KI als Bild- und Texterkennung:
ISM ermöglicht seinen Mitarbeitenden eine effiziente Teilesuche
ISM Ludwigshafen GmbH
seit 2010
Service Krananlagen und Toranlagen
Die Aufgabe
Die ISM Ludwigshafen GmbH mit Sitz in Ludwigshafen am Rhein ist ein renommierter Anbieter von Speziallösungen für Kräne, Toranlagen und Brandschutztechnik. Mit ihrer fundierten Expertise in den Bereichen Instandsetzung, Service und maßgeschneiderter Prüfverfahren steht die ISM für höchste Qualität, maximale Zuverlässigkeit und schnelle Reaktionsfähigkeit – unterstützt durch ein ISO-zertifiziertes Qualitätssystem. Bei der Wartung sehen sich die Mitarbeitenden der ISM Ludwigshafen jedoch immer wieder mit demselben Problem konfrontiert: Zunächst müssen die auszutauschenden Teile identifiziert und anschließend ihre Verfügbarkeit geprüft werden.
Falls ein Teil nicht auf Lager ist, muss selbstverständlich ein identisches Bauteil nachbestellt werden. Hierzu kommt es oft zu langwierigen Telefonaten zwischen Technikern und Büroangestellten. Deshalb hat sich das Unternehmen mit einer klaren Vision an das RZzKI gewandt: die Optimierung der Ersatzteilidentifikation für die Mitarbeitenden im Service. Mit diesem Projekt strebt das Unternehmen eine effizientere und benutzerfreundlichere Gestaltung des Prozesses sowie eine Reduzierung des Arbeitsaufwands für Ersatzteilbestellungen an.
Die Lösung
Es wurde ein innovativer Lösungsansatz entwickelt, der die Identifikation von Ersatzteilen durch Bild- und Texterkennung vereinfacht. Dabei analysiert eine KI die Bilder von Ersatzteilen mit den jeweiligen Typenschildern, um den Text der Typenschilder zu extrahieren. Mittels einer Ähnlichkeitsanalyse werden die ähnlichsten Einträge im ERP-System identifiziert, wodurch sich die Suche nach dem passenden Teil deutlich beschleunigt. Mithilfe dieser Technologie können Service-Mitarbeiter die Verfügbarkeit im Lager und ERP-System schnell überprüfen, ohne manuell Typenschilder oder Suchbegriffe eingeben zu müssen. Das Konzept zielt darauf ab, Service-Mitarbeiter zu entlasten und ihnen eine schnelle und effiziente Teilesuche zu ermöglichen.
Die Vorgehensweise
Im Rahmen der Beratung wurden zunächst die verschiedenen Subkategorien des Problems der Ersatzteilerkennung definiert und die jeweiligen Herausforderungen analysiert. Dabei wurden auch menschliche Aspekte wie die Fehlidentifikation von Teilen oder der Ausfall eines solchen Systems und dessen Auswirkungen auf die Mitarbeitenden eingehend besprochen. Von den beiden relevanten KI-Thematiken, der Typenschilderkennung und der Objekterkennung, wurde die Typenschilderkennung als der realistischste Ansatz für eine Machbarkeitsanalyse ausgewählt. Das RZzKI konnte anhand von exemplarischen Daten mögliche Fehlerursachen und Trefferraten eines solchen Systems aufzeigen. In diesem Zusammenhang wurden verschiedene Ansätze diskutiert, um die Fehleranfälligkeit sowohl auf Seiten des KI-Algorithmus als auch bei der Anbindung an das ERP-System zu verringern.
Mit dem gesammelten Wissen wurde im nächsten Schritt eine Marktanalyse durchgeführt, um verfügbare KI-Lösungen zu identifizieren, die für eine Initialimplementierung durch das Unternehmen infrage kommen würden. Abschließend wurden Aspekte auf softwaretechnischer Ebene diskutiert, insbesondere wie ein solches System aufgebaut werden kann, ohne dass eine Abhängigkeit von einem einzelnen Anbieter entsteht. Zudem wurde erörtert, wie das System sowohl lokal als auch in Cloud-Umgebungen betrieben werden kann, um maximale Flexibilität und Skalierbarkeit zu
gewährleisten.
Das Ergebnis
Wie ist der Projektstand zum Ende der Beratung?
Die Beratung ergab, dass die Typenschilderkennung einen realistischen und effizienten Einstieg in die KI-gestützte Ersatzteilerkennung bietet. Exemplarische Datenanalysen lieferten wertvolle Einblicke in Trefferraten und typische Fehlerquellen. Auf dieser Grundlage konnten gezielte Maßnahmen zur Fehlerreduktion und zur sicheren ERP-Anbindung abgeleitet werden. Die Marktanalyse zeigte konkrete Lösungsanbieter auf, mit denen sich ein Pilotprojekt schnell umsetzen lässt. Durch die Empfehlung eines modularen, anbieterunabhängigen Systemaufbaus wurde zudem ein Weg aufgezeigt, wie das Unternehmen langfristig flexibler, skalierbarer und weniger fehleranfällig agieren kann. Dies schafft die Grundlage für effizientere Prozesse, reduziert Fehlidentifikationen und senkt die Abhängigkeit von einzelnen Anbietern.
Wie gehts es weiter?
Die nächsten Schritte des Vorhabens sind auch bereits in Planung: ISM ist bereits im Gespräch mit ihrem Softwaredienstleister, um eine Umsetzung des Themas in Angriff zu nehmen. Dabei ist auch geplant, das Thema der Beratung in größerem Rahmen in einem Forschungsprojekt fortzusetzen.
„Durch das Projekt konnten wir uns einen Überblick über verschiedene KI-gestützte Lösungen verschaffen und zielgerichtet ein KI-Projekt umsetzen. Dabei haben wir uns für die Entwicklung einer KI-unterstützten Suchmaschine entschieden, die auch die Datensilos des Unternehmens in die Suche einbezieht und den Mitarbeitern zur Verfügung gestellt wird.“
Hasanuddin Tiro, Geschäftsleitung, ISM Ludwigshafen GmbH
