ARBAY

Augmented-Reality basierte interaktive Beratungs-, kooperative Konfigurations– und Verkaufsplattform für hochvariante und individualisierbare Güter.

Projektziel

Durch Online-Konkurrenz von Markt­plätzen wie Amazon und eBay gerät der Einzelhandel immer mehr unter Druck, da Kundinnen und Kunden diese Internet-Markt­plätze zunehmend benutzen um ihre Einkäufe zu tätigen. Langlebige, hochvariante und individualisierbare Güter (zum Beispiel Wintergärten, Küchen und Außen­anlagen) weisen jedoch einen erhöhten Beratungs­bedarf auf, weshalb es sich schwieriger darstellt, diese Güter online zu vertreiben. Persönliche Beratung unterstützt durch Proben und Visualisierung der Produkte im Nutzungs­kontext der Kundin und des Kunden, ermöglichen es diesen, bessere Kaufentscheidungen zu treffen. Händlerinnen und Händler hochvarianter Güter bieten daher umfangreiche Beratung vor Ort an, was diese jedoch lokal bindet, hohe Kosten und logistische Probleme mit sich bringt. Bisher ist eine digitale Abbildung dieser komplexen Beratungs- und Verkaufsprozesse auf Online-Plattformen nicht gelungen. Augmented-Reality (AR) und automatische Dialog­systeme (Chatbots) ermöglichen es heute, diese Prozesse digital umzusetzen und zu erweitern und erlauben damit neue Beratungs- und Vertriebskonzepte. Dazu werden im Projekt ARBAY bestehende Technologien aus den Bereichen AR und Dialog­systeme weiterentwickelt und kombiniert, um neue Dienstleistungs­modelle für die interaktive und kooperative Remote-Beratung.

Für dynamische und kooperative Beratungs­prozesse kann schon heute gezeigt werden, dass IT-gestützte Visualisierung der Produkte und zusätzliche Informationen eine Symmetrie zwischen Kundin und Kunde sowie Beraterin und Berater herstellt. Obwohl das Potential von AR-Technologien bereits erkannt wurde, fehlen umfangreiche Lösungen wie ARBAY. Bisherige Lösungen setzen entweder auf Handhelds für die AR-Darstellung oder auf reine Virtual Reality Darstellung der Produkte, die den Nutzungs­kontext der Kundin und des Kunden vernachlässigt. Außerdem fehlt bei diesen Lösungen die Möglichkeit, automatisierte Beratung und Konfiguration der Produkte über ein intelligentes Dialog­system zu erhalten oder von einem virtuell zugeschalteten Experten beraten zu werden.

Um hochvariante Güter ohne großräumige Verkaufsflächen und aufwendige Kunden­besuche vertreiben zu können, wird eine Verkaufsplattform entwickelt, die die Produkte mit AR darstellt und eine Dialogmaschine zur Beratung beinhaltet. Als Grundlage wird ein semantisches Produkt­modell entworfen, welches Konfigurations- und Varianten­informationen darstellt und als Schnittstelle zu Warenwirtschafts­systemen dient.

Projektlaufzeit
1. September 2018 bis 31. Dezember 2021

Projektbudget
Das Projekt umfasst ein Gesamtbudget von 2,33 Mio. Euro. Es wurde im Rahmen des Förder­programms „Innovationen für die Produktion, Dienstleistung und Arbeit von morgen“ (Personennahe Dienstleistungen) durch das Bundes­ministerium für Bildung und Forschung mit einer Fördersumme von 2 Mio. Euro gefördert. Das InES erhält 431.000 Euro und beteiligt sich mit zwei Mitarbeitern an der Forschung über die gesamte Projektlaufzeit.

Forschungs­ziel

Zentrale Forschungs- und Entwicklungs­arbeit des InES ist die Entwicklung und Integration eines intelligenten Dialog­systems zur Unterstützung automatischer Beratungs-, Konfigurations- und Verkaufsgespräche basierend auf dem, auch im Projekt ARBAY entwickelten, semantischen Produkt­modell. Dazu wird ein, in die AR-Umgebung integrierter, Dialog­system-Prototyp entwickelt, der unterschiedliche Methoden zur Recommendation und Interpretation von natürlicher Sprache basierend auf Machine Learning integriert. Der Fokus des InES liegt dabei auf der Entwicklung von NLP-Forschungs­ansätzen zur automatischen Extraktion von Anforderungen aus text­basierten Dialogen.

Projekt­partner

• Hahn-Schickard (HSG)
• immersight GmbH
• MAXXEO GmbH
• tejo Unternehmens­gruppe
• TU Clausthal, Human-Centered Information Systems (HCIS) (Projektleiter)
• TU Clausthal, Institut für Software und Systems Engineering (SSE)
• USU GmbH

Projekt Übersicht

Projekt Webseite