Sketch Digitalizer
Ausgangssituation
Bei der Planung von Montagetischen senden viele Kund*innen ihre Vorstellungen auf Papier oder in einem CAD als Zeichnung. Diese werden meist nur an wenigen Stellen verändert und dienen als gute Grundlage für das Angebot. Aktuell ist das ein zeitintensiver und händischer Prozess, bei dem unter mehreren tausend Materialpositionen die korrekten herausgesucht werden müssen. Dies führt auch dazu, dass sich eine Preisabschätzung für Kund*innen verzögert.
Lösungsidee
Um aus einer händischen Zeichnung ein Angebot zu erstellen, ist viel Domänenwissen und Zeit nötig. Allerdings gibt es wiederkehrende Muster, die bei jeder Angebotserstellung zu ähnlichen Positionen führen. Durch das Erkennen dieser Muster kann der Angebotsprozess verschlankt und das Plus an Zeit in wertschöpfende Tätigkeiten investiert werden. Dabei soll im Projekt Sketch Digitalizer die Künstliche Intelligenz (KI) die Zeichnungen analysieren und die korrekte Materialposition auswählen. Zudem soll die KI-Applikation weitere Varianten der Position angezeigen, die potenziell ebenfalls infrage kommen. Das Ergebnis ist im Anschluss eine Auflistung der benötigten Positionen.
Projektnutzen
Der Nutzen eines solchen KI-Systems liegt auf der Hand. Die Kund*innen bekommen schnell eine erste, grobe Preisabschätzung und können so einordnen, ob das gewünschte Produkt den Preisvorstellungen entspricht. Außerdem sind die finalen Angebote schneller erstellt und die Expert*innen können sich wieder ihren eigentlichen Aufgabengebieten widmen. Durch das beispielhafte Zeigen dieses Vorgehens für Montagetische ergeben sich auch Möglichkeiten für weitere Bereiche, in denen der Angebotsprozess beschleunigt werden kann.
Umsetzung der KI-Applikation
Die im Projekt Sketch Digitalizer umgesetzte KI-Applikation analysiert mit maschinellen Lernverfahren aus dem Bereich Computer Vision die Zeichnungen der Kund*innen. Diese wiederum liefern eine erste Abschätzung der erkannten Bauteile. Zusammengesetzt ergeben sich dann Gruppen von Bauteilen, welche als separate Position aufgeführt und anschließend übersichtlich dargestellt werden können. Die Expert*innen haben dann nochmal die Möglichkeit, die Ergebnisse zu überprüfen und andere Vorschläge, die vom KI-System nicht so hoch bewertet wurden, auszuwählen oder händisch einzelne Positionen abzuändern. Dadurch behalten die Expert*innen die Autonomie und die KI unterstützt hier lediglich.
Die Zusammenarbeit ist besonders durch den Ideenreichtum des Fraunhofer IPAs sehr zielführend.
bestätigt RUCK GmbH + Co. KG.
Gefördert durch
