Schmidbauer, C. (2022). Adaptive task sharing between humans and cobots in assembly processes [Dissertation, Technische Universität Wien]. reposiTUm. https://doi.org/10.34726/hss.2022.81342
Die (Teil-)Automatisierung manueller Montageaufgaben ermöglicht Wettbewerbsvorteile sowie eine Verbesserung der Arbeitsbedingungen für Montagearbeiter*innen in Produktionsbetrieben. Aufgrund der bisher vorherrschenden Ansätze zur Aufgabenteilung zwischen Mensch und Maschine treten jedoch Nachteile wie unflexible Prozesse, verringerte Lernmöglichkeiten bzw. Kompetenzrückgang, und Monotonie auf. Kollaborationsfähige Roboter (Cobots) werden entwickelt für eine direkte Interaktion mit dem Menschen, und ermöglichen neue Formen der Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine. In dieser Arbeit wird eine Methode zur adaptiven Arbeitsteilung zwischen Mensch und Cobot präsentiert. Die Methode besteht im Wesentlichen aus drei Teilen: Erstens, aus einer Aufgabenanalyse, um die Automatisierbarkeit und ergonomischen Aspekte einer Aufgabe zu beschreiben; Zweitens, aus einer Aufgabenzuteilung, welche jedoch nicht alle Aufgaben einem ausführenden Agenten, sondern nur diejenigen zuteilt, die eindeutig einem Agenten zugeteilt werden müssen. Alle weiteren Aufgaben werden als „austauschbar“ (shareable) bezeichnet. Diese können von der/m Werker*in am Mensch–Cobot–Arbeitsplatz, auch nach der Arbeitsplatzdesignphase, dem Cobot oder Mensch zugeteilt werden. Dafür wird im dritten Teil der Arbeit eine Aufgabenvisualisierungsmethode präsentiert. Ein prozessbasiertes Werkerassistenzsystem, welches mit dem Cobot verbunden ist, wurde dafür entwickelt und evaluiert. Die Methode zur adaptiven Arbeitsteilung zwischen Mensch und Cobot wurde im Zuge mehrerer wissenschaftlicher Iterationen entwickelt und umfangreich, anhand von u.a. zwei Demonstratoren in der Pilotfabrik für Industrie 4.0 der TU Wien, evaluiert. Ergebnisse der Evaluierung zeigten eine potenzielle Verbesserung der ökonomischen Effizienz der Prozesse, durch Kosteneinsparungen durch die Verwendung des Cobots. Die physische Ergonomie der Mitarbeiter*innen kann durch den Einsatz der Cobots verbessert werden, indem unergonomische Aufgaben stets an den Roboter abgegeben werden. Die mentale Ergonomie wird durch die Flexibilisierung der Arbeitsteilung verbessert, da so einer monotonen Arbeitsweise durch erhöhte Aufgabenvielfalt entgegengewirkt wird. Darüber hinaus konnte gezeigt werden, dass die Zufriedenheit der Werker*innen mit der Aufgabenteilung durch die Methode erhöht wird. Zudem kann mittels der Methode auf unterschiedliche Losgrößen flexibel reagiert werden, da je nach Losgröße unterschiedliche Aufgabenteilungen ökonomisch effizient sind.
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The (partial) automation of manual assembly tasks enables competitive advantages as well as an improvement in working conditions for assembly workers in manufacturing industries. However, due to the prevailing approaches for task allocation between humans and machines, disadvantages such as inflexible processes, reduced learning opportunities, decline in competence, and monotony occur. Collaborative robots (cobots) are being developed for direct interaction with humans, enabling new forms of human–machine interaction. In this thesis, a method for adaptive task sharing between humans and cobots is presented. The method primarily comprises three parts: first, task analysis, which describes the automation potential and ergonomic aspects of a task; second, task allocation, which, however, does not allocate all tasks to an executing agent but only those that must be uniquely assigned to an agent. All other tasks are called “shareables” that can be assigned to the cobot or human by a worker at the human–cobot workplace, even after completing the workplace design phase. For this purpose, a task visualization method is presented in the third part of the thesis. A process-based worker assistance system, which is connected to the cobot, was developed and evaluated for this purpose. The method for adaptive task sharing between humans and cobots was developed over the course of several scientific iterations and was then comprehensively evaluated, using, among others, two demonstrators in the Pilot Factory for Industry 4.0 at TU Wien. The evaluation results showed a potential improvement of the process’ economic efficiency that was achieved through cost savings associated with the cobot use. The physical ergonomics of the workers can be improved using the cobots, i.e., by always handing over unergonomic tasks to the cobot. Mental ergonomics are improved by making task allocation more flexible, as this counteracts the monotonous way of working owing to higher task diversity. Furthermore, the satisfaction of the workers with the task allocation increases when using this method compared to not using this method. In addition, the method can be used to enable flexibility to produce different batch sizes, as different task allocations result in economic efficiency depending on the batch size.