Digitaler Wandel in Fahrberufen: Wie verändert KI den Arbeitsalltag, die Arbeitsbelastung und Sicherheit im Verkehr und Transport?
Mit über eine Million Beschäftigte decken Fahrberufe in Deutschland einen wesentlichen Bereich der Arbeitswelt ab. In diesem Bereich stellt der zunehmende Grad der Digitalisierung und insbesondere Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) die Beschäftigten vor neue Herausforderungen. Mit der verbreiteten Nutzung von Navigationssystemen und dem Einsatz von Planungssoftware im Fleet- und Routenmanagement ist der Grundstein für die weitere Entwicklung und Implementierung intelligenter Technologien gelegt. Häufig zielen derartige Systeme nur darauf ab, möglichst effiziente und dynamische Prozesse zu etablieren. Die Auswirkungen auf das Arbeitsumfeld von Fahrenden rücken dabei oftmals in den Hintergrund. Aus diesem Grund stellt das Projekt KARAT die zentrale Frage nach Arbeitsbelastung und Stress in den Vordergrund. Ziel des Projekts ist die prototypische Entwicklung und Erprobung von KI-Anwendungen für die Analyse und Verbesserung der Arbeitssituation in Fahrberufen. Der Fokus richtet sich auf Berufskraftfahrende (LKW), Busfahrerinnen und Busfahrer (Bus), Lokführerinnen und Lokführer (Zug), Pilotinnen und Piloten (Flugzeug) sowie Kapitäninnen und Kapitäne (Schiff). Vorherrschender Zeitdruck, der einerseits durch die Einhaltung von Lenk- und Ruhezeiten entsteht, andererseits aber auch auf die Einhaltung von straffen Zeitplänen zurückzuführen ist, und ein hohes Maß an technologischen Neuerungen sind charakteristisch für diese Berufsfelder und prägen die wahrgenommene Arbeitsbelastung.
Im ersten Schritt soll eine breit angelegte Datenerhebung die Basis dafür bieten, mit dem Einsatz von KI eine personenbezogene Datenanalyse zur Arbeitsentlastung und sinnvolle individuelle Arbeits- und Lenkzeiten zu entwickeln. Dazu werden Daten aus unterschiedlichen Quellen erhoben. Neben (i) physiologischen Daten werden Daten zur (ii) Arbeitsbelastung mittels Fragebogen sowie (iii) demographische Daten erhoben. Komplettiert wird der Datensatz durch (iv) die Erfassung sämtlicher fahrbezogener Daten wie Geschwindigkeit, Pausen- und Fahrtzeiten, Verkehrs- und Wetterdaten sowie besondere Ereignisse wie beispielsweise starke Brems- oder Ausweichmanöver, um ein möglichst realistisches Bild der Arbeitsbedingungen in Fahrberufen zu erhalten. In einem Pilot-Anwendungszeitraum wird dann die KI eingesetzt, um Prognosen für eine individuell gesundheitlich und arbeitsseitig optimale Arbeitszeit und mögliche Maßnahmen zur Stressreduktion zu ermitteln. Die Ergebnisse des Forschungsprojektes zielen einerseits auf eine Steigerung gesunder und sicherer Arbeit durch KI-Anwendungen ab, bieten gleichzeitig jedoch auch aus unternehmerischer Sicht den großen Vorteil einer auf die Fahrenden zugeschnittene Tourenplanung.
