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Illustration of the Herodotus AI system for reducing downtime and improving machine reliability.

OEE Booster – KI-System zur Reduzierung von Ausfallzeiten und Steigerung der Maschinenzuverlässigkeit

/ 27.11.2025ProduktionKünstliche Intelligenz

Herausforderungen in der Instandhaltung – Warum traditionelle Ansätze nicht mehr ausreichen

In Produktionsbetrieben verursachen Maschinenstillstände reale Kosten – Lieferverzögerungen, Produktivitätsverluste und oft auch Qualitätsprobleme. Trotz vorbeugender Wartung sind plötzliche Ausfälle unvermeidbar und erfordern schnelles Handeln.

Die Fehlerdiagnose stützt sich häufig auf die Erfahrung von Technikern oder mündlich weitergegebenes Wissen im Team. Lieferantendokumente und frühere Störungsmeldungen sind oft verstreut – ihre Suche kostet Zeit, die in einer Krisensituation nicht zur Verfügung steht. Wenn ein erfahrener Techniker das Unternehmen verlässt, geht sein praktisches Wissen häufig mit ihm verloren. Neue Mitarbeitende müssen sich das Wissen von Grund auf aneignen und sind dabei oft auf die wenigen Experten angewiesen, die während ihrer Schicht verfügbar sind.

Zudem erschwert Schichtarbeit die reibungslose Weitergabe von Wissen zwischen Bedienern und Servicetechnikern.

Die Folge: zu lange Reparaturzeiten (MTTR), geringere Verfügbarkeit der Anlagen und steigende Kosten.

Infografik zu den häufigsten Herausforderungen in der Instandhaltung.

Wie funktioniert OEE Booster?

OEE Booster ist ein intelligenter Assistent auf Basis von Künstlicher Intelligenz und der Methode Retrieval-Augmented Generation (RAG). Er unterstützt Techniker und Bediener bei der schnellen Lösung technischer Probleme. Das System ersetzt keine bestehenden Werkzeuge wie ERP, MES oder CMMS. Stattdessen bietet es eine intelligente Zugriffsschicht auf das in diesen Systemen verfügbare Wissen.

Wissenszugang in Sekunden

Das System analysiert Herstellerdokumentationen, Störungshistorien, Servicetechniker-Notizen und interne Sicherheitsvorgaben. OEE Booster unterstützt eine Vielzahl von Dateiformaten, darunter PDF-, Word-, Excel- und Textdateien, exportierte Arbeitsanweisungen sowie gescannte Dokumente und Bilder dank integrierter OCR-Funktion. So erhalten Techniker präzise Antworten in natürlicher Sprache – basierend ausschließlich auf verifizierten Quellen. Der Nutzer sieht jederzeit, auf welchem Dokument die Antwort basiert, und kann die Informationen selbst überprüfen. Das Risiko von KI-„Halluzinationen“ wird minimiert.

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. Dies ist besonders für internationale Produktionsteams wichtig, in denen technische Dokumentationen häufig von ausländischen Maschinenherstellern stammen.

MTTR senken, MTBF steigern – dank KI

OEE Booster verkürzt Diagnose- und Reparaturzeiten (MTTR – Mean Time to Repair) und verlängert gleichzeitig die mittlere störungsfreie Laufzeit der Maschinen (MTBF – Mean Time Between Failures). Das Ergebnis: höhere Anlagenverfügbarkeit, weniger Stillstände und echte Einsparungen bei der Instandhaltung. Das System ist unabhängig vom Maschinentyp und eignet sich gleichermaßen für Verpackungsmaschinen, Kartonierer sowie jeden anderen Maschinenpark, sofern die entsprechende technische Dokumentation verfügbar ist.

Infografik zur Funktionsweise von Herodotus mit KI und RAG.

Wichtige Leistungskennzahlen (KPIs)

Während der Pilotphase des Systems wurden folgende Ergebnisse erzielt:

  • MTTR – Reparaturzeit im Durchschnitt um 25–30 % reduziert
  • MTBF – Zeit zwischen Ausfällen um 15 % verlängert
  • Zeitersparnis für Techniker – bis zu 40 % weniger Zeit für Informationssuche
  • Schnellere Einarbeitung 30 % weniger Zeit für die Schulung neuer Mitarbeiter
  • Das Projekt rechnet sich bereits bei einer Reduzierung der Stillstandszeiten um 10 %. In der Praxis werden diese Werte in der Regel deutlich übertroffen.

Diese Zahlen zeigen, dass OEE Booster kein theoretisches Werkzeug ist, sondern eine echte Unterstützung im Alltag der Instandhaltung.

Infografik mit den wichtigsten KPIs nach der Einführung von KI.

Pilotphase – Vorteile für Techniker und Bediener

Mechaniker schätzten die Möglichkeit, bei Problemen sofort auf frühere Fälle und bewährte Lösungen zugreifen zu können. Bediener – insbesondere in Nachtschichten – profitierten von dauerhaftem Zugang zu Expertenwissen, auch wenn keine Fachkräfte vor Ort waren. Jede Schicht hat sofortigen Zugriff auf das Wissen und die Arbeitshistorie der vorherigen Schicht. Dadurch werden Informationslücken zwischen den Schichtwechseln vermieden.

Einige Störungen konnten von rund einer Stunde auf wenige Minuten verkürzt werden. Wenn das System keine Lösung fand, kommunizierte es klar „Ich weiß es nicht“, was eine schnellere Entscheidung zur Konsultation von Handbüchern oder zur Kontaktaufnahme mit dem Hersteller-Service ermöglichte. Dadurch wurde der gesamte Störungsprozess transparenter und effizienter.

Das Ergebnis: schnellere Fehlerbehebung und ein gestärktes Sicherheits- und Selbstvertrauensgefühl bei den Produktionsmitarbeitern. Bediener können bis zu 40 % der Störungen selbst beheben, ohne die Instandhaltungsabteilung einzubeziehen. Dadurch werden die Instandhaltungsingenieure entlastet und können sich auf komplexere Aufgaben konzentrieren.

Das System wird nun schrittweise in weiteren Bereichen eingeführt, um die Vorteile weiter auszubauen und die Effizienz nachhaltig zu steigern. Die Erfahrungen aus den ersten Implementierungen zeigen, dass der Schlüssel zum Erfolg darin liegt, sowohl das technische Fachpersonal als auch die Maschinenbediener bereits ab der Pilotphase einzubeziehen. Bei der Cloud-Variante befinden sich sowohl die Infrastruktur als auch die Datenverarbeitung in Europa. Damit werden die Sicherheitsanforderungen regulierter Branchen wie der Pharmaindustrie oder der Lebensmittelproduktion erfüllt.

Infografik über die Vorteile von KI für Instandhaltungsmitarbeitende.

Geschäftliche Vorteile für Manager

Für Produktions- und Instandhaltungsleiter bedeutet OEE Booster:

  • Geringere Stillstandskosten durch schnellere Reparaturen
  • Bessere Auslastung der Maschinen
  • Effizientere Einsatzplanung des Wartungspersonals
  • Schnellere Schulung neuer Bediener
  • Einheitliches Wissen im Team – unabhängig von Schichten und Fluktuation

Das System ist zudem flexibel – es lässt sich sowohl on-premise als auch in der Cloud (Azure, AWS, GCP) implementieren und mit MS Teams oder anderen Kommunikationsplattformen integrieren.

Infografik über die Vorteile von KI für Manager in der Instandhaltung.

OEE Booster in der Praxis – Mehr als nur Instandhaltung

Auch wenn die ersten Implementierungen auf die Unterstützung der Instandhaltung ausgerichtet waren, hat sich OEE Booster auch in anderen Unternehmensbereichen bewährt:

  • Schulungen – automatische Erstellung von Tests und Lernmaterialien. Außerdem ermöglicht es eine schnellere Einarbeitung neuer Mitarbeitender durch den sofortigen Zugriff auf Arbeitsanweisungen und Bedienungsanleitungen.
  • IT-Projektmanagement – schneller Zugriff auf Dokumentationen und Tickets
  • Bauwesen – Prüfung von Verträgen und Abnahmeprotokollen
  • Finanzen & Controlling – schnelle Durchsuchung von Berichten und Fallstudien
Infografik zu KI-Anwendungen außerhalb der Instandhaltung.

Datensicherheit bei OEE Booster – Volle Kontrolle über Ihre Informationen

Der Einsatz von KI in der Produktion und Instandhaltung erfordert besondere Sicherheitsvorkehrungen. OEE Booster wurde entwickelt, um maximalen Datenschutz zu gewährleisten und AI-bezogene Risiken im industriellen Umfeld zu minimieren. Das System nutzt weder das Internet noch externe Wissensquellen. Es beantwortet Anfragen ausschließlich auf Grundlage der vom Kunden bereitgestellten Dokumente.

Sicherheit

  • Das System nutzt ausschließlich vorgegebene Datenquellen (Herstellerunterlagen, interne Richtlinien, Fehlerprotokolle) – keine zufälligen Halluzinationen der KI, volle Kontrolle über die Ergebnisse.
  • Im On-Premise-Modus verbleiben alle Daten vollständig in der IT-Infrastruktur des Kunden – ohne Risiko externer Datenlecks.
  • Die Cloud-Version (Azure, AWS, GCP) bietet hohe Verfügbarkeit, Enterprise-Security und nahtlose Integration mit Tools wie MS Teams. Die Cloud-Infrastruktur befindet sich in Europa und gewährleistet die Einhaltung der geltenden Vorschriften für die Datenverarbeitung.
  • Die Wissensdatenbank wird automatisch aktualisiert – neue oder geänderte Dateien werden sofort für die Suche erschlossen. Wird eine neue Version einer Arbeitsanweisung hochgeladen, ersetzt das System automatisch die vorherige Version, sodass die Nutzer stets mit der aktuellen Dokumentation arbeiten. Eine automatische Synchronisierung mit den Dokumentenrepositories des Unternehmens, einschließlich SharePoint, DMS und CMMS, ist ebenfalls möglich.
  • Der Zugriff auf das System wird über Rollen und Berechtigungen gesteuert. Für Bediener, Instandhaltungstechniker und Instandhaltungsingenieure können separate Ansichten eingerichtet werden. Jede Benutzerrolle sieht genau die Informationen, die sie für ihre Aufgaben benötigt.

Unsere 4D-Methodik – Der Schlüssel zu erfolgreichen Projekten

OEE Booster wird nach unserer bewährten 4D-Methodik eingeführt und weiterentwickelt:

  1. Discovery
    Herausforderungen erkennen, Bedürfnisse analysieren, Ziele definieren.
  2. Definition
    Architektur planen, Risiken definieren, Kosten abschätzen.
  3. Delivery
    System implementieren, testen, reibungslos in Betrieb nehmen.
  4. Direction
    Langfristige Begleitung: Produktweiterentwicklung, Innovationen und Skalierung.

So wird OEE Booster vom Tool zum strategischen Partner für Effizienzsteigerung in der Produktion.

Diagram illustrating the 4D methodology consisting of four stages: Discovery, Definition, Delivery, and Direction. The visual presents a structured, iterative process for planning, implementing, and continuously improving business and technology solutions.

Langfristige Unterstützung und Weiterentwicklung

Der größte Mehrwert von OEE Booster liegt nicht nur in der schnellen Hilfe bei Störungen, sondern im strategischen Beitrag zur Weiterentwicklung der Produktion. Das System lernt kontinuierlich aus neuen Fällen und aktualisiert seine Wissensdatenbank automatisch – und wird mit jedem Monat effektiver.

OEE Booster ist kein Projekt mit festem Endpunkt – es wächst gemeinsam mit Ihrem Unternehmen. Mit dem Fortschritt Ihrer Organisation können Sie:

  • den Einsatz auf weitere Produktionslinien, Abteilungen oder Standorte skalieren
  • das System mit anderen Lösungen wie ERP, CMMS, MES oder Qualitätssystemen integrieren, um einen ganzheitlichen Blick auf Ihre Produktionsdaten zu erhalten
  • den Anwendungsbereich erweitern – von der Instandhaltung über Qualitätskontrolle bis hin zu Reporting und Finanzanalysen
  • KI-basierte Innovationen einführen, etwa für prädiktive Wartung oder automatische Ressourcenplanung

Sie möchten sehen, wie sich OEE Booster in der Praxis bewährt hat? Lesen Sie unsere Case Study, in der wir den Ablauf und die Ergebnisse der Implementierung bei unserem Kunden beschreiben. Mehr über die Lösung selbst erfahren Sie auf der OEE Booster-Produktseite.

Wenn Sie wissen möchten, wie OEE Booster die Zuverlässigkeit Ihrer Maschinen steigern und Stillstandskosten senken kann, kontaktieren Sie uns – wir zeigen Ihnen das System in der Praxis.

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Wiktoria Łabaza

Wiktoria Łabaza

Junior Content Writer

Tworzę treści o sztucznej inteligencji, pokazując jej praktyczne zastosowanie w projektach technologicznych VM.PL. Na blogu dzielę się wiedzą na temat rozwiązań opartych na AI oraz ich wdrażania w różnych sektorach.

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Jakub Orczyk

Członek zarządu / Dyrektor sprzedaży

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