ELAMU

Projektmotivation:

In vielen Branchen ist es unerlässlich, genaue Informationen zur exakten chemischen Zusammensetzung von Materialien zu verfügen. Diese Informationen werden über die gesamte Lieferkette weitergereicht und entsprechend erweitert. Trotz einiger Bemühungen, dies in digitaler Form standardisiert abzubilden, werden diese für die Unternehmen wichtigen Daten häufig in Form unstrukturierter, uneinheitlicher Materialzeugnissen auf Papier weitergereicht. Mittels optischer Zeichenerkennung (Optical Character Recognition, OCR) und intelligenter Zeichenerkennung (Intelligent Character Recognition, ICR) können dargestellte Zeichen als solche identifiziert werden. Unternehmen nutzen OCR/ICR, um Belege in eine strukturierte Form zu extrahieren, um so den Medienbruch hin zu weiterverarbeitenden Systemen teilweise zu automatisieren. Die OCR-/ICR-basierte Erkennung klassischer, gut strukturierter Bestellscheine oder Rechnungen funktioniert bereits relativ zuverlässig und kann durch die Unterstützung des rein manuellen Auslesens von Stammdaten bei Rechnungen und Belegen große Kosten- und Zeitersparnisse erzielen. Aufgrund der fehlenden Standards sowie der großen Varianz unterschiedlicher Materialzertifikate liegt die aktuelle Herausforderung darin, OCR/ICR-Technologien auch auf unstrukturierte Materialzertifikate anzuwenden. 

Zielsetzung:

Die Hauptziele des Projekts sind, den Digitalisierungsgrad für Materialzertifikate zu erhöhen. Der Fokus ist dabei die Fehleranfälligkeit und Kosten bei der manuellen Bearbeitung von Materialzertifikaten erheblich zu reduzieren.

Gleichzeitig sollen die Datenqualität und die Verfügbarkeit für komplementäre Folgeprozesse gesteigert werden, um den manuellen Dokumentationsaufwand zu minimieren. Um den Einsatz der auf maschinellen Lernverfahren basierenden Methoden an der Benutzerschnittstelle für EndnutzerInnen handhabbar zu gestalten, werden Methoden und Erfahrungen aus den Bereichen End-User Development (z.B. Visuelle Programmierung, Anpassbarkeitsinterfaces, Collaborative Tailoring) und Aneignungsunterstützung (z.B. Nutzungsdiskursumgebungen, erweiterbare Hilfesysteme) in das Projekt eingebracht.

Das Projekt hat einen innovative Charakter für metallverarbeitende Betriebe. Zur Erreichung der Projektziele wird eine interoperable Plattform entwickelt, welche komplexe differierende Metallzertifizierungen als unstrukturierte Daten verarbeitet. Dabei sollen Folgesystemen wie ERP oder CAQ-Systeme mittels Schnittstellen anbindbar sein. Praxiserprobte Interaktionskonzepten sollen zudem eine Intervention durch die Mitarbeitenden ermöglichen.

Das Projekt wird durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) finanziert.

Wichtige Partner des Projekts sind die NeurologIQ Engineering GmbH (https://neurologiq.com/de/), die Robert Josef Wolf GmbH & Co. KG (https://rjwolf.de/), die AVENTUM GmbH (https://www.aventum.de/) und die Universität Siegen.

Zusätzliche Partner sind die ifm business solutions gmbh (https://www.ifm.com/de/de), die Bruse GmbH & Co. KG (https://www.bruse.de/), das Mittelstand 4.0 - Kompetenzzentrum Siegen (https://www.uni-siegen.de/smi/kompetenzzentrum/?lang=de) und das ZDW Südwestfalen (https://zentrum-digitalisierung.de/)