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Referenzfeld zur Erforschung und Entwicklung neuartiger hybrider Formen der Zusammenarbeit von Menschen und Maschinen in der Logistik

Reference field for research and development of novel hybrid forms of human machine interaction in logistics

  1. M.Sc. Felix Zeidler Lehrstuhl für Förder- und Lagerwesen (FLW), Fakultät Maschinenbau, Technische Universität Dortmund
  2. M.Sc. Haci Bayhan Lehrstuhl für Förder- und Lagerwesen (FLW), Fakultät Maschinenbau, Technische Universität Dortmund
  3. M.Sc. Aswin Karthik Ramachandran Venkatapathy Lehrstuhl für Förder- und Lagerwesen (FLW), Fakultät Maschinenbau, Technische Universität Dortmund
  4. Prof. Dr. Dr. h. c. Michael ten Hompel Lehrstuhl für Förder- und Lagerwesen (FLW), Fakultät Maschinenbau, Technische Universität Dortmund

Abstracts

Der vorliegende Artikel beschreibt das Konzept eines derzeit im Aufbau befindlichen Forschungszentrums, das als neuartiges experimentelles Referenzfeld für innovative Dienstleistungen in der Intralogistik dient. Die Kernaufgabe des Zentrums besteht in der Erforschung eines hybriden Wertschöpfungsnetzwerks, in dem Menschen und Maschinen miteinander im Dialog stehen und gemeinsam Arbeitsaufgaben erledigen. Diese im Rahmen der vierten industriellen Revolution aufkommende neuartige Form hybrider Interaktion bringt neue Herausforderungen mit sich, die es wissenschaftlich zu untersuchen gilt. Beispielsweise entstehen durch den Einsatz von Echtzeit-Lokalisierungs- und Virtual-Reality-Systemen neue Möglichkeit im Bereich der Mensch-Maschine-Interaktion (Human-Machine-Interaction - HMI). Durch die Ausstattung des Forschungszentrums mit unterschiedlichen modular sowie frei skalierbaren Referenz- und Experimentiersystemen wird u. a. die Möglichkeit geschaffen, die zu untersuchenden Szenarien in Echtzeit zu simulieren und damit einen digitalen Zwilling der Realität zu erschaffen. Die vollständige Flexibilität der eingesetzten Systeme (flexible Systemvernetzung, flexible Nutzung der generierten Daten durch andere Systeme etc.) führt zu großen Datenmengen, die mit Hilfe von Machine-Learning- und Deep-Learning-Konzepten so kombiniert und aufbereitet werden sollen, dass neue Erkenntnisse gewonnen werden können. Die beschriebene Systemflexibilität führt u. a. zu der zentralen Herausforderung, eine gemeinsame Syntax für die Interoperabilität der eingesetzten Systeme zu generieren.

The article describes the concept of a research center (currently under construction) that is going to be used as a novel experimental reference field for in-novative services in intralogistics. An important aim of the center is to enable research of hybrid value added networks, where humans and machines intimately cooperate with each other to complete work tasks together. In the context of Industry 4.0 this novel form of hybrid interaction entails new challenges that need to be further researched – for example, the use of real-time localization and virtual reality systems creates new possibilities in the field of human-machine interaction (HMI). Additionally, the research center is equipped with various modular and freely scalable reference and experiment systems that allows to emulate different real-time scenarios, including digital twin simulation concepts. The full system flexibility (flexible system networking, flexible use of generated data etc.) leads to high datasets. With the help of machine learning and deep learning concepts, new knowledge from this dataset can be extracted. The described system flexibility leads to new interoperability problems. In order to ensure the interoperability of the systems a common syntax has to be provided. Therefore, more research on this topic is needed.

Keywords

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