16. April 2025
Die Herausforderungen in der industriellen Instandhaltung sind vielfältig. Unternehmen müssen hohe Anforderungen an Anlagenverfügbarkeit erfüllen, gleichzeitig Kosten senken und regulatorische Vorgaben einhalten. In vielen Bereichen sind Instandhaltungsprozesse noch stark von manuellen Tätigkeiten geprägt, was zu Ineffizienzen und Qualitätsproblemen führt.
Generative KI bietet hier innovative Lösungen, die nicht nur Abläufe automatisieren, sondern auch die Entscheidungsfindung verbessern. Drei Praxisbeispiele zeigen, wie Unternehmen bereits heute von dieser Technologie profitieren.
Viele Unternehmen müssen regelmäßig umfangreiche Inspektionsprotokolle auswerten – oft in unstrukturierten Formaten wie PDFs oder handschriftlichen Notizen. Die manuelle Analyse dieser Dokumente ist nicht nur zeitaufwendig, sondern auch fehleranfällig.
Hier setzt Generative KI an: Durch den Einsatz von Natural Language Processing (NLP) kann die KI unstrukturierte Inspektionsprotokolle analysieren, relevante Inhalte extrahieren und automatisch strukturierte Inspektionspläne erstellen. Dabei erkennt das System Muster, standardisiert Informationen und generiert Vorschläge für Wartungsmaßnahmen. Fachexpert*innen müssen diese nur noch prüfen und gegebenenfalls anpassen.
Die Vorteile liegen auf der Hand: Der Arbeitsaufwand für die Erstellung von Inspektionsplänen reduziert sich drastisch – von mehreren hundert Arbeitstagen pro Jahr auf wenige Tage. Gleichzeitig verbessert sich die Konsistenz und Qualität der Daten erheblich, da menschliche Fehlerquellen minimiert werden. Zudem ermöglicht die standardisierte Dokumentation eine bessere Nachvollziehbarkeit und optimierte Weiterverarbeitung der Daten in nachgelagerten Systemen.
Die Erfassung von Störungsmeldungen stellt in vielen Unternehmen eine große Herausforderung dar. Techniker*innen sind oft unterwegs, haben keine direkte Zugangsmöglichkeit zu digitalen Systemen oder arbeiten in Umgebungen mit schlechten Netzabdeckungen. In vielen Fällen erfolgt die Dokumentation deshalb erst verzögert oder unvollständig, was zu Informationsverlusten und ineffizienten Prozessen führt.
Ein KI-gestützter Sprachassistent kann diese Probleme lösen. Über eine rund um die Uhr erreichbare Festnetznummer können Mitarbeiter*innen per Spracheingabe Störungsmeldungen aufgeben. Die KI analysiert die gesprochene Nachricht in Echtzeit, extrahiert relevante Informationen wie Schadensbeschreibung, betroffene Komponenten und Dringlichkeit und überträgt diese strukturiert in das Instandhaltungssystem. Parallel wird das Gespräch transkribiert und als Dokumentation abgelegt.
Diese Lösung bietet gleich mehrere Vorteile: Zum einen reduziert sie Medienbrüche und manuelle Eingabeprozesse, was Zeit spart und die Datenqualität verbessert. Zum anderen ermöglicht sie eine schnellere Reaktionszeit auf Störungen, da Informationen unmittelbar und in standardisierter Form ins System überführt werden. Besonders in kritischen Instandhaltungsumgebungen, in denen jede Minute zählt, kann dies zu einer deutlichen Effizienzsteigerung führen.
Im Bereich des Asset Lifecycle Managements stellt die präzise und effiziente Verwaltung von Stammdaten eine wesentliche Herausforderung dar. Ein innovatives KI-Tool zur Automatisierung von Stammdatenprozessen trägt entscheidend zur Verbesserung der Datenqualität und Produktivität bei.
Stammdaten sind das Rückgrat jedes Instandhaltungsprozesses und müssen stets korrekt, vollständig und aktuell sein, um faktenbasierte und automatisierte Entscheidungsfindungen zu unterstützen. Die Automatisierung dieser Prozesse durch KI bietet erhebliche Vorteile. Das Tool adressiert die typischen Herausforderungen der Stammdatenverwaltung, darunter das Handling großer Datenvolumina, sprachliche Vielfalt, komplexe Transformationen, Dubletten, unzureichende Standardisierung und vormals manuelle Prozesse.
Der Einsatz von KI in diesem Use Case führt zu einer signifikanten Reduktion der Zeit und des Aufwands bei der Datenmigration und -transformation. Das Tool extrahiert und migriert Stammdaten aus strukturierten und unstrukturierten Quellen und Bildern, unabhängig von heterogenen Spaltenbezeichnungen und verschiedenen Formaten, und transformiert sie in uniforme Formate. Es füllt Datenschemas automatisch aus, erkennt Dubletten über regelbasierte Ansätze hinaus und normalisiert mehrsprachige Daten, was eine präzise und effiziente Datenmigration sicherstellt.
Die Integration solcher KI-Technologien in die Instandhaltungsprozesse von SAP-Systemen ermöglicht Unternehmen, ihre Stammdatenverwaltung erheblich zu verbessern. Beispielsweise kann durch die Implementierung des Tools eine Reduktion der Stammdatenmigrationszeit um bis zu 57 Prozent erreicht werden, was letztlich zu effizienteren und präziseren Geschäftsentscheidungen führt.
Dieses Tool unterstreicht die Rolle der KI als Katalysator für die Digitalisierung in der Instandhaltung und bietet eine solide Grundlage für die Optimierung von Asset Lifecycle Management-Prozessen. Unternehmen profitieren von einer besseren Datenqualität und können auf dieser Grundlage fundierte Entscheidungen treffen, die ihren Geschäftserfolg maßgeblich fördern.
Diese drei Anwendungsfälle verdeutlichen, wie Generative KI die Instandhaltung revolutioniert. Durch die Automatisierung von Dokumentations- und Meldeprozessen können Unternehmen nicht nur Zeit und Kosten sparen, sondern auch eine höhere Datenqualität und eine effizientere Wartung gewährleisten. Gleichzeitig eröffnen sich neue Möglichkeiten für vorausschauende Analysen und datengetriebene Optimierungen.
Unternehmen, die frühzeitig auf KI-gestützte Prozesse setzen, schaffen die Grundlage für eine intelligente und zukunftssichere Instandhaltungsstrategie. In den kommenden Jahren wird sich Generative KI weiterentwickeln und neue Anwendungsmöglichkeiten erschließen – von der prädiktiven Wartung bis hin zur vollständig autonomen Instandhaltung. Wer heute investiert, wird morgen die Früchte ernten.
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