Allgemeine Informationen
Bei Interesse an einem Thema sowie bei inhaltlichen oder organisatorischen Fragen wenden Sie sich bitte an die angegebenen Themenbetreuer. Die Zusage zur Teilnahme erhalten Sie von dem jeweiligen Betreuer.
Das Tutorium findet in Kleingruppen statt. Die Bearbeitung der Aufgabe erfolgt in freier Zeiteinteilung der Teilnehmer. Sowohl eine semesterbegleitende Bearbeitung als auch eine Bearbeitung als Blockveranstaltung sind möglich.
Aktuelle Themen und Aufgabestellungen
Evaluation einer kooperativen KI zur Unterstützung der Entscheidungsfindung von Mitarbeiter:innen in der Qualitätssicherung
Hintergrund
Ein Produktionsprozess unterliegt zum einen zufälligen, unkontrollierbaren Abweichungen, die inhärenter Bestandteil des Prozesses sind wie bspw. Temperaturschwankungen und Messungenauigkeit und nicht ohne Veränderung des Prozesses zu eliminieren sind und zum anderen systematischen, kontrollierbaren Abweichungen, die bspw. durch Werkzeugverschleiß, maschinelle Defekte oder menschliches Versagen bedingt sind. Diese können als nicht inhärenter Bestandteil des Prozesses eliminiert werden. Ein statistisch kontrollierter Prozess liegt demnach erst dann vor, wenn dieser nur dem erstgenannten Typ der zufälligen, unkontrollierbaren Abweichungen unterliegt. Während die heutige statistische Prozesskontrolle eine Post-Prozess-Überwachung darstellt, indem im Nachgang des Prozesses ausgewählte Qualitätsmerkmale bei einer Stichprobe gefertigter Produkte gemessen werden, führt die wachsende Menge an verfügbaren Sensordaten in der Fertigungsindustrie zu einem zunehmenden Interesse an sogenannten In-Prozess-Überwachungsmethoden mit einer Betrachtung von multivariaten Prozessdaten noch während des Prozesses. Die kooperative künstliche Intelligenz (KI) verspricht bei steigender Komplexität der Prozesskontrolle wegen der Parallelität aus Fertigung und Kontrolle und der multifaktoriellen Betrachtung Abhilfe zu schaffen und den Mitarbeiter:innen die Analyseergebnisse in Echtzeit so zu präsentieren, dass diese bei Anomaliedetektionen und der entsprechenden Ursachenfindung optimal unterstützt werden.
Aufgabenstellung
In diesem Tutorium soll eine Evaluation eines Prototypen der Mensch-Maschine-Schnittstelle, der die Qualitätsergebnisse der kooperativen KI zur Interpretation durch Maschinenbediener:innen aufbereitet darstellt, durchgeführt werden. Der Prototyp der Mensch-Maschine-Schnittstelle ist an einer DMC Fräsmaschine in der Prozesslernfabrik CiP implementiert und bildet dementsprechend die Analyseergebnisse eines Fräsprozesses ab. Dieser Prototyp soll mit ca. 30 Proband:innen in der Rolle von Maschinenbediener:innen u. a. hinsichtlich der Gebrauchstauglichkeit und der psychischen Belastung im Rahmen einer empirischen Studie evaluiert werden.
Das Tutorium umfasst folgende Aufgaben:
- Terminierung der Versuche mit den Proband:innen
- Durchführung der Versuche als Versuchsleiter:innen
- Auswertung der erhobenen subjektiven und objektiven Daten
- Ableitung von Implikationen für Forschung und Praxis
- Abgabe einer Dokumentation und Präsentation in einem Kolloquium
Beginn
Nach Vereinbarung. Die Versuche sollen als Blockveranstaltung im November und Dezember 2022 stattfinden.
Vorkenntnisse
Sehr gute Deutschkenntnisse erforderlich. Erfahrung mit empirischen Studien mit Versuchspersonen im Bereich der Mensch-Maschine-Interaktion vorteilhaft, aber nicht erforderlich.
Datum des Aushangs:
6. Oktober 2022
Kontakt:
Falls Sie Interesse an einer Teilnahme haben, melden Sie sich bitte bei:
M.Sc. Nina Theobald
nina.theobald@tu-darmstadt.de
