ohne Studienabschlussarbeiten

Forschungsvorhaben - Die Komplexitätssteigerung manueller Montageprozesse erfordert hochqualifizierte Arbeitskräfte, um die diffizilen Prozesse zu beherrschen. Um eine effektive und effiziente Ausbildung dieser Personen sicherzustellen, wird der Einsatz AR-basierter Trainingssysteme zunehmend relevant für die Industrie. Momentan mangelt es allerdings an wissenschaftlichen Untersuchungen im industriellen Nutzungskontext. Aufgrund dessen fehlen notwendige Erkenntnisse zur Gestaltung und Evaluation dieser Assistenzsysteme. Dem Ziel, diese Limitation zu schließen, idmet sich die vorliegende Dissertation. Forschungsrahmen - Das Vorgehen zur Erarbeitung der genannten Zielsetzung orientiert sich an der gestaltungsorientierten Forschung. Dieses Paradigma forciert die iterative Gestaltung von problemlösungsorientierten Artefakten mit Hilfe einer stringenten Anwendung wissenschaftlicher Methoden. Forschungsergebnisse - Durch Anwendung des zuvor erwähnten Forschungsparadigmas werden drei Artefakte gestaltet. Die Grundlage dafür liefern die Ergebnisse einer umfangreichen strukturierten Literaturrecherche und die Analyse domänenspezifischer Anforderungen. Basierend auf diesen wird zunächst ein menschzentriertes Vorgehensmodell zur Analyse, Gestaltung und Evaluation von AR-basierten Trainingssystemen im industriellen Nutzungskontext erarbeitet (Artefakt 1), welches seine reproduzierbare Verwendbarkeit durch ausgewählte Methoden und Empfehlungen in allen Ablaufphasen sicherstellt. Darauf aufbauend wird eine HMD-basierte Trainingssoftware instanziiert (Artefakt 2) und durch geeignete Evaluation systematisch zu einer gebrauchstauglichen Anwendung weiterentwickelt. Diese wird einem abschließenden Test unterzogen und im Vergleich zu zwei etablierten Trainingskonzepten empirisch erprobt. Die daraus resultierenden Ergebnisse verdeutlichen sowohl die Nützlichkeit des Vorgehensmodells als auch die Gebrauchstauglichkeit des innovativen Trainingssystems. Beruhend auf den zahlreichen Erfahrungen und Erkenntnissen dieser Dissertation, werden abschließende Empfehlungen (Artefakt 3) dargelegt, welche die erfolgreiche Durchführung ähnlicher wissenschaftlicher Arbeiten sicherstellen. Einschränkungen - Die umfangreichen multimodalen Funktionalitäten der Trainingssoftware wurden für eine konkrete prozedurale Montagetätigkeit entwickelt und am Beispiel eines industriellen Referenzarbeitsplatzes mit potentiellen Anwendern erprobt. Eine Anpassung der Software auf weitere Anwendungsfälle ist aufgrund des immensen Programmieraufwands sehr zeitaufwändig. Dadurch ist die Skalierbarkeit der Software stark limitiert. Angehende Forschungsprojekte sollten daher den Einsatz von Autorenwerkzeugen untersuchen, um eine effiziente Content-Erstellung zu gewährleisten. Darüber hinaus wurden keine Einflüsse der AR-Technologie auf das Langzeitgedächtnis erforscht. Diese Limitation eröffnet ein weiteres interessantes Forschungsfeld für zukünftige Untersuchungen. Implikationen - Diese Dissertation liefert sowohl wissenschaftliche als auch praxisbezogene Implikationen. Demnach schließen die Erkenntnisse zur Gestaltung und Evaluation AR-basierter Trainingssysteme bestehende Forschungslücken und gewährleisten eine reproduzierbare Instanziierung weiterer solcher Assistenzsysteme. Eine gebrauchstaugliche HMD-basierte Trainingssoftware bietet Industrieunternehmen mit manuellen Montageprozessen zudem Einsparungspotentiale durch eine vollkommen neuartige und hocheffektive Ausbildungsmöglichkeit.