Autor: Hermann Lödding

I4S 5/2025: Künstliche Intelligenz und Digitale Assistenz

I4S 5/2025: Künstliche Intelligenz und Digitale Assistenz

Wie wir Arbeit besser unterstützen können
Demografischer Wandel, Fachkräftemangel und stagnierende Produktivität gefährden die Wettbewerbsfähigkeit der deutschen Industrie. Gleichzeitig eröffnen KI und digitale Assistenzsysteme neue Chancen: Sie machen Arbeit effizienter und unterstützen Fachkräfte. Doch während sie im Alltag längst präsent sind, bleibt ihr Potenzial in der Industrie weitgehend ungenutzt – hier setzt die WGAB mit innovativen Konzepten an.
Ableitung von MTM-Analysen aus Motion-Capturing-Daten

Ableitung von MTM-Analysen aus Motion-Capturing-Daten

Evaluation des Vorgehens und Vergleich mit manuell erzeugten MTM-Analysen
Silas Pöttker ORCID Icon, Maria Neumann ORCID Icon, Martin Benter ORCID Icon, Constantin Eckart ORCID Icon, Ulrike Wolf ORCID Icon, Peter Kuhlang ORCID Icon, Hermann Lödding ORCID Icon
Seit etwa 15 Jahren steigt die Arbeitsproduktivität je Arbeitsstunde mit deutlich weniger als einem Prozent pro Jahr. Gleichzeitig können detailliertere Produktivitätsanalysen in den Unternehmen hohe Potenziale ausweisen. Allerdings sind die hierfür geeigneten MTM-Analysen aufwendig und werden aktuell nicht in der erforderlichen Breite und Häufigkeit eingesetzt. Eine Lösung ist der Einsatz digitaler Technologien wie Motion Capturing. Diese ermöglichen es, Produktivitätsanalysen mit geringem Aufwand durchzuführen, da sie Daten bereitstellen, die die Analyse beschleunigen. Das Tool MTMmotion® der MTM ASSOCIATION e. V. (MTMA) wurde mit dem Ziel entwickelt, mit den bereitgestellten Daten unterschiedlicher Technologien valide und regelkonforme MTM-Analysen durchführen zu können. Dieser Beitrag vergleicht die für ein Motion-Capture-System und MTMmotion® entwickelte Methode mit einer konventionellen MTM-1®-Analyse. Wesentliches Ergebnis ist, dass mit digitalen Technologien ...
Industry 4.0 Science | 41. Jahrgang | 2025 | Ausgabe 5 | Seite 112-119 | DOI 10.30844/I4SD.25.5.112
Analyse von Arbeitsabläufen mit Motion-Capture-Systemen

Analyse von Arbeitsabläufen mit Motion-Capture-Systemen

Lösungs- und Implementierungsprinzipien
Hermann Lödding ORCID Icon, Silas Pöttker ORCID Icon, Tim Jansen ORCID Icon
In Betrieben mit einem hohen Anteil manueller Tätigkeiten können ineffiziente Arbeitsabläufe zu Gesundheitsproblemen bei Mitarbeitern führen. Studien zufolge machen diese ein Fünftel aller Erkrankungen in der Fertigungsindustrie aus. Die Optimierung von Arbeitsabläufen ist daher entscheidend. War diese bisher jedoch meist aufwendig, stehen dank neuer Lösungsprinzipien und Motion-Capture-Systemen Ansätze zur Verfügung, mit denen sich passende Digitale Assistenzsysteme einfacher konzipieren lassen.
Industry 4.0 Science | 40. Jahrgang | 2024 | Ausgabe 5 | Seite 43-49 | DOI 10.30844/I4SD.24.5.43
Störungsmanagement mit digitalen Assistenzsystemen

Störungsmanagement mit digitalen Assistenzsystemen

Ein generischer Ansatz für den Produktlebenszyklus
Niklas Jahn, Tim Jansen ORCID Icon, Robert Rost, Hermann Lödding ORCID Icon
In der Herstellung und im Betrieb komplexer Unikatprodukte treten unvermeidbar Störungen auf. Diese beeinflussen die Qualität und den Ressourceneinsatz während der Produktion sowie die Einsatz- und Lebensdauer des späteren Produkts nachteilig. Aufgabe des Störungsmanagements ist es, Störungen zügig und mit geringem Aufwand zu dokumentieren und die Entstörung zu unterstützen. In der Praxis zeigen sich häufig Defizite: Unternehmen erfassen Störungen auf Papier oder in der Tabellenkalkulation, dokumentieren sie nicht strukturiert und können so weder die von den Störungen betroffenen Folgearbeiten ausreichend schnell informieren noch die eigentliche Entstörung ausreichend unterstützen. Der Einsatz digitaler Assistenzsysteme erleichtert die Dokumentation: Sie steigert die Informationsqualität durch eine Verortung im CAD-Modell, stellt Störungen übersichtlich im Generalplan des Produkts dar und beschleunigt so eine zielgerichtete Entstörung. Ein generisches Datenmodell ...
Industrie 4.0 Management | 39. Jahrgang | 2023 | Ausgabe 2 | Seite 15-19
Ein Lernassistenzsystem zur Verbesserung der Ergonomie

Ein Lernassistenzsystem zur Verbesserung der Ergonomie

Ein Ansatz zur Verbesserung der Verhaltensprävention in der Produktion
Justus Brosche, Hermann Lödding ORCID Icon, Hannes Wackerle, Peter Augat
Muskuloskelettale Erkrankungen (MSE) sind die Hauptursache für krankheitsbedingte Arbeitsunfähigkeitstage im produzierenden Gewerbe. Entsprechend sind ergonomische Arbeitsabläufe besonders wichtig, um die Gesundheit der Mitarbeiter zu schützen sowie die hohen Folgekosten von MSE für die Unternehmen und die Gesellschaft zu verringern. Dieser Beitrag stellt einen Ansatz vor, der die individuellen Fähigkeiten von Mitarbeitern und die individuelle Beanspruchung der Mitarbeiter am Arbeitsplatz mithilfe moderner Motion-Capture-Systeme aufwandsarm erfasst und analysiert. Ein Lernassistenzsystem (LAS) nutzt die Analyseergebnisse zur ergonomischen Verhaltensprävention in der Produktion.
Industrie 4.0 Management | 38. Jahrgang | 2022 | Ausgabe 2 | Seite 23-27
Weiterbildung in der Instandhaltung mit digitalen Assistenzsystemen

Weiterbildung in der Instandhaltung mit digitalen Assistenzsystemen

Axel Friedewald, Robert Rost, Nikolaj Meluzov, Hermann Lödding ORCID Icon
In ihren Sieben Thesen zur Betrieblichen Weiterbildung [1] erwartet die Wissenschaftliche Gesellschaft für Arbeits- und Betriebsorganisation (WGAB) e. V. ein zunehmendes Lernen im Prozess der Arbeit über die Integration technologiebasierter Lern- und Assistenzsysteme. Weil bislang Erfahrungen in der Weiterbildung mit digitalen Assistenzsystemen fehlen, stellen sich wesentliche Fragen: Eignen sich digitale Assistenzsysteme, um das Lernen in der Weiterbildung zu fördern? Wie können Unternehmen den Vorbereitungsaufwand begrenzen? Um diese Fragestellungen untersuchen zu können, wurde ein bestehendes Assistenzsystem für die Zwecke der Weiterbildung erweitert. Ein wesentlicher Schritt hierfür war es, die Lerninhalte zunächst in ihre Bestandteile zu zerlegen, um diese im folgenden Schritt mit entsprechenden (digitalen) Werkzeugen aufwandsarm visualisieren und überprüfen zu können. Der Beitrag beschreibt ein modulares, Augmented-Reality-basiertes Assistenzsystem, das den Anwender ...
Industrie 4.0 Management | 36. Jahrgang | 2020 | Ausgabe 3 | Seite 7-10
Webgestützte Produktivitätsanalyse

Webgestützte Produktivitätsanalyse

Ein datenbasierter Ansatz zur zielgerichteten Gestaltung von Produktionssystemen
Constantin Grabner, Robert Glöckner, Hermann Lödding ORCID Icon, Nils Barck
Industrie 4.0 ist gegenwärtig das Schlagwort für die fortschreitende digitale Transformation im Produktionsumfeld. Die zunehmende Vernetzung, die wachsende Verfügbarkeit mobiler Endgeräte und neue Technologien, wie z. B. Augmented Reality, ermöglichen es, bestehende Prozesse grundlegend neu zu gestalten [1]. Bislang bleibt dieses Potenzial für Produktivitätsanalysen jedoch weitgehend ungenutzt. Derzeit können meist nur Spezialisten Produktivitätsanalysen durchführen. Dadurch sind sie aufwändig und teuer und kommen nur selten zum Einsatz. In der Praxis sind Verbesserungsmaßnahmen, wie z. B. die Digitalisierung von Prozessen, daher häufig nicht das Ergebnis einer systematischen Analyse. Der Beitrag stellt eine Produktivitätsanalyse vor, die sich an den Gestaltungsfeldern von Produktionssystemen orientiert, von den Produktionsmitarbeitern selbst durchgeführt werden kann und durch eine web-basierte Applikation unterstützt wird.
Industrie 4.0 Management | 35. Jahrgang | 2019 | Ausgabe 3 | Seite 30-34
Ein digitales Universalwerkzeug für die Produktionsanalyse

Ein digitales Universalwerkzeug für die Produktionsanalyse

Entwicklung einer Web-App zur methodenübergreifenden Analyse von Produktionsprozessen
Constantin Grabner, Thomas Schoop, Hermann Lödding ORCID Icon
Eine gründliche Analyse ist die Grundlage für eine zielgerichtete Verbesserung von Produktionsprozessen. Insbesondere im Umfeld von Lean Production sind zahlreiche Analysemethoden und -werkzeuge entstanden, die es erfordern, umfangreiche Informationen über Produktionssysteme zu erfassen. Die Digitalisierung bietet die Möglichkeit, den Aufwand für die Erfassung und Auswertung deutlich zu reduzieren. Das Institut für Produktionsmanagement und -technik (IPMT) der Technischen Universität Hamburg hat in Zusammenarbeit mit dem Medizintechnikunternehmen Dräger eine geräteunabhängige Web-App zur Analyse von Produktionsprozessen entwickelt. Dieser Beitrag beschreibt, welche Datenstrukturen und Technologien es ermöglichen, gängige Analysemethoden zu nutzen und sie an unternehmensspezifische Problemstellungen anzupassen.
Industrie 4.0 Management | 33. Jahrgang | 2017 | Ausgabe 6 | Seite 7-10
Collaborative Augmented Reality

Collaborative Augmented Reality

Abstimmung kundenindividueller Änderungswünsche über große Entfernungen
Henrik Schröder, Axel Friedewald, Lev Perschin, Hermann Lödding ORCID Icon
Durch den hohen Konkurrenzdruck auf dem Weltmarkt suchen Unternehmen seit jeher Alleinstellungsmerkmale bei dem Vertrieb ihrer Produkte. Eine möglichst enge Bindung zwischen Kunde und Hersteller ist dabei vorteilhaft. Für Investitionsgüter, wie z. B. Yachten oder Kreuzfahrtschiffe, ist es zunehmend wichtig, dem Kunden regelmäßig den Baustatus zu demonstrieren und Änderungswünsche noch in der Bauphase kurzfristig umzusetzen. Um dem Kunden lange Anreisen zu ersparen und Konstruktion und Controlling besser in den Vertrieb einzubinden, stellt dieser Beitrag ein Konzept vor, um Änderungswünsche über weite Entfernungen mit Augmented Reality kurzfristig abstimmen zu können. Ziel ist es, Machbarkeit und Kosten der Änderungswünsche unmittelbar zu bewerten und schnell über Kundenwünsche entscheiden zu können.
Industrie 4.0 Management | 33. Jahrgang | 2017 | Ausgabe 5 | Seite 49-52
Die Produktivitätswirkung von Augmented Reality

Die Produktivitätswirkung von Augmented Reality

Potenziale der Informationsversorgung in der Unikatfertigung
Axel Friedewald, Philipp Halata, Nikolaj Meluzov, Hermann Lödding ORCID Icon
Die Unikatfertigung ist oftmals von einem hohen Anteil manueller Arbeit geprägt. Ein wesentlicher Anteil der Mitarbeiterzeit dient der Informationsbeschaffung. Der Beitrag zeigt auf, wie Augmented Reality dazu beitragen kann, den Aufwand für die Informationsbeschaffung zu senken und die Produktivität zu steigern.
Industrie 4.0 Management | 33. Jahrgang | 2017 | Ausgabe 3 | Seite 7.10
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