Manuelle De-/ Remontage im Kontext Remanufacturing, ein Vergleich von Labor- und Felddaten

Research topic/area

Human Factors Engineering, Eye-Tracking Forschung

Type of thesis

Bachelor / Master

Start time

01.10.2026

Application deadline

31.10.2026

Duration of the thesis

-

Description

Im Rahmen des Sonderforschungsbereichs „SFB 1574 - Kreislauffabrik für das ewige Produkt“ untersuchen wir, wie manuelle Demontage- und Aufarbeitungsprozesse von
Altprodukten durch das Verständnis menschlichen Handlungswissens optimiert werden können. Nachdem in bisherigen Laborstudien das grundlegende Blickverhalten bei der Demontage standardisierter Produkte (Winkelschleifer) analysiert wurde, übertragen wir diese Methodik nun auf den industriellen Shopfloor. In Kooperation mit einem Praxispartner aus dem Remanufacturing untersuchen wir das implizite Handlungswissen erfahrener Werker im Umgang mit unvorhergesehenen Bauteilzuständen.

Für diese Arbeit existiert bereits ein erster hochspannender, realer Industriedatensatz: Bei einem Vor-Ort-Termin wurden Experten an ihren regulären Arbeitsstationen sowie zusätzlich bei der Demontage von Winkelschleifern mittels Eye-Tracking aufgezeichnet. Begleitend wurden qualitative Interviews durchgeführt, um die kognitiven Entscheidungsprozesse zu erfassen. Deine Aufgabe ist es, eine zweite Erhebung im Feld zu planen und durchzuführen. Die erhobenen Daten sollen dann hinsichtlich des Vorgehens der Experten analysiert werden. Durch den direkten Vergleich der Experten-Blickdaten mit den Laborexperimentdaten am Winkelschleifer schlägst du die wissenschaftliche Brücke zwischen unseren Laborstudien und dem industriellen Feld.

Deine Aufgaben
• Einarbeitung in die Themenfelder Demontage im
Remanufacturing, menschliche Informationsverarbeitung und
Eye-Tracking.
• Planung und Durchführung einer konkreten ergänzenden
Datenerhebung beim Praxispartner
• Auswertung der qualitativen Leitfadeninterviews zur Verknüpfung
der Blickdaten mit den verbalisierten Handlungsentscheidungen
der Werker.
• Statistische Aufbereitung der Blicksequenzdaten für die
Modellierung kognitiver Phasen
• Gegenüberstellung der Ergebnisse: Feld-Bedingungen vs. Labor
Bedingungen.

Requirement

Requirements for students

• • Interesse an interdisziplinären Fragestellungen (Technik,
• Ergonomie) & Begeisterung für die mensch-zentrierter
• Betrachtung von Technologien und Automatisierung
• • Idealerweise Grundkenntnisse in qualitativer
• Datenerhebung und empirischen Forschungsdesigns
• • Eigeninitiative, verlässliche und selbstständige Arbeitsweise
• mit regelmäßigem Austausch

Faculty departments

• Engineering sciences
  Electrical engineering & information technologies
  Informatics
  Mechanical engineering
  Mechatronics & information technologies
  Engineering Structures
  Mechanical Engineering
  Computer Science
  Electrical Engineering and Information Technology
  Mechatronics and Information Technology
• Economic & law sciences
  Business management

Supervision

Title, first name, last name

M. Sc. Linus Kunzmann

Organizational unit

ifab

Email address

linus.kunzmann@kit.edu

Link to personal homepage/personal page

Website

Application via email

Application documents

• Curriculum vitae
• Grade transcript
• Certificate of enrollment

E-Mail Address for application
Senden Sie die oben genannten Bewerbungsunterlagen bitte per Mail an linus.kunzmann@kit.edu


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