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KI-gestütztes Service-Engineering

 

 

 

Herausforderung

Muster in den Maschinendaten werden nur anhand einfacher Regeln möglichen Defekten zugeordnet, ohne Ableitung präziser Handlungsempfehlungen für den Service-Mitarbeiter.

 

 

 

Lösung

Entwicklung einer KI-Lösung anhand existierender Maschinen- und Servicedaten.

 

 

 

Mehrwert

Unterstützung der Service-Mitarbeiter durch weiterführende Informationen, wodurch Servicefälle effizienter bearbeitet werden können.

Diebold Nixdorf ist ein führender Anbieter von IT-Lösungen und -Services für Retailbanken und Handelsunternehmen. Das Produktportfolio reicht von Geldautomaten über Software bis hin zu Services. Im Rahmen des KI-Marktplatzes sollen nun im Bereich der Geldautomation KI-Verfahren entwickelt und trainiert werden, und zwar auf Grundlage historischer Maschinendaten sowie Informationen über sogenannte Service-Calls.

KI-gestütztes Service-Engineering

Geldautomaten sind hochkomplexe mechatronische Systeme, deren Verhalten durch eine Vielzahl von Aktoren- und Sensordaten überwacht werden. Auf einer Serviceplattform werden diese Daten durch Informationen ergänzt, wodurch sich ein vollständiges Bild über den Automaten bietet. Bisher werden Muster in den Maschinendaten nur durch einfache Regeln auf mögliche Defekte gemappt, ohne differenzierte Reparaturanweisungen an den Servicetechniker zu geben und ohne die Servicehinweise durch Ergebnisse des Technikereinsatzes zu verifizieren. Eine Verwendung von elaborierten KI-Algorithmen findet ebenfalls nicht statt.

Daher erforscht Diebold Nixdorf nun gemeinsam mit dem Fraunhofer IOSB-INA Anwendungsfälle, um eine passende KI-Lösung anhand existierender Maschinen- und Servicedaten zu entwickeln. Ziel ist es, Service-Mitarbeiter des Unternehmens bei Service-Calls mit weiterführenden Informationen bei der Reparatur zu unterstützen. Aktuell werden diese Informationen aus Datentöpfen wie Service Calls, Service Verträgen oder Maschinendaten gewonnen. Das Produktportfolio soll nun durch neue Servicedienstleistungen abgerundet werde.

Diebold Nixdorf strebt mit diesem Projekt bei Technikereinsätzen eine signifikante Reduktion der Bearbeitungszeit von Servicefällen an. So kann beispielsweise eine Lokalisierung von Fehlerursachen im Servicefall ermöglicht werden, bevor der Techniker am Gerät eintrifft. Außerdem kann das Verfahren helfen, eine Reduzierung der Service-Call Rate herbeizuführen. Zusätzlich werden Schnittstellen zur KI-Markplatz Plattform entwickelt, wobei auch die Validität und Aussagekraft der Datenbasis und die Konzipierung von KI-Anwendungen für die Produktenentstehung berücksichtigt wird.

Kontakt

Porträts KI-Marktplatz
Michael Friedrich
Diebold Nixdorf, +49 (0) 5251 693 7507, michael.friedrich@dieboldnixdorf.com
Porträts KI-Marktplatz (1)
Daniel Peters
Fraunhofer IOSB-INA, daniel.peters@iosb-ina.fraunhofer.de

Projekte

Düspohl

KI-gestützte Herstellbarkeitsanalyse

In diesem Projekt soll ein Einrichtprozess in einem automatisierten Fertigungsprozess mithilfe von KI optimiert werden und das bisher noch manuelle „Einteachen“ ablösen. Darüber hinaus soll die voraussichtliche Herstellbarkeit neuer Produktspezifikationen automatisiert beurteilt werden können. Dieses Pilotprojekt wird von düspohl Maschinenbau GmbH und dem Fraunhofer IEM vorangetrieben.

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ubermetrix

Intelligente Produktbeobachtung

Ziel des Projektes von Ubermetrics ist eine KI-Anwendung, die relevante Informationen aus unstrukturierten oder semi-strukturierten Texten (z.B. Onlinebewertungen, Beschwerde-Emails, Serviceberichte, Reklamationsreports) extrahiert, analysiert und einem Entwickler systematisch verfügbar macht. Die Anwendung kann beispielsweise im Rahmen der gezielten Optimierung von Systemkomponenten genutzt werden.

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Hella_Gutmann_Solutions

KI-gestützte Diagnose

Derzeit setzt die Fahrzeugdiagnose in einer Werkstatt umfassende KFZ-Kenntnisse voraus und ist mit einem umfangreichen Arbeitsaufwand verbunden. Ziel von Hella Gutmann ist es daher, eine KI-Anwendung zur KI-gestützten Diagnose und Identifikation potentiell defekter KFZ-Bauteile auf Grundlage historischer Fahrzeugdaten (z.B. Fehlercodes, Sensormesswerte und KM-Stände) zu entwickeln und dabei eine weitere Vielzahl an Datenquellen (z.B. Rechnungsdaten, Reparaturinformationen etc.) zu integrieren.

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Westaflex_RGB-1-1024×156

KI-gestützte Fertigungsplanung

Im Fokus des Projektes von Westaflex mit dem Fraunhofer IEM steht eine KI-Anwendung, mit deren Hilfe die Reihenfolgenplanung von Fertigungsaufträgen optimiert wird. Dazu sollen Echtzeitdaten aus der Produktionssteuerung sowie von Maschinen ausgewertet werden, um Hinweise für die optimalen Maschinenbelegungen zu extrahieren.

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Claas Logo

Integration von KI in Computer Aided Design (CAx)

Künstliche Intelligenz hat das Potenzial die Art und Weise wie gearbeitet und gewirtschaftet wird grundlegend zu verändern. Dieses Potential hat CLAAS GmbH & Co. KGaA, ein international agierender Landmaschinenhersteller, erkannt und erprobt im KI-Marktplatz gemeinsam mit den Fraunhofer-Instituten IEM und IPK einen speziellen Use Case für die Integration von KI in Computer Aided Design (CAx).

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