Seit Oktober 2022 hat sich die Zusammenarbeit zwischen den PAL-Partnerunternehmen rund um Finsterwalde und Wissenschaftspartner:innen der TU Dresden stark intensiviert: Sechs Partnerunternehmen aus der Automotive-, Elektro- und Metallindustrie sind im PAL-Praxisprojekt 8 aktiv, das sich mit Strategien für eine nutzerorientierte Einführung von digitalen Assistenzsystemen auseinandersetzt. Die unternehmensspezifischen Herausforderungen stehen dabei im Zentrum von Entwicklung, Testung und Implementierung bedarfsgerechter digitaler Assistenzsysteme.
Auch bei scheinbar rein wirtschaftlichen Zielstellungen wie Steigerung von Produktionseffizienz, Verbesserung der Produktqualität und vorausschauender Wartung von Maschinen ist bei der Einführung von datenbasierten Assistenzsystemen unbedingt zu berücksichtigen, dass nicht „die KI“, d. h. die bloße Digitalisierung und Automatisierung im Zentrum stehen, sondern auch die Unternehmensorganisation und deren die Mitarbeitenden mit ihren Fähigkeiten und Fertigkeiten in ihrem Zusammenwirken und ihren Abhängigkeiten. Das resultiert in einer nutzerorientierten Einführungsstrategie, die anhand der Unternehmensfälle in PAL detailliert ausgearbeitet und erprobt wird (s. Abb. 1).
Vorgehensweise zur Implementation von datenbasierten Assistenzsystemen [Gröllich, D., Hahmann, M., Ott, G. & Graf-Pfohl, C., 2023, Scientific Reports. Mittweida: Hochschule Mittweida, University of Applied Science, Band 1/2023]
Das PAL-Leitbild definiert den Rahmen und Zielgrößen für die unternehmensspezifische Auslegung der datenbasierten Assistenzsysteme: nachhaltige, menschengerechte, wettbewerbsfähige Arbeit. So muss ein maßgeschneidertes datenbasiertes Assistenzsystem muss folgende Anforderungen erfüllen:
- Integration in bestehende Systeme
Ein datenbasiertes Assistenzsystem sollte sich nahtlos in die bestehende IT-Infrastruktur des Unternehmens integrieren, um Redundanzen zu vermeiden und die Datenkonsolidierung und ‑verwertung zu erleichtern. - Anpassung an die Geschäftsprozesse
Ein datenbasiertes Assistenzsystem sollte so konfiguriert sein, dass es die spezifischen Abläufe und Anforderungen des Unternehmens unterstützt. - Datenanalyse und -interpretation
Ein datenbasiertes Assistenzsystem nutzt Algorithmen, um die unternehmensinternen Datenbestände zu analysieren und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die speziell auf die Fragestellungen des Unternehmens zugeschnitten sind. - Bereitstellung von Echtzeit-Informationen
Ein datenbasiertes Assistenzsystem stellt anforderungsspezifisch aufbereitete Informationen bereit, die den Mitarbeitenden helfen, schnell und fundiert Entscheidungen zu treffen. - Benutzerfreundliche Schnittstelle
Das Design des datenbasierten Assistenzsystems berücksichtigt die unterschiedlichen individuellen Fähigkeiten und Anforderungen der Endnutzer. Eine intuitive Benutzeroberfläche, die leicht zu verstehen und zu bedienen ist, stellt sicher, dass die Mitarbeitenden das System effektiv nutzen können. - Skalierbarkeit und Flexibilität
Ein datenbasiertes Assistenzsystem kann an veränderte Bedingungen und neue Anforderungen angepasst werden. Es ist skalierbar, um mit dem Wachstum des Unternehmens Schritt zu halten, und flexibel genug, um neue Funktionen oder Datenquellen zu integrieren. - Sicherheits- und Datenschutzmaßnahmen
Da datenbasierte Assistenzsysteme oft mit sensiblen Unternehmensdaten arbeiten, sind Sicherheitsmaßnahmen umzusetzen, die Daten vor unerlaubtem Zugriff, Verlust oder Beschädigung schützen. Datenschutzmaßnahmen sichern die Privatsphäre der Einzelpersonen, deren Daten gesammelt und verarbeitet werden.
Die PAL-Partnerunternehmen in der Region Finsterwalde setzen auf eine enge Zusammenarbeit zwischen ihren Mitarbeitenden und den Wissenschaftspartner:innen der TU Dresden in Form von PAL-Teams bei der Lösungsentwicklung und Implementation.
Die Mitarbeiten werden zunächst in Workshops, per Mitarbeiterfragebögen und Experteninterviews zur Identifikation spezifischer Anforderungen und Herausforderungen einbezogen. Auch während der Entwicklung und Testung der Systeme ist es essenziell, regelmäßig Feedback der Nutzenden zu erhalten, um Schwachstellen während der Entwicklung oder Testung der Assistenzsysteme zu identifizieren und Verbesserungen vorzunehmen. Dies stellt sicher, dass die Systeme letztendlich den Anforderungen der Mitarbeitenden entsprechen, sie von aufwändigen Routinearbeiten entlasten und nicht zusätzlich belasten oder stressen. Diese Vorgehensweise garantiert, dass sich die Mitarbeitenden der PAL-Partnerunternehmen vom Neueinsteiger bis zum Erfahrungsträger, ernstgenommen und aufgehoben fühlen und der Digitalisierung gegenüber offen stehen.
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