Fabrico AI Agent: Wie Fertigungs-KI die Gesamtanlageneffektivität (OEE) tatsächlich verbessert

Wichtigste Erkenntnisse: Die meisten KI-Lösungen für die Fertigung analysieren historische Daten und erstellen Berichte. Fabricos KI-Agent geht einen Schritt weiter: Er identifiziert die spezifischen Wartungsmaßnahmen, die die Gesamtanlageneffektivität (OEE) Ihrer Anlagen verbessern, erstellt automatisch Optimierungsaufgaben und verfeinert die Wartungspläne anhand tatsächlicher Ausfallmuster, nicht anhand von Herstellerempfehlungen. Der Unterschied liegt in der KI, die in Ihrem Betrieb aktiv ist und nicht nur darüber berichtet.

Fabrico AI Agent ist die operative Intelligenzschicht, die die gesammelten OEE- und Wartungsdaten in kontinuierliche automatische Verbesserungen umwandelt.

Nach 90 Tagen im Einsatz von Fabrico hat der KI-Agent Folgendes analysiert:

• OEE-Leistungstrends nach Anlage, Schicht und Betreiber
• CMMS-Arbeitsauftragshistorie, Fehlerarten, Reparaturzeiten, verbrauchte Teile
• PM-Compliance-Raten und die OEE-Auswirkungen der PM-Ausführung im Vergleich zu PM-Fehlern
• Wiederkehrende Fehlermuster, die auf falsche Wartungsintervalle oder falsche Wartungsstrategien hindeuten

Aus diesen Daten ermittelt der KI-Agent die Verbesserungsmöglichkeiten, für deren Auffinden eine menschliche Analyse Wochen benötigen würde, und erstellt die Aufgaben, um diese sofort umzusetzen.

Drei Kategorien von KI-Agentenausgaben, die zu messbaren OEE-Verbesserungen führen:

Identifizierung von Ausfallursachen: Der KI-Agent wendet automatisch die 80/20-Regel an und ermittelt so die 20 % der Anlagen, die für 80 % der ungeplanten Ausfallzeiten verantwortlich sind. Die Analyse basiert nicht allein auf den gesamten Ausfallstunden, sondern auf einer Kombination aus Ausfallhäufigkeit, Auswirkungen auf die Gesamtanlageneffektivität (OEE) und Wartungskosten. Die Rangliste der Ausfallursachen dient dem Wartungsmanager als Prioritätenliste für Verbesserungsmaßnahmen.

Optimierung des Wartungsplans: Erkennt der KI-Agent, dass Ausfälle regelmäßig vor der nächsten geplanten Wartung auftreten oder dass Wartungsarbeiten abgeschlossen werden, ohne dass Mängel festgestellt werden, schlägt er anhand von Daten Anpassungen der Wartungsintervalle vor. Kalenderbasierte Intervalle werden so zu evidenzbasierten Intervallen.

Automatische Erstellung von Verbesserungsaufgaben: Wenn der KI-Agent ein Muster erkennt, zum Beispiel, dass die OEE-Leistungsrate auf Linie 3 jeden Donnerstagmorgen sinkt, was mit dem Wartungsfenster am Dienstag auf dem vorgelagerten Förderband korreliert, erstellt er automatisch eine Fabrico-Verbesserungsaufgabe, weist sie dem entsprechenden Team zu und verfolgt die Fertigstellung.

Neben dem KI-Agenten umfasst Fabrico den Fabrico Assistant, ein GenAI-Tool, das hochgeladene Maschinenhandbücher und Wartungsdokumentationen liest, um Technikerfragen direkt im Arbeitsauftrag zu beantworten.

So funktioniert es:

1. Laden Sie Maschinenhandbücher, Wartungs-SOPs und historische Reparaturdokumentationen in Fabrico hoch.
2. Wenn ein Techniker auf einen unbekannten Fehlercode oder eine unbekannte Wartungsaufgabe stößt, fragt er den Assistenten im Arbeitsauftrag.
3. Der Assistent liest die entsprechende Dokumentation und gibt eine direkte, konkrete Antwort: „Setzen Sie diesen Fehler zurück, indem Sie die Sequenz F3-F3-ENTER auf dem HMI-Bedienfeld drücken, und vergewissern Sie sich anschließend, dass sich das Sicherheitsrelais im Schaltschrank C3 in der Position RESET befindet.“

Die betrieblichen Auswirkungen: Nachwuchstechniker arbeiten auf dem Niveau erfahrener Techniker. Die Diagnosezeit sinkt um 40, 60 %. Anrufe bei erfahrenen Ingenieuren wegen häufiger Fehlercodes entfallen praktisch.

Dies ist kein generisches ChatGPT für die Fertigung. Der Fabrico-Assistent liest Ihre Maschinendokumentation, spezifisch für Ihre Gerätemodelle, Ihre Konfiguration und Ihren Betrieb.