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Informatorische Assistenzsysteme in der manuellen Montage: Ein nützliches Werkzeug zur Reduktion mentaler Beanspruchung?

Integration of information assistance systems in manual assembly: a useful tool for reducing mental workload?

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Zusammenfassung

Die Komplexität in der manuellen Montage steigt. In der sog. Mehrprodukt- oder Variantenmontage hat der Beschäftigte permanent zwischen verschiedenen Alternativen auszuwählen. Dies betrifft z. B. zu montierende Teile, Werkzeuge, Fügeverfahren oder Hilfsmittel, die in ganz unterschiedlichen Kombinationen zu verwenden sind. Der Montageprozess wird dadurch aus Sicht des Beschäftigten zu einem kontinuierlichen Auswahlprozess. Dieser stellt zunehmend höhere informatorische und kognitive Anforderungen und steigert die mentale Beanspruchung. Dies hat negative Auswirkungen auf die Arbeitsproduktivität. Informatorische Assistenzsysteme gelten als geeignete Instrumente, moderierenden Einfluss auf diese Entwicklung zu nehmen. Entscheidende Stellgrößen dabei betreffen Fragen, wie komplex die Anforderungen und wie ausgeprägt die subjektiven Ressourcen sowie die mentalen Beanspruchungen sind. Aus diesen Überlegungen werden Empfehlungen zur Gestaltung von informatorischen Assistenzsystemen abgeleitet.

Praktische Relevanz: Die Industrie steht vor der anspruchsvollen Aufgabe, auch in der manuellen Montage immer mehr Produktvarianten herzustellen. Dies führt dazu, dass Montagebeschäftigte mehr Information verarbeiten müssen und dadurch stärkerer Beanspruchung ausgesetzt sind. Um daraus resultierende Einbußen an Arbeitsproduktivität zu vermeiden, werden in Montagesysteme zunehmend informatorische Assistenzsysteme integriert, die einerseits die kognitive Verarbeitung von zunehmend mehr Information unterstützen und andererseits die dabei auftretenden Beanspruchungen verringern. Es werden grundlegende Einsatz- und Gestaltungsempfehlungen für solche Assistenzsysteme gegeben.

Abstract

Manual assembly increases in complexity. In the so-called multi-product- or mixed-model-assembly, the employee has to constantly make choices between different alternatives. This concerns e. g. parts to be assembled, tools, fixing methods or materials that can be processed in very different combinations. From the perspective of a worker the assembly process becomes a continuous choice process, setting increasingly higher informational and cognitive demands and increasing mental strain. This has a negative impact on labor productivity. Information Assistance Systems are considered appropriate tools to take moderating influence on this development. However, it should be considered how complex demands are as well as how pronounced subjective resources and mental strain are. Based on these considerations, recommendations for the design of information assistance systems are derived.

Practical Relevance: Manufacturing industry faces the demanding task of producing more and more product variants even in manual assembly. As a result, assembly workers have to process more information and are therefore exposed to greater stress. In order to avoid the resulting loss of labor productivity, assembly systems are increasingly integrating informational assistance systems that, on the one hand, support cognitive processing and, on the other hand, reduce stress. Various design recommendations are given for such informational assistance systems.

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Abb. 1 Fig. 1
Abb. 2 Fig. 2
Abb. 3 Fig. 3

Literatur

  • Bakker AB, Demerouti E (2017) The job demands-resources theory: Taking stock and looking forward. J Occupat Health Psychol 22:273–285

    Article  Google Scholar 

  • Bornewasser M, Wegge J (2018) Moderne Stressdiagnostik am Arbeitsplatz – theoretische und methodische Fortschritte. Wirtschaftspsychologie 20(1):3–11

    Google Scholar 

  • Brecher C, Kolster D, Herfs W (2011) Innovative Benutzerschnittstellen für die Bedienpanels von Werkzeugmaschinen. ZWF Z Wirtsch Fabrikbetr 106(7-8):553–556

    Article  Google Scholar 

  • Brinzer B, Banerjee A (2017) Komplexitätsbewertung im Kontext cyber-physischer Systeme. ZWF Z Wirtsch Fabrikbetr 112(5):341–345

    Article  Google Scholar 

  • Chen F, Zhou J, Wang Y, Yu K, Arshad SZ, Khawaji A, Conway D (2016) Robust multimodal cognitive load measurement. Springer, Cham

    Book  Google Scholar 

  • Claeys A, Hoedt S, Cottyn J et al (2015) Framework for evaluating cognitive support in mixed model assembly systems. Int Fed Autom Control PapersOnLine 48(3):924–929

    Google Scholar 

  • Deutsches Institut für Normung (2018) DIN EN ISO 10075-1:2018. Ergonomische Grundlagen bezüglich psychischer Arbeitsbelastung. Beuth, Berlin

    Google Scholar 

  • Falck A‑C, Örtengren R, Rosenqvist M, Söderberg R (2017) Basic complexity criteria and their impact on manual assembly quality in actual production. Int J Ind Ergon 58:117–128

    Article  Google Scholar 

  • Fast-Berglund A, Fässberg T, Hellmann F, Davidsson A, Stahre J (2013) Relations between complexity, quality, and cognitive automation in mixed-model assembly. J Manuf Syst 32:449–455

    Article  Google Scholar 

  • Frese M (1987) A theory of control and complexity: Implications for software design and integration of computer systems into the work place. In: Frese M, Ulich E, Dzida W (Hrsg) Psychological issues of human-computer interaction in the work place. North-Holland, Amsterdam, S 313–337

    Google Scholar 

  • Gemeinsame Deutsche Arbeitsschutzstrategie (GDA) (2012) Leitlinie „Beratung und Überwachung bei psychischer Belastung am Arbeitsplatz“. http://www.gda-portal.de/de/Betreuung/Leitlinie-PsychBelastung.html. Zugegriffen: 14. Aug. 2018

    Google Scholar 

  • Gröger C, Hillmann M, Westkämper E et al (2013) The operational process dashboard for manufacturing. Procedia CIRP 7:205–210

    Article  Google Scholar 

  • Gullander P, Mattsson S, Tommy F, Langeghem HV, Zeltzer L, Limère V, Aghezzaf E‑H, Stahre J (2012) Comparing two methods to measure assembly complexity from an operator perspective. Swedish Production Symposium (SPS12), Linköping

    Google Scholar 

  • Hacker W, Richter P (1984) Psychische Fehlbeanspruchung. Psychische Ermüdung, Monotonie, Sättigung und Stress. Spezielle Arbeits- und Ingenieurpsychologie in Einzeldarstellungen, Bd. 2. Springer, Berlin, Heidelberg

    Book  Google Scholar 

  • Hackman JR, Oldham GR (1976) Motivation through the design of work: test of a theory. Organ Behav Hum Perform 16:250–279

    Article  Google Scholar 

  • Haller E, Heer O, Schiller EF (1999) Innovation in Organisation schafft Wettbewerbsvorteile. Z Unternehmensentwickl Ind Eng 48(1):8–17

    Google Scholar 

  • Hinrichsen S, Bendzioch S (2018) How digital assistance systems improve work productivity in assembly. In: Nunes I (Hrsg) Advances in human factors and systems interaction AHFE 2018. Advances in intelligent systems and computing, Bd. 781. Springer, Cham

    Google Scholar 

  • Hinrichsen S, Riediger D, Unrau A (2016) Assistance systems in manual assembly. In: Villmer F‑J, Padoano E (Hrsg) Production engineering and management 6th International Conference, Lemgo, 29.–30.09.2016. Publication series in direct digital manufacturing, S 3–14

    Google Scholar 

  • Hinrichsen S, Riediger D, Unrau A (2018) Montageassistenzsysteme – Begriff, Entwicklungstrends und Umsetzungsbeispiele. Betriebsprax Arbeitsforsch 232:24–27

    Google Scholar 

  • Hollnagel E (1987) Information and reasoning in intelligent decision support systems. Int J Man Mach Stud 27(5):665–678

    Article  Google Scholar 

  • Hoover A, Singh A, Fishel-Brown S, Muth E (2012) Real-time detection of workload changes using heart rate variability. Biomed Signal Process Control 7:333–341

    Article  Google Scholar 

  • Kleineberg T, Hinrichsen S, Eichelberg M, Busch F, Brockmann D, Vierfuß R (2017) Leitfaden – Einführung von Assistenzsystemen in der Montage. Lemgo 2017. www.hs-owl.de/fb7/laboratorien/industrial-engineering/veroeffentlichungen/leitfaden-einfuehrung-von-assistenzsystemen-in-der-montage.html. Zugegriffen: 30. Aug. 2018

    Google Scholar 

  • Kölz M, Bächler A, Kurtz P, Hörz T (2015) Entwicklung eines interaktiv, adaptiven Montageassistenzsystems. In: Gesellschaft für Arbeitswissenschaft e.V. (Hrsg) Verantwortung für die Arbeit der Zukunft 61. Kongress der Gesellschaft für Arbeitswissenschaft e. V. (GfA), Karlsruhe, 25.–27. Februar 2015 GfA, Dortmund

    Google Scholar 

  • Kretschmer V, Spee D, Rinkenauer G (2017) Der Mensch im Fokus. Kognitive Ergonomie in der der Intralogistik. In: Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik (Hrsg) Jahresbericht 2016. Griebsch & Rochol, Hamm, S 60–61

    Google Scholar 

  • Lindblom J, Thorvald P (2014) Towards a framework for reducing cognitive load in manufacturing personnel. Adv Cogn Eng Neuroergon 11:233–244

    Google Scholar 

  • Lotter B (2012) Einführung. In: Lotter B, Wiendahl H‑P (Hrsg) Montage in der industriellen Produktion – ein Handbuch für die Praxis, 2. Aufl. Springer, Berlin, Heidelberg, S 1–8

    Chapter  Google Scholar 

  • Luczak H (1986) Manuelle Montagesysteme. In: Spur G, Stöferle T (Hrsg) Fügen, Handhaben und Montieren. Handbuch der Fertigungstechnik, Bd. 5. Hanser, München, Wien, S 620–682

    Google Scholar 

  • Ma QG, Shang Q, Fu HJ, Chen FZ (2012) Mental workload analysis during the production process: EEG and GSR activity. Appl Mech Mater 220–223:193–197

    Google Scholar 

  • MacDuffie JP, Sethuraman K, Fisher AL (1996) Product variety and manufacturing performance: evidence from the international automotive assembly plant study. Manage Sci 42(3):350–369

    Article  Google Scholar 

  • Mattsson S, Gullander P, Harlin U, Bäckstrand G, Fasth Å, Davidsson A (2012) Testing complexity index—a method for measuring perceived production complexity. Procedia CIRP 3:394–399

    Article  Google Scholar 

  • Metz AM, Rothe HJ (2017) Sreening psychischer Arbeitsbelastung. Ein Verfahren zur Gefährdungsbeurteilung. Springer, Wiesbaden

    Google Scholar 

  • Müller R, Vette M, Mailahn O, Ginschel A, Ball J (2014) Innovative Produktionsassistenz für die Montage – Intelligente Werkerunterstützung bei der Montage von Großbauteilen in der Luftfahrt. In: wt Werkstattstechnik online 104 H.9. Springer VDI, Düsseldorf, S 552–560

    Google Scholar 

  • Parasuraman R (2011) Neuroergonomics: brain, cognition, and performance at work. Curr Dir Psychol Sci 20:181–186

    Article  Google Scholar 

  • Radüntz T, Freude G, Wille M et al (2014) Kognitive Ergonomie – Erfassung des mentalen Zustands. Gestaltung der Arbeitswelt der Zukunft. 60. Kongress der Gesellschaft für Arbeitswissenschaft. GfA, Dortmund, S 671–673

    Google Scholar 

  • Rasmussen J (1983) Skills, rules, and knowledge; signals, signs, and symbols, and other distinctions in human performance models. IEEE Trans Syst Man Cybern SMC-13(3):257–266

    Article  Google Scholar 

  • Reinhart G, Shen Y, Spillner R (2013) Hybride Systeme – Arbeitsplätze der Zukunft. Nachhaltige und flexible Produktivitätssteigerung in hybriden Arbeitssystemen. In: wt Werkstattstechnik online 103 H.6. Springer VDI, Düsseldorf, S 543–547

    Google Scholar 

  • Reiser JE, Pacharra M, Wascher E (2018) Neuropsychologische Methoden zur Erfassung von Arbeitsbeanspruchung – Ein Überblick und aktuelle Entwicklungen. Wirtschaftspsychologie 20(1):23–31

    Google Scholar 

  • Rodriguez-Toro C, Tate S, Jared G, Swift K (2002) Shaping the complexity of a design. ASME International Mechanical Engineering Congress & Exposition, New Orleans

    Book  Google Scholar 

  • Samy SN, ElMaraghy H (2010) A model for measuring products assembly complexity. Int J Comput Integr Manuf 23(11):1015–1027

    Article  Google Scholar 

  • Schlick C, Bruder R, Luczak H (2018) Arbeitswissenschaft, 4. Aufl. Springer, Berlin

    Book  Google Scholar 

  • Schuh G, Gartzen T, Wagner J (2015) Complexity-oriented ramp-up of assembly systems. CIRP J Manuf Sci Technol 10:1–15

    Article  Google Scholar 

  • Stab N, Schulz-Dadaczynski A (2017) Arbeitsintensität: Ein Überblick zu Zusammenhängen mit Beanspruchungsfolgen und Gestaltungsempfehlungen. Z Arbeitswiss 71:14–25

    Article  Google Scholar 

  • Stork S, Schübo A (2010) Human cognition in manual assembly: theories and applications. Adv Eng Inform 24:320–328

    Article  Google Scholar 

  • Verein Deutscher Ingenieure (Hrsg) (1990) Montage- und Handhabungstechnik: Handhabungsfunktionen, Handhabungseinrichtungen; Begriffe, Definitionen, Symbole. VDI 2860. Beuth, Düsseldorf

    Google Scholar 

  • Wickens CD (2008) Multiple resources and mental workload. Hum Factors 50(3):449–455

    Article  Google Scholar 

  • Wiedenmaier S (2004) Unterstützung manueller Montage durch Augmented Reality-Technologien. Schriftenreihe Rationalisierung und Humanisierung, Bd. 58. Shaker, Aachen (Dissertation an der RWTH Aachen)

    Google Scholar 

  • Wölfle M (2014) Kontextsensitive Arbeitsassistenzsysteme zur Informationsbereitstellung in der Intralogistik. TUM, München (Dissertation)

    Google Scholar 

  • Young MS, Brookhuis KA, Wickens CD, Hancock PA (2015) State of science: mental workload in ergonomics. Ergonomics 58(1):1–17

    Article  Google Scholar 

  • Zeltzer L, Limere V, van Landeghem H et al (2012) Measuring the objective complexity of assembly workstations. ICCGI 7th International Multi-Conference on Computing in the Global Information Technology, S 341–346

    Google Scholar 

  • Zhu X, Hu SJ, Koren Y, Marin SP (2008) Modeling of manufacturing complexity in mixed-model assembly lines. J Manuf Sci Eng. https://doi.org/10.1115/1.2953076

    Article  Google Scholar 

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Förderung

Das Forschungsvorhaben „Montexas 4.0“ wird im Rahmen des Förderprogramms „Digitalisierung der Arbeit als soziale Innovationschance“ unter dem Förderkennzeichen 02L15A261 vom Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördert.

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Authors and Affiliations

  1. Institut für Psychologie, Universität Greifswald, Franz-Mehring-Straße 47, 17489, Greifswald, Deutschland

    Manfred Bornewasser &  Dominic Bläsing

  2. Labor für Industrial Engineering der Hochschule Ostwestfalen-Lippe, Liebigstraße 87, 32657, Lemgo, Deutschland

    Sven Hinrichsen

Authors
  1. Manfred Bornewasser
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  2. Dominic Bläsing
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  3. Sven Hinrichsen
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Bornewasser, M., Bläsing, D. & Hinrichsen, S. Informatorische Assistenzsysteme in der manuellen Montage: Ein nützliches Werkzeug zur Reduktion mentaler Beanspruchung?. Z. Arb. Wiss. 72, 264–275 (2018). https://doi.org/10.1007/s41449-018-0123-x

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