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Simulationsbasierte Absicherung der Ergonomie mit
Hilfe digital beschriebener menschlicher
Bewegungen
Von der Fakultät für Maschinenbau der
Technischen Universität Chemnitz
genehmigte
Dissertation
zur Erlangung des akademischen Grades
Doktoringenieur
(Dr.-Ing.)
vorgelegt
von
Dipl.-Wi.-Ing. Ricardo Schönherr geb. Jendrusch
geboren am
11.12.1982 in Leipzig
eingereicht am
30.10.2013
Gutachter:
Prof. Dr. phil. habil. Dr. Ing. Birgit Spanner-Ulmer
Prof. Dr. Ing. Egon Müller
Doz. Dr. sc. techn. Wolfgang Leidholdt
Chemnitz, den 30.01.2014
Bibliographische Beschreibung
2
Bibliographische Beschreibung
Schönherr, Ricardo
Simulationsbasierte Absicherung der Ergonomie mit Hilfe digital beschriebener
menschlicher Bewegungen
Dissertation an der Fakultät für Maschinenbau der Technischen Universität
Chemnitz, Institut für Betriebswissenschaften und Fabriksysteme, Professur
Arbeitswissenschaft, Chemnitz, 30. Oktober 2013
185 Seiten, 56 Abbildungen, 8 Tabellen, 243 Literaturquellen, 5 Anlagen
Referat
Digitale Menschmodelle gelten als gut geeignete Werkezeuge zur Planung und
Bewertung manueller Arbeit, insbesondere zur präventiven Ergonomieabsicherung.
Bislang ist jedoch der Funktionsumfang der Softwaretools unzureichend und der
Bedienaufwand zu hoch. In der vorliegenden Arbeit wird daher die Entwicklung einer
Methode zur Aufbereitung digital erfasster menschlicher Bewegungen für die
Bewegungsgenerierung und semiautomatische Ergonomiebewertung beschrieben.
Nach einer Diskussion des gegenwärtigen Wissensstandes folgt die Darstellung
zweier empirischer Untersuchungen zur Bewegungserfassung und -auswertung.
Anschließend wird die Implementierung eines mehrere Belastungsfaktoren
umfassenden Kombinationsverfahrens zur Ergonomiebewertung erläutert. Die
gewonnenen Erkenntnisse zur Bewegungsgenerierung und Ergonomiebewertung
fließen in die Entwicklung einer Software zur Planung und Bewertung manueller
Arbeit, den Editor menschlicher Arbeit (ema), ein. Schließlich erfolgt eine Evaluation
anhand realer Planungsszenarien.
Schlagworte
Digitale Menschmodelle, Ergonomiebewertung, Arbeitswissenschaft, Belastung,
EAWS, Bewegungserfassung, Motion Capturing, Bewegungssimulation,
Bewegungsmodellierung
Abstract
3
Abstract
Digital Human Models are said to be appropriate tools for planning and assessing
human work; especially for preventive ergonomics risk assessment. Up to now, the
functional range of established software tools is not sufficient and the operation is too
complex and time consuming. Thus, in the present doctoral thesis, the development
of a method for the preparation of digitally captured human motions for an algorithmic
motion generation and automatic ergonomic risk assessment is described.
On the summarization of the relevant current level of knowledge follows the
description of two empirical studies for motion capturing and analysis. Afterwards the
implementation of a method of the ergonomics risk assessment that combines
several biomechanical risk factors is explained.
The results of the preliminary studies flow into the development of a new software
tool for planning and assessing human work – the editor for manual work activities
(ema).
Finally, the practical evaluation with the help of real planning scenarios is presented.
Keywords
digital human models, ergonomics risk assessment, human factors, stress, EAWS,
motion capturing, motion simulation, motion generation
Vorwort
4
Vorwort
Diese Arbeit entstand zu großen Teilen im Rahmen des vom Europäischen Fond für
regionale Entwicklung (EFRE) und vom Freistaat Sachsen durch die Sächsische
Aufbaubank (SAB) geförderten Verbundprojektes „System zur Bewegungssynthese
für digitale Menschmodelle (eMAN)“. Ich bedanke mich bei allen Projektpartnern der
Professuren Arbeitswissenschaft und Graphische Datenverarbeitung der
Technischen Universität Chemnitz, des Instituts für Mechatronik e. V. sowie bei den
Mitarbeitern der imk automotive GmbH. Gedankt sei ebenfalls den Mitarbeitern der
Volkswagen AG, die durch Ihre Mitarbeit im Fachbeirat das Gelingen des Projekts
unterstützten.
Meiner Doktormutter Frau Prof. Birgit Spanner-Ulmer danke ich herzlich für die
bereitwillige und unkomplizierte Betreuung des Promotionsvorhabens.
Bei Herrn Prof. Müller bedanke ich für die Übernahme des Zweitgutachtens.
Besonderer Dank gilt Herrn Dr. Wolfgang Leidholdt und Herrn Dr. Jens Trepte, ohne
sie hätte die Arbeit nie entstehen können. Sebastian Bauer danke ich für seine
wunderbare Arbeit an ema. Für die gute Zusammenarbeit und die hilfreichen
Diskussionen bedanke ich mich bei Dr. Lars Fritzsche.
Den Kollegen von Volkswagen und Audi danke ich für die Bereitstellung der
Simulationen für die Validierung. Bei Nicole Neubert, Benjamin Illmann und Mario
Walther möchte ich mich für die Unterstützung meiner Studie bedanken.
Den Studenten Philipp Geiler, Josefin Tilch, Matthias Unger, Anja Thiele und Roman
Arnold, die mit ihren Arbeiten zum Gelingen dieser Arbeit beigetragen haben, danke
ich ebenfalls ganz herzlich.
Zu guter Letzt danke ich meiner Frau, Dr. Petra Schönherr, die mich stets unterstützt
und mir die notwendigen Freiräume zum Arbeiten lässt.
Inhaltsverzeichnis
5
Inhaltsverzeichnis
Bibliographische Beschreibung ................................................................................... 2
Abstract ....................................................................................................................... 3
Vorwort ........................................................................................................................ 4
Inhaltsverzeichnis ........................................................................................................ 5
Abbildungsverzeichnis ................................................................................................. 9
Anlagenverzeichnis ................................................................................................... 11
Tabellenverzeichnis ................................................................................................... 12
Abkürzungs- und Symbolverzeichnis ........................................................................ 13
1
Einleitung ........................................................................................................... 15
1.1
Motivation ..................................................................................................... 15
1.2
Fragestellungen ........................................................................................... 16
1.3
Lösungsansatz und Aufbau der Arbeit ......................................................... 18
1.4 Das Verbundprojekt eMAN – System zur Bewegungssynthese für digitale
Menschmodelle...................................................................................................... 19
2
Theoretischer Hintergrund.................................................................................. 21
2.1
Menschliche Bewegungen ........................................................................... 21
2.1.1
Grundlagen menschlicher Bewegungen ................................................ 21
2.1.2
Physiologische Grundlagen ................................................................... 23
2.1.3
Physikalische Grundlagen ..................................................................... 24
2.1.4
Bewegungsanalyse und -modellierung .................................................. 27
2.1.5
Zusammenfassung ................................................................................ 30
2.2
Strukturierungsmodelle menschlicher Arbeit und Bewegung ....................... 31
2.2.1
Strukturierung aus technologischer Sicht .............................................. 31
2.2.2
Strukturierung aus arbeitsorganisatorischer Sicht ................................. 32
2.2.3
Strukturierung von Bewegungen aus tätigkeitsunabhängiger Sicht ....... 34
2.2.4
Zusammenfassung ................................................................................ 34
2.3
Arbeitsgestaltung und Ergonomie ................................................................ 35
2.3.1
Begriffsbestimmung ............................................................................... 35
2.3.2
Dimensionen der Arbeitsgestaltung ....................................................... 36
Inhaltsverzeichnis
6
2.3.3
Methoden der Ergonomiebewertung ...................................................... 38
2.3.4
Rechnerunterstützte Verfahren zur Ergonomiebewertung ..................... 40
2.3.5
Zusammenfassung ................................................................................ 43
2.4
Digitale Menschmodelle ............................................................................... 43
2.4.1
Die digitale Fabrik .................................................................................. 43
2.4.2
Historische Entwicklung und wichtige Modelle....................................... 46
2.4.3
Funktionsumfang und Anwendungsgebiete ........................................... 46
2.4.4
Bewegungsgenerierung für Digitale Menschmodelle ............................. 51
2.4.5
Zusammenfassung ................................................................................ 51
2.5
Der Produkt-Entstehungs- und Herstellungsprozess.................................... 52
2.5.1
Begriffsbestimmung ............................................................................... 52
2.5.2
Phasen des Produkt-Entstehungs-Prozesses ....................................... 53
2.5.3
Ergonomie im Produkt-Entstehungs- und Herstellungsprozess ............. 55
2.5.4
Zusammenfassung ................................................................................ 57
2.6
Fazit ............................................................................................................. 57
3 Methode zur Aufbereitung digital erfasster menschlicher Bewegung für die
Bewegungsgenerierung ............................................................................................ 59
3.1
Hierarchisches Beschreibungsmodell zur Bewegungssynthese .................. 60
3.1.1
Die komplexe technologische Verrichtung ............................................. 61
3.1.2
Klassifizierung komplexer Verrichtungen ............................................... 62
3.1.3
Hierarchisches Ebenenmodell der Verrichtungen und Bewegungen ..... 64
3.1.4
Zusammenfassung ................................................................................ 67
3.2
Vorüberlegungen zum Bewegungsstudium .................................................. 67
3.2.1
Eingrenzung des Untersuchungsbereiches ........................................... 69
3.2.2
Laborversuche ....................................................................................... 70
3.2.3
Bewegungserfassung ............................................................................ 71
3.2.4
Zusammenfassung ................................................................................ 71
3.3
Studie 1: Motion Capturing unter Laborbedingungen ................................... 72
3.3.1
Untersuchungsgegenstand .................................................................... 72
3.3.2
Stichprobe ............................................................................................. 72
3.3.3
Versuchsdesign ..................................................................................... 73
3.3.4
Ergebnisse ............................................................................................. 75
Inhaltsverzeichnis
3.3.5
3.4
Studie 2: Motion Capturing eines Facharbeiters .......................................... 80
Untersuchungsgegenstand .................................................................... 80
3.4.2
Stichprobe ............................................................................................. 81
3.4.3
Versuchsdesign ..................................................................................... 81
3.4.4
Ergebnisse ............................................................................................. 84
3.4.5
Zusammenfassung ................................................................................ 87
Entwicklung einer Methode zur Bewegungserfassung und -aufbereitung .... 87
3.5.1
Vorbereitung und Analyse ..................................................................... 87
3.5.2
Digitale Erfassung.................................................................................. 88
3.5.3
Aufbereitung und Prüfung ...................................................................... 89
3.5.4
Anwendung zur Bewegungssynthese .................................................... 90
3.5.5
Zusammenfassung ................................................................................ 92
3.6
Ableitung idealtypischer Bewegungsmuster ................................................. 92
3.6.1
Werkstückhandhabung .......................................................................... 93
3.6.2
Werkzeughandhabung........................................................................... 96
3.6.3
Allgemeine Untersuchungskritik............................................................. 97
3.6.4
Zusammenfassung ................................................................................ 98
Anwendung einer Methode zur Ergonomiebewertung für digitale Menschmodelle
99
4.1
Auswahl einer Methode und Prüfung auf Umsetzbarkeit.............................. 99
4.1.1
Anforderungen und Auswahl einer Methode .......................................... 99
4.1.2
Prototypische Umsetzung .................................................................... 103
4.1.3
Zusammenfassung .............................................................................. 106
4.2
5
Zusammenfassung ................................................................................ 80
3.4.1
3.5
4
7
Umsetzung ................................................................................................. 106
4.2.1
EAWS Modul 1: Körperstellung ........................................................... 106
4.2.2
EAWS Modul 2: Aktionskräfte .............................................................. 110
4.2.3
EAWS Modul 3: Manuelles Handhaben von Lasten ............................ 112
4.2.4
EAWS Modul 0: Extrapunkte ............................................................... 115
4.2.5
EAWS Modul 4: Belastung der oberen Extremitäten ........................... 116
4.2.6
Zusammenfassung .............................................................................. 117
Umsetzung der Ergebnisse und Praxisevaluation ............................................ 118
Inhaltsverzeichnis
5.1
Der Editor menschlicher Arbeit ................................................................... 118
5.1.1
Begriffsbestimmung ............................................................................. 118
5.1.2
Funktionsprinzip................................................................................... 118
5.1.3
Zusammenfassung .............................................................................. 121
5.2
Studie zur Praxisevaluation ........................................................................ 121
5.2.1
Untersuchungsgegenstand .................................................................. 122
5.2.2
Vorbetrachtungen ................................................................................ 122
5.2.3
Stichprobe ........................................................................................... 123
5.2.4
Untersuchungsdesign .......................................................................... 123
5.2.5
Ergebnisse ........................................................................................... 124
5.2.6
Zusammenfassung .............................................................................. 128
5.3
6
8
Praxiseinsatz digitaler Mensch-Simulationen ............................................. 129
5.3.1
Anforderungsermittlung ....................................................................... 129
5.3.2
Anwendungsfälle und Vorgehensweise ............................................... 130
5.3.3
Zusammenfassung .............................................................................. 132
Zusammenfassung und Ausblick ..................................................................... 133
6.1
Zusammenfassung ..................................................................................... 133
6.2
Ausblick ...................................................................................................... 135
Literatur ................................................................................................................... 137
Anlagen ................................................................................................................... 155
Anlage 1: Dokumentation zur Motion Capturing-Studie 1........................................ 155
Anlage 2: Dokumentation zur Motion Capturing-Studie 2........................................ 169
Anlage 3: Software „Ergo-Tool“ ............................................................................... 175
Anlage 4: Bewertungsbogen EAWS ........................................................................ 176
Anlage 5: Fragebogen zur Evaluationsstudie .......................................................... 180
Lebenslauf ............................................................................................................... 184
Abbildungsverzeichnis
9
Abbildungsverzeichnis
Abbildung 1 - Alternative Gelenkkonfigurationen eines Industrieroboters ................. 25
Abbildung 2 - Kinematisches Modell des menschlichen Arms................................... 27
Abbildung 3 - Arbeitssystemmodell nach Bubb ......................................................... 36
Abbildung 4 - Dreistufige Einteilung der Ergonomiebewertungsverfahren ................ 38
Abbildung 5 - Mixed Reality Szenario einer Fahrzeugmontage-Situation.................. 42
Abbildung 6 - Das Y-CIM-Modell ............................................................................... 44
Abbildung 7 - Nutzenpotentiale der Digitalen Fabrik ................................................. 45
Abbildung 8 - Aufbau und Darstellungsmöglichkeiten digitaler Menschmodelle am
Beispiel des Modells Jack ................................................................ 47
Abbildung 9 - Funktionsschema digitaler Menschmodelle ......................................... 48
Abbildung 10 - Analysefunktionen für das digitale Menschmodell Human Builder .... 49
Abbildung 11 - Manipulationsfunktionen digitaler Menschmodelle ............................ 50
Abbildung 12 - Analysefunktionen digitaler Menschmodelle ..................................... 50
Abbildung 13 - Phasenmodell des Produkt-Entstehungs-Prozesses......................... 53
Abbildung 14 - Möglichkeit der Kostenbeeinflussung und Kostenfestlegung während
des Produktlebenslaufs .................................................................... 54
Abbildung 15 - Notwendige Arbeitsschritte zur Simulation einer Arbeitsaufgabe ...... 60
Abbildung 16 - Virtuelle Szene »Setzen Schweißnaht an Teil auf Tisch« ................. 61
Abbildung 17 - Grundbewegungen eines digitalen Menschmodells .......................... 65
Abbildung 18 - Verrichtungshierarchie mit 4 Ebenen ................................................ 66
Abbildung 19 - Anforderungen an generierte Bewegungen ....................................... 68
Abbildung 20 - Laborversuche zum Entnehmen eines Objektes aus einem
Ladungsträger erhöht (1) und am Boden (2) .................................... 70
Abbildung 21 - Funktionsprinzip des Motion Capturing Systems A.R.T. ................... 71
Abbildung 22 - Probanden Motion Capture Studie 1 mit Markern der Firma A.R.T. .. 73
Abbildung 23 - Versuchsaufbau Motion Capture Studie 1 ......................................... 73
Abbildung 24 - Schematische Darstellung der Übertragung der 17 Targets auf das
digitale Menschmodell...................................................................... 74
Abbildung 25 - Auswirkung des Lastgewichtes auf die Körperhaltung beim
Aufnehmen der Last ......................................................................... 76
Abbildung 26 - Ausgewählte Einzelbilder zur Darstellung des Ablaufs der Verrichtung
"Handhabung Akkuschrauber" ......................................................... 76
Abbildung 27 - Graphische Darstellung des Gelenkverlaufs am Beispiel des rechten
Ellbogens während der Verrichtung "Handhabung Akkuschrauber" 77
Abbildung 28 - Vergleichende graphische Darstellung der Gelenkverläufe der drei
Probanden für die Verrichtung "Handhabung Akkuschrauber": ....... 78
Abbildung 29 - Ausrichtung der drei Probanden zum Wirkpunkt während der
"Handhabung Akkuschrauber" ......................................................... 79
Abbildungsverzeichnis
10
Abbildung 30 - Demonstrator zur Bewegungssynthese, Beispiel "Handhabung
Akkuschrauber" ................................................................................ 80
Abbildung 31 - Probekörper zur Untersuchung der Werkzeugapplikation ................. 82
Abbildung 32 - Mögliche Umschlagzonen bei der Handhabung von motorisch
angetriebenen (links) und manuell betätigten Werkzeugen (rechts) 83
Abbildung 33 - Umschlagzonen für die Verrichtung „Handhabung Akkuschrauber" .. 84
Abbildung 34 - Phasen der Verrichtung „Handhabung Eindrückwerkzeug“ ............... 85
Abbildung 35 - Gelenkwinkelverläufe während der Phasen der Verrichtung
„Handhabung Eindrückwerkzeug“ .................................................... 86
Abbildung 36 - Schema der Bewegungsgenerierung ................................................ 91
Abbildung 37 - Methode zur Systembefüllung: Phasen und Inhalt ............................ 92
Abbildung 38 - Greiffolge für den Objekttyp „Streifenplatte" ...................................... 95
Abbildung 39 - Werkzeugmodell mit Greifpunkt (1) und Arbeitspunkt (2) .................. 97
Abbildung 40 - Prototypische Visualisierung kombinierter Zeit- und
Ergonomieanalysen ....................................................................... 104
Abbildung 41 - Prototypische AAWS-Bewertung für das Menschmodell Human
Builder ............................................................................................ 105
Abbildung 42 - Möglichkeiten der Rumpfbeugung für das Menschmodell Human
Builder ............................................................................................ 108
Abbildung 43 - Höhen der Körperteilmarker im Zeitverlauf ...................................... 109
Abbildung 44 - Tabellarische Darstellung der Körperhaltungszwischenwerte im
System ema ................................................................................... 110
Abbildung 45 - ema-Eingabedialog für Verrichtungsparameter einschließlich
Kraftaufwand .................................................................................. 111
Abbildung 46 - Attribute eines digitalen Modells im System CATIA......................... 113
Abbildung 47 - ema-Eingabedialog für das Ziehen und Schieben ........................... 115
Abbildung 48 - ema-Eingabedialog für Extrapunkte ................................................ 116
Abbildung 49 - Verrichtungsbibliothek des ema ...................................................... 119
Abbildung 50 - 3D-Szene einer digitalen Menschsimulation ................................... 120
Abbildung 51 - ema-Benutzeroberfläche ................................................................. 120
Abbildung 52 - Fragebogen zur Evaluationsstudie (Auszug) ................................... 124
Abbildung 53 - Gegenüberstellung der EAWS-Bewertungen der drei Beobachter und
von ema ......................................................................................... 126
Abbildung 54 - Geringfügige Rumpfdrehung in einem Beispielszenario .................. 127
Abbildung 55 - Menschmodell ema: mittlere Rumpfdrehung von 15° bei aufrechter
Körperhaltung ................................................................................ 128
Abbildung 56 - Einsatzgebiete digitaler Menschmodellierung im ProduktEntstehungs- und Herstellungsprozess.......................................... 131
Anlagenverzeichnis
11
Anlagenverzeichnis
Anlage 1: Dokumentation zur Motion Capturing-Studie 1........................................ 155
Anlage 2: Dokumentation zur Motion Capturing-Studie 2........................................ 169
Anlage 3: Software „Ergo-Tool“ ............................................................................... 175
Anlage 4: Bewertungsbogen EAWS ........................................................................ 176
Anlage 5: Fragebogen zur Evaluationsstudie .......................................................... 180
Tabellenverzeichnis
12
Tabellenverzeichnis
Tabelle 1 - Zeitartengliederung nach REFA .............................................................. 32
Tabelle 2 - Gegenüberstellung der Strukturierungsmodelle von REFA und MTM ..... 33
Tabelle 3 - Hierarchische Strukturierung von Schraubarbeiten ................................. 62
Tabelle 4 - Ebenen der Verrichtungshierarchie im Vergleich zu den
Strukturierungsmodellen von REFA und MTM ....................................... 67
Tabelle 5 - Vergleich praxisüblicher Ergonomiewerkzeuge hinsichtlich des
Funktionsumfangs und der Anwendbarkeit .......................................... 101
Tabelle 6 - Körperhaltungsklassen für das Modul Lastenhandhabung .................... 114
Tabelle 7 - Einschätzung der Beobachter zur Natürlichkeit der simulierten
Körperhaltungen ................................................................................... 125
Tabelle 8 - Rangkorrelationen der EAWS Risikobewertung zwischen den
Beobachtern und ema .......................................................................... 126
Abkürzungs- und Symbolverzeichnis
Abkürzungs- und Symbolverzeichnis
κ
p
Cohens Kappa
Signifikanzwert
⃗
Ortsvektor
rk
τ
Intraklassen-Korrelation
Kendalls Tau
̃
2D
3D
AAWS
A.R.T.
Median
zweidimensional
dreidimensional
Automotive Assembly Worksheet
Advanced Realtime Tracking
BkA
BkB
BSVS
CAD
CAE
CAM
CAP
CAQ
CIM
DC
DIN
EAWS
EEG
ema
EMG
EN
EOP
FMEA
HHT
HMD
IAD
IE
KVP
LMM
MoCap
MP
MR
MTM
NIOSH
Bewertung körperlicher Arbeit
Bewertung körperlicher Belastungen
Burandt/Schultetus/VDI/Siemens
Computer Aided Design
Computer Aided Engineering
Computer Aided Manufacturing
Computer Aided Planning
Computer Aided Quality
Computer Integrated Manufacturing
DesignCheck
Deutsches Institut für Normung
European Assembly Worksheet
Elektroenzephalografie
Editor menschlicher Arbeit
Elektromyografie
Europäische Norm
End of Production
Fehler-Möglichkeits-Einfluss-Analysen
Heben/Halten/Tragen
Head-Mounted-Displays
Institut für Arbeitswissenschaft
Industrial Engineering
Kontinuierliche Verbesserungsprozess
Leitmerkmalmethode
Motion Capturing
Manuelle Prozesse
Mixed Reality
Methods Time Measurement
National Institute for Occupational Safety and Health
13
Abkürzungs- und Symbolverzeichnis
NPW
OCRA
OWAS
PDCA
PDM
PEP
PLM
POI
PPS
REFA
New Production Worksheet
Occupational Risk Assessment
Ovako Working Posture Analysing System
Plan-Do-Check-Act
Produktdatenmanagement-Systeme
Produkt-Entstehungs-Prozesses
Produkt-Lebenszyklus-Management
Point(s) of Interest
Produktions-Planung und Steuerung
Reichsausschuss für Arbeitszeitermittlung (heute: REFAVerband für Arbeitsgestaltung, Betriebsorganisation und
Unternehmensentwicklung e. V.)
RULA
SAM
SAK
SOP
SvZ
VDI
VR
ZS
Rapid Upper Limb Assessment
Sequence-based activity and method analysis
System zur Analyse von Körperhaltungen
Start of Production
System(e) vorbestimmter Zeiten
Verein Deutscher Ingenieure
Virtual Reality
Ziehen/Schieben
14
1 Einleitung
15
1 Einleitung
1.1
Motivation
Unternehmen sehen sich heute mit einem turbulenten Geschäftsumfeld konfrontiert
(Grundig, 2009; Wiendahl, Reichardt, & Nyhuis, 2009). Effekte wie die Globalisierung
und die Wandlung hin zu einem Käufermarkt führen zu verkürzten Innovationszyklen,
Produktdiversifikation und verringerten Losgrößen (Reinhart & Zäh, 2003;
Westkämper & Zahn, 2009). Daraus ergibt sich die Notwendigkeit hochflexibler
Herstellungsmöglichkeiten bei möglichst geringen Durchlaufzeiten (Schenk & Wirth,
2004; Arndt, 2008; Pawellek, 2008). Dies bedingt die Verfügbarkeit der dafür
notwendigen Ressourcen, einschließlich einer gesunden und leistungsfähigen
Belegschaft. Besonders im produzierenden Gewerbe sind jedoch die Belastungen an
Arbeitsplätzen trotz stetiger Verbesserungen hoch (Streb, Voelpel, & Leibold, 2008).
Gerade Montagearbeitsplätze sind geprägt durch eine hohe Standardisierung,
zumeist kurze Arbeitstakte und hohe Wiederholfrequenzen (Jürgens, U., 2007).
Arbeitsbedingte
Erkrankungen
sind
die
Folge.
Allein
Muskelund
Skeletterkrankungen führen jährlich zu erheblichen Ausfällen. Im Jahr 2010 waren
sie die Ursache von 95,4 Millionen Arbeitsunfähigkeitstagen. Damit waren sie die
häufigste Ursache für krankheitsbedingte Fehlzeiten von Arbeitskräften und führten
zu einem Ausfall an Bruttowertschöpfung in Höhe von 16 Milliarden Euro
(Bundesministerium für Arbeit und Soziales (BMAS), 2012).
Die derzeitige demographische Entwicklung führt zu einem Anstieg des
Durchschnittsalters der Gesamt- wie auch Arbeitsbevölkerung (Statistische Ämter
des Bundes und der Länder, 2011; Ilmarinen, 2006). Erkrankungen, insbesondere
des Muskel- und Skelettsystems, treten mit zunehmendem Alter wesentlich häufiger
auf (Zoike, et al., 2011), woraus sich ein künftiger Anstieg der Arbeitsunfähigkeit
prognostizieren lässt. Um konstante Produktionsleistungen zu gewährleisten sind
jedoch niedrige Krankenstände ein wichtiges Gestaltungsziel der betrieblichen
Planung. Gerade für Branchen wie die Automobilindustrie, wo zumeist kurze
Taktzeiten und hohe Auslastung, regelmäßige Wechselschichtarbeit und geringe
Handlungsspielräume eine Belastungskompensation weitgehend behindern, bedarf
es folglich Lösungsansätzen, diesen geänderten Anforderungen zu begegnen.
Aus dem demographischen Wandel folgt auch ein weiterer Aspekt, nämlich ein
potentieller Mangel an Fachkräften, weshalb es künftig einen Wettbewerb der
Unternehmen um qualifizierte Mitarbeiter geben wird (Reinberg & Hummel, 2003;
Dietz & Walwei, 2007). Gute Arbeitsbedingungen stellen somit auch einen
Wettbewerbsfaktor im Hinblick auf die Personalrekrutierung dar. Ergonomische, d. h.
belastungsarme Arbeitsgestaltung wirkt sich nachweislich positiv auf die Gesundheit
der Mitarbeiter (Cole, Ibrahim, Shannon, Scott, & Eyles, 2001; Yeung, Genaidy,
Deddens, Shoaf, & Leung, 2003), aber auch auf weitere Faktoren wie Qualität
(Eklund, 1997; Lin, Drury, & Kim, 2001; Bauer, Kittel, & Paulus, 2004; Fritzsche,
1 Einleitung
16
2010) und letztlich Wirtschaftlichkeit (Beevis & Slade, 2003; Hendrick, 2003) aus.
Demzufolge werden ergonomisch gestaltete Arbeitsplätze sowohl
zur
Gesunderhaltung der Mitarbeiter als auch zur Produktivitätsverbesserung sowie zur
Personalrekrutierung benötigt.
Für die Automobilindustrie typisch ist eine mehrjährige Latenzphase zwischen der
Gestaltung der Produkte und deren späterer Herstellung, weshalb Belastungen,
welche bereits durch das Produktdesign hervorgerufen werden, durch
arbeitsgestalterische Maßnahmen später nur schwer kompensiert werden können
(Luczak, 1991). Daher ist es notwendig, möglichst frühzeitig im Entwicklungs- und
Planungsprozess tätig zu werden, um mit vergleichsweise geringem Aufwand einen
hohen Nutzen zu erzielen (Ehrlenspiel, Kiewert, & Lindemann, 1998). Um eine
durchgängige Berücksichtigung ergonomischer Belange, beginnend in frühen
Phasen und sich fortsetzend bis in den Serienbetrieb hinein, zu realisieren, sind
geeignete
Analysemethoden
und
darüber
hinaus
auch
zugehörige
Prozessbeschreibungen zu entwickeln (Kugler, et al., 2009). Es gilt, einerseits die
Qualität der Ergonomiebewertung zu erhöhen und andererseits den notwendigen
Aufwand dafür zu verringern. Außerdem müssen Belastungsprognosen möglichst
früh erfolgen, um etwaige Konzeptänderungen noch realisieren zu können. Ein
Hilfsmittel zur präventiven ergonomischen Arbeitsgestaltung sind digitale
Menschmodelle. Mit ihnen können Gestaltungsvarianten gefahrlos untersucht und
verglichen sowie Belastungsprognosen erstellt werden (Landau, 2007). Jedoch sind
die bislang etablierten Softwarelösungen hinsichtlich des notwendigen
Zeitaufwandes zur Bewegungssimulation wie auch in Bezug auf die Möglichkeiten
zur Auswertung für den Praxiseinsatz unzureichend.
1.2
Fragestellungen
Der Einsatz von
Software-Werkzeugen
im
Produkt-Entstehungs- und
Herstellungsprozess ist gängige Praxis, gerade die unter dem Begriff Digitale Fabrik
zusammengefassten Systeme ermöglichen ein konsequentes Produkt-LebenszyklusManagement (PLM). Die durchgängige Verfügbarkeit aller Produkt-, Prozess- und
Ressourcendaten bietet zu jedem Reifegrad vielseitige Untersuchungsmöglichkeiten,
etwa zur Produktgestaltung, Materialflussoptimierung oder Robotersimulation
(Sendler, 2009; Bracht, Geckler, & Wenzel, 2011). Die Betrachtung
arbeitswissenschaftlicher Fragestellungen erfolgt mit Hilfe digitaler Menschmodelle.
Deren Akzeptanz hängt wesentlich davon ab, ob der Aufwand zur Modellierung
vertretbar und der Funktionsumfang ausreichend ist, um eine Anwendung in der
frühzeitigen Planungsabsicherung zu ermöglichen (Chaffin, 2005; Zülch, 2009). Die
erzeugten Bewegungen müssen humanmotorisch korrekt sein, d. h. sie müssen so
ablaufen, wie sie ein Mensch üblicherweise ausführt – in der Arbeitswelt ist dies die
Arbeitsweise eines geübten und eingearbeiteten Facharbeiters. Bei zurzeit am Markt
1 Einleitung
17
erhältlichen Software-Lösungen ist dieser Aufwand sehr hoch, weshalb digitale
Menschsimulationen bislang nicht durchgängig angewandt werden (Fraunhofer IAO,
2007; Jendrusch, 2008).
Im Rahmen einer Befragung unter Anwendern digitaler Menschmodelle in
Deutschland ergab sich, dass bzgl. der Manipulations-Funktionen der größte Bedarf
an Verbesserung die Animation des Modells betrifft (Spanner-Ulmer & Mühlstedt,
2010). Die exakte Simulation der menschlichen Haltungen und Bewegungen sollte
dabei nach Wunsch vieler Anwender auf Basis einer knappen und prägnanten
Aufgabenbeschreibung erfolgen (Park, 2003).
Eine erste Fragestellung ist folglich:
Wie lassen sich mit möglichst geringem Aufwand humanmotorisch richtige
Bewegungen mit einem digitalen Menschmodell simulieren?
Gerade die Anforderung, Bewegungssimulationen schnell und einfach erstellen zu
können, ist von großer Praxisrelevanz. Durch Simulationen können Arbeitsabläufe
besonders früh im Planungsprozess, noch vor der Realisierung von physischen
Prototypen und der Umsetzung des Fertigungssystems, untersucht und optimiert
werden. Somit kann tatsächlich eine konzeptive Arbeitsgestaltung sichergestellt
werden, wohingegen Ergonomiemaßnahmen bislang zumeist korrektiv erfolgen, also
nach der Fertigstellung des Arbeitssystems.
Ferner gilt es, auch den Umfang an Analysemethoden den Ansprüchen der Praxis
entsprechend zu erweitern. Die derzeit erhältlichen Programme beinhalten neben der
bloßen Visualisierungsfunktion zumeist einfache Methoden der Belastungsprognose,
etwa für Körperhaltungen oder manuelle Lastenhandhabungen (Mühlstedt &
Spanner-Ulmer, 2009). Betrachtungen über die Gesamtbelastung im Zeitverlauf
sowie die Kombination unterschiedlicher Belastungsfaktoren sind nur bedingt
möglich. Gerade in der Automobilindustrie wird jedoch vermehrt mit ganzheitlichen,
d. h. mehrere Belastungsfaktoren kombinierenden Bewertungsinstrumentarien
gearbeitet. Dieses Defizit bestätigt auch die Sicht der Anwender, welche sich
Verbesserungen insbesondere im Hinblick auf Funktionen zur Analyse von
Körperhaltungen, Lasten und Kräften wünschen (Spanner-Ulmer & Mühlstedt, 2010).
Eine zweite Fragestellung ist daher:
Wie lässt sich ein ganzheitliches Ergonomie-Bewertungssystem zur
automatischen Auswertung digitaler Menschsimulationen realisieren?
Diese zweite Anforderung ist entscheidend für die Akzeptanz der Menschsimulation
als Werkzeug zur Ergonomieabsicherung. Der Einsatz neuer Technologien soll
Arbeitsabläufe beschleunigen, nicht aber bestehende Methoden und Prozesse
behindern
oder
erschweren.
Liefert
ein
Simulationswerkzeug
die
1 Einleitung
18
Planungsergebnisse nicht in der vom Anwender gewünschten Form, besteht folglich
die Gefahr, dass das Werkzeug abgelehnt wird. Im Laufe des Produkt-EntstehungsProzesses werden außerdem nicht ausschließlich Simulationen angewandt, vielmehr
werden Ergonomiebewertungen auch mittels anderer Softwaretools oder in
Papierform angefertigt. Dabei ist wichtig, dass dennoch durchgängig dieselben
Methoden zum Einsatz kommen, damit die Vergleichbarkeit gesichert ist.
Sofern nun derart verbesserte Programme zur Simulation zur Verfügung stehen,
ergeben sich neuartige Anwendungs-Szenarien im Hinblick auf die von den
verfügbaren Daten abhängige Detaillierung einerseits und bezogen auf den Zeitpunkt
im Produkt-Entstehungs- und Herstellungsprozess andererseits. Um die zum
jeweiligen Zeitpunkt geeignetsten Werkzeuge und Methoden anzuwenden, gilt es,
entsprechende
Prozessbeschreibungen
unter
Berücksichtigung
digitaler
Menschsimulationen zu entwickeln.
1.3
Lösungsansatz und Aufbau der Arbeit
Die Arbeit ist linear gegliedert, jedes Kapitel baut auf Erkenntnissen der
vorangegangenen auf, wobei die drei zentralen Fragestellungen nacheinander
betrachtet werden.
Nach dem einleitenden Kapitel 1 werden in Kapitel 2 zunächst im theoretischen
Hintergrund der Stand der Forschung, aktuell verfügbare Technologien sowie deren
praktische
Anwendung
diskutiert.
Durch
die
Interdisziplinarität
der
Arbeitswissenschaft werden hierbei auch Erkenntnisse anderer Fachgebiete, etwa
der
Physik
oder Medizin
berücksichtigt.
Die
Praxisorientierung
der
Arbeitswissenschaft kommt durch die strukturierte Betrachtung des ProduktEntstehungsprozesses in der Industrie zum Ausdruck.
Kapitel 3 bezieht sich auf die erste Forschungsfrage. Hier wird eine Methode zur
Aufbereitung
digital
erfasster
menschlicher
Bewegung
für
die
Bewegungsgenerierung entwickelt. Zur Erstellung plausibler und realistischer
Bewegungssimulationen wird auf echte menschliche Bewegungen, welche im
Rahmen
zweier
empirischer
Untersuchungen
aufgenommen
wurden,
zurückgegriffen. Die erfassten Bewegungsdaten werden aufbereitet und
exemplarisch zur Ableitung mathematischer Funktionen und Algorithmen genutzt, die
die Voraussetzung schaffen, Bewegungen anhand weniger Parameter zu generieren.
Aufbauend auf den vorangegangenen Erkenntnissen behandelt Kapitel 4 die zweite
Forschungsfrage. Es wird ein Ansatz zur semiautomatischen Ergonomiebewertung
vorgestellt, welcher es ermöglicht, mit wenigen manuell ergänzten Informationen,
digitale
Menschsimulationen
mit
einem
ganzheitlichen,
also
mehrere
Belastungsfaktoren umfassenden Verfahren ergonomisch zu bewerten.
1 Einleitung
19
Die Erkenntnisse der vorangegangenen Kapitel wurden in ein Softwaretool zur
Bewegungssynthese für ein digitales Menschmodell überführt, welches in Kapitel 5
vorgestellt und im Rahmen von Praxistests pilotiert wird.
Das abschließende Kapitel 6 enthält eine Zusammenfassung sowie den Ausblick auf
weiterführende Forschungsansätze.
Das Verbundprojekt eMAN – System zur Bewegungssynthese für digitale
Menschmodelle
1.4
Die vorliegende Arbeit entstand im Rahmen der Entwicklung des
Softwarewerkzeuges Editor menschlicher Arbeit (ema), einer Software zur Planung
und Visualisierung manueller Tätigkeiten im Kontext der digitalen Fabrik. Die
grundlegende Anforderung des Produkts zielt auf eben jene im vorangegangenen
Kapitel 1.2 aufgezeigten Anforderungen, nämlich die rasche Möglichkeit der
Simulationserstellung mit einem digitalen Menschmodell sowie die anschließende
Auswertung im Hinblick auf ergonomische Risiken.
Zur Klärung der wissenschaftlichen Grundlagen wurde das vom Europäischen Fonds
für regionale Entwicklung (EFRE) und mit Mitteln des Freistaates Sachsen geförderte
Verbundprojekt eMAN – System zur Bewegungssynthese für digitale Menschmodelle
von der imk automotive GmbH initiiert, welche die Software entwickelt. Ziele des
Projektes waren:

Klärung der wissenschaftlichen Grundlagen zur Generierung ergonomischund biomechanisch korrekter Bewegungen für digitale Menschmodelle auf
Grundlage von hoch aggregierten Tätigkeitsbeschreibungen (Verrichtungen),

Erforschung einer Methode zur dynamischen Ergonomiebewertung komplexer
Abläufe und

Aufbereitung der Erkenntnisse zur nachfolgenden Implementierung in ein
Produkt, welches eine völlig neue Qualität und Effizienz in der Planung und
Visualisierung menschlicher Tätigkeiten zum Zwecke der Produkt- und
Prozessoptimierung erreichen wird.
Die vier Partner des Projektes eMAN und ihre Aufgaben waren:
Professur Graphische Datenverarbeitung und Visualisierung der Technischen
Universität Chemnitz. Ihre Aufgabe bestand in der Entwicklung eines
Bewegungsgenerators
für
humanmotorisch
richtige
und
biomechanisch
vorbetrachtete Bewegungsabläufe technologischer Verrichtungen. Dabei wurden
Verfahren zur Bewegungsgenerierung durch Bewegungssynthese wie auch für eine
datenbankbasierte Bewegungsgenerierung untersucht und eine Testumgebung zur
Verifizierung der Ergebnisse entwickelt.
1 Einleitung
20
Institut für Mechatronik e.V., An-Institut der Technischen Universität Chemnitz. Der
Beitrag umfasste biomechanische Betrachtungen von Bewegungen sowie die
technologische Umsetzung der Bewegungserfassung. Dies beinhaltete die
Konzeption, Bewertung und Auswahl von Motion Capture Systemen und
anschließend die Methodenbereitstellung zur Bewegungsanalyse und Identifikation
von Bewegungsmustern.
Professur Arbeitswissenschaft der Technischen Universität Chemnitz. Anhand
digitaler Bewegungsbeschreibungen wurde ein neues arbeitswissenschaftliches
Bewertungsmodell für muskuläre Beanspruchungen entwickelt. Hierfür wurde ein
Versuchstand entwickelt und anhand von Laboruntersuchungen ein Algorithmus zur
Definition dynamischer Muskelarbeit einschließlich eines Arbeits-Belastungs-Index‘
konzipiert.
imk automotive GmbH: Ihr oblag die Projektleitung und -koordination, die
Spezifizierung einer Schnittstelle zur Übergabe geometriebezogener Daten an den
Bewegungsgenerator, die Identifizierung, Auswahl und Klassifizierung von typischen
menschlichen Bewegungen im Kontext von Montage- und Rohbauprozessen in der
Automobilindustrie,
der
Entwurf
eines
hierarchischen
Systems
von
Bewegungsebenen zur Gliederung und späteren Neukombination von
Teilbewegungen sowie anschließend der Entwurf eines Systems zur Abbildung von
handlungsbezogenen auf geometriebezogene Bewegungsdaten.
Zur Unterstützung des Projekts wurde ein Fachbeirat etabliert, ihm gehörten neben
den Projektmitarbeitern der Partnerinstitute auch Experten der Volkswagen AG sowie
der Deutschen MTM Vereinigung an. Damit sollte sichergestellt werden, dass die
Richtung und die Ergebnisse der Forschung den späteren Anforderungen beim
Einsatz in der Praxis gerecht werden und nachträglicher Aufwand für Anpassungsbzw. Customizing-Anforderungen vermieden werden kann.
Die Laufzeit des Projektes erstreckte sich über zwölf Monate vom 01.04.2009 bis
zum 31.03.2010.
2 Theoretischer Hintergrund
21
2 Theoretischer Hintergrund
Dieses Kapitel dient der Darstellung des gegenwärtigen Wissensstandes der für die
vorliegende Arbeit wesentlichen Aspekte. Dabei werden gemäß der zu klärenden
Fragestellungen zunächst physiologische und physikalische Grundlagen
menschlicher Bewegungen sowie Methoden zur Bewegungsanalyse thematisiert.
Anschließend werden arbeitsplanerische Modelle zur Strukturierung von
Arbeitsinhalten diskutiert sowie Konzepte und Werkzeuge für die Beurteilung
menschlicher Arbeit erläutert. Dem schließt sich eine Überblicksdarstellung digitaler
Menschmodelle und ihrer Funktionen an. Abschließend erfolgt eine Betrachtung des
Produkt-Entstehungs- und Herstellungsprozesses, insbesondere des in der
Automobilindustrie üblichen Phasenmodells, welches die Grundlage zur Integration
digitaler Menschmodellierung in ein durchgängiges Konzept zur Absicherung der
Ergonomie darstellt.
2.1
Menschliche Bewegungen
2.1.1 Grundlagen menschlicher Bewegungen
„Bewegen“ ist ein scheinbar selbstverständlicher Vorgang. Wie schwierig und
komplex er tatsächlich ist, zeigt sich bei Kleinkindern, die gerade das Laufen
erlernen. Es muss das Zusammenwirken zahlreicher Muskeln zeitlich koordiniert
werden, um einerseits die notwendigen Kräfte für den Vortrieb zu erzeugen,
andererseits wird durch Ausgleichsbewegungen der Arme und Aktivierung der
Rumpfmuskulatur die notwendige Gleichgewichtserhaltung realisiert.
Im physikalischen Sinne wird Bewegung definiert als Ortsveränderung eines Körpers
relativ zu anderen Körpern bzw. zu einem Bezugssystem (Zeitler & Simon, 1998).
Für den Menschen bedeutet dies folglich ein Übergang von einer
Körperstellung/Pose in eine andere. Körperstellungen beschreiben die räumliche
Beziehung einzelner Körpergliedmaßen zueinander (Landau, 2007).
Historisch betrachtet wurden Bewegungen bereits von den altgriechischen
Philosophen studiert, heute werden sie interdisziplinär, unter anderem innerhalb der
Medizin, Psychologie, Biomechanik oder Sportwissenschaft untersucht (Mechling,
2003).
Bewegungen lassen sich im Hinblick auf ihren Zweck gliedern in (Gumpert, 2012):

Alltagsbewegungen, d. h. weitgehend automatisierte Bewegungen, z. B.
Laufen,

Arbeitsbewegungen, also
Arbeitsprozess dienen,

Sportbewegungen, welche durch gezielte Beanspruchung geprägt sind sowie

Ausdrucksbewegungen, die in Form von Mimik und Gestik der Kommunikation
oder künstlerischen Aspekten dienen.
spezielle
Bewegungsmuster,
die
einem
2 Theoretischer Hintergrund
22
Dabei kann unterschieden werden zwischen dem Außenaspekt der Bewegung,
welcher die Raum-zeitliche Veränderung des Körpers betrifft, und dem Innenaspekt,
der die inneren Steuerungs- und Funktionsprozesse umfasst. Der Begriff Bewegung
beschreibt primär den Außenaspekt, für eine ganzheitliche Betrachtung wird der
Begriff Motorik verwendet (Willimczik & Roth, 1983). Der Außenaspekt ist die
Bewegungsdimension, welche durch qualitative Merkmale, wie Rhythmus oder
Genauigkeit, und quantitative Merkmale, wie Geschwindigkeit oder Kraft,
beschrieben wird. Der Innenaspekt umfasst die Handlungsdimension der Bewegung,
deren Ursachen sensorische und psychische Fähigkeiten sowie subjektive Motive
und Ziele sind (Loosch, 1999).
Bewegungen können sowohl bewusst als auch unbewusst (Reflexe) erfolgen. Selbst
bei bewussten Bewegungen bedenkt der Mensch lediglich das Ziel, nicht aber den
Vorgang selbst, welcher aus der Absicht heraus über Nerven letztlich Muskeln
ansteuert, um die notwendigen Körpersegmente zu bewegen.
Bewegungshandlungen umfassen in aufeinanderfolgenden Phasen emotionale,
kognitive sowie sensomotorische Prozesse und sind abhängig von den individuellen
Eigenschaften (Roth & Willimczik, 1999). Nitsch (1986) geht von einer triadischen
Struktur aus, welche die drei Phasen Antizipieren, Realisieren und Interpretieren
umfasst. Das Rubikon-Modell (Heckhausen & Heckhausen, 2010), ein motivationspsychologisches Modell zu Handlungsphasen, umfasst noch eine weitere Phase und
besteht
aus
den
folgenden
vier
konsekutiven
Abschnitten
einer
(Bewegungs-)Handlung:

Prädezisionale Motivationsphase (Abwägen),

Präaktionale Volitionsphase (Planen),

Aktionale Volitionsphase (Handeln) und
 Postaktionale Motivationsphase (Bewerten).
Demzufolge geht einer Bewegung eine aktives Entscheiden bzw. Auswählen bzgl.
der Bewegungsausführung voraus, d. h. der Mensch entscheidet auf Basis der
situativen Gegebenheiten und der Einschätzung seiner Fähigkeiten und Fertigkeiten,
wie die konkrete Bewegung ausgeführt werden soll. Nachträglich folgt eine
Bewertung hinsichtlich Effektivität und Effizienz der gewählten Bewegungsstrategie.
Daraus lässt sich ableiten, dass Bewegungsmuster sowohl von den individuellen
Eigenschaften als auch von der Erfahrung und dem Training hinsichtlich der
Bewegungen abhängen.
Die folgenden Kapitel fokussieren auf den Außenaspekt der Bewegungshandlungen.
Es soll untersucht werden, wie die menschliche Motorik funktioniert und letztlich
prognostiziert werden kann. Dies bedingt Kenntnisse sowohl der Physiologie des
Menschen als auch der physikalischen Grundlagen der Bewegung.
2 Theoretischer Hintergrund
23
2.1.2 Physiologische Grundlagen
Ein grundlegendes Verständnis der komplexen Physiologie des Menschen ist eine
wesentliche Voraussetzung zur Analyse und Modellierung menschlicher
Bewegungen. Dabei bildet das Muskel- und Skelettsystem die Grundlage der
Bewegungsmöglichkeiten,
wobei
individuelle
Körpereigenschaften
das
Bewegungsverhalten beeinflussen. Die arbeitswissenschaftliche Forschung
beschreibt außerdem Bewegungen, welche in Folge der arbeitsbedingten Repetition
als gesundheitsschädlich erachtet werden. Diese physiologischen Aspekte sind bei
der Simulation menschlicher Bewegungen zu berücksichtigen.
Der menschliche Bewegungsapparat umfasst sowohl passive (Knochen, Gelenke,
Bänder) als auch aktive (Muskeln) Elemente. Die innere Stützstruktur des Körpers
bildet das Skelett, welches bei Erwachsenen aus 206 Knochen besteht. Die Knochen
sind durch Gelenke miteinander verbunden, wobei die Gelenke bis zu drei
unterschiedliche Bewegungsachsen realisieren. Die Gelenke haben einen
komplexen Aufbau, der vielfältige Funktionen absichert. Der Gelenkknorpel dient der
Reibungsminimierung während des Bewegungsverlaufes sowie der Stoßdämpfung.
Die Gelenkkapsel sorgt einerseits für die Stabilisierung des Gelenkes, andererseits
enthält sie die Gelenkflüssigkeit, welche das Gelenk schmiert. Bänder verbinden
Knochen miteinander und stabilisieren die Gelenke.
Die Antriebskraft der autonomen menschlichen Bewegungen erzeugen die
insgesamt 640 Skelettmuskeln, in denen die chemische Energie der Nahrung in
mechanische Energie und Wärme umgewandelt wird (McCracken, 1999; Paulsen &
Waschke, 2010).
Wesentlichen Einfluss auf das Bewegungsverhalten haben individuelle körperliche
Eigenschaften, etwa die Körpergroße oder Proportionen. Diese Aspekte werden
zusammenfassend unter dem Begriff Anthropometrie (griech. Anthropos = Mensch,
Metrie = Messen) beschrieben. Unterschieden werden Größenklassen von
Körpermaßen, in der Regel in Form von Perzentilen angegeben. Neben den bloßen
Abmessungen werden Proportionen und Statur in Konstitutionstypen unterschieden
(Zalpour, 2006).
Die verschiedenen möglichen Bewegungsmuster unterscheiden sich auch
hinsichtlich der jeweils maximal aufzubringenden Kräfte. Diese sind sowohl von der
Richtung als auch von der grundlegenden Körperhaltung abhängig (Wakula, et al.,
2009). Weiterhin werden altersbedingte Veränderungen der Beweglichkeit
beschrieben, wobei davon auszugehen ist, dass mit zunehmendem Alter eine
Verringerung der Bewegungsmöglichkeiten einsetzt (Spanner-Ulmer, Scherf, & Sjuts,
2010).
In der arbeitswissenschaftlichen Normung werden Aussagen zu den
Bewegungsspielräumen einzelner Gelenke in Form von Grenz- und
Vorzugsbereichen beschrieben. Demzufolge können aus der Vielzahl möglicher
2 Theoretischer Hintergrund
24
Körperstellungen und Bewegungshandlungen solche identifiziert werden, die im
Rahmen der Arbeitsgestaltung als förderlich angesehen werden (Deutsches Institut
für Normung, 2009). Langfristige Exposition hoher Belastungen durch einseitige
Bewegungsmuster kann zu Erkrankungen führen. Geschieht dies im Rahmen der
Arbeitsausführung, so handelt es sich um Berufskrankheiten, wobei unter anderem
Erkrankungen in den Gelenken oder der Bandscheiben auftreten können (Deutscher
Bundestag, 2009). Demzufolge ist bei der Arbeitsgestaltung darauf zu achten, dass
überlastende Körperstellungen und Bewegungsmuster vermieden werden.
Die Ausführungen zur Physiologie zeigen, dass menschliche Bewegungen äußert
komplex und vielfältig sind, weshalb zur Klärung der Fragestellung bzgl. der
Bewegungssimulation vereinfachende Modelle zu nutzen sind. Hierfür dient die
physikalische Beschreibung von Bewegungen, welche im nachfolgenden Abschnitt
diskutiert wird.
2.1.3 Physikalische Grundlagen
Im physikalischen Sinne beschreibt Bewegung die relative räumliche Veränderung
eines Objektes im Zeitverlauf. In der Bewegungslehre wird zwischen der Kinematik
und der Dynamik unterschieden. Während die Kinematik die Gesetzmäßigkeiten der
Bewegung betrachtet, behandelt die Dynamik die Kräfte als Ursache der
Bewegungsabläufe. Es gibt zwei grundlegende Arten von Bewegungen: Geradlinige
Bewegung (Translation) und Drehbewegung (Rotation), wobei Überlagerungen
möglich sind. Wichtige Größen zur Beschreibung der Kinematik sind Weg,
Geschwindigkeit
und
Beschleunigung
bzw.
Winkelgeschwindigkeit
und
Winkelbeschleunigung. Es handelt sich hierbei um vektorielle Größen, die sich
jeweils aus Betrag und Richtung zusammensetzen. Wesentliche Grundgrößen der
Dynamik sind Masse, Kraft, Impuls, Massenträgheitsmoment, Drehmoment und
Drehimpuls (Kuchling, 2001).
Die Vielzahl an Knochen und Muskeln im menschlichen Körper führt zu mehr als 100
beweglichen Gelenken, woraus eine Vielzahl an Bewegungskombinationen
erwächst.
Industrieroboter
besitzen
mit
zumeist
fünf
bis
sechs
Rotationsfreiheitsgraden
sowie
ggf.
einer
siebenten
Tanslationsachse
vergleichsweise wenige Bewegungsmöglichkeiten. Dennoch lässt sich bereits hier
die Bewegung des Werkzeugaufsatzes am Roboter nicht eindeutig beschreiben
(Feldmann, Sutano, & Brossog, 2005). In Abbildung 1 sind beispielhaft zwei mögliche
Gelenkkonfigurationen eines Industrieroboters dargestellt, die dem Erreichen
derselben Zielposition dienen. Die Bewegung erfolgt von der Ausgangskonfiguration
hin zu zwei unterschiedlichen Endkonfigurationen, wobei drei Achsen an der
Bewegung beteiligt sind, die sich jeweils in unterschiedliche Drehrichtungen
bewegen. Dabei sind einerseits unterschiedliche Endzustände des Systems möglich,
2 Theoretischer Hintergrund
25
andererseits kann sich auch die zeitliche Änderung der Freiheitsgrade
unterscheiden, diese kann außerdem sowohl simultan als auch konsekutiv erfolgen.
Abbildung 1 - Alternative Gelenkkonfigurationen eines Industrieroboters
Das Beispiel verdeutlicht die Notwendigkeit einer Komplexitätsreduzierung, wenn
menschliche Bewegungen modelliert werden sollen. In der Physik werden zur
vereinfachten Beschreibung Modellannahmen getroffen. Die höchstmögliche
Idealisierung stellt hierbei der Massepunkt dar, wobei ein Körper auf einen einzelnen
Punkt reduziert wird, der lediglich eine Lage und eine Masse besitzt. Weitere
Eigenschaften, etwa Volumen, Form oder Masseverteilung werden vernachlässigt.
Ein Punkt besitzt im Raum drei Freiheitsgrade, d. h. drei unabhängige Veränderliche,
nämlich Translation entlang der drei Achsen x, y, und z (Zeitler & Simon, 1998).
Die Raumkurve, entlang derer sich ein Punkt bewegt, wird als Trajektorie bezeichnet.
Sie wird durch den Ortsvektor ⃗(t) beschrieben.
Eine Ansammlung einzelner Massepunkte wird als starrer Körper bezeichnet. Ein
starrer Körper besitzt insgesamt sechs Freiheitsgrade, neben der Translation entlang
der drei Achsen x, y und z auch die Rotation um eben diese.
Zur Beschreibung der Lage eines starren Körpers werden zwei Koordinatensysteme
benötigt, einerseits das globale, raumfeste Koordinatensystem und andererseits ein
aus drei Punkten des starren Körpers definiertes körperfestes, lokales
Koordinatensystem.
Sind mehrere Einzelkörper miteinander verbunden, so handelt es sich um ein
Mehrkörpersystem. Die wesentlichen Eigenschaften eines solchen Systems sind
dessen Freiheitsgrade sowie etwaige Zwangsbedingungen. Als Zwangsbedingungen
werden Einschränkungen der Freiheitsgrade eines Einzelkörpers bezeichnet. Sind
2 Theoretischer Hintergrund
26
die einzelnen Elemente des Mehrkörpersystems durch Gelenke miteinander
verbunden, so handelt es sich um eine kinematische Kette. Das letzte Glied einer
solchen kinematischen Kette wird als Endeffektor bezeichnet. Die Trajektorie des
Endeffektors wird durch die Kombination einzelner Bewegungen der Teile der
kinematischen Kette bestimmt, wobei es dafür mehrere Möglichkeiten geben kann
(Woernle, 2011).
Technisch anspruchsvolle kinematische Ketten finden sich beispielsweise in
Industrierobotern. Diese bilden kinematische Ketten bestehend aus mehreren
Rotationsachsen. Die Bewegung des Endeffektors resultiert aus den
Winkeländerungen der einzelnen Freiheitsgrade. In der Robotik wird für diesen
Zusammenhang der Begriff Vorwärtskinematik verwendet. Vorwärtskinematik
beschreibt die Berechnung der Lage eines Endeffektors ausgehend von den
Gelenkvariablen.
Der umgekehrte Weg, also die Berechnung der Gelenkvariablen aus der Lage des
Endeffektors wird als inverse Kinematik bezeichnet. Da für eine definierte Endlage
gegebenenfalls mehrere Kombinationen von Gelenkparametern möglich sind, lässt
sich nicht in jedem Fall eine eindeutige Lösung bestimmen. Um eine eindeutige
Bewegung zu definieren, müssen Randbedingungen bzw. Optimierungskriterien
festgelegt werden, etwa die Forderung nach dem kürzesten Weg oder die
Festlegung der Reihenfolge, in welcher die Freiheitsgrade variieren sollen.
Die Komplexität der Problemstellung erhöht sich bedeutend, wenn dynamische
Größen berücksichtigt werden. So beeinflussen etwa die durch die Masse der
Einzelkörper
verursachte
Trägheit
oder
etwaige
Reibungskräfte
den
Bewegungsverlauf. Ferner kann es sich bei den Einzelkörpern um nicht-starre, also
elastische Körper handeln, welche sich bei Bewegung verformen. Zur Berechnung
der Bewegungsgleichungen starrer Mehrkörpersysteme werden in der Praxis zumeist
numerische Methoden der Mehrkörperdynamik verwendet. Für elastische Körper
kommt vorwiegend die Finite Elemente Methode zum Einsatz. Der
Komplexitätsreduzierung
dienen
vereinfachende
Modellannahmen,
etwa
Reibungsfreiheit in Gelenken. In der Biomechanik werden die physikalischen Modelle
zur Beschreibung und Bewertung der menschlichen Bewegung verwendet, die durch
die komplexe, menschliche Physiologie geprägt ist (Keppler, 2003; Schramm, Hiller,
& Bardini, 2010; Rill & Schaeffer, 2010; Woernle, 2011; Gattringer, 2011).
Die Komplexität des menschlichen Körpers macht deutlich, dass je nach
Untersuchungskriterium eine entsprechende Modellbildung zur Approximation
notwendig ist. Für die biomechanische Modellierung des Menschen hat sich die
Anwendung von Starrkörpermodellen durchgesetzt (Stelzner, 2008).
Zur Beschreibung der Bewegung des Hand-Arm-Systems etwa wird dieses auf
wenige, verkettete starre Körper reduziert. Allein der Unterarm besteht aus zwei
2 Theoretischer Hintergrund
27
Knochen, Elle und Speiche, die eine Rotationsbewegung des Unterarms in Form
einer geschlossenen kinematischen Kette realisieren.
Ein einfaches mögliches Modell des Hand-Arm-Systems ist in Abbildung 2
dargestellt. Es besteht aus den drei Festkörpern Hand, Unterarm und Oberarm.
Schultergelenk und Handgelenk verfügen jeweils über drei Rotations-Freiheitsgrade,
der Ellbogen über einen Rotations-Freiheitsgrad. Mit dem gewählten Modell kann die
Bewegung der Hand zu einem Zielpunkt in Bezug zum Fixpunkt am Schultergelenk
über die sieben Gelenkwinkel beschrieben werden.
Abbildung 2 - Kinematisches Modell des menschlichen Arms
Die Modellbildung ist Basis der Bewegungsanalyse, welche im nachfolgenden
Abschnitt 2.1.4 diskutiert wird. Eine weitergehende Detaillierung zur Modellierung
des menschlichen Körpers erfolgt in Kapitel 2.4 – Digitale Menschmodelle.
2.1.4 Bewegungsanalyse und -modellierung
Bewegungsanalysen dienen vielseitigen Aspekten, vorwiegend aus medizinischen
und technischen Disziplinen. Als konkrete Beispiele seien stellvertretend die
Evaluation des Gehens im Hinblick auf orthopädische Rehabilitation, die Optimierung
von Bewegungsabläufen im Leistungssport, die Modellierung der Bewegung im
Medienbereich oder die Rationalisierung von Arbeitsabläufen in der Industrie
genannt. Historisch reicht die Analyse von Bewegungen bereits bis zu den
Urmenschen
zurück,
welche
anhand
des
Bewegungsverhaltens
von
Gruppenmitgliedern deren Eignung für die Jagd einschätzten (Tober & Köhler, 2009).
Bewegungsanalyse heißt zunächst einmal Erfassung und Auswertung realer
Bewegungen. Sie dient zumeist der gezielten Veränderung oder aber der Prognose
2 Theoretischer Hintergrund
28
von Bewegungsmustern. Bewegungsanalytische Untersuchungen berücksichtigen
dabei sehr unterschiedliche Aspekte. Erste Studien widmeten sich der Ganganalyse
(Weber & Weber, 1836; Fischer & Braune, 1899), In der Produktgestaltung werden
beispielsweise Einstiegvorgänge in Fahrzeuge betrachtet (Sabbah, Bubb, & Bengler,
2010), während im Kontext der Arbeitsplatzgestaltung bspw. die Handhabung
empfindlicher Objekte analysiert wird (Diaz Meyer, 2008).
Zur Bewegungsanalyse ist eine Beschreibung der Lage des menschlichen Körpers
notwendig, dies umfasst den Ort, an dem der Körper sich relativ zu einem ortsfesten
Koordinatensystem befindet, seine Orientierung sowie die Körperstellung, also die
Lage der Körperteile zueinander (Saziorski, Aruin, & Selujanow, 1984).
Zur Bewegungsanalyse kommen unterschiedliche Methoden zum Einsatz (Loosch,
1999):

Bildgebende Verfahren:
o Film und Foto;
o Lichtspur- oder Impulslichtaufnahmen;

Messverfahren:
o Kinemetrie (Messung kinetischer Größen), z. B. mit Hilfe von
Lichtschranken, Inklinometern, Goniometern;
o Dynamometrie (Messung dynamischer Größen), z. B. mit Hilfe von
Dehnungsmesstreifen oder Kraftmessplatten);
o Erfassung neurophysiologischer Prozesse, z. B. Elektroenzephalografie
(EEG) zur Erfassung von Hirnaktivitäten;
o Erfassung muskelphysiologischer Prozesse, z. B. Elektromyografie
(EMG) zur Messung der elektrischen Muskelaktivität;

Beobachtung und Befragung;

Tests oder Experimente;
 Modellbildung und Simulation.
Eine weitere Möglichkeit ist die Auswertung von Folgeerscheinungen, welche auf die
Bewegung zurückzuführen sind, etwa um Anstrengungswirkungen von Bewegungen
zu untersuchen. Hierfür können Körperfunktionswerte, wie Herzfrequenz,
Atemfrequenz oder Hauttemperatur, erfasst werden (Scherf, Leitner-Mai, Börner, &
Spanner-Ulmer, 2010), wobei auch eine Kombination mit anderen Messmethoden
möglich ist (Weber, B., 2010).
Eine sehr exakte Methode für die Analyse realer Bewegungen ist die Erfassung des
Bewegungsvorganges in digitalisierter Form, das so genannte Motion Capturing.
Sturman (1994) definiert Motion Capturing (MoCap) als das „Aufzeichnen von
Bewegung für die direkte oder spätere Analyse oder zum Abspielen“.
MoCap-Systeme wurden für unterschiedliche Einsatzgebiete entwickelt, etwa zur
Anwendung in der Unterhaltungsindustrie oder für die Untersuchung ergonomischer
Fragestellungen (Klippert, et al., 2008).
2 Theoretischer Hintergrund
29
In der Regel erfolgt diese Aufzeichnung mit Hilfe von am realen Probanden
angebrachten Sensoren, sog. Marker, zur Aufnahme von Positionen und ggf. auch
deren Orientierung. Die Signalerfassung erfolgt zumeist elektromechanisch,
elektromagnetisch, optisch oder akustisch (Morr, Wiechel, & Metzler, 2009). Zur
Auswertung werden die erfassten Bewegungen mittels inverser Kinematik auf ein
digitales Menschmodell übertragen. Jeder Systemtyp weist spezifische Vor- und
Nachteile auf. So können etwa elektromagnetische Systeme von unerwünschten
Störsignalen aus der Umgebung beeinflusst werden. Bei optischen Systemen
hingegen kann es zu Verdeckungen durch Störgeometrien kommen. Um
entsprechende Nachteile einzelner Systeme zu kompensieren, wurden
Kombinationssysteme entwickelt. (Jackèl, Neunreither, & Wagner, 2006; Gudehus,
2008). Außerdem gibt es markerlose Systeme, welche ebenfalls eine optische
Erfassung der Bewegungen ermöglichen, jedoch keine Anbringung von Sensoren am
Probanden benötigen (Klippert, et al., 2008). Markerlose Systeme werden auch im
Bereich der Unterhaltungselektronik entwickelt, wo deutlich geringere
Anschaffungskosten realisiert werden können. Erste Untersuchungen zeigten, dass
deren Einsatz für ergonomische Untersuchungen generell möglich ist, wenngleich
der aktuelle Entwicklungsstand als noch nicht ausreichend einzuschätzen ist
(Wischniewski, Hold, & Lehmann, 2012). Für die Erfassung von Fingerbewegung
wurden spezielle Datenhandschuhe entwickelt, Blickbewegungen lassen sich mit am
Kopf befestigten Displays (Head-Mounted Displays) aufnehmen (Godin & Chiang,
2009).
Menschliche Bewegungen zeigen zwar konstante äußere Merkmale, mit Hilfe derer
eine Klassifizierung von Bewegungen möglich ist, variieren jedoch aufgrund der
enormen Komplexität des biologischen Bewegungssystems selbst unter konstanten
Bedingungen erheblich (Stein, et al., 2008). Bei der Untersuchung menschlicher
Bewegungen zum Zweck der Prädiktion von Bewegungsmustern ist zu beachten,
dass sich die Ausführung von Bewegungsaufgaben sowohl interindividuell als auch
intraindividuell unterscheidet (Beth, et al., 2002; Fröhmel, 2010). Das menschliche
Bewegungsverhalten ist äußerst komplex, da es situationsabhängig von einer
Vielzahl an Faktoren abhängt. Deshalb erfolgt die Modellierung im Regelfall unter der
Annahme, dass Menschen zu typischen, stochastisch beschreibbaren
Bewegungsmustern neigen (Bortot, et al., 2010). Alternative Ansätze beschreiben die
Einführung von Optimalitätskriterien, etwa minimaler Energieaufwand, um aus der
umfangreichen möglichen Bewegungsvarianz konkrete Bewegungsbahnen
auswählen zu können (Flash, Hogan, & Richardson, 1995; Blickhan, 1997;
Alexander, R. M., 1997).
Alexander (Alexander, T., 2010) beschreibt ein Modell zur Abbildung von
Bewegungsbahnen-Hüllkurven
mittels
Regressionsanalysen
real
erfasster
2 Theoretischer Hintergrund
30
Bewegungen, mit dem sowohl die zentrale Tendenz als auch die Varianz der
Bewegungen prognostiziert werden können.
Die Modellierung von Bewegungen beinhaltet auch die Betrachtung der
zugrundeliegenden neurophysiologischen Steuerungsmechanismen. An der
Bewegungssteuerung sind demzufolge neben der Extremität auch die Augen sowie
der Kopf beteiligt. Dieses Zusammenspiel kann in Form dreier Kontrollschienen
modelliert werden. Während der Bewegungshandlung laufen parallel eine optische,
eine Ausrichtungs- und eine Transportkomponente ab, d. h. es erfolgt eine optische
Erfassung des Bewegungsraumes, ein Vorausrichten der Extremität und der
Transport, also die Bewegung vom Start- zum Zielpunkt (Arlt, 1999).
Trotz der komplexen Steuerungsmechanismen wie auch der zahlreich vorhandenen
Freiheitsgrade konnte festgestellt werden, dass sich bei Bewegungsanalysen
gleichartige, wiederkehrende Bewegungsmuster identifizieren lassen. Diese eignen
sich als Basis für die Bewegungssynthese (Aubry, Julliard, & Gibet, 2009; Liu,
Hertzmann, & Popovic, 2005; Gibet & Marteau, 2003). Dabei sollten grundsätzlich
wenige Probanden eingesetzt, gleichwohl aber eine hohe Anzahl an Wiederholungen
erfasst werden (Stein, 2010). Für die Bewegungsmodellierung werden heute meist
mittels Motion Capturing erfasste Trajektorien auf Mehrkörpermodelle des
menschlichen Körpers übertragen. Dabei werden die Informationen ggf. um weitere
biomechanische Daten, die etwa über Kraftmessplatten aufgenommen werden,
ergänzt. Die realen Daten dienen in Kombination mit Optimierungsverfahren der
Mehrkörpersimulation der Synthese menschlicher Bewegungen (Simonidis, 2010).
Neben Ansätzen, welchen real erfasste Bewegungen zu Grunde liegen, wurden
Methoden entwickelt, die analytische Bewegungsprädiktion anhand kinematischdynamischer Optimierungsalgorithmen ermöglichen (Abdel-Malek & Arora, 2009).
Vorteilhaft dabei ist, dass keine aufwendige Datenerfassung notwendig ist. Nachteilig
ist jedoch die Tatsache, dass die prognostizierten Bewegungen idealisiert sind,
während reale menschliche Bewegungen nicht zwingend Kriterien wie
Energieoptimalität genügen.
2.1.5 Zusammenfassung
Ein Ziel der vorliegenden Arbeit ist die schnelle Modellierung und Prognose
realgetreuer menschlicher Bewegungen für digitale Menschmodelle. Die diskutierten
Grundlagen zeigen, dass diese als ein äußerst komplexes Zusammenspiel
emotionaler,
kognitiver und
sensomotorischer Prozesse
erfolgen
und
Bewegungsziele auf unterschiedliche Weise erreicht werden können. Die durch das
Muskelund
Skelettsystem
realisierten
Bewegungen
werden
für
Untersuchungszwecke in vereinfachte physikalische Modelle überführt. Die
Bewegungserfassung erfolgt zumeist mittels sog. Motion Capturing Systeme, die
anschließende Auswertung mit Hilfe von Mehrkörpermodellen. Trotz der Komplexität
2 Theoretischer Hintergrund
31
und Vielfältigkeit können gleichartige, wiederkehrende Muster identifiziert werden, die
als Basis zur Bewegungssynthese geeignet sind.
2.2
Strukturierungsmodelle menschlicher Arbeit und Bewegung
Die in dieser Arbeit angestrebte Generierung menschlicher Bewegungen setzt eine
geeignete Semantik voraus, mit der die Bewegungshandlungen beschrieben und
strukturiert
werden
können.
Dabei
kann
auf
bereits
vorhandene
Strukturierungsmodelle
zurückgegriffen
werden.
Zur
Beschreibung
und
Komplexitätsreduzierung werden Arbeitstätigkeiten je nach Kontext in verschiedene
Abstraktionsniveaus untergliedert. Diese Strukturierung kann sowohl technologisch
orientiert als auch im Hinblick auf arbeitsorganisatorische Aspekte erfolgen.
2.2.1 Strukturierung aus technologischer Sicht
Produktion bzw. Produktionstechnik lässt sich vielseitig untergliedern, beispielsweise
bezüglich der Stoffe bzw. Produkte in Verfahrenstechnik, Verarbeitungstechnik und
Fertigungstechnik (Awiszus, Bast, Dürr, & Matthes, 2003) oder hinsichtlich der
Verrichtungen bzw. Prozesse (REFA Bundesverband e. V., 2002). Dies
unterscheidet sich insbesondere branchenspezifisch, so wird etwa im Fahrzeugbau
gegliedert in Presswerk, Karosseriebau, Lack und Montage.
Produktionstechnik wird gemäß DIN 8580 (2003) untergliedert in sechs
Hauptgruppen von Fertigungsverfahren. Unterscheidungskriterium ist dabei die
Auswirkung auf den Zusammenhalt der Teilchen eines Festkörpers bzw. der Teile
eines zusammengesetzten Körpers:

Urformen (Zusammenhalt schaffen),

Umformen (Zusammenhalt beibehalten),

Trennen (Zusammenhalt vermindern),

Fügen (Zusammenhalt vermehren),

Beschichten (Zusammenhalt vermehren) sowie
 Stoffeigenschaften ändern.
Diese Strukturierung orientiert sich einzig an der Auswirkung auf das Produkt, ein
Bezug zur Arbeit und Bewegung des Menschen fehlt gänzlich bzw. beschränkt sich
dieser vorwiegend auf einzelne Bereiche. Fokussiert auf menschliche Tätigkeiten ist
insbesondere das Handhaben, welches in der VDI-Richtlinie 2860 (1990)
untergliedert wird in:

Speichern,

Mengen verändern,

Bewegen,

Sichern und

Kontrollieren.
2 Theoretischer Hintergrund
32
Diese rein technologisch orientierten Gliederungen berücksichtigen allein die
Einwirkung auf einen Körper bzw. einen Stoff, nicht aber die dafür notwendigen
manuellen Tätigkeiten. Vielmehr kann auch eine vollständig automatisierte
Ausführung der Verfahren ohne Einwirkung des Menschen erfolgen, weshalb sich
diese Art der Strukturierung im Hinblick auf menschliche Arbeit nur bedingt eignet.
Daher werden im Weiteren Strukturierungsmodelle aus arbeitsorganisatorischer Sicht
thematisiert.
2.2.2 Strukturierung aus arbeitsorganisatorischer Sicht
Arbeitsorganisatorische
Strukturierungsmodelle
werden
insbesondere
in
Zusammenhang mit Methoden zur Vorgabezeitermittlung beschrieben. Dabei gilt es,
Arbeit vertikal, d. h. vom groben Gesamtablauf hin zu fein-granularen Abschnitten zu
detaillieren und jedem Vorgang eine definierte Soll-Zeit zuzuweisen.
Bullinger (1986) bzw. REFA (2002) entwickelten prozessablauforientierte
Ordnungsschemata mit sieben Stufen:

Projekt bzw. Gesamtablauf

Teilprojekt bzw. Teilablauf,

Projektstufe bzw. Ablaufstufe

Vorgang,

Teilvorgang,

Vorgangsstufe und

Vorgangselement.
Neben dieser vertikalen Gliederung vom Gesamtablauf hin zu fein granularen
Bestandteilen werden bei REFA auch horizontal Unterscheidungen bzgl. der Ablaufoder Zeitart getroffen. Das bedeutet, es wird bei gleicher Detaillierung hinsichtlich
des Zwecks der Tätigkeiten unterschieden, wobei hier explizit zwischen Abläufen des
Betriebsmittels und des Menschen unterschieden wird (Tabelle 1).
Tabelle 1 - Zeitartengliederung nach REFA (2002)
Auftragszeit
Rüstzeit
Rüstgrundzeit
Rüsterholzeit
Ausführungszeit
Rüstverteilzeit
Zeit je Einheit
Erholzeit
Grundzeit
Tätigkeitszeit (Haupt-,
Nebentätigkeit)
beeinflussbar
voll
Wartezeit
Verteilzeit
sachlich
persönlich
unbeeinflussbar
teilweise
In ganzheitlichen Produktionssystemen wird ebenfalls horizontal unterschieden,
wobei hier der Gesichtspunkt der Wertschöpfung im Vordergrund steht. Neben den
2 Theoretischer Hintergrund
33
rein
wertschöpfenden
Tätigkeiten
werden
unterschiedliche
Arten
von
Verschwendungen klassifiziert, bspw. unnötige Prozesse oder auch Bewegungen
(Ohno, 1993). Horizontale Untergliederung dient demnach der Auswertung von
Arbeitsprozessen
hinsichtlich
der
Effizienz und
hilft,
Potentiale
der
Prozessverbesserung zu erkennen. Vertikale Untergliederung hingegen dient der
Komplexitätsreduzierung und Modularisierung, um Arbeitsprozesse zu planen und zu
beschreiben.
Eine wiederum vertikale Gliederung wird bei den Systemen vorbestimmter Zeiten
(SvZ) angewandt. So wird bei MTM (Methods Time Measurement) unterschieden in
sechs Niveaus (Bokranz & Landau, 2006):

Grundbewegung,

Bewegungsfolge,

Grundvorgang,

Vorgangschritt,

Vorgangsfolge und
 Arbeitsvorgang.
Eine Gegenüberstellung der vertikalen Hierarchiemodelle vom MTM und REFA
einschließlich typischer Beispiele ist in Tabelle 2 dargestellt.
Tabelle 2 - Gegenüberstellung der Strukturierungsmodelle von REFA und MTM
REFA
MTM
Beispiele
Gesamtablauf
Herstellung Gesamtfahrzeug
Teilablauf
Montage Gesamtfahrzeug
Ablaufstufe
Bandabschnitt Montage Interieur
Vorgang
ZSB Mittelkonsole montieren
Teilvorgang
Vorgangsstufe
Vorgangselement
Arbeitsvorgang
Antenne in Mittelkonsole montieren
Vorgangsfolge
Mittelkonsole in Vorrichtung einlegen und spannen
Vorgangsschritt
Mittelkonsole in Vorrichtung einlegen
Grundvorgang
Antenne aus Ladungsträger entnehmen und bereitlegen
Bewegungsfolge
Antenne aufnehmen
Grundbewegung
Hinlangen zur Antenne
Während REFA eine vollständige Beschreibung der betrieblichen Arbeitsorganisation
fokussiert, dient MTM insbesondere der Beschreibung und Optimierung manueller
Arbeitsprozesse und behandelt damit einen Teilbereich der durch die REFAMethodik abgedeckten prozessorientierten Arbeitsorganisation. Beiden gemeinsam
ist die zeitwirtschaftliche Orientierung. Unabhängig davon, ob die Vorgabezeit durch
Bewegungsstudien oder bloße Zeitaufnahmen gewonnen wird, bezweckt die
Strukturierung und zeitliche Beschreibung eine Steigerung der Arbeitsleistung bzw.
2 Theoretischer Hintergrund
34
optimierte Arbeitsgestaltung (REFA Bundesverband e. V., 2002; Bokranz & Landau,
2006).
Gliederungen aus arbeitsorganisatorischer Sicht, insbesondere vertikal, eignen sich
zur Tätigkeitsbeschreibung, da der Fokus auf der Arbeitsverrichtung des Menschen
liegt. Unzureichend ist jedoch der Bezug zur tatsächlichen menschlichen Bewegung,
da dieser lediglich im Hinblick auf deren Ausführungszeit gegeben ist. Hierfür bedarf
es einer Betrachtung aus tätigkeitsunabhängiger Sicht.
2.2.3 Strukturierung von Bewegungen aus tätigkeitsunabhängiger Sicht
In den SvZ erfolgt auf der Ebene der Grundbewegungen eine Unterscheidung
zwischen Bewegungen der Arme und Hände, der Füße und Beine oder des
gesamten Körpers. Die jeweiligen Bewegungen sind mit zeitbestimmenden
Parametern belegt, etwa der notwendigen Zielgenauigkeit beim Hinlangen zu einem
Gegenstand. Eine vollständige Bewegungsbeschreibung ist einer Ablaufanalyse
jedoch nicht zu entnehmen, da jeweils nur zeitbestimmende Bewegungen
dokumentiert werden und Überlappungen möglich sind. Um nicht nur bezüglich der
notwendigen Dauer sondern auch hinsichtlich der beteiligten Körperbereiche
differenzieren zu können, sind die Bewegungen nach den jeweiligen physiologischen
Funktionseinheiten zu strukturieren (Leidholdt, Fischer, & Mühlstedt, 2010).
Göhner (1987) beschreibt als Vorgehen zur Bewegungsanalyse die Zerlegung von
Bewegungsabläufen in funktional abgeschlossene Teilbewegungen mit je einem
eigenen Bewegungsziel, wobei vier Aspekte betrachtet werden:

die subjektbezogene Bewegungsrichtung,

die zu beschreibenden Stellen des Körpers, hierarchisch gegliedert vom
gesamten Körper zu Körperteilen,

Ausgangs- und Endposition sowie

der Zeitaspekt.
2.2.4 Zusammenfassung
Zur Beschreibung und Komplexitätsreduzierung werden Arbeit und Bewegung
strukturiert. Dabei kann dies aus verschiedenen Blickwinkeln, technologisch oder
arbeitsorganisatorisch orientiert, wie auch aus tätigkeitsunabhängiger Betrachtung
heraus erfolgen. So lässt sich jeder komplexe Arbeitsablauf in Teilschritte und,
bezogen auf den Menschen letztlich in Grundbewegungen gliedern. Aus dieser
Gliederungssystematik lässt sich eine Semantik für die Bewegungssynthese ableiten,
wobei die jeweiligen physiologischen Funktionseinheiten als strukturbildende
Elemente verwendet werden sollten.
2 Theoretischer Hintergrund
2.3
35
Arbeitsgestaltung und Ergonomie
2.3.1 Begriffsbestimmung
Als Arbeitsgestaltung wird die „Auslegung von Arbeitssystemen nach technischen,
ökonomischen und ergonomischen Erkenntnissen“ (Landau, 2007, S. 103)
bezeichnet.
Dies umfasst die folgenden sieben Aspekte:

Gestaltung der Anthropometrie,

Bewegungstechnische Arbeitsgestaltung,

Gestaltung der Arbeitsorganisation,

Physiologische Arbeitsgestaltung,

Informationstechnische Arbeitsgestaltung,

Sicherheitstechnische Arbeitsgestaltung und
 Gestaltung der Arbeitsumgebung.
Die wissenschaftliche Disziplin, die sich mit der Arbeitsgestaltung beschäftigt, ist die
Arbeitswissenschaft bzw. Ergonomie. Die europäische Norm DIN EN 614-1 (2009)
definiert beide Begriffe synonym als:
„[…] wissenschaftliche Disziplin, die sich mit dem Verständnis der Wechselwirkungen
zwischen menschlichen und anderen Elementen eines Systems befasst und der
Berufszweig, der Theorie, Prinzipien, Daten und Methoden auf die Gestaltung von
Arbeitssystemen anwendet mit dem Ziel, das Wohlbefinden des Menschen und die
Leistung des Gesamtsystems zu optimieren.“
Alternativ kann Ergonomie auch als eine Teildisziplin der Arbeitswissenschaft
verstanden werden, welche „sich nach Maß und Zahl um die Arbeitsgestaltung
bemüht“ (Schmidtke, 1993, S. 6). Ergonomie beschreibt demnach die praktische
Anwendung arbeitswissenschaftlicher Erkenntnisse zur Gestaltung der menschlichen
Arbeit mit dem Ziel, die Leistungsfähigkeit des gesamten Arbeitssystems zu erhöhen
und die auf den Menschen einwirkenden Belastungen zu vermindern.
Darüber hinaus wird Ergonomie nicht nur als wissenschaftliche Disziplin betrachtet
sondern auch als ein Zustand bzw. ein Kriterium zur Beschreibung eines
Arbeitssystems. So wird beispielsweise in der Praxis häufig von guter oder schlechter
Ergonomie gesprochen.
Die Arbeitsgestaltung dient der Entwicklung von Arbeitssystemen (Abbildung 3).
Diese werden beschrieben durch die Elemente Mensch, Maschine und Umwelt.
Zweck eines Arbeitssystems ist die Ausführung einer Aufgabe zur Erzielung eines
Ergebnisses, wobei eine ständige Rückmeldung über den Verlauf erfolgt (Bubb &
Seifert, 1993).
2 Theoretischer Hintergrund
36
Abbildung 3 - Arbeitssystemmodell nach Bubb (1993)
Das Belastungs-Beanspruchungs-Modell unterscheidet zwischen von außen auf den
Menschen einwirkenden Belastungen und daraufhin innerhalb des Menschen
wirkender Beanspruchung in Abhängigkeit seiner individuellen Eigenschaften und
Fähigkeiten (Rohmert, 1984).
In der industriellen Praxis obliegt die Arbeitsgestaltung zumeist dem Industrial
Engineering (IE), welches sich im weitesten Sinne mit der Gestaltung des
Zusammenwirkens von Mensch, Technik und Organisation beschäftigt, wobei
vielfältige Definitionen existieren (Spanner-Ulmer, 2009). In der historischen
Entwicklung hat sich der Fokus des IE verschoben von einer überwiegenden
Technikorientierung hin zu einer ausgewogenen Betrachtung, welche den Menschen
in der Organisation im Vordergrund sieht (Hensel-Unger, 2011).
Von ganzheitlicher Arbeitsgestaltung wird gesprochen, sofern alle eingangs
genannten sieben Bestandteile, ergänzt um psychologische Aspekte, berücksichtigt
werden. Dabei sollten diese bereits in die Produktgestaltung eingebunden werden.
Diese Vorgehensweise wird als konzeptive (Luczak, 1991; Landau, 2007) bzw. auch
prospektive (Schlick, Bruder, & Luczak, 2010) Ergonomie bezeichnet. Unter dem
Gesichtspunkt der Vorbeugung von Schädigungen und Beeinträchtigungen sowie der
möglichst effizienten Ressourcennutzung wird außerdem der Begriff präventive
Arbeitsgestaltung verwendet (Landau, 2007). Belastungen resultieren aus der
Arbeitsaufgabe und der Arbeitsumwelt wie auch dem Mensch-Maschine-System,
demzufolge sind im Sinne einer ganzheitlichen Arbeitsgestaltung sämtliche Elemente
des Arbeitssystems zu berücksichtigen.
2.3.2 Dimensionen der Arbeitsgestaltung
Arbeitsgestaltung kann sich auf unterschiedliche Dimensionen auswirken. Maslow
(1954) entwickelte eine pyramidale Darstellung von Bedürfnissen, welche von der
2 Theoretischer Hintergrund
37
Absicherung von Grundbedürfnissen über soziale Komponenten bis hin zur
Selbstverwirklichung reicht. Die Gestaltung der Arbeit kann dabei helfen, einen Teil
dieser Bedürfnisse zu befriedigen.
Herzberg (Herzberg, Mausner, & Snyderman, 1959) unterscheidet zwischen
Motivatoren (Satisfiers), welche die Zufriedenheit des Menschen erhöhen und
Hygienefaktoren (Dissatisfiers), welche Unzufriedenheit abbauen. Die Gestaltung der
Arbeitsbedingungen dient nach dieser Betrachtung zunächst als Hygienefaktor,
wobei die Arbeitstätigkeit selbst hingegen als Motivator wirken kann.
Rohmert (1972) entwickelte ein hierarchisches Modell mit den vier
Beurteilungsebenen Ausführbarkeit, Erträglichkeit, Zumutbarkeit und Zufriedenheit.
Ausführbarkeit beurteilt primär die physische Möglichkeit der Ausübung einer
Arbeitsaufgabe und ist zunächst kurzfristig orientiert. Eine langfristige Beurteilung
stellt die Ebene der Erträglichkeit dar, wobei hier weiterhin eine
naturwissenschaftlich-physiologische
Betrachtung vorgenommen
wird.
Die
Zumutbarkeit ergänzt diese um soziale Aspekte, wobei die Empfindung der
Zumutbarkeit sich interindividuell unterscheidet und auch von regionalen Aspekten
sowie dem gesellschaftlichen Umfeld abhängt. So kann etwa die Entlohnung oder die
aktuelle Arbeitsmarktsituation Einfluss auf die Empfindung der Zumutbarkeit ein und
derselben Arbeit haben. Die Beurteilung hinsichtlich der Zufriedenheit obliegt allein
der subjektiven psychologischen Empfindung der Einzelperson (Schlick, Bruder, &
Luczak, 2010). Das Modell von Rohmert wurde vielfach diskutiert und modifiziert,
wobei die Grundidee der hierarchischen Betrachtung beibehalten wurde (Hacker,
1986; Luczak, et al., 1989; Ulich, 2011). Ausführbarkeit wird dabei einerseits als
Grundanforderung verstanden, welche als solches keine Ebene zur Beurteilung von
Arbeit darstellt (vgl. Ulich). Andererseits ist die Ausführbarkeit ein wichtiges Kriterium
bei der Arbeitsgestaltung. So kann etwa eine gelegentliche Rüsttätigkeit mit dem
Handhaben größerer Lasten verbunden sein, welche bei häufiger Ausführung zu
einer Überbelastung führen würde. Eben dies verdeutlicht die Abgrenzung zur
Erträglichkeit. Eine Arbeitstätigkeit, die einmalig bzw. kurzzeitig ausführbar ist, kann
langfristig ggf. nicht erträglich sein.
Die Forderung nach ergonomischer Arbeitsgestaltung resultiert zunächst aus
rechtlichen sowie normativen Vorgaben und stellt somit eine betriebliche
Notwendigkeit dar. Die Arbeitsschutzgesetzgebung verlangt die Beurteilung der
vorliegenden Gefährdungen sowie entsprechende Maßnahmen zu deren
Beherrschung (ArbSchG, §5, 2009).
Es konnten jedoch vielfach auch wirtschaftliche Vorteile aufgrund von guter
Ergonomie identifiziert werden (Eberle, Kraemer, & Lück, 2005; Eklund, 1995;
Fritzsche, 2010; Hendrick, 1996; Koether, Kurz, Seidel, & Weber, 2001; Schaub &
Landau, 2004). Letztlich ist jede ergonomische Maßnahme auch ein Beitrag zum
betrieblichen Gesundheitsmanagement. Durch entsprechend gute Arbeitsgestaltung
2 Theoretischer Hintergrund
38
können sowohl die sachlichen als auch die menschlichen Leistungsvoraussetzungen
positiv beeinflusst werden, was sich am Ende auf die Produktivität wie auch die
Qualität von Produkten und Prozessen auswirkt (Spanner-Ulmer, 2006).
Um den gesetzlichen Vorgaben nachzukommen und die berichteten Vorteile nutzen
zu können, benötigt die Praxis entsprechende Verfahren zur Beurteilung der
ergonomischen Gestaltungsgüte. Wie im vorangegangenen Kapitel 2.3.1 erläutert,
umfasst eine ganzheitliche ergonomische Gestaltung vielfältige Aspekte. Im Sinne
dieser Arbeit wird jedoch vorwiegend auf die physischen Belastungen orientiert, d. h.
im Folgenden werden unter dem Begriff Ergonomie die Teilbereiche der
anthropometrischen, bewegungstechnischen und physiologischen Arbeitsgestaltung
zusammengefasst.
2.3.3 Methoden der Ergonomiebewertung
Die Überprüfung der Erträglichkeit stellt den Hauptanwendungsbereich der
ergonomischen Bewertung menschlicher Arbeit dar. Hierfür wurden in Wissenschaft
und Praxis vielfältige Methoden entwickelt, die sich sowohl hinsichtlich der
überprüften Risikofaktoren als auch in Bezug auf den Anwenderkreis unterscheiden.
Luczak (1991) unterscheidet vier Grundtypen von Untersuchungsmethoden:
Beobachtung,
Befragung,
physiologische
und
physikalisch-chemische
Messmethoden. Weiterhin wird differenziert zwischen objektiven, d. h. von außen
beurteilenden, und subjektiven, also selbst einschätzenden, Verfahren. Zentrale
Klassifizierungsdimensionen der Methoden sind insbesondere die Beurteilungstiefe,
die Genauigkeit sowie die Anzahl berücksichtigter Merkmale (Caffier, Steinberg, &
Liebers, 1999). Betrachtet man das gesamte, zur Verfügung stehende
Methodeninventar, so ergibt sich eine dreistufige Einteilung der Verfahren, welche in
Abbildung 4 dargestellt ist (Jürgens, et al., 2001).
Orientierende
Quantitative
Wissenschaftliche
Verfahren
Verfahren
Untersuchungen
- Für Betriebspraktiker,
Arbeitgeber
- geringer Aufwand
- Ergebnisse als grobe
Orientierung
- Für ergonomisch
geschultes Personal
- mittlerer Aufwand
- Ergebnisse
hinreichend genau für
komplexe Abläufe
- Für wissenschaftliches
Fachpersonal
- hoher Aufwand
- Ergebnisse für
Forschungszwecke
Abbildung 4 - Dreistufige Einteilung der Ergonomiebewertungsverfahren (nach Jürgens et al., 2001)
Orientierende Verfahren sollen bei möglichst geringem Aufwand ausreichend genaue
Ergebnisse liefern, um rasch die Belastungen der zu untersuchenden Tätigkeit
abschätzen zu können. Sie sollten keine umfangreichen Fachkenntnisse erfordern
und für möglichst viele Arbeitsplätze ohne Einschränkungen anwendbar sein.
2 Theoretischer Hintergrund
39
Weiterhin sollen Ursachen erhöhter Belastungen erkennbar werden. Quantitative
Verfahren kommen bei komplexeren Arbeitsabläufen, etwa mit unterschiedlichen
Teiltätigkeiten, unklaren Einschätzungen bezüglich der Ausprägung einzelner
Belastungsfaktoren oder speziellen Fragestellungen zum Einsatz. Für die
Durchführung ist ergonomisch geschultes Personal erforderlich. Verfahren der
Stufe 3 sind komplexe Untersuchungen, welche wissenschaftliches Fachpersonal,
sensible technische Ausstattung und umfassende Planung erfordern. Hierbei
kommen Messungen von Herzfrequenz, Körpertemperatur und weiterer Körperwerte
ebenso zum Einsatz wie arbeitspsychologische Verfahren.
Orientierende Methoden erlauben es zwar relativ schnell und ohne umfassendes
Fachwissen, vorliegende Risikofaktoren zu ermitteln und zu beurteilen, stoßen aber
bei komplexeren Tätigkeiten rasch an ihre Grenzen und sind zur Beurteilung
vielschichtiger Belastungssituationen ungeeignet. Wissenschaftliche Untersuchungen
hingegen liefern sehr detaillierte Ergebnisse, welche aber nur für die jeweils
betrachteten (Labor-)Bedingungen und Personengruppen gültig sind. Zudem ist der
Bedarf an Personal, Ausstattung und Zeit zu hoch, um viele Arbeitsplätze zu
untersuchen. Auch sind störende Eingriffe in die Arbeitsabläufe kaum zu vermeiden.
Aus diesen Gründen haben sich in der Praxis vor allem Verfahren der Stufe 2
durchgesetzt. Einem vertretbaren Zeitaufwand stehen hinreichend genaue
Ergebnisse gegenüber, auf deren Basis Arbeitsplätze gestaltet und betriebliche
Abläufe geplant werden können.
In der Vergangenheit wurden überwiegend Methoden entwickelt, welche der
Berechnung fester Grenzwerte, etwa für Aktionskräfte oder zu handhabende Lasten,
dienten (Burandt, 1978; Schultetus, 1980; Waters, Putz-Anderson, & Garg, 1994)
oder Dosisbetrachtungen beinhalteten, welche vor allem durch arbeitsmedizinisches
Fachpersonal angewandt werden können (Berufsgenossenschftliches Institut für
Arbeitsschutz - BGIA, 2005). Aktuelle Verfahren hingegen ermöglichen eine
Risikoabschätzung (Steinberg & Windberg, 1994; Jürgens, et al., 2002). Oft
fokussieren Verfahren auf ausgewählte Belastungsfaktoren, etwa das NIOSHVerfahren auf manuelle Lastenhandhabung (Waters, Putz-Anderson, Garg, & Fine,
1993), der montagespezifische Kraftatlas auf zulässige Aktionskräfte (Wakula, et al.,
2009), SAK (System zur Analyse von Körperhaltungen) oder OWAS (Ovako Working
Posture Analysing System) auf Körperhaltungen (Sämann, 1970; Karhu, Kansi, &
Kuorinka, 1977). Andere Methoden wie RULA (Rapid Upper Limb Assessment) oder
OCRA (Occupational Risk Assessment) ermöglichen umfassendere Analysen
(McAtamney & Corlett, 1993; Colombini, Occhipinti, & Grieco, 2002). Eine vollzählige
Darstellung der vorhandenen Methoden ist kaum möglich, so berichtet Lawaczek
(2001) von mehr als 130 Methoden allein zur Beurteilung von Körperhaltungen und
Bewegungen.
2 Theoretischer Hintergrund
40
Unter Nutzung der verschiedenen Verfahren entstanden Kombinationsverfahren,
welche eine rasche Beurteilung zusammengesetzter Belastungssituationen erlauben.
Diese als Screening-Verfahren bezeichneten Methoden wurden für den Einsatz in
der industriellen Praxis entwickelt und benötigen eine vergleichsweise kurze
Einstufungsdauer. Die Risikobewertung erfolgt anhand eines Drei-Zonen-Modells mit
den drei Ampelfarben grün, gelb und rot gemäß DIN EN 614-1 (2009). Die Verfahren
sprechen dabei nicht nur Fachpersonal im Arbeitsschutz an sondern vielmehr
Fertigungsplaner und Konstrukteure, welche damit frühzeitig überprüfen können, ob
ihre Gestaltungslösungen keine überhöhten Belastungen hervorrufen (Schlick,
Bruder, & Luczak, 2010). Eine Reihe solcher Screening-Checklisten wurde am
Darmstädter Institut für Arbeitswissenschaft (IAD) entwickelt:

Bewertung körperlicher Arbeit – IAD-BkA (Schaub, Spelten, & Helbig, 2007)

Bewertung körperlicher Belastungen – IAD-BkB (Ghezel-Ahmadi & Schaub,
2007)

DesignCheck – DC (Schaub & Winter, 2002)

New Production Worksheet – NPW (Schaub, Storz, & Landau, 2001; Schaub
& Landau, 2004)

Automotive Assembly Worksheet – AAWS (Schaub K. , 2004)

European Assembly Worksheet1 – EAWS (Schaub & Ghezel-Ahmadi, 2007;
Schaub, Caragnano, Britzke, & Bruder, 2012)
Die Verfahren ähneln sich und berücksichtigen körperliche Belastungen in Form von
Körperhaltungen und -bewegungen, Aktionskräften, Lastenhandhabungen und
zusätzliche Belastungen. EAWS umfasst außerdem repetitive Belastungen der
oberen Extremitäten. Die Anwendung kann sowohl mitarbeiterorientiert als auch
arbeitsplatzbezogen erfolgen. Die IAD-Methoden finden, vor allem dank ihrer
raschen Anwendbarkeit, eine weite Verbreitung, insbesondere in der Automobil- und
Zulieferindustrie. EAWS ist das MTM-Standard-Ergonomiewerkzeug und wurde in
entsprechende Software-Lösungen implementiert (Deutsche MTM-Vereinigung e. V.,
2012).
2.3.4 Rechnerunterstützte Verfahren zur Ergonomiebewertung
Im vorangegangenen Abschnitt wurden Verfahren zur Ergonomiebewertung erläutert.
Diese sind im Regelfall als Stift-Papier-Methoden konzipiert, d. h. es handelt sich um
Bögen oder Tabellen, welche bei der Beobachtung einer Arbeitsausführung
ausgefüllt werden. Darüber hinaus wurden jedoch auch Programme entwickelt,
welche eine rechnerunterstützte Durchführung der Ergonomiebewertung ermöglichen
(Landau, Luczak, & Laurig, 1997; Spanner-Ulmer & Mühlstedt, 2009).
1
EAWS wird stetig weiterentwickelt, seit Version 1.3.3 (2012) wird EAWS als Ergonomic Assessment
Worksheet bezeichnet.
2 Theoretischer Hintergrund
41
Die Dokumentation von Arbeitsplänen und Zeitanalysen erfolgt ohnehin zumeist
rechnerunterstützt mit Hilfe spezieller Software. MTMergonomics (Schaub, Britzke,
Sanzenbacher, Jasker, & Landau, 2004; Schlick, Bruder, & Luczak, 2010), ein vom
IAD und der Deutschen MTM-Vereinigung entwickeltes System, ermöglicht
Ergonomiebetrachtungen auf der Grundlage von MTM-Prozessbausteinen. So
können ergonomische Risiken bereits in einer frühen Gestaltungsphase erkannt
werden. Zu dieser Zeit ist es noch möglich, Prozesse derart zu verändern, dass
ergonomische Mindestanforderungen erfüllt werden. Ein weiterer Vorteil ist, dass zur
Anwendung keine Ergonomieexperten benötigt werden, vielmehr kann die
Überprüfung direkt durch den Prozessplaner erfolgen, so dass dieser erkennt,
welche technischen oder organisatorischen Gestaltungsmaßnahmen sich in welcher
Art und Weise auswirken. Werden Gestaltungsdefizite identifiziert, kann der Planer
umgehend reagieren und Verbesserungen entwickeln. Die Ergonomiebewertung
erfolgt mit dem EAWS, wobei eine Integration anderer Verfahren möglich ist.
Ein vergleichbares Werkzeug wurde in Schweden von wissenschaftlichen Instituten
in Zusammenarbeit mit Industrieunternehmen, u. a. Volvo, entwickelt. ErgoSAM
(Laring, Christmansson, Kadefors, & Örtengren, 2005) ermöglicht es ebenfalls, auf
Basis von Zeitanalysen verschiedener MTM-Verdichtungsverfahren einschließlich
SAM (Sequence-based activity and method analysis), Untersuchungen zur
Ergonomie durchzuführen. Für die Beurteilung werden drei Dimensionen betrachtet:
Körperhaltung, Kraft und Zeit. Je nach Kombination der drei Faktoren ergibt sich ein
Punktwert zwischen 1 und 27, welcher nach einem Ampelschema beurteilt wird. Die
Ausgabe erfolgt in Form eines Diagramms, in welchem die körperliche Belastung
über den zeitlichen Verlauf abgetragen wird. So können bedenkliche Teiltätigkeiten
leicht identifiziert werden.
Ergonomiebewertung auf Basis von SvZ ermöglicht eine frühzeitige
Ergonomiebetrachtung, d. h. der zu erwartenden physischen Belastungen. Neben
einem üblicherweise am Arbeitsplatz vorhandenen Computer ist keine weitere
Hardware erforderlich. Die Verfahren sind insbesondere für den Einsatz in der
Prozessplanung geeignet, da unmittelbar Zusammenhänge zwischen Prozess und
Ergonomie erkennbar werden. Jedoch bedarf es ausreichender Kenntnisse im
jeweiligen SvZ sowie einer gewissen Vorstellungskraft, da eine Visualisierung der
Tätigkeiten nicht erfolgt.
Die Chance, frühzeitig einen Teil der ergonomischen Bedingungen von
Arbeitsplätzen zu bewerten bieten auch Virtual bzw. Mixed Reality Technologien
(VR/MR, virtuelle bzw. vermischte Realität). In besonderem Maße effektiv ist dabei
die Anreicherung von realen Aufbauten durch digitale Daten, sog. Mixed Reality. So
können geplante Arbeitsstationen oder Prototypen unter Nutzung alter
Produktmodelle, ergänzt um eingeblendete digitale Daten, simuliert werden. Der
beispielhaft in Abbildung 5 dargestellte Versuchsaufbau dient der ergonomischen
2 Theoretischer Hintergrund
42
Untersuchung der Montage des Warndreiecks in die Heckklappe eines Fahrzeugs.
Statt des realen Warndreiecks wird ein Ersatzkörper verwendet. Dieser ist mit einem
optischen Marker versehen. Über ein Head-Mounted-Display (HMD, am Kopf
befestigtes Anzeigegerät) wird auf die jeweilige Position des Ersatzkörpers sein
virtuelles Pendant projiziert. Die Testperson befindet sich in einer virtuellen
Umgebung und bekommt durch den realen Aufbau haptische Rückmeldungen, was
eine realistische Ausführung der Arbeitsumfänge ermöglicht (Engstler, 2006;
Naumann & Israel, 2006).
Abbildung 5 - Mixed Reality Szenario einer Fahrzeugmontage-Situation (Jendrusch, 2008)
Um eine rasche Durchführung der Ergonomiebeurteilung zu realisieren, werden
durch MoCap die Bewegungsdaten des Probanden aufgenommen (Fritzsche, et al.,
2007; Hoffmeyer, 2010). Während dieser den Arbeitsablauf simuliert, werden seine
Körperhaltungen über ein Tracking-System erfasst und können anschließend einer
teilautomatisierten Analyse unterzogen werden. Hierfür wird der Proband ebenfalls
mit entsprechenden Markern versehen.
Da allein die Körperhaltungen erfasst werden, sind darauf basierende
Bewertungsverfahren, z. B. OWAS, RULA (vgl. Kapitel 2.3.3), etc. besonders
geeignet. Es ist jedoch denkbar, die Haltungsdaten um weitere Belastungsangaben
zu ergänzen und damit umfangreichere Analysemethoden, z. B. EAWS, anzuwenden
2 Theoretischer Hintergrund
43
(Keil, Härtel, Toledo Muñoz, Busche, & Hoffmeyer, 2010). VR/MR-Technologien
bieten Möglichkeiten zur frühzeitigen Ergonomieabsicherung. Aufgrund ihrer Vorteile
und raschen Entwicklung in den vergangenen Jahren werden sie heute bereits
produktiv eingesetzt (Steck, Mosig, Ehler, Hildebrand, & Fritzsche, 2008; Thiemich,
2012). Die Darstellung echter Bewegungen ist ein besonderer Vorteil. Zur
Datengewinnung sind jedoch eine umfangreiche technische Ausstattung sowie
entsprechend viel Zeit notwendig. Die realistische Darstellung für den Probanden
erfordert ausreichend reale Bestandteile und zur umfassenden Bewertung bedarf es
weiterer Angaben, so dass die Methode als sehr aufwendig eingeschätzt werden
muss. Ferner ist eine nachträgliche Modifikation des erfassten Szenarios nicht
möglich, Gestaltungsalternativen müssen erneut aufgebaut und erfasst werden.
Möglichkeiten zum Variantenvergleich mit weniger Aufwand sowie zur
Ergonomiebetrachtung ohne den Aufbau realer Produkt- und Umgebungsmodelle
ermöglichen in Planungs-Software-Lösungen implementierte digitale Menschmodelle
(Kapitel 2.4).
2.3.5 Zusammenfassung
Ergonomische Arbeitsgestaltung dient primär der Sicherstellung der Ausführbarkeit,
Erträglichkeit und Zumutbarkeit einer Arbeitsaufgabe und zielt somit zunächst auf die
Gesunderhaltung der Mitarbeiter. Gleichwohl wirkt sich gute ergonomische
Gestaltung auch auf weitere Faktoren wie Qualität aus und dient letztlich auch der
Wirtschaftlichkeit.
Zur Beurteilung der ergonomischen Gestaltungsgüte wurden zahlreiche Methoden
unterschiedlicher Detaillierung entwickelt. In der Praxis werden heute vermehrt
Screening-Verfahren angewandt, welche eine Risikobeurteilung komplexer
Belastungssituationen ermöglichen.
Zur Dokumentation der Bewertungsergebnisse wie auch zur Erleichterung der
Verfahrensanwendung werden teilweise rechnerunterstützte Systeme eingesetzt.
2.4
Digitale Menschmodelle
2.4.1 Die digitale Fabrik
Beginnend mit der Ablösung des Zeichenbrettes als Konstruktionswerkzeug durch
Computer Aided Design Systeme (CAD) wurden seit den 1970er Jahren
Computersysteme in allen wesentlichen Bereichen der Planung und Steuerung
industrieller Produktion eingeführt. Mit dem Computer Integrated Manufacturing
(CIM) entstand in den 1980er Jahren der erste Ansatz eines umfassenden Einsatzes
von automatisierter Fertigungssteuerung (Geckler & Rehnelt, 2004). CIM ist geprägt
durch eine zentrale Datenbasis und die frühzeitige Verbindung von technischen und
betriebswirtschaftlichen Funktionen. Dieser Integrationsgedanke wird durch das in
2 Theoretischer Hintergrund
44
Abbildung 6 dargestellte Y-Modell verdeutlicht (Scheer, 1987). Grundidee ist es,
bereits während der Planung die beiden bislang voneinander getrennten Bereiche
technische
Entwicklung
und
betriebswirtschaftliche
Produktionsplanung
und -steuerung durch die Nutzung einer gemeinsamen Datenbasis miteinander zu
verbinden. Diese Verknüpfung wird mit fortschreitendem Reifegrad des Produkts
immer enger. Die digitale Fabrik kann dabei nicht nur Planung und Realisierung
eines Produktionssystems unterstützen, sondern auch die als Anlauf bezeichnete
Übergangsphase (Arnold & Schönherr, 2012).
Abbildung 6 - Das Y-CIM-Modell (Scheer, 1987)
In den 1990er Jahren entstanden Simulationssysteme, mit welchen Experimente an
digitalen Produkten bzw. Modellen durchgeführt werden konnten, was die Anzahl
benötigter realer Prototypen verringerte. Der zunehmende Einsatz von
Softwarewerkzeugen führte zur Notwendigkeit, die Verwaltung und Steuerung der
entsprechend großen Datenmengen durch integrierte ProduktdatenmanagementSysteme (PDM) abzusichern (Reinhart, Schack, & Müller, 2006).
Das mit Hilfe dieser Werkzeuge entstehende, digitale Abbild der realen Fabrik wie
auch die Gesamtheit der Software und Methoden werden als Digitale Fabrik
bezeichnet. In der VDI-Richtlinie 4499 (2008) wird die Digitale Fabrik definiert als:
2 Theoretischer Hintergrund
45
„[…] Oberbegriff für ein umfassendes Netzwerk von digitalen Modellen, Methoden
und Werkzeugen – u. a. der Simulation und der dreidimensionalen Visualisierung –,
die durch ein durchgängiges Datenmanagement integriert werden.
Ihr Ziel ist die ganzheitliche Planung, Evaluierung und laufende Verbesserung aller
wesentlichen Strukturen, Prozesse und Ressourcen der realen Fabrik in Verbindung
mit dem Produkt.“
Durch die Darstellung virtueller Produkte und Produktionsanlagen kann im Vorfeld
des Serienanlaufes jedes Produktionssystem schneller und besser auf seine
Leistungsfähigkeit getestet werden (Fahlbusch, 2001).
Die digitale Fabrikplanung bringt vielfältige Vorteile mit sich, so unterstützt sie etwa
die Parallelisierung von Arbeitsschritten, was zu einer schnelleren Produkteinführung
führt. Die Aufwandsverschiebung in frühe Planungsphasen, das sog. Frontloading,
ermöglicht eine aufwandsarme Bewertung von Gestaltungsvarianten (Bracht,
Geckler, & Wenzel, 2011). In Studien konnten Nutzenpotentiale in Zeit, Qualität und
Kosten quantifiziert werden (Abbildung 7). Der größte Nutzen ist dabei die Erhöhung
der Planungsqualität, welche sich durch eine Reduzierung von Planungsfehlern um
bis zu 70% im Gegensatz zu konventioneller Planung ohne Unterstützung der
digitalen Fabrik zeigt. Dies spiegelt sich auch in reduzierten Kosten wieder, so lassen
sich etwa Investitionskosten um bis zu 10% reduzieren.
Abbildung 7 - Nutzenpotentiale der Digitalen Fabrik (Bracht & Spillner, 2009)
Der Einsatzbereich der Digitalen Fabrik umfasst die vier Bereiche
Produktentwicklung, Fabrik- und Produktionsplanung, Inbetriebnahme und Anlauf der
Produktion sowie Produktionsbetrieb und Auftragsmanagement (Kühn, 2006). Die
wohl wichtigste Anwendung ist die Simulationstechnik, denn sie erlaubt es,
kostengünstig, gefahrlos und mit geringem Aufwand wichtige Erkenntnisse zu
gewinnen und unterschiedliche Varianten zu vergleichen. Dabei können die
2 Theoretischer Hintergrund
46
wesentlichen Aspekte fokussiert und für die Simulation unerhebliche
Systembestandteile abstrahiert werden. Ein Anwendungsbereich der Simulation ist
die Modellierung personalbezogener Prozesse, beispielsweise zur Abbildung von
Gruppenarbeit oder zur Optimierung von Durchlaufzeiten (Verein Deutscher
Ingenieure VDI, 2001). Seit den 1960er Jahren werden hierfür digitale Abbilder des
Menschen – digitale Menschmodelle – entwickelt.
2.4.2 Historische Entwicklung und wichtige Modelle
Mit der Digitalisierung der Konstruktion mittels CAD einhergehend wurden die bislang
genutzten Anthropometrie-Schablonen, z. B. die Kieler Puppe (Deutsches Institut für
Normung, 1987), ebenfalls digitalisiert. Neben der Anwendung zur maßlichen
Gestaltung galt das Interesse der Entwicklung bereits frühzeitig auch der
ergonomischen Bewertung von Körperkräften und Lastenhandhabungen (Chaffin,
1969). Als historisch bedeutende Modelle gelten unter anderen SAMMIE, BoeMan,
CyberMan, Anthropos, ERGOMan und SAFEWORK. Übersichtsdarstellungen finden
sich beispielsweise bei Chaffin (2001), Mühlstedt et al. (2008), Mühlstedt (2011) oder
Duffy (2009).
Bis heute wurden mehr als 150 verschiedene digitale Menschmodelle entwickelt.
Getrieben wurde diese Entwicklungen durch Wissenschaft, Industrie und Militär.
Dabei entstanden Lösungen für unterschiedlichste Anwendungen, von rein
anthropometrischen Darstellungen bis hin zu hybriden Modellen, die detaillierte
Vorhersagen zu Muskelbelastungen oder Sitzkomfort erlauben (Landau, 2007). Zu
den derzeit wirtschaftlich bedeutenden Modellen zählen insbesondere RAMSIS
(Seidl, 1994; Human Solutions, 2012), Human Builder (Fireman & Lesinski, 2009;
Dassault Systemes, 2012) sowie Jack (Badler, Phillips, & Webber, 1999; Siemens
PLM, 2012), wobei insbesondere die beiden letztgenannten im Rahmen der
Prozessergonomie angewandt werden (Fritzsche, 2010; Rodriguez Flick, 2010;
Spanner-Ulmer & Mühlstedt, 2010).
2.4.3 Funktionsumfang und Anwendungsgebiete
Die verbreiteten und wirtschaftlich bedeutenden Modelle haben weitgehend gleiche
bzw. ähnliche Eigenschaften und Funktionen. Sie bestehen aus einem inneren
Skelettmodell und einer umschließenden Hülle, wobei zumeist unterschiedliche
anthropometrische Populationen zur Auswahl stehen. So können bspw.
Menschmodelle gemäß der späteren Nutzerpopulation mit Körpermaßen aus Europa
oder Asien eingesetzt werden. Außerdem lässt sich je nach Gestaltungsaufgabe das
Modell mit dem gewünschten Körpergrößenperzentil und Geschlecht auswählen.
Darüber hinaus können eigene Maße definiert werden. Abbildung 8 zeigt
unterschiedliche Darstellungsformen des Menschmodells Jack. Je nach Bedarf kann
das Modell z. B. transparent oder farbig hervorgehoben dargestellt werden
2 Theoretischer Hintergrund
47
Abbildung 8 - Aufbau und Darstellungsmöglichkeiten digitaler Menschmodelle am Beispiel des
Modells Jack
Die Modelle sind entweder direkt in CAD- bzw. PLM-Systeme integriert oder können
über Schnittstellen importiert werden.
Sie können derart manipuliert werden, dass gewünschte Posen eingenommen und
auch Bewegungsabläufe simuliert werden können. Entsprechend ihrer Eigenschaften
erfolgt die Anwendung einerseits im Rahmen der Produktentwicklung, wobei
beispielsweise Fahrzeuge entsprechend der anthropometrischen Anforderungen
ausgelegt
werden.
Andererseits
dienen
digitale
Menschmodelle
der
Prozessgestaltung, indem Abläufe visualisiert und beurteilt werden. Die Nutzung
beschränkt sich dabei nicht auf Aufgaben in der Industrie. Anwendungen sind bspw.
auch in der Medizin (Seitz, et al., 2004) oder beim Militär (SantosHuman, 2012) zu
finden.
Für die Anwendung digitaler Menschmodelle im ergonomischen Gestaltungsprozess
wurde die Bezeichnung Ergotyping geprägt als „Oberbegriff für die Nutzung von
Methoden und digitalen Werkzeugen zur Analyse, Bewertung und Gestaltung
ergonomischer Aspekte im Digital Prototyping“ (Kamusella & Schmauder, 2009).
Bubb und Fritzsche (2009) unterscheiden hinsichtlich der Anwendungsgebiete fünf
Typen digitaler Menschmodelle:

anthropometrische Modelle,

biomechanische Modelle,

Modelle für die Produktionsplanung,

anatomische Modelle und
 kognitive Modelle.
Darüber hinaus werden insbesondere Absicherung der Instandhaltung wie auch
Demonstrations- oder Trainingsmöglichkeiten als Einsatzgebiete beschrieben (Li,
2 Theoretischer Hintergrund
48
2009). Ein Funktionsschema digitaler Menschmodelle ist in Abbildung 9 dargestellt.
Die Abbildung veranschaulicht die übliche Anwendung eines digitalen
Menschmodells. Basis bildet eine Bibliothek unterschiedlicher Modelle sowie die
Integration weiterer benötigter Daten, bspw. Werkzeugmodelle. Mittels
unterschiedlicher Eingabegeräte können nun die Manipulationsfunktionen zur
Untersuchungsdurchführung genutzt werden. Implementierte Ergonomiemethoden
dienen anschließend der detaillierten Auswertung. Dokumentation und insbesondere
Visualisierung können wiederum mittels unterschiedlicher Ausgabegeräte
vorgenommen werden.
Abbildung 9 - Funktionsschema digitaler Menschmodelle (Mühlstedt & Spanner-Ulmer, 2009)
Neben der reinen Visualisierungsmöglichkeit des Menschmodells beinhalten die
Softwarelösungen zusätzliche Möglichkeiten zur Untersuchung von Sicht- und
Erreichbarkeit sowie Haltungsanalysen (Abbildung 10). Greifraumvisualisierungen
helfen, die Erreichbarkeit von Objekten rasch zu überprüfen. Durch Einfärben werden
Vorzugswinkelbereiche einzelner Gelenke visualisiert, ungünstige Gelenkstellungen
können so leichter identifiziert werden. Die Darstellung des Sichtfeldes zeigt, ob
Aktionsräume einsehbar sind. Erwünschte oder unerwünschte Kollisionen des
Menschmodells mit anderen Objekten können ebenso farbig hervorgehen werden.
Darüber hinaus bieten die Programme Standard-Methoden zur ergonomischen
Bewertung,
beispielsweise
von
Körperhaltungen
oder
manuellen
Lastenhandhabungen. Grundsätzlich lassen sich vielfältige Ergonomiemethoden
implementieren, wobei ggf. zusätzliche manuelle Eingaben erforderlich sind, um eine
vollständige Risikobewertung zu ermöglichen (Kamusella & Schmauder, 2010;
Kamusella & Ördögh, 2011; Kamusella, 2012).
2 Theoretischer Hintergrund
49
Abbildung 10 - Analysefunktionen für das digitale Menschmodell Human Builder (Jendrusch, 2008)
Hinsichtlich der Softwareergonomie und Benutzerfreundlichkeit lässt sich feststellen,
dass es sich bei den digitalen Menschmodellen um Expertensysteme handelt, deren
Bedienung einer entsprechenden Einarbeitungszeit bedarf und mit einem hohen
zeitlichen Aufwand verbunden ist. Insbesondere die Generierung von Bewegungen
erweist sich als schwierig und zeitaufwendig.
Im Rahmen einer Befragung von Anwendern digitaler Menschmodelle wurde
festgestellt, dass insbesondere bzgl. der Manipulations-Funktionen sehr großer
Bedarf an Verbesserung zur Animation der Modelle besteht (Abbildung 11).
2 Theoretischer Hintergrund
50
Abbildung 11 - Manipulationsfunktionen digitaler Menschmodelle (Spanner-Ulmer & Mühlstedt, 2010)
Ferner wünschen sich die Anwender Weiterentwicklungen hinsichtlich der
Analysefunktionen, besonders zur Beurteilung der Belastungen (Abbildung 12). Dies
spiegelt sich auch in einer vergleichsweise seltenen Nutzung solcher Funktionen
wider, offensichtlich fehlt es an geeigneten Methoden, welche den praktischen
Anforderungen genügen.
Abbildung 12 - Analysefunktionen digitaler Menschmodelle(Spanner-Ulmer & Mühlstedt, 2010)
2 Theoretischer Hintergrund
51
Diese Anforderungen aus Sicht der Anwender unterstreichen die Praxisrelevanz der
Fragestellungen der vorliegenden Arbeit.
Eine Funktion von besonderer Bedeutung ist die Möglichkeit, Menschmodelle nicht
nur statisch anzuwenden, sondern Bewegungsabläufe zu simulieren. Diese wird im
folgenden Abschnitt erläutert.
2.4.4 Bewegungsgenerierung für Digitale Menschmodelle
Die Posenerstellung für digitale Menschmodelle ist der Robotik entlehnt. So erfolgt
diese weitgehend manuell durch gliedmaßweise Manipulation sämtlicher
Gelenkwinkel. Weiterhin ist es in den gängigen Systemen möglich, mittels inverser
Kinematik ganze Ketten von Körpersegmenten gleichzeitig zu manipulieren.
Problematisch ist, dass die so erzeugten Körperstellungen nicht in jedem Falle
realistisch sind bzw. auch biomechanischen Gesetzmäßigkeiten nicht genügen. Um
Standard-Posen mit einem möglichst geringen Aufwand erzeugen zu können,
wurden Körperhaltungs-Bibliotheken entwickelt.
Zur Bewegungssimulation werden Start- und Endposen modelliert und die zu
simulierende Bewegung wird mittels linearer Interpolation zwischen den Posen
erzeugt. Dieses als Warping bezeichnete Verfahren führt jedoch nur dann zu
glaubhaften Bewegungen, wenn sich Start- und Endpose nicht sehr unterscheiden,
insbesondere weil jeweils nur der kürzeste Weg zwischen den Posen generiert wird
(Witkin & Popovic, 1995). Die Anzahl der notwendigen, manuell zu erzeugenden
Körperstellungen ist dementsprechend hoch.
Ansätze zur Erleichterung und Beschleunigung der Bewegungsmodellierung werden
u. a. mit Hilfe von Bewegungsbibliotheken beschrieben (DELMIA, 2007). Daneben
werden Lösungen entwickelt, welche eine Bewegungsgenerierung basierend auf
einer Tätigkeitsbeschreibung ermöglichen (Raschke, Kuhlmann, & Hollick, 2005).
Studien zeigten, dass die Bewegungen digitaler Menschmodelle auch bei
augenscheinlich guten Ergebnissen teilweise stark von der Realität abweichen bzw.
dass unbeteiligte Körperteile mitbewegt und beteiligte Körperteile übermäßig stark
bewegt werden (Conradi & Alexander, 2008). Korrekte, realgetreue Bewegungen
können mittels MoCap auf digitale Menschmodelle übertragen werden (Fritzsche, et
al., 2007; Hoffmeyer, 2010).
2.4.5 Zusammenfassung
Die digitale Fabrik ermöglicht eine durchgängige Abbildung betriebswirtschaftlicher
und technischer Prozesse während der Planung und Realisierung von
Arbeitssystemen. Für die Abbildung manueller Vorgänge wurden digitale
Menschmodelle entwickelt. Diese verfügen über diverse Manipulations- und
Analysefunktionen. Die etablierten Programme sind weitgehend Expertensysteme,
deren Bedienung ausreichend Kenntnisse und Übung verlangt. Die
2 Theoretischer Hintergrund
52
Bewegungsmodellierung erfolgt vorwiegend manuell mittels Vorwärts- oder inverser
Kinematik, sowie mit Hilfe von Bibliotheken oder MoCap. Verbesserungsbedarf
besteht insbesondere im Hinblick auf die Animation der Menschmodelle sowie bzgl.
der Auswertungsmöglichkeiten, was die Praxisrelevanz der vorliegenden Arbeit
unterstreicht.
2.5
Der Produkt-Entstehungs- und Herstellungsprozess
2.5.1 Begriffsbestimmung
Der Produkt-Lebenszyklus beginnt mit der Produkt-Idee und erstreckt sich über
Herstellung sowie Verkauf bis hin zum Ende der Produktion des Produkts. Um
möglichst effiziente Abläufe zu realisieren, strukturieren Unternehmen ihre dabei
auszuführenden Prozesse mit Hilfe definierter Zeiträume und Verantwortlichkeiten
(Eigner & Stelzer, 2009).
Das in Form von Zeichnungen und Stücklisten dokumentierte Produkt und alle zur
Fertigung benötigten Planungsunterlagen und Ressourcen sind Ergebnisse des
Produkt-Entstehungs-Prozesses (PEP). In Bezug auf den Umfang des PEP
existieren unterschiedliche Auffassungen. Einerseits werden sowohl Entwicklung als
auch Fertigung als Inhalte aufgeführt (Steinhorst, 2005), andererseits werden
lediglich die Prozesse vor der Herstellung betrachtet (Motus, 2009). Da vor dem
tatsächlichen Start der (Serien-)Produktion im Regelfall Prototypen und Vorserien
hergestellt werden, erscheint eine strikte Trennung jedoch nicht sinnvoll. Der PEP
schließt sich an den Produkt-Strategie-Prozess an, der die marktgerechte
Konzipierung des Produktes beinhaltet. Nach dem PEP beginnt der Produkt-PflegeProzess. Während der Serienproduktion werden Modifikationen am Produkt und am
Herstellprozess durchgeführt, etwa um Gesetzesänderungen gerecht zu werden, den
Absatz durch Aufwertungen am Produkt zu fördern oder die Produktivität zu
verbessern. So werden Produktänderungen im Rahmen eines zeitlich verkürzten
PEP umgesetzt, da vergleichbare Prozesse auszuführen sind (Spur & Stöferle,
1994).
Der PEP lässt sich wiederum in einzelne Phasen aufteilen, wobei in der Literatur
vielfältige Modelle existieren, die letztlich auf ein vergleichbares Konzept, bestehend
aus drei bis vier Phasen, zurückzuführen sind (Gausemeier, Plass, & Wenzelmann,
2009; Grote & Feldhusen, 2011; Schenk & Wirth, 2004; Westkämper, 2006; Zäh,
2006). Demnach umfasst der PEP die drei Phasen Produktdefinition,
Produktentwicklung und Produktionsentwicklung. Als Endphase des PEP lässt sich
der Produktionsanlauf definieren, welcher gleichzeitig die erste Phase des Betriebs
bzw. des Produkt-Pflege-Prozesses ist (Abbildung 13).
2 Theoretischer Hintergrund
53
Abbildung 13 - Phasenmodell des Produkt-Entstehungs-Prozesses
Grundsätzlich lassen sich weder die Unternehmens-Teil-Prozesse noch die Phasen
des PEP eindeutig voneinander trennen, die Übergänge sind stets fließend.
2.5.2 Phasen des Produkt-Entstehungs-Prozesses
Ausgehend von einer Produkt- oder Geschäftsidee erfolgt die detaillierte
Produktdefinition, in der die grundlegenden Spezifikationen des Produkts festgelegt
werden. Anhand der Kundenwünsche und der Produktfunktionen erfolgt ein
marktorientiertes Zielkostenmanagement indem funktionsabhängige Zielkosten für
die Produktkomponenten ermittelt werden (Götze, 2000). Dies bildet die
Ausgangsbasis für die weitere Entwicklung des Produkts.
Mit Hilfe von Fehler-Möglichkeits-Einfluss-Analysen (FMEA) werden frühzeitig
Fehlerquellen eruiert und somit präventiv vermieden (Brunner & Wagner, 2004).
Ergebnis der Produktentwicklung sind Zeichnungen, digitale und reale Modelle sowie
Stücklisten des Produkts.
Während der Produktentwicklung bestehen die größten Möglichkeiten, die späteren
Gesamtkosten des Produkts zu beeinflussen, gleichzeitig fallen nur vergleichsweise
wenige Kosten an (Abbildung 14). Daher ist es besonders wichtig, Aspekte der
fertigungsgerechten Gestaltung wie auch zu erwartende Wartungskosten frühzeitig
zu beachten. Die konstruktive Gestaltung der Produkte hat einen erheblichen
Einfluss auf die möglichen Fertigungsverfahren, die Automatisierbarkeit oder auch
ergonomische Gesichtspunkte im späteren Herstellungsprozess. Art und Anzahl der
künftigen Fertigungs- und Montageoperationen hängen entscheidend von der
Konstruktion ab (Pahl, Beitz, Feldhusen, & Grote, 2004).
2 Theoretischer Hintergrund
Abbildung 14 - Möglichkeit der Kostenbeeinflussung und
Produktlebenslaufs (Ehrlenspiel, Kiewert, & Lindemann, 1998)
54
Kostenfestlegung
während
des
Neben der Sicherung der Herstellbarkeit wird auch der Umfang an Produktvarianten
festgelegt, welcher maßgeblichen Einfluss auf die sich anschließende Phase der
Produktionsentwicklung hat.
Im Rahmen der sog. Produkt-Workshops wird in der Automobilindustrie die
Baubarkeit, aber auch die wirtschaftliche Gestaltung des Produktes überprüft und
optimiert.
Anhand der Ergebnisse der Produktentwicklung wird anschließend während der
Produktionsentwicklung bzw. Planung ein Ablauf zur Herstellung entworfen. Dies
umfasst u. a. die Erstellung einer technologischen Stückliste, also die Festlegung der
Baureihenfolge des Produktes, die Auswahl der Fertigungstechnologien, die
Konzipierung des Logistikkonzeptes und die Arbeitsplatzgestaltung. Eine wichtige
Einflussgröße ist dabei das geplante Produktionsvolumen, welches sich sowohl auf
das grundlegende Herstellkonzept als auch auf die Fertigungsorganisation auswirkt.
Mittels Produktions-Vorbereitungs-Workshops werden, unter Einbeziehung der
späteren Belegschaft, die Arbeitsplätze unter wirtschaftlichen und ergonomischen
Gesichtspunkten geplant und optimiert.
Im Rahmen von Vorserien wird die Produktion getestet, um die Prozessfähigkeit der
Anlagen und Betriebsmittel wie auch die Serienherstellbarkeit des Produktes unter
dem Aspekt der Qualitätsanforderungen sicherzustellen (Voigt, 2008).
2 Theoretischer Hintergrund
55
Mit fortschreitendem Reifegrad der Planung werden größere Stückzahlen unter
seriennahen Bedingungen hergestellt, anschließend wird die Serienfreigabe erteilt
und es beginnt die Produktion mit dem Start of Production (SOP). Ergebnis ist das
erste kundenfähige Produkt (Schneider, 2008).
Ggf. ist vor der Markteinführung des Produktes ein Produktionsvorlauf notwendig,
bspw. weil das Produkt Teil einer Baugruppe ist, oder aber um Distributionskanäle zu
füllen (Clark & Fujimoto, 1991).
Nach SOP folgt der Produktionshochlauf, d. h. die kontinuierliche Steigerung der
produzierten Stückzahl. Dies kann mit einer Umstellung von einem auslaufenden auf
das neue Produkt verbunden sein, eine Integration des Produktes in eine
bestehende Fertigung umfassen oder eine völlig neue Produktionsanlage betreffen
(Näser, 2007; Schneider, 2008). Das Ende des Hochlaufs ist erreicht, wenn
fortlaufend die geplante Stückzahl in der entsprechend geforderten Qualität
hergestellt wird (Schuh, Stölzle, & Straube, 2008). Dieser stabile Zustand wird als
Kammlinie bezeichnet (Grundig, 2009).
Nach dem Erreichen der Kammlinie werden fortlaufend bis zur Einstellung der
Produktion (EOP, End of Production) Aktivitäten unternommen, die Produktivität
weiter zu verbessern, durch Modifikationen am Herstellprozess, an den
Betriebsmitteln und am Produkt. Zentrales Werkzeug ist dabei der Kontinuierliche
Verbesserungsprozess (KVP). KVP wird insbesondere im Rahmen von Workshops
durchgeführt (Landau, 2007) und dient primär der Produktivitätsverbesserung,
schließt aber Maßnahmen zur ergonomischen und sicherheitsgerechten Gestaltung
der Arbeitsplätze und -abläufe ebenso mit ein.
2.5.3 Ergonomie im Produkt-Entstehungs- und Herstellungsprozess
Ergonomische Verbesserungen lassen sich im Serienbetrieb in der Regel nur schwer
realisieren, weshalb konzeptiver Arbeitsgestaltung große Bedeutung zukommt
(Luczak, 1991). Dadurch können mit geringem Aufwand erhebliche Verbesserungen
realisiert werden. Um dies zu ermöglichen, sind insbesondere die folgenden
Voraussetzungen zu schaffen (Jacob, Toledo Muñoz, Busche, & Jendrusch, 2010):

Auswahl,
Einführung
Ergonomiebewertung,

Implementierung von Ergonomie-Meilensteinen in den PEP,

konsequente und zielgruppenorientierte Qualifizierung der Mitarbeiter aller am
PEP beteiligten Organisationseinheiten,

fähigkeitsgerechter Mitarbeitereinsatz auf Basis eines Ergonomiekatasters
(strukturierte Darstellung der Arbeitsplätze eines Bereiches mit den
zugehörigen ergonomischen Bewertungen),

Controlling der Ergonomiemaßnahmen im PEP.
und
Verbesserung
von
Werkzeugen
zur
2 Theoretischer Hintergrund
56
Die Berücksichtigung der Ergonomie in Planung und Serie ist bei vielen
Automobilherstellern bereits gängige Praxis (Beck & Frölich, 2010; Hüttmann, 2004;
Jacob, Toledo Muñoz, Busche, & Jendrusch, 2010; Unger & Jander, 2010). Die
Beurteilung der zu erwartenden Arbeitsbedingungen beginnt zumeist schon drei bis
vier Jahre vor dem tatsächlichen Produktionsstart. Bereits zur Produktdefinition
werden auf Basis eines Referenzproduktes, zumeist das Vorgängermodell,
Optimierungsschwerpunkte identifiziert und Gestaltungsmaßnahmen abgeleitet.
In der Planungsphase werden systematisch Ergonomieuntersuchungen im Rahmen
von Produkt-FMEAs durchgeführt. In dieser frühen Phase noch mögliche
Produktmodifizierungen helfen, hohe Belastungen, bspw. durch extreme Griffweiten,
starke Kraftanwendungen oder ungünstige Körperhaltungen, zu vermeiden. Während
der Planungs-Workshops werden Arbeitsprozesse, Werkzeuge und Betriebsmittel
bewertet und optimiert. Die Betriebsmittelbeschaffung geht einher mit der gesetzlich
vorgeschriebenen Gefährdungsbeurteilung, dabei wird gleichfalls überprüft, ob
hinreichend ergonomische Gesichtspunkte berücksichtigt wurden. Im Ergebnis der
Planungsphase liegen Ergonomiebewertungen für alle Produkte, Prozesse und
Anlagen vor und die Baubarkeit sowie die Einhaltung zulässiger Kraft- und
Lastgrenzwerte werden sichergestellt. Mit Beginn der Serienproduktion setzt der
kontinuierliche Verbesserungsprozess ein, welcher bis zum Ende des
Produktlebenszyklus
fortwährende
Optimierung
auch
hinsichtlich
der
Belastungsreduzierung sicherstellt.
Als Voraussetzung dieser konzeptiven ergonomischen Arbeitsgestaltung ist es
unerlässlich, dass die am Prozess beteiligten Mitarbeiter über das entsprechend
notwendige ergonomische Fachwissen verfügen, weshalb der Qualifizierung der
Planer und später den Betreibern der Produktionsstätten eine wesentliche Rolle
zukommt (Spanner-Ulmer & Hensel, 2010).
Die Berücksichtigung der Ergonomie in der Konzept- und Planungsphase ermöglicht
es, Produkte und Montageprozesse von Beginn an ergonomisch zu gestalten,
geeignete Hilfswerkzeuge auszuwählen und zu entwickeln sowie Logistikprozesse
(Linienanstellung) abzustimmen. Der gezielte Einsatz digitaler Planungstools sowie
die Berücksichtigung bereits bekannter Problemstellungen in frühen Phasen und
später die konsequente ergonomische Begleitung in Anlauf und Serie können in ihrer
Kombination eine Verbesserung der Ergonomiesituation bewirken.
Durch die Gestaltung belastungsarmer Arbeitsplätze können oftmals auch
Verringerungen der Fertigungszeit realisiert, die Fehlerhäufigkeit reduziert,
Einsatzmöglichkeiten für leistungsgewandelte Mitarbeiter geschaffen und die
Lohnkosten durch den Entfall von Erschwerniszulagen verringert werden. So führt
die durchgängige Ergonomieabsicherung im PEP nicht nur zur Verbesserung der
Arbeitsplatzqualität für die Mitarbeiter in der Fertigung sondern auch zur Sicherung
der Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens.
2 Theoretischer Hintergrund
57
2.5.4 Zusammenfassung
Der Produkt-Entstehungs-Prozess ist eine systematische Beschreibung der
Vorgänge, die während der Konzeption, Entwicklung und Realisierung einer
Produktidee in Unternehmen durchgeführt werden, einschließlich definierter
Meilensteine und zeitlicher Vorgaben. Im PEP werden die Bedingungen der späteren
Produktherstellung weitgehend festgelegt, nachträgliche Änderungen sind zumeist
schwierig realisierbar und verursachen hohe Kosten. Dies gilt ebenso für die
Ergonomie der geplanten Arbeitsplätze. Daher wird in der Automobilindustrie
vermehrt die Ergonomie bereits frühzeitig im PEP anhand definierter Meilensteine
berücksichtigt. Gemäß der Fragestellungen dieser Arbeit sind neu geschaffene
Hilfsmittel zur Ergonomiebetrachtung entsprechend in den PEP einzuordnen.
2.6
Fazit
Die Analyse des aktuellen Wissenstandes der für die vorliegende Arbeit relevanten
Fachgebiete macht deutlich, dass im Kontext der aufgezeigten Fragestellungen
(siehe Kapitel 1.2) Forschungsbedarf besteht, um digitale Menschsimulationen zu
einem praxistauglichen Planungsinstrument zu entwickeln. Dies betrifft die
diskutierten Schwerpunkte Vereinfachung der Animation und Anreicherung der
Analysefunktionen.
Zur
Klärung
der
zentralen
Fragestellungen
im
Hinblick
auf
die
Bewegungsgenerierung und Ergonomiebewertung mit digitalen Menschmodellen
werden die folgenden Hypothesen abgeleitet.
Fragestellung 1, Vereinfachung der Animation:
Hypothese 1:
Der Mensch – im Kontext der Arbeitsgestaltung der geübte Arbeiter – hat eine
reproduzierbare, der jeweiligen Verrichtung immanente Motorik. Diese umfasst keine
Idealbewegungen und genügt nicht immer den theoretischen Grundlagen der
Ergonomie. Es wird angenommen, dass ein erfahrener Arbeiter die Tätigkeiten in
einer Weise erledigt, die man als „humanmotorisch richtig“ bezeichnet.
Hypothese 2:
Auf Basis von erfassten Realbewegungen des Menschen lassen sich idealtypische,
plausible Bewegungsmuster ableiten und für die Bewegungsgenerierung digitaler
Menschmodelle verwenden.
Hypothese 3:
Aus einer Strukturierung menschlicher Arbeit im Sinne der Arbeitsplanung lässt sich
eine Semantik für die Bewegungssynthese digitaler Menschmodelle ableiten, wobei
2 Theoretischer Hintergrund
58
die jeweiligen physiologischen Funktionseinheiten als strukturbildende Elemente
verwendet werden können.
Fragestellung 2, Anreicherung der Analysefunktionen:
Hypothese 4:
Das Vorliegen einer vollständigen Ablaufbeschreibung ermöglicht eine weitgehend
automatische, mehrere Belastungsfaktoren umfassende Ergonomiebewertung für
digitale Menschmodelle, die Kenntnis einzelner Posen ist nicht ausreichend.
Diese Hypothesen dienen als Basis der weiteren Ausarbeitung. Zunächst wird in
Kapitel 3 den Hypothesen 1, 2 und 3 folgend die Entwicklung einer Methode zur
Aufbereitung
digital
erfasster
menschlicher
Bewegung
für
die
Bewegungsgenerierung beschrieben, die als Standard-Geschäftsprozess der
Ableitung von Bewegungsalgorithmen für ein digitales Menschmodell dienen soll.
Daraufhin können nunmehr menschliche Bewegungen mittels einer formalen
Ablaufbeschreibung und nicht länger als bloße Aneinanderreihung einzelner Posen
generiert werden. Dies ermöglicht die in Kapitel 4 gemäß der Hypothese 4
vorgestellte Anwendung einer Methode zur Ergonomiebewertung für digitale
Menschmodelle. Die Erkenntnisse flossen in die Entwicklung einer Software zur
Simulation und Auswertung menschlicher Bewegung ein. Daher wird in Kapitel 5 die
Umsetzung der Ergebnisse und Praxisevaluation dargestellt.
3 Methode zur Aufbereitung digital erfasster menschlicher Bewegung für die Bewegungsgenerierung
3 Methode zur Aufbereitung digital erfasster
Bewegung für die Bewegungsgenerierung
59
menschlicher
Um menschliche Arbeitsvorgänge visuell planen zu können, ist zu untersuchen, wie
der Mensch eine Handlungsabsicht in eine konkrete Bewegung umsetzt. Bei der
Generierung einzelner Körperhaltungen stellt insbesondere die Mehrdeutigkeit der
inversen Kinematik ein Problemfeld dar. Hier muss aus der Vielzahl der theoretisch
möglichen Gelenkstellungen eine in der entsprechenden Situation geeignete und
plausible Haltung ausgewählt werden. Die zu erzeugenden Bewegungen sollen auf
den Betrachter glaubhaft wirken und ergonomischen, biomechanischen sowie
zeitwirtschaftlichen Überprüfungen standhalten.
Ausgehend von einer strukturierten Tätigkeitsbeschreibung und einem 3D-Layout soll
ein System entworfen werden, welches im Stande ist, aus diesen
Eingangsinformationen weitgehend automatisch, anhand weniger einzugebender
Parameter, einen situationsbedingt korrekten Bewegungsablauf für ein digitales
Menschmodell zu generieren (vgl. Hypothese 3, Kapitel 2.6).
Zur Klärung der Frage, wie ein korrekter Bewegungsablauf für die entsprechende
Tätigkeit aussieht, sind mehrere Aspekte relevant. Zunächst gilt es, basierend auf
der Umgebungsgeometrie unbeabsichtigte Kollisionen (z. B. Anstoßen des Kopfes
an einem Umgebungsobjekt, Durchdringung eines Werkzeugs) zu vermeiden, jedoch
beabsichtigte Kollisionen (z. B. Objekt in die Hand nehmen, Füße auf Boden) zu
erzeugen. Dabei müssen die handlungsbezogenen Eingangsinformationen in
geometriebezogene Informationen konvertiert werden. Weiterhin müssen
biomechanische Gesetzmäßigkeiten und Beschränkungen (Freiheitsgrade von
Gelenken, maximale Kräfte oder Beschleunigungen) eingehalten werden. Aus der
Vielzahl der rein theoretisch biomechanisch korrekten Bewegungen und Posen soll
dann eine situationsgebunden möglichst realistische Bewegung ermittelt und
visualisiert werden. Die verwendeten Menschmodelle haben zumeist etwa 65
Gelenke mit ein bis drei Freiheitsgraden, so dass bis zu 100 Gelenkwinkel zur
Beschreibung einer einzelnen Pose berücksichtigt werden müssen. Ein
Industrieroboter hingegen, dessen Bewegungen bereits automatisiert erzeugt werden
können, hat in der Regel maximal sieben Achsen, was einen erheblichen
Komplexitätsunterschied bedeutet. Um bei der Betrachtung eine flüssige Bewegung
wahrnehmen zu können, sind entsprechend viele Zwischenposen notwendig, was
neben exakten Zielposen auch einen realistischen Bewegungsverlauf notwendig
macht.
Als Basis der Tätigkeitsbeschreibung wird zunächst ein Beschreibungsmodell
entwickelt, welches sowohl tätigkeitsabhängige als auch rein bewegungsbezogene
Elemente beinhaltet.
3 Methode zur Aufbereitung digital erfasster menschlicher Bewegung für die Bewegungsgenerierung
60
Anschließend wird anhand von Bewegungsstudien eine Methodik entwickelt, mit
welcher real erfasste Bewegungsdaten in Verrichtungsdaten überführt und
anschließend zur Bewegungssynthese aufbereitet werden können.
Erkenntnisse aus diesem Kapitel wurden bereits in Form von Konferenzbeiträgen
bzw. Veröffentlichungen in Fachzeitschriften publiziert (Jendrusch & Bauer, 2010;
Fritzsche, et al., 2011; Jendrusch, et al., 2011; Leidholdt, Jendrusch, & Fritzsche,
2011).
3.1
Hierarchisches Beschreibungsmodell zur Bewegungssynthese
Um Menschmodelle für Planungsaufgaben effizient anwenden zu können, muss
deren Modellierung der Gedankenwelt des Planers entsprechen, d. h. sie darf nicht,
wie bislang häufig, im Stile einer Zeichentrickanimation erfolgen. Abbildung 15
verdeutlicht diese unterschiedliche Vorgehensweise.
Planerisch beschriebene Arbeitsaufgabe:
Bauteil von Zuführband entnehmen und in Maschine
einlegen
Konventionelle Modellierung des Menschmodells:
Schritt(e) vorwärts  Stehen aufrecht  Beugen 
Hände zum Bauteil  Greifen  Hände mit Bauteil
zum Körper  Drehung  Schritt(e) vorwärts 
Beugen  Hände mit Bauteil zum Ziel  Loslassen
 Hände zurück
Abbildung 15 - Notwendige Arbeitsschritte zur Simulation einer Arbeitsaufgabe (Darstellung von oben)
Zur Realisierung dieser Forderung bedarf es einer geeigneten Semantik, die
einerseits die notwendigen Eingangsinformationen für die Bewegungen des
Menschmodells liefert, andererseits aber der üblichen Denkweise der Planung
entspricht. Wie in Kapitel 2.2 aufgezeigt wurde, existieren vielfältige Möglichkeiten
zur Gliederung und Strukturierung menschlicher Arbeitstätigkeiten und Bewegungen,
die jedoch nur eingeschränkt zur Bewegungssynthese angewandt werden können.
Daher wurde im Rahmen des Verbundprojektes eMAN (vgl. Kapitel 1.4) ein neues,
hierarchisches
Modell,
welches
sowohl
tätigkeitsbezogene
als
auch
tätigkeitsunabhängige Elemente beinhaltet, entwickelt (Bauer, S., 2011). Im
Folgenden wird das Modell vorgestellt, da es für die weitere Ausarbeitung eine
notwendige Grundlage darstellt. Kernelement dieses Modells ist die komplexe
technologische Verrichtung.
3 Methode zur Aufbereitung digital erfasster menschlicher Bewegung für die Bewegungsgenerierung
61
3.1.1 Die komplexe technologische Verrichtung
Komplexe technologische Verrichtungen sind Planungselemente, welche der
üblichen Gedankenwelt des Planers entsprechen und jeweils fest definierte
Arbeitsumfänge umfassen, die mit einer Grundmenge an Parametern ausgestattet
sind. Anhand der Parameterbelegung lassen sich die notwendige Vorgabezeit
(planmäßige Dauer) wie auch die technisch und humanmotorisch korrekten 3DVisualisierungsinformationen beschreiben. Typische Verrichtungen sind etwa:

Werkstück aus Behälter entnehmen und in Vorrichtung einlegen,

Bauteil mit n Schrauben an Werkstück montieren oder
 in das Fahrzeug einsteigen.
Die in Abbildung 16 dargestellte Szene zeigt die Verrichtung »Setzen Schweißnaht«.
Minimal notwendige Parameter für die eindeutige Beschreibung sind:

Der Werker, also das Menschmodell, für die Ausführung der Verrichtung,

das Bauteil einschließlich der Schweißnaht als Konstruktionselement in
Verbindung mit der Schweißrichtung sowie

das zu verwendende Werkzeug.
Abbildung 16 - Virtuelle Szene »Setzen Schweißnaht an Teil auf Tisch« (Leidholdt & Bauer, 2009)
Die Verrichtung beinhaltet einen der technologischen Aufgabe immanenten
Bewegungsablauf, in diesem Fall das Zuführen der Schweißpistole zum Werkstück,
des Bewegen entlang der zu fügenden Schweißnaht und das Absetzen des
Werkzeugs nach der Ausführung. Dieser grundlegende Aufbau ist unabhängig vom
konkreten Werkstück und wird jeweils an dessen geometrische Gegebenheiten
3 Methode zur Aufbereitung digital erfasster menschlicher Bewegung für die Bewegungsgenerierung
62
adaptiert. Diese Kenntnisse werden beim Facharbeiter vorausgesetzt, weshalb im
Rahmen der Planung keine weitere Detaillierung erfolgt, allenfalls eine
Vorgabezeitermittlung (bspw. Mittels SvZ, vgl. Kapitel 2.2) anhand der Parameter der
Verrichtung.
3.1.2 Klassifizierung komplexer Verrichtungen
In Anlehnung an etablierte Verfahren zur Vorgabezeitermittlung, speziell höher
verdichtete MTM-Verfahren bzw. dazu gehörige Aufbaustufen, sowie anhand
statistischer Auswertungen konkreter Arbeitspläne wurden im Rahmen einer
Diplomarbeit typische Verrichtungen ermittelt und kategorisiert (Uhlig, 2008). Im
Ergebnis lassen sich zunächst zehn Grundtypen an Verrichtungen identifizieren:

Aufnehmen, Positionieren, Ablegen,

Schraubarbeiten,

Schweißarbeiten,

Stecken, Clipsen,

Nieten,

Klebearbeiten,

Festspannen, Lösen,

Maschinen/Anlagen bedienen,

Körperbewegungen sowie
 Sonstige Verrichtungen.
Diesen grundlegenden Typen liegen jeweils Unterarten zugrunde, die eine weitere
Detaillierung ermöglichen und zu einer Verringerung der notwendigen Parameter
führen. Dies soll am Beispiel der Schraubarbeiten in Tabelle 3 verdeutlicht werden:
Tabelle 3 - Hierarchische Strukturierung von Schraubarbeiten
Stufe
1.
1.1.
1.1.1.
1.1.1.1.
1.1.1.2.
1.1.1.3.
1.1.1.4.
1.1.2.
1.1.2.1.
1.1.2.2.
1.1.3.
1.1.3.1.
1.1.4.
1.1.4.1.
1.1.4.2.
Beschreibung
Schraubarbeiten
Schraubteil handhaben
Stecken und Gang suchen
Schraubteil ohne/mit festsitzender Unterlegscheibe 2 Turnusse Gang suchen; 1 Hand
Schraubteil ohne/mit festsitzender Unterlegscheibe 2 Turnusse Gang suchen; 2 Hände
Schraubteil mit Unterlegscheibe 2 Turnusse Gang suchen
Schraubteil mit Unterlegscheibe und Zusatzteil 2 Turnusse Gang suchen
Stecken und eindrehen
Schraubteil ohne/mit festsitzender Unterlegscheibe 8 Turnusse eindrehen, 1 Hand
Schraubteil ohne/mit festsitzender Unterlegscheibe 8 Turnusse eindrehen, 2 Hände
Weiter eindrehen
Schraubteil von Hand 1 Turnus weiter ein- oder herausdrehen
Handvoll
Handvoll Schraubteile aufnehmen, Rest abwerfen
aus Handvoll ein Schraubteil mit 2 Turnussen stecken und Gang suchen
3 Methode zur Aufbereitung digital erfasster menschlicher Bewegung für die Bewegungsgenerierung
Stufe
1.1.4.3.
1.2.
1.2.1.
1.2.1.1.
1.2.1.2.
1.2.1.3.
1.2.1.4.
1.2.1.5.
1.2.1.6.
1.2.1.7.
1.2.1.8.
1.2.1.9.
1.2.1.10.
1.2.1.11.
1.2.1.12.
1.2.2.
1.2.2.1.
1.2.2.2.
1.2.2.3.
1.2.2.4.
1.2.2.5.
1.2.2.6.
1.2.3.
1.2.3.1.
1.2.3.2.
1.2.4.
1.2.4.1.
1.2.4.2.
1.2.4.3.
1.2.4.4.
1.2.5.
1.2.5.1.
63
Beschreibung
aus Handvoll ein Schraubteil in Hilfsmittel platzieren
Hilfsmittel handhaben
Hilfsmittel aufnehmen, auf angefädeltes Schraubteil platzieren, ablegen
Handmaschinenschrauber aufnehmen, ansetzen, ablegen
Handmaschinenschrauber umsetzen auf weiteres Schraubteil
Drillschrauber aufnehmen, ansetzen, Schraubteil einschrauben, ablegen
Drillschrauber umsetzen auf weiteres Schraubteil, Schraubteil einschrauben
Schraubendreher aufnehmen, ansetzen, Schraubteil einschrauben, ablegen
Schraubendreher umsetzen auf weiteres Schraubteil, Schraubteil einschrauben
Ratsche aufnehmen, ansetzen, Schraubteil einschrauben, ablegen
Ratsche umsetzen auf weiteres Schraubteil, Schraubteil einschrauben
Schraubenschlüssel aufnehmen, ansetzen, Schraubteil einschrauben, ablegen
Schraubenschlüssel umsetzen auf weiteres Schraubteil, Schraubteil einschrauben
Mehrfachschrauber aufnehmen, ansetzen, ablegen
Mehrfachschrauber umsetzen auf weitere Schraubstelle
Hilfsmittel aufnehmen, mit eingesetztem Schraubteil ansetzen, ablegen
Handmaschinenschrauber aufnehmen, mit eingesetztem Schraubteil ansetzen, ablegen
Handmaschinenschrauber umsetzen an weitere Schraubstelle mit eingesetztem
Schraubteil
Drillschrauber aufnehmen, mit eingesetztem Schraubteil ansetzen, ablegen
Drillschrauber umsetzen an weitere Schraubstelle mit eingesetztem Schraubteil
Schraubendreher aufnehmen, mit eingesetztem Schraubteil ansetzen, ablegen
Schraubendreher umsetzen an weitere Schraubstelle mit eingesetztem Schraubteil
Hilfsmittel zum Gegenhalten aufnehmen, an Schraubstelle plazieren, ablegen
Werkzeug zum Gegenhalten aufnehmen, ansetzen, ablegen
Werkzeug zum Gegenhalten umsetzen auf weitere Schraubstelle
mit Drehmomentschlüssel festziehen
mit Drehmomentschlüssel festziehen < 30 Nm (ohne Umgreifen)
mit Drehmomentschlüssel umsetzen und festziehen < 30 Nm (ohne Umgreifen)
mit Drehmomentschlüssel festziehen > 30 Nm (mit Umgreifen)
mit Drehmomentschlüssel umsetzen und festziehen > 30 Nm (mit Umgreifen)
Schraubereinsatz wechseln
Schraubereinsatz wechseln
Die Untergliederung in vierter Ebene ergibt bereits 35 verschiedene Verrichtungen,
wobei eine weitere, branchen- oder gewerkespezifische Strukturierung möglich ist.
Die Beschreibung macht deutlich, dass zwei alternative Möglichkeiten zur Verfügung
stehen. Einerseits können bewusst wenige Verrichtungen mit einer Vielzahl
inhärenter Parameter definiert werden, dies entspräche etwa der Ebene zwei.
Andererseits führt eine gezielte Minimierung an Parametern zu einem Anwachsen
der Anzahl verschiedener Verrichtungen, wie bei der vierten Ebene. Beide
Möglichkeiten sind letztlich wenig praktikabel, da sie eine Vielzahl an
Entscheidungen verlangen. Ist die Verrichtung wenig komplex, bedarf sie nur
weniger Parameter und ist anwenderfreundlich. Durch den eingeschränkten
Funktionsumfang sind aber sehr viele Verrichtungen insgesamt notwendig, was den
Suchaufwand nach der für die Arbeitsaufgabe zutreffenden Verrichtung erhöht. Ist
die Verrichtung hingegen hochkomplex, verringert dies die notwendige
Gesamtmenge und die passende Verrichtung wird schnell gefunden. Jedoch ist
3 Methode zur Aufbereitung digital erfasster menschlicher Bewegung für die Bewegungsgenerierung
64
anschließend eine aufwendige Parameterabfrage zu durchlaufen, um sämtliche
mögliche Fälle zu unterscheiden. Um eine, je nach Anwendungsfall bestmögliche
Komplexitätsreduzierung zu erreichen, ist eine Kombination mehrerer Ebenen der
Verrichtungsstrukturierung notwendig.
Eine weitere Vereinfachung wird über die gezielte Reduktion der Eingabeparameter
erzielt, indem Parameter weitgehend automatisiert ermittelt werden (z. B.
Greifpunkte, Tragehaltungen, Arbeitspositionen, etc.).
3.1.3 Hierarchisches Ebenenmodell der Verrichtungen und Bewegungen
Die im vorangegangen Kapitel beschriebene Strukturierung orientiert sich an
Technologie und Arbeitsaufgabe. Bezogen auf die vom Menschen auszuführenden
Tätigkeiten lassen sich verschiedene technologische Abläufe auf gleichartige
Ausübungsmuster
zurückführen.
Diese
werden
im
Weiteren
als
Elementarverrichtungen bezeichnet. Das folgende Beispiel verdeutlicht diesen
Zusammenhang. Die komplexen technologischen Verrichtungen

Setzen eines Klebepunktes mit Klebepistole,

Reinigen einer Bohrung mit Druckluftpistole,

Bohren mit Handbohrmaschine

Setzen eines Schweißbolzens,

Anlöten eines Kabels mit Lötpistole sowie
 Verschrauben eines Schraubteils mit Akkuschrauber
lassen sich zunächst allesamt zurückführen auf die Elementarverrichtung
 Applizieren eines Pistolenwerkzeuges auf einen Punkt.
Elementarverrichtungen beschreiben technologieunabhängige Bewegungsmuster
des gesamten Körpers oder einzelner Körperbereiche des Menschen. Sie bestehen
aus einzelnen Bewegungen oder sind eine Kombination mehrerer Teilbewegungen,
welche sequenziell oder parallel erfolgen. Diese weitere Zergliederung in
grundlegende Bewegungen bildet eine dritte Ebene, welche nunmehr völlig
unabhängig von einer spezifischen Tätigkeit ist. Diese Elemente werden in
Anlehnung an MTM als Grundbewegungen bezeichnet.
Eine Segmentierung des menschlichen Körpers in einzelne Bereiche führt zu einer
überschaubaren Grundmenge an Bewegungsmöglichkeiten, die aus Übergängen
zwischen den jeweils möglichen Körperstellungen, den Grundposen, bestehen.
Dabei handelt es sich um fünf Bewegungsgruppen (Jendrusch & Bauer, 2010):

Bewegungen der Beine und Hüfte,

Bewegungen des Oberkörpers,

Bewegungen der Arme,

Bewegungen der Finger und

Bewegungen des Kopfes.
3 Methode zur Aufbereitung digital erfasster menschlicher Bewegung für die Bewegungsgenerierung
65
Die Gesamtheit der damit möglichen Grundbewegungen ist schematisch in
Abbildung 17 dargestellt.
Abbildung 17 - Grundbewegungen eines digitalen Menschmodells (Jendrusch & Bauer, 2010)
Jede Grundpose ist definiert über Parameter zur eindeutigen Typisierung. Bspw.
umfasst der Bereich der Grundposen, zwischen denen Beinbewegungen erfolgen,
die Ausprägungen Stehen, Hocken, Knien und Sitzen. Diese lassen sich aus der
Relativposition der Hüfte zu den Beinen unterscheiden, wobei eine eindeutige
Typangabe notwendig ist, vor allem zur Unterscheidung der Posen Knien, Hocken
und Sitzen. Hier sind bei gleicher Hüftposition mehrere Posen möglich.
Nicht zwischen allen Posen wurden Bewegungen definiert, da diese ggf. nicht
sinnvoll sind. So erfolgt ein möglicher Übergang vom Knien ins Sitzen über die
Zwischenposen Hocken und Stehen. Je nach Notwendigkeit lässt sich das Modell
erweitern, wie etwa angedeutet um besondere Spezialposen und Bewegungen der
Beine, z. B. beim Einsteigen in ein Fahrzeug.
Das gewählte Abstraktionsniveau der Grundbewegungen lässt sich für beliebige
Menschmodelle anwenden, unabhängig von der Detailliertheit deren Aufbaus, wobei
ggf. eine weitere Segmentierung der Körperpartien denkbar ist, bspw. eine Teilung
des Oberkörpers.
Im Ergebnis liegt ein hierarchisches Ordnungsschema vor, welches vier Ebenen
unterschiedlicher
Komplexität
umfasst
(Abbildung 18).
Zwischen
den
3 Methode zur Aufbereitung digital erfasster menschlicher Bewegung für die Bewegungsgenerierung
66
Elementarverrichtungen und Grundbewegungen erfolgt der Übergang zwischen einer
Tätigkeitsbeschreibung und einer reinen Bewegungsbeschreibung (Leidholdt,
Fischer, & Mühlstedt, 2010).
Abbildung 18 - Verrichtungshierarchie mit 4 Ebenen
Der Zweck dieser hierarchischen Strukturierung ist es, später bei der
Bewegungsgenerierung mit jeweils minimal notwendiger Beschreibung und möglichst
viel algorithmischer Logik unter Ausnutzung technologisch gesetzmäßiger
Zusammenhänge möglichst umfangreiche Bewegungen zu generieren.
Dabei setzen sich Elementarbewegungen jeweils aus mehreren der in Abbildung 17
dargestellten Grundbewegungen zusammen. Dabei sind einerseits simultane
Bewegungen möglich, etwa gleichzeitige Grundbewegungen von Kopf und Armen,
andererseits können die Bewegungen konsekutiv erfolgen, bspw. als eine Folge von
Armbewegungen.
Das
entwickelte
Modell
erlaubt
eine
umfassende
Mehrfachverwendung gleichartiger Bewegungsmuster und reduziert demzufolge den
Umfang des Bewegungsstudiums und die daraus abzuleitende Menge an
Algorithmen zur Bewegungssynthese.
Tabelle 4 zeigt den Zusammenhang der Verrichtungshierarchie zu den bekannten
Strukturierungsmodellen von MTM und REFA (vgl. Tabelle 2, S. 33) sowie jeweils
Beispiele zu den einzelnen Ebenen. Die bekannten Modelle fokussieren
ausschließlich auf arbeitsorganisatorische bzw. zeitbestimmende Aspekte und
berücksichtigen in ihrer Detaillierung nicht alle für die Bewegungsbeschreibung
notwendigen Parameter, weshalb die Entwicklung eines eigenen Modells notwendig
war. Es wird deutlich, dass der Umfang sowohl der Komplexverrichtungen als auch
der Elementarverrichtungen unterschiedlich groß sein kann. Eine strenge
Abgrenzung ist kaum möglich, auch kann eine Elementarverrichtung von längerer
Dauer sein als eine Komplexverrichtung. Für die Beschreibung eines Arbeitsablaufes
können die Elemente der Verrichtungshierarchie beliebig kombiniert werden, so dass
je nach konkreter Aufgabe nur gerade so viele Verrichtungen und Parameter
ausgewählt werden müssen, wie es notwendig ist. Außerdem lassen sich grobe wie
3 Methode zur Aufbereitung digital erfasster menschlicher Bewegung für die Bewegungsgenerierung
67
auch fein-detaillierte Bewegungen gleichermaßen beschreiben. Der hierarchische
Aufbau erfolgt analog der Verfahren zur Soll-Zeit-Bestimmung (vgl. Kapitel 2.2.2),
weshalb diese auch für die definierten Verrichtungen angewandt werden können.
Das entwickelte Ordnungsschema entspricht somit der üblichen Semantik in der
Arbeitsplanung.
Tabelle 4 - Ebenen der Verrichtungshierarchie im Vergleich zu den Strukturierungsmodellen von
REFA und MTM
REFA
MTM
Neu:
Verrichtungshierarchie
Beispiele
Gesamtablauf
Herstellung Gesamtfahrzeug
Teilablauf
Montage Gesamtfahrzeug
Ablaufstufe
Bandabschnitt Montage Interieur
Vorgang
Bewegungsfolge
ZSB Mittelkonsole montieren
Antenne in Mittelkonsole
montieren
Mittelkonsole in Vorrichtung
einlegen und spannen
Mittelkonsole in Vorrichtung
einlegen
Antenne aus Ladungsträger
entnehmen und bereitlegen
Antenne aufnehmen
Grundbewegung Grundbewegung
Hinlangen zur Antenne
Arbeitsvorgang
Komplexverrichtung
Teilvorgang
Vorgangsfolge
Vorgangsschritt
Vorgangsstufe
Vorgangselement
Grundvorgang
Elementarverrichtung
3.1.4 Zusammenfassung
Für den Einsatz digitaler Menschmodelle als Planungswerkzeug bedarf es einer
Semantik, welche der Gedankenwelt des Planers weitgehend entspricht. Dabei
dürfen weder die Anzahl an verfügbaren Elementen noch deren notwendige
Parameter ein beherrschbares Maß überschreiten, um die Handhabbarkeit
sicherzustellen. Durch ein hierarchisch aufgebautes Ebenenmodell von
Arbeitstätigkeiten (Verrichtungen) sowie Körperbewegungen können parametrische
Bewegungsbausteine von nahezu beliebigem Umfang und beliebiger Ausprägung
realisiert werden. Dies ermöglicht wiederum eine Abbildung der Arbeitsinhalte auf
Verfahren
zur
Soll-Zeitbestimmung
sowie
die
Strukturierung
des
Bewegungsstudiums.
3.2
Vorüberlegungen zum Bewegungsstudium
Ein Ziel der vorliegenden Forschungsarbeit ist die Entwicklung eines Systems zur
Bewegungssynthese (vgl. Kapitel 1.2). In Kapitel 2.6 wurde in Hypothese 1
formuliert, dass es für jede Verrichtung eine für den Menschen typische Ausübung
der Bewegung gibt. Dies setzt voraus, dass dabei die folgenden Anforderungen an
die zu erzeugenden Bewegungen erfüllt werden müssen:
3 Methode zur Aufbereitung digital erfasster menschlicher Bewegung für die Bewegungsgenerierung
68

Der Ablauf muss plausibel sein. Dies umfasst z. B. die Erreichbarkeit von
Objekten oder die Reihenfolge der Tätigkeiten.

Der Ablauf muss zeitrichtig sein, d. h.
zeitwirtschaftlichen Grundlagen entsprechen.

Der Ablauf muss biomechanisch richtig sein, darf also beispielsweise keine
Gelenküberdehnung oder Gleichgewichtsverletzung beinhalten.

Der Ablauf muss humanmotorisch richtig sein. Humanmotorisch bedeutet,
dass die Geometrie der menschlichen Posen in ihrer zeitlichen Abfolge
(flüssige Bewegung) der Ausführung einer mittelgut geübten und ausreichend
eingearbeiteten Person in Abhängigkeit der Anthropometrie, unter normalen,
mittleren Bedingungen entspricht. Dies gilt sowohl bei willkürlich erzeugten
und zielgerichteten Tätigkeiten als auch bei intuitiv erfolgten Bewegungen
die
Ablaufdauer
muss
infolge von Reflexhandlungen. Im Kontext der Arbeitsgestaltung umfasst das
den für die Ausübung eines bestimmten Berufs erforderlichen
Bewegungsfundus, wobei das Menschmodell kontext-übliche Bewegungen
ausführt, nicht etwa Akrobatik oder ungeschickte Handlungen.
Humanmotorisch ist also nicht die Idealbewegung, welche etwa im
Leistungssport angestrebt wird, sondern die übliche Bewegung, welche nicht
zwingend ein Optimum darstellt. Diese Forderung stellt eine große
Herausforderung dar, da folglich keine Optimierungsformulierungen bei der
Bewegungsbeschreibung angewandt werden können und eine exakte
Kenntnis der üblichen Bewegungsausprägung notwendig ist.
Diese Anforderungen sind aufeinander aufbauend, wobei die Plausibilität die
Basisvoraussetzung darstellt. Humanmotorische Richtigkeit lässt sich erst erreichen,
wenn die Bewegungen zeitrichtig wie auch biomechanisch korrekt sind. Der
Zusammenhang zwischen den genannten Anforderungen wird in Abbildung 19
verdeutlicht.
Abbildung 19 - Anforderungen an generierte Bewegungen
3 Methode zur Aufbereitung digital erfasster menschlicher Bewegung für die Bewegungsgenerierung
69
Um den beschriebenen Anforderungen genügen zu können, wurde für die
Methodenentwicklung
zunächst
der
Untersuchungsbereich
eingegrenzt.
Anschließend erfolgten Laborversuche zur Identifizierung der relevanten
Einflussgrößen. Den Abschluss der Vorüberlegungen bildete die Auswahl bzw.
Prüfung eines Systems zur Bewegungserfassung.
3.2.1 Eingrenzung des Untersuchungsbereiches
Im Zuge der Planung von Arbeitssystemen werden arbeitswissenschaftliche Modelle
angewandt, um häufig untersuchte Sachverhalte der menschlichen Arbeit abbilden
und bewerten zu können, etwa zur Vorgabezeitermittlung oder zur
Belastungsbeurteilung.
Die
Erkenntnisse
stammen
hauptsächlich
aus
Beobachtungen und daraus resultierenden Zeitbestimmungen, wobei Posen und
Bewegungen zergliedert und mit Parametern belegt werden. Ein denkbarer Ansatz
für die Bewegungssynthese ist es daher, invers kinematisch erstellte Bewegungen
mittels arbeitswissenschaftlicher Parameter zu korrigieren, indem etwa Erkenntnisse
zu Ablaufzeiten oder Vorzugs-Winkelbereichen bei der Kinematik berücksichtigt
werden. Dabei entstehen jedoch idealisierte Bewegungsmuster, welche nicht
zwingend der üblichen Ausführungsart des Menschen entsprechen (vgl.
Hypothese 1, Kapitel 2.6), wodurch Prognosen zu Vorgabezeit und Belastung
verfälscht werden. Außerdem ist die biomechanische Korrektheit nicht gewährleistet,
sodass Gleichgewichtsbedingungen bspw. nicht eingehalten werden. Derart
theoretische Überlegungen eignen sich lediglich zur Vorauswahl der zu
betrachtenden Verrichtungen, welche anschließend auf Basis echter menschlicher
Bewegungen untersucht werden müssen.
Aufgrund ihrer überschaubaren Anzahl an Parametern erfolgten die Untersuchungen
anhand von Elementarverrichtungen. Auf Basis der in den vorangegangenen
Kapiteln aufgezeigten Erkenntnisse wurden die folgenden Verrichtungen zur weiteren
Untersuchung ausgewählt, wobei davon ausgegangen wurde, dass diese den
Großteil üblicher Arbeitstätigkeiten abdecken:

Elementarverrichtungen des menschlichen Manövrierens im Arbeitsraum
(z. B. Setzen, Aufstehen, Laufen, Warten, Wenden),

Elementarverrichtungen der Handhabung von Objekten (z. B. Aufnehmen,
Tragen, Ablegen),

Elementarverrichtungen zur Handhabung und Applikation von einfachen
Werkzeugen (z. B. Pistolenwerkzeug auf Punkt applizieren, Knopf drücken),

Elementarverrichtungen
zur
Handhabung
an
Werkstücken
(z. B.
Überstreichen einer Fläche, Einschrauben einer Schraube von Hand).
Spezialverrichtungen sowie Filigranarbeiten oder Bewegungen mit besonderer
Sorgfalt und Präzision wurden vorerst nicht betrachtet.
3 Methode zur Aufbereitung digital erfasster menschlicher Bewegung für die Bewegungsgenerierung
70
3.2.2 Laborversuche
Der in Kapitel 2.6 formulierten Hypothese 2 folgend, lassen sich auf Basis erfasster
Realbewegungen Bewegungsmuster ableiten. In einfachen Versuchen wurde daher
eine Vielzahl von Verrichtungen mit typischen Objekten experimentell untersucht.
Dabei konnten Erkenntnisse zu Bewegungsabläufen und Objekthandhabungen
gewonnen sowie die dabei maßgeblichen Einflussgrößen abgeleitet werden. Die
Aufzeichnung der Versuche auf Video erleichterte die Auswertung und diente zur
Dokumentation der Ergebnisse. Mit Hilfe der Aufzeichnungen ließen sich
entsprechende
Schlüsselposen
identifizieren
und
Hypothesen
zu
Bewegungsverläufen ableiten, wie beispielhaft in Abbildung 20 dargestellt ist.
Untersucht wurde die Pose beim Entnehmen eines Objektes aus einem
Ladungsträger, erhöht oder auf dem Boden stehend. Erkennbar ist bspw., dass zum
Erreichen des Objektes zunächst ausschließlich der Oberkörper nach vorn gebeugt
wird, bei niedrigerem Lagerpunkt die Beine ergänzend eingesetzt werden und der
Rücken zusätzlich gekrümmt wird. Ferner kann der gewählte Abstand zum
Ladungsträger abgeschätzt werden.
Abbildung 20 - Laborversuche zum Entnehmen eines Objektes aus einem Ladungsträger erhöht (1)
und am Boden (2)
Die Grenzen dieser Versuche liegen in der Auswertbarkeit der Daten. Konkrete
Gelenkwinkel und Körperstellungen können nur abgeschätzt werden, weitere
Kennzahlen, etwa Geschwindigkeiten, Beschleunigungen oder Kräfte und Momente
können den Videos nicht entnommen werden. Jedoch sind Voruntersuchungen zur
Ableitung detaillierter Schwerpunkte problemlos und ohne große Voraussetzungen
bzgl. der Hardware möglich.
3 Methode zur Aufbereitung digital erfasster menschlicher Bewegung für die Bewegungsgenerierung
71
3.2.3 Bewegungserfassung
Für Bewegungsstudien eignen sich Systeme zur digitalen Bewegungserfassung
(Kapitel 2.1.4). Da die videogestützte Untersuchung als unzureichend erkannt wurde,
diente als Basis der detaillierten Auswertung menschlicher Bewegungen ein Motion
Capturing System. Im vorliegenden Projekt wurde das System A.R.T. (Advanced
Realtime Tracking, Abbildung 21) verwendet.
A.R.T. basiert auf einem optischen Verfahren unter Verwendung von Markern. Am
Probanden werden sogenannte Targets befestigt, die eine Kombination von
optischen Markern darstellen. Die Bewegung des Probanden wird von mehreren
Infrarot-Kameras aufgezeichnet. Die integrierte Tracking-Software detektiert die
Targets in den Bildern der Kameras. Unter Verwendung der Kalibrierungsdaten der
Kameras werden aus den Bildkoordinaten Position und Orientierung der Targets im
globalen Koordinatensystem für jeden Zeitschritt berechnet. Diese Daten stehen dem
Anwender als digitalisierte Bewegungsdaten zur Verfügung.
Abbildung 21 - Funktionsprinzip des Motion Capturing Systems A.R.T. (ar-tracking.com, 2012)
3.2.4 Zusammenfassung
Während der Vorüberlegungen konnten zunächst grundlegende Anforderungen an
synthetisierte Bewegungen festgelegt werden. Diese müssen demnach plausibel
hinsichtlich des Ablaufes, zeitrichtig und biomechanisch korrekt sein, erst dann kann
die Humanmotorik realistisch wiedergeben werden.
3 Methode zur Aufbereitung digital erfasster menschlicher Bewegung für die Bewegungsgenerierung
72
Der Untersuchungsbereich wurde auf Elementarverrichtungen eingegrenzt, die
Identifikation der entsprechenden Parameter erfolgte durch Laborversuche.
Als Methode zur Datengewinnung wurde Motion Capturing ausgewählt, wobei für die
Durchführung der nachfolgend beschriebenen Studien das System A.R.T. zur
Verfügung stand.
3.3
Studie 1: Motion Capturing unter Laborbedingungen
3.3.1 Untersuchungsgegenstand
Ziel der Untersuchung war es, anhand der Aufnahme feingranular segmentierter
Bewegungsabläufe, Gesetzmäßigkeiten zur Ausführung ebendieser zu ermitteln.
Zugrunde lag dabei die Annahme, dass die Motorik der menschlichen Bewegungen
weitgehend flüssig erfolgt und als mathematische Funktionen dargestellt werden
kann, sodass jeder Bewegung Positionsänderungen einzelner Körperteile bzw.
Körperteilketten, sowie entsprechende Geschwindigkeiten und Beschleunigungen
zugeordnet werden können.
Im Rahmen der Studie sollten verrichtungstypische Posen wie bspw. die Ausrichtung
des Körpers zu einem Wirkpunkt sowie entsprechende Bewegungsmuster einzelner
Körpersegmente, welche maßgeblich für die jeweiligen Verrichtungen sind, ermittelt
werden.
3.3.2 Stichprobe
Gegenstand der ersten Versuchsserie waren sowohl reine Körperbewegungen als
auch Handhabungen von Objekten sowie von Werkzeugen. Durch stufenweise
Variation hinsichtlich der Belastung (Gewicht von Gegenständen) und auch in Bezug
auf die geometrische Anordnung (Applikationslage) wurden letztlich insgesamt 54
unterschiedliche Verrichtungen aufgenommen (Anlage 1).
Für die Durchführung der Verrichtungen wurden drei Probanden ausgewählt, die sich
in der Größe stark unterscheiden (Abbildung 22). Dies erfolgte mit Hinblick auf
Fragestellungen zur Abhängigkeit der Bewegungsabläufe von anthropometrischen
Daten der Testpersonen. Zwei Versuchspersonen waren männlich, eine weiblich.
Sämtliche Verrichtungen wurden zunächst rechtshändig konzipiert, da diese für den
Großteil der Menschen (ca. 90%) die dominante Hand darstellt (Wirth & Liphardt,
1999).
3 Methode zur Aufbereitung digital erfasster menschlicher Bewegung für die Bewegungsgenerierung
73
Abbildung 22 - Probanden Motion Capture Studie 1 mit Markern der Firma A.R.T.
3.3.3 Versuchsdesign
Die Verrichtungen wurden unter Laborbedingungen an einem flexiblen
Demonstrations-Arbeitsplatz durchgeführt. Der Arbeitsplatz befand sich in der
Raummitte, umgeben von acht Tracking-Kameras des Motion Capture Systems. Der
Aktionsraum umfasste dabei eine Fläche von etwa 2 x 2 Metern. (Abbildung 23).
Abbildung 23 - Versuchsaufbau Motion Capture Studie 1
Alle Probanden wurden mit je 17 Targets versehen. Die Targets wurden so
angeordnet, dass sie die Bewegung des Probanden bestmöglich wiedergeben. Die
3 Methode zur Aufbereitung digital erfasster menschlicher Bewegung für die Bewegungsgenerierung
74
Position und Orientierung der Targets in Verbindung mit den anthropometrischen
Daten der Probanden dienten als Ausgangsbasis zur Berechnung der
entsprechenden Gelenkwinkel. Zunächst musste dazu ein digitales Modell anhand
der Anthropometrie des Probanden generiert sowie anschließend die Position der
Targets definiert werden. Mittels inverser Kinematik ließen sich daraus dann die
Gelenkwinkel ermitteln. Die digital erfassten Daten wurden auf das Menschmodell
Dynamicus (Institut für Mechatronik e. V., 2009; 2012) übertragen (Abbildung 24).
Abbildung 24 - Schematische Darstellung der Übertragung der 17 Targets auf das digitale
Menschmodell
Die Bandbreite der 54 Verrichtungen umfasste:

4 Körperbewegungen,

22 Umsetzvorgänge,

3 Werkstückhandhabungen,

17 Werkzeughandhabungen und

8 Medienapplikationen.
Die Verrichtungen wurden von den Probanden jeweils dreimal hintereinander
ausgeführt. Die Versuche wurden mit Hilfe der folgenden Objekte durchgeführt:

Hocker mit variabler Sitzhöhe,

Schraubendreher,

Akkuschrauber,
3 Methode zur Aufbereitung digital erfasster menschlicher Bewegung für die Bewegungsgenerierung

Schraubenschlüssel,

Drehmomentschlüssel,

Hammer,

Pinsel,

Farbroller,

Kleinladungsträger,

Hantel sowie
75
 Schrauben, Gewindebuchsen, Nägel und Brett für Nägel.
Neben den Körperbewegungen wurden auch die Bewegungen der Werkzeuge und
sonstigen Arbeitsgegenstände erfasst.
3.3.4 Ergebnisse
Zur Auswertung stand eine Spezialsoftware – „Ergo-Tool“ (Anlage 3) – zur
Visualisierung der aufgenommenen Daten zur Verfügung, in welcher die
Bewegungssequenzen auf digitale Abbilder der Probanden übertragen wurden. Zur
Darstellung diente das Menschmodell Dynamicus, ein AddOn zum MehrkörperSimulations-Werkzeug alaska (Institut für Mechatronik e. V., 2009). Die Probanden
wurden anthropometrisch vermessen und mit ihren Daten individuell im Modell
abgebildet.
Außerdem lagen die erfassten Gelenkwinkel im Zeitverlauf in tabellarischer Form vor.
Bereits die bloße Visualisierung verdeutlicht die Auswirkung der jeweiligen Variablen
auf die resultierende Bewegung. Abbildung 25 macht die Auswirkung des Gewichts
eines zu handhabenden Objektes auf die Form des Bückens deutlich, mit
zunehmendem Gewicht erfolgt das Beugen mittels der Beine und weniger über den
Rumpf.
3 Methode zur Aufbereitung digital erfasster menschlicher Bewegung für die Bewegungsgenerierung
76
Abbildung 25 - Auswirkung des Lastgewichtes auf die Körperhaltung beim Aufnehmen der Last (links:
leicht, rechts: schwer)
Weiterhin können mit Hilfe der Visualisierung komplexe Abläufe in einzelne
Teilbewegungen zergliedert werden, bspw. die Handhabung eines Akkuschraubers
in die folgenden Schritte (Abbildung 26):
1. Gehen zum Arbeitsplatz,
2. Hinlangen zum Schrauber,
3. Aufnehmen des Schraubers,
4. Schraubteil an Schrauber ansetzen,
5. Schraubteil an Verwendungsstelle ansetzen.
Abbildung 26 - Ausgewählte Einzelbilder zur Darstellung des Ablaufs der Verrichtung "Handhabung
Akkuschrauber"
Die graphische Darstellung des zeitlichen Gelenkwinkelverlaufs zeigt die
wiederkehrenden Bewegungsmuster bei der mehrmaligen Wiederholung der
Verrichtungen. In Abbildung 27 ist exemplarisch der Verlauf des rechten
Ellbogengelenkes dargestellt. Daraus lässt sich ableiten, dass es mathematisch
3 Methode zur Aufbereitung digital erfasster menschlicher Bewegung für die Bewegungsgenerierung
77
beschreibbare, verrichtungsimmanente Gelenkwinkelfunktionen gibt, die zur
parameterabhängigen Bewegungsbeschreibung und -vorhersage genutzt werden
können.
Handhabung Akkuschrauber, horizontal,
Höhe 1,4m, Proband 2
Ellbogen rechts
Flexion/Extension [°]
120
100
80
60
40
20
0
1,7
3,4
5,1
6,8
8,5
10,2
11,9
13,6
15,3
17
18,7
20,4
22,1
23,8
25,5
27,2
28,9
30,6
32,3
34
35,7
37,4
39,1
40,8
42,5
44,2
45,9
47,6
49,3
51
52,7
54,4
0
t [s]
Abbildung 27 - Graphische Darstellung des Gelenkverlaufs am Beispiel des rechten Ellbogens
während der Verrichtung "Handhabung Akkuschrauber"
In Abbildung 28 sind die vier für die Zuführbewegung des Werkzeugs zum Wirkpunkt
relevanten Freiheitsgrade des rechten Arms während der Verrichtung „Anwendung
Akkuschrauber mit Pistolengriff, Höhe 1,4m, horizontal“ dargestellt. Die Flexion im
Schultergelenk dient dem Nachvornstrecken des Arms, wobei erkennbar ist, dass der
kleinste Proband die deutlichste Streckung benötigt. Unterschiede sind auch im
seitlichen Abspreizend des Arms zu sehen, Proband 3 (groß) nimmt mit ausgeprägter
Abduktion eine andere Haltung ein als die beiden anderen Probanden. Eine Rotation
des Armes erfolgt kaum, ebenso wird der Gelenkwinkel im Ellbogen kaum verändert.
Der Vergleich der Gelenkwinkelverläufe zwischen den Wiederholungen der
Verrichtungen einerseits und zwischen den drei Probanden andererseits zeigt, dass
typische, wiederkehrende Muster identifiziert werden können und dass es jeweils
Gelenkwinkel gibt, die während einer Teilbewegung verändert werden, während
andere nahezu unverändert bleiben und folglich bei der Bewegungssynthese
vernachlässigt werden können. Es ist erkenntlich, dass die Bewegungen von
Proband 3 nahezu gleichartig erfolgen, während bei Proband 2 eine leichte und bei
Proband 1 eine deutliche Streuung zu erkennen ist. Daraus lässt sich schlussfolgern,
dass die Probanden 1 und 2 nicht über die notwendige Übung in der
Werkzeuganwendung verfügen.
3 Methode zur Aufbereitung digital erfasster menschlicher Bewegung für die Bewegungsgenerierung
78
Abbildung 28 - Vergleichende graphische Darstellung der Gelenkverläufe der drei Probanden für die
Verrichtung "Handhabung Akkuschrauber": grün = Proband 1 (klein); blau = Proband 2 (mittel);
orange = Proband 3 (groß)
Die Darstellung weist für die Bewegungen der drei Probanden vergleichbare
Bewegungsverläufe auf, was auf die Richtigkeit der Hypothese, dass es typische,
verrichtungsimmanente Bewegungsmuster gibt, hindeutet (vgl. Kapitel 2.6). Jedoch
unterscheiden sich die Absolutwerte der Gelenkwinkel, was durch die Abhängigkeit
der Bewegung von der relativen Lage des Wirkpunktes zum Menschen erklärt
werden kann.
Bezüglich der Grundausrichtung des Körpers zum Wirkpunkt während der
Ausführung einer Verrichtung konnten interindividuelle Unterschiede beobachtet,
dennoch aber ein grundlegender Typus identifiziert werden (Abbildung 29). Deutlich
wird, dass die Probanden eine Schrittstellung einnehmen und der Schultergürtel nicht
frontal sondern etwa 30° zum Wirkpunkt verdreht ist.
3 Methode zur Aufbereitung digital erfasster menschlicher Bewegung für die Bewegungsgenerierung
79
Abbildung 29 - Ausrichtung der drei Probanden zum Wirkpunkt während der "Handhabung
Akkuschrauber"
Die im Rahmen der Studie gewonnenen Daten wurden aufbereitet, in Algorithmen
umgesetzt und in einen Demonstrator zur Bewegungssynthese implementiert
(Abbildung 30). Im Demonstrator wird für einen beliebig positionierbaren Zielpunkt
die jeweils korrespondierende Applikationsbewegung des Werkzeugs algorithmisch
generiert. Der Zielpunkt kann dabei in seiner Lage und Ausrichtung variiert werden,
das Menschmodell hat eine zuvor definierte Ausgangslage und führt anschließend
die entsprechende Bewegung hin zur Zielpose aus. Damit konnte die grundsätzliche
Machbarkeit der Methodik zur Aufbereitung digital erfasster Bewegungen für die
Bewegungsgenerierung bestätigt werden. Bei näherer Betrachtung stellte sich jedoch
heraus, dass die synthetisierten Bewegungen einer Expertenbegutachtung nicht
standhalten, d. h. teilweise unnatürlich und nicht facharbeitergemäß wirken. Dies
lässt sich auf zwei wesentliche Ursachen zurückführen. Einerseits wurden als
Probanden Laien im Hinblick auf die ausgeführten Verrichtungen gewählt, weshalb
die Motorik der aufgenommenen Bewegungen bereits nicht den Ansprüchen der
humanmotorischen Richtigkeit im Kontext der menschlichen Arbeit genügt. Hierfür
sind Bewegungen entsprechend geübter und eingearbeiteter Probanden zu erfassen.
Auch erfolgte vor der eigentlichen Aufnahme kein Üben der jeweiligen Verrichtungen.
Andererseits wurden die Bewegungen nur in wenigen Parametern variiert und nicht
das gesamte Spektrum der möglichen Ausprägungen erfasst, weshalb auch eine
Bewegungssynthese nur innerhalb der eingeschränkten, tatsächlich erfassten
Varianz plausibel ist.
3 Methode zur Aufbereitung digital erfasster menschlicher Bewegung für die Bewegungsgenerierung
80
Abbildung 30 - Demonstrator zur Bewegungssynthese, Beispiel "Handhabung Akkuschrauber"
3.3.5 Zusammenfassung
Im Rahmen der ersten Studie wurden 54 ausgewählte Verrichtungen dreier
Probanden unter Laborbedingungen mittels Motion Capturing erfasst und für die
Bewegungssynthese aufbereitet. Die Ergebnisse wurden in einen SoftwareDemonstrator implementiert und hinsichtlich ihrer Plausibilität überprüft. Es stellte
sich heraus, dass weniger die anthropometrischen Unterschiede der Probanden
maßgeblich für die Bewegungsmuster sind, sondern vielmehr deren individuelle
Fertigkeiten. Bei den Probanden handelte es sich um Laien im Hinblick auf die
Ausführung von Montagetätigkeiten, weshalb die Ausführung, insbesondere bei der
Handhabung von Werkzeugen, mitunter unnatürlich und teilweise nicht flüssig wirkte.
Daher wurde eine zweite Studie unter veränderten Bedingungen initiiert.
3.4
Studie 2: Motion Capturing eines Facharbeiters
3.4.1 Untersuchungsgegenstand
Die zweite Untersuchung diente der Vertiefung der in Studie 1 gewonnenen
Erkenntnisse. Dabei sollten die Defizite der vorangegangenen Untersuchung im
Hinblick auf die Probandenauswahl und den Umfang der aufgenommenen
Bewegungen korrigiert werden. Das Augenmerk lag auf der humanmotorisch
3 Methode zur Aufbereitung digital erfasster menschlicher Bewegung für die Bewegungsgenerierung
81
richtigen Ausführung der Bewegungen. Durch eine Reduzierung der Stichprobe
konnte die Parametervariierung vergrößert werden, was der Qualität der Ergebnisse
dienen sollte.
3.4.2 Stichprobe
Gegenstand der zweiten Versuchsserie waren ausschließlich Verrichtungen der
Werkzeughandhabung. Es wurden 5 Elementarverrichtungen ausgewählt. Durch
systematische Variation der Applikationslage wurden letztlich insgesamt 21
unterschiedliche Verrichtungen aufgenommen, wobei jeweils bis zu 25 einzelne
Applikationen erfasst wurden (Anlage 2).
In der zweiten Versuchsserie lag der Schwerpunkt auf der facharbeitergemäßen
Ausführung der Bewegungen. Daher wurde als Proband ein in Montagetätigkeiten
geschulter, männlicher Werker gewählt. Der männliche Proband war mit einer
Körpergröße von 1,81m und einem Gewicht von 77kg nahe dem 50. Perzentil
konstituiert.
3.4.3 Versuchsdesign
Die Verrichtungen wurden unter arbeitsüblichen Bedingungen (z. B. Beleuchtung,
Klima, Bodenbeschaffenheit) in einer Werkstatt durchgeführt. Der Arbeitsplatz befand
sich an einer verstellbaren Hebebühne, die Tracking-Kameras wurden um den
Arbeitsraum angeordnet.
Während in der ersten Studie nur zwischen horizontaler und vertikaler
Applikationsrichtung unterschieden wurde, umfassen die möglichen Winkelbereiche
der Werkzeugapplikation in Abhängigkeit von der Arbeitshöhe tatsächlich
verschiedentlich mehr als 180°. Daher wurde ein Probekörper in Form einer
Holzhalbkugel (Abbildung 31) angefertigt, der 181 vorgefertigte Bohrungen in
systematischer Anordnung enthält. Die Bearbeitungspunkte sind ausgehend vom
Mittelpunkt auf der Kugeloberfläche, der die Basis-Bohrung enthält, in
konzentrischen Kreisen angeordnet. Dabei bestehen die ersten drei Reihen aus
jeweils 12 Bohrungen, welche im Abstand von 30° angeordnet sind. Die restlichen
sechs Reihen enthalten aufgrund des größeren Durchmessers jeweils 24 Bohrungen
im Abstand von 15°.
3 Methode zur Aufbereitung digital erfasster menschlicher Bewegung für die Bewegungsgenerierung
82
Abbildung 31 - Probekörper zur Untersuchung der Werkzeugapplikation
Der Probekörper wurde mit einer Kippvorrichtung an der Hebebühne angebracht, so
dass eine Variation der Höhe und Neigung möglich war.
Es wurden fünf für den Probanden individuelle Höhen definiert:

Kniehöhe (0,5 m),

Hüfthöhe (0,93 m),

Brusthöhe (1,35 m),

Augenhöhe (1,71 m) und
 Überkopfhöhe (2,05 m).
Anhand der Erkenntnisse aus Studie 1, insbesondere aufgrund der Anmutung der
Werkzeugbewegungen im Demonstrator, wurde die Hypothese abgeleitet, dass es
bei der Werkzeugapplikation unterschiedliche, vom Wirkpunkt abhängige
Arbeitsweisen gibt. Es wurde vermutet, dass es einerseits Bereiche gibt, in denen
eine stetige Anpassung der Pose des Werkers erfolgt und andererseits Bereiche in
denen eine sprunghafte Änderung der Pose, also eine grundlegende Veränderung
der Werkzeug-Handhabung erfolgt (Umschlagzonen, Abbildung 32). Die Auslegung
des Probekörpers diente zur Untersuchung dieser Hypothese.
3 Methode zur Aufbereitung digital erfasster menschlicher Bewegung für die Bewegungsgenerierung
83
Abbildung 32 - Mögliche Umschlagzonen bei der Handhabung von motorisch angetriebenen (links)
und manuell betätigten Werkzeugen (rechts)
Für die Ausführung der Verrichtungen wurde ferner eine Stellfläche vor dem
Probekörper festgelegt, so dass keine beliebige Zugänglichkeit zum
Applikationspunkt möglich war. Dies entspricht den Bedingungen, welche auch in
einer realen Arbeitsumgebung vorherrschen.
Vor der eigentlichen Aufnahme fand zunächst eine umfassende Vorbereitung
einschließlich probeweiser Durchführung der Verrichtungen analog der späteren
Aufnahme, im Weiteren als Simulationstag bezeichnet, statt. Dabei wurden sämtliche
Versuchsaufbauten realisiert und das Vorgehen getestet. Insbesondere diente der
Simulationstag der Herleitung spezifischer Hypothesen zur Ausführung der jeweiligen
Verrichtungen, wobei die typischen umschlagfreien Zonen festgelegt und die zu
berücksichtigenden Bohrungen sowie deren Reihenfolge ermittelt wurden. Während
dieser Vorversuche wurde der Werker für den Ablauf des folgenden Aufnahmetages
trainiert, d. h. mit dem Aufnahmeprozedere vertraut gemacht und für die Kriterien der
Bewegungsausführung sensibilisiert, um die humanmotorische Richtigkeit der später
erfassten Bewegungen sicherzustellen. Die Reihenfolge der Applikationspunkte
wurde so gewählt, dass sie jeweils entlang der vermuteten Zonen-Grenzen lagen
sowie anschließend deutlich in einer anderen Zone, um klare Umschläge erkennen
zu können. Weiterhin diente der Simulationstag der Zeitabschätzung für den
Aufnahmetag.
Während des Aufnahmetages wurden für die verwendeten Werkzeuge wiederum
eigene Targets konfiguriert, so dass deren Bewegungen ebenfalls erfasst werden
konnten. Die Verrichtungen wurden jeweils in Blöcken durchgeführt, d. h. es wurde
jede Verrichtung an einer Reihe von Wirkpunkten direkt hintereinander durchgeführt,
worauf eine Pause folgte, in welcher der Proband in eine Grundstellung zurückkehrte
und auch das Werkzeug in eine Grundauslage in der rechten Hand brachte.
3 Methode zur Aufbereitung digital erfasster menschlicher Bewegung für die Bewegungsgenerierung
Anschließend
durchgeführt.
wurde dieselbe Verrichtung an
anderen Wirkpunkten
84
erneut
3.4.4 Ergebnisse
Die aufgenommenen Bewegungen wurden wiederum auf das digitale Menschmodell
Dynamicus übertragen und für die Auswertung mit der Visualisierungs-Software
Ergo-Tool aufbereitet.
Die während der Versuchsplanung entwickelten Hypothesen bzgl. vorhandener
umschlagfreier Zonen wurden anhand der Motion-Capture-Daten überprüft.
Grundsätzlich konnten die bereits zum Simulations-Tag definierten Zonen bestätigt
werden, wobei ggf. Korrekturen der Zonengrenzen notwendig waren. In Abbildung 33
sind drei Zonen für die Verrichtung „Handhabung Akkuschrauber mit Pistolengriff,
Brusthöhe“ schematisch anhand des Probekörpers sowie in Form von typischen
Posen dargestellt. Obwohl der Proband Rechtshänder war, führte er die
Werkzeughandhabung für Wirkpunkte im äußeren linken Bereich des Probekörpers
(Zone 1) mit der linken Hand aus. Im zentralen Bereich (Zone 2) benutzte der
Proband die rechte Hand, wobei die Werkzeug-Betätigung mit dem Mittelfinger
erfolgte. Für Wirkpunkte am äußeren rechten Rand des Probekörpers (Zone 3)
wechselte der Proband die Greifart des Werkzeugs und betätigte den Taster mit dem
Daumen. Innerhalb der Zonen erfolgte eine stetige Posenanpassung, wobei die
Grundhaltung konstant blieb.
Abbildung 33 - Umschlagzonen für die Verrichtung „Handhabung Akkuschrauber"
Im Anschluss an die Einteilung der verschiedenen Zonen wurden die Bewegungen
feingranular zergliedert in typische, wiederkehrende Teilbewegungen. In
Abbildung 34 sind die vier identifizierten Phasen der Verrichtung „Handhabung
Eindrückwerkzeug“ dargestellt. Zunächst erfolgt eine Vorpositionierung der Hand
über dem Eindrückwerkzeug (1). Anschließend erfolgt die Schlagbewegung auf das
Werkzeug (2). Darauf folgt die Phase des eigentlichen Eindrückens (3), wenn die
3 Methode zur Aufbereitung digital erfasster menschlicher Bewegung für die Bewegungsgenerierung
85
Hand das Werkzeug erreicht hat. Schließlich wird die Hand wieder vom Werkzeug
weggeführt (4).
Abbildung 34 - Phasen der Verrichtung „Handhabung Eindrückwerkzeug“
In den Gelenkwinkelverläufen des rechten Arms (Abbildung 35) sind die Phasen
deutlich zu erkennen. Die Vorpositionierung der Hand über dem Werkzeug setzt sich
aus einem leichten Strecken des Armes nach vorn bei gleichzeitigem geringem
Abspreizen zusammen, wobei die Bewegung langsam erfolgt. Die sich
anschließende Schlagbewegung ist durch eine weiteres Strecken und Abspreizen
des Armes und zusätzliche Rotation gekennzeichnet, die Bewegung erfolgt schnell.
Während der tatsächlichen Eindrückbewegung sind Armstreckung und Rotation
weitgehend konstant, es sind Ausgleichs- bzw. Bremsbewegungen im
Ellbogengelenk sowie in Form der Armabspreizung sichtbar. Die Rückführbewegung
der Hand nach dem Eindrücken erfolgt umgekehrt zur Schlagbewegung.
3 Methode zur Aufbereitung digital erfasster menschlicher Bewegung für die Bewegungsgenerierung
Abbildung 35 - Gelenkwinkelverläufe
Eindrückwerkzeug“
während
der
Phasen
der
Verrichtung
86
„Handhabung
Wiederum konnten idealtypische Körperausrichtungen zum Wirkpunkt, nunmehr
auch unter Berücksichtigung der Applikationsrichtung identifiziert werden, wobei
neben der Rotation des Körpers auch die entsprechende Neigung berücksichtigt
wurde.
Die Verläufe der erkannten Teilbewegungen dienten anschließend als Basis der
mathematischen Aufbereitung der Bewegungsdaten in Algorithmen zur
Bewegungssynthese. Dabei wurden für die Verrichtungen für die jeweils an der
Bewegung beteiligten Gelenkwinkel mittels Regression Funktionen in Abhängigkeit
der Applikationslage und -richtung sowie des zeitlichen Verlaufes entwickelt (Thiele,
2011).
Wenngleich die Erkenntnisse zum Bewegungsverhalten von nur einem Probanden
nicht als allgemeingültig angenommen werden dürfen, konnte mit Hilfe der Studie
aufgezeigt werden, dass auf Basis von erfassten Realbewegungen mathematische
Formulierungen für das parameterabhängige Bewegungsverhalten ermittelt werden
können. Ausgehend von den beiden vorgestellten Studien wurde eine methodische
Vorgehensweise entwickelt, mit welcher real erfasste Bewegungsdaten in
Verrichtungsdaten überführt und anschließend zur Bewegungssynthese aufbereitet
werden können (siehe Kapitel 3.5).
3 Methode zur Aufbereitung digital erfasster menschlicher Bewegung für die Bewegungsgenerierung
87
3.4.5 Zusammenfassung
In der zweiten Studie wurden 21 Verrichtungen der Werkzeughandhabung eines
mittelgroßen, männlichen Probanden, der über die notwendigen Fähigkeiten und
Fertigkeiten verfügte, aufgenommen. Es konnte nachgewiesen werden, dass
Körperstellungen zwischen verschiedenen Applikationslagen nicht kontinuierlich
variieren, sondern dass es Zonen gleicher Grundausrichtung gibt und zwischen
diesen Zonen Umschlaggrenzen existieren, an denen die Applikationsart
grundlegend wechselt. Dabei stellte sich heraus, dass der geübte Facharbeiter zur
beidhändigen Ausführung der Verrichtungen in der Lage ist und intuitiv jeweils die
Hand wählt, die eine bessere Kraftaufbringung bzw. das Einnehmen einer
Komforthaltung ermöglicht.
Aus den gewonnenen und aufbereiteten Daten wurden exemplarisch Gleichungen
zur Beschreibung menschlicher Bewegungen abgeleitet, welche zur Generierung
zielgerichteter menschlicher Bewegungen angewandt werden können.
3.5
Entwicklung einer Methode zur Bewegungserfassung und -aufbereitung
Aus den Voruntersuchungen sowie den Ergebnissen der beiden Studien (Kapitel 3.3
und 3.4) wurde ersichtlich, dass zur Bewegungsgenerierung einerseits vielfältige
theoretische
Vorüberlegungen
zur
Auswahl
und
Eingrenzung
des
Untersuchungsbereiches und der Festlegung der Parameter notwendig sind.
Anderseits sind aber das Erfassen und Auswerten realer Bewegungen unabdingbar.
Es ist also weder ein rein deduktives noch ein ausschließlich induktives Vorgehen
allein geeignet. Vielmehr müssen theoretische Vorüberlegungen in entsprechende
Untersuchungsdesigns überführt werden und die in den Untersuchungen gewonnen
Ergebnisse sind anschließend anhand praktischer Versuche zu überprüfen und
kontinuierlich zu verfeinern.
Dazu wurde ein Beschreibungsmodell zur Vorgehensweise entwickelt, welches vier
Phasen umfasst. Die erste Phase umfasst die Vorbereitung und Analyse, die zweite
Phase die tatsächliche digitale Erfassung, die dritte Phase die Aufbereitung und
Prüfung der Bewegungsdaten. Die sich anschließende vierte Phase der
Systemanwendung beinhaltet die Nutzung der gewonnenen Erkenntnisse für die
Bewegungssynthese. Die vier Phasen werden im Folgenden erläutert.
3.5.1 Vorbereitung und Analyse
Die Vorbereitung beginnt mit der Auswahl der zu untersuchenden Verrichtungen und
damit einhergehend mit der Definition der zu variierenden Parameter. Grundlage
hierfür ist die Bibliothek der möglichen Verrichtungen (Kapitel 3.1). Weiterhin sind
Überlegungen zur Versuchsanordnung und den notwendigen Requisiten zu treffen.
3 Methode zur Aufbereitung digital erfasster menschlicher Bewegung für die Bewegungsgenerierung
88
Nach dem Aufstellen eines groben Versuchsplanes und der Beschaffung bzw.
Herstellung des Versuchsaufbaus folgt ein Simulationstag. An diesem Tag werden
zunächst der Versuchsstand und die Versuchsanordnung detailliert. Dabei werden
bspw. Applikationshöhen und Standflächen des Probanden festgelegt. Anschließend
wird durch ein Team von Arbeitsplanern, Ergonomen, Dynamikern und Praktikern der
aufzunehmende Vorgang mit dem Probanden geübt, durch die Teammitglieder
beobachtet und bewertet. Dabei werden für die geometrischen Lagen der
Applikationspunkte Bereiche gesucht,

in denen eine stetige Änderung der Pose des Arbeiters erfolgt und

in denen eine sprunghafte Änderung der Pose, d. h. ein Wenden des
Werkzeugs in eine völlig andere Handhabung, erfolgt.
Diese Bereiche werden protokolliert und ihre geometrischen Grenzen bestimmt. Auf
dieser Basis erfolgt eine exakte Versuchsplanung für den Aufnahmetag, an dem die
Verrichtungen bereichsweise getrennt aufgenommen werden.
Während des Simulationstages wird der Proband mit der Versuchsanordnung
und -umgebung vertraut gemacht und in den aufzunehmenden Verrichtungen
trainiert, wobei ggf. eine Korrektur seiner Bewegungsabläufe unter ergonomischen
oder technologischen Gesichtspunkten erfolgt, sofern etwaige Fehler durch die
Teammitglieder festgestellt werden. Obwohl es sich bei dem Probanden um einen
qualifizierten Facharbeiter handelt, ist ein Training der konkreten Bewegungen
notwendig, da nachweislich lokale Trainingseffekte für explizit eingeübte
Bewegungspfade auftreten, unabhängig von der globalen Trainiertheit. Demnach
werden trainierte Bewegungen flüssiger und gleichmäßiger ausgeführt (Haggard,
Leschziner, Miall, & Stein, 1997). Somit wird der Proband in die Versuchsanordnung
eingearbeitet.
Basierend auf den erkannten Umschlagbereichen folgt letztlich die Erarbeitung eines
Ablaufplans für die spätere Bewegungserfassung, um einerseits flüssige
Bewegungen innerhalb der erkannten Zonen zu gewährleisten und andererseits klare
Umschlaggrenzen zwischen den Zonen erkennen zu können.
Der Simulationstag dient außerdem der Zeitabschätzung für die späteren
Aufnahmen, um dann schließlich alle geplanten Versuche durchführen zu können.
Damit wird sichergestellt, dass zwischen den einzelnen Versuchen keine
Unterschiede entstehen, etwa durch tagesabhängige Differenzen der Fähigkeiten
des Probanden.
Die Vorbereitungen enden mit der Vermessung der Versuchsanordnung
und -gegenstände sowie des Probanden.
3.5.2 Digitale Erfassung
Dem Simulationstag folgt das eigentliche Aufnehmen, das Motion Capturing, gemäß
dem erarbeiteten Versuchsplan. Es werden die Bewegungen digital als Vektoren der
3 Methode zur Aufbereitung digital erfasster menschlicher Bewegung für die Bewegungsgenerierung
89
einzelnen Targets im Raum erfasst. Auf diese Weise wird ein Abbild einer Bewegung
gewonnen, die nachweislich ein Mensch so ausgeführt hat, d. h. deren
Wahrheitsgehalt zunächst unstrittig ist. Während der Aufnahme erfolgt die
Ausführung der Verrichtungen jedoch unter idealisierten Bedingungen am
Versuchsaufbau. Es ist folglich zu gewährleisten, dass durch die Idealisierung der
Bewegung die humanmotorische Richtigkeit nicht verloren geht. Etwaige Fehlgriffe
des ausführenden Probanden sind bei der Beobachtung umgehend zu korrigieren.
Ferner muss ein weitgehend kontinuierliches Verhalten während der Bewegungen
sichergestellt werden, mögliche Rucke oder Stöße sind zu vermeiden. Dies erfordert
einen entsprechend guten Sitz der Marker am Probanden, so dass dessen
Bewegungsfreiheit nicht eingeschränkt wird. Zusätzlich führt ein Verrutschen der
Targets zu späteren Unstimmigkeiten bei der Datenaufbereitung.
Je nach Motion-Capture-System sind etwaige störende Einflüsse zu vermeiden.
Beim optischen Tracking sind dies z. B. reflektierende metallische Gegenstände im
Aktionsraum. Gleichzeitig muss aber sichergestellt werden, dass die Versuche unter
üblichen Umgebungsbedingungen, also realitätsnah, durchgeführt werden können.
Unzureichende Beleuchtung etwa kann sich auf die Körperhaltung auswirken, indem
der Proband sich näher an die Wirkstelle positioniert, um ausreichend sehen zu
können.
Während der Aufnahmen wird der Proband fortwährend beobachtet, um später bspw.
vorhandene Unstimmigkeiten in der Bewegung erklären zu können. Außerdem ist
eine sorgfältige Protokollierung notwendig, so können bei der sich anschließenden
Auswertung die jeweils aufgenommenen Bewegungen
Ausführungsparametern exakt zugeordnet werden.
den
einzelnen
3.5.3 Aufbereitung und Prüfung
Nach der Aufnahme werden die Daten vom PC des Motion Capturing Systems auf
ein digitales Modell übertragen. Dabei werden diese geglättet und fehlerbereinigt,
sodass anschließend kontinuierliche Bewegungsverläufe vorliegen. Bei der Glättung
werden die Bewegungsverläufe derart vereinfacht, dass Positionsänderungen der
Targets im hochfrequenten Bereich, die nicht der normalen Bewegungsfrequenz
eines Menschen entsprechen, eliminiert werden. So entsteht eine kontinuierliche
Trajektorie der Targets. Außerdem müssen Fehler der Aufzeichnungstechnik
beseitigt werden, bspw. nichterkannte Marker oder numerische Fehler. Diese sind an
Sprüngen in der Bewegung zu erkennen. Ferner sind aber auch erkennbare
Fehlgriffe des ausführenden Probanden zu eliminieren oder fehlende Daten zu
ergänzen. Anschließend erfolgt eine Vektorisierung der Daten in standardisierte
Bewegungsdaten, die sich auf das exakte Probandenmodell beziehen. Die
aufgenommenen Bewegungen werden in Form von Gelenkwinkeln beschrieben. Die
Datenaufbereitung erfordert entsprechende Expertise sowohl in der Anwendung des
3 Methode zur Aufbereitung digital erfasster menschlicher Bewegung für die Bewegungsgenerierung
90
eingesetzten Motion-Capture-Systems als auch in der Mathematik und Biomechanik
des Menschen, daher werden diese Arbeitsschritte durch die hierin qualifizierten
Teammitglieder durchgeführt.
Im nächsten Schritt erfolgt eine Weiterverarbeitung der Daten. Mit Hilfe der
Visualisierung und graphischen Darstellung der Gelenkwinkelverläufe werden die
Aufnahmen zunächst auf Einzelverrichtungen zugeschnitten und danach in
Subverrichtungen, d. h. Bewegungsphasen innerhalb der Verrichtungen, zergliedert.
Anschließend erfolgt die Auswertung der Daten für die Parametrisierung. Es werden
mathematische Gesetzmäßigkeiten der Sub-Bewegungsverläufe abgeleitet sowie
idealtypische Zielposen beschrieben. Diese Tätigkeit erfordert einerseits
hinreichende Kenntnisse der Arbeitsgestaltung, um die Bewegungsmuster den
Tätigkeiten entsprechend zuordnen zu können und etwaige Fehlversuche mit
untypischem Bewegungsverhalten zu erkennen. Andererseits ist ausreichend
Kenntnis im Hinblick auf mathematische Modellierung und Anwendung von
Regressionsverfahren notwendig, um die ausgewählten Gelenkwinkelverläufe in
mathematische Vorschriften zu überführen. Daher ist hierfür ein interdisziplinäres
Team aus Arbeitsplanern und Mathematikern notwendig. Die ermittelten
Bewegungsmuster werden mit Metadaten versehen, bspw. Verrichtungsbezeichnung
oder Applikationshöhe, und stehen daraufhin für eine Anwendung zur
Bewegungsgenerierung in Form einer Typenbewegungsdatenbank zur Verfügung.
Für die Bewegungssynthese ist es notwendig, neben der Bewegungsdatenbank und
den abgeleiteten Algorithmen außerdem auf zusätzliches Wissen über die jeweiligen
Verrichtungen zuzugreifen. Das folgende Beispiel soll dies verdeutlichen: Grundlage
der Bewegungssynthese ist die hoch aggregierte, parametrisierte Beschreibung der
Verrichtung, etwa „Objekt aufnehmen und am Zielpunkt platzieren“. Die Parameter
sind das ausgewählte Objekt sowie der Zielpunkt. Aus der Bewegungsdatenbank
kann zwar die Bewegung der Hand hin zu einem Punkt entnommen werden, dieser
ist jedoch noch nicht bekannt. Aus der Wissensdatenbank muss folglich noch
entnommen werden, wie das Objekt mit seiner spezifischen Geometrie üblicherweise
gehandhabt wird, wo also der Greifpunkt liegt. Erst mit definiertem Greifpunkt ist die
Beschreibung vollständig, so dass nun die gewünschte Trajektorie der Hand ermittelt
werden kann.
3.5.4 Anwendung zur Bewegungssynthese
Stehen aufbereitete Bewegungsdaten sowie das zugehörige Verrichtungswissen zur
Verfügung, können diese nun zur Bewegungssynthese angewandt werden. Dabei
werden mittels eines entwickelten Bewegungsgenerators auf Basis der erfassten
Bewegungen bzw. den daraus abgeleiteten Algorithmen neue Bewegungen
generiert, d. h. die Erkenntnisse zur menschlichen Bewegung werden auf eine
3 Methode zur Aufbereitung digital erfasster menschlicher Bewegung für die Bewegungsgenerierung
91
spezielle Arbeitsaufgabe während der Planung angepasst. Dabei wird der in der
folgenden Abbildung 36 dargestellte Prozess durchlaufen:
Abbildung 36 - Schema der Bewegungsgenerierung
Der Anwender definiert durch seine Eingabe, wie die Umgebung aussieht und
welche Verrichtungen mit welcher konkreten Parameterausprägung nacheinander
simuliert werden sollen. Das Ergebnis ist eine Beschreibung der Umwelt sowie der
beabsichtigten Handlungen. Anschließend wird aus der Typenbewegungsdatenbank
die jeweils für den konkreten Fall ähnlichste Bewegung ausgewählt. Dabei werden
zusätzlich notwendige Parameter aus der Verrichtungswissensbasis abgeleitet. Die
ausgewählten
Typenbewegungen
werden
nun
an
die
geforderte
Verrichtungsgeometrie unter Nutzung der Metadaten angepasst. Notwendige
Zwischenbewegungen, welche nicht der der Typenbewegungsdatenbank enthalten
sind, werden algorithmisch synthetisiert. Für jede Bewegung wird überprüft, ob das
gewünschte Ziel erreicht wird, bspw. ob eine Werkzeuganwendung an dem vom
Anwender festgelegten Wirkpunkt tatsächlich erfolgen kann. Nachdem die vom
Anwender vorgegebene Ablaufbeschreibung durch die Verrichtungsdatenbank und
die Wissensbasis mittels Bewegungsgenerator-Komponente in eine konkrete
Bewegungsbeschreibung überführt wurde, erfolgt die Ausgabe in Form der
Visualisierung. Der Anwender kann die Simulation betrachten und optional weitere
Auswertungen vornehmen, etwa ein Postprocessing zur Überprüfung und Bewertung
der generierten Bewegung hinsichtlich Biomechanik, Ergonomie oder Zeit.
3 Methode zur Aufbereitung digital erfasster menschlicher Bewegung für die Bewegungsgenerierung
92
3.5.5 Zusammenfassung
Aus den Erfahrungen der beiden durchgeführten, empirischen Bewegungs-Studien
(Kapitel 3.3 und 3.4) und anhand der gewonnenen Daten wurde eine vier Phasen
umfassende Methode zur Aufbereitung und anschließenden Anwendung der Daten
zum Zweck der Bewegungsgenerierung entwickelt (Abbildung 37).
Abbildung 37 - Methode zur Systembefüllung: Phasen und Inhalt
3.6
Ableitung idealtypischer Bewegungsmuster
Mit Hilfe der in Kapitel 3.5 entwickelten Methode sowie ausgehend von den
durchgeführten Untersuchungen wurden bereits idealtypische Bewegungsmuster
abgeleitet, welche die Handhabung von Werkstücken wie auch Werkzeugen
umfassen. Gleichwohl konnten im Rahmen der Studien nicht ausreichend
Bewegungen erfasst werden, um eine vollständige Datenbankbefüllung zu
realisieren. Vielmehr handelte es sich zunächst um eine Machbarkeitsprüfung, auf
deren Basis künftig weitere Verrichtungen erfasst und aufbereitet werden müssen.
3 Methode zur Aufbereitung digital erfasster menschlicher Bewegung für die Bewegungsgenerierung
93
3.6.1 Werkstückhandhabung
Die Mehrzahl der Verrichtungen umfasst Interaktionen mit Objekten. Deren
Handhabung unterscheidet sich, je nachdem ob es sich um Einzelteile,
Zusammenbauten, Ladungsträger oder Werkzeuge handelt, erheblich. Beeinflusst
wird die Greif- und Transportweise von den Eigenschaften der Objekte sowie von
den geometrischen Bedingungen der Umgebung. Um Bewegungsmuster der
Objekthandhabung zu entwickeln, müssen die Greifart und Greifpunkte am Objekt
zunächst ermittelt werden, um dann die Bewegung hin zur notwendigen Endpose zu
generieren zu können. Um dies zu erreichen, ist eine mehrstufige Betrachtung der
folgenden Parameter notwendig:
1. Objektklassifizierung,
2. Prüfung der Ausführbarkeit,
3. Entscheidung zwischen ein- und beidhändigem Greifen,
4. Festlegung der Greifart sowie
5. Festlegung der Greifposition bzw. Greifpunkte am Objekt.
Durch Versuche an unterschiedlichen Objekten konnten im Wesentlichen die
folgenden Einflussgrößen für die Handhabung identifiziert werden:

Teilegröße: äußere Abmessungen,

Teileform: Grundform des Objektes (Formklasse) sowie Erweiterungsform
(z. B. Grifföffnungen),

Masse,

Beschaffenheit von Kanten und Oberfläche,

Steife,

Empfindlichkeit des Objektes sowie
 mögliche Gefährdung durch Handhabung des Objektes.
Zur algorithmischen Umsetzung müssen die Parameter klassifiziert werden. Nicht
alle Eigenschaften sind einem digitalen Modell ohne weiteres zu entnehmen (z. B.
Steife) bzw. erfordern diese komplexe, ggf. nicht echtzeitfähige Algorithmen (z. B.
Formklassifizierung mittels Skelettierung (Brunner, D., 2007)). Daher wurden zur
weiteren Betrachtung insbesondere die Größe und Grundform sowie die Masse
berücksichtigt.
Als Grundlage zur Greifklassifikation wurde eine einfache Objekteinordnung anhand
des Object-Bounding-Volume2 in Verbindung mit der Masse entwickelt. Ausgehend
von einem quaderförmigen Object-Bounding-Volume, kann anhand dessen Maßen
das Objekt eindeutig einer Klasse zugeordnet werden. Die Masse eines Objektes
stellt eine für das Handhaben bedeutende Einflussgröße dar und sollte in der Regel
bekannt sein oder zumindest abgeschätzt werden können. Anhand der
2
einfacher geometrischer Berandungskörper, der das komplexe Objekt umschließt, (Jackèl,
Neunreither, & Wagner, 2006)
3 Methode zur Aufbereitung digital erfasster menschlicher Bewegung für die Bewegungsgenerierung
94
durchgeführten Greifversuche wurde, in Verbindung mit einer studentischen Arbeit,
ein Algorithmus zur Festlegung von Greifart und Greifpunkten entwickelt (Tilch,
2012).
Zunächst erfolgt eine Zuordnung des Werkstückes zu einer von zwölf Kategorien in
Abhängigkeit der Abmessungen und Seitenverhältnisse des Object-BoundingVolume sowie der Masse. Je nach Größenausprägung eines Objektes wird
außerdem festgelegt, ob das Greifen durch eine Person überhaupt möglich ist oder
ob die Werkstückgeometrie ggf. eine Kooperation mehrerer Personen bedingt.
Die Greifpunkt-Ermittlung auf Basis des Object-Bounding-Volume stößt bei
vorhandenen Griffen oder Grifföffnungen, bspw. bei Ladungsträgern, sowie bei
festgelegten Greifpunkten, etwa bei Werkzeugen, an ihre Grenzen. In diesen Fällen
ist eine manuelle Definition der Greifpunkte notwendig. Dies gilt ebenso bei einer
Beschaffenheit des Objektes, die ein Greifen an den ermittelten Greifpunkten
unmöglich macht, etwa bei Scharfkantigkeit.
Um arbeitsgestalterische Defizite bereits bei der Bewegungsgenerierung zu
verdeutlichen,
wurde
in
den
erarbeiteten
Greif-Algorithmus
eine
Grenzlastüberprüfung in Anlehnung an DIN EN 1005-2 (2009) implementiert. Auf
Basis der geometrischen Rahmenbedingungen wird die tatsächliche Last mit einer
zulässigen Grenzlast verglichen, bei deren Überschreiten der Anwender auf das
Gestaltungsproblem hingewiesen wird. Weiterhin wird entschieden, ob das
Aufnehmen mit einer oder beiden Händen erfolgt. Im Rahmen der Versuche wurden
typische Bewegungsmuster beobachtet, die jedoch nicht zwingend ergonomischen
Gesichtspunkten genügen. Außerdem existieren noch verbleibende Freiheitsgrade
der Bewegung. Beispielsweise ist das Aufnehmen eines Werkstückes vom Boden
sowohl durch Beugen der Beine mit aufrechtem Oberkörper als auch durch weites
Vorneigen des Oberkörpers bei gestreckten Beinen möglich. Um diese
Freiheitsgrade einzuschränken wurde ein etabliertes Verfahren zur Beurteilung von
Körperhaltungen bei der Entwicklung der Bewegungsalgorithmen berücksichtigt.
Mittels OWAS (Karhu, Kansi, & Kuorinka, 1977) können Körperstellungen hinsichtlich
der daraus resultierenden Belastung beurteilt werden. OWAS ist ein vergleichsweise
einfaches arbeitswissenschaftliches Verfahren, da es eine überschaubare Anzahl an
Haltungskombinationen und keine weiteren Faktoren wie Repetition umfasst (vgl.
Kapitel 2.3.3). Daher lässt es sich einfach zur Posenbewertung eines Menschmodells
einsetzen. Die Anwendung des OWAS-Verfahrens dient hier nicht der ErgonomieAnalytik für erstellte Simulationen sondern der Bewegungsgenerierung und
beschränkt sich auf die für das Aufnehmen von Lasten relevanten Körperstellungen,
besonders des Rumpfes sowie der Arme. Bei der Ermittlung der Zielpose für das
Aufnehmen der Last wird ein Körperhaltungspunktwert ermittelt. Die Minimierung
dieses Punktwertes ist im Regelwerk der inversen Kinematik des
Bewegungsalgorithmus
integriert.
Perspektivisch
sollen
werkerübliche
3 Methode zur Aufbereitung digital erfasster menschlicher Bewegung für die Bewegungsgenerierung
95
Körperstellungen in Abhängigkeit von Lage und Lastgewicht der aufzunehmenden
Objekte über weitere Versuche ermittelt werden, um die Qualität der
Bewegungsgenerierung zu erhöhen.
Die Laborversuche und Motion-Capture-Studien zeigten, dass alle mit der
Handhabung von Objekten verbundenen Verrichtungen eine Vorpositionierung zum
Objekt beinhalten. Der dabei eingenommene Abstand folgt keiner erkennbaren
Systematik, sondern erfolgt weitgehend intuitiv. Es zeigt sich, dass ein individueller,
anthropometrisch bedingter Abstand zum Objekt eingenommen wird. Dieser
entspricht etwa der individuellen Schulterbreite bzw. Körpertiefe, wobei vorhandene
Störgeometrien diesen Abstand entsprechend vergrößern, um unerwünschte
Kollisionen zu vermeiden. Die Ausrichtung zum Objekt ist abhängig vom Greiffall
sowie der Umgebung. Beim beidhändigen Greifen liegen der Blickrichtungsvektor
des Menschen und die Objekt-Frontflächennormale auf einer vertikalen Ebene, d. h.
der Mensch positioniert sich mittig vor dem zu greifenden Objekt. Beim einhändigen
Greifen liegen Objekt-Frontflächennormale und Blickrichtungsvektor derart seitlich
versetzt, dass das Objekt mittels Nachvorngreifens des Armes aufgenommen werden
kann.
Für jede Objektkategorie wurden unter Berücksichtigung etwaiger horizontaler oder
vertikaler Störgeometrien idealisierte Bewegungsabläufe identifiziert und
parametrisiert. Im Ergebnis dessen wurde ein Algorithmus entwickelt, der
automatisch eine Bewegungsfolge für das Aufnehmen beliebiger Objekte in
Abhängigkeit von Geometrie, Masse und Lagerung generiert. In Abbildung 38 ist
beispielhaft die Greiffolge für das Entnehmen einer Streifenplatte in Regallagerung
dargestellt.
Abbildung 38 - Greiffolge für den Objekttyp „Streifenplatte"
Durch die Geometrie wurde das Objekt als „Streifenplatte“ identifiziert, das bedeutet,
die kürzeste Dimension (Höhe) hat eine Länge von weniger als 50mm, die längste
Dimension (Länge) ist mindestens 4-mal so lang wie die mittlere (Breite), wobei die
Länge eine Abmessung von 100mm übersteigt. Durch die Abmessungen wurde
ferner identifiziert, dass ein Tragen durch eine Person allein möglich ist. Durch die
Vorpositionierung des Menschmodells vor das Werkstück (1) wird der Fall des
Handhabens definiert, im gezeigten Beispiel beginnend an der kurzen Seite.
Zunächst erfolgt ein beidhändiges Greifen mittels Zufassungsgriff seitlich am Objekt
3 Methode zur Aufbereitung digital erfasster menschlicher Bewegung für die Bewegungsgenerierung
96
(2), gefolgt vom Hervorziehen um eine definierte Distanz, weniger als die Länge des
Objekts, so wird ein Kippen verhindert. Nach einem Umpositionieren des
Menschmodells neben das Objekt folgt ein erneutes aufnehmen durch beidhändiges
Greifen mit Zufassungsgriff mittig am Objekt (3). Anschließend wird das Objekt
vollständig aufgenommen (4) und letztlich in die finale Tragehaltung umgesetzt (5).
In dieser Form kann jedes Objekt einer Kategorie zugeordnet werden, die das
jeweilige Greifen ein- oder beidhändig mit entsprechend Greifpunkten am Objekt
sowie zugehöriger Greifart (Umfassungsgriff, Zufassungsgriff, Kontaktgriff, Finger
oder Hand etc.) definiert. Ferner wurden entsprechende Greiffolgen, wie beispielhaft
erläutert, beschrieben.
3.6.2 Werkzeughandhabung
Zur Beschreibung von Verrichtungen der Werkzeughandhabung wurden die Abläufe
als Folgen von Teil-Verrichtungen beschrieben, wobei besonderes Augenmerk auf
die Zielpose, d. h. der Ausrichtung des Werkers zum Applikationspunkt sowie auf die
Trajektorie der werkzeugführenden Hand gelegt wurde.
Die Handhabung von Werkzeugen umfasst mehrere, aufeinander folgende
Teilbewegungen, wobei neben der Aufnahme des Hilfsmittels vor allem die
spezifischen Bahnbewegungen der Applikation am Wirkpunkt von Bedeutung sind.
Bei den Untersuchungen konnte festgestellt werden, dass sich dabei verschiedene
Bestandteile identifizieren lassen. Zunächst wird das Werkzeug entlang des
Zustellweges zum Wirkpunkt geführt. Die Körperausrichtung ist dabei durch eine
Rotation um die z-Achse geprägt, so dass der Mensch nicht frontal zum Wirkpunkt
steht.
Der Zustellweg und die daraus resultierende Körperstellung hängen sowohl von der
Lage als auch von der Orientierung der Wirkstelle ab. Es existieren Umschlagzonen,
an denen die Grundausrichtung und ggf. die ausführende Hand wechseln. Mit Hilfe
des eingesetzten Probekörpers konnten die einzelnen Umschlagzonen in
Abhängigkeit der Lage des Applikationspunktes ermittelt werden. So kann ein
Werkzeug rechtshändig und linkshändig appliziert und unterschiedlich betätigt
werden.
Nach dem Erreichen der Wirkstelle folgt die eigentliche, werkzeugspezifische
Applikationsbewegung, etwa die lineare Zuführung beim Akkuschrauber oder die
Rotation beim Handschrauben. Zusätzlich zu den Bewegungsbahnen wurden weitere
Charakteristika eruiert, etwa Amplitude und mittlere Schlagzahl beim Hämmern oder
Drehwinkel beim Handschrauben. Im Rahmen zweier studentischer Arbeiten wurden
die in den Motion-Capture-Studien (vgl. Kapitel 3.3 und 3.4) gewonnenen Daten
aufbereitet und ausgewertet (Geiler, 2010; Thiele, 2011).
Für Werkzeuge, die eine komplexere Geometrie und definierte Greif- und
Arbeitspunkte haben, empfiehlt sich eine manuelle Definition dieser Punkte (Points of
3 Methode zur Aufbereitung digital erfasster menschlicher Bewegung für die Bewegungsgenerierung
97
Interest, POI). An dem in Abbildung 39 dargestellten Akkuschrauber wurden ein
Greifpunkt und ein Arbeitspunkt (Tool-Center-Point) definiert. Anhand dieser POIs ist
eine schnelle und exakte Simulation möglich, das Werkzeug wird korrekt gefasst und
appliziert. Die notwendigen Trajektorien werden automatisch generiert.
Abbildung 39 - Werkzeugmodell mit Greifpunkt (1) und Arbeitspunkt (2)
3.6.3 Allgemeine Untersuchungskritik
Anhand der diskutierten Untersuchungen und Ergebnisse zu menschlichen
Bewegungen konnte eine Methodik zur Bewegungserfassung und -aufbereitung
entwickelt und deren Machbarkeit exemplarisch überprüft werden. Insbesondere bei
den folgenden Aspekten können jedoch noch Einschränkungen festgestellt werden:

Diskursbereich
Die Untersuchungen erfolgten auf Basis ausgewählter Verrichtungen und
decken keinesfalls alle denkbaren Bewegungen, auch nicht im Kontext der
manuellen Arbeit im Montagebereich, ab. Gleichwohl erfolgten umfassende
Voruntersuchungen und theoretische Überlegungen, weshalb davon
ausgegangen wird, dass die berücksichtigten Verrichtungen bereits einen
Großteil üblicher Arbeitstätigkeiten abdecken. Zur Vervollständigung sind
künftig weitere Studien unter Berücksichtigung der entwickelten Methodik
durchzuführen.

Probandenkollektiv
Die Aufnahmen wurden zunächst mit drei Laien, später mit nur einem geübten
Werker durchgeführt, weshalb keine statistische Absicherung der Ergebnisse
gewährleistet ist. Um dennoch eine hohe Datenqualität zu erzielen, erfolgten
entsprechende Vorüberlegungen anhand von Planerwissen zur üblichen
3 Methode zur Aufbereitung digital erfasster menschlicher Bewegung für die Bewegungsgenerierung
98
Arbeitsweise einerseits und die Etablierung des Simulationstages
andererseits. Weiterhin fokussieren die Studien auf die Entwicklung eines
Planungswerkzeuges, weshalb ohnehin von einer Planbewegung
ausgegangen werden soll, was in frühen Planungsphasen zur Absicherung
zunächst genügt.

Versuchsdesign
Die Ausführung erfolgte unter Laborbedingungen sowie unter arbeitsähnlichen
Verhältnissen, nicht aber in echter Arbeitsumgebung. Außerdem wurden die
Verrichtungen isoliert an Versuchsständen durchgeführt. Die Gestaltung der
Versuchsstände berücksichtigte jedoch viele Aspekte realer Bedingungen,
weshalb die Qualität für die Bewegungserfassung als ausreichend
eingeschätzt wurde.
3.6.4 Zusammenfassung
Aus den im Rahmen der Motion-Capture-Studien gewonnenen Daten wurden unter
Anwendung der in Kapitel 3.5 entwickelten Methode zur Bewegungserfassung
und -aufbereitung idealtypische Bewegungsmuster der Handhabung von
Werkstücken und Werkzeugen abgeleitet. Im Rahmen dreier studentischer Arbeiten
wurden die gewonnenen Daten umfassend aufgearbeitet und exemplarisch
Bewegungs-Algorithmen der Werkstück- und Werkzeughandhabung beschrieben.
Diese wurden im Rahmen des Projektes eMAN weiterverarbeitet und flossen in die
Entwicklung einer Software zur digitalen Menschsimulation ein (vgl. Kapitel 5.1). Es
konnte gezeigt werden, dass menschliche Bewegungen mit Hilfe von Algorithmen
beschrieben und auch generiert werden können, wobei die humanmotorische
Richtigkeit gewährleistet ist. Die gewonnenen Erkenntnisse zur Handhabung von
Objekten sind insofern neuartig, da sie bislang im Rahmen der Arbeitsplanung
vernachlässigt wurden, weil es sich um Facharbeiter-Fertigkeiten handelt, die keiner
näheren Erklärung bedürfen. In der konventionellen Arbeitsplanung erfolgt
Bewegungsbeschreibung allein unter zeitwirtschaftlichen Aspekten sowie im Kontext
der Belastungsprognose. Der für die simulative Planungsabsicherung notwendige
Detaillierungsgrad wird erst durch die beschriebene feingranulare, algorithmische
Bewegungsbeschreibung erreicht. Daraufhin kann nun eine ganzheitliche
Ergonomiebewertungsmethode angewandt werden, um auf Basis erstellter
Simulationen Vorhersagen zur späteren Belastung an den Arbeitsplätzen vornehmen
zu können.
4 Anwendung einer Methode zur Ergonomiebewertung für digitale Menschmodelle
99
4 Anwendung einer Methode zur Ergonomiebewertung für digitale
Menschmodelle
Die Simulation mit digitalen Menschmodellen erfolgt grundsätzlich zum Zweck der
Visualisierung und Plausibilisierung geplanter Arbeitsabläufe und -umgebungen. Die
ergonomische Bewertung des Arbeitsplatzes und des Arbeitsprozesses soll ein
integraler Bestandteil des zu entwickelnden Simulationswerkzeugs sein. Nach der
endgültigen Berechnung des Bewegungsablaufes (mit allen Restriktionen, z. B.
geometrischen Behinderungen der Pfade) kann eine Bewertung der Verrichtungen
erfolgen, die dem Nutzer hilft, diese einzuschätzen und gegebenenfalls ergonomisch
ungünstige Verrichtungen durch günstigere zu ersetzen. Die Ergonomieabsicherung
mit Hilfe digitaler Menschsimulationen umfasst dabei zwei Stufen.
Zunächst ist die bloße 3D-Visualisierung an sich bereits ein sehr wirkungsvoller
Absicherungsumfang, denn so lässt sich zunächst die Ausführbarkeit einer
Arbeitsaufgabe sicherstellen. Grobe Fehler der Arbeitsplatzgestaltung können
frühzeitig erkannt und korrigiert werden. Die zweite Stufe der Ergonomieabsicherung
ist die Beurteilung des simulierten Prozesses mittels einer Methode zur
Belastungsbeurteilung. In der betrieblichen Praxis werden vermehrt Verfahren
benutzt, welche derzeit nicht zum Funktionsumfang der etablierten SoftwareLösungen gehören. Um eine Durchgängigkeit der Ergonomiebewertung in allen
Phasen des Produkt-Entstehungs- und Herstellungsprozesses sicherzustellen, sind
diese fehlenden Methoden für die Belastungsprognose in die Programme zur
digitalen Menschsimulation zu implementieren.
Obgleich es zu den Zielen des Forschungsprojekts eMAN gehört, eine neuartige
Methode zur Belastungsbewertung zu entwickeln (vgl. Kapitel 1.4), gilt es zunächst
einmal, ein in der Praxis bereits etabliertes und angewandtes Verfahren derart in die
Software zu implementieren, dass mit wenig Aufwand die gewohnte, also bislang
manuell bzw. aus anderen Software-Werkzeugen bekannte Ergebnisdarstellung
erzeugt werden kann.
Das Konzept zur Umsetzung einer Ergonomiebewertungsmethode für ein digitales
Menschmodell wurde in Teilen bereits publiziert (Jendrusch, Pirger, & Fritzsche,
2011; Jendrusch, et al., 2011; Fritzsche, et al., 2011; Jendrusch, 2012).
4.1
Auswahl einer Methode und Prüfung auf Umsetzbarkeit
4.1.1 Anforderungen und Auswahl einer Methode
Das
zu
implementierende
Verfahren
zur
Ergonomiebewertung
sollte
arbeitswissenschaftliche
Qualitätskriterien
erfüllen
und
grundsätzlichen
Praxisanforderungen genügen. Dies umfasst insbesondere die folgenden Kriterien
(Fritzsche, 2010; Lins & Britzke, 2010):
4 Anwendung einer Methode zur Ergonomiebewertung für digitale Menschmodelle
100

Vollständigkeit der Risikobewertung (berücksichtigte Risikofaktoren)
Nach Möglichkeit sollte die Methode eine umfassende Risikobeurteilung
mehrerer
Belastungsfaktoren
ermöglichen,
weshalb
insbesondere
Kombinationsverfahren in Betracht kommen. Bspw. sollten sowohl ungünstige
Körperhaltungen als auch Aktionskräfte oder manuelle Lastenhandhabungen
berücksichtigt werden.

Konformität mit Standards
Die ausgewählte Methode sollte aktuellen, als gesichert erachteten
arbeitswissenschaftlichen Erkenntnissen entsprechen. Die Validität des
Verfahrens sollte durch entsprechende wissenschaftliche Untersuchungen
bestätigt sein. Eine Konformität mit gültigen Normen und Richtlinien stellt dies
sicher.

Zeitlicher Aufwand
Die Methode sollte ohne großen zusätzlichen Zeitaufwand durchführbar sein,
um die von Praktikern im betrieblichen Alltag zumeist gewünschten raschen
Prognosen und Variantenvergleiche zu ermöglichen. Die spricht wiederum für
ein Screening-Verfahren, welches eben auf diese Anforderung fokussiert.

Genauigkeit
Die Detailliertheit sollte möglichst hoch sein, um exakte Belastungsprognosen
und Variantenvergleiche zu ermöglichen. Das bedeutet, die beinhalteten
Risikofaktoren sollten möglichst genau erfasst werden.

Notwendige Expertise
Es sollte sich um Verfahren handeln, welches keine vertiefte Expertise zur
Anwendung und Interpretation der Ergebnisse erfordert, so dass die spätere
Anwendbarkeit für die Software-Nutzer gegeben ist.
Folglich kommen vorwiegend Screening-Verfahren in Frage, da sie den
geschilderten Anforderungen weitgehend entsprechen.

Praxisverbreitung und Akzeptanz
Letztlich sollte es sich um ein Verfahren handeln, welches in der betrieblichen
Praxis entsprechend verbreitet ist, also bereits für Bewertungen verwendet
wird. Damit wird eine Durchgängigkeit der Ergonomiebetrachtungen im Verlauf
des PEP wie auch im Serienbetrieb gewährleistet, d. h. Ergebnisse
ergonomischer Beurteilungen aus der Planungsphase sind mit Bewertungen in
der Serienproduktion an realisierten Arbeitsplätzen vergleichbar.
4 Anwendung einer Methode zur Ergonomiebewertung für digitale Menschmodelle
101
Tabelle 5 zeigt einen Überblick in der Praxis üblicher Ergonomiewerkzeuge zur
Beurteilung physischer Belastungen und deren Erfüllung der erläuterten
Anforderungen.
Tabelle 5 - Vergleich praxisüblicher Ergonomiewerkzeuge hinsichtlich des Funktionsumfangs und der
Anwendbarkeit (Fritzsche, 2010; Lins & Britzke, 2010)
LMM
SAK
OWAS
BSVS
NIOSH
RULA
OCRA
EAWS
Rapid Upper Limb Assessment
Leitmerkmalmethode Heben/Halten/Tragen
Leitmerkmalmethode Ziehen/Schieben
Leitmerkmalmethode Manuelle Arbeitsprozesse
1977
1978
1991
1993
2001
2002
2007
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
European Assembly Worksheet
National Institute for Occupational Safety and Health
Revised Lifting Equation
1970
Automotive Assembly Worksheet
Burandt/Schultetus/VDI/Siemens
Granzlast- bzw. Grenzkraftverfahren
Entstehung
AAWS
MP
Ovako Working Posture Analysing System
Bezeichnung
ZS
System zur Analyse von Körperhaltungen
HHT
Occupational Risk Assessment
Werkzeugabkürzung
2002
2004
2006
X
X
X
X
X
X
Risikofaktoren
ungünstige Körperhaltungen
manuelle Lastenhandhabung
X
X
X
hohe Aktionskräfte
X
X
X
X
X
X
Gelenkstellungen obere Extremitäten
X
X
X
X
X
X
repetitive Tätigkeiten
ungünstige Ausführungsbedingungen
X
X
X
X
X
X
X
X
X
X
Geschlechtsdifferenzierung
X
X
X
X
Arbeitsdauer
X
X
X
X
X
X
Pausensystem
X
Anwendung
Konformität mit Standards
1
1
2
5
3
5
5
3
3
5
5
zeitlicher Aufwand
2
3
4
3
4
1
1
1
5
4
4
Genauigkeit
3
5
3
5
5
1
1
1
5
3
3
Notwendige Expertise
2
2
3
3
3
2
2
2
5
4
5
Praxisverbreitung und Akzeptanz
1
2
2
4
4
5
5
5
3
5
5
Legende:
Quantitative Ausprägung des Kriteriums: 1: sehr gering…5: sehr hoch
Qualitative Ausprägung des Kriteriums:
unzureichend
sehr gut
4 Anwendung einer Methode zur Ergonomiebewertung für digitale Menschmodelle
102
Es stellt sich heraus, dass EAWS über den umfangreichsten Fundus an
Risikofaktoren verfügt und hinsichtlich Konformität mit Standards sowie
Praxisverbreitung positiv hervorsticht. Jedoch sind der zeitliche Aufwand sowie die
notwendige Expertise sehr hoch. Diese Defizite sind aber bei einer weitgehend
automatisierten Bewertung durch das Simulationswerkzeug weniger relevant, da der
Aufwand nicht manuell erfolgt. Darüber hinaus ist EAWS das Standard-Werkzeug zur
Beurteilung physischer Belastungen in der im Fachbeirat des Forschungsprojektes
eMAN vertretenen MTM-Vereinigung sowie der Volkswagen AG (Toledo Muñoz,
2012; Jacob, Toledo Muñoz, Busche, & Jendrusch, 2010). Folglich wurde EAWS als
zu implementierende Methode zur Ergonomiebewertung ausgewählt. Die daraus
resultierende Anforderungen und zu beachtenden Rahmenbedingungen werden im
Folgenden erläutert.
Um eine plausible Ergonomieprognose mit EAWS zu ermöglichen, müssen drei
zentrale Ebenen bei der Modellierung korrekt umgesetzt werden:

Prozessmodellierung (Arbeitsablauf, Vorgabezeit, Häufigkeiten…)

Belastungsfaktoren (Körperhaltungen, Kräfte, Lastgewichte…)
 Rahmenbedingungen (Taktzeit, Ausbringung, Arbeitszeitmodell…)
Zunächst ist der zu beurteilende Prozess als solcher richtig zu modellieren, d. h. der
Ablauf muss in der richtigen Reihenfolge, im real-getreuen Layout, zeitrichtig und mit
den richtigen Baugruppen und Hilfsmitteln abgebildet werden. Problematisch ist,
dass eine fehlerhafte Modellierung der Posen und Bewegungen zu falschen
Schlussfolgerungen führen kann. Nicht immer ist die biomechanische Korrektheit
manuell erstellter Körperhaltungen gegeben (etwa Nichteinhaltung von
Gleichgewichtsbedingungen, übertriebene Gelenkigkeit des Menschmodells). Eine
wichtige Voraussetzung ist deshalb die humanmotorische Richtigkeit der
menschlichen Bewegungen, d. h. die synthetisierten Bewegungen müssen denen
entsprechen, die ein geübter und eingearbeiteter Facharbeiter unter normalen
Umständen ausüben würde. Dies gewährleistet, dass die Basis der
Ergonomiebewertung, nämlich die modellierten Posen, plausibel und biomechanisch
korrekt ist, was valide Risikoabschätzungen ermöglicht. Neben der Intensität von
Belastungen ist die Zeitkomponente für die umfassende ergonomische Bewertung
relevant. Hier ist bei konventioneller Menschmodellierung mit Ungenauigkeiten zu
rechnen, insbesondere wenn zahlreiche Zwischenposen erstellt werden, um
schlüssige Bewegungsabläufe zu erzielen. Dann ist mit erhöhter Ablaufzeit zu
rechnen. Andererseits können auch sehr schnelle, biomechanisch gar unmögliche
Bewegungen simuliert werden. Ein praktikabler Ansatz ist die Simulationen auf Basis
eines Systems vorbestimmter Zeiten, so dass sich planerisch korrekte Ablaufzeiten
ergeben, womit auch die Dauer der Belastungen für die Ergonomiebewertung
verwendet werden kann.
4 Anwendung einer Methode zur Ergonomiebewertung für digitale Menschmodelle
103
In der Praxis erfolgt eine Ergonomiebewertung im Regelfall auf Basis von
Beobachtungen verschiedener Mitarbeiter. Anderseits soll die Vergleichbarkeit
gesichert werden, indem eine standardisierte Bewertungsbasis zu Grunde gelegt
wird (Geschlecht, Perzentil etc.). Ein Skalieren der Beobachtungen auf eine solche
Vergleichsbasis ist für den Anwender schwierig. Die anthropometrischen Daten
digitaler Menschmodelle können hingegen rasch angepasst werden, so dass
einerseits Analysen mit vergleichbarer Basis durchgeführt und andererseits
unterschiedliche Populationen simuliert werden können. Dies wirkt sich unmittelbar
auf die zweite Ebene, nämlich die Modellierung der Belastungsfaktoren aus. Das
Simulationsmodell muss die in der Bewertungsmethode berücksichtigten
Risikofaktoren umfassen und richtig abbilden. So müssen die Körperstellungen eben
denen der realen Arbeitspopulation entsprechen und weitere Faktoren wie Kräfte
oder Lasten müssen ebenfalls Bestandteil des Modells sein. Insbesondere komplexe
Kinematiken und Interaktionen mehrerer Menschmodelle oder zwischen
Menschmodellen und technischen Ressourcen müssen realitätsgetreu modelliert
werden. So kann ein Arbeiten an sich bewegenden Objekten nur dann automatisch
erkannt werden, wenn es in der Simulation tatsächlich stattfindet. Andernfalls ist eine
manuelle Eingabe anhand des Planerwissens notwendig. Eine solche
Eingabemöglichkeit ist demnach vorzusehen.
Schließlich sind auch die organisatorischen Planungsprämissen im Modell zu
dokumentieren, da sich Taktzeit, Schichtleistung und Pausengestaltung auf die
Bewertung auswirken.
4.1.2 Prototypische Umsetzung
Bevor EAWS für die Auswertung digitaler Menschsimulationen zum Einsatz kommen
kann, muss zunächst sichergestellt werden, dass das Verhalten des realen Systems,
in diesem Fall also die Verrichtung der Arbeit durch Menschen, im modellierten
System hinreichend genau wiedergegeben wird (Kühn, 2006). Es stellt sich die
Frage, inwieweit die Simulation auf Basis von Planungsdaten gültige (valide)
Prognosen der Ergonomiebewertung zulässt. Hierfür wurde im Vorfeld untersucht, ob
zwischen den Bewertungsergebnissen bereits realisierter Arbeitsplätze und
korrespondierenden Simulationen eine ausreichende Übereinstimmung vorliegt.
Anhand einer Stichprobe von 20 Arbeitsplätzen konnte dabei nachgewiesen werden,
dass insgesamt eine gute Übereinstimmung zwischen den Bewertungen realer und
simulierter Arbeitsplätze besteht, gleichwohl aber Unterschiede zwischen den
Belastungsfaktoren bestehen. So lassen sich Körperhaltungen sehr gut abbilden,
Aktionskräfte hingegen erweisen sich als schwierig (Fritzsche & Jendrusch, 2009).
In einer weiteren Vorstudie wurde untersucht, ob ein umgekehrter Ansatz, nämlich
die Visualisierung einer Prozessbeschreibung aus kombinierten Zeit- und
4 Anwendung einer Methode zur Ergonomiebewertung für digitale Menschmodelle
104
Ergonomieinformationen, möglich ist. Aus diesen Daten konnten in einem
Demonstrator die zu erwartenden Bewegungen im Zeitverlauf abgebildet werden
(Abbildung 40). Ausgehend von einer MTM-UAS-Analyse, ergänzt um Informationen
zu den Körperhaltungen während der Prozessschritte (in der Abbildung oben
tabellarisch dargestellt), wurde eine Visualisierung mit digitalem Menschmodell
abgeleitet. Die farbliche Hervorhebung von Körpersegmenten, welche jeweils
kritische Gelenkwinkel innehaben, dient der Identifizierung potentieller
Überbelastungen.
Abbildung 40 - Prototypische Visualisierung kombinierter Zeit- und Ergonomieanalysen
Bei dieser Darstellung fehlen jedoch sämtliche Umgebungsinformationen und
Interaktionsobjekte. Dennoch konnten bereits anhand der textlichen Beschreibung
des Arbeitsschrittes und den zugehörigen Körperstellungen im Zeitverlauf Hinweise
zur Gestaltungsqualität des Arbeitsplatzes gewonnen werden.
Fritzsche (2010) beschreibt eine prototypische Umsetzung einer AAWS-Bewertung
für das Menschmodell Human Builder (Abbildung 41). Wie in der Abbildung auf der
linken Seite erkennbar ist, erfolgt eine automatische Erkennung sowie Bepunktung
4 Anwendung einer Methode zur Ergonomiebewertung für digitale Menschmodelle
105
der
AAWS-Körperhaltungskategorien.
Diese
basiert
ausschließlich
auf
Gelenkwinkeln des digitalen Menschmodells. Bei Tests wurden Posen im Zeitverlauf
überwiegend korrekt erkannt, wenngleich fehlerhafte Zuordnungen vorkamen.
Insbesondere erwies sich die Unterscheidung zwischen Sitzen und Hocken als
problematisch sowie die Differenzierung der Armhaltung in Relation zum Rumpf. Für
die Berechnung von Kräften und Lasten ist lediglich eine manuelle Dateneingabe und
anschließende
Berechnung
der
Punkte
möglich,
weitere
notwendige
Prozessinformationen werden der Simulation nicht automatisch entnommen.
Extrapunkte wurden nicht berücksichtigt. Trotz der bestehenden Defizite zeigt sich,
dass es möglich ist, eine teilweise automatisierte Ergonomiebewertung mit einem
Kombinationsverfahren wie AAWS für digitale Menschsimulationen möglich ist.
Allerdings sind die bloßen Gelenkwinkelinformationen im Zeitverlauf nicht
ausreichend.
Abbildung 41 - Prototypische AAWS-Bewertung für das Menschmodell Human Builder (Fritzsche,
2010)
Um eine vollständige EAWS-Bewertung mit möglichst wenig Aufwand zu
ermöglichen, eignet sich eine semiautomatische Lösung, d. h. der Großteil der
Informationen sollte direkt der Simulation automatisch entnommen werden können,
lediglich wenige fehlende Angaben sollten manuell ergänzt werden müssen. Das in
Kapitel 3.1 beschriebene Verrichtungskonzept gewährleistet eine eindeutige und
4 Anwendung einer Methode zur Ergonomiebewertung für digitale Menschmodelle
106
fehlerfreie Erkennung der Körperstellungen im Zeitverlauf, da insbesondere
schwierig erkennbaren Posen wie Knien oder Sitzen die jeweils entsprechende
Verrichtung Hinknien oder Hinsetzen vorausgeht. Nach dem Setzen folgt demnach
eine sitzende Grundkörperhaltung. Die Verrichtungen beinhalten weitere
Informationen, welche zur EAWS-Bewertung benötigt werden, bspw. geht einer
manuellen Lastenhandhabung das Aufnehmen der Last voraus.
4.1.3 Zusammenfassung
Anhand des Vergleichs etablierter Ergonomiebewertungsmethoden wurde EAWS als
zu implementierendes Verfahren ausgewählt, da es arbeitswissenschaftliche
Qualitätskriterien erfüllt und grundsätzlichen Praxisanforderungen genügt. Vor allem
in der Automobilindustrie, etwa in der Volkswagen AG, wird EAWS standardmäßig
während des gesamten PEP eingesetzt.
Notwendige Voraussetzung für eine korrekte Ergonomiesimulation ist die richtige
Modellierung des Prozesses einschließlich der Belastungsfaktoren und
Rahmenbedingungen. Anhand von Voruntersuchungen konnte nachgewiesen
werden, dass simulative Ergonomiebewertung mit EAWS möglich ist. Durch die
Nutzung des entwickelten Verrichtungskonzeptes lässt sich eine semiautomatische
Bewertung realisieren.
4.2
Umsetzung
Die
Realisierung
einer
semiautomatischen
Ergonomiebewertung
für
digitale
Menschsimulationen auf Basis des EAWS (Anlage 4) wird im Folgenden, getrennt
nach den einzelnen Modulen der Methode, erläutert. Die Umsetzung basiert auf
EAWS Version 1.3.2c (Institut für Arbeitswissenschaft Darmstadt IAD, 2009;
Baracco, et al., 2009). Zunächst wird jeweils das Modul erläutert, anschließend
werden sowohl die Herausforderungen und Hemmnisse einer automatisierten
Erfassung aus digitalen Menschsimulationen als auch das letztendliche Konzept zur
Realisierung diskutiert. Die Darstellungen beziehen sich auf die erfolgte Umsetzung
für die Simulationssoftware Editor menschlicher Arbeit (ema, vgl. Kapitel 1.4, 5.1)
4.2.1 EAWS Modul 1: Körperstellung
Beschreibung des Moduls
Das Modul umfasst die Zeilen 1 bis 16 des EAWS-Formblattes. Mit Modul 1 werden
statische Körperhaltungen, d. h. Körperhaltungen mit einer jeweiligen Dauer von
mindesten 4s, sowie hochfrequente Bewegungen des Rumpfes und der Arme
bewertet. Hochfrequent bedeutet mindestens zwei extreme Beugungen des Rumpfes
pro Minute (Formblatt: Zeilen 4, 12, 13) oder mindestens zehn extreme
Armbewegungen pro Minute (Formblatt: Zeilen 5, 6, 10, 11, 14, 15).
4 Anwendung einer Methode zur Ergonomiebewertung für digitale Menschmodelle
107
Geringe manuell zu handhabende Lasten (<3kg), Fingerkräfte (<30N) bzw.
Ganzkörperkräfte (<40N) sind in der Bewertung im EAWS-Modul 1 bereits enthalten.
EAWS bietet zur Haltungseinstufung in Modul 1 qualitativ beschreibende
Piktogramme, ergänzt um Gelenkwinkelangaben für die Rumpfbeugung
bzw. -neigung sowie relative Verhältnisangaben zur Armstreckung. Die Piktogramme
bestehen dabei aus wenigen Segmenten:

Kopf,

Rumpf,

Arm in zwei Teilen und

Beine in drei Teilen.
Die Module 1, 2 und 3 schließen sich grundsätzlich gegenseitig aus, d. h. eine
belastende Tätigkeit wird entweder als Körperhaltung, Aktionskraft oder
Lastenhandhabung bewertet, eine mehrfache Berücksichtigung ist nicht zulässig.
Dennoch ist in Modul 1 die gesamte Dauer des Arbeitszyklus zu bewerten, dafür
erfolgt die Zuordnung sämtlicher Zeitanteile die entweder als nicht statisch bzw.
hochfrequent identifiziert oder in den Modulen 2 und 3 bewertet wurden zu einer
jeweils für den Arbeitsplatz typische Grundkörperhaltung.
Umsetzung zur automatischen Bewertung
Die Herausforderung einer automatisierten Bewertung von EAWS-Modul 1 für ein
digitales Menschmodell besteht in der korrekten Zuordnung der komplexen
möglichen Körperstellungen, die mit einem digitalen Menschmodell modelliert
werden können, zur vereinfachten Darstellung in EAWS-Formblatt. Nicht alle
Körperhaltungen können allein anhand der Gelenkwinkel exakt zugeordnet werden
(vgl. Kapitel 4.1.2, prototypische AAWS-Bewertung für das Menschmodell Human
Builder). Die zehn im Regelwerk formulierten Anwendungsregeln zu Modul 1 sind
algorithmisch in die Berechnungsvorschrift zu implementieren. Dabei sind manuelle
Eingaben notwendig. So wird eine Grundkörperhaltung zur Bewertung des
Arbeitsplatzes benötigt, welche bei stehender Körperhaltung von den Abmessungen
und theoretisch möglichen Laufwegen abhängt. Mittels Eingrenzung des
Arbeitsplatzes im 3D-Layout könnte dies automatisch erkannt werden, ein
praktikabler Ansatz ist jedoch die Festlegung mittels Checkbox. Ohnehin muss der
Anwender einige, für die Punktberechnung notwendige Parameter zum Arbeitsplatz
eingeben. Dies sind die Plantaktzeit sowie die Anzahl der Takte je Schicht bzw. die
Netto-Schichtdauer.
Es bedarf zunächst einer Transformation der sehr einfachen Segmentierung der
Piktogramme auf die komplexere Struktur eines digitalen Menschmodells. Dabei
muss das Menschmodell analog der Piktogramme in einzelne Funktionseinheiten
aufgeteilt werden, wobei jeweils mehrere Freiheitsgrade kombiniert werden müssen.
4 Anwendung einer Methode zur Ergonomiebewertung für digitale Menschmodelle
108
Abbildung 42 verdeutlicht dies am Beispiel des digitalen Menschmodells Human
Builder. Hier lässt sich ein Beugen des Rumpfes relativ zu den Beinen über mehrere
Gelenke realisieren (zweifach in der Wirbelsäule sowie einfach im Becken), wobei
auch gegensätzliche Ausrichtungen der einzelnen Gelenke möglich sind, z. B.
Ausprägen eines Hohlkreuzes. Für die Adaption auf die vereinfachte Darstellung im
EAWS-Piktogramm wird daher ein Gesamtwinkel zwischen den Geraden von der
Hüfte zur Schulter und der Vertikalen durch den Hüftpunkt benötigt.
Abbildung 42 - Möglichkeiten der Rumpfbeugung für das Menschmodell Human Builder
Ferner müssen Marker am Menschmodell definiert werden, um die Relativpositionen
einzelner Körpersegmente zueinander, etwa der Arme zu Schulter und Kopf,
erkennen zu können. Als notwendige Marker werden die Positionen der Schultern,
der Hände sowie der Augen erfasst (Diagramm Abbildung 43). Die x-Achse
repräsentiert dabei den Zeitverlauf, die y-Achse die absolute Höhe des jeweiligen
Markers. Für jeden Marker ist ein Graph aufgetragen. Mit diesen Markern werden die
Körperstellungen der EAWS-Zeile 5: aufrecht, Arme auf/über Schulterhöhe sowie der
Zeile 6: aufrecht, Arme über Kopfhöhe erfasst, ebenso die korrespondierenden
Körperhaltungen im Sitzen oder Hocken/Knien. Die Kopfhöhe ist dabei als Höhe der
Augen definiert. Sobald also ein Handmarker über dem der Augen ist, wird Zeile 6
bewertet. In Abbildung 43 ist bspw. zum Zeitpunkt t=63s zu erkennen, dass der
Marker der linken Hand sich kurzzeitig über der Schulter befindet, so dass hier die
Körperhaltung aufrecht, Arme auf/über Schulterhöhe erkannt wird.
Vereinzelt ist die Zuordnung zu einer Körperstellung auf alleiniger Basis der
Gelenkinformationen und Markerpositionen nicht eindeutig. So können bspw. bei
sitzender Körperhaltung auf einem Montagehocker die Beine derart seitlich am
Körper sein, dass die Gelenkstellungen dem Hocken gleichen. Hier hilft die
Modellierungsmethodik auf Basis von Verrichtungen, denn den entsprechenden
Körperhaltungen geht jeweils die passende Körperbewegung als Verrichtung voraus,
4 Anwendung einer Methode zur Ergonomiebewertung für digitale Menschmodelle
109
d. h. vor jedem Sitzen gibt es eine Bewegung Hinsetzen. Somit ist eine eindeutige
Zuordnung der Körperhaltungen sichergestellt. Es wird die grundlegende Art der
Körperhaltung, also Stehen, Sitzen, Hocken/Knien jeweils anhand der Verrichtungen
zugeordnet, die Positionen der Marker und die Gelenkwinkel werden zur exakten
Zuordnung der jeweiligen Ausprägung, wie aufrecht oder gebeugt, verwendet.
Abbildung 43 - Höhen der Körperteilmarker im Zeitverlauf
Neben der Identifizierung der jeweiligen Posen ist ferner der Zeitaspekt von
Bedeutung. Hierfür müssen die Körperhaltungsklassen im gesamten Zeitverlauf
erfasst werden. Abbildung 44 zeigt auszugweise die tabellarische Darstellung der
Körperhaltungen im Zeitverlauf einer Simulation. Es wird jeweils die tatsächlich
identifizierte und die gemäß Regelwerk bewertete Körperhaltung angezeigt. Im
dargestellten Beispiel ist etwa in den Zeilen 316 und 317 die Körperhaltung der
EAWS-Zeile 14: Knien oder Hocken, Arme auf/über Schulterhöhe erkannt worden,
Da die Dauer der Körperhaltung jedoch unter vier Sekunden liegt, wird die
Grundkörperhaltung Zeile 1: Stehen und Gehen bewertet.
Als Stärke der automatisierten Bewertung erweist sich insbesondere die sehr exakte
Berücksichtigung
der
asymmetrischen
Körperhaltungen.
Rumpfdrehung,
und -neigung sowie die Reichweite der Arme werden stets korrekt erkannt und
bewertet.
4 Anwendung einer Methode zur Ergonomiebewertung für digitale Menschmodelle
110
Abbildung 44 - Tabellarische Darstellung der Körperhaltungszwischenwerte im System ema
Die Bepunktung erfolgt anhand der EAWS-Wertetabelle. Dabei sind im
Bewertungsbogen die Zeitanteile am Gesamttakt in Klassen eingeteilt. Zur
Berechnung werden die Mittelwerte der Klassen verwendet. Gemäß der EAWSMethodik wird die Punktbewertung für Zwischenwerte des zeitlichen Anteils mittels
linearer Interpolation zwischen den anliegenden Werten errechnet. Eine
Extrapolation über die Maximalwerte hinaus findet nicht statt. Die Berechnung der
Punkte erfolgt automatisiert.
4.2.2 EAWS Modul 2: Aktionskräfte
Beschreibung des Moduls
Im Modul 2, welches die Zeilen 17 und 18 im Formblatt umfasst, werden
aufzubringende Aktionskräfte anhand der Intensität (Kraftbetrag [N] im Verhältnis zur
Maximalkraft) und Dauer bzw. Häufigkeit bewertet. Dabei wird zwischen Finger- und
Arm- bzw. Ganzkörperkräften unterschieden. Fingerkräfte von weniger als 30N bzw.
Arm-/Ganzkörperkräfte von weniger als 40N werden nicht bewertet, die Belastung ist
in diesen Fällen bereits in der Bewertung von Modul 1 enthalten.
Für die Maximalkräfte werden zwei Perzentile angegeben: P15 für Planungsanalysen
sowie P40 für Ausführungsanalysen. Die maximal mögliche Fingerkraft ist abhängig
von der Griffform, wobei zwischen fünf Möglichkeiten unterschieden wird. Die
Ausübung der Kraft wird als einarmig angenommen. Bei Arm-/Ganzkörperkräften ist
die Maximalkraft abhängig von der Grundkörperhaltung (Stehen, Knien, Sitzen) und
der Kraftrichtung (sechs Richtungen). Weiterhin wird zwischen ein- und beidarmiger
Kraftausübung unterschieden.
Die manuelle Bewertung von EAWS-Modul 2 ist, sofern unterschiedliche Kraftfälle an
einem Arbeitsplatz auftreten, sehr rechenintensiv und damit fehleranfällig. Es
müssen statische und dynamische Kraftfälle, sowie Kraftfälle mit unterschiedlichen
Kraftniveaus durch Bildung gewichteter Mittelwerte und Interpolation letztlich zu
jeweils einem Gesamtpunktwert für die Zeilen 17 und 18 zusammengefasst werden.
Umsetzung zur automatischen Bewertung
EAWS-Modul 2 liegen elf erläuternde Regeln zugrunde, welche algorithmisch
umgesetzt werden müssen. Um eine weitgehend automatische Kraftbewertung zu
realisieren, muss einer Simulation zunächst einmal entnommen werden können, ob
eine
Kraftausübung
überhaupt
stattfindet.
Hierfür
erweist
sich
das
4 Anwendung einer Methode zur Ergonomiebewertung für digitale Menschmodelle
111
Verrichtungskonzept erneut als hilfreich. Je nach Verrichtungstyp, der simuliert wird,
z. B. Körperbewegungen, Werkzeughandhabung etc., wurde vordefiniert, ob eine
Kraftausübung grundlegend sinnvoll bzw. möglich ist. Bei den entsprechenden
Verrichtungen können nun Kraftwerte eingegeben werden (Abbildung 45, DialogFenster der Simulationssoftware ema, vgl. Kapitel 5.1). Im Rahmen der Eingabe
durch den Anwender werden bei der Simulationserstellung die notwendigen
Parameter in Form von Eingabe-Dialogen abgefragt. Sofern nun eine
Kraftaufbringung im Sinne des EAWS-Moduls 2 zu erwarten ist, wie etwa bei der in
Abbildung 45 dargestellten Handhabung eines Werkzeuges, wird im Dialog der
Kraftbetrag abgefragt. Alternativ ist auch eine standardisierte Vorbelegung von
Verrichtungsbausteinen mit Kräften denkbar, um ein möglichst exaktes
Risikoscreening auch in frühen Planungsphasen zu ermöglichen.
Abbildung 45 - ema-Eingabedialog für Verrichtungsparameter einschließlich Kraftaufwand
Die übliche Greif- bzw. Kopplungsausprägung wird den jeweiligen Verrichtungen
bereits zugeordnet, z. B. der Zeigefinger bei der Verrichtung Knopfbetätigen oder der
Umfassungsgriff beim Werkzeughandhaben. Bei Arm- bzw. Ganzkörperkräften ist die
Bestimmung der Kraftwirkungsrichtung erforderlich, um die jeweils mögliche
Maximalkraft bestimmen zu können. Diese Richtungsermittlung kann mittels der am
Menschmodell definierten Marker erfolgen und muss nicht manuell definiert werden.
Die Belastung resultiert neben der Krafthöhe auch aus der Dauer bzw. Häufigkeit der
Kraftausübung. Die Dauer kann der Simulationszeit der Verrichtung automatisch
entnommen werden. Ist die Dauer der Verrichtung kürzer als 4s, wird entsprechend
erkannt, dass es sich um einen dynamischen Kraftfall handelt. Sofern der
Kraftaufwand nicht während der gesamten Verrichtung nötig ist, kann mittels einer
zusätzlichen Selektion einer Checkbox definiert werden, dass es sich um einen
dynamischen Kraftfall handeln soll. Die Häufigkeit ergibt sich wiederum automatisch
aus der Anzahl der Verrichtungen.
4 Anwendung einer Methode zur Ergonomiebewertung für digitale Menschmodelle
112
Die Berechnung der Kraftpunkte erfolgt also insofern weitgehend automatisiert, dass
letztlich nur der zu erwartende Kraftbetrag durch den Anwender festgelegt werden
muss und die weiteren Parameter wie Greiftyp, Kraftrichtung oder Dauer/Häufigkeit
automatisiert erkannt werden. Die vergleichsweise aufwendigen Berechnungen
müssen nicht durch den Anwender ausgeführt werden, was hilft, Fehler zu
verhindern.
4.2.3 EAWS Modul 3: Manuelles Handhaben von Lasten
Beschreibung des Moduls
In Modul 3 – im Formblatt die Zeile 19 – werden Belastungen durch manuelles
Handhaben von Lasten bewertet. Die Belastung ist dabei anhängig vom Lastgewicht,
der Körperhaltung und Position der Last sowie der Häufigkeit, Dauer oder
Wegstrecke. Bei der Beurteilung der Lastgewichte erfolgt eine geschlechtsabhängige
Differenzierung. Für Operationen, die das Ziehen oder Schieben von Lasten
umfassen, können zusätzliche Ausführungsbedingungen berücksichtigt werden.
Bezüglich Häufigkeit, Dauer und Wegstrecke werden unterschiedliche Arten von
Lastfällen unterschieden. Vorgänge, die weder lange Wegstrecken (>5m) noch
Zeitdauern (>5s) umfassen, werden in Abhängigkeit der Häufigkeit je Schicht
bewertet. Sind Wegstrecken von mehr als 5m zurückzulegen, erfolgt die Bewertung
anhand der Gesamtwegstrecke pro Schicht. Lang andauernde Haltetätigkeiten mit
einer Dauer vom mehr als 5s und ohne Wegstrecke, werden anhand der
Gesamtdauer je Schicht bewertet.
Umsetzung zur automatischen Bewertung
Dem Modul liegen wiederum elf ergänzende Regeln zugrunde, die bei der
Umsetzung berücksichtigt werden müssen. Für eine automatisierte Bewertung von
EAWS-Modul 3 werden erneut Informationen bzgl. der Körperhaltung des
Menschmodells benötigt, hierbei gelten dieselben Herausforderungen wie bei
Modul 1 (vgl. Kapitel 4.2.1). Darüber hinaus sind weitere Daten notwendig, nämlich
insbesondere die zu handhabenden Massen der Objekte, aber auch
Ausführungsbedingungen.
Die Masse eines Objektes muss idealerweise bereits bei der Erstellung des digitalen
Modells als ein Merkmal angelegt werden. In PDM-Systemen sind den digitalen
Produktmodellen zumeist in Form von Attributen weitere Eigenschaften ergänzt.
Diese können in Dialogen entnommen werden. In der Abbildung 46 ist der
Eigenschaften-Dialog eines CAD-Modells im System CATIA dargestellt. Es handelt
sich um das Modell eines Schraubwerkzeugs, die Masse ist mit 0,753kg als Attribut
hinterlegt. Als Lastenhandhabung wäre die Manipulation dieses Objekts demnach
nicht zu bewerten.
4 Anwendung einer Methode zur Ergonomiebewertung für digitale Menschmodelle
113
Spätestens für die Simulationsanwendung ist ein Wert für das Objektgewicht
festzulegen, sofern eine korrekte Bewertung des EAWS-Moduls 3 erfolgen soll.
Abbildung 46 - Attribute eines digitalen Modells im System CATIA
Damit ist eine weitgehend automatische Beurteilung der Belastungen durch manuelle
Lastenhandhabungen bereits möglich, alle weiteren Einflussgrößen (Wegstrecke,
Dauer, Körperhaltung) können der Simulation automatisch entnommen werden. Eine
Lastenhandhabung beginnt genau dann, wenn das Menschmodell mittels einer
Verrichtung eine Verbindung mit einem Objekt aufnimmt und endet mit dem Lösen
der Verbindung. Aus der Art und Dauer der Verrichtungen im Zeitraum während der
aktiven Verbindung, ergibt sich die Art der Lastenhandhabung. Wird eine
entsprechend lange Wegstrecke zurückgelegt, handelt es sich bspw. um einen
Umsetzvorgang. Die Körperhaltung beim Aufnehmen und Absetzen der Last wie
auch während der Lastenhandhabung wird kontinuierlich erfasst.
Da die Körperhaltungsklassen im Modul 3: Lastenhandhabung nicht denen des
Moduls 1: Körperhaltungen entsprechen, ist eine passende Zuordnung der
Körperhaltungsklassen zueinander notwendig. Dabei müssen zunächst die im
Formblatt formulierten qualitativen Aussagen quantifiziert werden, wobei gemäß der
verbalen Beschreibung im EAWS jeweils drei Ausprägungen gewählt wurden
(Tabelle 6).
Ferner werden in Modul 3 lediglich vier Klassen von Haltungspunkten beschrieben,
zwischen welchen jedoch interpoliert werden kann, was durch die unterbrochene
Linie zwischen den Feldern im Bewertungsbogen verdeutlicht wird. Aus den
möglichen Kombinationen der drei 3D-Anteile der Körperhaltung (Reichweite,
Neigung und Drehung) mit jeweils drei Ausprägungen und den 16 2DKörperhaltungsklassen ergeben sich 432 Kombinationsvarianten, für die jeweils ein
Punktwert zwischen Eins und Acht definiert wurde. So wurde bspw. für aufrecht
stehende Körperhaltungen (EAWS Zeile 1 oder 2) für jeweils geringe Drehung,
4 Anwendung einer Methode zur Ergonomiebewertung für digitale Menschmodelle
114
Neigung und Reichweite der Körperhaltungspunktwert 1 festgelegt, sofern zwei der
drei 3D-Anteile der Körperhaltung eine mittlere Ausprägung haben und einer eine
geringe, so werden 3 Punkte vorgegeben.
Tabelle 6 - Körperhaltungsklassen für das Modul Lastenhandhabung
Beschreibung
Position der Last: definiert durch Reichweite der Arme zum Körper
Last am Körper:
Last körpernah:
Last körperfern:
Ausprägung
<60%
60% - <80%
80% - 100%
Rumpfneigen oder -drehen: Ermittlung analog Modul1
kein Neigen/Drehen
geringes Neigen oder Drehen:
Neigen oder Drehen:
<15°
15° - <25°
25° - Maximum
Rumpfbeugen: Ermittlung analog Modul 1
aufrecht:
geringes Beugen/Vorneigen:
weites Beugen/Vorneigen:
<20°
20° - <60°
>60°
In dieser Form ist eine eindeutige Zuordnung der qualitativen Beschreibung zu den
exakten Körperhaltungen möglich.
Während Halte-, Trage- und Umsetzvorgänge automatisiert identifiziert werden
können, ist dies beim Ziehen und Schieben nicht der Fall. Aus einem 3D-Modell kann
die Art des Transportmittels nicht ohne weiteres entnommen werden. Als praktikable
Lösung erweist sich eine manuelle Eingabe der Art der Lastenhandhabung
(Abbildung 47).
4 Anwendung einer Methode zur Ergonomiebewertung für digitale Menschmodelle
115
Abbildung 47 - ema-Eingabedialog für das Ziehen und Schieben
In Abbildung 47 ist der Eingabedialog im System ema (vgl. Kapitel 5.1) für eine
Verrichtung abgebildet, die als Ziehen und Schieben bewertet werden soll. Dabei
sind die Art des Ziehen und Schiebens, also das Transportmittel sowie die zu
bewertende Ausprägung der Ausführungsbedingungen auszuwählen. Die Punkte für
das Lastgewicht, die Wegstrecke bzw. Umsetzhäufigkeit und die Körperhaltung
werden wiederum automatisiert berechnet.
4.2.4 EAWS Modul 0: Extrapunkte
Beschreibung des Moduls
EAWS-Modul 0 umfasst auf den Zeilen 0a bis 0e eine Vielzahl unterschiedlicher
Belastungen, welche in den übrigen Modulen nicht berücksichtigt werden. Es handelt
sich um Beeinträchtigungen durch Arbeit an sich bewegenden Objekten,
eingeschränkte Zugänglichkeit, Rückschläge, Impulse oder Schwingungen,
Gelenkstellungen sowie andere körperliche Belastungen. Die Punktevergabe erfolgt
dabei anhand der Ausprägung sowie ggf. zeitabhängig.
Das Modul 0 ist weitgehend qualitativ formuliert. In der Anwendungspraxis obliegt es
dem Analytiker, anhand von Erfahrungswerten oder betrieblicher Festlegungen,
Punktwerte in geeigneter Höhe festzulegen.
Umsetzung zur automatischen Bewertung
Für eine automatisierte Umsetzung müssen die qualitativ formulierten Parameter
quantifiziert werden.
Durch die Vielschichtigkeit der möglichen Belastungen, welche zur Vergabe von
Extrapunkten führen, etwa in Form anderer körperlicher Belastungen (Modul 0e), ist
eine automatisierte Vergabe nicht in Gänze zu realisieren. Eine einfache Lösung zur
Gewährleistung einer ganzheitlichen Risikobetrachtung ist deren manuelle Eingabe
4 Anwendung einer Methode zur Ergonomiebewertung für digitale Menschmodelle
116
(Abbildung 48, Dialog-Fenster der Simulationssoftware ema, vgl. Kapitel 5.1). In
Form eines Eingabe-Dialogs können die entscheidenden Ausprägungen der
Belastungen manuell durch den Anwender eingegeben werden. Dabei sind in
Anlehnung an das EAWS-Regelwerk Quantifizierungen vorgenommen worden. Die
tatsächliche Berechnung der Punkte erfolgt automatisch anhand der Eingaben des
Anwenders.
Abbildung 48 - ema-Eingabedialog für Extrapunkte
Alternativ können einige Belastungen, welche zur Vergabe von Extrapunkten führen,
auch automatisiert identifiziert werden. Kritische Gelenkstellungen (Modul 0d)
können analog der Körperhaltungsbewertung dem Menschmodell entnommen und
automatisch bewertet werden. Schwingungen, Impulse, Rückschlagkräfte (Modul 0c)
lassen sich, vergleichbar mit Aktionskräften, ausgewählten Verrichtungen zuordnen,
so dass nur eine Eingabe der Intensität notwendig ist bzw. lässt sich diese auch
parametrisch ermitteln.
Sofern neben Elementarverrichtungen auch Komplexverrichtungen für die
Bewegungssynthese aufbereitet werden, ist künftig auch eine automatische
Berücksichtigung der Zugänglichkeit (Modul 0b) möglich.
4.2.5 EAWS Modul 4: Belastung der oberen Extremitäten
Bei Modul 4 handelt es sich faktisch um ein separates Bewertungsverfahren
innerhalb von EAWS. Es werden Belastungen der oberen Extremitäten durch
hochrepetitive Tätigkeiten bewertet. Dabei finden Belastungen, welche bereits in den
Modulen 0-3 bewertet wurden, erneut Berücksichtigung. Aktionskräfte und manuell
4 Anwendung einer Methode zur Ergonomiebewertung für digitale Menschmodelle
117
zu handhabende Lasten werden auch unterhalb der in den Modulen 2 bzw. 3
geltenden Grenzwerte von 30-40N bzw. 3kg bewertet.
Neben den durch die Tätigkeit hervorgerufenen Belastungen wirkt sich auch die
Arbeitszeitgestaltung in Form der Schichtdauer sowie Pausenhäufigkeit und -dauer
aus.
Grundlage der Bewertung in Modul 4 sind die sog. realen Aktionen, d. h. isolierte
Bewegungshandlungen der oberen Extremitäten. Diese lassen sich am einfachsten
über die dem Ablauf zugrunde liegende MTM-Analyse ermitteln.
Die für die Bewertung von Modul 4 notwendigen Informationen entsprechen
überwiegend denen, die für die übrigen Module bereits benötigt werden, so dass eine
weitgehend automatische Bewertung möglich ist. Im Rahmen dieser Arbeit wurde
zunächst jedoch ausschließlich eine Ganzkörperbewertung realisiert, da bislang noch
keine vollständige, validierte Ausgabe einer MTM-Analyse für die Simulationen
implementiert wurde.
4.2.6 Zusammenfassung
EAWS ist ein aus mehreren Modulen aufgebautes Kombinationsverfahren zur
Bewertung physischer Belastungen. Die Bewertungskriterien sind vielmals qualitativ
formuliert. Jedem Modul liegt ein komplexes Regelwerk zugrunde. Die EAWSBewertung erfordert zum Teil umfassende Rechenschritte.
In Kapitel 2.6 wurde in Hypothese 4 formuliert, dass eine vorliegende vollständige
Ablaufbeschreibung eine weitgehend automatische Ergonomiebewertung mehrerer
Belastungsfaktoren ermöglicht. Der Hypothese folgend wurde unter Berücksichtigung
des in Kapitel 3.1 vorgestellten Verrichtungskonzeptes für jedes Modul der EAWSGanzkörperbewertung ein Konzept zur semiautomatischen Bewertung für digitale
Mensch-Simulationen entwickelt. Semiautomatisch bedeutet, dass der Großteil der
für die Beurteilung notwendigen Daten, bspw. Körperhaltungen oder Zeitdauern,
automatisch der Simulation entnommen werden kann und der Anwender nur wenige
manuelle Eingaben ergänzen muss. Insbesondere die aufwendige Berechnung der
Punkte erfolgt allein durch die Software. Eine rein automatische Erfassung aller
Einflussgrößen ist anhand der bloßen Bewegungssimulation nicht möglich. Durch
das im Projekt eMAN entwickelte Verrichtungskonzept können jedoch fehlende
Informationen abgeleitet werden. Lediglich eine geringe Anzahl manueller Eingaben,
etwa von Kraftwerten oder Lastgewichten ist notwendig, wobei eine Vorbelegung
dieser Werte sinnvoll ist. Außerdem ist es denkbar, diese Parameter den jeweiligen
Interaktionsobjekten direkt zuzuweisen, so dass eine mehrmalige Eingabe nicht
notwendig ist.
5 Umsetzung der Ergebnisse und Praxisevaluation
118
5 Umsetzung der Ergebnisse und Praxisevaluation
Das experimentell erlangte Wissen zur humanmotorischen Ausführung menschlicher
Bewegungen wie auch die Konzeption der semiautomatischen EAWS-Bewertung
flossen in die Entwicklung einer 3D-Simulationssoftware zur Planung, Gestaltung und
ergonomischen Analyse der menschlichen Arbeit ein, den Editor menschlicher Arbeit
(ema). Die realisierte Software wurde hinsichtlich der funktionalen Umsetzung sowie
bezüglich ihrer Praxistauglichkeit überprüft. Inhalte dieses Kapitels wurden zum Teil
bereits in Form von Tagungsbeiträgen publiziert (Jendrusch, 2012; Schönherr,
Fritzsche, & Schmickartz, 2013).
5.1
Der Editor menschlicher Arbeit
5.1.1 Begriffsbestimmung
Bereits seit dem Jahr 2005 wird durch die imk automotive GmbH in Chemnitz eine
Software zur Planung und Visualisierung manueller Tätigkeiten entwickelt, welche im
Jahr 2006 zunächst prototypisch umgesetzt wurde (Bauer S., 2006). Die Software
wurde seitdem stetig weiterentwickelt und die Ergebnisse der vorgestellten
Forschungsarbeiten flossen entsprechend ein. Die Bezeichnung Editor menschlicher
Arbeit (ema) steht dabei einerseits für die Softwarelösung insgesamt, andererseits
aber auch für das zugrunde liegende, eigene Menschmodell.
Die Software ema ist ein Werkzeug, welches die Prozessplanung manueller
Tätigkeiten vereinfachen soll. Neben der Visualisierung der menschlichen
Bewegungen entstehen weitgehend automatisch Aussagen über das Zeitverhalten
und die Ergonomie, Ergebnisse, die bislang nur in sehr aufwendigen
Planungsschritten erzeugbar gewesen sind.
Kern des ema sind die Algorithmen zur Bewegungssynthese, so dass zunächst eine
Adaption an eine bestehende 3D-Planungssoftware, DELMIA V5, erfolgte.
Anschließend wurde eine völlig eigenständige Version mit eigener 3D-GraphikUmgebung entwickelt.
Das Menschmodell ema ist aus 58 Segmenten aufgebaut und verfügt über 90
Freiheitsgrade. Bei der Adaption an bestehende Software wird ggf. das bereits
verfügbare Menschmodell verwendet.
5.1.2 Funktionsprinzip
Die Grundidee des ema ist das visuelle Planen in einer virtuellen 3D-Umgebung,
während konventionelle Planung hingegen überwiegend alphanumerisch ausgeführt
wird und erst anschließend erfolgt ggf. eine Visualisierung der Planungsergebnisse
zum Zweck der Plausibilisierung.
5 Umsetzung der Ergebnisse und Praxisevaluation
119
Die Initiierung der Bewegungen des Menschmodells basiert dabei auf Verrichtungen
(vgl. Kapitel 3.1). Damit erfolgt die Modellierung in eben der Detailliertheit, die ein
Praktiker zur Planung manueller Tätigkeiten verwendet. Die Verrichtungen sind mit
entsprechenden Parametern belegt, so dass die für den konkreten Anwendungsfall
notwendige Ausprägung realisiert werden kann. Nach Möglichkeit werden die
Parameter automatisch der Szene und dem Ablauf entnommen (z. B. Greifart am
Objekt), andere müssen manuell eingegeben werden (z. B. Applikationspunkt für ein
Werkzeug).
Der Umfang der Verrichtungen wird ständig weiterentwickelt und umfasst derzeit 27
Verrichtungen aus den in Abbildung 49 dargestellten Kategorien.
Abbildung 49 - Verrichtungsbibliothek des ema
So wie ein realer Facharbeiter anhand des vorgegebenen Arbeitsplanes weiß, wie er
die Arbeit auszuführen hat, werden auch die Bewegungen des Menschmodells ema
automatisch erzeugt, nämlich in eben der Motorik eines Facharbeiters. Dies wird
durch die im Rahmen der Bewegungsstudien gewonnen Erkenntnisse ermöglicht, die
in Algorithmen zur Bewegungssynthese umgesetzt wurden (vgl. Kapitel 3.6).
ema verarbeitet alle eingegebenen Werte der Verrichtungen und Parameter und
erzeugt daraus eine zeitrichtige Bewegungsbeschreibung des Menschmodells.
Die Software ist modular aufgebaut, der Anwender arbeitet in zwei getrennten
Fenstern. Der Aufbau der Szene, die Eingabe entsprechender Parameter sowie die
Visualisierung der Simulation erfolgen im Szeneneditor der 3D-Umgebung
(Abbildung 50).
5 Umsetzung der Ergebnisse und Praxisevaluation
120
Abbildung 50 - 3D-Szene einer digitalen Menschsimulation
Dies kann die Simulationsumgebung einer anderen Software, z. B. DELMIA, sein,
aber auch die eigene Graphikausgabe des ema.
Die Verwaltung des Verhaltens, der Interaktionsobjekte und die Ausgabe der
Simulationsauswertung hinsichtlich Zeit oder Ergonomie erfolgen in einem zweiten
Fenster, der ema-Benutzeroberfläche (Abbildung 51).
Abbildung 51 - ema-Benutzeroberfläche
5 Umsetzung der Ergebnisse und Praxisevaluation
121
Der Workflow zur Planung mit ema umfasst die folgenden Arbeitsschritte:

Aufbau der Simulationsumgebung: Laden aller notwendigen Produkt- und
Ressourcendaten und Anordnung im Ausgangszustand;

Eingabe der Prozessinformationen: Definition der Verrichtungen, welche im
Zeitverlauf nacheinander ausgeführt werden sollen;

Simulation: Berechnung der Bewegungen des Menschmodells durch die
Software;

Visualisierung: Ansehen der generierten Simulation durch den Anwender;

Auswertung der Simulation: Berechnung der Zeitanalyse oder EAWSBewertung;

bedarfsweise Modifikation und Optimierung der geplanten Variante.
Zum Funktionsumfang gehören neben der Bewegungsgenerierung und Auswertung
auch sog. High-Level-Funktionalitäten wie eine vereinfachte Kollisionsvermeidung
anhand der Object-Bounding-Volumes, zeitliche Synchronisation mehrerer
Menschmodelle oder automatische Greifpunktermittlung (vgl. Kapitel 3.6.1).
5.1.3 Zusammenfassung
Der Editor menschlicher Arbeit (ema) ist eine Software zur humanmotorisch validen
Planung manueller Tätigkeiten. Auf Basis einer Bibliothek parametrischer
Verrichtungen können Bewegungen graphisch modelliert und hinsichtlich
Vorgabezeit und Ergonomie bewertet werden. Damit ergänzt ema die
Planungsmethodik der digitalen Fabrik um Aspekte der menschlichen Arbeit in der
Produktion und ermöglicht eine ganzheitliche virtuelle Absicherung.
Der Begriff ema steht sowohl für die Software als auch für das implementierte digitale
Menschmodell. ema wurde modular entwickelt, was eine Anwendung als
eigenständige Software wie auch eine Anbindung an bestehende Planungssysteme
ermöglicht.
5.2
Studie zur Praxisevaluation
Das entwickelte Softwarewerkzeug ema dient der Plausibilisierung von
Planungsalternativen und soll dazu beitragen, Belastungsschwerpunkte bzw.
potentielle Gesundheitsrisiken rechtzeitig zu erkennen um entsprechende
Maßnahmen zur Prävention einzuleiten. Dafür muss jedoch sichergestellt werden,
dass das modellierte System belastbare Prognosen ermöglicht, d. h. die Software
muss validiert werden. Darüber hinaus sollen durch eine zielgerichtete Bewertung
auch Aussagen zum Nutzen der Software getroffen werden, d. h. die Software soll
evaluiert werden. Da bereits eine marktreife Version des Systems vorliegt, eignet
sich hierfür eine Feldstudie, wobei die Evaluation sowohl gegen die Forschungslücke
(vgl. Fragestellungen, Kapitel 1.2) als auch gegen die Realwelt erfolgt, indem reale
5 Umsetzung der Ergebnisse und Praxisevaluation
122
Anwendungsfälle genutzt werden (Riege, Saat, & Bucher, 2009). Die Evaluation
erfolgt zu Kontrollzwecken. Es sollen die Erfolgskriterien Effektivität, Effizienz und
Validität der entwickelten Software überprüft werden, wobei die Objektivität der
Bewertung sichergestellt werden muss (Kromrey, 2001; 2005).
5.2.1 Untersuchungsgegenstand
Allgemein gilt, dass eine Methode oder ein Werkzeug als valide betrachtet werden
kann, wenn es genau das misst, was es zu messen vorgibt (Bortz & Döring, 2006).
Gemäß DIN EN ISO 9000 (2005) wird Validierung wie folgt definiert:
„Bestätigung durch Bereitstellung eines objektiven Nachweises, dass die
Anforderung für einen spezifisch beabsichtigten Gebrauch oder eine spezifische
beabsichtigte Anwendung erfüllt worden sind.“
Es ist folglich zu untersuchen, ob die Simulation valide Vorhersagen zur
menschlichen Arbeitsweise und den damit verbundenen ergonomischen Belastungen
am geplanten Arbeitsplatz ermöglicht. Dafür ist zunächst zu überprüfen, ob die
Ergonomiebewertungsmethode EAWS formal korrekt implementiert wurde. Sofern
dies sichergestellt ist, kann die Evaluation der Praxistauglichkeit anhand realistischer
Planungsszenarien erfolgen. Hier soll überprüft werden, ob die generierten
Bewegungen tatsächlich korrekt sind, d. h. ob das Bewegungsverhalten einem
Beobachter als hinreichend wirklichkeitsgetreu erscheint und außerdem
biomechanischen Gesetzmäßigkeiten genügt. Darüber hinaus soll die
Ergonomiebewertung eines Experten zu einem vergleichbaren Ergebnis kommen wie
die semiautomatisch durch die Software ermittelte. Dabei werden auch die
Genauigkeit sowie der zeitliche Aufwand berücksichtigt.
5.2.2 Vorbetrachtungen
Die implementierte EAWS-Bewertung umfasst insgesamt vier Module (vgl.
Kapitel 4.2), denen jeweils eigene Datentabellen sowie Regeln zugrunde liegen.
Zunächst wurde daher anhand von fiktiven Szenarien die Richtigkeit und
Vollständigkeit der EAWS-Umsetzung überprüft. Die Testfälle wurden so konstruiert,
dass sämtliche Regeln und Sonderfälle abgeprüft werden. Dabei sind an die Szenen
keine weiteren Anforderungen hinsichtlich der Praxisnähe gestellt. Es genügen kurze
Szenen, welche mit wenigen Objekten modelliert werden, um systematisch jede
Regel zu überprüfen. Insgesamt wurden 15 Testszenarien mit einer Ablaufdauer von
ca. 6,5 min erstellt. Diese umfassten 134 Verrichtungen, was einer mittleren Dauer
von 3s pro Verrichtung entspricht.
Während des Testens ließen sich ca. 20 Regelabweichungen und kleinere SoftwareFehler identifizieren. In Form eines iterativen Vorgehens wurden diese parallel zu
5 Umsetzung der Ergebnisse und Praxisevaluation
123
weiteren Untersuchungen durch die Software-Entwicklung der imk automotive GmbH
behoben, so dass nach Abschluss dieser Vorbetrachtungen die formale Korrektheit
der EAWS-Implementierung bestätigt werden konnte.
5.2.3 Stichprobe
Es wurden zwölf reale Planungssimulationen ausgewählt. Diese umfassen
Montageoperationen am Fahrzeug wie auch Vormontagetätigkeiten an
Komponenten. Die Szenarien wurden so ausgesucht, dass neben unterschiedlichen
Körperhaltungen auch Belastungen durch Aktionskräfte und manuelle
Lastenhandhabung vorkamen. Die mittlere Dauer einer Simulation betrug etwa
90 Sekunden. Da die Szenen verschiedenen Bereichen entstammen, wurden sie
durch unterschiedliche Bearbeiter erstellt. Wie in Kapitel 5.1 erläutert, wird die
Software ema sowohl eigenständig als auch als Plug-In für bestehende Systeme
angeboten. Innerhalb der Stichprobe erfolgte in vier Fällen die Modellierung mit dem
Menschmodell ema, in den übrigen acht mit dem Menschmodell Human Builder. Zur
Bewegungssynthese wurde in allen Szenarien die ema-Software verwendet.
5.2.4 Untersuchungsdesign
Alle zwölf Simulationen wurden von drei Experten mit der notwendigen Qualifizierung
und Erfahrung auf dem Gebiet der Ergonomiebewertung mit EAWS beurteilt. Die
Szenarien standen den Beobachtern dabei als Video zur Verfügung, so dass diese
beliebig oft betrachtet werden konnten. Für die Überprüfung der Qualität der
simulierten Bewegungen wurde ein Fragebogen erstellt (Anlage 5, Abbildung 52). Mit
Hilfe von fünf kurzen und prägnanten Fragen wurde untersucht, inwieweit die
Bewegungen des digitalen Menschmodells humanmotorisch richtig wirken. Dies
betrifft die Biomechanik der Körperhaltungen, die Flüssigkeit der Bewegungsmuster
und die gewählte Arbeitsmethode sowie eine generelle Einschätzung der Eignung
der Simulationen zur Plausibilisierung geplanter Arbeitsabläufe und zur präventiven
Ergonomiebewertung.
5 Umsetzung der Ergebnisse und Praxisevaluation
124
Abbildung 52 - Fragebogen zur Evaluationsstudie (Auszug)
Zu jeder Frage wurden die vier ordinal skalierten Antwortmöglichkeiten „trifft voll zu“
(4), „trifft weitgehend zu“ (3), „trifft kaum zu“ (2) und „trifft nicht zu“ (1) angeboten.
Diese Vierteilung wurde gewählt, um Mittelungseffekte zu vermeiden. Ferner sind die
Beobachter aufgefordert, etwaige Auffälligkeiten kurz zu umreisen.
Für die quantitative Untersuchung der Vorhersagegüte der ergonomischen
Belastungen führten die Beobachter eine Stift-Papier-Bewertung mit EAWS durch.
Die Software liefert gleichfalls eine EAWS-Bewertung, die als Bericht in tabellarischer
Form exportiert werden kann. Somit liegen die Gesamtpunktwerte wie auch
detaillierte Einzelwerte zur Auswertung vor. In den Simulationen berücksichtigte
Eingangsgrößen, bspw. Kräfte oder Bauteilgewichte, waren den Beobachtern
bekannt. Jeder Beobachter arbeitete selbständig und ohne sich mit den anderen
auszutauschen. Die Ergebnisse der automatisiert gewonnenen EAWS-Bewertung
kannten die Beobachter im Vorfeld nicht.
5.2.5 Ergebnisse
Expertenbeurteilung der Simulationsqualität
Anhand der Häufigkeitsverteilung der Antworten auf die Fragen zur Humanmotorik
konnten Rückschlüsse darüber gezogen werden, ob die Simulationen eine
vergleichbare Qualität haben oder sich in einzelnen Merkmalen unterscheiden.
Ferner konnten etwaige Ursachen für eine ggf. schlechte Übereinstimmung zwischen
den manuell und automatisiert erstellten EAWS-Bewertungen identifiziert werden.
Tabelle 7 zeigt die Antworten der drei Beobachter zur Frage 1: „Biomechanik: Die
Körperhaltungen erscheinen natürlich.“ Kein Beobachter hat die Antwortmöglichkeit
„trifft nicht zu“ gewählt, in mehr als 80% der Fälle wurde „trifft voll zu“ oder „trifft
weitgehend zu“ als Antwort gegeben.
5 Umsetzung der Ergebnisse und Praxisevaluation
125
Tabelle 7 - Einschätzung der Beobachter zur Natürlichkeit der simulierten Körperhaltungen
Szenario Beobachter 1 Beobachter 2 Beobachter 3
1
3
3
3
2
3
4
3
3
2
3
4
4
3
4
3
5
2
4
4
6
3
3
3
7
3
3
4
8
2
4
2
9
4
3
3
10
2
3
3
11
4
4
2
12
2
3
4
Häufigkeitsverteilung
trifft voll zu (4)
11 (31%)
trifft weitgehend zu (3)
18 (50%)
trifft kaum zu (2)
7 (19%)
trifft nicht zu (1)
0 (0%)
Einschränkungen in Bezug zur Biomechanik wurden insbesondere bei Bewegungen
im Innenraum eines Fahrzeugs oder in Form von kurzen Sprüngen in der Bewegung
erkannt. Die simulierte Arbeitsmethode (Frage 3, ̃=3,7) wurde als überwiegend
praxisnah eingeschätzt. Insgesamt beurteilten die Experten die Simulationen sowohl
für die Plausibilisierung geplanter Abläufe (Frage 4, ̃=3,3) als auch zur präventiven
Ergonomiebewertung (Frage 5, ̃=3,2) als weitgehend geeignet.
Beobachterübereinstimmung der Experten
Als Maß für die Übereinstimmung hinsichtlich der Risikokategorien grün, gelb, rot
wurde Cohens Kappa, (Bortz & Döring, 2006) berechnet. Da Cohens Kappa
ausschließlich für jeweils zwei Beobachter ermittelt werden kann, wurde der
Kennwert für die drei möglichen Paare berechnet und anschließend der Median als
Schätzwert der mittleren Übereinstimmung gewählt. Mit κ=0,351 wurde eine mäßige
Übereinstimmung ermittelt (κ>0,70 gilt als gut). In 50%-67% der Fälle stimmten die
Kategorien überein, extreme Unterschiede (grün-rot) traten nicht auf.
Die Übereinstimmung der intervallskalierten Risikopunktwerte wurde mit Hilfe der
Intraklassen-Korrelation, rk, (Bortz & Döring, 2006) überprüft. Der ermittelte Wert von
rk=0,869 zeigt eine gute Übereinstimmung an.
Vergleich der Ergonomiebewertungen Experte vs. System
Abbildung 53 zeigt die Gegenüberstellung der EAWS-Gesamtpunkte der zwölf
Szenarien für die drei Bobachter und ema. Vereinzelt zeigen sich deutliche
5 Umsetzung der Ergebnisse und Praxisevaluation
126
Abweichungen zwischen den Beobachtern und ema, bspw. für Szenario 6. Hier liegt
ema deutlich über der Bewertung der Experten. In anderen Beispielen, etwa
Szenario 4, zeigt sich eine sehr gute Übereinstimmung.
Abbildung 53 - Gegenüberstellung der EAWS-Bewertungen der drei Beobachter und von ema
Die Bewertungen der drei Beobachter wurden gemittelt und mit den Punktwerten der
automatischen Bewertung verglichen. Aufgrund der vergleichsweise kleinen
Stichprobe wurde als Rangkorrelationskoeffizient Kendalls Tau, (Bortz & Döring,
2006) berechnet. Die Ergebnisse sind in Tabelle 8 zusammengefasst.
Tabelle 8 - Rangkorrelationen der EAWS Risikobewertung zwischen den Beobachtern und ema
Gesamtpunkte
0,381*
Körperhaltungen gesamt
0,443*
Körperhaltungen symmetrisch
0,515**
Körperhaltungen asymmetrisch
0,264
Aktionskräfte
0,874***
Manuelle Lastenhandhabung
0,789***
* signifikant mit p<0,05
** sehr signifikant mit p<0,01
*** hoch signifikant mit p<0,001
Für die Gesamtpunkte wurde mit τ=0,381 (signifikant mit p<0,05) ein mittlerer
Zusammenhang ermittelt. Bei den Körperhaltungen ergab sich ein etwas stärkerer
Zusammenhang mit τ=0,443 (signifikant mit p<0,05). Hier zeigte sich, dass ema
tendenziell zu einer höheren Bewertung führt, wobei insbesondere deutlich häufiger
Punktwerte für asymmetrische Körperhaltungen (Rumpfdrehung, -neigung,
5 Umsetzung der Ergebnisse und Praxisevaluation
127
Reichweite) vergeben wurden. So korrelieren die symmetrischen Körperhaltungen
mit τ=0,515 (sehr signifikant mit p<0,01) deutlich, während sich bei den
asymmetrischen Körperhaltungen mit τ=0,264 (p>0,05) kein signifikanter
Zusammenhang ergibt. Lasten und Aktionskräfte wurden jeweils in 4 von 12
Simulationen bewertet, wobei in beiden Fällen starke Zusammenhänge ermittelt
werden konnten. Die Punkte korrelieren für Aktionskräfte mit τ=0,874 (hoch
signifikant mit p<0,001), für Lasten mit τ=0,789 (hoch signifikant mit p<0,001).
Die erkannte Höherbewertung von Körperhaltungen seitens ema im Vergleich zu den
Experten lässt sich darauf zurückführen, dass ema mit exakten Gelenkwinkeln
rechnet und somit geringfügige Verdrehungen des Rumpfes sicher erkennt,
wohingegen ein Beobachter hier Probleme hat, insbesondere wenn nur ein Video mit
genau einer Perspektive zur Verfügung steht. Abbildung 54 zeigt eine geringfügige
Rumpfdrehung des ema-Menschmodells in einem der Beispielszenarios. Keiner der
drei Beobachter hat hier Punkte für asymmetrische Körperhaltungen vergeben, in
ema jedoch wurden etwa 13 Punkte ermittelt.
Abbildung 54 - Geringfügige Rumpfdrehung in einem Beispielszenario
Hier zeigt sich ggf. auch Verbesserungspotential der EAWS-Methode, da zwischen
den qualitativen Formulierungen wie bspw. bei der Rumpfverdrehung „mittel“ und
den quantitativen Winkelangaben, im genannten Bsp. „15°“, offenbar eine
Diskrepanz besteht. Eine solch geringfügige Verdrehung ist kaum erkennbar (vgl.
Abbildung 55), ob tatsächlich eine physische Belastung daraus resultiert ist fraglich.
Dennoch erweist sich die Software-basierte Bewertung hier als genauer als die
manuelle und führt im Rahmen des EAWS-Regelwerks zu exakteren Ergebnissen.
Gegebenenfalls ist der Bewegungsgenerator des ema dahin gehend zu überarbeiten,
dass kleine Korrekturbewegungen der Beine unnötigen asymmetrischen
Rumpfstellungen (z. B. seitliche Verdrehung) vorbeugen, sofern dies die Natürlichkeit
der Bewegungen nicht verfälscht.
5 Umsetzung der Ergebnisse und Praxisevaluation
128
Abbildung 55 - Menschmodell ema: mittlere Rumpfdrehung von 15° bei aufrechter Körperhaltung
Die starke Überbewertung in Szenario 6 lässt sich damit erklären, dass hier
angegebene Kraftwerte durch alle Beobachter als Ganzkörperkraft interpretiert, in
ema jedoch als Fingerkraft modelliert und demzufolge auch bewertet wurden.
5.2.6 Zusammenfassung
In der Studie zur Praxisevaluation wurden drei Kriterien untersucht. Zunächst wurde
die Validität der Umsetzung des EAWS-Regelwerks in ema überprüft. Darüber
hinaus wurde die Effektivität wie auch die Effizienz in der praktischen Anwendbarkeit
untersucht. Die Ergebnisse der Studie können in theoretischer wie auch praktischer
Hinsicht einen Beitrag leisten. Die Überprüfung der EAWS-Umsetzung bestätigte,
dass die bislang implementierten Module 0-3 formal korrekte Ergebnisse liefern. Die
qualitative Einschätzung der Experten zu den Simulationen bestätigte die Effektivität
von
ema
als
Werkzeug
zur
Planung
und
Ergonomieabsicherung.
Entwicklungsschwerpunkte für künftige Arbeiten, bspw. im Hinblick auf die Flüssigkeit
der Bewegungen, konnten abgeleitet werden.
Anhand des Vergleichs von manuellen und automatisiert gewonnenen
Ergonomiebewertungen konnte die Vorhersagegüte beurteilt werden. Dabei wurde
ein mittlerer, signifikanter Zusammenhang ermittelt. Ursachen für noch bestehende
Unterschiede, etwa die Interpretation von Ganzkörperkräften als Fingerkräfte
konnten identifiziert werden. Die sehr exakte Bewertung asymmetrischer
Körperhaltungen zeigte die Effizienz der semiautomatischen Ergonomiebewertung im
Vergleich zur manuellen Durchführung durch einen Anwender.
Insgesamt bestätigte die Studie die Praxistauglichkeit des ema zur Plausibilisierung
von Planungsalternativen sowie für die präventive Ergonomiebewertung, was die
betriebliche Anwendung des ema bestärkt. Auf Basis der Erkenntnisse von weiteren
5 Umsetzung der Ergebnisse und Praxisevaluation
praktischen
Einsätzen
kann
schließlich
die
Simulationsqualität
Vorhersagegenauigkeit des ema kontinuierlich verbessert werden.
5.3
129
und
Praxiseinsatz digitaler Mensch-Simulationen
In den vorangegangenen Kapiteln wurde erläutert, wie die in der vorliegenden Arbeit
diskutierten Konzepte einerseits die Bewegungsgenerierung für digitale
Menschmodelle (vgl. Kapitel 3) und andererseits die Ergonomiebewertung (vgl.
Kapitel 4) erleichtern und beschleunigen können. Anhand der in den Phasen des
PEP vorhandenen Daten und Informationen sowie der ergonomiebezogenen
Anforderungen wurde anschließend untersucht, wie etablierte Planungsprozesse mit
digitalen Menschmodellen sinnvoll unterstützt werden können und welche
Herausforderungen noch bestehen. Im Rahmen realer Planungsprojekte wurde der
Einsatz digitaler Menschsimulation hinsichtlich ihrer Einsatzmöglichkeiten überprüft.
5.3.1 Anforderungsermittlung
Sollen
digitale
Menschmodelle
eine
umfassende
und
durchgängige
Ergonomieabsicherung ermöglichen, müssen entsprechende Voraussetzungen
hinsichtlich Qualifizierung der Nutzer, Hard- und Software sowie Datenverfügbarkeit
geschaffen werden.
Die Einbettung von Ergonomiemeilensteinen in den PEP wurde in Kapitel 2.5.3
diskutiert. Dabei können vier wesentliche Schwerpunkte identifiziert werden, die
Absicherung der manuellen Verbaubarkeit von Produktvarianten, die ergonomische
Produktgestaltung/-optimierung, die Sicherstellung der Arbeitsplatzergonomie und
die Qualifikation der Mitarbeiter zur ergonomischen Arbeitsweise. Demzufolge sind
auch unterschiedliche Personengruppen mit abweichenden Qualifizierungen
hinsichtlich Ergonomie am Gesamtprozess beteiligt.
Die Software-Implementierungen der Digitalen Fabrik sind momentan vorwiegend auf
die Produktionsplanung ausgerichtet. Ein Einsatz über den gesamten
Produktionslebenszyklus könnte Optimierungs- und Rationalisierungspotentiale
erschließen. Dabei müssten Konstruktion, Planung und Betrieb ihre eingesetzte
Software jedoch übergreifend abstimmen und datentechnisch vernetzen (Schlögl,
2007).
Im Laufe des Produkt-Entstehungs-Prozesses werden aktuell auch für
Ergonomiebetrachtungen verschiedene, sowohl alphanumerische als auch
graphische Softwaresysteme eingesetzt. Dies induziert Reibungsverluste aufgrund
unterschiedlicher Daten- und Wissensstände der Beteiligten und wirkt sich negativ
auf den Planungsprozess aus. Die zu lösenden Aufgaben werden dabei überwiegend
sequentiell durch die Bereiche bearbeitet, wodurch erhöhter Abstimmungsaufwand
notwendig wird. Bei der Auswahl bzw. Entwicklung einer Software zur
Menschsimulation ist demzufolge darauf zu achten, dass keine Insellösung entsteht,
5 Umsetzung der Ergebnisse und Praxisevaluation
130
sondern eine Integration in die bestehende Programmlandschaft realisiert wird. Dies
lässt sich einerseits durch eine vollständige Integration der Menschmodelle in die
etablierte Planungssoftware erreichen oder andererseits durch funktionierende
Schnittstellen. Minimal notwendig für die Anwendung digitaler Absicherung mit einem
Menschmodell sind dreidimensionale Produktdaten. Umgebungsgeometrien können
insbesondere in frühen Phasen vernachlässigt werden, später genügen grobe
Modelle. Dies verringert auch die Hardware-Anforderungen, da sich große
Datenmengen, wie etwa sehr exakte 3D-Fabrik-Layouts, negativ auf die
Leistungsfähigkeit der Hardware auswirken, was sich bspw. in sehr langen
Ladezeiten oder gar Systemabstürzen äußert. Betriebsmittel wie auch Vorrichtungen
und sonstige Interaktionsobjekte können Bibliotheken entnommen oder vereinfacht
nachmodelliert werden.
5.3.2 Anwendungsfälle und Vorgehensweise
Während der Produktentwicklung liegen als Eingangsdaten virtuelle Modelle und
Stücklisten vor, wobei mehrere Gestaltungsalternativen zur Auswahl stehen. Auf
Basis eines Referenzprodukts sind ferner kritische Bauteile hinsichtlich der
Ergonomie bekannt. Der Einsatz digitaler Menschmodelle dient hier vor allem der
Sicherstellung grundlegender Anforderungen an Sicherheit und Gesundheit sowie
der Beachtung ergonomischer Grundsätze. Es wird vorwiegend das Produkt
betrachtet. In der Phase der Produktdefinition können Gestaltungsalternativen
verglichen werden. Sofern eine Variante gewählt wurde, kann diese im Rahmen der
Produktentwicklung detailliert und optimiert werden. Dabei werden die Sichtbarkeit
und Zugänglichkeit von Bauräumen überprüft und unerwünschte Kollisionen
ausgeschlossen. Package-Untersuchungen auf alleiniger Basis der Produktmodelle
stellen zunächst nur sicher, dass ein theoretischer Einbaupfad für ein Bauteil besteht.
Erst durch die Integration des digitalen Menschmodells wird auch die praktische
Baubarkeit untersucht. Da Produktentwicklung ohnehin mittels 3D-Software erfolgt,
sind keine größeren Bedienungshemmnisse zu erwarten, so dass Entwickler ggf.
eigenständig mit dem digitalen Menschmodell arbeiten können.
Während der Produktionsentwicklung werden Arbeitstätigkeiten festgelegt und
Mensch-Maschine-Schnittstellen konzipiert. Nunmehr werden vorwiegend die
Prozesse betrachtet. Digitale Menschmodelle dienen der Ablaufsimulation
hinsichtlich
Bau-Reihenfolge,
Vorgabezeit,
Layoutoptimierung
und
Belastungsprognose. Arbeitsplätze werden nach Grundsätzen der Anthropometrie,
des Komforts sowie der Sicht- und Erreichbarkeit gestaltet. Im Rahmen der iterativen
Planungsprozesse helfen digitale Menschsimulationen dabei, Planungsergebnisse zu
validieren. Im Ergebnis erhält der Planer den Bedarf an Personal und die
Gestaltungsvorgaben der Arbeitsplätze. Die erhöhte Planungsqualität verkürzt die
Anlaufphase und dient folglich der Produktivitätserhöhung.
5 Umsetzung der Ergebnisse und Praxisevaluation
131
Die Nutzung digitaler Menschsimulationen erweist sich insbesondere während der
Durchführung von Planungs-Workshops als geeignetes Werkzeug zur realitätsnahen
Darstellung des zu realisierenden Produktionssystems. Sie ermöglicht ein rasches
Problemverständnis der Workshopteilnehmer und verhindert Missverständnisse oder
Unstimmigkeiten. Planungsdefizite können frühzeitig erkannt und beseitigt werden.
In Anlauf und Serie gibt es zwei weitere Einsatzmöglichkeiten digitaler
Menschsimulationen, die Mitarbeiterqualifizierung sowie die Ablaufsimulation zur
Prozessoptimierung.
Der Einsatz digitaler Menschmodellierung ist folglich grundsätzlich während des
gesamten Produktlebenszyklus möglich, wobei sich drei wesentliche Einsatzgebiete
identifizieren lassen (Abbildung 56).
Abbildung 56 - Einsatzgebiete
Herstellungsprozess
digitaler
Menschmodellierung
im
Produkt-Entstehungs-
und
In Kapitel 1 wurde festgestellt, dass digitale Menschsimulationen bislang nicht
umfassend eingesetzt werden, weil der Aufwand zur Bewegungserstellung zu hoch
ist. In Fallstudien sowohl mittels konventioneller Software als auch mit dem neu
entwickelten Editor menschlicher Arbeit wurde der Zeitaufwand ermittelt. Bei
konventioneller Bewegungsgenerierung lag der Zeitanteil bei ca. 80% des
Gesamtaufwandes. Durch das Verrichtungskonzept und die entwickelte
Bewegungssynthese des ema sinkt dieser Anteil auf ca. 30%. Es zeigt sich, dass
nun zwar die Simulationserstellung und -auswertung wesentlich schneller möglich
sind, jedoch die Arbeitsschritte zur Vorbereitung noch immer aufwendig sind.
Insbesondere die Datenbeschaffung stellt sich als Herausforderung dar. 3D-Modelle
von Produkten und Ressourcen werden in diversen CAD-Anwendungen erstellt,
welche jeweils über eigene Datenformate verfügen. Sämtliche Daten müssen in ein
geeignetes Standardformat konvertiert und in Form von Bibliotheken rasch verfügbar
gemacht werden.
Die statische Modellierung der Simulationsumgebung, d. h. die Einrichtung der
Szene vor der eigentlichen Simulation, kann ebenfalls noch beschleunigt werden.
Dies lässt sich erreichen, indem Standard-Arbeitsplätze mit den üblichen
5 Umsetzung der Ergebnisse und Praxisevaluation
132
Einrichtungsgegenständen und Ressourcen ebenfalls in einer Bibliothek vorbereitet
und anschließend lediglich an die konkreten Anforderungen des Planungsumfanges
angepasst werden.
Potential zur Zeitersparnis birgt außerdem die weitere Nutzung der durch die
Simulation generierten Daten. Es liegen sowohl eine Prozessbeschreibung als auch
Informationen bzgl. Ablaufdauer und Ergonomie vor. Diese Informationen sind
wiederum über Schnittstellen in die Folgesysteme zur Arbeitsplanung zu überführen
anstatt dort neu erstellt zu werden.
Mit fortschreitendem Reifegrad der Produkt- und Produktionsentwicklung werden
ständig neue Datenstände durch die an den Prozessen beteiligten Parteien erstellt.
Derzeit fehlt es an Automatismen, um ablaufrelevante Änderungen, die sich auf die
bereits simulativ abgesicherten Abläufe auswirken, zu erkennen. Die Folge können
Planungsfehler mangels erneuter Simulationsaufbereitung sein. Als Lösung dieses
Defizits sind intelligente Bibliothekskonzepte zu entwickeln.
5.3.3 Zusammenfassung
Digitale Menschmodelle können die Ergonomieabsicherung im Produkt-EntstehungsProzess unterstützen und vereinfachen.
Initial wird die Simulation zur Absicherung der Baubarkeit angewandt, dabei werden
insbesondere bereits aus Vorgänger- und Referenzprojekten bekannte
Schwerpunkte untersucht. Alternative Produktkonzepte können mit wenig Aufwand
verglichen werden.
Während der Produktionsvorbereitung wird das detaillierte Montagekonzept
entwickelt und unmittelbar simulativ abgesichert. Die Ergebnisse bleiben im System
erhalten und können bei Änderungen jederzeit angepasst werden, was einen großen
Vorteil gegenüber der bisherigen Workshop-Durchführung darstellt.
In der Serienphase steht das digital geplante Modell weiterhin zur Verfügung und
kann zur Prozessoptimierung eingesetzt werden. Die Visualisierung stellt außerdem
ein mögliches Hilfsmittel zur Mitarbeiterqualifizierung dar.
Die beschriebenen Potentiale können jedoch nur dann wirklich genutzt werden, wenn
auch die für den Einsatz der Menschsimulation zur konzeptiven Absicherung der
Ergonomie notwendigen Rahmenbedingungen geschaffen werden. Dies betrifft vor
allem die Datenbeschaffung und -aktualisierung, in geringem Maße die statische
Modellierung der Simulationsumgebung und ferner die Möglichkeit der
Weiterverwendung der im Zuge der Simulation entstandenen Daten.
6 Zusammenfassung und Ausblick
133
6 Zusammenfassung und Ausblick
6.1
Zusammenfassung
Prospektive ergonomische Arbeitsgestaltung ist von zunehmender Wichtigkeit in der
Produktionsplanung. Es gilt, arbeitsbedingten Erkrankungen durch die Vermeidung
körperlicher Überlastungen vorzubeugen. Digitalen Menschmodellen wird hierfür
großes Potential zugesprochen. Bislang werden diese jedoch nicht effizient
eingesetzt, da die Bedienung zu aufwendig ist, der Funktionsumfang nicht ausreicht
und eine Integration in etablierte Planungsprozesse fehlt. Gegenstand dieser Arbeit
ist die Weiterentwicklung des Funktionsumfangs digitaler Menschmodelle mit dem
Ziel der simulationsbasierten Absicherung der Ergonomie mit Hilfe digital
beschriebener menschlicher Bewegungen.
Die erste Forschungsfrage bezieht sich auf die Verbesserung der
Manipulationsmöglichkeiten zur schnellen Erzeugung dynamischer Simulationen.
Anhand einer umfassenden Literaturrecherche wurden dazu drei Hypothesen
abgeleitet. Demnach erfolgt menschliche Bewegung innerhalb einer typischen,
reproduzierbaren Motorik (Hypothese 1). Folglich lassen sich anhand erfasster realer
Bewegungen wiederkehrende Bewegungsmuster ableiten (Hypothese 2) und mittels
einer geeigneten Semantik nach arbeitsplanerischen Grundsätzen zur
Bewegungssynthese für digitale Menschmodelle nutzen (Hypothese 3). In Kapitel 3
der vorliegenden Arbeit wurde daher eine Methodik zur Aufbereitung digital erfasster
menschlicher Bewegungen für die Bewegungsgenerierung entwickelt. Ein
hierarchisches Beschreibungsmodell auf Basis komplexer technologischer
Verrichtungen ermöglicht eine strukturierte Modellierung menschlicher Bewegungen.
In einer ersten Studie wurden 54 Verrichtungen von drei Probanden digital erfasst
und ausgewertet. Dabei konnte gezeigt werden, dass zwischen den Wiederholungen
der Verrichtungen einerseits und zwischen den drei Probanden andererseits
typische, wiederkehrende Muster identifiziert werden können. Die Ergebnisse wurden
in einen Software-Demonstrator implementiert und hinsichtlich ihrer Plausibilität
überprüft. Bei den Probanden handelte es sich um Laien im Hinblick auf die
Ausführung von Montagetätigkeiten, weshalb deren Bewegungen mitunter
unnatürlich und teilweise nicht flüssig wirkten. In einer zweiten Studie wurden daher
21 von einem Facharbeiter ausgeführte Verrichtungen untersucht, wobei die
Erfassung unter der Anleitung eines Teams von Arbeitsplanern, Ergonomen,
Dynamikern und Praktikern erfolgte. Aus den erfassten Bewegungen konnten
exemplarisch idealtypische Bewegungsmuster abgeleitet werden, welche
mathematisch modelliert und in Algorithmen zur Bewegungssynthese überführt
wurden.
Aus den Erkenntnissen der beiden Studien entstand ein vierstufiger, iterativer
Prozess zur Bewegungserfassung, -aufbereitung und anschließenden -generierung.
Auf dessen Basis können künftig weitere Bewegungen untersucht und algorithmisch
6 Zusammenfassung und Ausblick
134
aufbereitet
werden.
Somit
kann
eine
vollständig
algorithmische
Bewegungsgenerierung für ein digitales Menschmodell realisiert werden.
Die in Kapitel 4 thematisierte, zweite Forschungsfrage zielte auf die Anreicherung an
Analysefunktionen zur ergonomischen Risikoabschätzung mittels digitaler
Menschsimulationen. Es wurde angenommen, dass das Vorliegen einer
vollständigen Ablaufbeschreibung einer Arbeitstätigkeit eine weitgehend
automatische, mehrere Belastungsfaktoren umfassende Ergonomiebewertung
ermöglicht (Hypothese 4). Im Hinblick auf arbeitswissenschaftliche Qualitätskriterien
sowie grundlegende Praxisanforderungen wurde eine Methode für die Umsetzung
ausgewählt. In Vorstudien wurde untersucht, inwieweit digitale Menschsimulationen
valide Ergonomiebewertungen ermöglichen und wie sich eine solche
Bewertungsmethode softwaretechnisch umsetzen lässt. Auf Basis des European
Assembly Worksheet (EAWS) wurde eine semiautomatische Belastungsbewertung
konzipiert, die anhand des entwickelten Verrichtungskonzeptes nahezu alle
notwendigen Eingangsgrößen automatisch der Simulation entnimmt und nur um
wenige manuelle Eingaben ergänzt werden muss.
Die gewonnenen Erkenntnisse zur Bewegungserzeugung wie auch zur
automatisierten Ergonomiebewertung flossen in die Entwicklung des Editors
menschlicher Arbeit (ema) – einer Software zur Planung und Bewertung manueller
Tätigkeiten – ein. Im Rahmen einer abschließenden Studie zur Praxisevaluation
wurde untersucht, inwieweit die mit ema erzeugten Simulationen belastbare
Vorhersagen zu den geplanten Abläufen und den zu erwartenden physischen
Belastungen ermöglichen. Zunächst dienten fiktive Szenen der Überprüfung der
korrekten EAWS-Implementierung. Anschließend wurden zwölf Beispielszenarien
von drei Experten hinsichtlich der humanmotorischen Richtigkeit beurteilt und die
EAWS-Bewertungen der drei Beobachter mit den automatisch erzeugten
Bewertungen verglichen.
Nach Abschluss der Studie konnte bestätigt werden, dass die bislang
implementierten EAWS-Module 0-3 formal korrekt umgesetzt wurden. Die qualitative
Einschätzung der Experten zur Humanmotorik der Simulationen zeigte, dass ema als
Werkzeug zur Planung und Ergonomieabsicherung angewandt werden kann.
Anhand des Vergleichs der manuellen und automatisiert gewonnenen
Ergonomiebewertungen konnte die Vorhersagegüte von ema beurteilt werden. Es
wurde ein mittlerer, signifikanter Zusammenhang ermittelt. Abweichungen resultierten
einerseits aus verstärkten Bewertungen asymmetrischer Körperhaltungen und
andererseits aus der fälschlichen Interpretation von Ganzkörperkräften als
Fingerkräfte. Die Erkenntnisse wurden an die Softwareentwicklung übermittelt und
fließen in die Weiterentwicklung künftiger Versionen ein. Insgesamt bestätigte die
Studie die Praxistauglichkeit des ema für die Plausibilisierung von
Planungsalternativen sowie zur präventiven Ergonomiebewertung.
6 Zusammenfassung und Ausblick
6.2
135
Ausblick
Die vorgestellten Untersuchungen zur Bewegungserfassung und -analyse erfolgten
auf Basis ausgewählter Verrichtungen und decken keinesfalls alle denkbaren
Bewegungsmuster ab. Die Bewegungserfassung nur eines Probanden ermöglicht
darüber hinaus keine statistische Absicherung der Ergebnisse. Im Sinne einer
Vervollständigung sind künftig weitere Studien unter Berücksichtigung der in
Kapitel 3.5 entwickelten Methodik durchzuführen, wobei folgende Aspekte zu
berücksichtigen sind:

Auswahl eines geeigneten Probandenkollektivs: Sinnvoll ist die Erfassung von
mehr als einem Probanden. Dabei ist eine Aufnahme verschiedener
Probandengruppen (Geschlecht, Alter, Perzentil, Nationalität) zu empfehlen,
um diese Unterschiede in der Planung berücksichtigen zu können. Dies ist
bislang nicht erfolgt, da zunächst die Entwicklung der methodischen
Vorgehensweise im Vordergrund stand und ferner die Kapazitäten hinsichtlich
Zeit und Personal im Rahmen des Forschungsprojekts begrenzt waren.

Aufnahme unter realen Arbeitsbedingungen: Die humanmotorisch korrekte
Bewegungsausführung lässt sich so am besten gewährleisten. Denkbar ist
bspw. die Aufnahme in Pilothallenbereichen, welche zumeist über
nachgebaute Linienabschnitte verfügen und wo reale Produkte zur Verfügung
stehen. Reale Arbeitsbedingungen bedeuten auch eine längere Exposition mit
vorhandenen Belastungen. Zu untersuchen ist daher, ob sich das
Bewegungsverhalten im Laufe einer Schichtdauer verändert.

Erweiterung des Diskursbereiches um Komplexverrichtungen, Ergänzung der
Parametrierung um variierende Ausführungsbedingungen: Um tatsächlich
nahezu alle gängigen Bewegungen simulativ absichern zu können, müssen
weitere Bewegungen, etwa mit sperrigen oder empfindlichen Bauteilen sowie
unter anderen Bedingungen, bspw. Überkopfarbeit, erfasst werden.
Spezialbewegungen wie Einstiegvorgänge sollten die Verrichtungsbibliothek
erweitern. Darüber hinaus ist zu untersuchen, wie die Übergänge zwischen
Verrichtungen erfolgen. In den Studien wurden isolierte Verrichtungen erfasst
und untersucht, nicht aber die kombinierte Ausführung mehrerer
Verrichtungen.
Das bisher erprobte Vorgehen zur Auswertung der erfassten Bewegungen ist sehr
aufwendig, da die Datenaufbereitung vorwiegend manuell erfolgt. Wenn eine größere
Anzahl an Aufnahmen durchgeführt werden soll, so ist der Prozess der
Datenaufbereitung zu automatisieren, so dass der Zeitaufwand für reine
Datenverarbeitungsvorgänge erheblich reduziert wird.
Die auf Basis der gewonnen Erkenntnisse entstandene Softwarelösung Editor
menschlicher Arbeit (ema) wurde bereits mehrfach produktiv eingesetzt. Längerfristig
6 Zusammenfassung und Ausblick
136
ausgelegte Validierungsstudien fehlen bislang jedoch. Im Rahmen eines realen
Planungsprojektes ist eine Längsschnittuntersuchung möglich, um die
Vorhersagequalität der Bewegungssimulation abzusichern. Ferner ist die
implementierte,
semiautomatische
Ergonomiebewertung
weiterzuentwickeln.
Einerseits erlauben zusätzliche Verrichtungen, bspw. das Einsteigen in den
Fahrzeuginnenraum, auch eine automatisierte Bewertung von Modul 0. Andererseits
ist das bislang fehlende Modul 4 ebenfalls umzusetzen, um eine vollständige
Risikoabschätzung zu ermöglichen.
Im Hinblick auf den Gesamtbereich der digitalen Fabrik sind Überlegungen bezüglich
der Integration der entwickelten Software notwendig. Somit können
Informationsverluste vermieden und der notwendige Aufwand an Zeit und
Ressourcen verringert werden.
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Anlagen
155
Anlagen
Anlage 1: Dokumentation zur Motion Capturing-Studie 1
Die Ausführung der Verrichtung begann bzw. endete jeweils in der Grundhaltung
„Stehen“. Während der Ausführung wählte der Proband seine Körperstellung, den
Abstand zum Objekt etc. intuitiv.
Körperbewegungen
Hinknien
beidseitig
Hinknien
einseitig
Hinsetzen
Komforthöhe
Hinsetzen
Sitzhöhe 0,53m
Anlagen
Aufnehmen und Platzieren von Objekten
Objekt aufnehmen
einhändig
Gewicht 1kg
Höhe 0m
Objekt aufnehmen
einhändig
Gewicht 5kg
Höhe 0m
Objekt aufnehmen
einhändig
Gewicht 7,5kg
Höhe 0m
Objekt aufnehmen
einhändig
Gewicht 5kg
Höhe 0,8m
156
Anlagen
Objekt aufnehmen
einhändig
Gewicht 5kg
Höhe 0,8m
Objekt aufnehmen
beidhändig
Gewicht 1kg
Höhe 0m
Objekt aufnehmen
beidhändig
Gewicht 8kg
Höhe 0m
Objekt aufnehmen
beidhändig
Gewicht 15kg
Höhe 0m
157
Anlagen
Objekt aufnehmen
beidhändig
Gewicht 8kg
Höhe 0,8m
Objekt aufnehmen
beidhändig
Gewicht 8kg
Höhe 1,2m
Objekt platzieren
einhändig
Gewicht 1kg
Höhe 0m
Objekt platzieren
einhändig
Gewicht 5kg
Höhe 0m
158
Anlagen
Objekt platzieren
einhändig
Gewicht 7,5kg
Höhe 0m
Objekt platzieren
einhändig
Gewicht 5kg
Höhe 0,8m
Objekt platzieren
einhändig
Gewicht 5kg
Höhe 1,2m
Objekt platzieren
beidhändig
Gewicht 1kg
Höhe 0m
159
Anlagen
Objekt platzieren
beidhändig
Gewicht 8kg
Höhe 0m
Objekt platzieren
beidhändig
Gewicht 15kg
Höhe 0m
Objekt platzieren
beidhändig
Gewicht 8kg
Höhe 0,8m
Objekt platzieren
beidhändig
Gewicht 8kg
Höhe 1,2m
160
Anlagen
Medium umschütten
Gewicht 0,5kg
Höhe 0,9m
Medium umschütten
Gewicht 1kg
Höhe 0,9m
Werkstückhandhabung
Schrauben heften
horizontal
Höhe 0,9m
Schrauben heften
vertikal
Höhe 1,4m
161
Anlagen
162
Schrauben heften
vertikal
Höhe 1,7m
Werkzeughandhabung
Handhabung
Akkuschrauber
mit
Pistolengriff
horizontal
Höhe 0,9m
Handhabung
Akkuschrauber
Pistolengriff
vertikal
Höhe 1,4m
Handhabung
Akkuschrauber
Pistolengriff
vertikal
Höhe 1,7m
mit
mit
Anlagen
Handhabung
Schraubendreher
horizontal
Höhe 0,9m
Handhabung
Schraubendreher
vertikal
Höhe 1,4m
Handhabung
Schraubendreher
vertikal
Höhe 1,7m
Handhabung
Schraubenschlüssel
horizontal
Höhe 0,9m
163
Anlagen
Handhabung
Schraubenschlüssel
vertikal
Höhe 1,4m
Handhabung
Schraubenschlüssel
vertikal
Höhe 1,7m
Handhabung
Drehmomentschlüssel
horizontal
Höhe 0,9m
Handhabung
Drehmomentschlüssel
vertikal
Höhe 1,4m
164
Anlagen
Handhabung
Drehmomentschlüssel
vertikal
Höhe 1,7m
Handhabung Hammer
horizontal
Höhe 0,9m
Handhabung Hammer
vertikal
Höhe 1,4m
Handhabung Hammer
vertikal
Höhe 1,7m
165
Anlagen
Schreiben mit Stift
horizontal
Höhe 0,9m
Schreiben mit Stift
vertikal
Höhe 1,5m
Medium auftragen
Medium mit Sprühdose auf
Fläche auftragen
horizontal
Höhe 0,9m
Medium mit Sprühdose auf
Fläche auftragen
vertikal
Höhe 1,5m
166
Anlagen
167
Medium mit Pinsel
Fläche auftragen
horizontal
Höhe 0,9m
auf
Medium mit Pinsel
Fläche auftragen
vertikal
Höhe 1,5m
auf
Medium mit Rolle
Fläche auftragen
horizontal
Höhe 0,9m
auf
Medium mit Rolle
Fläche auftragen
vertikal
Höhe 1,5m
auf
Anlagen
Medium mit Lappen auf
Fläche auftragen
horizontal
Höhe 0,9m
Medium mit Lappen auf
Fläche auftragen
vertikal
Höhe 1,5m
168
Anlagen
Anlage 2: Dokumentation zur Motion Capturing-Studie 2
Handhaben Akkuschrauber mit Pistolengriff
horizontal
Kniehöhe
vertikal
Hüfthöhe
vertikal
Brusthöhe
vertikal
Augenhöhe
169
Anlagen
vertikal
Überkopfhöhe
Handhaben Akkuschrauber mit Zylindergriff
horizontal
Kniehöhe
vertikal
Hüfthöhe
vertikal
Brusthöhe
170
Anlagen
Handhaben Eindrückwerkzeug mit Zylindergriff
horizontal
Kniehöhe
vertikal
Hüfthöhe
vertikal
Brusthöhe
vertikal
Augenhöhe
171
Anlagen
vertikal
Überkopfhöhe
Handhaben Hammer
horizontal
Kniehöhe
vertikal
Hüfthöhe
vertikal
Brusthöhe
172
Anlagen
vertikal
Augenhöhe
vertikal
Überkopfhöhe
Medium mit Sprühdose auf Fläche auftragen
Kniehöhe
Hüfthöhe
173
Anlagen
Brusthöhe
174
Anlagen
175
Anlage 3: Software „Ergo-Tool“
Die Nachbildung der erfassten menschlichen Bewegungen erfolgt mit Hilfe des
Menschmodells Dynamicus, einem AddOn zum Simulationswerkzeug alaska,
welches am Institut für Mechatronik entwickelt wurde. Dynamicus bildet den
menschlichen Körper durch 21 Segmentkörper ab.
Zur Visualisierung und Auswertung der mittels Motion Capturing erfassten
menschlichen Bewegungen diente die Software Ergo-Tool.
Eine 3D-Animation sowie die Ausgabe von Diagrammen für die GelenkwinkelVerläufe ermöglichen eine objektive, fundierte Analyse der Bewegung. Durch
Vergleich mehrerer Bewegungen in einer Animationssequenz können verschiedene
Bewegungsstrategien verglichen werden. Ergo-Tool bietet eine einfache, intuitive
Bedienoberfläche. Zur Analyse können die Bewegungen aus sechs verschiedenen
Kamerapositionen betrachten werden, außerdem sind ein freies Drehen der Ansicht
sowie ein Anpassen der Größe möglich.
Anlagen
Anlage 4: Bewertungsbogen EAWS
176
Anlagen
177
Anlagen
178
Anlagen
179
Anlagen
180
Anlage 5: Fragebogen zur Evaluationsstudie
Evaluationsstudie ema
Der Editor menschlicher Arbeit (ema) ist ein Werkzeug zur Planung und Visualisierung
manueller Arbeitstätigkeiten, das mit Hilfe eines digitalen Menschmodells 3D-Simulationen
vollständiger Arbeitsabläufe erzeugt. Grundlage dafür bilden Bewegungsalgorithmen, die
mittels Motion Capturing aus Realbewegungen abgeleitet wurden. Zum Funktionsumfang
gehört auch eine semiautomatische Ganzkörper-Ergonomiebewertung auf Basis des
Ergonomic Assessment Worksheet (EAWS). Mit Hilfe dieser Studie soll sichergestellt
werden, dass die Bewegungssimulationen und -auswertungen valide Vorhersagen zur
ergonomischen Belastungssituation ermöglichen.
Dazu sollen im Folgenden zwölf Beispiel-Simulationen beurteilt werden.
Zunächst sind fünf Fragen zur humanmotorischen Richtigkeit der Bewegungen zu
beantworten. Dabei soll als Maßstab die Arbeits- und Bewegungsweise eines
durchschnittlich geübten Mitarbeiters in der Produktion gelten. Besonderheiten, die in der
jeweiligen Simulation beobachtet werden, können in den dafür vorgesehenen
Freitextfeldern ergänzt werden.
Anschließend soll eine Stift-Papier-Bewertung mit EAWS erstellt werden. Hierbei sind die
neben den Gesamtpunkten auch die Einzelwerte innerhalb der Module von Bedeutung.
Vielen Dank für die Unterstützung.
Anlagen
181
Beispiel 01: „Reserverad“
A Beurteilung der Humanmotorik
1. Biomechanik: Die Körperhaltungen erscheinen natürlich
(Abweichungen wären bspw. übertriebene Beugungen oder Verdrehungen.)
trifft voll zu
trifft weitgehend zu
trifft kaum zu
trifft nicht zu
Erkannte Abweichungen bitte kurz erläutern.
2. Die Bewegungsmuster wirken praxisnah (betrifft die Bewegungsbahnen, Flüssigkeit und
Geschwindigkeit der Bewegungen).
trifft voll zu
trifft weitgehend zu
trifft kaum zu
trifft nicht zu
Erkannte Abweichungen bitte kurz erläutern.
3. Die Arbeitsmethode wirkt praxisnah (betrifft den gewählten Arbeitsablauf und die
Reihenfolge).
trifft voll zu
trifft weitgehend zu
trifft kaum zu
trifft nicht zu
Erkannte Abweichungen bitte kurz erläutern.
4. Die Simulation insgesamt ist zur Plausibilisierung geplanter Arbeitsabläufe geeignet.
trifft voll zu
trifft weitgehend zu
trifft kaum zu
trifft nicht zu
Erkannte Abweichungen bitte kurz erläutern.
5. Die Simulation insgesamt ist zur präventiven Ergonomiebewertung geeignet.
trifft voll zu
trifft weitgehend zu
trifft kaum zu
trifft nicht zu
Erkannte Abweichungen bitte kurz erläutern.
Anlagen
182
B EAWS-Bewertung
Gesamtergebnis der Analyse
Gesamt Körper
=
Haltung
=
+
Kräfte
+
+
+
manuelle
Lastenhandhabun
+
Extra
+
Körperstellung sowie Rumpf- und Armhaltungen
Dauer [s]
Anteil [%]
Stehen
1
aufrecht; Stehen und
Gehen
2
Stehen
3
nach vo rn gebeugt (20-60°)
…mit A bstützung
starkt gebeugt (>60°)
4
…mit A bstützung
5
aufrecht; Arme über
Schulterhöhe
6
aufrecht; Arme über
Kopfhöhe
Sitzen
7
aufrecht mit
Rückenstütze
8
aufrecht ohne
Rückenstütze
9
nach vorn gebeugt
10
aufrecht; Arme über
Schulterhöhe
aufrecht; Arme über
Kopfhöhe
Knien oder Hocken
11
12
aufrecht
13
nach vorn
gebeugt
14
Arme über
Schulterhöhe
Liegen oder Klettern
15
Liegen; Arme
über Köpf
16
Klettern
Summe Zeilen 1-16:
Haltung, Rumpfdrehung und -neigung, Reichweite
Haltung = Summe Zeilen 1 - 16
BewerRumpfReichtung drehung neigung weite
Anlagen
183
Aktionskräfte
17
Fingerkräfte
(z.B. Clipse, Stecker)
Dauer oder Anzahl x Kraftniveau
18
Arm-, Ganzkörperkräfte
(keine Lasten)
Dauer oder Anzahl x Kraftniveau
Kräfte = Summe Zeilen 17 - 18
Manuelles Handhaben von Lasten
Umsetzen
(Last + Haltung) x Anzahl
Halten
(Last + Haltung) x Dauer
Tragen
(Last + Haltung) x Distanz
Ziehen und Schieben
(Last + Haltung + Ausführung) x Distanz
19
Lasten = Summe Zeile 19
Extra Punkte
0a
Beeinträchtigung durch Arbeit an
sich bewegenden Objekten
0b
Zugänglichkeit (z.B. Motor- oder
Passagierbereich)
0c
Schwingungen, Impulse,
Rückschlagkräfte
Anzahl x Intensität
0d
Gelenkstellungen
(insb. Handhelenk)
Dauer ODER Anzahl x Intensität
0e
Andere körperliche Belastungen
(separat anzugeben)
Extra = Summe Zeilen 0a - 0e
Lebenslauf
184
Lebenslauf
Persönliche Daten
Geburtsdatum
Geburtsort
Berufspraxis
Seit 05/2011
07/2008 – 04/2011
Ausbildung
Seit 04/2009
11.12.1982
Leipzig
Industrial Engineer
bei Volkswagen Sachsen GmbH, Motorenwerk Chemnitz
Berater Produkt- und Prozessmanagement
bei imk automotive GmbH in Chemnitz
Doktorand im Rahmen des Verbundprojektes „System zur
Bewegungssynthese für digitale Menschmodelle (eMAN)“
10/2002 – 09/2008
Studium Wirtschaftsingenieurwesen an der Technischen
Universität Chemnitz
09/2001 – 06/2002
Grundwehrdienst in Braunschweig und Wesendorf
06/2001
Abitur am Greifenstein-Gymnasium Thum
Publikationen
Fritzsche, L., & Jendrusch, R. (2009). Prospektive Arbeitsgestaltung mit digitalen
Menschmodellen – Validität der Ergonomiebewertung von simulierten
Arbeitsabläufen in der Automobilmontage. In Arbeit, Beschäftigungsfähigkeit
und Produktivität im 21. Jahrhundert. 55. Kongress der Gesellschaft für
Arbeitswissenschaft (S. 583-587). Dortmund: GfA-Press.
Jendrusch, R., & Bauer, S. (2010). Der virtuelle Facharbeiter nimmt seine Arbeit auf.
Tagungsband Digitales Engineering und virtuelle Techniken zum Planen,
Testen und Betreiben technischer Systeme (S. 200-206). Magdeburg:
Fraunhofer Verlag.
Jacob, H., Toledo Muñoz, B., Busche, C., & Jendrusch, R. (2010). Durchgängige
Ergonomieabsicherung im Produktentstehungsprozess bei Volkswagen. In
Mensch- und prozessorientierte Arbeitsgestaltung im Fahrzeugbau:
Herbstkonferenz 2010 der Gesellschaft für Arbeitswissenschaft (S. 63-68).
Dortmund: GfA-Press.
Lebenslauf
185
Jendrusch, R., Pirger, A., & Fritzsche, L. (2011). Semiautomatische
Ergonomiebewertung mit dem Editor menschlicher Arbeit (ema). In Mensch,
Technik, Organisation - Vernetzung im Produktentstehungs- und herstellungsprozess. 57. Kongress der Gesellschaft für Arbeitswissenschaft
(S. 641-644). Dortmund: GfA-Press.
Leidholdt, W., Jendrusch, R., & Fritzsche, L. (2011). Der Humanmotorik auf der Spur
- Algorithmische Bewegungsgenerierung Digitaler Menschmodelle. In Mensch,
Technik, Organisation - Vernetzung im Produktentstehungs- und herstellungsprozess. 57. Kongress der Gesellschaft für Arbeitswissenschaft
(S. 607-610). Dortmund: GfA-Press.
Jendrusch, R., Leidholdt, W., Bauer, S., Hermsdorf, H., Hofmann, N., Keil, A., &
Spanner-Ulmer, B. (2011). Algorithmische Bewegungsgenerierung und
semiautomatische Ergonomiebewertung für digitale
Zeitschrift für Arbeitswissenschaft 03/2011, S. 259-271.
Menschmodelle.
Fritzsche, L., Jendrusch, R., Leidholdt, W., Bauer, S., Jäckel, T., & Pirger, A. (2011).
Introducing ema (Editor for Manual Work Activities) – A New Tool for
Enhancing Accuracy and Efficiency of Human Simulations in Digital
Production Planning. In V. Duffy, Digital Human Modeling, HCII 2011, LNCS
6777 (S. 272–281). Berlin: Springer.
Jendrusch, R. (2012). Einsatz digitaler Menschmodelle im Produkt-Entstehungs- und
Herstellungsprozess. In Gestaltung nachhaltiger Arbeitssystme. 58. Kongress
der Gesellschaft für Arbeitswissenschaft (S. 169-172). Dortmund: GfA-Press.
Arnold, R., & Schönherr, R. (2012). Ganzheitliches Beschreibungsmodell der
Digitalen Fabrik im Anlauf als Schnittstelle zwischen Planung und Serie. In E.
Müller, & A. Bullinger-Hoffmann, VPP2012 Vernetzt planen und produzieren &
Symposium Wissenschaft und Praxis. Intelligent vernetzte Arbeits- und
Fabriksysteme (S. 73-82). Chemnitz: Wissenschaftliche Schriftenreihe des
Instituts für Betriebswissenschaften und Fabriksysteme.
Schönherr, R., Fritzsche, L., & Schmickartz, S. (2013). Praxis digitaler
Arbeitsplanung – Validierungsstudie zum Einsatz des Editors menschlicher
Arbeit (ema). In Chancen durch Arbeits-, Produkt- und Systemgestaltung Zukunftsfähigkeit für Produktions- und Dienstleistungsunternehmen. 59.
Kongress der Gesellschaft für Arbeitswissenschaft (S. 339-342). Dortmund:
GfA-Press.
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