Forschung für den Mittelstand - Die IGF-Projektdatenbank

Smart Speaker - Einsatz von Sprachassistenzsystemen in der Wertschöpfung von kmU des Maschinen- und Anlagenbaus

„Smart Speaker“ fokussiert die Identifikation, Bewertung sowie Erschließung von nutzenstiftenden Einsatzszenarien von Sprachassistenzsystemen in kmU des Maschinen- und Anlagenbaus.

Lösungsweg

Aufbauend auf einer Analyse von Ist-Prozessen hinsichtlich der Eignung für Sprachassistenzsystemen (AP1) und eines Technologiescreenings (AP2) werden mittels Szenarioanalyse verschiedenste Einsatzszenarien von Sprachassistenzsystemen identifiziert (AP3). Anschließend werden ein Bewertungskatalog und eine Potenzial-Matrix zur Priorisierung der Einsatzszenarien entwickelt (AP4). Daraufhin wird ein Vorgehen zur Identifikation von Umsetzungsvoraussetzungen erarbeitet (AP5). Die Ergebnisse aus AP1 bis AP5 werden schließlich in Form eines Smart Speaker Playbook konsolidiert und visuell aufgearbeitet (AP6). Parallel zur Bearbeitung von AP1 bis AP5 werden alle Ergebnisse (Vorgehensweisen, Methoden) laufend mit zwei Unternehmen konkret in deren betrieblichen Praxis umgesetzt. AP7 dient der Dokumentation und Verbreitung der Ergebnisse.

Im Projekt werden fünf zentrale Ergebnisse angestrebt:

1) Methodik zur Identifikation der Potenziale von Sprachassistenzsystemen in der Wertschöpfung im Gegensatz zur konventionellen Dateneingabe,

2) Technologiescreening mit dem Schwerpunkt auf den Leistungen und Möglichkeiten der aktuellen und zukünftigen Sprachassistenzsysteme sowie den entsprechenden funktionalen Anforderungen,

3) Methodik zur Bewertung und Priorisierung der identifizierten Potenziale von Sprachassistenzsystemen,

4) Instrument zur Identifikation notwendiger Voraussetzungen für die Umsetzung der hoch priorisierten Potenziale,

5) Roadmap für die nutzenstiftende Umsetzung ausgewählter Einsatzszenarien von Sprachassistenzsystemen.

Nutzen für KMU

Das in „Smart Speaker“ entwickelte Vorgehen ermöglicht es kmU des Maschinen- und Anlagenbaus, nutzenstiftende Einsatzszenarien von Sprachassistenzsystemen zu identifizieren, zu bewerten und deren Potenziale zu heben.

Ergebniszusammenfassung:

Das Forschungsprojekt trägt durch 3 Unterergebnisse der Akzeptanz und Verbreitung von Sprachassistenzsystemen bei KMU bei. Den einzelnen Aufgaben sind die Arbeitspakete (AP) und Teilziele (TZ) des Forschungsprojekts zugewiesen.

1) Durch eine detaillierte Analyse von Prozessen, IT-Systemen und beteiligten Akteuren in Unternehmen wurden die Vorarbeiten zur Identifikation besonders vorteilhaften Prozessen für den Einsatz von Sprachassistenzsystemen geleistet (AP 1 / TZ I). Dadurch wurden mögliche Einsatzszenarien von Sprachassistenzsystemen (AP 3 / TZ III) und eine Methodik zur Potenzialbewertung entwickelt (AP 4 / TZ III). Diese Ergebnisse wurden in ein Online-Tool überführt, damit Unternehmen selbständig den Einsatz von Sprachassistenzsystemen in für sich relevanten Bereichen bewerten können (AP 4 / TZ IV). Die identifizierten Umsetzungsvoraussetzungen gepaart mit den Ergebnissen der Laborstudie umfassen wichtige Faktoren, die bei der Implementierung eines Sprachassistenzsystems zu beachten sind (AP 5 / TZ III). Damit ist eine Entscheidungshilfe für Unternehmen gegeben.

2) Durchführung eines umfangreichen Technologiescreenings (AP 2 / TZ II) und einer Szenarioanalyse (AP 3 / TZ III) zur Verschaffung der Transparenz auf dem Markt und Entwicklungen in Bezug auf Sprachassistenzsystemen. Dadurch werden Unternehmen aufgeklärt und auf den aktuellen Stand der Technik gebracht.

3) Positionierung der im Forschungsprojekt erarbeiteten Ergebnisse entlang einer Implementierungsroadmap und Darstellung der Ergebnisse auf eine interaktive Art und Weise. Dadurch bekommen Unternehmen eine Methodik, die zunächst den Einstieg in die Thematik erleichtert, schrittweise durch den Implementierungsprozess eines Sprachassistenzsystems führt und dabei stets auf relevante Aspekte hinweist. (AP 6 / TZ V)

Dadurch werden Unternehmen dazu befähigt, die Potenziale von Sprachassistenzsystemen für ihre individuellen Wertschöpfungsprozesse identifizieren, bewerten und umsetzen zu können.