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    Kombinierte sensor- und trackinggestützte Produktivitätsanalysen für die Maschinenbedienung in der Kleinserienfertigung
    Die Maschinenbedienung bezeichnet das Einwirken des Menschen auf eine Maschine über Schnittstellen (in Anlehnung an DIN 14). Die Maschinenbedienung tritt vor allem in der Fertigung auf, z.B. bei der Bedienung von Werkzeugmaschinen, aber auch in der Logistik bei der Bedienung von Automatischen Kleinteilelagern. Für die mittelständisch geprägte Kleinserienfertigung sind aufwandsarme Produktivitätsanalysen von hoher Bedeutung, um Mitarbeiter- und Maschinenproduktivität aufeinander abgestimmt zu verbessern und so die Produktivität zu steigern und die Wettbewerbsfähigkeit zu sichern. Die Forschungsidee sieht vor, Maschinen- und Mitarbeiterzustände zeitgleich mit Hilfe von modernen Aufnahmetechnologien zu erfassen und diese für eine umfassende Produktivitätsanalyse zu nutzen. Außerdem sind die Wechselwirkungen zwischen den Zuständen zu erfassen, um im Anschluss gezielt Verbesserungsmaßnahmen ergreifen zu können. Um dieses Ziel zu erreichen, werden in dem Vorhaben Werkzeuge für eine automatisierte Produktivitätsanalyse entwickelt, die - Trackingdaten der Microsoft Kinect, Maschinendaten, Betriebsdaten und zusätzliche Sensordaten zusammen erfasst und in einer einheitlichen Datenstruktur bereitstellt, - um eine automatisierte Zustandserkennung zu ermöglichen und - um Produktivitätspotenziale zu erkennen.
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    Integral analysis of labor productivity for multi-variant small-series production
    Labor productivity is an important target variable within operations management. With the integral analysis of labor productivity (IHP), developed in the basic research project, companies now have a structured and evaluated process to assess and analyse labor productivity in detail. Furthermore, this process associates worker states with suitable improvement methods, which enables a systematic productivity management.However putting these findings into practice is still difficult for the following reasons:- Companies with a high mix, low volume production cannot use this method yet, since the number of needed multipliers and therefore the effort increases significantly.- For a complete productivity management cycle, both the measurement of the effort of the improvement methods and an integrated approach to assess the benefits of the methods are missing.- Time measurements are often not feasible in industrial companies due to the rejections by the employee union representation.- The effort for data acquisition and evaluation for a continuous use is high due to the lack of software support.As a result the following main goals arise for the research project:- To extend the area of application of the IHP to high mix, low volume production- To improve the selection of improvement methods through an integrated method assessment- To raise the level of acceptance for the IHP through substitution of time measurements- To lower the effort of the IHP with the use of prototypical software applications for mobile data acquisitionThe research project will be conducted in cooperation with Dräger Medical GmbH and is structured into six work packages: Initially the modelling of the paid worker time has to be extended for high mix, low volume production (WP1) and the data gathering has to be supplemented with further data acquisition methods (WP2). In the next step, a systematic productivity management should be established (WP3), which will be evaluated with the industrial partner (WP4). Through software prototypes (WP5) and guidelines (WP6) the effort of this method shall be reduced, so that industrial companies can profit from the findings of the research project and the extension of the transfer project.
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