Gesund und produktiv mit Hilfe von Technik? Idee eines individuellen Pausenmanagements mittels KI-unterstützter Vitaldatenanalyse

Einhergehend mit dem Wandel der Arbeit hin zu einer stetig steigenden Globalisierung, Dynamisierung und Automatisierung ist die unternehmensinterne Arbeits- bzw. Pausenorganisation vor neue Herausforderungen gestellt. Vor allem im Bereich der Logistik werden die Flexibilitätsanforderungen aufgrund des zunehmend heterogenen und schnell wachsenden Produktportfolios und kürzer werdenden Lieferzeiten immer größer. Dem gegenüber stehen die in der Logistikbranche häufig noch sehr starren betriebsinternen Prozesse und ein geringer Handlungs- und Entscheidungsspielraum der Beschäftigten. Handlungsbedarf ergibt sich daraus, dass die häufig vorkommenden körperlichen und auch psychischen Arbeitsanforderungen kurz- und mittelfristig mit negativen Beanspruchungsfolgen und langfristig mit einem erhöhten Risiko von Fehlern, Erkrankungen oder Arbeitsunfällen einhergehen. Bisherige Studien zeigen das Potential von sensorgestützter Stresserkennung: Auf der Basis verschiedener physiologischer Messparameter, wie elektrodermale Aktivität (Hautleitfähigkeit), Herzfrequenz oder Periphertemperatur, können sowohl mentale als auch physische Beanspruchungen identifiziert und bewertet werden. Der Einsatz von maschinellem Lernen kann zudem Rückschlüsse von Kombinationen verschiedener Vitalparameter auf die zugrundeliegende Belastungsart ermöglichen. Vor dem Forschungshintergrund wird in dem Beitrag eine technikbasierte Lösung für ein dynamisches Pausenmanagement vorgestellt. Das Ziel des Forschungsvorhabens ist es, die Pausenorganisation im Unternehmen flexibel und dynamisch zu gestalten und somit zu optimieren. Für eine individuelle und persönliche Pausenempfehlung bekommt jeder Mitarbeitende ein handelsübliches Sensorarmband zur Vitaldatenmessung und ein Smartphone mit einer App als Arbeitsmittel gestellt. Die App wertet die physiologischen Messdaten mit Maschinellem Lernen aus und erkennt mentale und physische Fehlbeanspruchungen. Bevor der Mitarbeitende das maximale Level körperlicher Stressreaktionen erreicht, empfiehlt die App-Anwendung individuell Pausen. Dem Mitarbeitenden wird eine eigene Entscheidungsbefugnis eingeräumt, die empfohlene Pause in Anspruch zu nehmen. Die Informationen zur Pausenlage und -dauer der Mitarbeitendne werden mit einem Cloud-Dienst abgeglichen und von dort aus mit der Software zur Ressourcensteuerung im Unternehmen synchronisiert. Im Arbeitsbereich der Kommissionierung werden die Pauseninformationen mit dem Warehouse Management System (WMS) und im Transportbereich mit dem Transport Management System (TMS) verknüpft. Dem Unternehmen wird dadurch eine intelligente Steuerung der Aufträge und der Belegschaft ermöglicht. Daneben soll die Gesundheit der Mitarbeiter langfristig verbessert werden und die Arbeitsfähigkeit und Produktivität der Mitarbeitenden erhalten bleiben. Herausforderungen bei der Messung von hochsensiblen Vitaldaten bestehen darin, den Datenschutz zu gewährleisten und schlussfolgernd Vertrauen und Akzeptanz seitens der Belegschaft zu schaffen. Das Projekt ""Dynamische Pause"" wird im Rahmen der Forschungsinitiative ""Silicon Economy"", eine Daten- und Plattformökonomie, in der Menschen, Unternehmen, autonome Fahrzeuge und IoT-Devices miteinander interagieren, umgesetzt.