Chatbot für
Maschinendaten
Chat with your Machine Data
KI-Entscheidungsassistenz für Instandhaltung & Service:
Wenn ein Alarm aus der Anlage oder aus Ihrem Leit-/IoT‑System eingeht, braucht Ihr Team schnell Klarheit: Was bedeutet das – und was ist als Nächstes zu prüfen?
Statt Informationen in mehreren Systemen zusammenzusuchen, stellen Sie die Frage direkt im Chat (z.B. zu Alarmcode, Ursache oder Trend). Der Assistent liefert eine klare Einordnung aus Live‑Daten, Historie und technischer Dokumentation – auf Wunsch mit Visualisierung und konkreten nächsten Prüfschritten.
Warum Störungsdiagnose & Analyse heute Zeit kosten
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.
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).
Chat mit Maschinendaten
Direkte Antworten nach Rolle
Visualisierungen
Geführte Handlungsempfehlungen
Lernschleife & Dokumentation
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 und leitet daraus eine verständliche Einordnung ab – inklusive passender nächster Prüfschritte.
- 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.
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?
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.
Datenquellen
Integration
Betriebsmodelle
Security & Governance
Den AI Maschinendaten-Chatbot live erleben
Online Demo
- Dauer: ca. 30-45 Min.
- Inhalte: Wir zeigen auf unserer IoT‑Showcase‑Plattform live, wie der Chatbot eingebunden ist – und wie Alarme in Sekunden eingeordnet und beantwortet werden. Sie können direkt eigene Fragen stellen und typische Alarm‑ und Datensituationen live testen.
- Austausch: Wir besprechen Ihre Anforderungen und Einsatzszenarien und ordnen gemeinsam mit einem Experten passende Einsatzmöglichkeiten ein.
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.
Häufige Fragen zur KI‑gestützten Suche in Maschinendaten und Dokumentationen
Wie funktioniert ein Chatbot für Maschinendaten in Instandhaltung & Service?
Wie findet der Maschinen Chatbot Antworten in Handbüchern und internen Dokumenten?
Welche Maschinendaten und welche technische Dokumentation können angebunden werden?
Was braucht es technisch als Mindestvoraussetzung?
Welche IoT‑Plattformen (APIs/Schnittstellen) unterstützt doubleslash?
Entscheidungsassistenz statt Vollautomatisierung: Was leistet der Chatbot?
Wie sind Antworten (Maschinendaten und Dokumente) nachvollziehbar?
Ist ein On‑Premise Betrieb (lokales LLM) für Datenschutz/Compliance möglich?
Wie werden Datenschutz und Datenhoheit bei einem IoT-Plattform Chatbot sichergestellt?
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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