Dieser Beitrag beschreibt die wissenschaftliche Untersuchung des Einsatzes adaptiver Bediensysteme im Ackerschlepper. Die Motivation beschreibt den vielseitigen Einsatz des Ackerschleppers und die naheliegende Konsequenz für den Einsatz adaptiver Bediensysteme in diesem. Im Gegensatz dazu zeigt der Stand der Technik mit weitestgehend statischen Bediensystemen eine Lücke zum Einsatz adaptiver Bediensysteme auf, die mit nachfolgend beschriebener Forschungsarbeit geschlossen werden soll. Die Beschreibung des Forschungsziels, der genutzten Methoden und der Ergebnisse zeigen den wissenschaftlichen Weg, über den eine signifikante Verbesserung der Ergonomie durch den Einsatz eines adaptiven Bediensystems festgestellt werden konnte.

Eine Digitalisierung des EAWS-Verfahrens kann bei der Identifikation ergonomischer Probleme und der Ableitung darauf aufbauender Maßnahmen unterstützen. Aktuelle EAWS-Digitalisierungen beschränken sich mehrheitlich auf die Darstellung von EAWS-Punkten und Belastungen. Um EAWS-Auswertungen bedarfsgerecht weiterzuent-wickeln, wurden mit Hilfe einer Online-Befragung der Bedarf und die Anforderungen an EAWS-Auswertungsfunktionen und Gestaltungs-elemente ermittelt. Hierzu wurden auch der EAWS-Nutzungskontext sowie die eingesetzten EAWS-Auswertungssysteme und deren Bewertung erhoben. Insgesamt nahmen 61 Personen u. a. aus den Bereichen Arbeits-planung, IE, Ergonomie, Gesundheitswesen und Management teil. Die Ergebnisse zeigen, für was das EAWS-Verfahren eingesetzt wird, welche Personen daran beteiligt sind, welche Systeme genutzt und welchen Auswertungsfunktionen ein besonderer Bedarf zugeordnet wird. Daraus lassen sich Schwerpunkte für die Weiterentwicklung von EAWS-Auswertungen ableiten.

Digitale Menschmodelle gelten als gut geeignete Werkzeuge zur Planung und Bewertung manueller Arbeit, insbesondere zur präventiven Ergonomieabsicherung. Bislang ist jedoch der Funktionsumfang der Softwaretools unzureichend und der Bedienaufwand zu hoch. In der vorliegenden Arbeit wird daher die Entwicklung einer Methode zur Aufbereitung digital erfasster menschlicher Bewegungen für die Bewegungsgenerierung und semiautomatische Ergonomiebewertung beschrieben. Nach einer Diskussion des gegenwärtigen Wissensstandes folgt die Darstellung zweier empirischer Untersuchungen zur Bewegungserfassung und -auswertung. Anschließend wird die Implementierung eines mehrere Belastungsfaktoren umfassenden Kombinationsverfahrens zur Ergonomiebewertung erläutert. Die gewonnenen Erkenntnisse zur Bewegungsgenerierung und Ergonomiebewertung fließen in die Entwicklung einer Software zur Planung und Bewertung manueller Arbeit, den Editor menschlicher Arbeit (ema), ein. Schließlich erfolgt eine Evaluation anhand realer Planungsszenarien. / Digital Human Models are said to be appropriate tools for planning and assessing human work; especially for preventive ergonomics risk assessment. Up to now, the functional range of established software tools is not sufficient and the operation is too complex and time consuming. Thus, in the present doctoral thesis, the development of a method for the preparation of digitally captured human motions for an algorithmic motion generation and automatic ergonomic risk assessment is described. On the summarization of the relevant current level of knowledge follows the description of two empirical studies for motion capturing and analysis. Afterwards the implementation of a method of the ergonomics risk assessment that combines several biomechanical risk factors is explained. The results of the preliminary studies flow into the development of a new software tool for planning and assessing human work – the editor for manual work activities (ema). Finally, the practical evaluation with the help of real planning scenarios is presented.

Eine Digitalisierung des EAWS-Verfahrens kann bei der Identifikation ergonomischer Probleme und der Ableitung darauf aufbauender Maßnahmen unterstützen. Aktuelle EAWS-Digitalisierungen beschränken sich mehrheitlich auf die Darstellung von EAWS-Punkten und Belastungen. Um EAWS-Auswertungen bedarfsgerecht weiterzuent-wickeln, wurden mit Hilfe einer Online-Befragung der Bedarf und die Anforderungen an EAWS-Auswertungsfunktionen und Gestaltungs-elemente ermittelt. Hierzu wurden auch der EAWS-Nutzungskontext sowie die eingesetzten EAWS-Auswertungssysteme und deren Bewertung erhoben. Insgesamt nahmen 61 Personen u. a. aus den Bereichen Arbeits-planung, IE, Ergonomie, Gesundheitswesen und Management teil. Die Ergebnisse zeigen, für was das EAWS-Verfahren eingesetzt wird, welche Personen daran beteiligt sind, welche Systeme genutzt und welchen Auswertungsfunktionen ein besonderer Bedarf zugeordnet wird. Daraus lassen sich Schwerpunkte für die Weiterentwicklung von EAWS-Auswertungen ableiten.

Digitale Menschmodelle gelten als gut geeignete Werkzeuge zur Planung und Bewertung manueller Arbeit, insbesondere zur präventiven Ergonomieabsicherung. Bislang ist jedoch der Funktionsumfang der Softwaretools unzureichend und der Bedienaufwand zu hoch. In der vorliegenden Arbeit wird daher die Entwicklung einer Methode zur Aufbereitung digital erfasster menschlicher Bewegungen für die Bewegungsgenerierung und semiautomatische Ergonomiebewertung beschrieben. Nach einer Diskussion des gegenwärtigen Wissensstandes folgt die Darstellung zweier empirischer Untersuchungen zur Bewegungserfassung und -auswertung. Anschließend wird die Implementierung eines mehrere Belastungsfaktoren umfassenden Kombinationsverfahrens zur Ergonomiebewertung erläutert. Die gewonnenen Erkenntnisse zur Bewegungsgenerierung und Ergonomiebewertung fließen in die Entwicklung einer Software zur Planung und Bewertung manueller Arbeit, den Editor menschlicher Arbeit (ema), ein. Schließlich erfolgt eine Evaluation anhand realer Planungsszenarien. / Digital Human Models are said to be appropriate tools for planning and assessing human work; especially for preventive ergonomics risk assessment. Up to now, the functional range of established software tools is not sufficient and the operation is too complex and time consuming. Thus, in the present doctoral thesis, the development of a method for the preparation of digitally captured human motions for an algorithmic motion generation and automatic ergonomic risk assessment is described. On the summarization of the relevant current level of knowledge follows the description of two empirical studies for motion capturing and analysis. Afterwards the implementation of a method of the ergonomics risk assessment that combines several biomechanical risk factors is explained. The results of the preliminary studies flow into the development of a new software tool for planning and assessing human work – the editor for manual work activities (ema). Finally, the practical evaluation with the help of real planning scenarios is presented.