UdZ / Edition 03.21

SPECTRUM – APPLIED RESEARCH 80 / UdZ 03.21 fügbar sei. Die Digitalisierung von Prozessanweisungen und Zeichnungen wurde um Lehrvideos angereichert und steht im Lehrassistenten nun mit interaktiver Navigation am mo- dellierten Werkstück zur Verfügung (Figure 2). Die entwickelte Lösung liefert die Grundlage für eine Vielzahl potenzieller Anwendungsfälle, zur Unterstützung der di- gitalen Produktion über den Lehrprozess hinaus. Über die Sensorik der digitalisierten Nähmaschine werden fertigkeits- kritische Größen erfasst und evaluiert. Diese Daten dienen nicht nur der Rückführung an den Lehrling, sondern auch der potenziellen Evaluation der Werker im Produktivbetrieb, in Auflösung einzelner Prozessschritte. Folglich ist eine Erfass- ung von Kompetenzprofilen der Werkenden denkbar, die in einer datengetriebenen Produktionsplanung hinzugezogen werden können. In einer solchen werden etwa besonders schwierige oder sicherheitskritische Prozessschritte von sehr erfahrenenWerkenden übernommen, umdie Anforderungen an die Sicherheitsausrüstung zu gewährleisten. Die Entwicklung der Lösung erfolgte in drei Abschnitten und ist größtenteils branchenunabhängig anwendbar: dieAnalyse des Handwerks, die Übersetzung in technische Erfassbarkeit und die Implementierung der Nutzeranwendung. In deren Bearbeitung gilt es stets, Bezug zum tatsächlich zu realisie- renden Nutzen in der letztlichen Anwendung zu nehmen, um maßgebende Entscheidungen zu treffen. Wie dies die Ergebnisse der ‚SewGuide’-Projektphasen beeinflusst hat, wird im Folgenden dargestellt. content and individualized feedback. The teaching application itself includes teaching chapters that focus on specific sewing skills, as well as instruction on an already defined workpiece that teaches the specific production process for a safety vest. In the learning process itself, trainees benefit from already pre-structured teaching materials and feedback to correct obviousmistakes. This reduces the demand on subjectmatter experts because the learning process is largely handled by the digital assistant. But the creation of the teaching materials alone, which have to be structured accordingly for the SewGuide, offers the potential to significantly improve the knowledge management of the craft. Experts involved in the project reported that their production process would not be available in such a comprehensive structure until it was recorded. The digitization of process instructions and drawings was enriched with instructional videos and is now available in the teaching assistant with interactive navigation on the modeled workpiece (see Figure 2). The developed solution provides the basis for a variety of potential use cases, to support digital production beyond the teaching process. Using the sensor technology of the digitized sewing machine, skill-critical variables are recorded and evaluated. This data is not only used for feedback to the apprentice, but also for potential evaluation of the workers in productive operation, in resolution of individual process steps. Consequently, a collection of competence profiles of the workers is conceivable, which can be consulted in a data-driven Bild 2 (Option A): Entwicklungsstand: Exemplarischer Prozessschritt der Lehranwendung Figure 2: Development status: Exemplary process step of the teaching application