Application of Customizable Robot Assistance Systems to Compensate Age-Related Restrictions of the Musculoskeletal System for Assembly Workplaces

Abstract:

Due to the demographic change, hybrid work systems increasingly gain importance. Especially, robot based assistance systems show potential to respond individually to employee’s performance parameters. Existing technologies offer possibilities to capture individual performance parameters which can be transferred into a digital environment. Identified impairments, e.g. of the musculoskeletal system, can be used to design an individual work environment with human-robot collaboration that fits the employee’s needs to guarantee a low risk of physical harm due to work related strain. Following the employee’s capabilities, the simulation reveals stressful activities that can be transferred to the robot. Thus, the work system offers the opportunity to individually respond to the employee and the given tasks by creating a work situation that suits the employee’s preconditions. This paper presents an approach for capturing individual physical performance parameters in form of movement restrictions by a motion capturing system without markers and the transmission of the motion data into a digital human model. It will be shown how the simulation can be used to design a needs-based work place by integration of a robot based assistance system.

• Periodical: Applied Mechanics and Materials (Volume 840)
• Pages: 82-90
• DOI: https://doi.org/10.4028/www.scientific.net/AMM.840.82
• Online since: June 2016
• Authors: Lukas Stankiewicz*, Carsten Thomas, Jochen Deuse, Bernd Kuhlenkötter
• Keywords: Digital Human Model, Human-Robot Collaboration, Individual Adjustment, Motion Capturing

References

[1] European Commission (2015) The 2015 Ageing Report, European Union, Brussels.

[2] Statistisches Bundesamt (2009) Bevölkerung Deutschlands bis 2060, Wiesbaden.

[3] Dorozalla F (2013) Strategisches Personalmanagement und demografischer Wandel; Integration der Forschungsfelder und Erfolgsauswirkungen altersorientierter Konzepte. Springer Gabler, Wiesbaden.

DOI: 10.1007/978-3-658-02475-8

[4] Hacker W (2003) Leistungsfähigkeit und Alter. In: Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung der Bundesagentur für Arbeit (Hrsg) Eine Frage des Alters. Herausforderungen für eine zukunftsorientierte Beschäftigungspolitik.

DOI: 10.3278/6004479w241

[5] Bergmann B (2001) Innovationsfähigkeit älterer Arbeitnehmer. In: Angress A (Hrsg) Kompetenzentwicklung 2001. Tätigsein, Lernen, Innovation. Waxmann, Münster [u. a. ], p.13–52.

[6] Nikolaus T (2000) Klinische Geriatrie. Springer, Berlin [u. a. ].

[7] Lay G, Schirrmeister E (2001): Sackgasse Hochautomatisierung? Praxis des Abbaus von Overengineering in der Produktion.

[8] DIN EN ISO 26800 (2011) Ergonomie – Genereller Ansatz, Prinzipien und Konzepte. Deutsches Institut für Normung, Beuth, Berlin.

DOI: 10.31030/1775247

[9] Pfeiffer S (2007) Montage und Erfahrung; Warum Ganzheitliche Produktionssysteme menschliches Arbeitsvermögen brauchen. Hampp, München, Mering.

DOI: 10.1026/0932-4089.52.3.163

[10] Hägele M, Schäfer T (2006) Roboteranwendungen. In: Gevatter H, Grünhaupt U (Hrsg) Handbuch der Mess- und Automatisierungstechnik in der Produktion. Springer-Verlag, Berlin/Heidelberg, p.769–786.

DOI: 10.1007/3-540-34823-9_29

[11] Thomas C, Busch F, Kuhlenkötter B, Deuse J (2011).

[12] Busch F, Thomas C, Deuse J, Kuhlenkötter B (2012).

[13] Busch F, Wischniewski S, Deuse J (2013).

[14] Diefenbach S, Henze N, Pielot M (2015) Sichere Mensch-Roboter-Kollaboration durch Prädiktion. In: Mensch und Computer 2015 Tagungsband, Stuttgart: Oldenbourg Wissenschaftsverlag, pp.371-374.

DOI: 10.1515/9783110443929-055

[15] Senft S (2012) Roboter energieeffizient steuern und programmieren. In: etz: 2–3.

[16] Thomas C, Busch F, Kuhlenkötter B, Deuse J (2011).

[17] März L (2011) Simulation und Optimierung in Produktion und Logistic; Praxisorientierter Leitfaden mit Fallbeispielen. Springer, Heidelberg.

[18] Information on https: /msdn. microsoft. com/en-us/library/microsoft. kinect. jointtype. aspx.

[19] Bischoff R, Kurth J, Schreiber G, Koeppe R, Albu-Schäffer A, Beyer A, Eiberger O, Haddadin S, Stemmer A, Grunwald G, Hirzinger G (2010).

DOI: 10.1524/auto.2010.0885

[20] Pedrocchi N, Malosio M, Molinari Toasatti L (2009).