19. Juni 2018

Sommersemester 2018 / Fraunhofer IVV

EXECUTIVE SUMMARY

Im Rahmen des Kurses “Technology Garage” bot sich die Möglichkeit, als Business Designer bzw. Research Analysts an dem Fraunhofer Accelerator-Programm “FDAYs” in München, Deutschland teilzunehmen.

Nachdem die Projektpartner vorgestellt wurden, haben sich aus den Teilnehmern Teams gebildet.

Einführung

Das selbstlernende Assistenzsystem für Maschinenbediener “SAM” wurde von einem Team um Andre Schult entwickelt. Die maschinelle Verarbeitung und Verpackung weist oft einen Wirkungsgrad von 60-80% auf und liegt damit deutlich unter den technischen Möglichkeiten von 95-99%. Zahlreiche Störungen sind auf fehlendes Erfahrungswissen von Bedienern zurückzuführen. In der Regel wird diesem Problem mit der Investition in stärkere, kostenintensive Automatisierung begegnet. Dadurch bauen die Bediener jedoch noch weniger Erfahrungswissen auf. Diese Strategie führt daher nur selten zum gewünschten Erfolg. SAM verfolgt eine andere Strategie. Er speichert mit Hilfe von Algorithmen des Maschinellen Lernens Erfahrungswissen aller Bediener und stellt es in der richtigen Situationen selbstständig zur Verfügung. Mit der stärkeren Einbeziehung der Bediener bauen diese wieder ein höheres Prozesswissen und Erfahrung auf. Dadurch können die einzigartigen motorischen, sensorischen und kognitiven Fähigkeiten der Menschen wieder besser genutzt und die Effizienz der Maschinen erhöht werden.

Prinzipiell kann SAM auf allen Produktions- und Verarbeitungsmaschinen eingesetzt werden. Aktuell konzentriert sich das Entwicklungsteam noch stark auf den Bereich der Lebensmittelverpackungsmaschinen. Ein Grund hierfür ist die hohe Fachkompetenz. Diese erlaubt es, die Algorithmen derart anzupassen, dass SAM sehr schnell lernen kann. Außerdem ermöglicht das starke und breite Netzwerk in die Branche einen guten Markteintritt. Ziel des Teams ist die Ausgründung und Vermarktung von SAM.

Methodik

Im Rahmen des Accelerator Programms von Fraunhofer wurde gemeinsam mit den Entwicklern am Projekt gearbeitet und ein Entwurf eines Business Plans erstellt. Dabei wurde auf folgende Themen eingegangen: Marktanalyse, Wettbewerbsanalyse, Pricing Methode und potenzielle Kunden/Partner.

Die benötigten Daten wurden aus Interviews mit Maschinenbetreibern (potenzielle Kunden), sowie Expertengesprächen und Analyse von Branchen-Statistiken evaluiert. Durch sechs Interviews mit Maschinenbetreibern konnten das bisherige Vorgehen beim Problem, Interesse und Zahlungsbereitschaft erörtert werden. Danach wurden die gewonnenen Informationen analysiert und Schlussfolgerungen getroffen.

Ergebnisse

Mit Hilfe der Expertengespräche konnten letztendlich Marktvolumen, -potenzial und -anteil abgeschätzt werden.

Aus den Interviews wurden Schlüsselinformationen für die Wettbewerbsanalyse und Pricing Methode gewonnen. Direkte Wettbewerber konnten kaum identifiziert werden. Die einzigartige Herangehensweise zur Lösung des Problems wurde durch die Interviews bestätigt. Gleichzeitig wurde jedoch eine Vielzahl indirekter Wettbewerber identifiziert. Deren Potenzial wurde innerhalb der Interviews jedoch als deutlich geringer eingeschätzt, da entweder die Fokussierung auf den Menschen oder das Prozess-Knowhow zur Optimierung der Algorithmen fehlt.

Als eine der größten Markteintrittshürden wurde die Akzeptanz der Nutzer eingestuft. In der weiteren Entwicklung werden Bediener also direkt und frühzeitig in die Entwicklung des Interfaces einbezogen. Darüber hinaus soll die Entwicklung eines Image-Videos dabei helfen, die Funktionsweise und den Nutzen von SAM verständlich zu machen.

Eine erste Identifikation der Zahlungsbereitschaft erfolgte durch die Befragung innerhalb der Interviews. Dabei zeigte sich, dass zwar an das versprochene Potenzial geglaubt, die resultierende Zahlungsbereitschaft für den hohen Kundennutzen jedoch sehr unterschiedlich, teilweise auch deutlich zu niedrig ist. Hier müssen perspektivisch weitere Untersuchungen, Gespräche und weiterführende Methoden genutzt werden. Außerdem wurde das Pricing-Modell mit Abonnement und Testphasen angepasst. Ziel ist die Erhöhung der Attraktivität des Angebotes durch Senkung des Investrisikos für den Kunden.

Während der Projektbearbeitung wurde der Businessplan sukzessive weiter ausgearbeitet und verfeinert. Darüber hinaus wurde gemeinsam mit dem Entwicklerteam ein Final Pitch vorbereitet.

Die erarbeiteten Ergebnisse im gemeinsamen Projekt lassen eine erfolgreiche Markteinführung von SAM als möglich erscheinen. AUßerdem konnten alle Beteiligten wertvolle Erfahrungen sammeln.

Cooperation Partner

  • Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V.
    Hansastraße 27c
    80686 München
    Deutschland

Contact Person

  • Dipl.-Ing. Andre Schult
    andre.schult@ivv-dresden.fraunhofer.de
    www.ivv.fraunhofer.de

Student team

  • Adel Szabados

  • Victoria Mayer

  • Maria Yoveska

Projektbetreuung

  • Philipp Topic

  • Peter Keinz

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