MR4B Projekte

Gefördert vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt

Handbuch­2AR

Augmented Reality und KI-gestützte Anwendung für den Betrieb und die Wartung industrieller Anlagen

Heraus­forderung
Komplexe Betriebs- und Wartungsprozesse in Industrieanlagen, bei denen papierbasierte Infos, heterogene Inhalte und fehlende geräteunabhängige Strukturen die Arbeit erschweren.
Betriebs- und Wartungsprozesse in industriellen Anlagen sind komplex und erfordern die Nutzung zahlreicher Handbücher, Anleitungen, Normen und Verfahrensanweisungen. Die Informationen liegen meist papierbasiert oder auf Tablets und Smartphones vor, wodurch die Arbeit unterbrochen oder erschwert wird. Es existieren keine maschinenlesbaren Strukturen, die Inhalte automatisch aufbereiten oder situationsgerecht bereitstellen.

Außerdem stellt die Visualisierung heterogener Informationen wie Text, 2D- und 3D-Grafiken in einer intuitiven Form eine große Herausforderung dar. Schließlich gibt es keine generische, geräteunabhängige Lösung, die auf verschiedene Anlagen und technische Geräte übertragbar ist.
Lösung
AR- und KI-Plattform für Betrieb und Wartung, die Dokumente automatisch in interaktive 2D/3D-Visualisierungen überträgt, geräteunabhängig und skalierbar ist.
Das Projekt Handbuch2AR entwickelt eine Augmented Reality- und KI-gestützte Anwendung, die Betriebs- und Wartungsinformationen „hands free“ über eine Datenbrille bereitstellt. Künstliche Intelligenz und Natural Language Processing analysieren Text- und Grafikdokumente, identifizieren zentrale Inhalte und verknüpfen diese mit einer domänenspezifischen Ontologie, die die Merkmale der Anlagen abbildet. Die Informationen werden automatisch in 2D- und 3D-Visualisierungen umgewandelt und interaktiv in der AR-Oberfläche dargestellt. Prototypen verfügen über eine WebAR-Schnittstelle, sodass die Lösung geräteunabhängig genutzt werden kann.

Langfristig soll Handbuch2AR auf alle technischen Geräte und Anlagen übertragbar sein, wodurch klassische Handbücher weitgehend überflüssig werden. Durch diesen Ansatz werden digitale Standards für Betriebsanweisungen geschaffen, die Prozesse transparenter machen, Fehlerquellen reduzieren und Effizienz sowie Sicherheit in der Industrie steigern.
Partner & Kontakt
DIY MR Autorentool läuft vom 01.07.2023 – 30.06.2026 und wird von der TU Berlin (dIbItIa) in Zusammenarbeit mit Semtation, 3pc, Werner-von-Siemens-Centre e. V., se.services und der BAM durchgeführt.

Laufzeit:
01.07.2023 – 30.06.2026

Konsortialführer:
Technische Universität Berlin, Fachgebiet Dynamik und Betrieb technischer Anlage

Partner:
Semtation, 3pc Neue Kommunikation, Werner-von-Siemens-Centre for Industry and Science e. V., se.services, assoziierter Partner: Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM)

Ansprechpartner:
Dr.-Ing. Erik Esche
erik.esche@tu-berlin.de
+49 (30) 314 21634
www.tu.berlin/dbta

Meilen­steine

Jul.
2023

Projektstart

Dez.
2023 

Szenarien detailliert

Dez.
2024 

1. Version der KI-basierten Textanalyse ist vorhanden

Dez.
2025

1. Praxisumsetzung

Kontakt:
Dr.-Ing. Erik Esche
erik.esche@tu-berlin.de
+49 (30) 314 21634

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