CheckAge - Screening-Verfahren für die Bewertung alter(n)sgerechter Arbeitsplätze

Der CheckAge „Alter(n)sgerechte Arbeitsplätze“ ist ein Screening-Verfahren, das es ermöglicht, altersSPEZIFISCHE Potentiale und Handlungsbedarf zur alter(n)s-gerechten Arbeitsgestaltung im Unternehmen aufzudecken. Er dient als Orientierungshilfe und kann von Personen mit ergonomischen Grundkenntnissen durchgeführt werden. CheckAge eignet sich für Arbeitsplätze, vorwiegend im produktionsnahen Bereich, bei denen Belastungen durch Körperhaltung, Aktionskräfte, Lastenhandhabung und repetitive Tätigkeiten auftreten. Der Mehrwert des CheckAge „Alter(n)sgerechte Arbeitsplätze“ besteht in der Möglichkeit, neben einer altersNEUTRALEN Bewertung  auch altersSPEZIFISCHE Faktoren zu berücksichtigen. Der CheckAge besteht aus dem Bewertungsbogen (zwei A4 Seiten) und dem Maßnahmenblatt zum Maßnahmencontrolling. Vorliegender aw&I Report unterstützt die Anwendung mit Erläuterungen zu altersbedingten Fähigkeitsänderungen, Bewertungshilfen und Vorschlägen für Verbesserungsmaßnahmen

Partizipative Gestaltung eines gebrauchstauglichen mobilen Assistenzsystems für Instandhalter

Mit dem Einsatz mobiler Produktionsassistenzsysteme entstehen neue Anforderungen an die Gestaltung von Mensch-Maschine-Schnittstellen (MMS). Solche MMS umfassen eine grafische Benutzerschnittstelle über die Softwareoberfläche (GUI) sowie eine tangible Mensch-Maschine-Schnittstelle (tMMS) über hardwaretechnische Funktions- und Bedienelemente. Eine gebrauchstaugliche Gestaltung dieser MMS liefert ein großes Potenzial zur sicheren Bedienung und steigert deren Akzeptanz durch die Anwender. Aufbauend auf den Methoden des Usability Engineering wird die nutzerzentrierte Entwicklung einer gebrauchstauglichen MMS für das Ressourcencockpit Phasen dargestellt. Grundlage hierfür bietet ein Anforderungskatalog, der die Bedarfe von Instandhaltern, Service-Technikern sowie Planungs- und Instandhaltungsleitern zusammenfasst. Auch bei der iterativen Entwicklung, Prototypengestaltung und Evaluation wird eine partizipative Vorgehensweise gemeinsam mit den Anwendern gewählt. Im Ergebnis liegen für Teilaspekte der Gestaltung und den zusammengesetzten Geometrieprototypen bereits hohe Bewertungen der Gebrauchstauglichkeit vor

Ergonomic assessment of automotive assembly tasks with digital human modelling and the 'ergonomics assessment worksheet' (EAWS)

The increasing global competition and changing demographic profiles amplify the importance of efficient design of work stations and processes that considers the physical job demands and the operators' abilities. Good ergonomic design is not restricted to the current production, but should be considered during all phases of the product life cycle. Digital human model (DHM) simulations provide good opportunities for an integrated ergonomic design, particularly during pre–production planning. This article gives an overview on DHM used in production ergonomics and highlights two new approaches to enhance current DHM applications. The editor for manual work activities (EMA) helps to speed up and optimise human movement simulation. MTMergonomics is an ergonomic risk assessment tool for industrial engineers (and ergonomists) during the planning phase of the product development process, based on MTM process languages like MTM–UAS. The ergonomic assessment worksheet (EAWS) is a tool for the holistic evaluation of physical workloads. It is implemented in digital human models like Jack and serves as an ergonomic evaluation tool within EMA and MTMergonomics. EAWS serves as a common feature to link DHM, EMA and MTMergonomics activities

Führung im Wandel: Herausforderungen und Chancen durch KI

Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Arbeitswelt und führt zu einer dynamischen Neugestaltung der Arbeitsteilung zwischen Mensch und Technik in Unternehmen. Dies betrifft nicht zuletzt auch den Bereich der Führung. KI-Systeme können Führungskräfte bei der Ausübung ihrer Aufgaben unterstützen, etwa indem sie vor allem administrative Koordinations- und Kontrollaufgaben und -entscheidungen übernehmen. Dadurch bleibt den Führungskräften mehr Zeit, sich der Personalführung oder Innovationsprozessen zu widmen. Führungskräfte nehmen künftig eine zentrale Rolle ein, den KI-Transformationsprozess erfolgreich mitzugestalten und dabei im Rahmen ihrer Fürsorgepflichten besonders auf die menschengerechte Gestaltung der KI-Systeme mit den und für die Beschäftigten hinzuwirken. Expertinnen und Experten der Arbeitsgruppe Arbeit/Qualifikation und Mensch-Maschine-Interaktion der Plattform Lernende Systeme wollen mit diesem Whitepaper aufzeigen, welche neuen Möglichkeiten und Chancen, aber auch welche Herausforderungen durch den Einsatz von KI-Systemen in Führungsaufgaben entstehen können. Dazu skizzieren sie zunächst die Herausforderungen, mit denen Führungskräfte schon heute durch digitale Technologien konfrontiert sind (Kapitel 2). Darauf aufbauend wird dargelegt, welche spezifischen Auswirkungen der Einsatz von Lernenden Systemen auf unterschiedliche Führungsaufgaben haben kann, die anhand von vier Aufgabenclustern vorgestellt werden: Strategische Führung, Organisationale Führung, Personalführung und Selbstführung (Kapitel 3). Entlang dieser Systematik wird aufgezeigt, welche Beiträge Lernende Systeme dabei als „unterstützender Akteur“ leisten können. Führung unterliegt einem Wandel. Bedingt durch den digitalen, strategischen Transformationsprozess in Unternehmen werden traditionelle, hierarchische Führungsmodelle sukzessive durch kooperative, netzwerkdynamische und werteorientierte Führungsstile abgelöst. Dies verändert zunehmend die Rolle der Führungskraft hin zu einem vermittelnden ,Übersetzer‘, Vorbild und Coach und verlangt nach einem stärkeren partizipativen Führungsstil (Kapitel 2). Lernende Systeme in der Arbeitswelt werden nicht nur die Rolle von Führungskräften weiter verändern, sondern zunehmend auch deren Aufgaben. Als technologisches Hilfsmittel unterstützen sie bei Aufgaben, die eine hohe Strukturierung und Regelmäßigkeiten aufweisen, sodass mehr Zeit für strategische Aufgaben und Entwicklungen oder mitarbeiterbezogene Führung bleibt. Eigenständig lernende (KI-)Systeme kommen zudem neben der Führungsperson als weiterer unterstützender und möglichst entlastender ,Akteur‘ zum Führungsprozess hinzu. Mit dem Einsatz von Lernenden Systemen bekommen zentrale Werte wie Datenschutz, Transparenz oder Fairness in der Führung für die Beschäftigten eine neue Bedeutung: Daher darf es nicht verwundern, wenn die Einführung von KI in der Führung zunächst von Skepsis begleitet wird. Entscheidend wird es deshalb sein, das Vertrauen und die Akzeptanz der Beschäftigten sowohl in die Technologie als auch in die eigene Führung für eine gelingende Zusammenarbeit zu fördern. Dies setzt eine frühzeitige Einbindung der Beschäftigten sowie der Interessensvertretungen in Planung und Gestaltung der KI-Systeme voraus: Für ein gelingendes KI-Change-Management in Unternehmen wird eine passende Führungs- und Unternehmenskultur notwendig sein, die auf Partizipation, Offenheit und Transparenz beruht. KI und Führung lassen sich gut ergänzen und können für eine moderne, menschenzentrierte Führung einen wichtigen Beitrag leisten. Dafür sind notwendige Rahmenbedingungen (in den Unternehmen) zu schaffen, damit das volle Potenzial der KI-Systeme auch für Führungskräfte nutzbar werden kann. Welche effektiven Maßnahmen dabei helfen, KI-Systeme für Führungsaufgaben einzusetzen, formulieren die Autorinnen und Autoren in passenden Gestaltungsoptionen (Kapitel 4). Zu diesen Gestaltungsoptionen zählen unter anderem eine menschenzentrierte Aufgabenzuteilung zwischen KI und Beschäftigten durch die Führungskräfte, das Aufbauen von notwendigen KI-Kompetenzen der Mitarbeitenden oder das Vorleben einer Feedbackkultur, die die Perspektiven der Beschäftigten und ihrer Interessensvertretungen offen einbindet