PRepAIr

Ziel/Beschreibung

Das Projekt PRepAIr erforscht eine datengesteuerte Automatisierung u.a. von robotischen Oberflächenreparaturvorgängen bei Fahrzeuglackschäden (Spot-Repairs) durch den Einsatz von Machine-Learning-Modellen. Das Ziel des Projekts besteht darin, eine höhere Qualität der Reparaturentscheidungen bei gleichzeitig niedrigeren Anlaufkosten zu erreichen und eine Skalierbarkeit durch die Möglichkeit der Anpassung an Bedürfnisse der OEMs zu ermöglichen. Allerdings gibt es spezielle Herausforderungen beim Einsatz von Machine-Learning-Modellen, wie die Herausforderung der Labelqualität und Vorhersagbarkeit, die Berücksichtung von Kosten und Nebenzielen sowie die Möglichkeit unerwünschter Daten-Feedback-Schleifen, die Bias in den Daten produzieren können. Das Projekt basiert auf den Erkenntnissen einer im Herbst 2022 durchgeführten Machbarkeitsstudie, welche bereits zu einer gemeinsamen Publikation auf dem ISR 2023 sowie einer Nominierung als Finalist für den euRobotics Technology Transfer Award 2023 geführt hat.