@article{KroehnEifertReuteretal.2016, author = {Kr{\"o}hn, Michael and Eifert, Erik and Reuter, Norbert and Hahnle, Michael and Prochus, Tobias and Doll, Konrad}, title = {Gestenbasierte Prozessanalyse}, series = {atp edition}, volume = {2016}, journal = {atp edition}, number = {12}, editor = {Albers, Thomas and Kegel, Gunther and Oprzynski, J{\"o}rn and Otten, Wilhelm and Steckenreiter, Thomas}, pages = {26 -- 33}, year = {2016}, abstract = {Dieser Beitrag beschreibt ein intelligentes Assistenzsystem, das manuelle Montageprozesse beobachten und Auff{\"a}lligkeiten im Ablauf identifizieren kann. Die mit der Montage verbundenen Handgriffe werden als eine Abfolge von Gesten erfasst. Aus den Zeitabst{\"a}nden zwischen den Handgriffen lassen sich statistische Aussagen gewinnen. So kann beispielsweise eine große Streuung auf Qualit{\"a}ts- oder Konzeptprobleme hinweisen. Den Kern des Assistenzsystems bildet die Kinect von Microsoft. Die Autoren stellen das Konzept und erste Ergebnisse des Verfahrens vor.}, language = {de} } @article{KroehnReuterHahnleetal.2016, author = {Kr{\"o}hn, Michael and Reuter, Norbert and Hahnle, Michael and Prochus, Tobias and Doll, Konrad}, title = {Gestengesteuerte Prozessanalyse}, series = {atp edition - Automatisierungstechnische Praxis}, volume = {58}, journal = {atp edition - Automatisierungstechnische Praxis}, number = {12}, pages = {26 -- 33}, year = {2016}, subject = {Prozessanalyse}, language = {de} } @inproceedings{KoehlerDollKebingeretal.2018, author = {K{\"o}hler, Sebastian and Doll, Konrad and Kebinger, Sophie and Schmitt, Daniel and Kr{\"o}hn, Michael and Fried, Maik and B{\"o}rsig, Rainer}, title = {Prozessinnovation: Hochautomatisiert lernendes Assistenzsystem f{\"u}r die manuelle Montage}, address = {K{\"o}ln}, isbn = {978-3-8007-4522-7}, pages = {153 -- 164}, year = {2018}, abstract = {Trotz hoher Automatisierungsgrade in der produzierenden Industrie, sind manuelle Montageprozesse durch den Menschen, sei es aufgrund der geforderten Flexibilit{\"a}t, insbesondere bei kleinen Losgr{\"o}ßen oder der erforderlichen Pr{\"a}zision, unverzichtbar. Um eine hohe Produktivit{\"a}t und niedrige Ausschussraten zu gew{\"a}hrleisten, ist es sinnvoll, den Menschen in seiner Montaget{\"a}tigkeit zu unterst{\"u}tzen oder zu entlasten. Intelligente Assistenzsysteme k{\"o}nnen den Menschen dahingehend unterst{\"u}tzen, dass sie bspw. schwere T{\"a}tigkeiten kollaborativ {\"u}bernehmen, Prozesse gezielt steuern oder Informationen bei Bedarf kontextsensitiv bereitstellen. In diesem Beitrag wird das Konzept eines intelligent hochautomatisiert lernenden Assistenzsystems vorgestellt, dessen Ziel es ist, anhand von bereits gelernten Abl{\"a}ufen an einem manuellen Montagearbeitsplatz fehlerhafte Abl{\"a}ufe zu erkennen oder neue valide Abl{\"a}ufe hochautomatisiert und un{\"u}berwacht zu lernen. Manuelle Montageprozesse bestehen aus Abfolgen von Handgriffen. Diese Handgriffe werden vom Assistenzsystem als Gesten erkannt und verarbeitet, sodass der Gesamtablauf in Teilschritte zerlegt werden kann. Weiterhin soll dieses Assistenzsystem Informationen zur Behebung des Fehlers direkt am Arbeitsplatz verf{\"u}gbar machen. Das Assistenzsystem, dessen Architektur in Abb. 1 dargestellt ist, besteht aus einem zustandsgesteuerten, lernenden Steuersystem mit einem Microsoft Kinect-v2-Sensor, der den Arbeitsplatz aus der {\"U}berkopfperspektive erfasst und die Montageschritte erkennt. Da das Grundprinzip des Assistenzsystems in der Langzeitbeobachtung und -unterst{\"u}tzung der Montaget{\"a}tigkeit liegt, werden die kontinuierlich aggregierten Daten zur Erweiterung und Verbesserung des Assistenzsystems genutzt. Es lernt somit hochautomatisiert neue oder abgewandelte Montageabl{\"a}ufe. Hieraus ergibt sich eine Herausforderung an die Bewertung der G{\"u}te eines solchen Systems. W{\"a}hrend eine hohe Erkennungsrate der einzelnen Aktivit{\"a}ten innerhalb eines Montageablaufs unabdingbar ist, wird f{\"u}r das vorgeschlagene System dar{\"u}ber hinaus gefordert, dass komplette Abl{\"a}ufe korrekt, d.h. in der richtigen Reihenfolge ohne einzelne Falschklassifikationen, erkannt werden. Nur hierdurch lassen sich real ge{\"a}nderte Abl{\"a}ufe hochautomatisiert und un{\"u}berwacht im Zustandsautomat des Steuersystems online einlernen.}, subject = {Automatisierungstechnik}, language = {de} } @inproceedings{KoehlerDollKebingeretal.2018, author = {K{\"o}hler, Sebastian and Doll, Konrad and Kebinger, Sophie and Schmitt, Daniel and Kr{\"o}hn, Michael and Fried, Maik and B{\"o}rsig, Rainer}, title = {Gestenerkennung in einem hochautomatisiert lernenden Assistenzsystem f{\"u}r manuelle Montageprozesse}, series = {AUTOMATION 2018, VDI-Berichte 2330}, booktitle = {AUTOMATION 2018, VDI-Berichte 2330}, address = {Baden-Baden}, isbn = {978-3-18-092330-7}, pages = {145 -- 156}, year = {2018}, subject = {Assistenzsystem}, language = {de} } @inproceedings{JungHubertDolletal.2022, author = {Jung, Janis and Hubert, Andreas and Doll, Konrad and Kr{\"o}hn, Michael and Stadler, Jochen}, title = {Prozessinnovation}, series = {Wissenstransfer im Spannungsfeld von Autonomisierung und Fachkr{\"a}ftemangel, Tagungsband, 18. AALE-Konferenz, Pforzheim, 09.03.-11.03.2022}, booktitle = {Wissenstransfer im Spannungsfeld von Autonomisierung und Fachkr{\"a}ftemangel, Tagungsband, 18. AALE-Konferenz, Pforzheim, 09.03.-11.03.2022}, publisher = {Hochschule f{\"u}r Technik, Wirtschaft und Kultur Leipzig}, doi = {10.33968/2022.20}, year = {2022}, abstract = {Manuelle Montageprozesse sind nach wie vor unverzichtbar in vielen Bereichen der produzierenden Industrie. Vor allem die Qualit{\"a}tskontrolle, sowie das Einlernen neuer Mitarbeitenden stellen Betriebe durch die voranschreitende Digitalisierung vor neue Herausforderungen. Assistenzsysteme k{\"o}nnen hier helfen, die L{\"u}cke zwischen Anforderungen und Qualifikation zu {\"u}berbr{\"u}cken. Wir stellen einen Ansatz zur intelligenten Assistenz vor, welcher auf einer kamerabasierten Erkennung von Arbeitsabl{\"a}ufen mit Hilfe von Methoden des maschinellen Lernens beruht. Das Assistenzsystem erzeugt automatisiert Hilfsmaterial zur Unterst{\"u}tzung der Werkenden. Zus{\"a}tzlich zur Darstellung der technischen Aspekte, werden psychologische Aspekte, wie Akzeptanz und Motivation untersucht.}, subject = {Assistenzsystem}, language = {de} }