KI-gesteuertes Trainingssystem für industrielle Aufgaben

Viele Branchen hängen von Fachkräften ab, die mit schwierigen Maschinen umgehen können. Wir stellen ein KI-System vor, das den Nutzern hilft, komplizierte Arbeiten in Fabriken oder ähnlichen Umgebungen auszuführen. Dieses System nutzt Virtuelle Realität (VR), um eine digitale Version eines Saftmixers zu erstellen. Dieses virtuelle Setup imitiert die tatsächlichen Maschinen, die in Branchen wie Lebensmittel und Pharma verwendet werden, und bietet verschiedene Behälter, Sensoren und Pumpen.

Das System funktioniert als hilfreiches Tool, um zu zeigen, wie Dinge an einem sicheren Ort funktionieren, bevor man sich mit echten Maschinen beschäftigt. Die Hauptbestandteile unseres KI-Helfers umfassen ein grosses Sprachmodell (LLM) und ein Sprach-zu-Text-Modell, die Video- und Audioaufnahmen eines Experten analysieren, der zeigt, wie man eine Aufgabe im VR-Raum ausführt. Die KI kann dann Schritt-für-Schritt-Anleitungen basierend auf den Aktionen des Experten geben, was den Nutzern hilft, komplexe Aufgaben zu erledigen.

Unsere Demonstration verdeutlicht, wie dieser KI-Assistent die mentale Anstrengung verringern, die Produktivität steigern und die Sicherheit am Arbeitsplatz gewährleisten könnte. Da die Industrie neue Technologien annimmt, ist es wichtig, KI in den täglichen Aktivitäten zu integrieren, um Effizienz und Sicherheit zu steigern.

Dieses System wurde entwickelt, um auf die wachsende Komplexität der Maschinen zu reagieren, die Bediener verstehen müssen. Da viele Jobs kontinuierliches Lernen und Anpassung erfordern, ist es wichtig, Ressourcen anzubieten, wenn direkte Hilfe von einem Experten nicht verfügbar ist. Es gibt zusätzliche Herausforderungen, wie die hohen Kosten für Schulungen an echten Maschinen, die seltene Natur einiger Aufgaben, die von Experten ausgeführt werden, und die starke Notwendigkeit für Arbeiter, neue Fähigkeiten in einem sich verändernden Arbeitsmarkt zu erlernen.

Daher zielt unser KI-Assistent darauf ab, eine flexible Trainingsoption zu schaffen, die es Lernenden ermöglicht, wichtige Aufgaben sicher und effektiv zu üben. In unserer Demonstration interagieren die Nutzer mit einem virtuellen Saftmixer, der einer echten Maschine in industriellen Anwendungen sehr ähnlich ist.

#Wie das System funktioniert

Das Besondere an unserem Ansatz ist, dass er einen interaktiven KI-Assistenten nutzt, der von einem grossen Sprachmodell angetrieben wird. Dieser Assistent verwendet Audio-Transkripte aus einem Video eines Experten, der Aufgaben in VR ausführt. Diese Transkripte dienen als Basis für die Anleitung, sodass es sich an die Bedürfnisse der Nutzer anpassen kann. Das VR-Setup repliziert die physische Maschine und stellt sicher, dass unsere Trainingsszenarien mit den realen Abläufen übereinstimmen.

Durch die Nutzung dieses Systems in einer VR-Umgebung können wir komplizierte Jobs vereinfachen und möglicherweise die Effizienz und Lernergebnisse verbessern. Dieser Artikel erklärt, wie unser KI-Assistent entwickelt wurde und wie er mit virtueller Realität funktioniert, um praktische Unterstützung bei industriellen Aufgaben zu bieten.

#Industrielle VR-Trainingsumgebungen

Der Einsatz von immersiven Technologien wie VR und digitalen Zwillingen stellt einen bedeutenden Wandel im Training und in den Abläufen in der Industrie dar. Digitale Zwillinge bieten eine digitale Kopie tatsächlicher Systeme und ermöglichen eine Überwachung und Kontrolle von Prozessen, ohne direkt mit ihnen interagieren zu müssen. Andererseits ermöglicht VR den Arbeitern, mit komplexen Maschinen in einem virtuellen, sicheren Raum zu interagieren, bevor sie das Gelernte in der realen Welt anwenden.

Diese Technologien helfen, Prozesse zu optimieren und Risiken erheblich zu reduzieren, wodurch Arbeitsplätze sicherer und effizienter werden.

#Herausforderungen in der industriellen Arbeit

Trotz der Entwicklung immersiver Technologien steht die Industrie immer noch vor vielen Herausforderungen. Maschinen werden immer komplexer, und die sich schnell ändernde Technologie und Regulierung erfordern, dass die Arbeiter flexibel und kompetent sind. Ausserdem besteht das Risiko menschlicher Fehler, wenn die mentale Belastung zu hoch wird. Das zeigt den Bedarf an innovativen Lösungen, die den Bedienern in Echtzeit Unterstützung bieten.

Eine weitere Herausforderung besteht darin, dass Expertenhilfe verfügbar ist, wenn sie benötigt wird, da Entfernung oder Terminprobleme Unterstützungslücken schaffen können. Unser Ziel ist es, den Auszubildenden sofortigen Zugang zu relevanten Informationen zu geben, wenn sie sie brauchen. Frühere Ansätze versuchten, diese Probleme zu lösen, indem sie verfolgten, worauf Nutzer schauen und was sie fokussieren, um nützliche Videos abzurufen.

KI spielt eine entscheidende Rolle bei der Überwindung dieser Probleme, indem sie intelligente Unterstützung bietet, die den Kontext berücksichtigt. Durch den Einsatz von KI können Industrien komplexe Informationen für vorausschauende Einblicke analysieren und Routineaufgaben automatisieren. Die Kombination von KI mit immersiven Technologien führt zu fortschrittlichen Systemen, die einfacher zu bedienen sind und die mentale Belastung der Arbeiter erheblich reduzieren, wodurch es sicherer wird, komplexe Maschinen zu bedienen.

Diese moderne industrielle Landschaft, zusammen mit den Stärken der KI, bildet die Grundlage für die Entwicklung unseres Systems. Unser Ansatz ermöglicht es Lernenden, Fragen zu stellen und auf eine relatable Weise mit dem KI-Assistenten zu interagieren.

#Live-Demonstration Setup

In der Live-Demonstration können Nutzer mit unserem VR-System interagieren, das das Training für Aufgaben unterstützt. Die Teilnehmer erleben einen virtuellen Saftmixer, der eine komplizierte Maschine imitiert, sodass sie auf interaktive und ansprechende Weise lernen und üben können.

Die Demonstration zeigt, wie der KI-Assistent die Nutzer beim Saftmischen anleitet. Das im Demo verwendete Video ist auf einer Video-Sharing-Plattform zu finden.

#Erstellung des digitalen Zwillings des Saftmixers

In unserer VR-Umgebung simulieren der Saftmixer und die zugehörigen Stationen den Saftherstellungsprozess. Dieses Setup ermöglicht es den Nutzern, mit dem digitalen Zwilling zu interagieren und die betrieblichen Prinzipien hinter dem Mischen von Saft auf immersive Weise zu verstehen.

Der Arbeitsablauf ist so strukturiert, dass er die Nutzer Schritt für Schritt durch den Saftmixprozess führt.

1. Vorbereitung: Die Nutzer beginnen, indem sie einen Behälter auswählen und ihn an der Saftstation platzieren. Hier wird der Behälter automatisch mit dem ausgewählten Saft gefüllt, und ein visueller Marker zeigt den Füllstand an.

2. Montage: Nach dem Füllen schliessen die Nutzer den Deckel und die Sensoren am Behälter an. Dann verbinden sie einen Pumpenschlauch, um sich auf das Mischen vorzubereiten. Diese Komponenten sind so gestaltet, dass sie durch einfache Controller-Aktionen leicht angebracht werden können, was den Realismus erhöht.

3. Mischen: Sobald alles vorbereitet ist, passen die Nutzer die Pumpeneinstellungen mit virtuellen Knöpfen an. Dieser Teil bietet praktische Erfahrung im Umgang mit dem Mischen.

4. Abschliessende Schritte: Nach dem Mischen können die Nutzer das Endprodukt sehen und ihre Arbeit bewerten. Dieser Schritt verstärkt das Lernen, indem er die Ergebnisse ihrer Aktionen zeigt.

Dieses Trainingssetup hilft den Nutzern, ein umfassendes Verständnis des Saftmixprozesses in einem sicheren virtuellen Raum zu erlangen. Die interaktive Natur verbessert das Trainingserlebnis, sodass Arbeiter komplizierte Aufgaben ohne die physischen Gefahren der realen Umgebung lernen können.

#Die Rolle des KI-Assistenten

Der KI-Assistent benötigt einen Experten, der die Aufgabe ausführt, und die Erzählung des Experten wird in Text transkribiert. Dieser Text dient als Kontext für das grosse Sprachmodell. Basierend auf diesem Kontext und den Fragen der Nutzer erstellt das Sprachmodell Anleitungen, um die Nutzer durch die Aufgabe zu helfen.

Diese Anleitungen werden im VR-Raum bereitgestellt, sodass die Nutzer mit dem KI-Assistenten über Mediensteuerungen, Textbefehle und Sprachausgaben interagieren können. Der Assistent soll die Nutzer in diesem immersiven Saftmixtraining unterstützen und verwendet das vom Experten aufgenommene Video, um die Lernenden in ihrem eigenen Tempo zu führen.

#Erstellung und Verarbeitung des Expertenvideos

Der Prozess beginnt mit der Aufnahme eines Videos, in dem ein Experte Aufgaben im VR-Raum ausführt. Der Experte erklärt seine Aktionen im Detail, was für effektives Lernen entscheidend ist. Nach der Aufnahme wird der Ton in Text umgewandelt, einschliesslich Zeitstempel, um die Reihenfolge beizubehalten. Dieses Transkript wird dann formatiert, um eine strukturierte Eingabe für die Anleitungen des Assistenten zu erstellen.

Der Assistent verwendet das OpenAI-Sprachmodell, um das Nutzererlebnis zu verbessern, indem er interaktive Kommunikation ermöglicht. Das formatierte Transkript bietet Kontext, um die Nutzer effektiv durch den Saftmixprozess zu leiten. Diese Methode erfasst das Expertenwissen, während sie die Nutzerinteraktionen vereinfacht, sodass sie Fragen stellen und kontextbezogene Anleitungen erhalten können.

#Festlegung des Verhaltens des Assistenten

Der KI-Assistent verhält sich gemäss klaren Richtlinien, die mit natürlicher Sprache festgelegt sind. Die Rolle des Assistenten besteht darin, die Nutzer Schritt für Schritt durch den Saftmixprozess in VR zu führen. Der Assistent ist für drei Hauptfunktionen verantwortlich:

1. Nutzer anleiten: Die Nutzer durch jeden Schritt des Mischprozesses führen und bestätigen, wenn sie eine Aufgabe abgeschlossen haben, bevor sie fortfahren.

2. Auf Fragen reagieren: Nutzeranfragen erkennen und Antworten basierend auf dem Transkript anbieten, wobei Zeitstempel für die Genauigkeit verwendet werden.

3. Probleme beheben: Lösungen für gängige Probleme gemäss den festgelegten Anweisungen anbieten.

Die Kommunikation des Assistenten stellt sicher, dass alle Nutzer praktische Fähigkeiten und ein festes Verständnis des Saftmixprozesses erwerben. Der Assistent beginnt, indem er sich vorstellt und seinen Zweck erklärt, bevor er die Nutzer anleitet, Fragen beantwortet und detaillierte Anweisungen gibt.

Jede Antwort bietet klare Anleitungen zusammen mit präzisen Zeitstempeln für die Video-Wiedergabe in der Nutzeroberfläche. Diese gezielte Wiedergabe hebt das Diskussionsthema hervor und schafft ein reichhaltigeres Lernerlebnis, indem die Anweisungen mit relevanten visuellen Inhalten übereinstimmen.

#Nutzerinteraktion mit dem KI-Assistenten

Die Benutzeroberfläche für den KI-Assistenten ist so gestaltet, dass sie für jeden leicht zu bedienen ist. Sie enthält ein Panel neben dem virtuellen Saftmixer, wo die Nutzer mehrere Komponenten finden:

• Eingabetextfeld: Hier können Nutzer Nachrichten eingeben, um mit dem KI-Assistenten zu kommunizieren.

• Audioeingabeoption: Nutzer können ihre Fragen sprechen, die die KI in Text umwandelt, um sie zu überprüfen und zu bearbeiten.

• Antwortanzeige und Audioausgabe: Nachdem die Nutzer eine Anfrage eingereicht haben, zeigt der Assistent die Antwort in einem Textfeld an und liest sie auch laut vor.

• Video-Panel-Integration: Dieses Panel zeigt Clips aus dem Video des Experten basierend auf den Zeitstempeln des KI-Assistenten und veranschaulicht bestimmte Schritte visuell.

Diese interaktive Oberfläche fördert die flexible Kommunikation mit dem KI-Assistenten und ermöglicht es den Nutzern, Text, Audio und Video zu verwenden, um den Saftmixprozess effektiv zu navigieren und zu meistern.

#Fazit und zukünftige Verbesserungen

In diesem Projekt haben wir ein KI-gesteuertes System vorgestellt, das den Nutzern hilft, Aufgaben in industriellen Umgebungen zu lernen und auszuführen. Durch die Verwendung eines virtuellen Saftmixers haben wir gezeigt, wie das System die Produktivität erhöhen und komplexe Aufgaben vereinfachen kann.

In Zukunft planen wir, weitere Möglichkeiten zu finden, wie Nutzer unterstützt werden können. Wir werden untersuchen, wie verschiedene Teile der Benutzeroberfläche das Nutzerverhalten beeinflussen und wie wir physiologische Indikatoren einbeziehen können, um die Nutzerreaktionen besser zu verstehen.

Darüber hinaus könnten neuere Sprachmodelle, wie solche mit Sehfähigkeiten, uns helfen, nuanciertere Kontexte aus Expertenvideos zu erfassen. Dies würde die Qualität der Informationen, die wir bereitstellen, verbessern und die Anleitung des Assistenten verfeinern.

Abschliessend zielen wir darauf ab, unseren datengestützten KI-Ansatz mit theoretischeren Methoden, wie kognitiv inspirierten Systemen, zu kombinieren, um unseren KI-Assistenten klarer und verständlicher zu machen.