Zwei Perspektiven. Ein Ziel: intelligente Instandhaltung.
Künstliche Intelligenz ist bei Transaction Network kein Zusatzfeature. Sie ist Bestandteil der Plattformlogik – und sorgt dafür, dass Service, Wartung und Informationsfluss nicht mehr einzeln gedacht werden müssen.
Zum Einsatz kommt sie auf zwei Ebenen:
- Als integrierte Agenten, die im Hintergrund mitlaufen, Muster erkennen und Prozesse auslösen.
- Als Analyse- und Prognosesystem, das Maschinendaten sinnvoll verknüpft und daraus verwertbare Hinweise ableitet.
1. KI-Agenten für die Instandhaltung – integriert, reaktiv, sprachgesteuert
Die Agenten sind Teil der Plattform, keine externen Add-ons. Sie laufen kontinuierlich mit, erfassen Daten wie Schwingungen, Temperaturen, Laufzeiten oder Zyklen und reagieren automatisch, wenn etwas aus dem Rahmen fällt.
Sie schlagen Maßnahmen vor, koordinieren Serviceeinsätze und Ersatzteile – oder beantworten Fragen direkt, in natürlicher Sprache:
- Welche Maschinen brauchen diese Woche eine Wartung?
- Gab es letzte Woche Anomalien bei Linie 4?
- Wie ist der aktuelle Wartungsstatus in Halle 2?
Die Antworten sind kontextbasiert, schnell und präzise. Niemand muss mehr in Excel suchen oder manuell nachsteuern – das System erkennt, priorisiert und übergibt.
2. Predictive Maintenance mit KI – erkennen, bevor es kritisch wird
Die Plattform wertet Maschinendaten aus, bevor jemand danach fragt. Temperaturverläufe, Laufzeiten, Störungen, Nutzungsmuster – alles fließt in eine laufende Analyse.
Wartungsbedarfe ergeben sich nicht aus fixen Intervallen, sondern aus realer Nutzung. Ersatzteile werden eingeplant, bevor sie fehlen. Einsätze lassen sich besser bündeln und vorbereiten.
Ein Beispiel: Wird die Frage gestellt „Welche Maschinen brauchen diese Woche eine Wartung?“, liefert das System eine datenbasierte Einschätzung auf Basis vergangener Belastungen, typischer Verschleißmuster und aktueller Sensordaten – inklusive Handlungsempfehlung. So wird klar, was zu tun ist – bevor es kritisch wird.
Das System lernt mit – nicht durch gesondertes Training, sondern durch Erfahrung im Betrieb. Jeder Durchlauf macht die Prognosen robuster. Verschleiß wird früh erkannt. Wartungsbedarfe ergeben sich aus der Nutzung, nicht aus pauschalen Intervallen. Ersatzteile werden bedarfsgerecht geplant, Einsätze automatisiert vorbereitet.
Je mehr Daten im System sind, desto präziser werden die Prognosen. Und je stabiler die Abläufe, desto größer der Handlungsspielraum.
3. KI-gestütztes Wissensmanagement in der Instandhaltung
Ob historische Wartungen, typische Fehlerbilder oder Erfahrungswissen aus dem Team – das System erkennt wiederkehrende Muster, bringt verteilte Informationen zusammen und stellt sie kontextbezogen zur Verfügung.
Beispiel: Wird nach einer bekannten Störung gefragt, liefert das System passende Einträge aus früheren Fällen – inklusive Lösungsvorschlägen, betroffener Komponenten und eingesetzter Maßnahmen. So muss niemand mehr bei null anfangen. Das entlastet vor allem dann, wenn es schnell gehen muss. Neue Kollegen kommen schneller ins System, Entscheidungen basieren auf bestehenden Erfahrungen, nicht auf Annahmen.
Wissen wird nutzbar, nicht nur abgelegt.
Was der Einsatz unserer KI in Ihrem Alltag verändert
Die Plattform denkt mit. Sie liefert Informationen, bevor sie zur Frage werden. Sie schlägt vor, bevor jemand suchen muss. Und sie unterstützt, ohne sich in den Vordergrund zu drängen.
Instandhaltung wird planbarer. Kommunikation klarer. Reaktionszeiten kürzer. Führung wird einfacher, weil das System den Kontext gleich mitliefert. Wartung läuft zuverlässiger – nicht, weil Menschen mehr leisten, sondern weil das System intelligenter arbeitet.
Denn Maschinenservice ist längst zu komplex, um ihn rein reaktiv zu steuern. Was es braucht, sind intelligente Wartungslösungen, die mit Maschinendaten arbeiten – direkt, vorausschauend, integriert. Genau hier setzt unsere KI in der Instandhaltung an: im Maschinenbau, im Alltag, im echten Prozess.