Forschungsprojekte Forschungsprofessur Bildungstechnologie für die digitale Transformation

 

Projekt ExPro

Die Verwendung komplexer algorithmischer Verfahren stellt Mitarbeiter mit unterschiedlichen Vorqualifikationen und Verantwortlichkeiten zunehmend vor Probleme, in konkreten Alltagssituationen zu einem gemeinsamen, abgestimmten Handeln zu gelangen. Oft müssen z.B. die Qualität von Basisdaten, die Ergebnisgüte oder die Verfahrensqualitäten eingeschätzt werden, um zu betrieblich sinnvollen Entscheidungen zu kommen. Mit Hilfe Maschinellen Lernens (ML) ist es grundsätzlich möglich, diese Schätzungen auf Grundlage komplexer und umfangreicher Eingabedaten aus Betriebs- und Produktionsdaten vorzunehmen. Mangelnde Transparenz und Nachvollziehbarkeit verhindern jedoch deren praktischen Einsatz und die Akzeptanz in KMUs. Technische Ansätze, wie z.B. Explainable AI (XAI), adressieren diese Schwachstellen; sie müssen aber ergänzt werden. Ziel von ExPro ist daher die kollaborative Exploration von Prognoseergebnissen bis hin zu deren Ausgangsdaten, um eine Entscheidungsfindung auf Grundlage von ML-Prognosen zu unterstützen.

Projektleitung:

Prof. Dr. Thomas Ludwig

Projektmitarbeiter:

Marco Fries

Julia Nießner

Robin Walkenhorst

Julian Kamphausen

Projektlaufzeit:

01.04.2021 - 30.09.2023

gefördert durch:

BMBF LogoFoto: BMBF

Projekt Zukunftszentrum KI NRW

Foto: ZUZ KI NRW

Wir glauben, dass Künstliche Intelligenz (KI) und Digitalisierung die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen erhöht und Arbeit besser machen kann. Dafür braucht es eine neue, praxisnahe und menschenzentrierte Herangehensweise, die neue Wege geht. Dafür steht das Zukunftszentrum KI NRW mit seinen sechs Konsortialpartner:innen.

Projektleitung:

Zentrum für Innovation und Technik in NRW

Projektpartner*innen:

FernUniversität in Hagen

Bildungswerk der Nordrhein-Westfälischen Wirtschaft e. V.

agentur mark GmbH

Technologieberatungsstelle beim DGB NRW e. V.

Projektlaufzeit:

01.01.2023 - 31.12.2026

gefördert durch:

Förderer ZUZ KI NRW
Foto: BMAS/MAGS NRW

Projekt What2Study

Foto: .

Zentrale Studienberatungen (ZSB) sind oftmals die erste Anlaufstelle an deutschen Hochschulen für jegliche Fragen rund um die Themen Studium und Studieren. Als „Wegweiser“ an ihren jeweiligen Hochschulen bieten ZSBen ein vielfältiges Angebot zur Studienorientierung.
Durch die clevere Einbindung so genannter Conversational Agents (z.B. Chatbots oder Voicebots) kann die Kommunikation mit potenziellen Studieninteressierten vereinfacht und besser gelenkt werden. Ziel ist es Anfragen zu generischen Themen sowie Terminvereinbarungen durch den Einsatz künstlicher Intelligenz zu beantworten, um bei Bedarf möglichst schnell und gezielt in eine individuelle Beratung mit qualifiziertem Fachpersonal zu vermitteln.
Innerhalb des Projektes soll exploriert werden, wie Conversational Agents zu diesem Zweck als Ergänzung zu den klassischen Kommunikationskanälen der ZSB gestaltet, umgesetzt und NRW-weit eingeführt werden können. So sollen gemeinsam mit den Mitarbeiter:innen der ZSB mögliche Inhalte und Anwendungsbereiche des Conversational Agents in einem Participatory-Design-Prozess erarbeitet und konzipiert werden. Diese Inhalte werden in Anforderungen münden, die umgesetzt und als Module implementiert werden.
In einer Pilotierungsphase sollen hochschulübergreifende Kernfunktionalitäten der Conversational Agents erprobt und optimiert werden. In der zweiten Projekthälfte soll exploriert werden, wie ZSBen befähigt werden, einfach Anpassungen des eigenen Conversational Agents vorzunehmen und so auch weiterführende individuelle Inhalte zu Studiengängen oder Standorten kommunizieren zu können. Durch die Möglichkeit der einfachen Inhaltspflege und der Anpassung kleinerer Funktionalitäten ist auch eine Nachhaltigkeitsperspektive des Projektes über die eigentliche Projektlaufzeit gegeben.
Die innerhalb des Projektes erprobte neuartige Form der Kommunikation trägt direkt zu der Landesinitiative "Kein Abschluss ohne Anschluss“ (KAoA) bei, indem der Übergang von Schule ins Studium gestärkt wird. So werden Jugendliche landesweit bei der Studien- und Berufsorientierung, bei der Wahl des Studiengangs und Studienorts sowie beim Eintritt in das Studium unterstützt.

Projektleitung:

Prof. Dr. Thomas Ludwig

Projektmitarbeiter:

Philip Weber

Faisal Mahmood

Torsten Schneider

Projektlaufzeit:

01.04.2023 - 31.12.2024

gefördert durch:

NRW-Logo

Projekt SkaLab

Verbundprojekt: Skalierbares Zentrum für die Herstellung von Karosseriebauteilen aus Blech (SkaLaB)

Für die Automobilwirtschaft, gerade seitens der KMU, ergeben sich in Zukunft die Handlungspfade, die Souveränität in Form von Technologieoffenheit zu wahren und die Digitalisierung zu beschleunigen. Im Zuge dessen gewinnen auch die flexiblen Fertigungstechniken, die eine Rekonfiguration der Produktion ermöglichen, immer mehr an Bedeutung. Im Produktportfolio, welches zur Herstellung i. d. R. von OEMs an Zulieferer weitergegeben wird, befinden sich sehr oft Karosseriebauteile, die mit der vorherrschenden Fertigungstechnik bei zuliefernden Mittelständlern nicht immer kostendeckend gefertigt werden können. Die Ursache liegt in einer hohen Anzahl an Varianten bei geringen Losgrößen begründet. Statt derartige Lose als Teilumfang großer Aufträge teuer und unprofitabel mit zu produzieren, könnten sie durch eine varianten- und kapazitätsflexiblere Produktion von geometrisch individualisierten Bauteilen für mittelständische
Zulieferer attraktiv und gewinnbringend gemacht werden.
Durch das Teilvorhaben der FernUniversität Hagen werden verschiedene Aspekte der oben genannten Problematik adressiert. Um eine flexible Fertigung umzusetzen und Teile mit geringer Stückzahl sicher und wirtschaftlich fertigen zu können, gilt es Geometriemerkmale aus CAD-Zeichnungen (teil)automatisiert zu erfassen, um der darauf aufbauenden Prozesskette geeignet steuern zu können. Diese Funktionalität wird in einem KI-Modul müden, um nicht nur Merkmale möglichst automatisiert zu erfassen, sondern auch den entsprechenden Prozess zu generieren.

Projektleitung:

Prof. Dr. Thomas Ludwig

Projektmitarbeiter:

Marco Fries

Projektlaufzeit:

01.04.2023 - 31.12.2025

gefördert durch:

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ABD | 30.10.2023