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KUKA: UI-/UX-Design für eine App zur Lastdatenanalyse für Industrieroboter
Ablösung eines Bestandsystems: Vereinfachung der Interaktion zwischen Nutzern und System
KUKA, einer der größten Roboterhersteller weltweit, möchte eine webbasierte Applikation zur Lastdatenanalyse für Robotermodelle (KUKA Load) entwickeln und damit ein Bestandssystem ablösen. Ziel ist es, die Interaktion zwischen Nutzern und System zu vereinfachen sowie Customer Support (CS) Anfragen zu reduzieren. Dafür haben wir das UX/UI mitentwickelt, mit dem dieses Ziel erreicht werden kann.
Unser Ziel
Zufriedenheit

Unsere Herausforderungen
Die bestehende Lösung ist historisch gewachsen, steht nur als Windowsapplikation zur Verfügung und benötigt hohes Expertenwissen zur Bedienung. UX und Business KPIs sind zu Beginn des Projekts nicht definiert. Der generell hohe Komplexitätsgrad der Aufgabe erfordert von den beteiligten Designern tiefe Einarbeitung und Aneignung von Robotikfachwissen.
Unsere Herangehensweise: Offene und vertrauensvolle Zusammenarbeit
Wir haben die bestehende Applikation analysiert, Thesen zu Verbesserungsmöglichkeiten entwickelt, diese in Prototypen umgesetzt und via remote Testing validiert. Durch dieses Vorgehen konnten Probleme rechtzeitig vor Entwicklungsstart identifiziert und redundante Arbeiten vermieden werden. Dabei konnten wir uns auf die offene und vertrauensvolle Zusammenarbeit mit unseren Kunden verlassen.
KUKA war bereit, neue Methoden aus dem Product Design Thinking Umfeld zuzulassen und gab uns weitestgehende Freiheit bei der Lösungsentwicklung. Gegenseitige Wertschätzung, konstruktive Kritik sowie umfangreiche Unterstützung durch die Stakeholder bei der Aneignung von Domänenwissen, und eine gemeinsame Begeisterung für nutzerzentriertes Vorgehen, haben zum erfolgreichen Abschluss des Projekts beigetragen.
Der Ablauf
Wir haben uns an der „Understand / Build / Learn“-Methode orientiert. Das bedeutet, zuerst ein Problem zu verstehen, Thesen zur Lösung zu entwickeln, diese in eine Lösung zu übersetzen, die Lösung zu validieren und aus den Ergebnissen zu lernen:
Understand
Gemeinsamer Scoping Workshop, um gegenseitige Erwartungen zu Vorgehen und Ergebnissen zu klären. UX und Business KPIs werden definiert.
Build
Erarbeiten von Personas und Userflows. Umsetzung von Userflows in Wireframes und LoFi-Prototypen. Remote Testing der Prototypen.
Learn
Gemeinsames Auswerten der Usertests. Ableiten von Verbesserungsmöglichkeiten. Umsetzen in HiFi Design, das zur Entwicklung übergeben wird.
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Warum MaibornWolff
Wir bilden Prozesse und Geschäftsmodelle digital ab – End-to-End. Unsere Experten sind spezialisiert in den Bereichen Data Engineering, Data Analytics, Data Science und Data Strategy Consulting. Bei Schnittmengen zwischen den Bereichen Data Analytics und IT Modernization oder Mobile Engineering und Software Testing greifen wir auf unser Team von über 900 IT-Profis zurück, um Ihr Projekt reibungslos zu verwirklichen.