In unseren Vorstudien hat sich gezeigt, dass die Dokumentation von Wissen insbesondere auf dem Shopfloor eine Herausforderung darstellt. Während in Bürobereichen häufig digitale Werkzeuge zur Verfügung stehen, sieht der Arbeitsalltag in der Produktion anders aus. Die Mitarbeitenden arbeiten an Maschinen, beheben Störungen oder richten Anlagen ein. Elektronische Endgeräte spielen dabei kaum eine Rolle. Informationen werden überwiegend mündlich weitergegeben oder, wenn überhaupt, kurz auf einem Zettel notiert. Eine nachhaltige Dokumentation findet in vielen Fällen nicht statt.

Die Auswirkungen zeigen sich beispielsweise bei der Behebung von Maschinenstörungen. Wird ein Problem erfolgreich gelöst, ist der Lösungsweg häufig nur den unmittelbar beteiligten Personen bekannt. Im Dreischichtbetrieb geht dieses Wissen jedoch schnell verloren. Wird die Störung zu einem späteren Zeitpunkt erneut thematisiert, lässt sich oft nicht mehr nachvollziehen, wie sie ursprünglich behoben wurde.

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Für uns stellte sich deshalb die Frage, an welcher Stelle Wissensdokumentation überhaupt ansetzen sollte. Anstatt die Mitarbeitenden nach ihrer eigentlichen Arbeit zusätzlich dokumentieren zu lassen, wollen wir Wissen bereits während seiner Anwendung erfassen.

Gemeinsam mit unserem Projektpartner Fischer Hydroforming haben wir dazu einen ersten Prototypen erprobt. Drei Mitarbeitende wurden mit Mikrofonen ausgestattet, die speziell für den Einsatz in lauten Produktionsumgebungen geeignet sind. Während sie Maschinen reparieren oder Wartungsarbeiten durchführen, sprechen sie ihre Arbeitsschritte laut aus und erläutern ihre Überlegungen. Die Dokumentation erfolgt somit nicht nach Abschluss der Tätigkeit, sondern parallel zur eigentlichen Arbeit.

Die Audiodaten werden anschließend mithilfe von einer lokalen KI transkribiert und zu einer strukturierten Arbeitsanleitung zusammengefasst. Ziel ist es, den zusätzlichen Dokumentationsaufwand möglichst gering zu halten und dennoch nachvollziehbare Wissenseinträge zu erzeugen.

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Die ersten Rückmeldungen der beteiligten Mitarbeitenden fallen positiv aus. Ein Mitarbeiter fasste seinen ersten Eindruck mit den Worten zusammen:
„Das ist ja ein cooles Projekt, ich bin schon sehr gespannt.“

Gleichzeitig wurden auch Punkte deutlich, die wir im weiteren Projektverlauf genauer untersuchen möchten. So äußerte ein anderer Mitarbeiter:
„Wenn jemand neben mir steht, fällt es mir leicht, das zu erklären. Ich hoffe, ich denke auch an alles, wenn ich dann allein bin.“

Diese Rückmeldung beschreibt sehr gut eine der zentralen Fragestellungen des aktuellen Langzeittests. Bislang werden viele Arbeitsschritte im Gespräch mit Kolleginnen und Kollegen erläutert. Ob die Erklärungen auch dann vollständig sind, wenn sie ohne direkten Gesprächspartner erfolgen, möchten wir in den kommenden Monaten untersuchen.

Aktuell sprechen die Mitarbeitenden außerdem noch einige Metadaten, beispielsweise zur Maschine oder zur Art der Störung, selbst mit ein. Perspektivisch sollen diese Informationen automatisiert ergänzt werden, sodass sich die Mitarbeitenden vollständig auf ihre eigentliche Arbeit konzentrieren können.

Der Langzeittest soll nun zeigen, wie gut sich dieser Ansatz in den Arbeitsalltag integrieren lässt. Dabei interessiert uns insbesondere, ob die Mikrofone dauerhaft akzeptiert werden und ob auf diese Weise ausreichend aussagekräftige Wissenseinträge entstehen, die Kolleginnen und Kollegen bei zukünftigen ähnlichen Problemen unterstützen können.