KAMeri
KAMeri entwickelt ein intelligentes Assistenzsystem zur sicheren und adaptiven Zusammenarbeit von Mensch und Maschine. Durch die Auswertung von EEG-Daten und ein Recommendersystem werden Arbeitsprozesse individuell angepasst und die Sicherheit sowie Effizienz in der Produktion verbessert.
Ziel des Projekts KAMeri ist es, Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter zu unterstützen, die heute schon – etwa in der Montage – mit Robotern zusammenarbeiten.
Auf Basis von EEG-Gehirnströmen des Arbeitenden, kann beispielsweise der im Prozess involvierte Roboter selbstständig die Geschwindigkeit drosseln oder Empfehlungen für Pausenzeiten z. B. über Smartwatches ausgeben.
Brain Machine Interfaces sind die Basis für ein Assistenzsystem zur Generierung von Nutzerfeedback und Handlungsempfehlungen und das in einer Echtzeitdatenübertragung zwischen Plattform, Roboter und Mensch.
Unsere Rolle im Projekt
Für die Entwicklung intelligenter Assistenzsysteme übernimmt das Institut die Konzeption und Umsetzung eines Recommendersystems sowie den Aufbau einer skalierbaren Plattform zur Verarbeitung und Analyse von EEG-Daten.
Die Ausgangssituation
Der Handlungsbedarf im Überblick
Zukünftig werden in immer mehr Bereichen Maschinen räumlich und funktional eng mit Menschen zusammenarbeiten. Gerade in diesen Situationen muss ein besonderes Augenmerk auf den Schutz und die Sicherheit der Menschen gelegt werden. Die physisch enge Kooperation zwischen Mensch und Maschine erfordert dafür angepasste und zuverlässige Arbeitsschutzkonzepte.
Das Projekt KAMeri wurde von der Initiative Land der Ideen ausgezeichnet.
Preisträger 2019 Land der Ideen
sichere Zusammenarbeit Mensch und Maschine
Eure Kontaktperson
KAMeri
Collaboration für Digital Twin
Dr.-Ing. Thomas Bleistein
thomas.bleistein@aws-institut.de
+49 172 7071 475
Eure Kontaktperson
KAMeri
Sichere Mensch-Maschine-Interaktion
Dr. Thomas Bleistein
thomas.bleistein@aws-institut.de
+49 172 7071-475
Unser Lösungsansatz im Fokus
Auf Grundlage ausführlicher Anforderungsanalysen und Recherchen werden anwenderfreundliche und nutzeroptimierte Assistenzsysteme entwickelt, um die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine sicherer und effizienter zu gestalten. Ziel ist es, Arbeitsprozesse dynamisch an den Zustand der Arbeitenden anzupassen und so eine adaptive Interaktion in der Produktion zu ermöglichen.
Im Zentrum steht die kontinuierliche Erfassung und Analyse von EEG-Daten, aus denen Rückschlüsse auf Belastung, Aufmerksamkeit und kognitive Zustände gezogen werden können. Diese Informationen werden genutzt, um maschinelle Prozesse in Echtzeit zu steuern und individuell anzupassen.
Ein intelligentes Recommendersystem generiert auf Basis dieser Daten konkrete Handlungsempfehlungen, beispielsweise zur Anpassung von Arbeitsgeschwindigkeiten oder zur Optimierung von Pausenzeiten. Dadurch wird eine sichere und gleichzeitig effiziente Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine ermöglicht.
Ergänzend wird eine technologische Plattform entwickelt, die die Datenverarbeitung, Analyse und Kommunikation zwischen den beteiligten Systemen übernimmt. Diese bildet die Grundlage für eine skalierbare, zukunftsfähige Lösung im Bereich der Mensch-Maschine-Interaktion.
Genauere Informationen zu unserem Technologie-Stack können Sie in unserem StackShare Profil einsehen.
Förderhinweis
