01
Die Module liefern Daten, aber jede Analyse startet manuell
OEE, Meldungen, Zustände, Prozesse und Teilehistorien enthalten relevante Hinweise, die im Tagesgeschäft einzeln geprüft werden müssen.
Manufacturing Insights · AI-Modul
Produktionsdaten automatisch analysieren. Relevante Probleme zuerst sehen.
Der Manufacturing Analytics Copilot untersucht Meldungs-, Qualitäts- und Prozessdaten, priorisiert auffällige Entwicklungen und bereitet sie KI-gestützt auf. Mitarbeiter sparen Zeit für Problemsuche und nutzen diese für gezielte Verbesserungen.
- Autonome Modulanalyse
- AI-generierte Data Stories
- Kontextbezogener Analyse-Chat
Manufacturing Insights Add-on
Dieses Modul beantwortet eine konkrete Produktionsfrage auf der gemeinsamen industriellen Datenbasis.
Zeitverlust vor der eigentlichen Entscheidung
Wenn wertvolle Moduldaten vorhanden sind, aber niemand Zeit hat, sie ständig zu prüfen
Der Copilot übernimmt die wiederkehrende Suche nach relevanten Auffälligkeiten und bringt priorisierte Untersuchungsansätze zum Team.
02
Wichtige Probleme konkurrieren mit täglichem Datenrauschen
Mitarbeiter verlieren Zeit mit der Suche und erkennen wiederkehrende Abweichungen oft erst, wenn sie bereits größere Wirkung haben.
03
Erkenntnisse erreichen die richtigen Personen zu spät
Ohne automatische Aufbereitung bleiben Muster in Analyseansichten verborgen oder müssen für jedes Meeting erneut erklärt werden.
Automatische Analyse mit fachlicher Kontrolle
Von den Insights-Modulen zur priorisierten und überprüfbaren Auffälligkeit
Der Copilot automatisiert Analyse und Aufbereitung. Die Entscheidung über Ursache und Maßnahme bleibt transparent beim Team.
- 01
Moduldaten zusammenführen
Der Copilot nutzt den strukturierten Anlagen- und Analysekontext aus den aktivierten Manufacturing-Insights-Modulen.
- 02
KI-gestützt untersuchen
Er prüft Daten auf relevante Abweichungen, Muster und Zusammenhänge, ohne dass jede Analyse manuell angestoßen werden muss.
- 03
Probleme priorisieren
Auffälligkeiten werden nach Relevanz strukturiert und mit ihren Datenbelegen und Visualisierungen aufbereitet.
- 04
Nachverfolgen
Aus den gefundenen Abweichungen werden Handlungen abgeleitet und Probleme abgestellt. Ein selbstlernendes System berücksichtigt Feedback für die Zukunft.
Automatisch erkennen. Verständlich aufbereiten. Gemeinsam vertiefen.
Wir verstehen den Manufacturing Analytics Copilot als Assistenten, der Produktionsmitarbeiter entlastet, indem er frühzeitig auf mögliche Probleme hinweist.
Welche Auffälligkeiten soll Ihr Team automatisch priorisiert erhalten?
Automatische Analyse
Relevante Auffälligkeiten erkennen, ohne jedes Modul einzeln zu durchsuchen
Der Copilot analysiert die von Produktionsanalyse, Meldungsanalyse, Zustandsanalyse, Prozessanalyse und Product Tracking bereitgestellten Daten im Anlagenkontext. Er sucht nach auffälligen Entwicklungen und wiederkehrenden Zusammenhängen.
OEE · Meldungen · Zustände · Prozesse · Teilehistorien
Autonomie mit klarer Verantwortung
Mehr Analysezeit automatisieren. Produktionsentscheidungen nachvollziehbar halten.
Der innovative Kern liegt nicht in einer weiteren Chatoberfläche, sondern in der proaktiven Analyse des vorhandenen Produktionskontexts und seiner überprüfbaren Aufbereitung.
Automatische Analyse mit sichtbaren Belegen
Der Copilot kann Daten selbstständig untersuchen und priorisieren. Die resultierende Data Story zeigt, welche Beobachtungen und Kontexte zur Einordnung geführt haben.
Priorisierung statt autonomer Produktionsentscheidung
Das Modul spart Such- und Aufbereitungszeit. Ursachenbestätigung und Entscheidung über Maßnahmen bleiben bei den verantwortlichen Teams.
Ein gemeinsamer Kontext über alle Module
Copilot, Insights-Module, Chat und Data Stories arbeiten auf derselben Anlagen-, Daten- und Rechtebasis.
Autonomie und Kontrolle
Was der Copilot selbstständig übernimmt – und was beim Team bleibt
Was bedeutet „automatische Analyse“ konkret?
Der Copilot kann die vorhandenen, strukturierten Daten der Insights-Module ohne einzelne Nutzerabfrage auf relevante Abweichungen und Muster untersuchen und Ergebnisse priorisiert als Data Stories vorbereiten.
Trifft der Copilot selbstständig Produktionsentscheidungen?
Nein. Er priorisiert Untersuchungsbedarf und bereitet Belege auf. Fachliche Ursachenbewertung, Freigabe und Umsetzung einer Maßnahme bleiben bei Produktion, Qualität oder Instandhaltung.
Welche Daten kann der Copilot analysieren?
Er nutzt den verfügbaren Anlagen- und Datenkontext der aktivierten Manufacturing-Insights-Module, beispielsweise OEE- und Produktionsdaten, Meldungen, Maschinenzustände, Prozesspfade und Teilehistorien.
Warum braucht es zusätzlich einen Chat?
Data Stories machen priorisierte Auffälligkeiten proaktiv sichtbar. Der Chat ermöglicht anschließend Rückfragen, weitere Eingrenzung und den direkten Zugang zu verknüpften Analysen.
Mit einer klaren Priorisierungsfrage starten
Ein begrenzter Pilot zeigt, wie viel Such- und Aufbereitungszeit die autonome Analyse spart und wie relevant ihre Data Stories für das Team sind.
- 01Fokus
Module und Priorisierungsfrage auswählen
Festlegen, welche vorhandenen Analysedaten der Copilot untersuchen und welche Art von Auffälligkeit zuerst priorisieren soll.
- 02Grundlage
Daten- und Anlagenkontext prüfen
Relevante OEE-, Meldungs-, Zustands-, Prozess- oder Tracking-Daten werden auf Vollständigkeit und fachliche Bedeutung geprüft.
- 03Pilot
Data Stories und Chat im Alltag testen
Das Team bewertet automatisch erzeugte Hinweise, stellt Rückfragen und prüft die verknüpften Datenbelege.
- 04Skalierung
Zeitgewinn und Priorisierungsqualität bewerten
Suchaufwand, Relevanz der Hinweise und Geschwindigkeit bis zur fachlichen Entscheidung werden vor einer Erweiterung verglichen.
30-Minuten-Produktdemo
Welche Produktionsprobleme soll der Copilot für Sie priorisieren?
Wir zeigen live, wie der Copilot vorhandene Insights-Daten autonom untersucht, relevante Auffälligkeiten als Data Stories aufbereitet und Rückfragen im Chat beantwortet.
Produktdemo mit einer konkreten Priorisierungsfrage