Künstliche Intelligenz in der Instandhaltung: Wie KI die Entscheidungsfindung und Produktivität verbessern wird

Wie kann ein Unternehmen künstliche Intelligenz (KI) nutzen, um ihren Wettbewerbsvorteil zu steigern? Nicht durch futuristische Anwendungen, sondern durch die Bewältigung der dringlichsten Herausforderungen, mit denen die Mitarbeiter konfrontiert sind, insbesondere in den Bereichen Wartung, Reparatur und Betrieb (engl. für Maintenance, Repair and Operations).

Der Einsatz von KI zur praktischen Unterstützung dieser Mitarbeiter verschafft dem Unternehmen messbare Vorteile – darunter gesteigerte Effizienz, deutliche Einsparungen bei Investitionskosten und einen spürbaren ROI.

In diesem Blog wird untersucht, wie Betriebe das Beste aus KI herausholen können, indem sie den zuständigen Teams helfen, bessere Entscheidungen zu treffen und ihre Produktivität bei den täglichen Aufgaben zu verbessern.

Dieser Blogbeitrag thematisiert:

Die Herausforderungen für die zuständigen Teams, gute Entscheidungen zu treffen
Die häufigsten Produktivitätsverluste in MRO-Prozessen
Wie KI Fachleuten dabei helfen kann, bessere Entscheidungen zu treffen
Wie KI als Multiplikator in Ihrem Betrieb wirken kann

Warum es eine Herausforderung ist, fundierte Entscheidungen im Bereich MRO zu treffen

In unserem Blogbeitrag über die Verbesserung der Qualität von Ersatzteildaten durch KI haben wir das Hauptproblem beschrieben: Instandhaltungs- und Beschaffungsteams haben oft keinen Zugang zu hochwertigen Daten über ihren Ersatzteilbestand.

Die Ersatzteildaten im ERP-System sind oft ungenau, falsch oder fehlen. Dies macht es für die zuständigen Teams fast unmöglich zu verstehen, welche Ersatzteile sie vorrätig haben, und hindert sie daran, einfache Bestandsoptimierungen wie die Festlegung eines Mindest-/Maximalbestands durchzuführen.

Da MRO-Fachleute nicht richtig optimieren können, kaufen sie oft zusätzliche Bestände „für den Fall der Fälle". Dadurch wird sichergestellt, dass das richtige Teil verfügbar ist, um eine Maschine im Falle eines Ausfalls zu reparieren. Gleichzeitig steigen jedoch die anfänglichen Beschaffungskosten, und veraltete Teile können letztendlich ungenutzt entsorgt werden, was zu Kapitalverschwendung führt.

Mit anderen Worten: Die schlechte Qualität der Ersatzteildaten zwingt Mitarbeitende dazu, sich auf die Verringerung von Ausfallrisiken zu konzentrieren, anstatt datengestützte Entscheidungen darüber zu treffen, wie viele Ersatzteile sie vorrätig halten sollen. Außerdem haben sie keinen Zugang zu Informationen darüber, welche Lieferanten welche Ersatzteile anbieten. Infolgedessen müssen sie ihre Bestände von Anlagenbauern beziehen, die OEM-Teile mit einem erheblichen Aufschlag verkaufen.

Einfach ausgedrückt: Der Mangel an Daten über die Lieferkette macht es Instandhaltungs- und Beschaffungsteams unmöglich, kluge Entscheidungen darüber zu treffen, wo und zu welchem Preis Lagerbestände gekauft werden sollten.

Warum die MRO-Produktivität begrenzt ist

Der aktuelle Zustand der MRO-Prozesse beeinträchtigt zudem die Produktivität der Fachkräfte in ihrem Arbeitsalltag. Hier folgen einige Beispiele.

Betrachten wir ein Werk, das eine neue Maschine in Betrieb nimmt oder eine bestehende Maschine aufgerüstet oder modifiziert hat. In diesem Fall erhält der Instandhalter eine Ersatzteilliste, die er mit den Investitionsgütern vergleicht. Sie geben diese Teileliste in das ERP-System ein, um neue Datensätze zu erstellen und festzustellen, welche Teile bereits im Bestand sind, welche beschafft werden müssen oder veraltet sind.

Der Abgleich von Stücklisten mit Investitionsgütern ist extrem langsam, mühsam und anspruchsvoll, was die Produktivität erschwert. In einem früheren Blog verglich Martin Weber, CEO von SPARETECH, den MRO-Dateneingabeprozess mit der Eingabe von Kontakten in ein Smartphone. Jeder kennt diese Herausforderung: Der Arbeitsablauf ist komplex, was zu einer geringen Produktivität führt. Darüber hinaus ist er sehr anfällig für menschliche Fehler, so dass er selten korrekt ausgeführt wird, was zu den bereits erwähnten Datenproblemen beiträgt.

"MRO"-Fachleute haben auch mit einer ernsthaften Diskrepanz zwischen Instandhaltungs- und Beschaffungsteams zu kämpfen.

Stellen Sie sich vor, ein Instandhaltungsfachmann öffnet das ERP-System, tippt ein Ersatzteil ein, um eine Bestellung aufzugeben, und drückt die Eingabetaste. Der Beschaffungsexperte erhält diesen Auftrag, weiß aber nicht, wie das Teil aussieht. Vielleicht ist der ERP-Datensatz des auftraggebenden Unternehmens schlecht. Vielleicht ist er schwer zu lesen, festgehalten in einem Freitext, oder es fehlen Felder gänzlich.

„Der Einkäufer kontaktiert einen Lieferanten und erkundigt sich nach dem Motor V3-261. „Ist das Teil verfügbar?“ Der Lieferant antwortet, dass es kürzlich aus dem Sortiment genommen wurde, bietet aber ein alternatives Ersatzteil an. „Wird das passen?“ Der Einkäufer entscheidet, Rücksprache mit dem Wartungsteam zu halten, und schickt eine E-Mail. Die Antwort des Wartungsmitarbeiters lautet: „Ich bin mir nicht sicher – hat der Lieferant bestätigt, dass es passt?“

Erläutert Jack Reinke, Senior Account Executive bei SPARETECH.

Diese Situation ist frustrierend und eine Zeitverschwendung für Fachleute mit wichtigeren Aufgaben. Außerdem beeinträchtigt sie die Gesamtproduktivität des Unternehmens.

Wie kann Künstliche Intelligenz helfen?

Der Schlüssel zu einer besseren Entscheidungsfindung und Produktivität liegt darin, den Instandhaltungs- und Beschaffungsteams zu helfen, die oben beschriebenen Herausforderungen zu lösen. „Man muss an den Einkäufer denken, dessen Aufgabe es ist, diese Teile zu kaufen. Oder an den Wartungsmitarbeiter, der die Produktion am Laufen halten muss. Wie kann man KI nutzen, um ihnen das Leben zu erleichtern?" sagt Jack Reinke.

Bessere Entscheidungen

Die beiden größten Herausforderungen für eine bessere Entscheidungsfindung im MRO-Bereich sind der Mangel an hochwertigen Daten über den Ersatzteilbestand und die fehlende Transparenz der Lieferkette.

Wie wir bereits in anderen Blog-Beiträgen erläutert haben, kann KI beide Probleme lösen, indem sie Fabriken bei der Verbesserung ihrer Ersatzteildaten hilft. Sie kann geprüfte Ersatzteilkataloge nutzen, um bestehende Daten zu bereinigen und das Hinzufügen neuer Datensätze erleichtern. Sie kann die Ersatzteildaten sogar mit neuen Informationen anreichern, z. B. welche Lieferanten das Teil zu welchen Kosten anbieten.

KI kann dafür sorgen, dass Instandhaltungs- und Beschaffungsteams über vollständige und zuverlässige Daten zu ihrem Ersatzteilbestand und einen transparenten Überblick über die Lieferkette verfügen. Dies hilft ihnen, bessere Entscheidungen zu treffen, indem sie Prozesse wie Bestands- und Ausgabenoptimierung durchführen können.

„KI kann bei dieser Art von Auswahl sehr hilfreich sein. Durch die Bereitstellung besserer Daten werden ERP-Systeme so funktionieren, wie sie immer gedacht waren. Instandhaltungs- und Beschaffungsteams können bessere Entscheidungen treffen und ihre Arbeit schneller, sicherer und produktiver erledigen", sagt Martin Weber, CEO von SPARETECH.

Darüber hinaus kann KI historische Daten nutzen und lernen, Vorhersagen für die Zukunft zu treffen. Dadurch können noch intelligentere Entscheidungen über Bestände und Ausgaben getroffen und so das Risiko verringert werden. Gleichzeitig steigert dies die Produktivität.

Höhere Produktivität

KI kann auch alltägliche Produktivitätsverluste wie die oben genannten beseitigen.

Sie kann den mühsamen Arbeitsablauf des Vergleichs von Ersatzteilen mit Investitionsgütern erheblich beschleunigen. Stellen Sie sich eine einfache Schnittstelle vor, die es den Werksteams ermöglicht, die Ersatzteilliste in ein Fenster zu ziehen, woraufhin die KI automatisch die Dateneingabe vornimmt.

Das System zeigt außerdem an, welche Teile sie in ihrem Werk haben und welche sich in der Nähe befinden, z. B. in München. Es kann automatisch vollständige, ausgefüllte Datensätze für jedes neue Teil generieren, so dass es einfach in das ERP-System eingefügt werden kann, ohne dass getippt werden muss.

KI wird die Barriere zwischen Wartung und Beschaffung überwinden indem sie dafür sorgt, dass die MRO-Teams über vollständige und zuverlässige Daten über den vorhandenen Bestand verfügen und die Eingabe neuer Ersatzteilsätze ohne Fehler erfolgt.

Wenn der Wartungsmitarbeiter nun eine Bestellung aufgibt, kann er einen vollständigen und korrekten Datensatz des Ersatzteils anhängen. Der Einkäufer, der diese Bestellung erhält, weiß genau, welches Teil er beschaffen muss. Es gibt keine Unklarheiten mehr, und zeitraubende Kommunikation entfällt.

Aber was, wenn das Teil nicht verfügbar ist? Künftig könnte eine KI-gestützte Schnittstelle (Chatbot) anhand einer Referenzdatenbank schnell alternative Lieferanten vorschlagen, die das Teil auf Lager haben. So entfällt das mühsame Hin und Her, und die Produktivität steigt.

KI als Kraftmultiplikator für Ihre Fabrik

Dies sind nur einige Beispiele dafür, wie KI die Entscheidungsfindung und Produktivität im MRO-Bereich verbessern kann – und es gibt sicherlich noch viele weitere Potenziale.

„Stellen Sie sich vor, wie wir KI nutzen können, um alle Beteiligten optimal zu vernetzen. Wie stellen wir sicher, dass qualitativ hochwertige Daten im System verfügbar sind? Und wie können wir diese Daten so nutzen, dass sie die Arbeit für alle erleichtern? Genau in diese Richtung wird sich die KI weiterentwickeln.", sagt Jack Reinke.

Die Fabriken müssen diese Technologie als einen Kraftmultiplikator betrachten, um das Beste aus der KI herauszuholen. Ein Werkzeug, das es dem Menschen in der Produktion leichter macht, gute Arbeit zu leisten, und nicht ein Werkzeug, das alles für ihn erledigt.

„KI wird einen enormen Effizienzschub für alle mit sich bringen, aber wie werden Sie sie nutzen? Wollen Sie so wenig wie möglich für den Bestand ausgeben, oder wollen Sie die Betriebszeit optimieren und gleichzeitig Ihren Bestand minimieren? Sie müssen noch entscheiden, was Sie tun wollen", sagt Reinke.

Denken Sie daran: KI ist ein Werkzeug, das Sie für ein klares Ziel einsetzen. Doch es bleibt entscheidend, die richtigen Ziele zu definieren, die richtigen Aufgaben anzugehen und diese mit Sorgfalt auszuführen. KI kann Ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen – aber nur, wenn Sie sie gezielt und mit Bedacht nutzen.

Wenn Sie sich darauf konzentrieren, mit Hilfe von KI Probleme für den MRO-Fachmann vor Ort zu lösen - wie wir es in diesem und anderen Blogs erörtert haben - dann sind Sie auf dem richtigen Weg, den Wert Ihrer Fabrik zu maximieren.

Wo kann KI noch unterstützen?

So futuristisch dies auch klingen mag, es ist nicht der einzige fortschrittliche Einsatz von künstlicher Intelligenz in der MRO. Lesen Sie unsere anderen Blogs, um zu erfahren, wie Sie KI nutzen können: