ELAMU erfolgreich abgeschlossen: Drei Jahre Forschung rund um digitale Materialzeugnisse

Nach drei Jahren Projektlaufzeit ist das Forschungsprojekt ELAMU Ende September 2026 erfolgreich abgeschlossen. Am 17. September trafen sich die Projektpartner zu einem gemeinsamen Abschlussmeeting, um auf die vergangenen drei Jahre, die erzielten Ergebnisse und die Zusammenarbeit im Projekt zurückzublicken.

Materialzeugnisse mit KI verarbeiten

Materialzeugnisse enthalten wichtige Informationen über die Eigenschaften und die chemische Zusammensetzung von Materialien. In Unternehmen liegen diese Dokumente jedoch häufig in unterschiedlichen und wenig standardisierten Formaten vor. Ziel von ELAMU war es daher, den Digitalisierungsgrad bei der Verarbeitung von Materialzeugnissen zu erhöhen, die Fehleranfälligkeit und den manuellen Aufwand bei ihrer Bearbeitung zu reduzieren und die enthaltenen Daten für nachgelagerte Prozesse besser verfügbar zu machen. Gemeinsam arbeiteten daran die NeurologIQ Engineering GmbH, die Robert Josef Wolf GmbH & Co. KG, die AVENTUM GmbH und die Universität Siegen.

Auf Grundlage verschiedener Nutzerstudien konnte innerhalb der Projektlaufzeit ein Prototyp entwickelt werden, der digital vorliegende Materialzeugnisse automatisiert ausliest und die enthaltenen Werte strukturiert darstellt. Hierfür werden unterschiedliche KI-basierte Verfahren miteinander kombiniert, darunter Optical Character Recognition (OCR), Intelligent Character Recognition (ICR) und insbesondere Large Language Models (LLMs).

Da es sich bei Materialzeugnissen um sicherheitskritische Dokumente handelt, reicht es allerdings nicht aus, die Informationen lediglich automatisiert auszulesen. Die AnwenderInnen müssen nachvollziehen und kontrollieren können, ob die erkannten Werte korrekt sind. Ein Schwerpunkt unserer Forschung lag deshalb auf der Frage, wie EndanwenderInnen mit einer solchen Anwendung interagieren wollen und welche Kontroll- und Validierungsmechanismen benötigt werden, damit eine KI-gestützte Verarbeitung den hohen Anforderungen in der industriellen Praxis gerecht werden kann.

Forschung und Lehre miteinander verbunden

Im Projekt konnten wir diese Fragestellungen auch in mehreren Projekt- und Abschlussarbeiten gemeinsam mit Studierenden der Universität Siegen vertiefen. So entwickelte ein Student in seiner Masterarbeit ein Verfahren zur Unsicherheitsbestimmung erkannter Werte und evaluierte dieses anschließend gemeinsam mit ProbandInnen aus dem Projekt. Eine weitere Arbeit beschäftigte sich mit der Frage, wie AnwenderInnen einer KI Feedback zu erkannten Informationen geben möchten. Hintergrund war eine wiederkehrende Erkenntnis aus unseren Evaluationen: Eine KI-Unterstützung wird langfristig vor allem dann als sinnvoll angesehen, wenn das System aus fehlerhaften Erkennungen und den Korrekturen der NutzerInnen lernen kann.

Weitere Arbeiten betrachteten die Verarbeitung von Materialzeugnissen im größeren Arbeitskontext. Eine Bachelorarbeit untersuchte beispielsweise, wie ein System die Prüfung von geliefertem Material gegen Bestellung und Materialzeugnis unterstützen kann und wie sich bestehende Arbeitspraktiken dadurch verändern. Eine weitere Projekt- und anschließende Bachelorarbeit beschäftigte sich mit der Aneignung neuer Systeme und der Frage, welche Gestaltungsanforderungen sich für ein kontextbezogenes Annotations- und Kommunikationssystem ergeben, das Mitarbeitende bei der Einführung und Nutzung einer solchen Software unterstützt.

Mit Ende der Projektlaufzeit am 30. September endete ELAMU damit offiziell. Wir bedanken uns bei allen Projektpartnern, Studierenden und Teilnehmenden unserer Studien für die Zusammenarbeit und die vielen wertvollen Einblicke während der vergangenen drei Jahre!