Search

Automation ist heute in allen Lebensbereichen zu finden. Die „zuverlässige“ Automation soll den „unzuverlässigen“ Menschen (Benutzer/Operateur) entlasten, kompensieren, teilweise sogar ersetzen. Eine Automation kann jedoch Fehler machen, wurde sie doch von „unzuverlässigen“ Menschen (Entwicklern) entwickelt. Deshalb verfolgte das Projekt ATEO einen in der Forschung bisher nur theoretisch betrachteten Ansatz zur Optimierung der Funktionallokation zwischen Mensch und Maschine. Hierbei handelt es sich um die Optimierung der Arbeitsteilung zwischen Operateuren und Entwicklern von komplexen, dynamischen, technischen Systemen inklusive Automationen. Diese Dissertation beschäftigt sich mit den Leistungsdeterminanten dieser Entwickler. Die bisher in der Literatur beschriebenen Befunde zu diesen Leistungsdeterminanten wurden zu einem deskriptiven „Modell der Leistungsdeterminanten von Entwicklern“ zusammengetragen. Anschließend wurde die potentielle Leistungsdeterminante „Informationsverfügbarkeit“ unter Einsatz von 90 professionellen Entwicklern experimentell beleuchtet. Zur Erfassung der abhängigen Variable „Güte der Automatikkonzepte“ wurde ein Bewertungsinstrument entwickelt. Zudem wurde die Komplexität der verwendeten Versuchsumgebung „Socially Augmented Microworld“ experimentell erhöht, damit für professionelle Entwickler die Konzeption von Automatiken nicht zu leicht ist. Zusätzlich wurde eine Automatiksoftware zur Implementierung und Konfiguration der von den Entwicklern konzipierten Automatiken entwickelt. Durch die Untersuchung konnte gezeigt werden, dass die Kontrollvariablen „Erfahrungsindex“, „Witzanzahl“ und „Leistungsmotiv HE“ einen höheren Einfluss auf die Güte des Konzeptions¬ergebnisses haben als die systematisch variierte „Informationsverfügbarkeit“. Erst durch Eliminierung der Wirkung dieser Kontrollvariablen konnte ein signifikanter Einfluss der zur Verfügung gestellten Informationen auf die Güte der Automatikkonzepte nachgewiesen werden., Automation is currently to be found in all aspects of life. “Reliable” automation is believed to take the pressure off, to compensate, or even displace the “unreliable” human (user/operator). However, as a consequence of being developed by “unreliable” humans (developers) automations can also be susceptible to error. The Project ATEO (division of work between developers and operators) pursues an, so far in researches only theoretical considered, approach to optimize the function allocation between human and machine. It is about an optimization of the division of responsibilities between operators and developers of complex, dynamic, technical systems including automations. This thesis concerns the performance determinants of these developers. Literature regarding the previous findings of performance determinants research were gathered into a descriptive "model of developers'' performance determinants". Subsequently, the potential performance determinant "information availability" was examined experimentally by using 90 professional developers. To capture the dependent variable "quality of automation concepts" an assessment tool was developed. Moreover, the complexity of the used test environment "Socially Augmented Microworld" was experimentally heightened to ensure that for these developers the conception of automatic functions was not too easy. Also, an automations software was designed to enable the implementation and configuration of the developer-created automations. The results of the experiment with the professional developers showed that the control variables “experience index”, “number of jokes” and “achievement motive hope of success” had a higher influence on the quality of the design result as the systematically varied "information availability". Only by eliminating the effect of these control variables a significant influence of the performance determinant “information availability” on the quality of automation conceptions was attested.

Mit der Automatisierung geht stets erneut die Frage nach der Funktionsallokation einher. Diese lässt sich vereinfacht wie folgt formulieren: Welche Aufgaben bzw. Funktionen soll die Automation und welche der Mensch ausführen? Abwendend von traditionellen Ansätzen maximaler Automatisierung und statischer Aufgabenteilungen haben sich heute dynamische Ansätze der Funktionsallokation bzw. kooperativen Automation durchgesetzt, bei denen sich Operateur und Automation die Kontrolle für bestimmte Aufgaben während des Prozesses teilen oder übergeben können. Die Ausgestaltung dieser kooperativen Automation wirft insbesondere zwei Fragen auf: Wer hat (wann wieviel) Kontrolle? Und wer entscheidet darüber? Diese Fragen nach Kontrolle und Autorität bilden die Grundlage für das theoretische und empirische Anliegen dieser Arbeit. Auf Basis einer umfangreichen literaturbasierten Diskussion der Fragen wird ein eigenes Rahmenmodell vorgeschlagen. Dieses erlaubt, anhand der Aspekte Authorität und Kontrolle, konkrete und trennscharfe Kooperationsformen zwischen Operateur und Automation zu beschreiben. Der einfachste Fall einer Zusammenarbeit zwischen Operateur und Automation wird sodann in einer Studie mit 81 Operateuren untersucht. Es interessiert, ob sich die Leistung von Operateuren, welche bei der Prozessüberwachung und -führung optional mit einer automatischen Unterstützung zusammen arbeiten können, im Vergleich zu Operateuren ohne eine solche automatische Unterstützung verbessert. Für bestimmte Leistungsindikatoren können in der Tat höchst positive Effekte der automatischen Unterstützung ermittelt und konkrete Interaktionsmuster der Operateure in der Kooperation mit der automatischen Unterstützung beschrieben werden. Die theoretischen und empirischen Ergebnisse der diesere Arbeit liefern eine Grundlage für differenzierte Bewertungen und somit auch Empfehlungen spezifischer Kooperationsformen, die gerade im Hinblick auf die Ausgestaltung kooperativer Automation noch rar sind. Automation has always been accompanied by the question of function allocation, that is: which tasks and/or functions should be executed by the machine vs. by the human? Today, dynamic function allocation or cooperative automation has become the dominant approach, which allows for a more flexible sharing and trading of control between operator and automation. However, how cooperative automation is put into practice remains mainly an open question. Two central aspects have to be dealt with: Who should execute a certain function, i.e. have control (and when)? And who should decide about it? These questions of control and authority are central to this thesis. Based on an extensive literature review, a theoretical model is proposed. This model allows for a classification of specific forms of control between operator and automation based on authoriy and control. In an empirical study the effect of the most simple form of cooperation is investigated regarding its effect on performance of 81 operators. It is assumed that supervisory control performance of operators benefits from this form of cooperation with automation. Thereby supervisory control performance of operators cooperating with automation is compared to performance of operators who were not provided with such automation, i.e. had to supervise and control fully manually. Results show, that cooperation with automation has a positive effect on certain performance indicators. Also interaction patterns of operators cooperating with automation are investigated in detail. Both, the theoretical and empirical approach in this thesis provide a profound basis which allows for a more sophisticated evaluation and recommendation of forms of cooperation between operator and automation. So far, such recommendations are rare in Human Factors Research but they are desperately needed, especially when it comes to the implementation of forms of cooperative automation.