Handbuch2AR: Anlagenwartung mit Künstlicher Intelligenz
Industrielle Wartungsprozesse sind komplex: Komponenten müssen demontiert, unter genau definierten Bedingungen gewartet und anschließend wieder montiert werden. Was genau getan werden soll, steht in unterschiedlichsten Handbüchern, Normen, Richtlinien und Verfahrensanweisungen.
KI-Unterstützung und AR-Brille
Ziel dieses Projekts ist es, die Betriebs- und Wartungsmitarbeitenden mittels Künstlicher Intelligenz und Augmented Reality-Technologie zu unterstützen: Durch KI lassen sich passgenauen Inhalte aus digitalisierten Dokumenten und Informationsquellen zusammenstellen. Diese werden dann über eine AR-Brille direkt während des jeweiligen Wartungs- oder Betriebsprozesses angezeigt.
Herausforderungen
Vorrangig geht es bei einer solchen Unterstützung um zwei Fragestellungen: Wie können wir Informationen so bereitstellen, dass gleichzeitig ein effizientes Arbeiten an der jeweiligen Aufgabe möglich ist – man also nicht wie bislang dauernd zwischen Maschine, Werkzeugkasten und Dokumentationen hin und her wechselt? Und: Wie identifiziert man die notwendigen Informationen aus der Anlagendokumentation, passgenau zur Wartungsaufgabe?
Lösungsansätze für die erste Fragestellung – Bereitstellung der Informationen und gleichzeitig effizientes Arbeiten - liegen im Bereich der Augmented Reality. Datenbrillen sind inzwischen gut verfügbar, berührungslose Interaktion über Gesten oder Sprachsteuerung sorgen für einen reibungslosen Workflow.
Die zweite Fragestellung – welche Informationen brauche ich für die vorliegende Aufgabe – bereitet im Arbeitsalltag oft größere Schwierigkeiten: Meist liegen die entsprechenden Anweisungen verstreut in verschiedenen Dokumenten vor. Auch ChatGPT und Konsorten zu befragen, ist an dieser Stelle wenig sinnvoll: Allgemein verfügbare KI-Anwendungen stoßen bei technischem Spezialwissen und den komplexen Inhaltsstrukturen industriespezifischer Dokumentationen rasch an ihre Grenzen.
KI-Agenten als Lösung
Deswegen ist ein anderer Weg zielführender: Mittlerweile gibt es eine ganze Reihe spezialisierter KI-Modelle, die sich für diese Aufgabenstellung anpassen lassen – eine Kombination aufgabenspezifischer KI-Agenten löst komplexe Aufgabenstellungen Schritt für Schritt. Während die eine KI beispielsweise darauf spezialisiert darauf ist, technische Zeichnungen zu erkennen, kann eine zweite in der Zeichnung vorhandene Bauteil-Codes extrahieren, sie mit einer Stückliste abgleichen und so genaue Beschreibungen, Normen etc. der Bauteile abrufen. Parallel identifiziert eine auf Text spezialisierte KI die zur Aufgabe passenden Handbuch-Stellen und speichert sie als Information Chunks.
So lässt sich ein intelligentes System aufgabenspezifischer KI-Agenten aufbauen und mit aktuellen Methoden kombinieren, beispielsweise mit RAG (Retrieval Augmented Generation) zur Verbindung externer expliziter Wissensquellen mit KI-Sprachmodellen. Fortschritte auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz werden auf diese Art im Industrieumfeld nutzbar.
Mehr als die üblichen Checklisten
Unser Ziel ist ein softwaregestütztes Assistenzsystem für Betrieb und Wartung, das perspektivisch auf jedes technische Gerät, jede Anlage etc. übertragbar ist: Aus den unstrukturiert vorliegenden Dokumenten zur Wartung entsteht durch eine Reihe von KI-Anwendungen ein Datenpool, auf den über SemTalk – eine Software des Projektpartners Semtation – zugegriffen werden kann. Empfehlungen zu jedem Prozess-Schritt ergänzen dabei die üblichen Wartungs-Checklisten und bieten jeweils vertiefendes Wissen an.