Auswirkungen der Automatisierung auf die Aufgaben und...
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Auswirkungen der Automatisierung auf die Aufgaben und Fertigkeiten des Triebfahrzeugführers
Anja Naumann, Niels Brandenburger
DLR.de • Chart 1
Das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. in der Helmholtz-Gemeinschaft
Forschungseinrichtung • Luftfahrt • Raumfahrt • Energie • Verkehr • Sicherheit
Raumfahrtmanagement
Projektträger
Ca. 8.000 Mitarbeiter/innen in 33 Instituten und Einrichtungen in 16 Standorten
Institut für Verkehrssystemtechnik, Abteilung Human Factors, Braunschweig/ Berlin
DLR.de • Chart 2
Rail Human Factors
DLR.de • Chart 3
Veränderungen der Aufgaben von Triebfahrzeugführer und Fahrdienstleiter
Automatisierung • Aktive Aufgabe wird zu passiver
Überwachungstätigkeit • Übergänge zwischen (Sicherungs-)
Systemen mit unterschiedlichem Automatisierungsgrad
Digitalisierung • Aufgaben sind weniger „begreifbar“ • neue Interaktionsmöglichkeiten
Welche Auswirkungen hat dies auf den Bediener und die Systemgestaltung?
DLR.de • Chart 4
• Genereller Rahmen: Grades of Automation (GoA) [1]
+ bahnspezifisch - entwickelt für geschlossene (Metro-)Systeme
Automatisierung des Bahnsystems
DLR.de • Chart 5
Source: [1] International Association of Public Transport, 2012
• Am DLR: Forschung zur Rolle des Triebfahrzeugführers (Tf) in den einzelnen GoA im Fernverkehr
• Aufgabenanalysen • Simulatorstudien
• Zunächst GoA1: Effekte der PZB auf den Tf • Fokus aktuell auf GoA2 und GoA3,
• insbes. Aufgaben und Fertigkeiten des Tf in GoA2
Automatisierung des Bahnsystems
DLR.de • Chart 6
Source: DLR e.V. Source: [1] International Association of Public Transport, 2012
• Charakteristische Veränderungen in der Arbeits- u. Aufgabenumgebung
• Relativ seltene manuelle Geschwindigkeitsregelung
• Mehr visuelle Überwachungstätigkeiten (Displays und Außensicht)
• Seltene aber kritische und entscheidende Diagnoseaufgaben und Interventionen
• Typisches mittleres
Automatisierungsniveau
Aufgaben des Tf in GoA2 [2]
DLR.de • Chart 7
Source: DLR e.V. Source: [1] International Association of Public Transport, 2012
• Arbeitsanforderungen für Tf in GoA2 (F-
JAS[3]; n=21)
• Wesentliche Veränderungen in den benötigten Fertigkeiten:
+ interaktive und soziale Fertigkeiten + sensor./ perzeptuelle Fertigkeiten (hauptsächlich visuell) + Kognitive Fertigkeiten • Psycho-motorische Fertigkeiten - Physische and grundlegende technische Fertigkeiten
Fertigkeiten des Tf in GoA2 [2]
DLR.de • Chart 8
Item Domain Mean Rating
Dependability Interactive/social 6.43
Perseverance Interactive/social 5.86
Far vision Sensory/ perceptual 5.81
Night vision Sensory/ perceptual 5.76
Reaction time Psycho-motoric 5.57
Control precision Psycho-motoric 5.57
Selective attention Cognitive 5.48
Problem sensitivity Cognitive 5.43
Speech clarity Interactive/social 4.86
Near vision Sensory/ perceptual 4.67
Source: [1] International Association of Public Transport, 2012
• Im Vergleich zu GoA1: • Aufgabeninduzierte Ermüdung bleibt ein zentrales Problem [4]
• Monotonie, Daueraufmerksamkeit… • Kontinuierliche visuelle Überwachungstätigkeit: Wie kann man diese und die daraus
resultierende Belastung minimieren?
• Reaktionszeiten bei unerwarteten Ereignissen steigen an [5]
• “Out- of the loop”/ Situationsbewusstsein … • Wie können kritische Situationen/ bestimmte Systemzustände deutlicher dargestellt werden?
• Workload in Routinetätigkeiten sinkt auf ein suboptimales Niveau [6] • Geringe Aufgabenschwierigkeit/ Complacency/ Task Disengagement… • Wie kann die bedeutungsvolle und ganzheitliche
Tätigkeit des Tf erhalten werden?
Auswirkungen der Aufgaben in GoA2 auf den Tf Simulatorstudien
DLR.de • Chart 9
Source: DLR e.V. Source: [1] International Association of Public Transport, 2012
Der Ermüdung und Unter-Beanspruchung entgegenwirken:
• Obligatorische manuelle Fahr-Perioden • Perzeptuelle Fertigkeiten
• Routine in der Informationsaufnahme und -erfassung • Gefühl für physikalische Vorgänge, z.B. Zugkraft
• Kognitive Fertigkeiten: • Problemsensibiliät • Selektive Wahrnehmung
• Anreicherung/ Optimierung der (standardisierten) Kommunikation innerhalb des Systems Bahn
• Interaktive/ soziale Fertigkeiten • Zuverlässigkeit/ Stabilität • Klarheit der Sprache und Informationen • Safety culture (Team-Einstellung)
Erhalt der Tf-Fähigkeiten in GoA2: Maßnahmen “On-the-job”
DLR.de • Chart 10
Source: DLR e.V.
• Regelmäßiges Simulatortraining (Manuelles Fahren inkl. Störungen) • Perzeptuelle Fertigkeiten
• Routine in der Informationsaufnahme und -erfassung • Kognitive Fertigkeiten:
• Problemsensibiliät • Selektive Wahrnehmung • Mentale Modelle über die Prozesse bei Störungen/ Störungsbehebungen
• Gemeinsame Auswertung (beinahe-)kritischer Ereignisse (z.B. Analyse anonymer Videos oder Logs)
• Kognitive Fertigkeiten: • Problemsensibiliät • Mentale Modelle über die Prozesse bei Störungen
• Technische Fertigkeiten • Diagnosekompetenz
Erhalt der Tf-Fähigkeiten in GoA2: Training zu Erhöhung des Situationsbewusstseins
DLR.de • Chart 11
Source: DLR e.V.
Ausblick GoA3: Situative Fernsteuerung automatisierter Züge
Potentielle zukünftige Entwicklung der Rolle des Tf im Kontext der Automatisierung: Train Operator
DLR.de • Chart 12
• Der einzelne Zug regelt seine Geschwindigkeit automatisch
(Automatic Train Operation - ATO)
• Die Fahrwegkontrolle erfolgt technisch
• Regularien/ Gesetze erlauben Zugfahrten mit ATO ohne Tf im Führerstand auf bestimmten Streckenteilen
• Züge werden in sicherheitskritischen Phasen ferngesteuert
DLR.de • Chart 13
GoA3: Situative Fernsteuerung automatisierter Züge Voraussetzungen
Situative Fernsteuerung automatisierter Züge Der Train Operator (TO)
• Ansatz [7], [8]: • Situative Anfragen des (autonom fahrenden) Zuges an den TO in
kritischen Betriebssituationen
• Anfrage: • z. B. Tiere im Gleis = Fahren auf Sicht
• Übernahme durch TO: • Räumlich getrennte
Fernsteuerung (z.B. in einer Zentrale)
• Rückgabe des Zuges: • Dokumentation des Eingriffs • Automatische Weiterfahrt
Potentielle Verortung des Remote-TO-Arbeitsplatzes [7]
DLR.de • Chart 14
Der TO-Arbeitsplatz Aufbau
• Steuerung von Zügen erfolgt auf Anfrage des Zuges • Steuerung von max. 1 Zügen gleichzeitig von einem TO • Ferneingriff in die Geschwindigkeitsregelung der Züge erfolgt über Fahrbremshebel
am TO- Arbeitsplatz Mögliche Zustände des Systems: • ATO (Der TO steuert keinen Zug) • Transition Forward (Es gibt eine Anfrage an den TO) • Manual (Der TO hat angenommen und steuert) • Transition Backward (Der TO beendet die Anfrage) - In jedem Zustand werden dem TO unterschiedliche Informationen dargestellt:
DLR.de • Chart 15
Der TO-Arbeitsplatz im Detail: Darstellungskonzept für den automatischen Betrieb
DLR.de • Chart 16
Der TO-Arbeitsplatz im Detail: Darstellungskonzept für einen Anfragemechanismus
DLR.de • Chart 17
Der TO-Arbeitsplatz im Detail: Darstellungskonzept für den manuellen Betrieb
DLR.de • Chart 18
Der TO-Arbeitsplatz im Detail: Darstellungskonzept für einen Rückgabemechanismus
DLR.de • Chart 19
Der TO-Arbeitsplatz: Ausblick
DLR.de • Chart 20
• TO-Arbeitsplatz wurde prototypisch für Simulationsstudien umgesetzt • Eine erste Evaluationsstudie wurde durchgeführt [8] • Optimierungsvorschläge werden im nächsten Iterationsschritt implementiert,
Bedienoberfläche wird verbessert
Automatisierungseffekte, Aufgaben und Fertigkeiten 1. International Association of public Transport. (2012). Metro Automation Facts, Figures and Trends: A global bid for
automation: UITP Observatory of Automated Metros confirms sustained growth rates for the coming years. Retrieved from www.uitp.org/metro-automation-facts-figures-and-trends
2. Brandenburger, N., Hörmann, H. J., Stelling, D., & Naumann, A. (2016). Tasks, skills, and competencies of future high-speed train drivers. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part F: Journal of Rail and Rapid Transit. doi:10.1177/0954409716676509
3. Fleishman, E.A., & Reilly, M.E. (1995). Fleishman job analysis survey. Administrator Guide. Potomac: Management Research Institute (MRI)
4. Brandenburger, N., Wittkowski, M., & Naumann, A. (2017). Countering Train Driver Fatigue in Automatic Train Operation. In Sixth International Human Factors Rail Conference (pp. 57-65). London, UK.
5. Brandenburger, N., & Jipp, M. (2017). Effects of expertise for automatic train operations. Cognition, Technology & Work, 1(6), 59. doi:10.1007/s10111-017-0434-2
6. Brandenburger, N., Thomas-Friedrich, B., Naumann, A., & Grippenkoven, J. (2018). Automation in Railway Operations: Effects on Signaller and Train Driver Workload. In B. Milius & A. Naumann (Eds.), Proceedings of the 3rd. German Workshop on Rail Human Factors (pp. 51-60). Brunswick, Germany: ITS mobility nord.
Train Operator 7. Brandenburger, N. & Naumann, A. (2018). Menschliche Problemlösung macht automatisierten Bahnverkehr
erfolgreich. Signal + Draht 3/2018, S. 6-13. 8. Brandenburger, N. & Naumann, A. (in press). Towards remote supervision and recovery of automated railway systems:
The staff´s changing contribution to system resilience. 2018 IEEE International Conference on Intelligent Rail Transportation, Dec 12-14, Singapore.
Literatur
DLR.de • Chart 21
Kontakt
Dr. Anja Naumann
Email: [email protected]
Telefon: 030-67055-251
DLR e.V. Institut für Verkehrssystemtechnik Rutherfordstr. 2 12489 Berlin
DLR.de • Chart 22