{"id":13021,"date":"2019-06-28T14:10:57","date_gmt":"2019-06-28T12:10:57","guid":{"rendered":"https:\/\/logistik-aktuell.com\/?p=13021"},"modified":"2021-09-30T07:27:54","modified_gmt":"2021-09-30T07:27:54","slug":"projekt-e-motion-digitalisiert-bewegungsablaeufe","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pulse.dbschenker.com.staging.mensemedia.net\/de\/projekt-e-motion-digitalisiert-bewegungsablaeufe\/","title":{"rendered":"Projekt E-Motion digitalisiert Bewegungsabl\u00e4ufe"},"content":{"rendered":"\n
\"Ein
Ein Mitarbeiter, ausger\u00fcstet mit Motion Capture Sensoren, l\u00e4sst seine Bewegung erfassen. Aus den so gesammelten Daten wird ein Avatar konstruiert. \u00a9 DB Schenker<\/figcaption><\/figure>\n\n\n

\u201eAllein der erste Teilabschnitt von E-Motion w\u00e4re schon ein gro\u00dfer Erfolg, denn er w\u00fcrde, bei Erreichen der Serienreife des bisherigen Prototyps, MTM-Ingenieure deutlich in ihrer Analysearbeit unterst\u00fctzen. Richtig spannend wird es im zweiten Abschnitt, wenn in einer VR-Umgebung trainierenden Mitarbeitern ergonomisch optimale Bewegungen durch einen Avatar veranschaulicht werden.\u201c\u00a0Gerald M\u00fcller,\u00a0Vice President Process and Efficiency DB Schenker<\/p>\n

KI hilft beim Codieren von Bewegungen<\/h2>\n

DB Schenker arbeitet gemeinsam mit dem Fraunhofer IML und dem Start-up MotionMiners<\/a> an einem Prototyp, der es m\u00f6glich macht mit Bewegungssensoren aufgezeichnete Bewegungsabl\u00e4ufe (teil)automatisiert mit MTM zu analysieren.\u00a0<\/strong><\/p>\n

Grunds\u00e4tzlich lassen sich Bewegungen von Prozessingenieuren schon seit vielen Jahrzehnten analysieren, in eine Art lesbaren Code \u00fcbersetzen und dadurch exakt beschreiben. MTM (Methods-Time Measurement, Infos unten im Kasten) oder auch das weniger bekannte WF (Work Factor) sind allerdings zeitaufw\u00e4ndige Verfahren, Arbeitsabl\u00e4ufe zu analysieren und anschlie\u00dfend auf Ergonomie und Effizienz hin zu untersuchen. Vor allem in der Industrie wird diese Methode zur Planung neuer Montagelinien eingesetzt, aber auch in der Logistik zur Kalkulation von Dienstleistungen. Motion-Mining, also das gezielte Gewinnen und Auswerten von Bewegungsdaten, soll nun diesen Analyse-Prozess beschleunigen und den MTM-Ingenieur durch selbstlernende Algorithmen in seiner Arbeit unterst\u00fctzen.<\/p>\n

Zuerst m\u00fcssen Daten zum Bewegungsablauf digital erfasst werden. Dazu tragen Mitarbeiter Sensoren am K\u00f6rper. Der aufgenommene Prozess wird zun\u00e4chst auf das MotionMiners-Tool \u00fcbertragen und analysiert. Bei der Analyse einer Personengruppe l\u00e4sst sich so auch eine Anonymisierung herstellen. In Verbindung mit der DB Schenker eigenen MTM-Datenbank kann danach die Motion-Mining-Technologie (teil-)automatisch die Bewegungsdaten mit Prozessbausteinen auf Basis von MTM verkn\u00fcpfen und Bewegungsabl\u00e4ufe so zeitlich bewerten.<\/p>\n

In einigen F\u00e4llen legt das vom Fraunhofer-Institut entwickelte Assistenzsystem dem MTM-Ingenieur Bewegungsabschnitte mit dem passenden Bildausschnitt noch einmal vor. Etwa wenn die Daten dazu nicht eindeutig sind, oder noch Gewichtsparameter und Entfernungen hinzugef\u00fcgt werden m\u00fcssen. Aber auch dann trifft die Plattform bereits eine Vorauswahl, sodass der MTM-Ingenieur daraus ausw\u00e4hlen kann. Gleichzeitig sollen zuk\u00fcnftig selbstlernende Algorithmen \u00fcber das Feedback des MTM-Ingenieurs trainiert werden, sodass sie mit einer ausreichend gro\u00dfen Trainingsdaten-Basis auch immer mehr nicht eindeutige Bewegungen selbstst\u00e4ndig analysieren k\u00f6nnen. Intensive Tests haben gezeigt, dass Schenker mit dieser Idee den richtigen Ansatz verfolgt, jedoch noch weitere Entwicklungsarbeit notwendig ist, um den Prototypen zur Serienreife zu bringen.<\/p>\n

\u201eAllein dieser Teilabschnitt im Projekt E-Motion bietet bei Erreichen der Serienreife schon eine enorme Prozessoptimierung f\u00fcr unsere MTM-Ingenieure, die dann mit der Kombination MotionMiners-Tool und Assistenzsystem erheblich schneller Bewegungsabl\u00e4ufe codieren und analysieren k\u00f6nnen\u201c. \u00a0so Gerald M\u00fcller. \u201eRichtig spannend wird es erst, wenn wir demn\u00e4chst mit diesen MTM-Daten Avatare programmieren und deren Bewegungen auf Ergonomie checken lassen. So k\u00f6nnen Avatare mit ergonomisch optimierten Bewegungsabl\u00e4ufen erstellt werden. Gleichzeitig kann solch ein Avatar den Mitarbeitern zeigen, wie ein Bewegungsprozess ergonomisch optimal ausgef\u00fchrt aussieht, denn Menschen lernen nun mal Bewegungsabl\u00e4ufe nicht aus einem MTM-Prozessbericht, sondern durch Nachahmung.\u201c<\/p>\n

Kollege \u201aAvatar\u2018 soll in der VR ergonomische Bewegungen im Lager schulen<\/h2>\n

\u00a0<\/strong>Teil 2 von \u201eE-Motion\u201c soll das Mitarbeitertraining bei DB Schenker revolutionieren: Der Avatar ist eine Art virtueller Trainer, der Hinweise gibt, damit sich Mitarbeiter bei ihren Kommissionier- und Packauftr\u00e4gen gesundheitsbewusst bewegen, also ihre Auftr\u00e4ge r\u00fccken- und gelenkschonend ausf\u00fchren. Damit der Avatar das kann, ben\u00f6tigt man einen am Computer optimierten Bewegungsablauf, der dann vom Avatar \u201avorgemacht\u2018 wird. Dieser optimierte Bewegungsablauf basiert auf einem realen Ablauf im Lager der mittels Motion Capture Technik aufgezeichnet und \u00fcber eine Software in eine Ergonomiebewertung auf Basis von EAWS (Ergonomic Assessment Worksheet) \u00fcbersetzt wird.<\/p>\n

Mit dem digitalisierten Bewegungsablauf f\u00e4ngt alles an. Doch es ist nicht damit getan, einen optimalen Bewegungsablauf zu erzeugen, sondern dieser muss dann auch m\u00f6glichst intuitiv den Mitarbeitern vermittelt werden. Dabei schafft virtuelle Realit\u00e4t einen idealen Raum zum Erlernen von Bewegungen, denn kein anderes Medium erlaubt eine simulierte k\u00f6rperliche Interaktion, die dem realen Training-on-the-job so \u00e4hnlich ist.<\/p>\n

Ein Avatar r\u00fcck\u00fcbersetzt also den am Computer optimierten Prozess in eine intuitiv nachvollziehbare Bewegung. Er kann den Bewegungsablauf dem Mitarbeiter schlichtweg \u201evormachen\u201c. \u00dcbertr\u00e4gt man diesen Avatar auf eine virtuelle Umgebung, kann er Mitarbeiter dort trainieren, indem er ihnen optimale Bewegungsprozesse direkt in der VR zeigt und der Trainer falls n\u00f6tig, auf falsche Bewegungen hinweist und korrigiert.<\/p>\n

Erste Versuche und Prototypen mit programmierten Avataren sind bereits entstanden und laufen auf dem PC. Damit der Avatar aber in der VR genau auf komplexe Bewegungsabl\u00e4ufe reagieren kann, ben\u00f6tigt man allerdings noch mehr Feinjustierung im Bereich der Sensorik der Motion Capture Messverfahren. L\u00f6sungen sind in Arbeit. Mit gen\u00fcgend sensorischem Feedback kann der Avatar in Zukunft veranschaulichen, wie ein Bewegungsablauf besser und ges\u00fcnder w\u00e4re, beispielsweise wie an einer Packstation korrekt und ergonomisch gepackt wird.<\/p>\n

\u201eWas nutzt es uns, wenn wir nur in der Abteilung f\u00fcr Prozessoptimierung wissen, wie ein Bewegungsablauf optimal aussieht? Wir suchen also nach einem Weg, Bewegungsabl\u00e4ufe in der Mitarbeiterschulung m\u00f6glichst intuitiv zu vermitteln. Hier bietet sich VR geradezu an\u201c, meint Christina Kunze. An dieser Vermittlung arbeitet DB Schenker in Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer Institut und den MotionMiners. Ein solches VR-Training als Erg\u00e4nzung und als regelm\u00e4\u00dfige Trainingseinheit neben der herk\u00f6mmlichen Mitarbeiterschulung wird das Training bei DB Schenker im Ganzen revolutionieren.<\/p>\n

Das Projektteam auf Seiten DB Schenker besteht aus Christina Kunze, Christopher Habicht und Gerald M\u00fcller \u2013 Benjamin Korth vom Fraunhofer-Institut sowie Ren\u00e9 Grzeszick und Sascha Feldhorst von den MotionMiners komplettieren das Team.<\/p>\n

MTM (Methods-Time Measurement) ist eine Arbeitsablauf-Zeitanalyse zur Planung manueller Arbeitsabl\u00e4ufe, die in ihren Grundz\u00fcgen bereits in den 1920ern entwickelt wurde. Bei MTM werden alle dem Menschen m\u00f6gliche Bewegungen in kleinere Bewegungselemente zerlegt, sogenannte Grundbewegungen wie \u201eGreifen\u201c, \u201eLoslassen\u201c, \u201eF\u00fcgen\u201c etc. Jede Grundbewegung ist mit einer Buchstaben-Codierung versehen \u2013 \u201eR\u201c steht z.B. f\u00fcr \u201eReach (Hinlangen)\u201c. F\u00fcr die Grundbewegungen sind in Tabellen empirisch ermittelte Zeiten hinterlegt, die dann noch um Parameter f\u00fcr die Wegstrecke der Bewegung oder des Gewichts des Gegenstands etc. erg\u00e4nzt werden. Ein ganzer Bewegungsablauf l\u00e4sst sich dadurch pr\u00e4zise schriftlich codieren und auf Ergonomie und Effizienz hin untersuchen und optimieren. Diese Codierung erledigt heute ein MTM-Engineer softwareunterst\u00fctzt am Bildschirm, meist indem er ein Video der Bewegung sieht und diese Bewegung in MTM-Codierung \u00fcbersetzt. MTM kann vom Prozessingenieur quasi als Programmiersprache f\u00fcr die Erstellung von Bewegungsabl\u00e4ufen eingesetzt werden, wenn er auf eine Datenbank mit gen\u00fcgend gro\u00dfer Anzahl relevanter Grundbewegungen zur\u00fcckgreifen kann.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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