Die Tec4u-Solution und das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) haben in Kooperation ein intelligentes Assistenzsystem entwickelt, das Herstellern hilft, den gesetzlichen Vorgaben zu Produktsicherheit und Nachhaltigkeit über Lieferketten hinweg zu begegnen. Die Einhaltung entsprechender Regelwerke – von der europäischen Chemikalienverordnung REACH über die Elektrostoffverordnung RoHS bis hin zu CO2-Bilanzen und Ökodesign-Anforderungen – ist essenziell, um Haftungsrisiken, Produktionsausfälle und Imageverluste zu vermeiden.
Um Informationslücken in der Kommunikation von produktbezogenen Nachhaltigkeitsdaten automatisiert zu schließen und damit die Produkthaftung auf ein Minimum zu reduzieren, haben Tec4u-Solutions und das DFKI die KI-basierte Applikation CoChecker als intelligente Erweiterung der etablierten Material Compliance Plattform DataCross entwickelt. In der Praxis scheitert die vollständige Erfüllung regulatorischer Anforderungen häufig an fehlenden oder unvollständigen Lieferantendaten. Selbst fest etablierte Systeme wie DataCross, die auf strukturierte Lieferantenkommunikation und Produkterklärung setzen, stoßen an ihre Grenzen, wenn Auskünfte fehlen. Solche Lücken gelten als Risikofaktor ersten Ranges – rechtlich wie wirtschaftlich. Eine Möglichkeit, sie zu schließen, ist die Durchführung einer Risikobewertung mit chemischer Analyse des Produktes – ein zeit- und kostenintensives Verfahren.
Insbesondere Branchen mit hoher Variantenvielfalt und dynamischer Lieferantenstruktur wie die Elektrik- und Elektronikindustrie stehen vor der Herausforderung, Compliance-Aussagen in einem ständig wechselnden Umfeld aktuell zu halten. Eine manuelle Nachverfolgung ist zeitaufwändig, fehleranfällig und wirtschaftlich nicht skalierbar. In Branchen wie dem Maschinen- oder Anlagenbau liegen viele werkstoffbezogene Informationen als Altdaten, zum Beispiel in Stücklisten oder Zeichnungen vor, jedoch oft unstrukturiert und nicht standardisiert. Aufgrund langer Produktlebenszyklen ist die Menge dieser Dokumente enorm, ihre Datenqualität im Sinne einer digitalen Weiterverarbeitung jedoch häufig unzureichend.
KI ersetzt fehlende Angaben mit validierten Wahrscheinlichkeitswerten
Hier setzt der CoChecker an. Das KI-gestützte Zusatzmodul greift ein, sobald eine Lieferantenauskunft in DataCross fehlt oder unvollständig bleibt. Mittels strukturierter Datenanalyse, Wahrscheinlichkeitsmodellen und semantischer Suche in eigenen wie externen Datenquellen ermittelt der CoChecker automatisch valide Ersatzinformationen. Die KI versucht zunächst, ein Bauteil in der DataCross-Datenbank zu identifizieren. Liegen keine Informationen dazu vor, greift das System auf alternative Produkte mit hoher Attributähnlichkeit zurück. Auf dieser Basis berechnet es einen Wahrscheinlichkeitswert für die Vergleichbarkeit. So lassen sich bestehende Produktdatenlücken gezielt schließen – und Hersteller oder Händler erhalten eine nachvollziehbare, reproduzierbare Einschätzung zur Verordnungskonformität ihres Produkts. Eine weitere Möglichkeit, Datenlücken zu minimieren, ist die Erschließung zwar digitalisierter, aber unstrukturierter und heterogener Datenquellen. Dafür werden spezielle Verfahren der Informationsextraktion entwickelt, damit auch aus analogen Quellen wie technischen Zeichnungen, Datenblättern und Berichten Informationen extrahiert werden können.
Zukunftsperspektive KI: Intelligente Nachhaltigkeits- und Compliance-Assistenz
Derzeit arbeitet Tec4u-Solutions an der Umsetzung eines Frontends für den CoChecker. Dazu Stefan Nieser, Geschäftsführer Tec4u-Solutions: „Der intelligente Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der eigenen Produktentwicklung hat für Tec4u-Solutions eine große strategische und wirtschaftliche Relevanz. Wir haben das Projekt über anderthalb Jahre aus eigenen Mitteln finanziert – auch, um zu zeigen, dass eigeninitiativ betriebene Forschung für mittelständische Unternehmen ein tragfähiger und wirtschaftlich sinnvoller Weg sein kann." Die KI-Applikation CoChecker wird in diesem Sinne auch kontinuierlich weiterentwickelt. Geplant ist unter anderem die Recherche marktüblicher Preise für bestimmte Produktgruppen (zum Beispiel Normteile) sowie die automatische Auswertung kompletter Dokumente auf relevante Nachhaltigkeitsinformationen. Damit könnten künftig auch CO2-Fußabdrücke, Recyclingquoten oder REACH-bezogene Inhaltsstoffe direkt aus Produktunterlagen extrahiert und digital weiterverarbeitet werden.
