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Coping with Aging in Manual Assembly Systems: Age-differentiated Analyses and Mathematical Modeling for Predicting the Time Structure of Sensorimotor-skill Acquisition for Assembly in Series Production with Numerous Product Variants

Subject Area Human Factors, Ergonomics, Human-Machine Systems
Term from 2015 to 2020
Project identifier Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 267182681
 
Final Report Year 2020

Final Report Abstract

Die Anlernung von Arbeitspersonen ist auch heute noch von großer Bedeutung, bspw. wenn eine neue Technologie am Arbeitsplatz eingesetzt wird oder rasche Produktwechsel aufgrund veränderter Kundenwünsche die Arbeitsaufgabe verändern. Im Zuge der demografischen Entwicklungen sind zunehmend auch ältere Arbeitspersonen von Anlernmaßnahmen betroffen. Im Rahmen dieses Projektes wurden drei altersdifferenzierte Laboruntersuchungen zur Anlernung von Montageaufgaben unter Variation der Anlernmethoden durchgeführt und Modelle zur Prognose der Zeitstruktur während des Erwerbs sensumotorischer Fertigkeiten entwickelt. In den Laboruntersuchungen wurden jeweils zwei Altersgruppen betrachtet: Altersgruppe AG I mit Versuchspersonen im Alter von 20 – 35 Jahren und Altersgruppe AG II mit Versuchspersonen im Alter von 52 – 67 Jahren. Die Aufgabe der Versuchspersonen war es, wiederholt ein technisches Bauteil zu montieren. In allen Versuchsreihen erbrachten Versuchspersonen der AG II unabhängig von der Wahl der Anlernmethode schlechtere Anlernleistungen als Versuchspersonen der AG I. In der ersten Versuchsreihe wurde das Darstellungsformat von Arbeitsplänen (textuell, textund bildbasiert, animiert), in der zweiten Versuchsreihe die Methode zur Einführung in die Arbeitsaufgabe (demonstrationsbasiert, reflexionsbasiert) und in der dritten Versuchsreihe die Pausendauer zwischen den Ausführungen (2, 4, 8, 16 Minuten) variiert. Es zeigte sich, dass die Ausführungsdauern und Fehleranzahlen beider Altersgruppen unterschiedlich vom Darstellungsformat des Arbeitsplans und der Methode zur Einführung in die Arbeitsaufgabe beeinflusst werden. Ein signifikanter Einfluss der Pausendauer auf die Prozessparameter konnte überraschenderweise nicht nachgewiesen werden. Die erhobenen Daten wurden als Grundlage für die Entwicklung der Prognosemodelle genutzt. Zunächst wurden die Daten bestmöglich an bekannte Lernkurven aus der Literatur angepasst. Die Lernkurven nach de Jong (1960) und Jeske (2013) erwiesen sich je nach Experimentalkondition als am besten geeignet für die Beschreibung der erhobenen Daten. Durch die Einführung eines weiteren Parameters konnten beide Lernkurven im Rahmen der Modellentwicklung miteinander kombiniert werden. Zur Prognose der Lernkurvenparameter wurden Regressionsgleichungen für drei Fälle berechnet: (1) altersgemischte Prognose, (2) Prognose für junge Arbeitspersonen und (3) Prognose für ältere Arbeitspersonen. Prädiktoren sind die Eigenschaften der Arbeitsperson, der Arbeitsaufgabe und der Anlernmethoden. Die Ergebnisse des Vorhabens können Montageplaner*innen dabei unterstützen, die Wirtschaftlichkeit einer neuen Anlernmethode vor ihrer Einführung unter Berücksichtigung der Zusammensetzung ihrer Belegschaft abzuschätzen.

Publications

  • (2016). Age-differentiated Modeling and Prediction of the Learning Time of Sensorimotor Tasks. In C. Schlick & S. Trzcieliński (Hrsg.), Advances in Ergonomics of Manufacturing: Managing the Enterprise of the Future: Proceedings of the AHFE 2016 International Conference on Human Aspects of Advanced Manufacturing (S. 489-501), July 27-31, 2016, Florida, USA
    Kuhlenbäumer, F., Duckwitz, S. & Schlick, C.
    (See online at https://doi.org/10.1007/978-3-319-41697-7_43)
  • (2016). Altersdifferenzierte Untersuchung zur Prognose der Anlernzeit von sensumotorischen Arbeitsaufgaben. In Gesellschaft für Arbeitswissenschaft e.V. (Hrsg.) Arbeit in komplexen Systemen - digital, vernetzt, human?! 62. Kongress der Gesellschaft für Arbeitswissenschaft, RWTH Aachen University, Institut für Arbeitswissenschaft (IAW), Aachen, 2.-4. März 2016. Dortmund: GfA Press
    Kuhlenbäumer, F., Duckwitz, S. & Schlick, C.
  • (2017). Age-differentiated Analysis of the Influence of Task Descriptions on Learning Sensorimotor Tasks. In C. M. Schlick et al. (Hrsg.), Advances in ergonomic design of systems, products and processes: Proceedings of the Annual Meeting of GfA 2016 (S.159-175). Berlin, Heidelberg: Springer
    Kuhlenbäumer, F., Przybysz, P., Mütze-Niewöhner, S. & C. M. Schlick
    (See online at https://doi.org/10.1007/978-3-662-53305-5_12)
  • (2017). Age-differentiated analysis of the influence of the duration of breaks on learning sensorimotor tasks. In 2017 IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management (IEEM) (S. 598-602), Singapore
    Kuhlenbäumer, F., Polis, S., Przybysz, P. & Mütze-Niewöhner, S.
    (See online at https://doi.org/10.1109/IEEM.2017.8289961)
  • (2017). Altersdifferenzierte Untersuchung von Bewegungsbahnen der rechten Hand während der Anlernung einer sensumotorischen Arbeitsaufgabe. In Gesellschaft für Arbeitswissenschaft e.V. (Hrsg.), Soziotechnische Gestaltung des digitalen Wandels - kreativ, innovativ, sinnhaft. 63. Kongress der Gesellschaft für Arbeitswissenschaft, FHNW Brugg-Windisch, Schweiz, 15.-17. Februar 2017. Dortmund: GfA Press
    Kuhlenbäumer, F., Przybysz, P., Mütze-Niewöhner, S. & Schlick, C.
  • (2018). Age-Differentiated Analysis of the Influence of Introduction Methods on Learning Sensorimotor Tasks. In S. Trzcielinski (Hrsg.), Advances in Ergonomics of Manufacturing: Managing the Enterprise of the Future (Bd. 606, S. 129–140). Cham: Springer International Publishing
    Kuhlenbäumer, F., Przybysz, P. M. & Mütze-Niewöhner, S.
    (See online at https://doi.org/10.1007/978-3-319-60474-9_12)
  • (2018). Does the Duration of Breaks in Learning Sensorimotor Tasks Influence Performance? – An Age- Differentiated Laboratory Study. Journal of Organizational Psychology 18(2), 82-89
    Kuhlenbäumer, F., Polis, S., Przybysz, P. & Mütze-Niewöhner, S.
    (See online at https://doi.org/10.33423/jop.v18i2.1302)
  • Altersdifferenzierte Analyse und Modellierung von Prozessparametern bei der Anlernung von Montageaufgaben. Zugl.: Aachen, Techn. Hochsch., Diss., 2020. Aachen: Shaker
    Kuhlenbäumer, F.
 
 

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