Arbeitsplatzplanung mit Virtual Reality

Wirtschaftliche, ergonomische und sicherheitstechnische Faktoren sollten bereits in einem frühen Stadium der Planung und später in der Gestaltung von Produktions- und Arbeitssystemen mitbedacht werden. Dabei sind möglichst frühzeitig die verschiedenen Zielgruppen bzw. späteren Nutzer:innen­gruppen einzubeziehen, um Qualität und Akzeptanz zu erhöhen.
Die ema Software-Suite (emaSWS) kann eine kombinierte 3D-gestützte digitale Fabrikplanung und Simulation von Arbeitsprozessen nach diesen Kriterien ausführen. Dabei werden die Nutzenden bei der Ableitung von Optimierungsvarianten durch Visualisierung der Prozesse sowie Nutzung anerkannter Methoden wie Wertstromdesign, Normzeitermittlung nach MTM-UAS („Methods-Time Measurement“ – Universelles Analysier-System) und der ergonomischen Bewertung nach dem „Ergonomic Assessment Work Sheet“ (EAWS) wesentlich unterstützt. Zudem können in Planungs- oder Kontinuierlicher-Verbesserungs-Prozess-(KVP)-Workshops die Prozessvarianten gemeinsam erstellt und zusätzlich direkt in Virtual Reality (VR) angeschaut, bewertet und in VR-„Try-outs“ ausprobiert werden. Die digitale Abbildung und Simulation der Fabrik- und Arbeitsprozessabläufe vermeidet kostspielige Korrekturen und die Verwendung von physischen Prototypen und unterstützt auch die menschzentrierte Arbeitsgestaltung sowie direkte Integration der verschiedenen Zielgruppen in den Planungs- und Umsetzungsprojekten. Damit wird die Akzeptanz sowie eine fähigkeits- und alter(n)sgerechte Arbeitsgestaltung gefördert. 

Einsatzfelder digitaler Fabrik- und Arbeitsplanung mittels emaSWS
In Zeiten steigenden Kostendrucks, zunehmender Variantenvielfalt und verkürzter Produktlebenszyklen müssen Produktionssysteme flexibel und schnell umgesetzt und rekonfiguriert werden. Dabei ist es entscheidend, dass neben wirtschaftlichen Parametern wie Kosten und Zeiten auch die Bedürfnisse der Mitarbeitenden von Anfang an berücksichtigt werden. Eine kollaborative Planung ermöglicht es, die Expertise aller Beteiligten in den Planungsprozess einzubringen, was nicht nur die Qualität der Arbeitssysteme verbessert, sondern auch die Akzeptanz und Zufriedenheit der Mitarbeitenden steigert[1,4,5].
Digitale Planungswerkzeuge wie die emaSWS unterstützen die durchgängige und kollaborative digitale Planung und Gestaltung von Fabrik und Produktionslinien bis zum einzelnen Arbeitsplatz[10,11,12]. Dabei ermöglicht emaSWS sowohl eine effiziente technische und wirtschaftliche Umsetzung als auch eine ergonomische Gestaltung der Arbeitsplätze sowie einen fähigkeitengerechten Einsatz der Mitarbeitenden[12,13,15].
Die Anwendenden kommen u. a. aus dem Bereich Automobilbau (z. B. Volkswagen-Konzern, BMW), Automobilzuliefer­bereich, Maschinenbau, Elektroindustrie, Medizinbereich und weiße Ware. Darüber hinaus gibt es auch eine weite Verbreitung im wissenschaftlichen Bereich (AUVA, BG Etem, Fraunhofer u. a. Austria, IPA, IWU) sowie an zahlreichen Universitäten, Hochschulen und Berufsakademien (u. a. in Wien, Graz, Dresden, Antwerpen, Genf, Dortmund, Bochum, München). In Abbildung 1 sind ausgewählte Anwendungsfelder der emaSWS dargestellt.
Die emaSWS beinhaltet zwei wesentliche Module, den ema Plant-Designer (emaPD) und den ema Work-Designer (emaWD). Im emaPD können u. a. die Berechnung, Darstellung und Optimierung der Maschinenbelegung, Durchlaufzeiten, Fertigungskosten, Bereitstellungsflächen sowie des Materialflusses und Wertstromdesigns auf Fabrikebene durchgeführt werden[9]. Im emaWD werden unter Einsatz digitaler Menschmodelle die manuellen, hybriden sowie automatisierten Arbeitsprozesse sowie Mensch-Roboter-Interaktionen simuliert[2,6,14,16]. Die Integration von 3D-Menschmodellen ermöglicht hierbei eine fähigkeits- und alter(n)sgerechte Gestaltung der Arbeitsprozesse, um diese an die physischen Anforderungen (Körpergröße, Alter, Beweglichkeit etc.) der Mitarbeitenden anzupassen[12,13]. Die Arbeitsprozesse für Menschen, Objekte und der Interaktionen z. B. zwischen Menschen und Robotern werden mittels einer parametrisierten Tätigkeitsbeschreibung unter Angabe von Rahmenbedingungen (z. B. zu handhabende Objekte, Zielpositionen, Art der Werkzeughandhabung) simuliert. Die Bewegungsausführungen werden automatisch unter Beachtung einer Kollisionsvermeidung erzeugt und können bzgl. deren Umsetzung wie z. B. Bücken statt Beugen durch den Nutzenden variiert werden.
Die so erstellten Prozesssimulationen können direkt in Virtual Reality mittels ema-VR betrachtet, angepasst und selbst ausgetestet werden. Dies ermöglicht digitale Cardboard-Engineering-Workshops. Eine USD-Schnittstelle zum Nvidia Omniverse ermöglicht zudem eine hochwertige Visualisierung und kollaboratives Arbeiten in einem gemeinsamen Datenraum in Kombination mit emaWD und anderen Programmen wie beispielsweise der RF:Suite zur virtuellen Inbetriebnahme[2,3]. Dies unterstützt die direkte Einbeziehung der Mitarbeitenden in den Planungs- und Umstrukturierungsprozess. Dieser partizipative Ansatz fördert die Akzeptanz neuer Lösungen und verbessert die Qualität der Ergebnisse.
Abbildung 2 gibt einen Überblick über die ema Software-Suite (emaSWS) mit deren Modulen emaPD und emaWD sowie den Möglichkeiten einer kollaborativen Zusammenarbeit unter Nutzung von Virtual Reality (emaVR) und dem Nvidia Omniverse Connector.Nachfolgend werden verschiedene sogenannte „Use Cases“ des Einsatzes der emaSWS bei der Getriebeproduktion und -montage zur wirtschaftlichen und ergonomischen Planung und Umsetzung einer Fabrik sowie deren Arbeitsprozesse vorgestellt. 

Integrierte Fabrik- und Materialflussplanung
Auf Basis mathematisch-analytischer Berechnungsmethoden (z. B. Warteschlangentheorie nach [8]) wird im emaPD eine computergestützte Modellierung, Analyse und Optimierung der Produktion, Montage und Logistik vorgenommen. Hierbei können verschiedene Fabrikplanungsvarianten für die Auslastung und Anzahl an Arbeitsplätzen und Mitarbeitenden in der Produktion des Getriebes und dessen Komponenten sowie die benötigten Bereitstellflächen an der Linie und im Wareneingangslager, Pufferplätze innerhalb der Montagelinie, Materialflussaufwände, Durchlaufzeiten und Fertigungskosten berechnet werden. In diesem Zusammenhang können auch verschiedene Steuerungsprinzipien (Push/Pull/FIFO) oder Automatisierungs- und Mechanisierungsansätze integriert werden. Als Eingaben dienen Produkt- (Planstückzahlen, Stückliste, Losgrößen), Prozess- (Arbeitspläne, Behälterdaten) und Ressourcendaten (Verfügbarkeiten, Kosten, Flächen, Schichtmodelle), die über eine Schnittstelle importiert werden können. Daraus wird bestimmt, ob das Produktionsprogramm unter den bestimmten Bedingungen (z. B. Maschinenpark, Personal, Rüstzeiten) realisiert werden kann. Zudem werden mögliche Engpässe, ungeplante Stillstände und der kritische Pfad der Produktion identifiziert sowie notwendige Maßnahmen abgeleitet. Die Ergebnisse können automatisch als Wertstrom ausgegeben werden, um übersichtlich wichtige Kennzahlen einer Produktfamilie darzustellen und weiter optimieren zu können. Szenarioanalysen in Bezug auf das Produktionsvolumen und deren Auswirkungen auf die wichtigsten Leistungskennzahlen bieten zusätzliche Einblicke. Im Kontext von Industrie 5.0 werden auch Kosten zur Mediennutzung sowie die notwendige Anzahl von Arbeitskräften und deren notwendige Qualifikation ermittelt.
Die Vorzugsvariante mit den Arbeitsplätzen und -prozessen kann anschließend in den emaWD überführt werden, um ein materialflussgerechtes Layout der Fertigungslinie in der 3D-Umgebung zu erstellen (vgl. Abbildung 3) sowie die weiterführende Ausgestaltung, Analyse und Optimierung der Arbeitsplätze hinsichtlich Ergonomie und Wirtschaftlichkeit durchzuführen. In Abbildung 3 ist die Gesamtfabrik inkl. Materialfluss und Auslastung der Maschinen für die Getriebeproduktion und -montage dargestellt.

Fähigkeitengerechte, wirtschaftliche und ergonomische Arbeitsprozessgestaltung
Unter Einsatz verschiedener Menschmodelle mit spezifischen Eigenschaften (Alter, Anthropometrie, Beweglichkeit etc.) können Produktionslinien und Arbeitsprozesse simuliert und nach Wirtschaftlichkeit, Ergonomie und Sicherheit bewertet werden[11]. So können beispielsweise für die Getriebemontage verschiedene  Produktionstypen (z. B. Einzelarbeitsplatz (vgl. Abb. 2 links unten), verkettetes Arbeitssystem), Interaktionen zwischen Mensch und Maschine / Roboter (vgl. Abb. 2 rechts Mitte) sowie spezifische Arbeitsplatz- und Materialanstellungskonfigurationen (z. B. Arbeitsplatzhöhen, Layouts) aufgebaut, simuliert und bewertet werden. Dabei muss der:die Nutzende die Randbedingungen wie aufzunehmendes Objekt, Platzierziel, Gewichte sowie Platziergenauigkeit angeben, die die Basis für die Bewegungsgenerierung und Prozessbewertung bilden.
Die erstellten Varianten können bzgl. der Einsatzfähigkeit verschiedener Personen (von kleine Frau bis großer Mann) und der Ausführbarkeit (Sicht- / Erreichbarkeit), Ergonomierisiko (z. B. nach EAWS) und Wirtschaftlichkeit (Zeiten, Wertschöpfung) bewertet und optimiert werden.

Integration realer Bewegungen in die Arbeitsprozesssimulation 
Neben der Bewegungssimulation können in emaWD auch aufgenommene reale Bewegungsausführungen in die digitale Umgebung übertragen und um zeit- und ergonomierelevante Informationen ergänzt und bewertet werden. Die individuellen Bewegungsausführungen der Mitarbeitenden können dabei mit simulierten Bewegung(svorgaben) verglichen und für das Anlernen bzw. eine Ergonomieschulung der Mitarbeitenden verwendet werden.

Fabrik- und Arbeitsprozessgestaltung mittels Virtual Reality erlebbar machen
Die in emaWD erstellte Fabrikumgebung sowie die zugehörigen Arbeitsprozesse können auch direkt in einer Virtual-Reality-Umgebung (VR) betrachtet, umgestaltet und analysiert werden. Dies ermöglicht den Nutzenden, die zukünftigen Arbeitsbedingungen realistisch zu erleben, und gibt einen praxisnahen Einblick in die spätere Arbeitsumgebung (vgl. Abb. 2 rechts oben). Unter Einsatz von SteamVR wird die Simulation aus dem emaWD direkt in die VR übertragen, ohne dass zusätzlicher Aufwand erforderlich ist. Diese nahtlose Integration fördert eine benutzer:innenfreundliche und effiziente Interaktion.
Dabei werden die Nutzenden bei der Navigation und Interaktion durch gängige VR-Funktionen wie Teleportation und Ausschneidefunktionen unterstützt. Sie können sich frei in der VR-Umgebung bewegen, unterschiedliche Perspektiven einnehmen und ein vertieftes Verständnis der Arbeitsprozesse entwickeln. Darüber hinaus ermöglicht das VR-Layouting eine flexible Gestaltung und Optimierung von Arbeitsplätzen und Produktionslinien. In der VR-Umgebung können verschiedene Szenarien und Optimierungsmaßnahmen sowohl eigenständig als auch im Team getestet und deren Auswirkungen in Echtzeit beobachtet und nach Wirtschaftlichkeit und Ergonomie bewertet werden. ●

Quellen und Erläuterungen

[1] Barthelmes I., Bödeker W., Sörensen J., Kleinlercher K. M., Odoy J. (2019). Wirksamkeit und Nutzen arbeitsweltbezogener Gesundheitsförderung und Prävention. iga.Report 40. 1. Auflage November 2019. Initiative Gesundheit und Arbeit (Hrsg.).

[2] Bittencourt V., Spitzhirn M., Thiede S. (2024). Interactive Digitally Supported Design of Human-Centric Workplaces in Learning Factories. In: Thiede, S., Lutters, E. (eds) Learning Factories of the Future. CFL 2024. Lecture Notes in Networks and Systems, vol 1059. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-65411-4_29

[3] Boehm R., Boehm R. Bucher-Brauer A., Dürrheimer M., Uhlig, J. (2024). NVIDIA Omniverse Showcase – interaction between emaWD, RF:Suite via Omniverse connector. IIC 2024 Innovation in Digital Factory & Production Planning. 18.09-19.09.2024 Munich. https://imk-ema.com/iic-2024/

[4] Fritzsche L., Hölzel C., Spitzhirn M. (2019). Weiterentwicklung der Kosten-Nutzen-Bewertung für Ergonomiemaßnahmen anhand von Praxisbeispielen der Automobilindustrie. In: Gesellschaft für Arbeitswissenschaft (Hrsg.), Arbeit interdisziplinär – analysieren, bewerten, gestalten. (pp. 1–6, Beitrag A.7.2). Dortmund: GfA-Press.

[5] Hasanain, B. (2024). The Role of Ergonomic and Human Factors in Sustainable Manufacturing: A Review. Machines, 12(3), 159. https://doi.org/10.3390/machines12030159

[6] Heinrich K., Spitzhirn M., Hermanns I., Kaiser A. (2024). Digitale Ergonomie – Ableitung und Erprobung möglicher Präventionsansätze mit Hilfe digitaler Werkzeuge auf der Grundlage der messwertbasierten Gefährdungsbeurteilung. In GfA, Sankt Augustin (Hrsg.): Frühjahrskongress 2024, Stuttgart „Arbeitswissenschaft in-the-loop: Mensch-Technologie-Integration und ihre Auswirkung auf Mensch, Arbeit und Arbeitsgestaltung“ (1–6; Beitrag C.3.3)

[7] imk Industrial Intelligence GmbH 2025. Virtual Planning. Real Value. Ema Software Suite. Online unter: https://imk-ema.com/ (Zugriff am 22.04.2025)

[8] Manitz M. (2008). Queueing-model based analysis of assembly lines with finite buffers and general service times. Computers & Operations Research 35, 2520–2536.

[9] Matthes A., Spitzhirn M., Opitz A. (2025). Digitale Planung im Brownfield: Schlanke Produktionsprozesse und nachhaltige Ergonomie gestalten. In GfA, Sankt Augustin (Hrsg.): Frühjahrskongress 2025, Aachen. Arbeit 5.0: Menschzentrierte Innovationen für die Zukunft der Arbeit. (1–6; Beitrag C.4.6)

[10] Spitzhirn M., Liedtke M., Grün G., Matheis C. (2022). Simulation of work environment factors for human-oriented and efficient workplaces. Z. Arb. Wiss. 76, 416–439. https://doi.org/10.1007/s41449-022-00337-3

[11] Spitzhirn M., Ullmann S., Bauer S., Fritzsche L. (2022). Digital production planning and human simulation of manual and hybrid work processes using the ema Software Suite. In: Proceedings of the 7th International Digital Human Modeling Symposium 7(1), August 29–31, 2022, Iowa City, Iowa, USA, p.20-32. doi: https://doi.org/10.17077/dhm.31816

[12] Spitzhirn M., Ullmann S., Fritzsche L. (2022). Considering individual abilities and age-related changes in digital production planning – human centred design of industrial work tasks with ema software. pp. 459-477. Z. Arb. Wiss. 76. https://doi.org/10.1007/s41449-022-00343-5

[13] Spitzhirn M., Gärtner C., Ullmann S. & Fritzsche L. (2023). Considering Individual Abilities and Age-Related Changes in Digital Production Planning Using Digital Human Models. In: S. Scataglini et al. (Eds.): DHM 2023, LNNS 744, pp. 1–10, 2023. https://doi.org/10.1007/978-3-031-37848-5_28

[14] Spitzhirn M., Gärtner C., Fritzsche F. (2023). Digital planning of ability-appropriate and productive human-robot interactions in production. IEEE International Conference on Advanced Robotics and Its Social Impacts (ARSO), Berlin, Germany, 2023, pp. 166–171, doi: https://doi.org/10.1109/ARSO56563.2023.10187520

[15] Ullmann S., Fritzsche L. (2021). Einsatz digitaler Menschmodelle zur fähigkeitsgerechten Arbeitsgestaltung: Beispiele aus der Praxis. Arbeitsmedizin, Sozialmedizin, Umweltmedizin, Zeitschrift für medizinische Prävention: 10/2021, 594–597.

[16] Wolf M., Dilena M., Spitzhirn M., Ramsauer C. (2023). Development of a Training Module for Virtual Workplace Design and Evaluation in the LEAD Factory (June 5, 2023). Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=4470042 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4470042

Mag. Norbert Lechner
Fachbereich Ergonomie, AUVA-Hauptstelle
norbert.lechner@auva.at

Michael Spitzhirn
imk Industrial Intelligence GmbH, Amselgrund 30, D-09128 Chemnitz
Michael.Spitzhirn@imk-ic.com

Zusammenfassung

Die Kombination von digitaler Fabrik- und Arbeitsplanung verbessert sowohl die Wirtschaftlichkeit als auch die Ergonomie. Die dynamische Simulation mit Visualisierung und anerkannten Auswertungen ermöglicht die gemeinsame Entwicklung, Diskussion und Evaluation von Maßnahmen unter Einbeziehung verschiedener Stakeholder. Ziel ist eine partizipative und transparente Gestaltung, die nicht nur die Qualität der Planungsprozesse steigert, sondern auch die Akzeptanz der Gestaltungslösungen fördert. ●