Die industrielle Fertigung lebt vom Fachwissen ihrer Mitarbeiter an vorderster Front, deren Fähigkeiten und Entscheidungsfähigkeiten unübertroffen sind. Doch diese menschliche Abhängigkeit bringt Herausforderungen mit sich, wie etwa den Verlust institutionellen Wissens durch den Ruhestand von Arbeitnehmern und kürzere Beschäftigungsverhältnisse bei jüngeren Generationen. Wie können Unternehmen dieses wichtige Fachwissen bewahren und es allen Mitarbeitern unabhängig von ihrer Erfahrung zugänglich machen? oee.ai hat die Antwort mit seiner generativen KI-gestützten strukturierten Problemlösungsfunktion, die menschliche Erkenntnisse in umsetzbare, mehrsprachige Anleitungen umwandelt. Das Ergebnis? Schnellere Reparaturen, reduzierte Ausfallzeiten und messbare Verbesserungen der Overall Equipment Effectiveness (OEE).
Die industrielle Fertigung ist in hohem Maße auf den Menschen angewiesen – Bediener, die über hochentwickelte sensorische Fähigkeiten, außergewöhnliche Fingerfertigkeit, sensible Handhabungsfähigkeiten und unübertroffene Entscheidungsfähigkeiten verfügen. Ein herzliches Dankeschön an unsere engagierten Fabrikmitarbeiter an vorderster Front für ihre unschätzbaren Beiträge!
Allerdings bringt diese Abhängigkeit auch Herausforderungen mit sich. Weltweit ist die Alterung der Belegschaft ein wachsender Trend, und wenn erfahrene Mitarbeiter in den Ruhestand gehen, gehen oft jahrzehntelange unschätzbare Kenntnisse mit ihnen zurück. Mittlerweile wechseln jüngere Generationen häufiger den Arbeitsplatz, wodurch sie weniger Zeit damit verbringen, die Feinheiten des Betriebs von Anlagen auf höchster Effizienz zu beherrschen.
Die Lösung? Unternehmen müssen das in den Köpfen ihrer Mitarbeiter verankerte Fachwissen erfassen und bewahren. Hier kommt die generative KI-gestützte strukturierte Problemlösefunktion von oee.ai ins Spiel, die dieses entscheidende Wissen für den langfristigen Erfolg bewahrt und nutzt.
Der Prozess ist einfach und äußerst effektiv. Es beginnt mit der Erfassung des Fachwissens verschiedener Mitarbeiter. Immer wenn eine Anlage ausfällt und repariert wird, fordert oee.ai den Bediener beim Neustart auf, die Ursache und Lösung zu dokumentieren. Dies kann in jeder Sprache erfolgen, entweder getippt oder direkt an oee.ai gesprochen.
Die Wissenserfassung erfolgt über einen längeren Zeitraum, insbesondere wenn es sich um einen komplexen Verlustgrundkatalog handelt. Durch die Erfassung mehrerer Fälle jedes Verlustes – im besten Fall von verschiedenen Mitarbeitern – wird eine umfassende Abdeckung gewährleistet. Ein detaillierter Katalog ermöglicht es Mitarbeitern, präzisere Ratschläge zur Fehlerbehebung zu dokumentieren, was später zu noch spezifischeren und umsetzbaren Erkenntnissen führt.
Die Daten werden durch unser generatives KI-Modul verarbeitet, das sie in klare und prägnante Anleitungen für Anlagenbediener umwandelt. Die KI generiert einfache, leicht verständliche Anweisungen, oft in Aufzählungspunkten oder kurzen Sätzen, ohne Einschränkung der Ausgabesprache. Unabhängig davon, ob Ihre Anlage in den USA, Polen, Italien oder Deutschland betrieben wird, bietet oee.ai einheitliches Wissen zur Problemlösung bei Problemursachen in jeder Sprache und an jedem Standort.
Der Erfassungs- und Schulungsprozess beinhaltet einen Human-in-the-Loop-Ansatz, um die Qualitätskontrolle sicherzustellen. Dieser entscheidende Schritt wird in der Regel von Schichtleitern, Wartungspersonal oder sehr erfahrenen Bedienern durchgeführt. Durch diese zusätzliche Überprüfung können die KI-generierten Inhalte verfeinert, angepasst oder vollständig überschrieben werden. Wenn beispielsweise ein bestimmtes Anlagenproblem die Aufmerksamkeit eines ausgebildeten Elektrikers erfordert, kann dies angegeben werden. Dieser kollaborative Prozess stellt sicher, dass das Wissen zur Problemlösung an der Ursache präzise, sicher und auf betriebliche Best Practices abgestimmt bleibt.
Sobald die Wissensdatenbank online ist, stellt oee.ai den Bedienern direkt auf ihren Tablets oder anderen Geräten eine Liste mit Lösungsvorschlägen für die Ursache des Problems zur Verfügung, wann immer der konkrete Verlust auftritt. Diese Funktionalität funktioniert nahtlos mit der automatischen Erfassung von Verlustgründen aus der SPS, kann aber auch mithilfe manueller Verlustursacheneinträge genutzt werden. Mit diesen Erkenntnissen können auch weniger erfahrene Bediener schnell die geeigneten Korrekturmaßnahmen ermitteln oder z.B. eine fundierte Entscheidung treffen, einen Wartungsspezialisten zu rufen. Dies beschleunigt die mittlere Reparaturzeit (MTTR), minimiert Ausfallzeiten und verbessert letztendlich die Gesamtanlageneffektivität (OEE). Diese Funktion ist für alle drei Hauptverlustkategorien konfigurierbar: Verfügbarkeit, Leistung und Qualität und gewährleistet umfassende Unterstützung für optimierte Abläufe.
Basierend auf der umfangreichen Erfahrung von oee.ai führt die Implementierung unserer Lösung zu einer durchschnittlichen Reduzierung der mittleren Reparaturzeit (MTTR) um 10 %. Die daraus resultierenden OEE-Verbesserungen hängen von Faktoren wie der Struktur der Verluste und der Fähigkeit ab, wirksame Gegenmaßnahmen genau zu definieren und zu kommunizieren.
Bei allen von uns überwachten Anlagen liegen die OEE-Verbesserungen typischerweise zwischen 2 %-Punkten am unteren Ende und bis zu 5 %-Punkten am oberen Ende. Die Verbesserungen sind abhängig von den aktuellen OEE-Werten. Diese Gewinne verdeutlichen die erhebliche Auswirkung einer präzisen Problemlösungsbeschreibung und effizienter Korrekturmaßnahmen auf die Anlagenproduktivität.
Wenn Sie daran interessiert sind, wie oee.ai Ihnen helfen kann, in Ihrer Branche einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen, zögern Sie nicht und kontaktieren Sie uns unter info@oee.ai.