Einleitung
Zunehmend vernetzte, dynamische Prozesse und Arbeitssysteme erfordern flexible Analyse- und Gestaltungsmöglichkeiten. Die Dynamik im Kontext der Digitalisierung und Industrie 4.0 stellen die Produkt- und Arbeitssystemgestaltung vor große Herausforderungen. Insbesondere der Trend zu immer mehr Individualisierungsmöglichkeiten und damit einhergehenden kleinen Losgrößen erfordern bereits in der Planung die Berücksichtigung mehrerer Produkt- und Produktionsvarianten. Die Kosten für Anpassungen im laufenden Betrieb sind enorm, auch ein physikalischer Mock-up-Bau (= realitätsnaher Nachbau zu Forschungszwecken) zur Überprüfung der Veränderungen in einer nachgestellten Laborsituation ist ein erheblicher Kostenfaktor. Um die Kosten bei zeitgleich höherer Flexibilität zu senken, eignen sich Verfahren der Digitalen Ergonomie, um die Planung und Analyse vermehrt am Computer durchzuführen. Die Kosten beim Umstieg auf eine simulationsbasierte Lösung sind initial höher als bei einer klassischen Gestaltung, da zunächst alle Komponenten, inklusive der Arbeitsumgebung, digital erfasst und nachgestellt werden müssen. Sobald diese Komponenten digital verfügbar sind, können diese jederzeit wiederverwendet werden und erlauben somit eine sehr schnelle Neuplanung und Überprüfung.
Neben der Planung von Prozessen und Arbeitsabläufen werden vermehrt auch die menschlichen Eigenschaften in der virtuellen Simulation berücksichtigt. Dies ist insbesondere bei der Planung und Analyse von soziotechnischen Systemen interessant, in denen Menschen mit Robotern oder Maschinen zusammenarbeiten. Für eine zuverlässige und genaue Simulation des Menschen in virtuellen Arbeitsumgebungen oder einem menschzentrierten Design von Produkten ist eine genaue Kenntnis der Merkmale des Menschen erforderlich. Je komplexer die Aufgaben und Interaktionen des Menschen mit dem (technischen) Umfeld werden, desto mehr gewinnt der notwendige Detaillierungsgrad des virtuellen Menschen an Bedeutung.
Hintergrund univariate versus multivariate Gestaltung: 50 + 50 = 38?
Die klassische Gestaltung mit Körpermaßdaten beruht auf der Verwendung von Perzentilwerten, die unter anderem in den Normen DIN 33402-2 und der DIN CEN ISO/TR 7250-2 zu finden sind. Gemäß den ergonomischen Grundnormen DIN EN ISO 6385 „Grundsätze der Ergonomie für die Gestaltung von Arbeitssystemen“ und ISO 26800 „Ergonomie – Genereller Ansatz, Prinzipien und Konzepte“ soll eine ergonomische Gestaltung allgemein so ausgelegt sein, dass mit der Gestaltungslösung zumindest 90 Prozent der jeweiligen Zielpopulation, im Bereich vom 5. bis zum 95. Perzentil, abgedeckt sind. Bei sicherheitsrelevanten Anwendungsfällen hat sich die Berücksichtigung zwischen dem 1. und 99. Perzentil etabliert. Neben diesen allgemeinen Empfehlungen sollten noch weitere Parameter in einem ergonomischen Gestaltungsprozess in Betracht gezogen werden, beispielsweise die Berücksichtigung von Personengruppen mit besonderen Bedürfnissen, wie ältere Menschen oder Menschen mit Behinderungen, Schwangere und Kinder (vgl. ISO/IEC Guide 71 und die Konkretisierung in ISO/TR 22411).
Bei der Verwendung von menschlichen Perzentilwerten für eine ergonomische Gestaltung müssen einige Besonderheiten berücksichtigt werden: Der morphologisch-anatomische Körperbau des Menschen, insbesondere das Verhältnis der Zusammensetzung zwischen Längen-, Breiten- und Umfangsmaßen des Körpers, variiert interindividuell sehr stark. So können zwei Personen mit gleicher Körpergröße in anderen Körpermaßen völlig unterschiedliche Werte aufzeigen, beispielsweise unterschiedlich lange Oberkörper oder unterschiedlich lange Extremitäten. Die einzelnen Körpermaße sind daher auch unterschiedlich stark miteinander korreliert. ➥ Tabelle 1 zeigt exemplarisch unterschiedliche Korrelationen ausgewählter Parameter.
Perzentilwerte gelten aufgrund der beschriebenen menschlichen Variabilität immer nur für das jeweilige Körpermaß und berücksichtigen einzeln betrachtet nicht den Zusammenhang zwischen allen Körpermaßen. Daher wird diese Betrachtungsweise auch univariat genannt, da immer nur eine Variable oder ein Parameter zur gleichen Zeit verwendet werden kann beziehungsweise darf.
Bei Gestaltungslösungen, bei denen mehrere Merkmale gleichzeitig berücksichtigt werden müssen, würde eine reine Betrachtung der univariaten Einzelwerte tatsächlich eine deutlich niedrigere prozentuale Übereinstimmung für die gesamte Population ergeben. Der Grad der Verfälschung ist dabei von der Anzahl der Parameter und der Höhe der Korrelation dieser Parameter untereinander abhängig. Um diese Besonderheit zu berücksichtigen, werden in ISO 26800, Absatz 4.2.2, Anmerkung 6, zwei Lösungsansätze für eine adäquate Festlegung von Gestaltungskriterien genannt. Zum einen die Verwendung von Zuschlägen in Form von entsprechend vergrößerten Perzentilbereichen, zum anderen die Berechnung der tatsächlichen Übereinstimmung unter Verwendung von multivariaten statistischen Modellen.
Bei einer multivariaten Betrachtung werden die Eigenschaften und Zusammenhänge zwischen allen verwendeten Körpermaßen gleichzeitig berücksichtigt. Die Funktionsweise der zugrunde liegenden Algorithmen ließe sich sprachlich folgendermaßen übersetzen: Suche alle Personen in dem kompletten Datensatz für die Variable_1 UND Variable_2 UND […] Variable_x innerhalb der gewünschten Perzentilabdeckung liegen. Die so ermittelte Personenzahl n, für die alle Parameter gleichzeitig wahr sind, geteilt durch die Anzahl n aller Personen im Datensatz entspricht dem Prozentsatz der Population, für den diese Gestaltungslösung passend ist. Die Voraussetzung dafür ist jedoch ein kompletter, detaillierter Datensatz mit anthropometrischen Daten aller für die Berechnung verwendenden Körpermaße. ➥ Abbildung 1 zeigt ein Beispiel mit Daten des öffentlich verfügbaren ANSURII-Datensatzes aus den USA, in dem univariat an fünf exemplarischen Körpermaßen jeweils mindestens 90 Prozent Abdeckung als Gestaltungsmaß gewählt wurden. Die kombinierte multivariate Berechnung ergibt daraufhin lediglich eine totale Übereinstimmung für die gesamte Population von 69,8 Prozent.
Digitalisierte Erfassung von Körpermaßdaten
Die Verfügbarkeit von frei zugänglichen, detaillierten anthropometrischen Daten ist aktuell für Deutschland sehr begrenzt. Dies liegt vermeintlich in der Tatsache begründet, dass eine manuelle Erhebung anthropometrischer Daten sehr zeitaufwändig und kostenintensiv ist. In einem Projekt der Bundesanstalt für Arbeitsschutz und Arbeitsmedizin (BAuA) wurden daher Möglichkeiten einer digitalisierten Erfassung von anthropometrischen Daten erforscht. Das Studienprotokoll der epidemiologischen Study of Health in Pommerania (SHIP; John et al. 2001) wurde in Zusammenarbeit mit der Universitätsmedizin Greifswald um zwei weitere 3D-Bodyscans erweitert, so dass die Extraktion von Körpermaßdaten in Anlehnung an ISO 20685 „3D-Scanverfahren für international kompatible anthropometrische Datenbanken“ erfolgen konnte. Innerhalb der Studienwellen SHIP-3 (2014–2016) und SHIP-Trend-1 (2016–2019) wurden in Summe 3993 Bodyscans erhoben, aus denen in einem manuellen Nachbearbeitungsprozess Körpermaße, entsprechend den Definitionen aus ISO 7250-1, extrahiert wurden.
Synthetisierung von Körpermaßdaten, virtuelle Anthropometrie
Aus datenschutzrechtlichen Gründen können personenbezogene Daten aus Gesundheitsstudien und sonstigen bereits existierenden Untersuchungen zumeist nicht uneingeschränkt verwendet werden. Um die Daten dennoch nutzen zu können, gibt es statistische Berechnungsverfahren der virtuellen Anthropometrie, mit denen die Daten am Computer synthetisiert, also künstlich nachgebildet werden können. Das Ergebnis der Synthetisierung ist ein virtueller, im Vergleich zum Original statistisch nahezu äquivalenter Datensatz, der jedoch ohne datenschutzrechtliche Einschränkungen verwendet werden kann. In der Literatur existieren zahlreiche Ansätze zur virtuellen Berechnung von Populationen (vgl. Parkinson u. Reed 2010; Wischniewski et al. 2015; Nadadur et al. 2016; Wischniewski et al. 2017). Bei der Validierung konnten in diesen Studien Genauigkeiten von unter einem Prozent Differenz zwischen Original und Synthese ermittelt werden.
Wichtung von regionalen Datensätzen
Wie zuvor beschrieben, können vorhandene Daten mit statistischen Verfahren synthetisiert werden, um diese ohne Einschränkungen nutzen zu können. Allerdings können mit einer Synthese keine methodischen Einschränkungen adressiert werden. Wenn Daten beispielsweise lediglich regional erhobenen wurden, besitzen weder das Original noch die Synthese eine deutschlandweite Aussagekraft. In einem abgeschlossenen Projekt der BAuA (F 2396, Digitale Ergonomie: Virtuelle Anthropometrie für die sichere und ergonomische Produkt- und Arbeitssystemgestaltung) wurde daher eine Methodik erarbeitet, um regionale Datensätze anhand weniger Stützmaße aus deutschlandweit repräsentativen Datensätzen zu wichten (beispielsweise die Studie zur Gesundheit Erwachsener in Deutschland, DEGS1, vom Robert Koch-Institut). Das Wichtungsverfahren prüft anhand definierter Eingabeparameter die relativen Vorkommenshäufigkeiten der Eigenschaften in dem regionalen Datensatz, im Vergleich zum repräsentativen Datensatz. In einem weiteren Schritt werden pro Person im Datensatz Wichtungsfaktoren vergeben, die vorhandene Abweichungen korrigieren sollen. Ein Wichtungsfaktor von 1,5 für eine Person innerhalb des Datensatzes bedeutet beispielsweise, dass die Werte dieser Person bei der Berechnung von Perzentilwerten 1,5-mal in die Berechnung einbezogen werden. Das Ergebnis ist ein regionaler Datensatz, dessen Perzentilwerte sich unter Berücksichtigung der Wichtungsfaktoren einer deutschlandweiten Repräsentativität nähern.
Potenzielle Anwendungsszenarien und praktischer Nutzen
Digital verfügbare, detaillierte anthropometrische Daten eröffnen vielversprechende Möglichkeiten für die prospektive Produkt- und Arbeitssystemgestaltung sowie die Durchführung virtueller ergonomischer Analysen unter Berücksichtigung der menschlichen Eigenschaften der Zielpopulation. Zudem können digitale Menschmodelle mit den Daten realitätsnäher, unter Berücksichtigung von multivariaten Zusammenhängen, skaliert werden. Dies ist insbesondere für arbeitsmedizinische Fragestellungen interessant, da moderne digitale Tools mit Filterfunktionen sehr komplexe Prozesse übersichtlich und in einer hohen Abtastrate darstellen können. Detaillierte Informationen, beispielsweise über Körperhaltungen, die Frequenz und Dauer von ungünstigen Körperpositionen bei unterschiedlichen Tätigkeiten, vermehrt belastete Körperregionen oder auch die Analyse von biomechanischen Fragestellungen zum Beispiel bei der Lastenhandhabung sind denkbar. Hinzu kommen Raumbedarfsanalysen, Sichtfeldanalysen, Laufwegsplanung inklusive Kollisionsvermeidung, Produkt- und Produktionsvarianten sowie die Simulation von Koexistenz, Kooperation, Kollaboration und Individualisierung im Rahmen der Mensch-Roboter-Zusammenarbeit.
Eine gute Übersicht über weitere bekannte Methoden und Anwendungsszenarien mit Anthropometriebezug sowie eine Bedarfsanalyse für zukünftige Forschung bietet ein Review von Dianat et al. (2018). In der Zusammenfassung des Reviews zeigen die Autoren unter anderem die Notwendigkeit zur weiteren Entwicklung umfassender anthropometrischer Datenbanken auf Basis von digital erhobenen Bodyscan-Daten (inklusive der Speicherung der 3D-Volumenmodelle) und die Ausweitung von multivariaten Gestaltungsansätzen auf. Diese Aussage deckt sich mit den gewonnenen Erkenntnissen aus dem zuvor genannten Projekt der BAuA.
Zusammenfassung
Die Verwendung detaillierter Körpermaßdaten in Kombination mit virtuellen Planungstools ist ein vielversprechender Lösungsansatz zur Verbesserung einer menschzentrierten und gleichzeitig sicheren, gesunden und wettbewerbsfähigen Produkt- und Arbeitssystemgestaltung. Für Gestaltungslösungen, in denen mehr als ein Körpermaß Berücksichtigung findet, sollte die Berechnung der Zielpopulation für eine angemessene Gestaltung multivariat erfolgen. Falls der Anwendende keinen Zugriff auf entsprechend detaillierte anthropometrische Daten hat, sollte ein Aufschlag auf die verfügbaren Perzentilwerte aus der Normung erfolgen, um sich einer optimalen Lösung zu nähern.
Mit den präsentierten Methoden zur Synthetisierung und Wichtung von bestehenden Datensätzen wurden Wege aufgezeigt, um auch Daten aus regionalen Erhebungen und Erhebungen, die datenschutzrechtlichen Einschränkungen unterliegen, allgemein nutzbar zu machen. Die bislang verfügbaren Daten aus den SHIP-Untersuchungswellen werden in einem aktuellen Forschungsprojekt der BAuA (F 2446, „Digitale Ergonomie“) mit eigenen 3D-Bodyscans erweitert, um eine Verdichtung der Daten und eine Verbesserung der Aussagefähigkeit auch an den Rändern der Verteilungen zu erreichen. Zudem werden Möglichkeiten für frei zugängliche und aufwandsarm nutzbare Veröffentlichungsformen entwickelt. Das Ziel ist eine Verbesserung der Datenverfügbarkeit, um zukünftig die adäquate Berücksichtigung ergonomischer Anforderungen des Menschen zu vereinfachen und in einem höheren Detaillierungsgrad zu ermöglichen.
Interessenkonflikt: Beide Autoren geben an, dass keine Interessenkonflikte vorliegen.
Literatur
Dianat I, Molenbroek J, Castellucci HI: A review of the methodology and applications of anthropometry in ergonomics and product design. Ergonomics 2018; 61: 1696–1720.
John U, Greiner B, Hensel E, Lüdemann J, Piek M, Sauer S, Adam C, Born G, Alte D, Greiser E, Haertel U, Hense H, Haerting J, Willich S, Kessler C: Study of Health in Pomerania (SHIP): a health examination survey in an east German region: objectives and design. Sozial- und Präventivmedizin 2001; 46: 186–194.
Nadadur G, Raschke U, Parkinson MB: A quantile-based anthropometry synthesis technique for global user populations. Int J Industr Ergonom 2016; 53: 167–178.
Parkinson MB, Reed MP: Creating virtual user populations by analysis of anthropometric data.
Int J Industr Ergonom 2010; 40: 106–111.
Robert Koch-Institut, Abteilung für Epidemiologie und Gesundheitsmonitoring: Studie zur Gesundheit Erwachsener in Deutschland (DEGS1). Scientific Use File 1. 2015; https://doi.org/10.7797/16-200812-1-1-1
Wischniewski S, Bonin D, Grötsch A: Virtual anthropometry – synthesis and visualisation of virtual anthropometric populations for product and manufacturing engineering. The Proceedings of the 19. Triennial Congress of the International Ergonomics Association – Melbourne, 9.–14. August 2015.
Wischniewski S, Grötsch A, Bonin D, Parkinson MB: Synthesis and validation of a virtual anthropometric user population of German civilians based on an up-to-date representative dataset. BAuA: Focus 2017. Dortmund: BAuA, 2017.
Foto: Vaara / Getty Images
Weitere Infos
Hintergrundinformationen zur SHIP-Studie
http://www2.medizin.uni-greifswald.de/cm/fv/ship/
Hintergrundinformationen zur DEGS1 Studie
https://www.rki.de/DE/Content/Forsch/FDZ/Datenangebot/DEGS_inhalt.htm
Hintergrundinformationen zum ANSURII Datensatz
https://www.openlab.psu.edu/ansur2/
Bundesanstalt für Arbeitsschutz und Arbeitsmedizin
https://www.baua.de/DE/Home/Home_node.html
Zitierte Normen
– DIN EN ISO 7250-1:2017-12: Wesentliche Maße des menschlichen Körpers für die technische Gestaltung – Teil 1: Körpermaß definitionen und -messpunkte (ISO 7250-1:2017); Deutsche Fassung EN ISO 7250-1:2017, Beuth Verlag GmbH, Berlin
– DIN CEN ISO/TR 7250-2:2013-08: Wesentliche Maße des menschlichen Körpers für die technische Gestaltung – Teil 2: Anthropometrische Datenbanken einzelner nationaler Bevölkerungen (ISO/TR 7250-2:2010 + Amd 1:2013); Deutsche Fassung CEN ISO/TR 7250-2:2011 + A1:2013, Beuth Verlag GmbH, Berlin.
– DIN EN ISO 6385:2016-12: Grundsätze der Ergonomie für die Gestaltung von Arbeitssystemen (ISO 6385:2016); Deutsche Fassung EN ISO 6385:2016, Beuth Verlag GmbH, Berlin.
– DIN EN ISO 20685-1:2019-03: 3D-Scanverfahren für international kompatible anthropometrische Datenbanken – Teil 1: Prüfprotokoll für aus 3D-Scans extrahierte Körpermaße (ISO 20685-1:2018); Deutsche Fassung EN ISO 20685-1:2018, Beuth Verlag GmbH, Berlin.
– DIN EN ISO 26800:2011-11: Ergonomie – Genereller Ansatz, Prinzipien und Konzepte (ISO 26800:2011); Deutsche Fassung EN ISO 26800:2011, Beuth Verlag GmbH, Berlin.
– DIN CEN ISO/TR 22411:2014-12;DIN SPEC 33421:2014-12: Ergonomische Daten und Leitlinien für die Anwendung des ISO/IEC Guide 71 für Produkte und Dienstleistungen zur Berücksichtigung der Belange älterer und behinderter Menschen (ISO/TR 22411:2008); Deutsche Fassung CEN ISO/TR 22411:2011, Beuth Verlag GmbH, Berlin.
– DIN 33402: Ergonomie – Körpermaße des Menschen, Teil 2: Werte. Beuth Verlag GmbH, Berlin.
– ISO/IEC Guide 71:2014-12: Leitfaden zur Berücksichtigung von Barrierefreiheit in Normen, Beuth Verlag GmbH, Berlin.
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