TY - THES AB - In dieser Arbeit entwickele ich Verfahren, um während der Interaktion mit einem prozessbasierten System, einzelne Prozessschritte anhand des Nutzungsverhaltens zu bewerten und Störungen im Prozess zu erkennen. Darüber hinaus mache ich menschliche Verhaltensanalysen für weitere Entwicklungsprozesse von prozessbasierten Systemen verwendbar.
Ich integriere dazu verschiedene Arten der Prozessstörung in einem mithilfe von nutzerorientierten Entwicklungskonzepten erstellten Montageassistenzsystem, um natürliche menschliche Reaktionen auf Störungen auszulösen und somit die von mir entwickelten Verfahren der Erkennung dieser Schwierigkeiten zu evaluieren. Ich zeige, dass eine multimodale menschliche Verhaltensanalyse in der Lage ist, zusätzlich zu den durch die Versuchspersonen erkannten und verbalisierten schwerwiegenden Störungen weitere Verbesserungspotentiale im Prozess aufzuzeigen. Bei der Analyse menschlichen Verhaltens betrachte ich neben der direkten System-Interaktion und der Dauer einzelner Prozessschritte vor allem die Analyse des Gesichtes und der Kopfbewegung. Ich entwickle sowohl überwachte als auch unüberwachte Erkennungsverfahren. Die Modellierung als ein binäres Entscheidungsproblem und die Evaluation dieses überwachten Verfahrens machen deutlich, dass eine Unterscheidung zwischen Prozessschritten mit schwerwiegenden Störungen und allen anderen Prozessschritten möglich ist. Die gelernten Modelle erzielen dabei zumeist nur befriedigende Leistungen. Bei der Verwendung von unüberwachten Methoden beschreibe ich ein neuartiges Verfahren, welches anhand eines gelernten Modells von \glqq{}normalem menschlichen Verhaltens\grqq{} während eines Prozessschrittes zuverlässig Prozessschritte mit abweichenden Verhaltensweisen identifizieren kann.
Durch die Anwendung der entwickelten Verfahren in einer digitalen Lernumgebung und somit einen deutlich anderen Bereich der Mensch-System Interaktion zeige ich schließlich die Generalisierbarkeit meiner entwickelten Methoden. Dabei sind die überwachten Verfahren in der Lage, menschliche Fehler vorherzusagen und die unüberwachten Verfahren können einzelne Aufgabenabschnitte in Hinblick auf ihre Schwierigkeit vergleichen. DA - 2019 DO - 10.4119/unibi/2934033 LA - ger PY - 2019 TI - Menschliche Verhaltensanalyse zur Beurteilung prozessbasierter Assistenzsysteme am Beispiel der industriellen manuellen Montage UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0070-pub-29340333 Y2 - 2024-11-22T05:04:53 ER -