Manufacturing Analytics Copilot
Bei wenigen Anlagen lassen sich wichtige Kennzahlen noch regelmäßig selbst prüfen. Mit jeder weiteren Anlage, Produktvariante und Analyse wird das aufwendiger. Auffälligkeiten bleiben liegen, obwohl die Daten für ihre Untersuchung bereits vorhanden sind.
Der Manufacturing Analytics Copilot übernimmt die wiederkehrende Suche in den verfügbaren Analysedaten. Er untersucht sie im Hintergrund und bereitet relevante Auffälligkeiten verständlich auf. Ihr Team sieht, welche Anlage Aufmerksamkeit benötigt, und kann die Zeit für die eigentliche Untersuchung nutzen.
Auffälligkeiten finden, ohne jede Ansicht selbst zu öffnen
Der Copilot kann die strukturierten Daten der aktivierten Manufacturing-Insights-Module selbstständig untersuchen. Dafür ist nicht für jede Analyse eine einzelne Frage im Chat erforderlich.
Er sucht nach Abweichungen und wiederkehrenden Zusammenhängen im vorhandenen Anlagenkontext. Je nach bereitgestellten Daten können das beispielsweise veränderte Qualitätsanteile, auffällige Maschinenzustände oder wiederkehrende Meldungsmuster sein.
Der Nutzen wächst mit der Anzahl der betrachteten Anlagen: Ihr Team muss die Aufmerksamkeit nicht gleichmäßig auf alle Ansichten verteilen. Es erhält priorisierte Ansatzpunkte und kann sich zuerst mit den auffälligen Entwicklungen beschäftigen.
Welche Daten einbezogen werden
Der Copilot nutzt dieselbe Anlagen-, Daten- und Rechtebasis wie die Insights-Module. Seine Analyse richtet sich nach den aktivierten Modulen und den verfügbaren Daten.
| Datenkontext | Welche Untersuchung er unterstützt |
|---|---|
| Produktionsanalyse und OEE | Veränderungen bei Ausbringung, Qualität und Leistungsfaktoren einordnen. |
| Meldungsanalyse | Wiederkehrende Ereignisse und auffällige Meldungsverläufe untersuchen. |
| Zustandsanalyse | Veränderungen bei produktiven und unproduktiven Zeiten erkennen. |
| Prozessanalyse und Teilehistorien | Ungewöhnliche Abläufe und wiederholte Bearbeitung im Teilekontext betrachten. |
Damit kann eine Auffälligkeit im Zusammenhang mit weiteren vorhandenen Informationen untersucht werden. Wenn beispielsweise Qualitätsdaten vorliegen, aber keine Prozessparameter erfasst werden, kann der Copilot eine Qualitätsveränderung aufgreifen. Die fehlenden Bearbeitungsbedingungen stehen ihm dadurch jedoch nicht automatisch zur Verfügung.
Ergebnisse als Data Stories erhalten
Relevante Ergebnisse werden als Data Stories aufbereitet. Eine Story verbindet die Beschreibung der Auffälligkeit mit dem Analysekontext und sichtbaren Belegen. So können Sie nachvollziehen, welche Anlage und welcher Zeitraum betroffen sind und worauf sich die Einordnung stützt.
Das spart Arbeit bei der Vorbereitung einer Untersuchung. Statt zuerst Kennzahlen und Ereignisse aus mehreren Ansichten zusammenzustellen, beginnen Sie mit einem bereits aufbereiteten Befund.
Lesen Sie Zusammenfassung und Belege gemeinsam. Für die weitere Bearbeitung sind drei Fragen hilfreich:
- Was hat sich konkret verändert?
- Welche Anlagen, Produkte oder Zeiträume sind betroffen?
- Welchen nächsten Prüfschritt ergibt die Beobachtung für unser Team?
In Data Stories können Sie den Fall um eigenes Prozesswissen, Charts und den weiteren Lösungsweg ergänzen. Dadurch bleibt die Untersuchung auch für andere Kollegen und die nächste Schicht nachvollziehbar.
Im Chat gezielt nachfragen
Der kontextbezogene Chat hilft, einen Befund zu vertiefen. Sie können Rückfragen stellen, die Untersuchung eingrenzen und aus der Antwort in verknüpfte Insights-Ansichten wechseln.
Formulieren Sie Fragen möglichst nah an der vorliegenden Beobachtung. Beispiele für Rückfragen sind:
| Ausgangspunkt | Mögliche Rückfrage |
|---|---|
| Mehr Nacharbeit an einer Anlage | „Betrifft die Veränderung alle Produkte oder vor allem eine Variante?“ |
| Wiederkehrende Stillstandsphasen | „Welche Meldungen treten in diesen Zeitabschnitten wiederholt auf?“ |
| Eine auffällige Prozessvariante | „Welche zusätzlichen Schritte durchlaufen die betroffenen Teile?“ |
| Ein Unterschied zwischen Zeiträumen | „Ist die Veränderung auch beim Vergleich derselben Produktgruppe sichtbar?“ |
| Eine vorgeschlagene Erklärung | „Welche Daten stützen diese Erklärung, und was müssen wir an der Anlage prüfen?“ |
Welche Fragen beantwortet werden können, hängt vom vorhandenen Datenkontext ab. Die verknüpften Analyseansichten ermöglichen anschließend die Prüfung bis zu den zugrunde liegenden Verläufen oder Ereignissen.
Beispiel: Steigende Nacharbeit in einer von vielen Anlagen
Ihr Team betreut mehrere Linien. Für eine vollständige tägliche Prüfung aller Qualitäts- und Prozessansichten fehlt die Zeit.
Ein möglicher Arbeitsablauf mit dem Copilot sieht so aus:
- Auffälligkeit erhalten. Der Copilot untersucht die verfügbaren Qualitätsdaten und bereitet eine auffällige Entwicklung als Data Story auf.
- Umfang verstehen. Ihr Team prüft, welche Anlage, welcher Zeitraum und welche Mengen den Hinweis begründen.
- Im Chat eingrenzen. Sie fragen nach, ob die Veränderung vor allem eine bestimmte Produktgruppe betrifft.
- Details untersuchen. In den verknüpften Analyseansichten prüfen Sie die betroffenen Produktionsdaten und, soweit vorhanden, Prozessparameter oder Teileverläufe.
- Vor Ort klären. Mit den Prozessverantwortlichen besprechen Sie den eingegrenzten Fall und legen eine Maßnahme fest.
- Ergebnis festhalten. Sie dokumentieren den Befund und vergleichen nach der Umsetzung die Nacharbeit für dieselbe Produktgruppe erneut.
Der Zeitgewinn entsteht vor allem vor der technischen Entscheidung: weniger Ansichten durchsuchen, weniger Daten zusammentragen und schneller bei einem konkreten Problem ankommen.
Den Copilot für Ihren Betrieb nutzen
Beginnen Sie mit Modulen, deren Daten Ihr Team bereits kennt. Eine klare Fragestellung erleichtert die Bewertung der ersten Ergebnisse, beispielsweise wiederkehrende Stillstände oder steigende Nacharbeit.
Prüfen Sie zunächst, ob Anlagenzuordnung, Zeiträume und Kennzahlendefinitionen stimmen. Bewerten Sie anschließend im Alltag, ob die Data Stories relevante Probleme aufgreifen und die Rückfragen schneller zu einer konkreten Untersuchung führen. Darauf aufbauend lässt sich der Einsatz auf weitere Anlagen und Datenkontexte ausweiten.
Der Copilot übernimmt Analyse und Aufbereitung. Die technische Ursachenprüfung und die Entscheidung über Änderungen an Anlagen oder Prozessen bleiben bei Ihrem Team. Ein gemeinsames Auftreten zweier Ereignisse ist dabei ein wertvoller Hinweis, aber noch kein Nachweis einer Ursache.
Für die Bewertung des Nutzens zählen deshalb nicht möglichst viele Hinweise, sondern die bearbeiteten Fälle: Wie viel Suchzeit entfällt? Wie schnell wird eine betroffene Anlage eingegrenzt? Welche Verbesserung konnte Ihr Team daraus ableiten?