Zur Herstellung und Verpackung von Konsumgütern wie Lebensmitteln, Getränken und Pharmazeutika werden hochautomatisierte Verarbeitungsmaschinen eingesetzt. Die Entwicklung dieser Maschinen erfordert die Anwendung und Zusammenführung spezieller Kenntnisse aus unterschiedlichen Wissensdomänen, wie bspw. Maschinenbau, Lebensmittel-, Kunststoff- und Automatisierungstechnik, sowie den Umgang mit volatilen, oft unbekannten und nur begrenzt bestimmbaren Eigenschaften von Naturstoffen. Aufgrund dieser branchenspezifischen Besonderheiten stellt insbesondere die Definition des Innermaschinellen Verfahrens (IMV) als Funktions- und Prinzipstruktur im Funktionsbereich Stoff in einer frühen Phase der Maschinenentwicklung eine besondere Herausforderung dar. Die Arbeit in dieser Entwicklungsphase ist vor allem durch ein heterogenes Informationsumfeld geprägt, welches die Anwendung des Erfahrungswissens von einzelnen Entwickelnden unabdingbar macht (Hacker 1992). So wird insbesondere bei der im Mittelpunkt stehenden Lösungssuche für das IMV, neben dem vorhandenen Fachwissen, dieses Erfahrungswissen genutzt, um den Zeit- und Kostenzielen der Entwicklung gerecht zu werden und rasch zu geeigneten Lösungen für die vorliegende Entwicklungsaufgabe zu gelangen (Turki 2014). Dabei bleiben jedoch oftmals potentielle Lösungsmöglichkeiten durch das stereotypische Vorgehen unberücksichtigt und mögliche Alternativen, die etwaige Vorzüge mit sich bringen, werden nicht betrachtet (Badke-Schaub & Frankenberger 2004). Erfahrungen einer Person können zudem nur dann einfließen, wenn diese in der aktuellen Problemlösesituation verfügbar ist und sie diese Erfahrungen auch mit dieser Situation assoziiert. Die demografische Entwicklung und die zunehmende Fluktuation der Mitarbeitenden erschweren die bedarfsgerechte Verteilung des Erfahrungswissens und fordern die Unternehmen somit heraus, das Erfahrungswissen der Mitarbeitenden aus der frühen Entwicklungsarbeit, aber auch aus anderen Bereichen der Produktentwicklung und -entstehung sowie aus dem Einsatz des fertigen Produktes selbst, als Wettbewerbsvorteil dauerhaft zu sichern (Schley et al. 2008). Werden durch den Mangel an Erfahrungswissen bei der Definition des IMV Entscheidungen ohne fundierte Kenntnis der jeweils zusammengestellten Prinziplösungen getroffen, kann dies bei der weiteren Entwicklungsarbeit zu neuen Herausforderungen und somit zu kosten- und zeitintensiven Iterationsschleifen führen. Der Arbeitsanteil in der Konzeptphase ist, gemessen am gesamten Entwicklungsaufwand im Verarbeitungsmaschinenbau, besonders hoch. Dies wird bedingt durch wechselnde Randbedingungen für gleiche oder ähnliche Verarbeitungsaufgaben und durch hohe Innovationsraten in der Konsumgüterentwicklung, insbesondere bei der Konsumgüterverpackung. Vor allem durch Marketing getriebene, neue Lösungen und Details erfordern nicht selten eine Anpassung „bewährter“ IMV. Gerade hier werden aber wesentliche Voraussetzungen für einen effizienten und sicheren Betrieb der zu entwickelnden Systeme gelegt. Demzufolge tragen die Entwickelnden besonders in der Konzeptphase erhöhte Verantwortung für Entwicklungs- sowie Herstell- und Betriebskosten der geplanten Maschine (Majschak 1997). Unterstützungsmöglichkeiten in Form softwarebasierter Assistenzsysteme für die Definition des IMV und die damit verbundene Suche nach verarbeitungstechnischen Prinziplösungen unter Einbeziehung von Erfahrungswissen sind für diesen frühen Entwicklungsschritt bisher nicht verfügbar, aber im Zuge fortschreitender Modularisierung umso wünschenswerter. Im Folgenden wird daher die Konzeption eines solchen softwarebasierten Assistenzsystems im Rahmen des Forschungsprojekts „Smarte Werkbank - Grafisches Assistenzsystem für die interdisziplinäre Entwicklung von produktionstechnischen Systemen“ vorgestellt.

Zahlreiche chirurgische Assistenzsysteme sind in der klinischen Praxis im Einsatz, um die Genauigkeit und Sicherheit medizinischer Eingriffe zu erhöhen. Die Verwendung von Bildgebungsverfahren durch solche Systeme und die Teilautomatisierung von Prozessen kann einen weiteren Schritt in Richtung höherer Effizienz chirurgischer Interventionen und höherer Patientensicherheit darstellen. Dies stellt jedoch große Herausforderungen an die Systementwickler, welche zur Evaluation dieser Systeme während der Konstruktion geeignete Konzepte und Testmethoden benötigen. Diese Arbeit hat zwei wesentliche Zielsetzungen: Zum einen soll vorgestellt werden, wie zur zielführenden Entwicklung eines duplexsonographisch geführten, semiautomatisch arbeitenden Assistenzsystems zur Gefäßpräparation (ASTMA-System) ein anthropomorphes, physiologisches Phantom anhand zuvor definierter, für die Entwicklung relevanter, Anforderungen konstruiert wurde. Dieses ermöglichte es, die Arbeitsprozesse des Systems und deren Eignung bereits in vitro umfangreich zu testen. Zum andern soll dargestellt werden, wie das Phantom hinsichtlich dieser Anforderungen in einer Studie validiert wurde, um zu gewährleisten, dass dieses für die Systementwicklung erforderliche Eigenschaften aufwies. Dadurch konnten wichtige Informationen über Nutzen und Limitierung der Verwendung des Phantoms und mögliche Probleme des ASTMA-Systems gewonnen werden. Hiermit soll demonstriert werden, wie ein Entwicklungs- und Validierungsansatz für ein Phantom als Testsystem zur Entwicklung und Evaluation ähnlicher komplexer medizintechnischer Systeme mit intraoperativer Bildgebung gestaltet werden kann und welchen Anforderungen solche Phantome genügen sollten. Dies kann dabei helfen, die Systementwicklung zielführend und ressourceneffizient durchzuführen, Probleme bereits während früher Entwicklungsschritte aufzudecken und zu lösen und die Eignung des Verfahrens des entwickelten Systems zu beurteilen.

Automation ist heute in allen Lebensbereichen zu finden. Die „zuverlässige“ Automation soll den „unzuverlässigen“ Menschen (Benutzer/Operateur) entlasten, kompensieren, teilweise sogar ersetzen. Eine Automation kann jedoch Fehler machen, wurde sie doch von „unzuverlässigen“ Menschen (Entwicklern) entwickelt. Deshalb verfolgte das Projekt ATEO einen in der Forschung bisher nur theoretisch betrachteten Ansatz zur Optimierung der Funktionallokation zwischen Mensch und Maschine. Hierbei handelt es sich um die Optimierung der Arbeitsteilung zwischen Operateuren und Entwicklern von komplexen, dynamischen, technischen Systemen inklusive Automationen. Diese Dissertation beschäftigt sich mit den Leistungsdeterminanten dieser Entwickler. Die bisher in der Literatur beschriebenen Befunde zu diesen Leistungsdeterminanten wurden zu einem deskriptiven „Modell der Leistungsdeterminanten von Entwicklern“ zusammengetragen. Anschließend wurde die potentielle Leistungsdeterminante „Informationsverfügbarkeit“ unter Einsatz von 90 professionellen Entwicklern experimentell beleuchtet. Zur Erfassung der abhängigen Variable „Güte der Automatikkonzepte“ wurde ein Bewertungsinstrument entwickelt. Zudem wurde die Komplexität der verwendeten Versuchsumgebung „Socially Augmented Microworld“ experimentell erhöht, damit für professionelle Entwickler die Konzeption von Automatiken nicht zu leicht ist. Zusätzlich wurde eine Automatiksoftware zur Implementierung und Konfiguration der von den Entwicklern konzipierten Automatiken entwickelt. Durch die Untersuchung konnte gezeigt werden, dass die Kontrollvariablen „Erfahrungsindex“, „Witzanzahl“ und „Leistungsmotiv HE“ einen höheren Einfluss auf die Güte des Konzeptions¬ergebnisses haben als die systematisch variierte „Informationsverfügbarkeit“. Erst durch Eliminierung der Wirkung dieser Kontrollvariablen konnte ein signifikanter Einfluss der zur Verfügung gestellten Informationen auf die Güte der Automatikkonzepte nachgewiesen werden. / Automation is currently to be found in all aspects of life. “Reliable” automation is believed to take the pressure off, to compensate, or even displace the “unreliable” human (user/operator). However, as a consequence of being developed by “unreliable” humans (developers) automations can also be susceptible to error. The Project ATEO (division of work between developers and operators) pursues an, so far in researches only theoretical considered, approach to optimize the function allocation between human and machine. It is about an optimization of the division of responsibilities between operators and developers of complex, dynamic, technical systems including automations. This thesis concerns the performance determinants of these developers. Literature regarding the previous findings of performance determinants research were gathered into a descriptive "model of developers'' performance determinants". Subsequently, the potential performance determinant "information availability" was examined experimentally by using 90 professional developers. To capture the dependent variable "quality of automation concepts" an assessment tool was developed. Moreover, the complexity of the used test environment "Socially Augmented Microworld" was experimentally heightened to ensure that for these developers the conception of automatic functions was not too easy. Also, an automations software was designed to enable the implementation and configuration of the developer-created automations. The results of the experiment with the professional developers showed that the control variables “experience index”, “number of jokes” and “achievement motive hope of success” had a higher influence on the quality of the design result as the systematically varied "information availability". Only by eliminating the effect of these control variables a significant influence of the performance determinant “information availability” on the quality of automation conceptions was attested.

Innerhalb der Fachdomäne Logistik ist ein ausgeprägter Bedarf zur Unterstützung von immer komplexer werdenden und dynamischen Dienstleistungsprozessen durch mobile Informationssysteme festzustellen. Besonders neue Kommunikationstechnologien ermöglichen die Neugestaltung zugehöriger logistischer Wertschöpfungssysteme durch die Vernetzung von produzierenden Unternehmen, Dienstleistern und Endkunden entlang der Supply Chain. Für die Logistik wird die Technologie Augmented Reality (AR) als nutzenstiftendes Werkzeug zur Prozessunterstützung und Realisierung von zwischenmenschlichen Kollaborationen als auch Mensch-Maschine-Kollaborationen bewertet. Hierzu zählen besonders Datenbrillen, sogenannte „Smart Glasses“, die als Trägersystem für die augmentierte Prozessunterstützung zum Einsatz kommen. Zielsetzung dieser Forschungsarbeit ist die Gestaltung von logistischen Wertschöpfungssystemen mittels augmentierter Prozessunterstützung auf Basis Smart-Glasses-basierter Assistenzsysteme. Dazu werden zunächst (1) domänenspezifische als auch branchenübergreifende nutzenstiftende Anwendungsfälle identifiziert und aggregiert, (2) ein Vorgehensmodell zur Konzeption, Integration und Implementierung von entsprechen mobilen Informationssystemen erstellt und (3) Gestaltungsrichtlinien für mensch-zentrierte Assistenzsysteme und zugehörige Kollaborationsfunktionen mit Fokus auf die Gebrauchstauglichkeit (engl. Usability) etabliert. Mittels eines gestaltungsorientierten Vorgehens (Design Science Research) wird der identifizierte Forschungsbedarf mit Erkenntnissen aus einem in der Dienstleistungslogistik verorteten Konsortialforschungsprojekt als auch mehreren prototypischen Instanziierungen praktisch fundiert. Die vorliegende Arbeit erweitert durch die Gestaltung von gebrauchstauglichen Smart-Glasses-basierten Assistenzsystemen und die Schaffung entsprechender Kollaborationsfunktionen das Forschungsgebiet der Mensch-Computer-Interaktion und hier speziell den Forschungsbereich der Computer-Supported Cooperative Work. Zusätzlich wird der Bereich des Service Systems Engineering als Teildisziplin der Wirtschaftsinformatik mit Gestaltungswissen ergänzt. Zugleich wird die Wissensbasis der Fachdomäne Logistik (und hier speziell der Dienstleistungslogistik) um konkrete Anwendungsfälle für eine augmentierte Prozessunterstützung erweitert.

Bildgesteuerte, perkutane Interventionen stellen bei vielen diagnostischen und therapeutischen Fragestellungen eine Alternative zum chirurgischen Vorgehen dar. Hierbei kommen bevorzugt die Sonographie und die Computertomographie (CT) zum Einsatz. Zu den Indikationen für eine gezielte Nutzung der Magnetresonanztomographie (MRT) zählen Befunde, die sich mit anderen Modalitäten nicht ausreichend darstellen lassen, die fehlende Strahlenexposition (CT) sowie Alleinstellungsmerkmale wie der hervorragende native Weichteilkontrast oder die Möglichkeiten zur Darstellung von Temperaturen oder Diffusionsprozessen. Zu den Nachteilen zählen die langen Messzeiten, das starke Magnetfeld sowie die räumliche Enge in den meist röhrenförmigen Geräten, die ein interventionelles Vorgehen oft erschweren. Stereotaktische Führungs- und Navigationshilfen sind kein notwendiger Bestandteil der interventionellen Ausrüstung, ermöglichen jedoch oft eine gezieltere Planung, bessere Visualisierung oder vereinfachte Durchführung, insbesondere gegenüber einer rein kognitiven Einbeziehung der MRT-Informationen. Assistenzsysteme für geschlossene MRT-Geräte sind meist rahmenbasiert und beschränken sich auf bestimmte Regionen, z. B. die Mamma, die Prostata oder das muskuloskelettale System. Diese Arbeit beschreibt hingegen eine leistungsstarke rahmenlose Assistenztechnik (Navigation), die sich praktisch in beliebigen Körperregionen einsetzen lässt. Der Operateur orientiert sich dabei anhand von hochwertigen MRT-Ansichten, die gemäß der in Echtzeit erfassten Nadellage aus einem kurz zuvor erhobenen Referenzdatensatz reformatiert werden. Ausgehend von der Implementierung an einem speziellen offenen MRT-System (0,5 T) werden interventionelle Komponenten und Methoden beschrieben, die erfolgreich auf ein herkömmliches MRT-System (1,5 T) übertragen wurden. Die Einschränkungen des geschlossenen Systems führten dabei zu einer speziellen Registrierungstechnik mit Hilfe einer kompakten, frei positionierbaren Referenzplatte mit resonanten Miniatur-Hochfrequenzspulen (semiaktiv) als MR-Positionsmarker. Im Vordergrund stand die systematische Prüfung der Marker hinsichtlich Signalverhalten und Sicherheit sowie die Zuverlässigkeit und Genauigkeit einer vollautomatischen, bildbasierten 3D-Lokalisation unter experimentellen und klinischen Randbedingungen. Gegenüber herkömmlichen, passiven (Kontrastmittel-) Markern zeichnet sich die semiaktive Technik dadurch aus, dass sie gleichzeitig, auch mehrere, beliebig über das gesamte Messvolumen verteilte Marker, praktisch unabhängig von sämtlichen anatomischen Strukturen lokalisieren kann. Sowohl die Festlegung einer Position (ein Marker) oder einer Ebene (drei Marker) wie auch die navigierte Platzierung einer Nadel zeigten im Experiment ausreichend hohe Genauigkeiten. Auf Basis einer zeitlich optimierten (Subsekunden-) Markerbildgebung konnte experimentell eine robotisch geführte Nadel direkt im MRT bildgebend verfolgt werden, was weitere Anwendungen der Lokalisationstechnik in Aussicht stellt. Navigierte Biopsien an einem Gewebephantom zeigten nach ausschließlich stereotaktischer Positionierung – ohne Kontrollbildgebung – unabhängig vom Erfahrungsgrad der medizinischen Anwender ausreichend hohe Trefferquoten. Gleichzeitig lieferte die Studie wertvolle, auch anwenderspezifische Erkenntnisse über die Bedienbarkeit sowie den Zeitbedarf für einzelne Interventionsschritte. Im Vergleich mit anderen prototypischen oder kommerziellen Systemen zeigte sich die vorgestellte Assistenztechnik – am Beispiel muskuloskelettaler Interventionen – als klinisch flexibel einsetzbar.

Seit 2015 arbeitet das Fraunhofer IVV, Dresden intensiv mit interdisziplinären Forschergruppen aus Maschinenbauern, Mechatronikern, Psychologen und Designern an der Entwicklung eines selbstlernendes Bediener-Assistenzsystems. Von Beginn an wird das Team außerdem von einem industriellen Beraterkreis aus Verbänden, Maschinenbetreibern und -herstellern unterstützt. Dadurch wird die Forschung und Entwicklung eng an den Bedarfen der potentiellen Nutzer ausgerichtet. Gleichzeitig erhalten unsere Partner die Möglichkeit, ihre eigenen Entwicklungen und Prozesse zu hinterfragen und sich mit kompetenten Experten über bestimmte Herausforderungen auszutauschen. In dieser Kooperation hat sich das jährliche VVD-Anwenderforum zum zentralen Baustein entwickelt. Am 10. Oktober 2019 findet nun unser 3. VVD-Anwenderforum „Bediener-Assistenzsysteme“ in Dresden statt. Dazu möchten wir Sie recht herzlich einladen. Zusätzlich vom VVD-Anwenderforum bieten wir am 9. Oktober ein Workshop „Einstieg in Machine Learning“ statt. In diesem Workshop stellen wir das wichtigste Wording, die grundlegende Mathematik, die Möglichkeiten und Grenzen vor. Damit wollen wir die Teilnehmenden in die Lage versetzen, Ideen für eigene Anwendungsmöglichkeiten zu entwickeln und sich mit Fachexperten über Zielstellungen auszutauschen.:1. Andre Schult (Fraunhofer IVV Dresden): Aktueller Stand SAM und Vorstellung der Pilotprojekte 2. Dr. Romy Müller (TU Dresden, Professur für Ingenieurpsychologie und angewandte Kognitionsforschung): Psychologische Aspekte der Mensch-Maschine-Interaktion 3. Moritz Schroth (Fraunhofer IVV Dresden): Aktuelle Forschungsprojekte für die Industrie4.0 – opticSAM 4. Patrick Binzer (Multivac Sepp Haggenmüller SE & Co. KG): Automatisierte Maschinenkonfigurationen aus Kundensicht 5. Dr. Lukas Oehm (Fraunhofer IVV Dresden): Vorstellung geplanter Forschungsvorhaben Fraunhofer IVV

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The correct classification of a logs assortment is crucial for the economic output within a fully mechanized timber harvest. This task is especially for unexperienced but also for professional machine operators mentally demanding. This paper presents a method towards an assistance system for machine operators for an automated log quality and assortment estimation. Therefore, machine vision methods for object detection are combined with machine learning approaches for estimating the logs weight based on a Convolutional Neural Network (CNN). Based on the dimensions oft he object ´log, a first categorisation into a specific assortment is done. By comparing the theoretical weight of a healthy log of such dimensions to the real weight estimated by the CNN-based crane scale, quality reducing properties such as beetle infestation or red rod can be detected. In such cases, the assistance system displays a visual warning to the operator to check the loaded log.

Auch mit modernster Technik und Maschinen ist der Mensch aus der Produktion nicht wegzudenken. Bediener mit Erfahrung sind elementar wichtig für effiziente Produktionsprozesse und bleiben unersetzbar – so die Theorie. In der Praxis fehlt den Unternehmen allerdings zunehmend gut ausgebildetes Fachpersonal. Lange Stillstandszeiten und hohe Ausschussmengen können die Folge sein. Gemeinsam mit Ihnen und weiteren Vertretern aus Wissenschaft und Industrie wollen wir uns mit neuen Konzepten und Visionen selbstlernender Bediener-Assistenzsysteme auseinandersetzen, - psychologische Aspekte, - die Nutzung von Augmented und Virtual Reality sowie - selbstlernende Systeme (künstliche Intelligenz) vorstellen und anschließend diskutieren.:1. Dr. Peter Golz (VDMA, Frankfurt am Main): Der Mensch im Produktionsumfeld 2. Dr. Romy Müller (TU Dresden, Professur für Ingenieurpsychologie und angewandte Kognitionsforschung): Mensch-Maschine-Kooperation in hochautomatisierten Systemen 3. Andre Schult (Fraunhofer IVV Dresden): Selbstlernendes Bediener-Assistenzsystem 4. Harald Wolf (Hassia Verpackungsmaschinen GmbH, Ranstadt): Mensch-Maschine im internationalen Umfeld 5. Ulf Heinemann (Robotron Datenbank- Software GmbH, Dresden): Störungserkennung durch Motorstromanalysen in Produktionsstraßen 6. Tilman Klaeger (Fraunhofer IVV Dresden): Maschinelles Lernen am Fraunhofer IVV Dresden 7. Patrick Marchion (Dividella AG, Grabs, CH): Augmented Reality für Wartung und Bedienung

Mit der Automatisierung in der Produktion wird oft versucht, den Menschen als mögliche Fehlerquelle zunehmend vom Prozess auszuschließen. Dabei besitzt der Mensch einzigartige und nützliche motorische, sensorische und kognitive Fähigkeiten. Innovative Technologien bieten nun die Grundlage, Automatisierung und menschliche Fähigkeiten ideal zusammenzuführen und somit die Effizienz von Produktionsprozessen deutlich zu steigern. Wir möchten Sie herzlich einladen, diese neuen Möglichkeiten mit uns zu diskutieren. Vertreter aus Forschung und Industrie werden aktuelle Strategien und Entwicklungen vorstellen. In der begleitenden Demo-Session finden Sie Gelegenheit, mit Experten zu sprechen und Technologien auszuprobieren.Ziel ist es, Ihnen einen ersten Einblick zu bieten und dadurch den Grundstein für eigene Anwendungsideen und -projekte zu legen.:1. Andre Schult (Fraunhofer IVV, Dresden): Begrüßung 2. Peter Seeberg (Softing Industrial Automation GmbH): KeyNote: Industrie 4.0 - Revolution durch Maschinelles Lernen 3. Andre Schult (Fraunhofer IVV, Dresden): Selbstlernende Bediener-Assistenzsysteme - Ein Update 4. Dr. Lukas Oehm (Fraunhofer IVV, Dresden): Ideenwerkstatt zukünftiger Projekte 5. Dr. Romy Müller (TU Dresden): Übervertrauen in Assistenzsysteme: Entstehungsbedingungen und Gegenmaßnahmen 6. Diego Arribas (machineering GmbH & Co. KG): Mehr Geschwindigkeit durch Digitales Engineering, Virtuelle Realität und Simulation 7. Sebastian Carsch (Fraunhofer IVV, Dresden): Informationsaustausch im interdisziplinären Entwicklungsprozess 8. Prof. Rainer Groh (TU Dresden): Das menschliche Maß der Interaktion 9. Fanny Seifert (Elco Industrie Automation GmbH): Smart Maintenance - Industrie-Apps als Grundlage für ein durchgängig integriertes Assistenzsystem 10. Markus Windisch (Fraunhofer IVV, Dresden): Cyber Knowledge Systems - Wissensbausteine für die digitalisierte Bauteilreinigung 11. Dr. Marius Grathwohl (MULTIVAC Sepp Hagemüller SE & Co. KG): IoT und Smart Services in agiler Entwicklung – Phasen der digitalen Transformation bei MULTIVAC 12. Andre Schult (Fraunhofer IVV, Dresden): Zusammenfassung und Abschlussdiskussion