Teilefertigung mit eingeschränkter Personenzahl
Part manufacturing under reduced workforce restrictions
Weave: Österreich - Belgien - Deutschland - Luxemburg - Polen - Schweiz - Slowenien - Tschechien
Wissenschaftsdisziplinen
Informatik (30%); Wirtschaftswissenschaften (70%)
Keywords
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Part Manufacturing,
Manufacturing Engineering,
Human Centered Design,
Remote Assistance,
Teleoperation
Eines der zentralen Elemente der europäischen Industrieproduktion ist die Herstellung von Fertigteilen aus Rohmaterial. Selbst in hochautomatisierten Szenarien erfordern die Prozesse der Teilefertigung (z. B. Fräsen) immer noch menschliche Interaktion. In den Fabriken werden menschliche Arbeitskräfte benötigt, um eine gleichmäßige Fertigung und eine hohe Qualität der Teile zu gewährleisten. Aufgrund dieser Abhängigkeit ist die Teilefertigung sehr anfällig für Situationen, in denen es zu einem Arbeitskräftemangel kommt, wie z. B. bei Pandemien wie dem letzten COVID-19-Ausbruch. Neue Formen der Telearbeit auf der Grundlage interaktiver Systeme, die Visualisierungs- und Kommunikationstechnologien, kollaborative Roboter, schnelle Internetverbindungen und die Fernsteuerung von Werkzeugmaschinen umfassen, haben das Potenzial, diese Herausforderungen zu bewältigen. Im Projekt "PartReWork" wollen wir herausfinden, wie solche Modi und Systeme gestaltet sein müssen, um Aufgaben zwischen Telearbeitern und Mitarbeitern vor Ort zu teilen. Wir verwenden einen interdisziplinären Ansatz zwischenFertigungstechnik, Ergonomie/Human Factors und Mensch-Computer-Interaktion, um herauszufinden, wie das Konzept des Human-Centered Design (HCD) gestaltet werden muss. Nach der Beschreibung von Anwendungsszenarien werden wir den Benutzerkontext spezifizieren und Anforderungen identifizieren. Danach werden wir Lösungen für die Zusammenarbeit entwickeln und diese evaluieren. Schließlich werden die Ergebnisse verallgemeinert, um ein Rahmenwerk zu bilden, das Richtlinien für Hersteller zur teilweisen Verlagerung von Vor-Ort-Fertigungsaufgaben in die Telearbeit bietet.
- Technische Universität Wien - 100%
- Margit Pohl, Technische Universität Wien , nationale:r Kooperationspartner:in
- Jan C. Aurich, Technische Universität Kaiserslauten - Deutschland
Research Output
- 7 Zitationen
- 1 Publikationen
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2024
Titel I see artifacts: ICA-based EEG artifact removal does not improve deep network decoding across three BCI tasks DOI 10.1088/1741-2552/ad788e Typ Journal Article Autor Kang T Journal Journal of Neural Engineering Seiten 066036