Künstliche Intelligenz soll Stresslevel von Fahrern messen

Beschäftigte in Fahrberufen sind nach Meinung der Projektpartner besonderen Belastungen ausgesetzt (Symbolbild)
© Foto: Africa Studio / stock.adobe.com

Ein Tool soll Daten darüber sammeln, in welchen Situationen die Arbeitsbelastung in Transport- und Fahrerberufen besonders hoch ist. Von den Ergebnissen sollen auch Unternehmer profitieren.


Datum:
16.03.2021
Autor:
Katharina Spirkl
Lesezeit: 
2 min

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Künstliche Intelligenz (KI) soll die Arbeitssituation in Transport- und Fahrberufen verbessern. Das zumindest hat sich Institut für Logistik- & Dienstleistungsmanagement (ild) der Hochschule für Berufstätige (FOM) vorgenommen. In dem Projekt „Karat“ soll ein Tool entwickelt werden, das persönliche Belastungen in diesem Arbeitsbereich analysieren und dabei helfen soll, Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren.

„Denn gerade Beschäftigte in Fahrberufen sind durch Stress und externe Einflüsse häufig besonderen Belastungen ausgesetzt“, so Professor Matthias Klumpp, wissenschaftlicher Direktor des ild, der das Projekt leitet. „Um ein realistisches Bild der Arbeitsbedingungen in Fahrtätigkeiten zu erhalten, erheben wir im ersten Projektjahr umfangreiche Daten aus realen Fahrsituationen und werten diese aus“, erklärt er.

Die zu entwickelnde KI soll individuelle sowie Fahrdaten und solche zu physiologischen Reaktionen ebenso nutzen wie öffentlich verfügbare Daten vom Wetter, Veranstaltungen und Verkehrslagen, heißt es von der FOM. So soll eine automatisierte Analyse zur Arbeitsbelastung auf der Basis von Maschinellem Lernen entstehen. Die daraus folgende Ableitung von Maßnahmen zur Stressreduktion soll dann nicht nur den Mitarbeitenden, sondern auch den Unternehmen helfen.

An diesem Projekt arbeitet das Institut der FOM Hochschule gemeinsam mit der Universität Bremen, der Universität Duisburg-Essen, der Universität Hohenheim, dem Verband Spedition und Logistik Nordrhein-Westfalen e. V., dem Duisburger Hafen AG (Duisport), der Sherwood GmbH und der DiaLog GmbH.

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