Stillstände in der Produktion verursachen hohe Kosten und erfordern häufig spezialisiertes Servicepersonal vor Ort. Das Forschungsprojekt »EyeBuddy« des Fraunhofer-Instituts für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO setzt genau hier an: Mit einem KI-gestützten Assistenzsystem auf Basis von Large Language Models (LLM), Extended Reality (XR) und Live-Maschinendaten sollen Werksmitarbeitende in die Lage versetzt werden, Wartungs- und Reparaturaufgaben selbstständig und effizient durchzuführen.
Soforthilfe für die industrielle Instandhaltung
»EyeBuddy« unterstützt Mitarbeitende in Produktionsumgebungen bei der Instandhaltung komplexer Maschinen durch einen dialogbasierten Assistenzansatz, der von der Fehlerdiagnose bis zur Identifikation defekter Bauteile reicht. Ziel ist es, unnötige Vor‑Ort‑Serviceeinsätze zu reduzieren, das Personal vor Ort gezielt zu befähigen und Misskommunikation im Serviceprozess zu vermeiden. Im bisherigen Projektverlauf stand die Erprobung der Chatbot‑Interaktion im Fokus. Perspektivisch soll die textuelle Assistenz durch XR‑basierte Zusatzinformationen wie Bilder und Dokumente ergänzt werden.
Praxisnahe Erprobung mit KUKA
Ein zentraler Baustein des Projekts ist die enge Zusammenarbeit mit Industriepartnern. Gemeinsam mit KUKA hat das Projektteam eine Vor-Ort-Evaluation im KUKA College in Augsburg durchgeführt. Ziel war es, den aktuellen Stand des Serviceprototypen mit Fachpersonal zu testen und gezielt Feedback aus der Praxis zu gewinnen.
»Uns war wichtig zu verstehen, wie ein entsprechendes Assistenzsystem gestaltet sein muss, um einen möglichst großen Mehrwert beim Maintenance-Support und gleichzeitig eine hohe Nutzerakzeptanz zu ermöglichen «, erklärt Projektleiter Benjamin Burkard. »Das direkte Feedback von Servicemitarbeitenden und der Kundschaft ist für uns entscheidend, um EyeBuddy gezielt an den tatsächlichen Anforderungen der industriellen Praxis weiterzuentwickeln.«
Soforthilfe für die industrielle Instandhaltung
Das Fraunhofer IAO begleitet Unternehmen bei der Entwicklung und Einführung KI‑gestützter Assistenzsysteme für Wartung und Service – von der ersten Idee bis zur praktischen Erprobung im industriellen Umfeld. Von der Identifikation geeigneter Use Cases über die Entwicklung und Evaluation von Serviceprototypen bis hin zur Einbindung von KI‑, XR‑ und Live‑Daten‑Technologien begleitet das Institut Industriepartner auf dem Weg zu effizienteren, resilienteren Serviceprozessen.
Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO