Extraktion von Informationen aus Prüfanweisungen für Wareneingang - Mittelstand 4.0 Kompetenzzentrum Textil vernetzt

Herausforderung

Bei der Weber Instrumente GmbH & Co. KG liegen ca. 42 000 beschreibende Prüfanweisungen in Fließtexten vor. Diese Informationen sollen extrahiert werden, um sie für die weitere Digitalisierung der Wareneingangsprüfung sowie der Endprüfung nutzen zu können.

Lösung

Um den Vorgang effizienter und zeitsparender zu gestalten, unterstützt das Textil vernetzt-Team von Hahn-Schickard das KMU, die benötigten Anweisungen aus den Fließtexten herauszufiltern, mithilfe eines Algorithmus strukturiert aufzubereiten und in einer SQL-Datenbank abzulegen.

Umsetzung

Für den Algorithmus soll ein NLP-KI-Modell zum Einsatz kommen. Mithilfe von NLP-Analysen können unstrukturierte Daten, wie z. B. Texte, zu strukturierten Daten umgewandelt werden. Solche Algorithmen können verschieden eingesetzt werden und sie bieten gleichzeitig einen Mehrwert: von der Auswertung von Prüfprotokollen bis hin zur Auswertung von Kundenrezensionen oder Kundenanfragen.

Dokumentation des Umsetzungsprojektes:

Erfahren Sie mehr: Wie kamen die Projektpartner und Unternehmer zusammen? Worin lag der Schwerpunkt bei den folgenden Gesprächen, Workshops, etc.? Und wo steht das Unternehmen Weber Instrumente GmbH & Co. KG heute?

Projektflyer zum Download

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Das Unternehmen
Die Weber Instrumente GmbH & Co. KG aus Tuttlingen ist seit über 30 Jahren führend in der Herstellung und Entwicklung hochwertiger chirurgischer Werkzeuge und Silikonformteile für den medizinischen Gebrauch. Vom reinen Hersteller für Präzisionsinstrumente haben sie den erfolgreichen Schritt zum Komplettanbieter für Innovation und Entwicklung gemacht.

Herausforderung
Im Unternehmen liegen ca. 42 000 beschreibende Prüfanweisungen in Fließtexten vor. Diese Informationen werden sowohl für die Wareneingangsprüfung als auch die Endprüfung genutzt. Um die Informationen schneller und effizienter zu finden, müssen die benötigten Anweisungen sinnvoll gefiltert und strukturiert aufbereitet werden.

Lösung
Das Textil vernetzt-Team von Hahn-Schickard unterstützt das KMU, die Anweisungen aus den Fließtexten zu extrahieren. Gelöst werden soll die Aufgabe mit einer sprachbasierten KI, die aus einem gegebenen Eingabetext bestimmte Eigenschaften erkennt und diese herausschreibt. Ein Algorithmus hilft, die Daten strukturiert aufzubereiten und in einer SQL-Datenbank abzulegen.

Umsetzung
Für die Erkennung bestimmter Eigenschaften aus vorliegenden Texten bedarf es sogenannter Labels, mit denen die Daten versehen sein müssen. Für das Labeling bieten sich zwei Möglichkeiten an: ein regelbasierter Abgleich oder die Nutzung regulärer Ausdrücke, also Muster, die zum Abgleich von Zeichenkombinationen in Zeichenketten verwendet werden. Es galt, drei Schlüsselwörter in den Prüfanweisungen zu erkennen, diese herauszuschreiben und zu labeln. In einem nächsten Schritt wurde die Spracherkennungs-KI dahingehend trainiert, die gewünschten Eigenschaften aus den Texten zu identifizieren. Bei einem Wort lag die Erkennungsgenauigkeit bei über 99 Prozent, die Kombination aller drei Worte bei über 95 Prozent.

Wie geht es weiter?
Weber Instrumente prüft, ob für den eigenen Gebrauch die Nutzung einer KI vorteilhaft ist oder ob die Nutzung der regulären Ausdrücke ausreicht, da es im konkreten Anwendungsfall schwerpunktmäßig um ein Muster-Matching geht. Mit dem neu erlernten Wissen um das Labeling und dem Training einer KI sowie der Erstellung von regulären Ausdrücken hat das KMU zwei Werkzeuge an die Hand bekommen, wie es seine Wareneingangs- und Endprüfung weiter digitalisieren und schneller Informationen aufrufen kann.

Stichworte

Künstliche Intelligenz
Prozessoptimierung
Datenerfassung und -analyse

Ansprechpartner
Hahn-Schickard
Patrick Selle
E-Mail: stuttgart@textil-vernetzt.de

O-Ton
„Bei der Umsetzung unserer Digitalisierungsidee war es gut, mit Textil vernetzt einen Sparringspartner an der Seite zu haben, der einen leitet, bestätigt oder auch mal abrät.“
Arian Mingo
Beauftragter Qualitätsmanagement Weber Instrumente GmbH & Co. KG

Zwischen 95 und 99 Prozent: Über das Finden von Informationen aus Prüfanweisungen bei Weber Instrumente

Wie trainiere ich eine Spracherkennungs-KI? Dieser Aufgabe widmete sich die Weber Instrumente GmbH & Co. KG gemeinsam mit dem Textil vernetzt-Team von Hahn-Schickard, um Informationen aus Prüfanweisungen für den Wareneingang zu filtern. Dafür wurden drei Schlüsselwörter definiert und gelabelt sowie viele Datensätze zur Verfügung gestellt. Damit die Spracherkennungs-KI die Schlüsselwörter auch erkennt, mussten die Labels noch in Attribute gewandelt werden. Dabei wurde eine Genauigkeit von über 95 Prozent erreicht, wenn es darum ging, alle drei Schlüsselworte in Kombination zu erkennen. Die Genauigkeit, ein Schlüsselwort zu erkennen, liegt bei über 99 Prozent.

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Die Weber Instrumente GmbH & Co. KG ist ein seit 30 Jahren führendes Technologie- und Dienstleistungsunternehmen im Bereich Medizintechnik mit Sitz in Tuttlingen. Gemeinsam mit den Textil vernetzt-Kollegen von Hahn-Schickard hat es sich das KMU zur Aufgabe gemacht, Informationen aus Prüfanweisungen für den Wareneingang herauszufiltern, um sie für die weitere Digitalisierung der Wareneingangs- und Endprüfung nutzen zu können.

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