Helpdesk für die Fabrik – Intelligente Instandhaltungsunterstützung basierend auf KI und Werkshallenwissen

Kunde

Ein europäischer Produktionsstandort eines großen Pharmaunternehmens, spezialisiert auf die industrielle Herstellung fester Arzneiformen (z. B. Tabletten und Kapseln), suchte nach einer Lösung zur Verkürzung der Reaktionszeiten bei Notfällen. Aufgrund des großen Betriebsumfangs und der komplexen Maschineninfrastruktur benötigte das Instandhaltungsteam ein Werkzeug, das schnellen und sicheren Zugriff auf relevantes Wissen ermöglicht – unabhängig von Schicht, Betriebszugehörigkeit oder Erfahrungsstand der Mitarbeitenden. Die tägliche Arbeit des Teams basiert auf einer umfangreichen technischen Dokumentation, die in mehreren Sprachen geführt wird.

Herausforderung

Ein Maschinenausfall in einem Produktionsbetrieb erfordert eine sofortige Reaktion. Doch der Zugang zu den benötigten Informationen war fragmentiert:

technische Dokumentationen lagen in verschiedenen Formaten vor,
die Störungshistorie war über mehrere Systeme verteilt,
betriebliches Wissen war nicht dokumentiert und „über die Schichten verstreut“.

Die Folgen:

die Reaktionszeiten waren zu lang,
Diagnosen stützten sich oft auf Intuition oder unvollständige Daten,
das Wartungsteam verlor Zeit mit der Informationssuche oder Rückfragen bei Kollegen,
potenzielle Lösungen wurden wiederholt oder neu entwickelt.

Eine weitere Herausforderung war die Personalfluktuation. Wenn ein erfahrener Techniker das Unternehmen verließ, ging sein praktisches Wissen häufig mit ihm verloren. Neue Mitarbeitende mussten sich das Wissen von Grund auf aneignen und waren dabei oft auf die wenigen Experten angewiesen, die während ihrer Schicht verfügbar waren.

Ziel des Projekts war es, ein System zu schaffen, das:

Dokumentationen, Störungshistorien und technische Notizen an einem Ort vereint,
Mitarbeitenden erlaubt, Fragen in natürlicher Sprache zu stellen und präzise Antworten zu erhalten,
rund um die Uhr verfügbar und auch für Nicht-IT-Fachkräfte verständlich ist,
die Lösung arbeitet ausschließlich auf Grundlage der unternehmensinternen Dokumentation und greift nicht auf Internetquellen zurück,
den IT-Sicherheitsrichtlinien entspricht und lokal (on-premise) implementiert werden kann.

Three challenges: scattered documentation, delayed response time, and wasted recreation effort.

Lösungsansatz

Als Antwort auf die Bedürfnisse des Kunden haben wir OEE Booster entwickelt – ein KI-gestütztes Helpdesk-System, das die Instandhaltung unterstützt und die tägliche Arbeit technischer Teams erleichtert.

OEE Booster basiert auf der Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Architektur. Das System generiert keine zufälligen Antworten, sondern durchsucht Dokumente, Tickets und andere freigegebene Quellen und formuliert anschließend Antworten auf gestellte Fragen, wobei es konkrete Quellen wie PDFs, Support-Tickets oder Systemprotokolle angibt. Durch den Einsatz von Large Language Models (LLMs) sind die Antworten präzise und kontextgerecht.

Das System ersetzt keine bestehenden Werkzeuge wie ERP, MES oder CMMS. Stattdessen bietet es eine intelligente Zugriffsschicht auf das in diesen Systemen verfügbare Wissen und führt Informationen aus verschiedenen Quellen an einem zentralen Ort zusammen.

Der Implementierung ging ein Pilotprojekt voraus, das eine ausgewählte Produktionshalle und bestimmte Maschinentypen umfasste. Dadurch konnte der Mehrwert der Lösung schnell überprüft werden, bevor die Entscheidung für den vollständigen Rollout getroffen wurde. Innerhalb von anderthalb Jahren wurde das Projekt auf das gesamte Werk ausgeweitet. Heute nutzen sowohl Maschinenbediener als auch Instandhaltungsingenieure das System täglich.

Wichtige Systemfunktionen

Herstellerdokumentation durchsuchen
Der Benutzer muss weder die Dateistruktur noch den Ordnernamen kennen – eine Frage in natürlicher Sprache genügt. Ein RAG-basiertes System lokalisiert den relevanten Abschnitt einer Anleitung oder eines technischen Schemas. Unterstützt werden PDF-, Word-, Excel- und Textdateien, exportierte Arbeitsanweisungen sowie gescannte Dokumente und Bilder dank integrierter OCR-Funktion. Ein Bediener kann beispielsweise fragen: „Welche Schritte sind laut SOP vor der Reinigung dieser Maschine erforderlich?“ und erhält sofort eine Antwort mit einem Verweis auf das entsprechende Dokument.
Ticket-Datenbank
Alle früheren Vorfälle und deren Lösungen sind an einem Ort verfügbar und können bei ähnlichen Problemen erneut genutzt werden. Historische Fälle und Erkenntnisse aus Störungen können laufend ergänzt werden. Dadurch entsteht eine kontinuierlich wachsende Wissensdatenbank mit bewährten Lösungen.
Integration mehrerer Datenquellen
OEE Booster, basierend auf RAG, vereint Dokumentationen, Repository-Dateien, Servicemeldungen, Checklisten und Logs – ganz ohne manuelle Suche. Eine Integration mit SharePoint, DMS, CMMS und weiteren unternehmensinternen Systemen ist möglich. Neue Dokumente werden automatisch indexiert, während ältere Versionen nach dem Hochladen einer aktualisierten Datei automatisch ersetzt werden.
Schichtübergreifendes Arbeiten ohne Barrieren
Ein RAG-basiertes System ist jederzeit verfügbar – in jeder Schicht. Alle Benutzer greifen auf dieselbe stets aktuelle Wissensdatenbank zu. Jede Schicht hat sofortigen Zugriff auf die Arbeitshistorie der vorherigen Schicht. Anfragen können in jeder beliebigen Sprache gestellt werden. Das System antwortet in der bevorzugten Sprache des Nutzers, selbst wenn die zugrunde liegende Dokumentation in einer anderen Sprache verfasst ist.
Sicherer Einsatz und Qualitätskontrolle
OEE Booster arbeitet im sogenannten „eingeschränkten Kontext“ – es verarbeitet ausschließlich vom Kunden bereitgestellte Daten und erzeugt keine Inhalte außerhalb der genehmigten Wissensbasis. Das System wird entweder in einer privaten Cloud-Umgebung mit einer in Europa betriebenen Infrastruktur oder On-Premises bereitgestellt, abhängig von den Anforderungen des Unternehmens.
Rollenbasierter Zugriff
Für Instandhaltungsingenieure, Instandhaltungstechniker und Maschinenbediener können separate Ansichten und Berechtigungen eingerichtet werden. Darüber hinaus lassen sich eigene KI-Assistenten für unterschiedliche Rollen oder Produktionslinien konfigurieren. Instandhaltungsingenieure erhalten prägnante, technische Antworten, während Bediener ausführlichere und leicht verständliche Antworten ohne unnötigen Fachjargon erhalten.

Five features: documentation search, ticket database, data integration, and safe implementation.

Ergebnisse

Verkürzte Diagnose- und Reparaturzeiten (MTTR – Mean Time To Repair)
Durch die Zentralisierung des Wissens und den Zugriff auf frühere Störungsfälle können Techniker die Ursachen schneller identifizieren und geeignete Maßnahmen ergreifen.

Reduzierung der Stillstandszeiten um 50–70 %
Das System verkürzt die Reaktionszeit bei Störungen erheblich und steigert so direkt die Maschinenverfügbarkeit und Produktivität der Produktionslinie.

Bis zu 40 % der Ausfälle werden ohne Beteiligung der Instandhaltungsabteilung (Maintenance Department) behoben
Linienbediener können dank des im System gespeicherten Wissens viele Probleme selbstständig im Rahmen der Autonomen Instandhaltung (AM – Autonomous Maintenance) lösen.

Unterstützung präventiver und kontinuierlicher Verbesserungsprozesse
OEE Booster unterstützt Ursachenanalysen (RCA – Root Cause Analysis), generiert Kaizen-Ideen und liefert Themen für TPM- (Total Productive Maintenance) und RCM- (Reliability-Centered Maintenance)-Meetings, was die Kultur der kontinuierlichen Verbesserung und Standardisierung stärkt.

Bewahrung und Zugänglichkeit von Betriebswissen
Das Know-how der Instandhaltung geht nicht verloren, sondern bleibt suchbar und stets aktuell – auch bei Personalwechsel.

Sichere KI-Implementierung in der Produktionsumgebung
OEE Booster erfüllt interne IT-Sicherheitsrichtlinien und kann sowohl lokal (on-premise) als auch in der Cloud (z. B. Azure) betrieben werden.

Kooperationsmodell

Vollständige Implementierung abgestimmt auf die Betriebsrealität
Wir starten mit einer Analyse der vorhandenen Ressourcen – technische Dokumentation, Ticketdatenbank, Arbeitsdateien und Verfahren. Auf dieser Basis konfigurieren wir das System so, dass es optimal zu den spezifischen Prozessen und Bedürfnissen des Instandhaltungsteams passt.

Team-Schulung
Wir führen praxisorientierte Schulungen für technisches Personal durch. Dabei vermitteln wir nicht nur, wie man dem System Fragen stellt, sondern auch, wie es im Schichtbetrieb zur Fehlerdiagnose, Problemlösung und Arbeit mit Dokumentation genutzt werden kann. Der Schlüssel zum Erfolg liegt darin, sowohl das technische Fachpersonal als auch die Maschinenbediener bereits in den ersten Phasen der Implementierung einzubeziehen.

Laufende Unterstützung und Weiterentwicklung
Im Rahmen unseres Support-Pakets bieten wir User-Onboarding, Prompt-Optimierung sowie Beratung zur Weiterentwicklung des Systems. Wir unterstützen beim Ausbau der Wissensdatenbank, bei der Erweiterung auf weitere Abteilungen und bei der Integration in bestehende IT-Infrastrukturen. Neue Dokumente können manuell hinzugefügt oder automatisch mit den Dokumentenrepositories des Unternehmens synchronisiert werden.

Über das Projekt

OEE Booster ersetzt keine Menschen – vielmehr verschafft es ihnen Zugang zu Wissen, das zuvor in Dateien, Notizen oder dem Gedächtnis des Teams verborgen war. RAG- und LLM-Technologien beschleunigen Entscheidungsprozesse, verbessern die Reaktionsfähigkeit und strukturieren Wissen – überall dort, wo jede Minute zählt. Das System ist unabhängig vom Maschinentyp und eignet sich gleichermaßen für Umgebungen mit Verpackungsmaschinen sowie anderen Maschinenparks, sofern die entsprechende technische Dokumentation verfügbar ist.

Technologien

Retrieval-Augmented Generation (RAG),
LLM (Large Language Models),
automatische Synchronisation mit Dokumentation (Datei-Watchdog),
On-Premise- oder Cloud-Deployment (z. B. Azure).

Usługi AI

Usługi

Produkty dla produkcji

Wszystkie Case Study

Wszystkie Blogi