In einem Metallbaubetrieb hängt seit Jahren ein Klemmbrett an jeder größeren Maschine. Darauf trägt der Bediener ein, wann er Öl nachgefüllt, einen Filter gewechselt oder eine Störung behoben hat. Am Monatsende bringt der Meister die Blätter ins Büro, wo jemand die wichtigsten Einträge in eine Excel-Tabelle abtippt.
Die Blätter der letzten sieben Jahre stehen in einem Ordner im Regal. Niemand hat sie je ausgewertet.
Das ist der Zustand, in dem ich Instandhaltung im Mittelstand am häufigsten antreffe. Und es ist einer der dankbarsten Ausgangspunkte, die es gibt.
KI-Projekte starten fast immer im Büro. Das hat einen einfachen Grund: Dort sitzen die Leute, die über solche Projekte entscheiden, und dort sind die Probleme sichtbar, weil sie im eigenen Postfach liegen.
In der Produktion ist der Aufwand dagegen unsichtbar, weil er längst zur Normalität geworden ist. Dass die Störungsmeldung per Zuruf läuft und der Schichtführer sie sich auf einen Zettel schreibt, empfindet niemand als Problem. So läuft es eben.
Genau deshalb liegt dort so viel offen herum.
Ich fange bei Produktionskunden fast immer mit der Erfassung an, nicht mit der Vorhersage.
Vorausschauende Wartung ist das, worüber alle sprechen. Sie braucht aber Sensordaten und eine Historie, aus der sich Muster ableiten lassen. Ein Betrieb, dessen Wartungshistorie auf Papier im Regal steht, ist davon mehrere Jahre entfernt.
Was dagegen sofort geht: Die Erfassung vom Papier auf ein Tablet an der Maschine verlegen. Der Bediener wählt die Maschine, wählt die Tätigkeit, tippt bei Bedarf eine Bemerkung ein, fertig. Dauert weniger als das Ausfüllen des Zettels.
Der Gewinn zeigt sich nicht am ersten Tag. Er zeigt sich nach vier Monaten, wenn zum ersten Mal jemand fragen kann, welche Maschine im letzten Halbjahr die meisten ungeplanten Stillstände hatte, und die Antwort in zehn Sekunden auf dem Bildschirm steht statt nach einem Nachmittag im Ordner.
Sobald die Daten digital anfallen, wird der Einsatz naheliegend, und zwar an Stellen, die im Vorfeld niemand auf dem Zettel hat.
Die Freitextfelder zum Beispiel. Bediener schreiben "Lager macht Geräusche", "brummt beim Anfahren", "läuft unrund". Drei Formulierungen für womöglich denselben Befund. Ein Sprachmodell kann solche Einträge gruppieren und daraus eine auswertbare Kategorie machen, ohne dass jemand den Leuten vorschreiben muss, wie sie zu schreiben haben. Das ist wichtiger, als es klingt: Sobald Sie Auswahllisten erzwingen, wählen alle den ersten Eintrag und die Information ist weg.
Ebenfalls dankbar: die Schichtübergabe. Was der Frühschicht aufgefallen ist, erreicht die Spätschicht bisher über ein Buch, das oft niemand liest. Eine Zusammenfassung der offenen Punkte aus den Einträgen des Tages, ausgedruckt oder auf dem Bildschirm am Übergabeplatz, kostet fast nichts und verhindert die Wiederholung derselben Fehlersuche.
Ein paar Dinge müssen Sie mitdenken, sonst scheitert das Projekt an der Umgebung und nicht an der Technik.
Und der Punkt, an dem die meisten Projekte kippen: Wenn die Erfassung länger dauert als der Zettel, wird sie nicht benutzt. Nicht aus Widerstand, sondern weil die Maschine wartet. Messen Sie das mit der Stoppuhr, bevor Sie ausrollen.
Suchen Sie den Prozess, dessen Ergebnis heute in einem Ordner endet, den nie jemand aufschlägt. Wartungsprotokoll, Mängelmeldung, Schichtbuch, Werkzeugausgabe.
Dieser Ordner ist der Beweis, dass jemand die Arbeit macht und niemand den Nutzen bekommt. Genau dort ist der Schritt von Papier zu Daten am kleinsten und der Effekt am größten.
Und im Gegensatz zu vielen Bürothemen merken es die Leute in der Halle sofort, wenn ihre Arbeit endlich zu etwas führt.
KI Bild generiert von Gemini
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