Kognitive Benutzermodelle für den robusten HLB-Betrieb (B05*)

Es wird eine Methode entwickelt, die eine automatische und vorausschauende Erkennung menschlichen Fehlverhaltens auf Basis kognitiver Benutzermodelle in HLB ermöglicht. Dazu werden kognitive Benutzermodelle von spezifischen Tätigkeiten in HLB entwickelt und deren Vorhersagen in Echtzeit mit Nutzerdaten abgeglichen. Detektierte Abweichungen können zur adaptiven Fehlervermeidung und zum Anpassen der kognitiven Benutzermodelle genutzt werden. Die Methode unterstützt somit den robusten HLB-Betrieb durch die Anpassung der technischen Komponenten in HLB an die menschlichen Fähigkeiten und Limitierungen.

DFG-Verfahren Transregios

Teilprojekt zu TRR 29:  Engineering hybrider Leistungsbündel - Dynamische Wechselwirkungen von Sach- und Dienstleistungen in der Produktion

Antragstellende Institution Ruhr-Universität Bochum

Mitantragstellende Institution Technische Universität Berlin

Teilprojektleiter Dr.-Ing. Jeronimo Dzaack, bis 4/2011; Professor Dr.-Ing. Matthias Rötting