Vom erkannten Ereignis zur freigegebenen Dokumentation: Nutzen entsteht erst in der Kette – und erst bei hoher Abfertigungsdichte
Kamerabasierte Erkennung liefert nur Zeitstempel. Nutzen entsteht erst, wenn Ereignisse mit den Arbeitsanweisungen abgeglichen und zur menschlichen Freigabe aufbereitet werden. Ein lokaler Prototyp belegt die Machbarkeit; ob sich der Ansatz rechnet, entscheidet die Auslastung, nicht die Technik.
Stomaci, Marco, 2026
Type of Thesis Bachelor Thesis
Client Fachhochschule Nordwestschweiz
Supervisor Renold, Manuel
Views: 6
Die Abfertigung eines Flugzeugs zwischen Ankunft und Abflug ist zeitkritisch und bindet zahlreiche Akteure, Fahrzeuge und Systeme. Viele dieser Tätigkeiten sind visuell beobachtbar, werden aber häufig manuell, verzögert oder unvollständig dokumentiert. Dadurch fehlen belastbare Daten darüber, wann ein Arbeitsschritt tatsächlich begonnen und geendet hat, was das Erkennen von Wartezeiten und Abweichungen erschwert.
Die Untersuchung ist konzeptionell-qualitativ angelegt und stützt sich auf Branchenstandards und Forschungsliteratur sowie auf Videomaterial eines Praxispartners aus der Bodenabfertigung. Ein Prototyp diente der Prüfung der technischen Machbarkeit, die Wirtschaftlichkeit wurde anhand von drei Szenarien mit offengelegten Annahmen berechnet. Betriebsdaten standen nicht zur Verfügung.
Kameraerkennung allein bringt keinen betrieblichen Nutzen. Sie liefert nur die Information, dass etwa ein Fahrzeug angedockt oder eine Frachttür geöffnet wurde. Nützlich wird dies erst, wenn ein System diese Ereignisse mit den geltenden Arbeitsanweisungen abgleicht und daraus einen Hinweis, eine Rückfrage oder einen Dokumentationsentwurf erzeugt, den eine zuständige Person prüft und freigibt. Der Prototyp zeigt, dass dieser Teil vollständig lokal auf handelsüblicher Hardware funktioniert, ohne dass Daten das Unternehmen verlassen. Zugleich traten Grenzen zutage: Identische Anfragen wurden nicht durchgehend gleich beantwortet, und einzelne Aussagen wurden der falschen Quelle zugeordnet. Maschinell erzeugte Texte und Quellenangaben sind deshalb als Unterstützung und nicht als Nachweis zu verstehen.
Studyprogram: Wirtschaftsinformatik (Bachelor)
Keywords AgenticAI, Vision AI, Airport, LLM, AI
Confidentiality: vertraulich