Künstliche Intelligenz in Serviceprozessen - Association for Service Management International

Künstliche Intelligenz in Instandhaltungs- und Serviceprozessen

veröffentlicht am 29.04.2025

Effizienzsteigerung durch smarte Technologien

Die fortschreitende Digitalisierung bietet Unternehmen im Bereich der Instandhaltung und des technischen Service enorme Möglichkeiten. Besonders die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) revolutioniert Prozesse, indem sie Wartungszyklen optimiert, Fehler frühzeitig erkennt und den Ressourceneinsatz effizienter gestaltet.

Doch wie genau verändert KI diese essenziellen Unternehmensbereiche?

Herausforderungen bei der Einführung von KI im Service

Viele Unternehmen stehen vor der Herausforderung, KI-Lösungen effektiv in ihre bestehenden Instandhaltungs- und Serviceprozesse zu integrieren. Häufig mangelt es an klaren Zieldefinitionen, geeigneter Technologieauswahl und einer strategischen Implementierung. Das Whitepaper adressiert diese Problematiken und bietet konkrete Handlungsempfehlungen.

Ein Whitepaper der DHBW Mannheim liefert Antworten

Das Whitepaper

Leitfaden zur Implementierung Künstlicher Intelligenz für optimierte Instandhaltungs- und Serviceprozesse in Industrie 4.0-Umgebungen

der DHBW Mannheim bietet einen umfassenden Rahmen für Unternehmen, die KI in ihre Instandhaltung und Service integrieren möchten. Es betont die Notwendigkeit einer klaren Zieldefinition, einer strukturierten Vorgehensweise und der Einbeziehung aller relevanten Stakeholder. Der Leitfaden deckt alle Phasen von der anfänglichen Planung und dem Projektstart über die Datenaufbereitung, Modellauswahl, Systemarchitektur bis hin zur Implementierung, dem fortlaufenden Betrieb und der kontinuierlichen Verbesserung ab. Besondere Aufmerksamkeit wird rechtlichen Aspekten, der Datensicherheit und der Qualifizierung von Mitarbeitern geschenkt.

Das Dokument richtet sich an Fach- und Führungskräfte aus den Bereichen Instandhaltung, Service und IT, die die Potenziale der KI für ihre Unternehmen nutzbar machen möchten. Es dient als praxisnahe Orientierungshilfe und unterstützt dabei, die Herausforderungen der digitalen Transformation erfolgreich zu meistern.

Schlüsselstrategien für eine erfolgreiche Implementierung

Der Leitfaden betont die Bedeutung einer sorgfältigen Planung und einer schrittweisen Umsetzung:

Zieldefinition: Klare Festlegung der Ziele, die mit dem Einsatz von KI erreicht werden sollen.
Technologieauswahl: Evaluierung und Auswahl geeigneter KI-Technologien, die den spezifischen Anforderungen des Unternehmens entsprechen.
Implementierung: Schrittweise Integration der KI-Lösungen in die bestehenden Prozesse unter Berücksichtigung von Change-Management-Aspekten.
Kontinuierliche Optimierung: Regelmäßige Überprüfung und Anpassung der KI-Anwendungen zur Sicherstellung ihrer Effektivität und Effizienz.

1. KI in der Instandhaltung:

Von reaktiven zu prädiktiven Ansätzen

Traditionell erfolgt Instandhaltung entweder reaktiv (nachdem ein Schaden bereits eingetreten ist) oder präventiv (in festen Intervallen, oft unabhängig vom tatsächlichen Zustand einer Maschine). Diese Methoden sind entweder mit hohen Kosten durch unerwartete Ausfälle oder mit unnötigem Wartungsaufwand verbunden.

Mit KI-gestützten Systemen lässt sich ein neuer Ansatz verfolgen: Prädiktive Wartung (Predictive Maintenance). Durch die Analyse von Sensordaten und historischen Betriebsinformationen können Algorithmen Muster erkennen, die auf bevorstehende Ausfälle hinweisen. Dies bringt mehrere Vorteile:

Reduktion ungeplanter Stillstände: KI warnt frühzeitig vor drohenden Defekten, sodass Wartungsmaßnahmen gezielt geplant werden können.
Kostenersparnis: Der Materialverbrauch sinkt, da Bauteile erst dann ersetzt werden, wenn es wirklich nötig ist.
Effizienzsteigerung: Die Produktion kann optimal aufrechterhalten werden, da Maschinen nur dann aus dem Betrieb genommen werden, wenn es notwendig ist.

2. KI im technischen Service:

Smarte Unterstützung für Techniker

Auch im Bereich des technischen Service bietet KI viele Vorteile. Serviceprozesse erfordern oft einen hohen Personalaufwand und eine schnelle Verfügbarkeit von Informationen. KI-basierte Systeme können Serviceteams unterstützen, indem sie:

Automatisierte Fehleranalysen durchführen: KI erkennt Muster in Fehlermeldungen und schlägt Lösungen vor, bevor ein Techniker eingreifen muss.
Virtuelle Assistenten für Servicepersonal bereitstellen: Augmented-Reality-Brillen oder mobile Apps mit KI-gestützten Diagnosetools erleichtern die Wartung.
Chatbots und KI-gestützte Helpdesks nutzen: Kundenanfragen werden automatisch analysiert und entweder direkt beantwortet oder effizient an den richtigen Ansprechpartner weitergeleitet.

3. Integration von KI in bestehende Service- und Instandhaltungsprozesse

Die Einführung von KI in Instandhaltungs- und Serviceprozesse erfordert eine durchdachte Strategie

Unternehmen sollten folgende Schritte beachten:

Datenmanagement optimieren: KI benötigt qualitativ hochwertige und strukturierte Daten. Unternehmen müssen sicherstellen, dass relevante Informationen aus Maschinen, Sensoren und Wartungsberichten erfasst und analysiert werden können.
Mitarbeiter einbinden: KI ist kein Ersatz für menschliche Fachkräfte, sondern eine Ergänzung. Schulungen sind essenziell, um das Vertrauen in die Technologie zu stärken und die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine zu verbessern.
Systeme intelligent vernetzen: KI-gestützte Wartung und Service profitieren von der Integration mit ERP- und IoT-Plattformen, um Datenflüsse zu optimieren und eine ganzheitliche Sicht auf Maschinenzustände und Servicehistorien zu ermöglichen.

4. Fazit:

KI als Schlüssel zur Zukunft der Instandhaltung und des Service

Künstliche Intelligenz verändert die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Wartungs- und Serviceprozesse organisieren. Von der frühzeitigen Fehlererkennung bis hin zur intelligenten Unterstützung von Serviceteams – KI bietet zahlreiche Vorteile, die langfristig zu einer höheren Effizienz, geringeren Kosten und einer besseren Anlagenverfügbarkeit führen. Unternehmen, die frühzeitig in diese Technologien investieren, verschaffen sich einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil in der zunehmend digitalisierten

Die wichtigsten Erkenntnisse:

Zieldefinition ist entscheidend: Klare wirtschaftliche und technische Ziele definieren, um realistische Erwartungen zu setzen.
Stakeholder einbeziehen: Die Bedürfnisse aller Beteiligten berücksichtigen, um Akzeptanz und Transparenz zu fördern.
Datenqualität sicherstellen: Dateninventur, Bereinigung und Standardisierung als Grundlage für zuverlässige KI-Modelle.
Iteratives Vorgehen: Agile Entwicklungsmethoden nutzen, um flexibel auf neue Erkenntnisse zu reagieren.
Rechtliche Aspekte beachten: Datenschutz, Mitbestimmungsrechte und ethische Fragen frühzeitig berücksichtigen.
Fortlaufende Verbesserung: Systemperformance überwachen, Modelle regelmäßig aktualisieren und neue Anwendungsfälle erschließen.