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Wissenschaftlerinnen und Ingenieure arbeiten daran, die Fabrik intelligenter und die Roboter autonomer zu machen. Dadurch wird sich der Charakter der Produktionsarbeit ändern – nicht nur zum Guten.
«Obwohl ich in der öffentlichen Rede nicht geübt bin, bereitet es mir doch grosse Freude, zu Ihnen sprechen zu dürfen.» Mit diesen gestelzten Worten eröffnete «Eric Robot» 1928 die Jahresversammlung der englischen Modellbaugesellschaft in London. Der sprechende Roboter war etwa anderthalb Meter hoch, konnte sich aus einer sitzenden Haltung aufrichten und den Oberkörper nach vorne neigen, wie bei einer Verbeugung. Nach seiner Ansprache beantwortete Eric Fragen aus dem Publikum und kannte die korrekte Uhrzeit. Seine Sprachfähigkeit beruhte auf einem eingebauten Funkgerät, das die Antworten eines Menschen wiedergab, was Erics Erfinder allerdings für sich behielten.
Eine Schönheit war «Eric, der mechanische Mensch» nicht. Seine Augen bestanden aus Glühbirnen, die rhythmisch blinkten, während er sprach, sein Körper war aus Blechplatten geformt. Die zeitgenössische Berichterstattung schwankte zwischen Mitleid und Abscheu.
Trotzdem wurde Eric zu einer Berühmtheit, und seine Erfinder gingen mit ihm auf eine weltweite Tournee. William Richards, einer der Modellbauer, erklärte, Eric könne wegen seiner beschränkten motorischen Fähigkeiten bisher nur Löcher in Holz oder Metall bohren. «Zwei Leute müssen ihn dabei unterstützen; unter wirtschaftlichen Gesichtspunkten lohnt er sich also nicht.» Doch werde sich erst in Zukunft herausstellen, «wozu verbesserte Roboter in der Lage sein werden».
Noch steht er nicht am Fliessband
Springen wir in die Gegenwart. Durch das verschneite Unterholz eines nordamerikanischen Walds stapft Atlas. Der mannshohe Roboter erinnert an einen Kraftprotz mit starken Schultern und breiter Brust. Die Elektromotoren in den Gelenken kreischen bei jeder Bewegung. Im Werbevideo der Herstellerfirma Boston Dynamics bewegt sich der Roboter zwar ungelenk, aber er läuft sicherer und schneller über den rutschigen Untergrund als mancher Mensch. Dann hebt Atlas mühelos 4,5 Kilo schwere Pakete vom Boden auf und stellt sie in ein Regal. Nach einem Sturz richtet er sich selbstständig wieder auf, öffnet eine Tür.
Zwischen Eric und Atlas liegen 88 Jahre. Roboter können sich mittlerweile einigermassen im Raum orientieren und zielgerichtet fortbewegen. Atlas enthält in allen Extremitäten elektronische Sensoren, die seine Beschleunigung und Lage erfassen, dazu optische Kameras mit hoher Bildfrequenz und Einheiten zur Abstandsvermessung mit Laserstrahlen. Drei interne Computer berechnen in Echtzeit, welche Bewegungen nötig sind, damit der Roboter sich bewegen kann und nicht umfällt. Mehrmals in der Sekunde korrigiert der Apparat die Stellung der Pedale, auf denen er steht.
Die Fortschritte in Sensorik, Datenverarbeitung und Miniaturisierung haben die Maschinen geschickter gemacht. Wird Atlas also in Zukunft Lastwagen beladen und am Fliessband stehen?
Bisher spielen solche autonomen Roboter in der industriellen Produktion keine Rolle. Die Zahl der verkauften Industrieroboter dagegen steigt seit 2009 stetig an. Sie haben weder Gliedmassen noch Kopf und in der Regel nur einen Arm mit einem Schweisskopf, einem Saugnapf oder einem Greifer. Etwa die Hälfte von ihnen wird in der Automobilindustrie eingesetzt. Wegen Verletzungsgefahr für Menschen stehen sie in den Werkshallen hinter Drahtzäunen, abgetrennt von den Beschäftigten.
Aber der Trend in der Entwicklung geht weg von den kraftvollen, klobigen Industrierobotern hin zu kleineren Apparaten, die flexibler einsetzbar und leichter zu programmieren sind. Kraftsensoren in den Gelenken übermitteln ein Stoppsignal, sobald der Apparat auf Widerstand stösst. Da Bewegungsmelder den Roboter innehalten lassen, sobald ihm ein Objekt zu nahe kommt, kann der Sicherheitsabstand zwischen Mensch und Maschine kleiner werden. Neue Formen der Zusammenarbeit werden möglich.
Ingenieure und Arbeitswissenschaftlerinnen suchen nach neuen Wegen, Roboter effizient in den Arbeitsprozess einzubinden. Sie sollen ArbeiterInnen nicht ersetzen, sondern ihnen zuarbeiten: Mensch und Maschine bringen ihre jeweiligen Stärken ein – die einen ihre Ausdauer, die anderen ihre überlegene Wahrnehmung – und ergänzen sich so gegenseitig. Bereits ist die Rede von «kooperativen Systemen», «Mensch-Maschine-Teams» und von «hybriden Anwendungen», in denen sowohl ArbeiterInnen als auch computergesteuerte Maschinen über Entscheidungskompetenzen verfügen.
Wenn aber Menschen und Roboter kooperieren sollen, dann müssen sie einander «verstehen»: Die Beschäftigten müssen vorhersehen können, wie die Maschinen sich verhalten werden. Die Maschinen wiederum sollen ihnen möglichst wenig in die Quere kommen. «Wenn die Menschen die Technik nicht verstehen, mit der sie arbeiten, kann kein Vertrauen entstehen», erklärt die Ingenieurin Sinem Kuz von der Rheinisch-Westfälischen Technischen Hochschule Aachen. Kuz erforscht, welche Bewegungsmuster Befremden auslösen. Die typischen eckigen Bewegungen von Maschinenarmen sind für ArbeiterInnen schwer vorherzusehen, was für sie nicht nur unangenehm ist, sondern auch ihre Arbeitsleistung sinken lässt.
Der zweiarmige Roboter Baxter gilt als positives Gegenbeispiel. Sein Kopf ist ein Bildschirm mit einem stilisierten Gesicht. An der Blickrichtung der Augen können die ArbeiterInnen erkennen, wohin die Maschine als Nächstes greifen wird oder ob sie gerade eine Eingabe verarbeitet.
Doch bis jetzt machen autonome Roboter wie ihr Vorfahre «Eric Robot» in der Praxis oft mehr Mühe, als dass sie die ArbeiterInnen entlasten. Je autonomer und komplexer sie agieren – und je enger Mensch und Maschine zusammenarbeiten –, desto grösser wird womöglich der Arbeitsstress. Die Roboter halten in der Regel an, sobald ein unbekanntes Objekt in ihr Sensorfeld tritt. Ihre menschlichen KollegInnen müssen deshalb darauf achten, dass sie dem Apparat nicht zu nahe kommen, sonst stoppt die Produktion. Beschäftigte müssen einem fahrenden Roboter ausweichen, der sie nicht erkennt. Unflexible und unausgereifte Roboter zwingen die ArbeiterInnen, sich den Abläufen und Fähigkeiten der Maschine anzupassen.
Doch sind Roboter nur die spektakuläre Oberfläche der gegenwärtigen Automatisierungsbemühungen. Weil immer mehr Maschinen und teilweise auch Werkstücke mit Sensoren und Funketiketten ausgestattet sind, entsteht ein immer detaillierteres digitales Abbild des Produktionsprozesses. Daten aus den verschiedenen Prozessen können nun zusammengeführt und die Datenbanken permanent mit Messwerten aus dem laufenden Betrieb aktualisiert werden. Auf dieser Grundlage wird es möglich, die Abläufe automatisch und in Echtzeit zu überprüfen und zu verbessern.
Solche selbstoptimierenden Systeme sind bereits in der Entwicklung. Programme suchen mit automatischer Mustererkennung nach den optimalen Werten für eine Industrieanlage, etwa nach dem besten Verhältnis von Temperatur zu Druck in den Kesseln einer Chemiefabrik. Die Verfahren beruhen auf den gleichen Sortier- und Pfadfinderalgorithmen, die in Routenplanern wie Google Maps zum Einsatz kommen.
Solche Systeme steuern aber nicht nur Industrieanlagen, sondern auch Menschen – etwa wenn sie die Reihenfolge der zu erledigenden Arbeitsschritte vorgeben. Erhält die Firma einen wichtigen Auftrag, zieht das System die entsprechenden Arbeiten vor. Stillstand wird vermieden, die Anlagen optimal ausgelastet – ebenso wie ihre BedienerInnen.
Total durchökonomisiert – und öde
Diese technischen Möglichkeiten können verheerende Auswirkungen auf die menschliche Arbeit haben. In der komplett vernetzten Fabrik ist die menschliche Tätigkeit nur ein Parameter von vielen, genauso wie die Stückzahl eines Einzelteils oder das Drehmoment einer Maschine. Einen Vorgeschmack gibt die Logistik. Dort werden bereits LagerarbeiterInnen mit automatisch generierten Anweisungen durch die Hallen gelenkt. Diese Anweisungen bekommen sie auf mobile Endgeräte oder akustisch über Kopfhörer, die Wege planen Optimierungsalgorithmen in Echtzeit. Die Arbeitsgeschwindigkeit wird maximal gesteigert, jede noch so kleine Abweichung erfasst.
Die Journalistin Caro Lobig hat einige Zeit in einem solchen Warenlager bei Zalando gearbeitet und beschreibt ihre Erfahrungen im Sammelband «Die Lastenträger». «Auf dem Scanner wird mir angezeigt, woher ich die Artikel für den jeweiligen Auftrag holen soll – einen nach dem anderen. Zum Beispiel: Reihe 05, Regal 71, Fach B, Box 56 748, Artikel 9PA.» Vielfach können die LogistikarbeiterInnen nicht einmal nachvollziehen, wie die Algorithmen zu ihren Entscheidungen kommen: «Ich muss mich darauf verlassen, dass das System mir die schnellste Route berechnet, sodass ich den Auftrag von Regal zu Regal abarbeiten kann.» In der vollständig vernetzten, «smarten» Fabrik wird die menschliche Arbeit masslos verdichtet, anstrengend und öde.