KausaLAssist – Kausale Graphen als lernendes Assistenzsystem für automatisiertes Fehlermanagement in der Produktion
Wettbewerbsfähige Fertigungen müssen neue Produkte schnell und individuell bei gleichzeitig niedrigen Preisen produzieren. Die flexible Automatisierung dafür gelingt durch starke Integration von Software in die Produktionsplanung und -steuerung.
Dabei entstehende Störungen erzeugen häufig längere Produktionsausfälle und sind aufgrund der Komplexität der beteiligten Systeme schwer zu beheben. Aktuell werden Fehler separiert in den beteiligten Systemen angezeigt und durch hochqualifiziertes Personal interpretiert. Die Fachkräfte stehen vor der Herausforderung, diese Informationen in Einklang zu bringen und Ursachen schnell zu ermitteln. Hier fehlen Lösungen, um diesen kognitiven Prozess durch aus Daten gewinnbaren Erkenntnissen und Erfahrungswissen effektiv zu unterstützen.
Hier setzt das Forschungsprojekt KausaLAssist an. Ziel ist die Entwicklung eines gerichteten Graphen, der domänenspezifisches Wissen mit KI-Erkenntnissen über Kausalbeziehungen kombiniert. Als erklärendes KI-System stellt der Graph die erlernten Erkenntnisse mensch- und maschinenlesbar dar und erlaubt eine transparente Ableitung von effektiven Maßnahmen zur Störungsbehebung.
Weiterführende Informationen & Quellenangabe (Stand: 07/2024):
Fraunhofer - Projekt KausaLAssist Homepage
Additional information
Projektlaufzeit | Juli 2021 bis Juni 2024 |
---|---|
Anwendungsbranche | Industrie |
Phase im Wissensmanagement | Wissen erzeugen + Wissen speichern + Wissen verteilen + Wissen anwenden |
Forschungsziel | Erklärbares KI-System für das Fehlermanagement komplexer Fertigungsanlagen |
Lösung | Prototypisches Assistenzsystem mit Methodenbaukasten |
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