Industrieelle HMI-Schnittstellen Spracherkennung für Industrieanlagen

„Ziel ist es, die Kommunikation zwischen Mensch und Maschine zu vereinfachen". Prof. Dr. Oliver Niggemann, Vorstandsmitglied am inIT.
„Ziel ist es, die Kommunikation zwischen Mensch und Maschine zu vereinfachen." Prof. Dr. Oliver Niggemann, Vorstandsmitglied am inIT.

Forscher der Hochschule Ostwestfalen-Lippe arbeiten an einem Spracherkennungssystem, mit dem es auch nicht speziell geschulten Arbeitern möglich sein soll, eine komplexe Industrieanlage bedienen und überwachen zu können.

Apple und Samsung haben Endverbrauchern die Vorzüge einer gut funktionierenden Spracherkennung in mobilen Endgeräten vor Augen geführt. Mit dem Projekt Semantics4Automation wollen Mitarbeiter des Lemgoer Instituts für industrielle Informationstechnik (inIT) der Hochschule OWL dieses Konzept auf Industrieanlagen übertragen.

Das erste Ziel des Projekts ist der Aufbau eines Ontologiemodells für Maschinen, in dem Informationen über die Maschine, die Zusammenhänge zwischen den einzelnen Informationen und relevantes Allgemeinwissen hinterlegt sind.

Ontologien werden in der Spracherkennung eingesetzt, denn mit ihrer Hilfe lassen sich aus den initial hinterlegten Informationen über Algorithmen (Inferenzen) weitere Informationen ableiten bzw. neu gewonnene Informationen näher interpretieren und auf Konsistenz prüfen.

Analyse- und Diagnosealgorithmen einer Industrieanlage können so mit einem Ontologiemodell gekoppelt werden, dass die Anlage für die Bearbeitung einer Nutzeranfrage selbstständig einen Algorithmus auswählt und anhand des Wissens aus der Ontologie die erzeugten Resultate überprüft. Ein Nutzer kann beispielsweise sehr generell nach dem Zustand der Anlage fragen und erhält eine entsprechende Antwort, da die Maschine selbst zwischen normalem und anormalem Verhalten differenziert. Zur Anlagenbedienung wäre dann kein Fachwissen über die Maschine nötig.