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Wie KI den Zugang zur Dokumentation demokratisiert

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Wie KI den Zugang zur Dokumentation demokratisiert

KI für Wissenstransfer und Dokumentationszugang

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In der chemischen Industrie kann es verheerend sein, den Zugang zu wichtigen Prozessinformationen oder -kenntnissen zu verlieren. Einer unserer Kunden, der zu den größten Chemieunternehmen in Europa gehört, stand genau vor diesem Problem. Angesichts des bevorstehenden Ruhestands älterer Mitarbeiter und des häufigen Arbeitsplatzwechsels der jüngeren Generation musste sichergestellt werden, dass wichtiges Anlagenwissen erhalten bleibt und für alle, die es benötigen, leicht zugänglich ist.


Die Herausforderung: Eine wachsende Wissenslücke

Die Situation war katastrophal. Erfahrene Mitarbeiter, die jahrzehntelang die Feinheiten des Betriebs gemeistert hatten, bereiteten sich darauf vor, in den Ruhestand zu gehen, wobei sie wichtiges Wissen mitnahmen. Gleichzeitig wechselten jüngere Mitarbeiter, die den Betrieb übernehmen könnten, in rascher Folge. Die hohe Fluktuation führte dazu, dass wichtige Informationen effektiv weitergegeben werden mussten.

Selbst wenn eine Dokumentation vorhanden war, war sie oft dicht, schwer zu navigieren und für diejenigen, die schnelle Antworten brauchten, überwältigend. Unser Kunde benötigte eine Möglichkeit, um sicherzustellen, dass jeder Mitarbeiter, unabhängig von seinem Erfahrungsstand, zur richtigen Zeit auf die richtigen Informationen zugreifen konnte.


Die Lösung: Ein GenAI-gesteuerter Chatbot

Das Team von AG Solution schlug einen innovativen Ansatz vor, um diese Herausforderungen mit Hilfe eines generativen künstlichen Intelligenzmodells auf der Grundlage von Retrieved Augmented Generation (RAG) zu bewältigen.

Der Eckpfeiler dieser Lösung war ein Chatbot, ein intuitiver KI-Assistent, der vor Ort in der internen Umgebung des Kunden arbeitet. Es handelte sich nicht um irgendeinen Chatbot. Er wurde entwickelt, um die spezifischen Bedürfnisse der Mitarbeiter dieses Kunden zu verstehen und klare und präzise Antworten zu geben, die direkt aus der umfangreichen Dokumentation des Unternehmens stammen.

Aber die Lösung war noch nicht alles. Unsere Experten sorgten dafür, dass das System bei jeder Änderung eines Dokuments automatisch aktualisiert wurde und die Informationen auf dem neuesten Stand blieben. Dies bedeutete, dass die Mitarbeiter nicht mehr in veralteten Handbüchern blättern oder raten mussten, ob die gefundenen Verfahren noch gültig waren. Alles, was sie brauchten, war jetzt nur eine Frage entfernt und jederzeit abrufbar.


Die Auswirkungen: Eine gestärkte Belegschaft

Die Ergebnisse sprachen für sich selbst.

  • Der Chatbot wurde zu einem zuverlässigen Ratgeber, der eine erhebliche Wissenslücke zu schließen begann. Neue Mitarbeiter fühlten sich nicht mehr überfordert oder verloren und konnten schneller Antworten finden.
  • Die Effizienz im gesamten Werk wurde verbessert. Die Mitarbeiter konnten die benötigten Informationen sofort abrufen, wodurch Ausfallzeiten reduziert und Fehler minimiert wurden.
  • Die Abhängigkeit von erfahrenen Mentoren für jede noch so kleine Frage nahm ab, so dass sich diese Experten auf komplexere Aufgaben konzentrieren konnten.

Generative KI kann Informationen extrahieren, synthetisieren und präsentieren, die in großen Mengen von langen Dokumenten verborgen sind. Aus diesem Grund ist der Chatbot eine anpassungsfähige Lösung, auch wenn er auf die spezifischen Bedürfnisse unseres Kunden zugeschnitten ist. Der gleiche Ansatz könnte vielen Branchen zugute kommen, die vor ähnlichen Herausforderungen stehen.

Schlussfolgerung: Das verarbeitende Gewerbe auf die Zukunft vorbereiten

Dieser Fall ist mehr als nur eine Fallstudie; er ist ein Blick in die Zukunft der Fertigung. Jedes Unternehmen kann seine Abläufe zukunftssicher machen, indem es jedem, unabhängig von seinem Erfahrungsstand, wichtiges Wissen zur Verfügung stellt.

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Unsere neueste Fallstudie zeigt, wie eine spanische Waste-to-Energy-Anlage ihre Produktionseffizienz durch intelligente Automatisierung revolutioniert hat. Unsere KI-gesteuerte Lösung verwandelte rohe Prozessdaten in autonome Optimierung in Echtzeit. Es ging nicht nur um Automatisierung, sondern um eine vorausschauende Fertigung.  

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