Dabei ist das Assistenzsystem nicht dazu gedacht, den menschlichen Entscheidungsvorgang zu ersetzen. „Das System liefert notwendige Informationen für bessere Entscheidungen und entlastet damit sowohl die Beschäftigten in der Produktion als auch die Planenden in der Arbeitsvorbereitung. Das System ist zwar für das Unternehmen Bette konzipiert. Allerdings ist eine Übertragung des Modells auf andere Produktionssysteme, die eine ähnliche Fertigung besitzen, möglich“, sagt Lukas Vollenkemper, wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Hochschule Bielefeld. In seiner Forschung beschäftigt er sich mit eben jener humanzentrierten Produktionsplanung und hat im Projekt das Assistenzsystem mit entwickelt.
KI sortiert schmutzige Wäsche bei Kannegiesser
Die Mitarbeiter von Großwäschereien mit Hilfe von KI zu entlasten, hat sich auch das Vlothoer Unternehmen Kannegiesser vorgenommen. Der Familienbetrieb ist Weltmarktführer für Wäschereitechnik. Fast alle industriellen Wäschereien stehen vor demselben Problem: Die Sortierung der Schmutzwäsche für verschiedene Waschkategorien wird bisher entweder gar nicht oder anhand von Barcodes oder RFID-Chips vorgenommen. Letzteres erfordert den Kontakt des Menschen mit der verdreckten und oftmals auch kontaminierten Wäsche, was eine große physische und psychische Belastung für die Mitarbeitenden in den Wäschereien darstellt und zudem ein erhebliches gesundheitliches Risiko in sich birgt.
„Aus diesem Grund haben wir aufbauend auf einer vorhandenen automatischen Maschine zur Wäschesortierung zusammen mit der Universität Bielefeld eine Lösung zur Schmutzwäschesortierung entwickelt, die primär auf Kamerabilder und künstlicher Intelligenz basiert“, sagt Dr. Mathias Wöhler, Herbert Kannegiesser.
Algorithmus mit knapp 10.000 Bildern trainiert
Mit knapp 10.000 Bildern hat die Universität Bielefeld einen Algorithmus angelernt, die jedes Kleidungsstück nach Farbe, Typ, Verschmutzungsgrad und -art, sowie nach Schäden und Waschtemperatur sortieren kann. Und die KI arbeitet zuverlässig: „Unser Demonstrator zeigt, dass neun von zehn Test-Wäschestücke richtig kategorisiert werden, wodurch ein direkter Kontakt der Mitarbeiter mit diesen vermieden werden kann. In einem nächsten Schritt sollte die KI direkt in einer Wäscherei angelernt werden, um möglichst automatisiert und schneller Daten aufnehmen und annotieren zu können“, sagt Nico Rabethge, wissenschaftlicher Mitarbeiter im Forschungsinstitut für Kognition und Robotik (CoR-Lab) der Universität Bielefeld.
Diesen Schritt will Kannegiesser gehen. Derzeit befindet sich der Demonstrator in der Entwicklungsphase, anschließend soll die Herstellung eines Prototyps und letzte Erprobungen in einer Nullserie folgen, bevor die Serienproduktion beginnt.
Weitere Projekte
„Die technische Umsetzung der automatisierten Schmutzwäschesortierung ist ein wichtiger Teil unseres Gesamtkonzepts zur Roboterisierung von Kannegiesser. Um weltweit erfolgreich zu sein, planen wir regionale Kompetenzen und Stärken aus dem Netzwerk it’s OWL zu nutzen und in weiteren Projekten mit Forschungseinrichtungen wie Hochschulen und Fraunhofer Instituten in der Region zusammenzuarbeiten“, sagt Wöhler. Im Projekt des Kompetenzzentrums Arbeitswelt.Plus haben neben der Universität Bielefeld, die IG Metall und die Deutsche Angestellten-Akademie (DAA), eines der größten Weiterbildungsunternehmen in Deutschland, mit Kannegiesser zusammengearbeitet.
