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Ableitung von MTM-Analysen aus Motion-Capturing-Daten

Citation Link: https://doi.org/10.15480/882.16751
Publikationstyp
Journal Article
Date Issued
2025
Sprache
German
Author(s)
Pöttker, Silas  
Produktionsmanagement und -technik M-18  
Neumann, Maria  
Benter, Martin  
Eckart, Constantin  
Wolf, Ulrike  
Kuhlang, Peter  
Lödding, Hermann  
Produktionsmanagement und -technik M-18  
Herausgeber*innen
Gronau, Norbert  
Herausgeber*innen
Wissenschaftliche Gesellschaft für Arbeits- und Betriebsorganisation (WGAB) e.V.  
TORE-DOI
10.15480/882.16751
TORE-URI
https://hdl.handle.net/11420/61673
Volume
41
Issue
5
Start Page
112
End Page
119
Citation
Industry 4.0 Science 41 (5): 112-119 (2025)
Publisher DOI
10.30844/I4SD.25.5.112
Publisher
GITO mbH Verlag für Industrielle Informationstechnik und Organisation
Peer Reviewed
true
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 bereits in frühen Planungsphasen aufwandsarm valide MTM-Analysen erstellt werden können. Dadurch ist es möglich, frühzeitig Anpassungen in der Arbeitsplatz- und Prozessgestaltung vorzunehmen und somit Herstellungskosten zu reduzieren.
Subjects
Digitale Assistenzsysteme
Motion Capture Systems
MTM
Ergonomie
DDC Class
338: Production
Funding(s)
Tracking von Bewegungsabläufen zur daten- und modellbasierten Identifikation von Verbesserungspotenzialen im Cardboard Engineering  
Funding Organisations
Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK)
Lizenz
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Publication version
publishedVersion
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Name

I4S_05-2025_DE_Poettker.pdf

Type

Main Article

Size

855.62 KB

Format

Adobe PDF

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