KIKERP: KI-basierte Erkennung und Klassifizierung von Elektro(-alt)geräten zur robotischen Prozessautomatisierung in kreislaufwirtschaftsorientierten digitalen Managementökosystemen

Das Projekt KIKERP beschäftigt sich mit der Erschließung von KI-Potenzialen zur Erkennung und Bewertung von Elektroaltgeräten in der Kreislaufwirtschaft. Mit Hilfe eines KI-Assistenzsystems sollen Mitarbeitende unbekannte Altgeräte einfacher und schneller für die fachgerechte Aufbereitung, Wiederverwendung und Verwertung zuordnen und klassifizieren können.

Dazu sollen Mitarbeitende mit mobilen Endgeräten durch einen Dialog geführt werden, um visuelle Aufnahmen zu machen, Bewertungen zu begutachten, den Suchraum ggf. mit Text und anderen Metadaten weiter einzuschränken und Entscheidungsvorschläge zu validieren.

Durch Robotic Process Automation (RPA) und Software Bots sollen KI-basierte Technologien in domänenübergreifende Prozesslandschaften integriert werden, um Effizienz- und Kostensenkungspotenziale in zukunftsfähigen digitalen ERP-Ökosystemen zu erschließen. Mit Hilfe einer cloudbasierten Managementplattform soll eine Prozesslandschaft für das Remanufacturing & Reuse von Haushaltsgroßgeräten konzipiert und als Anwendungsdemonstrator umgesetzt werden. Diese ermöglicht die vollautomatische Erkennung von Altgeräten (Produktmodell), Diagnoseoperationen, Qualitätsklassifizierung und Qualitätssicherung, Warenbewegungen zu verschiedenen Zeitpunkten im Logistiksystem, Preisbewertung und Angebotserstellung sowie deren Synchronisation mit E-Commerce-Portalen für den Verkauf der analysierten Produkte.

Innerhalb des KIKERP-Projekts ist das Fraunhofer IPK maßgeblich für die Entwicklung und Integration von zwei zentralen KI-Innovationen verantwortlich.  

Für die erste Innovation werden verschiedene multimodale KI-Module in einer einzigen Architektur kombiniert, die mehrere Anwendungen effizient bedienen kann. Diese KI soll dann in einer dialogbasierten Anwendung mit unterschiedlichen Daten gefüttert werden können, bis dem Anwender eine fundierte Klassifizierung und Diagnose des inspizierten Elektro(alt)gerätes vorliegt. Erstmals werden Simulationen für die Entwicklung der KI sowie des Datenerfassungs- und Verarbeitungsprozesses eingesetzt, um die Architektur möglichst effizient zu entwerfen, zu testen, zu optimieren und synthetisch vorzutrainieren. 

Die zweite Innovation umfasst ein automatisiertes Datenmanagementsystem und die kontinuierliche Verbesserung der KI aus den rückgekoppelten Prozessdaten. Das Datenmanagementsystem soll die im Prozess gewonnenen - teilweise redundanten - Datenmassen mit einer neuen KI-basierten Bewertungsmethodik sorgfältig sortieren und für zukünftige Trainingsprozesse auswählen. Dies ermöglicht einerseits ein effizientes Training sowie eine effiziente Datenspeicherung und andererseits eine möglichst große, von statistischen Verzerrungen („Bias“) freie Datenbasis für das KI-Training. Aufbauend auf dem Datenmanagementsystem soll in Kombination mit Leistungsindikatoren automatisiert abgeleitet werden, wann und mit welchen Daten die KI nachtrainiert werden muss, um eine möglichst signifikante Verbesserung zu erzielen.

Integriert in die von KIKERP angestrebte cloudbasierte Prozesslandschaft sollen die beiden Innovationen in Summe die Erkennung und Befundung von Elektro(alt)geräten erleichtern und beschleunigen. Mit dem dialogbasierten Assistenzsystem können auch ungeschulte Mitarbeitende schnell eingearbeitet werden. Zudem wird die Arbeit automatisch und digital dokumentiert.