Künstliche Intelligenz kann Produktionswissen strukturieren, auswerten und verfügbar machen. Doch bevor KI unterstützen kann, muss dieses Wissen zunächst erfasst werden. Und genau dieser Schritt passiert nicht im Büro, sondern direkt an der Maschine.
Warum Erfahrungswissen nicht automatisch dokumentiert wird
Aktuell wird viel darüber diskutiert, wie Künstliche Intelligenz Prozesse optimieren, Wissen dokumentieren und Arbeitsabläufe verbessern kann. Das Potenzial ist enorm.
Doch ein entscheidender Schritt lässt sich nicht automatisieren:
Jemand muss das Wissen zunächst erfassen.
Wenn wir Produktionsprozesse analysieren, verbringen wir deshalb Zeit direkt an der Maschine. Wir sprechen mit den Maschinenbedienern und Einrichtern – und zwar nicht nur in einer Schicht, sondern häufig in der Früh-, Spät- und Nachtschicht sowie bei Bedarf auch am Wochenende.
Jede Schicht sieht andere Probleme und Lösungen
Denn jede Schicht entwickelt ihre eigenen Erfahrungen, Lösungen und Arbeitsweisen. Oft kennen die Mitarbeiter die kleinen Stellschrauben, die über Qualität, Effizienz und Stillstandszeiten entscheiden.
Hinzu kommt ein weiteres Problem: Im Produktionsalltag bleibt häufig kaum Zeit, dieses Wissen systematisch von Schicht zu Schicht weiterzugeben. Schichtübergaben sind zeitlich begrenzt und konzentrieren sich meist auf aktuelle Störungen, Aufträge oder Besonderheiten. Wertvolle Erfahrungen, bewährte Vorgehensweisen und Optimierungsideen bleiben dadurch oft bei einzelnen Mitarbeitern oder Schichten und werden nicht dauerhaft im Unternehmen verankert.
Vom Erfahrungsschatz zu Standard Work und Training
Erst wenn dieser Erfahrungsschatz systematisch erfasst und dokumentiert wird, können daraus Standards und wirksame Trainings entstehen – also reproduzierbare Prozesse, die die gewünschte Leistung, Qualität und Effizienz nachhaltig sicherstellen.
KI kann dabei unterstützen, Wissen zu strukturieren, auszuwerten und verfügbar zu machen.
Fazit: Erst verstehen, dann digitalisieren
Das eigentliche Wissen entsteht jedoch immer noch dort, wo die Menschen täglich mit der Maschine arbeiten. Dort liegen die Erfahrungen, die sich in keiner Dokumentation und in keinem KI-System vollständig abbilden lassen.
Die besten Optimierungen finden wir deshalb nicht im Büro – sondern gemeinsam mit den Prozessexperten direkt an der Anlage.