De werkdruk in winkels is de afgelopen jaren fors toegenomen. Onderbezetting, taakvervaging en personeelstekorten zetten medewerkers én ondernemers onder druk. Winkelpersoneel ervaart stress, valt uit of verlaat de sector, terwijl nieuwe medewerkers schaars zijn. Tegelijkertijd biedt technologische innovatie kansen om die druk te verlichten. Eén van de meest belovende toepassingen is de sociale robot: een klantgerichte, AI-gestuurde technologie die ondersteuning kan bieden op de winkelvloer. Maar wat is de daadwerkelijke impact in de praktijk? In het kader van het SDF Living Lab Social Robots hebben tien winkels in de regio Leidschendam-Voorburg een jaar lang geëxperimenteerd met sociale robots. Deze publicatie bundelt de inzichten uit dit praktijkonderzoek en beantwoordt de centrale vraag: voor welke activiteiten en op welke manier kunnen sociale robots het beste worden ingezet om werkdruk te verlagen en het werk in de retail aantrekkelijker te maken? Het onderzoek is een gezamenlijk initiatief van onderwijsinstellingen, brancheorganisaties en technologiepartners, en sluit aan bij de ambities van de Retailagenda en Human Capital Agenda. Deze uitgave biedt waardevolle inzichten voor iedereen die werkt aan een toekomstbestendige retailsector.
MULTIFILE
To benefit from the social capabilities of a robot math tutor, instead of being distracted by them, a novel approach is needed where the math task and the robot's social behaviors are better intertwined. We present concrete design specifications of how children can practice math via a personal conversation with a social robot and how the robot can scaffold instructions. We evaluated the designs with a three-session experimental user study (n = 130, 8-11 y.o.). Participants got better at math over time when the robot scaffolded instructions. Furthermore, the robot felt more as a friend when it personalized the conversation.
MULTIFILE
To benefit from the social capabilities of a robot math tutor, instead of being distracted by them, a novel approach is needed where the math task and the robot's social behaviors are better intertwined. We present concrete design specifications of how children can practice math via a personal conversation with a social robot and how the robot can scaffold instructions. We evaluated the designs with a three-session experimental user study (n = 130, 8-11 y.o.). Participants got better at math over time when the robot scaffolded instructions. Furthermore, the robot felt more as a friend when it personalized the conversation.
MULTIFILE
Mkb-winkeliers verkeren in zwaar weer door economische onzekerheid, veranderend consumentengedrag en online concurrentie. Een urgent probleem daarbij is dat door groeiende personeelstekorten het leveren van deskundig en persoonlijk productadvies – een belangrijk onderscheidend kenmerk van fysieke winkels – steeds lastiger wordt. Dit zet de dienstverlening in de winkels onder druk en schaadt de klanttevredenheid. Daarom zijn winkeliers op zoek naar innovatieve oplossingen om hun productadvisering te verbeteren. Een veelbelovende toepassing is de sociale robot, die klanten kan helpen door hen persoonlijk productadvies te geven. Uit ons eerdere onderzoek blijkt dat winkelende klanten sociale robots positief ervaren wanneer deze productadvies geven. Tot nu toe waren de meeste robots echter te beperkt in hun mogelijkheden om echt van waarde voor de mkb-winkelier te zijn. Ze werkten met eenvoudige keuzemenu’s en konden slechts algemene informatie geven over een klein aantal producten. Met de opkomst van conversationele AI zoals ChatGPT kunnen sociale robots nu veel natuurlijker met klanten communiceren en beter inspelen op de behoefte van de individuele klant. Ook kunnen ze dankzij nieuwe technologieën alle productdata van winkels inlezen en gebruiken. Winkeliers willen graag weten hoe ze sociale robots met ChatGPT en hun productdata het beste voor productadvies kunnen inzetten. In dit project onderzoeken de HvA en de VU samen met zeven mkb-winkels, een winkelketen en vijf brancheorganisaties hoe sociale robots, uitgerust met ChatGPT en verrijkt met productdata, klanten zo goed mogelijk productadvies kunnen geven. Wij integreren per winkel de sociale robot, ChatGPT en de productdata, en testen deze combinatie op de winkelvloer. Hierbij meten we hoe klanten, medewerkers en de winkelier de robot ervaren en welke impact deze heeft op klanttevredenheid en winkelbeleving. De resultaten van het onderzoek worden gedeeld via blogartikelen, wetenschappelijke publicaties, video’s, podcasts, en een afsluitend symposium over de meerwaarde van productadvies door sociale robots in de winkel.
Flying insects like dragonflies, flies, bumblebees are able to couple hovering ability with the ability for a quick transition to forward flight. Therefore, they inspire us to investigate the application of swarms of flapping-wing mini-drones in horticulture. The production and trading of agricultural/horticultural goods account for the 9% of the Dutch gross domestic product. A significant part of the horticultural products are grown in greenhouses whose extension is becoming larger year by year. Swarms of bio-inspired mini-drones can be used in applications such as monitoring and control: the analysis of the data collected enables the greenhouse growers to achieve the optimal conditions for the plants health and thus a high productivity. Moreover, the bio-inspired mini-drones can detect eventual pest onset at plant level that leads to a strong reduction of chemicals utilization and an improvement of the food quality. The realization of these mini-drones is a multidisciplinary challenge as it requires a cross-domain collaboration between biologists, entomologists and engineers with expertise in robotics, mechanics, aerodynamics, electronics, etc. Moreover a co-creation based collaboration will be established with all the stakeholders involved. With this approach we can integrate technical and social-economic aspects and facilitate the adoption of this new technology that will make the Dutch horticulture industry more resilient and sustainable.
Motivatie Het versterken van de samenwerking tussen relevante lectoraten door het ontwikkelen van een multidisciplinaire onderzoeksagenda op het terrein van Arbeid in de brede zin van het woord. Hierdoor kan de thematiek rondom toegang tot en behoud van arbeid vanuit meerdere kanten worden aangevlogen én kan focus en massa worden gecreëerd voor onderzoeksprogrammering en –funding. Daardoor kunnen we als lectoraten een belangrijke rol te spelen bij vraagstukken die betrekking hebben op het duurzaam (weer) aan het werk gaan én duurzaam aan het werk blijven. Achtergrond Om als individu zelfstandig en volwaardig te kunnen deelnemen aan onze participatiemaatschappij, is het hebben van werk cruciaal. Werk is echter voor mensen met minder of onvoldoende arbeids-, persoonlijk-, sociaal-, en cultureel kapitaal en/of toegang tot hulpbronnen steeds minder vanzelfsprekend. Naast traditioneel kwetsbare groepen – zoals laagopgeleiden, mensen met een chronische aandoening en migranten - zijn er nieuwe categorieën, waaronder veel middelbaar en hoog opgeleiden, voor wie het lastig is/wordt structureel betaald werk te vinden. De oorzaak ligt voornamelijk bij de toenemende digitalisering en robotisering in combinatie met de flexibilisering van de arbeidsmarkt. Ook werk op academisch niveau, dat gebaseerd is op regels, bijvoorbeeld accountancy en rechtspraak, zal steeds vaker (deels) geautomatiseerd kunnen worden (Est et al. 2015, Went et al. 2015). Anderzijds zijn er sectoren, zoals techniek en ICT, die een steeds grotere behoefte hebben aan hoogopgeleid personeel en waar het lastig is om voldoende gekwalificeerde mensen te krijgen. Tot slot zien we in alle sectoren een toename van stress- en burn-out klachten, die deels gerelateerd zijn aan traditionele, functioneel ingerichte organisaties. Het bovenstaande biedt geen rooskleurig beeld voor grote groepen in de samenleving en vanuit een breed Platform Arbeid willen we de thema’s op het terrein van arbeid vanuit meerdere perspectieven benaderen en in samenhang beschouwen.
