motionEAP

System zur Effizienzsteigerung und Assistenz bei Produktionsprozessen



© KD Busch/Hochschule Esslingen


Kurzsteckbrief

Im Projekt motionEAP wird ein System zur Effizienzsteigerung und Assistenz bei Produktionsprozessen in Unternehmen auf Basis von Bewegungserkennung und -projektion entwickelt. Per Kamera und Abstandssensor erfasst das System die Aktionen des Mitarbeiters und weist ihn auf Probleme und Verbesserungspotenziale hin. Neben der technischen Entwicklung liegt ein Schwerpunkt des Projektes auf psychologischen und arbeitsethischen Fragen, die sich aus den neuen Interaktionsformen ergeben.

Herausforderung

Permanente Qualitätskontrolle und IT-gestützte Hilfen bei einzelnen Arbeitsschritten sind Industriearbeitern längst vertraut. Bestehende Assistenzsysteme setzen aber etwas spät ein. Etwa, wenn die fertige Schweißnaht überprüft wird und dabei Fehlstellen zutage treten. Besser wäre es, einen Arbeiter unmittelbar bei seiner Arbeit darauf hinzuweisen, dass er im Begriff ist, einen Fehler zu begehen. Teure Nachbesserungen und Ausschuss ließen sich vermeiden und nebenbei die Motivation des Mitarbeiters erhöhen, weil er verlässlich gute Arbeit abliefert.

Ziel

An einem solchen neuartigen Assistenzsystem arbeiten Forscher im Projekt motionEAP: Erarbeitet werden soll eine kontextbewusste und prozessintegrierte Assistenz. Das heißt, die Arbeitsschritte des Mitarbeiters werden sensor- und videogestützt ausgewertet, wodurch Probleme oder Fehler sofort erkannt werden. Das kann ein falscher Montageschritt, aber auch eine unergonomische Körper- oder Handhaltung sein. Das System projiziert dann einen entsprechenden Hinweis in das Sichtfeld des Arbeiters. motionEAP ist nicht nur für die schnelle Einarbeitung in neue Produktionsabläufe gedacht – es soll auch ältere und leistungsgeminderte Werker entsprechend ihres Leistungsvermögens unterstützen. Um zugleich Motivation und Arbeitszufriedenheit zu steigern, wird die Integration spielerischer Elemente erprobt.

Technologien

Bei der Umsetzung des Ziels gibt es eine Reihe von Herausforderungen: Zunächst müssen bekannte Methoden der optischen Bewegungs- bzw. Objekterkennung mit Videokameras und Tiefensensoren an die Anforderungen in Produktionsumgebungen angepasst werden. Neben der Motorik des Körpers sollen zudem über eine Analyse der Gesichtsmimik auch die Emotionen des Werkers erkannt werden. Auf diese Weise könnten vor allem fehleranfällige Stresssituationen erkannt bzw. vermieden werden. Dabei dürfen Kameras und Sensoren weder Werker noch Materialfluss behindern. Eine weitere Herausforderung: Aus Sicherheitsgründen sollen bei der Projektion in den Arbeitsbereich keine Laserprojektoren eingesetzt werden, sondern lichtschwächere LED-Geräte, die entsprechend optimiert werden müssen.

Eine ebenso große Bedeutung wie diese technischen Fragestellungen haben arbeits- und motivationspsychologische Aspekte. Es ist eine zentrale Anforderung des Projekts, einzelne Werker durch das Assistenzsystem weder zu unterfordern noch zu überfordern. Die fachlichen und kognitiven Stärken und Schwächen sollen während der begleiteten Montage- oder Kommissioniertätigkeit über eine Analyse der Bewegungen und des Gesichtsausdrucks erkannt werden, so dass sich die Hinweise des Systems an der momentanen Befindlichkeit ausrichten können: Einerseits soll es keine Bevormundung durch zu viele Meldungen geben, andererseits sollen unnötige Fehler vermieden werden. Grundlage dieser Arbeiten sind etablierte Modelle der Arbeitspsychologie. Im Projekt soll zudem erstmals erprobt werden, wie sich spielerische Elemente und Methoden in industrielle Assistenzsysteme integrieren lassen (Gamification) und wie auf diese Weise Arbeitsfreude und Motivation beeinflusst werden können.

Eine eigenständige ethische Begleitung des Projekts sorgt dafür, dass Aspekte wie Datenschutz oder persönliche Autonomie und Privatheit am Arbeitsplatz während des Vorhabens berücksichtigt werden.

Use Case

Der Ansatz von motionEAP wird anhand von mehreren Einsatzszenarien im Automobilbau und in Behindertenwerkstätten erprobt. Erstes Szenario ist ein Trainings- und Fortbildungssystem für Montagearbeitsplätze, das per Videokamera und Infrarottiefensensor die individuellen Leistungsdaten des Anwenders erfasst und das System darauf ausrichtet. In den nachfolgenden Szenarien wird der Anwender dann über eine Projektion direkt am Arbeitsbereich (in-situ) auf etwaige Fehler hingewiesen. Im zweiten Szenario wird das System in einen Fertigungsarbeitsplatz integriert, an dem auch häufige Produktwechsel zugelassen sind. Dabei sollen komplexe Bewegungsabläufe der Hände und Arme erkannt werden, und es sollen auch verschiedene Bewegungsstile, etwa unterschiedlich schnelle Handbewegungen, zugelassen werden. Im dritten Szenario werden Bauteile als Vorarbeit einer Montage zusammengestellt. Anders als bei heutigen Pick-by-Light-Systemen wird der Mitarbeiter nicht nur mit Lichtsignalen auf den jeweiligen Lagerort der Teile aufmerksam gemacht, sondern auch auf Fehlgriffe hingewiesen. Im letzten Szenario werden schließlich mehrere Werker in einer Montagezelle, also dem Zusammenschluss mehrerer Montagetische, unterstützt.

 

Konsortialpartner: Audi AG (Konsortialführer), BESSEY Tool GmbH & Co. KG, GWW GmbH, Hochschule Esslingen, KORION GmbH, Schnaithmann Maschinenbau GmbH, Universität Stuttgart

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