Mit Kontextwissen die Informationsflut bewältigen
Der Kontext eines Nutzers umfasst Informationen, die die aktuelle Situation des Nutzers und auch den Nutzer selbst näher beschreiben. Zu diesen Informationen gehören zum Beispiel Ort und Zeit sowie die Rolle und die Tätigkeit des Nutzers. Die aktuelle Situation hat einen wesentlichen Einfluss auf den Informationsbedarf des Nutzers: Welche ‚Bank‘ ich suche, wird davon beeinflusst, ob ich gerade Geld abheben möchte, um mir einen Kaffee zum Mitnehmen zu kaufen, oder ob ich den Kaffee gerade gekauft habe. Welche Produktdaten ein Ingenieur benötigt, hängt von seiner aktuellen Aufgabe und dem Projekt ab. Dieses Kontextwissen wird in der zwischenmenschlichen Kommunikation unbewußt genutzt. In der Mensch-Maschine-Interaktion fehlt es oft. Daher muss das Kontextwissen explizit modelliert werden. Das könnte in etwa so aussehen, dass der Nutzerkontext aus verschiedenen Quellen mit einem kontextsensitiven System erfasst wird, zum Beispiel Login-Informationen, Systemzeit, Kamerabild oder GPS-Daten. Diese werden bei Bedarf angereichert; zum Beispiel lässt sich aus Informationen zu Zeit und Nutzer der aktuelle Kalendereintrag ableiten. Dieser Zusammenhang wird nun zusammen mit dem Kontextwissen genutzt, um den aktuellen Informationsbedarf eines Nutzers zu präzisieren.
Eine intuitive Benutzeroberfläche erweitert die Realität
Zur Unterstützung der Nutzer könnten künftig auch Augmented Reality-Technologien beitragen, indem sie die Wahrnehmung der Arbeitsumgebung erweitern. Das geschieht zum Beispiel, wenn sich virtuelle Informationen zu realen Objekten der Umgebung einblenden lassen. Virtuelle Objekte, Annotationen und Multimediaelemente können so an der richtigen Stelle in ein Kamerabild integriert werden. Besonders eindrucksvoll funktioniert das bei Geräten, bei denen das Kamerabild im direkten Sichtfeld des Nutzers liegt und so zu einer ‚magischen‘ Linse wird, durch die der Nutzer hindurchschaut. Beispiele sind Tablets, Smartphones oder auch Datenbrillen. Durch Ausrichten des Gerätes auf ein Objekt bestimmt der Nutzer seinen Fokus – und damit auch seinen Informationswunsch. Ein Schlüsselfaktor der Augmented Reality-Systeme ist die exakte Erkennung relevanter Objekte in einem Kamerabild. Dazu existieren im Wesentlichen zwei Verfahren. Bildanalyse-Algorithmen erkennen Objekte anhand von Form, Farbe und Muster. Hierbei ist ein sogenanntes Trainieren des Algorithmus auf die zu erkennenden Objekte unumgänglich und mit Aufwand verbunden. Marker-basierte Verfahren hingegen identifizieren einzelne Objekte anhand von aufgebrachten Mustern, die den Objekten eindeutig zugeordnet sind.
Willy Chen, Geschäftsführer der Softplant GmbH. Bild: Softplant GmbH
Das Potential für den Informationsvorsprung nutzen
Die beschriebenen Technologien werden bereits in der Praxis eingesetzt. Semantische Technologien erlauben eine intelligente Vernetzung von Daten. Kontext und Kontextwissen führen zu einem präzisen Informationsbedarf. Augmented Reality-Benutzeroberflächen stellen Informationen intuitiv zur Verfügung. Aus dem Zusammenspiel dieser Aspekte dürften neue Möglichkeiten im Umgang mit den Herausforderungen einer Industrie 4.0 erwachsen. Das ist beispielsweise der Fall, wenn sich durch die Nutzung von Augmented Reality-Benutzeroberflächen auf den passenden Geräten der Kontext eines Nutzers sehr genau ermitteln lässt. Zusammen mit dem Kontextwissen kann der Zugriff auf die riesigen Mengen an Produktdaten präzisiert werden, sodass nur die aktuell relevanten Informationen angefordert werden. Sind semantisch vernetzte Produktdaten und somit die Inhalte unterschiedlicher Datenquellen bekannt, lassen sie sich auch in Beziehung setzen. Wenn diese Informationen dem Nutzer schließlich genau in seinem Sichtfeld dargestellt werden, könnte sich die Unterstützung bei seiner Arbeit in beinahe allen Phasen des Produktlebenszyklus auf eine neue Ebene heben lassen. Die Idee dahinter ist, die Informationsflut nicht nur zu beherrschen, sondern auch zu nutzen, um einen Informationsvorsprung für das Unternehmen zu gewinnen.
