Globalisierung, steigende Marktdynamik und erhöhter Kostendruck zwingen die Automobilunternehmen zur ständigen innovativen Anpassung ihrer Fabrik- und Produktionsstrukturen. Ein hoher Planungsaufwand für den Bau neuer Fabriken sowie für die Integration neuer Modelle in bestehende Produktionsstrukturen ist die Folge. Heute werden diese komplexen Planungsaufgaben mit Hilfe der Digitalen Fabrik unterstützt.
Am Ende des digitalen Fabrikplanungsprozesses stehen jedoch reale Fertigungshallen und Betriebsmittel. Daher ist eine effektive Synchronisation von Realität und der digitalen Abbildung des gesamten Fabriklebenszyklus erforderlich.
Ein Ansatz zur Lösung dieser Problematik stellt die Augmented Reality-Technologie (AR) dar. Sie visualisiert relevante Informationen durch die Überlagerung der realen und virtuellen Welt und trägt damit zur Verbesserung einer kulturübergreifenden Kommunikation bei, indem virtuelle Planungskonzepte und Ideen in der realen Umgebung erkennbar gemacht werden.
Derzeit können entlang des Fabriklebenszyklus allerdings nur statische reale Objekte, wie z.B. ein Stahlbau oder Montageanlagen, mit ihren virtuellen Pendants synchronisiert werden. Anhand einer Defizitanalyse des Ist-Standes heutiger AR-Anwendungen im Fabriklebenszyklus werden zukünftige Potenziale herausgearbeitet, die durch die Berücksichtigung komplexer dynamischer Systeme in AR-Anwendungen realisiert werden können. Im Rahmen der Dissertation werden hierzu Grundlagen zur Erweiterung der AR auf komplexe dynamische Systeme der Realität, z.B. Roboter oder Menschen, als „Systeme“ mit dem größten Komplexitätsgrad, geschaffen. Diese Dissertation betrachtet die Integration flexibler Mehrkörpersysteme in die AR-Technologie und evaluiert diese anhand eines Beispiels aus der industriellen Praxis. Der Fokus liegt auf der Entwicklung eines hybriden Motion Capturing-Systems, einer automatisierten Ergonomiebewertung und Erstellung von MTM-Analysen aus realen Bewegungsdaten.
Aktualisiert: 2018-07-11
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