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Chancen und Herausforderungen

Intelligente PSA und PSA mit Sensorsystemen
Chancen und Herausforderungen

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Derzeit heben und tra­gen 25,2 Prozent der Erwerb­stäti­gen im Arbeit­sall­t­ag schwere Las­ten. Muskel-Skelett-Sys­tem-Erkrankun­gen sind mit einem Spitzen­wert von 24,3 Prozent die häu­fig­ste Ursache krankheits-bed­ingter Fehlt­age. Mod­erne Tech­nolo­gi­etrends bieten immer die Möglichkeit, die mod­erne Arbeitswelt sicher­er zu machen und dabei die Rate chro­nis­ch­er musku­loskelet­taler Schä­den und schw­er­er Unfälle zu senken. Im Fol­gen­den wer­den unter anderem smarte Lösun­gen für eine direk­te Men­sch-Mas­chine-Inter­ak­tion vorgestellt.

Laut ein­er Befra­gung unter Erwerb­stäti­gen durch das Bun­desin­sti­tut für Berufs­bil­dung und der Bun­de­sanstalt für Arbeitss­chutz und Arbeitsmedi­zin aus dem Jahr 2016 heben und tra­gen 25,2 Prozent der Erwerb­stäti­gen im Arbeit­sall­t­ag schwere Las­ten. Muskel-Skelett-Sys­tem-Erkrankun­gen sind mit einem Spitzen­wert von 24,3 Prozent die häu­fig­ste Ursache krankheits­be­d­ingter Fehlt­age. Ins­ge­samt ergeben sich dadurch 543,4 Mil­lio­nen Arbeit­sun­fähigkeit­stage. Dies entspricht einem Aus­fall an Brut­tow­ertschöp­fung von 90 Mil­liar­den Euro. Mit 13,2 Mil­liar­den Euro Pro­duk­tion­saus­fall und 20,8 Mil­liar­den Euro Aus­fall an Brut­tow­ertschöp­fung beste­ht bei Krankheit­en des Muskel-Skelett-Sys­tems das größte Präventionspotenzial.

Pro­fes­sionelle Sicher­heitssys­teme reduzieren die Risiken für die häu­fig­sten Ver­let­zungs­ge­fahren in der Indus­trie. Lei­der bleibt die völ­lige Ver­mei­dung von schw­eren und tödlichen Ver­let­zun­gen eine der größten Her­aus­forderun­gen. Gründe dafür sind die hohen Ver­let­zungsrisiken inner­halb einiger Beruf­s­grup­pen und Tätigkeit­en – mit höchst schwank­ender Zuver­läs­sigkeit der Sicherheitsmaßnahmen.

Durch mod­erne IoT-(„Internet of Things“/„Industrie 4.0“)Lösungen für die indus­trielle Infra­struk­tur ergeben sich heute völ­lig neue Möglichkeit­en. Die Sicher­heit am Arbeit­splatz kann von diesen Schrit­ten der Tech­nolo­gie prof­i­tieren – basierend auf zusam­menge­führten, den Men­schen bezo­gene Dat­en sowie Infor­ma­tio­nen zur Arbeit­splatz-Infra­struk­tur, um Arbeit­skräfte tech­nolo­giegestützt zu war­nen und Schä­den im Voraus zu vermeiden.

Weit­er­hin kön­nen mod­erne ver­hal­tens­the­o­retis­che, arbeit­splatzbe­zo­gene Sicher­heit­san­sätze durch intel­li­gente Überwachungs­geräte und fir­men­be­zo­gene Date­n­analy­sen unter­stützt wer­den. Neu­rowis­senschaftlich-basierte Sicher­heitsmeth­o­d­en kön­nen mith­il­fe von Echtzeit-Überwachungsap­p­lika­tio­nen/Be­w­er­tungstools weit­er aus­ge­baut wer­den. Neue Mod­elle zur besseren Erken­nung men­schlich­er Gefährdun­gen – basierend auf detail­re­ich­er 3D-Bilder­fas­sung – unter­stützen die Sicher­heit­sap­p­lika­tio­nen in Echtzeit.

Strategische Erkenntnisse1

Für Kraft­fahrer beste­ht ins­beson­dere Bedarf an verbessert­er Echtzeit-Erken­nung. Indus­trielle IoT-Sen­soren müssen in der Lage sein, raue Umge­bun­gen zu erken­nen, um die Sicher­heit zu gewährleis­ten. Wün­schenswert wären niedrige Investi­tion­skosten für die Analyse-Soft­ware, kom­pak­te oder trag­bare Sen­soren für enge Räume, Benutzer­fre­undlichkeit, leichte Ein­bindung sowie frühe, proak­tive Erkennung.

Her­aus­forderun­gen hier­bei sind:

  • Gas-Sen­soren mit hoher Selektivität
  • Immu­nität gegen Fehlalarme
  • Genauigkeit der Erfassung
  • Erken­nung von Spuren gefährlich­er Gase
  • Schwierigkeit­en bei der Quan­tifizierung der Return-on-Invest­ment (ROI) erziel­ten Kosten
  • Her­stel­lung fortschrit­tlich­er Sensoren
  • Per­for­mance und Zuver­läs­sigkeit in harten und rauen Umgebungen
  • Imple­men­tierung umfan­gre­ich­er draht­los­er Sen­sor­net­ze (Leis­tungs­be­darf, Prob­leme mit Batterien)
  • Pric­ing Wettbewerb
  • Schw­er­punk­te: effiziente Sensordaten
  • Track­ing und Analyse: Indus­triekun­den benöti­gen zunehmend hohe Ein­blicke in ihre Sen­sor­dat­en in Echtzeit, um die Effizienz ihrer Anla­gen und betrieblichen Prozesse zu steigern und die Wartung proak­tiv gestal­ten zu können.
  • Dat­en-Kom­mu­nika­tion: inte­gri­erte Sen­soren in Geräten für indus­trielle Anwen­dun­gen, die Fähigkeit zur Auf­nahme ver­schieden­er Tech­nolo­gie-Kom­mu­nika­tion­spro­tokolle: Wi-Fi, GSM/GPS für remote-Stan­dort-Kom­mu­nika­tion, NFC (near-Field Com­mu­ni­ca­tion), Blue­tooth für Nahbereichskommunikation.

Workplace Wearables

Am Kör­p­er trag­bare Com­put­er oder „intel­li­gente Klei­dung“ am Arbeit­splatz – soge­nan­nte Work­place Wear­ables – kön­nen Arbeit­nehmer-Ver­hal­tensweisen quan­tifizieren und analysieren und somit dem Man­age­ment helfen, datengestützte Entschei­dun­gen zu tre­f­fen. In den USA wurde bere­its in großem Umfang2 eine Vielzahl von Vor­rich­tun­gen in Unternehmen einge­set­zt. Ein Beispiel sind schrittzäh­lende Arm­bän­der als Beitrag zur Senkung der Ver­sicherungskosten. Einige Arm­bän­der sind in der Lage, Arbeit­nehmer vor falschem Heben von schw­eren Las­ten zu war­nen, um langfristi­gen Schä­den vorzubeu­gen. Allein in 2015 starteten 79 Prozent der US-Unternehmen mit der Erforschung oder Nutzung von „Wear­ables“. Ziel ist die aktive Ver­mei­dung von Ver­let­zun­gen durch die Verbindung von men­schen­be­zo­ge­nen Dat­en in der Arbeitssicherheit.

Mensch-Technik-Interkation mit Exoskeletten

Diverse Ansätze pas­siv­er Exoskelette sind zu beobacht­en. So existieren erste Exoskelette für präven­tive Ergonomie, in der mil­itärischen Nutzung und der Reha­bil­i­ta­tion. Der dynamis­che Ver­lauf der Sys­temkräfte und ‑momente treibt die Anforderun­gen an die Men­sch-Tech­nik-Lösun­gen, in der ergonomis­chen Arbeit­splatzgestal­tung, in der Anpas­sung per­son­al­isiert­er Hil­f­s­mit­tel und in der Entwick­lung exo- und endoskele­taler Struk­turen sind die (Gelenk-)momente weit­ge­hend ungekan­nt. Erforscht wer­den benutzer-aktivierte Konzepte zur Kräfte-Unter­stützung für Ellen­bo­gen- und Schul­ter-Betä­ti­gung. Ein Anwen­dungs­beispiel aus der Auto­mo­bil­branche ist die Sim­u­la­tion der Anwen­dung unter Laborbe­din­gun­gen für die Exoskelett-Entwicklung.

1 „Frost & Sul­li­van Report D835-TV”, Nov. 2016

2 „Frost & Sul­li­van Report NFE7-MT“, March 2016


Autor: Dr. Urs Schneider

Bere­ich­sleit­er Medi­zin- und Bio­pro­duk­tion­stech­nik und Abteilungsleit­er Bio­mechatro­n­is­che Sys­teme, Fraun­hofer-Insti­tut für Pro­duk­tion­stech­nik und Automa­tisierung IPA

Abteilungsleit­er Men­schtech­nik Inter­ak­tion, Insti­tut IFF, Uni­ver­sität Stuttgart

Foto: Fraun­hofer IPA
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