Die Standardisierung und gezielte Verbesserung von Arbeitsabläufen in der manuellen Fertigung und Montage sind mittlerweile, insbesondere für klein- und mittelständische Unternehmen (KMU), zu unumgänglichen Zielen für die Erhöhung der Produktivität und Unternehmenswertschöpfung in der industriellen Prozesskette geworden. Eine Ursache für diesen Optimierungszwang liegt in der Individualisierung von Produkten, den damit einhergehenden sinkenden Losgrößen und der steigenden Komplexität und Variantenvielfalt von Arbeitsplatzsystemen. Häufig sind nur eine manuelle Fertigung und Montage wirtschaftlich umsetzbar. Zudem ist es wichtig, Arbeitsprozesse dem demografischen Wandel anzupassen, da sich einerseits das zur Verfügung stehende Arbeitskräftepotenzial verringert und andererseits die Unternehmen zunehmend bestrebt sind, das in der älteren Belegschaft verankerte Know-how möglichst lange innerbetrieblich zu halten. Arbeitssysteme sind daher so zu gestalten, dass ein gesundes Arbeiten bis zum Ruhestand gewährleistet ist. KMU stehen deshalb der Herausforderung gegenüber, ihre Arbeitsplätze und die Arbeitsprozesse der Werker nicht nur kontinuierlich neu zu gestalten, sondern vorab detailliert zu beschreiben und zu analysieren.

Herangehensweise

Bei der Herangehensweise sollen zwei grundsätzlich, unterschiedliche Ansätze verfolgt werden. Zum einen sollten Arbeitspersonen durch technische Assistenzsysteme (Feedback, Handlungsanweisungen) zur Bewältigung komplexer werdender Aufgaben gezielt unterstützt werden und zum anderen sollen Arbeitsabläufe für eine ergonomische und belastungsoptimierte Gestaltung der Arbeitsumgebung analysiert und beurteilt werden. Für beide Aufgaben besteht die notwendige Voraussetzung die Bewegungen einer Arbeitsperson vollständig zu erfassen und seine Handlungsabläufe zu rekonstruieren.

Kernziel des Vorhabens

Das Kernziel des Vorhabens ist die Entwicklung eines Systems zur automatisierten Handlungserkennung für manuelle Tätigkeiten. Grundlage hierfür ist die Analyse von sensorisch erfassten Signale, die durch die Bewegungen einer Person während der Durchführung einer Tätigkeit entstehen. Dabei weisen wiederkehrende Handlungen ähnliche Muster im Signalverlauf der Beschleunigungen, der Drehraten und der magnetischen Feldstärke auf. Zur Erkennung dieser zeit- und amplitudenvarianten Signale sollen neuronale Netze zum Einsatz kommen. In einer Lernphase werden zyklische Bewegungsabläufe einer Person sensorisch erfasst und charakteristische Merkmale in den Sensorsignalanteilen eines Grundbausteins berechnet. Das System ist anschließend in der Lage eingelernte Bewegungsbausteine automatisiert zu erkennen, so dass sich eine Gesamthandlung rekonstruieren lässt. Das zentrale Element zur Erfassung der Bewegung bzw. der Signale für die Musteranalyse sind am Körper getragene Inertialsensoren. Diese referenzlos und infrastrukturlos messenden Systeme werden ebenfalls im Projekt in Form eines modularen Low-Cost-Systems entwickelt.

Dieses Projekt wird durch das Land Sachsen Anhalt und die Europäische Kommission gefördert. Projektträger ist die Investitionsbank Sachsen Anhalt.

Kooperationspartner: Fraunhofer-Institut für Fabrikbetrieb und -automatisierung IFF, Magdeburg

Projektlaufzeit: 1. Juni 2017 bis 31. Mai 2020