Motivation
Der deutsche, mittelständisch geprägte Maschinenbau ist für innovative und qualitativ hochwertige Produkte und Maschinen weltweit bekannt. Doch die Teilnahme am Weltmarkt bringt auch Herausforderungen mit sich: Service und Wartung der Maschinen müssen nicht mehr nur lokal, sondern auch für Kunden weltweit gewährleistet werden. Um ihre Kunden möglichst effizient und schnell bedienen zu können, unterhalten kleine und mittlere Unternehmen (KMU) ein breites Service-Angebot (Hotline, Chat, Self-Service-Technologien) sowie weltweit tätige und sehr erfahrene Service-Technikerinnen und -Techniker und kooperierende Dienstleister vor Ort. Diese Service-Angebote entscheiden nicht nur wesentlich über den Ruf des Herstellers als leistungsstarker Partner, sondern tragen bei einem typischen Maschinenbauer wesentlich zum Umsatz und somit zum wirtschaftlichen Erfolg bei. Für die Effizienz des Service-Angebots ist die schnelle und zuverlässige Identifikation von Maschinen und Ersatzteilen entscheidend. Ohne spezifisches Expertenwissen ist die Suche nach der genauen Bauteilbezeichnung des passenden Ersatzteils jedoch oft lang und erfolglos.
Ziele und Vorgehen
Ziel des Verbundvorhabens „SynthNet“ ist es, den kritischen Prozess der Bauteilzuordnung durch KI-basierte visuelle Identifikation der defekten Maschinengruppen und -komponenten sowohl im ausgebauten als auch im eingebauten Zustand deutlich zu beschleunigen. Die Einsätze der Service-Mitarbeiterinnen und -Mitarbeiter können damit effizienter geplant und erleichtert werden. Dabei sollen etablierte KI-basierte Technologien auf die visuelle Identifikation im industriellen Kontext übertragen werden.
Innovationen und Perspektiven
Die Herausforderung liegt darin, dass die zu identifizierenden Komponenten trotz unterschiedlichster Blickwinkel, Defekte und Verschmutzungsgrade einem Neuteil zuordenbar sein müssen. Um dies zu bewerkstelligen, benötigen etablierte KI-Verfahren eine extrem hohe Anzahl an Bildern aus unterschiedlichen Blickwinkeln. Diese zu erzeugen ist für ein typisches KMU weder sinnvoll noch mit den vorhandenen Ressourcen möglich. Um die benötigten Bilddaten der Maschinenteile synthetisch aus Konstruktionszeichnungen und 3D-Modellen zu generieren, wollen die Partner des Vorhabens „SynthNet“ ein innovatives KI-basiertes Verfahren entwickeln. Auf Basis dieser synthetischen Bilder wird dann wiederum ein KI-Software-System entwickelt und trainiert, mit dem sich schnell und hochpräzise Bauteile und Maschinen im variablen industriellen Umfeld visuell identifizieren lassen. Dadurch sollen zeitnah und unkompliziert Ersatzteile aufgefunden und damit Maschinenausfallzeiten für den Kunden deutlich reduziert werden.