06511 KI trifft Blaumann
Wie KI Techniker in der Instandhaltung mit domänenspezifischem Wissen unterstützen kann
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Was wäre, wenn jahrzehntelang gewachsenes Erfahrungswissen genau dann verfügbar wäre, wenn es gebraucht wird – direkt an der Anlage, auf dem mobilen Gerät und in verständlicher Sprache? Der Beitrag zeigt am Beispiel eines Pilotprojekts bei der Schweizerischen Post, wie Künstliche Intelligenz (KI) Technikerinnen und Techniker in der Instandhaltung als digitaler Wartungsassistent („KI im Blaumann”) unmittelbar unterstützen kann. Im Mittelpunkt steht die Frage, wie KI-basierte Assistenzsysteme verstreutes Fach- und Erfahrungswissen bündeln, kontextbezogen bereitstellen und damit die Fehlersuche beschleunigen können – ohne lange Recherche, Medienbrüche oder Umwege über zentrale Expertenteams.
Technologische Grundlage bilden unter anderem Wissensgraphen und Natural Language Processing (NLP), die eine intuitive Fehlerdiagnose und Lösungsfindung ermöglichen. Zugleich wird deutlich, dass der Erfolg solcher Systeme nicht allein von der Technik abhängt: Nutzerakzeptanz, die Einbindung in bestehende Arbeitsabläufe, qualitätsgesicherte Wissenspflege und ein umsichtiges Change Management entscheiden darüber, ob aus KI-Unterstützung ein echter Mehrwert für Effizienz, Anlagenverfügbarkeit und die nachhaltige Sicherung von Fachwissen entsteht. von: |
Schnelleinstieg ins Thema: Drei wichtige Fragen, auf die dieser Beitrag eine Antwort gibt
Frage 1: Was passiert, wenn eine digitale Instandhaltungskraft im Smartphone steckt?
Antwort: Dann wird Erfahrungswissen nicht erst über Umwege gesucht, sondern direkt im Störfall abrufbar – per Sprache oder Chat, genau an der betroffenen Anlage. Das kann die Fehlersuche beschleunigen, Vorgehensweisen vereinheitlichen und besonders weniger erfahrene Mitarbeitende spürbar entlasten. | |
Weitere Informationen dazu siehe Abschnitt 4.1 und 6.1. |
Frage 2: Wie wird aus verstreuten Handbüchern, Schichtberichten und Fehlercodes in Sekunden eine brauchbare Antwort?
Antwort: Genau hier setzt der KI-Assistenzgedanke an: Ein domänenspezifisch trainiertes System bündelt Wissen, versteht natürliche Sprache und gibt passende Hinweise direkt am Einsatzort aus. Welche Technik dahintersteckt und warum das mehr ist als ein gewöhnlicher Chatbot, steht in Abschnitt 4.1 und 4.2. |
Frage 3: Warum scheitert KI in der Instandhaltung selten an der Technik, sondern meist am Alltag?
Antwort: Der Nutzen entsteht erst, wenn die Wissensbasis verlässlich ist, die Lösung einfach bedienbar bleibt und sauber in bestehende Systeme und Abläufe eingebunden wird. Wer stattdessen klein, mit klarem Use Case und guter Wissenspflege startet, hat die deutlich besseren Chancen auf messbare Effekte bei Effizienz, Qualität und Verfügbarkeit. | |
Weitere Informationen dazu siehe Abschnitte 5, 6.3 und 7. |
1 Einleitung
Wie kann Künstliche Intelligenz (KI) Technikerinnen und Techniker in der Instandhaltung konkret unterstützen – direkt am Ort des Geschehens, ohne Umwege und ohne langes Suchen nach Informationen? Diese Frage stellt sich vor dem Hintergrund stetig komplexerer Anlagen und einer alternden Belegschaft. Wertvolles Erfahrungswissen droht verloren zu gehen, wenn erfahrene Fachkräfte in Rente gehen, während weniger Geübte vor schwer durchschaubaren Dokumentationen stehen. KI-basierte Assistenten versprechen hier Abhilfe: Sie können als digitale Co-Piloten fungieren und praktisches Fachwissen kontextbezogen bereitstellen – genau dort, wo es gebraucht wird.
KI im Einsatz
In diesem Beitrag zeigen wir anhand eines Pilotprojekts mit der Schweizerischen Post, wie ein domänenspezifisch trainierter AI-Guide („KI im Blaumann”) Wartungstechnikerinnen und Wartungstechniker bei ihrer täglichen Arbeit unterstützt. Diese digitale Assistenz im Blaumann beantwortet in natürlicher Sprache Fragen zu konkreten Störungen, schlägt Lösungswege vor, erklärt Abläufe und lernt aus jeder Interaktion kontinuierlich dazu. Auf diese Weise wird angestrebtes Wissen direkt am Einsatzort verfügbar gemacht – in Echtzeit und im operativen Betrieb.
In diesem Beitrag zeigen wir anhand eines Pilotprojekts mit der Schweizerischen Post, wie ein domänenspezifisch trainierter AI-Guide („KI im Blaumann”) Wartungstechnikerinnen und Wartungstechniker bei ihrer täglichen Arbeit unterstützt. Diese digitale Assistenz im Blaumann beantwortet in natürlicher Sprache Fragen zu konkreten Störungen, schlägt Lösungswege vor, erklärt Abläufe und lernt aus jeder Interaktion kontinuierlich dazu. Auf diese Weise wird angestrebtes Wissen direkt am Einsatzort verfügbar gemacht – in Echtzeit und im operativen Betrieb.
Post im Profil
Die Schweizerische Post ist das nationale Postunternehmen der Schweiz. Sie ist eine Aktiengesellschaft, die zu 100 % im Besitz der Schweizerischen Eidgenossenschaft ist. Die Post spielt eine zentrale Rolle für die Grundversorgung der Schweiz, insbesondere im ländlichen Raum. Sie gehört zu den vertrauenswürdigsten Unternehmen der Schweiz und beschäftigt rund 45.000 Mitarbeitende. Damit gehört sie zu den fünf größten Arbeitgebern in der Schweiz. Die Post erbringt Dienstleistungen in folgenden Bereichen:
Die Schweizerische Post ist das nationale Postunternehmen der Schweiz. Sie ist eine Aktiengesellschaft, die zu 100 % im Besitz der Schweizerischen Eidgenossenschaft ist. Die Post spielt eine zentrale Rolle für die Grundversorgung der Schweiz, insbesondere im ländlichen Raum. Sie gehört zu den vertrauenswürdigsten Unternehmen der Schweiz und beschäftigt rund 45.000 Mitarbeitende. Damit gehört sie zu den fünf größten Arbeitgebern in der Schweiz. Die Post erbringt Dienstleistungen in folgenden Bereichen:
| • | Logistik-Services: logistische Dienstleistungen im Bereich Briefe, Pakete und Stückgut |
| • | Postnetz: Betrieb von 800 Poststellen und 1.200 Agenturen in der Schweiz |
| • | Digital Services: z. B. elektronisches Patientendossier, E-Voting, digitale Identität |
| • | Mobilitäts-Services: Betrieb eines schweizweiten Autobusnetzes von 18.000 km |
| • | PostFinance: eines der größten Finanzinstitute der Schweiz mit 2,5 Millionen Kundinnen und Kunden |
Die Schweizerische Post wird nicht vom Staat subventioniert und erwirtschaftet einen jährlichen EBIT von 300 bis 400 Millionen Schweizer Franken.
Wissensverlust droht
Im Bereich Logistik-Services betreibt die Post sieben Briefsortier- und 13 Paketsortierzentren in den vier Sprachregionen der Schweiz. In diesen Zentren werden jährlich 1,5 Milliarden Briefe und 180 Millionen Pakete sortiert. 97 % der Briefe und 95 % der Pakete werden innerhalb der vorgeschriebenen Zeit den Empfängerinnen und Empfängern zugestellt. Durch eine postinterne Instandhaltungsorganisation werden die hohen Anforderungen an die Verfügbarkeit der technischen Sortierinfrastruktur sichergestellt. Diese umfasst schweizweit rund 300 Mitarbeitende. Zur Unterstützung der Technikerinnen und Techniker bei Störungen in den Zentren betreibt die Instandhaltung ein zentrales Expertenteam, das 7 × 24 h online zur Verfügung steht. In den nächsten fünf Jahren werden über 20 % der langjährigen Instandhaltungsmitarbeitenden pensioniert. Dadurch geht Fachwissen verloren, und die Anfragen an das Expertenteam werden sich markant erhöhen. Der aktuelle Fachkräftemangel verschärft dies zusätzlich. Aus diesem Grund wurde nach einem digitalen Tool gesucht, das die Technikerinnen und Techniker bei der Störungsanalyse unterstützt.
Im Bereich Logistik-Services betreibt die Post sieben Briefsortier- und 13 Paketsortierzentren in den vier Sprachregionen der Schweiz. In diesen Zentren werden jährlich 1,5 Milliarden Briefe und 180 Millionen Pakete sortiert. 97 % der Briefe und 95 % der Pakete werden innerhalb der vorgeschriebenen Zeit den Empfängerinnen und Empfängern zugestellt. Durch eine postinterne Instandhaltungsorganisation werden die hohen Anforderungen an die Verfügbarkeit der technischen Sortierinfrastruktur sichergestellt. Diese umfasst schweizweit rund 300 Mitarbeitende. Zur Unterstützung der Technikerinnen und Techniker bei Störungen in den Zentren betreibt die Instandhaltung ein zentrales Expertenteam, das 7 × 24 h online zur Verfügung steht. In den nächsten fünf Jahren werden über 20 % der langjährigen Instandhaltungsmitarbeitenden pensioniert. Dadurch geht Fachwissen verloren, und die Anfragen an das Expertenteam werden sich markant erhöhen. Der aktuelle Fachkräftemangel verschärft dies zusätzlich. Aus diesem Grund wurde nach einem digitalen Tool gesucht, das die Technikerinnen und Techniker bei der Störungsanalyse unterstützt.
Dieser Artikel beleuchtet sowohl die zugrunde liegenden technologischen Konzepte – von Wissensgraphen bis Natural Language Processing (NLP) – als auch die praxisnahen Anforderungen für eine erfolgreiche Einführung. Dazu zählen die Modellierung des Wartungswissens, Trainingsprozesse der KI sowie die Integration in bestehende Systeme und Arbeitsabläufe. Ziel ist es, einen umfassenden Überblick über KI-gestützte Wissensassistenz in der Instandhaltung zu geben – wissenschaftlich fundiert, aber mit klarem Praxisbezug.
2 Zielsetzung
Die Zielgruppe für dieses digitale Tool sind die Instandhaltungsmitarbeitenden in den Sortierzentren. Daher sollte die Bedienung möglichst einfach sein. Anfragen an das System erfolgen mobil per Android-Smartphone auf Deutsch, Französisch oder Italienisch. Erwartet wird eine schnelle, lösungsspezifische Antwort. Damit sollen die Anlagenstillstandszeiten bei Störungen und die Anfragen beim Expertenteam reduziert werden. Zusätzlich sollen Mitarbeitende bei Fragen rund um die Anlagen mobil auf umfassendes Expertenwissen zugreifen können.
Wirtschaftlicher Druck
Die wirtschaftlichen Auswirkungen ungeplanter Ausfallzeiten sind gravierend und unterstreichen die Dringlichkeit verbesserter Instandhaltungsstrategien. Eine globale Umfrage von ABB aus dem Jahr 2023 ergab, dass über zwei Drittel der Industrieunternehmen mindestens einmal im Monat ungeplante Ausfälle erleben, die ein typisches Unternehmen durchschnittlich 125.000 USD pro Stunde kosten [1]. Eine Ausfallzeit von acht Stunden würde somit Kosten von einer Million US-Dollar verursachen. Diese Zahlen verdeutlichen, dass Instandhaltung nicht länger nur ein Kostenfaktor ist, sondern ein strategischer Hebel zur Steigerung der betrieblichen Widerstandsfähigkeit und Wettbewerbsfähigkeit. Die Notwendigkeit, ungeplante Stillstände zu minimieren und die Anlagenverfügbarkeit zu maximieren, übt daher einen deutlichen wirtschaftlichen Druck auf Unternehmen aus, nach besseren Lösungen zu suchen.
Die wirtschaftlichen Auswirkungen ungeplanter Ausfallzeiten sind gravierend und unterstreichen die Dringlichkeit verbesserter Instandhaltungsstrategien. Eine globale Umfrage von ABB aus dem Jahr 2023 ergab, dass über zwei Drittel der Industrieunternehmen mindestens einmal im Monat ungeplante Ausfälle erleben, die ein typisches Unternehmen durchschnittlich 125.000 USD pro Stunde kosten [1]. Eine Ausfallzeit von acht Stunden würde somit Kosten von einer Million US-Dollar verursachen. Diese Zahlen verdeutlichen, dass Instandhaltung nicht länger nur ein Kostenfaktor ist, sondern ein strategischer Hebel zur Steigerung der betrieblichen Widerstandsfähigkeit und Wettbewerbsfähigkeit. Die Notwendigkeit, ungeplante Stillstände zu minimieren und die Anlagenverfügbarkeit zu maximieren, übt daher einen deutlichen wirtschaftlichen Druck auf Unternehmen aus, nach besseren Lösungen zu suchen.
3 Wissensmanagement in der Instandhaltung – Herausforderungen
Instandhaltung ist wissensintensiv: Viele Probleme lassen sich nur mit langjähriger Erfahrung schnell und sicher lösen. Dieses Wissen ist häufig implizit – es steckt in den Köpfen erfahrener Fachkräfte oder verteilt in Handbüchern, Schichtberichten und Datenbanken. Mehrere Entwicklungen stellen das traditionelle Wissensmanagement im Wartungsbereich zusätzlich vor Herausforderungen:
Demografischer Wandel und Fachkräftemangel
Erfahrung geht
Erfahrene Mitarbeitende scheiden aus, während Nachwuchskräfte die entstehenden Lücken schließen müssen. Dabei kann institutionalisiertes Wissen über Anlagen und Prozesse leicht verloren gehen. Neue Technikerinnen und Techniker treten in „große Fußstapfen” und sind häufig auf unübersichtliche Handbücher sowie lückenhafte Aufzeichnungen ihrer Vorgängerinnen und Vorgänger angewiesen. Die Einarbeitung wird dadurch langwieriger; zugleich steigt das Risiko von Fehlern und Ineffizienzen.
Erfahrene Mitarbeitende scheiden aus, während Nachwuchskräfte die entstehenden Lücken schließen müssen. Dabei kann institutionalisiertes Wissen über Anlagen und Prozesse leicht verloren gehen. Neue Technikerinnen und Techniker treten in „große Fußstapfen” und sind häufig auf unübersichtliche Handbücher sowie lückenhafte Aufzeichnungen ihrer Vorgängerinnen und Vorgänger angewiesen. Die Einarbeitung wird dadurch langwieriger; zugleich steigt das Risiko von Fehlern und Ineffizienzen.
Informationsflut und Dokumentationsdichte
Informationsflut
Moderne Industrieanlagen werden mit umfangreichen technischen Dokumentationen geliefert – einzelne Betriebshandbücher umfassen nicht selten mehrere Hundert Seiten. In akuten Störungsfällen bleibt jedoch keine Zeit, solche „Wälzer” vollständig zu durchsuchen. Die benötigten Informationen – etwa „Welches Drehmoment ist erforderlich?” oder „Wie lautet die Reset-Prozedur für Fehler X?” – in Sekunden zu finden, gleicht der Suche nach der Nadel im Heuhaufen. So berichten Technikerinnen und Techniker aus der Praxis, dass das Auffinden von Wartungswissen im Moment des Bedarfs oft mühsam und zeitaufwendig ist [2]. Subjektive Schilderungen und informelle Notizen in Schichtbüchern oder Excel-Dateien erschweren die Nutzung vorhandener Informationen zusätzlich.
Moderne Industrieanlagen werden mit umfangreichen technischen Dokumentationen geliefert – einzelne Betriebshandbücher umfassen nicht selten mehrere Hundert Seiten. In akuten Störungsfällen bleibt jedoch keine Zeit, solche „Wälzer” vollständig zu durchsuchen. Die benötigten Informationen – etwa „Welches Drehmoment ist erforderlich?” oder „Wie lautet die Reset-Prozedur für Fehler X?” – in Sekunden zu finden, gleicht der Suche nach der Nadel im Heuhaufen. So berichten Technikerinnen und Techniker aus der Praxis, dass das Auffinden von Wartungswissen im Moment des Bedarfs oft mühsam und zeitaufwendig ist [2]. Subjektive Schilderungen und informelle Notizen in Schichtbüchern oder Excel-Dateien erschweren die Nutzung vorhandener Informationen zusätzlich.
Komplexität der Anlagen und Wissenslücken
Mit höherer Technologiedichte in Maschinen steigen auch die Anforderungen an das Wartungspersonal. Unterschiedliche Erfahrungs- und Kompetenzniveaus im Team können dazu führen, dass weniger erfahrene Mitarbeitende Fehler übersehen oder ungeeignete Maßnahmen ergreifen. Die Komplexität standardisierter Wartungshandbücher und Unterschiede im Erfahrungsstand der Mitarbeitenden können so zu Ineffizienzen und Fehlern am Einsatzort führen [3]. Es besteht daher ein dringender Bedarf, relevantes Wissen gezielt aufzubereiten und kontextgerecht bereitzustellen, damit alle Technikerinnen und Techniker – unabhängig von ihrer individuellen Erfahrung – fundierte Entscheidungen treffen können.