- Titel
- Prozessinnovation
- Untertitel
- selbstlernendes Assistenzsystem für die manuelle Montage
- Zitierfähige Url:
- https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:l189-qucosa2-776279
- Konferenz
- 18. AALE-Konferenz. Pforzheim, 09.03.-11.03.2022
- Quellenangabe
- Tagungsband AALE 2022
Herausgeber: Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur Leipzig
Erscheinungsort: Leipzig
Erscheinungsjahr: 2022
ISBN: 978-3-910103-00-9 - Erstveröffentlichung
- 2022
- DOI
- https://doi.org/10.33968/2022.20
- Abstract (DE)
- Manuelle Montageprozesse sind nach wie vor unverzichtbar in vielen Bereichen der produzierenden Industrie. Vor allem die Qualitätskontrolle, sowie das Einlernen neuer Mitarbeitenden stellen Betriebe durch die voranschreitende Digitalisierung vor neue Herausforderungen. Assistenzsysteme können hier helfen, die Lücke zwischen Anforderungen und Qualifikation zu überbrücken. Wir stellen einen Ansatz zur intelligenten Assistenz vor, welcher auf einer kamerabasierten Erkennung von Arbeitsabläufen mit Hilfe von Methoden des maschinellen Lernens beruht. Das Assistenzsystem erzeugt automatisiert Hilfsmaterial zur Unterstützung der Werkenden. Zusätzlich zur Darstellung der technischen Aspekte, werden psychologische Aspekte, wie Akzeptanz und Motivation untersucht.
- Freie Schlagwörter (DE)
- Machine Learning, Montage, Assistenzsystem, Mensch-Maschine-Schnittstelle
- Herausgeber (Institution)
- Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur Leipzig
- Version / Begutachtungsstatus
- publizierte Version / Verlagsversion
- URN Qucosa
- urn:nbn:de:bsz:l189-qucosa2-776279
- Veröffentlichungsdatum Qucosa
- 27.01.2022
- Dokumenttyp
- Konferenzbeitrag
- Sprache des Dokumentes
- Deutsch
- Lizenz / Rechtehinweis
CC BY 4.0