Lernförderliche Gestaltung von Assistenzsystemen - Ein Ansatz für die Instandhaltung am Beispiel der Prozessindustrie

Tina Haase, Wilhelm Termath, Alinde Keller und Dirk Berndt

Instandhaltungstätigkeiten erfordern von den Fachkräften ein hohes Maß an Analyse- und Problemlösefähigkeit, um eine erfolgreiche Fehlerdiagnose und Fehlerbehebung durchführen zu können. Die zunehmende Vernetzung und Digitalisierung der Arbeitssysteme erweitern auch den Umfang und die Komplexität der Informationen, die für eine Fehlerdiagnose herangezogen werden können. Assistenzsysteme bieten das Potenzial, Fachkräften durch die gezielte Bereitstellung didaktisch aufbereiteter Assistenzinformationen eine Entscheidungsgrundlage für die Diagnose und Behebung von Fehlern zu bieten und damit Lernprozesse zu fördern. Die Qualität der Diagnoseleistungen bei Fehlern ist nicht einfach auf die Menge an Wissen zurückzuführen, sondern vor allem auf die Verfügbarkeit von zielrelevantem Wissen und die Fähigkeit, relevantes von irrelevantem Wissen zu unterscheiden [1]. Diese Expertise der Fachkräfte beruht insbesondere auf der erfolgreichen Nutzung von Wissen in Problemlösesituationen [2]. Assistenzsysteme sollen daher die Fachkraft beim Lern- bzw. Reflexionsprozess unterstützen und die Möglichkeit bieten, das Erfahrungswissen aus vorangegangenen Maßnahmen für die aktuelle Problemlösung heranzuziehen. Die Akzeptanz dieser Systeme wird maßgeblich durch den Einführungsprozess im Unternehmen bestimmt. Deshalb werden im Projekt CPPSprocessAssist vier Anwendungspartner durch nutzerzentrierte Vorgehensweisen und eine lernförderliche Gestaltung dabei unterstützt, „ihr“ Assistenzsystem mitzugestalten. Der vorliegende Beitrag beschreibt diesen Ansatz, die Anwendung im Projekt und reflektiert die ersten Ergebnisse.

Unternehmen der Prozessindustrie setzen anspruchsvolle Verfahren und verschiedenste technische Anlagen ein, die zunehmend komplexe Instandhaltungstätigkeiten erfordern. Die Prozessindustrie vereint vor allem Unternehmen aus der chemischen, der gasverarbeitenden und der pharmazeutischen Industrie sowie deren Zulieferer. In der Instandhaltung müssen, insbesondere bei Störungen im Betrieb, Störungsursachen schnell identifiziert und beseitigt werden. Es ist Aufgabe des Instandhalters, aufgrund seines Erfahrungswissens und der Anlagendokumentation, die Störungsursache zu identifizieren. Das Potenzial der zunehmenden Digitalisierung, Vernetzung und Automatisierung im Rahmen von Industrie 4.0 liegt in der Prozessindustrie vor allem in der Effizienzsteigerung der Anlagen bei konstanter Qualität der Produkte. Anders als in anderen Branchen steht die Fertigung in Losgröße 1 nicht im Vordergrund [3]. Assistenzsysteme werden eingesetzt, um vor allem Instandhaltungsprozesse effizienter zu gestalten. Sie bieten das Potenzial, Fachkräften der Instandhaltung situativ relevante Informationen wie Anlagendokumentationen, Workflows oder eine mitwachsende Fehlerund Wissensdatenbank in Echtzeit zur Verfügung zu stellen. Eine Herausforderung solcher Assistenzlösungen für klein- und mitteständische Unternehmen (KMU) der Prozessindustrie besteht jedoch in ihrer heterogenen Anlageninfrastruktur mit unterschiedlichen Herstellern, welche eine einheitliche Datenbasis in einem Assistenzsystem erschwert. Speziallösungen sind für KMU nicht wirtschaftlich. In dem vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) geförderten Projekt CPPSprocessAssist (FKZ: 02P14B084) wird deshalb der Ansatz gewählt, eine herstellerneutrale Lösung zu entwickeln, die in heterogenen Anlagenlandschaften eingesetzt werden kann. Der in diesem Beitrag entwickelte Ansatz innerhalb des Projekts CPPSprocessAssist ist eine überarbeitete Fassung eines Manuskripts, das begleitend zu einer Posterpräsentation für den GfA-Frühjahrskongress 2017 erstellt wurde [4].

Potenziale einer lernförderlichen Gestaltung von Assistenzsystemen in der Prozessindustrie

Eine Herausforderung des Projekts ist es, eine Grundgesamtheit der erforderlichen Funktionalitäten zu ermitteln, die für alle vier Anwendungspartner erforderlich ist. Ergänzend soll die Lösung Gestaltungsspielräume bieten, um das Assistenzsystem entsprechend der spezifi - schen Erfordernisse der Anwender zu individualisieren und es damit zu „ihrem“ Werkzeug zu machen. Dieser Herausforderung wird durch einen nutzerzentrierten Gestaltungsansatz begegnet. Wissensintensive Arbeitsabläufe werden durch die Digitalisierung maßgeblich verändert. Der Einsatz von Assistenzsystemen und die damit verbundene Neugestaltung der Arbeitsprozesse sollen weiterhin den Kriterien einer lernförderlichen Gestaltung genügen. Die erfolgreiche Implementierung der neuen Prozesse wird in starkem Maße von der Akzeptanz der Mitarbeiter bestimmt, die mittelbar und unmittelbar von den Veränderungen betroffen sind. Zur Förderung der Akzeptanz werden unterschiedliche Zielgruppen der Anwender frühzeitig in die Gestaltung des Assistenzsystems eingebunden. In Workshops werden relevante Tätigkeiten und Unternehmensprozesse erarbeitet, bei denen durch den Einsatz des Assistenzsystems der größte Mehrwert zu erwarten ist. Dieses anvisierte Vorgehen entspricht Empfehlungen der VDI/VDE-Gesellschaft [5].
Die lern- bzw. kompetenzförderliche Gestaltung von Arbeitssystemen wird seit den 1980er Jahren, insbesondere seit den Arbeiten zur „Humanisierung des Arbeitslebens – HdA“, in theoretischen Ansätzen, Methoden und Instrumenten erforscht [6-8]. Ein erprobtes Verfahren zur Erfassung und Bewertung von Lernmöglichkeiten am Arbeitsplatz stellt das „Lernförderlichkeitsinventar – LFI“ dar, welches auf handlungs- und tätigkeitstheoretischen Ansätzen basiert [6]. Analysiert werden die organisationalen Strukturen, die individuelles und organisationales Lernen ermöglichen. Betrachtet werden folgende sieben Dimensionen:
• Selbständigkeit
• Partizipation
• Variabilität
• Komplexität
• Kommunikation/Kooperation
• Feedback
• Information [9]
Die Digitalisierung von Arbeitsplätzen, z. B. durch Einführung eines Assistenzsystems, rückt das LFI in ein neues Licht. Beispielsweise enthält das Assistenzsystem digitalisierte Workfl ows, wodurch Verantwortlichkeiten transparenter werden. Für die Fehlerbehebung werden im Assistenzsystem verschiedene Lösungen hinterlegt, die sich in ähnlichen Situationen bereits bewährt haben. Diese werden im Fehlerfall in Form von Handlungsempfehlungen angeboten. Die Entscheidung über die Auswahl einer geeigneten Fehlerbehebungsstrategie wird weiterhin durch die Instandhaltungsfachkraft getroff en; das Assistenzsystem hat dabei eine unterstützende Funktion. Damit ist das Kriterium der Selbständigkeit auch unter Einsatz des Assistenzsystems gewährleistet. Auch besteht im Assistenzsystem die Möglichkeit, Baugruppen oder Fehlercodes kurze Erfahrungsepisoden und Kommentare beizufügen. Hierdurch werden neuen Formen der Kooperation und Kommunikation zwischen den Instandhaltungsfachkräften ermöglicht. Darüber hinaus ist eine nachhaltige Nutzung des Assistenzsystems dadurch gekennzeichnet, dass die Anwender es zur Bewältigung ihrer Arbeitsaufgaben und zur Dokumentation akzeptieren und selbständig nutzen. Die Inhalte der Assistenzlösung sollen dafür entsprechend aktueller Bedarfe aktiv gepflegt werden.
Für die Gestaltung und Implementierung neuer Technologien und die Anpassung der entsprechenden Prozesse bewerten die Autoren die Partizipation im Sinne einer nutzerzentrierten Gestaltung als das entscheidende Kriterium. Der nutzerzentrierte Gestaltungsansatz wird daher im Folgenden näher beschrieben.

Gestaltung des nutzerzentrierten Ansatzes


Bild 1: Ganzheitliche Betrachtungsweise der Wirkung des
Assistenzsystems.

Als methodischer Rahmen für den nutzerzentrierten Ansatz dient das szenariobasierte Design (SBD) [10], eine Vorgehensweise für die Gestaltung interaktiver Systeme. Ziel des SBD ist ein strukturiertes Vorgehen zur Erarbeitung der Anforderungen und Erwartungen der Anwender an die zukünftige Assistenzlösung, um im praktischen Einsatz eine maximale Akzeptanz zu erreichen. Im SBD werden zunächst sogenannte User Stories erarbeitet, in denen die Anwender die zu assistierenden Tätigkeiten beschreiben. Aus der Vielzahl der User Stories der verschiedenen Anwender werden Gemeinsamkeiten identifiziert und verallgemeinerte Konzeptszenarien (Conceptual Scenarios) abgeleitet. Diese werden in konkrete Szenarien (Concrete Scenarios) überführt, anhand derer die technologische Umsetzung entworfen wird. Gemeinsam mit den Entwicklern und Anwendern wird die Wirkungsweise des Assistenzsystems im identifizierten Anwendungsfeld diskutiert. Die Szenarien, die das höchste Potenzial erwarten lassen, werden als Prototypen realisiert und anhand von Anwendungsszenarien (Use Cases) evaluiert. Innerhalb des Projekts wurde das SBD angewendet und im Sinne des nutzerzentrierten Gestaltungsansatzes um die didaktische Perspektive ergänzt. Diese folgt einer ganzheitlichen Betrachtungsweise (Bild 1), um den Unternehmensalltag als Kommunikationsund Erfahrungsraum zu gestalten [11]. Das Assistenzsystem beeinflusst einzelne Tätigkeiten, wirkt sich aber auch in formellen und informellen Handlungsmustern aus und bietet daher das Potenzial, die Kultur des Unternehmens insgesamt zu transformieren.
Der Gestaltungsprozess gliedert sich, in Anlehnung an das SBD, in sechs Schritte, von denen die Schritte 3 bis 6 wiederholt durchgeführt werden (Bild 2). Davon wurden im derzeitigen Projektverlauf bereits die Schritte 1 bis 3 durchlaufen. Aktuell werden Use Cases als Evaluationsszenarien aufbereitet (Schritt 4). Das hier vorgestellte Umsetzungskonzept basiert daher auf ersten Erfahrungen. Neben den Anwendungspartnern wird im Folgenden die Rolle der „Begleitforscher“ benannt. Diese begleiten sowohl die technologische Entwicklung als auch den nutzerzentrierten Gestaltungsprozess.


Bild 2: Sechs Schritte des nutzerzentrierten Gestaltungsprozesses nach dem SBD.

Schritt 1: User Stories

Im Rahmen von Workshops identifizieren und bewerten die Begleitforscher gemeinsam mit den Anwendungspartnern häufig auftretende Instandhaltungstätigkeiten und leiten daraus User Stories ab. Die ausgewählten Tätigkeiten werden von den Anwendern mit Blick auf besonders erfolgreiche oder kritische Ereignisse reflektiert. Zum Transfer dieser Geschichten werden narrative Methoden gewählt. Anhand der Erzählungen werden technische Anforderungen abgeleitet und Zielstellungen konkretisiert. Zusätzlich werden die erwarteten Auswirkungen auf die Organisationskultur reflektiert. Anschließend fassen die Begleitforscher die Ergebnisse als Ist-Abläufe der zu assistierenden Tätigkeiten zusammen.
 

Schritt 2: Conceptual Scenarios

Aus der Vielzahl der User Stories verschiedener Anwender werden verallgemeinerte Konzeptszenarien abgeleitet. Diese umfassen den für alle Anwendungspartner erforderlichen, minimalen technischen Funktionsumfang. Darauf aufbauend konfigurieren die Begleitforscher die technische Infrastruktur und skizzieren den ersten Prototyp des Assistenzsystems inklusive eines Entwurfs der Mensch-Maschine-Schnittstelle (MMS).

Schritt 3: Concrete Scenarios

In der frühen Gestaltungsphase liegt ein Konzept für die Assistenzlösung vor. Während es Anwendern häufig schwer fällt, anhand eines abstrakten Konzepts konkrete Erwartungen zu formulieren, benötigen die Begleitforscher möglichst konkrete Anforderungen der Anwender, um das Konzept umzusetzen. In partizipativen Workshops soll daher ein gemeinsames Verständnis der geplanten Funktionen und der MMS sowie deren zukünftige Wirkungsweise im identifizierten Anwendungsfeld vertieft werden. Die Begleitforscher konzipieren die Workshops als Vorstufe der Evaluation der Prototypen auf Basis eines systemischen Ansatzes [12]. Zuerst wird eine Skizze der MMS vorgestellt, über welche die Funktionen des Assistenzsystems (Schritt 2) zugänglich sind. Danach bilden die Begleitforscher mithilfe der Expertise der zukünftigen Nutzer Wirkungsketten zwischen diesen Funktionen und den Zielsetzungen der Anwendungspartner. Auf Basis dieser Informationen verdichtet sich das Bild der Anwendungsfälle zu Concrete Scenarios.

Schritt 4: Use Cases

Die Begleitforscher realisieren das Gesamtsystem der Assistenzlösungen in drei aufeinander aufbauenden Prototypen. Diese adressieren die übergeordneten Themenfelder „Dokumentenbereitstellung“, „Erfassung Erfahrungswissen“ und „Bereitstellung von Anlagenzustandsdaten“. Die Use Cases beschreiben jeweils die Interaktion zwischen den Nutzern und dem Assistenzsystem. Weil die Unternehmen sehr unterschiedliche Verfahren einsetzen, variiert die Wichtigkeit der Funktionen. Diejenigen Use Cases, welche für die Ziele eines Anwendungspartners den höchsten Nutzen erwarten lassen, werden evaluiert. Über Erfahrungen im Einsatz und über den Nutzen des Assistenzsystems tauschen sich die Anwender untereinander aus und reflektieren ihre Erfahrungen miteinander.

Schritt 5: Evaluation

Die Evaluation unterstützt den nutzerzentrierten Ansatz: Sie ermöglicht Verbesserungen des Assistenzsystems (Schritt 6) (Erkenntnisfunktion), bietet Potenziale für Transparenz und Dialoge zwischen allen Beteiligten über das Assistenzsystem (Lernfunktion) und fördert die Akzeptanz des Assistenzsystems durch verschiedene Zielgruppen (Legitimationsfunktion) [13]. Weil die Instandhalter mit dem ersten Prototyp die MMS erstmalig nutzen, wird dieser vorwiegend qualitativ evaluiert: Kriterien sind Usability und Zufriedenheit der Anwender [11] sowie Lernförderlichkeit [6]. Der zweite Prototyp wird überwiegend quantitativ evaluiert, um Aussagen über die Auswirkungen auf Arbeitsprozesse treff en zu können. Grundlage sind hier anwenderspezifi sche Indikatoren-Sets (Schritt 3). Im fi nalen Evaluationszyklus werden Expertenworkshops zur Einschätzung der Wirksamkeit aller Prototypen durchgeführt. In allen drei Iterationen ist es vorgesehen, die Endanwender in die Gestaltung des Evaluationssettings einzubeziehen, um Motivation und Akzeptanz zu unterstützen.

Schritt 6: Verbesserungen

Aus Schritt 3 und 4 sowie der iterativen Evaluation ergeben sich über den Verlauf des Projektzeitraums immer wieder neue Entwicklungsbedarfe, die hinsichtlich ihrer Machbarkeit und Passung mit den Conceptual Scenarios (Schritt 2) analysiert werden. Parallel dazu passen die Anwender ihre organisationalen Prozesse und Arbeitssysteme an. Dabei unterstützen die Begleitforscher mit lernförderlichen Gestaltungsprinzipien.
 


Bild 3: Vereinfachtes Phasenmodell als Teilergebnis des SBD [3].

Reflexion der erzielten Ergebnisse

Die Anwendung der beschriebenen Vorgehensweise erzielte bereits in der ersten Projektphase wertvolle Ergebnisse, die im Folgenden kurz beschrieben und refl ektiert werden:

Ergebnis 1: Erarbeitung abstrakter Konzeptszenarien

Die technischen Anforderungen der Anwendungspartner wurden vereinheitlicht und in einem Conceptual Scenario abgebildet. Für alle Anwendungsfälle liegen wesentliche Einund Ausgangsbedingungen vor, die sich als Vier-Phasen Modell beschreiben lassen (Bild 3): Die vier Phasen sind der Auslöser der Tätigkeit, die Berechtigungsbestimmung, miteinander kombinierbare Assistenzfunktionen sowie Module zur anschließenden Nutzung der Anwenderdaten.

Ergebnis 2: Frühzeitiges Verständnis für die Wirkungsweise und Potenziale des Assistenzsystems bei zukünftigen Nutzern

Durch die Workshops zur Vorbereitung der Evaluation (Schritt 3) wurden die Anwender in die Lage versetzt, ihren erwarteten Nutzen zu formulieren. Beispielsweise wurde diskutiert, dass Experten der Instandhaltung häufig mit Fragen zu Routinetätigkeiten kontaktiert werden. Als Hypothese wurde formuliert, dass die Anzahl der Anrufe abnimmt, die im Assistenzsystem hinterlegten Handlungsempfehlungen hingegen vermehrt genutzt werden würden. In dieser Diskussion reflektierten die Instandhalter außerdem ihre Kommunikationsgewohnheiten und es wurde die Relevanz ihres Erfahrungswissens für die Arbeitsqualität deutlich. Dies stellt eine Selbst-Reflexion auf der Metaebene dar und ist eine Voraussetzung für selbstorganisiertes Lernen.


Ergebnis 3: Entwicklung eines Evaluationssettings

Gemeinsam wurde der Vorschlag erarbeitet, in dem angeführten Beispiel über einen längeren Zeitraum die Anzahl und Qualität der Anrufe nachzuverfolgen und anschließend die Veränderung zu bewerten. Dafür wird derzeit ein geeignetes Messinstrument als Funktion des Assistenzsystems konzeptioniert (Schritt 6). Feedbackschleifen ermöglichen konstante Transparenz und ungefiltertes Feedback der Praktiker an die Entwickler. Zudem erfahren die Nutzer Selbstwirksamkeit. Dies entspricht lernförderlichen Prinzipien und bildet daher ein Qualitätskriterium des Assistenzsystems. Es ist zu erwarten, dass Unternehmen ihre Anlagen schrittweise digitalisieren und vernetzen (Industrie 4.0). Mit dem nutzerzentrierten Gestaltungsprozess wurde im ersten Jahr der Projektlaufzeit von CPPSprocessAssist bereits eine technische Infrastruktur geschaffen, auf Basis derer die Assistenzsysteme in Unternehmen der Prozessindustrie mit vertretbarem Aufwand angebunden und individualisiert werden können. Die aktive Einbindung der zukünftigen Nutzer in die Entwicklung „ihrer“ Assistenzlösungen bewirkt zudem ein Sinnerleben, das zu ihrem nachhaltigen Einsatz entscheidend beitragen wird.

Schlüsselwörter:

Prozessindustrie, Assistenzsystem, Partizipation, lernförderliche Gestaltung

Literatur:

[1] Bergmann, B.; Wiedemann, J.: Beschreibung der Störungsdiagnosekompetenz bei Instandhaltungstätigkeiten in der fl exiblen automatisierten Fertigung. In: Sonntag, K.; Schaper, N. (Hrsg): Störungsmanagement und Diagnosekompetenz: Leistungskritisches Denken und Handeln in komplexen technischen Systemen. Zürich 1997, S. 119-136.
[2] Gruber, H.; Mandl, H.: Expertise und Erfahrung. In: Gruber, H.; Ziegler, A. (Hrsg): Expertiseforschung. Theoretische und methodische Grundlagen, 1. Aufl age. Opladen 1996, S. 18- 34.
[3] Adler, S.; Hupka, F.; Eckstein, A.; Harz, S.; Zobel, N.: Assistenzsysteme für die Instandhaltung prozesstechnischer Anlagen. In: Schenk, M. (Hrsg): Anlagenbau 4.0 – Stand und Perspektiven für Betreiber, Planer und Kontraktoren. 2016.
[4] Keller, A.; Adler, S.; Jachmann, D.; Haase, T.: Assistenzsysteme für die Prozessindustrie. Ein partizipativer Gestaltungsansatz. Manuskript zur Posterpräsentation (derzeit im Druck). In: Dortmund GfA (Hrsg): Soziotechnische Gestaltung des digitalen Wandels. Kreativ, innovativ, sinnhaft. 63. Frühjahrskongress der Gesellschaft für Arbeitswissenschaft. Brugg Schweiz 2017.
[5] VDI/VDE-Gesellschaft Messund Automatisierungstechnik: Arbeitswelt Industrie 4.0: Statusreport 2016.
[6] Hacker, W.; Skell, W. (Hrsg): Lernen in der Arbeit. Bundesinstitut für Berufsbildung; Bundesinstitut für Berufsbildung. Berlin: Bundesinst. für Berufsbildung. 1993.
[7] Ulich, E.: Lern- und Entwicklungspotentiale in der Arbeit - Beiträge der Arbeits- und Organisationspsychologie. In: Karlheinz Sonntag (Hrsg): Personalentwicklung in Organisationen. 3., überarb. und erw. Aufl. Göttingen 2006, S. 138-176.
[8] Volpert, W.; Ulich, E. (Hrsg): Beiträge zur psychologischen Handlungstheorie. Bern 1980.
[9] Frieling, E.; Bernard, H.; Bigalk, D.; Müller, R. F.: Lernen durch Arbeit. Entwicklung eines Verfahrens zur Bestimmung der Lernmöglichkeiten am Arbeitsplatz. Münster München u. a. URL: http://www.worldcat. org/oclc/166033352, Abrufdatum 23.03.2017
[10] Benyon, D.: Designing interactive systems. A comprehensive guide to HCI, UX and interaction design. Harlow 2010.
[11] DIN EN ISO 9241-210: Prozess zur Gestaltung gebrauchstauglicher interaktiver Systeme; Deutsche Fassung EN ISO 9241-210. Berlin 2010.
[12] Baumfeld, L; Hummelbrunner, R; Lukesch, R.: Instrumente systemischen Handelns. Stuttgart 2009.
[13] Stockmann, R.: Was ist eine gute Evaluation? Einführung zu Funktionen und Methoden von Evaluationsverfahren. CEval- Arbeitspapier Nr. 9. Saarbrücken 2004.

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