Exoskelette als Maßnahme zur ergonomischen Arbeitsgestaltung
Ergonomisch ungünstig gestaltete Arbeitsprozesse können zu Muskel- und Skeletterkrankungen (MSE), wie Rückenschmerzen oder Bandscheibenvorfällen führen. Laut des Gesundheitsreports der Betriebskrankenkassen (BKK) waren MSE im Jahr 2018 Ursache für fast jeden vierten krankheitsbedingten Arbeitsunfähigkeitstag (BKK Gesundheitsreport 2019). Dies verursacht auch hohe volks- und betriebswirtschaftliche Schäden – im Jahr 2016 etwa 75 Milliarden Euro nach Untersuchungen der Bundesanstalt für Arbeitsschutz und Arbeitsmedizin (BAuA 2018). Neben einem höheren Krankenstand können unergonomische Bedingungen auch zu einer höheren Fehlerquote führen (Fritzsche et al. 2014). Faktoren, die die Entstehung von MSE begünstigen sind beispielsweise statische Haltungen wie Arbeiten über Schulterhöhe oder Überkopfarbeit (Hartmann et al. 2013).
Eine ergonomische Gestaltung des Arbeitsprozesses kann die Entstehung von MSE vermindern, jedoch bei wesentlichen Prozess- und Produktänderungen auch zu einer wirtschaftlichen Herausforderung werden (Bubb 2007). Um das Kosten-Nutzen-Verhältnis von Ergonomiemaßnahmen zu bewerten, wurden entsprechende Analyse-Tools entwickelt (Fritzsche et al. 2019). Assistenzsysteme wie Exoskelette werden mit dem Ziel eingesetzt, Belastungen beziehungsweise individuelle Beanspruchungen der Beschäftigten zu reduzieren, ohne umfangreiche Eingriffe in den Prozessablauf vornehmen zu müssen (de Looze et al. 2015). Dadurch können sie potenziell relativ schnell zum Einsatz gebracht werden und ein gutes Kosten-Nutzen-Verhältnis aufweisen, vor allem in Situationen in denen aktuell technische Lösungen entweder gar nicht realisierbar sind oder wegen unverhältnismäßig hoher Kosten abgelehnt werden.
Exoskelette sind körpergetragene mechanische Strukturen, die darauf abzielen eine leistungsunterstützende, leistungserhaltene beziehunsgweise belastungsreduzierende Wirkung auf den Körper zu entfalten (Hensel u. Keil 2018). Sie lassen sich unter anderem nach der Art der Unterstützung in aktive oder passive Exoskelette sowie nach der unterstützten Körperregion unterscheiden. In der praktischen Anwendung ist es aber sehr schwierig, die genaue Wirksamkeit von Exoskeletten zur Unterstützung konkreter Arbeitstätigkeiten nachzuweisen. Hierzu werden Labor- und Feldstudien durchgeführt (Hensel u. Keil 2018; Schmalz et al. 2019), die jedoch einen hohen Zeit- und Kostenaufwand erfordern und in ihren Untersuchungsschwerpunkten zumeist auf Pilotanwendungen beschränkt sind.
Digitale Menschsimulationen und biomechanische Modellierung bieten eine sinnvolle Ergänzung zur Untersuchung von Exoskeletten, da verschiedene Arbeitsabläufe und Anwendungsfälle unter Variation der Populationseigenschaften ohne Einsatz von realen Objekten simuliert und analysiert werden können. So kann beispielsweise mit der Software ema Work Designer (s. „Weitere Infos“) zeitlich effizient eine Simulation des Arbeitsprozesses unter Variation der Eigenschaften des Menschen (z.B. kleine Frau vs. großer Mann) erstellt und eine ergonomische Bewertung des Arbeitsprozesses durchgeführt werden. Eine detaillierte Wirksamkeitsuntersuchung von Exoskeletten ist damit allerdings nicht möglich. Dazu sind biomechanische Menschmodelle wie zum Beispiel AnyBody zu verwenden (s. „Weitere Infos“). Der vorliegende Beitrag beschreibt das Vorgehen zur Durchführung einer solchen digitalen Wirksamkeitsstudie anhand des Exoskeletts „Paexo Shoulder“ der Firma Ottobock (s. „Weitere Infos“) bei einer repetitiven Überkopfarbeit.
Versuchsaufbau
Für die Erstellung des biomechanischen Modells wurden Daten aus der Laborstudie von Maurice et al. (2019) genutzt. An der Studie nahmen 12 männliche Probanden (Alter 23,2 ± 1,2 Jahre; Körpergröße: 179,3 ± 5,9 cm; Gewicht: 72,7 ± 5,4 kg) teil. Die Probanden mussten mit einem Akkuschrauber (Gewicht: 0,66 kg) auf einem Touchscreen über Kopf in fünf Durchgängen jeweils 24 verschiedene Positionen in randomisierter Reihenfolge für zwei Sekunden berühren. Damit wurden insgesamt 120 Messdurchläufe pro Bedingung mit/ohne Exoskelett durchgeführt. Der Versuchsaufbau ist in ➥ Abb. 1 (links) dargestellt. Zur Wirksamkeitsbewertung wurde die Muskelaktivität von Schulter- und Rückenmuskeln per Oberflächen-Elektromyografie, der Körperschwerpunkt per Bodenreaktionskraft und die Arbeitsbelastung per Herzrate und Sauerstoffaufnahme erfasst. Weiterhin wurden während der Laborstudie die Bewegungen der Probanden mit dem Motion-Capturing-System XSENS-MVN aufgenommen. Diese können als Eingangsdaten für die Simulation genutzt werden.
Für die digitale Untersuchung wird das biomechanische Menschmodell AnyBody Modeling System (AMS) verwendet. Damit können Muskelaktivitäten, Muskelkräfte, Gelenkreaktionskräfte, Gelenkmomente, Metabolismus und weitere Parameter untersucht werden. Das System wurde bereits in einigen Studien zur Evaluation von Exoskeletten (Zhou et al. 2017; Spada et al. 2019) eingesetzt, allerdings nicht für die Beurteilung von industriellen Anwendungen wie im Falle des „Paexo Shoulder“.
Untersuchungsmethodik
Die Vorgehensweise zur digitalen Bewertung von Exoskeletten wird am Beispiel des „Paexo Shoulder“ vorgestellt. Hierzu wird die in Fritzsche et al. (2020) beschriebene Methode verwendet.
Im ersten Schritt werden die ergonomisch ungünstigen Arbeitsprozesse (hier: Überkopftätigkeit) identifiziert und der zu erwartete Engpass im menschlichen Körper (hier: Schulter) abgeleitet. Dazu können beispielsweise bestehende ergonomische Bewertungssysteme wie das EAWS (Ergonomic Assessment Worksheet; Schaub et al. 2013) genutzt werden. Unter Beachtung der Randbedingungen wird bezüglich des zu unterstützenden Körperbereichs, der Produkteigenschaften (z.B. Einstellmöglichkeiten, Traglast, Sicherheit) und der Anwendungsflexibilität ein passendes Exoskelett ausgewählt (Hensel u. Keil 2018). Dazu kann auf firmeninterne Erfahrungen oder externe Datenbanken (z. B. Marinov 2020) zurückgegriffen werden.
Für die biomechanische Modellierung wird die Software AMS in der Version 7.2.3 und das AnyBody Managed Model Repository (AMMR) in der Version 2.2.3 verwendet. Als Eingangsparameter sind folgende Angaben erforderlich: Bewegungsablauf, Nutzerpopulation, wirkende Kräfte aus der Arbeitsaufgabe, wenn vorhanden (z. B. Bodenreaktionskraft), gegebenenfalls verwendete Werkzeuge, spezifische Daten des Exoskeletts. Der Bewegungsablauf kann entweder über manuelle skriptbasierte Programmierung im AnyBody System erstellt werden, als aufgezeichnete Motion-Capturing-Datei eingeladen oder als ein im Planungssystem ema Work Designer erstellter Arbeitsprozess in das AMS importiert werden (Peters et al. 2018). In der Beispielstudie wurden Motion Capturing-Daten von den zwölf Probanden der oben genannten Laborstudie von Maurice et al. (2019) in Form von .bvh-Dateien genutzt. Dieses Dateiformat beinhaltet die Längen und Positionsdaten der einzelnen Körpersegmente. Das verwendete Menschmodell in AnyBody ist ein Ganzkörpermodell mit 154 Gelenken, das so genannte „Full Body Model“ mit den anthropometrischen Standardmaßen, die dem 50. Perzentil des europäischen Mannes entsprechen. Des Weiteren wurde die automatische Funktion der Berechnung der Bodenreaktionskraft im AnyBody-Modell („Ground-Reaction Force Prediction“) verwendet. Schließlich wurden die Arbeitsmittel im Experiment (Akkuschrauber, Bildschirm) sowie das Exoskelett und dessen Eigenschaften modelliert (CAD-Daten, Freiheitsgrade, Kraftunterstützungsfunktion). Besonders wichtig ist es, korrekte Angaben zur Unterstützungsfunktion zu verwenden, die das übertragene Drehmoment in Abhängigkeit vom Öffnungswinkel des Exoskeletts definiert und damit einen wesentlichen Einfluss auf die Ergebnisse der biomechanischen Berechnung hat. In dieser Studie wurden alle Daten zum Exoskelett direkt vom Hersteller zur Verfügung gestellt.
Um einen Vergleich der Belastungen mit und ohne Exoskelett für den spezifischen Anwendungsfall durchzuführen, müssen für die zu untersuchende Tätigkeit geeignete Auswertungsparameter definiert werden. Die Auswahl der in ➥ Abb. 2 dargestellten Analyseparameter orientiert sich an anderen Studien, die den Einfluss von Überkopfarbeit auf den menschlichen Körper als Betrachtungsgegenstand haben (z. B. Benker et al. 2016; Huysamen et al. 2018). Da bei Einsatz des „Paexo Shoulder“ der Haupteffekt im Bereich der Schultern und Arme zu erwarten ist, wurde sich zunächst auf die Analyse von Muskelaktivitäten, Gelenkreaktionskräften und Gelenkmomenten in diesem Bereich konzentriert. Des Weiteren können unerwünschte Nebeneffekte gezielt untersucht werden. Dafür wurden die Gelenkparameter im Wirbelsäulen- und Hüftbereich inspiziert, um eine eventuelle Erhöhung der Belastung durch Umverteilung der Kräfte zu entdecken. Außerdem kann mithilfe der Simulation sehr gut explorativ nach unerwarteten Nebenwirkungen in anderen Körperbereichen gesucht werden.
Die durch die biomechanische Modellierung und Simulation generierten Daten werden schließlich aufbereitet, gegebenenfalls von Artefakten und Ausreißern bereinigt und in Bezug auf die Effekte des Exoskeletts interpretiert. Dazu wurden im betrachteten Beispiel die Muskelaktivitäten der einzelnen Muskelstränge für einen Muskel zusammengefasst. Für die Muskelaktivitäten sowie für die Gelenkreaktionskräfte und Gelenkmomente wurden Mittelwert und Median sowie die Maximal- und Minimalwerte berechnet.
Simulationsergebnisse
Die vollständige Auswertung aller Simulationsergebnisse ist aktuell noch in Arbeit. ➥ Abbildung 3 zeigt beispielhaft die vorläufigen Ergebnisse der durchschnittlichen Muskelaktivitäten des Musculus (M.) deltoideus aller zwölf Probanden pro Versuchsdurchgang (Durchgang 1–5) und über den gesamten Versuch (Gesamt). Dabei wird zwischen der Ausführung der Tätigkeit ohne angelegtem Exoskelett (ohne EXO) und mit angelegtem Exoskelett (mit EXO) unterschieden. Ausreißer wurden auf Basis eines Tests nach Grubbs (1969) mit dem Signifikanzniveau α= 0,01 ermittelt und vor der Bildung des Mittelwerts entfernt.
Die vorläufige deskriptive Analyse ergab eine deutliche Reduktion der Muskelaktivitäten unter angelegtem Exoskelett, vor allem in den Teilen M. deltoideus pars clavicularis (–7% absolute Differenz; –81% prozentuale Differenz) und M. deltoideus pars acromialis (–13% absolute Differenz; –86% prozentuale Differenz). Diese Tendenz bestätigt sich auch in anderen Schulter-Arm-Muskeln, wie beispielsweise beim M. biceps brachii caput longum (–5% absolute Differenz; –78% prozentuale Differenz).
Diskussion der Ergebnisse
Die Reduktion der Muskelaktivität des M. deltoideus unter Einsatz des „Paexo Shoulder“ deutet auf eine belastungsreduzierende Wirkung des Exoskeletts für den Anwendungsfall der Überkopfarbeit hin. Allerdings ist die Analyse der Simulationsergebnisse noch nicht abgeschlossen, insbesondere in Bezug auf Nebeneffekte in anderen Körperbereichen. Insofern ist keine abschließende Bewertung möglich.
Dass der M. deltoideus pars acromialis die höchste Muskelaktivität verzeichnet, lässt sich dadurch erklären, dass er hauptsächlich für die Abduktionsbewegung im Schultergelenk zuständig ist und diese im spezifisch untersuchten Fall eine der Hauptbewegungen darstellt. Eine andere Hauptbewegung, die Anteversion der Schulter, spiegelt sich in der Aktivität des M. deltoideus pars clavicularis wider. Die generell niedrige Aktivierung der Muskeln kann gegebenenfalls als Einschränkung der Ergebnisse gesehen werden. Sie begründet sich zum einen durch die Annahme im AnyBody-Modell einer eher starken Kraftkapazität der Schultermuskeln, die für alle Probanden gleich modelliert wurde. Außerdem beinhaltet die Aufgabe im Laborversuch sehr viele dynamische Bewegungen mit relativ wenig Kraftaufwand. Eine geringe Muskelaktivität ist unter diesem Setting nicht überraschend, muss aber in der weiteren Auswertung noch genauer untersucht werden.
Da sich die aktuelle Auswertung lediglich auf den Parameter der Muskelaktivität des M. deltoideus beschränkt und noch keine inferenzstatistische Auswertung vorliegt, sind die hier berichteten Ergebnisse auch aus statistischer Sicht als vorläufig zu betrachten. Für eine umfassende Aussage ist es von Bedeutung, andere Muskeln, Gelenkreaktionskräfte und Gelenkmomente im Schulterbereich genauer zu betrachten. Im nächsten Schritt werden weitere Aktivitäten anderer Muskeln sowie Gelenkreaktionskräfte und Gelenkmomente im Schulter- und Hüftbereich ausgewertet und Belastungsänderungen auf statistische Signifikanz überprüft. Zudem können weitere Parameter im Hüftbereich analysiert werden, um Aussagen über eine Belastungserhöhung durch Umleitung der Kräfte über das Exoskelett treffen zu können (Untersuchung der Nebeneffekte). Schließlich erfolgt ein Vergleich aller Simulationsergebnisse mit den real gemessenen Werten und subjektiven Berichten aus dem Laborversuch von Maurice et al. (2019), um die Plausibilität der Ergebnisse zu bewerten.
Generelle Limitationen dieser Studie bestehen im Probandenpool des Laborversuchs sowie der Auswahl einer einzigen nachgestellten Überkopftätigkeit. Alle Teilnehmer des Versuchs waren junge, männliche Studenten und unterscheiden sich damit gegebenenfalls von typischen Nutzern des Systems in der Industrie. Weitergehende Untersuchungen sollten also eine diversere Population an Studienteilnehmerinnen und –teilnehmern sowie verschiedene, realitätsnahe Tätigkeiten einbeziehen, um generalisierbare Ergebnisse zu erzielen.
Im Allgemeinen kann mit der vorliegenden Methodik keine konkrete Aussage zu Langzeitwirkungen durch die Verwendung von Exoskeletten getroffen werden. Es könnte jedoch angenommen werden, dass durch die Reduktion der Muskelaktivität unterhalb der Dauerleistungsgrenze von ca. 15% der maximalen Haltekraft die Tätigkeit dauerhaft ohne schädigenden Einfluss auf das Muskel-Skelett-System ausgeführt werden kann (vgl. Rohmert 1960). Diese Hypothese sollte in der Realität über Langzeitversuche überprüft werden.
Zusammenfassung und Ausblick
In diesem Beitrag wird eine Methodik zur Wirksamkeitsanalyse von Exoskeletten durch Anwendung von biomechanischer Simulation mithilfe des digitalen Menschmodells AnyBody beschrieben. Die Methodik wurde am Beispiel der Ausführung einer Überkopftätigkeit mit dem passiven Exoskelett „Paexo Shoulder“ der Firma Ottobock entwickelt und getestet. Die vorläufigen Ergebnisse deuten darauf hin, dass Auswirkungen auf die muskuloskelettale Belastung im Simulationsmodell erkennbar sind, die bezüglich der zu erwartenden Effekte plausibel sind und darüber hinaus weitere Nebenwirkungen analysiert werden können.
Eine Erleichterung der Methodik könnte durch die Verwendung artifiziell erzeugter Bewegungsdaten aus Arbeitsablaufsimulationen wie dem ema Work Designer erreicht werden, weil dadurch aufwändige Bewegungsaufnahmen mit realen Versuchspersonen als Input entfallen können. Diese Funktionalitäten sind bislang prototypisch implementiert und müssen noch weiterentwickelt werden (Peters et al. 2018).
Die vorgestellte Methodik hat mehrere relevante Anwendungen in der Praxis. Zum einen kann sie im Entwicklungsprozess von Exoskeletten verwendet werden, um deren Wirksamkeit zu analysieren und gegebenenfalls verschiedene Prototypen miteinander zu vergleichen. Die Wirkung von Exoskeletten in neuen Einsatzfeldern und bei verschiedenen Nutzerpopulationen beziehungsweise Körpermaßen kann beurteilt werden. Weiterhin kann die Vorgehensweise im Rahmen der Planung von Arbeitsprozessen genutzt werden, um Aussagen zur Auswahl eines wirksamen Exoskeletts für einen identifizierten Engpass zu treffen. Eine weitere mögliche praktische Anwendung ist die Ermittlung von optimalen Einstellungsmöglichkeiten eines Exoskeletts für spezifische oder repräsentative Endnutzerinnen und -nutzer. Insgesamt sollte die vorgestellte Simulationsmethodik zukünftig als ideale Ergänzung für weiterhin notwendige Labor- und Feldstudien zur Verwendung von Exoskeletten genutzt werden.
Hinweis: Die Studien wurden im Rahmen des EU-Förderprojekts AnDy (s. „Weitere Infos“) in Zusammenarbeit mit Ottobock SE & Co. KGaA und AnyBody Technology A/S durchgeführt.
Interessenkonflikt: Die Autoren sind bei der imk automotive GmbH, Chemnitz, beschäftigt. Interessenkonflikte liegen keine vor.
Literatur
Fritzsche L et al.: Good ergonomics and team diversity reduce absenteeism and errors in car manufacturing. Ergonomics 2014; 57, 2: 148–161.
Fritzsche L, Spitzhirn M, Gärtner C: Entwicklung einer Methode zur Bewertung von Exoskeletten unter Einsatz des biomechanischen Menschmodells AnyBody. In: Gesellschaft für Arbeitswissenschaft (Hrsg.): Digitale Arbeit, digitaler Wandel, digitaler Mensch? Bericht zum 66. Kongress der Gesellschaft für Arbeitswissenschaft vom 16.–18. März 2020. Dortmund: GfA-Press, Beitrag B.14.4.
Hensel R, Keil M: Subjektive Evaluation industrieller Exoskelette im Rahmen von Feldstudien an ausgewählten Arbeitsplätzen. Z Arbeitswiss 2018; 72.
Looze MP de et al.: Exoskeletons for industrial application and their potential effects on physical workload. Ergonomics 2015; 59: 671–681.
Maurice P et al.: Objective and subjective effects of a passive exoskeleton on overhead work. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering 2019.
Peters M et al.: Biomechanical digital human models: Chances and challenges to expand ergonomic evaluation. In: International Conference on Human Systems Engineering and Design: Future Trends and Applications. Cham: Springer, 2018, S. 885–890.
Die komplette Literaturliste mit weiterführenden Quellen kann auf der ASU-Homepage beim Beitrag eingesehen werden (www.asu-arbeitsmedizin.com).
Weitere Infos
Human Simulation, 3D-Produktionsplanung und virtuelle Ergonomie mit der Softwarelösung ema Work Designer
https://imk-ema.com/workdesigner.html
AnyBody Modeling System
https://www.anybodytech.com/software/
Paexo Shoulder – Exoskelett für Überkopfarbeit
https://paexo.com/paexo-shoulder/
Marinov B: Exoskeleton Catalog
https://exoskeletonreport.
com/product-category/exoskeleton-catalog/
AnDy – Advancing Anticipatory Behaviors in Dynamic Human-Robot Collaboration
https://andy-project.eu/
Koautoren
An der Erstellung des Beitrags beteiligt waren Michael Spitzhirn, Fachreferent virtuelle Ergonomiemethoden, und Christian Gärtner, Arbeitswissenschaftler/Innovationsassistent, beide imk automotive GmbH, Chemnitz.
Kontakt:
Foto: Ulf Dahl, Chemnitz
