Projektziele & Projektergebnis
Umsetzung projekt in den Bereichen „Services“ mit dem Ziel der Erhöhung/Steigerung/ Optimierung der Produkt- / Servicequalität, der Sicherheit im Unternehmen (Prävention, Abwehr, Schulung) und von Prozessen.
Durch die genaue Erfassung können Gefahrenbereiche für die Mensch-Maschine-Interaktion identifiziert und Abläufe sowie Optimierungen in den Arbeitsvorgängen erreicht werden. Ein weiteres Ergebnis ist die Grundlage für die Ableitung zukünftiger Use Cases.
Gesamtprojekt
Top Erkenntnisse aus dem Projekt
Ausgangslage
Zentrale Fragestellungen im Projekt
- Wie können die Aktivitäten und Positionen von Arbeitern im Holzbau präzise erfasst werden?
- Welche KI-Methoden und -Technologien eignen sich am besten für diese Aufgabe?
- Wie können die gewonnenen Daten effektiv für ergonomische und prozessuale Verbesserungen genutzt werden?
Projektdetails
Pumacy wurde im Jahr 2000 gegründet und ist ein gemeinsames Spin-off der Technischen Universität Berlin und des Fraunhofer-Instituts für Produktionsanlagen und Konstruktionstechnik IPK. Dabei befähigen sie Ihre Kunden, Produkt- und Prozesswissen sowie die Ideen und Erfahrungen ihrer Mitarbeiter optimal im Unternehmen einzusetzen. Hierzu haben sie in der Industrie während einer Vielzahl von Beratungs- und Softwareprojekten eine einzigartige Systematik entwickelt. Für Pumacy stehen der Mensch und die Gestaltung einer organisationsspezifischen Wissenskultur im Mittelpunkt. Zugleich greift das Unternehmen auf ein erprobtes Methoden- und Softwareportfolio zurück. Als Ergebnis erhalten ihre Kunden eine individuelle Lösung, aus ihrem Wissen stabile Werte zu schaffen.
Pumacy bedient eine Vielzahl von Branchen- sowie Kundensegmenten, vornehmlich im Maschinen- und Anlagenbau, an fünf Standorten in Deutschland und Österreich. Die Hauptniederlassung ist hierbei in Berlin.
Im Rahmen eines Use Cases für die Bauindustrie im Holzbau wurde die Interaktion und Aktivität des Werkers mittels Weareables getrackt. Bei den verschiedenen Abläufen und Handgriffen wurden immer wieder Werkstücke und Bauteile gefertigt und später zusammengesetzt. Auch die Interaktion mit Robotern für die Zu- und Abführung von Holzzuschnitten spielte eine Rolle. Für die Postition des Werkers sowie dessen Tätigkeit wurden jede Menge Rohdaten getrackt. Diese Rohdaten galt es zu verknüpfen, auszuwerten und Rückschlüsse daraus zu ziehen. Für die Modiellierung und Detaillierung bzw. das Training wurden KI-Lösungen (z. B. neuronale Netze) genutzt. Durch die Erfassung sowie Genauigkeit und Detaillierung von Tätigkeit und Postition können Gefahrenbereiche für die Mensch-Maschine Interaktion, aber auch Abläufe und Optimierungen in den Arbeitsvorgängen erreicht werden.
Im Digitalisierungsprojekt stand das Modelltraining, die Validierung und Hyperparameter-Optimierung eines KI-Modells zur Erkennung der Aktivitäten der Mitarbeiter in der Bauindustrie als Use-Case im Mittelpunkt.




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