@inproceedings{UlmerBraunWollert2021,
  author    = {Ulmer, Jessica and Braun, Sebastian and Wollert, J{\"o}rg},
  title     = {Adaptive VR-Produktionsumgebungen f{\"u}r Evaluations- und Schulungst{\"a}tigkeiten},
  series = {Automation 2021: Navigating towards resilient Production},
  booktitle = {Automation 2021: Navigating towards resilient Production},
  publisher = {VDI},
  address   = {D{\"u}sseldorf},
  isbn      = {978-3-18-092392-5},
  issn      = {0083-5560},
  doi       = {10.51202/9783181023921-55},
  pages     = {55 -- 64},
  year      = {2021},
  abstract  = {Industrie 4.0 stellt viele Herausforderungen an produzierende Unternehmen und ihre Besch{\"a}f-tigten. Innovative und effektive Trainingsstrategien sind erforderlich, um mit den sich schnell ver{\"a}ndernden Produktionsumgebungen und neuen Fertigungstechnologien Schritt halten zu k{\"o}nnen. Virtual Reality (VR) bietet neue M{\"o}glichkeiten f{\"u}r On-the-Job, On-Demand- und Off-Premise-Schulungen. Diese Arbeit stellt ein neues VR Schulungssystem vor, welches sich flexible an unterschiedliche Trainingsobjekte auf Grundlage von Rezepten und CAD Modellen anpassen l{\"a}sst. Das Konzept basiert auf gerichteten azyklischen Graphen und einem Level-system. Es erm{\"o}glicht eine benutzerindividuelle Lerngeschwindigkeit mittels visueller Ele-mente. Das Konzept wurde f{\"u}r einen mechanischen Anwendungsfall mit Industriekomponen-ten implementiert und in der Industrie 4.0-Modellfabrik der FH Aachen umgesetzt.},
  language  = {de}
}
@inproceedings{UlmerBraunChengetal.2021,
  author    = {Ulmer, Jessica and Braun, Sebastian and Cheng, Chi-Tsun and Dowey, Steve and Wollert, J{\"o}rg},
  title     = {Adapting Augmented Reality Systems to the users' needs using Gamification and error solving methods},
  series = {Procedia CIRP},
  volume    = {104},
  booktitle = {Procedia CIRP},
  publisher = {Elsevier},
  address   = {Amsterdam},
  issn      = {2212-8271},
  doi       = {10.1016/j.procir.2021.11.024},
  pages     = {140 -- 145},
  year      = {2021},
  abstract  = {Animations of virtual items in AR support systems are typically predefined and lack interactions with dynamic physical environments. AR applications rarely consider users' preferences and do not provide customized spontaneous support under unknown situations. This research focuses on developing adaptive, error-tolerant AR systems based on directed acyclic graphs and error resolving strategies. Using this approach, users will have more freedom of choice during AR supported work, which leads to more efficient workflows. Error correction methods based on CAD models and predefined process data create individual support possibilities. The framework is implemented in the Industry 4.0 model factory at FH Aachen.},
  language  = {en}
}