TY - CHAP A1 - Walter, Elias Fabian A1 - Günther, Norman A1 - Prell, Bastian A1 - Wilbers, Simon A1 - Reiter, Philipp A1 - Reiff-Stephan, Jörg A1 - Berger, Ulrich T1 - Optimierung visueller Benutzeroberflächen zur Stressreduzierung T2 - Tagungsband AALE 2023 : Mit Automatisierungstechnik gegen den Klimawandel N2 - Durch die Menschzentrierung in der Industrie 5.0 sollten bestehende Ansätze hinterfragt und geprüft werden. Gerade der, durch die Digitalisierung hervorgerufene, Technostress sollte neben dem Fachkräftemangel einen zunehmenden Betrachtungsfaktor im Produktionsumfeld erhalten. Da trotz bisheriger Maßnahmen eine stetige Zunahme von Stress zu verzeichnen ist. Auffällig sind dabei die Arbeitsunfähigkeits-Fehltage, welche im letzten Jahr um weitere 6 % bzw. um 18,2 Fehltage gestiegen sind. Womit durchschnittlich jede Erwerbsperson 3,17 Tage unter der Diagnose „psychische Störung“ krankgeschrieben wurde. Um diesen Trend entgegenzuwirken, betrachtet der Beitrag die Möglichkeiten der Software-Ergonomie, womit die Gestaltung von HMIs (Mensch-Maschinen-Interfaces) den Menschen gezielter berücksichtigt um etwaige Belastungen zu reduzieren. Im Rahmen der komplementären Industrie 4.0 und der einhergehenden Informationsflut, bestimmen immer komplexer werdende Schnittstellen und Bedienoberflächen einen Großteil des Arbeitsalltags. Diese ermöglichen den Anwenderinnen und Anwendern neben einem schnellen Überblick über Maschinendaten, Prozessabläufe und Handlungsempfehlungen die Möglichkeit zur einfachen Bedienung der technischen Anlagen. Der hier vorgestellte Ansatz betrachtet am Beispiel einer Bestandsanlage, wo sich Potenziale in der Stressreduzierung im Bereich der visuellen Benutzerschnittstellen befinden und welche Auswirkungen eine Veränderung der Leitführung ermöglicht. Hierfür wurde eine mehrphasige Studie durchgeführt dessen Ergebnisse im Bereich des Eye-Trackings sowie anhand von Vitalwerten im vorliegenden Beitrag diskutiert werden. KW - Industrie 5.0 KW - eye-tracking KW - Vitalwert KW - Technostress KW - Stressreduzierung KW - Software-Ergonomie Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:526-opus4-17163 SN - 978-3-910103-01-6 SP - 1 EP - 10 PB - Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur CY - Leipzig ER - TY - CHAP A1 - Walter, Elias Fabian A1 - Szymanski, Mateusz A1 - Rieckmann, Olaf A1 - Stolpmann, Alexander T1 - Deterministische Prädiktion menschlicher Bewegungen in der Mensch-Maschine-Interaktion T2 - Tagungsband AALE 2026: Mechatronische Systeme für die Automatisierung: Fortschritt durch Präzision und Qualität N2 - Im Rahmen einer Masterarbeit wurde ein Bildverarbeitungsmodell konzeptioniert und umgesetzt, mit dem die menschliche Körperhaltung visualisiert sowie Kollisionen zwischen einem Menschen und einem kollaborativen Roboter vermieden werden können. Hierbei wird zunächst mittels einer Intel RealSense D435i 3D-Kamera und der Bildverarbeitungsbibliothek Mediapipe die aktuelle Körperhaltung der Person bestimmt. Auf Basis einer zeitlichen Abfolge von gemessenen Armgelenkpositionen erfolgt die Berechnung einer zukünftige Armhaltung, welche anatomisch bedingte Gelenkabstände und Gelenkwinkel berücksichtigt. Ein 3D-Avatar als digitaler Schatten – erstellt mithilfe der Unity 3D-Game Engine – visualisiert zeitgleich die aktuelle, als auch die vorhergesagte Gelenkposition. Die prognostizierte Armhaltung ist darüber hinaus Grundlage einer Kollisionsvermeidung mit einem, in Bewegung versetzten, kollaborativen Roboter. Unterschreitet hierbei der berechnete Abstand zwischen der aktuellen Roboter-Haltung und der zukünftigen Armhaltung des Menschen die Grenzen zuvor definierter Kollisionsbereiche, wird der Roboter sofort gestoppt. Über eine Versuchsreihe, werden unter Variation von Abständen, Beleuchtungsstärken und Materialien die bestmöglichen Messbedingungen der eingesetzten 3D-Kamera ermittelt. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass helle, glatte Materialien, eine Beleuchtungsstärke von 500 lx und ein möglichst geringer Abstand von weniger als 1mdie präzisesten Distanzmessungen ermöglichen. Anhand der durchschnittlichen Zykluszeit wird ein Vorhersagehorizont von bis zu 150ms angenommen. KW - Mensch-Maschine-Interaktion KW - Bildverarbeitung KW - Visualisierung KW - Menschliche Bewegungsvorhersage KW - Kollisionsvermeidung Y1 - 2026 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:526-opus4-21388 SP - 147 EP - 157 PB - Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur Leipzig ER -