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Institut / FIR-Bereiche
Feasibility Analysis of Entity Recognition as a Means to Create an Autonomous Technology Radar
(2021)
Mit den neuesten Technologietrends auf dem Laufenden zu bleiben, ist für Fertigungsunternehmen eine entscheidende Aufgabe, um auf einem global wettbewerbsfähigen Markt erfolgreich zu bleiben. Die Erstellung eines Technologieradars ist ein etablierter, jedoch meist manueller Prozess zur Visualisierung der neuesten Technologietrends.
Der Herausforderung, Technologien zu identifizieren und zu visualisieren, widmet sich das Projekt TechRad, das maschinelles Lernen einsetzt, um ein autonomes Technologie-Scouting-Radar zu realisieren. Eine der Kernfunktionen ist die Identifizierung von Technologien in Textdokumenten. Dies wird durch natürliche Sprachverarbeitung (NLP) realisiert.
Dieser Beitrag fasst die Herausforderungen und möglichen Lösungen für den Einsatz von Entity Recognition zur Identifikation relevanter Technologien in Textdokumenten zusammen. Die Autoren stellen eine frühe Phase der Implementierung des Entity Recognition Modells vor. Dies beinhaltet die Auswahl von Transfer Learning als geeignete Methode, die Erstellung eines Datensatzes, der aus verschiedenen Datenquellen besteht, sowie den angewandten Modell-Trainings-Prozess. Abschließend wird die Leistungsfähigkeit der gewählten Methode in einer Reihe von Tests überprüft und bewertet.
Vor sich finden Sie den Leitfaden zur Anwendung der „MarryIT“-Methodik zur Vernetzung der Systeme auf ihrem Shopfloor mit den Systemen auf Ihrem Office-Floor. Bei den Shopfloor-Systemen wird oft von OT-Systemen (Operational Technology) und bei den Office-Floor-Systemen von IT-Systemen gesprochen. Das Ziel ist es, die Anwendungsfälle (auch als Nutzenpotenziale bezeichnet) auszuwählen, die sich für eine Vernetzung eignen und mit der bestehenden Systemlandschaft ermöglicht werden können. Darüber hinaus können Sie mit der vorliegenden Methode gezielt entscheiden, wie Sie Ihre Systemlandschaft zur Realisierung der Anwendungsfälle weiterentwickeln können. Die Methode soll Ihnen helfen, diesen Prozess durch den Einsatz eines strukturierten Vorgehens anzugehen und dabei unterstützen, die für Sie besten Entscheidungen zu treffen. Sie können statt der analogen Variante ebenfalls die mobile Webanwendung zur Durchführung der Methode verwenden: marryit-tool.fir.de
Das Ziel des Forschungsprojekts ‚MarryIT‘ war es, KMU bei der Umsetzung von Industrie-4.0-Anwendungsfällen (sog. Nutzenpotenzialen) zu unterstützen. Sie sollen eine Entscheidungsgrundlage erhalten, die es ihnen ermöglicht, ressourcenschonend die auf Basis ihrer Ausgangssituation am besten geeigneten Nutzenpotenziale auszuwählen. Dies soll durch die gezielte und strukturierte Aufnahme der Ist-Landschaft im Unternehmen geschehen. Diese soll mit den gewählten Nutzenpotenzialen abgeglichen werden. Auf dieser Basis soll den Unternehmen eine Grundlage für eine erfolgreiche Investitionsentscheidung geboten werden, die die Unternehmen benötigen. So erhalten KMU die Möglichkeit, ihre begrenzten finanziellen Mittel unterstützt durch ein methodisches Vorgehen mit Bedacht einzusetzen und das Risiko einer Fehlinvestition zu umgehen.
Diese Zielsetzung wurde konkret durch die Entwicklung einer mobilen Anwendung umgesetzt, die es den Unternehmen ermöglicht, die in ‚MarryIT‘ entwickelte Methode anzuwenden. Dafür werden zunächst Nutzenpotenziale selektiert. Als nächstes wird mithilfe des entwickelten Steckbriefs die Ist-Systemlandschaft, bestehend aus IT-Systemen, Schnittstellen und OTSystemen, aufgenommen. Diese wird dann mit den ausgewählten Nutzenpotenzialen automatisiert abgeglichen. Daraus wird ersichtlich, welche Nutzenpotenziale direkt umsetzbar sind und welche Nutzenpotenziale welchen Übereinstimmungrad mit den anderen selektierten Nutzenpotenzialen aufweisen. Daraufhin wird die Schwierigkeit der Umsetzung für jedes Nutzenpotenzial für die Integration sowie konkrete Handlungsmaßnahmen zur Integration, auf Einzelsystemebene abgeleitet.
Eine Herausforderung für produzierende Unternehmen in der Entwicklung intelligenter Produkte besteht darin, dass die Zielstellung, die mit einem intelligenten Produkt verfolgt wird, nicht expliziert ist. Zudem ist oftmals nicht spezifiziert, in welchem Anwendungsfall ein intelligentes Produkt agieren soll. Produzierende Unternehmen benötigen Unterstützung, um eine zielorientierte und folglich wirtschaftliche Melioration existierender Produkte zu gewährleisten. Ebendiese Melioration wird im Kontext von intelligenten Produkten als Smartifizierung bezeichnet und stellt damit einen Entwicklungsprozess dar, der ein bestehendes Produkt als Ausgangssituation im Sinne einer Anpassungskonstruktion expliziert. Die originäre Produktfunktion wird folglich nicht verändert, sondern das Produkt um digitale Funktionen und Dienstleistungen erweitert. Der Artikel befasst sich daher erstens mit der Beschreibung generischer Ziele für den Einsatz intelligenter Produkte im Maschinenbau. Eine Zusammenstellung und Erläuterung solcher Ziele unterstützt Unternehmen, eine Präzisierung der Zielfestlegung in der Initiierungsphase eines Smartifizierungsprojekts durchzuführen. Zweitens wird unter Anwendung der Ziel-Mittel-Beziehung ein Anwendungsfall intelligenter Produkte beschrieben. Abschließend werden beide Aspekte in einer Methode zusammengefasst, wie mittels Ziel- und Anwendungsfallbetrachtung Anforderungen abgeleitet und wie diese Elemente in Vorgehensmodelle der Produktentwicklung eingebettet werden können. Exemplarisch wird anhand einer Stanzmaschine aufgezeigt wie die Methode und die sich daraus ableitenden Ergebnisse im Smartifizierungsprozess zur Entwicklung einer intelligenten Stanzmaschine eingesetzt werden.