@inproceedings{11166, abstract = {{n order to utilize the full potential of an assembly assistant, it is necessary for the system to be able to adapt to the worker’s individual needs and capabilities. The required amount of necessary assistance changes during the assembly work because the worker memorizes the steps and learns the task and might be bothered by unnecessary assistance. Finding the point in time where the learning phase of the worker is finished is therefore an important aspect. In this work, we propose and evaluate a novel method to identify the end of the worker’s learning phase. The method makes use of learning curve models and curve fitting in order to determine the progress of the worker.}}, author = {{Sehr, Philip and Moriz, Natalia and Heinz-Jakobs, Mario and Trsek, Henning}}, booktitle = {{2022 27th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA)}}, isbn = {{9781665499965}}, location = {{Stuttgart}}, publisher = {{IEEE}}, title = {{{Am I Done Learning? - Determining Learning States in Adaptive Assembly Systems}}}, doi = {{10.1109/ETFA52439.2022.9921676}}, year = {{2022}}, } @inproceedings{11157, abstract = {{In production environments, manual assembly is often used, when there is a high demand for flexibility which needs to be met economically. In this circumstance, assembly assistance systems are often used to ensure production standards. However, the individual requirements of each worker call for a way for the system to adapt towards the workers needs. This often requires modelling and configuration effort to include expert knowledge into an assistance system. This hinders an economical operation in an industrial environment. In this paper, an approach is presented, facilitating methods of online modelling, to generate a model, which represents the workers behavior during an assembly process. This behavior model is then used to deduce suitable adaptive assembly assistance in real time.}}, author = {{Sehr, Philip and Moriz, Natalia and Heinz-Jakobs, Mario and Trsek, Henning}}, booktitle = {{2021 26th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA)}}, isbn = {{978-1-7281-2990-7}}, location = {{Vasteras, Sweden }}, publisher = {{IEEE}}, title = {{{Model-based approach for adaptive assembly assistance}}}, doi = {{10.1109/ETFA45728.2021.9613614}}, year = {{2021}}, } @inproceedings{1904, abstract = {{As the number of variations increases and batch sizes grow smaller, it can be difficult to fulfill quality and productivity requirements in manual assembly, as employees must record, process and interpret more information, then convert that information into action. Conventional instruction manuals in the form of text, tables or drawings quickly reach their limits. Innovative assistance systems are essential for keeping up with these changes, as they instruct and support employees in line with their specific situations. The goal of this article is to use a case study to illustrate the problems with providing information in manual assembly, and to suggest a potential solution in the form of an informational assistance system. The company considered in the case study stands out for its large production areas where complex, customer-specific truck bodies are mounted manually.}}, author = {{Nikolenko, Alexander and Sehr, Philip and Hinrichsen, Sven and Bendzioch, Sven}}, booktitle = {{Advances in Human Factors and Systems Interaction AHFE 2019}}, editor = {{Nunes, Isabel L.}}, isbn = {{978-3-030-20039-8}}, issn = {{2194-5357}}, keywords = {{Manual assembly, Assembly assistance systems, Industry 4.0, Information delivery}}, location = {{Washington D.C., USA}}, pages = {{24--33}}, publisher = {{Springer}}, title = {{{Digital Assembly Assistance Systems – A Case Study}}}, doi = {{https://doi.org/10.1007/978-3-030-20040-4_3}}, volume = {{959}}, year = {{2020}}, } @inbook{6930, abstract = {{Die zunehmende Komplexität von manuellen Montageprozessen wirft in Unternehmen die Frage auf, wie die damit verbundenen Anforderungen an die Verarbeitung größerer Informationsmengen und die damit einhergehenden Zuwächse an kognitiven Beanspruchungen infolge zunehmender Unsicherheit seitens der Beschäftigten zu bewältigen sind. Eine Antwort hierauf liegt in der Integration von informatorischen Assistenzsystemen in bestehende Montagesysteme. Erklärtes Ziel solcher Assistenzsysteme ist die informatorische Unterstützung der Beschäftigten in der Form, dass in der Summe eine kognitive Entlastung erfolgt, die zu weniger Zeitverlusten und Montagefehlern und damit zu einer höheren Produktqualität führt. Dies setzt voraus, dass informatorische Assistenzsysteme nach kognitiv-ergonomischen Gesichtspunkten gestaltet sind und ihr Einsatz durch eine möglichst objektive Erfassung von kognitiven Beanspruchungen vor Ort am konkreten Arbeitsplatz begleitet wird.}}, author = {{Bläsing, Dominic and Bornewasser, Manfred and Bendzioch, Sven and Hinrichsen, Sven and Nikolenko, Alexander and Sehr, Philip}}, booktitle = {{Produktivitätsmanagement 4.0}}, editor = {{Jeske, Tim and Lennings, Frank}}, isbn = {{9783662615836}}, issn = {{2364-6896}}, publisher = {{Springer Vieweg}}, title = {{{Informatorische Assistenzsysteme in der variantenreichen manuellen Montage}}}, doi = {{10.1007/978-3-662-61584-3_6}}, year = {{2020}}, } @inbook{7018, author = {{Sehr, Philip and Nikolenko, Alexander and Wilke, Andreas}}, booktitle = {{Informatorische Assistenzsysteme in der variantenreichen Montage : Theorie und Praxis}}, editor = {{Bornewasser, M. and Hinrichsen, Sven}}, isbn = {{9783662613733}}, pages = {{159 -- 172}}, publisher = {{Springer}}, title = {{{Fallstudie zur Einführung eines Montageassistenzsystems bei einem Spezialanbieter im Nutzfahrzeugmarkt}}}, doi = {{10.1007/978-3-662-61374-0_8}}, year = {{2020}}, } @inbook{6929, abstract = {{Im Projekt »Montexas4.0« werden innovative Formen der assistenzgestützten Montagearbeit erforscht, prototypisch umgesetzt und erprobt. Dabei werden wirtschaftliche und humanorientierte Gestaltungskriterien gleichermaßen berücksichtigt. Im Rahmen des Beitrages werden die Potenziale assistenzgestützter Montagearbeit anhand einer Fallstudie aus dem Projekt erörtert. Die Fallstudie zeigt, dass die variantenreiche Montage hohe Anforderungen im mentalen Bereich stellt, die zu einem sog. Overload führen können. Dieser Zustand ist dadurch geprägt, dass die verfügbaren kognitiven Ressourcen nicht den Anforderungen entsprechen und zu Fehlern führen. Dem kann durch informatorische Assistenzsysteme vorgebeugt werden, wobei zu beachten ist, dass diese Assistenzsysteme Akzeptanz finden müssen.}}, author = {{Hinrichsen, Sven and Bendzioch, Sven and Nikolenko, Alexander and Sehr, Philip and Bornewasser, Manfred and Bläsing, Dominic}}, booktitle = {{TransWork – Arbeit in der digitalisierten Welt – Stand der Forschung und Anwendung im BMBF-Förderschwerpunkt}}, editor = {{Bauer, Wilhelm and Stowasser, Sascha and Mütze-Niewöhner, Susanne and Zanker, Claus and Brandl, Karl-Heinz}}, pages = {{146 -- 151}}, publisher = {{Fraunhofer Publica}}, title = {{{Montexas4.0 – Erforschen von innovativen Formen der assistenzgestützten Montagearbeit}}}, year = {{2019}}, } @inproceedings{4800, author = {{Sehr, Philip and Moriz, Natalia}}, booktitle = {{Proceedings 2019 24th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA)}}, title = {{{Partitioning Manual Assembly Workstations for Flexible Manufacturing}}}, year = {{2019}}, } @inproceedings{4801, abstract = {{Die manuelle Montage ist in einzelnen Branchen des Verarbeitenden Gewerbes von hoher Bedeutung. Industrielle Trends nach individualisierten Produkten in geringen Losgrößen steigern dabei die Komplexität in der manuellen Montage. In der Folge kann es zu einer erhöhten mentalen Beanspruchung der Beschäftigten kommen, wodurch Montagefehler häufiger auftreten und die Produktivität sinkt. Der vorliegende Beitrag präsentiert zwei Anwendungsfälle, in denen verschiedene Ansätze gezeigt werden, diesem Effekt entgegen zu wirken. Im ersten Anwendungsfall wird ein informatorisches Assistenzsystem eingesetzt, um Montageinformationen besser an die Bedürfnisse der Mitarbeiter anzupassen. Im zweiten Anwendungsfall wird ein bestehendes Montagesystem modularisiert. Die Anordnung der Bauteile in den einzelnen Modulen wird algorithmisch so optimiert, dass Laufwege zwischen den Modulen minimiert werden.}}, author = {{Sehr, Philip and Moriz, Natalia and Bendzioch, Sven and Hinrichsen, Sven}}, booktitle = {{AUTOMATION 2019: Autonomous Systems and 5G in Connected Industries}}, pages = {{671 -- 682}}, publisher = {{VDI}}, title = {{{Ansätze für Komplexitätsreduktion in manuellen Montageprozessen}}}, year = {{2019}}, } @article{727, abstract = {{Produkte bestehen aus einer zunehmenden Anzahl unterschiedlicher Teile. Dieser Trend hängt mit einer steigenden Variantenanzahl und der Integration zusätzlicher Produktfunktionen zusammen. Dadurch steigen die Anforderungen an Kommissionierprozesse in der Montage. Es stellt sich daher die Frage der optimalen Anordnung der Teile, um unnötige Gehwege beim Kommissionieren zu vermeiden. Im Rahmen des Beitrages wird ein Optimierungsalgorithmus vorgestellt, mit dem Bauteile so klassifiziert werden, dass Gehwege reduziert werden können. }}, author = {{Sehr, Philip and Bendzioch, Sven and Niggemann, Oliver}}, issn = {{1437-7624}}, journal = {{Wissenschaftliche Berichte : wissenschaftliche Zeitschrift der Hochschule Mittweida (FH)}}, location = {{Mittweida}}, number = {{n.a.}}, pages = {{18--21}}, publisher = {{Hochschule Mittweida}}, title = {{{Mathematische Optimierung der Teileanordnung in der Kommissionierung}}}, year = {{2018}}, }