Masterarbeit, 2019
110 Seiten, Note: 1,3
Die vorliegende Masterarbeit befasst sich mit der Analyse von Potentialen sensorgestützter Erkennung menschlicher Aktivitäten im Vergleich zu zeitwirtschaftlichen Methoden im innerbetrieblichen Materialfluss. Ziel der Arbeit ist es, einen umfassenden Vergleich dieser beiden Verfahren hinsichtlich ihrer Leistungsfähigkeit bei der Ermittlung von Zeitdaten durchzuführen.
Die Masterarbeit fokussiert auf die Zeitdatenerfassung im innerbetrieblichen Materialfluss und vergleicht konventionelle zeitwirtschaftliche Methoden mit dem Verfahren der sensorgestützten menschlichen Aktivitätserkennung (HAR). Wichtige Schlüsselwörter sind: Intralogistik, Zeitdaten, Zeitwirtschaft, Methods-Time Measurement (MTM), Human Activity Recognition (HAR), Motion Capturing, Inertial Measurement Unit (IMU), empirischer Vergleich, Leistungsfähigkeit, Kriterien, statistische Genauigkeit, Wirtschaftlichkeit, Objektivität, Personalqualifikation, prospektiver Einsatz, Reproduzierbarkeit.
HAR ist eine sensorgestützte Methode zur automatischen Erkennung menschlicher Aktivitäten, die z. B. durch Beschleunigungssensoren und Gyroskope Bewegungsabläufe analysiert.
MTM steht für Methods-Time Measurement, ein System vorbestimmter Zeiten, mit dem manuelle Arbeitsabläufe in Grundbewegungen zerlegt und zeitlich bewertet werden.
HAR ermöglicht eine objektive, kontinuierliche und automatisierte Datenerfassung ohne den hohen manuellen Aufwand einer Fremdaufschreibung.
Eine IMU ist eine Sensoreinheit, die Beschleunigungssensoren, Drehratensensoren und oft Magnetometer kombiniert, um Bewegungen im Raum präzise zu erfassen.
Zeitdaten sind die Basis für Kostenkalkulationen, Prozessoptimierungen und die Planung der Lieferfähigkeit in Unternehmen.
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