Chatbot für Maschinendaten: KI-Assistent für Instandhaltung

KI Assistent für Instandhaltung

Chat with your Machine Data

KI-Entscheidungsassistenz für Instandhaltung & Service

Wenn ein Alarm aus der Anlage oder Ihrem Leit- bzw. IoT-System eingeht, braucht Ihr Team schnell Orientierung: Wie kritisch ist die Meldung, was steckt dahinter und was sollte jetzt geprüft werden?

Statt Informationen aus mehreren Systemen manuell zusammenzutragen, stellen Sie Ihre Frage direkt im Chat, z.B. zu Alarmcodes, Ursachen oder Trends. Der Assistent ordnet die Situation verständlich ein, verknüpft Live-Daten, historische Verläufe und technische Dokumentation und unterstützt mit Visualisierungen sowie konkreten nächsten Prüfschritten.

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Die Herausforderung

Warum Störungsdiagnose & Analyse im Alarmfall ausbremsen

Im Alarmfall zählt jede Minute. Doch die nötigen Informationen sind über mehrere Quellen verteilt:

Live‑Systeme liefern aktuelle Zustände, Alarme und Messwerte.
Handbücher, Spezifikationen und Service‑Dokumente liegen als PDFs oder im Wiki.

Analysen sind oft an starre Ansichten/Reports gebunden, obwohl Fragestellungen situativ variieren.

Die Folge: mehr Suche, mehr Kontextwechsel, mehr Interpretationsaufwand – genau dann, wenn es schnell gehen muss. Häufig ist außerdem Spezialwissen nötig.

Gleichzeitig steigen Komplexität und Zeitdruck: mehr Varianten, mehr Sensorik, mehr Daten, knappe Ressourcen. Eine schnelle Einordnung wird zum Hebel gegen Stillstand.

Unsere Lösung

Der KI‑Assistent für Instandhaltung

Chat with your Machine Data erweiter Ihre IoT‑Plattform um einen KI-Chatbot für Maschinendaten. Anwender stellen Fragen in natürlicher Sprache. Der Assistent liefert kontextbezogene Antworten als Entscheidungsassistenz (Human‑in‑the‑loop) für Wartung & Service.

Je nach Frage kombiniert der Assistent:

Live‑ und historische IoT‑Daten
(z.B. aktuelle Alarme, Zeitreihen/Verläufe, Properties, Status)
Technische Dokumentation und internes Wissen
(z.B. Handbücher, Wartungsanweisungen, bereits gelöste Servicetickets, Spezifikationen, Best Practices).

Laptop mit einer Weboberfläche zur Geräteverwaltung eines Hydroponik-Systems. Zu sehen sind Gerätedetails, Kundeninformationen und eine Warnmeldung mit dem Hinweis, dass die Luftfeuchtigkeit zu hoch ist. Rechts befindet sich ein Chatfenster mit einem digitalen Assistenten, der die Alarmhistorie anzeigt.

Laptop mit einer Weboberfläche zur Überwachung eines Hydroponik-Systems. Im Fokus steht eine aktuelle Warnmeldung wegen zu hoher Luftfeuchtigkeit. Rechts ist ein Chat mit einem digitalen Assistenten zu sehen, der die aktuellen Alarme zusammenfasst und Handlungsempfehlungen gibt.

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Nutzen

Schnellere Störungsdiagnose, weniger Downtimes,
bessere Entscheidungen

Für Instandhaltung und Service bedeutet „Alarm“ vor allem: Kontext herstellen. Sie stellen im Chat eine konkrete Frage – etwa:

„Was bedeutet Fehlercode X und was prüfe ich zuerst?“.

Der Assistent führt Daten und Dokumentation zusammen, ordnet die Situation verständlich ein und leitet passende nächste Prüfschritte ab.

Schneller zur richtigen Maßnahme: MTTR sinkt, weniger Suche/Kontextwechsel durch priorisierte Checks und klare Einordnung.
Profitablerer Service: Schnellere Reaktionszeiten, höhere First‑Time‑Fix‑Rate, weniger Fehleinsätze und Eskalationen.
Geringere Schulungs- und Abhängigkeitskosten: Wissen ist sofort verfügbar, weniger Spezialwissen nötig, schnelleres Onboarding.
Wissen bleibt nutzbar und aktuell: Best Practices/Lösungen gehen nicht verloren; Dokumentation steigt, weil sie automatisch genutzt wird.

So funktioniert’s

Maschinendaten per Chat abfragen

Hier passiert mehr als ein „Chatbot antwortet“: Der Assistent ordnet Ihre Frage in den passenden Kontext ein (z.B. Alarm, Trend, Wartung) und zieht dafür relevante Live‑/Historiendaten sowie Dokumente heran. Sie erhalten eine verständliche Einordnung mit klaren nächsten Prüfschritten – auf Wunsch ergänzt durch Visualisierung und Quellenangaben. Ihr Feedback (z.B. „hat geholfen“) hilft, die Vorschläge künftig noch besser auf Ihr Umfeld abzustimmen.

Beispiel‑Fragen: Alarmcodes, Trends und Wartungsintervalle in natürlicher Sprache

Zeigen Sie mir die aktuellen Alarme der Anlage A, inklusive betroffener Komponente.
Was bedeutet Fehlercode X und was prüfe ich als Erstes?
Welche Werte haben sich vor Alarm Y verändert (z.B. Temperatur/Schwingung) und seit wann?
Zeigen Sie mir den Verlauf von Temperatur/Schwingung der letzten 24 Stunden und markieren Sie Auffälligkeiten.
Welche Pumpe wird genutzt und wo steht das im Handbuch (inkl. Abschnitt/Seite)?
Welches Wartungsintervall gilt für Bauteil Z und welche Checks sind dabei üblich?

APIs, Betrieb, Security

Integration des AI Chatbots in Ihre IoT‑Plattform

Die Integration richtet sich nach Ihrer Zielarchitektur: Datenzugriffe, Dokumentensuche, Betriebsmodell und Security lassen sich so kombinieren, dass sie zu Ihrer Plattform und Ihren Compliance‑Vorgaben passen.

Der Assistent lässt sich bei Bedarf schrittweise ausbauen – von Anmeldung mit Rollen‑ und Kontextinformationen über mehr Context Awareness (z.B. automatisch die gerade betrachtete Maschine) bis hin zu Actions/Remote Services für freigegebene Workflows. Zusätzlich können weitere Systeme angebunden werden, um z.B. direkt auf CMMS/ERP‑Tickets, Ersatzteilinformationen oder Service‑Historien zuzugreifen.

Ihr nächster Schritt

Den AI Maschinendaten-Chatbot live erleben

Online Demo

Dauer: ca. 30-45 Min.
Inhalte: Sie sehen live, wie der Chatbot in eine IoT-Plattform eingebunden ist und Alarme in Sekunden einordnet. Typische Alarm- und Datensituationen können Sie direkt im Chat ausprobieren und eigene Fragen stellen – so erleben Sie unmittelbar, wie aus einer Anfrage im Chat klare Antworten und konkrete nächste Prüfschritte entstehen.
Austausch: Wir besprechen Ihre Anforderungen und Einsatzszenarien und ordnen gemeinsam mit einem Experten passende Einsatzmöglichkeiten ein.

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Use‑Case‑Workshop

Dauer: 90-120 Min
Agenda: Use‑Case‑Ziele, Daten-/Doku‑Quellen, Rollen/Berechtigungen, Erfolgskriterien.
Was Sie mitbringen: Überblick über IoT-/Datenplattform, Beispiel‑Alarm/Tags, 1–2 Handbücher/Service‑Dokumente.
Was Sie bekommen: grober Integrationspfad (MVP → Ausbau), Quick‑Wins und eine realistische Aufwandseinschätzung.

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FAQs

Häufige Fragen zur KI‑gestützten Suche in Maschinendaten und Dokumentationen

Mitglied im Bundesverband für Künstliche Intelligenz

Seit 2019 ist doubleSlash im Bundesverband für Künstliche Intelligenz aktiv. Der Verband fördert die Entwicklung menschzentrierter KI-Anwendungen, um deutsche Firmen international wettbewerbsfähig zu machen und Deutschland als führenden KI-Standort zu etablieren. doubleSlash verpflichtet sich zu den europäischen Grundwerten und den ethischen Standards des KI-Gütesiegels.

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