TY  - THES
A1  - Wiedenmaier, Stefan Johannes
A2  - Luczak, Holger
T1  - Unterstützung manueller Montage durch Augmented-Reality-Technologien
N2  - Komplexe Tätigkeiten, wie sie gerade auch in der manuellen Montage vorkommen, benötigen freie Hände zum Arbeiten. Augmented Reality (AR) Systeme, die benötigte Informationen automatisch direkt im Sichtfeld des Benutzers einblenden, sind hierfür ein innovativer Ansatz. Die Unterstützung der manuellen Montage durch diese Technologie wird in dieser Dissertation in zwei inhaltlichen Schwerpunkten behandelt. Zum einen werden Montagebereiche und Aufgaben eingegrenzt, die sich durch AR unterstützen lassen. Anhand von Komplexitäts- und Häufigkeitskriterien sowie den drei Regulationsebenen des Rasmussen-Modells menschlicher Leistung, wird eine Bewertungsmatrix für Montageaufgaben hergeleitet, die es ermöglicht, vorliegende Montageaufgaben den Regulationsebenen zuzuordnen. Anschließend wird deren AR-Potential experimentell in einer Querschnittsstudie an einer Anwendung aus der Automobilindustrie untersucht. Diese Evaluation von unterschiedlichen Montageaufgaben basiert auf einem Vergleich der Montagezeit, der Montagefehler und der subjektiven Beanspruchung der Montierenden mit zwei weiteren Unterstützungsmedien für die manuelle Montage. Zum anderen geht die Arbeit näher auf einzelne Gestaltungskriterien von AR-Systemen in der Montage ein und überprüft diese im Experiment. Daraus ergeben sich wissenschaftlich abgesicherte Gestaltungsrichtlinien, die das Arbeitsmittel AR weiter verbessern.
T3  - Schriftenreihe Rationalisierung und Humanisierung - 58 
KW  - Augmented Reality
KW  - Automobilindustrie
KW  - Handlungsregulation
KW  - Montagetätigkeit
KW  - manuelle Montage
Y1  - 2022
UR  - https://epub.fir.de/frontdoor/index/index/docId/1492
SN  - 978-3-8322-2429-5
PB  - Shaker
CY  - Aachen
ER  -