Assistenzsysteme in der Demontage und Befundung rückgeführter Produkte
Unternehmen, die im Rahmen ihres Geschäftsmodells oder der Implementierung von Kreislaufwirtschaft ihre Produkte aufbereiten möchten, stehen oftmals vor der Herausforderung, den Prozess der Demontage und Befundung effizient durchzuführen. Das Prozesswissen über die Befundung von Produkten, die in unterschiedlichsten Qualitätszuständen rückgeführt werden, liegt in den meisten Unternehmen in dem Erfahrungswissen langjähriger Mitarbeitender. Hinsichtlich des zunehmenden Fachkräftemangels ist es daher entscheidend, das Wissen über Befundungskriterien und Befundungsgrenzwerte systematisch festzuhalten und auf dessen Basis auch ungelernten Mitarbeitenden die Möglichkeit zu geben, eine objektive Entscheidung über die Aufbereitungsnotwendigkeit von Produkten treffen zu können.
Der KI-Aspekt des Demonstrators:
Um die Technologie der Künstlichen Intelligenz erfolgreich einsetzen zu können, ist es notwendig ein umfangreiches Verständnis für die Parameter eines bislang manuell durchgeführten Prozesses zu erlangen. In diesem Demonstrator wird eine Methodik vorgestellt, bei der basierend auf der systematischen Analyse des manuellen IST-Prozesses KI-gestützte Entscheidungen hinsichtlich der Befundung und Aufbereitungsstrategien getroffen werden. Gestützt wird die Methodik durch Logikverknüpfungen von allgemeingültigen tribologischen Eigenschaften von Maschinenelementen und Entscheidungsmodellen hinsichtlich weiterer Aufbereitungsschritte.
Ziele des Demonstrators:
Der Demonstrator zeigt ein Assistenzsystem auf, in dem es zum einen möglich ist, einen Befundungsprozess erfahrungsbasiert zu konfigurieren und so festzuhalten, dass es im nächsten Schritt möglich ist, die Befundung auch ohne Vorerfahrung unter Unterstützung des Assistenzsystems durchzuführen.
Ergebnisse:
Im Rahmen des Demonstrators wird eine Methodik vorgestellt, in der expertisebasiertes Erfahrungswissen systematisch erfasst und anschließend für ungelernte Personen zur Verfügung gestellt wird.
Mehrwert:
Unternehmen wird die Möglichkeit geboten, sich näher mit den eigenen Herausforderungen bei der Implementierung von kreislauffähigen Prozessen auseinanderzusetzen. Als zentraler Entscheidungspunkt bei Aufbereitungsprozessen ist eine systematische Betrachtung der Befundung für viele Unternehmen essenziell, um einen effizienten Prozess zu betrachten.
Publikationen
- Sandner, Sophie; Metternich, Joachim (2024): A concept to support decision-making in inspection processes of circular economy. In: Proceedings of the CPSL 2024, S. 491-502, Hannover, publish-Ing., 6th Conference on Production Systems and Logistics (CPSL 2024), Honolulu, Hawaii, USA, 09.07.2024-12.07.2024
Wo, wann und in welchem Rahmen kann ich den Demonstrator begutachten?
Ab Ende Q2 2025 in der FlowFactory des PTW.
Kontakt
Name | Arbeitsgebiet(e) | Kontakt | |
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![]() | Sophie Sandner M.Sc. | Technische Grundlagen & Anwendungen von KI KI-basierte Arbeitssysteme in der datengetriebenen Produktion – KI-gestützte Mensch-Maschine-Schnittstellen von Werkzeugmaschinen | S.Sandner@PTW.TU-Darmstadt.de +49 6151 8229-755 |