In der Holzverarbeitung – insbesondere im Kantenanleimprozess – erfordert die Aufrechterhaltung hoher Qualität ein tiefes Verständnis komplexer Maschineninteraktionen. Tritt ein Defekt auf, muss ein erfahrener Bediener die Ursache diagnostizieren und die Maschinenparameter korrekt anpassen. Solches Fachpersonal wird jedoch immer knapper, und die Fehlersuche ist sowohl zeit- als auch materialintensiv. 
Aufwändige Sensorsysteme könnten manche Defekte erkennen, sind sie jedoch für viele Hersteller unerschwinglich. Eine vielversprechende Alternative ist ein Human in the Loop Ansatz: Ein KI Agent fungiert als digitaler Experte und leitet den Bediener durch ein diagnostisches Gespräch, um den Defekt präzise zu identifizieren. So kann hochwertige Produktion skaliert werden, ohne in teure Hardware zu investieren. 

ZIELE:

In dieser Arbeit entwerfen und entwickeln Sie ein System, bei dem ein KI Agent den Bediener durch eine strukturierte Interaktion führt, um die genaue Art eines Produktionsdefekts zu bestimmen. Sie nutzen eine Wissensbasis bekannter Defekte, um den Nutzer zu einer sicheren Klassifikation von Defekttyp, -position und -dimension zu führen. 
Sie analysieren die Anforderungen der industriellen Qualitätssicherung und entwickeln eigenständig die Dialoglogik – dabei vergleichen Sie verschiedene KI Architekturen, um die zuverlässigste Methode zur Datenerfassung zu ermitteln. Am Ende präsentieren Sie einen Prototyp, der Gespräche in klassifizierte Fehler überführt. 
Schlüsselaufgaben

• Analyse der branchenspezifischen „Defektbibliothek“ (Attribute, Typen, Bildbeispiele). 
• Entwicklung einer Gesprächsstrategie bzw. eines Gesprächsflusses, um Maschinenbediener zu führen. 
• Implementierung eines KI Agent Prototyps (z. B. mittels LLMs, RAG oder Entscheidungslogik). 
• Entwicklung einer Methode zur Berechnung von Sicherheit bzw. Konfidenz der abschließenden Klassifikation.

HILFREICHE VORKENNTNISSE:

• Erfahrung mit modernen KI Frameworks, Knowledge Graphs und Informationsmodellierung. 
• Selbstständige Arbeitsweise zur Gestaltung eines Software Prototyps.