Im 2016 gegründeten FUTURE.LAB forschen wir an disruptiven Technologien und testen sie auf ihre Nutzbarkeit im industriellen und gewerblichen Kontext.
Dabei spielt das Thema künstliche Intelligenz und ihre Einsatzmöglichkeiten für unsere Forschung stets eine sehr große Rolle. Schon heute nutzen wir KI beispielsweise im Bereich der Text- und Spracherkennung, um beliebige Text- oder Sprachinputs automatisch verstehen, analysieren und kategorisieren zu können. Für das Verständnis von Sprache nutzen wir Systeme, die mithilfe von Machine Learning auf einen enorm umfangreichen Textkorpus trainiert wurden und somit in der Lage sind, nahezu jedes Wort zu verstehen. Ein Einsatzgebiet ist die Vereinfachung der Nutzerinteraktion in bestehenden Anwendungen, beispielweise für unser Helpdesk, wo die Problembehandlung durch automatische Kategorisierung und Weiterleitung, aber auch durch die Integration von Chatbots, weitaus effizienter gemacht werden kann. Dabei können Texte und Informationen zum Problem nicht nur eingetippt, sondern auch eingesprochen werden. Aktuell testen wir im FUTURE.LAB dieses Verfahren anhand von vielen Tickets, die uns von unseren Kunden aus Anwendungsfällen zur Verfügung gestellt wurden. Ziel ist es hierbei, den kompletten Meldeprozess zu vereinfachen: die Nutzerin bzw. der Nutzer schreibt in Zukunft nur noch als Freitext „was das Problem ist“ und muss sich nicht mehr um Kategorien, Zuständigkeiten oder sonstige Klassifizierungen kümmern – das übernimmt die KI.
Auch Virtual- und Augmented-Reality-Applikationen sind weiterhin ein wichtiger Forschungsbereich des FUTURE.LABs. Hier erforschen wir beispielsweise gerade gemeinsam mit einem unserer Kunden aus dem Maschinenbau, wie VR für Demonstrationen komplexer Produktionsmaschinen angewendet werden kann. Bislang musste der Hersteller zur Vorstellung seiner Maschinen diese auf verschiedenen Messen vor Ort mühselig aufbauen, was mit äußerst hohen Kosten sowie mit einem hohen Zeitaufwand verbunden war. Mit unseren VR-Lösungen können diese Maschinen nun nicht nur wesentlich komfortabler und kosteneffizienter vorgeführt werden – sie lassen sich in VR darüber hinaus mal eben so in ihre Komponenten zerlegen, um die Funktionsweise auch im Detail zeigen zu können.
Außerdem haben wir in der Vergangenheit bereits von unseren Augmented-Reality-Lösungen berichtet, mit denen wir in der realen Umgebung zusätzliche virtuelle Informationen aus unseren digitalen Zwillingen beispielsweise auf komplexe Anlagen überblenden können. So sind vor Ort alle notwendigen Informationen wie Nutzerhandbücher, Wartungsanleitungen, IoT-Daten und vieles mehr immer sofort verfügbar. Zusätzlich zu diesem AR-System haben wir auf Grundlage von optischer Schild- und Texterkennung eine Lösung entwickelt, die unabhängig von unseren digitalen Zwillingen ist, gleichzeitig jedoch einen ähnlichen Mehrwert bietet. Auch hier kamen wieder KI-Methoden zum Einsatz, um beispielsweise auf einem Smartphone- oder Tablet-Foto einen Schildtext zu erkennen und auszulesen, welcher dann mit der verknüpften Datenbank abgeglichen wird. Sollten zu dem entsprechenden Typenschild passende Datenbankinformationen vorhanden sein, werden diese der Nutzerin bzw. dem Nutzer automatisch zur Verfügung gestellt. Dies führt zu erheblichen Zeit- und Kostenersparnissen, da die Informationen nun nicht mehr händisch und aufwendig gesucht werden müssen, sondern durch das Scannen des Schilds innerhalb von Sekunden aufgerufen werden können.
Im folgenden Video sehen wir dazu eine kurze Demo aus unserem Testlabor. Zunächst wird mit einem Tablet ein Foto von einem Typenschild gemacht, der Algorithmus erkennt den Schildtext sowie die eindeutige ID-Nummer und leitet die Nutzerin bzw. den Nutzer automatisch an die entsprechende IoT-Anbindung für den erkannten Drucksensor weiter:
Sie haben Interesse an einer Besichtigung unseres FUTURE.LABS oder möchten Ihr eigenes Forschungsprojekt mit uns realisieren? Dann schicken Sie uns eine Mail an info@speedikonfm.com, um einen Termin zu vereinbaren.