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In einem Kontext, in dem Die Industrie der Zukunft stützt sich zunehmend auf die intelligente Interaktion zwischen Mensch und Maschine. Das Verständnis der zugrunde liegenden kognitiven Mechanismen ist unerlässlich geworden, um technologische Fähigkeiten mit menschlichen Fähigkeiten in Einklang zu bringen.

Aus dieser Perspektive heraus Julian Salazar, ein Doktorand in Kognitionswissenschaften, die auf kognitive Ergonomie angewendet wurden, an der iCube Labor, forscht in Zusammenarbeit mit Englab, als Teil einer CIFRE-Doktorandenprogramm, unterstützt von T&S.

Sein Ziel: Design menschenzentrierte intelligente Assistenzsysteme in der Lage, sich an die sensorischen und kognitiven Einschränkungen der Bediener anzupassen und ihre Leistung in komplexen Umgebungen wie der industriellen manuellen Montage zu verbessern.

Unaufmerksamkeitsblindheit verstehen, um Bediener besser zu unterstützen

Im Mittelpunkt von Jülians Forschung steht eine bekannte kognitive Verzerrung in der Psychologie: Unaufmerksamkeitsblindheit.

Dies bezieht sich auf die Tendenz, eine sichtbare Information zu übersehen, wenn sie unerwartet erscheint, insbesondere wenn die Aufmerksamkeit bereits woanders konzentriert ist.

Die Untersuchung dieses Phänomens im Kontext der industriellen Montage hilft dabei, die Aufmerksamkeitsgrenzen der Bediener zu ermitteln, was für die Entwicklung intelligenterer, besser kalibrierter Assistenztechnologien von entscheidender Bedeutung ist.

Jülian erklärt:
„Meine erste Studie zeigte, dass sowohl die kognitive Belastung als auch die Wahrnehmungsbelastung das Auftreten von Unaufmerksamkeitsblindheit bei manueller Montage beeinflussen. Das bedeutet, dass selbst sichtbare Informationen unbemerkt bleiben können, wenn sie plötzlich und ohne ausdrückliches Eingreifen des Bedieners auftauchen.“

Dieses Ergebnis hat erhebliche Auswirkungen auf kontextuelle Schnittstellen in der Branche der Zukunft: Selbst relevante und sichtbare Informationen können übersehen werden, wenn sie bei hoher Aufmerksamkeitsnachfrage auftauchen.

Die Herausforderung besteht daher darin, Assistenzlösungen zu entwickeln, die die kognitive Belastung und die Wahrnehmungsbelastung regulieren und sicherstellen, dass die Bediener zur richtigen Zeit auf die wichtigsten Informationen zugreifen können.

Das Ergebnis? Bessere Entscheidungsfindung, verbesserte Leistung und reibungslosere Integration von Mensch und Maschine.

Auf dem Weg zu personalisierten und adaptiven Assistenzsystemen

Das ultimative Ziel von Jülians Doktorarbeit ist es, personalisierte Assistenzsysteme die sich dynamisch an das Aufmerksamkeitsprofil jedes Bedieners anpassen.

Um dies zu erreichen, entwarf er ein erstes Versuchsprotokoll, um zu beobachten, wie sich Unaufmerksamkeitsblindheit bei Montageaufgaben äußert.
In einer zweiten Studie werden Unterschiede zwischen Personen mit und ohne spezifische Aufmerksamkeitsmerkmale untersucht.

Schließlich hilft ein drittes Protokoll dabei, zu definieren, wie Digitaler Assistent, die intelligente Assistenzlösung von Englab, kann auf der Grundlage dieser Ergebnisse angepasst werden.

„Mein Ziel ist es, diese Ergebnisse in die von Englab entwickelte Digital Assist-Lösung zu integrieren, damit sie sich an verschiedene Aufmerksamkeitsprofile anpassen kann, einschließlich denen von Menschen mit Erkrankungen wie ADHS oder Autismus.“

Das Ein inklusiver Ansatz spiegelt perfekt die menschenzentrierte Philosophie seiner Forschung wider: die Gestaltung sichererer, effizienterer und zugänglicher Arbeitsumgebungen für alle kognitiven Profile.

Eine strukturierende berufliche und wissenschaftliche Erfahrung

Abgesehen von den Forschungsergebnissen war Jülians CIFRE-Doktorarbeit eine wahre Schule der Strenge, Autonomie und des Projektmanagements.

Er leitete die Arbeit von Anfang bis Ende: Er tauchte in ein industrielles Umfeld ein, definierte Forschungsfragen, entwarf Versuchsprotokolle, verwaltete die Teilnehmer, analysierte Daten und übermittelte dem Unternehmen die Ergebnisse.

„Diese Promotion hat mir echte Management- und Verantwortungsfähigkeiten beigebracht. Ich habe gelernt, unabhängig zu arbeiten und gleichzeitig die wissenschaftliche Qualität beizubehalten. Das CIFRE-Format hat mich auch dazu veranlasst, eine klare und strukturierte Kommunikation zu entwickeln, die unerlässlich ist, um meine Forschung dem Unternehmen zugänglich zu machen.“

Dieser duale wissenschaftliche und industrielle Schwerpunkt veranschaulicht perfekt den Mehrwert von Projekten, die von T&S und Englab unterstützt werden: die Kombination hochmoderner akademischer Forschung mit konkreten industriellen Anwendungen, die sowohl Betreibern als auch Organisationen zugute kommen.

Vielversprechende Perspektiven in der Zukunft

Jülians erste Ergebnisse haben bereits die Aufmerksamkeit der internationalen wissenschaftlichen Gemeinschaft auf sich gezogen.

Seine erste Studie wurde zur Präsentation auf einer Konferenz in Hawaii angenommen, auf der er seine Ergebnisse zur kognitiven Belastung und Wahrnehmung vorstellen wird.

Und die Reise geht weiter:
„Ich möchte meine Arbeit auf der CHI 2026-Konferenz in Barcelona, eine der führenden Veranstaltungen im Bereich Mensch-Computer-Interaktion. Die Integration meiner Ergebnisse in Digital Assist wird auch die Tür zu branchenorientierteren Veröffentlichungen öffnen.“

Diese wachsende Anerkennung zeigt den realen Einfluss seiner Forschung auf das Design des Industrie 5.0 eine Ära, in der der Mensch weiterhin im Mittelpunkt technologischer Innovationen steht.

Fazit: Forschung im Dienste von Mensch und Industrie

Jülians Arbeit verkörpert perfekt die Mission, dass T&S und Englab verfolgen im Mittelpunkt ihrer Projekte den Einsatz von Wissenschaft und Technologie im Dienste der Menschen.
Dank Initiativen wie seiner baut die Branche der Zukunft auf robusteren Systemen, intuitiveren Technologien, inklusiveren Umgebungen und besser unterstützten Betreibern auf.

Bei T&S, wir sind stolz darauf, diese jungen Forscher zu unterstützen, deren Vision und Leidenschaft dazu beitragen, die Innovationen von morgen zu gestalten.

Um mehr über Julians Abschlussarbeit zu erfahren, schauen Sie sich unser Video an:

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