Entwicklung eines Privatsphäre-Management-Systems für personalisierte Assistenzsysteme in Produktion und Service (PersonA)

Problemstellung
Digitale Assistenzsysteme, die als Wearables in Form von Augmented-Reality-Brillen oder Smart Watches am Körper getragen werden, können personenbezogene und sensible Daten in vielfältiger Form erheben. Hierzu zählen beispielsweise Daten zu Bewegungsabläufen und Körperfunktionen von Beschäftigten sowie Foto-, Video- und Tonaufnahmen aus ihrem unmittelbaren Umfeld. Die Potenziale dieser Daten, um individuelle Unterstützungsbedarfe durch eine Personalisierung der Assistenz passgenau zu adressieren, werden bislang nur eingeschränkt genutzt. Grund dafür sind Fragen der Privatsphäre und Datensicherheit, die bei Beschäftigten Bedenken hervorrufen.

Zielsetzung
Im Forschungsprojekt PersonA wird ein Privatsphäre-Management-System für personalisierte Assistenzsysteme entwickelt. In einem digitalen Kontrollzentrum kann die Erhebung und Weiterverarbeitung der Daten aus den Wearables von den Beschäftigten selbst eingestellt werden. Durch die Personalisierung der Assistenz können die Beschäftigten außerdem bei der Ausübung ihrer Tätigkeiten unterstützt und Verbesserungen für den Arbeitsalltag abgeleitet werden.

Vorgehensweise
Dazu werden die existierenden Assistenzlösungen der Umsetzungspartner so weiterentwickelt, dass nun die Träger der Wearables über deren Aufzeichnungs- und Auswertungsaktivitäten entscheiden können. Nach der Anforderungserhebung wird das PersonA-Privatsphäre-Management-System so konzipiert, dass technische, verhaltenswissenschaftliche sowie rechtliche Rahmenbedingungen berücksichtigt werden. Wichtig ist, sowohl die praktische Nutzbarkeit als auch die Rechtskonformität der Lösung sicherzustellen. Dafür werden spezifische Anwendungsfälle und Technologien bei den Anwendungspartnern ausgewählt und getestet.

Ergebnisse und Anwendungspotenzial
Durch den personalisierten Einsatz von Wearables werden Arbeitsprozesse in der Fertigung und im technischen Service stärker auf die Bedürfnisse der Beschäftigten ausgerichtet. Es entsteht eine Lösung, die die Akzeptanz und den Nutzen digitaler Assistenzsysteme in der mittelständischen Industrie steigern kann. Aufgrund der verbesserten Akzeptanz der Assistenzsysteme lassen sich Effizienzvorteile realisieren.

• Kemper Gesellschaft mit beschränkter Haftung
• nextpractice GmbH
• Ruhr-Universität Bochum
• TeamViewer Germany GmbH
• Universität Bremen
• WS System GmbH