Help Desk dla fabryki – inteligentne wsparcie utrzymania ruchu oparte na AI i wiedzy z hali produkcyjnej

Jeden z europejskich zakładów produkcyjnych dużej firmy farmaceutycznej, specjalizujący się w przemysłowej produkcji leków w formie stałej (np. tabletek i kapsułek), poszukiwał sposobu na skrócenie czasu reakcji w sytuacjach awaryjnych. Ze względu na dużą skalę operacyjną i skomplikowaną infrastrukturę maszynową, zespół utrzymania ruchu potrzebował narzędzia, które umożliwi szybki i bezpieczny dostęp do wiedzy – niezależnie od zmiany, stażu czy poziomu doświadczenia pracownika.

Awaria maszyny w zakładzie produkcyjnym to sytuacja, która wymaga natychmiastowej reakcji. Niestety – dostęp do potrzebnych informacji był rozproszony: 

• dokumentacja techniczna istniała w wielu formatach,
• historia awarii znajdowała się w osobnych systemach,
• wiedza operacyjna była nieudokumentowana i „rozproszona po zmianach”.

W rezultacie: 

• czas reakcji był zbyt długi,
• diagnozy często opierały się na intuicji lub szczątkowych danych,
• zespół serwisowy tracił czas na wyszukiwanie informacji lub pytania do innych pracowników,
• potencjalne rozwiązania były powtarzane lub opracowywane od nowa.

Celem projektu było stworzenie systemu, który:

• zintegruje dokumentację, historię zgłoszeń i notatki techniczne w jednym miejscu,
• umożliwi pracownikom zadawanie pytań w naturalnym języku i otrzymywanie precyzyjnych odpowiedzi,
• będzie dostępny 24/7 i zrozumiały nawet dla osób bez wiedzy informatycznej,
• zapewni zgodność z polityką bezpieczeństwa IT i możliwość wdrożenia on-premise.

W odpowiedzi na potrzeby klienta powstał Herodotus – system Help Desk oparty na sztucznej inteligencji, który wspiera utrzymanie ruchu i ułatwia codzienną pracę zespołów technicznych.

Herodotus działa w oparciu o architekturę Retrieval-Augmented Generation (RAG). System nie generuje przypadkowych odpowiedzi, lecz przeszukuje dokumenty, zgłoszenia i inne zatwierdzone zasoby, a następnie formułuje odpowiedzi na zadane pytania, wskazując konkretne źródła, na których się opiera np. PDF, ticket czy log systemowy. Dzięki wykorzystaniu Large Language Models (LLM), odpowiedzi są precyzyjne i zgodne z kontekstem.

Kluczowe funkcje systemu

• Wyszukiwanie dokumentacji producenta
  Użytkownik nie musi znać struktury pliku ani nazwy katalogu – wystarczy pytanie w naturalnym języku. System oparty na RAG lokalizuje właściwy fragment instrukcji lub schematu technicznego.
• Baza zgłoszeń (ticketów)
  Wszystkie wcześniejsze incydenty i ich rozwiązania są dostępne w jednym miejscu, gotowe do ponownego wykorzystania.
• Integracja wielu źródeł
  Herodotus oparty na RAG łączy dokumentację, pliki z repozytoriów, wiadomości serwisowe, checklisty i logi – bez konieczności ręcznego przeszukiwania.
• Praca zmianowa bez barier
  System oparty na RAG jest dostępny o każdej porze, na każdej zmianie – a każdy użytkownik korzysta z tej samej, aktualnej bazy wiedzy.
• Bezpieczne wdrożenie i kontrola jakości
  Herodotus działa w tzw. ograniczonym kontekście – przetwarza wyłącznie dane dostarczone przez klienta. Nie generuje odpowiedzi spoza wskazanej bazy wiedzy.

Skrócenie czasu diagnozy i napraw (MTTR – Mean Time To Repair)
Dzięki centralizacji wiedzy i dostępowi do wcześniejszych przypadków, pracownicy są w stanie szybciej zidentyfikować przyczynę problemu i podjąć właściwe działania.

Redukcja downtime’u o 50–70%
System znacząco skraca czas reakcji w sytuacjach awaryjnych, co bezpośrednio przekłada się na większą dostępność maszyn i wyższą produktywność linii.

Nawet 40% awarii usuwanych bez udziału służb UR (Maintenance Department)
Operatorzy linii, korzystając z wiedzy zapisanej w systemie, potrafią samodzielnie rozwiązać część problemów w ramach Autonomous Maintenance (AM).

Wsparcie działań prewencyjnych i ciągłego doskonalenia
Herodotus pomaga w prowadzeniu analiz przyczyn źródłowych (Root Cause Analysis – RCA), generuje pomysły na działania Kaizen oraz tematy do spotkań TPM (Total Productive Maintenance) / RCM (Reliability-Centered Maintenance), wspierając rozwój kultury ciągłego doskonalenia i standaryzacji pracy.

Utrwalenie i dostępność wiedzy operacyjnej
Know-how zespołów utrzymania ruchu nie ginie wraz z rotacją pracowników, lecz jest archiwizowane, przeszukiwalne i stale aktualizowane.

Bezpieczne wdrożenie AI w środowisku produkcyjnym
System działa w zgodzie z politykami IT, może być wdrożony on-premise lub w chmurze (np. Azure), zachowując pełną kontrolę nad danymi.

Pełne wdrożenie dostosowane do realiów zakładu
Rozpoczynamy od analizy dostępnych zasobów – dokumentacji technicznej, bazy zgłoszeń, plików roboczych i procedur. Na tej podstawie konfigurujemy system tak, by odpowiadał konkretnym procesom i potrzebom zespołu utrzymania ruchu.

Szkolenie zespołu
Prowadzimy praktyczne szkolenie dla pracowników technicznych. Uczymy nie tylko, jak zadawać pytania systemowi, ale jak wykorzystywać go na zmianie – przy diagnozie usterek, rozwiązywaniu problemów i pracy z dokumentacją.

Stałe wsparcie i rozwój
W ramach pakietu wsparcia zapewniamy onboarding użytkowników, optymalizację promptów oraz doradztwo w zakresie dalszego rozwoju rozwiązania. Pomagamy rozbudować bazę wiedzy, rozszerzyć system na kolejne działy i zintegrować go z istniejącą infrastrukturą.

O projekcie

Herodotus nie zastępuje ludzi – ale daje im dostęp do tego, co wcześniej było ukryte w plikach, notatkach i pamięci zespołu. Technologie RAG oraz LLM przyspieszają decyzyjność, reakcję i porządkują wiedzę tam, gdzie każda minuta ma znaczenie.

Technologie

• Retrieval-Augmented Generation (RAG)
• LLM (Large Language Models)
• Automatyczna synchronizacja z dokumentacją (watchdog plików)
• Możliwość wdrożenia on-premise lub chmurowo (Azure)