Please use this identifier to cite or link to this item: http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-7795
Main Title: Full shift usage of smart glasses in order picking processes considering a methodical approach of continuous user involvement
Translated Title: Vollschichteinsatz von Datenbrillen in der Kommissionierung unter Berücksichtigung einer kontinuierlichen Nutzereinbeziehung
Author(s): Murauer, Cornelia Sophie
Advisor(s): Rötting, Matthias
Referee(s): Rötting, Matthias
Straube, Frank
Funk, Markus
Granting Institution: Technische Universität Berlin
Type: Doctoral Thesis
Language Code: en
Abstract: Smart factories, in which processes are partially or completely automated and digitalized, are the future. Automobile production is also currently undergoing said change towards ‘Industry 4.0’. While the degree of automation is very high in car body construction due to the use of robots, the degree of automation in logistics varies depending on the process. By contrast, in transportation processes, such as the use of tugger trains, autonomous transport systems or forklifts, automation is at a very advanced stage of development. In picking processes the employee continues to be at the center of attention due to his flexibility in movement sequences and grasping. Assistance systems such as smart glasses, smart watches or scanner gloves can nevertheless support employees and provide process improvements. The present research project focuses on the use of Augmented Reality (AR) technologies, in particular the usage of smart glasses in manual man-to-goods order picking processes. The required information for order picking is displayed in smart glasses in the picker’s field of view. In scientific research, their usage has been tested primarily under laboratory conditions. I subsequently identified a research gap investigating a full shift usage of smart glasses under real industrial production conditions. For this reason, the present PhD thesis includes a full shift field study, which examines the impact of the smart glasses usage in order picking processes on the employee and the process. As a first step, a process for shop floor employee involvement in innovation projects based on Rogers’ ‘Diffusion of Innovations’ will be developed. Afterwards, the suitability of workstations for AR-usage will be evaluated using the Rasmussen skills-rules-knowledge-framework. In addition, an objective procedure for classifying individual activities into Rasmussen’s framework will be developed. After selecting the test workstation, which contains most of the process steps supportable by AR-technologies, I will compare scanning mechanisms for the interaction with the warehouse management system. The core of the research project is a full shift field study with 23 employees in automotive assembly supply, which examines the impact of a smart glasses usage on the number of errors, the error types, the task completion time, the attention, the subjective strain, the visual fatigue of the employees and the likelihood of symptomatic occurrence of simulator sickness. In contrast to most existing studies, the field study is conducted in real production in accordance to the rhythm of the assembly line. The test system is connected to the warehouse management system. Employees interact with the warehouse management system with the aid of a scanner. The age range of the participants represents the regular workforce. Besides that, I will select a smart glasses hardware, which enables the inclusion of corrective glasses wearers. All the above points contribute to a test under real industrial conditions. As a basis for comparison serves the previous process, which displays the picking orders on a monitor attached to the target shelf. In this system a scan glove is used as interaction mechanism. The evaluation of the study results determine a time saving of 22% and an error reduction of at least 33%, depending on the error type. Due to these promising results, I explain further steps for series introduction. In addition, I discuss further potentials of the usage of data glasses in order picking processes.
Smarte Fabriken, in welchen Prozesse teilweise oder gänzlich automatisiert und digitalisiert sind, sind die Zukunft. Auch die Automobilproduktion befindet sich derzeit in diesem Wandel hin zur „Industrie 4.0“. Während beispielsweise im Karosseriebau der Automatisierungsgrad durch den Einsatz von Robotern sehr hoch ist, ist er in der Logistik prozessspezifisch unterschiedlich ausgeprägt. Bei Transportprozessen, wie dem Einsatz von Routenzügen, fahrerlosen Transportsystemen oder Gabelstaplern, ist der Entwicklungsstand der Automatisierung sehr weit fortgeschritten. In Kommissionierprozessen hingegen steht der Mitarbeiter durch seine Flexibilität in Bewegungsabläufen und im Greifen weiterhin im Mittelpunkt. Der Einsatz von Assistenzsystemen wie Datenbrillen, Smart Watches oder Scanner-Handschuhen kann dennoch Mitarbeiter unterstützen und Prozessverbesserungen hervorrufen. In dem vorliegenden Forschungsprojekt steht der Einsatz von Augmented Reality (AR)-Technologien, insbesondere der Einsatz von Smart Glasses, in der manuellen Mann-zur-Ware Kommissionierung im Fokus der Betrachtung. Dabei werden dem Mitarbeiter die zum Kommissionieren benötigten Informationen in einer Datenbrille im Sichtfeld angezeigt. In der Wissenschaft wurde ein Einsatz vor allem in Laborstudien getestet. Eine Studie über eine volle Schicht im industriellen Kontext wird als Forschungslücke angegeben. Aus diesem Grund beinhaltet die vorliegende Doktorarbeit eine Feldstudie im Vollschichtbetrieb, welche die Auswirkungen der Nutzung von Smart Glasses in der Kommissionierung auf den Mitarbeiter und den Prozess untersucht. Als ersten Schritt wird ein Prozess zur Mitarbeitereinbeziehung in Innovationsprojekten am Shop Floor basierend auf Rogers „Diffusion of Innovations“ erarbeitet. Im Anschluss wird ein für den AR-Einsatz geeigneter Arbeitsplatz mithilfe des Rasmussen-Modells menschlichen Verhaltens ausgewählt. Dazu wird ein objektives Verfahren zur Klassifizierung einzelner Aktivitäten in das Rasmussen-Modell entwickelt. Nach der Auswahl des Arbeitsplatzes, welcher die meisten durch AR-Technologien unterstützbare Prozessschritte enthält, werden Scan-Mechanismen zur Interaktion mit dem Warehouse Management System verglichen. Kern des Forschungsprojekts ist ein Vollschicht-Feldversuch mit 23 Mitarbeitern in der automobilen Montageversorgung, welcher die Auswirkungen des Einsatzes von Datenbrillen auf die Fehleranzahl, die Fehlerart, die Durchführungszeit, auf die Aufmerksamkeit, die subjektive Beanspruchung, die visuelle Ermüdung der Mitarbeiter und eine mögliche auftretende Simulatorkrankheit untersucht. Im Gegensatz zu den meisten bereits existierenden Studien erfolgt der Versuch im Realbetrieb unter Einhaltung des Produktionstakts. Dabei wird das Testsystem an das Warehouse Management System angebunden. Die Interaktion wird durch den Mitarbeiter selbst und nicht über einen Wizard-of-Oz-Ansatz durchgeführt. Die Altersspanne der Teilnehmer deckt im Versuch die gesamte Breite der Belegschaft ab. Darüber hinaus wird eine Datenbrillen-Hardware genutzt, welche die Einbeziehung von Brillenträgern ermöglicht. All die oben genannten Punkte führen zu einem Versuch unter Realbedingungen. Als Vergleichsbasis dient der jetzige Prozess, welcher die Kommissionieraufträge auf einem am Zielregal mitgeführten Monitor darstellt. Als Interaktionsmechanismus im bisherigen System dient ein Scan-Handschuh. Nach der Auswertung der Ergebnisse der Probandenstudie, welche u.a. eine Zeiteinsparung von 22% und eine Fehlerreduzierung von mindestens 33%, abhängig von der Fehlerart, nachweist, werden weitere Schritte zur Serieneinführung aufgezeigt. Darüber hinaus werden weitere Potenziale des Einsatzes von Datenbrillen in der Kommissionierung diskutiert.
URI: https://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/8660
http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-7795
Exam Date: 4-Dec-2018
Issue Date: 2019
Date Available: 26-Mar-2019
DDC Class: 620 Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten
338 Produktion
Subject(s): augmented reality
logistics
full-shift
order picking
user studies
erweiterte Realität
Logistik
Vollschicht
Kommissionierung
Nutzerstudien
License: http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
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