Erfassung dynamischer menschlicher Parameter in kollaborativen Arbeitsprozessen mit Augmented Reality

Abstract

Der Begriff "Industrie 4.0" fasst Technologien und Methoden zusammen, mit denen Produktionssysteme sich durch eine systematische Erfassung und Analyse von Daten selbstständig steuern und optimieren können. Insbesondere dort, wo Tätigkeiten innerhalb des Produktionsprozesses von Menschen ausgeführt werden, entsteht die Herausforderung, dass für die Erfassung menschlicher Daten in der Regel eine komplexe technische Infrastruktur notwendig ist. Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Fragestellung, ob der Prozess, menschliche Daten zu erfassen, durch die Anwendung eines AR-Headsets vereinfacht werden kann und auf ortsfeste Infrastruktur verzichtet werden kann. Zur Überprüfung des Ansatzes wird eine AR-Anwendung entwickelt, die kontinuierlich die Position eines Arbeiters in der Produktionsanlage bestimmt. Grundlage hierfür ist das dauerhaft vom AR-Headset durchgeführte SLAM-Tracking in Verbindung mit einem optischen, markerbasierten Kalibrierungsverfahren. Im Rahmen einer Messreihe wird die Präzision der Positionsbestimmung überprüft und mit anderen Verfahren zur Lokalisierung in Innenräumen verglichen. Für die Analyse der Positionsdaten wird zusätzlich eine Serveranwendung entwickelt, welche die Positionsdaten empfängt, speichert und mit Hilfe einer vorher festgelegten Prozessbeschreibung automatisiert Prozesszeiten aus den ermittelten Positionsdaten berechnet. Anhand eines praktischen Anwendungsfalls wird aufgezeigt, wie die ermittelten Prozesszeiten genutzt werden können, um die Reihenfolge des Prozesses zu optimieren.