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Proceedings

Human Activity Recognition in der Kommissionierung – Charakterisierung des Kommissionierprozesses als Ausgangsbasis für die Methodenentwicklung

Human Activity Recognition in Order Picking Systems – Field studies and implications for the development of HAR solutions

  1. Dipl.-Inform. Sascha Feldhorst Lehrstuhl für Förder- und Lagerwesen FLW, Fakultät Maschinenbau, Technische Universität Dortmund
  2. Sandra Aniol Lehrstuhl für Förder- und Lagerwesen FLW, Fakultät Maschinenbau, Technische Universität Dortmund
  3. Prof. Dr. Michael ten Hompel Lehrstuhl für Förder- und Lagerwesen FLW, Fakultät Maschinenbau, Technische Universität Dortmund

Abstracts

Im Gegensatz zu vielen anderen Anwendungsbereichen (z. B. Sport oder Freizeit) ist die automatische Aktivitätserkennung in der Kommissionierung ein neues Thema und weitgehend unerforscht. Deshalb wird in diesem Beitrag über die Ergebnisse von umfangreichen Feldstudien berichtet, die in Kooperation mit kommissionierenden Unternehmen durchgeführt wurden. Zur Datenerhebung wurden persönliche Befragungen, Beobachtungen und Prozessaufnahmen eingesetzt. Während der Prozessaufnahmen werden Bewegungsdaten von Kommissionierern mithilfe von Inertialsensoren erfasst. Zusätzlich wurden in einem Unternehmen auch Kontextinformationen in Form von Funksignalen gespeichert, welche Rückschlüsse auf den Ort bzw. den Kontext einer Messung zulassen. Zum Zweck der Auswertung wurden die einzelnen Prozessstudien mit einer Videokamera aufgezeichnet und später ausgewertet.

While human activity recognition (HAR) has been successfully deployed to different application sce-narios in terms of every day or sport activities, it is rather new in the field of industrial order picking which is an important process in the field of logistics. Consequently, there are currently no dedicated datasets nor activity taxonomies available to build HAR solutions upon. To overcome this and to allow for the development of specialized HAR-approaches for order picking scenarios, the following contribution presents results of comprehensive field studies carried out in real world systems. During this studies measurements of inertial sensors as well as con-text information were gathered and the process was recorded on video for a later analysis.

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