Refine
Document Type
- Part of a Book (1)
- Contribution to a Periodical (1)
- Report (1)
- Working Paper (1)
Language
- German (4) (remove)
Is part of the Bibliography
- no (4)
Keywords
- 2 (2)
- Datenaufbereitung (1)
- KI (1)
- Künstliche Intelligenz (1)
- Serviceprozess (1)
- Servicewissen (1)
- augmented reality (1)
Institute
- Dienstleistungsmanagement (4) (remove)
Augmented Reality (AR) bietet ein großes Nutzenpotenzial im Bereich der industriellen Dienstleistungen. Der genaue monetäre und qualitative Nutzen ist jedoch, wie bei IT-Investitionen im Allgemeinen, schwer zu bewerten. Im Rahmen des Forschungsprojekts Datenmanagement for Augmented Reality (DM4AR) wurde aus diesem Grund ein Bewertungsmodell entwickelt, welches den Nutzen von AR im industriellen Service messbar macht.
Eine Steigerung des Wertbeitrags der Instandhaltung kann nur im Zusammenspiel mit der Belegschaft sowie internen und externen Anspruchsgruppen geschehen.
Dabei bieten digitale Technologien eine Möglichkeit, Prozesse und Entscheidungen punktuell effizienter und besser zu machen. Eine nachhaltige Transformation muss jedoch nicht nur technologisch, sondern vor allem auch methodisch gestaltet werden.
Dabei müssen bewährte Methoden der zuverlässigkeitsorientierten
Instandhaltung und des Lean Managements mit den digitalen Technologien zusammenspielen, um den größtmöglichen Effekt für das Unternehmen zu erzielen.
Ziel des Forschungsprojekts ‚DM4AR‘ war es, Servicewissen skalierbar und einfach nutzbar zu machen, indem automatisch Augmented-Reality-Inhalte aus verschiedenen Datenquellen generiert werden.
Nutzen für die Zielgruppe:
Durch die Ergebnisse des Projekts ‚DM4AR‘ kann zukünftig die wesentliche Barriere für die flächendeckende und produktive Nutzung der AR-Technologie durch die Etablierung eines plattformbasierten und automatisierten Ansatzes zur Datenaufbereitung überwunden werden. Dabei steht die einfache Integration in den operativen Serviceprozess im Vordergrund, um den Nutzen zu maximieren und die Umstellung der Serviceprozesse zu vereinfachen. Die ‚DM4AR‘-Ergebnisse ermöglichen somit die Sicherung und den gezielten Einsatz des im Unternehmen vorhandenen Wissens.
Im Zuge des in der Einleitung vorgestellten GALA-Projekts wurden vom Konsortialführer, dem FIR e. V. an der RWTH Aachen, Themenworkshops zu den vier definierten Leitthemen ‚Mensch-Maschine-Interaktion‘, ‚Gesundes Arbeiten‘, ‚Digitale Kollaboration‘ sowie ‚Agilität und Innovation‘ durchgeführt. Ziel dieser vier Workshops war es, die Einstellungen, Meinungen, Beurteilungskriterien und Ideen der Anwendungs- und Unternehmenspartner zu den vier Leitthemen zu erfassen und neue Hypothesen und Ideen zu generieren.
Im Vorfeld wurde eine umfassende Literaturrecherche zur Aufarbeitung des Forschungsstands innerhalb der vier Leitthemen durchgeführt und es wurden Publikationen ausgewertet, um eine theoretische Basis für die Workshops zu schaffen.
In diesem Beitrag werden einige Grundlagen zu den jeweiligen Leitthemen aufbauend auf der Literaturanalyse vorgestellt. Im Anschluss daran werden jeweils die Ergebnisse der einzelnen Themenworkshops genauer beschrieben und in den theoretischen Hintergrund eingebettet. Jene bieten einen ersten Eindruck, wie die vier Leitthemen von Praktiker:innen aus der Gesundheitsbranche der Region Aachen eingeschätzt werden.