TP Instandhaltung und Training

Transkript

1 TP Instandhaltung und Training

2 Stand der Technik Theoriephase: Erklärung von Arbeitsschritten anhand vorbereiteter Poster Praxisphase: Trainee führt Arbeitsschritte aus Trainer begleitet und gibt ggf. Hilfestellung Transferleistung beim Trainee erforderlich: Poster vs. Arbeitsobjekt 42

3 Motivation Bisher keine Augmented Reality & Datenbrillen-gestützten Trainings im Einsatz Gründe: Aufwand zur Generierung der Inhalte ( Authoring ) großes AR-Setup Interaktion Performanz der Datenbrillen Hohes Potenzial für AR in Mitarbeiterschulung Derzeit technologischer Sprung bei Consumer Hardware: Datenbrillen mit Smartphone Hardware Trotz geringer Leistung: Anzeige statischer Informationen heute nutzbar Daten Datenbrille Aufbereitung Tracking Visualisierung 43

4 Ziele Unterstützung des Mitarbeitertrainings durch den Einsatz von Datenbrillen Fokus auf die spätere Anwendergruppe: Trainer und Trainee Datenbrille als Arbeitsmittel, nicht als Expertensystem Einfache Bedienbarkeit sowohl in der Autoren-Phase wie auch im Trainingsprozess Erforschung von Werkzeugen zur Erstellung und Durchführung von Datenbrillengestützten Trainings mit dem Trainingszentrum Volkswagen Nutzfahrzeuge in Hannover Stufe 1: Für heute und mittelfristig verfügbare Datenbrillen (Google Glass, Epson, ) Stufe 2: Für zukünftige, leistungsfähigere Datenbrillen (Microsoft HoloLens, Magic Leap, ) Stufe 3: Kombination aus Stufe 1&2 und Ergänzung um weitere Anzeigemedien 44

5 Referenzarchitektur - Workflow 45

6 Referenzarchitektur - Workflow 46

7 Referenzarchitektur OST-Kalibrierung 1. Gerätspezifische Kalibrierung OST-Modus Gerätespezifische Optik Exakte Darstellung auf den Virtual Screen 2. Nutzerspezifische Kalibrierung Einstellung auf Augenabstand Quelle: IGD Simples Interface Quelle: IGD 47

8 Referenzarchitektur - Tracking Herausforderung Tracking mit Epson BT-200 Tracking & Rendering auf HMD Statische Initialisierung auf dem HMD Herausforderung automatische Ableitung von Trackingmodellen aus den CAD-Daten Preparation Client Optimierte(s) Modell(e) Erzeuge 3D Modell Importieren/ Reduzieren/ Vorbereiten - BZM - Kamera Sets Tracking Optimierungs Service Tracking Konfiguration VisionLib Runtime Bauteil Zustands Modell Quelle: IGD 48

9 Die Demonstratoren Stufe 1 - Statische Bilder Stufe 2-1Trainer : 1Trainee - AR Inhalte Stufe 3 - Statische Bilder und AR Inhalte - 1Trainer : 1Trainee - 1Trainer : ntrainee - Ergänzung um Projektion pro Session - m Sessions gleichzeitig möglich 49

10 Trainieren mit AR Konzept Drei Schwierigkeitsstufen pro Lektion Training mit unterschiedlichen Wissensständen in einem Training möglich Transferleistung wird minimiert n Trainer : m Trainees Erstellung einer Lektion ohne System- oder VR-Kenntnisse möglich Trainingsdatenbank mit Trainingsinhalten Reflektion nach Trainingsdurchführung Ziel: Story schaffen und Trainingsehrgeiz wecken 50

11 Fokus: Trainer und Trainee Erstellung unabhängig von Stufe und Visualisierungsart (Bsp. Stufe 2) Übersicht Arbeitsschritt-Drehbuch Arbeitsschritt-Editor Trainingsphase AR-Ansicht Objektmanipulation 51

12 Aufgaben in der zweiten Projekthälfte ARVIDA Meilensteine ARVIDA-konforme Modellierung der Workflow-Architektur Realisierung der Workflowkomponenten Umsetzung Stufe 3 Applikation für Trainer und Trainee Integration Projektionstechnologie Ausfall Metaio Austausch Metaio Tracking Austausch Metaio OST-Kalibrierung Umstellung der bis dato entwickelten Workflowkonzepte Verwertung Voranbringen der Verwertung 52

13 Die Verwertung außerhalb von ARVIDA Weiterentwicklung der Stufe 1 Drei Schleifen über UI und Nutzerfreundlichkeit Plattformerweiterung auf Windows Mehrsprachigkeit UI über csv-datei Trainingseinheiten direkt im Erstellungsprozess oder auch über csv-datei Multi-Language Training möglich Konzept des 1 zu n Training vor Stufe 3 Umsetzung integriert Umsetzung einer Train-the-Trainer App auf Basis von spielerischem Lernen 53

14 Die Verwertung außerhalb von ARVIDA Nutzung Stufe 1 Produkt Training für Volkswagen Werk in Wrzesnia 6 Hardware-Setups TtT-Modul 54

15 Zwei Demonstratoren zur Technologiedarstellung Späte Fertigstellung der finalen ARVIDA Architektur Wegfall der Fa. Metaio Demo 1 Darstellung Tracking auf einem Consumer HMD Demo 2 Integration der WorkflowArchitektur - Keine ARVIDA Architektur - Workflow Architektur - UI Stufe 2 - Projektion als zusätzliches Medium - Tausch auf IGD Tracking - UI Stufe 3 - Tausch auf IGD OST-Kalibrierung (Über die Architektur) - Metaio Tracking - Metaio OST-Kalibrierung 55

16 Vielen Dank! Fragen? Architektur Tracking UI Workflow-Server OST-Kalibrierung Interaktion Visualisierung Anwendungsszenario Konzepte Evaluation Andreas Harth Manuel Olbrich Linas Ozeraitis Tobias Käfer Benedikt Müller Jochen Kranzer Dirk Koriath Timo Engelke Jörg Hofstätter Jörg Nottka Florian Schmitt Andreas Weinmann Sarah Brauns Johannes Tümler Folker Wientapper Ulrich Bockholt 56