7. Synchronisation von Digitalisierung, Qualitätssicherung und Assistenzsystemen an Arbeitsplätzen mit geringem Automatisierungsgrad

Bei der Auswahl der Anwendungsfälle wurde in enger Kooperation zwischen wissenschaftlicher Seite und Industriepartnern darauf geachtet, dass die Use-Cases real existierende Produktionsprozesse abbilden und sämtliche Veränderungen bzw. Projektergebnisse in diese Prozesse integriert werden können. Die Arbeitsplätze beider Anwendungsfälle weisen vor Projektbeginn einen geringen Grad an Digitalisierung auf, physische oder kognitive Assistenzsysteme sind an den betrachteten Arbeitsplätzen nicht im Einsatz. Die Losgrößen bewegen sich im ein- bis zweistelligen Bereich, während die Variantenanzahl bei bis zu 1000 liegt. Diese Eigenschaften der Use-Cases spiegeln die oben beschriebenen Herausforderungen wider.

Im Bereich der Systementwicklung & Baugruppenherstellung werden hauptsächlich Komponenten montiert, die in den Unternehmensbereichen CNC-Fertigungstechnik und Blechbearbeitung hergestellt werden. Einer der Hauptkunden ist die Firma RECARO Aircraft Seating GmbH & Co. KG mit Sitz in Schwäbisch Hall. Für diesen Kunden fertigt die Ohnhäuser GmbH unter anderem Videoarme für Flugzeugsitze.

Die verbauten Komponenten für die Videoarme müssen nicht nur funktionalen, sondern auch ästhetischen Ansprüchen genügen. Da sich die Videoarme größtenteils im Sichtbereich des Fluggastes befinden, werden auch erhöhte Ansprüche an die Oberfläche der Komponenten gestellt. Dies fordert von den MonteurInnen nicht nur Sorgfalt im Handling der Bauteile sondern auch erhöhte Aufmerksamkeit und ein geschultes Auge zur Erkennung von kleinsten Abweichungen.

Die Videoarme werden bei Ohnhäuser in einem Arbeitssystem im U-Layout montiert. Sonderkomponenten der Baugruppe werden auftragsbezogen kommissioniert, Standardbauteile sind direkt im Arbeitssystem bevorratet. Eine Herausforderung ist die enorme Variantenvielfalt, von über 1000 verschiedenen Videoarmen die in dem Arbeitssystem gebaut werden (Abb. 7.1).

Die WerkerInnen erhalten ihre Bauunterlagen bestehend aus Zeichnungen und Stücklisten in Papierform und montieren anhand dieser Dokumentation die verschiedenen Varianten. Die Auswahl der passenden Werkzeuge und Montagereihenfolge erfolgt durch die WerkerInnen selbst. Dies erfordert bei der hohen Varianz viel Knowhow.

Eine besondere Anforderung ist das Einstellen der Verstellkräfte der Drehgelenke des Videoarms. Die Kräfte werden durch die MitarbeiterInnen mittels einer Kraftmessdose an festgelegten Messpunkten manuell gemessen und eingestellt. Diese Arbeit erfordert viel Erfahrung und Fingerspitzengefühl, um reproduzierbare Ergebnisse zu erzielen, da die Kraft stark von der Richtung und Geschwindigkeit des Messvorgangs abhängt.

Hauptziel dieses Anwendungsfalls ist die Unterstützung und Entlastung der WerkerInnen durch kognitive als auch physische Assistenzfunktionen. So sollen Informationen wie Zeichnungen und Stücklisten digital verfügbar gemacht werden. Die Erstellung der Arbeitsanweisungen für die MonteurInnnen darf für die Führungskräfte im Bereich Montage keinen zusätzlichen Aufwand verursachen. Durch die Nutzung von vorhandenen Daten aus der Stückliste ist eine automatisierte Erstellung geplant. Die Messung der Verstellkräfte kann wiederholgenau durch einen Roboter ausgeführt werden und die zugehörige Auswertung und Dokumentation direkt digital erfolgen. Als Nebenprodukt des Projekts soll unter dem Stichwort Wissensmanagement auch die nachhaltige Sicherung des Knowhows der WerkerInnen in digitaler Form erreicht werden. MitarbeiterInnen müssen nicht nur nach vorgegebenen Arbeitsanweisungen arbeiten, sondern diese durch die Eingabe von Kommentaren verbessern und ergänzen können. Zur Verbesserung der Arbeitsanweisungen und Veranschaulichung von speziellen Tätigkeiten ist es geplant, dass diese durch die WerkerInnen selbst aufgenommenen Bilder ergänzt werden können. Auf diese Weise kann das Wissen der erfahrenen MitarbeiterInnen beispielsweise für das Einlernen neuer MitarbeiterInnen verfügbar gemacht werden. Dadurch, aber auch durch weitere Qualitätssicherungsmaßnahmen soll das Qualitätsniveau nachhaltig gehalten bzw. verbessert werden (Abb. 7.2).

Die im Projekt erarbeitete Neugestaltung des Arbeitsplatzes wird in Abschn. 7.3.3.4 genauer dargestellt. Die Schnittstellen zwischen physischer und kognitiver Assistenz werden durch einen von paragon semvox entwickelten Editor (Abschn. 7.3.4) gewährleistet.

Die Produktionsprozesse sind auf Grund der extrem hohen Anzahl an kundenspezifischen Getriebevarianten oft nicht variantenspezifisch optimiert, da die hauseigene Konstruktions- und Entwicklungsabteilung aus Wettbewerbsgründen in immer kürzeren Zeitzyklen für den Kunden optimierte Lösungen plant. Die sich daraus ergebenden geringen Losgrößen bis hin zu Einzelstücken von Sonderanlagen bedingen naturgemäß wenig optimierte Montageprozesse und Qualitätssicherungsmaßnahmen (siehe Abb. 7.3). Für die Produktentwicklung werden bereits digitale Entwurfsverfahren eingesetzt, um durch FEM-Simulationen Bauteilauslegungen zu verbessern. Die Erzeugnisse werden in eigenständig entwickelten Prüfständen verschiedenen Belastungsszenarien unterzogen, um die Berechnungsergebnisse zu validieren und die Produktqualität sicherzustellen. In der Vorfertigung für die Getriebeeinzelteile wie Gehäuse, Ritzelwellen, Zahnräder oder Schneckenräder werden modernste CNC-Bearbeitungsmaschinen eingesetzt, die von im Hause ausgebildeten Facharbeitern bedient werden. Auch hier kommen hochgenaue Messverfahren zur laufenden Qualitätskontrolle zum Einsatz. Die manuellen Montageprozesse dagegen wurden bisher kaum systematisch abgesichert. Die Auswertung von Mängelanzeigen und Kundenreklamationen lieferte keine signifikanten Zahlen von Qualitätsabweichungen, die der Montage zugeordnet werden konnten, was auf die hervorragende Ausbildung und langjährige Erfahrung des motivierten Fachpersonals zurückgeführt wurde.

Im Rahmen der stetig steigenden Qualitätsanforderungen bei gleichzeitiger Auslegung nahe des physikalischen Grenzbereichs der Belastungsfähigkeit von Bauteilen auf immer engerem Raum sowie massiv gesteigerter Anforderungen an Qualitätsdokumentation und Rückverfolgbarkeit von Mängelursachen durch die Kunden, Auditoren und Zertifizierungsinstitute lassen sich jedoch in der manuellen Montage noch erhebliche Verbesserungspotentiale erzielen. Zudem wird durch den demografischen Wandel und den allgemeinen Fachkräftemangel in der industriellen Fertigung die stetige Verfügbarkeit von erfahrenem und gut ausgebildetem Personal zukünftig schwieriger. Das Montage-Know-how wird von den älteren MitarbeiterInnen oft nicht mehr weitergegeben, da der Zwang zu extrem kurzen Einarbeitungszeiten und hochflexiblen Einsatzbedingungen der MitarbeiterInnen die Einarbeitungszeiten stetig verkürzt. So steigt der Bedarf an operativer Assistenz und der Optimierung der Montagearbeitsplätze in diesem Bereich ständig. Ohne assistierte Produktionsoptimierung durch Digitalisierung und Qualitätssicherungsmaßnahmen an Montagearbeitsplätzen sind Produktivitätssteigerungen und Qualitätsverbesserungen bei internationaler Wettbewerbsfähigkeit der Handarbeitsplätze im Hochlohnland Deutschland nicht möglich.

Bei der Auswahl des Anwendungsbeispiels wurde darauf geachtet, dass der Montageablauf mehrere verschiedene Arbeitsprozesse beinhaltet. Dabei sollten diese Montageprozesse in der gesamten Montageabteilung häufig auftreten und für die Mitarbeiter kognitiv und/oder physisch stark belastend sein. Ein weiteres Kriterium war die zu erwartende Zeitersparnis bzw. Produktivitätssteigerung bei der Umsetzung durch den Einsatz der Assistenzsysteme in einzelnen Montageabschnitten. Im Fokus standen hier die Einsatzmöglichkeiten eines kollaborierenden Roboters als physisches Assistenzsystem, da der dafür benötigte Arbeitsraum einen direkten Einfluss auf die Gestaltung des Arbeitsplatzes einnimmt.

Zusammen mit leitenden MitarbeiterInnen aus den Bereichen Montage, Qualitätssicherung, Produktplanung und Arbeitsorganisation wurde hierzu eine Arbeitsgruppe gebildet und eine Aufstellung an verwendbaren Prozessen erstellt. Mit Hilfe eines Fragebogens wurden die vorliegenden Prozesse dann priorisiert und mögliche Produktfamilien ausgewählt. Aus den gewonnenen Ergebnissen wurde das in Abb. 7.4 dargestellte Getriebe mit dem entsprechenden Montageablauf ausgewählt.

Für diesen Anwendungsfall wurde ein Testarbeitsplatz am Technologietransferzentrum Nördlingen aufgebaut (Abschn. 7.3.3.3). Der komplexe Arbeitsvorgang mit vielen kleinteiligen Bauteilen weist teilweise ergonomisch unvorteilhafte Körperstellungen und gefährliche Temperaturen auf. Daher wird wie auch beim Ohnhäuser-Anwendungsfall eine Kombination aus kognitiven und physischen Assistenzsystemen angestrebt. Besonders für die körperlich schweren Arbeiten wird ein Mensch-Roboter-Kollaborierendes System installiert. Über die kognitiven Assistenzsysteme werden einzelne Arbeitsschritte multimodal und interaktiv angezeigt.

Im Sinne des agilen Projektmanagements bzw. modellbasierten Entwickelns wurde innerhalb des Projekts ein iteratives Vorgehen realisiert: Beginnend mit der Aufnahme und Analyse des Ist-Zustands an den realen Arbeitsplätzen der Industriepartner wurden innerhalb einzelner Arbeitsgruppen für die Anwendungsfälle Projektziele definiert. Die Bearbeitung der einzelnen Anwendungsfälle wurde von jeweils einem Vertreter der beteiligten Forschungs– und Industriepartner koordiniert. Die Synchronisation der verschiedenen Untersuchungsgegenstände, d. h. insbesondere die Modellierung von Montageprozessen, die Auswahl und Integration unterschiedlicher Technologien zur Montageassistenz sowie die systematische Definition von Qualitätsprozessen, wurde durch einen regelmäßigen Austausch innerhalb des Forschungsverbunds (Gesamtprojekttreffen, Workshops, Jour-fixes) erzielt.

Die entwickelten Lösungen wurden als Teilmodule in separaten Demonstratoren aufgebaut und getestet. Regelmäßige Abstimmungen zur Kontrolle und Anpassung der Zieldefinitionen und Zielerreichungsgrade sicherten den Rückfluss z. B. aus Befragungen, Workshops und Probandentests während des Projektverlaufs. Als übergreifender Handlungsleitfaden diente das Commitment aller Projektpartner (Abschn. 7.3.1), das als erster Meilenstein realisiert wurde.

Abb. 7.5 veranschaulicht die konkrete Vorgehensweise am Beispiel des Anwendungsfalls der assistierten Qualitätsprüfung beim Industriepartner Ohnhäuser GmbH (vgl. Abschn. 7.3.3.4). In diesem Fall werden Flugzeugsitzteile in verschiedenen Varianten aus fünf Unterbaugruppen montiert und nach dem Zusammenbau ein Funktionstest der Gelenkkräfte als Qualitätsprüfungsmerkmal durchgeführt. Beginnend mit den Vorortbesichtigungen und der Aufnahme des Ist-Zustands wurde die Dokumentation der Produktfamilie und des Montageprozesses erstellt und während der Laufzeit ergänzt. Hierzu wurden Workshops mit anderen Unternehmensbereichen, z. B. der IT-Abteilung und Qualitätssicherung, durchgeführt, um die Informationen zu sammeln. Aspekte wie z. B. die körperliche und geistige Belastung der ProduktionsmitarbeiterInnen wurden durch eine Befragungsaktion zum Projektstart ermittelt, um als Bewertungskriterium für den Vorher/Nachher-Vergleich zu dienen. Die unternehmensinterne Kommunikation wurde von der Teilprojektleitung des Partners übernommen. Für die Erstellung einer digitalen Datengrundlage bestehend aus Konstruktionsdaten, Montage- und Prüfanweisungen musste zudem der Kontakt zum Auftraggeber genutzt werden. Auf Basis der Produkt- und Prozessdaten wurde zum einen eine formale Modellierung zur Beschreibung der Produktfamilie entwickelt. Dieser universelle Ansatz soll branchen- und produktunabhängig als Masterprozess etabliert werden. Zum anderen wurde auf Basis einer Fehlermöglichkeits- und -einflussanalyse (Prozess-FMEA) ein kompletter Qualitätsprozess definiert, der alle Komponenten, Merkmale und Eigenschaften für die Prüfaufgabe enthält. In dieser detaillierten Prozessanalyse werden für jeden Einzelarbeitsschritt die verwendeten Werkzeuge, Sollzustände der Arbeitsergebnisse als auch Risiken und Folgen von Fehlleistungen definiert. Die Synchronisation mit dem zweiten Anwendungsfall sowie den Ergebnissen aus dem Arbeitspaket 2 (Aufbau eines Assistenzsystemdemonstrators) lieferte ein Konzept für die Realisierung eines hybriden Assistenzsystemarbeitsplatzes. Für die Implementierung des Anwendungsfalls wurde ein spezielles Modul für die roboterunterstützte Qualitätsprüfung aufgebaut. Die Schnittstellen zur zentralen Assistenzfunktionssteuerung, dem von paragon semvox entwickelten Montageeditors, wurden in einer Kernarbeitsgruppe spezifiziert und implementiert. Das Modul wurde schließlich zur abschließenden Erprobungsphase in das Produktionsumfeld des Industriepartners integriert und dort in einem mehrwöchigen Probebetrieb evaluiert. Die Auswertung anhand der vorab definierten Bewertungskriterien soll Aufschlüsse für die weitere Verwertung liefern. Zudem soll analysiert werden, welche Entwicklungsschritte für den Einsatz im Produktivbetrieb noch erforderlich sind, z. B. im Hinblick auf die Arbeitssicherheit.

Diese Vorgehensweise lässt sich auch auf andere Anwendungsfälle übertragen. Zentral für die Umsetzung von Innovationen innerhalb eines Unternehmens ist die Beteiligung der MitarbeiterInnen aus allen betroffenen Abteilungen. So lässt sich umfassendes Unternehmens-Know-How bündeln und die Umsetzung beschleunigen. Des Weiteren lässt sich feststellen, dass Motivation und Identifikation der Belegschaft zu Wandel und Erneuerung in der Produktion spürbar gesteigert werden, sobald eigene Ideen und die Expertise der Belegschaft berücksichtigt werden. Aus den Erfahrungen des Forschungsprojektes lässt sich demnach sagen, dass bei Einführung neuer Prozesse oder Änderungen in der Produktion sämtliche an der firmeninternen Wertschöpfungskette beteiligte Abteilungen beteiligt werden sollten. Evaluationen der entwickelten Konzepte und Implementierungen im Probebetrieb sichern das methodische Vorgehen ab, indem Usability von Technologien und Systemakzeptanz in unterschiedlichen Projektphasen ermittelt werden [8].

Das entwickelte Vorgehen zur Auswahl von Assistenzsystemen basiert auf fünf Schritten Abb. 7.6 und ist von anwenden Unternehmen entsprechend der folgenden Beschreibung durchzuführen. Die fünf Schritte bestehen aus einer Vorauswahl, zwei Testphasen mit zwischengeschalteter Entwicklungsphase sowie einer finalen Entscheidung für ein Assistenzsystem.

Auf Basis des Anwendungsfalls und Erfahrungswissen wird zu Projektbeginn eine Vorauswahl von Technologien getroffen. Mit diesen Technologien sollen die durch das Assistenzsystem angestrebten Ziele, in den betrachteten Anwendungsfällen Produktivitäts- und Qualitätsverbesserungen, erreicht werden.

Mit der Vorauswahl von Technologien wird die erste Testphase gestartet, die mögliche Hardware-Devices bzgl. ihrer Usability bewerten. Mittels eines Kurzfragebogens und der Methode des lauten Denkens wird Feedback von den zukünftigen Nutzern eingeholt. Ergebnis ist eine Liste an Komponenten für Assistenzsysteme, die eine hohe Akzeptanz aufweisen.

In der darauffolgenden Entwicklungsphase werden auf Basis des ersten Tests, der lediglich Komponenten von Assistenzsystemen umfasst hat, gesamtheitliche Assistenzsysteme konzipiert. Hierbei können auch unterschiedliche Assistenzsysteme entstehen, die alternative Technologien enthalten oder Ausbaustufen voneinander sind.

Im zweiten Test findet ein Vergleich der konzipierten Systeme statt. Mit den zukünftigen Nutzern soll wiederum die Akzeptanz bewertet werden.

In einer finalen Entscheidung werden Management und Controlling eingebunden, um die Nutzen des Assistenzsystems den voraussichtlichen Kosten gegenüberzustellen. Für Kosten und quantifizierbare Nutzen sollen Methoden der Investitionsrechnung (Kapitalwertmethode, Amortisationszeit, etc.) eingesetzt werden. Für nicht quantifizierbare Nutzen (z. B. Steigerung der Attraktivität des Unternehmens, besseres Image durch höhere Qualität) soll eine Nutzwertanalyse eingesetzt werden [7].

Bei der Bewertung der Produktivität der erarbeiteten Arbeitsplätze werden die Faktoren Arbeitszeit, Transparenz, Risiko, Flexibilität, Platz, Ergonomie und Akzeptanz betrachtet.

Ein Commitment spiegelt die Bindung und die Zusammenarbeit innerhalb eines Unternehmens, einer Organisation oder eines Konsortiums wider. So wie Unternehmen auf die Bindung der MitarbeiterInnen an ihren Arbeitgeber angewiesen sind, so ist auch das Forschungsprojekt SynDiQuAss auf die Zusammenarbeit der Projektpartner angewiesen. Nur auf diese Weise lassen sich die gesteckten Projektziele erreichen. Daher hat das Konsortium als ersten Meilenstein ein Commitment erarbeitet und verabschiedet, das die Basis für eine verantwortungsvolle Zusammenarbeit innerhalb des Verbunds und der Projektlaufzeit legt. Die Projektpartner verstehen unter diesem Commitment eine Selbst- und Handlungsverpflichtung, die eine gemeinsame Verhaltensbereitschaft zum Ausdruck bringt. Sie ermöglicht, dass die Zusammenarbeit im Zuge des Projektes bestmöglich gestaltet wird und die MitarbeiterInnen der Projektpartner gleichberechtigt am Projekt teilhaben können. Bei der Um- und Neugestaltung der Arbeitsplätze werden dadurch die gemeinsam definierten ethischen, sozialen, rechtlichen und wirtschlichen Kriterien respektiert und MitarbeiterInnen der Industriepartner über die Ziele und Werte des Projekts informiert. Das Commitment dient außerdem zur Reflexion der Projektarbeiten [42].

Im Rahmen des Forschungsprojekts SynDiQuAss ist ein Demonstrator für kognitive Assistenzsysteme entstanden, der die Arbeit der Zukunft mit Assistenzsystemen erlebbar macht. Als Beispielprodukte kommen hierbei reale Getriebe des Projektpartners SPN zum Einsatz. In mehreren Workshops wurde ein gemeinsamer Use Case entwickelt. Dieser umfasst die Montage des Planetengetriebes EZ24, das in insgesamt 18 Prozessschritten montiert und geprüft wird. Abb. 7.7 zeigt den digitalen Montagetisch bei einer Erprobung. Die Erprobungsergebnisse können auch auf andere Getriebevarianten übertragen werden.

Der entwickelte Demonstrator beinhaltet marktreife optische, akustische und haptische Ein- und Ausgabesysteme wie beispielsweise Touchscreen, Projektor, Headset, Proglove und Myo-Gestenarmband. Zudem ist der digitale Montagetisch mobil und kann in jeder Fabrik zu Erprobungszwecken genutzt werden [26].

Das übergeordnete Ziel des Demonstrators ist, durch die Erprobung der Assistenzsysteme im Rahmen einer realen Montage das Unterstützungspotenzial der jeweiligen Systeme erlebbar zu machen und hierdurch die Akzeptanz der Assistenzsysteme nachhaltig zu steigern.

Das Projekt SynDiQuAss bezieht neben technischen Anforderungen auch die Betrachtung des Menschen mit dessen Bedürfnissen mit ein. Besonders bei der Entwicklung soziotechnischer Systeme spielt die Orientierung an Mitarbeiteranforderungen eine bedeutende Rolle [6, 11, 38]. Die Passung des Systems zur Arbeitsaufgabe und die Akzeptanz der Belegschaft können entscheidende Faktoren dafür sein, ob die Einbindung eines Assistenzsystems Erfolg hat oder abgelehnt wird [33, 37]. Im Projekt wird daher ein partizipatives Vorgehen Abb. 7.6, um ein geeignetes und akzeptiertes Assistenzsystem zu entwickeln. Erwartete Vorteile eines partizipativen Entwicklungsvorgehens sind neben der Akzeptanz auch die damit verbundene Bereitschaft, Verantwortung für die Nutzung des neuen Arbeitssystems zu übernehmen, sowie die Nutzung des Erfahrungswissens vor allem langjähriger MitarbeiterInnen für eine optimale Passung zur Arbeitsaufgabe. Mittels des mobilen Demonstrator-Arbeitsplatzes Abb. 7.7 wurden in Schritt zwei bei beiden beteiligten Industriepartnern vor Ort Befragungen der MitarbeiterInnen zur Usability und Akzeptanz einzelner Assistenzsystem-Komponenten durchgeführt. Ziel war es, MitarbeiterInnen über verschiedene Komponenten der Informationseingabe und -ausgabe zu informieren, die Komponenten testen zu lassen, und auszuwählen, welche gerne zum Erhalt von Informationen (z. B. Anleitungen) genutzt werden würden. Durch die Kombination eines quantitativen Fragebogens nach dem Test Abb. 7.8 mit der qualitativen Methode des lauten Denkens während des Tests konnten sowohl gezielt Meinungen abgefragt, als auch offene Antworten darüber hinaus generiert werden. Die Variablen Einfachheit der Nutzung, Zuverlässigkeit und Nutzungsintention wurden pro Komponente im Fragebogen mittels Likert Skala von 1 (stimme gar nicht zu) bis 5 (stimme voll zu) abgefragt und anschließend jeweils Mittelwert und Standardabweichung berechnet. Die Ergebnisse wurden für jedes der beiden Unternehmen separat ausgewertet. Trotz eines geringen Stichprobenumfangs von 9–10 Probanden je Unternehmen geben die Ergebnisse Hinweise auf präferierte und abgelehnte Komponenten sowie auf Komponenten, bei denen die Meinungen stark auseinandergehen. Beispielsweise erzielte in einem der beiden Unternehmen das angebrachte Display zur Informationsausgabe bei Abfrage der Nutzungsintention einen hohen Mittelwert (M = 4,6) bei geringer Standardabweichung (SD = 0,49), während die Informationsausgabe über einen Lautsprecher bei mittlerem Mittelwert (M = 3) eine vergleichsweise hohe Standardabweichung (SD = 1,48) erfährt. Die Antworten auf offenen Fragen im Fragebogen sowie die Ergebnisse des lauten Denkens lieferten Hintergründe und weitergehende Anforderungen an das Assistenzsystem. Beispielsweise wurde ein Display nur für Tätigkeiten ohne Öl gewünscht, oder Sprachsteuerung bevorzugt, wenn häufig beide Hände in Benutzung sind.

Auf Basis der Befragungsergebnisse sowie der Ergebnisse vorangegangener Workshops zur Anforderungsanalyse wird in Schritt drei ein Assistenzsystem entwickelt. Im Anschluss daran ist eine weitere Befragung geplant, die das Assistenzsystem nicht in Komponenten aufgeteilt, sondern als ganzes System und in direktem Bezug zur realen Arbeitsaufgabe bewerten lässt. Angelehnt an die Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) von Venkatesh, Morris, Davis und Davis (2003) [39] werden dann weitere Faktoren, wie die Erwartung an die Leistung des Systems, die Aufwandserwartung oder der soziale Einfluss, integriert. Wird das System eher negativ bewertet, kann eine qualitative Befragung, beispielsweise mittels Interviews, Hinweise auf nötige Systemanpassungen geben.

Die Entwicklung neuer Konzepte und alternativer Strategien für eine flexible, mitarbeiterorientierte Fertigung ist notwendig, um Konkurrenzfähigkeit von KMU auf dem Weltmarkt sicherzustellen und Arbeitsplätze im produzierenden Gewerbe zu sichern. Die Montage hat dabei einen ganz besonderen Stellenwert für den Markterfolg und die Produktivität eines Unternehmens. In dieser abschließenden Stufe des Produktentstehungsprozesses (PEP) wird technologisch die Gesamtfunktion des Produktes realisiert [15]. Der PEP besteht aus der eigentlichen Produktentwicklung und der Produktionsentwicklung. Aus der Sicht der IT-Lösungen gehören zum PEP u. a. die virtuelle Produktentwicklung (VPE), die digitale Planung, die Fertigungs- und Montagesimulation sowie das gemeinsame und umfassende Management aller auf das Produkt und die Produktionsplanung bezogenen Informationen in digitaler Form und deren Visualisierung. Als Resultat entsteht ein virtuelles Produkt mit allen zur Herstellung benötigten Planungsunterlagen, die insbesondere die Produktbeschreibung, Spezifikation und das digitale Modell umfassen [14].

Die während des Projektes entwickelte Software besteht aus einem Assistenten für Montageaufgaben und einen Editor zur Erzeugung und Anpassung von beliebigen Instanzen des intelligenten Assistenten. Beide Applikationen basieren auf einem gemeinsamen Grundkonzept, der zum einen den State of the Art der Interaktionswissenschaft berücksichtigt und zum anderen die besonderen Anwendungsanforderungen von SynDiQuAss und der Anwendungsszenarien bedient. Entsprechend der Anforderungsanalyse konkretisierte sich als Ziel des Projektes eine Software, die sich möglichst einfach bedienen lässt, um Umschulungen von MitarbeiterInnen zu vermeiden, und die Erstellung von neuen Instanzen von Assistenten für unterschiedlichen Versionen von Produkten ermöglicht, damit die Wirtschaftlichkeit des Einsatzes auch für die Produktion von kleineren Produktstückzahlen gewährleistet ist.