01
Viele Anlagen, viele Ansichten
Qualitätswerte, Maschinenzustände und Meldungen liegen vor. Um Veränderungen zu finden, muss Ihr Team bisher die einzelnen Ansichten prüfen.
Data Story · priorisiert
- Linie 02 · Montage
- Diese Woche vs. Vorwoche
Beobachtung
Die Nacharbeit an Linie 02 ist von 4 auf 14 Prozent gestiegen. Der Anstieg betrifft nur Variante A, Variante B bleibt bei 2 Prozent.
Nacharbeitsanteil Variante A je Tag, ProzentDiese Woche: 14 Prozent
Prüfschritt: Prozessparameter der Variante A an Station 3 mit der Vorwoche vergleichen.
Warum nur Variante A?
Manufacturing Insights · KI-Copilot
Welche Anlage fällt auf? Der Copilot prüft Ihre Produktionsdaten.
Mehr Nacharbeit, häufigere Stillstände oder veränderte Prozessabläufe: Der Manufacturing Analytics Copilot untersucht die verfügbaren Insights-Daten im Hintergrund. Er bereitet Auffälligkeiten als Data Stories auf. Ihr Team prüft die Belege, fragt im Chat nach und untersucht den Fall an der Anlage.
- Analyse im Hintergrund
- Befund prüfen
- Kontextbezogener Analyse-Chat
Manufacturing Insights Add-on
Dieses Modul beantwortet eine konkrete Produktionsfrage auf der gemeinsamen industriellen Datenbasis.
Zeitverlust vor der eigentlichen Entscheidung
Die Daten liegen vor. Wer prüft täglich jede Anlage?
Der Copilot übernimmt die wiederkehrende Suche nach relevanten Auffälligkeiten und bringt priorisierte Untersuchungsansätze zum Team.
02
Welche Veränderung ist relevant?
Eine Linie produziert mehr Nacharbeit, eine andere steht häufiger still. Ihr Team braucht Hinweise darauf, wo sich eine genauere Untersuchung lohnt.
03
Belege für die nächste Besprechung
Anlage, Zeitraum und Vergleichswerte müssen zusammengetragen werden, bevor Produktion und Qualität einen Fall besprechen können.
Automatische Analyse mit fachlicher Kontrolle
Von den Insights-Modulen zur priorisierten und überprüfbaren Auffälligkeit
Der Copilot automatisiert Analyse und Aufbereitung. Die Entscheidung über Ursache und Maßnahme bleibt transparent beim Team.
- 01
Moduldaten zusammenführen
Der Copilot nutzt den strukturierten Anlagen- und Analysekontext aus den aktivierten Manufacturing-Insights-Modulen.
- 02
KI-gestützt untersuchen
Er prüft Daten auf relevante Abweichungen, Muster und Zusammenhänge, ohne dass jede Analyse manuell angestoßen werden muss.
- 03
Probleme priorisieren
Auffälligkeiten werden nach Relevanz strukturiert und mit ihren Datenbelegen und Visualisierungen aufbereitet.
- 04
Nachverfolgen
Ihr Team prüft den Befund an der Anlage, legt eine Maßnahme fest und vergleicht anschließend die Ergebnisse unter vergleichbaren Produktionsbedingungen.
Ein Beispiel: Warum steigt die Nacharbeit?
So kann eine Untersuchung mit dem Copilot ablaufen: Ein Hinweis führt zur betroffenen Linie, eine Data Story liefert die Belege und eine Rückfrage grenzt die Produkte ein. Das Beispiel erläutert den Ablauf und zeigt kein gemessenes Kundenresultat.
Betrifft die Veränderung alle Produkte oder nur eine Variante?
Die Nacharbeit an einer Linie steigt
Für mehrere Linien liegen Qualitätsdaten vor. Der Copilot untersucht diese Daten im Hintergrund und greift eine auffällige Entwicklung auf. Ihr Team erhält einen Einstieg in die Untersuchung, ohne zuerst jede Linie einzeln zu prüfen.
Schematisches Beispiel mit fiktiven Werten; kein Kundenresultat.
Autonomie mit klarer Verantwortung
Mehr Analysezeit automatisieren. Produktionsentscheidungen nachvollziehbar halten.
Der Copilot übernimmt die Suche und Aufbereitung. Ihr Team prüft, ob der Vergleich fachlich passt und welche Ursache sich an der Anlage bestätigen lässt. Gemeinsam auftretende Ereignisse sind zunächst ein Hinweis.
Automatische Analyse mit sichtbaren Belegen
Der Copilot kann Daten selbstständig untersuchen und priorisieren. Die resultierende Data Story zeigt, welche Beobachtungen und Kontexte zur Einordnung geführt haben.
Priorisierung statt autonomer Produktionsentscheidung
Das Modul spart Such- und Aufbereitungszeit. Ursachenbestätigung und Entscheidung über Maßnahmen bleiben bei den verantwortlichen Teams.
Ein gemeinsamer Kontext über alle Module
Copilot, Insights-Module, Chat und Data Stories arbeiten auf derselben Anlagen-, Daten- und Rechtebasis.
Autonomie und Kontrolle
Was der Copilot selbstständig übernimmt – und was beim Team bleibt
Was lässt sich mit unvollständigen Daten untersuchen?
Qualitätsdaten können zeigen, dass die Nacharbeit steigt. Fehlen Prozessparameter oder Teilehistorien, lassen sich mögliche Ursachen damit noch nicht eingrenzen. Der Copilot ergänzt keine fehlenden Messungen. Wir klären im Pilot, welche Fragen Ihre vorhandenen Daten beantworten können.
Woran messen wir den Nutzen im Pilot?
Vergleichen Sie den Aufwand für die bisherige Suche mit der Arbeit an den Data Stories. Halten Sie fest, welche Hinweise zu einer Untersuchung geführt haben, welche Ursache bestätigt wurde und ob eine anschließende Maßnahme die Nacharbeit oder Stillstandszeit verändert hat.
Was bedeutet „automatische Analyse“ konkret?
Der Copilot kann die vorhandenen, strukturierten Daten der Insights-Module ohne einzelne Nutzerabfrage auf relevante Abweichungen und Muster untersuchen und Ergebnisse priorisiert als Data Stories vorbereiten.
Trifft der Copilot selbstständig Produktionsentscheidungen?
Nein. Er priorisiert Untersuchungsbedarf und bereitet Belege auf. Fachliche Ursachenbewertung, Freigabe und Umsetzung einer Maßnahme bleiben bei Produktion, Qualität oder Instandhaltung.
Welche Daten kann der Copilot analysieren?
Er nutzt den verfügbaren Anlagen- und Datenkontext der aktivierten Manufacturing-Insights-Module, beispielsweise OEE- und Produktionsdaten, Meldungen, Maschinenzustände, Prozesspfade und Teilehistorien.
Warum braucht es zusätzlich einen Chat?
Data Stories machen priorisierte Auffälligkeiten proaktiv sichtbar. Der Chat ermöglicht anschließend Rückfragen, weitere Eingrenzung und den direkten Zugang zu verknüpften Analysen.
Mit einer klaren Priorisierungsfrage starten
Wählen Sie eine Linie und eine Frage, etwa steigende Nacharbeit. Prüfen Sie im Pilot, ob die Hinweise relevant sind und wie viel Zeit Ihr Team bis zu einem untersuchbaren Fall benötigt.
- 01Fokus
Module und Priorisierungsfrage auswählen
Festlegen, welche vorhandenen Analysedaten der Copilot untersuchen und welche Art von Auffälligkeit zuerst priorisieren soll.
- 02Grundlage
Daten- und Anlagenkontext prüfen
Relevante OEE-, Meldungs-, Zustands-, Prozess- oder Tracking-Daten werden auf Vollständigkeit und fachliche Bedeutung geprüft.
- 03Pilot
Data Stories und Chat im Alltag testen
Das Team bewertet automatisch erzeugte Hinweise, stellt Rückfragen und prüft die verknüpften Datenbelege.
- 04Skalierung
Zeitgewinn und Priorisierungsqualität bewerten
Suchaufwand, Relevanz der Hinweise und Geschwindigkeit bis zur fachlichen Entscheidung werden vor einer Erweiterung verglichen.
30-Minuten-Produktdemo
Welche Produktionsprobleme soll der Copilot für Sie priorisieren?
Wir zeigen live, wie der Copilot vorhandene Insights-Daten autonom untersucht, relevante Auffälligkeiten als Data Stories aufbereitet und Rückfragen im Chat beantwortet.
Produktdemo mit einer konkreten Priorisierungsfrage