40. FVI-Expertenfrühstück

Thema: „KI in der Instandhaltung – Hype oder echter Mehrwert?“ – Praxis trifft Realität bei Ersatzteilsuche, Wissensmanagement und Personaleinsatzplanung.

Die Session war ein ehrlicher Realitätscheck nach mehreren Jahren KI-Pilotprojekten. Der Gast berichtete aus der Halbleiterindustrie und stellte drei Anwendungsfelder vor, die bereits unter realen Produktionsbedingungen getestet und teilweise international ausgerollt wurden.

• Ersatzteilerkennung spart messbar Suchzeit: In einem Werk wurden rund 15.000 Ersatzteile fotografisch erfasst. Instandhalter können ein unbekanntes Bauteil mit dem Smartphone aufnehmen und erhalten innerhalb weniger Sekunden passende Lagertreffer. Die berichtete Trefferquote lag bei rund 99,5 Prozent. Besonders neue Kollegen profitieren davon, aber auch erfahrene Instandhalter nahmen die Lösung an, sobald der persönliche Nutzen sichtbar wurde.

• Der virtuelle Schichtkollege macht vorhandenes Wissen nutzbar: Ein Large Language Model wurde mit SAP-Langtexten, Wikis, Excel-Dateien, Hersteller-PDFs und eingescannten Papierhandbüchern verbunden. Bei einer Störung kann der Instandhalter beispielsweise nach einem Schaltplan oder früheren Lösungswegen fragen und erhält innerhalb kurzer Zeit relevante Fundstellen. In der Nachtschicht ersetzt das nicht den Experten, ermöglicht aber den Zugriff auf dessen dokumentiertes Wissen. Dadurch konnten Maschinen teilweise noch in derselben Schicht wieder angefahren und rund 20 Prozent der bisherigen Suchzeit eingespart werden.

• Akzeptanz entsteht nicht durch Frontalschulung, sondern durch Co-Creation: Die ersten Entwicklungsanläufe lieferten nur eingeschränkt brauchbare Antworten. Der Durchbruch kam, als Instandhalter gemeinsam mit den Softwareentwicklern das System auf ihre Sprache, ihre Fragen und ihre Arbeitsweise ausrichteten. In einem Pilotteam wurden einzelne Kollegen als Multiplikatoren aufgebaut. Entscheidend war damit nicht nur, die Menschen im Prompten zu trainieren, sondern das System gleichzeitig an die Menschen anzupassen.

• KI braucht Prozesse, Daten und menschliche Freigaben: Die Diskussion zeigte klare Grenzen. Eine erkannte Komponente wird nicht automatisch ungeprüft bestellt; Disposition, Einkauf und Freigaberegeln bleiben relevant. Auch eine flexible Personaleinsatzplanung funktioniert nur, wenn geplante Tätigkeiten überwiegen, Qualifikationen bekannt sind und ein Verantwortlicher den letzten Feinschliff übernimmt. KI kann Empfehlungen geben und Komplexität reduzieren – Verantwortung und Plausibilitätsprüfung bleiben beim Menschen.

Einordnung: Mit ADAM wird aus verteilten KI-Funktionen operative Intelligenz im täglichen Instandhaltungsprozess

Die Episode passt perfekt zur Hahn-PRO-Strategie, weil sie zeigt: Der größte Nutzen entsteht nicht durch ein isoliertes KI-Modell, sondern durch die Verbindung von Wissen, Daten, Sprache und konkreten Shopfloor-Prozessen.

• Ersatzteile verschwinden im Brownfield-Datenchaos: Veraltete Materialnummern, unterschiedliche Herstellerbezeichnungen, Second Sources und jahrzehntealte Anlagen machen die klassische Suche langsam und unsicher. Wir setzen mit ADAM nicht voraus, dass ein Unternehmen zuerst seine gesamten Stammdaten bereinigt. ADAM ist Brownfield-Native und erschließt vorhandene Informationen über Hybride Suche und Vektorsuche. Unterschiedliche Schreibweisen, alte Meldungen, Dokumente und Ersatzteilhistorien werden im Anlagenkontext auffindbar. Die Digitale Lebenslaufakte hält zusätzlich fest, welches Teil wann, wo und aus welchem Grund eingesetzt wurde.
• Erfahrungswissen ist vorhanden, aber nicht im Moment der Störung verfügbar: In der Episode lag Wissen verteilt in Köpfen, PDFs, SAP-Texten, Wikis und lokalen Dateien. Besonders nachts oder an anderen Standorten fehlte der direkte Zugriff auf den richtigen Experten. Wir machen ADAM zum digitalen Kollegen der Instandhaltung. Meldungs-, Lösungs- und Rückmelde-Assistent verbinden das vorhandene Wissen mit der konkreten Anlage und der aktuellen Störung. Techniker erhalten relevante Dokumentenausschnitte, frühere Lösungswege und Erfahrungswissen direkt im Arbeitskontext – wie ein „YouTube für die Instandhaltung“, aber anlagenzentriert und durchsuchbar.
• Schlechte Rückmeldungen verhindern Lernen und Automatisierung: Unter Zeitdruck werden Störungen häufig gar nicht oder nur mit Abkürzungen dokumentiert. Dadurch fehlen später die Grundlagen für Ursachenanalysen, Skillplanung und intelligente Empfehlungen. Mit dem Captain-Kirk-Ansatz lässt ADAM den Instandhalter einfach in sein Smartphone sprechen. Der Assistent fragt fehlende Angaben zu Schadensbild, Ursache und Maßnahme im Dialog nach und erzeugt daraus eine strukturierte Rückmeldung. Über SaaS-Integrationen und No-Code-Workflows fließen diese Informationen in vorhandene Systeme wie SAP oder ein CMMS zurück. Kritische Entscheidungen bleiben dabei bewusst Human-in-the-Loop.

Fazit: KI schafft in der Instandhaltung dann echten Mehrwert, wenn sie nicht als autonomer Ersatz für den Menschen gedacht wird, sondern als operativer Verstärker – und genau dafür verbindet ADAM Datenchaos, Erfahrungswissen und tägliche Arbeit zu nutzbarer Operativer Intelligenz.