Jessica Mack, Moritz Hämmerle, Bastian Pokorni

Jessica Mack, Moritz Hämmerle, Bastian Pokorni

Foto: © Fraunhofer IAO/ Ludmilla Pasyak

Digitale Assistenzsysteme in der Produktion

Heutige und zukünftige Potentiale - Erkenntnisse einer Kurzbefragung in produzierenden Unternehmen

Einleitung

Ein digitales Assistenzsystem kann bei der Informationsbeschaffung und -aufbereitung, bei der Entscheidungsfindung sowie bei der Durchführung von Arbeitsaufgaben und der Koordination von Menschen, Maschinen, Prozessen und Produkten unterstützen [1]. Gegenwärtig kommt eine große Anzahl von cyberphysischen Systemen auf den Markt, die auch in den produzierenden Unternehmen Einzug halten [2]. In diesem Beitrag wird diskutiert, welche Technologien für Forschung und Unternehmen besonderes Potenzial haben. Anhand einer Kurzstudie wurde der momentane Einsatz digitaler Assistenzsysteme in der Produktion festgestellt und die Zukunftsperspektiven herausgearbeitet.

Technologieüberblick im Future Work Lab

Das Future Work Lab (FWL) ist ein Projekt, das vom Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO und dem Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA aus Stuttgart, Deutschland geführt wird. Das größte deutsche Innovationslabor rund um die Schlüsselfaktoren Arbeit, Mensch und Technik wurde aufgebaut, um Unternehmen, Politik, Wirtschaft und Gesellschaft zum Thema Zukunft der Arbeit zu informieren, zu inspirieren und zu beraten. Um dies zu erreichen, ist das Projekt in drei Bereiche unterteilt, die eng miteinander verbunden sind.

So gelingt ein umfassender Wissens- und Technologietransfer für alle interessierten Parteien. Hierzu gehört, neben der Lern- und Ideenwelt, die Demonstratorenwelt mit seinen rund 50 aktuellen und innovativen Arbeitsplatzkonzepten rund um das Thema Digitalisierung/Industrie 4.0 [3]. Im Kontext der Industrie 4.0 spielen Assistenzsysteme eine entscheidende Rolle zur Einbindung des Menschen in Smarte Fabriken. Dabei ist die technische Auswahl, die Gestaltung und die Einsatzform von digitalen Assistenzsystemen jedoch noch kaum beforscht. Um hier einen systematischen Einblick in die Bedarfe der Unternehmen zu bekommen und die größten Potenziale im Bereich digitaler Assistenzsysteme festzustellen, wurde 2019 die Umfrage „Potenziale digitaler Assistenzsysteme“ vom Fraunhofer IAO initiiert [4].

Ausgangslage und Problemstellung

Die Herausforderungen, die derzeit auf Unternehmen wirken, sind vielfältig: Demografischer Wandel, Diversity, Globalisierung, Anforderungen an Flexibilität, um individuelle Kundenwünsche und Liefertermine zu bedienen – das sind Themen, welchen mittelständische Unternehmen und Großkonzerne heute und in Zukunft erfolgreich gestalten müssen [5].

Digitale Assistenzsysteme bieten für Unternehmen einen skalierbaren Einstieg in die Digitalisierung und ermöglichen die Einbindung der Mitarbeitenden in digitalisierte Arbeitsprozesse, was hilft einige der anstehenden Herausforderungen erfolgreich zu meistern. Der Vorteil ist,

dass die Investitionen und die Veränderungen durch die Assistenzsysteme besonders variabel gestaltet werden können. Die Herausforderung bei der Umsetzung von Assistenzsystemen besteht darin, das richtige Assistenzsystem für das jeweilige Unternehmen, seine Prozesse und die jeweilige Aufgabe zu finden [6].

Ziel der Studie ist es zum einen eine Momentaufnahme über den Status Quo in Bezug auf die Nutzung digitaler Assistenzsysteme zu erhalten und zum anderen die zukünftigen Potenziale zu ermitteln. Das Konzept der Umfrage stützt sich auf die eigensetzte Technologie, den Anwendungsbereich und Zweck der jeweiligen Technologie. So werden in der Momentaufnahme sowie in der darauffolgenden Zukunftsabschätzung stets die (potenziell) eingesetzten Technologien abgefragt, in welchem Unternehmensbereich diese eigesetzt werden und welche Aktivität z. B. »Lernen und Einüben«, dabei unterstützt werden.

Definition digitaler Assistenzsysteme

Bei der Einführung digitaler Assiihrem Arbeitsprozess unter anderem weitreichenden Veränderungen unterworfen. Derzeit entstehen vielerlei Anwendungen und Systeme, die unter anderem die Qualifikation, Qualität und/oder Produktivität unterstützen. Der tatsächliche Nutzen wird nur in einzelnen Fällen öffentlich kommuniziert, viele Erfolge und Misserfolge verbleiben in den Unternehmen [7]. Außenstehenden Anwendern oder Anbietern fällt es somit schwer die Potenziale der unterschiedlichen digitalen Assistenzsysteme zu bewerten und von gemachten Fehlern zu lernen.

Die hier behandelten digitalen Assistenzsysteme unterstützen sensorisch und/oder kognitiv. Die nachfolgende Tabelle 1 zeigt die drei Arten von digitaler Assistenz, die im folgenden Beitrag auf ihre Potenziale hin näher betrachtet werden [8].

Heutige Potenziale digitaler Assistenzsysteme

Zu Beginn der Befragung wurde ermittelt, wie viele der teilnehmenden Unternehmen bereits digitale Assistenzsysteme nutzen oder über deren Einsatz nachdenken. Die Ergebnisse sind sehr unterschiedlich, fast ebenso viele Unternehmen erwägen (32 Prozent) oder nutzen Assistenzsysteme (36 Prozent). 15 Prozent der 123 Befragten haben konkrete Pläne für den Einsatz.

Besonders relevant für die Umsetzungspläne ist die Motivation des Einsatzes digitale Assistenzsysteme. Hierzu wurde die Frage „Was versprechen Sie sich vom Einsatz digitaler Assistenzsysteme?“ gestellt (N stenzsysteme sind die Beschäftigten in

= 119).

Vier von fünf der teilnehmenden Unternehmen hoffen auf eine höhere Produktivität durch digitale Assistenzsysteme. Prozesskontrolle, Produktqualität und Wirtschaftlichkeit sind weitere wichtige Eigenschaften, die sich Anwender versprechen. Etwas seltener wurden die mitarbeiterbezogenen Kriterien ausgewählt. Beispielsweise fokussieren nur rund 40 Prozent der Unternehmen eine höhere Zufriedenheit der Mitarbeitenden bei der Einführung. Die Kontrolle der Mitarbeitenden spielt kaum eine Rolle. Die Frage wurde sowohl Anwendern als auch achtzehn Anbieterunternehmen von digitalen Assistenzsystemen gestellt. Die Einschätzungen der Anbieter von digitalen Assistenzsystemen, decken sich größtenteils mit den Angaben der Anwender. Anbieter gaben jedoch häufiger als ihre Kunden an, dass diese sich eine höhere Wirtschaftlichkeit (+ 13 Prozent) und eine Unterstützung bei der Qualifikation von Mitarbeitenden (+ 8 Prozent) wünschen.

Nutzen digitaler Assistenzsysteme

Neben dem generellen Einsatz von digitalen Assistenzsystemen wurde innerhalb der Umfrage auch detailliert auf die verwendeten Technologien, den Einsatzbereich und die Einsatzaufgabe eingegangen. Es wurden die vier Einsatzbereiche Fertigung, Montage, Instandhaltung und Logistik definiert. Für die Abfrage wurden acht Technologien ausgewählt, die bereits stärker in Unternehmen und auch in den Demonstratoren des Future Work Labs präsent sind. Diese sind Virtual Reality (VR) [9], Augmented Reality (AR) [10], Condition Monitoring [11], Radio Frequency Identification (RFID) [12], Picking Technologien, Bildverarbeitung [13], Visualisierung und Positionserkennung.

Auf Basis der Einsatzbereiche und der Technologien wurde in Abb. 1 eine Matrixabfrage durchgeführt. Ziel dieser komplexen Fragemethode war es, die Technologien und die Einsatzbereiche in einen Zusammenhang zu bringen, um ihre Potenziale für den konkreten Einsatz zu ermitteln.

Abb.1: In welchen Unternehmensbereichen kommen folgende Technologien bei Ihnen als digitale Assistenzsysteme zum Einsatz bzw. ist deren Einsatz geplant? (N = 119) hand einzelner visualisierter Ar

Die AR-Anwendungen werden am meisten in der Montage und der Instandhaltung genutzt – jeweils von jedem dritten befragten Unternehmen. Auch das Condition Monitoring findet erwartungsgemäß hauptsächlich in der Fertigung seinen Einsatz.

Jedes zweite Unternehmen nutzt bereits Picking-Technologien in der Logistik und ebenfalls verstärkt in der Montage. Fast kein Unternehmen verzichtet auf die Visualisierung von Inhalten am Arbeitsplatz und setzt dies vermehrt in der Montage ein, was gleichzeitig mit 67 Prozent die höchste Ausprägung der Befragten

Neben der Matrixabfrage welche Technologien in welchem Einsatzbereich Verwendung finden, wurde eine weitere Matrixfrage zu der heutigen Einsatzaufgabe digitaler Assistenzsysteme gestellt. Die dabei festgelegten Einsatzaufgaben sind: [14]

„ Informationssammlung, z.B. Maschinendatensammlung „ Lernen und Einüben, z.B. Schrittfür-Schritt-Lernvideos für Montagevorgänge „ Entscheidungshilfe, z.B. Anzeige aktueller Produktionskennzahlen „ Assistenz bei der Ausführung, z.B. Aufgabenbewältigung an

bei dieser Frage ist.

beitsschritte „ Kontrolle, z.B. Zustandskontrolle über Sensoren

Ergebnis dieser Frage ist, dass Condition Monitoring stark zur Informationssammlung eingesetzt wird (50 Prozent). Weitere besonders stark ausgeprägte Ergebnispaare sind:

„ Lernen und Einüben durch digitale Assistenz im Zusammenhang mit VR (29 Prozent) und Visualisierungstechnologien (59 Prozent) „ Besonders geeignet zur Entscheidungshilfe ist die Visualisierung von relevanten Informationen (43

Prozent) „ Ausführung von Tätigkeiten werden durch Visualisierungs- (59 Prozent) und Picking Technologien (56 Prozent) sowie RFID (42

Prozent) unterstützt „ Die Kontrolle durch digitale Assistenzsysteme lässt sich laut der befragten Unternehmen heute besonders gut durch Bildverarbeitung (57 Prozent), Condition Monitoring (48 Prozent) und RFID

Technik (42 Prozent) realisieren. Bei dieser Frage war es zudem möglich, die Option »keinen Einsatz geplant« für die acht Technologien anzugeben. Dieses Feld wurde von den befragten Unternehmen am häufigsten bei der VR- (50 Prozent) und AR-Technologie (36 Prozent) gewählt.

Kauf- und Einführungskriterien der Unternehmen

Vorangehend wurden die allgemeinen Potenziale digitaler Assistenzsysteme in den Einsatzbereichen und deren Einsatzaufgabe besprochen. Nicht immer lässt sich dadurch direkt das Einsatzpotenzial ableiten. Hierfür wurden die teilnehmenden Unternehmen nach den aktuellen Kaufkriterien digitaler Assistenzsysteme gefragt, gefolgt von den Hemmnissen. Diese Abfrage bezog die unternehmenseigenen Gegebenheiten mit ein. Die Auswertung enthält nur die Antworten von Unternehmen, die einen Einsatz in Erwägung ziehen, bzw. bereits Assistenzsysteme im Einsatz haben. Umfrageteilnehmer, die keinen Einsatz geplant haben, sind in diese Auswertung nicht eingeflossen (siehe Abb. 2). Im Ergebnis ist eine hohe Kompatibilität zu bestehenden Anlagen sehr bedeutend für den Kauf eines digitalen Assistenzsystems. Ergonomie spielt bei der Anschaffung eine wichtige Rolle. Die Möglichkeit zur Datensammlung und -analyse ist mit 75 Prozent ebenfalls als sehr wichtig bewertet worden. Hier spielt der Gedanke an Big Data eine tragende Rolle (siehe Abb. 3).

Bei der vorherigen Frage nach den Kaufkriterien spielt das Preis-Leistungs-Verhältnis eine untergeordnete Rolle, bei den Hemmnissen sind die hohen Kosten jedoch Hemmnis Nr. 1. Dieses Ergebnis ist darauf zurückzuführen, dass auch die teilnehmenden Unternehmen ohne geplanten Einsatz zu den Hemmnissen befragt wurden.

Abb. 2: Welche Kaufkriterien für digitale Assistenzsysteme sind für Sie von Bedeutung? (N = 91)

Jedes zweite teilnehmende Unternehmen gibt an, dass die technischen Voraussetzungen (noch) nicht gegeben sind. Die Probleme der Technologieadaption könnten hierfür eine fünfte Virtual Reality in der Instandhaltung einsetzt, vermutet jeder zweite der Befragten einen zukünftigen Anstieg dessen.

Visualisierung und AR-Anwendungen werden nach Meinung der Befragten in Zukunft dominieren. Im Bereich der Instandhaltung ist die größte Zunahme von AR-Anwendungen zu sehen (65 Prozent). Erste Service-Leistungen im Produktionsumfeld können heute bereits mit der Datenbrille durchgeführt werden [17]. Aber auch in den restlichen abgefragten Einsatzbereichen sehen die teilnehmenden Unternehmen einen großen Zuwachs, was für die Technologie und deren Einsatz in Zukunft spricht.

RFID-gestützte Technologien sollen künftig in den Einsatzbereichen Fertigung, Montage und Logistik zunehmen. Vor allem in der Fertigung sehen fast 80 Prozent einen Zuwachs größte Zunahme an digitaler AssiUrsache sein, wo »meist nicht die Verfügbarkeit neuer technologischer Konzepte problematisch ist, sondern die interne Diffusion der neuen Technologien im Unternehmen«[15].

Eine weitere wichtige Hürde ist die Akzeptanz der Mitarbeitenden. 43 Prozent der Anwender sehen dies als Hemmnis, unter den achtzehn Anbietern sind es 65 Prozent. Digitale Transformation gelingt nur, wenn Ängste und Emotionen der Mitarbeitenden bei der Einführung digitaler Assistenzsysteme ernst genommen werden [16]. Potenzialen in der Instandhaltung sichtbar wird. Der Einsatzzuwachs von VR-Anwendungen wurde von 20 Prozent heute auf 53 Prozent zukünftig geschätzt. Obwohl heute nur jeder

des Einsatzes.

Bezogen auf die Bereiche ist der

Zukünftige Entwicklungen

stenzsysteme in der Fertigung und Montage zu erwarten. Hier können Mitarbeitende ideal unterstützt werden und papierbasierte Prozesse digitalisiert werden.

Neben der Ist-Aufnahme wurde in einem zweiten Teil der Befragung nach der zukünftigen Entwicklung der einzelnen Technologien, synonym zu der Auswertung in Abb. 1, durchgeführt. Die detaillierte Auswertung finden sich in der publizierten Studie [4]. Die wichtigsten Erkenntnisse daraus sind, dass bei den VR-Anwendungen der größte Unterschied zwischen den heutigen und zukünftigen Abb. 3: Gibt es aktuell Hemmnisse, die einer Anschaffung (weiterer) digitaler Assistenzsysteme im Wege stehen? Frage für Anbieter: Hemmnisse Ihrer Kunden (N = 128, Anbieter N = 18)

Die Auswertungen der heutigen und zukünftigen Potenziale zeigt, dass zwar Tendenzen erkennbar sind, welche Technologie in welchem betrieblichen Einsatzbereich ihre Potenziale hat, eine eindeutige Zuordnung der einzelnen Technologien und ihrer Einsatzmöglichkeiten ist jedoch nicht gegeben. Umso wichtiger ist es für Forschung und Praxis hier die passende Unterstützung zu leisten. Erworbenes Knowhow und Erfahrungen sollten innerhalb von Workshops und Projekten kommuniziert und stetig weiterentwickelt werden. Die Studienergebnisse können hierbei als Entscheidungsgrundlage dienen. Moderne Methoden des Projektmanagements auf SCRUM Basis können Anbietern sowie Anwendern von digitalen Assistenzsystemen die Möglichkeit bieten, schneller erfolgreiche Einführungen zu erzielen. Das Fraunhofer Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation setzt seit 2014 erfolgreich eine Methodik zur Potenzialanalyse, dem schnellen Prototypenbau, sowie der ganzheitlichen Einführung von neuen Technologien und agilen Organisationsformen in Industrieunternehmen ein. Das Vorgehen beinhaltet u.a. die partizipative Projektgestaltung mit betroffenen Mitarbeitenden und dem iterativen Projektansatz aus SCRUM [18].

Studiendesign

Für die Umfrage wurde ein anonymer Online-Fragebogen in LimeSurvey erstellt, der an produzierende Unternehmen verschickt und in verschiedenen Newslettern beworben wurde. Innerhalb des Fragebogens gibt es eine Aufteilung der Fragen für (potentielle) Anwender und (potentielle) Anbieter von digitalen Assistenzsystemen. Die Umfrage umfasste 17 Fragen und wurde über einen Zeitraum von zwei Monaten freigeschalten. Es nahmen 144 Personen teil. 125 der teilnehmenden Unternehmen waren (potentielle) Anwender digitaler Assistenzsysteme. Die Hälfte der teilnehmenden Unternehmen gehörte dem Maschinen- und Anlagenbau oder der Automobilindustrie an. 9 Prozent der Teilnehmer waren Unternehmensleiter, 40 Prozent Leiter einer Geschäftseinheit und 51 Prozent nichtleitende Angestellte. Die Mehrheit von 68 Prozent der Befragten kam aus den Bereichen Produktion, Montage, Logistik, Industrial Engineering und Arbeitsvorbereitung.

References

1 Kagermann, H., Wahlster, W. and Helbig, J., eds. (2012) Deutschlands Zukunft als Produktionsstandort sichern - Umsetzungsempfehlungen für das Zukunftsprojekt Industrie 4.0. Abschlussbericht des Arbeitskreises Industrie 4.0, Berlin 2 Spath, D., ed. (2013) Produktionsarbeit der Zukunft - Industrie 4.0. [Studie], Fraunhofer-Verl., Stuttgart 3 Findeisen, S., Körting, L., Schumacher, S., Eusterwiemann, T., Hämmerle, M. and Pokorni, B. (2019) Classification Approach for Use Cases Within a Demonstration Factory Environment. Procedia Manufacturing 39, 106–116 4 Klapper, J., Hämmerle, M., Pokorni, B., Gelec, E. and Rothenberger, R. (2019) Potenziale digitaler Assistenzsysteme. Aktueller und zukünftiger Einsatz digitaler Assistenzsysteme in produzierenden Unternehmen, Stuttgart 5 Adenauer, S. Leistungsfähigkeit im Betrieb. Kompendium für den Betriebspraktiker zur Bewältigung des demografischen Wandels, pp. 9–18 6 Merazzi, J. and Friedel, A. Einteilung und Bewertung von Montageassistenzsystemen. In ZWF Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb, pp. 413–416 7 Greif, S., Runde, B., Seeberg, I., Hergenhahn, S. and Grothmann, T. (2001) ERFOLG UND MISSERFOLG VON VERÄNDERUNGSPROJEKTEN. Abschlussbericht des BMBF-Projekts Erfolge und Misserfolge von Veränderungen 8 Deutschland. Bundesministerium für Arbeit und Sozialordnung, ed. (2018) Forschungsbericht / Bundesminister für Arbeit und Sozialordnung, Referat L P 3, Bonn : Bundesministerium 9 Stahl, T., Völter, M., Efftinge, S. and Haase, A., eds. (2012) Modellgetriebene Softwareentwicklung. Techniken, Engineering, Management, dpunkt.verlag, s.l. 10 Kruse Brandão, T. and Wolfram, G., eds. (2018) Digital Connection. Die bessere Customer Journey mit smarten Technologien - Strategie und Praxisbeispiele, Springer Fachmedien Wiesbaden, Wiesbaden 11 Lin, M. (2018) Augmented Reality – The Next Big Thing. https://imbstudent. donau-uni.ac.at/mensch-maschine-interaktion/2018/02/26/augmented-realitythe-next-big-thing/ 12 Niggemann, O. (2015) Selbstlernende Systeme zur Anlagenüberwachung. In Am Puls der Maschine: Condition Monitoring (VDMA Verlag GmbH, ed.), pp. 8–9 13 Hierzer, R., ed. (2017) Prozessoptimierung 4.0. Den digitalen Wandel als Chance nutzen, Haufe Gruppe, Freiburg, München, Stuttgart 14 Nof, S. Y., ed. (2009) Springer Handbook of Automation, Springer, Berlin 15 Ganz, W., Warschat, J., Kremers, D. and Leyh, J., eds. (2010) Neue Technologien schneller in innovative Produkte umsetzen. Kurzstudie zu den Unterstützungspotenzialen der Arbeitsgestaltung und Personalentwicklung für die Technologieadaption in Hightech-Unternehmen, Fraunhofer-Verl., Stuttgart 16 Hildebrandt, A. and Landhäußer, W., eds. (2017) CSR und Digitalisierung. Der digitale Wandel als Chance und Herausforderung für Wirtschaft und Gesellschaft, Springer Gabler, Berlin, Heidelberg 17 Borgmaier, A., Borgmeier, A., Grohmann, A. and Gross, S. F., eds. (2017) Smart services und Internet der Dinge. Geschäftsmodelle, Umsetzung und Best Practices : Industrie 4.0, Internet of Things (ioT), Machine-to-Machine, Big Data, Augmented Reality Technologie, Hanser, München 18 Pokorni, B. and Findeisen, S. (2020) Herausforderungen an die Produktion der Zukunft. https://www.engineeringproduktion.iao.fraunhofer.de/de/produkte-und-loesungen/produktion/industrie-4-0.html

Autoren:

Jessica Mack, M.Sc. geb. 1988, ist Wirtschaftsingenieurin und seit 2016 wissenschaftliche Mitarbeiterin im Team „Vernetzte Produktionssysteme“ am Fraunhofer Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation. Die Schwerpunkte ihrer Arbeit liegen in der Potenzialbewertung und Einführung cyberphysischer Systeme in der Produktion und produktionsnahen Bereichen.

Moritz Hämmerle

Dr. Moritz Hämmerle, geb. 1983, leitet als Institutsdirektor am Fraunhofer Institut für Arbeitswirtschaft und

Organisation IAO den Forschungsbereich „Cognitive Engineering and Production“. Zudem leitet er das Future Work Lab in Stuttgart, Deutschlands größtes Innovationslabor für Produktionsarbeit und Industrie 4.0.

Bastian Pokorni, M.Sc.

Bastian Pokorni, geb. 1985, leitet die Abteilung „Vernetzte Produktionssysteme" am Fraunhofer Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation in Stuttgart. Der Schwerpunkt seiner Arbeit liegt auf der menschenzentrierten Gestaltung von Digitalisierung und künstlicher Intelligenz im Produktionsumfeld.

Bastian Pokorni, M.Sc.

Leiter Abteilung „Vernetzte Produktionssysteme" am Fraunhofer Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation Jessica Mack, M.Sc.

wissenschaftliche Mitarbeiterin im Team „Vernetzte Produktionssysteme“ am Fraunhofer Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation

Dr. Moritz

Hämmerle

Forschungsbereichsleiter Cognitive Engineering and Production am Fraunhofer Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation

Call for Papers

Themenschwerpunkt: "Digitalisierung in der Produktion vorantreiben"

in WINGbusiness 04/2020

Für die Dezember-Ausgabe 2020 laden wir Sie wieder herzlich ein, Beiträge einzureichen, diesmal zum Themenschwerpunkt „Digitalisierung in der Produktion vorantreiben“. Der Reifegrad, aber auch der Nutzen der Digitalisierung sind branchen- und unternehmensspezifisch unterschiedlich. Von Interesse sind daher Beiträge zu Forschungstätigkeiten und Projekten, in denen Sie technologische, (intra-)logistische oder Management-bezogene Konzepte und/ oder Beispiele erläutern, wie Digitalisierung in der produzierenden Wertschöpfungskette, inklusive Dienstleistungen, forciert werden kann.

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