02.06.2020   |   News

Projekt "Service-Meister" entwickelt KI-basiertes Ökosystem für den technischen Service

Durch die Digitalisierung befinden sich viele Branchen im Wandel. Das betrifft den Faktor Mensch (Fachkräftemangel, Demographie), die Internationalisierung (Konkurrenzsituation) und branchenübergreifende Veränderungen. Neue Servicebedarfe entstehen durch neue Geschäftsmodelle. Neue Akteure bewegen sich mitunter disruptiv am Markt. Ein starkes Tool für den Mittelstand soll eine Lösung sein, die im Förderprogramm "BMWi Innovaitonswettbewerb KI" entwickelt wird: Im Projekt "Service-Meister" sind jetzt die ersten Projekte identifiziert. Der KVD ist als assoziierter Partner beteiligt.

Das weitere Konsortium umfasst Maschinenbau-Unternehmen (Trumpf GmbH & Co. KG, Adolf Würth GmbH & Co. KG, KEB Automation KG, Krohne Messtechnik GmbH, Atlas Copco IAS GmbH), IT-Dienstleister (USU Software AG, inovex GmbH, grandcentrix GmbH) und Forschungseinrichtungen (Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Universität Koblenz, Hochschule Beuth, Fraunhofer ISST).

Um den Mittelstand zu unterstützen, entwickelt Service-Meister eine KI-basierte, anlagen- und firmenübergreifende Serviceplattform. Ziel ist die Befähigung von Service-Mitarbeitern für komplexe Dienstleistungen. Dies soll mit Hilfe digitaler Tools erreicht werden. Service-Meister setzt damit auf die Digitalisierung des vorhandenen Service-Know-hows: Wo Fachkräfte fehlen, macht das Projekt Expertenwissen mit Hilfe digitaler Werkzeuge zugänglich und skalierbar. Dabei wird ein Augenmerk auf Interoperabilität und Standards gelegt. Über Schnittstellen sollen sich alle Technologien in bestehende IT-Landschaften integrieren lassen.  

Die universitären Partner sollen KI-Methoden und Verfahren entwickeln, die auch mit geringer Datengrundlage arbeiten können. Zusätzlich verfolgt das Projekt, eine offene B2B-Plattformökonomie für die beteiligten Partner zu entwickeln, über die eine unternehmensübergreifende Skalierbarkeit der Services ermöglicht wird. Erhofft werden sich Sprunginnovationen und Leuchtturmprojekte, dazu Neuerungen und Verbesserungen im Service-Management.  

Kurz gesagt: Man möchte KI in den Markt für den technischen Service bringen. Dazu nimmt das Projekt die Perspektive des kompletten Serviceprozesses ein. Man möchte Servicetechnikern in der Breite Zugang zu unterstützenden KI-Systemen ermöglichen, zum Beispiel über Spezialsuchen für Routine-Anfragen oder Chatbots für ausgesuchte Szenarien.  

Wie sieht die Umsetzung im Projektumfeld aus? Hier setzt man vor allem auf Partnerschaften. Multiplikatoren sollen Ergebnisse in die Wirtschaft tragen, assoziierte Partner wie der KVD eine breite Öffentlichkeit und servicerelevante Branchen informieren. Inhaltlich vorangetrieben werden die Projekte über so genannte Schnellbootpartner, die in verschiedenen Bereichen forschen und entwickeln. Die Schnellboote sind jetzt gestartet, 2021 soll es erste Konzepte und Templates geben. Man erhofft sich die Entwicklung einer Referenz-Architektur und wissenschaftlicher Innovationen. Das soll 2022 schließlich zu dem gewünschten Ökosystem und der KI-Plattform führen, die dann allen KMU zur Verfügung gestellt werden kann. 

Das sind die einzelnen Schnellbootprojekte: 

- Use Case Abwassersysteme (Krohne / inovex): Intelligentere Abwassersysteme via KI- Funktionen sollen allen Nutzern der bestehenden IoT-Plattform zur Verfügung gestellt werden. Ziel ist, Sensordaten mit KI-Methoden zu visualisieren, Störungen vorherzusagen und die Einsatzplanung und Serviceeinsätze zu optimieren. 

- Use Case Werkstatt / Baustelle (Würth / grandcentrix): Daten aus dem Service und Productlifecycle möchte man miteinander verbinden, Serviceprozesse optimieren und Ausfallzeiten minimieren. Dazu nutzt man KI-Verfahren zur Analyse von Serviceincidents & -berichten, Rückläufern und IoT-Daten. 

- Use Case Fernüberwachung und Anomalie-Erkennung im aktiven Korrosionsschutz (tba / USU): Aktiver Korrosionsschutz durch Fremdstrom bei metallischen Bauteilen/Leitungen ist von externen Treibern abhängig. Anwendungswissen wird hier mit Sensorik und dem Aufbau KI-basierter Hilfe-/Überwachungstools verknüpft. Es geht um die Integration aller Datenbestände, die Algorithmen-Entwicklung für Wartung und Vorhersage, ein automatisiertes Ticketrouting, den Aufbau eines Lösungscontainers und eines Service-Bots sowie die Integration von Hilfetools in einem Servicemanagementsystem. 

- Use Case Werkzeugmaschinenbau (Trumpf / USU): Ziel ist die Kombination aus Sensorik, Diagnoseverfahren und KI-Know-how. Die Partner versprechen sich davon ein Daten/Selbstanalyse-System für Werkzeugmaschinen, ein automatisches Ticketrouting für definierte Servicebedarfsfälle an diesen Maschinen, akzeptierte Service-Bots zur Techniker-Unterstützung und eine Integration der Beispiel-Module in einer Plattform. 

- Use Case: Füge- und Klebeapplikationen (Atlas Copco / USU): Hier geht es um den Aufbau und die Zusammenführung von Service- und Wartungswissen industrieller Füge- und Klebeapplikationen in KI-basiertem Wissensmanagementsystem. Elemente sind die Zusammenführung aller Datenbestände in einem Wissensmanagementsystem, akzeptierte Service-Bots zur Techniker-Unterstützung und auch hier natürlich die Integration der Beispiel-Module in Service-Plattform. 

- Use Case: Antriebstechnik ( KEB / USU): Ziel ist an dieser Stelle der Aufbau eines digitales Service-Ökosystems. Hiermit eine neue, strategische, digitale Ausrichtung des Unternehmens erfolgen. Verarbeitet werden  Daten aus Sales, Service und Kundenkommunikation und unterschiedlichsten Live-Ereignissen. Die Ergebnisse der KI-Analysen sollen sich, je nach Serviceanwendung, in unterschiedliche Tools integrieren lassen, so dass Techniker automatisiert Unterstützung erhalten. Recommender-Engines sollen dabei helfen, Außendiensteinsätze konsistent zu planen und Ersatzteile zu beschaffen. 

Weitere Informationen und Neuigkeiten zum Projekt finden sich auf der Projekthomepage www.servicemeister.org.