In der Kommissionierung können smarte Technologien erfolgreich eingesetzt werden, um Mitarbeiter beim Picken unterschiedlicher Artikel zu unterstützen. Der Research-Clan »Kognitive Ergonomie«, bestehend aus Wissenschaftlern vom Leibniz-Institut für Arbeitsforschung (IfADo) und vom Fraunhofer Institut für Materialfluss und Logistik (IML), führt dazu eine Feldstudie durch und sucht noch weitere Unternehmen, die sich daran beteiligen.
Die Kommissionierung ist für die Wissenschaftler vor allem aufgrund der großen Bedeutung manueller Tätigkeiten interessant, die nicht durch Roboter ersetzt werden können. Gleichwohl werden in der Kommissionierung heute schon zahlreiche, auch unterschiedliche technische Systeme und Technologien eingesetzt (u.a. Pick-by-Voice, Pick-by-Vision, Pick-by-Light), um Prozesse effizienter zu gestalten. »Für uns ist es spannend zu sehen, wie die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter diese Technologien erleben, wie sie mit ihnen umgehen und ob sie diese als wirkliche Unterstützung erleben«, so Dr. Veronika Kretschmer vom IML. Im Research-Clan »Kognitive Ergonomie« wurden bereits zahlreiche Untersuchungen zu diesem Thema durchgeführt.
Im Rahmen der Feldstudie war Dr. Johanna Renker vom IfADo zu Gast bei der Schnellecke Modul- und Lieferantenzentrum GmbH in Berlin. Das international agierende Unternehmen bietet vielfältige logistische Dienstleistungen an, unter anderem Mehrwertlogistik für die Automobilindustrie. In der Befragung der Mitarbeiter ging es sowohl um die allgemeinen Herausforderungen ihres Arbeitsplatzes als auch um die Evaluation der verwendeten Pick-Methoden. Besonders interessant: die Pick-Methode »Pick-by-Fähnchen«. Dabei werden Fächer mit bunten Fähnchen markiert, die jeweils einem Produkt-Typ zugeordnet sind.
Ziel der Untersuchungen ist es, Belastungsschwerpunkte der Mitarbeiter ausfindig zu machen und konkrete Verbesserungsmöglichkeiten zur Optimierung abzuleiten. Dr. Veronika Kretschmer: »Die Mitarbeiter sollen sich weder langweilen, noch sich überfordert fühlen«.
Foto: Fraunhofer IML/Michael Neuhaus