Projekt „Service-Meister“
KI-basierte Service-Plattform für den deutschen Mittelstand
Die Industrie 4.0 steht vor ungeahnten Herausforderungen. Auf der einen Seite muss der Mittelstand die Digitalisierung weiter vorantreiben, um wettbewerbsfähig zu bleiben und auf der anderen Seite übersteigt die wachsende Komplexität der industriellen Anlagen häufig schon das Wissen erfahrener Service-Techniker.
Im Rahmen des Service-Meister-Projekts arbeiten wir als Teil eines Konsortiums, das aus 15 Unternehmen, Verbänden und Hochschulen besteht, an einer KI-basierten Service-Plattform für den deutschen Mittelstand. Sie soll es auch unerfahrenen Fachkräften ermöglichen, komplexere Arbeiten durchzuführen. Dabei helfen sollen KI-basierte Service Bots und Data-Driven Services, die wir in zwei sogenannten Schnellboten mit KROHNE bzw. der esw Group zur Anwendung bringen.
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Intelligente Messtechnik
In vielen Industrien werden Messstellen immer noch manuell abgelesen – selbst, wenn sie häufig für die Messtechniker:innen nur schwer zugänglich sind. Das kostet Zeit, insbesondere, wenn es sich um weitreichende Netzwerke handelt. Durch das Industrial Internet of Things (IIoT) sind Unternehmen in der Lage, Live-Einblicke in ihre Maschinenprozesse zu bekommen und bevorstehende Ausfälle sowie von der Norm abweichendes Verhalten frühzeitig zu erkennen. Die zentrale Verwaltung der Messstellen erleichtert die Arbeit der Techniker:innen.
In Zusammenarbeit mit KROHNE, dem führenden Hersteller von Prozessmesstechnik, haben wir eine Lösung entwickelt, die das Wassermanagement mit dem Internet of Things (IoT) verbindet. So sollen die Kunden von KROHNE auch aus der Ferne ihre Versorgungs-, Kanal- und Leistungsnetze im Blick behalten können.
Intelligentes Service-Ticket-System
Um Instandhaltungsaufträge an Industriemaschinen zu organisieren, verwenden Unternehmen bisher meist eigene Lösungen, die teils schon viele Jahre in Betrieb sind und auf intelligente Funktionalitäten verzichten. Ziel ist es, Maschinenführer:innen bei der Erstellung von Instandhaltungsaufträgen durch Nutzung historischer Wartungsinformationen zu unterstützen und somit bei auftretenden Fehlfunktionen oder bei notwendiger Wartung das dazu am besten geeignete Techniker:innen-Team anzufordern.
In Zusammenarbeit mit der esw Group haben wir ein intelligentes Service-Ticket-System entwickelt, das den Wissenstransfer zwischen Maschinenführer:innen und Instandhaltungstechniker:innen optimiert und dazu KI-gestützte Algorithmen zur präzisen Beschreibung von auftretenden Problemen an Produktionsanlagen nutzt. Der/die Maschinenführer:in erhält KI-generierte Vorschläge, in welche Wartungskategorie (Mechanik, Elektrik, …) ein auftretendes Problem fällt, um die richtige Serviceperson zu beauftragen. So können unnötige Wartungsschleifen an Produktionsanlagen verringert werden.
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KI-basierte Unterstützung im Servicefeld
Durch die wachsenden technischen Möglichkeiten in der Messtechnik wie auch im Anlagenbau entstehen aber neue Herausforderungen für Servicekräfte, die die Maschinen reparieren und warten. Selbst erfahrene Techniker:innen sind nicht in der Lage, alle Systeme bis ins Detail zu kennen und zu verwalten. Um ihnen und auch weniger erfahrenen Arbeitskräften schnelle und kompetente Serviceleistung zu ermöglichen, kommt Künstliche Intelligenz (KI) zum Einsatz.
Für die Servicekräfte der esw Group haben wir eine intelligente Suche entwickelt, wodurch Instandhaltungstechniker:innen einen direkten Zugriff auf vergleichbare Probleme an ähnlichen Anlagen sowie damit verbunden zugehörigen Lösungsmöglichkeiten erhalten. Darüber hinaus haben wir im Service-Meister-Projekt zusammen mit KROHNE KI-Funktionen realisiert, die beispielsweise Sensordaten mit KI-Methoden analysieren, Störungen vorhersagen und die Einsatzplanung von Fachkräften optimieren können. Als Schnittstelle zwischen den Systemen und Servicekräften sorgen Chatbots für eine einfache und intuitive Abfrage aller relevanten Informationen. Sie unterstützen erfahrene wie unerfahrene Messtechniker:innen bei komplexen Aufgaben wie z. B. dem Auffinden einer Fehlerursache und der Einleitung der optimalen Reparaturschritte.
Case Study
KROHNE Messtechnik GmbH: Echtzeit-Anomalieerkennung in Messinstrumenten
Im Rahmen des Forschungsprojekts „Service-Meister“ haben die KROHNE Messtechnik GmbH und inovex für KMUs ein System konzipiert, das mittels Machine Learning Anomalien in Messinstrumenten automatisiert erkennt und auswertet.
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Das Projekt Service Meister wird vom Bundeswirtschaftsministerium gefördert.
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