Projektzusammenarbeit mit Handwerksbetrieben
Use Cases
Im Projekt KIDiHa, aus dem auch diese Ausstellung hervorgegangen ist, entwickeln wir in Kooperation mit dem Fraunhofer Institut aus Lemgo und der Kreishandwerkerschaft Paderborn-Lippe einige digitale oder KI-gestützte Anwendungen für Handwerksbetriebe.
Bäckerei Biere aus Detmold
Intelligente Ladentheke
Der Bedarf: Im Projekt „Intelligente Ladentheke“ soll ein innovatives System entwickelt werden, das die Erfassung von Backwaren im Verkaufsprozess vereinfacht.
Das zeichnet den Use Case aus: Das Alleinstellungsmerkmal ist der Fokus auf die Kundenbeziehung. Im Gegensatz zu anderen Ansätzen, die den Verkaufsprozess optimieren sollen, wird die Interaktion des Kunden im Verkauf in den Mittelpunkt gestellt und weiter intensiviert.
Diese Herausforderung gibt es: Eine Herausforderung ist die Integration des Systems in das bestehende Kassensystem, das die Anbindung eines externen Systems ermöglichen muss.
Die Vision: Langfristig den persönlichen Verkauf effizienter gestalten und die Kundenbindung stärken. Im Hintergrund analysieren Softwaresysteme die Verkaufszahlen in Echtzeit und schalten automatisiert Angebote in der Filiale. Die Systeme sind zudem in der Lage, die Verkaufszahlen der Waren für die kommenden Tage zu prognostizieren, wodurch wichtige Daten für die benötigte Stückzahl an Backwaren bereitgestellt werden. Dies ermöglicht es, Überschüsse zu vermeiden und eine ressourcenschonende Herstellung für Betriebe zu gewährleisten.
Restaurateur Kramp & Kramp aus Lemgo
Digitale Projektmappe
Der Bedarf: Der Restaurationsbetrieb Kramp&Kramp restauriert Altbauten und bearbeitet die Projekte teilweise vor Ort und teilweise im eigenen Betrieb. Die damit verbundenen Daten liegen sehr verteilt und insbesondere die Planungs- und Managementebene wünscht sich Konsolidierung und Transparenz.
Das zeichnet den Use Case aus: Der Use Case ist durch eine hohe Komplexität geprägt. Daten aus Baustelle, Produktion und Montage müssen miteinander vernetzt werden – ein typischer Fall für Baubetriebe.
Diese Herausforderung gibt es: Es werden unterschiedliche IT-Systeme (AIDA, Memomeister, eigene Tools) verwendet, bei denen der mögliche Datenzugriff noch nicht final geklärt ist.
Die Vision: Jederzeit vollumfängliche Transparenz über den Auftragsstatus, digital visualisiert. Außerdem in der Lage sein, Kunden diese Transparenz zu kommunizieren.
Tischlerei Gerdesmeier aus Paderborn
Speech2Text - Angebotserstellung
Der Bedarf: Die Tischlerei Gerdesmeier braucht eine effiziente Lösung zur Angebotserstellung, da aufgrund der hohen Auslastung und Kundenterminen wenig Zeit für die manuelle Erstellung besteht. Eine KI-basierte Unterstützung soll diesen Prozess optimieren.
Das zeichnet den Use Case aus: Der Use Case „Speech2Text Angebotserstellung“ hebt sich durch die direkte Sprachaufnahme im Auto ab, die automatisch in ein Angebot umgewandelt wird. Dies spart Zeit und reduziert den Aufwand erheblich, was in der individuellen Möbelbranche von großer Bedeutung ist.
Diese Herausforderungen gibt es: Die Hauptprobleme liegen in der aktuell aufwendigen „manuellen“ Angebotserstellung und der Abbildung der Arbeitsweise in digitale und automatisierte Prozesse, sowie in der Integration der neuen Technologie in bestehende Arbeitsabläufe.
Die Vision: Durch den Einsatz von KI die Effizienz in der Tischlerei Gerdesmeier deutlich zu steigern und individuelle Kundenwünsche schneller und präziser berücksichtigen können. Langfristig soll dies zu einer erhöhten Kundenzufriedenheit und einem Wachstum des Unternehmens führen.
Bildhauer Michael Diwo aus Paderborn
StoneCrackMon - KI-gestütztes System zur Risserkennung
Der Bedarf: Beim „StoneCrackMon“ soll ein KI-basiertes Sensorsystem über die akustische Signatur zur Unterstützung der Rissprüfung von Steinmetzarbeiten aufgebaut werden.
Das zeichnet den Use Case aus: Das Alleinstellungsmerkmal ist die Kombination von sensorischer Erfassung, KI-Datenauswertung und Visualisierung im Bereich der Gesteinsprüfung.
Diese Herausforderung gibt es: Risse und Schabgeräusche von der KI eindeutig zu identifizieren. Hierzu werden Trainingsdaten gesammelt.
Die Vision: Ein benutzerfreundliches Werkzeug, das vor Ort Echtzeit-Datenanalysen ermöglicht und die Prüfergebnisse visuell aufbereitet. Ferner besteht die Perspektive, das System auf weitere Anwendungsbereiche, wie die Zustandsüberwachung von Maschinen oder Baustoffen auszuweiten.