@misc{ArgubiWollesenGanssaugeHippetal., author = {Argubi-Wollesen, Andreas and Ganßauge, Rico and Hipp, Bj{\"o}rn and Hoppe, Annette and Kockrow, Roberto and Thiel, Matthias and Weidner, Robert}, title = {Herausforderungen und Maßnahmen zur Akzeptanzsteigerung beim Einsatz von Exoskeletten im SHK-Handwerk - Auswertung einer Befragung und Ableitung von Bedarfen}, series = {Arbeit HUMAINE gestalten, 67. GfA Fr{\"u}hjahrskongress 2021, Bochum vom 3. - 5. M{\"a}rz 2021}, journal = {Arbeit HUMAINE gestalten, 67. GfA Fr{\"u}hjahrskongress 2021, Bochum vom 3. - 5. M{\"a}rz 2021}, publisher = {GfA-Press}, address = {Dortmund}, isbn = {978-3-936804-29-4}, pages = {B.10.1; Seite 1 -- B.10.1; Seite 6}, abstract = {Kurzfassung: Das Sanit{\"a}r-, Heizungs- und Klimatechnikhandwerk (SHK) steht aktuell vor großen Herausforderungen. Ein hoher Anteil k{\"o}rperlich schwerer Arbeiten bef{\"o}rdert Nachwuchsmangel, das Risiko f{\"u}r muskulo-skelettale Beschwerden und Leistungsminderung {\"a}lterer Arbeitnehmer*In-nen. Die Nutzung von physischen Unterst{\"u}tzungs-systemen k{\"o}nnte ein An-satz sein, dem entgegenzuwirken (vgl. Steinhilber et al. 2020). Diese ver-sprechen insbesondere bei muskul{\"a}r belastenden Arbeitsvorg{\"a}ngen in Zwangspositionen weitreichende Entlastungspotenziale. Aus ergonomi-scher und arbeitswissenschaftlicher Perspektive sind u.a. die physische Be-lastungsverlagerung sowie die arbeitsorganisatorischen und psychologi-schen Nutzungsaspekte besonders herausfordernd. Im durch das Bundes-ministerium f{\"u}r Arbeit und Soziales (BMAS) im Rahmen der INQA-Initiative gef{\"o}rderten Forschungsprojekt „Handwerksgeselle 4.0" (HWG 4.0) wird die Praktikabilit{\"a}t, Akzeptanz und Usability entsprechender Technologien in diesem Anwendungsfeld analysiert. Hierzu f{\"u}hrte der Zentralverband Sani-t{\"a}r Heizung Klima (ZVSHK) eine deutschlandweite, wissenschaftlich beglei-tete Online-Befragung mit einem R{\"u}cklauf von 1.759 Handwerksbetrieben durch. Die erhobenen Daten zeigen Unterst{\"u}tzungsbedarfe, m{\"o}gliche An-wendungs-felder von Exoskeletten und den erwarteten Nutzen durch den Einsatz derartiger Systeme auf. Die Befragung offenbarte eine signifikante Diskrepanz zwischen den biomechanisch-physiologisch abgeleiteten Un-terst{\"u}tzungsleistungen von Exoskeletten zur Beanspruchungsreduktion und den sich daraus ergebenden Einsatzm{\"o}glichkeiten einerseits sowie den aktuell vorherrschenden Erwartungen der Nutzer*Innen an den Funkti-onsumfang von Exoskeletten andererseits. Der Beitrag beleuchtet Heraus-forderungen f{\"u}r die Akzeptanz von Exoskeletten innerhalb der Branche und zeigt auf, welche Maßnahmen zur Akzeptanzsteigerung getroffen werden k{\"o}nnen.}, language = {de} } @misc{KlugJeungWunderlichetal., author = {Klug, Marius and Jeung, Sein and Wunderlich, Anna and Gehrke, Lukas and Protzak, Janna and Djebbara, Zakaria and Argubi-Wollesen, Andreas and Wollesen, Bettina and Gramann, Klaus}, title = {The BeMoBIL Pipeline for automated analyses of multimodal mobile brain and body imaging data}, series = {bioRxiv beta}, journal = {bioRxiv beta}, doi = {10.1101/2022.09.29.510051}, pages = {40}, abstract = {Advancements in hardware technology and analysis methods allow more and more mobility in electroencephalography (EEG) experiments. Mobile Brain/Body Imaging (MoBI) studies may record various types of data such as motion or eye tracking in addition to neural activity. Although there are options available to analyze EEG data in a standardized way, they do not fully cover complex multimodal data from mobile experiments. We thus propose the BeMoBIL Pipeline, an easy-to-use pipeline in MATLAB that supports the time-synchronized handling of multimodal data. It is based on EEGLAB and fieldtrip and consists of automated functions for EEG preprocessing and subsequent source separation. It also provides functions for motion data processing and extraction of event markers from different data modalities, including the extraction of eye-movement and gait-related events from EEG using independent component analysis. The pipeline introduces a new robust method for region-of-interest-based group-level clustering of independent EEG components. Finally, the BeMoBIL Pipeline provides analytical visualizations at various processing steps, keeping the analysis transparent and allowing for quality checks of the resulting outcomes. All parameters and steps are documented within the data structure and can be fully replicated using the same scripts. This pipeline makes the processing and analysis of (mobile) EEG and body data more reliable and independent of the prior experience of the individual researchers, thus facilitating the use of EEG in general and MoBI in particular. It is an open-source project available for download at https://github.com/BeMoBIL/bemobil-pipeline which allows for community-driven adaptations in the future.}, language = {en} }