AI & BI Use-Case · Generative AI

Shopfloor-Assistenz

Mitarbeitende am Shopfloor mit KI unterstützen.

Worum es geht

Die Shopfloor-Assistenz bietet Mitarbeitenden gezielte Handlungsanweisungen, Fehlerbehebungen und Wissenszugriff über Sprache oder Text. Auch komplexe Prozesse werden so leichter meisterbar.

  • Höhere Qualität
  • Schnellere Prozesse
  • Weniger manuelle Arbeit
Business Case & ROI
−25 %

Fehlerquote

−30 %

Schulungsaufwand

6 Mon.

Amortisation

+15 %

Produktivität

Berechnet aus reduziertem Ausschuss, kürzerer Einarbeitungszeit und höherer Linienproduktivität.

Unser Vorgehen
  1. 01

    Datenintegration

    Daten aus ERP, MES und weiteren Quellen für Shopfloor-Assistenz zusammenführen.

  2. 02

    Datenqualität

    Daten bereinigen, harmonisieren und auf Plausibilität prüfen.

  3. 03

    Modellentwicklung

    Shopfloor-Assistenz-Modell auf historischen Daten trainieren und validieren.

  4. 04

    Pilot

    Shopfloor-Assistenz in einem Bereich erproben und Feedback einholen.

  5. 05

    Rollout

    Lösung skalieren und in operative Prozesse integrieren.

5

Schritte

6

Datenquellen

4

Stakeholder

Vom ersten Datenzugriff bis zum produktiven Betrieb – jeder Schritt liefert ein greifbares Zwischenergebnis.

Welche Daten wir brauchen

MES-Daten

Produktionsaufträge, Rückmeldungen und Maschinendaten.

Dokumente

Lastenhefte, Angebote, Verträge und Berichte.

Maschinendaten

Zustand, Parameter und Produktionszähler.

Qualitätsdaten

Prüfergebnisse, Laborwerte und Reklamationen.

Personal-/HR-Daten

Schichtpläne, Qualifikationen und Fehlzeiten.

Produktdaten

Stücklisten, Varianten und Lebensläufe.

Stakeholder
  • Produktionsleiter

    Nutzt Erkenntnisse direkt im Tagesgeschäft.

  • Personalabteilung

    Plant Personal und Qualifikationen besser ein.

  • Qualitätsmanagement

    Sichert Einhaltung von Standards und Vorschriften.

  • IT

    Baut auf einer skalierbaren und sicheren Dateninfrastruktur.

Typische Mehrwerte
01

Höhere Qualität

02

Schnellere Prozesse

03

Weniger manuelle Arbeit

04

Mehr Sicherheit

05

Höhere Effizienz

Hebel der Datenplattform

Mit sauberer Dateninfrastruktur wird dieser Use-Case schneller, günstiger und stabiler.

Zentrale Datenplattform

Echtzeit-Datenintegration

Skalierbare Analyse-Pipelines

Wiederverwendbare Datenprodukte

Datenplattform aufbauen
Synergien & positive Nebeneffekte

GenAI-Assistenz

Sprachmodelle erschließen Dokumente und Wissen.

Predictive Quality

Gleiche Daten zeigen Qualitätsabweichungen.

OEE-Monitoring

Verfügbarkeitsdaten ergänzen Prozesskennzahlen.