Künstliche Intelligenz in Instandhaltung, Service & Wartung

Künstliche Intelligenz im deutschen Mittelstand ist auf dem Vormarsch: Wie sieht der künftige Arbeitsalltag insbesondere in den Bereichen in Wartung, Service, Instandhaltung und Montage aus? Welche Rolle wird generative KI spielen? Welche Risiken gibt es und wie kannst du GenAI testen? 

Hier bekommst du alle Antworten!

Differenzierung: KI und generative KI

• Es muss unterschieden werden zwischen künstlicher Intelligenz (KI) und generativer KI (GenAI): Die “klassischen KI-Anwendungsfälle” in der Industrie, wie z. B. digitale Zwillinge, vorausschauende Wartung, Zustandsüberwachung (Condition Monitoring), erfordern hohe Investitionen in IT-Infrastruktur, Sensorik und mehr. Solche Anwendungsfälle sind in der Regel sehr komplex und ressourcenintensiv. 

• Generative KI geht einen Schritt weiter, ist einfach zu handhaben und wird als fester Bestandteil moderner Software den Arbeitsalltag jedes Mitarbeitenden durchdringen: Ob in CMMS und Instandhaltungssoftware, in Field Service Management Software oder in Facility Management Software. 

• Nur ein Beispiel, wie GenAI den Alltag im Service & Instandhaltung auf den Kopf stellen wird: Um Wartungen zuverlässig und prozesssicher durchzuführen, ist viel Dokumentationsarbeit notwendig – sei es mit Berichten, Protokollen oder Checklisten. Software mit Generativer KI wird hier massiv unterstützen, indem sie den Aufwand für die Dokumentationserstellung deutlich reduziert und die Arbeitsqualität verbessert.

• Wer also Software mit KI-Copiloten einsetzt, profitiert von einem starken Produktivitätsschub und aktiver KI-Unterstützung: Teamleitende bei der Erstellung von Berichten und Checklisten, Technik-Teams in der Produktionshalle bei der Fehlerbehebung an der Maschine, Führungskräfte bei der Interpretation und Erstellung von Berichten für Management & Co. und sogar bei der Erstellung von Schulungsunterlagen für das Wartungspersonal.

• Während der Nutzen und das Potenzial von GenAI in Service, Wartung und Instandhaltung definitiv vorhanden ist, gibt es auch Herausforderungen in den Bereichen Technologie, Implementierung und Change Management, die man adressieren muss. 

Der Arbeitsalltag mit KI-Copiloten

Um besser zu verstehen, wie KI-Copiloten den Arbeitsalltag durchdringen werden, sind hier fünf praktische Beispiele aus dem zukünftigen Arbeitsalltag…

…des Servicetechnikers Max

Mit dem KI-Copiloten seiner Field Service Management Software erkennt Max schnell Muster in historischen Anlagendaten. Statt stundenlanger Fehlersuche in Bedienungsanleitungen auf Papier schlägt der Copilot, basierend auf ähnlichen früheren Fällen, sofort eine Lösung vor. So repariert Max eine ausgefallene CNC-Maschine beim Kunden in Rekordzeit.

…der Facility Managerin Julia

Julia möchte die Energieverbrauchsdaten ihrer Hotelanlage analysieren. Dazu exportiert sie die Daten aus ihrer Facility Management Software, importiert sie und nach einer kurzen Analyse empfiehlt der KI-Copilot eine Anpassung der Klimasteuerung, wodurch Julia ihre Energiekosten um 20 Prozent senken und gleichzeitig den Komfort im Hotel erhöhen kann.

…des Helpdesk-Mitarbeiters Tom

Täglich fluten Standardanfragen zu Ersatzteilpreisen den Helpdesk von Tom. Doch dank des KI-Copiloten, der automatisch Antworten vorschlägt, kann er sich auf kniffligere Probleme konzentrieren, was die Kundenzufriedenheit deutlich steigert.

…der Instandhaltungsleiterin Sarah

Sie nutzt ihren KI-Copiloten, um historische Wartungsdaten zu analysieren. Er zeigt ihr, dass das Vorziehen bestimmter Wartungsarbeiten die Ausfallzeiten um 30 % reduziert. Mit diesem Wissen optimiert Sarah ihre Wartungsplanung und spart erhebliche Kosten und Downtime.

Die Zukunft sieht also vielversprechend aus! Aber wie sieht es um den heutigen Stand der Technologie und Digitalisierung im deutschen Mittelstand aus? Dieser Frage sind wir auf den Grund gegangen!

Studie: Wo stehen wir heute?

Anfang 2024 haben wir bei remberg eine Umfrage unter mehr als 60 Teilnehmern durchgeführt und zum Status Quo von Digitalisierung, KI und KI-Copiloten im deutschen Mittelstand befragt. 

Unter den Teilnehmenden waren Führungskräfte aus dem Service, der Instandhaltung und des Facility Managements, sowie Fachkräfte aus dem Helpdesk und von Technik-Teams. 

Die Umfrage liefert spannende Ergebnisse.

1. Wie und wo verwalten Sie heute Maschinen, Anlagen und Equipment?

Es zeigt sich kein einheitliches Bild, wie Maschinen, Anlagen und Equipment bisher verwaltet werden.  Immerhin sind schon viele Unternehmen von papierbasierten Prozessen auf digitale Lösungen umgestiegen.

2. Wie und wo halten Sie Anfragen und Probleme zu Ihren Anlagen heute fest?

Bei Störungsmeldungen von Maschinen, Kundenanfragen und anderen Meldungen werden im deutschen Mittelstand hauptsächlich geteilte E-Mail-Postfächer oder spezielle Ticketing-Software genutzt.

3. Wie häufig nutzen Sie bereits GenAI wie z.B. ChatGPT im Arbeitskontext?

Interessant zu sehen: Trotz des Hypes um GenAI wie ChatGPT arbeiten bisher nur wenige der Befragten regelmäßig damit. Ein Drittel hat die neue KI-Technologie sogar noch nie im Arbeitskontext genutzt.

4. Was ist die größte Herausforderung bei der Einführung von GenAI?

An Schwierigkeiten bei der Einführung von ChatGPT & Co mangelt es nicht: Genannt werden technologische Komplexität, Datenschutz & Sicherheit, Widerstand gegen Veränderungen und der Mangel an qualifiziertem Personal.

5. Planen Sie den Einsatz von GenAI in den nächsten 3 Jahren?

Nur zwei Befragte schließen den Einsatz von GenAI kategorisch aus, während eine große Zahl der Befragten sich noch nicht sicher ist oder die Frage bereits mit „Ja“ beantworten kann.

Als Zusatz sei hier noch eine weiterer Aspekt einer Deloitte-KI-Studie erwähnt: Bisher setzt die Mehrheit noch Generative KI “von der Stange” ein, etwa allgemeine Produktivitätsanwendungen und Unternehmenssoftware mit integrierter Generativer KI. Relativ wenige nutzen bisher branchenspezifische oder speziell an ihr Unternehmen angepasste GenAI-Lösungen.

Vor- und Nachteile von KI

Natürlich bringt der Einsatz von künstlicher Intelligenz in Service, Wartung, Installation und Instandhaltung seine eigenen Vor- und Nachteile mit sich. Lass uns diese gemeinsam betrachten, damit du bestens vorbereitet bist und potenziellen Komplikationen immer einen Schritt voraus bleibst.

Vorteile

• Automatisierung repetitiver Aufgaben: Generative KI kann Routineaufgaben wie das Erstellen von Wartungsplänen oder das Schreiben von Ersatzteilbestellungen automatisieren und so die Mitarbeitenden entlasten.
• Schnellere Störungsbehebung: Statt lange in technischen Dokumenten nach einer bestimmten Fehlermeldung zu suchen, scannt KI diese Dokumente und gibt direkt Empfehlungen zur Störungsbehebung. Dadurch können Störungen schneller behoben und Ausfallzeiten reduziert werden.
• Vereinfachte Erstellung von Dokumenten: Service und Wartung sind sehr dokumentationsintensiv. Generative KI hilft dabei, ganze Texte im Handumdrehen zu erstellen – man muss sie nur mit Stichpunkten füttern.
• Verfügbarkeit: Egal zu welcher Uhrzeit oder in welcher Sprache ein Service- oder Wartungsbericht erstellt werden muss – für KI ist das kein Problem. Generative KI skaliert auch bei hohem Arbeitsaufkommen problemlos.
• Wettbewerbsfähigkeit: Mit GenAI kannst du mehr mit weniger erreichen. Andersrum gesagt: Wenn du keine KI-Copiloten nutzt, wird langfristig die Konkurrenz einen entscheidenden Vorteil erlangen und dich in puncto Effizienz überholen.
• Verbesserung der Sicherheit: Generative KI hilft dabei, wichtige Dokumente zur Betriebssicherheit, Sicherheitsprotokolle und Notfallpläne immer auf dem neuesten Stand zu halten.
• Schulung von Personal: Mit GenAI-generierten interaktiven Schulungsprogrammen kann das Instandhaltungspersonal effizienter in aktuellen Sicherheitspraktiken oder anderen Themen geschult werden. Generative KI kann sogar personalisierte Lerninhalte erstellen, die auf dem Kenntnisstand der einzelnen Mitarbeitenden basieren.

Nachteile

• Abhängigkeit von Datenqualität: GenAI ist auf genaue, aktuelle und vollständige Daten über Maschinen, Anlagen und Geräte angewiesen. Ungenaue oder unvollständige Daten können zu falschen Diagnosen oder Empfehlungen führen.
• Zu starke Abhängigkeit von der Technologie: Wenn man sich zu sehr auf KI verlässt, kann das kritische Denken vernachlässigt werden und es kann zu Problemen kommen, wenn diese Systeme versagen oder falsche Empfehlungen geben.
• Möglicher Verlust von Expertenwissen: Man kennt das Phänomen von “zu viel googlen – zu wenig selber denken”. Wenn man sich zu sehr auf andere Systeme verlässt, kann das dazu führen, dass menschliches Expertenwissen vernachlässigt oder nicht weiterentwickelt wird.
• Datenschutz und Sicherheit: Der Einsatz von KI ist in vielen Unternehmen noch nicht vollständig geklärt, insbesondere im Hinblick auf Datenschutz und Datensicherheit.
• Verständnis für den Kontext: KI-Copiloten sind zwar effizient bei der Bearbeitung von Routineaufgaben wie z.B. Anfragen, können aber Schwierigkeiten haben, den spezifischen Kontext oder die Nuancen einer Situation vollständig zu verstehen. Dies kann zu unangemessenen oder ungenauen Vorschlägen führen.
• Komplexität bei der Fehlerbehebung: Wenn KI Fehler macht, kann es schwierig sein, die Ursache zu erkennen und zu beheben, da die Arbeitsweise der KI für den durchschnittlichen Nutzer oft nicht transparent ist.
• Mangel an Kreativität und individuellen Lösungsansätzen: KI könnte standardisierte Lösungen bevorzugen und damit individuelle, kreative Ansätze für komplexe oder ungewöhnliche Instandhaltungsprobleme unterdrücken.

In 5 Schritten zu KI in deinem Unternehmen

Eine erfolgreiche Implementierung von KI beginnt mit einer Bestandsaufnahme. 

Dabei hilft es, sich folgende Fragen zu stellen

1. Mindset prüfen: Sind deine Mitarbeitenden KI gegenüber aufgeschlossen? Falls Skepsis herrscht, ist es essentiell, zunächst Überzeugungsarbeit zu leisten. Informiere und schule dein Team über die Vorteile und Potenziale, die KI und KI-Copiloten bieten.

2. Digitalisierung der Anlagen: Hast du deine Maschinen, Anlagen und Equipment digital abgebildet? Falls nicht, oder wenn du noch auf Tools wie Excel angewiesen bist, ist der nächste Schritt, eine strukturierte, digitale Übersicht deiner Anlagen zu erstellen und diese in eine zentrale Software zu überführen. Dein Team sollte in der Lage sein, von verschiedenen Standorten aus gleichzeitig auf die neuesten Daten zugreifen, ohne dass du extra Kapazitäten abstellen musst, um diese Daten zu pflegen und aktuell zu halten.

3. Digitalisierung deiner Workflows: Sind deine Prozesse noch nicht digitalisiert? Dann beginne damit. Digitalisierung ist die Grundlage für die effektive Nutzung von KI, da sie die notwendigen Daten liefert und Prozesseffizienz steigert.

4. Integration von digitalen Prozessen: Sind deine digitalen Prozesse nicht miteinander integriert? Dieser Schritt ist elementar wichtig, wenn du KI-gestützte, nahtlose Workflows anstrebst. KI benötigt umfassende, vernetzte Daten, um ihr volles Potenzial entfalten zu können. Eine Integration ermöglicht es, ausreichend Daten zu sammeln und effektive Schnittstellen zwischen verschiedenen Systemen und Prozessen zu schaffen.
   
5. Testen und Skalieren: Wenn du die Grundlagen schon geschaffen hast (z.B. indem du eine moderne Software wie das remberg XRM nutzt), dann kannst du mit einem Pilotprojekt starten. Wähle einen speziellen Anwendungsfall oder Prozess, in dem du KI-Copiloten testen möchtest, und starte dort mit einer kleineren, überschaubaren KI-Anwendung. Das ermöglicht es dir, die Effektivität in der Praxis zu testen, Probleme frühzeitig zu erkennen und auch das zukünftige Potential zu erfassen.

Warum ein XRM der schnellste Weg ist

Mit Software wie dem remberg XRM integrierst du alle Abläufe in Installation, Service, Wartung und Instandhaltung rund um deine Maschinen, Anlagen und Equipment – effizient und zielgerichtet. Der Fokus liegt klar auf deinen Assets. Medienbrüche, Papier, umständliche Prozesse und das Hin- und Her in verschiedenen Systemen wie ERP & Co. sind in einem XRM kein Thema mehr.

XRM Software ist benutzerfreundlich und passt sich an deine bestehenden Prozesse an. Das bedeutet für dich: Sofortiger Mehrwert ohne komplizierte Umstellungen. Damit kannst du direkt von 0 auf 100 in die Welt der KI einsteigen! 

Wie funktioniert KI-gestützte Software in Service, Wartung & Instandhaltung?

Am besten sieht man sie in Aktion, um zu verstehen, wie KI-Copiloten den Arbeitsalltag verändern!