KI-Wissensdatenbank für Maschinenbauer
Entwicklung einer KI-gestützten Wissensdatenbank, die das Expertenwissen langjähriger Mitarbeiter erfasst, strukturiert und über einen intelligenten Chatbot für alle Mitarbeiter zugänglich macht.
KI-Wissensdatenbank für Maschinenbauer
Künstliche Intelligenz
Die Herausforderung
Für vergleichbare Vorhaben skizziert unsere Leistung KI-Wissensdatenbank den typischen Leistungsrahmen – von der Analyse bis zur Umsetzung, Made in Germany aus Ostfriesland.
Ein mittelständischer Maschinenbauer mit 180 Mitarbeitern stand vor einem kritischen Problem: Innerhalb der nächsten 5 Jahre gehen 12 Schlüsselmitarbeiter mit durchschnittlich 30+ Jahren Betriebserfahrung in den Ruhestand.
Dieses Wissen – von Maschineneinstellungen über Fehlerbehebung bis hin zu Kundenwissen – existierte nur in den Köpfen dieser Experten. Bisherige Dokumentationsversuche mit SharePoint und Word-Dokumenten scheiterten an mangelnder Nutzung und fehlender Struktur.
Die Herausforderung: Wie kann man implizites Expertenwissen systematisch erfassen und so aufbereiten, dass auch neue Mitarbeiter schnell darauf zugreifen können?
Unsere Lösung
Einblicke in die Lösung
Wir haben eine KI-gestützte Wissensdatenbank auf Basis von RAG (Retrieval Augmented Generation) entwickelt. In strukturierten Wissens-Workshops haben wir das Expertenwissen der erfahrenen Mitarbeiter erfasst – durch Interviews, Prozessbeobachtung und Dokumentation von Entscheidungswegen.
Die Inhalte werden in einer Vektordatenbank (pgvector) gespeichert und durch GPT-4 semantisch durchsuchbar gemacht. Mitarbeiter können über einen Chat-Interface natürlichsprachliche Fragen stellen wie 'Wie stelle ich die CNC-Fräse für Aluminium ein?' oder 'Was mache ich, wenn Kunde XY reklamiert?'.
Das System findet relevante Wissensbausteine und generiert kontextbezogene Antworten mit Quellenangaben. Ein Feedback-System ermöglicht kontinuierliche Verbesserung der Antwortqualität.
Ergebnisse
Nach 6 Monaten Einsatz zeigen sich messbare Erfolge: Die Einarbeitungszeit neuer Mitarbeiter wurde von 6 auf 3 Monate halbiert. Wiederkehrende Support-Anfragen an die Experten sanken um 65%. Das System enthält mittlerweile über 2.400 Wissensbausteine aus 8 Fachbereichen.
Die Nutzerzufriedenheit liegt bei 4,6 von 5 Sternen. Besonders wertvoll: Auch nach dem Ausscheiden der ersten 3 Experten bleibt deren Wissen vollständig erhalten und abrufbar.
Features
Funktionen im Überblick
- Natürlichsprachliche Suche über Chat-Interface
- RAG-Technologie für kontextbezogene Antworten
- Quellenangaben und Verweise auf Originaldokumente
- Strukturierte Wissenserfassung durch Workshop-Methodik
- Automatische Kategorisierung neuer Inhalte
- Feedback-System zur Qualitätsverbesserung
- Rollenbasierte Zugriffsrechte (DSGVO-konform)
- Integration in bestehendes Intranet
- Offline-fähige Desktop-Anwendung für Werkshalle
- Mehrsprachig (DE/EN) für internationale Standorte
- Automatische Aktualisierung bei Prozessänderungen
- Anonymisierte Nutzungsstatistiken für Wissenslücken-Analyse
Häufige Fragen
Häufige Fragen zur KI-Wissensdatenbank im Maschinenbau
Wann lohnt sich eine RAG-Wissensdatenbank für Maschinenbau-Unternehmen?
Wie geht das System mit unterschiedlichen Handbuch-Versionen und PDF-Quellen um?
Kann eine Maschinenbau-Wissensdatenbank Halluzinationen begrenzen?
Welche Teams profitieren im Maschinenbau am staerksten?
Transparenz zu dieser Case Study
Damit die Angaben oben einzuordnen sind, legen wir offen, um welche Art von Projekt es sich handelt, worauf die Ergebnisse beruhen und wer den Text fachlich geprüft hat. Mehr zu unserem Projektvorgehen und ein Überblick über allen Referenzprojekten.
- Falltyp
- Kundenprojekt, anonymisiert oder unter Projektnamen dargestellt – Reales Projekt; Firmenname, Branchendetails oder Einzelwerte sind auf Wunsch des Auftraggebers verallgemeinert.
- Messgrundlage
- Vergleich der Einarbeitungsdauer neuer Mitarbeitender und der Zahl wiederkehrender Expertenanfragen vor und nach Einführung der Wissensdatenbank.
- Erhebungszeitraum
- Sechs Monate Produktivbetrieb nach Roll-out
- Datenquelle
- Angaben der Fachbereichsleitung sowie anonymisierte Nutzungsstatistiken des Systems (Zahl der Wissensbausteine, Nutzerbewertungen).
- Einordnung
- Kennzahlen sind gerundet und um identifizierende Details bereinigt; die Größenordnung bleibt erhalten.
- Veröffentlichungsstatus
- Nachweis im neuen Freigaberegister ausstehend
- Freigabeumfang
- Die bestehende anonymisierte Veröffentlichung bleibt erhalten; der fallbezogene Freigabenachweis ist im neuen Register noch nachzutragen.
- Evidenznachweis
- Interne Projektakte und anonymisierter Referenzdatensatz.
- Fachliche Prüfung
- Björn Groenewold, Geschäftsführer der Groenewold IT Solutions GmbH und der Hyperspace GmbH –
Änderungshistorie
- Evidenzangaben zur Case Study „KI-Wissensdatenbank im Maschinenbau“ ergänzt: Falltyp, Messgrundlage, Datenquelle und fachliche Prüfung.
- Ergebnisse und Lösungsbeschreibung der Case Study „KI-Wissensdatenbank im Maschinenbau“ überarbeitet und die englische Fassung angeglichen.
- Case Study „KI-Wissensdatenbank im Maschinenbau“ veröffentlicht.
Projektdetails
Kunde
Norddeutscher MaschinenbauerAbgeschlossen
2024
Technologien
Kundenstimme
"Früher haben wir täglich 10-15 Mal dieselben Fragen beantwortet. Jetzt fragen die Kollegen erst den Chatbot – und der kennt die Antwort meistens besser als ich, weil er auch das Wissen meiner Kollegen hat. Das Projekt hat uns die Angst vor dem Wissensverlust genommen."
Passende Entscheidungswege
Wie Sandra endlich aufhörte, täglich dieselben Fragen zu stellen
Sandra ist seit 8 Monaten in der Arbeitsvorbereitung.
Früher verbrachte sie jeden Tag mindestens eine Stunde damit, Kollegen zu suchen, die ihr helfen konnten – oft waren die gerade in der Werkshalle oder im Meeting. 'Ich hatte ständig das Gefühl, alle zu nerven', erinnert sie sich.
Seit die Wissensdatenbank läuft, tippt Sandra ihre Frage einfach in den Chat. Meistens hat sie die Antwort in unter 30 Sekunden – inklusive der Info, wer das Wissen ursprünglich beigesteuert hat. 'Das Beste ist.
Ich kann auch um 6 Uhr morgens nachschauen, wenn sonst noch keiner da ist.
Und ich lerne dabei, weil ich sehe, warum etwas so gemacht wird – nicht nur wie.' Ihre Einarbeitungszeit war deutlich kürzer als bei Kollegen, die vor ihr angefangen hatten.
Stimmen aus dem Team
"Endlich muss ich nicht mehr 15 Mal am Tag erklären, wie die Sondereinstellung für das französische Werk funktioniert. Das System erklärt es genauso, wie ich es erklärt hätte – nur geduldiger."
Michael K.
Maschinenführer, 28 Jahre Erfahrung
"Als ich gehört habe, dass mein Wissen 'in einen Computer' soll, war ich skeptisch. Aber die Workshops waren richtig gut – die haben verstanden, was wir machen, nicht nur oberflächlich. Jetzt bin ich stolz, wenn ich sehe, dass meine Tipps anderen helfen."
Petra S.
Qualitätsprüferin, 25 Jahre im Unternehmen
"Die Zusammenarbeit mit Groenewold war anders als mit anderen IT-Firmen. Die haben nicht nur programmiert, sondern sich wirklich für unsere Arbeit interessiert. Das merkt man dem Ergebnis an."
Jürgen H.
Werkstattleiter
Partnerschaft statt Projekt
- 1Wir haben uns Zeit genommen, die Menschen und ihre Arbeit wirklich zu verstehen – nicht nur die Anforderungen abzuhaken.
- 2Regelmäßige Workshops mit den Experten, bei denen wir als Zuhörer kamen, nicht als Besserwisser.
- 3Auch nach Go-Live sind wir an Bord: Monatliche Check-ins, kontinuierliche Verbesserung der Antwortqualität, Erweiterung auf neue Fachbereiche.
- 4Der Kunde hat einen festen Ansprechpartner, der das System und das Team kennt – kein anonymes Ticketsystem.
Weitere Referenzen
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