Intelligentes Assistenzsystem

Künstliche Intelligenz in der Systemspezifikation

In der Produktentwicklung wird es zunehmend schwieriger, auf vorhandenes Wissen zurückzugreifen: Die Zahl der Projekte und der beteiligten Akteure nimmt zu. Auch die Informationen zu einem Produkt entlang des V-Modells wachsen stetig an. Die Ergebnisse selbst werden zudem oftmals nicht einheitlich dokumentiert oder für zukünftige Projekte berücksichtigt. Dies hat besonders in der Automobilbranche große Auswirkungen, da Fehler nachträglich nicht oder nur mit hohen Kosten zu beheben sind. Das Fraunhofer IEM hat zusammen mit dem Automobilhersteller Nissan eine Lösung für das Problem gefunden.

Durch Verfahren der Künstlichen Intelligenz können Produktinformationen schon in der Spezifikationsphase neuer Produkte bereitgestellt werden. Ein intelligentes Assistenzsystem macht dies möglich.

Wie funktioniert das intelligente Assistenzsystem?

Bei der Spezifikation eines neuen Systems werden Elemente eingesetzt, die in vorherigen Projekten bereits genutzt wurden, wie zum Beispiel eine Nockenwelle. Das Wissen zu diesen Elementen liegt in unstrukturierten Daten vor und bildet die Grundlage des Assistenzsystems. Informationen aus Testergebnissen sowie Fehlerberichten werden mit Verfahren Künstlicher Intelligenz, wie dem Natural Language Processing, interpretiert und in eine Graphdatenbank übersetzt.

Anschließend werden die Daten miteinander verbunden, gewichtet, analysiert und für die Produktentwicklung nutzbar gemacht. Informationen zu Fehlern, die in der Vergangenheit an Systemelementen entstanden, werden als Tool-Erweiterung, die Informationen aus der Wissensbasis zieht, zur Verfügung gestellt.

Das intelligente Assistenzsystem überprüft somit, ob Erfahrungswerte zum ausgewählten Bauteil vorliegen und zeigt Fehler oder Warnhinweise an. Auf diese Weise steigert Nissan die Effizienz in der Produktentstehung und unterstützt seine Mitarbeitenden bei ihrer Tätigkeit.