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Projekt

Der verantwortungsbewusste Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) wird derzeit in vielen Bereichen der Industrie stark diskutiert. Ein Anwendungsbereich, der stark durch den gezielten Einsatz von KI-Methoden profitieren würde, ist die produktionsbezogene Problemlösung. Diese wird oftmals mithilfe eines Shopfloor-Managementsystems gesteuert und erfordert ein hohes Maß an Aufwand. Bereits eine Teilautomatisierung des Dokumentations-, Recherche- oder Entscheidungsprozesses würde den Prozess erheblich erleichtern. Der Großteil des hierfür notwendigen Wissens ist jedoch implizit unter den Beschäftigten verteilt und nicht für alle in der Organisation nutzbar.

Ziel des Transferprojektes TexPrax (Verantwortungsbewusster Einsatz von intelligenten Textanalyseverfahren in der betrieblichen Praxis am Beispiel von Problemlösungsprozessen in der Produktion) ist es, aufzuzeigen, wie durch den Einsatz von Textanalysealgorithmen implizites Wissen automatisiert extrahiert und dem Dokumentationsprozess zugeführt werden kann. Dabei werden relevante Zusammenhänge, z. B. eine Ursache-Wirkungsbeziehung, aus betrieblicher schriftlicher Kommunikation erkannt und abgelegt. Die Datengrundlage kann anschließend zum Aufbau von Assistenzfunktionen verwendet werden. Um die Lösungen an die Bedürfnisse der Industrie anzupassen, werden interessierte Unternehmen in regelmäßigen Workshops und einem Beteiligungsforum über den Fortschritt informiert und gemeinsam aktiv an den Lösungen gearbeitet. 

Eine enge Zusammenarbeit zwischen Produktions- und Textanalyse ist hierbei unumgänglich. Die Zusammenarbeit von Forschenden aus dem Institut für Produktionsmanagement, Technologie und Werkzeugmaschinen (PTW) unter der Leitung von Prof. Dr. Metternich und dem Ubiquitous Knowledge Processing (UKP) Lab unter der Leitung von Prof. Dr. Gurevych schafft somit optimale Voraussetzungen, das Wissen zur verantwortungsbewussten, automatisierten Auswertung von unstrukturierten Chatdaten auf den Use Case „Verbesserung von Geschäftsprozessen“ am Beispiel „Wissensmanagement in der produktionsbezogenen Problemlösung“ zu transferieren. Gezielt werden weitere Anwendungsfälle gemeinsam mit interessierten Unternehmen erarbeitet und für den Wissenstransfer aufbereitet.

Marvin Müller
Extraktion einer Problemlösung aus einem Chat und anschließende Ergänzung der Daten.

Das Projekt soll daher folgende Fragestellungen produzierender Unternehmen beantworten und diese transfergerecht darstellen:

  • Wie können Methoden der künstlichen Intelligenz (KI), insbesondere des Natural Language Processing (NLP), gezielt eingesetzt werden, um implizites Wissen in Unternehmen zu extrahieren, bspw. Aus Chat-Daten, und dem Dokumentationsprozess zugeführt werden?
  • Wie sieht ein Ansatz zur Implementierung eines solchen Vorgehens in der Industrie aus?
  • Welche organisatorischen und menschlichen Randbedingungen zur Anwendung in der betrieblichen Praxis müssen berücksichtigt werden?
  • In welchen Branchen und Unternehmensbereichen kann der Ansatz zielführend eingesetzt werden?