KI-gestützte betriebliche Qualifizierung im Use Case Airbus – Ein Kurzbericht

Autor*innen: Anna Thalmann (ddn, ehemals Airbus), Lutz Goertz (mmb Institut), David Küstner (Synergeticon) und Susan Beudt (DFKI)

Während wir im Alltag viele Assistenzsysteme nutzen – zum Beispiel ein Navigationssystem beim Autofahren oder Siri, Alexa und Co. als „Smart Speaker“ zur Information und Unterhaltung im Wohnzimmer, befinden sich smarte Assistenten in der beruflichen Aus- und Weiterbildung noch im Pionierstadium.

Im Rahmen des Projekts NAWID wurde ein physischer Trainingsdemonstrator in der Airbus Learning and Exploration Factory aufgebaut, um zu prüfen, ob hierdurch die Lernfreude und die Lernergebnisse verbessert werden können. Hierfür wurde eine  KI-gestützte Lernbegleitung entwickelt, welche sowohl Auszubildenden als auch erfahrenen Fertigungsmitarbeitenden die Möglichkeit gibt, in Eigenregie wichtige Montageschritte des A320-Klimarohrsystems zu erlernen. Die neue Lernform am Demonstrator verknüpft auf bisher bei Airbus nicht dagewesene Weise Theorie und Praxis.

18 Mitarbeitende von Airbus haben zwischen Mai und August 2021 das zweistündige Training durchlaufen. Fünf von ihnen erprobten in der Pilotphase eine erste Version des Demonstrators und machten anschließend in einer Befragung Verbesserungsvorschläge. Der Demonstrator wurde optimiert, woraufhin weitere 13 Auszubildende und Facharbeitende das System testeten. Der folgende Bericht präsentiert zentrale Ergebnisse einer telefonischen Leitfaden-Befragung der Airbus-Mitarbeitenden nach dem Training.

 

Nach dem Training: Insgesamt positiver Gesamteindruck

Für die meisten Teilnehmenden war das Training am Demonstrator eine Bereicherung und eine völlig neue Erfahrung. Sie haben die innovative Lernform, bei der eine Qualifizierung ohne  permanente Begleitung durch Trainingspersonal ermöglicht wird, als sehr positiv empfunden und waren mit Spaß und Freude bei der Sache: “Hat zum Ziel geführt, ging auch schnell, habe alles gut verstanden“ und „Selbstmachen ist gut für die Verinnerlichung“ waren nur zwei von vielen Kommentaren der Befragten Proband*innen, zum Konzept des Trainingsdemonstrators. Die Bewertung des Systems fällt entsprechend gut aus. Die Befragten vergaben in der Kategorie „Lernspaß“ eine Durchschnittsnote von 2,1 und bewerteten die neue Trainingsmethode besser als ihre sonst gewohnten Lernmethoden (im Durchschnitt Note 2,4).

Die Eignung des adaptiv assistierenden Lernsystems attestierten die Befragten auch für andere Lernende. So konnten sie sich gut vorstellen, dass es etwa für Fertigungsmitarbeitende mit einem Wechsel im Aufgabengebiet sowie generell für Auszubildende mit gewissen Vorkenntnissen gut geeignet ist.   

 

Lernen ohne Ausbilder*in – mehr Selbstständigkeit, weniger Tipps

Die befragten Auszubildenden berichteten, dass sie in neue Aufgaben normalerweise von ihrem Ausbildungsbeauftragten eingewiesen werden. Dies bedeutet, dass sie eine kompakte Einführung erhalten und dann sehr schnell unter 1-zu-1-Aufsicht das Gelernte bei der Flugzeugmontage in der Werkshalle umsetzen müssen. Am Demonstrator erhielten sie eine theoretische Einführung in die Funktionsweise des Assistenzsystems, die sie als sehr hilfreich empfanden. Anschließend waren sie beim Lernen auf sich gestellt: Das Assistenzsystem erläutert einen Montagevorgang, den sie daraufhin umsetzen. „Die Schritt-für-Schritt-Bearbeitung ist gut. Das vertieft das Lernen und schafft Sicherheit“, äußerte ein Auszubildender im Interview, im Einklang mit mehreren Befragten. Dabei empfanden sie die Assistenz nicht als Gängelung und bewerten die größere Selbstständigkeit beim Lernen durchweg positiv („niemand, der einem im Nacken sitzt“).

Mit dem neuen System dauert der Lernvorgang in der Regel länger, da man alle Schritte einzeln durchläuft und während der Montage immer wieder zurück zum Tablet zurückkehrt. Einigen Proband*innen fehlten die praktischen Erfahrungen und Tipps aus dem „Learning on the Job“ und die „menschliche Komponente“ beim Lernen. „Das Zwischenmenschliche fehlt, ein paar Tipps oder Tricks, die man sonst bekommt“.

Positiv bewertete Features: Feedback, Bebilderung und Quizfunktion

Wie kamen die zusätzlichen Funktionen an, die das Assistenzsystem bietet? Zu den Funktionen gehört unter anderem, dass das System bei Abschluss des Montageschritts eine kurze Rückmeldung gibt. „Gut, dass es ein schnelles Feedback war, auch mit Vergleichsbildern“, bewertete ein Befragter das System positiv. Vier Befragte aus der ersten Pilotphase bemängelten, dass das System das Arbeitsergebnis als falsch eingestuft hat, obwohl die Montage korrekt durchgeführt wurde. Als Ursache hierfür konnten Kameras, die nicht korrekt ausgerichtet waren, identifiziert werden. Alle Fehler und kritischen Äußerungen wurden analysiert und in einer Optimierungsphase bearbeitet und behoben.

Die Abruf-Informationen des Systems zur Unterstützung (bspw. ein Glossar) wurden nur punktuell genutzt, aber trotzdem als hilfreich empfunden. Besonders gelobt wurde die Einbindung von Bildern bzw. Grafiken, die nach der Pilotphase in das System integriert wurden. Positiv bewertet wurde auch ein Lernquiz mit Bildern von beschädigten Bauteilen. „Das war lustig zwischendurch, war anschaulich gestaltet. Man wurde zum Denken angeregt“ kommentierte ein Befragter. Alles in allem kam das System bei Auszubildenden und Facharbeitenden gut an, vor allem bei denen, die es nach der Optimierung erprobten. 


Mit diesen Ergebnissen und wertvollen Erfahrungen, welche während der dreijährigen Projektlaufzeit gesammelt wurden, lassen sich die gestellten Forschungsfragen beantworten. Es können ferner Empfehlungen für den zukünftigen Einsatz von Lernassistenzsystemen zur Qualifizierung (insbesondere für die Fertigung) abgeleitet werden:

1.       Wie kann eine höhere Lernzufriedenheit mithilfe eines KI-gestützten Assistenzsystems erreicht werden?

Das Forschungsprojekt hat gezeigt, dass eine Evaluation der aktuellen Lernsituation sinnvoll ist, um die Bedarfe der Mitarbeitenden verstehen und analysieren zu können. Hiernach sollten Assistenzsysteme, die eine Steigerung der Lernzufriedenheit als Ziel haben, stets ausgerichtet werden. Die KI-gestützten Systemkomponenten des NAWID Demonstrators ermöglichen im praktischen Teil des Montagetrainings ein adaptives Lernen. Individuell auf dem Wissensstand abgeholt zu werden, auf dem man gerade steht fördert nicht nur die Lernzufriedenheit, sondern auch die Lernmotivation. Ferner hat sich gezeigt, dass ein wissenschaftliches Fundament sowie die enge Zusammenarbeit mit Wissenschaftspartnern wesentlich zum Erfolg beiträgt.

 

2.       Wie gelingt die erfolgreiche Einführung einer neuen Lernumgebung vor dem Hintergrund einer heterogenen Belegschaft?

Am Anfang steht eine partizipative und sozialpartnerschaftliche Entwicklung der neuen Lernumgebung. Zu den Mitwirkenden sollten Expert*innen (hier aus der Fertigung), heterogene Proband*innengruppen, relevante Stakeholder im Bereich der betrieblichen Qualifizierung sowie der Betriebsrat gehören. Ist eine Pilot- und Optimierungsphase in ausreichender Länge Bestandteil der Entwicklungsphase, können Anpassungsbedarfe rechtzeitig erkannt und bedient werden. Im Endergebnis konnte bei Airbus auf diesem Wege ein produktionsnahes und bedarfsgerechtes Assistenzsystem entwickelt werden, welches von der heterogenen Proband*innengruppe mehrheitlich positiv bewertet wurde. Voraussetzung für Akzeptanz und Vertrauen ist letztlich ein souveräner Umgang der Beschäftigten mit KI-Technologien. Dieser gelingt, indem Ihnen ein niedrigschwelliger Zugang zu KI geboten wird, sie für Potenziale begeistert, für Herausforderungen sensibilisiert und wenn KI-Anwendungen im Unternehmen greifbar gemacht werden.

 

3.       Auf welche Weise lassen sich Lernerfolge verbessern? Können Flüchtigkeitsfehler reduziert werden?

Durch die sinnvolle Kombination aus Theorie und Praxis kann in der neuen Lernumgebung theoretisch Gelerntes im praktischen Teil des Montagetrainings eigenständig und interaktiv verinnerlicht werden. Dies stellt einen großen Vorteil zum herkömmlichen Qualifizierungsprozess dar, welcher erst zum Zeitpunkt der Einarbeitung praktische Arbeiten, also „Learning on the Job“ vorsieht. Ohne dass eine zeitintensive 1-zu-1-Betreuung nötig ist, können sich Lernende am Trainingsdemonstrator fernab von Zeit- und Produktionsdruck mit den einzelnen Lerninhalten und Montageschritten in individueller Tiefe auseinandersetzen. Dies wurde von vielen Proband*innen als großer Mehrwert wahrgenommen. Während der Montage erhielten sie sie im Falle eines Montagefehlers per Tablet live die informelle Unterstützung, die sie benötigten. Das integrierte Fehlerquiz, in welchem Beschädigungen an einem Klimarohr gefunden werden müssen, sensibilisiert die Lernenden auf mögliche Flüchtigkeitsfehler, zu welchen es in der Fertigung kommen kann. 

 

Weitere Projektergebnisse hinsichtlich technischer Herausforderungen

Im Rahmen des Projektes konnten wichtige Anforderungen an innovative Lernassistenzsysteme erarbeitet werden. Eine technische Herausforderung betrifft die Verlässlichkeit der Ergebnisse der optischen Analysekomponente, welche Zustandsänderungen der Objekte an das Assistenzsystem übermittelt. Diese ist bei der Bildverarbeitung von der Datenmenge und -qualität abhängig. Für die fehlerfreie Anwendung waren deshalb die Lichtverhältnisse und die korrekte Positionierung der Kameras entscheidend.

Ein weiteres Ergebnis betrifft die Präsentation der Arbeitsanweisungen, Korrekturhinweise und unterstützenden Lerninhalte. Die Lernenden sind auf klar strukturierte Anweisungen und Inhalte angewiesen. Ebenso wichtig wie der Lernfortschritt im Training ist die Gewährleistung eines kreativen Raumes zum Ausprobieren und Kennenlernen des KI-Systems. Dementsprechend sollte es nicht auf die typischen Kennzahlen zum Erfassen der Produktivität ankommen. Der Anspruch an KI-Technologien zur Unterstützung der Aus- und Weiterbildung sollte vielmehr sein, den Lernfortschritt zu begleiten und das Lernen zu verbessern.  Mit der Entwicklung des Prototypen im Airbus-Use Case wurde eine erfolgreiche Grundlage für eine innovative Zukunft des Lernens bei Airbus geschaffen.


Wenn Sie mehr über die technologische Umsetzung des Trainingsdemonstrators erfahren wollen, klicken Sie hier.