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Variations in cycle-time when using knowledge-based tasks for humans and robots

机译：使用基于知识的人类和机器人的知识任务时的周期时间的变化

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Operator4.0 was coined in 2016 to create a research arena to understand how the physical, cognitive, and sensorial capabilities of an operator could be enhanced by automation. To create an interaction between operator and robots, there are important factors that needs to be defined. Two important factors are the task and function allocation. Without well-defined tasks it is hard to allocate the tasks between the robot and the human to create resource flexibility. Furthermore, it the tasks are knowledge-based rather than rule-based, the cycle time between operators can differ a lot. Two assumptions are discussed regarding knowledge-based tasks and automation. These are also tested in an experiment. Results show that it is a large variation of the cycle time for both humans (between 1,58 minutes up to 4,40 minutes) and robots (between 1,94 minutes up to 4,49 minutes) when it comes to knowledge-based and machine learning systems.
机译：2016年，运营商4.0创建了一个研究领域，以了解操作员的物理，认知和情感能力如何通过自动化提高。 要在操作员和机器人之间创建互动，需要定义重要因素。 两个重要因素是任务和功能分配。 没有明确定义的任务很难在机器人和人类之间分配任务，以创造资源灵活性。 此外，它的任务是基于知识的而不是基于规则的，运营商之间的循环时间可能会差异很多。 关于知识的任务和自动化讨论了两个假设。 这些也在实验中进行测试。 结果表明，当知识为基础上，它是人类的循环时间的大量变化（高达4,40分钟）和机器人（高达4,49分钟） 和机器学习系统。

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