Sie sind auf Straßen, Schienen und dem Wasser unterwegs: Rund 1,5 Millionen Beschäftigte arbeiten in Deutschland in Fahrberufen. In diesem Bereich stellt der zunehmende Grad der Digitalisierung und insbesondere der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) die Beschäftigten vor neue Herausforderungen. Im Rahmen des INQA-Experimentierraums „Künstliche Intelligenz für gesunde Arbeit in Fahrberufen: Arbeitsbelastung und Sicherheit in Verkehr und Transport (KARAT)“ wurde untersucht, welche Faktoren bei dieser Zielgruppe besonders für Stress sorgen – und welche Maßnahmen dagegen unternommen werden können. Ins Visier genommen wurden Berufskraftfahrende (LKW), Busfahrer*innen (Bus), Lokführer*innen (Zug), Pilot*innen (Flugzeug) sowie Kapitän*innen (Schiff).
Entstanden ist eine mitarbeiterorientierte KI-Anwendung, die bei der Verbesserung der Arbeitsbedingungen konkret helfen kann. Sie wurde auf Grundlage zahlreicher individueller Daten, physiologischer Reaktionen und Fahranalysen entwickelt sowie mit Hilfe öffentlich verfügbarer Kennzahlen wie Wetter, Großereignissen und Verkehrslagen, die im Verlauf der Studie gesammelt wurden.
Projektziel
KARAT untersuchte die Arbeitsbedingungen von Berufskraftfahrenden aus deren persönlicher Perspektive, um ein umfassendes Verständnis für ihre Arbeitsbedingungen zu erhalten. Ein besonderer Schwerpunkt lag auf der Identifikation von Belastungsfaktoren, die durch den Einsatz digitaler Technologien entstehen. Aber auch Problemfelder wie die Interaktion mit Kund*innen, teils unflexible Lade- und Entladezeiten, Pausenzeitenregelungen oder organisatorische Mängel bei der sanitären Versorgung wurden intensiv beleuchtet. Hier konkrete Faktoren zu identifizieren und auf dieser Grundlage praxistaugliche Handlungsoptionen zu entwickeln, die zu einer echten Verbesserung der Arbeitsbedingungen und zur Reduzierung von Belastungen beitragen, war Ziel des INQA-Experimentierraums.
Arbeitsweise
Zunächst wurden Fragebögen eingesetzt, in denen die Berufskraftfahrenden angeben konnten, welche Themen bzw. Rahmenbedingungen sie bei ihrer Arbeit persönlich am meisten belasten. Mit Hilfe des Instruments MESTAT wurde ihre konkrete Beanspruchung zusätzlich anhand physiologischer Daten wie EEG und Puls gemessen. Ergänzt wurden diese Informationen durch die Erfahrungswerte der Mitarbeiter*innen.
Um ein möglichst realistisches Bild der Arbeitsbedingungen in Fahrberufen zu erhalten, wurden sämtliche fahrbezogene Daten wie Geschwindigkeit, Pausen- und Fahrtzeiten sowie besondere Ereignisse, z. B. starke Brems- oder Ausweichmanöver, berücksichtigt. Ebenfalls herangezogen wurden öffentlich verfügbare Kennzahlen zu Wetter, Großereignissen und Verkehrslagen. Bei der anschließenden Analyse aller Daten wurden KI-Methoden angewandt, mit denen sich zentrale Belastungsfaktoren und ihre Gewichtung identifizieren ließen.
Die gewonnenen Erkenntnisse flossen in eine KI-Anwendung ein, die im Rahmen eines Pilot-Anwendungszeitraums getestet wurde, um konkrete Prognosen für eine individuell gesundheitlich und arbeitsseitig optimale Arbeitszeit und mögliche Maßnahmen zur Stressreduktion zu ermitteln.
Projektergebnisse und Unterstützungsangebote für die Praxis
Auf Basis der während des Projektes gewonnenen Erkenntnisse wurden vier verschiedene Handlungsebenen definiert und jeweils dazu passende, mögliche Maßnahmen empfohlen, die zu einer Reduzierung der Arbeitsbelastung beitragen können. Wie die Auswertung der Daten zeigte, sorgen die Rahmenbedingungen immer wieder für potenzielle Herausforderungen, etwa die Abstimmung von Lenk- und Ruhezeiten, Wetterbedingungen, plötzlich entstehender Zeitdruck oder die Interaktion mit Verkehrsteilnehmer*innen und Kund*innen. In diesem Zusammenhang wurde deutlich, dass die Anwendungskenntnisse der Fahrenden im Umgang mit digitalen Technologien eine entscheidende Rolle spielen. Aus Sicht der Beschäftigten sind vorbereitenden Schulungen unerlässlich, sei es hinsichtlich der Bedienung von Systemen und Geräten zur Informationsverarbeitung (z. B. Scanner, Tablets, Smartphones) sowie bei der Nutzung von Fahrassistenzsystemen im Fahrzeug, darunter Tempomat, Notbrems-, Seitenwind- oder Spurhalteassistenten.
Maßnahmen wie diese können allen Beteiligten nutzen: den Mitarbeitenden bei der Stressreduktion wie auch den Unternehmen bei der besseren Planung und Teamzufriedenheit. Über die Fahrberufe hinaus hat KARAT großes Potenzial, auch in anderen Einsatzfeldern als Vorbild für den praktischen Einsatz von KI zur Unterstützung gesunder Arbeit zu dienen. Die Projektergebnisse hat KARAT in zwei Broschüren zusammengefasst: Der Praxisbroschüre „Gesunde Arbeit in Fahrberufen“ und dem Leitfaden „Empfehlungen für gesunde Arbeit in Fahrberufens“.
Steckbrief
Projektleitung:
- Prof. Dr. Thomas Hanke (seit 03/2023)
- Prof. Dr. Matthias Klumpp (bis 02/2023)
Projektpartner*innen:
- FOM Hochschule für Oekonomie & Management mbH
- Universität Bremen
- Universität Duisburg-Essen und Universität Hohenheim
- Duisburger Hafen AG / duisport (Duisburg)
- Sherwood GmbH (Köln)
- VSL NRW e.V. (Düsseldorf)
- DiaLog GmbH (Düsseldorf).
Projektlaufzeit
01.01.2021 - 31.12.2023