Die Herausforderung
Die Instandhaltung moderner Produktionsanlagen wird komplexer, da Maschinen mit zahlreichen Sensoren, Komponenten und Steuerungssystemen ausgestattet sind. Techniker benötigen schnellen Zugriff auf verlässliche Informationen, um Störungen zu diagnostizieren und Ausfallzeiten zu reduzieren. Die manuelle Suche in technischer Dokumentation kostet dagegen Zeit und kann das Risiko erhöhen, einen ungeeigneten Ablauf zu verwenden.
Gleichzeitig erleben viele Unternehmen einen Generationenwechsel in den Instandhaltungsteams. Erfahrene Mitarbeitende verlassen nach und nach die Organisation, während neue Techniker noch nicht über dasselbe Wissen oder dieselbe Erfahrung mit den jeweiligen Anlagen verfügen. Know-how muss deshalb systematisch geteilt und unmittelbar zugänglich gemacht werden.
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Komplexe und verteilte Dokumentation: Instandhaltungsteams arbeiteten mit zahlreichen Handbüchern in unterschiedlichen Formaten, ohne einen schnellen Zugriff auf konkrete Abläufe oder Sicherheitshinweise.
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Abhängigkeit von Senior-Spezialisten: Weniger erfahrene Techniker mussten häufig Experten kontaktieren, wodurch sich Fehlersuche und Stillstandszeiten verlängerten.
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Zeitaufwand und Fehlerrisiko: Die Suche nach dem richtigen Ablauf dauerte mehrere Minuten bis Dutzende Minuten, wobei einzelne Schritte falsch interpretiert werden konnten.
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Begrenzte Digitalisierung des Wissens: Zentrales Know-how war auf PDF-Dateien, Papierhandbücher und nicht verbundene interne Dateien verteilt.
Die Lösung
Der KI-Assistent für die Instandhaltung ermöglicht Technikern Fragen in natürlicher Sprache und liefert unmittelbar Antworten, Abläufe oder Empfehlungen aus der internen Dokumentation. Die Lösung basiert auf Retrieval-Augmented Generation (RAG) und nutzt Amazon Bedrock zur Verarbeitung von Fragen und Generierung von Antworten.
Hauptkomponenten der Lösung:
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Knowledge Base für Dokumente: Handbücher, Zeichnungen und Prozesse werden verarbeitet, indexiert und in einer sicheren Cloud-Umgebung gespeichert.
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Semantische Suche: Das KI-Modell interpretiert den Inhalt einer Frage und sucht passende Kapitel, Tabellen und Anweisungen.
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Antwortgenerierung mit Quellenangaben: Antworten enthalten Verweise auf die zugrunde liegenden Dokumente und können zusätzlich Vorschauen von Zeichnungen bereitstellen.
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Sichere Cloud-Umgebung: Die Lösung läuft auf AWS mit getrennten PoC-, Test- und Produktivumgebungen sowie Monitoring der Antwortqualität.
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Erweiterbarkeit: OCR für Papierdokumente und Integrationen mit internen Instandhaltungs-Tools können ergänzt werden.
Umsetzung:
Die erste Phase hatte den Charakter eines Forschungs- und Entwicklungs-PoC. Geprüft wurde die Genauigkeit der Antworten auf typische Fragen aus der Instandhaltung, einschließlich Sicherheitsabläufen und der richtigen Reihenfolge einzelner Schritte. Das System wurde mit realen Handbüchern der Produktionslinie getestet und gemeinsam mit dem Instandhaltungsteam validiert. Die Ergebnisse des PoC bilden die Grundlage für die Erweiterung um weitere Datensätze und Dokumenttypen.
Ergebnisse und Nutzen
Der konversationelle Assistent verbesserte die Arbeitseffizienz und unterstützte schnellere Entscheidungen. Instandhaltungsteams erhielten einen einheitlichen Zugang zu Wissen und wurden weniger abhängig vom individuellen Erfahrungswissen einzelner Experten. Dadurch verkürzten sich Reaktionszeiten bei Störungen und Ausfallzeiten konnten reduziert werden.
Neben messbaren Zeit- und Kosteneinsparungen schuf das Projekt eine Grundlage für eine breitere Digitalisierung von Wissen in der Fertigung. Der Assistent verbindet Daten, Dokumentation und Erfahrungen der Mitarbeitenden in einer zugänglichen Umgebung.
Was die Lösung gebracht hat:
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40–60 % kürzere Diagnosezeit bei Störungen.
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50 % weniger Rückfragen an Senior-Spezialisten.
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Schnelleres Onboarding neuer Techniker durch interaktive Antworten.
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Konsistentere Abläufe, da die KI-Antworten Quellenangaben zu den zugrunde liegenden Dokumenten enthalten.
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Möglichkeit zur Erweiterung um multimodale Inhalte wie Zeichnungen, Diagramme und Fotos.
„Der KI-Assistent hat mehr Geschwindigkeit und Sicherheit in die tägliche Instandhaltung gebracht. Techniker müssen nicht mehr Hunderte Seiten in Handbüchern durchsuchen und erhalten Antworten innerhalb weniger Sekunden.“ Leiter der Instandhaltung
Fazit
Das Projekt bestätigte, dass KI-Lösungen auch in technisch komplexen Umgebungen messbaren Nutzen schaffen können. Der Instandhaltungsassistent zeigte, wie Datenaufbereitung, semantische Suche und eine sichere Cloud-Umgebung den Zugriff technischer Teams auf Wissen verändern können. Digitalisiertes Know-how steht damit unmittelbar für Entscheidungen und Störungsbehebung zur Verfügung.
Die Zusammenarbeit mit AWS und Experten von Aspecta führte zu einem validierten Modell, das sich auch auf andere Fertigungsumgebungen übertragen lässt. Die Lösung ist für Skalierung, Integration und die weitere Entwicklung hin zu einer stärker intelligent unterstützten Instandhaltung vorbereitet.
