GenAI im Ticket-System: Erste Hilfe bei Maschinenstörungen

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Bild: Comma Soft AG

Wie produzierende Unternehmen im europäischen Raum generative KI (GenAI) sicher und verantwortungsvoll einsetzen können, zeigt das Beispiel APPL. Um den sich ständig wandelnden Anforderungen des Werbemarktes gerecht zu werden, setzt die Druckerei auf Innovation und wollte ihr Angebot effizienter und ressourcenschonender gestalten. Durch die Digitalisierung der Prozesse und die Integration von GenAI hat das Unternehmen in den vergangenen Jahren einen digitalen Wandel durchlaufen.

Zum Einsatz kommt die generative KI etwa im Ticket-System für Maschinenstörungen: Schichtleiter erfassen Störungen direkt mit ihren Smartphones in der Produktion. Informationen zu den Maschinen und Fehlertypen, einschließlich Freitextfelder für Fehlerbeschreibungen und Bilder der fehlerhaften Maschinenteile, werden dann automatisch in das KI-Sprachmodell übertragen. Tritt eine Maschinenstörung auf, können Mitarbeitende direkt an der Maschine auf das KI-Sprachmodell zugreifen und mit ihm interagieren.

Ausfallzeiten reduzieren

Sie können dann entweder einen vorhandenen Fehler auswählen oder einen neuen erfassen und die GenAI zur Ideenfindung für Lösungsvorschläge nutzen: Das KI-Sprachmodell generiert einen Lösungstext basierend auf historischen Daten, Handbüchern und Erfahrungswerten. Eine Ergänzung ist die Implementierung von Bilderkennungssoftware, die es ermöglicht, Bilder der Fehler direkt aus dem Ticket-System zu analysieren. Die GenAI bietet dann erste Hinweise zur Fehlerdiagnose und Lösung. Die Technologie unterstützt das Unternehmen dabei, Maschinenstörungen schneller zu beheben und Ausfallzeiten zu reduzieren – ohne, dass die Mitarbeitenden langjähriges Erfahrungswissen benötigen.

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Bild: Comma Soft AG

Was-wäre-wenn-Szenarien

Dieses Beispiel lässt sich noch weiterdenken: Wenn die Maschinen- und Laufzeitdaten in einem digitalen Zwilling nachgebildet werden, könnten die Betreiber sogenannte ‚What-If‘-Szenarien mit GenAI durchspielen. Im Folgenden sind einige Beispiele aufgeführt.

Was können wir tun, wenn die Nachfrage für Produkt X unerwartet um 200 Prozent steigt?

Die KI könnte hier Vorschläge für schnellere Produktionsabläufe, alternative Materialien oder zusätzliche Ressourcen liefern, um die gesteigerte Nachfrage zu bewältigen.

Welche Auswirkungen hätte die Einführung einer neuen Maschine auf die Produktionskapazität?

Hier könnte die KI Simulationen durchführen und potenzielle Effekte auf die Produktionskapazität sowie die Rentabilität analysieren.

Wie könnten wir den Energieverbrauch in der Produktion um 20 Prozent senken?

GenAI könnte verschiedene Optimierungsszenarien vorschlagen, wie die Anpassung von Produktionszeiten, die Implementierung energieeffizienterer Maschinen oder die Nutzung erneuerbarer Energien.

Was muss EU-konforme GenAI leisten?

Der Einsatz von generativer KI stellt Verantwortliche oft vor Herausforderungen, etwa wenn es um Cybersecurity, Geschäftsgeheimnisse, Datenschutz, Ethik und Regulatorik geht. Am Beispiel APPL lassen sich mindestens drei Rahmenbedingungen skizzieren, was eine EU-konforme Nutzung von GenAI für Unternehmen leisten sollte.

1. Sicherheitsstandards als Fundament: Industrieunternehmen wissen, dass Insbesondere im Kontext von künstlicher Intelligenz und GenAI ein robustes Sicherheitskonzept unerlässlich ist. Darum ist die Einhaltung der gängigen Sicherheitsstandards bei der Auswahl einer GenAI-Technologie besonders wichtig: Datenschutzgrundverordnung, ISO27001 zu Informationssicherheits-Managementsystemen, Bundesdatenschutzgeset und der europäische ‚AI Act‘ sind einige Beispiele dafür. Darunter fällt auch die Frage, an welche Server-Standorte die unternehmensinternen Daten für die GenAI fließen. Geeignet ist z.B. eine Cloud in Deutschland oder Europa oder ein Hosting in eigenen Rechenzentren. Standards bieten hier einen klaren Leitfaden für den sicheren Umgang mit sensiblen Daten – und tragen dazu bei, das Risiko von Datenschutzverletzungen und Cyberangriffen zu minimieren.

2. Integration in andere Systeme: Ihr größtes Potenzial entfaltet GenAI, wenn sie mit unternehmensinternen Datenquellen verbunden ist. So können Mitarbeitende Lösungsvorschläge generieren oder große Datenmengen, etwa aus ESG-Reportings, analysieren lassen. Per Chat-Funktion haben sie zudem Zugriff auf Wissen aus verschiedensten Datenbanken und Systemen. Eine nahtlose Integration erleichtert somit den Informationsaustausch und beschleunigt die Arbeitsprozesse.

3. Demokratischer Zugang: Ein weiterer Aspekt ist, die Technologie für alle Mitarbeitenden zugänglich zu machen. Denn je mehr Beteiligte GenAI nutzen und Anwendungsbeispiele kreieren, desto mehr Ansätze und Lösungen können entstehen, die die Effizienz steigern, die Produktivität erhöhen und die Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens stärken. Generative KI kann in nahezu jedem Geschäftsbereich eingesetzt werden. Verantwortliche sollten hier auf GenAI-Anbieter mit Pay-per-Use-Modell achten. Viele Anbieter rechnen derzeit pro Nutzer ab, was oft kostspielig ist und den demokratischen Zugang für alle Mitarbeitenden erschwert.

Grundstein für die Zukunft

Entwickeln produzierende Unternehmen Rahmenbedingungen für Sicherheit, Systemintegration und demokratischen Zugang, kann dies den Grundstein für eine erfolgreiche Zukunft legen.



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