Slimmer opleiden en kennis bewaren

Niet zelden horen we dat ons productielandschap in een vicieuze cirkel dreigt te vallen of daar al in is beland. Er is een nijpend tekort aan arbeidskrachten, waarbij nieuwe of onervaren medewerkers ook meer opleiding behoeven om veilig, efficiënt en correct te werken. Dat gebeurt traditioneel via training ‘on the job’, waarbij ervaren collega’s hun kennis en vaardigheden overdragen. Zeker vandaag leidt dat tot een dubbele belasting: de productiviteit van ervaren medewerkers daalt en de kwaliteit van de training is sterk afhankelijk van hun opleidingsvaardigheden, als ze al beschikbaar zijn.

Virtual reality biedt een waardevol alternatief. De technologie laat medewerkers toe zich onder te dompelen in een veilige, interactieve 3D-omgeving waarin ze op een realistische manier taken inoefenen. Vooral de mogelijkheid tot competentiegerichte, gepersonaliseerde training maakt de technologie zo beloftevol. “VR stelt ons in staat data uit verschillende bronnen te combineren, zoals oog- en handtracking, taakvolgorde en presentatiegegevens”, zegt dr. Eva Geurts, verbonden aan de Faculteit Wetenschappen, Vakgroep Informatica van de UHasselt. Ze doet er onderzoek naar onder meer visuele data-analyse, computerondersteund design en de interactie tussen mens en machine en is expert in VR-training en competentiegericht leren. “Door die combinatie kunnen we bepalen welke ondersteuning iemand nodig heeft en die per usecase flexibel inzetten. Zo creëren we training die zich aanpast aan het individu en niet andersom”, vertelt ze.

Betere prestaties, minder stress

Waar klassieke training vaak volgens een ‘one-size-fits-all’-aanpak werkt, biedt VR meer opties. “Productieoperatoren verschillen op heel veel vlakken: ervaring, leerstijl, tempo, noem maar op. Een standaardaanpak volstaat dan niet meer”, zegt Eva Geurts. VR laat toe taken op te splitsen en medewerkers enkel de hulp te geven die op dat moment nodig is. “Het is een evenwichtsoefening: je wil medewerkers niet overbelasten, maar wel voldoende uitdagen. Een expert hoef je geen basisinstructies te geven, tenzij blijkt dat het toch fout loopt.” En net dat is detecteerbaar door realtime gedragsanalyse. Neem bijvoorbeeld een complexe assemblagetaak, waarbij je de opdracht koppelt aan VR-ondersteuning. Hoe complexer die taak, hoe meer versterking met extra VR-highlights, -animaties of -aanwijzingen er mogelijk is.

Eva Geurts haalt het voorbeeld aan van een experiment waarbij techniekers handelingen uitvoerden met een compressor. Daarbij doorliepen 36 deelnemers een training van twintig minuten, om de taak vervolgens fysiek uit te voeren. De deelnemers waren verdeeld over drie groepen: een groep die een standaardtraining doorliep, een groep die een aangepaste training kreeg met niet-optionele VR-ondersteuning en een groep die een aangepaste training volgde met VR-ondersteuning, maar die de instructies telkens kon weigeren of accepteren. “De resultaten spraken voor zich”, vertelt Eva Geurts. “De groep die een aangepaste training kreeg, maakte tachtig procent minder fouten in vergelijking met de groep die een standaardtraining volgde. Een week later was de foutenlast nog eens met 28 procent gedaald. De mentale belasting daalde sterk, het waargenomen prestatievermogen steeg met 31 procent en de deelnemers gaven aan zestig procent minder stress en frustratie te ervaren. In de groep die de VR-instructies kon weigeren of accepteren, waren de verschillen nog duidelijker.”

Schaalbaarheid en beperkingen

Een bijkomend voordeel van VR is ongetwijfeld de schaalbaarheid. De technologie laat toe dat verschillende medewerkers op hetzelfde moment een training volgen, zonder dat een ervaren medewerker aanwezig hoeft te zijn.

Dr. Eva Geurts: “Bovendien is VR flexibel en herbruikbaar: medewerkers leren op hun eigen tempo en volgens hun eigen niveau, en herhalen taken tot ze die echt beheersen. Eerdere pogingen of herhalingen van een taak bepalen welke ondersteuning iemand nodig heeft. Zo optimaliseren we het leerproces én linken we het aan competentiemanagement binnen het bedrijf.”

Toch zijn er nog grenzen aan VR-training. “Vaak ontbreekt nog fysieke haptische feedback.” Daarmee doelt Eva Geurts op technologie die trillingen en bewegingen simuleert om de gebruikers over bepaalde interacties te informeren, bijvoorbeeld hoeveel kracht ze moeten uitoefenen tijdens een technische handeling. “Daarin zijn kansen weggelegd voor augmented reality (AR), dat de brug kan slaan tussen de digitale en tastbare wereld”, meent de experte. Ook de kennisoverdracht tussen vergelijkbare taken verdient verdere optimalisering om de leercurve nog te versnellen.

Expertise overdragen

Virtual reality biedt dus krachtige mogelijkheden om nieuwe medewerkers snel, efficiënt en op maat op te leiden. Maar wat als de kennis waar we vandaag zo dringend op willen trainen, langzaam verdwijnt? Met de massale uitstroom van ervaren vakmensen door pensionering en jobhopping, dreigt ook hun waardevolle expertise verloren te gaan. Als doctoraatsonderzoeker aan het Brussels Human Robotics Research Center van de Vrije Universiteit Brussel ontwikkelt Stijn Kindt technologieën om technische vaardigheden beter overdraagbaar te maken. “Ruim driekwart, meer bepaald 76 procent van de Belgische maakbedrijven geeft aan bekwaam personeel te vinden”, zegt hij. “Toch investeert minder dan de helft in training. Er is dus niet alleen een instroomprobleem, maar ook een serieus gebrek aan kennis binnen bedrijven.”

De oplossing bestaat erin de aanwezige kennis onder het personeel tijdig te capteren en om te zetten in overdraagbare modellen. Dat gebeurt volgens Stijn Kindt steevast in drie stappen: de skills vastleggen, de vaardigheden modelleren en vervolgens gericht feedback geven.

De eerste vraag moet dus zijn: wat maakt iemand echt goed in zijn job? De zoektocht naar een antwoord op die vraag begint bij een contextuele bevraging.

Stijn Kindt: “We vragen experts wat er nodig is om hun taak goed uit te voeren. Wat komt er kijken bij lassen, het correct meten van een rotordiameter of de assemblage van een tankinstallatie? Daarna volgt een meer technische fase. Door de bewegingen van het lichaam, de ogen en de vingers te traceren, is het mogelijk de handelingen van experts nauwkeurig in kaart te brengen. We registreren enkele experts verschillende keren en nemen ook beginners mee, zodat we weten waar het verschil tussen beide niveaus zit.”

Van data tot model

Van zodra de data verzameld zijn, worden ze in modellen omgezet. “Dat verloopt via ‘principal component analysis’ (PCA) omdat het model op die manier inzichtelijk blijft, in tegenstelling tot AI-modellen die een black box opleveren”, licht Stijn Kindt toe. “Bovendien zijn er bij PCA veel minder data nodig om het model te voeden.” Per vaardigheid ontstaat zo een model dat toont waar de marge ligt en wanneer een handeling telt als ‘goed’. Belangrijk daarbij is dat experts vaak verschillende juiste manieren hebben om een bepaalde taak of handeling uit te voeren. “Je kunt niet alle methodes op een hoop gooien, want dan krijg je een vaag gemiddelde waar je niets aan hebt. Daarom stellen we enkele modellen op en kiezen we voor elke ‘trainee’ het model uit dat het best bij zijn skills en ervaring aansluit.”

Een vaardigheidsmodel is evenwel pas waardevol als het tot concrete feedback leidt. Dat kan in VR, maar zoals eerder gesteld dus ook via augmented reality, waarbij er in de echte werkomgeving een projectie van digitale aanwijzingen verschijnt. “Om expertkennis over te brengen, combineren we activiteitendiagrammen, opnames en almaar vaker ook grote taalmodellen”, zegt Stijn Kindt. “Net zoals ChatGPT kunnen zij de vragen van bijvoorbeeld beginnende medewerkers beantwoorden op basis van de verzamelde data en documentatie. Op die manier blijft de kennis van een ervaren collega niet alleen geborgd, maar is ze ook beter toegankelijk voor iedereen in het bedrijf.”

Model van de toekomst?

De methode die Stijn Kindt samen met zijn team ontwikkelt en uittest, is niet langer toekomstmuziek. In samenwerking met bedrijven kende ze al testen bij uiteenlopende usecases, zoals het solderen van koperen leidingen, het meten van rotordiameters, het installeren van formulatietanks en las- en zaagtaken.

S. Kindt: “Een volgende stap bestaat erin meer in te zetten op toepassingen die van augmented reality gebruikmaken. Daarmee kunnen we echte handelingen en digitale ondersteuning nog dichter bij elkaar brengen. Zo maken we van vakmanschap geen toevallige ervaring meer, maar een systematisch en schaalbaar leerproces.”

De combinatie van VR-training voor instromers en vaardigheidsoverdracht via modellering en sensordata om kennis te borgen, biedt maakbedrijven een krachtige hefboom om het tekort aan vakbekwaam personeel aan te pakken. Waar virtual reality zorgt voor een veilige, flexibele en gepersonaliseerde training, zorgen datagedreven trainingsmodellen ervoor dat bedrijven kennis op een duurzame manier vastleggen en delen.

FF