Sprachassistent für die Lackindustrie

Farben, Lacke und andere Beschichtungen bestehen grundsätzlich aus vier Komponenten: Lösemitteln, Bindemitteln, Pigmenten und Additiven (siehe Grafik Seite 35). Ein Lösemittel hält zum Beispiel eine Wandfarbe flüssig. Nach dem Streichen verdunstet das Lösemittel, und die Farbe trocknet. Für die gewünschte ­Tönung sorgen Pigmente. Damit die Farbe auf der Wand haften bleibt und zur Geltung kommt, werden Bindemittel verwendet. Dieser Zusatz ist farblos und ­verbindet die Farbe mit dem Untergrund. Den geringsten Prozentsatz der Formulierung machen Additive aus. Mit weniger als fünf Prozent spielen sie gleichwohl eine zentrale Rolle. Additive beseitigen Schaum beim Auftragen. Sie verhindern, dass Farbpigmente verklumpen. Sie bewirken, dass sich Lacke thixotrop verhalten, sich also gut applizieren lassen, beim Trocknen an senkrechten Flächen aber trotzdem keine Nasen bilden. Andere Additive erhöhen zum Beispiel die Kratzfestigkeit.

Je nach Zusammensetzung beeinflussen die Komponenten ihre Wirkung gegenseitig. Die Zahl der Kombinationsmöglichkeiten ist dabei gigantisch: Werden bei der Entwicklung einer Lackrezeptur nur zehn Härter, zehn Bindemittel, zehn Pigmente und zehn Addi­tive in Betracht gezogen, ergeben sich bereits 10.000 Kombinationsmöglichkeiten. Variationen im Mengenverhältnis sind dabei noch gar nicht berücksichtigt. „Die Kunden haben sehr genaue Vorstellungen davon, was das Produkt am Ende können soll“, sagt Blanda. Um einen funktionierenden Sprachassistenten für die Lackindustrie zu entwickeln, begannen die Forscher zunächst, alle verfügbaren Informationen zu strukturieren und in eine riesige Datenbank einzuspeisen. Und dann, im zweiten Schritt, den Abruf dieser Informationen über eine Sprachfunktion möglich zu machen.

Wird der Assistent gefragt: „Welches Additiv eignet sich für eine Druckfarbe?“, ist es unabdingbar, dass er die einzelnen Wörter versteht. COATINO™ musste also zum Beispiel lernen, dass Additiv eine bestimmte Kategorie von Lackbestandteilen bezeichnet. Im nächsten Schritt muss der Assistent auf seinen Datenvorrat zugreifen, ihn durchsuchen, sinnvoll verknüpfen und ­einem möglichen relevanten Ergebnis zuordnen. Dazu wird die Lautfolge zunächst in ihre kleinsten Bestandteile zerlegt und die Daten nach charakteristischen Merkmalen durchsucht. Eine besondere Herausforderung: COATINO™ soll nicht nur ein Nomen in seiner Grundform erkennen, sondern auch in den gebeugten Formen. Zudem ist den Forschern wichtig, dass Dialekte oder Akzente das Ergebnis möglichst nicht beeinträchtigen. COATINO™ soll schließlich die Aussprache von Kunden weltweit verstehen. Hinzu kommen Unterschiede bei Sprechgeschwindigkeit, Stimmlage und Kontext. „Das Training kostet eine Menge Nerven“, sagt Kröhl. „Und wenn ein Probedurchlauf bei der Kollegin aus Schanghai endlich geklappt hat, lief es danach bei unserem Kollegen in Essen schief.“ COATINO™ wird seit knapp zwei Jahren gemeinsam mit einer externen Entwicklungsfirma aus Berlin entwickelt und trainiert – und bestand mit der Vorführung des Prototyps auf der ECS seine erste wichtige Reifeprüfung.

Und COATINO™ hat eine Menge zu sagen. Nach geeigneten Additiven gefragt, spuckt er nicht einfach eine Liste aus, sondern ordnet diese in einer Bestenliste. „COATINO™ kann angeben, welches Additiv für meine Formulierung und meine Anforderungen am besten passt, und dadurch qualifizierte Empfehlungen geben“, schwärmt Blanda. Wenn der Nutzer sein Wunschprodukt gefunden hat, kann er mittels Sprachbefehl eine Probe bestellen, das technische Datenblatt direkt per E-Mail abrufen oder sich einen Expertenkontakt für ein persönliches Gespräch vermitteln lassen. „Für uns bestehen kundenorientierte digitale Lösungen darin, dass Menschen mit Menschen effizienter über innovative Lösungen sprechen können“, so Kröhl.

Pünktlich zum Start der European Coatings Show war der Prototyp von COATINO™ einsatzbereit. „Wir haben ihn gleich einer Auswahl unserer Kunden präsentiert“, sagt Blanda. Statt einer Dose konnten die Nutzer einem ­Tablet per Mikrofon ihre Wünsche mitteilen. „Das Feed­back war noch besser als erhofft. Wir konnten einige Kunden direkt als Erstnutzer und damit zugleich als Tester gewinnen.“ Ihre Erfahrungen geben sie dann an Blanda und sein Team weiter. „Uns war wichtig, den Kunden früh einzubeziehen“, sagt der Lackexperte. „So ein Projekt kann nur funktionieren, wenn auch der Kunde einen Mehrwert darin sieht.“ 2020 wollen die Forscher COATINO™ dann für die gesamte Lackindus­trie zugänglich machen.

Ein Abschluss der Entwicklung ist dabei nicht in Sicht. „Beim Einsatz von digitalen Assistenten kommen ständig neue Funktionen in Betracht“, sagt Kröhl. Denkbar wäre etwa, dass COATINO™ nicht nur bestehende Formulierungen ausgibt, sondern auch eigene Vorschläge für neue Mischungen macht. Diese könnten die Wissenschaftler im Labor direkt testen und für ihre Anwendung weiterentwickeln. „Eines fernen Tages könnte aus unserem COATINO™ tatsächlich mal ein künstlich-­intelligentes Wesen werden“, prophezeit Blanda. „Aber das ist noch ein langer, langer Weg.“

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