Den snabba utvecklingen av Artificiell Intelligens (AI) har lett till att organisationer och företag i en högre grad väljer att integrera AI-drivna lösningar i sin verksamhet i syfte att förbli konkurrenskraftiga och öka produktiviteten. Framsteg inom AI har haft en betydande inverkan på HR-branschen vilken tidigare forskning har visat att AI har potential att effektivisera särskilda HR-processer. Mot denna bakgrund var syftet med studien att undersöka HR-anställdas upplevelser av att använda det AI-drivna verktyget ChatGPT i sitt arbete. Studien genomfördes genom kvalitativ datainsamling med semistrukturerade intervjuer. Resultatet analyserades genom en tematisk analys som resulterade i fyra teman: effektivitet och tidsbesparing, kvalitet, ChatGPT som interaktiv resurs och oro för AI-utvecklingen. Både positiva och negativa upplevelser av att använda ChatGPT inom HR framkom i resultatet, inklusive AI:s potential att effektivisera och spara tid, samt riskerna med verktygets partiskhet, integritetsskydd och eventuell förlust av den mänskliga aspekten i HR. Studien bidrar till en bredare förståelse för AI:s roll i HR med de potentiella möjligheter och utmaningar som följer med dess implementering.

Internet, automation, digitalisering och liknande tillverkningsteknologier som associeras med Industri 4.0, eller den fjärde industriella revolutionen, håller på att förändra sättet som tillverkningsindustrier styr hela sin produktionskedja. De nya teknikerna som inkapslas av Industri 4.0-paradigmet har genererat nya smarta sätt för att effektivisera produktionen och samtidigt spara in på resurser. Men denna revolution har genererat utmaningar, liksom förmåner, inte minst för de individer som jobbar inom den industriella sektorn. I denna studie undersöks hur operatörer inom tillverkningsindustrin upplever och anpassar sig till denna typ av nya teknologi på sina arbetsplatser. Vad för typ av utmaningar och möjligheter har upplevts av de människor som står i direkt kontakt med dessa nya typer av innovationer. För att besvara denna fråga, genomfördes intervjuer med operatörer på två fabriker inom tillverkningsindustrin där ny teknologi införts och påverkat produktionskedjan. Totalt åtta operatörer, varav fem från Fabrik A och tre från Fabrik B, intervjuades genom semi-strukturerade intervjuer. Detta i syfte att generera insikt i upplevelsen av automation, internettjänster och övriga digitala hjälpmedel i arbetsuppgifter som tidigare utförts utan det. Genom metoden för grundad teori kodades och tolkades den insamlade intervjudatan och kategorier kunde bildas. Resultaten visade att det fanns ett stort behov av tydligt kommunicerad information gällande ny teknik och nya arbetssätt. Resultaten indikerar att det finns mycket utvecklingspotential när det kommer till hur operatörer underrättas om nya innovationer i deras arbete. Vidare drogs slutsatsen att det krävs en gemensam förståelse för nya systemuppdateringar och förändringar, för att dessa ska mottas och hanteras på ett bra sätt. Ur analysen framställdes en modell över de utmaningar och möjligheter som industriföretag står inför vid implementation av smarta system i sin produktion, ur de anställdas perspektiv.

Driving a heavy-duty distribution truck in an urban environment is an intricate task that requires atremendous effort from the driver. Even a minor error such as briefly looking away from the road for asecond could have fatal consequences. The automotive industry is heavily investing into making roads saferand innovations such as the seat belt has been able to save millions of lives. With the introduction of new lawsand regulation there is an emerging adaptation of driver monitoring systems in vehicles which aims to savemore lives and improve the driving experience. This master thesis presents the exploration and design of a holistic concept for how driver state monitoringcould be implemented in a manual heavy-duty distribution truck in the year of 2035 at Scania. The mainpurpose is to add value to drivers by finding solutions that bridge driver needs and monitoring technology.Driver state monitoring is a field that introduces abilities for the vehicle to connect and understand the driverin order to provide more efficient assists for a safer and more pleasurable driving experience. An iterative usercentered design process was initialized with user interviews, observations and literature reviews that resulted inan in-depth view of the driver’s needs and a summary of the latest research and innovations. A creative phasegenerated multiple ideas that where evaluated using qualitative feedback from drivers and experts. A final setof features was selected and by using 3D modelling and video editing, an eight minute long animated film wascreated that showcases the possibilities of driver state monitoring in a heavy-duty distribution truck in 2035. The final concept is a unified vision of 22 features in a heavy-duty electric distribution truck, utilizing hybriddriver state monitoring techniques in order to provide a safer and more pleasurable driving experience. It isinspired and created around the latest research and innovations in the automotive industry and aims to inspireScania in their future work to implement and innovate new solutions based on driver state monitoring. This isa thesis work by two Master of Science student within Industrial Design Engineering from Luleå University ofTechnology at Scania in the spring of 2020. / Att köra en distributionslastbil i stadsmiljö är en komplicerad uppgift som kräver en stor insats från föraren. Till och med ett litet misstag som att titta bort från vägen under en kort period kan få katastrofala följder.Fordonsindustrin investerar mycket inom säkerhet och innovationer som säkerhetsbältet har väldigtframgångsrikt bidragit till att rädda miljontals liv på vägarna. I och med nya lagar implementeras system ifordon som bevakar föraren, med målet att rädda fler liv och skapa en bättre körupplevelse. Det här examensarbetet syftar till att designa ett helhetskoncept som visar hur bevakning av föraren kanimplementeras i en manuell distributionslastbil på Scania år 2035. Det huvudsakliga målet är att skapa värdeför förarna genom att hitta lösningar som bryggar gapet mellan förarnas behov och tekniken som möjliggörbevakning av föraren. Genom att introducera denna typ av förarbevakningsteknik ges möjligheten förfordonet att bättre förstå sig på föraren, vilket i sin tur möjliggör ökad säkerhet och bättre körupplevelser. Eniterativ och användarcentrerad designprocess användes och inleddes med intervjuer, observationer och enlitteraturstudie, vilket resulterade i en djup förståelse för förarnas behov samt en summering av den senasteforskningen och innovationerna. En kreativ fas genererade en mängd idéer som sedan utvärderas med hjälp avkvalitativ feedback från både förare och experter. Ett slutligt urval av funktioner togs fram och visualiseradesgenom att skapa en animerad film. Den färdiga åtta minuter långa filmen visar på möjligheterna med tekniksom bevakar föraren i en distributionslastbil år 2035. Det slutliga konceptet förenar 22 funktioner i en elektrisk distributionslastbil. Ett flertal tekniker utnyttjas föratt bevaka föraren och tillsammans bidrar de till en säkrare och mer njutbar körupplevelse. Konceptet ärinspirerat av- och bygger på den senaste forskningen och de senaste innovationerna inom fordonsindustrin,med målet att inspirera Scania i framtida projekt där förarbevakningssystem utvecklas och implementeras.Detta arbete är ett examensarbete gjort av två civilingenjörsstudenter inom tekniks design från Luleå tekniskauniversitet på Scania under våren 2020.

Bakgrund och syfte: Det finns en ny generation av organisatorisk automatisering kallad hyper- automation. Till skillnad från klassisk automation omfattar hyperautomation en samordnad tillämpning av olika avancerade automatiseringstekniker, såsom RPA, AI och ML, som kan tillämpas för att automatisera såväl rutinmässiga som mer kognitivt krävande arbetsuppgifter. Konceptets utformning och tillämpning är ännu tämligen outforskade områden, vilket skapar ovisshet gällande dess effekter och implikationer inom de sociala kontexter där de skapas och används. Följaktligen finns ett behov av ytterligare studier rörande människa och automation i hybrid, varför denna uppsats syftar till att utforska hyperautomation i allmänhet, och dess utformning och tillämpning i synnerhet. Särskild uppmärksamhet ägnas åt de aktiviteter och implikationer som uppstår i människa-maskin-interaktionerna som hyperautomationsprocessen innebär och eftersträvar, samt hur olika organisatoriska aktörer upplever och reflekterar kring dessa. Detta uppfylls genom att granska hur ett konsultföretag, som förmedlar hyperautomationslösningar, och ett av dess kundföretag, observerar de kort- och långsiktiga effekterna av och målen med införandet av hyperautomation. Litteraturgenomgång: Uppsatsens teoretiska utgångspunkt underbyggs av tidigare forskning avseende fyra väsentliga intresseområden – människa, digital teknik och organisation, hyperautomation, HR och digitalisering samt digital innovation. Vidare guidas studiens analys och diskussion av två teoretiska ramverk; Distribuerad kognition och Ramverket för ansvarsfull innovation. Metod: Uppsatsen utgörs av en kvalitativ fallstudie, med abduktiv ansats, som baseras på insikter från både tidigare forskning och empiriska resultat. Empirin genereras genom semistrukturerade intervjuer med sju respondenter, varav tre tillhör det studerade kundföretaget och resterande fyra är verksamma inom konsultföretaget. Bearbetning av insamlade data sker enligt en tematisk analys, vilken mynnar ut i fyra huvudteman och totalt tio underteman. Resultat: Resultatsammanställningen struktureras i enlighet med studiens fyra huvudteman; beslutet att hyperautomatisera, samordning, processen att hyperautomatisera samt framtidsutsikter. Kortfattat baseras hyperautomationsinitiativet på en ambition om att spara tid och pengar, samt att avlasta linjecheferna. Vidare identifieras brister avseende samordningen av onboardingprocessens involverade moment och aktörer. Beträffande processen att hyperautomatisera beslutas att denna ska ske i iterationer. Samtidigt som detta bedöms vara positivt för att komma igång, hinner inte förvaltningen med att hantera alla de problem som påträffas under användningen av hyperautomationslösningarna. De studerade företagen ser likväl positivt på framtiden och har ambitioner om att utöka hyperautomationen med fler avancerade digitala tekniker, såsom AI. Utmaningarna gällande samordning och kommunikation måste dock hanteras dessförinnan. Diskussion och slutsatser: Hyperautomationen är välkommen och efterlängtad som koncept, men det uppstår problem avseende både dess praktiska utformning och tillämpning. Dessa bekymmer härleds till bristen på balanserad samordning och kommunikation, med särskild emfas vid avsaknaden av tidiga inputs från slutanvändarna.

Purpose: The purpose of this study is to explore the expectations of different stakeholders regarding human-machine interaction. After finding the expected benefits and drawbacks to human-machine interaction, is it important to seek the causes that may lead to misalignment concerning human-machine interaction. This to find if there are any misalignment between stakeholders, and causes to why they are misaligned, to develop strategies to prevent these misalignments. To achieve the purpose of the study, these two research questions have been chosen: 1. What are the expected benefits and drawbacks to human-machine interaction from the perspectives of different stakeholders? 2. What are the causes of the stakeholder perspective misalignment concerning human-machine interaction? Method: The study was conducted at a case company at their newly opened warehouse south of Jönköping, the company is a well-established logistics company in Europe. The researchers had good communication with the supervisor at the case company and after discussion, it was deemed that this subject was interesting and useful to study. A theoretical framework was built to back up the study and to gain more knowledge about the subject. To fulfill the purpose and research questions, a qualitative data was collected through interviews. To answer the research questions, the theoretical framework and the collected data have been analyzed and discussed to draw conclusions. Findings: The study shows that different stakeholders have different expectations regarding human-machine interaction. The different expectations depend on what each stakeholder prioritize and other aspects such as, earlier experience. Another finding of the study is that a specific aspect cannot be named a benefit or a drawback, because that all aspects can both be a benefit and a drawback from different stakeholders’ perspectives. The study also shows that different stakeholders’ can be misaligned and that it depends on different aspects such as earlier experience, level of responsibility and different human behaviors. Implications: The study contributes to the existing literature by highlighting some of the expectations associated with human-machine interaction. The study also explored new subjects which have not yet been extensively explored in literature, such as financial and continuous improvements aspects. Limitations: The study is limited to one case company and focuses on what expectations different stakeholders can have before operating with a new machine. / Syfte: Syftet med denna studie är att utforska förväntningar hos olika intressenter kring ämnet människa-maskin interaktion. Efter att ha hittat de förväntade fördelarna och nackdelarna till människa-maskin interaktion, är det viktigt att söka efter orsaker som kan leda till oenighet angående människa-maskin interaktion. Detta för att undersöka om det finns någon oenighet mellan intressenterna och om det finns orsaker till att dem är oeniga, för att utveckla strategier för att förhindra dessa oenigheter. För att uppnå syftet med studien har dessa två frågeställningar valts: 1. Vilka är de förväntade fördelarna och nackdelarna med interaktionen mellan människa och maskin ur olika intressenters perspektiv? 2. Vilka är orsakerna till oenighet mellan intressenters perspektiv angående interaktionen mellan människa och maskin? Metod: Studien genomfördes på ett fall företag på deras nyöppnade lager i södra Jönköping, företaget är ett väl etablerat logistikföretag i Europa. Skribenterna har haft god kommunikation med handledaren på fall företaget och efter diskussioner ansågs det att detta ämne var intressant och användbart att studera. Ett teoretiskt ramverk har skrivits för att backa upp studien och för att få mer kunskap kring ämnet. För att uppnå studiens syfte och frågeställningar, samlas kvalitativa data in från intervjuer. För att svara på frågeställningarna analyseras det teoretiska ramverket och den insamlade data analyserats och diskuterats för att kunna dra slutsatser. Resultat: Studien visar att olika intressenter har olika förväntningar angående interaktionen mellan människa och maskin. De olika förväntningarna beror på vad varje intressent prioriterar och andra aspekter som, tidigare erfarenheter. Ett annat resultat från studien är att en specifik aspekt inte kan nämnas som en fördel eller nackdel på grund av att alla aspekter kan ses som både en fördel och en nackdel från olika intressenters perspektiv. Studien visar också att olika intressenter kan vara oeniga och att det kan bero på aspekter som tidigare erfarenheter, ansvarsnivå eller olika mänskliga beteenden. Implikationer: Studiens implikationer bidrar till den befintliga litteraturen genom att lyfta fram några av de förväntningar som är kopplade till interaktionen mellan människa och maskin. Studien utforskar också nya ämnen som ännu inte har utforskats i litteraturen, såsom ekonomiska aspekter och ständiga förbättringar. Begränsningar: Studiens begränsningar är att det är ett fall företag och fokuserar på vilka förväntningar olika intressenter kan ha innan de använder en ny maskin.

As the forest industry experiences significant growth, the demand for enhanced operational efficiency becomes vital. Taigatech respond to this need by leveraging machine learning-powered smart cameras to optimize sawmill operations. Despite technological advancements, manual production monitoring remains a burden for operators, highlighting the need for a shift towards user-friendly solutions in production monitoring. This master thesis project aims to develop a conceptual prototype for improved process monitoring, aligning with Taigatech's expertise in machine-learning. Following the triple diamond approach, the project was divided into three phases. The learning phase involved a preliminary study to understand the operators work of the sawmill industry’s control room. This phase also included thorough need finding to comprehend the current state and establishing needs and requirements. The ideation phase involved internal ideation within the group and a workshop with stakeholders, exploring various approaches towards a solution while considering the needs and requirements established in previous phase. The prototype phase involved wireframe prototyping in Figma, building two interfaces tested in eight user tests to establish the interpretation of information for a sawmill operator. The prototype phase concluded with the evaluation of user tests and resulted in a final design called OperAid. OperAid integrates smart cameras to provide real-time alerts to operators, facilitating timely intervention and reducing cognitive strain. This approach enhances productivity and fosters a more efficient and user-friendly monitoring environment in sawmills control room. / I samband med att skogsindustrin genomgår en betydande tillväxt blir efterfrågan på förbättrad operationell effektivitet avgörande. Taigatech svar på detta behov är genom användningen av maskininlärda smarta kameror för att optimera sågverksproduktionen. Trots tekniska framsteg är den manuella produktionsövervakningen fortfarande en påfrestning för operatörer, vilket understryker behovet av en förändring till användarvänliga lösningar inom produktionsövervakningen. Detta examensarbete syftar till att utveckla en konceptuell prototyp för förbättrad processövervakning, i linje med Taigatechs expertis inom maskininlärning. I enlighet med den så kallade trippeldiamantmodellen delades projektet upp i tre faser. Lärandefasen innefattade en förstudie för att förstå operatörernas arbete i sågverksindustrins kontrollrum. Denna fas inkluderade också en genomgående behovsanalys för att förstå den aktuella situationen och etablera aktuella behov och krav. Idéfasen bestod av en intern idégenerering inom gruppen samt en workshop med intressenter, där olika tillvägagångssätt utforskades med hänsyn till de behov och krav som fastställts i den föregående fasen. Prototypfasen innefattade wireframe-prototyper i Figma, där två gränssnitt testades i åtta användartester för att fastställa tolkningen av information för en sågverksoperatör. Prototypfasen avslutades med utvärdering av användartester och resulterade i en slutgiltig design - OperAid. OperAid integrerar smarta kameror för att ge operatörer realtidsvarningar, vilket underlättar snabb intervention och minskar kognitiv belastning. Denna lösning förbättrar produktiviteten och främjar en mer effektiv och användarvänlig övervakningsmiljö i kontrollrummen på sågverk.

The project has explored the topic Smart factory with main focus on the future production staff. The project aims to investigate how the production staff is affected by Volvo Cars Skövde Engine Plant (SkEP) becoming a Smart factory, in the era of Industry 4.0. The definition of the Smart factory is a demand of Mobile- and wireless technologies, Human-oriented, pursue a Flexible production with Sustainable manufacturing, as well as utilization of CPS (Cyber-Physical Systems), IoT (Internet-of-Things) and Cloud storage. The current situation and the future five to twenty years were examined in order to define the future production staff. This by conducting an observational study and several interviews. The studies’ results were that SkEP cannot be regarded as smart since several demands are inadequate by definition. Five years are considered too short of a time for the plant to fulfill the demands. However, according to the interviews and literature, SkEP are expected to become smart in twenty years after time refinement of existing technologies and implementation of new ones. The authors estimate Leadership, Information, IT and Production lay-out to be the areas that require the most effort. The future production staff are expected to be flexible with workplace, working hours and able to manage multiple variants. They should be included in self-supporting teams where every individual possesses an expertise, are motivated and participating. Production staff should perform complex, varied jobs with more responsibility by endorsement of decision support systems. The staffs’ competence should consist of technical education, high basic and lay-out knowledge and the ability to contribute to the collection of information and analyses. Interaction with technology is expected to expand and the personnel must therefore have a well-established comprehension of technology. The concept Smart factory is extensive and relatively new, which means that it is constantly evolving. Thus it is important for SkEP to be updated and adjust to the impact from the outside world.

SAAB has a project under development for a network system with connected nodes, where the nodes are both information consumer and producer of different communication types. A node is an equipment or an object that are used by the army e.g. it can be a soldier, military hospital or an UAV. The nodes function as a part of a mission e.g. a mission can be Defend Gotland. The aim of this project is that the user will rank different missions from the one with the highest priority to the lowest. This will affect the network in a way that the communication between the nodes at the mission with the highest rank will be prioritised over the communication between the underlying missions. A user can via the GUI rank the missions, and then set the associated settings for them. Via the GUI the user should be able to work at three different levels. The first is to plan upcoming missions. The second one is in real time see if the system delivers the desired conditions. The last one is to simulate if the system can deliver the desired conditions. This thesis investigated various HCI models that could be used to create a GUI, to reduce the risk of a user configuring the system incorrectly. The study showed that there are no HCI models that take account for misconfigurations, and therefore a new model was created. The new model was used and evaluated by creating a prototype of a GUI for SAAB’s project and was tested on a potential user. The test showed that the new model reduced the risk of misconfigurations. / SAAB har ett projekt för utveckling av ett nätverkssystem med anslutande noder, med noder som kan vara både informationsproducent och konsument för olika kommunikationstyper. En nod är en sak eller ett objekt inom försvaret t.ex. kan det vara en soldat, militärt sjukhus eller en obemannad farkost. Varje nod tillhör ett uppdrag, tex att försvara Gotland. Målet med projektet är att man ska kunna gradera de olika uppdragen och därmed gradera vilken prioritet dessa noder har i nätet. Noder som tillhör ett uppdrag med hög gradering kommer prioriteras över de underliggande uppdragen i nätverket. En användare kan via ett grafiskt användargränssnitt gradera uppdragen och konfigurera tillhörande inställningar. Via det grafiska användargränssnittet kan en användare även planera, gradera och konfigurera inställningar för kommande uppdrag samt simulera om det går att genomföra. Användaren ska även i realtid kunna se om de önskade inställningarna inte kan leva upp till de önskade kraven, och därmed kunna åtgärda detta.  Detta arbete undersökte olika MMI-modeller som kan användas för att skapa ett grafiskt användargränssnitt som minimerar risken att användaren konfigurerar systemet på ett felaktigt sätt. Studien visade sig att det inte finns några MMI modeller som tar hänsyn till felkonfigureringar, och en ny modell skapades. Den nya modellen användes och utvärderas genom att skapa en prototyp av ett grafiskt användargränssnitt för SAAB:s projekt, som testades på en potentiell användare. Testet visade att den nya modellen minskar risken för felkonfigureringar.

Passive Coherent Location (PCL), eller Passiv Radar som det populärt kallas, är enteknologi inom radarlära som innefattar radartyper som inte själva skickar ut elektromagnetiska vågor för att finna och undersöka ett mål. Istället använder sig dessa radartyper av befintliga signaler, såsom radio- och TV-sändningar för att detektera mål. På så vis är det betydligt svårare att upptäcka en passiv radar jämfört med en traditionell aktiv radar. SAAB utvecklar teknologi och metoder för passiva radarsystem. För att få en förståelse för ett av deras PCL-systems prestanda behöver SAAB utveckla en enkel metod för att fastställa radartäckningen. Som ett steg till detta har SAAB därför givit författaren till denna rapport i uppgift att skapa ett gränssnitt som kombinerar och jämför PCL-systemet med detektioner från en automatic dependent surveillance broadcast (ADS-B). Detektionerna från ADS-B kan då fungera som ett facit för hur väl PCLsystemet tar upp detektioner. Vilket ger gränssnittets användare en god indikationför PCL-systemets utsträckning och reliabilitet. Intervjuer hölls med anställda på SAAB som har erfarenhet av att arbeta med likvärdiga system och dess gränssnitt. Intervjuerna var semistrukturerade med frågor som syftade att utforska vilka funktioner som uppskattas och vilka svårigheter deltagarna ser i nuvarande gränssnitt. Utefter deltagarnas svar på intervjuerna byggdes en behovsanalys som tillsammans med teorier inom området låg till grund för utformningen av gränssnittsprototypen. Lösningsförslaget är en gränssnittsprotyp som visar datapunkter där detektion av mål visas från PCL-systemet och ADS-B. / Passive Coherent Location (PCL), or more popularly known as Passive Radar, is a subgenre within the field of radartechnology which includes radar types that does not transmit electromagnetic signals by themselves to find and investigate targets. Instead, they use already existing transmission, such as radio and TV broadcasts, to detect a target. Thus, it is much harder to discover a passive radar compared to a traditional active radar. SAAB is developing technologies and methods for passive radar systems. To get an understanding of the performance of one of their PCL systems, SAAB is looking for a simple method to determine the coverage of the radar. As part of this SAAB has given the author of this report the task of developing an interface which combines and compares the PCL-system with the detections of an automatic dependent surveillance broadcast (ADS-B). The detections from the ADS-B can then act as an answer key for how well the PCL-system detects targets. Thus, giving the interfaces user a good indication for the PCL-systems coverage and reliability. Interviews were conducted with SAAB employees experienced in working with similar systems and their interfaces. These interviews were semi-structured, with questions aiming to explore appreciated features and identified challenges in the current interfaces. A needs analysis was constructed based on the participants answers in the interviews, which, combined with theories within the field served as the foundation for designing the interface prototype. The proposed solution is an interface prototype, displaying data points from the PCL system and ADS-B.

The manufacturing industry is shifting, entering a new era with smart and connected devices. The fourth industrial revolution (Industry 4.0) is promising increased growth and productivity by the Smart Factory and within the enabling technologies is Augmented Reality (AR). This is a technology that can be used to augment the reality with digital information. At the same time as the technology is introduced, errors in manufacturing are a problem which are affecting the productivity and the quality. The errors can be caused by humans and companies strive to eliminate the errors caused by humans. This research aims to find the main causes of human errors in assembly lines and thereafter explores whether AR is an appropriate tool to be used in order to address those issues. Based on a literature review that identified and characterized a preliminary set of root causes for human errors in assembly lines, these causes were empirically studied in an exercise that covered an in-depth case study at a multinational automotive company. Data in form of interviews and deviation reports have been used to identify the causing factors and the result showed that the main causes of human errors are the amount of thinking, deciding and searching for information which affected the cognitive load of the operator and in result their performance. Several interviews with experts in AR allowed to verify if this technology would be feasible to solve or mitigate the found causes. Besides that, in repetitive manual assembly operations, AR is better used showing the process in order to train new operators, at the same time as for experienced operators AR show information only when an error occurs and when there is a need of taking an active choice is more appropriate. Nevertheless, while theoretically able to managing human error when fully developed, the desired application makes the augmentation of visual objects redundant and increasingly complex for solving the identified causes of errors which questions the appropriateness of using AR systems. However, the empirical findings showed that for managing human errors, the main bottleneck of an AR system is the software and AI. / Den tillverkande industrin skiftar och går in i en ny era där smart och uppkopplad teknologi introduceras i de operativa delarna av tillverkningen. Denna fjärde industriella revolution (Industry 4.0) som den även kallas för med smarta fabriker, utlovar ökad produktivitet och tillväxt. Bland de teknologier som representeras i detta nya landskap återfinns Augmented Reality (AR), vilket är en teknik som används för att förstärka verkligheten med digital information. I samband med att denna nya teknik introduceras, är avvikelser i produktion ett problem som påverkar företags produktivitet och kvalitet. Den mänskliga faktorn är en bidragande del till detta problem och företag strävar efter att eliminera felen orsakade av människor. Denna studie syftar till att hitta orsakerna till att människor orsakar fel i produktion och därefter utforska om AR är ett lämpligt verktyg att använda för att råda bot på dessa orsaker och därmed eliminera felen. Genom en litteraturstudie har det identifierats ett antal faktorer som påverkar den mentala belastningen hos människor i produktionssammanhang. Dessa faktorer har därefter undersökts genom en fallstudie hos en multinationell tillverkare av kommersiella fordon. Datainsamling i form av intervjuer och avvikelsedata har använts för att identifiera de påverkande faktorerna och resultaten pekade på att behovet av att behöva tänka, leta efter information och fatta beslut påverkade den mentala belastningen mest. Intervjuer hölls med forskare och montörer för att definiera en lämplig AR funktion som sedan undersöktes genom flera intervjuer med forskare inom AR för att verifiera om AR är en lämplig teknik att använda för de identifierade orsakerna. I termer av AR i en arbetsmiljö med repetitiva aktiviteter efterfrågas en funktion som visualiserar fel för montörer som är erfarna medan det för oerfarna montörer är bättre med visualisering av hela arbetsprocessen. Men, trots att systemet i teorin är lämpligt att använda för att hantera orsakerna till att felen uppstår så är den efterfrågade funktionen överflödig då visualisering kommer visas väldigt sällan samt att tekniken är väldigt komplex. Detta gör att det går att ifrågasätta hela funktionen av att använda AR system i det fall som studerades. Dessutom visade sig tekniken vara olämplig att använda i den miljö fallet utspelar sig i på grund av svårigheter med artificiell intelligens (AI).