Der Fachkräftemangel ist aktuell eine der größten Herausforderungen für das Handwerk. Um diesem Mangel entgegenzuwirken, sind Maßnahmen wichtig, mit denen das bestehende Personal bestmöglich entlastet wird. Eine große Hoffnung liegt auf dem Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI), um knappe Personalkapazitäten konzentrierter in wertschöpfende Bereiche zu lenken.
Fördergeber
Bayerisches Staatsministerium für Wirtschaft, Landesentwicklung und Energie
Laufzeit
3 Jahre Laufzeit (01.11.2024 – 30.10.2027)
Koordination
Gesamtprojektleitung: Prof. Dr. Michael Scholz
Projektkonsortium
Technische Hochschule Deggendorf,
Technologie Campus Grafenau
Handwerkskammer Niederbayern-Oberpfalz
Projektziele
Die Fertigungsprozesse im Handwerk sind geprägt durch eine hohe Kundenindividualität und damit einhergehend einem geringeren Automatisierungsgrad verglichen mit der Industrie. Dies hat Auswirkungen auf den Einsatz von Systemen der künstlichen Intelligenz, sowohl im wertschöpfenden (handwerklichen), als auch unterstützenden (administrativen) Bereich.
Im geplanten Vorhaben soll der Einsatz aktueller KI-Systeme im Handwerk untersucht werden. Insbesondere um Aufgaben aus dem Planungs- und Steuerungsbereich, wie z.B. dem dispositiven Bereich, der Auftragserstellung oder der Personalentwicklung, zu unterstützen. Diese Aufgaben umfassen unter anderem zwei kognitiv herausfordernde Aufgaben: die Prognose beziehungsweise die Berechnung von numerischen Werten (z. B. Nachfrageprognose, Preisprognose) sowie die Generierung von Inhaltselementen (z. B. Texte, Bilder, Videos).
Das Vorhaben setzt auf eine duale Strategie
Das Erstellen eines Kundenangebots erfordert die Ermittlung eines Angebotspreises. Dabei können einige Preisbestandteile häufig sehr genau berechnet werden (z. B. Materialkosten), während andere Preisbestandteile oftmals prognostiziert werden müssen bzw. einer aufwändigen Arbeitsplanung bedürfen (z. B. Personalkosten). Hinzu kommt, dass in verschiedenen Gewerken (z. B. Metallbau, Schreiner, Zimmerer, Tischler, Glaser) der Angebotspreis auf Basis von kundenindividuellen Konstruktionszeichnungen ermittelt werden muss. Die Ermittlung eines Angebotspreises ist daher häufig zeitaufwändig und erfordert meist langjähriges Fachwissen und bindet entsprechend Fachkräfte.
Neue Fachkräfte müssen in einem Handwerksbetrieb mit verschiedenen Prozessen und Werkzeugen vertraut gemacht werden. Im Fokus stehen hier betriebsindividuelle Wissensressourcen, die ergänzend zu den standardisierten Lehrinhalten des jeweiligen Berufs wichtig sind, um im jeweiligen Betrieb produktiv arbeiten zu können. Idealerweise erfolgt die Wissensvermittlung durch den Wissensträger. Zur Entlastung des Personals in der Einarbeitung oder zur Sicherung von Wissen dokumentieren einige Unternehmen ihr Wissen bereits in Texten. Praktische Vorgänge, wie sie im Handwerk üblich sind, werden vereinzelt auch als Video dokumentiert.
In KINO wird der Einsatz von KI für beide Aufgaben erforscht.
Mittels KI-gestützter Mustererkennung sollen relevante Features aus Zeichnungen automatisiert oder teilautomatisiert extrahiert werden. Aufbauend auf Deep-Learning- und Graph Neural Networks-Modellen wird eine Preisprognose entwickelt, die möglichst präzise arbeitet. Um den reduzierten Zugang zu Daten auszugleichen, kommen innovative Ansätze wie Dimensionsreduktion und Kernel-basierte Regression zum Einsatz, um die notwendigen Hyperparameter für das Lernen der KI effizient zu bestimmen.
Im Fall der innerbetrieblichen Einarbeitung von neuen Fachkräften bzw. Fachkräften in neue Aufgaben erscheint eine KI-gesteuerte Lösung zur videobasierten Wissensvermittlung realisierbar, die es ermöglicht, individuelle Fragen in der gewählten Sprache geeignet zu beantworten. Zentrales Element ist die Entwicklung einer intelligenten Videoaufnahmeplattform. Diese basiert auf der automatisierten Verarbeitung von Videoaufnahmen und Texten, um Arbeitsprozesse zu dokumentieren und aufzubereiten. Durch den Einsatz moderner Chatbots und Transformer-Technologien wird nicht nur die Wissensweitergabe erleichtert, sondern auch Sprachbarrieren abgebaut. Lehrvideos werden so für Auszubildende und neue Mitarbeitende flexibel durchsuchbar und können auf Anfrage Wissen gezielt und in den benötigten Sprachen präsentieren.
Die Projektpartner bestehend aus Handwerkskammer Niederbayern-Oberpfalz sowie die Technische Hochschule Deggendorf mit dem Technologie Campus Grafenau arbeiten zusammen mit Best Practice Betrieben. Gemeinsam werden:
Ein besonderes Augenmerk gilt der langfristigen Verstetigung der Projektergebnisse:
Kontakt
Technische Hochschule Deggendorf
Technologie Campus Grafenau
Hauptstraße 3
94481 Grafenau
Michael Scholz, michael.scholz@th-deg.de
Handwerkskammer Niederbayern-Oberpfalz
Ditthornstraße 10
93055 Regensburg
Kai Raecke, kai.raecke@hwkno.de
Sabine Leitsoni, sabine.leitsoni@hwkno.de
Infos
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