Mit der rapide fortschreitenden technologischen Entwicklung werden Roboter verschiedenster Art vermehrt zum Gespr\u00e4chsthema am Familientisch. Einige halten von Robotern herzlich wenig und sehen in ihnen eine Bedrohung f\u00fcr den Menschen. Sei dies nun als \u00ab\u00fcberlegene\u00bb Arbeitskraft oder sogar als potenzielle Bringer einer Apokalypse. Andere wiederum sehen Roboter als Chance, die F\u00e4higkeiten von Robotern und Menschen zu kombinieren und so das beste aus zwei Welten zum Gemeinwohl aller zu vereinen. Genau das ist auch eines der zentralsten Ziele von Human-Robot Collaboration. Man k\u00f6nnte also auch in Kurzform zusammenfassen, dass Roboter daf\u00fcr sorgen sollen, dass Menschen sich nicht mehr wie Roboter verhalten m\u00fcssen.<\/p>\n\n\n\n
Bei der Human-Robot Collaboration dreht sich, wie der Name schon vermuten l\u00e4sst, alles um die Zusammenarbeit von Mensch und Roboter. Dabei soll der Roboter den Menschen bei seiner Arbeit unterst\u00fctzen und ihm insbesondere statische, repetitive, anstrengende und teilweise k\u00f6rperliche Arbeit abnehmen. Beispiele sind das Kopieren von tausenden von Datenwerten aus einem Excel-Arbeitsblatt in ein anderes IT-System oder aber auch das Heben und Verschieben schwerer Gegenst\u00e4nde. Komplexere Aufgaben, die ein hohes Mass an Pr\u00e4zision erfordern, sind aber auch denkbar, wie etwa die Unterst\u00fctzung in industriellen Fertigungsprozessen. In der Industrie, wie Sie sicherlich bestens wissen, spielen Roboter schon l\u00e4nger eine zentrale Rolle. In der Automobilindustrie wurden die ersten Roboter beispielsweise schon 1961 von General Motors<\/a> eingesetzt. Doch mit der technologischen Entwicklung haben sich auch deren Anwendungsm\u00f6glichkeiten erweitert. Heute spielen Roboter eine f\u00fchrende Rolle bei der Optimierung und Umgestaltung von Produktionsprozessen.<\/p>\n\n\n\n Roboter, die mit Menschen zusammenarbeiten, werden oftmals \u00abkollaborative Roboter\u00bb genannt oder auch \u00abCobots\u00bb. Sie arbeiten mit Menschen am gleichen Arbeitsplatz und ben\u00f6tigen deshalb in der Regel auch weniger Stellfl\u00e4che. Die Separation der Arbeitspl\u00e4tze von Roboter und Mensch wird also aufgehoben. Betrieben werden die Cobots mit Sensoren, die auf menschliche Ber\u00fchrungen reagieren. Die Sicherheit, die zuvor mit einer Umz\u00e4unung erfolgte, wird durch den Betrieb mit diesen Sensoren sowie einer Verringerung der Kraft, Geschwindigkeit und St\u00e4rke der Roboter sichergestellt.<\/p>\n\n\n\n Nebst physischen Arbeiten gibt es aber wie schon angedeutet auch andere Anwendungsm\u00f6glichkeiten von Robotern<\/a>. Sprich, es gibt mittlerweile auch tausende von Robotern ausserhalb von Produktionsst\u00e4tten. Ihre Arbeitsumgebungen umfassen heutzutage ebenso komplexere Umfelder wie beispielsweise Wohnungen, B\u00fcros oder Krankenh\u00e4usern. Nat\u00fcrlich aber auch Computer und das Internet. Wie in einem vorherigen Artikel<\/a> beschrieben, k\u00f6nnen grunds\u00e4tzlich all jene Aufgaben automatisiert werden, die regelbasiert sind und wiederholt stattfinden. Ein Paradebeispiel f\u00fcr eine solche Anwendung ist denn auch OCR<\/a>, also Optical Character Recognition, was soviel wie optische Zeichenerkennung bedeutet. Dazu sp\u00e4ter aber mehr.<\/p>\n\n\n\n Human-Robot Collaboration hat zahlreiche Vorteile zu bieten. Gewisse Vorteile sind dabei spezifisch und nur bei der jeweiligen Anwendungsm\u00f6glichkeit erzielbar. Es gibt aber auch Vorteile, die \u00fcber alle Anwendungsm\u00f6glichkeiten hinweg gelten.<\/p>\n\n\n\n Menschliche F\u00e4higkeiten wie die L\u00f6sung von komplexen, kontext\u00fcbergreifenden Problemen, Kreativit\u00e4t (wobei wir uns hier streiten k\u00f6nnen, da Randomness in einem System wunderbar konfiguriert werden kann – eine Definitionsfrage also) oder anspruchsvollere Kommunikation sind nach wie vor nicht wirklich automatisierbar und somit von Robotern robust ausf\u00fchrbar. Bis ein Roboter solche komplexen F\u00e4higkeiten besitzt, d\u00fcrfte es noch eine Weile dauern. In diversen Disziplinen wir zum Beispiel der Kommunikation machen wir aber extrem grosse Fortschritte – siehe OpenAIs GPT2\/3<\/a>.<\/p>\n\n\n\n Deshalb kann auch das Argument, dass Roboter eine grosse Bedrohung f\u00fcr den Menschen als Arbeitskraft seien, zumindest heute noch, stark entkr\u00e4ftigt werden. Selbstverst\u00e4ndlich gibt es viele Arbeitspl\u00e4tze, die obengenannte Kriterien erf\u00fcllen, also repetitiv und regelbasiert und somit zumindest teilweise auch automatisierbar sind. Aber wenn wir wirklich ehrlich zu uns selbst sind, sind das auch nicht wirklich gute und attraktive Jobs. Und Arbeit an sich gibts ja zur Gen\u00fcge.<\/p>\n\n\n\n In der Regel werden die Mitarbeiter daher nicht entlassen und sind somit als Folge nur selten arbeitslos. Meines Erachtens wird die menschliche Arbeitskraft vielmehr eine andere Struktur haben, anstatt vollst\u00e4ndig ersetzt zu werden. Durch die Roboter haben die Mitarbeiter weniger mit der bisherigen Arbeit zu tun und mehr Zeit f\u00fcr andere. Das bedeutet also, dass die Mitarbeiter neue Aufgabenbereiche \u00fcbernehmen k\u00f6nnen in dieser Zeit, die es ihnen erlaubt menschlicher, kreativer und erfinderischer zu sein und vermehrten sozialen Kontakt zu kultivieren. Solche Arbeit kann schlussendlich zu einer h\u00f6heren Arbeitszufriedenheit f\u00fchren. Ganz im Sinne des eingangs erw\u00e4hnten Vergleiches: Roboter sollen daf\u00fcr sorgen, dass Menschen nicht mehr wie Roboter arbeiten m\u00fcssen.<\/p>\n\n\n\n Einer der Hauptvorteile von Human-Robot Collaboration oder Robotic Process Automation (RPA) ist demnach die daraus resultierende erh\u00f6hte Arbeitszufriedenheit und das Potenzial, welches davon ausgeht und allerlei Formen annehmen kann. Ob Roboter am Arbeitsplatz Fluch oder Segen sind, dar\u00fcber streitet sich selbst die Wissenschaft. Wer tiefer gehen m\u00f6chte, kann sich hier<\/a> weiter informieren.<\/p>\n\n\n\n Ein erg\u00e4nzender industrie\u00fcbergreifender Vorteil ist ganz klar die Effizienzsteigerung. Roboter werden nie m\u00fcde, m\u00fcssen nicht auf die Toilette, machen keine Mittagspause, sind nie krank oder demotiviert und gehen auch nie in die Ferien. Sie sind also zweifelsohne effizientere Arbeiter als die Menschen. So f\u00fchrt die gesteigerte Effizienz auch zu relativen Kosteneinsparungen.<\/p>\n\n\n\n Nebst der Effizienzsteigerung haben Roboter auch zum Vorteil, dass sie wenig bis gar keine Fehler (um statistisch halbwegs konform zu bleiben: <0.000001%) machen, wohingegen Menschen viel h\u00e4ufiger Fehler machen. Fehler, die fr\u00fch geschehen, ziehen sich dann weiter bis jemand den Fehler bemerkt. Das kann schnell aufw\u00e4ndig und teuer werden.<\/p>\n\n\n\n Nun wie versprochen zum Thema OCR. OCR kann die Zeichen auf Dokumenten erkennen und sie danach in digitale Formate umwandeln. So k\u00f6nnen etwa die Daten auf Rechnungen, Lieferscheinen oder Vertr\u00e4ge in ein zentrales Dokumentenmanagement-System (DMS) eingelesen werden. Diese F\u00e4higkeit ist \u00e4usserst wertvoll f\u00fcr Unternehmen, die hohe Volumen an Dokumenten, seien diese digital oder physisch, erhalten und diese in digitalen Datenbanken abspeichern beziehungsweise in nachgelagerten Prozessen weiterverarbeiten m\u00f6chten, ohne stundenlange manuelle Dateneingabe vornehmen zu m\u00fcssen. Mehr zum Thema (RPA) und OCR gibt es in diesem Blog Artikel<\/a>.<\/p>\n\n\n\n So k\u00f6nnte etwa ein Buchhaltungsexperte oder ein Treuh\u00e4nder eine Rechnung in eine OCR-Software-Schnittstelle hochladen und die Technologie dann die Zeichen auf dem Beleg erkennen lassen.<\/p>\n\n\n\n Dank Machine Learning kann die OCR Technologie eine Vielzahl an verschiedenen Dokumenten erkennen trotz Unterschiede in den Layouts. Wenn Sie schon einmal mit altbackener OCR Software gearbeitet haben, wissen Sie, was das f\u00fcr ein Gamechanger ist. Denn f\u00fcr die Unternehmen und deren Mitarbeiter bedeutet dies weniger m\u00fchsame, eint\u00f6nige manuelle Arbeit und mehr soziale Interaktionen und anspruchsvollere Arbeit, was nat\u00fcrlich signifikante \u00f6konomische Effekte hat.<\/p>\n\n\n\n Die Arbeit kann jedoch in diesem Zusammenhang nicht komplett an digitale Roboter ausgelagert werden. Auf jeden Fall noch nicht. Denn auch diese Technologien haben Schwachstellen. Beispielsweise k\u00f6nnen Extraktionsrobotern Fehler bei der Analyse der Daten unterlaufen. Wenn ein Teil des Textes etwa mit einem Leuchtmarker angestrichen wurde, ist es erheblich schwieriger den Text fehlerfrei zu extrahieren. \u00c4hnliche Herausforderungen stellen Hintergrundbilder, Wasserzeichen oder Hintergrundfarben dar. Wenn die Dokumente schon im Vorneherein nicht sauber gescannt wurden, kann dies ebenfalls zu Schwierigkeiten in der Extraktion f\u00fchren. So kann es beispielsweise geschehen, dass anstelle der Zahl \u00ab5\u00bb der Buchstabe \u00abS\u00bb extrahiert wird. Auch wenn auf dem Dokument Rechnungsfehler vorhanden sind, werden diese lediglich extrahiert aber nicht korrigiert. Es braucht also nur ein wenig Noise und schon ist der Job f\u00fcr Roboter erheblich schwieriger.<\/p>\n\n\n\n Aufgrund dessen kann eine menschliche Nachbearbeitung sinnvoll sein. Solche Fehler k\u00f6nnen nachdem der Roboter seine Arbeit erledigt hat, korrigiert und somit verheerende Folgen verhindert werden. Durch dieses Mensch-Roboter Gespann, sprich, dem Training des Roboters, k\u00f6nnen zudem solche Fehler zuk\u00fcnftig minimiert werden. Dies dank Machine Learning Technologien.<\/p>\n\n\n\n Genau deshalb legen wir bei Parashift unseren Fokus so erpicht auf die Human-Robot Collaboration. Denn state-of-the-art Machine Learning Technologien kombiniert mit menschlicher Nachbearbeitung, erm\u00f6glicht eine stark flexible und effiziente L\u00f6sung, die jeder Herausforderung der Dokumentenextraktion gewachsen ist, stets ausgezeichnete Daten liefert und vor allem zukunftsorientiert aufgestellt ist.<\/p>\n\n\n\nVorteile von Human-Robot Collaboration<\/h4>\n\n\n\n
Human-Robot Collaboration in der Dokumentenextraktion<\/h4>\n\n\n\n