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Sensumotorische Arbeitsformen sind heute Bestandteil nahezu aller industriellen Tätigkeiten. Die der Bewegung zugrunde liegenden Prozesse zur Generierung und Kontrolle des Bewegungsablaufs sind in den wesentlichen Strukturen zwar bekannt, es fehlen jedoch Untersuchungsmethoden, mit denen die Beanspruchung der für die motorischen Steuerungsprozesse verantwortlichen Funktionsstrukturen bei realtypischen Bewegungsmustern beurteilt werden kann. Ausgehend davon, daß Elektromyogramme der beteiligten Muskeln neben den unmittelbar bewegungsbezogenen Einflüssen auch systematische Varianzen beinhalten, die als Ergebnis der vorgelagerten Prozesse zu betrachten sind, werden elektromyografische Analysemethoden ausgearbeitet, die aus den abgeleiteten Aktivitätsmustern auf Veränderungen der zentralnervösen Prozesse bei realtypischen Tätigkeitsausprägungen schließen lassen. Diese umfassen den Einfluß der verschiedenen sensorischen Modalitäten auf die Kontrolle des Bewegungsverlaufs, die Koordination der Muskeln, die Form der Aktivitätsmuster, den Zusammenhang zwischen der Muskelerregung und den korrespondierenden Bewegungen, zentralnervöse Blockierungen sowie die Gesamthöhe der muskularen Beanspruchung. In zwei Versuchsreihen, die einerseits den Übungsprozeß einer manuellen Montagetätigkeit und andererseits verschiedene elementare Bewegungsformen mit systematischer Variation der Aufgabenschwierigkeit umfassen, werden die mit Hilfe der entwickelten Methoden zugänglichen Reaktionsmuster des motorischen Systems in Abhängigkeit der Aufgabenstellung, des Übungsgrades und möglicher Ermüdungserscheinungen untersucht.
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.