Kognitive Belastung in der Fertigung: Wie digitale Unterstützung die Entscheidungsfindung verbessern kann

Es gibt viele Faktoren, die die Produktionsleistung beeinträchtigen können. Unter der langen Liste der üblichen Verdächtigen ist uns jedoch eine auffällige Lücke aufgefallen: die kognitive Belastung.

Zwar wird der Begriff der kognitiven Belastung im Bildungswesen und in der Ergonomie schon seit Langem verwendet, doch in der Fertigungsindustrie wird erst gerade damit experimentiert.

In diesem Beitrag erläutern wir, warum Hersteller der kognitiven Belastung Beachtung schenken sollten, und zeigen einige Möglichkeiten auf, wie unterstützende Technologien dazu beitragen können, diese zu minimieren und so die Leistung zu steigern.

Die kognitive Belastung ist ein Konzept, mit dem erklärt wird, wie die Beanspruchung des Arbeitsgedächtnisses einer Person das Lernen und die Leistungsfähigkeit beeinträchtigen kann. Nach der Theorie der kognitiven Belastung führen Aufgaben, die die natürlichen Grenzen des Gedächtnisses und der Aufmerksamkeit überschreiten, zu einem drastischen Rückgang der Informationsspeicherung und des Erfolgs.

In der Theorie der kognitiven Belastung werden drei Arten der kognitiven Belastung unterschieden.

1. Intrinsisch – Dies ist die kognitive Belastung, die mit einem Thema oder einer Aufgabe verbunden ist. Man kann sich die intrinsische kognitive Belastung als den objektiven Schwierigkeitsgrad einer Aufgabe vorstellen.
2. Kontext – Damit ist die Art und Weise gemeint, wie Informationen oder Aufgaben dargestellt werden. Wie wir Informationen wahrnehmen, bestimmt, welche Ressourcen uns zu ihrer Interpretation zur Verfügung stehen.
3. Relevant – Laut „Psychologists World“ entsteht relevante Belastung „durch die Bildung von Schemata und wird als wünschenswert angesehen, da sie beim Erlernen neuer Fähigkeiten und anderer Informationen hilft.“

Für unsere Zwecke sind die Eigen- und die Fremdbelastung am relevantesten.

Die Arbeit in der Fertigung ist von Natur aus sehr anspruchsvoll – da die Automatisierung den Großteil der sich wiederholenden Aufgaben übernimmt, führen die Mitarbeiter in der Produktion nun komplexe, abwechslungsreiche Tätigkeiten aus. Ingenieure sind dafür zuständig, komplexe Systeme zu verstehen und zu verbessern.

Einfach gesagt: Die Arbeit in der Fertigung ist hart.

Die Fertigungsarbeit ist mit einer hohen Nebenaufwandsbelastung verbunden – Struktur und Form der Fertigungsarbeit sind nicht immer förderlich für eine präzise Ausführung. Zudem führen viele Hersteller ihre Arbeit ohne angemessene technologische Unterstützung aus. Mitarbeiter, die an hochvariablen Baugruppen mit Individualisierungsoptionen arbeiten, tun dies oft anhand von Arbeitsanweisungen in Papierform. Und trotz der Fortschritte von Industrie 4.0 erfassen viele Ingenieure Daten nach wie vor mit Stoppuhr und Klemmbrett.

Mit anderen Worten: Herkömmliche Arbeitsabläufe und Werkzeuge erhöhen die kognitive Belastung der Mitarbeiter.

Es ist kein Geheimnis, dass menschliches Versagen in der Fertigung ein Problem darstellt.

Dennoch wird menschliches Versagen völlig falsch verstanden.

Jüngste Forschungsergebnisse haben gezeigt, dass die meisten Fehler im industriellen Umfeld nicht auf das Verschulden einzelner Mitarbeiter zurückzuführen sind. Vielmehr sind diese Fehler das Ergebnis „latenter organisatorischer Schwächen“ oder von Aspekten der Arbeitssysteme, die zu „Fehlerfallen“ werden.

Diese Untersuchung bestätigte die Ergebnisse jahrelanger organisatorischer und psychologischer Studien, wonach:

• Menschen neigen dazu, unter hohem Stress und Zeitdruck schlechte Leistungen zu erbringen
• Die „Fehlbarkeit“ des Menschen ist oft das Ergebnis von Umständen, die von den Arbeitnehmern verlangen, die Grenzen der menschlichen Natur zu überschreiten.
• Fehler treten häufiger auf, wenn Menschen in komplexen Systemen arbeiten
• Menschen überschätzen ihre Fähigkeit, unter schwierigen Arbeitsbedingungen die Kontrolle zu behalten

Ist es also wirklich überraschend, dass es in der Fertigung Probleme mit menschlichen Fehlern gibt? Die Mitarbeiter befinden sich aufgrund von Stunden- und Schichtquoten in Situationen mit hohem Stress; von ihnen wird erwartet, dass sie mit begrenzten Ressourcen äußerst komplexe Aufgaben bewältigen, und ihre Arbeit ist in komplexe Systeme eingebettet.

All dies führt zu einer kognitiven Überlastung und letztendlich zu einer verminderten Leistungsqualität.

Die Verringerung der kognitiven Belastung der Mitarbeiter ist eine einfache Möglichkeit, die Leistung in allen Bereichen zu verbessern – von einer effizienteren Produktion bis hin zu einem höheren Anteil an qualitativ hochwertiger Produktion.

Der Schlüssel zur Verringerung der kognitiven Belastung in der Fertigung liegt darin, Arbeitssysteme zu schaffen, die es den Mitarbeitern ermöglichen, ihre geistigen und körperlichen Ressourcen optimal zu nutzen.

Zu diesem Zweck sollten Hersteller erwägen, ihre Fertigungslinien mit Hilfsmitteln auszustatten, die es den Mitarbeitern ermöglichen, sich voll und ganz auf die jeweilige Aufgabe zu konzentrieren. Neue Technologien sind in der Lage, die Auswirkungen von Stress und Zeitdruck zu minimieren und gleichzeitig die vielen Variablen, die außerhalb der Kontrolle der Mitarbeiter liegen, in den Griff zu bekommen.

Der beste Weg, die kognitive Belastung zu verringern, sind assistive Technologien. Assistive Technologien unterstützen Bediener und Ingenieure bei ihrer Arbeit. Sie lassen sich in die Fertigungsumgebung integrieren, um die Fähigkeiten der Mitarbeiter zu erweitern.

Hier sind einige Beispiele für unterstützende Technologien, die die Fertigungsleistung durch eine Verringerung der kognitiven Belastung verbessern können.

Arbeitsanweisungen in Papierform sind schwer zu befolgen. Die Suche nach dem nächsten Schritt kann die Aufmerksamkeit eines Mitarbeiters von seiner Arbeit ablenken. Die gesamte geistige Energie, die für das Verstehen von Arbeitsanweisungen aufgewendet wird, ist Energie, die nicht für wertschöpfende Tätigkeiten zur Verfügung steht.

Interaktive digitale Arbeitsanweisungen können dazu beitragen, die kognitive Belastung zu verringern, indem sie die Mitarbeiter durch komplexe Prozesse führen. Diese Arbeitsanweisungen passen sich dem Arbeitsfortschritt der Mitarbeiter an und stellen ihnen die benötigten Informationen genau dann bereit, wenn sie diese benötigen. Rich-Media-Inhalte wie Fotos und Videos zeigen den Mitarbeitern genau, wie sie den nächsten Schritt ausführen müssen. Und durch IoT lassen sich Produktionslinien mit Poka-Yoke-Mechanismen ausstatten, was den Stress der Mitarbeiter verringert und häufige Fehlerquellen beseitigt.

Die Theorie der kognitiven Belastung hat ihren Ursprung in der Bildungsforschung. Daher eignet sie sich besonders gut für Schulungsanwendungen.

Unterstützende Technologien wie digitale Schulungs-Apps tragen dazu bei, den Lernprozess zu optimieren, indem sie den Lernenden Informationen in zielgerichteten, interaktiven Modulen präsentieren. Diese Apps lassen sich speziell auf die jeweilige Aufgabe zuschneiden, sodass die Auszubildenden genau die Aufgaben üben können, die sie später ausführen werden. Darüber hinaus können Schulungs-Apps schwierige, mehrteilige Prozesse in leicht verständliche Teilaufgaben unterteilen. Dies verringert die kognitive Belastung, indem der Arbeitsumfang vereinfacht wird, und stellt sicher, dass die Auszubildenden jeden Schritt genau erlernen.

Die Abgabe präziser, fundierter Verbesserungsvorschläge gehört zu den wichtigsten Aufgaben eines Ingenieurs. Die Zeit, die für das Sammeln und Aufbereiten von Daten aufgewendet wird, ist jedoch Zeit und Energie, die besser für die kreative Arbeit der Analyse genutzt werden könnte.

Echtzeit-Analysedashboards können dazu beitragen, den Aufwand für die Datenvorbereitung vor der Analyse zu reduzieren und Ressourcen für wichtige analytische Überlegungen freizusetzen. Analysedashboards zeigen minutengenaue Informationen zur Leistung von Mensch und Maschine an und versorgen Ingenieure so mit den bestmöglichen Informationen. Durch die Vereinfachung der Datenerfassung und -darstellung können Ingenieure ihre volle Aufmerksamkeit auf die Verbesserung ihres Wertstroms richten.

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