Open Access
Ein Klassifizierungssystem für Industrielle Augmented Reality Anwendungen
Author(s) -
Jan Luca Siewert,
Ruhr-Universität Bochum,
Matthias Neges,
Detlef Gerhard
Publication year - 2021
Language(s) - German
Resource type - Conference proceedings
DOI - 10.25368/2021.37
Subject(s) - humanities , art , gynecology , medicine
Mit dem Fortschreiten der Digitalisierung in der Industrie findet sich Augmented Reality (AR) in immer mehr Einsatzbereichen. Dennoch bleibt die industrielle Verbreitung trotz sich stetig entwickelnder Technik hinter den Prognosen zurück. Es existieren bereits Arbeiten, die sich mit der Klassifizierung von AR jedoch mit Fokus auf die tatsächliche Implementierung bzw. Umsetzung der Anwendung beschäftigen. Um Anwendungsgebiete und damit die eigentliche Problemstellung, in denen AR einen Mehrwert bieten kann, besser vergleichen und Anforderungen für industrielle Bereiche ableiten zu können, stellt dieser Beitrag ein Klassifizierungssystem für diese Einsatzgebiete vor. Auf vorhergehenden Arbeiten aufbauend wird gezeigt, dass eine Klassifizierung der Einsatzszenarien auf Basis der drei Dimensionen zu unterstützende Aktion, Lebenszyklusphase und Grad der Hilfestellung erfolgen kann. Dazu wird eine systematische Literaturrecherche von industriellen AR Anwendungen und Studien der Jahre 2016 bis 2020 durchgeführt und nach dem vorgeschlagenen Schema klassifiziert. Neben den daraus gewonnen Erkenntnissen werden in den Beiträgen verwendete Technologien, wie die Darstellungstechnik, der Detailierungsgrad, der Reifegrad der Anwendung und die Art der Inhaltserstellung analysiert. Außerdem werden Probleme bei der Umsetzung sowie künftige Forschungsthemen und -schwerpunkte herausgearbeitet.