KI-gestützte Lösungen für schnelle und präzise Ersatzteilsuche in der Instandhaltung
Im Zuge der fortschreitenden Digitalisierung und der Implementierung von Industrie 4.0-Konzepten hat sich das Feld der industriellen Instandhaltung maßgeblich verändert. Innovative Technologien, insbesondere künstliche Intelligenz (KI), spielen eine entscheidende Rolle bei der Optimierung von Betriebsabewszertzläufen. Sie ermöglicht eine Steigerung der Effizienz und Produktivität und kann in vielen Situationen genutzt werden. In diesem Paper möchten wir uns auf einen konkreten Anwendungsfall fokussieren: die Revolutionierung der Ersatzteilsuche und -verwaltung mit KI.
KI-basierte Ersatzteilsuche - Ein Überblick
Die Ersatzteilsuche mittels KI nutzt fortschrittliche Algorithmen und maschinelles Lernen, um die Identifikation und Beschaffung von Ersatzteilen zu vereinfachen und zu beschleunigen. Wenn ein Techniker ein gewünschtes Teil einer Anlage erfasst, sei es durch ein Foto oder per Texteingabe, tritt die innovative KI-Software in Aktion. Sie analysiert das Bild, führt einen visuellen und semantischen Vergleich mit den hinterlegten Ersatzteilinformationen aus der Datenbank durch und lokalisiert präzise das benötigte Ersatzteil. Die Ergebnisse werden direkt in der App angezeigt, wo der Techniker bei Bedarf zusätzliche Unterstützung vom Ersatzteildienst oder Lagerteam anfordern kann. Diese Integration ermöglicht es, das Ergebnis der Suche bei komplexeren Ersatzteilen zu bestätigen oder eine tiefergehende Recherche anzustoßen. Zusätzlich kann die App problemlos in bestehende Systeme wie Enterprise Asset Management (EAM) integriert werden, was eine effiziente Verwaltung und Beschaffung von Ersatzteilen innerhalb der Unternehmensinfrastruktur ermöglicht.
Arten von der KI-basierten Ersatzteilsuche
Die Integration verschiedener Suchmodalitäten, darunter Bild- und Textsuchfunktionen, in das EAM-System erlaubt es den Nutzern, Ersatzteile anhand von Fotos, grafischen Darstellungen oder detaillierten Beschreibungen effektiv zu erkennen. Diese Funktionen erweitern die Kapazitäten des EAM-Systems um eine visuelle Komponente, die die Identifikation von Ersatzteilen erheblich beschleunigt und vereinfacht. Weiterhin unterstützen erweiterte Filteroptionen nach Kategorien, Standorten oder spezifischen Stücklisten die Suche, indem sie die Ergebnisse verfeinern und den Zugriff auf die benötigten Teile erleichtern. Zusätzlich sind die Interpretation und das Verständnis des Kontextes von Anfragen durch die Integration von semantischen Suchtechnologien in das EAM-System ermöglicht. Dank dieser Technologie können Konzepte innerhalb der Teiledatenbanken abgeglichen werden, selbst wenn keine direkten Übereinstimmungen vorhanden sind.
Kollaborative Ersatzteilsuche in Teams
Die Förderung der kollaborativen Ersatzteilsuche in Teams durch die Einführung eines Agentenportals im EAM-System stellt einen weiteren Vorteil dar. Dieses Portal erleichtert die direkte Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen Technikern, Ersatzteildiensten und Lagermitarbeitern. Anfragen können nahtlos an Experten weitergeleitet werden, die mit zusätzlichen Informationen oder Bestätigungen unterstützen, während ein Dashboard mit Benachrichtigungsfunktionen alle Beteiligten über den Status der Anfragen informiert. Dieser Ansatz verbessert nicht nur die Geschwindigkeit und Effizienz der Ersatzteilbestellung, sondern steigert auch die allgemeine Produktivität.
Teileanalyse
Die Integration fortschrittlicher Analysetools in das EAM-System eröffnet die Möglichkeit, das Suchverhalten der Nutzer genau zu analysieren. Indem Unternehmen die am häufigsten gesuchten Teile und Maschinen sowie die Gesamteffizienz der Teilesuche unter die Lupe nehmen, können sie gezielt ihr Ersatzteilportfolio optimieren. Dies führt nicht nur zu einer gesteigerten Einkaufseffizienz, sondern trägt auch maßgeblich zur Verbesserung von Instandhaltungsabläufen bei.
Vorteile der KI-basierten Ersatzteilsuche
- Gesteigerte Prozesseffizienz: KI-Technologie
beschleunigt die Teileidentifikation signifikant und trägt somit zu einer
höheren Gesamtproduktivität im Wartungsmanagement bei. Minimierte Fehlbestellungen: Unsere KI-basierte
Suche reduziert Fehlbestellungen signifikant, indem sie selbst Ersatzteile, die
in der Datenbank ohne Bild hinterlegt sind, identifiziert.Kostenoptimierte Lagerhaltung: Durch die Verwendung von Ersatzteil-Analytics optimieren wir Ihre Lagerhaltung, was zu erheblichen Kosteneinsparungen führt.
KI-Basierte Ersatzteilsuche und EAM
Durch die Integration von KI in EAM-Systeme zur Optimierung der Ersatzteilsuche entsteht ein revolutionärer Fortschritt in der Wartungslogistik. Unser Produkt, Insight Mobile, spielt eine zentrale Rolle in diesem Prozess, indem es als mobile Plattform dient, die sich nahtlos mit der Partium-Technologie und EAM-Systemen verbindet. Es ermöglicht den Technikern, direkt vor Ort auf die notwendigen Informationen zuzugreifen und somit die Identifikation und Beschaffung von Ersatzteilen deutlich zu beschleunigen. Insight Mobile hebt die Effizienz, Genauigkeit und Zusammenarbeit in Instandhaltungsprozessen auf ein neues Niveau und unterstützt Unternehmen dabei, ihre operative Leistung zu maximieren.