Praxisprojekt 8
Implementationsstrategie für
nutzerorientierte KI-Einführung
Vorgehensweise zur Implementation von datenbasierten Assistenzsystemen [1]
Gegenstand des Praxisprojektes ist die zielgerichtete Implementation von datenbasierten Assistenzsystemen. Sowohl Unternehmen als auch Wissenschaft und Politik haben extrem hohe Erwartungen an die resultierenden wirtschaftlichen Effekte sowie die Verbesserung von Arbeitsbedingungen und Arbeitstätigkeiten durch den Einsatz datenbasierter Assistenzsysteme, in die je nach Komplexitätsgrad immer häufiger produktspezifische KI-Lösungen implementiert sind. Diese zu erzielen erfordert mehr denn je eine konsequent ganzheitliche Herangehensweise, die die Interdisziplinarität der Lösungserarbeitung, die Partizipation von Beschäftigten und die Kooperation der Unternehmen mit externen Spezialisten adäquat abbildet.
Erwartbare Ergebnisse
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Werkzeugkasten zur systematischen ganzheitlichen Vorgehensweise bei der Implementation von datenbasierten Assistenzsystemen
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Bereitstellung von Handlungsanleitungen, Checklisten u. a. Unterstützungstools für den Einsatz in den Unternehmen
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pilothafte Anwendungsfälle bei den Anwendungspartnern, z. B.:
ETAPART AG |
systematische, digital unterstützte Erfassung von auftragsbezogenen Erfahrungen durch die ausführenden Mitarbeiter und Aufbau einer durchsuchbaren Wissensdatenbank |
uesa GmbH |
Dashboard zur bereichsübergreifenden Verfolgung des Auftragsfortschrittes Vorbereitung von Predictive maintenance für Maschinen der Kupferbearbeitung |
Formteil- und Schraubenwerk Finsterwalde GmbH |
Assistenzsystem zur Mitarbeiterinformation in der Produktion und zur Entscheidungsunterstützung der Führungskräfte |
HQM Tubes GmbH |
datenbasierte Assistenz „Digi tubes“ zur Erfassung und Auswertung von Prozess- und Maschinendaten |
Voestalpine Wire Germany GmbH |
automatisierte Dokumentenerstellung und Assistenzsystem zur Prozessdatenauswertung |
Beteiligte Unternehmen
Forschungseinrichtungen
Beiträge und Neuigkeiten aus dem Praxisprojekt
Sprachmodelle und wie sie „wahrscheinlich“ funktionieren
Maßgeschneiderte datenbasierte Assistenzsysteme in Unternehmen
Betriebliche Wertschöpfungsprozesse analysieren und optimieren mit Process Mining
Erfahrungswissen cleverer bereitstellen für Servicetechniker im Außendienst bei der ETAPART AG
8 Unternehmen der Arbeitsgemeinschaft der Metall- und Elektroindustrie Südbrandenburg arbeiten gemeinsam mit der Wissenschaft
Forschungsfragen
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Welche Arbeiten sind in den einzelnen Phasen erforderlich?
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Welche Tools zum Implementationsprozess sind erforderlich und erweisen sich als geeignet?
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Welche Störungen/Hemmnisse treten im Implementationsprozess auf?
Kontaktperson
Dipl.-Ing. Gritt Ott
Technische Universität Dresden
gritt.ott@tu-dresden.de
[1] Gröllich, D., Hahmann, M., Ott, G. & Graf-Pfohl, C., 2023, Scientific Reports. Mittweida: Hochschule Mittweida, University of Applied Science, Band 1/2023
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