Weiterbildung in der Instandhaltung mit digitalen Assistenzsystemen

Axel Friedewald, Robert Rost, Nikolaj Meluzov und Hermann Lödding, TU Hamburg

In ihren Sieben Thesen zur Betrieblichen Weiterbildung [1] erwartet die Wissenschaftliche Gesellschaft für Arbeits- und Betriebsorganisation (WGAB) e. V. ein zunehmendes Lernen im Prozess der Arbeit über die Integration technologiebasierter Lern- und Assistenzsysteme. Weil bislang Erfahrungen in der Weiterbildung mit digitalen Assistenzsystemen fehlen, stellen sich wesentliche Fragen: Eignen sich digitale Assistenzsysteme, um das Lernen in der Weiterbildung zu fördern? Wie können Unternehmen den Vorbereitungsaufwand begrenzen? Um diese Fragestellungen untersuchen zu können, wurde ein bestehendes Assistenzsystem für die Zwecke der Weiterbildung erweitert. Ein wesentlicher Schritt hierfür war es, die Lerninhalte zunächst in ihre Bestandteile zu zerlegen, um diese im folgenden Schritt mit entsprechenden (digitalen) Werkzeugen aufwandsarm visualisieren und überprüfen zu können. Der Beitrag beschreibt ein modulares, Augmented-Reality-basiertes Assistenzsystem, das den Anwender durch eine Wartungs- oder Instandhaltungsaufgabe führt und dazu abhängig vom Know-how des Benutzers schrittweise Bauelemente und erforderliche Metainformationen einblendet. Erste Tests deuten darauf hin, dass das System zur Weiterbildung von Servicetechnikern und Bedienpersonal eingesetzt werden kann.

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Lernende Organisation

Manufacturing Analytics für reaktive Qualitätsprozesse
Literaturanalyse und Beispiele aus der Praxis

Maximilian Meister, Lukas Hartmann, Markus Wünsch, Joachim Metternich, Institut für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen (PTW), TU Darmstadt, Amir Cviko und Tobias Böing, STAUFEN. Quality Engineers GmbH

Der Beitrag beschreibt die Anwendung von Manufacturing Analytics im Rahmen des reaktiven Qualitätsmanagements. Dazu wird zuerst eine allgemeine Definition des Begriffs Manufacturing Analytics gegeben. Anhand einer Literaturanalyse und der Auswertung bestehender Anwendungsfälle werden Erkenntnisse bezüglich der Potenziale für reaktive Qualitätsprozesse abgeleitet. Dabei zeigt sich, dass Manufacturing Analytics besonders in der Ursachenanalyse, der Fehlererkennung und –vermeidung erfolgsversprechend ist und eingesetzt wird. Abschließend werden praktische Einblicke in die Anwendung von Manufacturing Analytics gegeben.

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