Forschungsprojekt GrAIfbAR

Ganzheitlicher AI-basierter Wissenstransfer für eine flexible Aufgabenallokation in der Mensch-Roboter-Kollaboration

Zukunft der Wertschöpfung – Forschung zu Produktion, Dienstleistung und Arbeit

Viele produzierende KMU in Deutschland haben aufgrund des hohen Individualisierungsgrads ihrer Produkte kaum die Möglichkeit, den Fachkräftemangel durch vollständige Automatisierung auszugleichen. Stattdessen sind Lösungen gefragt, die intelligent und autonom auf vorhandenes Fach- und Fertigungswissen zurückgreifen und eine bedarfsgerechte Aufgabenverteilung zwischen Mensch und Roboter ermöglichen.

Laufzeit: November 2025 bis Oktober 2028

Aktuelles

06.11.2025: ifaa-Pressemitteilung „KI trifft Roboter“
Neues ifaa-Projekt GrAIfbAR bewahrt das Wissen der Babyboomer
16,5 Millionen Babyboomer gehen in Rente. Sowohl Fachkräfte als auch essenzielles Erfahrungswissen gehen den Unternehmen verloren. Das neu gestartete Projekt GrAIfbAR erforscht die Potenziale von künstlicher Intelligenz (KI) und Robotik, um mit deren Hilfe Wissen von Fachkräften zu erfassen und aufzubereiten. Ziel ist es, dass dieses Wissen sowohl für Menschen als auch für Roboter nutzbar ist.
Mehr erfahren (www.arbeitswissenschaft.net)
05.11.2025: Kick-off-Treffen des Forschungsverbunds
Erfahrungswissen für Mensch und Roboter GrAIfbAR machen mit KI
Gestern fand das Kick-off für das neue Forschungsprojekt GrAIfbAR statt. Mit GrAIfbAR geht die Forschung zum KI-gestützten Wissenstransfer in die nächste Phase. Das Projekt baut auf den Ergebnissen des Projekts KI_eeper – Know how to keep auf und erweitert diese um den Einsatz von Robotik. Ziel ist es, Erfahrungswissen aus der Produktion so aufzubereiten, dass es sowohl für Menschen als auch für Maschinen verständlich und nutzbar wird.
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Ziele und Vorgehen
Ziele und Vorgehen
Ziel des KMU-innovativ Projekts GrAIfbAR ist die Entwicklung eines Arbeitssystems, in dem Prozess- und Handlungswissen erfasst und automatisiert in eine allgemeine, noch zu entwickelnde Basissprache übersetzt wird. Diese soll sowohl für Beschäftigte als auch Roboter interpretierbar sein. Das so abgebildete Wissen bildet die Basis für die bedarfsgerechte Steuerung kollaborativer Roboter in wechselnden Anwendungen und gleichzeitig für eine arbeitsintegrierte Kompetenzentwicklung der Beschäftigten. Die technischen und arbeitswissenschaftlichen Lösungen werden unter Einbindung der Beschäftigten an realen Arbeitsplätzen in den Produktionsunternehmen entwickelt und erprobt. Zudem werden die Auswirkungen auf Organisation und Beschäftigte untersucht und Empfehlungen in einem soziotechnischen Handlungsleitfaden dokumentiert.
Innovationen und Perspektiven
Innovationen und Perspektiven
Durch GrAIfbAR kann das Fach- und Fertigungswissen dauerhaft im Unternehmen gesichert sowie der Kompetenzerwerb, auch hinsichtlich Digitalisierung und Automatisierung, gestärkt werden. KMU werden zudem in die Lage versetzt, in Abhängigkeit von Personalverfügbarkeit, Auslastung und Arbeitsaufgabe variabel, schnell und einfach zwischen manuellen, kollaborierenden und automatisierten Arbeitsschritten zu wechseln. Die entwickelten Prototypen können im Erfolgsfall leicht von anderen KMU genutzt und mithilfe des Handlungsleitfadens übertragen werden.