Die Werkstattführung im Rahmen des sogenannten Shopfloor Managements (SFM) greift zunehmend auf digital erfasste Daten zurück. Die im Rahmen des SFM erkannten Abweichungen führen im besten Fall zu einer systematischen und nachhaltigen Lösung der zugrundeliegenden Probleme. Besonders wertvoll ist dabei das in Form von Freitext dokumentierte Wissen der Beschäftigten in der Ursachenforschung und Maßnahmendefinition. Im Transferprojekt TexPrax werden daher Ansätze aus dem Natural Language Processing (NLP) auf diese Textdaten angewendet, um Assistenzfunktionen im SFM zu realisieren. Dieser Beitrag stellt verschiedene, erprobte Assistenzsysteme im digitalen SFM (dSFM) vor und zeigt situationsspezifische Umsetzungsstrategien für Unternehmen auf.
Industrie 4.0 Management |
37. Jahrgang |
2021 | Ausgabe
6 | Seite
11-14 | DOI
10.30844/I40M_21-6_S11-14
