XR in der Pharmabranche: Einsatz von eXtended Realities (XR) in Schulungs- und Lernszenarien für qualitätskritische Wertschöpfungsprozesse in der Pharmaindustrie (PharmaXR)

Motivation
Erweiterte Realitäten und Aktivitätserkennung für die Pharmaindustrie: Bei sicherheitsrelevanten Arbeitsschritten, wie bei der Herstellung von Medikamenten und Impfstoffen in der Pharmaindustrie, werden besonders intensive Qualitäts- und Compliance-Anforderungen gestellt. Die neue EU GMP-Richtlinie, genauer gesagt der Anhang 1 beschreiben eine umfassende Kontaminationskontrollstrategie (Contamination Control Strategy, CCS). Diese neue Richtlinie muss von den Unternehmen etabliert werden, um alle Maßnahmen gegen Kontaminationen zu bündeln und systematisch in der gesamten Einrichtung anzuwenden und permanent anzupassen. Unterschiedliche Arbeitsabläufe unter erschwerten Bedingungen, wie z. B. mit Schutzkleidung im Reinraum, machen das Trainieren und Anwenden solcher Prozesse schwer. Die neue GMP-Verordnung fordert eine ganzheitliche Kontaminationskontrolle und die umfassende Qualifizierung und Validierung von Prozessen. Die Veränderungsfähigkeit ist durch die komplexen Prozesse aufwendig und unwirtschaftlich. Daher ist der Bedarf groß, geeignete und schnelle Methoden zum Aufbau und zu Veränderungen von Prozessen zu schaffen. Das Potenzial besteht in der Entwicklung und Etablierung erweiterter Schulungsumgebungen mittels Künstlicher Intelligenz (KI).

Ziel
Das Forschungsprojekt PharmaXR entwickelt eine digitale Trainingsumgebung, mit der Mitarbeitende gezielt geschult werden. So können Unternehmen schon bei der Planung und Einrichtung der Produktionsprozesse, z. B. für Impfstoffe, mit Schulungen des Personals in XR beginnen, ohne auf die realen Ausbauten warten zu müssen. Durch den Einsatz von KI-basierter Aktivitätserkennung kombiniert mit XR, kann die richtige Ausführung sicherheitskritischer Arbeitsschritte besser trainiert werden. Dies bringt einen erheblichen Zeit- sowie Qualitätsvorteil mit sich. Durch Bewegungserkennung können Mitarbeitende zusätzlich unter Realbedingungen Feedback in Echtzeit erhalten. Durch eine KI-basierte Bewegungserkennung werden die durchgeführten Tätigkeitsschritte analysiert und über Abweichungen informiert. So werden eventuelle Ungenauigkeiten ausgeglichen und die Produktion wird ausfallsicherer. Es wird auch untersucht, ob Extended Realities (XR) in der Lage sind, den konkreten Arbeitsprozess im Reinraum zu unterstützen. Dies wird mit der Technologie von Eye Tracking und Motion Capturing Anzügen verprobt. Die gewonnen Daten werden per Künstlicher Intelligenz ausgelesen. Mit Hilfe dieser gewonnenen Daten bekommen Mitarbeiter im Reinraum über Wearables, Unterstützung im Rahmen Ihrer Tätigkeit.

Vorgehensweise
Im Projekt PharmaXR werden arbeitswissenschaftliche Methoden zur Überprüfung der Gebrauchstauglichkeit sowie Ansätze zur organisatorischen und managementbezogenen Integration von XR-Technologien eingesetzt und systematisch evaluiert. Ziel ist es, die Schulung und Qualifizierung von Mitarbeitenden in pharmazeutischen Produktionsumgebungen durch immersive Technologien effizienter und praxisnäher zu gestalten. Im Zentrum steht dabei ein virtuelles Labor, das reale Arbeitsumgebungen möglichst realitätsnah abbildet, um ein maximales Trainingsergebnis zu erzielen.

Das Projekt gliedert sich in vier Phasen: Projektphase 1 umfasst die empirische Bedarfs- und Problemanalyse sowie die Analyse des IST-Stands bei den beteiligten Praxispartnern. Dabei werden bestehende Schulungsprozesse, arbeitsorganisatorische Rahmenbedingungen und technologische Gegebenheiten untersucht. Ziel ist es, Anforderungen an ein zukünftiges XR-gestütztes Schulungssystem aus arbeitswissenschaftlicher, technischer und betrieblicher Sicht zu erfassen.

In Projektphase 2 werden auf Basis der Ergebnisse konkrete Anforderungen an den Prototypen formuliert. Parallel erfolgt die technische Entwicklung der virtuellen Trainingsumgebung unter Berücksichtigung arbeitswissenschaftlicher Prinzipien wie Feedback, Handlungstransparenz und Fehlervermeidung. Wichtig ist eine Lösung, die intuitiv nutzbar ist und sich gut in bestehende Arbeitsprozesse integriert.

Projektphase 3 widmet sich der Einführung des Prototyps. In einer ersten Iteration wird die Anwendung unter arbeitswissenschaftlicher Begleitung in den Unternehmen implementiert. Gemeinsam mit den Mitarbeitenden werden Rahmenbedingungen für die Nutzung definiert. Rückmeldungen und Verbesserungsvorschläge fließen direkt in die Weiterentwicklung ein. Im Fokus stehen Gebrauchstauglichkeit, intuitive Bedienung und didaktische Wirksamkeit.

Projektphase 4 beinhaltet eine umfassende Evaluierung und Überarbeitung des Systems in einer zweiten Iteration. Die Anwendung wird anhand arbeitswissenschaftlicher Kriterien sowie Praxiserfahrungen optimiert. Ergänzend unterstützt eine KI-basierte Aktivitätserkennung die korrekte Ausführung der Abläufe und gibt Echtzeit-Feedback. Abschließend erfolgt ein erneuter Praxistest in den Unternehmen. Durch das virtuelle Erleben, hohe Interaktivität und Immersion in erweiterte oder virtuelle Realitäten können Mitarbeitende Arbeitsabläufe nicht nur kognitiv erfassen, sondern auch praktisch erproben. Dies stärkt Aneignungs- und Ausführungsphasen des Lernens und fördert nachhaltige Kompetenzentwicklung.

Ergebnisse und Anwendungspotenzial
Durch eine Kombination der XR-Technologien mit KI-gestützter Aktivitätserkennung wird eine neue Möglichkeit der anwendungskorrekten Wissens- und Lernprozesse geschaffen. Mitarbeitende können komplexe Arbeitsprozesse realitätsnah erleben und einüben – unterstützt durch unmittelbares, automatisiertes Feedback zur Ausführung. Dies fördert nicht nur die individuelle Handlungssicherheit, sondern zielt darauf ab, die Effizienz und Qualität von Schulungsprozessen messbar zu verbessern.

Hierdurch kann die Wandlungsfähigkeit von Menschen, Unternehmensorganisationen und -kulturen nachhaltig gestärkt werden – insbesondere in regulierten Branchen mit hohen Anforderungen an Sicherheit, Dokumentation und Qualität. Die Medizin- und Pharmaindustrie profitiert dabei besonders, da Schulungsaufwände reduziert, Einarbeitungszeiten verkürzt und Fehlerquoten gesenkt werden können. Unternehmen erhalten somit die Möglichkeit, schneller, flexibler und ressourcenschonender auf Marktveränderungen zu reagieren.

Die im Projekt erzielten Ergebnisse fließen über die beteiligten Partner direkt in bestehende, weltweit agierende Netzwerke ein – unter anderem in die International Society for Pharmaceutical Engineering (ISPE) –, wodurch ein internationaler Wissenstransfer und die Weiterentwicklung des Ansatzes sichergestellt werden. Darüber hinaus zeigen sich vielversprechende Forschungserkenntnisse und Anwendungspotenziale in weiteren Bereichen: Wirksamkeit von Wissensvermittlung durch VR-Trainings, KI-gestützte Aktivitätserkennung, Change-Management, sowie branchenübergreifende Anwendbarkeit (bspw. Chip- und Halbleiter-Industrie, Chemieindustrie).

• FLAVIA IT-Management GmbH
• PTS Training Service
• Sigmund Lindner GmbH
• Universität Kassel
• Wirtschaftsgenossenschaft deutscher Tierärzte eG