Entwicklung einer Softwarelösung zur multikriteriellen Evaluierung von industriellen Extended Reality Anwendungen

Abstract

Der demographische Wandel und Anforderungen wie eine hohe Individualisierung von Produkten stellen eine Herausforderung für die die menschliche Arbeit dar. Diese Entwicklungen führen zu einer Überbelastung der Arbeitenden und Angestellten, welche weitere Probleme verursacht. Kognitive Assistenzsysteme wie Augmented Reality(AR) und Virtual Reality (VR) helfen dabei, die Belastung der Belegschaft zu senken und die Herausforderungen zu bewältigen.Für Unternehmen ist es schwierig, die Kosten und den Nutzen einer Integration solcher AR/VR-Anwendungen in die unternehmensinternen Prozesse abzuwägen. Ent-scheidungstragende stehen des Weiteren vor der Herausforderung, eine potenzielle Anschaffung nach mehreren Kriterien zu bewerten, was die Komplexität der Thematik weiter erhöht. Diese Tatsachen stellen eine Hürde für die Einführung und Weiterent-wicklung von kognitiven Assistenzsystemen dar und hemmen die Akzeptanz in der Industrie.Es ist das Ziel dieser Arbeit, ein multikriterielles Evaluierungsverfahren zur Evaluierung von industriellen AR/VR-Anwendungen in einer Softwarelösung umzusetzen, um den Zugang zu diesen Methoden zu verbessern. Dadurch wird eine Basis für weitere Forschung und Entwicklung geschaffen. Durch die Anwendung der Design Science Research Methode wird dieses Ziel in mehreren iterativen Zyklen umgesetzt.Auf der Basis einer Literaturrecherche und in Zusammenarbeit mit Vertretenden der Industrie ist im Zuge dieser Arbeit ein webbasiertes Evaluierungstool zur multikriteriellen Evaluierung von industriellen AR/VR-Anwendungen entstanden. Der modulare Aufbau, die Zurverfügungstellung von zusätzlichen Information zur Verwendung der Software und die grafische Darstellung von Ergebnissen erhöhen Zugänglichkeit und Benutzer:innenfreundlichkeit der Lösung. Der erarbeitete Anforderungskatalog wurde verwendet, um die Artefakte zu verifizieren. Zusätzlich wurde eine Studie mit neun Teilnehmenden durchgeführt, um die Lösung weiter zu testen. Die verwendete ”System Usability Scale” hat eine gute Bewertung der Benutzer:innenfreundlichkeit ergeben. Die qualitativen Fragen haben dieses Ergebnis bestätigt und weitere Potenziale zur Verbesserung aufgezeigt.

Demographic change and requirements such as a high degree of individualization ofproducts pose a challenge for human work. These developments lead to an overload for workers and employees, which causes further problems. Cognitive assistance systems such as augmented reality (AR) and virtual reality (VR) help to reduce the strainon the workforce and overcome the challenges.It is difficult for companies to weigh up the costs and benefits of integrating suchAR/VR applications into their internal processes. Decision-makers are also confronted with the challenge of evaluating the potential investment based on several criteria,which further increases the complexity of the issue. These facts represent a hurdle for the introduction and development of cognitive assistance systems and inhibit acceptance in the industry.The aim of this work is to implement a multi-criteria evaluation procedure for the evaluation of industrial AR/VR applications in a software solution in order to improve access to these methods. This creates a basis for further research and development.By applying the Design Science Research method, this goal is realized in several iterative cycles.Based on a literature analysis and in cooperation with industry representatives, aweb-based evaluation tool for a multi-criteria evaluation of industrial AR/VR applications was developed within the scope of this work. The modular structure, the provision of advantageously placed information on the use of the software and the graphical presentation of results increase the accessibility and usability of the solution. The developed catalog of requirements was used to verify the artifacts. In addition, a study was conducted with nine participants to further test the solution. The ”System Usability Scale” used resulted in a good rating of the usability. The qualitative questions confirmed this result and revealed further potential for improvement.