Wie Sie Stillstände reduzieren und mit KI bis zu 400.000 $ jährlich sparen

Ungeplante Maschinenstillstände gehören seit Jahren zu den größten und kostspieligsten Herausforderungen in Industriebetrieben. Jede Minute, in der die Produktionslinie stillsteht, bedeutet nicht nur entgangene Produktion, sondern auch steigende Kosten, Verschiebungen im Zeitplan und Druck auf das Instandhaltungsteam. Über das Jahr gerechnet können diese scheinbar kurzen Unterbrechungen zu Beträgen in Höhe von Hunderttausenden Dollar anwachsen.

Interessanterweise liegt das Problem selten an fehlenden Daten. Die meisten Betriebe verfügen über umfangreiche technische Dokumentationen, Reparaturhistorien, Verfahrensanweisungen und, am wertvollsten von allem, über die Erfahrung der Mitarbeiter, die sich „daran erinnern, wie man das repariert hat“. Die eigentliche Schwierigkeit besteht darin, dass dieses Wissen verstreut und genau in dem Moment nicht verfügbar ist, in dem es am dringendsten gebraucht wird, nämlich dann, wenn die Maschine bereits stillsteht.

Diesem Thema haben wir das Webinar „Wie Sie Stillstände reduzieren und mit KI 400.000 $ jährlich sparen“ gewidmet, das von Łukasz Borzęcki, CEO von VM.PL, und Rafał Peno, Senior Customer Success Manager bei VM.PL, geleitet wurde. Während des Treffens haben wir live gezeigt, wie künstliche Intelligenz die Zeit für Diagnose und Störungsbehebung verkürzt.

Inhaltsverzeichnis

Sehen Sie sich die Aufzeichnung des Webinars an

Wenn Sie die Details kennenlernen und das Tool live in Aktion sehen möchten, haben wir die vollständige Aufzeichnung des Webinars bereitgestellt. Darin finden Sie eine Demonstration der Störungsbehebung, eine Erläuterung der Datensicherheitsaspekte sowie die gesamte Frage-und-Antwort-Sitzung.

Woher lange Stillstände kommen

Das Szenario, das während des Webinars das meiste Kopfnicken auslöste, ist nur allzu vertraut. Die Maschine bleibt stehen und mit ihr die gesamte Linie. Der Bediener schaut auf die Fehlermeldung und beginnt, nach der Dokumentation zu suchen. Er durchblättert Ordner, öffnet ein PDF nach dem anderen, meldet sich bei mehreren verschiedenen Systemen an. Der erfahrene Kollege, der „immer weiß, was zu tun ist“, hat heute ausgerechnet frei. Die Zeit vergeht, und die Produktion steht weiterhin still.

In diesem Szenario ist der Kern des Problems nicht fehlendes Wissen. Das Wissen ist vorhanden, aber es ist fragmentiert und an verschiedenen Stellen verborgen. Zum Engpass wird die Zeit, die benötigt wird, um an die richtige Information zu gelangen. Es ist diese Phase, nicht die Reparatur selbst, die die längsten und kostspieligsten Stillstände verursacht.

UR CoPilot – das gesamte Wissen an einem Ort

Während des Webinars haben wir die Funktionsweise des KI-Assistenten für die Instandhaltung vorgestellt. Das Tool verbindet technische Dokumentation, Störungshistorie und operatives Wissen in einer einzigen, kohärenten Quelle. Anstatt mehrere Systeme zu durchsuchen, stellt der Mitarbeiter eine Frage in natürlicher Sprache und erhält eine konkrete Antwort samt Schritt-für-Schritt-Anleitung.

Die wichtigsten live gezeigten Funktionen:

Suche in natürlicher Sprache, unabhängig von der Sprache, in der die technische Dokumentation erstellt wurde,
Begleitung des Mitarbeiters durch die einzelnen Schritte der Diagnose und Reparatur,
Generierung von Links, die direkt zu den passenden Abschnitten der Dokumentation führen,
Nutzung auf jedem beliebigen Gerät, vom Bürocomputer bis zum Telefon, das in der Halle gehalten wird,
Integration von Daten aus zahlreichen Quellen: PDF-Dateien, Excel-Dateien, gescannten Dokumenten, E-Mails, WhatsApp-Nachrichten sowie CMMS-, ERP-, WMS- und OPC-UA-Systemen.

Um zu zeigen, dass es sich nicht um Theorie handelt, haben wir mehrere Live-Demonstrationen durchgeführt. Darunter waren die Behebung einer Störung am Roboterarm, das Vorgehen gemäß den Verfahren für Sicherheitszonen sowie Hinweise zum Austausch von Teilen. In jedem Fall führte der Assistent den Nutzer durch die einzelnen Schritte, und zwar auf eine Weise, die sowohl für den Bediener als auch für den erfahrenen Techniker verständlich war.

Datensicherheit und Compliance

Für Produktionsbetriebe ist die Vertraulichkeit technischer und operativer Daten von entscheidender Bedeutung, weshalb wir ihr einen eigenen, ausführlichen Teil des Webinars gewidmet haben. Das zentrale Prinzip ist, dass die Wissensdatenbank auf der Infrastruktur des Kunden verbleibt. Die Daten verlassen das Unternehmen nicht und werden nicht zum Trainieren externer Modelle verwendet.

Zusätzlich greift das Modell ausschließlich auf jene Abschnitte der Dokumentation zu, die zur Erteilung einer konkreten Antwort erforderlich sind, was die Exposition sensibler Informationen weiter reduziert. Die gesamte Lösung ist DSGVO- und AI-Act-konform und basiert auf den Standards ISO 9001 und 27001. Dies ist ein Thema, das bei den Teilnehmern auf großes Interesse stieß und auch in der Fragerunde wieder aufkam.

Welche Ergebnisse sich erzielen lassen

Die häufigste Frage bei Treffen dieser Art lautet: Was bringt mir das? Während des Webinars haben wir uns auf ein konkretes Beispiel bezogen. In einem der Projekte gelang es, die Stillstandszeit um 70 % zu reduzieren und sie von über einer Stunde auf wenige Minuten zu verkürzen.

Die Vorteile, die wir ausführlicher besprochen haben, sind vor allem:

kürzere Reaktions- und Reparaturzeit, also ein niedrigerer MTTR-Wert,
weniger Stillstände und eine Verkürzung ihrer Gesamtdauer,
Entlastung des Instandhaltungsteams, das sich auf präventive Maßnahmen konzentrieren kann, statt Brände zu löschen,
ein höherer OEE-Wert,
reale Einsparungen, die bereits wenige Wochen nach der Einführung sichtbar sind.

Es ist hervorzuheben, dass die Einsparungen nicht aus einer einzigen großen Verbesserung stammen, sondern aus der konsequenten Verkürzung Dutzender einzelner Ereignisse, die sich über das Jahr zu beachtlichen Summen addieren.

Wie die Einführung in der Praxis aussieht

Teilnehmer befürchten oft, dass die Einführung einer KI-Lösung ein langes und kompliziertes Projekt ist. Während des Webinars haben wir gezeigt, dass man dies schrittweise angehen kann. Am besten beginnt man mit einer einzigen Linie oder einem ausgewählten Maschinensatz, anstatt sofort den gesamten Betrieb einzubeziehen.

Der typische Einführungsweg umfasst mehrere Schritte. Zunächst wird die vorhandene Dokumentation geladen, einschließlich Archivdokumente. Anschließend werden die Benutzerrollen konfiguriert, getrennt für Bediener und getrennt für das Instandhaltungsteam, sodass jeder Zugriff auf die für seine Arbeit relevanten Informationen hat. Der nächste Schritt ist die Feinabstimmung des Modells anhand der Kundendaten und nach der Inbetriebnahme die schrittweise Verbesserung der Antworten auf Grundlage des Nutzerfeedbacks.

Wichtig ist, eine Regel im Hinterkopf zu behalten: Die Wirksamkeit des Tools hängt unmittelbar von der Vollständigkeit der eingegebenen Daten ab. Je vollständiger die Dokumentation ist, einschließlich alter Anleitungen, gescannter Dokumente und der Meldungshistorie, desto präziser und verlässlicher sind die Antworten.

Wie es weitergeht

Das Webinar bestätigte den Gedanken, der der gesamten Lösung zugrunde liegt. Die Reduzierung von Stillständen erfordert nicht das Sammeln immer weiterer Daten, sondern die kluge Nutzung jener Daten, die der Betrieb bereits besitzt. KI ersetzt nicht die Erfahrung der Mitarbeiter. Sie macht diese Erfahrung für das gesamte Team in wenigen Sekunden zugänglich.

Wenn Sie prüfen möchten, wie die Lösung mit der Dokumentation Ihres Betriebs zurechtkommt, nehmen Sie gerne Kontakt mit uns auf.

KI-Dienstleistungen

Dienstleistungen

Produkte für die Produktion

Alle Case Studies

Alle Blogbeiträge

Wie Sie Stillstände reduzieren und mit KI bis zu 400.000 $ jährlich sparen – Bericht vom Webinar