Verbessert ein Pick-by-Watch-System Kommissionierungsleistungen gegenüber herkömmlichen Papierlisten?

Einen kostenintensiven Bereich der unternehmensinternen Logistik stellt die Kommissionierung dar. Sie umfasst die auftragsbezogene Zusammenstellung einer Teilmenge materieller Güter aus dem Bestand aller Güter in einem Lager (ten Hompel et al. 2018, S. 55–56, 2019, S. 114). Kommissionierungstätigkeiten können automatisiert (Ware-zur-Person) oder manuell (Person-zu-Ware) ausgeführt werden. Ungeachtet der Leistungsfähigkeit etlicher vollautomatisierter Kommissioniersysteme bevorzugen viele Unternehmen die einerseits personalintensivere, aber andererseits weniger investitionsintensive manuelle Methode, nicht zuletzt deshalb, weil Kommissionierprozesse oft komplex und einzelfallspezifisch ausfallen (vgl. Franzke 2018, S. 3–4). Ansätze wie die bestelltagsgleiche Belieferung oder die kundenspezifische Gestaltung von Leistungen (Losgröße 1) führen auch bei manuellen Kommissioniersystemen zu höheren Anforderungen und machen Prozessoptimierungen notwendig (vgl. Funke 2020, S. 108; Funk et al. 2018, S. 213). Daher setzt man sich in der Praxis und Wissenschaft mit Möglichkeiten der Verbesserung der manuellen Kommissionierung u. a. durch den Einsatz informationsdarstellender digitaler Assistenzsysteme auseinander (vgl. etwa Franzke 2018, S. 66–70; Rammelmeier 2017, S. 16; zu einer Systematisierung solcher Systeme siehe Gerpott und Kurt 2020, S. 18–19). Auch diese Systeme erfordern oft erhebliche Investitionen, so dass vor allem viele kleine und mittlere Unternehmen weiter auf „klassische“ auftragsbezogene Papierlisten (Pick-by-Paper (PbP)) setzen (vgl. Franzke 2018, S. 66–70; Händlerbund 2018, S. 4). Allerdings hat der Kosten‑/Preisrückgang bei über Funkverbindungen (Wireless Local Area Network (WLAN), öffentlicher Mobilfunk) vernetzte Armbanduhren mit berührungsempfindlichen Bildschirmen (Smart Watches) in der jüngeren Vergangenheit dazu beigetragen, dass entsprechende wenig(er) investitionsintensive „Pick-by-Watch“ (PbW) Systeme in Unternehmen verschiedenster Größe erprobt werden (Bächler 2017; Maienschein 2017; Kasselmann und Willeke 2016; Reichel 2016).

PbW-Systeme zeichnen sich dadurch aus, dass unter Rückgriff auf eine programmierbare Softwareschnittstelle und eine funkgestützte Telekommunikationsverbindung von einem Kommissionierungsleitstand auf eine vom Kommissionierer am Arm getragene Uhr/Smart Watch optimierte und disponierte Auftragsinformationen dem Kommissionierer mitgeteilt werden. Um die Häufigkeit von Kommissionierfehlern zu verringern, ist bei den meisten Systemen nach Entnahme eines Objekts aus dem Lager vom Kommissionierer auf dem Display der Uhr eine am Lagerort angebrachte Codierung als Auslöser für die Bereitstellung von Informationen zu dem nächsten abzuholenden Objekt einzugeben. Anders als PbP ermöglicht PbW somit freihändiges Arbeiten (s. Bächler 2017). Zudem kann bei Beschränkung der Menge der auf der Uhr dargestellten Informationen die mentale Beanspruchung von Kommissionierern gegenüber Systemen, die größere Informationsmengen vermitteln (z. B. Datenbrillen), verringert werden (Maienschein 2017). Allerdings kann der kleine Bildschirm von Smart Watches dazu beitragen, dass zusätzliche Zeit für ein korrektes Ablesen von Auftragsinformationen benötigt wird oder vermehrt Lesefehler auftreten.

Angesichts dieser „gemischten“ Vorteil-Nachteil-Bilanz von PbW-Systemen überrascht es, dass es bislang kaum wissenschaftliche Studien gibt, die analysieren, inwiefern sich Kommissionierleistungen bei der Nutzung von PbW-Systemen einerseits und von herkömmlichen Papierlisten oder von anderen digitalen Assistenzsystemen andererseits unterscheiden. Stattdessen wurden Kommissionierleistungsanalysen primär für relativ zu PbW teure Datenbrillen vorgelegt (vgl. Murauer 2019; Thomas et al. 2018; Niemöller et al. 2017; Rammelmeier 2017; Stoltz et al. 2017; Funk et al. 2015). Leistungsvergleiche für Smart-Watch-Systeme wurden – wenn überhaupt – nur für Tätigkeiten in der Produktion oder Montage veröffentlicht (vgl. Bröring et al. 2019; Funk et al. 2018; Aromaa et al. 2016).

Vor diesem Hintergrund verfolgt die eigene Arbeit das Ziel, ein PbW-System mit Papierlisten im Hinblick auf objektive und subjektive Kriterien zur Abbildung von Kommissionierungsleistungsdimensionen/-facetten in einem Laborexperiment empirisch zu vergleichen. Dazu wird in Abschn. 2.1 das experimentelle Studiendesign vorgestellt. Anschließend werden in Abschn. 2.2 die Untersuchungsteilnehmer profiliert und die Operationalisierung der Leistungskriterien beschrieben. Abschn. 3 präsentiert die Leistungsvergleichsergebnisse. Aus den empirischen Befunden werden in Abschn. 4 Schlussfolgerungen für die weitere Forschung und die Unternehmenspraxis gezogen.

Die statistische Signifikanz der Mittelwertunterschiede der fünf objektiven und subjektiven Kriterien als Funktion des bei der Kommissionierung verwendeten Assistenzsystems wurde mittels parametrischer t-Tests für abhängige Stichproben bzw. Messwiederholungen geprüft. Zusätzlich wurden Wilcoxon-Vorzeichen-Rangtests für verbundene Stichproben durchgeführt, um zu erkennen, inwiefern sich die Mediane der 12 Kriterien bei Einsatz eines PbW-Systems von denen bei einer PbP-Kommissionierung unterscheiden. Tab. 4 dokumentiert Ergebnisse der insgesamt 24 Tests.

Von den fünf objektiven Leistungsdimensionen sind für die drei Kriterien Bearbeitungszeit, Mengen- und Auslassungsfehler auf dem 10 %-Niveau (2-seitig) signifikante Unterschiede gleichermaßen bei Mittelwert- und Medianvergleichen zu beobachten (s. Variablen 1, 3 und 4 in Tab. 4). Die drei Leistungsaspekte waren für das PbW-System durchweg schlechter ausgeprägt als für das PbP-Verfahren. Hingegen unterscheiden sich die beiden Assistenzsysteme bezüglich der gesamten Fehlerzahl (aggregiert über die drei Fehlertypen) und der Zahl der Typfehler nicht signifikant.

Mit Blick auf die sieben subjektiven Reaktionsaspekte ist Tab. 4 zu entnehmen, dass für vier Kriterien signifikante Unterschiede auftreten: Das PbW-System wurde bezüglich der Anforderungen, Leistungszufriedenheit, Unterstützung des Kommissionierprozesses und Einfachheit der Nutzung (s. Variablen 6, 8, 11 und 12 in Tab. 4) jeweils besser beurteilt als das PbP-Verfahren. Hingegen gab es keine Einstufungsunterschiede zwischen PbW und PbP im Hinblick auf die Kriterien Zeitdruck, Verständlichkeit und Übungsaufwand (s. Variablen 7, 9 und 10 in Tab. 4).

Um potentielle Einflüsse (1) sozio-demographischer Probandenmerkmale (2) ihrer Erfahrung mit Kommissionieraufgaben sowie Geräten, die ähnliche Nutzerschnittstellen wie das PbW-System haben, und (3) der Einsatzfolge der beiden Assistenzsysteme im Laborexperiment auf die bivariaten Mittelwertvergleichsergebnisse zu erkunden, wurden die acht Tab. 1 zu entnehmenden Probandenmerkmale sowie die Sequenz der Assistenzsysteme im Laborexperiment in (Ko‑)Varianzanalysen für Messwiederholungen bei jedem der 12 Leistungskriterien als Kontrollvariablen/Kovariaten eingeführt. In diesen Kovarianzanalysen wurde neben den Haupteffekten der Kontrollvariablen auch ermittelt, inwiefern sich Zusammenhänge zwischen Kontrollvariablen und einer Leistungsdimension in Abhängigkeit vom verwendeten Assistenzsystem unterscheiden (Interaktionsterm Kontrollvariable × Assistenzsystem). Im Sinn eines induktiven „model trimming“ wurden dann für jedes Leistungskriterium sämtliche Interaktionsterme eliminiert, die nicht mindestens auf dem 5 %-Niveau statistisch signifikant waren und anschließend nur noch die Signifikanz der Haupteffekte der Kontrollvariablen untersucht.

Wie den mit „signifikante Kontrollvariablen (p ≤ 0,05)“ überschriebenen Spalten in Tab. 4 zu entnehmen ist, erreichten von den 108 Interaktionstermen (9 Kontrollvariablen × 12 Leistungskriterien) fünf sowie von den 108 Haupteffekten nur ein Effekt statistische Signifikanz. Um die Interpretation der fünf signifikanten Moderatorfälle zu erleichtern, werden sie in Abb. 3 visualisiert und im Folgenden beschrieben.

Der erste als statistisch signifikant identifizierte Interaktionseffekt zwischen dem Assistenzsystemtyp und den Kontrollvariablen betrifft die Erfahrung mit Smart Watches (p ≤ 0,009; s. Tab. 4): Bei PbW führt die frühere Nutzung von vernetzten berührungsempfindlichen Armbanduhren zu einer deutlich stärkeren Reduktion der Kommissionierzeit als bei PbP (s. Abb. 3a). Demnach lassen sich Erfahrungen, die allgemein mit Smart Watches in anderen Anwendungssituationen gewonnen wurden, auf PbW-unterstützte Kommissioniertätigkeiten effizienzsteigernd übertragen. Hingegen war in unserer Stichprobe für die Kontrollvariable Kommissioniererfahrung (s. Variable 5 in Tab. 1) bei keinem Leistungskriterium ein signifikanter Interaktions- oder Haupteffekt festzustellen. Dieser Befund kann zum einen daraus resultieren, dass unsere Stichprobe nur sieben Probanden mit Kommissioniererfahrung beinhaltete. Zum anderen deutet er darauf hin, dass nicht Kommissioniererfahrung im Allgemeinen, sondern eher die spezielle Vertrautheit mit dem als Assistenzsystem verwendeten Endgerätetyp die Kommissioniergeschwindigkeit erhöht.

Die zweite statistisch signifikante Wechselwirkung tritt zwischen den Assistenzsystemtyp und dem formalen Bildungsniveau von Probanden auf (p ≤ 0,027; s. Tab. 4): Teilnehmer mit Hochschulabschluss begehen mit Smart-Watch-Unterstützung weniger Mengenfehler als Kommissionierer ohne Hochschulabschluss. Hingegen ist bei dem PbP-Verfahren die Mengenfehlerzahl weitgehend unabhängig vom formalen Bildungsniveau (s. Abb. 3b). Sieht man einen Hochschulabschluss als Indikator dafür an, ob eine Person über Fähigkeiten zur Bewältigung kognitiv komplexer Aufgaben verfügt, dann spricht der zweite Effekt dafür, dass Kommissionierer mit geringem formalen Bildungsniveau durch ein PbW-System eher kognitiv überfordert werden als bei Verwendung herkömmlicher Papierlisten.

Der dritte signifikante Interaktionseffekt ist zwischen dem Assistenzsystemtyp und der Reihenfolge der Nutzung der beiden Assistenzsysteme im Laborexperiment zu beobachten (p ≤ 0,029; s. Tab. 4): Bei Probanden, die zuerst mit dem PbP-Verfahren arbeiten, treten Typfehler in größerem Ausmaß auf als bei Teilnehmern, die im zweiten Durchgang auf Papierlisten zurückgriffen, nachdem sie zuvor im ersten Durchgang das PbW-System genutzt hatten. Demgegenüber ist die Typfehlerzahl bei PbW unabhängig davon, ob das System einem Teilnehmer im ersten oder zweiten Durchlauf zur Verfügung stand (s. Abb. 3c). Dieses Ergebnis läßt sich dadurch erklären, dass das PbW-System durch die Notwendigkeit der Eingabe von Codes bei einer Artikelentnahme während der Abarbeitung eines Kommissionierauftrags so gestaltet war, dass Typfehler unabhängig davon, ob unmittelbar zuvor bereits Erfahrungen mit PbP gewonnen wurden oder nicht, nahezu vollständig ausgeschlossen waren.

Die vierte signifikante Wechselwirkung besteht zwischen dem Assistenzsystemtyp und der Kontrollvariablen Erfahrung mit Smart Watches (p ≤ 0,004; s. Tab. 4): Die Verständlichkeit des PbP-Verfahrens wird dann wesentlich besser beurteilt, wenn ein Kommissionierer bereits Erfahrungen mit Smart Watches aufweist. Die Einschätzung der Verständlichkeit des PbW-Systems ist hingegen weitgehend unabhängig davon, ob ein Teilnehmer schon über Erfahrungen mit vernetzten Armbanduhren verfügt oder nicht (s. Abb. 3d). Eine Post-hoc-Erklärung für dieses Resultat ist, dass Probanden mit Smart-Watch-Erfahrung aufgrund früherer negativer Erlebnisse mit der Verständlichkeit solcher Geräte das PbP-Verfahren vor dem Hintergrund dieses Maßstabs milder einstufen könnten als Teilnehmer ohne Smart-Watch-Erfahrung.

Der fünfte signifikante Interaktionseffekt betrifft neben dem Assistenzsystemtyp wieder die Sequenz der Nutzung der beiden Assistenzsysteme im Experiment (p ≤ 0,001; s. Tab. 4): Die wahrgenommene Kommissionierunterstützung durch PbW wird nicht davon beeinflusst, ob ein Teilnehmer unmittelbar zuvor bereits Erfahrungen mit PbP gewonnen hat oder nicht. Hingegen fällt die Beurteilung des Ausmaßes der Unterstützung durch PbP dann deutlich schlechter aus, wenn die Probanden zuvor bereits das PbW-System kennengelernt haben (s. Abb. 3e). Hier kann vermutet werden, dass die unmittelbar vor dem PbP-Einsatz erlebte starke Unterstützung durch das PbW-System den internen Referenzpunkt der Probanden bei Unterstützungsbeurteilungen verschiebt und in der Folge die Beurteilung der PbP-Unterstützung strenger bzw. schlechter ausfällt.

Der einzige signifikante Haupteffekt einer Kontrollvariablen ist in unserer Stichprobe für das Lebensalter festzustellen (p ≤ 0,001; s. Tab. 4): Mit dem Alter steigt die pro Artikel/Auftrag benötigte Zeit. Dieser Zusammenhang ist plausibel, da das Alter zumindest mit der körperlichen Leistungsfähigkeit/Schnelligkeit der Probanden und möglicherweise auch mit deren Leistungsmotivation/„Ehrgeiz“ negativ korreliert sein dürfte.

Insgesamt sprechen die Ergebnisse aber dafür, dass die zwölf Kommissionierleistungskriterien durch sozio-demographische Merkmale, Erfahrungen mit Kommissionieraufgaben sowie mit Smart Watches oder ähnlichen Geräten kaum beeinflusst werden und die in bivariaten Analysen herausgearbeiteten Leistungsunterschiede/-ähnlichkeiten der beiden Kommissionierverfahren auch nach Berücksichtigung der Kontrollvariablen Bestand haben.

Die vorgelegte Studie erweitert die arbeits- und betriebswirtschaftliche Literatur zu Assistenzsystemen bei manuellen Kommissioniertätigkeiten dadurch, dass sie erstmals für ein PbW-System systematisch in einem Laborexperiment mit 55 Teilnehmern die Ausprägungen verschiedener mittels objektiver Verfahren und über Selbsteinstufungen subjektiv gemessener Aspekte von Kommissionierleistungen erfasst und sie zudem mit den Leistungswerten vergleicht, welche die gleichen Probanden mit dem herkömmlichen PbP-Verfahren erreichen. Alles in allem werden in unserer Stichprobe mit dem PbW-System nicht weniger Fehler begangen als bei der Kommissionierung mit Papierlisten. Hinsichtlich der Kommissioniergeschwindigkeit werden mit PbP sogar signifikant bessere Ergebnisse erzielt als mit PbW. Für die Praxis bedeuten diese Befunde, dass man nicht davon ausgehen darf, mit dem Rückgriff auf ein „modernes“ digitales Assistenzsystem in der manuellen Kommissionierung gewissermaßen automatisch erhebliche Leistungsverbesserungen zu bewirken. Notwendig ist vielmehr ein sorgfältiges Management der „kritischen Erfolgsfaktoren“ solcher Systeme, zu denen neben technischen Aspekten auch die Organisation des Einführungsprozesses unter systematischer Einbindung der Aufgabenträger/Anwender gehört (s. Winkler und Zinsmeister 2019, S. 545).

Für das unerwartete, relativ schwache Abschneiden von PbW gegenüber PbP in unserem Laborexperiment gibt es drei, sich ergänzende Erklärungen. Erstens wurde den Teilnehmern das PbW-System vor dessen Nutzung zwar detailliert erläutert, aber ihnen nicht die Möglichkeit eingeräumt, es vor dem quasi echten Einsatz länger praktisch auszuprobieren (vgl. zur generellen Tendenz von Unternehmen in Deutschland beim Einsatz von am Körper tragbaren digitalen Assistenzsystemen kaum Anlernmaßnahmen zu ergreifen Pfeiffer et al. 2016, S. 105–106). In zukünftigen Untersuchungen sollte deshalb erkundet werden, ob die angestrebte Geschwindigkeitserhöhung und Fehlerverminderung durch PbW gegenüber PbP sich dann einstellt, wenn Aufgabenträger mit mehr Aufwand trainiert werden bevor sie im Alltag mit einem PbW-System kommissionieren. Zweitens war die Kommissionieraufgabe in unserem Experiment nicht sehr komplex, da das Lager nur zwei Gänge und die Aufträge nicht mehr als fünf Artikel umfassten. Deshalb ist nicht auszuschließen, dass mit PbW-Systemen im Vergleich zu Papierlisten merklich schneller und weniger fehlerbehaftet kommissioniert wird, wenn diese Systeme in räumlich großen Lagern und bei Aufträgen mit einer höheren Zahl von Entnahmepositionen eingesetzt werden. Auch diese Möglichkeit sollte in der weiteren Forschung beleuchtet werden, indem Kommissioniergeschwindigkeit und -fehler von PbW-Systemen und anderen digitalen Assistenzsystemen (z. B. vernetze Datenbrillen oder Kopfhörer) sowie PbP an realen Standorten großer Lagerbetreiber vergleichend analysiert werden. Drittens sind der Größe des Bildschirms der eingesetzten Armbanduhr durch den Gerätetyp bedingt enge Grenzen gesetzt, die zu Ablese- und Eingabeschwierigkeiten beigetragen haben könnten (vgl. Dehghani und Kim 2019; Hara et al. 2015). Deshalb sollte weiter untersucht werden, inwiefern die Größe der Ablese‑/Eingabefläche von Smart-Watch-Systemen sich signifikant auf Kommissioniergeschwindigkeit und -fehler auswirken.

Bei den sieben durch Selbsteinstufungen erfassten Reaktionsdimensionen werden erlebte Anforderungen, Leistungszufriedenheit, Unterstützung und Nutzerfreundlichkeit des PbW-Systems signifikant besser beurteilt als das PbP-Verfahren. Zugleich schneidet das PbW-System gegenüber Papierlisten hinsichtlich der Kriterien Zeitdruck, Verständlichkeit und Übungsaufwand in unserem Laborexperiment nicht signifikant schlechter ab. Gegen die Verallgemeinerbarkeit dieser relativ positiven Wahrnehmungen von PbW lässt sich anführen, dass die „Begeisterung“ für vernetze Armbanduhren negativ mit dem Lebensalter korreliert ist (vgl. für viele Beh et al. 2019; Park 2020), so dass die besseren Werte von PbW bei vier subjektiven Leistungsaspekten durch das niedrige Alter der Probanden in unserem Versuch (61,8 % jünger als 30 Jahre; s. Tab. 1) hervorgerufen worden sein könnten. In der Praxis werden in der Kommissionierung zwar häufig Studenten eingesetzt. Dennoch ist zu empfehlen, die Haltbarkeit unserer Resultate im Hinblick auf die sieben subjektiv erfassten Leistungsaspekte von Kommissionierverfahren in Stichproben zu prüfen, die in sozio-demographischer Hinsicht und bezüglich der vorhandenen Kommissioniererfahrung repräsentativ(er) für Aufgabenträger in bestimmten Branchen (z. B. Versandhandel) sind und die zwecks Erhöhung der Teststärke einen größeren Umfang als das eigene Sample haben.

Die in der vorgelegten Studie analysierten zwölf abhängigen Kriterien decken zwar behavioristisch-leistungsbezogene sowie empfindungsbezogene, nicht aber physiologisch-organismische Beanspruchungsaspekte ab (vgl. zur Unterscheidung der drei Aspekte Schlick et al. 2018, S. 26–28). In der weiteren Forschung sollten deshalb zusätzlich physiologische Wirkungen des Einsatzes von PbW, anderen digitalen Systemen zur Unterstützung von Kommissionierungarbeitsplätzen und Papierlisten vergleichend erkundet werden. Angesichts dessen, dass bei solchen digitalen Systemen informatorische Belastungen und Beanspruchungen herausragende Bedeutung haben, liegt es hier nahe, Blickaufzeichnungen (Eye-Tracking; vgl. Blake 2013, S. 371–382; Schlick et al. 2018, S. 260) in den Vordergrund zu rücken, um den Informationsgehalt von Anzeigen digitaler Assistenzsysteme in der Kommissionierung zu optimieren.

In Wissenschaft und Praxis tritt im Zusammenhang mit dem Einsatz von vernetzten digitalen Assistenzsystemen in verschiedenen betrieblichen Funktionseinheiten (z. B. Produktion, Wartung, Kundendienst) nicht selten eine „naive“ Technikeuphorie auf. Nach unseren Erkenntnissen ist sie zumindest für Smart Watches in der Kommissionierung nicht uneingeschränkt gerechtfertigt. Damit steht die arbeitswissenschaftliche Forschung vor der Herausforderung mehr als bisher, theoretische Bezugsrahmen zu entwickeln und empirisch zu überprüfen, die das Verständnis bezüglich der Gestaltung digitaler Assistenzsysteme in der Kommissionierung und der Rahmenbedingungen ihres Einsatzes (z. B. Aufgabentyp, Aufgabenträgermerkmale) so verbessern, dass es der Unternehmenspraxis leichter fällt, mit solchen Systemen angestrebte Leistungssteigerungen auch tatsächlich zu erreichen.