Entwicklung und Evaluierung eines Grobscreenings zur Anwendung von EAWS-Sektion 4 in der Automobilindustrie

Entwicklung und Evaluierung eines Grobscreenings zur Anwendung von EAWS-Sektion 4 in der Automobilindustrie von Kunze,  Thomas
Thomas Kunze setzt sich mit der Bewertung repetitiver Tätigkeiten in der Automobilindustrie auseinander. Er erbringt einen Nachweis zur Konvergenzvalidität der Ergonomic Assessment Worksheet (EAWS)-Sektion 4 durch die Gegenüberstellung von Bewertungsergebnissen mit der Leitmerkmalmethode manuelle Arbeitsprozesse (LMM-mA), der Occupational Risk Assessment (OCRA)-Checkliste und dem Strain Index (SI). Der Autor entwickelt und evaluiert ein Grobscreening zur praktikablen Anwendung von EAWS-Sektion 4 an repräsentativen Arbeitsplätzen der Automobilindustrie.
Aktualisiert: 2023-06-21
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Thomas Kunze setzt sich mit der Bewertung repetitiver Tätigkeiten in der Automobilindustrie auseinander. Er erbringt einen Nachweis zur Konvergenzvalidität der Ergonomic Assessment Worksheet (EAWS)-Sektion 4 durch die Gegenüberstellung von Bewertungsergebnissen mit der Leitmerkmalmethode manuelle Arbeitsprozesse (LMM-mA), der Occupational Risk Assessment (OCRA)-Checkliste und dem Strain Index (SI). Der Autor entwickelt und evaluiert ein Grobscreening zur praktikablen Anwendung von EAWS-Sektion 4 an repräsentativen Arbeitsplätzen der Automobilindustrie.
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Thomas Kunze setzt sich mit der Bewertung repetitiver Tätigkeiten in der Automobilindustrie auseinander. Er erbringt einen Nachweis zur Konvergenzvalidität der Ergonomic Assessment Worksheet (EAWS)-Sektion 4 durch die Gegenüberstellung von Bewertungsergebnissen mit der Leitmerkmalmethode manuelle Arbeitsprozesse (LMM-mA), der Occupational Risk Assessment (OCRA)-Checkliste und dem Strain Index (SI). Der Autor entwickelt und evaluiert ein Grobscreening zur praktikablen Anwendung von EAWS-Sektion 4 an repräsentativen Arbeitsplätzen der Automobilindustrie.
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Aktualisiert: 2023-06-21
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Aktualisiert: 2023-04-04
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Aktualisiert: 2023-03-14
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Positionen der Deutschen MTM-Vereinigung e. V. zu Assistenzsystemen und zur Verarbeitung von digitalen Bewegungsdaten

Positionen der Deutschen MTM-Vereinigung e. V. zu Assistenzsystemen und zur Verarbeitung von digitalen Bewegungsdaten von Kuhlang,  Peter
Einleitung In dieser Veröffentlichung werden Sichtweisen, Erläuterungen und Handlungsbedarfe aus Sicht der Deutschen MTM-Vereinigung e. V. (DMTMV) zur Anwendung der MTM-Prozessbausteinsysteme und des Ergonomiebewertungsverfahrens EAWS in Bezug auf moderne Assistenzsysteme und sowie das Konzept der MTM-Simulationsanalyse zur Verarbeitung von digital erzeugten Bewegungsdaten dargelegt. Zielsetzung Dieses Positionspapier beschreibt die – aktuell gültige – Sichtweise der DMTMV hin-sichtlich der MTM-Prozessbausteinsysteme und des Bewertungsverfahrens EAWS in Bezug auf den Einsatz moderner Assistenzsysteme (Kapitel 1) sowie aktueller Techno-logien zur Ermittlung und Verarbeitung von digitalen Bewegungsdaten wie bspw. Hu-mansimulation und Motion Capturing (Kapitel 2), um (den Mitgliedsunternehmen) als Argumentationsunterstützung zu dienen. Es erläutert methodische Hintergründe, und zeigt Entwicklungs- und Forschungsbedarfe auf, womit dieses die Grundlage für ein einheitliches, abgestimmtes Vorgehen in der MTM-Community darstellt. Somit bietet die DMTMV Antworten auf zahlreiche Anwendungsfragen, die in jüngerer Vergangen-heit aufgekommen sind. Ausgangssituation In den letzten Jahren wurden zahlreiche neue Assistenzsysteme entwickelt, die einer-seits das Ziel verfolgen, menschliche Arbeit zu unterstützen (konkreter: zu vereinfachen bzw. zu erleichtern). Andererseits bieten neue Technologien, wie Humansimulation oder Motion Capturing, Möglichkeiten menschliche Arbeit und Arbeitssysteme digital zu planen bzw. Bewegungsdaten digital zu erfassen. Die DMTMV geht davon aus, dass diese Entwicklungen zukünftig weitergehen werden. Assistenzsysteme lassen sich in Wahrnehmungsassistenzsysteme, Entscheidungsassis-tenzsysteme und Ausführungsassistenzsysteme unterscheiden . Als Wahrnehmungsas-sistenzsysteme seien beispielsweise Datenbrillen genannt, die den Mitarbeiter mithilfe augmentierter Realität durch ihre Tätigkeit führen oder Pick-by-Voice-Systeme, die Logistikmitarbeiter bei Kommissionieraufgaben assistieren. Bei diesen augmentierenden Assistenzsystemen stellt sich etwa die Frage nach der Informationsaufnahme während des Gehens oder Bedienoperationen durch Gestensteuerung, doch auch die Notwendigkeit eines Prozessbausteins „Pick by Voice“ ist eine vieldiskutierte Fragestellung. Entscheidungsassisstenzsysteme prognostizieren Prozessverhalten bzw. -ergebnisse unter Verwendung von Echtzeitdateninformationen. Konkret sind bisher keine aktuel-len Fragestellungen hierzu im Kontext der MTM-Prozessbausteinsystem und des EAWS bekannt geworden. Auf dem Gebiet der Ausführungsassistenz beschäftigen sich aktuell sowohl Forschungsinstitute als auch Industrieunternehmen vermehrt mit betrieblichen Applikationsszenarien von Exoskeletten als ergonomische Assistenzsysteme, mit dem Ziel, Arbeitsbelastungen der Mitarbeiter zu reduzieren oder auch Mitarbeiter mit Leistungseinschränkungen zu unterstützen. Für den Betriebspraktiker im Industrial Engineering stellen die Auswirkungen von Exoskeletten auf das Bewegungsverhalten, die Ausführungsgeschwindigkeit oder die Präzision – und damit auf die MTM-Prozessbausteine – zentrale Fragestellungen dar, ebenso wie die Frage nach der Berücksichtigung von Exoskeletten bei der Ergonomiebewertung mittels EAWS. Vor diesem Hintergrund werden Anwendungsfragen hinsichtlich der MTM-Prozessbausteinsysteme bzw. des Bewertungsverfahrens EAWS an die DMTMV heran-getragen. Konkret adressiert werden beispielsweise Themen wie die Auswirkungen der Exoskelette (z. B. Chairless Chair) auf die MTM-Prozessbausteine „Körperbewegungen“ in MTM-UAS oder deren Bewertung im EAWS. Die Sichtweisen und Positionen der DMTMV werden zunächst zu Assistenzsystemen und anschließend zur Verarbeitung von digitalen Bewegungsdaten dargelegt.
Aktualisiert: 2020-11-17
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