Mit zunehmender Digitalisierung und dem Internet der Dinge werden Kommunikationstechnologien und intelligente Ausgabegeräte in großem Umfang verfügbar. Die Entwicklung ebenso leistungsfähiger Eingabetechnologien hat diesen Trend jedoch noch nicht aufgeholt. Gerade bei industriellen Anwendungen mit manuellen Arbeitsschritten, wie Montage oder Wartung, sind die Möglichkeiten des Data Mining rar und in den meisten Fällen noch sehr rudimentär. Während der Fokus fast ausschließlich auf der maschinellen Datenanalyse liegt, lassen aktuelle Digitalisierungsmethoden den Faktor Mensch weitgehend außer Acht. 

Die Diplomarbeit von Jessica Janik an der Professur für Technisches Design der TU Dresden adressiert diese Problematik. Sie erweitert Software der Mimetik UG zur Bewegungserkennung um ein industrietaugliches Wearable Device. Sie zielt darauf ab, vorhandene Marktpotenziale durch eine starke Nutzerintegration aufzudecken und definiert anwendbare Use Cases für die Kleinserienfertigung. Damit wird ein Beitrag zu einem intuitiven Unterstützungssystem geleistet, das die Lücke zwischen dem menschlichen Bediener und den Digitalisierungstechnologien schließt. 

Die Methodik umfasste eine umfangreiche Recherche zu den Rahmenbedingungen, eine eingehende Analyse der Zielgruppe sowie die Durchführung und Auswertung von Kundeninterviews. Auf dieser Basis wurden verschiedene Konzepte für eine kontextbezogene Applikation entwickelt und durch eine umfassende Bedarfsanalyse evaluiert. 

Das Ergebnis ist ein Wearable-Demonstrator, der beispielhaft die angetroffenen Kunden-, Markt- und Funktionsanforderungen repräsentiert. 
-> Zum Blogbeitrag des Technischen Designs der TU Dresden.

Bild ©TU Dresden, Technisches Design: Modell eines Datenhandschuhs zur Echtzeit-Bewegungserkennung in Montage und Wartung.