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Handbuch2AR

Das Projekt Handbuch2AR entwickelt eine Augmented Reality und KI-gestützte Anwendung für den Betrieb und die Wartung industrieller Anlagen.

Details
zum
Projekt

Unser Projekt

Auf einen Blick

Projektstart: Juli 2023
Laufzeit: 3 Jahre
Gefördert mit: 818.569 €
Anzahl Partner: 5
Konsortialführung: Technische Universität Berlin, Fachgebiet Dynamik und Betrieb technischer Anlagen

Prof. Dr.-Ing. Jens-Uwe Repke, TU Berlin

Projektleitung

Kathrin Bischoff, Werner-von-Siemens Centre

Projektleitung WvSC

Einblicke in unsere Arbeit

Meilensteine

An dieser Stelle dokumentieren wir wesentliche Meilensteine aus dem Projekt. Aktuelle Neuigkeiten, besondere Veröffentlichungen oder Auftritte auf Messen und Kongressen machen wir hier sichtbar.

APR

2024

NEWS

Vorstellung des Projektes auf der Hannover Messe

APR

2024

NEWS

Vorstellung des Projektes auf der Hannover Messe

SEP

2023

NEWS

Hybrides Kick-off

Am 26.09. fand das Kick-off in hybridem Format mit allen Projektpartnern statt. Damit ist das Projekt gestartet und die Arbeit in den ersten Arbeitspaketen kann  beginnen.

SEP

2023

NEWS

Hybrides Kick-off

Am 26.09. fand das Kick-off in hybridem Format mit allen Projektpartnern statt. Damit ist das Projekt gestartet und die Arbeit in den ersten Arbeitspaketen kann  beginnen.

Galerie

Das Projekt in Bildern

Über das Projekt

Um was es geht

Wartungsprozesse im industriellen Umfeld zeichnen sich durch ihre hohe Komplexität aus. Hierbei ist es erforderlich, Bauteile zu demontieren, unter präzise definierten Bedingungen zu warten und anschließend wieder zu montieren. Zur Bewältigung dieser Aufgaben stehen eine Vielzahl von Handbüchern, Normen, Richtlinien und Verfahrensanweisungen zur Verfügung. Das vorliegende Projekt verfolgt das Ziel, diese umfangreichen Dokumente und Informationsquellen digital zu erschließen. Hierbei soll die Augmented Reality-Technologie (AR) eingesetzt werden, um die Inhalte situations- und phasengerecht den Betriebs- und Wartungsmitarbeitern während ihrer jeweiligen Tätigkeiten darzustellen.

Die Erschließung der Informationsquellen erfolgt mittels künstlicher Intelligenz (KI) und maschineller Verarbeitung in Kombination mit einer domänenspezifischen Ontologie. Diese Ontologie beschreibt beispielsweise die spezifischen Merkmale einer „chemischen Anlage“. Die heterogenen textlichen und graphischen Informationen (2D, 3D) werden daraufhin in passende Visualisierungsformen für die AR-Anwendung umgewandelt.

Im Rahmen des Projekts werden Prototypen für diverse industrielle Anwendungen entwickelt. Diese sollen mindestens über eine webAR-Schnittstelle verfügen, um Betriebs- und Wartungsaufgaben zu unterstützen sowie spezifische Informationen visuell und situationsgerecht aufzubereiten. Das langfristige Ziel besteht darin, eine AR-Unterstützungslösung für Betrieb und Wartung zu schaffen, die auf jedes technische Gerät oder jede Anlage übertragbar ist. Dadurch sollen bisher komplexe Benutzerhinweise, Handbücher und ähnliche Dokumente obsolet werden.

 

Ziele des Forschungsprojekts

Die konzipierte Technologie zielt darauf ab, die bestehende Unklarheit im Bereich digitaler Betriebsanweisungen und Handbücher durch die Einführung von Standards zu überwinden. Hierfür wird zunächst eine Ad-hoc-Ontologie erstellt, die sich im Kontext der Geschäftsprozessmodellierung entwickelt. Durch die Analyse von Anwendungsfällen im Verlauf des Projekts soll ein generischer Ansatz formuliert werden, der nicht nur auf verschiedene Anwendungsfälle anwendbar ist, sondern auch auf völlig unterschiedliche Anwendungen übertragbar sein soll. Zusätzlich sollen Textinformationen, 2D- und 3D-Grafikelemente sowie Schrittanleitungen in einer Augmented Reality-Oberfläche aufbereitet und interaktiv durchsuchbar gemacht werden. Dabei streben wir eine prototypische Lösung an, die als Grundlage für einen breiteren Standard dienen kann.

Die spezifischen Arbeitsziele des Projekts umfassen:

  • Die Entwicklung eines Workflows zur Erfassung und detaillierten Modellierung von Betriebs-, Wartungs- und Instandhaltungsprozessen.
  • Die Ausarbeitung einer Methodik und Technologie zur automatisierten Analyse von Text- und Grafikdokumenten sowie deren Verknüpfung mit den entsprechenden Arbeitsprozessen.
  • Die Ableitung und Entwicklung von beschreibenden Ontologien für industrielle Anwendungen und deren Integration mit bestehenden Ontologien.

Motivation

Bisher existieren keine maschinenlesbaren Betriebsanweisungen und Handbücher für die Betriebs- und Wartung von technischen Anlagen. Gängige Normen und Richtlinien, wie etwa RICHTLINIE 2006/42/EG, fokussieren primär auf die Generierung und allgemeine Struktur technischer Dokumentation, nicht jedoch auf die Struktur und Inhalte von Betriebsanweisungen. Das Fehlen eines kontrollierten Vokabulars stellt ein bedeutendes Problem dar.

Die Identifikation der Aufgabe eines Benutzers könnte durch die Integration in Geschäftsprozessmodelle ermöglicht werden. Hierbei wird entweder durch einen technischen Workflow oder durch die Interaktion mit dem Benutzer festgestellt, in welchem Geschäftsprozess und in welcher Rolle er arbeitet. Die Verknüpfung von Prozessmodellelementen mit anderen Inhalten erlaubt die manuelle Navigation zu relevanten Dokumenten.

Für die Anwendung von Textanalyse-Methoden und die maschinelle Verarbeitung auf Basis einer domänenspezifischen Ontologie sind KI-Verfahren aus dem Bereich des Natural Language Processing (NLP) erforderlich. Bisher gibt es keine Verfahren, die Fachtexte semantisch analysieren und die zentralen Begriffe auf eine Ontologie abbilden können.

Im Bereich Augmented Reality (AR) gibt es bisher keine generische Lösung für die Integration von Textinhalten, 2D- und 3D-Grafikobjekten. Hier liegt eine große Herausforderung in der Entwicklung einer intuitiven Benutzerschnittstelle, die die Informationsbedürfnisse der Nutzer systematisch erfasst und auf die vorhandenen Informationsquellen abbildet. Die Granularität solcher Informationseinheiten zu bestimmen, wird eine wichtige Forschungsaufgabe sein. WebAR stellt den Goldstandard für die Entwicklung generischer und geräteunabhängiger AR-Anwendungen dar.

Das Team

Partner Handbuch2AR

In diesem Projekt arbeiten die folgenden Partner mit:

  • TU Berlin
    • Fachgebiet Dynamik und Betrieb technischer Anlagen
  • Semtation mit dem Produkt SemTalk
  • 3pc GmbH Neue Kommunikation
  • WvSC
  • se.services

 

Das Projekt Handbuch2AR (Förderkennzeichen 03WIR6909D) wird vom BMBF gefördert.