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In der Produktion der Zukunft wird Künstliche Intelligenz (KI) voraussichtlich eine entscheidende Rolle dabei spielen, Instandhaltungs- und Beschaffungsteams effizient bei ihren täglichen Aufgaben zu unterstützen. Die gezielte Anwendung von KI soll zu einer erhöhten Datenqualität, einer ausgefeilten Bestands- und Kostenoptimierung sowie einer verbesserten Produktivität und Entscheidungsfindung in betrieblichen Prozessen führen.
Das Ergebnis kann dem Werk und dem gesamten Produktionsverbund bedeutende Vorteile bringen – von gesteigerter Effizienz und reduzierten Kosten bis hin zu einem nachhaltigen Wettbewerbsvorteil. Darüber hinaus kann der gezielte Einsatz von KI zu einem messbar höheren ROI führen.
Dieser Blogbeitrag schildert die ersten Schritte zur Verwirklichung dieser Vision: dem KI-Einsatz zur Verbesserung der Stammdatenqualität.
In diesem Beitrag:
- Die aktuellen Herausforderungen von Instandhaltern
- Wie KI diese Herausforderungen lösen kann
- Wie mit KI-angereicherte Daten Produktionswerke bei Bestands- und Kostenoptimierung unterstützen
Herausforderungen in der Stammdatenqualität
Wenn eine Produktionslinie repariert werden muss, sucht der zuständige Mitarbeiter nach Ersatzteildaten, die er – in diesem Fall sehr schnell – benötigt. Das Problem dabei? Die Daten sind häufig mangelhaft, mit auffälligen Problemen wie:
- Fragmentierung: Datensätze sind in komplexen ERP-Systemen (Enterprise Resource Planning) vergraben und über zahlreiche Excel-Tabellen und Listen verstreut.
- Mangel an Standards: Ersatzteile sind falsch benannt. Die Datensätze enthalten Tippfehler oder Fehler anderer Art, sind schwer lesbar, schlecht formatiert oder weisen Duplikate auf.
- Unvollständige Datensätze: Bei einigen Ersatzteildaten fehlen wichtige Felder, andere Datensätze fehlen gänzlich.
- Falsche Datensätze: Da viele Ersatzteile identisch aussehen, ist es nicht ungewöhnlich, dass sie im ERP-System falsch klassifiziert werden.
Solche Datenprobleme erschweren es den Teams in der Produktion Ersatzteile schnell zu finden. Wenn eine wichtige Maschine ausfällt, verschwenden sie kostbare Zeit mit der Suche im Materialstamm, obwohl sie eigentlich Wartungsarbeiten durchführen müssten, um die Produktion wiederherzustellen.
Was sind die Ursachen für diese Datenprobleme?
"Das größte Problem sind menschliche Fehler".
sagt SPARETECH CEO Martin Weber.
Stellen Sie sich vor: Sie stehen unter ständigem Druck, die Produktionslinien am Laufen zu halten, denn schon wenige Minuten Ausfallzeit können für das Unternehmen extrem kostspielig werden. Die Beschaffung erhöht den Druck zusätzlich. Möglicherweise erhalten Sie mehrere Tausende Teile pro Jahr und stehen vor der Herausforderung, jedes einzelne davon gemäß den Richtlinien Ihres Unternehmens ins ERP-System zu importieren.
Wie Martin Weber erklärt, wäre dies in etwa so, als würde man 10.000 Kontakte in sein Smartphone einpflegen wollen.
Werfen Sie jetzt einen kurzen Blick auf Ihr Telefon – so bekommen Sie einen Eindruck davon, wie sich dieser Prozess in einem kleineren, weniger stressigen Rahmen abspielt. Einige Ihrer Kontakte sind wahrscheinlich vollständig, mit Namen, Adressen, Geburtstagen und anderen Details hinterlegt. Und dann gibt es solche, die als "Cousin" betitelt sind und nur eine Telefonnummer enthalten.
Genau so sehen die Ersatzteildaten oft im ERP-System einer Fabrik aus. Unvollständig, schlecht gepflegt und schwer zu navigieren.
„Der Grund für diese schlechten Daten ist die Art und Weise, wie die meisten Werke heute Daten eingeben. Der Mitarbeiter muss jedes Teil selbst erfassen, ohne Fehler zu machen. Bei dieser Größenordnung ist es logisch, dass es Fehler gibt."
sagt Martin Weber.
Ein weiteres großes Problem ist das Fehlen von Referenzdaten. Ein Katalog mit vorausgefüllten Datensätzen für jedes Teil eines Originalherstellers (OEM) wäre beim Ausfüllen von Datensätzen sehr hilfreich. Wenn ein ERP-System bei jedem Eintrag automatisch einen Datensatz ausfüllen könnte, wären menschliche Fehler kein Problem mehr.
Neben menschlichen Fehlern und fehlenden Referenzdaten gibt es noch ein weiteres Problem, das die Unternehmen daran hindert, eine vollständige Übersicht über ihre Ersatzteile zu erlangen: Praktisch jedes Ersatzteil in ihrem Bestand, für das es keinen entsprechenden Eintrag gibt. Dies ist ein komplexes Problem und hängt oft damit zusammen, dass manche Teile visuell nicht identifizierbar sind.
Viele solche Teile sehen zwar gleich oder sehr ähnlich aus, sind in ihrer Funktion jedoch oft sehr unterschiedlich. Dies macht es für die Fachleute fast unmöglich zu erkennen, um welches Teil es sich handelt. Letztlich hindert dies die Werke daran, rückwirkende Inventuren durchzuführen, um ihre Systeme manuell zu bereinigen.
Wie Künstliche Intelligenz die Daten verbessern kann
Laut SPARETECH Senior Account Executive Jack Reinke gehört die Überprüfung und Anreicherung von Datensätzen mit KI zu den realistischsten und nützlichsten Anwendungsfällen in den nächsten Jahren.
Dies würde den Betrieben dabei helfen umfangreiche, saubere und vollständige Daten zu erhalten und diese den zuständigen Teams zur Verfügung zu stellen, wenn sie schnell Ersatzteile benötigen.
„Die KI kann Korrekturen vornehmen, wenn die Daten nicht richtig eingepflegt werden. Die KI kann automatisch prüfen, ob es sich bei den Angaben um ein Duplikat handelt – und zwar direkt bei der Neuanlage. Sie kann den Datensatz scannen, um sicherzustellen, dass es keine Tippfehler gibt. Sie kann Data Governance sicherstellen und prüfen, ob jeder Datensatz den Standards entspricht. Das ist bereits der erste Schritt zu besseren Daten."
sagt Jack Reinke.
KI kann auch bestehende Datensätze merklich verbessern. Die Technologie kann fehlende Felder automatisch mit genauen und aktuellen Informationen füllen, indem sie Daten aus geprüften Ersatzteilkatalogen übernimmt.
Nehmen wir als Beispiel einen Stift, der im ERP-System nur mit dem Herstellernamen aufgeführt ist. Anstatt diesen Datensatz unvollständig zu lassen, kann KI vertrauenswürdige Quellen durchsuchen - z. B. die Website des Herstellers oder andere zuverlässige Datenbanken - und den Datensatz mit allen erforderlichen Details anreichern. MRO-Software wie SPARETECH (engl. für Maintenance, Repair and Operations) gibt Ihnen Werkzeuge an die Hand, um dies effizient zu erreichen.
"Der Mangel an guter Datenqualität geht über die Fabrikhalle hinaus. Viele Zulieferer, Komponentenhersteller, Maschinenbauer und Wiederverkäufer haben aufgrund mehrerer Softwaresysteme und globaler Operationen ebenfalls mit inkonsistenten Daten zu kämpfen. KI kann dabei helfen, diese Informationen weltweit zu rationalisieren und zu standardisieren, um die Datenqualität zu verbessern und letztendlich die MRO-Teams effektiver zu unterstützen",
sagt Simone Scheperle, Senior Partner Manager bei SPARETECH.
KI könnte sogar in der Lage sein, Ersatzteile zu identifizieren, für die es keine Aufzeichnungen gibt. Je besser die Sensoren werden, desto besser wird die KI feine Unterschiede zwischen Teilen erkennen. Wenn Fabriken ihre Daten bereinigen und anreichern, kann die KI besser lernen, wie man Ersatzteile in Texten und Fotos identifiziert. Das bedeutet, dass KI sogar in der Lage sein könnte, saubere, reichhaltige Daten für Ersatzteile zu erstellen, die sich derzeit im Bestand befinden, aber keine Daten enthalten.
ERP-System, das funktioniert
Wie sieht denn nun das große Ganze aus? In Zukunft kann KI einen entscheidenden Beitrag dazu leisten, dass sich die Instandhaltungsteams in den Produktionen deutlich weniger um die Datenqualität kümmern müssen.
KI kann dabei helfen, eine große Anzahl von Ersatzteilen schnell einzupflegen, den Prozess zu automatisieren, den Aufwand zu minimieren und Fehler zu vermeiden. Außerdem wird sichergestellt, dass alle bereits vorhandenen Datensätze fehlerfrei und den Data-Governance-Regeln des Unternehmens sowie den Branchenstandards entsprechen.
Die KI-Technologie kann bestehende Daten anreichern und vollständigere Dateneinträge erstellen, die bei Instandhaltungsaufgaben in der laufenden Produktion von großer Bedeutung sind. Es wird auch helfen, Teile im Bestand zu identifizieren, sodass das Fachpersonal sicher sein kann, welche Teile vorrätig sind.
Mit Hilfe von KI können Unternehmen ihre ERP-Systeme so verbessern, dass die benötigten Daten jederzeit auffindbar sind. Das hilft dabei, Ersatzteile schnell zu finden und eine Produktion ohne kostspielige Ausfälle zu betreiben.
Mit guten Daten und KI-Unterstützung können Unternehmen ihre Betriebszeiten maximieren und Gewinneinbußen in Ausfallfällen minimieren. Sie können ihren Wettbewerbsvorteil ausbauen und einen echten, messbaren ROI erzielen.
Was ist sonst mit guten Stammdaten möglich?
Eine Produktion mit sauber gepflegten und vollständigen Stammdaten kann KI auch für andere, anspruchsvollere Anwendungen nutzen, wie z. B.: