Conference Agenda

In Unternehmen mit komplexen Produkten und Dienstleistungen wachsen die Anforderungen, welche an Kommunikation, Koordination und Zusammenarbeit zwischen Informations- und Wissensarbeitern gestellt werden, stetig. Dieser Workshop baut auf eine ganze Reihe vorangegangener Workshops zum Thema Interaktion in Organisationen auf und will als gemeinsame Veranstaltung der beiden EU-Projekte FACTS4WORKERS und SemI40 eine nachhaltige Plattform für Praktiker und Wissenschaftler schaffen, um gemeinsam aktuelle und zukünftige Fragestellungen rund um den Einsatz neuer Informationssysteme und -technologien in Industrieunternehmen interdisziplinär und aus unterschiedlichen Standpunkten zu diskutieren.

Manuelle Arbeitsplätze sind trotz fortschreitender Automatisierung und Digitalisierung weiterhin ein wichtiger Bestandteil der Produktion. Die steigende Nachfrage nach kundenindividuellen Produkten und die Flexibilität des Menschen machen sie unersetzlich. Trotzdem sind diese weitestgehend von der Digitalisierung ausgeschlossen. Assistenzsysteme versuchen diese Lücke zwar zu schließen, dennoch weißen kommerzielle als auch Forschungsprototypen Lücken auf, die eine breite Anwendung in der Praxis behindern. In dieser Veröffentlichung werden diese Lücken und relevante Ansätze gesammelt, die Lösungen versprechen. Darauf basierend erfolgt die Schlussfolgerung, die den Forschungsbedarf nach einer maschinen-lesbaren Erfassung und Interpretation von manuellen Tätigkeiten motiviert.

Die fortschreitende Digitalisierung der Industrie erlaubt es, Prozessdaten in einem wesentlich größeren Umfang zu sammeln und auszuwerten. Gleichzeitig werden Anlagenstrukturen wesentlich flexibler, wodurch sie sich besser den Marktanforderungen anpassen können. Durch die Vielzahl von möglichen Anlagenkonfigurationen steigt jedoch auch die Komplexität für den Bediener. Die heutzutage in der Praxis vorzufindenden, starren Benutzungsschnittstellen sind deshalb hinsichtlich Bedienerfreundlich-keit für zukünftige Anlagenstrukturen unzureichend. Auf der anderen Seite stehen neue visuelle Tech-nologien wie Augmented Reality und neuartige Endgeräte, die eine reichhaltigere Interaktion, bei-spielsweise über Gestensteuerung, ermöglichen, zur Verfügung. Ziel des hier vorgestellten Konzepts ist es eine technologische Basis zu bieten um die Frage, wie Benutzungsschnittstellen auf AR-fähigen Endgeräten mit integrierter Gestensteuerung in CPS-basierten Produktionsumgebungen gestaltet sein müssen, um Vorteile gegenüber heutigen Lösungen zu erbringen, erforschen zu können.

Im Kontext von Industrie 4.0 nimmt die Gestaltung der Mensch-Maschine-Schnittstelle eine herausragende Stellung ein. Folglich müssen neue technologische und menschzentrierte Ansätze zur Unterstützung von Menschen in Smart Factories entwickelt und erforscht werden. In Lemgo wurde zu Forschungs- und Demonstrationszwecken die SmartFactoryOWL errichtet. In diesem Beitrag geben wir einen Überblick über die SmartFactoryOWL und ihren Beitrag zur hiesigen HCI-Forschung. Wir zeigen, wie diese Einrichtung unsere Forschung an neuen Systemen, wie z. B. Systemen zur Informations- und Wissensvernetzung in Smart Factories beiträgt. Weiterhin präsentieren wir in diesem Beitrag AR-Cube, eine durchgängige Lösung für eine Smart-Factory-Lernumgebung, welche die Remote-Interaktion zwischen Produktionssystemen innerhalb und außerhalb der SmartFactoryOWL ermöglicht. Mit der Workshop-Teilnahme wollen wir unsere hier skizzierten Konzepte und Visionen gerne in der HCI-Community diskutieren und die Grundlage für zukünftige Weiterentwicklungen legen.

Digitale Assistenzsysteme finden zunehmend Verbreitung am industriellen Shop-Floor. Dieser Beitrag präsentiert eine Evaluierung multimodaler Interaktionstechniken mit Datenbrillen hinsichtlich deren Auswirkung auf die Akzeptanz und Zufriedenheit der Mitarbeiter. Die Ergebnisse zeigen, dass menschliche Faktoren (z. B. Persönlichkeit, Erfahrung mit Datenbrillen, Erwartungen bezüglich potenzieller Vorteile der Nutzung digitaler Assistenzsysteme) keine wesentlichen Auswirkungen auf die Zufriedenheit haben. Vielmehr sind das Ausmaß der wahrgenommenen Vorteile auf die tatsächliche Nutzung der Technologie und die Benutzerfreundlichkeit die primären Faktoren, die Auswirkungen auf die Zufriedenheit der Mitarbeiter erzielen.

In manufacturing environments today, automated machinery works alongside human workers. In many cases computers and humans oversee different aspects of the same manufacturing steps, sub-processes, and processes. This paper identifies and describes four feedback loops in manufacturing and organises them in terms of their time horizon and degree of automation versus human involvement. The data flow in the feedback loops is further characterised by features commonly associated with Big Data. Velocity, volume, variety, and veracity are used to establish, describe and compare differences in the data flows.

In kleinen und mitteständischen Unternehmen des (Sonder-)Maschinenbaus erfolgt die Informationsbe-schaffung und -übermittlung zwischen den Abteilungen, insbesondere den Bereichen Shop und Top Floor oftmals papiergebunden. In der Fertigung und Montage werden Änderungen an Bauteilen und Produkten von Hand auf den ausgedruckten technischen Zeichnungen vermerkt. Am Ende des Produk-tionsprozesses müssen alle technischen Zeichnungen zur Erstellung der Maschinendokumentation in die Entwicklung/Konstruktion weitergeleitet werden. Dies erhöht einerseits die Fertigstellungszeit als auch die gesamte Projektlaufzeit. Darüber hinaus erhöht sich dadurch das Risiko von Folgefehlern. Zur Überwindung dieser Abläufe wurde eine softwaregestützte Applikation in Kombination mit Smart Devices entwickelt. Diese Applikation unterstützt den Mitarbeiter durch eine bedarfs- und anforde-rungsgerechte Aufnahme und Kommunikation von Informationen zu Zeichnungsänderungen.

Im allgemeinen Sprachgebrauch wird Industrie 4.0 häufig als Sammelbegriff für unterschiedlichste Technologien, Methoden und Anwendungen rund um die Verbesserung von Produktionsprozessen bzw. deren Unterstützungsprozessen eingesetzt. Gerade die Einführung von Industrie-4.0-Technologien gestaltet sich als komplexes Vorhaben, weil diesbezügliche Projekte immer Menschen aus unterschiedlichsten Fachbereichen und -disziplinen einbeziehen müssen. Dabei kommt es häufig zu Kommunikationsproblemen zwischen den beteiligten Fachexperten, welche den Erfolg von Industrie-4.0-Projekten nachhaltig gefährden können. Es bedarf daher geeigneter und vor allem praktikabler Ansätze, um die Einführung von Industrie 4.0 zu unterstützen, damit in Einführungsprojekten bereits zu einem frühen Zeitpunkt ein gemeinsames Verständnis über Ausgangssituation, Zielsetzung, Ergebnis und absehbarer Nutzen geschaffen wird. Motiviert durch zahlreiche Arbeiten aus Requirements Engineering und Fallstudienforschung wird nun in diesem Beitrag eine Vorgehensweise vorgestellt, welche die Einführung von Industrie-40-Technologien unterstützen soll. Durch die Anwendung dieser Vorgehensweise entsteht als Ergebnis eines Dialogs zwischen Anforderungsmanager und Use Case Owner eine vollständige und strukturierte Beschreibung des Industrie-4.0-Use-Cases, die weitestgehend auf Fachvokabular verzichtet und so von allen beteiligten Personen aus unterschiedlichen Fachgebieten verstanden werden soll. Die im Beitrag vorgestellte Vorgehensweise wurde im Industrie-4.0-Forschungsprojekt SemI40 zur systematischen Erhebung, Detaillierung und Dokumentation rund 25 unterschiedlicher Industrie-4.0-Use-Cases erfolgreich eingesetzt.

This paper presents the evaluation strategy and the first results we obtained when we used the FACTS4WORKERS evaluation framework. The purpose of the framework is to prove whether the project interventions achieve the expected results, which are: improving workers’ job satisfaction, increasing innovation and problem solving skills as well as enhancing productivity. Because of the diversity of the industrial partners and of the workplaces where the interventions are going to be implemented, the different languages, legal and cultural environments the framework was conceived as general as possible to be adapted to any particular case. We present here one example for using the framework, the first results of these measurements and the feedback the evaluation provides both for supporting the decisions about the interventions and about the framework itself.

Zurzeit wird oft maschinelles Lernen als Ersatz von Experten betrachtet. Wir zeigen wie ein Hybridansatz, der sowohl Experten als auch maschinelles Lernen verwendet, Mitarbeiter in einer Smart Factory automatisch einteilen kann. Dies führt zu einen effizienteren Start und ermöglicht eine zusätzliche Qualitätskontrolle der Trainingsdaten. Wir zeigen als erstes, dass bei einer kleinen Datenbasis Expertenwissen die Daten unterstützt. Als zweites wird eine Methode dargestellt wie das Expertenwissen als ein zusätzliches Qualitätsmerkmal für neue Daten benutzt werden können.

Production SMEs in the automotive value chain/network are increasingly confronted with a serious number of specific requirements and regulations. Compared to large enterprises especially blue-collar workers have to deal with shared responsibilities at the shop floor in order to fulfill the different tasks they have to perform. There is a great need of an overall on-the-job knowledge, available in the right time at the right place. In this case workers need seamless learning in real-life situations (“in-situ”, pervasive learning), a field which is still emerging, especially in settings of production SMEs. This industrial challenge gives rise to the following research questions: How need such learning services to be designed in order to achieve a high acceptance rate by learners and/or trainers? What are multimodal input and output interactions as well as interfaces suitable for HCI concepts for learning? How can contextual data be applied for high efficiency and efficacy of context-aware pervasive learning? Therefore we examine a context-of-use scenario in a metal forming SME for the purpose of developing a mobile pervasive learning system.

In this paper, which focuses on the exogenous risks, a prototype is developed, which presents the users a world map with the country-specific risk factors. These risk factors, which have a massive impact on the supply chain of a company, are based on live data sources from the Internet, in order to provide up-to-date risk assessments. The prototype allows to place and link the individual company sites or suppliers in the world map. The resulting supply chains can be analyzed based on the exogenous risk factors such as weather and natural catastrophes, as well as war situations and terrorist warnings. Through a detail view, as well as through the comparability of several supply chains, based on an aggregation of the risks, the prototype provides users with the vulnerability of the supply chain as a measure of the risk exposure of the company.

MaRCo (Maintenance & Resource Cockpit) ist ein Softwaresystem zur ganzheitlichen Unterstützung des Instandhaltungsprozesses. Über integrierte Plug-In Schnittstellen können die Anlagen direkt an MaRCo angebunden werden. Die Schnittstelle ermöglicht, neben dem Empfangen von Stör- und Wartungsmeldungen, das Abrufen von Betriebsdaten. Des Weiteren können darüber auch betriebliche Informationssysteme z.B. ERP – Systeme angebunden werden. Im Katalogmodul von MaRCo werden die Stör- bzw. Wartungscodes angelegt und können mit den gewünschten Daten z.B. Dokumenten, Handlungsleitfäden, benötigten Instandsetzungsmaterialien bzw. – unter Verwendung des Skillsystems – vom Benutzer benötigten Qualifikationen / Zertifikaten, erweitert werden. Diese Informationen werden dem Benutzer bei der Auftragsbearbeitung zur Verfügung gestellt. Des Weiteren hat der Benutzer die Möglichkeit, im Auftragssystem mit anderen Benutzern über das Mitteilungssystem zu kommunizieren, seine Erfahrungen während des Instandhaltungsprozesses zu dokumentieren oder auftragsspezifische Dokumente hinzuzufügen. Dadurch können Instandsetzungsprozesse weiter optimiert und Erfahrungen weitergereicht werden. Die Betriebsdatenerfassung ermöglicht es dem Benutzer die aktuelle Betriebstüchtigkeit auszuwerten und eventuelle Fehlerquellen ausfindig zu machen. Für die Anzeige der Daten ist ein benutzerspezifisch anpassbares Tabellenkonstrukt implementiert. Jeder Benutzer kann sich die Anzeige nach seinen Präferenzen anpassen.

Eine neue Generation von Informationstechnologien (IT) verspricht die tägliche Produktionsarbeit nachhaltig zu verändern. Jedoch wird die heranrollende Welle der Digitalisierung von den Unterneh-men nur langsam wahrgenommen. Dieses Arbeitspapier gibt zunächst einen Überblick über die aktuel-len soziotechnischen Trends in der Produktion. Wir diskutieren die Rolle von Technologie als Kataly-sator eines Transformationsprozesses und dessen Auswirkungen auf Individuen und Organisationen. Durch intensive Zusammenarbeit mit sechs Industrieunternehmen in einem europäischen Projekt konn-ten wir vier sogenannte Digital Challenges identifizieren und analysieren: 1) Hybride Arbeit, 2) Mitar-beiterzentrierter Wissensaustausch, 3) Selbstlernende Produktionsarbeitsplätze und 4) In-situ-Lernen. Diese verdeutlichen, wie Unternehmen aktuellen soziotechnischen Trends begegnen können, und tra-gen damit zu einem besseren Verständnis der sich wandelnden Rolle von IT in Produktionsumgebun-gen bei.