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2021 | OriginalPaper | Buchkapitel

Data-Driven Analysis of Human-Machine Systems – A Data Logger and Possible Use Cases for Field Studies with Cordless Power Tools

verfasst von : Matthias Dörr, Julian Peters, Sven Matthiesen

Erschienen in: Human Interaction, Emerging Technologies and Future Applications III

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

For the optimization of human-machine systems, it is necessary to gather knowledge about human-machine interaction. For power tools this knowledge is often built up in laboratory and field studies. A problem that often arises is the high amount of effort required for the attachment of measurement equipment, which makes it difficult to conduct large studies, especially in the field. The effort could be reduced by using a data logger, but it is not clear which measurement variables and record frequencies are relevant.
In this paper requirements for a data logger to capture the human-machine interaction are presented. Furthermore, a realization of a data logger and four suitable studies are presented. This allows large field studies to be carried out much more easily, making it possible to optimize power tools on the basis of big data collected in the field.

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Literatur
1.
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Zurück zum Zitat Matthiesen, S., Germann, R.: Meaningful prediction parameters for evaluating the suitability of power tools for usage. In: Procedia 28th CIRP Design Conference, Nantes, France, 23–25 May, pp. 241–246 (2018) Matthiesen, S., Germann, R.: Meaningful prediction parameters for evaluating the suitability of power tools for usage. In: Procedia 28th CIRP Design Conference, Nantes, France, 23–25 May, pp. 241–246 (2018)
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Metadaten
Titel
Data-Driven Analysis of Human-Machine Systems – A Data Logger and Possible Use Cases for Field Studies with Cordless Power Tools
verfasst von
Matthias Dörr
Julian Peters
Sven Matthiesen
Copyright-Jahr
2021
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-55307-4_9