ZIEL des Vorhabens ist es, digitale Methoden zu entwickeln, damit vorhandenes Erfahrungswissen in den Unternehmen gesichert und effizient weitergegeben werden kann. Dabei sollen neue Möglichkeiten zur Erfassung und bedarfsgerechten Bereitstellung von Prozesswissen entstehen.
Gerade die klein- und mittelständischen Unternehmen stehen vor der
anspruchsvollen Aufgabe, den anstehenden Generationswechsel in allen
Ebenen , von der Geschäftsleitung bis zu Spezialisten in Produktion und
Entwicklung, rechtzeitig zu planen und erfolgreich zu vollziehen.
Neue Arbeitskräfte müssen zunächst mit erheblichem Aufwand geschult
und eingearbeitet werden. Dabei besteht das Problem, dass oftmals nur
einzelne Personen im Unternehmen über ein Expertenwissen verfügen,
welches sich in vielen Jahren durch praktische Erfahrungen angeeignet
wurde.
Nun gilt es, dieses Wissen zu sammeln und in Prozessen darzustellen.
Mit dem Einsatz künstlicher Intelligenz soll im Projekt KüSTE ermöglicht werden, größere Wissensbestände aufzubauen und auf vorhandenes Expertenwissen zurückzugreifen. Dazu wird das Know How, das von den Wissensträgern bereitgestellt wird, mit IBM Watson digitalisiert, strukturiert und ständig fortgeschrieben. Dabei ist es wichtig, das vorhandene Wissen so aufzubereiten, dass es leicht verständlich weitergegeben werden kann.
Um eine ständige Fortschreibung der bestehenden Informationen zu gewährleiten ist es notwendig, im Vorfeld passende Datenquellen zu recherchieren. Die Datenquellen liefern regelmäßig neueste Informationen, die dann automatisch in die vorhandene Struktur eingelesen und weitergegeben werden können.
Von den Fachexperten wird im Vorfeld festgelegt, welche Dokumente und Beschreibungen verwendet und digitalisiert werden sollen. Alle bereitgestellten Dokumente werden dann in einer vorher festgelegten Struktur automatisch eingelesen.
Watson soll dabei lernen, was wichtige Begriffe und Zusammenhänge sind, diese lesen und verstehen, um dann die für ein Projekt interessanten zutreffenden Informationen zu extrahieren. Das System lernt die relevanten Informationen in den Dokumenten zu erkennen und kann dieses gelernte Wissen mit gecrawlten Informationen aus dem Web zusammenführen.
Die Projektphase soll genutzt werden, um in dem Projekt ein Modell zu erschaffen und dieses Modell zu trainieren und zu verbessern.
Der Einsatz von Augmented Reality Tools schafft enormes Potenzial, um Prozesse zu beschleunigen, Fehlerraten zu mindern, Qualität zu verbessern und Kosten zu sparen.
Das technische System dient der Erfassung des technologischen Prozesswissens einschließlich bevorzugter und alternativer Arbeitsfolgen, technologischer Parameter, Abbildungen, textlicher Hinweise und organisatorischer Daten.
Für die Unternehmen können Schritt-für-Schritt-Anleitungen für die Qualitätssicherung und für die Arbeitsplatzsicherheit entwickelt werden.
EINSATZMÖGLICHKEITEN
NUTZEN
BEISPIEL FÜR DIE ERSTELLUNG EINES WORKFLOWS
Für die Erstellung eines WorkFlows werden keine speziellen Programmierkenntnisse vorausgesetzt.
Am Beispiel eines Arbeitsprozesses an einer Abkantbank wurde hier eine Schritt-für-Schritt-Anleitung erstellt. Der Mitarbeiter erhält alle relevanten Informationen über das Display einer AR-Brille und kann somit den Arbeitsprozess zum Erstellen eines Produktes, so wie es im WorkFlow dargestellt wurde, fertigstellen.
Über die Kamera der AR-Brille können auch die in der Fertigung üblichen Sicherheitszeichen erkannt und entsprechende Hinweise eingeblendet werden. Es lässt sich zum Beispiel überprüfen, ob der Mitarbeiter einen Schutzhelm bzw. erforderliche Handschuhe richtig trägt.
Mit Hilfe des WorkFlows kann jeder Mitarbeiter auch ohne Vorkenntnisse, den Arbeitsprozess bis zum Erstellen des Produktes einfach erlernen.
Dieses Projekt wird kofinanziert von der Europäischen Union aus dem Europäischen Fonds für regionale Entwicklung.
Operationelles Programm Mecklenburg-Vorpommern 2014-2020 - Investitionen in Wachstum und Beschäftigung