Diesen Artikel teilen:

21. Mär 2023

|

Wirtschaft

Automatisierung löst den Menschen nicht ab

Journalist: Theo Hoffmann

|

Foto: Fraunhofer AT, Tiger Lily/pexels

Digitale Innovation, Automatisierung und Künstliche Intelligenz helfen der Logistikbranche und ihrem steigenden Personalbedarf.

martin-riester-copyright-fraunhofer-austria-interfoto-at-online.jpg
Dr. Martin Riester, Geschäftsbereichsleitung Logistik und Supply Chain Management am Fraunhofer Institut Austria

Was kann die Logistikbranche tun, um dem Mangel an Fachkräften auch mit Blick auf eine bessere Arbeitsergonomie zu begegnen?
Ein Blick auf die Bevölkerungspyramide macht klar: Zukünftige Arbeitsplätze müssen maximal ergonomisch gestaltet werden, denn das Durchschnittsalter der Arbeitskräfte steigt stetig. Neben den klassischen Ansätzen, wie der Produktplatzierung in der goldenen Zone oder ergonomischen Arbeitsmitteln sind innovative neue Methoden gefragt. In unserem Projekt «ErgoKomm» haben wir zum Beispiel sensorbasierte Schulungen entwickelt. Wir messen das individuelle Kommissionierverhalten einer Person mittels Sensoren und geben Rückmeldung, wie die Aufgabe ergonomischer ausgeführt werden kann. Ein anderer Ansatz, den wir in unserem Forschungsprojekt «Erik» verfolgt haben, ist die intelligente Nutzung von Kommissionierdaten. Unter Berücksichtigung von Grösse und Gewicht der Ware werden die Aufträge z.B. so zugeteilt, dass nicht dieselbe Person mehrmals hintereinander schwer hebt.

«Automatisierung wird nötig sein, um unseren Lebensstandard zu halten und auch weiterhin den Bedarf an Waren zu decken.»

Die Automatisierung in der Logistik ist weit fortgeschritten. An welchen Projekten wird derzeit geforscht, wie sieht die Zukunft der Logistik auch mit Blick auf die Künstliche Intelligenz aus?
Automatisierungstechnik und KI sind in der Theorie sehr weit fortgeschritten, in der Praxis sind sie aber bei Weitem nicht so stark im Einsatz wie man meinen könnte. Es ist schliesslich auch eine Investitionsfrage. Kleine und mittelständische Unternehmen haben häufig nicht die Grösse, ab der sich eine Automatisierung lohnen würde. Fachkräftemangel ist in diesen Fällen der stärkere Treiber. Automatisierung wird nötig sein, um unseren Lebensstandard zu halten und auch weiterhin den Bedarf an Waren zu decken. Sie löst den Menschen aber nicht ab, sondern soll ihn bestmöglich unterstützen. KI wird eingesetzt, um die Produktivität von Menschen zu optimieren, z.B. in der Form eines Assistenzsystems.

Dr. Martin Riester leitet den Bereich Logistik und Supply Chain Management (SCM) bei der 2008 gegründeten Fraunhofer Austria Research GmbH in Wien. Für ihn werden die Logistik- und SCM-Themen angesichts der wachsenden Anforderungen in der Branche immer wichtiger.

4. Jul 2025

|

Wirtschaft

Chancen für die Zukunft der Versorgung – mit Prof. Dr. med. Dr. rer. nat. Jürgen Debus & Dr. Johannes Danckert

![Dr_Johannes_Danckert_Copyright_Kevin_Kuka_Vivantes_online.jpg](https://cwbucket.fra1.digitaloceanspaces.com/Dr_Johannes_Danckert_Copyright_Kevin_Kuka_Vivantes_online_6e3b6d01f5.jpg) ``` Dr. Johannes Danckert, Vorsitzender der Geschäftsführung, Vivantes – Netzwerk für Gesundheit GmbH ``` **Dr. Johannes Danckert, Vorsitzender der Geschäftsführung, Vivantes – Netzwerk für Gesundheit GmbH** Digitalisierung kann die Patientenversorgung schneller, besser und sicherer machen. Immer öfter werden dabei auch die traditionellen Grenzen zwischen ambulanten und stationären Bereichen sowie einzelnen Versorgungseinrichtungen abgebaut. So kann die ‚Patient Journey‘, also der gesamte Behandlungsweg eines Patienten von Diagnose bis Nachsorge, zu einer vernetzten Gesundheitsregion verbunden werden. Trotz deutlicher digitaler Fortschritte haben deutsche Krankenhäuser allerdings weiterhin erheblichen Entwicklungsbedarf, bedingt vor allem durch kleinteilige Strukturen und unzureichende Finanzierung. Denn die Implementierung innovativer Lösungen setzt bereits einen hohen Digitalisierungsgrad voraus. Bei Vivantes wurden zentrale Prozesse wie die Patientenkurve, Medikation, Pflegeprozesssteuerung sowie Anforderungs- und Befundungsprozesse digitalisiert. Auch große Teile der Medizintechnik sind eingebunden. KI-gestützte Systeme helfen uns, Frakturen und Embolien schneller zu erkennen oder warnen vor Komplikationen wie Delir oder Nierenversagen. Künstliche Intelligenz unterstützt uns auch dabei, Patientendaten direkt aus dem Rettungswagen in das Klinik-Informationssystem (KIS) zu übertragen, sodass die Krankenakte bei Ankunft bereits angelegt ist. Eine von uns entwickelte, interoperable Datenplattform ermöglicht zudem den automatisierten Datenaustausch von inzwischen 15 Klinikträgern in der Region Berlin-Brandenburg. Damit entstehen telemedizinische Versorgungskonzepte weit über Berlin hinaus. ![prof.dr.dr.jurgendebus_online.jpg](https://cwbucket.fra1.digitaloceanspaces.com/prof_dr_dr_jurgendebus_online_d7f732ea04.jpg) ``` Prof. Dr. med. Dr. rer. nat. Jürgen Debus, Vorstandsvorsitzender und Leitender Ärztlicher Direktor des Universitätsklinikums Heidelberg ``` **Prof. Dr. med. Dr. rer. nat. Jürgen Debus, Vorstandsvorsitzender und Leitender Ärztlicher Direktor Universitätsklinikum Heidelberg** Smarte Technologien und eine optimale Datennutzung verbessern den Klinikalltag und die Patientenversorgung. Das zukünftige Herzzentrum am Universitätsklinikum Heidelberg planen wir als Smart Hospital: Dort werden z. B. OPs gefilmt und das KI-System warnt automatisch bei Veränderungen des Patienten oder ungewöhnlichen Vorgängen. So werden Risiken früh erkannt und die Sicherheit erhöht. Dank verknüpfter Patientendaten und digitalem Terminmanagement läuft auch die Vorbereitung auf Eingriffe effizienter, da benötigte Ressourcen wie CT-Termine frühzeitig ersichtlich sind. Ein smartes Entlassmanagement stellt relevante Dokumente für den Patienten automatisch bereit und koordiniert Sozialdienst, Pflege und Medikamentenbedarf, sodass der Übergang in die weitere Versorgung optimal organisiert ist. In all diesen Algorithmen und Systemen steckt das gebündelte Wissen von Ärztinnen und Ärzten, Pflegepersonal und Forschenden. Die meisten KI-Anwendungen basieren auf maschinellen Lernmodellen, die mit Patientendaten trainiert werden, um Muster zu erkennen. Je größer der verfügbare Datensatz, desto exakter fallen Diagnosen und Prognosen aus – ein wichtiger Faktor angesichts des steigenden Versorgungsbedarfs bei gleichzeitig sinkender Zahl an Fachkräften. Smarte Technologien helfen, diese Lücke zu schließen und die Versorgung weiterhin auf hohem Niveau zu gewährleisten. Damit es nicht bei Insellösungen bleibt, treiben wir die übergreifende Datenintegration voran, ähnlich wie sie in der internationalen Forschung etabliert ist.