfach sein wie IoT vernetzte Inline-Qualitätskontrollen oder so kompliziert wie künstliche Realität.

Wenn wir von Augmentation sprechen, meinen wir all diese Technologien und noch mehr. Wir sprechen über jedes externe, unterstützende System, mit dem Hersteller ihre Arbeit besser, effizienter und sicherer erledigen können.

Augmentation entwickelt die Arbeit weiter

Eine andere Art, erweiterte Arbeit zu definieren, ist Arbeit, bei der digitale Technologien in den Fertigungsprozess integriert werden, um die Art und Weise, wie diese Arbeit ausgeführt wird, zu verändern. Hier verändert der Einsatz neuer digitaler Technologien tatsächlich die Art der Fertigungsarbeit.

Unabhängig davon, ob digitale Technologien die Arbeitnehmer unterstützen oder ihre Arbeitsweise verändern, nutzen die Hersteller die Augmentation bereits, um erhebliche Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Sie können die Leistungssteigerung aus menschlicher Sicht messen: bessere Aufmerksamkeit, komfortablere Bedingungen, innovativeres Denken, langfristiges Wohlbefinden der Mitarbeiter. Oder in Bezug auf die Produktionsziele und KPIs. Weniger Fehler. Höhere Qualität. Höherer Durchsatz. Schnellere Umrüstungen. Weniger Ausfallzeiten.

Die Leitphilosophie der Augmentation ist, dass Verbesserungen der menschlichen Leistung zu einer besseren Produktionsleistung führen.

Warum jetzt eine Augmentation?

Es gibt drei Faktoren, die dazu beitragen, dass eine Vergrößerung zum jetzigen Zeitpunkt notwendig ist.

Erstens sieht sich das verarbeitende Gewerbe mit einem wachsenden Arbeitskräftemangel konfrontiert. Forschungsunternehmen sagen voraus, dass in den nächsten zehn Jahren 2,2 Millionen Arbeitsplätze im verarbeitenden Gewerbe unbesetzt bleiben werden. Dies ist größtenteils auf das zurückzuführen, was Forscher als Qualifikationsdefizit bezeichnen, d.h. die fehlende Übereinstimmung zwischen den für die moderne Fertigungsarbeit erforderlichen Qualifikationen und den auf dem Arbeitsmarkt vorhandenen Qualifikationen.

Zweitens verändert sich die Arbeit in der Fertigung in einem rasanten Tempo. Das Handwerkszeug hat sich jedoch nicht schnell genug weiterentwickelt, um den Arbeitern zu helfen, mit dem Wandel Schritt zu halten. Die Veränderungen in der Arbeitswelt haben dazu geführt, dass die Komplexität der Aufgaben die Wahrscheinlichkeit einer schlechten menschlichen Leistung erhöht. Dies gilt für Bediener an der Front, die mit Montage- und Wartungsarbeiten betraut sind, die zu komplex oder zu variabel sind, um automatisiert zu werden. Das gilt auch für Fertigungsingenieure, von denen zunehmend erwartet wird, dass sie Aufgaben übernehmen, die früher von Softwareingenieuren, IT-Fachleuten oder Datenwissenschaftlern erledigt wurden.

Und schließlich ist die Automatisierung für viele Fertigungsanwendungen immer noch nicht machbar. Automatisierung kann unerschwinglich teuer sein. Sie ist schwer zu skalieren. Und, ironischerweise, ist sie arbeitsintensiv. (Jemand muss all diese Roboterarme betreuen, programmieren und warten). Wie Forbes kürzlich feststellte, "schließen Komplexität, Volumen und Gewinnspanne den Einsatz von Robotern in vielen Anwendungen auf unterschiedliche Weise aus.

Versuche der vollständigen Automatisierung erinnern uns daran, dass der Mensch trotz all seiner Fehler immer noch eine großartige Maschine ist. Sie sind intelligent, kreativ, flexibel, anpassungsfähig und in der Lage, zu lernen und innovativ zu sein. Wenn Sie automatisierte Lösungen nebeneinander stellen, werden Sie sich schwer tun, besser gelenkige Greifer, "Computer"-Vision (was sind unsere Gehirne anderes als matschige Computer?) und echte Intelligenz zu finden.

All diese Faktoren (ein wachsendes Qualifikationsdefizit, fehleranfällige Arbeitssysteme und die Herausforderungen der Automatisierung) haben zu einer Situation geführt, in der die Hersteller ihre Belegschaft aufstocken müssen, um mehr zu erreichen.

Die Lösung für diese Herausforderungen heißt also Augmentation.

Augmentation erkennt an, dass Menschen in der Fertigung eine zentrale Rolle spielen und dass sie dies auch in absehbarer Zukunft tun werden. Sie werden jedoch Unterstützung benötigen, um optimal arbeiten zu können.

Die Aufstockung der Arbeitskräfte ist möglich, weil die Fertigung einen Wendepunkt in der technologischen Entwicklung erreicht hat.

Das Potenzial dieser Technologie ist zwar groß, aber sie ist oft nicht flexibel genug, um sich an die einzigartigen Herausforderungen der Hersteller anzupassen. Es ist daher nicht ungewöhnlich, dass man in der Werkstatt noch Papierformulare und Stoppuhren sieht, selbst in einer Zeit, in der das digitale Potenzial fantastisch ist.

Es gibt einige wenige, grundlegende Fortschritte, die im Zusammenspiel eine breite Palette von Erweiterungen möglich gemacht haben. Dieser Abschnitt befasst sich mit den Technologien, die der Augmentierung zugrunde liegen, und zeigt auf, wie Hersteller sie auf flexible, anpassbare Weise einsetzen können.

IoT

Die meisten augmentativen Strategien funktionieren, weil sie es Menschen ermöglichen, auf intelligente Weise mit Maschinen zusammenzuarbeiten. Sie reagieren auf die Ergebnisse und Bedingungen der Maschinen in Echtzeit und geben diese Signale an die Bediener weiter, so dass diese fundierte Entscheidungen treffen können. IoT Die Konnektivität hat eine solche Kommunikation möglich gemacht.

Vielleicht haben Sie sogar schon gehört, dass der "vernetzte Mitarbeiter" als Synonym für den "erweiterten Mitarbeiter" verwendet wird. Diese IoT Konnektivität ist genau das, worauf sie sich bezieht.

Für Hersteller , die eine Aufstockung ihrer Belegschaft in Erwägung ziehen, ist eine IoT Infrastruktur (WLAN, Cloud und Sicherheit) ein guter Ort, um Flexibilität und Kommunikation in die Grundlage einer Aufstockungsstrategie zu integrieren.

Sensoren

Ein Merkmal der modernen Augmentations-Technologien ist die nahtlose Integration in die Produktionsumgebung. Dies ist nur möglich, weil die Sensoren immer kleiner geworden sind, während ihr Potenzial immer größer wird. Diese flexiblen, reaktionsschnellen Sensoren können in der Kleidung, am Körper oder an Dutzenden von Punkten in einer Produktionsstation angebracht werden, um die Umgebung zu interpretieren und Ereignisse aufzuzeichnen, während sie sich entfalten. In zunehmendem Maße können diese Sensoren am Rande rechnen. Die von den Sensoren gesammelten Daten werden über IoT kommuniziert, was zu einer Fabrik führt, in der Menschen und Objekte in ständigem "Dialog" stehen.

Für Hersteller, die Flexibilität wünschen, sollten diese Sensoren die Leistung von Mensch und Maschine gleichermaßen messen.

Große Daten

Eines der wichtigsten Merkmale der Augmentativen Technologie ist, dass sie in Echtzeit auf die Handlungen eines Arbeiters, die Umgebungsbedingungen oder Maschinendaten reagieren kann. Diese Systeme aggregieren die Daten, die in einem Produktionsbetrieb gesammelt werden, und helfen dabei, sie so zu organisieren, dass die Fähigkeit eines Menschen, Erkenntnisse zu gewinnen, verbessert wird. KI, machine learning und andere prädiktive und klassifizierende algorithmische Technologien können die Fähigkeit von Bedienern und Ingenieuren verbessern, Entscheidungen zu treffen.

Um die menschliche Leistung zu verbessern, müssen wir die Ursachen für menschliches Versagen verstehen.

Nach Angaben des Energieministeriums sind bis zu 80% der Arbeitsfehler in der Industrie auf menschliches Versagen zurückzuführen.

Diese Zahl erfordert etwas Kontext.

Bei der Überprüfung jahrzehntelanger Forschung stellte das DOE fest, dass von diesen Fehlern nur 30 % durch individuelle Fehler verursacht wurden. Der Rest war auf Arbeitsstrukturen zurückzuführen, die durch "fehleranfällige Situationen" gekennzeichnet waren oder durch Situationen, in denen "die Anforderungen der Aufgabe die Fähigkeiten des Einzelnen übersteigen oder in denen die Arbeitsbedingungen die Grenzen der menschlichen Natur verschlimmern."

Das DOE kam zu dem Schluss, dass "menschliches Versagen... nicht allein die Ursache des Versagens ist, sondern vielmehr die Auswirkung eines tieferen Problems im System. Menschliches Versagen ist nicht zufällig, sondern hängt systematisch mit den Merkmalen der Werkzeuge der Menschen, den Aufgaben, die sie ausführen, und dem Betriebsumfeld, in dem sie arbeiten, zusammen."

Dies ist eine wichtige Erkenntnis. Sie deutet darauf hin, dass viele der traditionellen Ursachen, die wir für menschliches Versagen verantwortlich machen - Müdigkeit, Konzentrationsschwäche, schlechte Ausbildung, schlechte Arbeitsumgebung - nicht auf die menschliche Leistung zurückgeführt werden können. Vielmehr ist eine gute Leistung die Folge eines guten Systemdesigns.

Der Bericht fährt fort: "Egal, wie effizient die Ausrüstung funktioniert, wie gut die Ausbildung, die Überwachung und die Verfahren sind und wie gut der beste Arbeiter, Ingenieur oder Manager seine oder ihre Aufgaben erfüllt, die Menschen können nicht besser sein als die Organisation, die sie unterstützt."

Wie kann also Augmentative Technologie die Voraussetzungen für eine optimale menschliche Leistung schaffen? Wie können Unternehmen ihre Mitarbeiter unterstützen und befähigen? Schauen wir uns einige häufige Ursachen für Probleme in der Produktion an, um zu verstehen, wie die richtige Technologie helfen kann.

Müdigkeit

Übermüdete Arbeitnehmer neigen dazu, Fehler zu machen. Und sie sind auch anfällig für Verletzungen bei der Arbeit. Um Müdigkeit zu bekämpfen, können unterstützende Technologien erkennen, wann ein Arbeitnehmer Anzeichen von Müdigkeit zeigt.

In der Fertigung können wearable Sensoren in der Schutzkleidung erkennen, wenn ein Arbeiter beim Heben einer schweren Last eine schlechte Körperhaltung einnimmt (ein Zeichen von Ermüdung). Bei der Montage fördern digitale Arbeitsanweisungen die Interaktion und helfen, das Engagement zu verbessern. Wearable Geräte können Veränderungen in den Körperfunktionen eines Arbeiters erkennen, die auf Müdigkeit hindeuten, und ihn darauf hinweisen, eine Pause einzulegen.

Konzentration

Trotz all ihrer Tugenden sind menschliche Arbeitnehmer anfällig für Konzentrationsschwächen. Selbst die besten Arbeiter haben mal einen schlechten Tag. Diese Ausrutscher sind oft auf die Natur der Produktion zurückzuführen: lange Arbeitszeiten, sich wiederholende Aufgaben und geistig anstrengende Arbeit.

Unterstützende Technologien können dazu beitragen, die Konzentration zu verbessern, indem sie die Arbeitnehmer bei ihren Aufgaben halten. Einige tun dies, indem sie die Arbeit "spielerisch" gestalten oder Aspekte der sich wiederholenden Arbeit in ein Spiel verwandeln, bei dem man ständig mit sich selbst konkurriert. Andere tun dies, indem sie statische Anweisungen durch interaktive Geräte ersetzen.

Wenn doch einmal Fehler passieren, helfen IoT unterstützte Inline-Qualitätskontrollen den Menschen dabei, Abweichungen zu erkennen, bevor sie weiterverarbeitet werden.

Schulung

Bediener müssen oft kurzfristig neue Aufgaben erlernen. Neu eingestellte Mitarbeiter haben nur ein kurzes Zeitfenster, um neue Fähigkeiten und Prozesse zu erlernen, bevor sie an den Produktionslinien arbeiten. Und die erfahrenen Mitarbeiter, die am besten in der Lage sind, neue Mitarbeiter auszubilden, gehen in hohem Tempo in den Ruhestand. All dies trägt dazu bei, dass die Schulungsprogramme nicht so effektiv sind, wie sie sein könnten.

Neue unterstützende Technologien helfen bei der Schulung und Umschulung von Mitarbeitern. Zum Beispiel können Apps für die Schulung von Mitarbeitern einen neuen Mitarbeiter Schritt für Schritt durch einen Prozess führen. Mit medienreichen und interaktiven Schulungsmodulen können diese Apps so gestaltet werden, dass sie allen Lernstilen gerecht werden und den Bedienern helfen, vom ersten Tag an durch praktische Übungen zu lernen. Darüber hinaus können diese Apps über IoT und eingebettete Sensoren erkennen, ob ein Mitarbeiter die neuen Fähigkeiten richtig ausführt oder nicht. Dies ermöglicht ein frühzeitiges Eingreifen und stellt sicher, dass die Bediener keine falschen Techniken verstärken.

Produktivitätssteigerung mit digitalen Arbeitsanweisungen

Da automatisierte Lösungen die meisten sich wiederholenden, manuellen Aufgaben übernehmen, bleiben den Bedienern die Baugruppen, die zu kompliziert oder zu variabel für die Automatisierung sind. Dieser Trend wird sich nur fortsetzen, da die Nachfrage nach kundenspezifischen Lösungen, kurzen Produktzyklen und hohen Stückzahlen bei geringen Stückzahlen die Norm bleibt.

Interaktive digitale Arbeitsanweisungen sind ein einfacher Weg, um Arbeiter, die mit diesen Herausforderungen konfrontiert sind, zu unterstützen. Digitale Arbeitsanweisungen führen die Arbeiter auf eine minimal aufdringliche Weise durch komplexe Prozesse. Eingebettete Medien wie Videos und Fotos zeigen den Arbeitern, wie jeder Schritt in der Linie auszuführen ist. IoT Vorrichtungen wie Haltebalken und Pick-to-Lights führen die Arbeiter zu den richtigen Teilen und verhindern, dass sie eine Reihe von häufigen Montage Fehlern machen.

Digitale Arbeitsanweisungen ergänzen die einzigartigen Fähigkeiten des Menschen, indem sie ihm erlauben, sich auf die anstehende Aufgabe zu konzentrieren.

Fehlersuche mit Inline-Qualitätssicherung

Qualitätsabweichungen sind eine Tatsache in der Produktion. Während es wichtig ist, Qualitätsprobleme zu vermeiden, ist es ebenso wichtig, sie zu erkennen, wenn sie auftreten. Viele Qualitätsfehler sind zu subtil, um von Menschen erkannt zu werden. Und ein übermüdeter oder abgelenkter Bediener könnte einen Qualitätsfehler übersehen, während er sich abmüht, die Produktionsquote zu erfüllen.

Moderne Qualitätssysteme erkennen an, dass Menschen nicht 100% der Qualitätsprobleme erkennen können. Sie ergänzen die bestehenden Qualitätskontrollen durch IoT Geräte wie Waagen, Messschieber und Kameras. Sie können sich das wie ein digitales Poka-Yoke vorstellen. Der entscheidende Unterschied ist, dass diese Geräte zu keinem Zeitpunkt die Arbeit des Menschen ersetzen. Vielmehr ergänzen und rationalisieren sie die Kontrollen, die Menschen bereits durchführen, mit erweiterten digitalen Fähigkeiten.

Rationalisierung der Produktion mit Computervision

Computervision ist eine der aufregendsten Technologien, die das digitale Zeitalter hervorgebracht hat. Durch die Kombination traditioneller Techniken des maschinellen Sehens mit fortschrittlicher machine learning und KI können Computervision Systeme die Handlungen von Bedienern während ihrer Arbeit leiten und analysieren.

Es gibt viele Möglichkeiten, wie Computervision die Arbeit in der Fertigung unterstützen kann. Computervision kann Gesten und Bewegungen des Bedieners erkennen und darauf reagieren. Zum Beispiel könnte ein Computervision System beim Erkennen einer bestimmten Handbewegung eine digitale Arbeitsanweisungen App auslösen, um zum nächsten Schritt überzugehen. Es kann Text und Barcodes lesen und Objekte in seinem Sichtfeld identifizieren. Und es kann Abweichungen von einer Norm erkennen und markieren und so als wachsames Werkzeug für die Qualitätssicherung dienen.

Verbesserte Sichtbarkeit durch Echtzeit-Performance-Tracking

Prozesstransparenz ist entscheidend für die Prozessverbesserung. Traditionell musste man bei der Datenanalyse in der Fertigung Daten aus verschiedenen Quellen und Abteilungen sammeln, sie aggregieren und schließlich in den Zahlen nach Verbesserungsmöglichkeiten suchen. Neue digitale Technologien sammeln und analysieren automatisch kontinuierliche Ströme von Fertigungsdaten und ermöglichen es den Ingenieuren, Entscheidungen schneller und genauer zu treffen. IoT Konnektivität, Fertigungs-Apps und Analyse-Dashboards arbeiten zusammen, um die Ingenieure mit den aktuellsten Informationen zu unterstützen.

Verbesserte Prozesskontrolle mit No Code Apps

In der modernen Fertigung müssen Ingenieure ein hohes Maß an Kontrolle über unterschiedliche Prozesse und Systeme ausüben. No-Code-Plattformen für die Fertigung geben Ingenieuren die Möglichkeit, ihre Maschinen und Mitarbeiter auf neue Weise zu verbinden. Die Prämisse von No Code ist, dass kein Betrieb dem anderen gleicht und dass selbst ähnliche Betriebe, die vor ähnlichen Herausforderungen stehen, nicht unbedingt für Standardlösungen geeignet sind. Indem sie entweder benutzerdefinierte Apps entwickeln oder eine Vorlage anpassen, können Ingenieure Lösungen implementieren, die traditionell die Unterstützung der IT-Abteilung und des Managements erforderten.

Augmentation bietet den Herstellern eine Möglichkeit, ihr bestehendes Personal aufzustocken, ohne auf die Flexibilität und die Kostenvorteile menschlicher Arbeitskräfte verzichten zu müssen.

Wichtig ist, dass es den Herstellern die Möglichkeit gibt, die Systeme zu verbessern, in denen Menschen arbeiten, um die Bedingungen zu verbessern und optimale Leistungen zu fördern.

Wenn Sie darüber nachdenken, wie Sie Ihr Personal aufstocken können, sollten Sie sorgfältig abwägen, welche Bereiche Ihres Betriebs zu Fehlern führen können und welche Technologien Sie benötigen, um Ihre Arbeitsabläufe erfolgreich auszustatten.