Studie zur Kognitiven Ergonomie unterschiedlicher digitaler Packanleitungen 06.08.2018, 00:00 Uhr

Digitale Assistenten für die Verpackungslogistik

Zur Unterstützung der Beschäftigten bei manuellen Tätigkeiten in der Intralogistik werden zunehmend mehr technische Assistenzsysteme eingesetzt. Mithilfe digitaler Lösungen sollen Arbeitsprozesse effizienter und ergonomischer werden. In dieser Studie wurde eine Augmented Reality Brille, ein digitaler Packassistent und eine Papierliste beim Verpacken bezüglich Kognitiver Ergonomie verglichen. Die Ergebnisse geben Hinweise auf die mentale und körperliche Arbeitsbelastung, Usability und User Experience.

Probandin mit Papierliste (links) am Verpackungsarbeitsplatz der Studie „Kognitive Ergonomie“, Probandin mit AR-Brille (Mitte) sowie Probandin mit digitalem Assistenten „PackAssist“ (rechts)
Bild: Fraunhofer IML

Probandin mit Papierliste (links) am Verpackungsarbeitsplatz der Studie „Kognitive Ergonomie“, Probandin mit AR-Brille (Mitte) sowie Probandin mit digitalem Assistenten „PackAssist“ (rechts) Bild: Fraunhofer IML

Im Zuge der digitalen Durchdringung in der Intralogistik werden zunehmend technische Assistenzsysteme eingesetzt, um manuelle Tätigkeiten effizienter und ergonomischer zu gestalten. Digitalisierte Arbeitsprozesse und Arbeitsmittel führen zu einem veränderten Belastungsprofil der Intralogistikarbeitsplätze. Zu den bisher häufig auftretenden physischen und physikalischen Arbeitsbelastungen sowie psychischen Arbeits­anforderungen von Lagerarbeiter/-innen kommen neue informatorische Arbeitsbelastungen hinzu [1]. Ob die im industriellen Kontext bereits eingesetzten Technologien die Beschäftigten tatsächlich bei ihren Arbeitstätigkeiten unterstützen oder vielleicht doch überfordern und somit langfristig belasten, wird im Forschungs- und Beratungsschwerpunkt „Kognitive Ergonomie“ am Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML untersucht. Daneben werden im Bereich der Verpackungslogistik derzeit verschiedene digitale Lösungen für Packanweisungen entwickelt. Im vorliegenden Beitrag wird eine Studie vorgestellt, in der ein digitaler Assistent „PackAssist“, eine Augmented Reality (AR)-Lösung sowie eine herkömmliche Papierliste hinsichtlich Kognitiver Ergonomie untersucht wurden.

1 Motivation

1.2 Prozesstechnische Sicht

Der Onlinehandel erfährt ein stetiges Wachstum und zeichnet sich durch die Eigenschaft aus, dass Bestellungen meist aus heterogenen Produkten bestehen, die gemeinsam in einem Paket über einen KEP (Kurier-, Express- und Paketdienste)-Dienstleister versendet werden müssen [2]. Das Volumen sowie die optimale Ausnutzung der verwendeten Kartonage sind zwei Kostenfaktoren, die im Verpackungsprozess eine große Herausforderung darstellen. Auf der einen Seite werden die Stammdaten der zu verpackenden Waren benötigt, um eine optimale Verpackung auszuwählen sowie eine bestmögliche Anordnung der Objekte in der Kartonage zu berechnen. Auf der anderen Seite muss die Auswahl der optimalen Kartonagen erfolgen, um eine optimale Volumennutzung der Verpackung zu gewährleisten. Aufgrund sehr heterogener und stetig wechselnder Produktspektren sind Stammdaten in den meisten Fällen nur unvollständig vorhanden [3].

Mit vorhandenen Stammdaten besteht die Möglichkeit, das ökonomisch günstigste Verpackungsschema eines Auftrages zu berechnen. Für diese Art der Berechnung existieren verschiedene Algorithmus-basierte Lösungen am Markt. Eine große Herausforderung besteht in der Darstellung des berechneten Packschemas. Dies muss dem Menschen möglichst intuitiv und verständlich dargestellt werden, um den Verpackungsprozess nicht zu verlangsamen [4]. Ein weiterer Grund für eine effiziente Darstellung ist auch die benötigte Akzeptanz der Beschäftigten gegenüber neuen Technologien. Diese kann dadurch erhöht werden, indem technische Hilfsmittel nicht unnötig komplex das heißt einfach verständlich sind und die Arbeit dadurch deutlich vereinfacht wird [5]. Darüber hinaus wird eine durchgehende Dokumentation des Verpackungsvorganges benötigt, die sowohl den Zustand als auch die fehlerfreie Ausführung des Prozesses erfassen, gewährleisten und speichern kann. Eine allgemeine Anforderung für den industriellen Einsatz ist, dass ein technisches Assistenzsystem den Prozess nicht um zusätzliche, unnötige Arbeitsschritte erweitern sollte. Außerdem wird eine kostengünstige Gesamtlösung angestrebt, die sich sowohl in vorhandene als auch neue Verpackungstische integrieren lässt.

2.2 Humanorientierte Sicht der Kognitiven Ergonomie

Bei dem Forschungs- und Beratungsschwerpunkt „Kognitive Ergonomie“ des Fraunhofer IML steht der Mensch im Fokus [6]. Kognitive Ergonomie bedeutet eine optimale Arbeitsplatz­gestaltung bezogen auf die psychischen das heißt mentalen Arbeitsbelastungen sowie eine optimale Zusammenarbeit mit technischen Assistenzsystemen hinsichtlich kognitiver Anforderungen und psychischer Belastung. Im Zuge des Forschungsverbundprojektes „Innovationslabor – Hybride Dienstleistungen in der Logistik“ führt das Fraunhofer IML Laborstudien durch, um technologische Innovationen für die Intralogistik wie AR oder Virtual Reality (VR) hinsichtlich mentaler Belastung, Usability und User Experience zu evaluieren. Daneben werden in der Forschungsinitiative „Leistungszentrum Logistik und IT“ zusammen mit dem Leibniz-Institut für Arbeitsforschung an der TU Dortmund (IfADo) psychische, physische und physikalische Arbeitsanforderungen von Beschäftigten in der Kommissionierung sowie die Zusammenarbeit mit verschiedenen Kommissioniertechnologien (zum Beispiel Pick-by-Voice, Pick-by-Light, Pick-by-Vision) im betrieblichen Kontext erforscht [7]. Mithilfe von Kognitiver Ergonomie kann langfristig die Arbeitssicherheit im Unternehmen sichergestellt sowie die Gesundheit, Arbeitszufriedenheit, Arbeitsfähigkeit und -leistung der Beschäftigten erhalten oder sogar erhöht werden.

3 Durchführung der Studie „Kognitive Ergonomie“

3.1 Untersuchungsdesign

Die Evaluationsstudie Kognitive Ergonomie wurde an zwei Tagen in einem Labor am Fraunhofer IML durchgeführt. Als Teilnehmer/-innen wurden Mitarbeiter/-innen sowie studentische Hilfskräfte des Institutes akquiriert. Für die Studie wurde ein Verpackungsszenario an einem stationären Verpackungsarbeitsplatz (Ware-zur-Person) konzipiert, in dem durch den Probanden heterogene Objekte möglichst platzsparend in einer Kartonage verpackt werden sollten. Es standen drei verschiedene Packanweisungen zur Verfügung: eine Papierliste, eine AR-Lösung und ein digitaler Assistent „Pack­Assist“. Die Probanden wurden instruiert, nacheinander alle drei Verpackungsmethoden zu verwenden und anschließend zu bewerten. Die Reihenfolge der Benutzung der drei Packanweisungen Papierliste, AR-Brille und PackAssist wurde für alle Teilnehmer/-innen in einer bestimmten Reihenfolge vorgegeben. Darüber hinaus wurden die Packschemata über die drei Methoden hinweg variiert. Somit konnten mögliche Reihenfolge- und Lerneffekte kontrolliert werden.

3.2 Beschreibung der eingesetzten Technologien

Neben der Papierliste wurden bei der Studie zwei technische Assistenzsysteme eingesetzt, die beide am Fraunhofer IML entwickelt wurden. Bei den beiden Systemen wurde bewusst ein unterschiedlicher Ansatz der Interaktion gewählt. Arbeitet die AR-Lösung mit einer Datenbrille, die der Proband beim Verpacken tragen muss, wird beim PackAssist vollständig darauf verzichtet, am Körper zu tragende Geräte für die Informationsdarstellung einzusetzen. Der PackAssist ist vollständig in den Arbeitsplatz integriert und nutzt eine Farbdarstellung durch LEDs, die auf das intuitive Verständnis des Nutzers setzt. So bestehen LEDs in der x- und y-Ausrichtung, die flach in den Verpackungstisch eingebracht sind. An einem vordefinierten Anschlagspunkt wird die Kartonage für den Verpackungsvorgang angelegt. Daraufhin wird über die LEDs Schritt für Schritt dargestellt, an welcher Stelle in der Kartonage die einzelnen Artikel platziert werden sollen.

3.3 Inhalte des Befragungsinventars

Nach jeder Verpackungssequenz mit Papierliste, AR-Brille und PackAssist füllten die Probanden validierte Fragebögen aus. Die subjektiv erlebte Belastung (Workload) während des Verpackens wurde mit dem Nasa Task Load Index (TLX) [8] erfasst. Die Benutzerfreundlichkeit der jeweiligen Packanweisung wurde mit der System Usability Scale (SUS) [9] und das Nutzer­erleben mit dem User Experience Questionnaire (UEQ) [10] erhoben. Zum Erfassen der momentanen Affektlage kam die Positive And Negative Affect Schedule (Panas) [11] zum Einsatz. Mögliche körperliche Beschwerden während der Nutzung der AR-Brille und des digitalen Packassistenten wurden ebenfalls gemessen [12]. Am Ende wurden verschiedene soziodemografische Daten erfragt.

4 Ergebnisse

Die Stichprobe umfasste 23 Teilnehmer/-innen (17 Männer, 6 Frauen) im Alter von 23 bis 56 Jahren (Mittelwert (M) = 28,5). Die Probanden wiesen Unterschiede in ihrer logistischen Erfahrung auf (7 keine; 8 nur theoretische; 1 nur praktische; 7 theoretische und praktische Logistikerfahrungen). Im Folgenden werden rein deskriptive Auswertungen vorgestellt.

4.1 Subjektive Arbeitsbelastung

Im Durchschnitt fiel die subjektive Belastung beim Verpacken mit Papierliste, AR-Brille und digitalem Assistenten gering bis moderat aus. Ein Vergleich zwischen den drei Packanweisungen ergibt folgendes Ergebnis: Die globale mentale Belastung wurde für die AR-Brille am höchsten eingeschätzt, für Pack­Assist am zweithöchsten und für die Papierliste am geringsten. Hinsichtlich der einzelnen Dimensionen des Nasa-TLX zeigt sich ein vergleichbares Bild:

Deskriptive Daten der Belastungsdimensionen des Nasa-TLX je nach Packanweisungsmethode Bild: Fraunhofer IML

Deskriptive Daten der Belastungsdimensionen des Nasa-TLX je nach Packanweisungsmethode Bild: Fraunhofer IML

Unter Verwendung der AR-Brille fühlten sich die Probanden am leistungsschwächsten und am meisten belastet bezüglich geistiger und körperlicher Anforderung, Anstrengung und Frustration. Die Papierliste schneidet hinsichtlich der verschiedenen Belastungsskalen des Nasa-TLX am besten ab. Lediglich die Dimension „zeitliche Anforderung“ spiegelt ein anderes Bild wieder: hier ist die Belastung für die AR-Brille am geringsten und für die Papierliste am größten. Der digitale Assistent PackAssist reiht sich im Hinblick auf die Belastungsdimensionen im mittleren Feld ein.

Bezüglich der wahrgenommenen körperlichen Belastung ergibt sich folgende Tendenz: Unter Verwendung der AR-Brille und dem digitalen Packassistenten treten nur wenige Muskel-Skelett-Beschwerden auf. Die für die AR-Brille erhobene visuelle Belastung wird im Durchschnitt als niedrig eingestuft. Es ist auffällig, dass bei den empfundenen Schwierigkeiten beim Sehen während der Nutzung der AR-Brille, die Antworten von „gar nicht“ bis „sehr stark“ reichen. Ähnlich sieht es bei der Abfrage aus, ob die Augenlider schwer sind und ein unangenehmes Gefühl um die Augen herum auftritt.

Deskriptive Daten der visuellen Belastung bei Verwendung der AR-Brille Bild: Fraunhofer IML

Deskriptive Daten der visuellen Belastung bei Verwendung der AR-Brille Bild: Fraunhofer IML

4.2 Benutzerfreundlichkeit und Nutzererleben

Die Benutzerfreundlichkeit (sogenannte Usability) der AR-Brille wurde von den Studienteilnehmern/-innen am geringsten eingeschätzt, während die Papierliste am besten bewertet wurde. Der digitale Assistent erzielte die zweithöchste Usability-Bewertung. Sowohl die Papierliste als auch Pack­Assist werden im Durchschnitt als „exzellent“ bewertet, während die AR-Brille als „gut“ eingestuft wird [13]. Auffällig ist, dass die Einschätzungen der Probanden bei der AR-Brille von einer „denkbar schlechtesten“ Methode bis hin zu einer „bestmöglichen“ Methode variierten. Die Einschätzungen hinsichtlich der Papierliste reichten von „schlecht“ bis zur „bestmöglichen“ Bewertung. Der Range bei PackAssist fiel am geringsten aus: Hier reichen die Antworten von „okay“ bis „bestmögliche“ Variante.

Deskriptive Daten der Usability je nach Packanweisungsmethode Bild: Fraunhofer IML

Deskriptive Daten der Usability je nach Packanweisungsmethode Bild: Fraunhofer IML

Das Nutzererleben (sogenannte User Experience) der Probanden kann in die Dimensionen Attraktivität, pragmatische Qualität (Effizienz, Durchschaubarkeit, Verlässlichkeit) und hedonische Qualität (Stimulation, Originalität) unterteilt werden. Während die pragmatische Qualität die Benutzungsqualität das heißt aufgabenbezogene Aspekte umfasst, beschreibt die hedonische Qualität die nicht aufgabenbezogene Designqualität. Die Ergebnisse zeigen, dass sowohl die Attraktivität, pragmatische Qualität und hedonische Qualität im Durchschnitt neutral eingeschätzt wurden. Im Vergleich erzielte die Papierliste die höchsten Attraktivitätswerte, während die AR-Brille die geringsten Werte aufwies. Bezüglich der pragmatischen Qualität erreichte PackAssist die beste und die AR-Brille die schlechteste Einschätzung. Die hedonische Qualität war bei der Papierliste am größten und bei PackAssist am geringsten.

Deskriptive Daten der User Experience Dimensionen des UEQ je nach Packanweisungsmethode Bild: Fraunhofer IML

Deskriptive Daten der User Experience Dimensionen des UEQ je nach Packanweisungsmethode Bild: Fraunhofer IML

Darüber hinaus verdeutlichen die Ergebnisse des Panas-Fragebogens, dass sowohl bei der Nutzung der AR-Brille als auch von PackAssist die momentane Gefühlslage überwiegend positiv war. Während der Interaktion mit der Papierliste waren die Teilnehmer/-innen eher neutral gestimmt.

5 Diskussion und Ausblick

Die beschriebene Studie zeigt auf, welche Komplexität der Entwicklung von intuitiven und ergonomischen Benutzerschnittstellen zugrunde liegt. Digitale Assistenzsysteme haben auf der einen Seite die Aufgabe, die Arbeitstätigkeit der Mitarbeiter/-innen zu erleichtern beziehungsweise den zugrunde­liegenden Prozess zu verbessern. Auf der anderen Seite sollten die digitalen Assistenten intuitiv verständlich sein und dürfen den Nutzer nicht zusätzlich belasten.

In der beschriebenen Studie wurden zwei grundsätzlich verschiedene Ansätze für digitale Assistenten verglichen und bewertet. Die Lösung mit AR-Brille, die zwar eine intuitive Darstellung von Informationen über virtuelle Hologramme im Raum ermöglicht, jedoch das Tragen einer großen und verhältnismäßig schweren Brille erfordert, wurde einer digitalen Lösung gegenübergestellt, die über am Arbeitsplatz eingelassene LED-Streifen die Handlungsanweisungen für den/die Verpacker/-in bereitstellt. Beide Ansätze stießen bei den Probanden der Studie auf positive Resonanz. So wurden beide digitale Lösungen als gering bis moderat belastende sowie benutzerfreundliche, digitale Assistenten für die Verpackungslogistik beschrieben, die mit einem positiven Befinden einhergingen. Jedoch erhielt PackAssist gegenüber der AR-Brille bessere Bewertungen im Hinblick auf die wahrgenommene Leistung, Frustration, Anstrengung und körperliche sowie geistige Anforderung. Die AR-Lösung hingegen erwies sich als vorteilhaft bei der Einschätzung der zeitlichen Anforderung beim Verpacken. Beide Assistenzsysteme bergen noch große Potentiale hinsichtlich der Benutzungs- und Designqualität sowie Attraktivität. In Bezug auf die physikalische Ergonomie der AR-Brille lässt sich vermuten, dass diese langfristig bei bestimmten Personengruppen zu einer visuellen Belastung führen kann. Allgemein zeigt sich jedoch, dass digitale Assistenten den Nutzer effektiv unterstützen können und auch der Einsatz von Datenbrillen große Potentiale für die Zukunft aufzeigt. Aufgrund ergonomischer Gesichtspunkte ist eine Einbettung der Assistenzsysteme in den Arbeitsplatz ratsam, da ein System, das die Beschäftigten am Körper tragen, auf Dauer zu Belastungs- sowie Ermüdungs­erscheinungen führen kann. Auf Basis dieser Erkenntnisse werden die beschriebenen Lösungen am Fraunhofer IML weiterentwickelt und in weiteren Studien evaluiert.

In zukünftigen Studien sollte eine größere Stichprobe gewählt werden, um statistisch bedeutsame Unterschiede zwischen den verschiedenen Packanweisungen sowie korrelative Zusammenhänge aufzudecken. Des Weiteren sollten Packschemata mit einem höheren Schwierigkeitsgrad sowie länger dauernde Verpackungszeiten vorgegeben werden, sodass sich die Ergebnisse am Ende noch mehr differenzieren lassen.

Die durchgeführte Studie ist ein erster Schritt dahingehend, die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Technik zu evaluieren und darauf aufbauend Technologien oder Software weiterzuentwickeln, bevor diese im industriellen Kontext eingesetzt werden. In Bezug auf die Mensch-Technik-Interaktion sollten mögliche körperliche und psychische Belastungen ermittelt werden. Nur wenn die Beschäftigten langfristig optimal bei ihrer Arbeitstätigkeit unterstützt werden, können zufriedenstellende Arbeitsergebnisse bei einer gleichzeitig guten Gesundheit erzielt werden.

Im Forschungsprojekt „Innovationslabor – Hybride Dienstleistungen in der Logistik“ werden neue logistische Technologien entwickelt, getestet und in die Praxis überführt. Das Ergebnis der Entwicklung sind neue hybride Dienstleistungen, die eine horizontale und vertikale Vernetzung der Wirtschaft fördern und gleichzeitig gesellschaftlichen Herausforderungen, beispielsweise in der Gestaltung industrieller Arbeit Rechnung tragen. Hierbei werden insbesondere neue Formen der Zusammenarbeit von Menschen und Maschinen erforscht. Neue arbeitssoziologische und -psychologische Erkenntnisse werden in technische Entwicklungen rückgekoppelt, deren Ergebnisse wiederum umfassend analysiert werden. Das Forschungs- und Entwicklungsprojekt wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) (Förderkennzeichen 02P16Z200 und 02P16Z201) gefördert und vom Projektträger Karlsruhe (PTKA) betreut. Die Verantwortung für den Inhalt dieser Veröffentlichung liegt bei den Autoren.Diese Studie wurde im Rahmen der Forschungsprojekte „Leistungszentrum Logistik und IT“ sowie „Innovationslabor Hybride Dienstleistungen in der Logistik“ durchgeführt. Ein ganz besonderer Dank gilt Alexandra Eichler, Friederike Hering und Vanessa Vogel für die Unterstützung bei der Vorbereitung, Durchführung und Auswertung der Studie.

 

Literatur

[1] Kretschmer, V.: Belastungsschwerpunkte von Erwerbstätigen in der Intralogistik. Sicher ist sicher – Fachzeitschrift für Sicherheitstechnik, Gesundheitsschutz und menschengerechte Arbeits­gestaltung (2017) Vol. 12, S. 536–540

[2] Große Holtforth, D.: Schlüsselfaktoren im E-Commerce: Innovationen, Skaleneffekte, Daten und Kundenzentrierung. Wiesbaden: Springer Fachmedien 2017

[3] Zillmann, M.: Ohne verlässliche Stammdaten geht es nicht. Controlling & Management Review Volume 61 (2017) 6, pp. 68–72

[4] Hering, F.; Kretschmer, V.; Maettig, B.: Evaluationsstudie zur Eignung verschiedener Assistenzsysteme beim manuellen Palettieren in der operativen Logistik. In: GfA, Dortmund (Hrsg.): 64. GfA-Frühjahrskongress 2018, Frankfurt am Main

[5] Potthoff, T.; Stieglitz, S.; Kißmer, T.: Digital Nudging am Arbeitsplatz: Ein Ansatz zur Steigerung der Technologieakzeptanz. HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik (2017) 6, S. 965–976. Wiesbaden, Springer Fachmedien Wiesbaden

[6] Kretschmer, V.; Eichler, A.; Rinkenauer, G.; Spee, D.: Focus on the human being: Cognitive Ergonomics in intralogistics. Logistics Journal: Proceedings (2017) Vol. 2017, pp. 1–6

[7] Rinkenauer, G.; Kretschmer, V.; Kreutzfeldt, M.: Kognitive Ergonomie in der Intralogistik. Future Challenges in Logistics and Supply Chain Management (2017) Vol. 2, S. 1–14

[8] Staveland, L. E.; Hart, S. G.: Development of Nasa-TLX (Task Load Index): Results of Empirical and Theoretical Research. Advances in Psychology (1988) 52, pp. 139–183

[9] Brooke, J.: SUS: A quick and dirty usability scale. In: Jordan, P. W.; Thomas, B.; Weerdmeester, B. A.; McClelland, A. L. (Hrsg.): Usability Evaluation in Industry. London: Taylor and Francis 1996

[10] Laugwitz, B.; Held, T.; Schrepp, M.: Construction and Evaluation of a User Experience Questionnaire. In: Holzinger, A. (Hrsg.): HCI and Usability for Education and Work: 4th Symposium of the Workgroup Human-Computer Interaction and Usability Engineering of the Austrian Computer Society, USAB 2008, Graz, Austria, November 20–21, 2008. Berlin, Heidelberg: Springer (2008), pp. 63–76

[11] Krohne, H. W.; Egloff, B.; Kohlmann, C.-W.; Tausch, A.: Untersuchungen mit einer deutschen Version der Positive and Negative Affect Schedule (Panas). Diagnostica (1996) 42, S. 139–156

[12] Jaschinski, W.; König, M.; Mekontso, T. M.; Ohlendorf, A.; Welscher, M.: Computer vision syndrome in presbyopia and beginning presbyopia: effects of spectacle lens type. Clinical and Experimental Optometry 98 (2015) 3, pp. 228–233

[13] Bangor, A.; Miller, J.; Kortum, P.: Determining What Individual SUS Scores Mean: Adding an Adjective Rating Scale. Journal of Usability Studies 4 (2009) 3, pp. 114–123

Von Dr. Veronika Kretschmer, A. Schier, B. Mättig

Dr. Veronika Kretschmer, Arkadius Schier und Benedikt Mättig - Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik (IML)
Joseph-von-Fraunhofer-Str. 2–4, 44227 Dortmund
Tel. +49 (0)231 / 9743-289

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