EVALUATION AND SELECTION OF INDUSTRIAL WEARABLE TECHNOLOGIES WITH MCDM METHODS

Yıl 2021, Cilt: 4 Sayı: 1, 10 - 21, 20.04.2021

Ayşegül Deringöz Tuğba Danışan Tamer Eren

https://doi.org/10.33439/ergonomi.882303

Cited By: 6

Öz

With the start of the Industry 4.0 era, factories switched to the smart production stage. This transition has benefited from the human-machine journey of improvable technologies. Smart glasses can be used in an important place in this industry. The fact that smart glasses are a suitable base for augmented reality (AR) applications is another factor that increases smart glasses. Competition between companies has increased as the leading companies of the sector have started to work such as smart glasses production, maintenance and logistics, quality control, design and working class. The selection of smart glasses to be made by the companies can be the spokesperson of the promotional smart glasses for great value to the company. The problem of choosing the most suitable smart glasses that can be used in this market has been addressed. 7 different smart glasses, which are the pioneers of the problem supply sector, were discussed. Submit these alternatives as criteria for product cost, battery life, ergonomics, internal memory capacity and field of view features for the product. These criteria are evaluated with alternatives, multi-criteria decision making (MCDM) methods. Carrying criterion weights with Analytical Hierarchy Process (AHP) method. These weights were used in Order Preference Based on Similarity to Ideal Solutions (TOPSIS) and Preference Order Organization Enrichment Assessment Method (PROMETHEE) method solutions. With the solution, the best alternative in the PROMETHEE method was Magic Leap One, while the best alternative Google Glass Enterprise Edition 2 was made in the TOPSIS method.

Anahtar Kelimeler

Smart glasses, Industrial wearable technology, AHP, TOPSIS, PROMETHEE

ENDÜSTRİYEL GİYİLEBİLİR TEKNOLOJİLERİN ÇKKV YÖNTEMLERİ İLE DEĞERLENDİRİLMESİ VE SEÇİMİ

Öz

Endüstri 4.0 döneminin başlamasıyla beraber fabrikalar akıllı üretim sistemine geçiş yapmaya başlamıştır. Bu geçiş giyilebilir teknolojilerin, insan-makine etkileşimi için oldukça faydalı olduğunu göstermiştir. Endüstriyel giyilebilir cihazlar oldukça fazla olmakla birlikte, akıllı gözlükler bu sektörde önemli bir yer kaplamaktadır. Akıllı gözlüklerin arttırılmış gerçeklik (AR) uygulamaları için uygun bir taban olması akıllı gözlüklerin kullanımını arttıran bir diğer faktördür. Sektörün önde gelen firmalarının da akıllı gözlükleri üretim, bakım ve lojistik, kalite kontrol, tasarım ve işçi eğitimi gibi alanlarda kullanmaya başlamasıyla, firmalar arası rekabet artmıştır. Şirketlerin yapacağı akıllı gözlük seçimi, şirket bünyesine büyük değerler katabileceği için seçilen akıllı gözlüğün şirketin tüm ihtiyaçlarını karşılayabilmesi gerekmektedir. Bu çalışmada endüstriyel alanda kullanılabilecek en uygun akıllı gözlük seçimi problemi ele alınmıştır. Problem doğrultusunda sektörün öncüsü olan 7 farklı akıllı gözlük ele alınmıştır. Bu alternatiflerin değerlendirilmesi için ürünün maliyeti, pil ömrü, ergonomik olması, dahili bellek kapasitesi ve görüş alanı özellikleri kriterler olarak belirlenmiştir. Bu kriterler doğrultusunda alternatifler, çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemleri ile değerlendirilmiştir. Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) yöntemi ile kriter ağırlıkları belirlenmiştir. Elde edilen bu ağırlıklar Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solutions (TOPSIS) ve The Preference Ranking Organization METhod for Enrichment Evaluation (PROMETHEE) yöntem çözümlerinde kullanılmıştır. Yapılan çözüm sonucunda PROMETHEE yönteminde en iyi alternatif Magic Leap One olurken, TOPSIS yönteminde en iyi alternatif Google Glass Enterprise Edition 2 ürünü olmuştur.

Anahtar Kelimeler

Akıllı gözlük, Endüstriyel giyilebilir teknoloji, AHP, TOPSIS, PROMETHEE

Kaynakça

• Aksoy, S. (2017). Değişen teknolojiler ve endüstri 4.0: endüstri 4.0’ı anlamaya dair bir giriş. SAV Katkı, 4, 34-44.
• Aksüt, G., Eren, T., & Tüfekçi, M. (2020). Ergonomik risk faktörlerinin sınıflandırılması: bir literatür taraması. Ergonomi, 3(3), 169-192.
• Aksüt, G., Eren, T., & Tüfekçi, M. (2021). Tekstil sektör çalışanlarının maruz kaldığı ergonomik risklerin analitik ağ süreci ile değerlendirilmesi. Uluslararası Mühendislik Araştırma ve Geliştirme Dergisi, 13(1), 231-242.
• Aromaa, S., Väätänen, A., Aaltonen, I., Goriachev, V., Helin, K. & Karjalainen, J. (2020). Awareness of the real-world environment when using augmented reality head-mounted display. Applied ergonomics, 88, 103145.
• Asoğlu, İ. & Eren, T. (2018). AHP, TOPSIS, PROMETHEE Yöntemleri ile Bir İşletme İçin Kargo Şirketi Seçimi. Yalova Sosyal Bilimler Dergisi, 8 (16), 102-122.
• Bedir, N. & Eren, T. (2015). AHP-PROMETHEE yöntemleri entegrasyonu ile personel seçim problemi: perakende sektöründe bir uygulama. Sosyal Bilimler Araştırma Dergisi, 4(4), 46-58.
• Bozyer, Z. (2019). Endüstride Artırılmış Gerçeklik Uygulamaları ve İnsan-Bilgisayar Etkileşimi Perspektifinden Değerlendirilmesi. Doktora Tezi, Kocaeli Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.
• Brusie, T., Fijal, T., Keller, A., Lauff, C., Barker, K., Schwinck, J., Calland, J.F. & Guerlain, S. (2015). Usability evaluation of two smart glass systems. 2015 Systems and Information Engineering Design Symposium, 336-341.
• Büyüközkan, G., Güler, M. & Uztürk, D. (2016). Selectıon Of Wearable Glasses In The Logıstıcs Sector. International Logistics and Supply Chain Congress.
• Deringöz, A., Danışan, T. & Eren, T. (2021). Covid-19 Takibinde Giyilebilir Sağlık Teknolojilerinin ÇKKV Yöntemleri ile Değerlendirilmesi. Politeknik Dergisi, 1-1.
• Elder, S. & Vakaloudis, A. (2015)"A technical evaluation of devices for smart glasses applications," 2015 Internet Technologies and Applications (ITA), Wrexham, 2015, pp. 98-103
• Eren, T., Hamurcu, M. & Alağaş, H. M. (2017). Çok kriterli karar verme yöntemleri ile Kırıkkale yüksek hızlı tren istasyon yerinin seçimi. In 5th International Symposium on Innovative Technologies in Engineering and Science 29-30 September 2017.
• Fellmann, M., Robert, S., Büttner, S., Mucha, H. & Röcker, C. (2017). Towards a Framework for Assistance Systems to Support Work Processes in Smart Factories. Lecture Notes in Computer Science, vol 10410. Springer, Cham.
• Fraga-Lamas, P., Fernandez-Carames, T. M., Blanco-Novoa, O. & Vilar-Montesinos, M. A. (2018). A review on industrial augmented reality systems for the industry 4.0 shipyard. Ieee Access, 6, 13358-13375.
• Güner, H. (2005). Bulanık AHP ile Tedarikçi Seçim Problemi ve Bir Uygulama. V. Üretim Araştırmaları Sempozyumu
• Khakurel, J., Pöysä, S. & Porras, J. (2016). The Use of Wearable Devices in the Workplace - A Systematic Literature Review. GOODTECHS.
• Kocamustafaoğulları, E. (2007). Çok Amaçlı Karar Verme. The George Washington University, Powerpoint Sunumu.
• Kong, X. T. R., Luo, H., Huang, G. Q. & Yang, X. (2018). Industrial wearable system: the human-centric empowering technology in Industry 4.0. Journal of Intelligent Manufacturing.
• LIm, H.Y. & Ro, K.H. (2018). 스마트 팩토리에서의 AR 기반 원격 협업을 위한 CMS 플랫폼에 관한 연구. 디지털융복합연구, 16(12), 327–334.
• Lukowicz, P., Timm-Giel, A., Lawo, M. & Herzog, O. (2007). WearIT@work: Toward Real-World Industrial Wearable Computing. IEEE Pervasıve computing.
• Nithyanandam, G. K., Kothandaraman, P. K., Munguia, J. & Marimuthu, M. (2020, September). Implementing Marked-Based Augmented Reality in Discrete industry-A Case Study. In 2020 IEEE-HYDCON (pp. 1-6). IEEE.
• Ong, S. K., Yuan, M. L. & Nee, A. Y. C. (2008). Augmented reality applications in manufacturing: a survey. International Journal of Production Research, 46(10), 2707–2742.
• Özden, Ü.H. (2015). Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri. İstanbul Ticaret Üniversitesi.
• Pentenrieder, K., Bade, C., Doil, F. & Meier, P. (2007, November). Augmented Reality-based factory planning-an application tailored to industrial needs. In 2007 6th IEEE and ACM International Symposium on Mixed and Augmented Reality (pp. 31-42). IEEE.
• Perera, C., Liu, C.H. & Jayawardena, S. (2015). The Emerging Internet of Things Marketplace From an Industrial Perspective: A Survey. IEEE Transactıons On Emergıng Topıcs In Computıng.
• Pierdicca, R., Frontoni, E., Pollini, R., Trani, M. & Verdini, L. (2017) The Use of Augmented Reality Glasses for the Application in Industry 4.0. Lecture Notes in Computer Science, vol 10324. Springer, Cham.
• Plakas, G., Ponis, S.T., Agalianos, K., Aretoulaki, E. & Gayialis, S.P. (2020). Augmented Reality in Manufacturing and Logistics: Lessons Learnt from a Real-Life Industrial Application, Procedia Manufacturing, Volume 51, Pages 1629-1635
• Regenbrecht, H., Baratoff, G. & Wilke, W. "Augmented reality projects in the automotive and aerospace industries," in IEEE Computer Graphics and Applications, vol. 25, no. 6, pp. 48-56, Nov.-Dec. 2005, doi: 10.1109/MCG.2005.124.
• Rice, M., Ma, K., Tay, H.H., Kaliappan, J., Koh, W., Tan, W.P. & Ng, J. (2018). Evaluating an augmented remote assistance platform to support industrial applications. 2018 IEEE 4th World Forum on Internet of Things (WF-IoT), 592-597.
• Sarımehmet, B., Hamurcu, M. & Eren, T. (2020). Çok Kriterli Karar Verme: Kırıkkale YHT İstasyonu- Şehir Bağlantısının Sağlanması. Demiryolu Mühendisliği, (11), 26-40.
• Taş, C., Bedi̇r, N., Eren, T., Alağaş, H. & Çeti̇n, S. (2018). AHP-TOPSIS Yöntemleri Entegrasyonu ile Poliklinik Değerlendirilmesi: Ankara’da Bir Uygulama. Sağlık Yönetimi Dergisi, 2 (1), 1-17.
• Taş, M., Özlemiş, Ş. N., Hamurcu, M. & Eren, T. (2017). Ankara’da AHP ve PROMETHEE yaklaşımıyla monoray hat tipinin belirlenmesi. Ekonomi İşletme Siyaset ve Uluslararası İlişkiler Dergisi, 3(1), 65-89.
• Thierer, A. D. (2015). The internet of things and wearable technology: Addressing privacy and security concerns without derailing innovation. Adam Thierer, The Internet of Things and Wearable Technology: Addressing Privacy and Security Concerns without Derailing Innovation, 21.
• URL-1 https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/industrial-wearable-market-240394537.html , Erişim Tarihi: 25.12.2020
• URL-2 https://abmarketotomasyon.com/endustride-ar-arttirilmis-gerceklik-uygulamalari/ , Erişim Tarihi: 25.12.2020
• URL-3 https://www.businessnewsdaily.com/10313-google-glass-enterprise-business.html , Erişim Tarihi: 23.12.2020
• URL-4 https://www.google.com/glass/tech-specs , Erişim Tarihi: 23.12.2020
• URL-5 https://vuzix-website.s3.amazonaws.com/files/Content/pdfs/Vuzix-M4000-Smart-Glasses-d01e.pdf , Erişim Tarihi: 21.12.2020
• URL-6 https://www.vuzix.com/products/m4000-smart-glasses , Erişim Tarihi: 21.12.2020
• URL-7 https://www.forconstructionpros.com/construction-technology/article/12118108/epson-moverio-pro-bt2000-smart-headset , Erişim Tarihi: 22.12.2020
• URL-8 https://tech.moverio.epson.com/en/bt-2000/ , Erişim Tarihi: 22.12.2020
• URL-9 https://www.aniwaa.fr/produit/vr-ar/epson-moverio-pro-bt-2000/ , Erişim Tarihi: 22.12.2020
• URL-10 https://www.microsoft.com/tr-tr/hololens/hardware , Erişim Tarihi: 24.12.2020
• URL-11 https://en.wikipedia.org/wiki/HoloLens_2#:~:text=HoloLens%202%20has%20a%20diagonal,of%2047%20pixels%20per%20degree , Erişim Tarihi: 24.12.2020
• URL-12 https://bitnamic.net/en/in-detail-microsoft-hololens-2-functions-and-improvements/ , Erişim Tarihi: 24.12.2020
• URL-13 https://www.magicleap.com/en-us/magic-leap-1 , Erişim Tarihi: 23.12.2020
• URL-14 https://uploadvr.com/magic-leap-how-it-works/ , Erişim Tarihi: 23.12.2020
• URL-15 https://www.glassup.com/en/f4/ , Erişim Tarihi: 21.12.2020
• URL-16 https://www.glassup.com/wp-content/uploads/2018/10/Datasheet_GlassUp_F4.pdf , Erişim Tarihi: 21.12.2020
• URL-17 https://realwear.com/knowledge-center/hmt-1/product-overview/ , Erişim Tarihi: 22.12.2020
• URL-18 https://shop.realwear.com/products/hmt-1z1-intrinsically-safe , Erişim Tarihi: 22.12.2020
• URL-19 https://realwear.com/knowledge-center/hmt-1z1/product-overview/specifications/ , Erişim Tarihi: 22.12.2020
• Zheng, X., Foucault, C., Silva, P., Dasari, S., Yang, T. & Goose, S. (2015). Eye-Wearable Technology for Machine Maintenance: Effects of Display Position and Hands-free Operation. Proceedings of the 33rd Annual ACM Conference on Human Factors in Computing Systems.