esw GROUP KI-gestütztes Ticketsystem für technische Störungen

Der Fachkräftemangel gehört zu den drängendsten Problemen mittelständischer Unternehmen und bremst auch im Bereich der Instandhaltung kritische Prozesse. Gleichzeitig droht wertvolles technisches Wissen in Unternehmen durch das Ausscheiden älterer Beschäftigter verloren zu gehen. Die esw GROUP, ein Spezialist für hochwertige Metall- und Metall-Kunststoff-Produkte unter anderem für die Automobilindustrie, begegnet diesen Herausforderungen unter anderem mit einer eigenen Digitalisierungsstrategie.

Als Teil des Service-Meister-Forschungsprojekts, das sich der Entwicklung einer KI-basierten, übergreifenden Service-Plattform für den deutschen Mittelstand widmet, entwickelten die esw GROUP und das Projekthaus inovex eine Lösung, die die Möglichkeiten der KI nutzt, um die Zusammenarbeit zwischen Maschinenführer:innen und Service-Techniker:innen in der Fertigung zu optimieren. Die neue, cloud-native Anwendung erleichtert und systematisiert den Zugang zu relevanten Störungs- und Reparaturdaten, hilft bei der korrekten Einordnung auftretender Fehler an Maschinen und ihrer präzisen Beschreibung und schlägt auf Basis der Eingaben und historischen Daten mögliche Lösungswege vor – unnötige Stillstandzeiten und Kosten werden vermieden.

KI-Strategie statt Excel

Die traditionsreiche esw GROUP – die Eichsfelder Schraubenwerk GmbH – mit Hauptsitz im thüringischen Heilbad Heiligenstadt bietet eine Reihe unterschiedlicher Fertigungsverfahren wie Kaltumformung und Stanztechnik für verschiedene Schlüsselbranchen an. Mit seinen rund 340 Beschäftigten in Deutschland und Tschechien fertigt und vertreibt das familiengeführte Unternehmen Verbindungselemente, die sich beispielsweise in nahezu jedem PKW wiederfinden – etwa in der Motorraumverriegelung, in Türfeststeller- und Gurtstraffersystemen oder der Feststellbremse. Insgesamt über 150 Mio. Teile werden so jährlich produziert.

Die Maschinenführer:innen des Unternehmens arbeiten für die verschiedenen Anwendungszwecke an einer großen Bandbreite an Maschinen – manche seit Jahrzehnten bewährt, andere hochmodern. Kam es bisher zu Störungen, so konnten nur erfahrene Mitarbeiter:innen helfen. Sowohl bei jüngeren Beschäftigten als auch mit neueren Maschinen konnte es hingegen schnell zu kritischen Ausfallzeiten kommen, wenn entscheidendes Wissen nicht verfügbar war. Als Werkzeug, um Fehler zu dokumentieren, einzuordnen und Lösungswege zu identifizieren, diente bisher eine Excel-Datei mit Makros für die Instandhaltungsaufträge. Im Rahmen ihrer neuen KI-Strategie suchte die esw GROUP nach einem rationelleren, zukunftsfähigen Tool mit Mehrwert und nahm 2022 ersten Kontakt mit den Digitalisierungs-Expert:innen von inovex auf.

Daten nutzbar machen, Fehlerquellen ausschalten

Die zusammen mit inovex entwickelte neue Anwendung optimiert die Instandhaltungsprozesse in der Fertigung der esw GROUP. Die bereits bei der esw GROUP bestehenden Daten zu früheren technischen Störungen in Produktion, begleitender Technik und Haustechnik – bisher allein 18.000 Datensätze – werden durch KI angereichert und jederzeit unmittelbar verfügbar gemacht. Intelligente Algorithmen und eine sehr intuitive Benutzeroberfläche (UI) machen die Anwendung unabhängig von den spezifischen IT- oder Computerkenntnissen der Anwender:innen.

In den eindeutigen Eingabemasken kann der oder die jeweilige Maschinenführer:in das aktuelle Problem sehr präzise und in natürlicher Sprache beschreiben. Falls dabei Erfahrung fehlt, unterbreitet die neue Anwendung automatisch Vorschläge und Handlungsempfehlungen. Auf Basis der Störung, die gemeldet wird, hilft eine KI-gestützte Klassifikation bei der Anforderung des zuständigen Wartungsteams direkt über die UI – beispielsweise des für die Elektrik oder die Pneumatik zuständigen Wartungsteams. Eine versehentliche Anforderung des falschen Teams wird vermieden, was Kosten und wertvolle Ressourcen einspart.

Zunächst benötigt die KI-Anwendung die Kontrolle durch den Menschen: In der Evaluierung wird gemeinsam mit den Expert:innen sorgfältig geprüft, ob das automatisierte System präzise funktioniert. Doch auch die Service-Techniker:innen selbst erhalten Unterstützung: Wurden Maschinen bereits einmal repariert, können die Instandhaltungsfachleute auf die entsprechende Dokumentation zugreifen. Die Dokumente lassen sich durchsuchen und die relevanten Informationen abrufen, um einen Fehler zu beheben, etwa auf Basis von früheren Reparaturberichten.

Von der Forschung zur Praxis

Für das ein Jahr laufende Forschungsprojekt, das vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz gefördert wurde, stellte inovex ein interdisziplinäres Team aus Studierenden und Festangestellten zusammen, das mit den Expert:innen der esw GROUP vor Ort und remote zusammenarbeitete und über die technische Seite hinaus zahlreiche Ideen lieferte. Auf inovex-Seite arbeiteten zwei Frontend-Teammitglieder und ein Machine-Learning-Teammitglied an Front- und Backend, zusätzlich unterstützte ein inovex Data Scientist. In einem ersten Workshop vor Ort vollzogen die inovex Expert:innen die bestehenden Probleme sowie die vorhandene Datenbasis bei der esw GROUP genau nach, um auf dieser Basis einen Use Case zu erstellen.

Bereits nach dem ersten Projekt-Meeting konnte das inovex Team schnell ein Frontend präsentieren. Zwei weitere Vor-Ort-Besuche der inovexler:innen bei der esw GROUP konzentrierten sich vor allem auf die Themen Benutzerfreundlichkeit und das Umfeld der entstehenden Lösung. Im Juni 2023, innerhalb von weniger als 12 Monaten, konnte schließlich die lauffähige Anwendung präsentiert werden. Der produktive Einsatz der Forschungsergebnisse mit einer Ersetzung der Altlösung auf Excel- und Makrobasis steht unmittelbar bevor; weitere Einsatzszenarien bieten sich an und werden derzeit geprüft.

Die Technologie: Cloud-native, modular und containerisiert

Die neue Anwendung wurde cloud-native umgesetzt, das Backend wurde mit Python realisiert. Durch die cloud-native Implementierung kann die Anwendung in jeder Cloud der großen Anbieter ausgerollt werden. Aufgrund des modularen, containerisierten Aufbaus sind jedoch auch Deployment und Nutzung in einem firmeneigenen Intranet (z. B. mit Docker) problemlos möglich. Die Entwicklung der UI basiert auf Flutter, dem Open-Source-Entwicklungs-Kit von Google, und ist plattformübergreifend. Im vorliegenden Forschungs-Case wurde die UI für Desktop-Computer optimiert, was jedoch je nach Anwendungsfall angepasst werden kann.

Die beiden zentralen Komponenten der Lösung sind die intelligente Suche sowie die Klassifikation der Daten per maschinellem Lernen. Die intelligente Suche vergleicht die aktuellen Service-Tickets mit den bestehenden Daten und nutzt dazu NLP-Modelle (Natural Language Processing), um die intuitive Bedienung zu unterstützen und heterogene Eingabedaten zu bewältigen. inovex konnte hier unter anderem auf die Erfahrung mit vorherigen Teilprojekten aus dem Service-Meister- Forschungsprojekt zurückgreifen. Das Suchsystem ist modular aufgesetzt und es wurden verschieden Modelle getestet: Für die kleine Applikation des Forschungsprojekts bei der esw GROUP genügt ein kleines Modell; für mögliche komplexere Einsatzszenarien könnten künftig hingegen auch große GPT- Modelle eingesetzt werden. Die Klassifikation mittels Machine Learning (ML) fasst die auftretenden Störungen in geeignete Gruppen zusammen. Mithilfe von unüberwachtem Lernen auf Basis der vektorisierten Service-Tickets können die ähnlichsten und häufigsten Probleme identifiziert werden. Trotz der komplexen Technologien im Hintergrund ist die Anwendung für die User zu jedem Zeitpunkt benutzerfreundlich und intuitiv zu bedienen.

Die Bereitstellung nach dem Infrastructure-as-Code-Prinzip wurde mit Terraform umgesetzt. Die Versionierung der Modelle sichert die Nachvollziehbarkeit, Reproduzierbarkeit und damit Optimierung der Anwendung. Die Verwaltung des ML-Lebenszyklus erfolgt über MLFlow. Ein rollenbasiertes Authentifizierungssystem sichert die Anwendung gegen unbefugte Zugriffe.

Erfolg und Ausblick

Das Ergebnis der gemeinsamen Entwicklung der esw GROUP als Anwendungspartner und inovex als Technologiepartner ist eine lauffähige Lösung für ein KI-gestütztes Ticketsystem zur schnelleren Fehlerbehebung, die das Forschungsprojekt unmittelbar praxisrelevant gemacht hat. Gegenwärtig wird die Anwendung bei der esw GROUP im Feld getestet und das Deployment und die Nutzung im Live-Betrieb in näherer Zeit sind absehbar. Die KI-Strategie der esw GROUP sieht vor, zum einen das Tool weiterzuentwickeln und zum anderen seine Anwendung auf weitere Bereiche – nicht nur in der Technik, sondern auch in der Verwaltung – auszudehnen.

inovex unterstreicht mit dem gemeinsamen Forschungsprojekt seine langjährige Expertise in der Digitalisierung und Optimierung von Arbeitsprozessen in der Industrie 4.0 und seine partnerschaftliche Zusammenarbeit mit Hochschulen und anderen Einrichtungen an den Lösungen für die digitale Zukunft. Das Projekt ist aktuell in der Auswahl für eine Präsentation auf dem DemoDay des Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz. Ein Demonstrator des Projekts wird als Dauerausstellung im Showroom des Forums Digitale Technologien in Berlin (FDT) gezeigt, das sich besonders der Frage des Wissenstransfers aus Technologieprojekten in den deutschen Mittelstand widmet.

Das Projekt „Service-Meister“ wird vom Bundeswirtschaftsministerium gefördert.