mh.MARKUS HIRSCHBERATUNG & BUSINESS DEVELOPMENT
INDUSTRIAL AI
Start/Industrie/Produktion

KI IM BEREICH PRODUKTION

Wissen verfügbar machen.
Prozesse besser verstehen.

Im Produktionsalltag zählen verlässliche Informationen und schnelle Orientierung. KI kann helfen, Betriebswissen zu erschließen und Auffälligkeiten in Prozessdaten gezielter zu untersuchen.

Drei Anwendungsfälle ansehen
EINE FRAGE ZUM EINSTIEG

Wo verlieren Ihre Teams heute Zeit zwischen Störmeldung, Informationssuche und Problemlösung?

ANWENDUNGSBEISPIELE

So könnte KI
im Alltag unterstützen.

Illustrative Szenarien. Voraussetzungen und Nutzen werden für Ihren konkreten Prozess geprüft.

01

WISSENSASSISTENZ

Assistenz bei Störungen

DIE AUSGANGSSITUATION

Eine Anlage steht. Die passende Lösung steckt in Handbüchern, alten Servicetickets und der Erfahrung einzelner Kolleginnen und Kollegen.

DER MÖGLICHE ANSATZ

Eine Suche mit KI-Unterstützung erschließt freigegebene Anleitungen und frühere Störungsfälle. Antworten verweisen auf ihre Quellen und helfen dem Team, mögliche nächste Prüfschritte einzuordnen.

WAS DAFÜR NÖTIG IST

Aktuelle Maschinenunterlagen, freigegebene Störungs- und Wartungsberichte, Anlagenzuordnung und geregelte Zugriffsrechte.

KI VERSTEHEN

Was hier technisch passiert.

TECHNISCH VERTIEFT
MÖGLICHER LÖSUNGSANSATZ

RAG-Wissensassistenz · Semantische Suche

Was übernimmt die KI konkret?

KI versteht die Störungsbeschreibung, findet ähnlich beschriebene Altprobleme und fasst passende Hinweise mit Quellen zusammen.

So funktioniert die Lösung

  1. 01
    Kontext bestimmen

    Anlage, Fehlercode und Betriebszustand begrenzen die Suche.

  2. 02
    Wissen abrufen

    Ein Suchindex findet Textstellen nach Wortlaut und Bedeutung; ein Sprachmodell formuliert daraus einen Prüfvorschlag.

  3. 03
    Ergebnis belegen

    Quellen, Dokumentenstand und offene Fragen begleiten die Antwort.

Welcher Mehrwert entsteht?

Weniger Suchzeit und schnellerer Zugang zu Erfahrungswissen können die fachliche Eingrenzung verkürzen.

Ein konkretes Beispiel

Eine umgangssprachliche Meldung wird einem passenden Handbuchabschnitt und einem geprüften früheren Fall zugeordnet.

Technik, Einrichtung & Betrieb

Vortrainiertes LLM plus Suchindex; Unterlagen werden indexiert und bei Änderungen aktualisiert. Die Antworten werden anhand realer Störungsfragen und korrekter Anlagenzuordnung bewertet.

Illustrativer Lösungsaufbau. Die konkrete Architektur folgt Datenlage, Systemen und Pilotbewertung.

Pilot, Nutzenbewertung & fachliche Verantwortung +
SO KÖNNTE EIN PILOT STARTEN

Eine Anlagenfamilie, ein abgegrenzter Dokumentenbestand und typische Störungsfragen aus dem Alltag.

DARAN LÄSST SICH DER NUTZEN PRÜFEN

Suchaufwand und Zeit bis zur fachlichen Eingrenzung vergleichen; Trefferqualität und Nutzbarkeit mit dem Instandhaltungsteam bewerten.

Prüfschritte und Eingriffe werden durch qualifiziertes Personal nach den gültigen Betriebs- und Sicherheitsvorgaben freigegeben.

02

DATENANALYSE

Auffällige Prozessverläufe erkennen

DIE AUSGANGSSITUATION

Abweichungen entwickeln sich über mehrere Prozessparameter. Einzelne Grenzwerte und getrennte Auswertungen zeigen den Zusammenhang oft nur unvollständig.

DER MÖGLICHE ANSATZ

Statistische Verfahren und maschinelles Lernen können ungewöhnliche Muster markieren. Prozessverantwortliche prüfen die Hinweise im Kontext von Material, Charge, Anlage und Betriebszustand.

WAS DAFÜR NÖTIG IST

Zeitlich zuordenbare Prozess- und Zustandsdaten, Ereignisse aus dem Betrieb sowie genügend repräsentative Daten für typische Betriebszustände.

KI VERSTEHEN

Was hier technisch passiert.

TECHNISCH VERTIEFT
MÖGLICHER LÖSUNGSANSATZ

Anomalieerkennung · Unüberwachtes maschinelles Lernen

Was übernimmt die KI konkret?

Das Modell erkennt ungewöhnliche Kombinationen von Prozesswerten, auch wenn einzelne Werte noch innerhalb ihrer Grenzen liegen.

So funktioniert die Lösung

  1. 01
    Betriebszustände trennen

    Zeitreihen werden synchronisiert und nach Produkt, Rezept und Anlagenzustand aufgeteilt.

  2. 02
    Normalmuster lernen

    Ein Modell, etwa Isolation Forest, wird mit geeigneten Referenzdaten angepasst und bewertet ungewöhnliche Merkmalskombinationen.

  3. 03
    Hinweis prüfen

    Ein Auffälligkeitswert priorisiert Zeitabschnitte; die Oberfläche zeigt zugehörige Parameter und Ereignisse.

Welcher Mehrwert entsteht?

Auffälligkeiten können früher zur Untersuchung gelangen; weniger manuelle Sichtung großer Datenmengen. Fehlalarme und Vorwarnzeit bestimmen die praktische Eignung.

Ein konkretes Beispiel

Temperatur und Druck sind einzeln zulässig, ihre gemeinsame Entwicklung weicht jedoch vom üblichen Verlauf dieses Rezepts ab.

Technik, Einrichtung & Betrieb

Ein Sprachmodell ist nicht erforderlich. Repräsentative Referenzdaten, fachliche Rückmeldungen und eine Überwachung veränderter Betriebszustände sind entscheidend. Ein Anomaliewert ist keine Fehlerwahrscheinlichkeit.

Illustrativer Lösungsaufbau. Die konkrete Architektur folgt Datenlage, Systemen und Pilotbewertung.

Pilot, Nutzenbewertung & fachliche Verantwortung +
SO KÖNNTE EIN PILOT STARTEN

Ein wiederkehrendes Prozessproblem auf einer Anlage untersuchen und Hinweise zunächst im Beobachtungsbetrieb bewerten.

DARAN LÄSST SICH DER NUTZEN PRÜFEN

Relevanz der Hinweise, Fehlalarmrate und zusätzliche Erkenntnisse gegenüber der bisherigen Auswertung prüfen.

Eine statistische Auffälligkeit ist eine Untersuchungshypothese. Ein ursächlicher Zusammenhang muss fachlich überprüft werden.

03

DOKUMENTENASSISTENZ

Schichtwissen strukturiert weitergeben

DIE AUSGANGSSITUATION

Informationen aus Schichten, Störungen und Maßnahmen verteilen sich auf Freitextnotizen, E-Mails und unterschiedliche Ablagen.

DER MÖGLICHE ANSATZ

KI kann vorhandene Einträge strukturieren, nach Anlagen und Themen ordnen und einen Entwurf für die Schichtübergabe zusammenstellen.

WAS DAFÜR NÖTIG IST

Zugängliche Schichtprotokolle, definierte Anlagenbezeichnungen und eine abgestimmte Struktur für Meldungen und Maßnahmen.

KI VERSTEHEN

Was hier technisch passiert.

TECHNISCH VERTIEFT
MÖGLICHER LÖSUNGSANSATZ

Generative KI · Strukturierte Zusammenfassung

Was übernimmt die KI konkret?

KI extrahiert Ereignisse, Maßnahmen, Zuständigkeiten und offene Punkte aus freien Schichtnotizen.

So funktioniert die Lösung

  1. 01
    Einträge zuordnen

    Zeit, Anlage und Schicht werden aus den Eingaben übernommen und geprüft.

  2. 02
    In Felder überführen

    Ein Sprachmodell ordnet die Aussagen einer festen Übergabestruktur zu und verweist auf die Originaleinträge.

  3. 03
    Übergabe vorbereiten

    Offene Maßnahmen werden gesammelt; die Schicht bestätigt den Entwurf.

Welcher Mehrwert entsteht?

Weniger Schreib- und Zusammenstellungsaufwand sowie vollständigere Übergaben können wiederholte Rückfragen vermeiden.

Ein konkretes Beispiel

„Pumpe erneut laut, Wartung informiert“ wird als Beobachtung und offene Maßnahme geführt, ohne einen erledigten Auftrag zu behaupten.

Technik, Einrichtung & Betrieb

Ein vortrainiertes LLM kann ohne eigenes Training starten. Qualität wird an ausgelassenen Informationen, falschen Zuordnungen und unbelegten Ergänzungen gemessen.

Illustrativer Lösungsaufbau. Die konkrete Architektur folgt Datenlage, Systemen und Pilotbewertung.

Pilot, Nutzenbewertung & fachliche Verantwortung +
SO KÖNNTE EIN PILOT STARTEN

Eine Linie und ein abgestimmtes Übergabeformat mit einem begrenzten Team erproben.

DARAN LÄSST SICH DER NUTZEN PRÜFEN

Vollständigkeit der Übergabe, Bearbeitungszeit und Zahl offener Rückfragen anhand realer Übergaben bewerten.

Die verantwortliche Schicht prüft und bestätigt die Zusammenfassung; offene Punkte bleiben sichtbar.

MEIN BEITRAG

Gemeinsam klären,
was sich lohnt.

Ich unterstütze Sie dabei, aus einem interessanten Anwendungsfall eine verständliche und bewertbare Aufgabenstellung zu machen.

  • Bedarf und Ziele mit Fachbereich und IT strukturieren
  • Nutzen, Voraussetzungen und offene Fragen herausarbeiten
  • Eine Entscheidungsgrundlage und den möglichen Pilotumfang vorbereiten
  • Die Abstimmung mit geeigneten Umsetzungspartnern begleiten

HÄUFIGE FRAGEN

Vor dem
ersten Schritt.

Ist dafür ein Sprachmodell immer die richtige Wahl? +

Nein. Wissenssuche und Textunterstützung lassen sich mit Sprachmodellen angehen. Für Prozessmuster und Anomalien sind häufig statistische Modelle oder andere Verfahren des maschinellen Lernens geeigneter. Die Aufgabe bestimmt die Methode.

Womit lohnt sich der Einstieg? +

Mit einem klar abgegrenzten Problem und einem Team, das den Nutzen im Alltag bewerten kann. Bestehende Daten, bisherige Lösungswege und ein messbares Ziel bilden die Grundlage.

VOM ANWENDUNGSFALL ZUM NÄCHSTEN SCHRITT

Welches Thema möchten
Sie konkretisieren?

Wir klären gemeinsam die Ausgangslage, mögliche Anwendungsfälle und den Nutzen. Daraus entsteht eine fundierte Grundlage für Ihre nächsten Entscheidungen.

Gespräch per E-Mail anfragen +49 160 8983019

Digital und bei Ihnen vor Ort.

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