Simulationsgestützte Bewertung menschlicher Fehler in autonomen Produktionszellen

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In der vorliegenden Dissertation wird die Autonome Produktionszelle (APZ) als Vertreter moderner Produktionssysteme behandelt, die sich noch in der Entwicklung befinden und auf zwei Fertigungstechnologien basieren: 5-Achsfräsbearbeitung und 3D-Laserschweißbearbeitung. Benutzer und Produktionsanlagen bilden eine selbstständig operierende Einheit innerhalb der betrieblichen Struktur. Zur Zielerreichung werden Planungs-, Einricht-, Überwachungs-, Störungsmanagement- und Qualitätssicherungsaufgaben direkt vor Ort integriert. Der Schwerpunkt liegt auf der Bewertung des Einflusses menschlicher Fehler in APZ, um eine zukunftsorientierte Arbeitssystemauslegung zu ermöglichen. Zunächst wird eine Taxonomie menschlicher Fehler entwickelt, die als methodische Basis für die Modellierung der Mensch-Rechner- bzw. Mensch-Maschine-Interaktion dient. Zur Strukturierung des menschlichen Arbeitsspektrums kommen gefärbte Petri-Netze zum Einsatz. Auf dieser Grundlage werden Aufgabenmodelle für APZ sowie die konventionelle Fertigung ermittelt. Analogiebetrachtungen zu bestehenden Human Reliability Assessment-Verfahren führen zur Entwicklung eines hybriden dynamischen Verfahrens, das die klassischen Stufen Fehler begehen, Fehler entdecken und Fehler beheben umfasst. Mittels dynamischer Simulation werden die Aufgabenmodelle hinsichtlich verschiedener Hypothesen wie Leistungsfähigkeit und Ausschussrate untersucht und validiert.