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

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.

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.

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,
• Den IT-Sicherheitsrichtlinien entspricht und lokal (on-premise) implementiert werden kann.

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

Herodotus 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 (LLM) sind die Antworten präzise und kontextgerecht.

• 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.
• Ticket-Datenbank
  Alle früheren Vorfälle und deren Lösungen sind an einem Ort verfügbar und können bei ähnlichen Problemen erneut genutzt werden.
• Integration mehrerer Datenquellen
  Herodotus, basierend auf RAG, vereint Dokumentationen, Repository-Dateien, Servicemeldungen, Checklisten und Logs – ganz ohne manuelle Suche.
• Schichtübergreifendes Arbeiten ohne Barrieren
  Ein RAG-basiertes System ist jederzeit verfügbar – in jeder Schicht. Alle Benutzer greifen auf dieselbe, stets aktuelle Wissensdatenbank zu.
• Sicherer Einsatz und Qualitätskontrolle
  Herodotus arbeitet im sogenannten „eingeschränkten Kontext“ – es verarbeitet ausschließlich vom Kunden bereitgestellte Daten und erzeugt keine Inhalte außerhalb der genehmigten Wissensbasis.

Verkürzte Diagnose- und Lösungszeiten
Mitarbeitende finden die Ursache von Störungen schneller – auch ohne vorherige Erfahrung mit der jeweiligen Maschine.

Erhalt und Verfügbarkeit von Betriebswissen
Wissen geht nicht mehr mit dem Ausscheiden von Mitarbeitenden verloren – es wird archiviert, ist durchsuchbar und steht dem gesamten Team zur Verfügung.

Weniger Ausfallzeiten, höhere Maschinenverfügbarkeit
Schnelle Reaktionen und präzise Diagnosen führen zu deutlich kürzeren Stillstandzeiten.

Sichere Einführung von KI in der Produktionsumgebung
Das System basiert auf unternehmenseigener Dokumentation und entspricht internen IT-Richtlinien. Es kann lokal oder 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.

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.

Über das Projekt

Das Projekt wurde von Spezialisten der Firma Quantup realisiert – einem Unternehmen, das sich auf die Entwicklung von KI-Lösungen für die Industrie spezialisiert hat. Herodotus 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.

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