Help Desk dla fabryki – inteligentne wsparcie utrzymania ruchu oparte na AI i wiedzy z hali produkcyjnej
Klient
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. Codzienna praca zespołu opiera się na rozbudowanej dokumentacji technicznej prowadzonej w wielu językach.
Wyzwanie
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.
Dodatkowym wyzwaniem była rotacja pracowników. Kiedy doświadczony technik odchodził z firmy, jego wiedza praktyczna odchodziła razem z nim. Nowi pracownicy musieli uczyć się od podstaw, często polegając na nielicznych ekspertach dostępnych na danej zmianie.
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,
- będzie działał na wewnętrznej dokumentacji firmy, nie na zasobach internetowych,
- zapewni zgodność z polityką bezpieczeństwa IT i możliwość wdrożenia on-premise.

Rozwiązanie
W odpowiedzi na potrzeby klienta powstał OEE Booster– system Help Desk oparty na sztucznej inteligencji, który wspiera utrzymanie ruchu i ułatwia codzienną pracę zespołów technicznych.
OEE Booster 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.
System nie zastępuje istniejących narzędzi takich jak ERP, MES czy CMMS. Działa jako inteligentna warstwa dostępu do wiedzy na ich podstawie, łącząc informacje z wielu źródeł w jednym miejscu.
Wdrożenie zostało poprzedzone pilotażem obejmującym wybraną halę produkcyjną i konkretne typy maszyn. Pozwoliło to na szybką weryfikację wartości systemu przed decyzją o pełnym wdrożeniu. W ciągu półtora roku projekt rozrósł się do skali obejmującej cały zakład, a z systemu korzystają na co dzień zarówno operatorzy, jak i inżynierowie utrzymania ruchu.
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. Obsługiwane formaty to PDF, Word, Excel, pliki tekstowe, eksportowane procedury oraz zeskanowane dokumenty i obrazy, dzięki wbudowanej funkcji OCR. Operator może zapytać np. „Jakie kroki są wymagane przed czyszczeniem tej maszyny według SOP?” i natychmiast otrzymać odpowiedź z odniesieniem do konkretnego dokumentu. - Baza zgłoszeń (ticketów)
Wszystkie wcześniejsze incydenty i ich rozwiązania są dostępne w jednym miejscu, gotowe do ponownego wykorzystania. Historyczne przypadki i wnioski z incydentów mogą być na bieżąco uzupełniane, tworząc rosnącą bazę sprawdzonych rozwiązań. - Integracja wielu źródeł
OEE Booster oparty na RAG łączy dokumentację, pliki z repozytoriów, wiadomości serwisowe, checklisty i logi – bez konieczności ręcznego przeszukiwania. Możliwa jest integracja z SharePoint, DMS, CMMS i innymi wewnętrznymi systemami firmy. Nowe dokumenty są indeksowane automatycznie, a stare wersje zastępowane nowymi po wgraniu zaktualizowanego pliku. - 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. Każda zmiana ma natychmiastowy dostęp do historii działań poprzedniej zmiany. Zapytania można zadawać w dowolnym języku. System odpowiada zgodnie z preferencjami użytkownika, nawet jeśli źródłowa dokumentacja jest w innym języku. - Bezpieczne wdrożenie i kontrola jakości
OEE Booster działa w tzw. ograniczonym kontekście – przetwarza wyłącznie dane dostarczone przez klienta. Nie generuje odpowiedzi spoza wskazanej bazy wiedzy. System działa w prywatnym środowisku chmurowym z infrastrukturą zlokalizowaną w Europie lub on-premise, zależnie od wymagań organizacji. - Dostęp oparty na rolach
Osobne widoki i uprawnienia dla inżynierów, techników i operatorów. Można tworzyć oddzielne asystenty dla różnych stanowisk lub linii produkcyjnych. Inżynierowie utrzymania ruchu otrzymują zwięzłe, techniczne odpowiedzi, operatorzy bardziej opisowe i pozbawione zbędnego żargonu.

Rezultaty
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
OEE Booster 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 i może być wdrożony on-premise lub w chmurze (np. Azure), zachowując pełną kontrolę nad danymi.
Model współpracy
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. Kluczowe jest zaangażowanie zarówno kadry technicznej, jak i samych operatorów już od pierwszych etapów wdrożenia.
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. Nowe dokumenty mogą być dodawane ręcznie lub synchronizowane automatycznie z repozytoriami firmy.
O projekcie
OEE Booster 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. System jest niezależny od typu maszyn i sprawdza się równie dobrze w środowiskach z maszynami pakującymi i innymi parkami maszynowymi, o ile dostępna jest odpowiednia dokumentacja techniczna.
Technologie
- Retrieval-Augmented Generation (RAG),
- LLM (Large Language Models),
- automatyczna synchronizacja z dokumentacją (watchdog plików),
- możliwość wdrożenia on-premise lub chmurowo (Azure).
Nowoczesne API z wykorzystaniem sztucznej inteligencji do odczytu i księgowania faktur kosztowych
Design, Development, DevOps czy Cloud – jakiego zespołu potrzebujesz, aby przyspieszyć pracę nad swoimi projektami? Porozmawiaj o swoich potrzebach z naszymi specjalistami.
Jakub Orczyk
Członek zarządu / Dyrektor sprzedaży
Zamów bezpłatną konsultację
AI/ML
Rozwój oprogramowania