SynthNet

Projektbeschreibung

Der deutsche mittelständische Maschinenbau exportiert Maschinen weltweit. Das heißt: Auch Service und Wartung der Maschinen müssen überall auf der Welt erfolgen. Viele Unternehmen pflegen dafür ein breites Service-Angebot und sind mit erfahrenen Service-Mitarbeiter*innen und kooperierenden Dienstleistern vor Ort vernetzt. Um zu entscheiden, ob es nur ein Ersatzteil oder doch den Einsatz von Techniker*innen braucht, ist die die schnelle und zuverlässige Identifikation von Maschinen und Ersatzteilen entscheidend. Das kann mitunter sehr mühsam sein, muss man doch über Ersatzteillisten und Baugruppenbezeichnungen genau Bescheid wissen und nicht nur die defekten Komponenten erkennen, sondern sie auch dem richtigen Bauteil zuordnen.

KI-basierte Systeme können den Prozess deutlich beschleunigen. Deshalb arbeiten Forscher*innen im Projekt „SynthNet“ an einer Anwendung, die Komponenten trotz unterschiedlicher Blickwinkel, Defekte und Verschmutzung erkennen kann. Etablierte KI-Verfahren benötigen dafür eine extrem viele Bilder – sie zu erzeugen ist für ein KMU weder sinnvoll noch mit den vorhandenen Ressourcen möglich. Im Projekt entsteht deshalb eine Software, die aus Konstruktionszeichnungen und 3D-Modellen synthetische Bilder der Maschinenteile generieren kann. Mit ihnen trainiert das Forschungsteam seine Anwendung. Sie soll am Ende ermöglichen, zeitnah und unkompliziert Ersatzteile aufzufinden, die Einsätze der Service-Mitarbeiter*innen effizienter zu planen und Maschinenausfallzeiten zu reduzieren.