Die Österreicher haben einen Sprachassistenten für die Instandhaltung von Anlagen und Maschinen entwickelt ‒ basierend auf der Grundlagenforschung von Prof. Hochreiter zum Algorithmus LSTM, der in den 90er Jahren in München entwickelt wurde und heute Grundlage für Alexa, Cortana oder Siri ist.

„Der Instandhalter spricht mit der Maschine“, erklärt Schwärzler, der Produktionsmanagement in Wien studiert hat. Die Intelligenz der Work-held-Lösung steckt in einem unscheinbaren Tablet. Der Techniker kommt zur Anlage, die Anlage erkennt das Tablet und die Unterhaltung startet. „Das könnte sich dann beispielsweise so anhören: ‚Bei Anlage Nr. 5 gibt es in der Y-Achse Probleme mit der Spindel.‘ Das System durchsucht dann, welche Störungen es gegeben hat – und antwortet vielleicht: ‚Vor zwei Jahren gab es schon dasselbe Problem‘, gibt Lösungsvorschläge und sagt auch, wer damals die Störung behoben hat. So kann man sich dann gleich an den richtigen Kollegen wenden, der sich mit dem Problem bereits auskennt.“

Techniker diktiert Prüfbericht

Oder: Die Maschine meldet aktuelle Probleme bei der Pumpe und die Software bietet dem Techniker sofort Ausbaupläne oder sucht in der Datenbank nach Erfahrungen anderer Kollegen. Die Reparaturaufträge laufen in ein IoT-System, die Basis für die sprechende Maschine. „Wir sind nicht nur Problemlöser, sondern auch ein interaktives Wissensmanagement“, ist Schwärzler stolz, der das Unternehmen vor vier Jahren gründete. Das System speichert auch die Kommunikation mit dem Techniker. „Das System merkt sich Kunden- und Projektnamen, ordnet Informationen zu und erweitert auch ständig sein Sprachverständnis“, ergänzt Schwärzler.

Die Idee zu der „sprechenden Maschine“ kam ihm und seinem Team durch ihr erstes Produkt: ein klassisches Instandhaltungstablet mit Bauplänen und Wissensdatenbank. „Wir haben unsere Nutzer danach genau beobachtet und stellten schnell fest, dass die Techniker vor Ort ungern Prüfberichte oder Dokumentationen schreiben“, lacht Schwärzler. Auch Spesen wurden nur selten korrekt eingetragen. „Das muss leichter gehen.“ „Speech to text“ war die Lösung und gleichzeitig eine schwierige Aufgabenstellung. Heute kann der User seine Prüfberichte dem System diktieren, Besonderheiten direkt per Sprache melden. Jede gesprochene Dokumentation reichert die Lösung auch inhaltlich immer weiter an und andere Mitarbeiter oder neue Kollegen profitieren davon.

Autobauer nutzt die Technologie

Die Technologie des Jungunternehmers basiert auf der einen Seite auf bekannten Sprachassistenten wie Alexa, Siri und Co. Aber die größte Herausforderung liegt in der Entwicklung eines Frameworks für die Intent Recognition. Zu deutsch: Die Maschine, die App, das Tablet, der Bot muss verstehen, was der User, der Techniker, Instandhalter genau will, muss die Sprache erkennen und sie in Text umwandeln und gegebenenfalls darauf reagieren. „Wir entwickeln mit unseren Kunden vor Ort die Frameworks für die Maschinen und nutzen dafür unterschiedliche NLP Technologien“, erklärt der Vorarlberger. NLP steht für Natural Language Processing und beschreibt Technologien, die auf Machine Learning basieren und das Entwickeln von Features zum Verstehen natürlicher Sprache in Apps, Bots und IoT-Geräten ermöglichen. Mit dem Sprachverständnis kam der Durchbruch. 39 Euro pro User pro Monat kostet Workheld ‒ auch mit SAP-Anbindung, wenn gewünscht. Ein deutscher Autobauer nutzt die Technologie bereits mit dem Wiener Startup zusammen.

Wettbewerber sind vor allem Augmented-Reality-Anbieter. Doch vor denen versteckt sich das Startup nicht. „Wir brauchen keinen Helm, keine Brille, keine großen Akkus und die Augen ermüden bei unserer Lösung auch nicht und trotzdem sind auch bei uns die Hände frei, um damit zu arbeiten“, fasst der Gründer selbstbewusst seine Vorteile zusammen. Und der Lärm in der Fabrik, verstehen sich Techniker und Maschine da? „Wir arbeiten in rauen Umgebungen auch mit Headsets. Damit machen wir gute Erfahrungen“, berichtet Schwärzler stolz und notiert sich noch während des Interviews eine Aufgabe für nach der Messe, ganz klassisch mit dem Kugelschreiber: „Dem Sepp Hochreiter muss ich noch schreiben, dass wir an der sprechenden Maschine schon arbeiten.“