Fraunhofer-Gesellschaft | KI-Fortschrittszentrum »Lernende Systeme und Kognitive Robotik«Quick Check
Ausgangssituation
Durch die neuen Möglichkeiten der Digitalisierung unseres Alltags und dem zunehmenden Bestreben nach Nachhaltigkeit und Ressourceneffizienz werden Sharing Economy Modelle zunehmend relevant. Im Rahmen der Sharing Economy und speziell bei der Vermietung von Wertgegenständen ist die effiziente Überprüfung der Rückgabe auf Vollständigkeit, Zustand (Sauberkeit, Schäden, usw.) und Funktion von großer Bedeutung. Eine Herausforderung hierbei besteht insbesondere in der Minimierung von manuellen Prüfungen, da diese zeit- und kostenintensiv sind. Zusätzlich soll der Rückgabeprozess für die Nutzer des Sharing Economy Angebotes möglichst komfortabel angelegt sein, um eine hohe Akzeptanz solcher Modelle zu erzielen. In diesem Quick Check wird die Automatisierung des Rückgabeprozesses von elektrischen Bau- und Gartengeräten betrachtet. Hierbei liegt ein besonderer Fokus auf der Vollständigkeit, z.B. Ladegeräte, Akkus, Handbücher, etc.
Lösungsidee
Für die automatisierte Rückgabe der ausgeliehenen Gegenstände auf Basis von Bilddaten wurden zunächst unterschiedliche Konzepte erarbeitet und miteinander verglichen. Hierbei soll ein möglichst großer Nutzen aus KI-basierten Verfahren gewonnen werden, jedoch gleichzeitig auf eine große Akzeptanz der Anwender geachtet werden. Es wurde ein Ansatz entwickelt, bei dem die Endkunden oder Betreiber (Nutzer) bei der Rückgabe ein Bild der ausgeliehenen Gegenstände aufnehmen. In diesem Bild wird die Rückgabe automatisch KI-basiert bewertet und der Betreiber erhält Feedback, ob die Rückgabe erfolgreich war. Die KI soll für den Betreiber entscheiden, ob dieser das Gerät erneut überprüfen und ggf. instand setzten/ reinigen muss. Für das Training der KI-Modelle können die Nutzer zu Beginn die KI-basierte Vollständigkeitsuntersuchung korrigieren. Diese Korrektur fließ in das Training ein, sodass sukzessive ein zuverlässiges Modell entsteht.
