Digitale KI-basierte Assistenz zur Wissensaufnahme, -verarbeitung, -speicherung und -anwendung an produktionsgebundenen Arbeitsplätzen (KI_eeper)

Problemstellung
Nach Ausscheiden langjähriger Beschäftigter verlieren Unternehmen das von der Person über Jahre erworbene Fach- und Spezialwissen, z. B. über die genaue Ausführung komplexer Fertigungs- und Montagevorgänge. Besonders kleine und mittlere Unternehmen stehen vor der Herausforderung, das Erfahrungswissen ihrer Beschäftigten zu sichern. Je spezialisierter die Fähigkeiten der Fachkräfte sind, desto schwieriger ist es, dieses Wissen zu erfassen. Künstliche Intelligenz (KI) bietet hier innovative Lösungen, denn ein KI-System „lernt“ auf die gleiche Weise wie die Beschäftigten an den Arbeitsplätzen – nur in erheblich kürzerer Zeit. Für Unternehmen erschließt sich ein großes Potenzial, wenn komplexe Arbeitsvorgänge in KI-basierten Assistenzsystemen bewertet, archiviert oder als Arbeitsanweisung dargestellt werden.

Projektziel
Im Forschungsprojekt KI_eeper wird ein derartiges KI-basiertes Assistenzsystem entwickelt. Arbeitsplätze in der Produktion werden mit Kameras, Bildschirmen und Sensoren ausgestattet. Während Mitarbeitende ihre Arbeitstätigkeiten ausführen, werden Sensor- und Bilddaten, z. B. der korrekte Druck eines Werkzeugs bei der Bearbeitung von Metallbauteilen oder Bilddaten, die die genaue Position einer Klemmverbindung in einem Elektronik-Bauteil darstellen, in einen digitalen Wissensspeicher überführt. Anhand dieser Datenbasis lernt das KI-System die korrekte Ausführung von Tätigkeiten, um bspw. eine automatisierte Qualitätssicherung durchzuführen. Zudem kann das Assistenzsystem Beschäftigte bei ihrer Tätigkeit durch die Darstellung situationsspezifischer Informationen über die optimale Ausführung der Arbeitsaufgabe unterstützen, indem z. B. ein falsch montiertes Bauteil auf einem Bildschirm visuell hervorgehoben wird.

Vorgehensweise
Zunächst sind umfassende Analysen an wissensintensiven Arbeitsplätzen der Fertigung und Montage in den zwei Anwendungsunternehmen durchzuführen. Aufbauend darauf werden gemeinsam mit Beschäftigten die Anwendungsfälle für das KI-basierte Assistenzsystem nach definierten Kriterien ausgewählt. Die in den Arbeitsplatzanalysen erfassten betrieblichen und nutzerspezifischen Anforderungen dienen als Leitfaden für die technische Entwicklung des Assistenzsystems. Im Anschluss wird das KI-basierte Assistenzsystem erarbeitet und die exemplarische Erprobung in den Anwendungsunternehmen vorgenommen.

Ergebnisse und Anwendungspotenzial
Das Projektergebnis wird ein vorwettbewerblicher Prototyp eines KI-basierten Assistenzsystems sein. Dieses kann an wissensintensiven Arbeitsplätzen in der Fertigung und Montage, wie z. B. in der Metallverarbeitung oder Elektronikfertigung, lokal eingesetzt werden. Ein Methodenbaukasten, der anderen Unternehmen die einfache Implementierung in ihre Arbeitsplatzsysteme ermöglicht, ergänzt das Projektergebnis.

• apra-norm Elektromechanik GmbH
• Consipio Software Engineering GmbH
• ESM Ennepetaler Schneid- und Mähtechnik GmbH & Co. KG
• Hochschule Niederrhein University of Applied Sciences
• ifaa - Institut für angewandte Arbeitswissenschaft e. V.
• Sensrec Service UG (haftungsbeschränkt)
• Universität Duisburg-Essen