Data för förbättrad processkvalitet och ergonomi

DACHSER har startat ett samarbete med startupföretaget MotionMiners för att få en bättre förståelse för arbetsstegen på transitterminalen. En ny metod för att förbättra processkvaliteten, och i det långa loppet även arbetsergonomin, har testats på fem filialer.

Verktygssatsen MotionMiners för optimerade lasthanteringsprocesser.
Verktygssatsen MotionMiners för optimerade lasthanteringsprocesser.

Dygnet runt är tusentals logistikoperatörer i DACHSER-nätverket sysselsatta med att se till att kundernas leveranskedjor fungerar tillförlitligt. Majoriteten av dessa medarbetare arbetar på transitterminalerna, själva centrum för logistiken. Större delen av lasthanteringsarbetet utförs manuellt: lastbilar lossas, gods skannas, lastpallar förs in i terminalen för tillfällig lagring eller lastas direkt på en annan lastbil. Det är ett konstant, pulserande flöde.      

Arbetet omfattas av beprövade, väloljade processer. Ändå finns det alltid potential att förbättra och förenkla saker för medarbetarna när det gäller ergonomi i arbetet. Det kräver normalt en processanalys baserad på mätresultat. Tyvärr är många sådana analyser inte helt objektiva. De traditionella analysmetoder som normalt används uppvisar en mängd olika svagheter.

Att låta en annan person följa vad man gör på jobbet passar inte heller alla, men i vissa konventionella analysmetoder används det som ett verktyg. Medarbetarna försöker då se till att de gör allt rätt och så snabbt som möjligt. Även om den här metoden skapar resultat och därmed ger en del viktiga ledtrådar om hur en process fungerar och vad som kan förbättras innebär det inte bara att datainsamlingen är subjektiv – den är också tidskrävande.

Det är därför DACHSER letade efter nya lösningar för att optimera effektiviteten och ergonomin, och därmed (arbets)kvaliteten, vid lasthantering. Lösningarna hittades hos ett ungt företag från Dortmund, MotionMiners, som i oktober 2017 grundades av tre medarbetare från Fraunhofer Institute for Material Flow and Logistics IML. Startupföretaget har arbetat fristående från Fraunhofer Institute sedan sommaren 2019.

Driva utvecklingsprojekt framåt

I sitt sökande efter innovativa lösningar har DACHSER länge haft ett brett samarbete med startupföretag inom logistikbranschen. Dachser Enterprise Lab har ett nära samarbete med Fraunhofer IML i Dortmund för att hitta forsknings- och utvecklingsprojekt som kan driva DACHSER-nätverket framåt. Projekten innefattar i synnerhet allt som rör digital teknik, till exempel datavetenskap och artificiell intelligens, positionering i realtid och mobila telekommunikationsstandarden 5G, maskinanslutning (Internet of Things), autonoma fordon och adaptiva lagersystem.

Det var alltså så DACHSER fick höra talas om MotionMiners. Detta nyetablerade företag fokuserade inledningsvis på att hitta potential för lageroptimering. I samarbete med DACHSER utvidgades sedan utvecklingen till att omfatta lasthantering för transporter.

MotionMiners tillhandahåller en teknik som underlättar insamling av verkliga data från arbetsflöden och arbetsmiljöer utan att samla in medarbetardata. I praktiken går det till som följande: Under de senaste månaderna har mätningar utförts på fem av DACHSERs filialer i Tyskland med hjälp av mobila sensorer, så kallade wearables, som samlar in anonymiserade data. Medarbetarna bar sensorerna antingen på handleden eller fästa vid ett klädesplagg. Sensorerna spårar rörelser och används normalt främst vid idrottsaktiviteter, men grundarna av MotionMiners utnyttjar deras automatiska aktivitetsdetektering för att optimera intralogistik.

I kombination med stationära sensorer som är monterade i terminalen eller på hyllor registrerar de faktiska rutiner. Det gjorde det möjligt för företaget att samla in lasthanteringsdata, till exempel lastning och lossning, skanning och införsel av pallar till terminalen. Förutom tiderna för de här processerna detekterar sensorerna också rörelser som är dåliga för hälsan och belastande.

Innan datainsamlingen påbörjades samordnades projektet i detalj med företagsrådets IT-kommitté. Det var frivilligt för medarbetarna att delta och de anonymiserade data som samlades in utvärderades. De här förutsättningarna gör att medarbetarna kan arbeta på det sätt som de skulle göra normalt. ”Det var inga problem med att få personalen att delta”, säger Steffen Faul, Operations Manager på filialen i Langenau, en av filialerna som delar i projektet. Ingen tyckte att sensorsystemen var störande. ”Fördelen här är att vi objektivt kan registrera den dagliga verksamheten i sin helhet, tillsammans med alla oförutsedda händelser”, förklarar Mauritius Herden, Team Leader för produktionsprocesser inom DACHSER Food Logistics, som ansvarar för projektet.    

”De data som samlas in ger oss en helt ny nivå av transparens som vi inte hade förväntat oss innan”, tillägger Cornelius John, Team Leader för produktoptimering på DACHSERs huvudkontor i Kempten.        

En annan intressant infallsvinkel inkluderar värmekartor. På en planritning över terminalområdet visas vilka vägar medarbetarna använder mer frekvent och vart de möter flaskhalsar och långa väntetider. Det kan sedan analyseras på plats och i idealfallet åtgärdas.

Den stödjande tekniken fungerar parallellt.</span>
Den stödjande tekniken fungerar parallellt.</span>

Minska den fysiska belastningen

”Det mest intressanta resultatet är det vi har lärt oss om ergonomi”, säger Herden. Spårningssensorerna dokumenterar hur ofta medarbetarna måste böja sig under arbetet, till exempel för att skanna etiketter vid den nedre kanten på en pall eller för att plocka upp något. I ett annat fall visade det sig att lossning innefattade många rörelser med höjda armar. ”I slutändan ger mätningarna oss vår första riktigt gedigna informationsbas för att bedöma den fysiska belastningen på medarbetarna”, säger Herden.        

I slutet av december 2020 hade 1 800 timmar av data samlats in från de fem filialerna. John sammanfattar arbetet: ”Vårt ursprungliga mål för projektet var att skapa transparens kring vilka processtider det egentligen handlade om.” Utifrån detta är det nu möjligt att ta fram specifika rekommendationer och åtgärder för att handhava lasthantering på ett mer strategiskt och effektivt sätt och ge logistikoperatörerna bättre stöd i deras arbete i vardagen. För Faul, som leder lasthanteringen i Langenau, innebär det en klar fördel. ”Vi kunde mäta den faktiska belastningen för medarbetarna, på så sätt kan vi, i bästa fall, förebygga frånvaro på grund av sjukdom eller till och med arbetsrelaterade skador.”      

Medan rekommendationerna på filialen tidigare baserades mer på magkänsla eller stickkontroller finns det nu gedigna, objektiva data. ”I framtiden kommer vi att kunna ta fram rekommenderade handlingsalternativ och erbjuda strukturer för bästa utfall”, säger John.   

Pilotprojektet pågick under drygt ett år och fortsätter nu på fler platser. I framtiden är målet att samla in data på ett antal filialer i Tyskland och på andra håll samt att utvidga datainsamlingen till andra lagerprocesser och aktiviteter. ”Vi planerar att gradvis bygga upp mätningarna i DACHSER-nätverket under de kommande åren”, säger John. Faul hoppas också att mätningarna kommer att upprepas på de platser där de redan har utförts. ”Uppgifterna förändras med tiden. Därför är jag definitivt för att utföra mätningarna igen, också här inom lasthanteringen i Langenau.”         

I slutändan är tanken att även kunderna ska dra fördel av de data som samlats in. ”De gynnas av den ökade transparensen i lasthanteringen”, tillägger John, ”eftersom det ger oss utgångspunkter för att optimera produktionsprocesserna, vilket i slutändan gör att vi kan leverera ännu bättre kvalitet.”

Kontakt Elin Bergström Communications Consultant Nordic