Wissensarchivierung und -transfer im Rahmen betrieblicher Rüstvorgänge – Design eines AR-basierten Cyber-Physischen Produktionssystems

Autoren: Abele, Hoffmann, de Carvalho, Schweitzer, Wulf, Kluth

Kategorie: Digitale Assistenten

Chair: Kluge

Beitragskurzfassung:
Die wachsende Nachfrage nach kundenspezifischen Produkten führt zu einem Anstieg der Anzahl industrieller Rüstvorgänge. In diesem Zusammenhang steigt die Komplexität der häufig manuell ausgeführten Rüstschritte. Um unerfahrenen Maschinenbedienern das notwendige spezifische Wissen auf der Basis von Theorie, Stand der Technik und Erfahrung zu vermitteln, werden durch die Ansätze der Lean Production und des Industrial Internet of Things (IIoT) zunehmend digitale Lösungen eingesetzt. AR ist in diesem Zusammenhang eine neue Art der Visualisierung, die ortsbezogene Informationen schnell und einfach übertragen kann. Aufgrund des relativ frühen Entwicklungsstadiums von Cyber-Physischen Produktionssystemen (CPPS), bspw. in Form von Head-Mounted Displays, bestehen Einschränkungen technischer, ergonomischer sowie interaktiver Art, die zwangsläufig die Nutzerakzeptanz beeinflussen. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, wesentliche gestalterische Implikationen für ein derartiges System zu definieren. In einem Forschungsvorhaben wurde eine Designfallstudie durchgeführt, um auf Grundlage eines ethnographischen Ansatzes ein sozio-technisches Artefakt in Form eines AR-basierten CPPS zur Unterstützung von Maschineneinrichtern bei industriellen Rüstvorgängen zu konzipieren. In Kombination mit geeigneten sensorischen Eingangswerten und prozessrelevanten Informationen zur Maschine sowie hinsichtlich Werkzeug- und Materialeigenschaften wurde ein Prototyp auf Basis bestimmter Designimplikationen für die AR-Datenbrille ”Microsoft HoloLens” entwickelt. Die Grundfunktionen des IIoT-Tools lassen sich zugunsten eines effektiven Wissens- und Erfahrungsaustausches in einen text-, bild- bzw. videobasierten Aufnahme- (”Writing”) und Wiedergabemodus (”Reading”) unterteilen. Die Forschungsarbeit zeigt, dass Wissen komplex ist und es nicht ausreicht, nur zwischen ”Know-How” und ”Know-Why” zu unterscheiden. Der Ansatz bestand darin, vermeintlich banales und selbstverständliches Fachwissen mit anderen bzw. unerfahrenen Arbeitspersonen zu teilen und gleichzeitig absichtlich zurückgehaltene Wissen verfügbar zu machen, ohne Alleinstellungsmerkmale erfahrener Maschineneinrichter zu gefährden.

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Raum 2
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Abele et al.