TY - JOUR A1 - Wilhelm, Markus A1 - Manghisi, Vito Modesto A1 - Uva, Antonello A1 - Fiorentino, Michele A1 - Bräutigam, Volker A1 - Engelmann, Bastian A1 - Schmitt, Jan T1 - ErgoTakt: A novel approach of human-centered balancing of manual assembly lines JF - Procedia CIRP N2 - Although the increasing use of automation in industry, manual assembly stations are still common and, in some situations, even inevitable. Current practice in manual assembly lines is to balance them using the takt-time of each workstation and harmonize it. However, this approach mostly does not include ergonomic aspects and thus it may lead to workforce musculoskeletal disorders, extended leaves, and demotivation. This paper presents a holistic human-centric optimization method for line balancing using a novel indicator ̶ the ErgoTakt. ErgoTakt improves the legacy takt-time and helps to find an optimum between the ergonomic evaluation of an assembly station and its balance in time. The authors used a custom version of the ErgoSentinel Software and a Microsoft Kinect depth camera to perform online and real-time ergonomic assessment. An optimization algorithm is developed to find the best-fitting solution by minimizing a function of the ergonomic RULA-value and the cycle time of each assembly workstation with respect to the worker's ability. The paper presents the concept, the system-setup and preliminary evaluation of an assembly scenario. The results demonstrate that the new approach is feasible and able to optimize an entire manual assembly process chain in terms of both, economic aspects of a well-balanced production line as well as the ergonomic issue of long term human healthy work. Y1 - 2021 U6 - https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.procir.2020.05.250 VL - 97 SP - 354 EP - 360 ER - TY - JOUR A1 - Miller, Eddi A1 - Engelmann, Bastian A1 - Kaupp, Tobias A1 - Schmitt, Jan T1 - Advanced Cascaded Scheduling for Highly Autonomous Production Cells with Material Flow and Tool Lifetime Consideration using AGVs JF - Journal of Machine Engineering Y1 - 2023 UR - https://doi.org/10.36897/jme/171749 SN - 2391-8071 ER - TY - CHAP A1 - Seitz, Philipp A1 - Schmitt, Jan A1 - Engelmann, Bastian T1 - Evaluation of proceedings for SMEs to conduct I4.0 projects T2 - Procedia Cirp Y1 - 2019 VL - 86 SP - 257 EP - 263 ER - TY - JOUR A1 - Hofmann, Jan A1 - Eberhardt, Lars A1 - Heusinger, Moritz A1 - Dobhan, Alexander A1 - Engelmann, Bastian A1 - Schleif, Frank-Michael T1 - Optimierung von Prozessen und Werkzeugmaschinen durch Bereitstellung, Analyse und Soll-Ist-Vergleich von Produktionsdaten JF - FHWS Science Journal N2 - Mit einem Umsatz von 103 Milliarden Euro ist die Metallindustrie eine der größten deutschen Industriebranchen. Diese ist von volatilen Marktbedingungen und hohem Wettbewerb geprägt [1][2]. Kleine und mittlere produzierende Unternehmen (sogenannte KMU) sehen zunehmend gravierende Probleme bei der Einhaltung von Lieferterminen bedingt durch hohe Durchlaufzeiten in der Produktion [3]. Neben kaufmännischen Planungssystemen zur Erstellung von Produktionsplänen nutzen Unternehmen als Planungsgrundlage weiterhin Excel mit 31 % und manuelle Prozesse mit 10 % [4]. Gleiches gilt für Produktwechselvorgänge auf Maschinen (Rüsten). Aufgrund dieser Aspekte ist es notwendig, die Rentabilität der KMU in der Metallindustrie zu steigern. Das wird durch effiziente Produktionsplanung und -steuerung, sowie der daraus resultierenden hohen Reaktionsfähigkeit und Flexibilität realisiert. Daher ist die Produktionsplanung auf die Markt- und Kundenanforderungen und die Anlageneffektivität auf ein hohes und stabiles Niveau auszurichten [5]. Hier bietet die Erfassung von Echtzeitdaten eine adäquate Reaktion auf die genannten Anforderungen. Ebenfalls liefert sie großes Potenzial für die Produktionsplanung und -steuerung, um die Disposition und Koordination von Arbeitsaufträgen zu optimieren. Weiterhin werden Störgrößen oder unvorhergesehene Planungsabweichungen reduziert [4][6]. Zusätzlich ist eine erhöhte Transparenz und Verbesserung menschlicher Entscheidungsprozesse notwendig. Dies kann durch datengetriebene Methoden unterstützt und sichergestellt werden [7]. Ein Ansatz zur Optimierung des Produktionsergebnisses kann durch die Erhöhung der Anlagenproduktivität selbst realisiert werden. Dazu muss die Verfügbarkeit der Anlagen durch Lokalisierung und Reduzierung von Verlusten erhöht werden. Die Umrüstungsprozesse tragen stark negativ zur Verfügbarkeit einer Produktion bei. Eine Steigerung der Gesamtanlageneffektivität (overall equipment effectiveness oder kurz OEE) in einer Fertigungsumgebung ist jedoch möglich durch eine intelligente Nutzung von Sensordaten mit Techniken wie z. B. Machine Learning (ML). KW - produktionsdaten KW - metall Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:863-opus-20012 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bvb:863-opus-19389 SN - 2196-6095 VL - 5 IS - 2 SP - 135 EP - 142 ER - TY - CHAP A1 - Klehr, Lukas A1 - Engelmann, Bastian A1 - Schleif, Frank-Michael A1 - Regulin, Daniel ED - Iliadis, Lazaros S. ED - Maglogiannis, Ilias ED - Kyriacou, Efthyvoulos ED - Jayne, Chrisina T1 - Contextualized Segmentation of Milling Processes Using Discrete Rule-Based Pattern Recognition T2 - Engineering Applications of Neural Networks - 26th International Conference, EANN 2025, Limassol, Cyprus, June 26-29, 2025, Proceedings, Part II Y1 - 2025 U6 - https://doi.org/10.1007/978-3-031-96199-1\_18 VL - 2582 SP - 238 EP - 254 ER - TY - JOUR A1 - Miller, Eddi A1 - Ceballos, Hector A1 - Engelmann, Bastian A1 - Schiffler, Andreas A1 - Batres, Rafael A1 - Schmitt, Jan T1 - Industry 4.0 and International Collaborative Online Learning in a Higher Education Course on Machine Learning JF - 2021 Machine Learning-Driven Digital Technologies for Educational Innovation Workshop Y1 - 2021 SP - 1 EP - 8 ER - TY - JOUR A1 - Lang, Silvio A1 - Engelmann, Bastian A1 - Schiffler, Andreas A1 - Schmitt, Jan T1 - A simplified machine learning product carbon footprint evaluation tool JF - Cleaner Environmental Systems N2 - On the way to climate neutrality manufacturing companies need to assess the Carbon dioxide (CO2) emissions of their products as a basis for emission reduction measures. The evaluate this so-called Product Carbon Footprint (PCF) life cycle analysis as a comprehensive method is applicable, but means great effort and requires interdisciplinary knowledge. Nevertheless, assumptions must still be made to assess the entire supply chain. To lower these burdens and provide a digital tool to estimate the PCF with less input parameter and data, we make use of machine learning techniques and develop an editorial framework called MINDFUL. This contribution shows its realization by providing the software architecture, underlying CO2 factors, calculations and Machine Learning approach as well as the principles of its user experience. Our tool is validated within an industrial case study. KW - Management, Monitoring, Policy and Law KW - Environmental Science (miscellaneous) KW - Renewable Energy, Sustainability and the Environment KW - Environmental Engineering Y1 - 2024 U6 - https://doi.org/10.1016/j.cesys.2024.100187 SN - 2666-7894 VL - 13 PB - Elsevier BV ER - TY - JOUR A1 - Miller, Eddi A1 - Borysenko, Vladyslav A1 - Heusinger, Moritz A1 - Niedner, Niklas A1 - Engelmann, Bastian A1 - Schmitt, Jan T1 - Enhanced Changeover Detection in Industry 4.0 Environments with Machine Learning JF - Sensors Y1 - 2021 VL - 21 IS - 17 SP - 5896 EP - 5896 ER - TY - JOUR A1 - Schuster, Florian A1 - Engelmann, Bastian A1 - Sponholz, Uwe A1 - Schmitt, Jan A1 - Engineering, Institute Digital T1 - Human acceptance evaluation of AR-assisted assembly scenarios JF - Journal of Manufacturing Systems Y1 - 2021 VL - 61 SP - 660 EP - 672 ER - TY - CHAP A1 - Schuster, Florian A1 - Sponholz, Uwe A1 - Engelmann, Bastian A1 - Schmitt, Jan T1 - A user study on AR-assisted industrial assembly T2 - 2020 IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality Adjunct (ISMAR-Adjunct) Y1 - 2020 SP - 135 EP - 140 ER -