Wie gelingt der Transfer von implizitem Expertenwissen in präzise KI-Daten – und wie schafft man vor allem bei erfahrenen Monteuren Akzeptanz für die neuen Abläufe?
Der Schlüssel liegt darin, direkt beim konkreten Problem auf dem Shopfloor anzusetzen. Bei SmartAssist kam die Initiative von den Monteuren selbst. Um Akzeptanz zu sichern, muss man Veränderungen behutsam einführen, den Mehraufwand minimal halten und Vorbehalte ernst nehmen. Wenn Feedback schnell umgesetzt wird, erleben die Teams direkt den Mehrwert. Entscheidend ist die Transparenz beim „Warum“: Das System unterstützt als verlässliche Assistenz, nimmt Routineaufwand ab und sichert das eigene Erfahrungswissen langfristig.
Wie erfüllen Sie mit der lernenden KI die strengen Validierungs- und Dokumentationsvorgaben der Pharmaindustrie?
Wichtig vorab: Wir setzen SmartAssist derzeit ausschließlich intern bei Uhlmann zum Erst-Einrichten von Maschinen ein. Eine zentrale Hürde war dabei bereits der Datenzugriff, da auch an unseren eigenen Maschinen nicht beliebig eingegriffen werden darf. Für die Validierung ist entscheidend, dass der Operator stets „in the Loop“ bleibt. Das System trifft keine autonomen Entscheidungen, sondern berechnet nachvollziehbare Vorschläge, die vom Techniker geprüft werden. Zudem bewegt sich die KI strikt innerhalb vordefinierter physischer und prozessualer Grenzen.
Welches Potenzial bietet das System künftig direkt beim Kunden – etwa bei Formatwechseln, Wartung oder OEE-Optimierung?
Eine Operator-Assistenz direkt an der Maschine ist perspektivisch in vielen Bereichen sinnvoll. Unser klarer Fokus bei SmartAssist liegt derzeit jedoch auf dem erstmaligen Einrichten und Einfahren von Formaten im eigenen Haus. Die dort gewonnenen Erkenntnisse und strukturiert erfassten Daten bilden jedoch eine wertvolle Basis, um künftige Skalierungsschritte und potenzielle Einsätze in Kundenprozessen Schritt für Schritt anzugehen.
